05.02.2024

Das sind die Finalist:innen der Startup-Initiative “Grow”

Das Startup-Projekt "Grow" geht in die dritte Runde: Deloitte Österreich hat dafür gemeinsam mit dem Impact Hub die diesjährigen Finalist:innen ausgewählt. Sie starten nun in ein halbjähriges Acceleration-Programm.
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Simply Repair ist eines von ingesamt sechs Startup

Bereits zum dritten Mal unterstützt das Beratungsunternehmen Deloitte gemeinsam mit dem Impact Hub Startups mit einem Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit bei der Weiterentwicklung ihrer Geschäftsidee. Nach der Bewerbungsphase stehen nun die Finalist:innen fest. Für sie startet jetzt ein mehrmonatiger Inkubationsprozess, bei dem die Ausarbeitung der Geschäftsideen im Fokus steht. Am Ende winken den zwei besten Jungunternehmen insgesamt 15.000 Euro Preisgeld sowie 100 Pro-Bono-Beratungsstunden von Deloitte.

Sechs Startups im Überblick

Die Lösungen der Startups decken ein breites Themenspektrum ab und reichen von der Energiewende bis hin zur Kreislaufwirtschaft. “Die Geschäftsideen der vergangenen Jahre waren vielversprechend. Und auch dieses Mal waren wieder viele gute Bewerbungen dabei. Wir haben diese eingehend nach unterschiedlichen Kriterien bewertet und die sechs besten Teams ausgewählt”, so Harald Breit, CEO von Deloitte Österreich.

Sonnenschmiede

Zu den diesjährigen Finalist:innen Grow zählt das Startup Sonnenschmiede, das es Mehrparteienhäusern in Österreich erstmals ermöglicht, Strom aus Photovoltaikanlagen rechtssicher direkt vom Dach in die Wohnungen zu bringen. Das Jungunternehmen begleitet dabei den Prozess von der Planung und Errichtung bis zur laufenden Abrechnung.

(c) Deloitte

Cosmotaics

Das Startup Cosmotaics will den Tau in Solarparks von einer Problemquelle in eine erneuerbare Wasserquelle verwandeln. Denn besonders in heißen, trockenen Gegenden – also dort, wo der größte Teil des Stroms aus Solarenergie erzeugt wird – verunreinigen Staub und Sand die Solarmodule, Kondenswasser wirkt dabei wir Klebstoff für die unerwünschten Partikel. Die neue Technik des Unternehmen schützt die Paneele vor Verschmutzung und fängt gleichzeitig Tau und Regen auf, um das Wasser weiterzuverwenden.

(c) Deloitte

EnergyTrack

Auch das Startup EnergyTrack ist Teil des Programms. Die Plattform revolutioniert das Energiemanagement für Unternehmen und ermöglich ihnen den Zugriff auf ihre detaillierten Energiedaten. Das Jungunternehmen verspricht nicht nur Energieeinsparungen von bis zu 40 Prozent, sondern auch die Kombination benutzerfreundlicher Schnittstellen mit robusten Analysen. 

(c) Deloitte

Trastics

Ebenfalls im „Grow“-Finale steht Trastic, das mit seinen Möbelbauplatten aus 100 Prozent recyceltem Kunststoff eine Alternative für klimabewusste Bürger:inner beim Einrichten bietet. Immerhin werden mit jeder Tonne Recycling-Plastik 3,2-mal mehr klimarelevante Treibhausgase reduziert.

(c) Deloitte

Wilsonguide 

Täglich entstehen tausende Kilogramm Plastikmüll. Um dem entgegenzuwirken bietet das Starup Wilsonguide wiederverwendbare Verpackungslösungen für Europaletten und Rollcontainer. Die Produkte bestehen dabei aus umweltfreundlichen Materialien wie Sperrholz, Eisenstangen und Polycarbonat. Das Unternehmen unterstützt Kund:innen bei der Reduzierung des Abfalls und stellt gleichzeitig robusten Schutz für die verpackten Produkte sicher.

(c) Deloitte

Simply Repair

Ethische Mode, Empowerment und Bildung in einem Community Hub zu vereinbaren, ist hingegen das Ziel von Simply Repair. Das soziale Projekt verbindet durch Workshops nicht nur Menschen mit denselben Werten, sondern gibt Kleindung auch ein zweites Leben und komplettiert damit die Finalistenrunde von „Grow“.

(c) Deloitte

Wie es nun weitergeht

Den ausgewählten Startups steht nun eine arbeitsintensive Zeit bevor. “Nicht nur auf die sechs Teams, sondern auch auf uns als Impact Hub kommt eine spannende Zeit zu. Wir freuen uns, gemeinsam die unterschiedlichen Ansätze und Ideen der Startups weiterzuentwickeln und geschäftstauglich zu machen – und so einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigeren Zukunft zu leisten“, erklärt Jakob Detering, Geschäftsführer des Impact Hub Vienna.



Tipp der Redaktion

Startups, die sich dem Thema Nachhaltigkeit widmen, können viel zum Kampf gegen den Klimawandel beitragen – stehen aber auch vor besonderen Herausforderungen. Das von Deloitte Österreich und Impact Hub Vienna ins Leben gerufene Programm “Grow” unterstützt Startups mit Nachhaltigkeitsanspruch.

Im brutkasten-Talk schildern Astrid Aschenbrenner, Gründerin von Einzelstück, und Katharina Herzog, Mitgründerin & CEO von money:care, ihre Erfahrungen mit dem Programm. Amelie Lütkemeyer von Deloitte Österreich und Diego Heatherman, Entrepreneur Support Lead beim Impact Hub Vienna erläutern, was Startups bei “Grow” erwartet.

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27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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