13.11.2020

FRDM: US-Startup kämpft mit transparenten Supply-Chains gegen moderne Sklaverei

Das US-amerikanische Startup FRDM von Justin Dillon bietet Unternehmen an, auf seiner Plattform ihre Supply Chains zu kontrollieren, um gegen moderne Sklaverei vorzugehen.
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(c) FRDM - Justin Dillon, Founder von FRDM, kämpft seit Jahren gegen moderne Sklaverei.

Rund 25 Millionen Menschen waren im Jahr 2016 in Zwangsarbeit gefangen. Dazu kommen noch 152 Millionen Fälle von Kinderarbeit, wie ein UN-Report 2017 feststellte. Es sind Zahlen, die im Umfang überraschen und schwer zu fassen sind. Der Kampf gegen diese moderne Sklaverei ist ein schwieriger, da viele Dinge verdeckt passieren und medial kaum Beachtung finden. Justin Dillon arbeitet daher mit seinem Startup FRDM daran, moderne Sklaverei sichtbar zu machen.

Obama wollte Anti-Sklaven-App

Bereits im Jahr 2011 bat ihn die Obama-Regierung, eine App zu entwickeln, um die Verbraucher darüber zu informieren, wie sich ihre Einkäufe auf moderne Sklaverei auswirken.

Wieviel Sklaven benötig mein Lebensstil?

Justin und sein Team haben daher die Plattform slaveryfootprint.org entwickelt, die die Verbraucher auffordert, grundlegende Informationen über den Kauf einzugeben. Am Ende der Umfrage erfahren sie, wie viele Sklaven benötigt werden, um ihren Lebensstil zu unterstützen. Die Website war maßgeblich an der Verabschiedung mehrerer moderner Sklaverei-Gesetze beteiligt.

FRDM mit globalem Netzwerk

“Unser Ziel ist es, der Welt zu helfen, besser zu konsumieren. Wir können eine bessere Welt aufbauen, indem wir uns dafür entscheiden, von Unternehmen zu kaufen, die unsere Werte teilen. FRDM baut ein globales Netzwerk von auf Werte ausgerichteten Unternehmen auf”, erzählte er Forbes 2019.

Briefe an Unternehmen

Doch eigentlich begann alles schon viel früher. Es war 2008, und Dillon – damals ein Musiker, der zum Anti-Zwangsarbeitsaktivisten wurde – hatte gerade eine Online-Kampagne namens “Chain Store Reaction” gestartet, in der die Verbraucher aufgefordert wurden, Briefe an ihre Lieblingsunternehmen zu schreiben, in denen diese aufgefordert wurden, die Zwangsarbeit in ihren Lieferketten auszurotten, wie Wired berichtete.

Kontakt zu Steve Jobs

Aus einer Laune heraus schickte Dillon eine E-Mail an Steve Jobs und fragte, ob das iPhone aus Tantal hergestellt sei – einem Material zur Herstellung von Mobiltelefonen, das unter Zwangsarbeit abgebaut wird. Der Gründer hatte nie eine Antwort erwartet, aber vier Stunden später bekam er eine: “I have no idea. I’ll look into it. Steve” lautete sie.

23 Millionen Menschen nutzten slaveryfootprint.org

Seitdem wurden fast 900.000 E-Mails über “Chain Store Reaction” an fast 3.500 Unternehmen gesendet. Die Website namens SlaveryFootprint.org wurde seit ihrem Launch von rund 23 Millionen Menschen genutzt.

FRDM möchte Bewusstsein schärfen

Beide Initiativen sollen dazu beigetragen, das Bewusstsein für das Thema der modernen Sklaverei zu schärfen. Aktuell unterstützt Dillon Unternehmen dabei, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Das ist der Gedanke hinter seiner Softwareplattform FRDM, die von Dillons gemeinnütziger Organisation “Made in a Free World” entwickelt wurde.

