25.03.2016

Instagram ist auch bei Startups in Österreich angekommen

Es gibt derzeit, abgesehen von Snapchat, wohl kein Soziales Netzwerk über das so viel gesprochen wird wie Instagram. Im Jahr 2012 hat Mark Zuckerberg, wie auch einige Zeit später bei Whatsapp, einen guten “Riecher” bewiesen als Facebook um eine Milliarde US Dollar Instagram gekauft hat. Was ist dran am Hype?
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(c) fotolia-Hoda Bogdan: Viele Menschen nützen Instagram zur Selbstinszenierung, aber auch Unternehmen positionieren sich vermehrt.

Instagram ist eine App, in der Fotos geteilt werden können, die über so genannte Hashtags kategorisiert werden können. Seit 2010 im Appstore von Apple online, zwei Jahre danach auch im Playstore von Google (Android), zeigt die Erfolgs-Kurve stetig nach oben. Vom Hipster Fotonetzwerk mit den netten Vintage Filtern und den quadratischen Fotos bis zum 400 Millionen User zählenden Social Network. Jede Minute werden 1,1 Millionen Fotos und Videos geteilt. Täglich etwa 26,4 Millionen Beiträge gepostet. Alleine in Österreich nutzen schon fast eine Millionen Menschen das Netzwerk. Das sind Werte die Instagram nicht mehr aus einer professionellen Multi-Channel-Social Media Kommunikation wegdenken lässt.

Jede Minute werden 1,1 Millionen Fotos und Videos auf Instagram geteilt.

Viele Unternehmen – vom Multi-Konzern, über heimische Startups bis zum Bio-Markt ums Eck – haben die Stärke von Instagram erkannt und zeigen dort vermehrt Präsenz. Der Fokus von vielen Unternehmens-Accounts liegt hierbei auf Visual-Storytelling. Umso besser eine Kampagne ist umso mehr Interaktion findet statt.

Instagram stark bei Interaktionsraten

Vor allem im Vergleich mit Facebook zeigt Instagram hier seine Stärke. Schwinden Reichweite und Interaktionsraten bei Facebook zusehends und müssen mit mehr oder weniger hohen Budgets durch beispielsweise gesponserte Postings gepusht werden, stiegen die Interaktionsraten bis zuletzt beim “kleineren Bruder” an. Das liegt wohl auch am derzeit (!) noch fehlenden Algorithmus bei Instagram und dem einfacheren Konsum des Contents. Zuletzt haben mehrere Online Beiträge darauf hingewiesen, dass das gleiche hochgeladene Foto bei Instagram weit mehr Interaktionen als bei Facebook generieren konnte. Die Instagrammer sind Interaktions-Freudiger wie es scheint.

Instagram für Unternehmen ohne Marketing-Budget

Das ist ein großer Vorteil gerade auch für Startups und den Entrepreneurs dahinter, die über keine großen Marketing Budgets verfügen. Man kann Produkt, Dienstleistung und Team in den Fokus rücken und somit Geschichten erzählen. Behind the Scenes vom Team Meeting, Fotos vom Pitch, Award Verleihungen und ähnliches – all das trifft auf eine interessierte Community.

Aus Österreich sind besonders Shpock und Runtastic reichweitenstark – beide verfügen über eine internationale Ausrichtung. Geht es bei Runtastic um das Thema Laufen, werden bei Shpock vor allem coole Produkte und “good feeling” Posts präsentiert. Auch foodora.at – der in Wien omnipräsente rosarote Food Delivery Service – betreibt einen eigenen Instagram Kanal in dem es vor allem – Überraschung – um Essen und deren Kooperationspartner geht. Kiweno – das Startup aus Wien für alle Menschen mit Unverträglichkeiten – setzt auf Foodies (Essensfotos) und informiert bei Instagram die Community über Produkte die auch mit einer Lebensmittel-Unverträglichkeit konsumiert werden können. Das Startup dvel zeigt in mehr als hundert Beiträgen unter anderem Bilder aus deren Community – sozusagen ein Best of Entscheidungsfindung durch die App. Zusätzlich lässt uns dvel Founder Peter Buchroithner auf seinem privaten Instagram Account am Leben eines Startup Gründers teilhaben. Derzeit wird aus Kalifornien gepostet.


Seit ein paar Monaten ist Instagram auch zur Werbeplattform mutiert und dadurch wohl noch einen Tick spannender für Unternehmen. Die Ad`s werden fast schon nativ im Newsstream der User platziert. Leider sind die Ad`s oftmals die gleichen wie bei Facebook, werden Instagram Ad`s doch im Facebook Werbeanzeigenmanager erstellt. Hier ist in jedem Fall mehr Kreativität gefragt und noch viel Luft nach oben. Kein anderes Netzwerk legt den Fokus – vor allem durch die Nutzer selbst – so stark auf die Ästhetik des präsentierten Contens wie Instagram.

Ist Instagram das Facebook von morgen? Das kann derzeit so sicher nicht beantwortet werden. Zu unterschiedlich sind die Funktionen und Möglichkeiten der beiden Netzwerke. Abzuwarten bleibt überdies die Einführung eines Algorithmus bei der Foto-Plattform, wir vor ein paar Tagen angekündigt wurde.

Ein Big Player im Social Web ist Instagram aber jetzt schon und es wird spannend bleiben wie sich dieses Netzwerk in den kommenden Jahren (weiter-) entwickeln wird.

Auch der Brutkasten ist übrigens auf Instagram: @der_brutkasten

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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