09.10.2015

Die coolste WG Berlins: Mit der Flatastic-App spart man Zeit und Nerven

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© Flatastic: Die Gründer der WG-App sind Clemens Bachmair, Malik El Bay und Moritz von Hase.

Das Leben in einer Wohngemeinschaft ist inzwischen zu einer Art “Lifestyle” geworden. Längst ziehen nicht nur Studenten zusammen, auch immer mehr Senioren bevorzugen ein selbstständiges Wohnen, bei dem man auch Gesellschaft hat – sofern man dies möchte. Größter Streitpunkt beim Zusammenwohnen ist meist das Organisieren des Haushalts. Das Berliner Startup Flatastic hat dafür aber eine Lösung gefunden. 

Die Vorteile des WG-Lebens liegen auf der Hand: Man zahlt weniger, hat jemanden um sich, wenn man reden möchte und es können neue Freundschaften entstehen. Allerdings gibt es auch einige Nachteile, wie zum Beispiel die Organisation des Haushalts. Denn auch eine Wohnung braucht regelmäßige Pflege. Dies kann zu Streit unter den Mitbewohnern führen: Hin und wieder gibt es WG-Kollegen, die sich nicht an den Putzplan halten wollen oder sich gekonnt aus der Affäre ziehen. Auch gemeinsame Einkäufe werden oft nicht gerecht abgewickelt – richtig nachweisen kann man dies nicht. Bis jetzt.

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Flatastic ist eine App, die das Zusammen/WG-Leben organisiert. Die drei Gründer Clemens Bachmair, Malik El Bay, Moritz von Hase entwickelten ein einfaches Tool, das Abrechnungen bei Einkäufen in der App managt und den Putzplan organisiert. Via integrierten WG-Chat bleibt man untereinander in Kontakt. Downloaden kann man Flatastic sowohl fürs im iTunes-, als auch im Google Play Store. Der Brutkasten konnte Co-Gründer Moritz von Hase ein paar Fragen stellen.

Moritz, Euer Elevator Pitch: Wieso sollte man Flatastic downloaden?

Wie es im Zuhause läuft hat eine große Auswirkung auf das allgemeine Wohlbefinden. Jeder, der mal mit mehreren Leuten zusammen gewohnt hat, weiß wie es ist, wenn es mal nicht läuft. Dasselbe gilt auch für Pärchen: Einer Studie zufolge ist der Haushalt das Streitthema Nummer eins in Beziehungen. Wir verfolgen daher ein ganz einfaches Ziel: Mit Flatastic läuft der Haushalt.

Typische Studenten-WGs haben meist “keine Kohle” – Woran verdient Flatastic?

Zur Zeit verdienen wir kein Geld. Ideen für Business-Modelle haben wir aber viele. Im Prinzip alles, was mit dem Haushalt in Verbindung steht: Anbindung von Local on Demand Services (wie z.B. Helpling), Vermittlung von WG-Zimmern, Produktvorschläge, etc. Wir sind gerade dabei, die Modelle zu konkretisieren und planen verschiedene Live-Tests, damit wir mit besseren Daten bessere Entscheidungen treffen können. Ich denke allerdings, dass zunächst Wachstum wichtiger ist. Wir wollen schließlich Dreh- und Angelpunkt aller Haushalte zu werden.

Wer von euch drei hatte die Idee zu Flatastic?

Clemens kam aus Lissabon zurück und hat mit drei Freunden eine neue WG gegründet. Natürlich macht man sich da seine Gedanken, wie man sich am besten organisiert. Gerade wenn man mit Freunden zusammenzieht möchte man ja keinen unnötigen Streit haben… Als technikaffiner Mensch, hat er sich gewundert, dass es dafür noch keine vernünftige App-Lösung gab. Ich habe mit Clemens studiert und nebenbei noch als Programmierer gearbeitet. So fingen wir an, das Tool zu bauen – damals als Hobby-Projekt. Mit der Zeit kamen immer mehr Funktionalitäten hinzu, die das Zusammenwohnen vereinfachen.

