15.06.2016

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

Für die Mittagspause oder zu Hause im Feierabend: Essenslieferdienste nehmen einem das Kochen ab. Das deutsche Startup Foodora ist in dieser Branche mittlerweile sogar international aktiv. Auch in Wien kann man über Foodora Essen bestellen. Mit Laura Sänger und Alexander Gaied spricht der Brutkasten über Rollout-Pläne, Abstimmungswege und Fahrradkuriere.
/artikel/foodora-strenge-auswahl-fahrradkuriere

Obwohl Foodora erst im Oktober 2014 in München gegründet wurde, hat das Unternehmen bereits ein rasantes Wachstum hinter sich. Der Lieferdienst kooperiert mit über 7500 Restaurants in zehn Ländern. Das junge Unternehmen hat übrigens bereits Besitzer gewechselt: Im Herbst letzten Jahres wurde der Lieferdienst vom Vermittler-Dienst Delivery Hero übernommen.

Ein Team von rund 20 Mitarbeitern und über 180 Fahrradkuriere tragen in Wien dafür Sorge, dass die Bestellung auch während bewegter Zeiten beim Kunden ankommt. Das Startup kooperiert dabei mit Qualitätsrestaurants, die in der Regel keine Auslieferung anbieten. Seit knapp einem Jahr ist das Unternehmen in Wien aktiv. Der Lieferumkreis umfasst aktuell die inneren Bezirke und neuerdings auch den 19. Bezirk.

c) FoodoraLaura Sänger ist „Kind der ersten Stunde“ bei Foodora in Wien. Ursprünglich kommt sie aus Deutschland, in Wien hat sie aber bereits studiert. Bei Foodora zu arbeiten, sei zufällig entstanden: „Ein Freund von mir kannte den Gründer“, blickt sie zurück. Trotzdem sei der Beginn dann ein Sprung ins kalte Wasser gewesen – einen, den Sänger nicht bereut. Rund 20 Leute arbeiten in der Zentrale in Wien direkt auf der Mariahilferstraße. Dort, wo das Elektro Gönner bis in die frühen Morgenstunden Musik spielt, wird gegenüber bereits gearbeitet, wenn die letzten Feiernden den Weg nach Hause antreten.

Sport und Job

Alexander Gaied ist Head of Global Rider Management bei foodora. Im September letzten Jahres hat er sich auf eine Jobbeschreibung hin beim Unternehmen gemeldet – 48 Stunden später war er bereits im Team. Ein Großteil der 20 Leute im Wiener Büro kümmert sich um Operatives. Laura ist für PR-Tätigkeiten zuständig. Rund 180 Kuriere beschäftigt Foodora alleine in Wien. „Sie müssen sehr sportlich sein und natürlich begeisterte Fahrradfahrer“, meint Gaied. Drei Stunden sitzen die Fahrer oft am Rad. „Dazu kommt, dass sie technisch begabt sein müssen.“ Dann etwa, wenn das Rad einen Platten hat. Der Auswahlprozess ist dabei durchaus strikt.  „Am Ende ist es schließlich der Fahrer, der den Kontakt mit dem Kunden hat“, meint Gaied.

Koordination über App

Die Fahrer bekommen über eine App die Auftragsbestätigung zugeschickt. Das zentrale Disponentensystem ist in Berlin. Das System ist klassischen Diensten nachempfunden. Ein sehr komplexer Algorithmus läuft im Hintergrund und stellt fest, wann der nächste Fahrer fertig ist. Der Radius ist so berechnet, dass eine Lieferung innerhalb von 30 Minuten in jeder Stadt möglich ist.

„Die Struktur wird schon zentral vorgegeben, aber jedes der Länder, in denen Foodora aktiv ist, hat einen Managing Director“, meint Gaied. Bei den rund 250 Partner-Restaurants gebe es auch viele „Hidden Champions“. Dank der pink gekleideten Fahrradkuriere mit den auffälligen Boxen kennen das Lieferunternehmen inzwischen viele Menschen. Foodora möchte wiedererkannt werden.

