25.03.2024
MOBILITÄT

FlyNow Aviation: Salzburger eCopter-Startup plant erste Cargoflüge in Saudi Arabien für 2025

Mit einem kleinen eCopter will das Salzburger Startup FlyNow Aviation die Mobilität im urbanen Raum auf die Luft erweitern. COO und Co-Founderin Yvonne Winter hat uns mehr zu den Wachstumsplänen des Unternehmens erzählt.
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COO Yvonne Winter und CEO Jürgen Greil | (c) FlyNow
COO Yvonne Winter und CEO Jürgen Greil | (c) FlyNow

Das in Salzburg ansässige Startup FlyNow Aviation arbeitet an einem kleinen eCopter, der bis zu zwei Passagiere oder Cargo durch die Luft fliegen soll. Ohne Pilot:in soll es auf festgelegten Routen automatisiert hauptsächlich durch den urbanen Raum gehen. Mensch und Fracht sollen so zum Preis einer Taxifahrt von A nach B gebracht werden.

Co-Founder und CEO Jürgen Greil war zuvor in der Automobilindustrie bei Opel, Porsche, BMW und bei Great Wall Motors China tätig. Dabei hat er sich um die Entwicklung von innovativen Fahrzeugen und die Industrialisierung dieser Autos gekümmert. Dieses Knowhow hat Greil mit in das 2019 gegründeten Startup FlyNow Aviation gebracht und mit seinen Kolleg:innen so einiges anders gemacht als konkurrierende Unternehmen in der Sparte.

Geräuschlos, günstig, grün

Mit einer Höchstgeschwindigkeit von 130 km/h sollen die eCopter rund eine halbe Stunde emissionsfrei unterwegs sein können. Die eVTOL (Electrical Vertical Takeoff and Landing) von FlyNow Aviation erreichen eine Flughöhe von 150 bis 300 Metern. Dabei sind die von zwei Rotoren getragenen Kabinen auch verhältnismäßig leise. FlyNow Co-Founderin und COO Yvonne Winter zum brutkasten: „Selbst beim Abheben, wo die Rotoren auf voller Leistung arbeiten, sind die eCopter nicht lauter als ein Auto, was mit 50km/h an Ihnen vorbeifährt. Mit FlyNow setzen wir eine neue Benchmark, was Geräuschentwicklung angeht.”

(c)FlyNow

Durch die Klassifizierung als Helicopter anstelle einer Drohne sieht sich das Startup gegenüber der Konkurrenz im Vorteil, weil die Regulierung dafür schon gegeben sind. Die Klassifizierungsstufe 2 der European Union Aviation Safety Agency (EASA) hat das Startup im letzten Jahr erhalten. Außerdem arbeitet FlyNow mit der Austro Control zusammen. Bei den Zulieferern hat das Salzburger Unternehmen von Beginn an darauf geachtet, dass diese aerozertifiziert sind und sie auch eng in die Entwicklung der Flugtaxis miteingebunden werden. Aufgrund dieser Gemengelage schaffe man es schneller in die Produktion einzusteigen, so Winter gegenüber brutkasten.

Ausstehende Finanzierungsmittel von 250 Mio. Euro

Aktuell steht FlyNow aus wirtschaftlicher Sicht auf gesicherten Beinen. Bisher sind in das Unternehmen laut COO Winter finanzielle Mittel im zweistelligen Millionenbereich geflossen. Dabei gibt es eine starke finanzielle Aufwendung der Founder:innen selbst, sowie Kapital von Venture-Capital Gesellschaften aus den USA und Deutschland – unter anderem ist laut Firmenbuch Square One beteiligt.

Obwohl die Kosten im Vergleich zu einigen Mitbewerber:innen geringer ausfallen, ist die Luftfahrt ein kapitalintensives Feld. Yvonne Winter rechnet mit einem weiteren finanziellen Aufwand für FlyNow in einer Höhe von rund 250 Millionen. Etwas frustriert zeigte sich die Gründerin von dem europäischen Umfeld: “Wir haben es ganz lange probiert und gesagt wir wollen uns aus Europa heraus finanzieren und wachsen. Das lassen wir jetzt aber einfach bleiben, weil das ist eine Dead-End-Road. Deshalb orientieren wir uns nun in andere Regionen, wie etwa GCC.”

Lufttaxis als zukünftige Unternehmensflotte

Nicht nur in der Finanzierung spielt GCC für FlyNow eine wichtige Rolle. Nächstes Jahr sollen Cargoflüge im Rahmen eines Sandboxprojektes in Saudi-Arabien und in den Vereinten Arabischen Emiraten erfolgen. Auch als potenzielle Kund:innen sind in der Region zu finden. USA oder China sind das Salzburger Startup momentan kein Thema. Aufgrund der Zertifizierung der EASA, kann FlyNow mit ihrem eVTOL nur in Regionen operieren, die diese Richtlinien auch anerkennen.

FlyNow ist mit seinem Produkt im B2B-Bereich tätig und bietet seine eCopter einerseits an Geschäftskund:innen an, die beispielsweise mehrere Standorte in einer Stadt haben. Andererseits sollen die Modelle auch als Flugtaxi fungieren und über eine Plattform buchbar sein. Ähnlich wie Uber, welche Winter im Gespräch mit dem brutkasten erwähnt. Erste Modelle werden laufend auf einschlägigen Events der Öffentlichkeit präsentiert – unter anderem wird das Startup auch am World Venture Forum 2024 Anfang Juli in Kitzbühel vertreten sein.

COO Yvonne Winter in einer Kabine (c)FlyNow

Mit der ersten serienreifen Produktion rechnet die Co-Founderin Winter in rund zweieinhalb Jahren mit 7.000 Exemplaren. Diese soll in den folgenden Jahren stetig ausgebaut werden, bis eine Produktion von 30.000 Exemplaren jährlich erreicht ist. “Der Bedarf ist definitiv da“, so Winter. Ein eCopter von FlyNow soll dann im Preissegment eines Mittelklassewagens angesetzt sein. “Zu Beginn sind wir natürlich aufgrund der geringeren Produktionskapazitäten etwas teurer. Insgesamt wollen wir aber ein Angebot an die breite Masse der Bevölkerung bieten”, sagt Yvonne Winter.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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