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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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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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