energiedigital: Grazer Startup sichert sich Millioneninvestment aus Abu Dhabi
Das Grazer Startup energiedigital sichert sich frisches Kapital aus Abu Dhabi. Mit dem Investment im Rücken plant das Team die europäische Expansion und den Ausbau des Vertriebs.
Bislang war das 2022 gegründete Grazer Startup energiedigital rein aus Eigenmitteln, Förderungen und Cashflow gewachsen. Nun hat das Team rund um die Gründer Martin Moser, Andreas Zobl und Stefano Coss erstmals externes Kapital aufgenommen. Wie der ORF Steiermark zunächst berichtete, steigt Ali Siddiqui, Vorsitzender der JS Bank in Pakistan bei dem steirischen Unternehmen ein. Aus dem Firmenbuch geht hervor, dass der neue Gesellschafter 50 Prozent der Anteile übernimmt. Über die genaue Summe der Seed-Runde wurde Stillschweigen vereinbart.
Fokus auf Spanien, Frankreich und UK
Der Kontakt in die Vereinigten Arabischen Emirate kam vor ca. einem Jahr über NEOS-Mitgründer Veit Dengler zustande, der sowohl mit dem Investor als auch mit Co-Founder Coss vernetzt ist. „Dieser Investor hat schon sehr viele Green-Tech-Investments getätigt und ein sehr großes Netzwerk“, erklärt Mitgründer Martin Moser im Gespräch mit brutkasten. Man hätte sich über mehrere Monate hinweg angenähert und schussendlich beschlossen zusammenzuarbeiten.
Das frische Kapital fließt nun in die Weiterentwicklung der Produkte und vorrangig in den Vertriebsausbau. Im Visier hat das aktuell zehnköpfige Team, das bis Jahresende auf 20 Mitarbeitende anwachsen soll, Märkte wie Spanien, Frankreich und Großbritannien.
„Low-hanging fruits“ ernten
Entscheidend für den Markteintritt sind rechtliche Rahmenbedingungen, der lokale Smart-Meter-Ausbau sowie die Verfügbarkeit dynamischer Stromtarife. „Deswegen ist zum Beispiel Deutschland nicht ganz vorne auf unserer Liste, weil die leider mit dem Smart-Meter-Ausbau noch weiter hinten sind“, so Moser.
Die beauftragte Marktstudie identifiziert Spanien, Frankreich oder auch England als attraktive Zielmärkte. Dort will man nun im nächsten Schritt „die Low-hanging fruits ernten“, erklärt Moser im Interview. Eigene Büros im Ausland sind vorerst nicht geplant, das Startup operiert weiterhin vom Grazer Standort aus.
Zwei Säulen im Geschäftsmodell
Hinter energiedigital steht ein eingeschweißtes Gründerteam: Martin Moser und Andreas Zobl arbeiten bereits seit 2005 zusammen, als sie die heutige quadratic GmbH (ursprünglich snowreporter Telekommunikationssysteme GmbH) gründeten. Das anfängliche Kerngeschäft mit Wetterstationen unter anderem auf Skipisten verlagerte sich im Laufe der Jahre zunehmend in den Energiebereich. Aus diesem strategischen Wandel heraus entstand schließlich die Tochtergesellschaft energiedigital.
Energiedigital finanziert sich über zwei Standbeine: Einerseits bietet das Startup eine Software-Lösung für die Verwaltung und Verrechnung von Energiegemeinschaften an. Dabei werden ein bis zwei Cent pro ausgetauschter Kilowattstunde verrechnet. Andererseits optimiert das Unternehmen Stromlasten bei Endkonsument:innen. Über Kooperationen mit Herstellern, etwa von Warmwasser-Boilern, und ein B2C-Abonnement sorgt das Startup laut eigenen Angaben dafür, dass Hardware dann Energie bezieht, wenn der Strom günstig ist.
Mit dem frischen Kapital im Rücken bereitet sich energiedigital bereits auf das nächste Wachstumskapitel vor: Laut Moser soll spätestens in zwei Jahren eine Series-A-Runde folgen.
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.
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.
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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