Bei FRDM können Unternehmen Daten zu allen von ihnen gekauften Artikeln und zum Standort ihrer Lieferanten hochladen. Das Startup generiert sodann ein Dashboard, in dem erläutert wird, wer die riskantesten Lieferanten sind. Dann liegt es an den Unternehmen, schlechte Akteure zu suchen und ihre Lieferanten neu zu bewerten.

Promo-Video FRDM

“Wir helfen ihnen zu identifizieren, wo sich die Hotspots befinden werden”, erklärte Dillon in einem Interview mit Wired: “Sie können nicht alle 30.000 Lieferanten gleichzeitig wechseln, aber wenn wir Ihnen die zehn wichtigsten Lieferanten nennen können, auf die sie sich konzentrieren sollten, ist das ein guter Anfang. Schließlich haben Unternehmen die Macht, diese Lieferanten dort zu treffen, wo es weh tut: Auf ihren Bankkonten. Wir glauben, wir müssen Unternehmen zu Helden machen.”

Hilfe von Harvard-Mitarbeiterin

Umgesetzt wurde FRDM mit der Hilfe von Mira Bernstein von der Harvard University. Zunächst wurden Daten gesammelt, wo Sklaverei am weitesten verbreitet ist und welche Produkte davon betroffen sind. Diese Daten wurden anschließend mit Handelsdaten der UN kombiniert, die bestimmten, welche Länder welche Produkte aus welchen Gegenden beziehen.

Von der Liste zum Algorithmus

Das Ergebnis war eine Liste aus tausenden Produkten und Dienstleistungen, die in ihre Bestandteile zerlegt wurden, um alle Rohstoffe zu bestimmen, die etwa für die Herstellung von PCs oder Handys erforderlich sind.

Unter Verwendung dieser Datenquellen erstellte Bernstein einen Algorithmus, der vorhersagen konnte, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Produkt mithilfe von Sklavenarbeit hergestellt wurde.

Risiko-Optik

Im Detail bietet FRDM eigenen Angaben nach eine durchgängige Risiko-Optik auf allen Ebenen der Lieferkette: primäre Inputs, Produkte, Länder, Branchen und Lieferanten. Durch intuitive Datenvisualisierungen, Berichte und Warnungen können User den Überblick über das Risiko behalten – mithilfe des firmeneigenen Risikoalgorithmus, der über das Risikoanalyse-Framework Inputs der Lieferkette hervorhebt. Dabei wird jeder Lieferant und die damit verbundenen Branche mithilfe von Crawlern für maschinelles Lernen überprüft.

Justin Dillon im Gespräch mit Christian Lanng, CEO Tradeshift, über die Zukunft der Lieferketten

Dillon zeigt sich optimistisch in Bezug auf die Fähigkeit von Unternehmen, weltweit Gutes zu tun. “Wenn Menschen an soziale Innovation in großen Unternehmen denken, wenden sie sich normalerweise an die CSR-Abteilung (Corporate Social Responsibility) oder vielleicht an ein Innovationsteam. Niemand denkt an ‘Procurement’. Ich glaube, die Kaufkraft von Unternehmen hat ungenutzte Kapazitäten, um Veränderungen herbeizuführen. Weil sie entscheiden, wer die Verträge erhält. Dies ist eine unglaubliche Hebelwirkung, um ein gutes Verhalten in Lieferketten zu fördern und abscheuliches Verhalten wie Kinderarbeit zu unterbinden,” so Dillon im Forbes Magazin.

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(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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AI Summaries

FRDM: US-Startup kämpft mit transparenten Supply-Chains gegen moderne Sklaverei

  • Justin Dillon arbeitet mit seinem Startup FRDM daran moderne Sklaverei sichtbar zu machen.
  • Bei FRDM können Unternehmen Daten zu allen von ihnen gekauften Artikeln und zum Standort ihrer Lieferanten hochladen.
  • Dann liegt es an den Unternehmen, schlechte Akteure zu suchen und ihre Lieferanten neu zu bewerten.
  • Dillon zeigt sich optimistisch über die Fähigkeit von Unternehmen, weltweit Gutes zu tun.

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