24.09.2021

Nestlé-Chefin Emonet: Wieso sich die Zusammenarbeit mit Startups lohnt

Für den weltgrößten Nahrungsmittelkonzern Nestlé ist die Zusammenarbeit mit Startups eine Bereicherung. Welchen Mehrwert diese konkret hat, wie man als Jungunternehmer:in das Herz der Verbraucher:innen gewinnt und weshalb an der Digitalisierung kein Weg vorbei führt, schildert Nestlé Österreich-Geschäftsführerin Corinne Emonet im Interview mit brutkasten Wirtschaft.
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Corinne Emonet Nestlé Österreich
Corinne Emonet, Geschäftsführerin von Nestlé Österreich © ​ Michael Sazel

Corinne Emonet steht seit 1. Jänner 2019 an der Spitze von Nestlé Österreich. Die gebürtige Französin startete ihre Karriere im Unternehmen vor über 20 Jahren im Food-Bereich in der Schweiz, ehe sie für die Tierfuttermarke Nestlé Purina verschiedene Positionen auf Marktebene sowie in zentralen Funktionen verantwortete. Großes Augenmerk legt die heutige Geschäftsführerin u.a. auf die Lehrausbildung im Unternehmen.

Frau Emonet, für Nestlé scheinen Startups interessante Sparring-Partner zu sein, wie das kürzlich umgesetzte Nescafé-Pilotprojekt zum Verkauf unverpackter Lebensmittel beim Marktforschungssupermarkt go2market zeigt. Wie fällt ihre Bilanz in dem konkreten Fall aus?

Corinne Emonet: Das Projekt, das Sie ansprechen, haben wir in Österreich im Mai gemeinsam mit dem tschechischen Startup MIWA gestartet. Die Konsument:innen können dort Kaffee unverpackt einkaufen, indem sie ihre eigenen Behältnisse mitbringen und Nescafé Kaffee vor Ort abfüllen. go2market ist selbst auch ein Start-up, und es ist eine großartige Erfahrung, mit solchen Unternehmen zusammenzuarbeiten.

Was genau schätzen Sie an der Zusammenarbeit mit Jungunternehmer:innen?

Sie sind agil und leidenschaftlich bei dem, was sie tun. Im Fall von go2market ist es so, dass man uns schnelle und relevante Erkenntnisse darüber zur Verfügung stellt, wie die österreichischen Verbraucher:innen auf eine Innovation reagieren könnten. So können wir vor der Markteinführung einen echten Verbrauchertest durchführen. Wir haben bei diesem speziellen Projekt, aber auch in anderen Kategorien, mit go2market zusammengearbeitet. Selbstverständlich gibt es auch Projekte in anderen Ländern.

Welche Formen der Kooperation mit Startups sind für Nestlé prinzipiell interessant?

Für uns sind verschiedene Kooperationsformen denkbar und erfolgsversprechend: manchmal stellen wir unser Supply Modell zu Verfügung, manchmal unterstützen wir finanziell. Was zählt ist, dass wir ein gemeinsames Ziel haben, etwa die die gleichen Konsumentenbedürfnisse ansprechen wollen, und dass man gut zueinander passt.

Was kann Nestlé von Startups lernen und inwiefern profitieren Startups von einer Zusammenarbeit mit Ihnen?

Bei einer Zusammenarbeit haben in der Tat beide Seiten etwas zu bieten: die großen internationalen Unternehmen haben umfangreiche Erfahrung und Expertise zum Beispiel im Rechtsbereich, einen schnellen Zugang zu neuen und globalen Märkten, sind finanziell abgesichert, verfügen über mehr Ressourcen und das Verständnis von verschiedenen Kulturen. Startups hingegen können rasch neue Ideen und Geschäftsmodelle entwickeln, disruptiv agieren, aktiver, schneller und weniger kompliziert handeln. Sie sind weniger bürokratisch. Eine Kooperation kann daher für beide Seiten lohnend sein.

Böse Zungen behaupten, große Konzerne holen sich Startups ins Boot, um kostengünstig an neue Ideen zu kommen, die sich dann auch noch positiv aufs eigene Image auswirken.

