12.08.2019

Fressnapf-Gründer Torsten Toeller: “Habe jeden Fehler gemacht, den man machen kann.”

Keine Theorie und keine Strategie, sondern harte Arbeit und das Lernen aus Fehlern sind die Erfolgsrezepte von Fressnapf-Gründer Torsten Toeller. Inzwischen investiert der Selfmade-Unternehmer selbst in Startups. Der brutkasten traf ihn zum Interview.
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Fressnapf CEO Torsten Toeller
(c) Fressnapf Holding SE / Yvonne Ploenes

Im Alter von 24 Jahren eröffnete Torsten Toeller den ersten Fressnapf-Markt. Heute betreibt sein Unternehmen über 1.600 Filialen in Europa und beschäftigt mehr als 12.000 Mitarbeiter. Toeller selbst hat nur kurz studiert und viele Dinge im Berufsalltag gelernt, während er Fressnapf zum Marktführer für Heimtierbedarf hochzog. Trotz allem ist er sehr bodenständig geblieben. Im Rahmen des 4gamechangers Festival 2019 traf der brutkasten ihn zu einem ungezwungenen Interview.

Bevor wir zum Geschäftlichen kommen, zuerst die allerwichtigste Frage: Bist du ein Hunde- oder ein Katzenmensch?

Ich hatte immer Hunde zuhause, und gemeinsam mit meiner Frau haben wir immer Hunde vor der Tötung gerettet. Aber Katzen mag ich auch.

Du hast nicht studiert, sondern gleich nach dem Abi eine Handelslehre gemacht und dann früh dein Startup gegründet. Würdest du diesen Werdegang jungen Menschen heute auch empfehlen, damit sie sich die Hörner abstoßen?

Es ist natürlich toll, wenn man in jungen Jahren – ich war damals 24 Jahre alt – sein eigenes Startup gründen kann. Später zeigt sich dann aber, dass man nie gelernt hat, Unternehmen zu skalieren und somit dem eigenen Unternehmen beim Lernen immer ein Stück hinterher läuft. Das ist es natürlich klasse, dass heute für Menschen mit einer guten Idee so viel Wagniskapital zur Verfügung steht – das hatte ich damals nicht. Außerdem haben die Menschen heute eine andere Ausbildung als früher, und die Welt ist global geworden. Ich würde daher jedem mit einer guten Idee raten: Just do it.

“Vor dem Hintergrund war bei mir auch Vieles zufallsgetrieben.”

Fressnapf hat inzwischen über 1600 Märkte. Wie geht man vor, dass man sein Revier geschickt ausbaut?

Vom Grundsatz her würde man strategisch vorgehen und sich die großen Länder ansehen, in denen es viele Tiere gibt und die Kaufkraft hoch ist. So bin ich nicht vorgegangen, ist ja klar – denn ich habe ja jeden Fehler gemacht, den man machen kann (lacht). Vor dem Hintergrund war bei mir auch Vieles zufallsgetrieben. Wir sind zum Beispiel in Deutschland über Franchisepartner gewachsen, und so kamen potentielle Partner aus anderen Ländern, die zum Beispiel sagten, dass ein Fressnapf-Markt auch in Ungarn funktionieren würde. Und das tut er auch – aber wäre man mit einer strategischen Herangehensweise nach Ungarn gegangen? Nein. Man hätte sich eher auf die großen Märkte Deutschland, England, Frankreich, Italien konzentriert. Das habe ich nicht gemacht.

Da du sagst, dass du viele Fehler gemacht hast: Wie siehst du die Fehlerkultur in Europa, verglichen mit den USA?

In den USA gibt es natürlich viel mehr Wagniskaptal und viele Ideen, die auch in kleinen Unternehmen umgesetzt werden. Dafür lebt man damit, dass viele dieser Unternehmen auch scheitern und Geld verbrannt wird. Zugleich klopft man aber in den USA einem einst gescheiterten Gründer auf die Schulter und motiviert ihn, das nächste Startup zu gründen. In Europa, besonders in Deutschland und Österreich, haben wir hingegen diese Fehlerkultur nicht. Die VC-Kultur fehlt uns, bei der man versteht, dass manche Ideen scheitern, andere dafür aber sehr erfolgreich sind. Das macht es hier schwieriger, Unternehmen an den Start zu bringen und mit genügend Kapital auszustatten, um auch global zu bestehen. Wir haben ja hierzulande nicht weniger Ideen und nicht weniger Talente, sondern einen viel kleineren Binnenmarkt, eine Überregulierung, wenig Wagniskultur. Und das bringt uns Nachteile in der Digitalisierung dieser Welt, die immer globaler wird.

“Ich kann ja nicht über diese Probleme reden, und dann nichts tun – das wäre ja komisch.”

Zum Thema Wagniskapital: Du selbst betreibst den GENUI Private Equity Fund. Worauf zielt der genau Fonds genau ab?

Ich kann ja nicht über diese Probleme reden, und dann nichts tun – das wäre ja komisch. Gemeinsam mit anderen Fonds investieren wir also in Deutschland, Europa, den USA, aber auch in Österreich. Dadurch unterstützen wir Startups dabei, an Geld zu kommen, damit sie skalieren können. GENUI ist darüber hinaus ein von mir mit gegründeter Private Equity Fonds, mit dem wir in Unternehmen wie zum Beispiel Mymuesli, Fashionette etc. investieren. Wir suchen uns Unternehmen, die wachsen und geben ihnen Kapital. Damit versuche ich, ein die fehlende Finanzierungskultur in Europa wenigstens teilweise auszugleichen.

Finanziert ihr auch Unternehmen aus deinem eigenen Geschäftsfeld, also Heimtierbedarf?

