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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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