17.08.2023

Wie der Linzer Josef Chen (22) eine globale KI-Restaurant-Kette aufbauen möchte

Als Kind schälte er im elterlichen China-Restaurant Kartoffeln, mit 17 gründete er den Lieferdienst Velonto. In London will der 22-jährige Linzer jetzt mit seinem Gastro-Startup Kaikaku global durchstarten. Die Idee: KI-Robotik und Gastfreundschaft verbinden.
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Stets lässig: Josef Chen merkt man die harte Arbeit nicht sofort an. Foto: Privat
Stets lässig: Josef Chen merkt man die harte Arbeit nicht sofort an. Foto: Privat

Wenn Josef Chen über seine Ideen spricht, leuchten seine Augen. Seine Neugierde, Offenheit und vor allem sein großer Ehrgeiz könnten der Grund dafür sein, warum der 22-jährige Linzer jetzt aus London anruft und über sein neues Startup Kaikaku erzählt. Eines von vielen Projekten des Ausnahme-Unternehmers, der bereits mit 17 sein erstes Startup gründete.

Vom Linzer “Amazon” Velonto nach London

Die App Velonto wurde 2019 als “lokales Amazon” gelauncht – ein umweltfreundlicher Lieferservice, der Kund:innen Speisen von lokalen Restaurants bringt. Velonto liegt für Chen aber mittlerweile weit zurück. “Nach diesem Erfolg bin ich nach England gezogen, habe studiert, mich mit der englischen Startup-Szene intensiv beschäftigt und war selbt Investor”, erzählt der umtriebige Chen. Sein letztes Projekt war ein Kaiserschmarren-Lieferservice in London.

Das Masterstudium am Imperial College London hat er mittlerweile abgebrochen, um sich voll auf sein neues Startup Kaikaku zu konzentrieren. Ein Franchise-System für Restaurants, das KI-Robotik und Gastfreundschaft in der Gastronomie verbindet. Innerhalb von drei Monaten nach der Gründung im April 2023 konnten sie dafür bereits 750.000 US-Dollar an Investments einsammeln, neben zehn Business Angels beteiligte sich auch ein institutioneller Investor. “Wir haben VC-Partner und Hedge-Fund-Gründer aus dem Bereich Robotics aus New York, San Francisco, London, Singapur und Japan an Bord”, erzählt Chen.

Kindheit im Linzer China-Restaurant

Dabei ist Chens Laufbahn als mehrfacher Startup-Gründer und Investor eher ungewöhnlich und seine Biografie unter den Startup-Gründer:innen eher eine Ausnahme. Seine Eltern betreiben ein China-Restaurant in Linz. “Sie haben in der Gastronomie als Kellner angefangen und anfangs in der Küche Teller gewaschen,” erzählt Chen vom harten Start seiner Eltern in Österreich, die um das Jahr 1990 aus der Zhejiang Provinz in China auswanderten. Später übernahmen sie einen Gastronomiebetrieb und sind seitdem selbst Gastronomen. “Sie sind hergezogen und konnten kein Wort Deutsch, sie sind ein Riesenvorbild für mich”, sagt Chen über seine Eltern. Bereits als Kind half er im China-Restaurant seiner Eltern mit, schälte Kartoffeln und stand hinter der Bar. Von seinen Zielen ließ sich Chen nie abhalten: Als erster in seiner Familie studierte er – noch dazu an einer äußerst renommierten – englischen Universität.

Niemand kann mir erzählen, dass jemand, der acht Stunden vor der Fritteuse steht oder der zehn, zwölf Stunden am Tag Gemüse schneidet, seinen Job mag.

