19.04.2022

Horak, Binder und Mack: Fahrradservice so einfach wie eine Pizzabestellung

Mit ihrem Online-Angebot möchte das junge Wiener Startup Radish den Fahrrad-Service demokratisieren. Das Gründertrio setzt dabei auf Digitalisierung und ein gutes Händler:innen-Netzwerk.
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Die Co-Founder von Radish auf ihren Fahrrädern (v.l.): Michael Mack, Florian Binder und Daniel Horak
Die Co-Founder von Radish (v.l.): Michael Mack, Florian Binder und Daniel Horak © Radish

Auf die Idee für ihr Startup Radish kamen die drei Co-Founder Daniel Horak, Florian Binder und Michael Mack im Sommer 2021. Bei einer gemeinsamen Fahrradtour an der Donau erkannten sie die Notwendigkeit für einen leicht anwendbaren und umfassenden Online-Radservice. Kund:innen soll damit die Suche nach einer Werkstätte und eine schnelle Terminfindung abgenommen werden. Ein erstes Händler:innen-Netzwerk hätten sie sich bereits aufgebaut, bis Ende April 2022 wollen sie mit ihrem Angebot online gehen. Damit will Radish auch das Nutzungsverhalten von Fahrradfahrer:innen in Österreich verändern.

Die Online-Präsenz auf dem Markt ist ausbaufähig

“Der gesamte Werkstätten- und Dienstleistungsmarkt im Bereich Fahrräder ist gefühlt im letzten Jahrhundert stehen geblieben“, meint Co-Founder und CEO Florian Binder. Da dieser Markt noch sehr klein strukturiert sei, hätten nach wie vor nur wenige Fahrradhändler:innen eine gute Onlinepräsenz. Dementsprechend sei es für viele Händler:innen schwierig, ihre Kompetenz in diesem Bereich aufzubauen.

An dieser Stelle soll Radish andocken: Das Startup will den Fahrradmarkt digitalisieren und Kund:innen die Möglichkeit geben, einen Fahrradservice schnell und einfach buchen zu können. „Zu einem Fahrradservice zu kommen, soll so einfach sein, wie heutzutage eine Pizza zu bestellen“, so Binder.

Ziele und Herausforderungen

Mittelfristig soll das Angebot aber noch weiter ausgebaut werden. Abholservice und Drop-Off-Boxen sind bereits für die nächste Stufe geplant. Das große Ziel ist und bleibt dabei, den Prozess für die Kund:innen so angenehm wie möglich zu machen. Die Arbeit der drei Gründer konzentriere sich hierbei auf den Dienstleistungsbereich. Zukünftig wären zudem nicht mehr nur B2C-Kund:innen relevant sein.

Das Gründer-Trio sehe auch im B2B-Geschäft großes Potential und möchte die Zusammenarbeit mit beispielsweise Leihfahrrad-Firmen oder anderen Fahrrad-Händler:innen mittelfristig ausbauen. Langfristig sei außerdem die Expansion in den DACH-Raum und der Ausbau eigener Werkstätten geplant.

Nachdem Radish im ersten Schritt selbstfinanziert ist, habe das Unternehmen bereits die Zusage für eine FFG-Förderung erhalten. Bis Ende des Jahres möchten sie zudem in eine Finanzierungsrunde gehen und Investor:innen suchen.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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