do-gether: 21-Jähriger startet neue Plattform für Menschen, die Hilfe im Alltag benötigen
Thomas Nayer bietet mit do-gether eine Plattform, die Hilfesuchende und Helfende miteinander verbindet. Nayer, der als Rollstuhlfahrer im Alltag des Öfteren an externe Hilfe angewiesen ist, möchte so schnelle Hilfe im digitalen Zeitalter anbieten. Wir haben mit dem 21-Jährigen über die Vision von do-gether gesprochen.
Thomas Nayer ist einer jener Menschen, die in ihrem Leben etwas bewegen wollen, und das, obwohl er mit einem Handicap zu kämpfen hat. Der heute 21-Jährige leidet seit seiner Geburt an der Diagnose Zerebralparese. Die Krankheit geht mit Bewegungsstörungen einher und zwingt ihn, einen Rollstuhl zu nutzen. Seine Erkrankung hindert ihn jedoch nicht an seinem Tatendrang. Seit September letzten Jahres entwickelte Nayer eine neue Plattform namens do-gether, die Menschen Hilfesuchende und Helfende miteinander verbindet.
Zuerst Matura mit Bestnoten, dann Unternehmensgründung
Die Idee zur Plattform kam ihm bereits vor vier Jahren. Nach der Matura, die er mit Bestnotenschnitt 1,0 absolvierte, kam es zur Umsetzung des Projektes. Dabei wurde er beratend von oenpay unterstützt, dem Innovationshub der Oesterreichischen Nationalbank. Zudem erfolgte im August 2023 die Gründung der do-gether Services GmbH.
„Aufgrund von eigenen Erfahrungen und Gesprächen mit Freund:innen ist mir aufgefallen, dass es immer wieder Dinge gibt, die wir allein nicht schaffen und bei der uns eine andere Person sehr leicht helfen kann, deswegen habe ich diese App entwickelt. Das ist mein kleiner Beitrag für eine bessere Gesellschaft“, so Nayer.
Wie funktioniert die Plattform?
Zunächst müssen sich Nutzer:innen über eine App registrieren und können dann Aufgaben online stellen, bei denen sie Hilfe benötigen. Als Beispiele nennt Nayer ältere Personen, die beim täglichen Einkauf Unterstützung brauchen.
Sofern jemand Hilfe anbietet, erhält der oder die Helfende dafür eine monetäre Entschädigung, die sich je nach Größe der Aufgabe zwischen fünf und zehn Euro bewegt. Als Richtlinie dient eine Fixpreis-Tabelle. „Jemanden beim Gassi gehen seiner Hunde zu unterstützen, bringt beispielsweise fünf Euro. Eine bettlägerige Person beim Einkauf zu unterstützen, ist hingegen eine größere Aufgabe, die mit zehn Euro bemessen ist“, so Nayer. Zudem gibt es für andere Aufgaben noch eine Verrechnung über Zeit, die mit 15 Euro veranschlagt ist.
Das über do-gether erhaltene Entgelt kann von den Nutzer:innen aber auch direkt an seriöse caritative Einrichtungen und Organisationen gespendet werden. Um den Betrieb der Plattform zu sichern, hebt Nayer pro Aufgabe eine Provision von zehn Prozent ein. Die App ist derzeit in Wien verfügbar und ein Ausbau für ganz Österreich ist bereits geplant. Unter anderem möchte Nayer im nächsten Schritt für das weitere Wachstum Förderungen an Land ziehen.
Sicherheitsfeature von do-gether
do-gether ist eine App, die auf persönlichen Kontakt setzt. Deswegen ist Sicherheit laut Nayer ein fundamentaler Wert, der beim Entwickeln der Software immer berücksichtigt wurde. Bei do-gether kann sich nur anmelden, wer einen gültigen und mit den eigenen Daten übereinstimmenden Personalausweis vorweisen kann.
Hier arbeitet die App laut Nayer mit einem renommierten Partner aus dem Bereich Identitätsverifikation zusammen, der seine Dienstleistungen auch Banken zur Verfügung stellt. Zusätzlich wird jedes Mal, wenn ein Task hochgeladen wird, ein Codewort generiert, dass nur die an diesem Task beteiligten Personen sehen. Dieses Codewort tauschen die beiden Personen aus. So ist sichergestellt, dass es sich bei den zwei Personen genau um diese Identitäten handelt.
