28.08.2023

HelloBello: Tierfutter-Startup legt Fokus auf Nachhaltigkeit und KI

Interview. HelloBello-Founder Wolfgang Maurer im Gespräch über den größten CO₂-Sünder in der Branche, was HelloBello dagegen tut und wie künftig KI eine Rolle im Tierfutter-Startup spielen wird.
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HelloBello, Tierfutter, Nachhaltigkeit
(c) HelloBello - Wolfgang Maurer, Gründer von helloBello, lenkt das Thema Nachhaltigkeit auf den Tierfuttermarkt.

Wissenschaftler der TU Berlin haben bereits 2020 errechnet, dass ein 30 Kilogramm schwerer Hund pro Jahr rund eine Tonne CO₂ ausstößt. WWF Deutschland spricht von rund 630 Kilo im Jahr, die ein durchschnittlicher Hund erzeugt (entspricht in etwa den Treibhausgasemissionen von 72.800 Kilometer Auto Fahren). Andere Studien gelangen zu ähnlichen Ergebnissen. Bei solchen Untersuchungen werden u.a. auch Faktoren wie die Herstellung von Hundefutter mit einberechnet.

Ein Thema, das medial wenig Beachtung fand. Bisher. Denn Wolfgang Maurer, Gründer des Tierfutter-Startups HelloBello – der brutkasten berichtete – möchte für “Nachhaltigkeit in der Branche” Awareness schaffen. Und erzählt im brutkasten-Interview von Problemen und seinen Lösungen. Zudem gibt er Kund:innen Tipps, worauf man beim Erwerb von Tiernahrung achten muss.


brutkasten: Nachhaltigkeit im Tierfutterbereich ist tatsächlich kein großes mediales und gesellschaftliches Thema. Dabei hat die Branche gewiss einen großen Impact. Wie sieht es mit dem Tierfuttermarkt in Österreich aus?

Wolfgang Maurer: In der Studie zur Ökobilanz von Haustieren des Schweizer esu-Service Instituts wurde ermittelt, dass ein Hund im Jahr durchschnittlich 0,95 Tonnen CO₂ verursacht. Zum Vergleich: Der Pro-Hundekopf-CO₂-Ausstoß in Österreich betrug im Jahr 2019 ganze neun Tonnen. Der mit Abstand größte Faktor des CO₂-Verbrauchs eines Hundes ist das Futter und hier wiederum besonders die Rohstoffe und Zutaten. Tierfutter wird in der Regel aus verschiedenen Regionen der Welt importiert, was zu langen Transportwegen und einem höheren Carbon-Footprint führt. Genau hier setzen wir bei HelloBello an.

Wie genau?

Wir beziehen die Zutaten für unser Futter – abgesehen vom Reis – vorwiegend aus Österreich und Deutschland und vermeiden Praktiken wie den Import von Pferdefleisch aus Rumänien oder gar Lammimporte aus Neuseeland. Wir hoffen, dass künftig mehr und mehr Unternehmen wie wir auf den Einkauf bei lokalen Betrieben setzen. Denn wer will schon, dass verzichtbare Zutaten erst einmal rund um den Globus geschickt werden, um letztlich im Hundenapf zu landen?

Hast Du Tipps für Konsument:innen? Wie erkenne ich Nachhaltigkeit bei Tierfutter?

Wenn man die Nachhaltigkeit von Tierfutter bewerten will, sollte man besonders auf die Inhaltsstoffe, das Herstellungsverfahren, die Verpackungsmaterialien und die Transportmethoden achten. Ein Aspekt, den alle Tierhalter:innen direkt beeinflussen können, ist, die optimale Futtermenge an den Hund zu verabreichen – ein positiver Impact auf das Tierwohl und ganz nebenbei werden auch Futterreste im Müll vermieden. Negative Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit des Hundefutters können außerdem der Proteinanteil und dessen Herkunft haben. Ist der Anteil zu hoch, kann dies die Umwelt und die Hundegesundheit negativ beeinflussen. Ein adäquater Proteinanteil – insbesondere, wenn dann noch auf pflanzliche Proteinquellen gesetzt wird – kann demnach den Energie-, Wasser- und Landverbrauch reduzieren. Positive Auswirkungen auf die Klimabilanz hat aufgrund der kurzen Transportwege zudem die Auswahl regionaler Zutaten.

Neben den Inhaltsstoffen spielen natürlich auch die Verpackungsmaterialien eine große Rolle in der Bewertung der Nachhaltigkeit des Hundefutters. Bei der Verpackung ist bestenfalls auf einfache, recyclingfähige Materialien zu achten und natürlich spielt auch die Menge an einzelnen Verpackungseinheiten eine wichtige Rolle: Kleinverpackte Mengen haben eine schlechtere Global-Footprint-Bilanz als Großmengenverpackungen.

Du hast jetzt einige Hebel bereits genannt. Was kann man als Futterproduzent noch alles beachten, um nachhaltig zu sein? Was ist das Wichtigste?

Ein großer Hebel ist nun Mal die Herkunft der Zutaten. In den meisten Fällen wird das Fleisch zur Futterproduktion aus aller Welt über das Meer verschifft. Unser Fleisch hingegen kommt zu 100 Prozent aus Deutschland und Österreich, weshalb wir bei HelloBello durch kurze Transportwege viel CO₂ einsparen. Gewöhnlich wird frische Ware auch oft in Isolierungen aus umweltschädlichem Styropor versendet; wir haben allerdings nach langer Suche eine tolle Lösung aus 100 Prozent recyceltem Material gefunden, welches klimaneutral zertifiziert ist, wodurch wir keine zusätzlichen Ressourcen verschwenden. Ein weiterer Hebel ist die ‘Production on demand’. Wir haben keine riesigen Lager, sondern produzieren nur die Mengen, die auch tatsächlich verbraucht werden.

In diesem Sinne, woran arbeitet ihr zurzeit bei HelloBello?

Aktuell arbeiten wir mit großer Begeisterung an spannenden Neuerungen, die das Einkaufserlebnis für unsere Kund:innen noch besser gestalten werden. Wir setzen alles daran, unser Sortiment noch vielfältiger und auf die individuellen Bedürfnisse ihrer vierbeinigen Freunde zugeschnitten zu gestalten. Aber auch KI hält bei uns langsam Einzug. Als perfekte Ergänzung zu unserem erstklassigen Kundenservice versuchen wir gerade, fortschrittliche KI-Technologien zu integrieren. In Zukunft werden unsere Kund:innen die Möglichkeit haben, zu jeder Tages- und Nachtzeit spezifische Fragen zu stellen und unmittelbar Antworten und hilfreiche Informationen zu erhalten.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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