Das machen wir mit Fressnapf selbst. Wir investieren in Ideen rund ums Tier, zum Beispiel in Hunde-Frisörsalons (Fellini), in Tierarztpraxen (Activet), z.B. das Tracking von Tieren und in digitale Services. Wir bauen also dieselben Plattform, die wir in anderen Branchen indirekt mit Venture- und Private Equity-Kapital unterstützen – nur eben in der Kategorie Heimtier.

Um welche Beträge geht es dabei?

Das  kommt immer individuell auf die Phase und Größe an. Von ein paar hunderttausend Euro bis hin zu mehreren Millionen Euro reicht die Bandbreite.

“Es macht wenig Sinn, mit einem Amazon, einem Alibaba, einem Airbnb oder einem Uber zu konkurrieren.”

Das Top-Thema für den Handel lautet: Alle gegen Amazon. Wie verteidigt ihr euer Revier?

Amerika und Asien sind in bestimmten Themen vorne. Es macht wenig Sinn, mit einem Amazon, einem Alibaba, einem Airbnb oder einem Uber zu konkurrieren. Wir müssen daher mit anderen Themen nach vorne gehen, bei denen wir Chancen haben. Es gibt Tierliebhaber, die für ihre Tiere das Beste wollen – dann gehen sie nicht in den Supermarkt oder zu Amazon, sondern kommen zu uns und sind dann in unserem Ökosystem. Wir sehen zwar, dass wir – vor allem im Internet – im Preiswettbewerb günstiger und effizienter sein müssen. Zugleich haben wir aber so viel Beratungs- und Servicequalität – und in einer Welt, in der alles digitalisiert wird, suchen die Menschen nach echten, menschlichen Beziehungen.

Gilt das Gleiche auch für Zooplus? Die sind zwar online wie Amazon, kommen aber aus Deutschland und haben sich auf Tiere spezialisiert.

Sicher hat Zooplus wegen seiner Spezialisierung ein besseres Sortiment als Amazon. Aber erstens fehlt auch hier die direkte menschliche Beratung und Beziehung. Zweitens ist Zooplus in den vergangenen Jahren immer über den Preis gewachsen. Wir werden sehen. Ob Pure Play Retailer so richtig profitabel werden können.

Ihr seid also auch kein Pure Player für Offline, sondern setzt auch auf Online?

In Deutschland sind wir mit rund 100 Millionen Euro Online-Umsatz nur für Tiernahrung und Zubehör bereits ein veritabler Player – und wir wachsen. In Österreich haben wir Online letztes Jahr ausgerollt, weitere Länder folgen. Wir werden aber die beiden Kanäle verbinden, ein größeres Sortiment online und ein kleineres Sortiment offline haben. Keiner weiß genau, was die Kundenbedürfnisse in zehn Jahren sind. Ich glaube aber, dass wir am Ende ein Geschäftsmodell haben und Geld verdienen, wenn wir alle Bedürfnisse eines Tierhalters bedienen und alle Probleme rund um die Tierhaltung lösen.

Vom “Spiegel” bist du vor ein paar Jahren mal als “harter Hund” bezeichnet worden. Wie hält man ein Rudel aus 12.000 Mitarbeitern beisammen, wie motiviert man sie?

Wer Leistung von Mitarbeitern fordert, muss Sinn bieten. Wir haben hier einen Vorteil: Tierhaltung ist sehr emotional. Ich glaube, dass die Menschen mit Tieren glücklicher sind als ohne Tiere und ich glaube an die besondere Beziehung zwischen Mensch und Tier. Und unsere Mitarbeiter wissen, dass sie mit ihrer Arbeit rund um das Thema Tiere etwas Positives tun. Wenn man zusätzlich eine Unternehmenskultur hat, die wertschätzend, offen, ehrlich und direkt ist, dann ist das ein weiterer Baustein. Gelingt uns das als Fressnapf in so einer großen Organisation immer? Nein. Aber wir versuchen, unsere Werte immer mit aller Kraft vorzuleben, das ist mir besonders wichtig. Die Mitarbeiter dürfen zum Beispiel ihre Haustiere mit zur Arbeit nehmen und mittags mit ihnen Gassi gehen. Gemessen an der Handelsbranche sind wir sicher ein richtig guter Arbeitgeber.

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Welche Werte habt ihr dabei definiert?

Die Werte und die Kultur eines Unternehmens sind der wichtigste Erfolgsfaktor. Bei uns ist das zum Beispiel, dass wir offen, ehrlich und direkt miteinander umgehen und keine Politik machen. Wir sind verlässlich und menschlich. Wir versuchen, international zu denken und zu handeln. Es gibt also viele Werte, die bei uns verankert sind und niedergeschrieben wurden. Niederschreiben alleine hilft aber nichts, wenn die Werte nicht gelebt werden: Viele Unternehmen haben Leitbilder in der Schublade liegen, die nicht gelebt werden, und das merken die Menschen sofort. Wir sind in dieser Hinsicht nicht perfekt, aber wir sind gut und werden jeden Tag ein bisschen besser.

Abschließende Frage: Wenn jetzt ein Gründer in den Handel gehen möchte, welche Tipps gibst du ihm für sein Startup?

Das Wichtigste ist, dass er sich eine Nische sucht, die heute noch nicht besetzt ist. Es macht wenig Sinn, als Startup heute etwas wie Amazon oder Fressnapf zu kopieren. Dann muss man disruptiv sein, also Regeln brechen. Wenn man das befolgt, muss man noch fleißig sein und viel arbeiten. Es schadet auch nicht, smart zu sein. Wenn das alles klappt, hat er eine Chance, schnell zu skalieren und erfolgreich zu sein – wahrscheinlich schneller, als ich das mit Fressnapf in nun fast 30 Jahren geschafft habe.

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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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