18.06.2021

Beiersdorf: NX Nivea Accelerator startet nun auch in China

Nach Südkorea unterstützt Beiersdorf nun auch Beauty-Startups in China und will bis 2022 zum führenden Beauty-Accelerator in Asien werden.
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NX Nivea Accelerator China
Beiersdorf hat die ersten fünf Top-Startups für das Accelerator-Programm in China ausgewählt.
© Beiersdorf

Im Juni 2019 hat Beiersdorf mit NX Nivea den ersten globalen Beauty-Startup-Accelerator ins Leben gerufen, der Indie-Marken und Beauty-Tech-Startups fördert, die so wie Beiersdorf schon heute die Hautpflege von morgen im Visier haben. Der Start erfolgte in Seoul in Südkorea und hat sich als durchaus erfolgreich erwiesen. Nun wird das Programm mit fünf Startups aus Shanghai auf China ausgeweitet. Im Fokus stehen auch hier Unternehmen aus den Bereichen Indie-Marken, Beauty-Technologie, Personalisierung und Plattform-Geschäftsmodelle mit hohem Digitalisierungsgrad. Offen sei man zudem für globale Indie-Marken aus dem Bereich Hautpflege, die in den chinesischen Markt einsteigen und eigene lokale Teams in Shanghai aufbauen wollen. Zhengrong Liu, Vorstandsmitglied von Beiersdorf für die Region Großchina/Nordostasien, betont: „Indem wir uns mit lokalen Innovatoren zusammentun, beschleunigen wir den Prozess, visionäre Beauty-Konzepte zu identifizieren und zu entwickeln, Wachstumspotenziale zu erschließen und in der Hautpflege im Einklang mit Beiersdorfs Unternehmensstrategie C.A.R.E.+ zu gewinnen.“ So will man bis zum Jahr 2022 zum führenden Beauty-Accelerator in Asien werden.

Um gemeinsam neue Marken schnell und effizient am Markt zu etablieren, hat Beiersdorf eine Partnerschaft mit Chinas größter B2C-Plattform Tmall der Alibaba Group zur Co-Inkubation chinesischer Startups geschlossen. Bestehende Hautpflegemarken aus dem Portfolio von Beiersdorf wie Nivea, Eucerin, La Prairie und Hansaplast sind bereits erfolgreich auf Tmall vertreten, teilt der Konzern in seiner Aussendung mit.

Top-5-Startups eruiert

Mehr als 100 Kandidaten wurden vom Körperpflegehersteller hinsichtlich ihres Geschäftspotenzials, ihrer Innovationskraft und ihrer Teamfähigkeit genau unter die Lupe genommen. Folgende fünf Start-ups konnten die NX-Jury überzeugen:

 •   Lake Lab: Eine Beauty-Marke, die auf der Hautpflegeplattform ‚You Look Good Today‘ (C2h4) generiert wurde und umfangreiche Daten und KI-Technologien für die Produktentwicklung auf der Grundlage von Hautdaten und Bewertungen von Verbraucher*innen nutzt
 •   BASIC Lab: Eine Hautpflegemarke, die sich auf nicht mehr als 12 Inhaltsstoffe in jedem Produkt konzentriert und die minimalistische Hautpflegephilosophie von vereinfachten, sauberen Inhaltsstoffen fördert
 •   2XY: Eine geschlechtsneutrale Hautpflegemarke, inspiriert von Inhaltsstoffen aus der Natur
 •   Turflan: Eine wissenschaftliche Hautpflegemarke mit hochwirksamen Produkten in Zusammenarbeit mit internationalen Forschungsinstituten
 •   MOJA: Eine Indie-Marke, die sich auf reine, hochwirksame Formeln für heilende Hautpflege spezialisiert hat

Die ausgewählten Top-5-Startups können nun sechs Monate lang das globale Netzwerk von Beiersdorf mit 160 Tochtergesellschaften nutzen. Außerdem gibt es vom neu eröffneten Innovationszentrum in Shanghai, übrigens nach Hamburg das weltweit zweitgrößte Forschungszentrum des Unternehmens, Unterstützung in den Bereichen Forschung und Entwicklung, Marketing und Büroflächen sowie exklusiven Zugang zu hochmodernen Laboren.

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Österreich hat Probleme, seine KI-Expert:innen zu halten. | Symbolbild (c) Envato

Ein kürzlich erschienener Report der WU Wien dürfte gemischte Gefühle in Österreichs KI-Branche auslösen. Hierzulande habe man exzellente KI-Fachkräfte, aber zu wenige und obendrein Probleme, diese zu halten. Die Studie basiert auf der Analyse von 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätzen, also Job- bzw. Positionseinträgen, 1,23 Millionen individuellen Biografien und mehr als 123.000 Unternehmen in Österreich. 

Führend in technologischer Spezialisierung

Österreich belegt im europäischen Vergleich unter 38 Ländern Rang drei bei der technologischen Spezialisierung seiner KI-Fachkräfte. Eine Auszeichnung für die Alpenrepublik, schließlich zähle man in diesem Bereich zu den führenden Standorten in Europa. Trotzdem kommen diese Experten seltener in die breite Wirtschaft als in anderen vergleichbaren Ländern. 97 % der heimischen Unternehmen stellen keine KI-Spezialist:innen an.

„Wer ‚KI-Strategie‘ sagt und nicht ‚Menschen‘ meint, hat den Kern verfehlt: Adoption ist ein Personal-, kein IT-Thema“, sagt Can Tihanyi vom Institut für International Business der WU Wien: „Technologie-Adaption scheitert fast nie an der Technologie. Sondern an den Menschen, die fehlen, um sie in die Unternehmen zu tragen.“

Österreich verliert KI-Experten

Die wenigen Spezialist:innen, die es in Österreich gibt, wandern zudem im Laufe ihrer Karriere ab. Rund 17 % der Fachkräfte in Build-Rollen verlassen das Land. In Bereichen wie Generative AI oder Natural Language Processing ist es rund ein Viertel. Zudem stellen die Autoren der Studie fest, dass 44 % aller Abwander:innen bereits nach dem ersten Jahr Österreich den Rücken kehren.

„Wer hochqualifizierte KI-Expert:innen halten will, muss ihnen vom ersten Tag an attraktive Projekte, Entwicklungsperspektiven und fachliche Verantwortung bieten – genau im ersten Jahr entscheidet sich, ob jemand bleibt“, erklärt Andreas Schumacher, Chief Innovation Officer und Vorstandsmitglied der VTU Group. Der Nachwuchs bleibt hingegen aus, denn sechs Prozent der KI-Beschäftigten in Österreich sind Einstiegskräfte. „Österreich verliert nicht die Breite seiner KI-Fachkräfte, sondern seinen Platz im technologischen Spitzenfeld“, ergänzt Schumacher.

Mehr Ausbildungsplätze, Beratung und bessere Infrastruktur

Die Conclusio der Autoren ist klar: Es brauche mehr Ausbildungskapazitäten für KI-Fachkräfte an Universitäten. Unternehmen sollten zudem durch AI-Readiness-Programme unterstützt werden, KI im eigenen Betrieb einzusetzen. Ein Zugang zu geteilter Infrastruktur und Beratung könnte hierbei Abhilfe schaffen. Österreich benötige außerdem Maßnahmen, um KI-Spezialist:innen langfristig zu halten. Dabei brauche nicht jedes Unternehmen eigene KI-Teams, durch Transferzentren könne diese Lücke geschlossen werden.

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