CX-Expertin Katja Forbes: Wie Machine Customers die Spielregeln des Handels auf den Kopf stellen
KI-Agenten shoppen bereits selbst – schneller, kühler und kompromissloser als jeder Mensch. CX-Expertin Katja Forbes erklärt im brutkasten-Interview, warum "Machine Customers" die größte Disruption seit dem Aufstieg des E-Commerce werden, und wie sich Unternehmen darauf vorbereiten können.
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Katja Forbes zählt zu den gefragtesten internationalen Stimmen an der Schnittstelle von Customer Experience, Künstlicher Intelligenz und Digitalstrategie. Die gebürtige Australierin war Executive Director und Head of Client Experience bei der Standard Chartered Bank, zuvor International Director und Vice President im globalen Vorstand der Interaction Design Association (IxDA); heute teilt sie ihre Zeit zwischen Singapur und Australien auf. Mit ihrem jüngsten Buch „Machine Customers: The Evolution Has Begun“ hat sie ein Thema in den Fokus gerückt, das gerade von der Theorie in die Praxis kippt. brutkasten hat mit ihr am Exporttag 26 der Wirtschaftskammer Österreich gesprochen.
Der Begriff „Machine Customer“ geht auf Gartner zurück und beschreibt einen nicht-menschlichen wirtschaftlichen Akteur: eine KI, die eigenständig entscheidet, verhandelt und Geld ausgibt. Was nach ferner Zukunft klingt, ist längst Realität. Visa hat mit „Intelligent Commerce“ einen Zahlungsstandard für Agenten gestartet, Googles Shopping-Agent greift auf einen Produktgraphen mit Milliarden Einträgen zu, und Handelsriesen wie Walmart verhandeln Lieferantenverträge bereits weitgehend automatisiert.
Für europäische Unternehmen ist das mehr als eine technische Spielerei. Wenn KI-Agenten zu einem unkontrollierbaren Filter zwischen Marke und Kunde werden, verlieren klassische Marketing-Hebel ihre Wirkung – und maschinenlesbare, überprüfbare Werte- und ESG-Nachweise werden zum stärksten Verkaufsargument. Hinzu kommt eine geopolitische Dimension: die Abhängigkeit von US-Modellen und die Frage der „kommerziellen Souveränität“. Im Interview erklärt Forbes, was Konzerne, Startups und KMU jetzt tun sollten.
Was ist ein „Machine Customer“?
Die breiteste Definition kommt von Gartner: ein nicht-menschlicher wirtschaftlicher Akteur. Ich betrachte es lieber etwas kategorisierter: Es ist etwas, das in der Wirtschaft agieren, Transaktionen durchführen, Entscheidungen treffen und Geld ausgeben kann – entweder von einem Menschen gesteuert oder autonom. Ein B2C-Beispiel: Visa Intelligent Commerce ist letztes Jahr mit der Anweisung gestartet: „Finde mir die besten Kopfhörer unter 200 Dollar – und wenn du sie gefunden hast, kauf sie.“ Googles Spark geht noch weiter, weil darunter ein Produktgraph mit rund 65 Milliarden Einträgen liegt. Der Agent gleicht die Parameter ab, findet das Produkt und bezahlt über Google Pay. Das Bemerkenswerte: Es ist ein vollständig disintermediierter Kauf. Wenn Spark ein Paar Bose-Kopfhörer findet, geht es nie wieder auf die Bose-Website. Bose wird für Google effektiv zum Drop-Shipper – die Marke verschwindet aus der Beziehung.
Heißt das, Logik ersetzt Emotion?
Das ist der erste, naive Reflex – und er greift zu kurz. Ein Agent fällt zwar auf seine harten Vorgaben zurück, meist rund um den Preis. Aber Agenten sind bemerkenswert gut darin, emotionale Stimmungen zu quantifizieren. Wenn ich sage: „Ich will lustige Socken, die mich glücklich machen“, durchsucht der Agent das Web nach genau diesem Sentiment über zehntausende Bewertungen hinweg und verknüpft es mit meinem Wunsch. In China habe ich ein BYD-Auto gesehen, das die Stimmung erkennt und die Umgebung entsprechend anpasst. Mercedes Pay kann im Fahrzeug bereits bezahlen, parken und Ladevorgänge aushandeln. Neun chinesische Autohersteller bauen Alibabas Qwen-Modell ins Cockpit ein, ebenso BMW China. Agenten fühlen nichts – aber sie leiten Emotionen bemerkenswert kreativ ab. So einfach wie „Logik schlägt Emotion“ ist es also nicht.
