26.07.2019

Digital Entrepreneurship Summer Program: Elf Startups pitchten im Talent Garden

Als Finale des Digital Entrepreneurship Summer Program der Talent Garden Innovation School haben die elf teilnehmenden Startups ihre Ideen vor einer hochkarätigen Jury gepitcht. Der Hauptpreis geht dabei an Book a Street Artist aus Berlin.
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(c) Sebastian Kreuzberger / Talent Garden
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Für zwei Wochen haben elf internationale Startups am Digital Entrepreneurship Summer Program der Talent Garden Innovation School teilgenommen. Hier verfeinerten die Gründer ihre Kenntnisse in diversen Bereichen des Unternehmertums. Als Finale des Programss pitchten sie vor einer Jury, bestehend aus Thomas Ecker (Tecnet Equity), Niki Futter (Compass-Verlag & AAIA), Thomas Gabriel (EY), Tobias Görgl (Austria Wirtschaftsservice), Jasmina Henniova (Pioneers), Istvan Kovacs (Raiffeisen Bank international), Gerald Pollak (capital300), Gregor Posch (Wirtschaftagentur Wien), Peter Skala (Querdenke) und Lekha Thailayil (aws Gründerfonds).

Bildergalerie: Die finale Pitching-Session

 

Der Hauptpreis des Pitchings, eine sechsmonatige Mitgliedschaft im Talent Garden, geht an das Startup „Book a Street Artist“. Der Talent Garden selbst vergibt eine weitere sechsmonatige Mitgliedschaft an das Startup Smart Sender. Gleich doppelt gewann das Startup InvoPay, welches einen Investment Ready Evaluation Workshop von Tecnet Equity ebenso wie einen Vorrat an Cold Brew Coffee von J. Hornig bekommt. Ebenso ist Marschpat – das einzige österreichische Startup im Programm – ein Doppel-Gewinner: Die Gründer können sich über einen Businessplan & Funding Strategy Workshop des aws Gründerfonds ebenso wie über einen Investoren-Pitch freuen, der von der aaia organisiert wird.

Das Startup Traffel gewinnt eine einjährige Mitgliedschaft bei Female Shapers, bereitgestellt von The Female Factor, im Wert von 300 Euro, iRoboInvest gewinnt eine 60minütige Remote Consulting Session mit der Raiffeisen Bank International und das deutsche Startup IndeeWork gewinnt eine Consulting Session mit EY.

Video: Live-Talk nach den Pitches im Talent Garden

Straßenkünstler einfach online buchen

Book a Street Artist wurde 2013 in den Straßen Lissabons gegründet, nun sitzt das Startup in Berlin. Auf der Plattform können Marketingverantwortliche und Eventmanager Straßenkünstler buchen. So buchte der IT-Konzern Cisco zum Beispiel eine Trommelgruppe für ein Event, BMW ließ eine Location von einem Graffitikünstler gestalten. Im Schnitt zahlen die Kunden 1200 Euro für eine Buchung, bisher wurden schon rund 1,5 Millionen Euro Buchungsvolumen über die Plattform bewegt.

+++Petra Hauser ist neue Country Managerin von Talent Garden+++

A propos Kunst und Musik: Das österreichische Startup Marschpat hat sich die Digitalisierung von Blasmusikkapellen auf die Fahne geschrieben. Dabei werden die alten Notenhefte aus Papier durch Reader mit eInk-Displays ersetzt, auf denen die Noten dargestellt werden. Die „Playlists“ werden dabei zentral erstellt und drahtlos auf die Geräte der Musiker übertragen. „Wir sind somit das Spotify der Blasmusikkapellen“, sagt Co-Founderin Carina Eigner im Pitch.

Vier FinTechs unter den elf Startups

Ein ganz anderes Geschäftsmodell verfolgt InvoPay, ein Startup aus Weißrussland. Dieses liefert eine neue Payment-Lösung für Smartphones, bei der die App des Händlers mit der App der Bank verknüpft wird. Der User muss dazu nur im Checkout-Prozess die jeweilige Banking-App auswählen und dort die Zahlung genehmigen. Das Startup selbst liefert dafür bloß ein SDK und benötigt daher selbst keine Banklizenz.

+++Mehr FinTech-News im FinTech-Channel des brutkasten+++

Andere FinTechs im Programm waren iRoboInvest, Vestinda und FinPlay. iRoboInvest ist ein Robo-Finanzberater, den Banken in ihre Dienste integrieren können, um attraktiver für Millenials zu sein. Der komplette Prozess der digitalen Finanzberatung wurde  digitalisiert und automatisiert – damit soll es den Banken erleichtert werden, Herausforderern wie N26 die Stirn zu bieten, heißt es im Pitch. In eine ähnliche Kerbe schlägt Vestinda, eine Plattform für Vermögensverwaltung: Hier liegt der Fokus allerdings darauf, Investoren mit unabhängigen Finanzberatern zu vernetzen. Auch hier sind Millenials die Zielgruppe, die bei der Altersvorsorge unterstützt werden.

Deutlich jünger ist hingegen die Zielgruppe von FinPlay, ein Startup aus Rumänien. FinPlay hat das Ziel, Kindern über Handyspiele Finanzbildung zu vermitteln. Die App selbst soll gratis sein und gemeinsam mit Banken, NGOs und Bildungsministerien bekannt gemacht werden.

Marketing, Handwerker, Städte: Alles wird smart

Ein B2B-Produkt kommt wiederum vom Startup Smart Sender aus Estland, welches sich dem Retention Marketing via AI verschrieben hat. Der Marketing-Mitarbeiter soll hier nur noch die Werbematerialien in das System einspielen – die Software entscheidet anschließend, wann sie welchem Kunden welche Werbebotschaft über welchen Kanal ausspielt. In diesem Jahr rechnet das Startup damit, eine Viertelmillion Euro an Umsatz zu machen.

Das deutsche Startup Indeework widmet sich wiederum Handwerkern und Servicetechnikern. Hier wird den Unternehmen eine Software geboten, mit der sie die Einsatzplanung der Mitarbeiter automatisieren können. Dies geschieht, indem historische Daten via Machine Learning automatisiert werden. Für öffentliche Stellen hat wiederum das Startup Geo Things aus Taiwan eine Lösung: Eine Plattform, die relevante Daten sammelt und diese im Fall einer Naturkatastrophe bereitstellt, damit Einsatzkräfte schneller reagieren können.

Lösungen für den Tourismus

Zwei Startups haben sich schließlich noch dem Thema Tourismus gewidmet. Local’s Lore ist eine Whitelabel-Lösung, mit der Unternehmen aus der Reisebranche ihre Dienste digitalisieren und lokale Geschäfte promoten können. Das Startup Traffel aus Estland sucht wiederum außereuropäische Flüge unter 300 Euro und stellt diese den Reisenden vor.

Die Startups haben an dem Programm unter anderem deswegen teilgenommen, weil sie im österreichischen Markt Fuß fassen wollen. So zählt Indeework zum Beispiel schon jetzt Vattenfall und die Leipziger Stadtwerke zu seinen Kunden, in Österreich stehen Kooperationen mit den Wiener Linien und Wien Energie kurz bevor.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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