Doppeleffekt

Über die Web-Plattform soll außerdem ein Doppeleffekt entstehen: Restaurants sollen über Foodora von einem Werbeeffekt profitieren. Dazu sollen auch Marketingaktivitäten für neue, noch unbekannte Restaurants beitragen. Das Konzept habe man erst nach und nach implementiert – viele andere Ideen sind in Planung. Auch eine globale Marketing-Strategie gibt es nicht. „Man muss sich auf die Leute einlassen, akzeptieren wie die lokalen Begebenheiten sind. Wien ist sehr eigen, sehr individuell“, meint Sänger – „Und die Kunden super anspruchsvoll“, fügt Gaied an. Aufs Feedback wird – wie bei anderen Startups auch – besonders viel wert gelegt. „Die Meinung unserer Kunden ist für uns natürlich super wichtig. Da muss man selber die ganze Zeit dahinter sein“, meint Sänger. Soziale Medien seien dafür gute Kommunikationskanäle. Übrigens ist es bei Foodora Pflicht, sich auch selbst als Fahrradkurier zu probieren.

Roll-out in neuen Ländern

Wie man den Roll-out in neuen Märkten angeht, hängt von den Begebenheiten vor Ort ab. Manchmal übernimmt Foodora auch bereits bestehende Dienste. In Österreich hat man dieses Jahr den Mitbewerber „Heimschmecker“ geschluckt. Der Dienst war bereits im Markt verankert und hatte ein existierende Restaurant-Netzwerk. Der große Unterschied zu Foodora war die Lieferung: Heimschmecker setzte bis kürzlich auf Autozustellung.

„Es gibt lokale Unterschiede, die man beachten muss“, meint Sänger. Darum sei es auch wichtig, vor Ort ein Office zu haben. „Wir haben hier in Wien zwar kein eigenes Developer-Team, aber ansonsten sind wir bis auf regelmäßige Abstimmungen sehr autark“. Wenn jemand eine Idee hat, dann kann es schon auch passieren, dass sie global ausgerollt wird. „Unsere Firmenpolitik ist keine „One way“-Gasse“, betont auch Gaied. „Auch wenn wir keine klassische Headquarter Struktur haben“.

In die Bundesländer?

Ein Roll-out neben Wien in andere Bundesländer steht noch nicht fest. Offen sei man dafür. Überhaupt hat man bei foodora die Einstellung, alles auszuprobieren. Auch wenn etwas nicht klappt – gelernt hat man trotzdem etwa. Zum Beispiel hat Foodora probiert, eine Frühstücks-Lieferung zu starten. Das sei überhaupt nicht angekommen. Vielleicht setzt der Wiener doch noch auf den Wiener Kaffeehaus-Charme.

Deine ungelesenen Artikel:
04.11.2026

SAP stellt neue KI-Tools vor – eines davon kommt auf der Internationalen Raumstation (ISS) zum Einsatz

SAP arbeitet an einem umfassenderen Einsatz von KI in Unternehmen und stellte dafür bei seiner Entwicklerkonferenz TechEd neue Technologien vor. Sie sollen unter anderem die Zusammenarbeit von KI-Agenten verbessern, ihren Einsatz besser kontrollierbar machen und Datenanalysen selbst unter den besonderen Bedingungen der ISS ermöglichen.
/artikel/sap-stellt-neue-ki-tools-vor-eines-davon-kommt-auf-der-internationalen-raumstation-iss-zum-einsatz
04.11.2026

SAP stellt neue KI-Tools vor – eines davon kommt auf der Internationalen Raumstation (ISS) zum Einsatz

SAP arbeitet an einem umfassenderen Einsatz von KI in Unternehmen und stellte dafür bei seiner Entwicklerkonferenz TechEd neue Technologien vor. Sie sollen unter anderem die Zusammenarbeit von KI-Agenten verbessern, ihren Einsatz besser kontrollierbar machen und Datenanalysen selbst unter den besonderen Bedingungen der ISS ermöglichen.
/artikel/sap-stellt-neue-ki-tools-vor-eines-davon-kommt-auf-der-internationalen-raumstation-iss-zum-einsatz
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‘.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Foodora: Wieso die Auswahl der Fahrradkuriere besonders streng ist