16.01.2024

Balun: Wiener Energy-Startup holt sich Investment von Hansi Hansmann und Push Ventures

Das Wiener Startup Balun entwickelt eine Forecasting-Lösung für erneuerbare Energien. Für die weitere Entwicklung konnte das Unternehmen nun eine sechsstellige Finanzierungsrunde abschließen.
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Das Gründertrio von Balun | (c) Balun

Erneuerbare Energien wie Sonnen- und Windenergie sind stark von Witterungsbedingungen abhängig. Dementsprechend groß ist auch die Volatilität, die es künftig zu lösen gilt. Bis 2030 möchte Österreich bekanntlich seinen Strom zu 100 Prozent aus erneuerbaren Energien decken. Damit dies gelingt, braucht es neben dem Netzausbau und einer breit angelegten Installation von Speicherlösungen künftig auch intelligentere Stromnetze.

Abhilfe kann hier das sogenannten Forecasting, zu Deutsch “Vorhersage” oder “Prognose”, schaffen. Forecasting ermöglicht es, die zukünftige Energieproduktion vorherzusagen, basierend auf Wettermodellen und historischen Daten. Derartige Prognosen sind entscheidend für die effiziente Integration erneuerbarer Energiequellen in das Stromnetz (brutkasten berichtete).

Gründerteam bringt Expertise mit

Eine Lösung dafür möchte künftig das Wiener Startup Balun bieten. Das erst im Dezember 2023 gegründete Unternehmen rund um die drei Gründer Giovanni Superti-Furga, Yury Zhuk und Josef Schenk entwickelt ein entsprechendes Tool, das künftig Vorhersagen zur Produktion von erneuerbarer Energie noch genauer machen soll.

Superti-Furga war zuvor beim deutschen Energiekonzern RWE im Bereich des Energy-Trading tätig und bringt die entsprechende Marktexpertise ein. Über die Co-Founder-Matching-Plattform des Y-Combinator lernte er Yury Zhuk kennen, der als CTO über die technischen Kompetenzen im Bereich Machine Learning verfügt. Josef Schenk als dritter Co-Founder soll hingegen als COO den Aufbau der Prozesse bei Balun verantworten und verfügt über einen Data Science Background.

Das Gründerteam mit seinen Investoren | (c) Balun Energy

So funktioniert das Energy Foundation Model (EFM)

Superti-Furga beschreibt die Funktion des sogenannten Energy Foundation Model (EFM) wie folgt: “Wir zapfen einen Datenpool an, der bisher noch von wenigen verwendet wurde. Dazu zählen Daten, die von Sensoren in Windturbinen und Solarparks selbst produziert werden.” Diese Daten werden wiederum mit aktuellen Wetterdaten kombiniert.

Und er fügt an: “Mit unseren Machine-Learning-Modellen erlernen wir das Verhältnis von Wettervorhersage zu echtem Output und können so genauer vorhersagen, wie viel Strom tatsächlich produziert wird.” Um die Algorithmen mit Machine Learning zu trainieren, kooperiert das Startup mit drei Partnern aus Österreich, die hierfür die nötigen Daten im Bereich des Wetters und der Energie liefern.

Die Produktionsprognose soll künftig das Strommanagement für Erzeuger:innen erleichtern und zugleich eine Kostenoptimierung bieten. Das Tool ist derzeit noch nicht am Markt verfügbar. Ein entsprechender Proof of Concept wurde jedoch laut Superti-Furga erfolgreich erarbeitet. “Mit diesem können wir bereits Forecasting machen”, so der Gründer. Künftig möchte das Unternehmen seine Lösung über ein SaaS-Geschäftsmodell vertreiben, das sich allerdings nicht an einer Gebühr pro Kunde, sondern den Stromengen orientiert.

Balun schließt seine erste Finanzierungsrunde ab

Für die Weiterentwicklung der Forecasting-Lösung konnte Balun nun seine erste Finanzierungsrunde abschließen. Als Investoren beteiligen sich die Hans(wo)men Group rund um den renommierten Business Angel Hansi Hansmann und Push Ventures rund um die beiden Founding Partner Lukas Püspök und Laurenz Simbruner.

“Für uns bedeutet das sehr viel, dass Leute in uns investiert sind, die wirklich etwas vom Geschäft verstehen und auch künftig potentielle Kunden sind. Das schafft für unser Produkt eine große Validierung”, so Superti-Furga. Zum Hintergrund: Lukas Püspök ist zugleich auch größter privater Betreiber von Windkraftanlagen in Österreich.

Die Runde beläuft sich laut Superti-Furga auf einen nicht näher genannten sechsstelligen Betrag. Konkret soll nun das Team mit “Talenten in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und erneuerbare Energien” erweitert werden. Auch die Ausweitung von Partnerschaften ist geplant, um den Datenaustausch zu vertiefen. Abschließend nennt Superti-Furga ein konkretes Ziel, das er gemeinsam mit seinen Co-Foundern 2024 erreichen möchte: “Mit unserer Lösung wollen wir innerhalb eines Jahres unseren ersten Euro an Product Revenue generieren.”


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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