Josef Chen

Seine Eltern machten Chen auch bewusst, wie schwierig es für Gastro-Betriebe ist, Mitarbeiter:innen zu finden. “Meine Eltern suchen noch immer. Der Grund dafür ist, dass der Job nicht interessant ist. Niemand kann mir erzählen, dass jemand, der acht Stunden vor der Fritteuse steht oder der zehn, zwölf Stunden am Tag Gemüse schneidet, seinen Job mag”, sagt Chen. Dabei könnte man diese Abläufe längst automatisieren. Das Problem läge allerdings weniger an der Technologie und viel mehr am Fremdeln der Gastronomen und der Industrie. “Die Gastronomie ist als Industrie extrem unattraktiv”, sagt Chen. Deshalb habe jeder Haushalt mehr Geräte als eine Gastro-Küche, meint er.

Ein Dilemma: “Die Gastronomen schließen, weil sie sich einfach nicht mehr den Stress antun wollen, dauernd Mitarbeiter zu suchen, zu trainieren und dann gehen sie wieder und finden sie keine mehr”, so Chen. Dagegen will er mit seinem Startup Kaikaku angehen und den Gastronom:innen neue Perspektiven eröffnen.

Gastfreundschaftliche Robotik

Kaikaku (japanisch für “radikaler Wandel”) ist ein Franchise-System mit automatisierten Küchen, in dem innerhalb vor kürzester Zeit ohne menschliches Zutun Getränke und Speisen entstehen. Dabei sollen nicht einfach Roboter in bestehende Restaurants gestellt werden, wie etwa andere im Bereich FoodTec versuchen, sondern die Küche von Grund auf neu gedacht werden. In Kaikaku-Restaurants sollen zunächst Kaffee und Bowls serviert werden, später auch andere Produkte. Dafür wurden eigene Geräte, Abläufe und sogar Räumlichkeiten entwickelt. Die Prozesse laufen automatisiert und KI-gestützt.

Viele haben schon versucht, die Gastronomieküchen zu automatisieren. Aber keiner hat sich wirklich getraut, einen großen Schritt zu machen.

Josef Chen

“Viele haben schon versucht, die Gastronomieküchen zu automatisieren. Aber keiner hat sich wirklich getraut, einen großen Schritt zu machen, weil es keinen auf der Welt gibt, der es zeigen konnte, dass es funktioniert”, erklärt Chen. Hier setzt Kaikaku an: “Den Butterfly Effekt auf die Gastronomie anwenden”, lautet das Motto seines Startups. “McDonald’s war der Butterfly Effect vor Jahrzehnten. Durch McDonald’s hat jeder gerafft, dass Fast Food konsistenter, schneller, billigier und skalierbarer geht. Wir sind die nächste Ebene von dem Butterfly Effect und wollen zeigen, dass alles funktionaler, hygienischer und leckerer geht”, so Chen.

Menschlicher Maßstab

Allerdings soll auch der menschliche Mitarbeiter eine wichtige Rolle in den Kaikaku-Restaurants einnehmen. “Wir wollen gleichzeitig die Gastfreundschaft verdoppeln. Dadurch, dass sowieso fast alles robotisch ist, können sich die Mitarbeiter wirklich mit den Kunden beschäftigen und ihnen die Funktionsweise und Zutaten erklären”, so Chen. “Roboter-Clubs, die glauben, dass ihre Roboter jeder liebt, irren sich. Einen Monat ist es cool, aber im zweiten Monat kommt keiner mehr, weil das Essen nicht schmeckt und es keine Gastfreundschaft gibt”, erklärt er. Er will den Gastronom:innen die Angst vor der Robotik nehmen. “Als Kind von Gastronomen sage ich, das Wichtigste ist: Good Food, Good Mood”, meint der junge Mehrfachgründer.

An Josef Chen und seine Vision glauben viele. Seine Co-Founder sind David Sharp, ein Experte für Machine Learning und Piers Millar, der bereits mit 17 bei McDonald’s Karriere machte. Zu den Beratern von Kaikaku zählen Don Fertman von der Sandwichkette Subway und David Crean von Mars. Acht Mitarbeiter:innen hat Kaikaku derzeit, schon bald sollen es aber viel mehr werden: “wir wachsen extrem schnell”, meint Chen abschließend.

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(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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