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Das heißt, ihr drei kanntet euch schon davor? 

Malik hatte zur gleichen Zeit die gleiche Idee wie wir – nur eben in der Schweiz. Clemens’ Bruder studierte damals an der ETH Zürich und hat dort Malik zufällig pitchen sehen und uns irgendwie “verkuppelt”. Kurz darauf hatten wir in Berlin ein “Blind Date” und es hat tatsächlich gefunkt. Nach einer längeren Fernbeziehung zwischen Berlin und Zürich sind wir jetzt endlich zusammen in einem Berliner Büro vereint.

Habt ihr bereits Finanzierung oder seid ihr vielleicht gerade auf der Suche?

Wir haben in der Schweiz bei einem Wettbewerb (Venture Kick) 30’000CHF gewonnen. Anteile haben wir noch keine abgegeben. Demnächst werden wir aber sicherlich über unser Netzwerk auf Investoren-Suche gehen. Also ja, Investoren können sich gerne bei uns melden.

Eure bisherigen Learnings?

Nichts machen, ohne Beweise. Wir alle drei sind Naturwissenschaftler und betrachten unsere Art zu arbeiten dementsprechend als “experimentieren”. Haben wir z.B. einen neuen Einfall, versuchen wir im Voraus abzuschätzen, wie sich dieser auf unsere Zahlen (KPIs) ausschlägt und wie wahrscheinlich der Erfolg ist. Dann überlegen wir uns ein möglichst einfaches Experiment, um diese Hypothese zu überprüfen. Erst wenn das Ergebnis des Experiments vielversprechend ist, wird die Idee auch umgesetzt.

Ein Beispiel wäre z.B. die Idee, das App-Icon zu verändern um damit eine höhere App Store Conversion Rate zu erhalten. Da würde ich zunächst anhand der Click-Through-Rate bei Facebook-Ads überprüfen, ob und wie stark der Unterschied zum bestehenden Icon ist. Ist der Unterschied für die KPI nicht gravierend, verwende ich meine Zeit besser auf etwas mit einem größeren Impact.

Oftmals wird bereits beim Aufsetzen von Experiment und Hypothese klar, dass der Impact nicht groß ist. Das erspart viel Zeit, Nerven und spätere Enttäuschungen.

Wir alle drei sind Naturwissenschaftler und betrachten unsere Art zu arbeiten dementsprechend als “experimentieren”. Haben wir einen neuen Einfall, überlegen wir uns ein möglichst einfaches Experiment, um diese Hypothese zu überprüfen.

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch Langfristig?

Kurzfristig: Wachstum. Wir wollen unsere Userbase im nächsten Jahr verzehnfachen. Unsere immer stärker steigende Nutzerzahlen machen mich da sehr zuversichtlich. Mittelfristig gesehen, wollen wir beweisen, dass wir “unsere Haushalte” wie gedacht monetarisieren können. Auf lange Sicht betrachtet wollen wir Dreh- und Angelpunkt in jedem Haushalt werden und Synergien zwischen den Haushalten erzeugen (Sharing-Economy, etc.). Das Empty-Party-Problem ist ja dann hoffentlich bereits gelöst.

Wie viele Nutzer habt ihr denn? Und, gibt es die App auch für österreichische WGs? 

Flatastic gibt’s bisher in Österreich, Deutschland und der Schweiz. Dort haben wir mehr als 60.000 registrierte Nutzer von denen etwa ein Viertel aktiv ist. Darunter auch sehr viele Familien und Pärchen. Das bietet sehr viel Wachstumspotential, da wir uns zur Zeit noch ganz klar als App für WGs positionieren.

Danke für das Gespräch!

Team_A

© Flatastic

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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
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Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das “xLSTM 7B Modell”.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

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Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte “Transformer”-Technologie.

“Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen”, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

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Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

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