Das ist bei uns nicht der Fall! Wir haben selbst auch gute Ideen. Ein Beispiel dafür ist die pflanzliche Thunfisch-Alternative VUNA von Garden Gourmet, die wir in Kürze auch in Österreich auf den Markt bringen. Nestlé hat ein großes globales F&E-Accelerator-Netzwerk, das 2019 ins Leben gerufen wurde und mittlerweile 12 Standorte in acht Ländern hat. Erst Anfang September wurde zudem in Lausanne in der Schweiz unser größter F&E-Accelerator offiziell eröffnet. Mit einer Fläche von 4000 m2 ist dieser nicht nur der größte in der Branche überhaupt, sondern verfügt auch über eine Vielzahl an Co-Working-Stationen, Prototyping-Küchen und Mini-Produktionsanlagen. Damit bietet dieser eine einzigartige Plattform für Startups, Studenten und Nestlé-Intrapreneure, um Innovationen auf raschem Wege auf den Markt zu bringen.

Welchen Tipp würden Sie Startups, die ihre Produkte auf den Markt und große Handelsketten von ihrer Idee überzeugen wollen, mit auf den Weg geben?

Das Produkt, das auf den Markt gebracht werden soll, muss ein Verbraucherbedürfnis befriedigen, und einen klaren USP gegenüber anderen Produkten haben. Es ist wichtig, sich darüber im Klaren zu sein. Denn daran zeigt sich, wie groß ihre Chance ist, sich zunächst im Handel und letztlich gegenüber den Verbraucher:innen durchzusetzen. Das geht uns im Übrigen nicht anders. Auch wir müssen ständig verstehen, welches Portfolio oder welche Innovationen wir brauchen, um die Bedürfnisse der Verbraucher*innen zu erfüllen.

Gelingt Ihnen das immer?

Die Corona-Pandemie hat einmal mehr gezeigt, dass die Konsument:innen großes Vertrauen in die Qualität von Marken haben, und unsere positive Entwicklung am Markt zeigt auch, dass wir mit unseren Produkten einen relevanten Mehrwert bieten.

Innovativ zu sein bedeutet aber nicht nur, sortimentsseitig am Puls der Zeit zu sein, sondern auch die digitale Transformation konsequent voranzutreiben. Wie geht Nestlé mit dieser Herausforderung um?

Digitalisierung ist für uns ein wichtiger Faktor für die stetige Weiterentwicklung und auch um agiler und effizienter zu werden. Das bedeutet für uns einerseits die Digitalisierung unserer operativen Bereiche und unserer Verwaltung, aber auch der Ausbau der digitalen Kompetenz unserer Mitarbeiter:innen. Wir wollen auch unser E-Commerce Geschäft weiter vorantreiben und noch mehr Fokus auf die Datenanalyse legen, um Konsumenten und Kunden besser zu verstehen.

Welche Schwerpunkte setzen Sie hier genau?

In unseren Fabriken setzen wir beispielsweise DMO (Digital Manufacturing Operations) ein, eine fabrikbasierte Lösung mit funktionalen Modulen zur Verwaltung und Steuerung der Aktivitäten in der Fertigung. In Österreich selbst haben wir allerdings keine Produktion mehr.
Wie wichtig die Digitalisierung für das Vorantreiben von Geschäftsmodellen ist, lässt sich aber auch am Beispiel von Nespresso zeigen.

Inwiefern?

Nespresso hat beispielsweise im Direct-to-Consumer E-Commerce ein sehr responsives digitales Ökosystem entwickelt, das eine umfangreiche Dienstleistungspalette bietet − vom Nespresso Abonnement über die Community-Bildung bis hin zu fortschrittlichen Abwicklungsfunktionen. Dank eines robusten, skalierbaren Systems konnte Nespresso den starken Anstieg bei den Online-Käufen 2020 problemlos bewältigen.

Wie stark waren denn die Steigerungen, die Sie zu bewältigen hatten?

Im ersten Lockdown im März 2020 konnten wir in der Nespresso Online Boutique ein Plus von rund 50 Prozent verzeichnen. Über den gesamten Zeitverlauf seit dem ersten Lockdown gab es mit Stand März 2021 eine Steigerung der Verkaufszahlen in der Online Boutique von rund 20 Prozent.

Hat Nestlé eigentlich bereits mit Künstlicher Intelligenz experimentiert bzw. kommt diese im Unternehmen bereits zum Einsatz?

Nestlé nutzt künstliche Intelligenz und End-to-End-Analysen, um die Zusammenarbeit mit Kunden zu vertiefen, die Produktion zu priorisieren und die Effektivität von Werbemaßnahmen zu erhöhen. Dadurch unterstützen wir die Verbesserung der Konsumenten- und Kundenorientierung, die Flexibilität und Agilität in der Produktion und die Transparenz und Rückverfolgbarkeit in unseren Versorgungsketten.

Vielen Dank für unser Gespräch.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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