05.08.2016

Flüssiges Gold? Der Weg zum erfolgreichen Getränke-Startup

Erfrischung, Energie, einzigartiger Geschmack, Lifestyle - das versprechen die vielen Getränke-Startups aus Österreich. Zahlreiche Beispiele zeigen, dass ein erfolgreicher Einstieg am Getränke-Markt möglich ist. Doch was gilt es zu bedenken, um sich mit seinem Produkt durchsetzen zu können? Der Brutkasten hat darüber mit fünf Foundern gesprochen.
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(c) fotolia.com - Syda Productions

„Durst haben die Leute immer“, sagt Ute Petritsch von Helga. Geht es nach Petritsch und ihren zwei Co-Founderinnen, soll sich der Erfrischungs-Drink auf Algenbasis auf dem Markt durchsetzen. Doch auch sie wissen, dass der Durst der Leute alleine noch nicht ausreicht, um das zu schaffen. Denn die Konkurrenz auf dem Getränke-Markt ist extrem groß. Monatlich kommen neue Lifestyle-Getränke dazu und jedes beansprucht für sich, einzigartig und innovativ zu sein.

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Die richtige Nische finden

Aber: „Die einhundertachzigste Zitronenlimonade ist halt nicht so innovativ“, weiß Amar Cavic, Founder von Kaffeetschi. Es brauche eine total neue Nische, um auf dem Markt bestehen zu können. Er will diese Nische mit Cold-Brew-Kaffee gefunden haben – ein Trend, den er in San Francisco kennengelernt hat und der Österreich bislang noch nicht erreicht hat. In den kommenden Wochen kommt sein Getränk in die ersten Supermärkte – 30 Gourmet-Spar-Filialen. Die Nische, in der es Helga versucht, sind Algen. Die Idee ein Getränk daraus zu machen, hatten die Founderinnen erst, als sie bereits wussten, dass sie das „Superfood“ verarbeiten wollen.

„Wir arbeiten jeden Tag an der Marke“ – Thomas Mikits von all i need

Ganzheitliche Strategie und klare Message

Ein anderer hat seine Nische schon vor einigen Jahren gefunden – eine, die inzwischen zu einem eigenen Markt herangewachsen ist. 2010 gründete Thomas Mikits zusammen mit Alexander Jiresch „all i need“. Damals war das ethisch korrekte Getränk auf Grünteebasis eine Neuheit. Seitdem ist viel Ähnliches nachgekommen. „Wir und Makava haben diesen Markt in Österreich geöffnet, davor gab es hier keine Independent-Getränke“, sagt Mikits. Und wie kann all i need dann auf dem dichter werdenden Markt bestehen? „Wir haben eine ganzheitliche Strategie, die wir authentisch rüberbringen und seit Jahren verfolgen. Dazu gehört eine ganz klare Message. Wir arbeiten jeden Tag an der Marke“, sagt Mikits. Der Erfolg gibt ihm Recht: In Supermarktregalen ist das Getränk inzwischen Standard.

Schwerer Einstieg auf einem kapitalintensiven Markt

Im selben Regal steht seit nicht allzu langer Zeit Kaahée. Auch für Gründer Julian Juen ist die Einzigartigkeit in Geschmack und Design essenziell, um am Markt zu bestehen. Als größte Hürde am Anfang sieht er aber eine ganz praktische Herausforderung: Die Verfügbarkeit. „Das Produkt muss nicht nur gut schmecken, es muss auch erhältlich sein. Der Getränkemarkt ist sehr kapitalintensiv und der Einstieg entsprechend schwierig“, sagt er. Werner Orac vom Sirup-Startup Drop it bringt es so auf den Punkt: „Ich würde Leuten, die von Null wegstarten nicht raten, es am Getränkemarkt zu versuchen. Man sollte zumindest bereits über eine Abfüllanlage, oder vergleichbare Ressourcen verfügen.“

„Wenn die Idee ein Getränk ist, muss man ein Getränk machen“ – Ute Petritsch von Helga

„Nicht blauäugig an die Sache gehen“

Darüber, dass der Einstieg in den Markt schwierig ist, sind sich übrigens alle befragten Founder einig. Trotzdem sehen es nicht alle so wie Orac. „Wenn die Idee ein Getränk ist, muss man ein Getränk machen“, sagt Helga-Founderin Petritsch. Auch Juen von Kaahée ist sich sicher, dass man mit einer wirklich überzeugenden Innovation immer eine Chance hat. Eines brauche es aber unbedingt: Durchhaltevermögen und einen konkreten Plan. „Man darf nicht blauäugig an die Sache gehen“, sagt er. Mikits von all i need sieht es ähnlich. Er und sein Co-Founder hätten allein drei Jahre mit der Entwicklung verbracht: „Rasch, rasch in einem halben Jahr wird es nicht funktionieren.“

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Fazit: Gekauft werden nur die Besten

Fazit: Für Getränke-Startups gilt Einzigartigkeit als das Non Plus Ultra. Dafür bedarf es im Marketing einer klaren Message, die den besonderen Mehrwert zusätzlich betont und aus der Masse hervorsticht. Wer es neu im Getränkesektor versucht, muss vorher bedenken, dass extrem viel Kapital nötig ist, um die Produktion überhaupt zu starten. Dann muss man rechtzeitig liefern können, wenn das vorher genannte Marketing angelaufen ist. Danach beginnt der Kampf mit den großen Fischen am Markt. Und am Ende geht alles wieder zur Eingangs erwähnten Formel zurück: „Durst haben die Leute immer.“ Und den können sie mit innovativen Lifestyle-Getränken stillen, aber auch mit Leitungswasser. Gekauft werden nur die Besten.

 

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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‘.“

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