04.07.2023

Hell Energy: KI entwickelt “besten Energy-Drink der Welt” und kostet ihn

Mit Hell Energy wurde der weltweit erste vollständig von Künstlicher Intelligenz entwickelte Energydrink erschaffen und "gekostet". Die Zutaten sind streng geheim.
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Hell Energy, AI Drink, Energy Drink von AI,
(c) Hell Energy - Eine KI entwickelte den, ihrer Ansicht nach, besten Energy-Drink der Welt.

Künstliche Intelligenz kann eine unglaubliche Menge an Informationen und Wissen im Internet in einer Geschwindigkeit verarbeiten, die für den Menschen nahezu unfassbar ist. Außerdem verfügt sie über umfassende Kenntnisse, etwa über Energydrinks – einschließlich ihrer Inhaltsstoffe, Verkaufsergebnisse, medizinischer Forschungen, Empfehlungen oder Verbraucherfeedback. Und sie kann, wie es heißt, sogar die neuesten Trends und Informationen in ihre Analysen einbeziehen.

Hell Energy: Vitamine und Aminosäuren

Als Hell Energy die KI beauftragte, einen neuen, für sie perfekten Energydrink zu entwickeln, verarbeitete die AI die riesige Menge an Informationen, um eine Rezeptur zu kreieren, die von ihr als die beste ermittelt wurde. Sie ging nicht nur davon aus, was Menschen von dem Getränk erwarten, sondern die Priorität war, den “besten und köstlichsten Drink” zu entwickeln.

So hat die intelligente Entität die nach Ihrer Auffassung perfekte Rezeptur zusammengestellt. Unter anderem hat sie ihrem Energydrink Vitamine, Aminosäuren und Kräuter zugesetzt und auch sichergestellt, dass die lebensmittelrechtlichen Vorschriften, wie die Empfehlungen der EFSA (Europäische Behörde für Lebensmittelsicherheit) und die NRV (Nährstoffreferenzwerte), eingehalten und optimiert werden.

Drei Geschmacksrichtungen

Die AI hat dabei drei Geschmacksvarianten kreiert und mithilfe der Technologie eines New Yorker Unternehmens alle drei Getränke digitalisiert, oder anders gesagt, sie hat sie probiert, um dann mit Hilfe von prädiktiver Intelligenz nach der Analyse einer Fülle von Daten und Statistiken auszuwählen, welcher Geschmack am besten ankommt.

Auf diese Weise entstand die fruchtige Geschmacksrichtung Tutti-frutti & Berry-blast. Es ist weltweit das erste Mal, dass Künstliche Intelligenz einen derart komplexen Produktentwicklungsprozess im Bereich der Energydrinks durchgeführt hat, heißt es laut Aussendung.

Hell Energy: Streng geheim

Die Rezeptur ist streng geheim und die KI hat auch Vorschläge zu ihrem Schutz unterbreitet. Sie wird auf einem einzigen, mit Hochsicherheitselementen ausgestatteten Computer im Werk von Hell Energy in Szikszó, Ungarn, gespeichert. Die Gestaltung des Raums, in dem die Maschine untergebracht ist, wurde ebenfalls von einer KI geplant. Eine Sicherheitskopie der Rezeptur wird zudem in einem Schweizer Tresor aufbewahrt.

Auch beim Design hatte die KI ihre Finger im Spiel: Die Dose wurde “jugendlich und cool” gebaut und baut auf das Hell-Farbschema auf – alles mit einem digitalen Touch der AI.

Das neue Produkt wird in Szikszó in einer Getränkeproduktionsanlage hergestellt und über die gewohnten Vertriebswege an Kund:innen ausgeliefert. Ab Mitte Juli wird es in Ungarn und anschließend in mehr als 60 Exportländern (auch Österreich gehört dazu) von Hell erhältlich sein.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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