Was bedeutet das für Konsumgütermarken?
Ein Albtraum. Ich arbeite gerade mit vielen CMOs zusammen, und die Frage lautet immer: „Wie vermarkte ich an einen KI-Agenten?“ Die Antwort: gar nicht. Der Agent wird zu einem Filter, den man nicht mehr kontrolliert. Keiner der klassischen Hebel, mit denen man früher Menschen zum Kauf bewegt hat, wirkt bei einem Agenten.
Ich sehe drei Ebenen im Agentic Commerce. Erstens: Auffindbarkeit – GEO, AEO, im Grunde das, was früher SEO war, neu gedacht für Agenten. Rund 90 Prozent der Anbieteraktivität spielt sich hier ab, weil es am leichtesten zugänglich ist. Zweitens: die technische Vertrauensebene – kann ich eine vertrauenswürdige Transaktion abwickeln? Hier kommen die Payment-Rails ins Spiel – Mastercard, Visa, Stripe. Und drittens, die anspruchsvollste Ebene: Werte. In meinen Experimenten war der Ausschlag gebend, wenn alle gleich auffindbar und gleich vertrauenswürdig waren, dass eine Marke zu meinen Werten passte – und das unabhängig in Drittquellen überprüfbar war. Wenn ich sage: „Ich will einen Regenmantel, Nachhaltigkeit ist mir wichtig“, landet der Agent bei Patagonia, weil deren Footprint Chronicles das mit Daten belegen. Und genau darum geht es: Man kann eine KI nicht greenwashen. Sie kann jede Behauptung überprüfen – und was sich nicht belegen lässt, fliegt raus.
Wo stehen wir bei der Adoption?
Im B2C-Bereich sind wir noch ganz am Anfang. Eine aktuelle Gartner-Umfrage beziffert es auf rund 11 Prozent, die einem Agenten einen Kauf ohne Rückfrage zutrauen würden. Im B2B-Bereich steckt das eigentliche Geld – und dort ist man bereits weit fortgeschritten. Seit einem Pilotprojekt 2022 verhandelt Walmart mit Lieferanten über KI, via der von einem Esten gegründeten Plattform Pactum. Fast 70 Prozent der Verträge wurden ohne menschliche Beteiligung auf Walmart-Seite abgeschlossen, und drei Viertel der Lieferanten bevorzugten die Verhandlung mit der KI. Das Ergebnis: rund drei Prozent bessere Einkaufspreise und 35 Tage längere Zahlungsziele – Working Capital, das aus den Taschen der Lieferanten zurück zu Walmart wandert. Auch Maersk, Honeywell und Astra Zeneca sind Kunden. Für Lieferanten bedeutet das: Die KI hat alle Zeit der Welt, die Lieferkette bis ins Detail zu durchleuchten. Wenn ESG- und Werte-Nachweise nicht verifizierbar dokumentiert sind, kommt man nicht mehr durch.
Und die geopolitische Dimension – Europas Abhängigkeit von US-KI?
Es geht um kommerzielle Souveränität: Unternehmen müssen selbst bestimmen können, zu welchen Bedingungen sie KI-Akteure in ihr Geschäft lassen. Mein Rat: sich nicht nur auf die USA zu fixieren. Fünf der Top-Ten-Modelle kommen aus China – leichter und günstiger im Betrieb. Die VAE wollen bis 2028 mindestens die Hälfte ihrer Regierungsdienste über agentische KI abwickeln und dieses Governance-Modell in den Globalen Süden exportieren – womit der gesamte afrikanische Kontinent ins Spiel kommt. Australien hat ein souveränes Modell. KI ist nicht politisch neutral; entscheidend ist, wie sie gesteuert wird.
Deine Botschaft an KMU?
Findet heraus, welche Machine Customers bei euch anklopfen. Es gibt fünf Typen: den delegierten Agenten, den autonomen Käufer, das Multi-Agenten-Netzwerk, den Co-Buyer und den Intermediär – wie Amazons Rufus. Beginnt mit dem Machine Customer Canvas. Vielleicht baut ihr selbst Machine Customers: Mercedes-Fahrzeuge sind welche. Mit Agenten verdreifacht sich der mögliche Geschäftsmodellraum. Das wird alles verändern.
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