Halbe Mio. User: Wiener Journi wächst stark und macht erstmals Umsatz
Das Wiener Foto-Tagebuch-Startup Journi kann, wie bereits in den Vorjahren, gute User-Wachstumsszahlen vorweisen. Seit Februar macht man auch Umsätze - bislang eine Viertel Million Euro.
Als Reisetagebuch-App hatte die Wiener Firma Journi 2014 gestartet. Das Konzept ist einfach erklärt: Ein Algorithmus nutzt Handy-Fotos und ihre Meta-Daten, um damit ein Foto-Tagebuch (eine Journi) zu erstellen. Heraus kommen Timelines mit Landkarte, Notizen, Wetter, Flügen und Stickern. In der App (iOS und Android), die seit diesem Jahr mit einem Freemium-Modell arbeitet, kann seit August auch gleich ein Foto-Buch bestellt werden. Und das User-Verhalten zeigte mit der Zeit, dass sich die App nicht nur für Reisetagebücher eignet. “Reisen bleiben ein extrem wichtiger Fotobuch-Usecase. Aber es hat sich gezeigt, dass das Modell auch für andere Fotobücher gerne genutzt wird”, sagt Journi-Co-Founder und CEO Andreas Röttl.
Seit Februar gibt es Umsätze – bislang 250.000 Euro
Im vergangen Jahr habe man sich im DACH-Raum zur Nummer 1 Foto-Tagebuch App entwickelt, sagt Röttl. In eben diesen zwölf Monaten konnte man ein ordentliches Wachstum der User-Zahlen hinlegen. Hatte Journi im Dezember 2016 noch 120.000 Nutzer verlautbart, sind es ein Jahr später über eine halbe Million. Das entspricht einem Kunden-Wachstum von über 400 Prozent. Dabei handle es sich um User, die die App tatsächlich benutzt haben und sie nicht nur heruntergeladen haben. Umsätze macht das 2014 gegründete Startup erst seit Februar diesen Jahres – bis dahin wurden User “gesammelt”. Im Februar wurde die Premium-Version mit höherer Foto-Auflösung für iOS gelauncht, im Juni jene für Android.
Investment-Angebot von Cewe abgelehnt
“Zwischen ein und zwei Prozent der Neuanmeldungen nutzen die Premium-Version”, sagt Röttl. Zwei Drittel des Umsatzes – dieses Jahr rund 250.000 Euro – kommen aber über die Fotobücher, die es ja erst seit August gibt. Hier hilft das Weihnachtsgeschäft. “Wir hatten vorher keine Erfahrungswerte. Wir sehen aber jetzt etwa, dass Leute, die bereits seit August Fotobücher bestellt haben, jetzt vor Weihnachten wieder ordern”, erzählt Röttl. Bereits seit 2015 hätte es immer mehr User-Anfragen bezüglich einer Druck-Option gegeben. “Dann hatte auch der Fotobuch-Marktführer Cewe Interesse, über den Hightech-Gründerfonds bei uns einzusteigen”, erzählt Röttl. Den Deal habe man damals nicht angenommen – Journi wollte unabhängig bleiben. “Aber das hat uns natürlich darin bestätigt, dass eine Fotobuch-Option enormes Potenzial hat”, sagt Röttl.
(c) journi: Team
“Wenn wir kommendes Jahr wieder fundraisen wollen wir dabei noch über 50 Prozent bleiben”
Hansmann größter Investor – Founder noch bei 70 Prozent
Investments gab es stattdessen 2016 von Hansi Hansmann über seine Romolus Consulting (hält rund 14 Prozent), den Shpock-Foundern Katharina Klausberger und Armin Strbac (je 2,5 Prozent), von startup300 (1,6 Prozent – das sei eher symbolisch gewesen, um am Netzwerk anzudocken, sagt Röttl) und von den zwei Business Angels Nikolaus Stadler und Daniel Rose (je 5 Prozent). Schon davor (auch 2016) hatte Journi 400.000 Euro über den aws aufgestellt (ohne Equity). Gemeinsam kommen die drei Co-Founder Röttl, Bianca Busetti und Christian Papauschek also noch auf knapp über 70 Prozent. “Wenn wir kommendes Jahr wieder fundraisen wollen wir dabei noch über 50 Prozent bleiben”, sagt Röttl zur weiteren Strategie.
Brand-Name auf Mandarin übersetzt
Die App ist inzwischen in 18 Sprachen verfügbar. Größter Markt ist momentan der DACH-Raum, aber man expandiere derzeit in ganz Europa und in Nordamerika, sagt Röttl. Nun soll auch China als Markt erschlossen werden. Die App und auch der Brand-Name wurden auf Mandarin übersetzt. “Das wird phonetisch übersetzt. Das Wort bedeutet übersetzt ‘hier’ bzw. ‘dort’, was für uns ja auch sehr gut passt”, erzählt der Gründer. Mit dem derzeitigen Wachstum sei man jedenfalls sehr zufrieden.
Bald “Polaroid-Prints” und Kalender
Auch abseits der Expansionspläne hat sich das Startup für die Zukunft viel vorgenommen. Natürlich verbessere man laufend den Algorithmus und bringe weitere Funktionen. Noch diese Woche etwa werde durch ein Update sie Individualisierung in der Fotobuch-Erstellung weiter verbessert. Bald soll mit Boxen zu 25 oder 50 “Polaroid-Prints” ein weiteres Produkt folgen. User können sich ihre Journis dann im Retro-Design an die Wand hängen. Auch geplant ist eine Möglichkeit für Kalender. “Da werden dann die Highlights aller Journis gezeigt”, erklärt Röttl. Für diese Weihnachten sei sich das Produkt noch nicht ausgegangen, weil man die Ressourcen für die Optimierung des Fotobuchs genutzt hat. “Wir wollen das aber relativ bald anbieten. Und einige Kalender kann man sicher auch unterjährig absetzen”, sagt Röttl.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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.
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