16.08.2022

Kama: Zwei Steirerinnen entwickeln Rennrad-Mode für Frauen aus PET-Flaschen

Kama.Cycling wurde 2018 von zwei begeisterten Radsportlerinnen aus der Steiermark gegründet. Das Startup entwickelt Rennrad-Mode speziell für Frauen, die unter anderem aus recycelten PET-Flaschen produziert wird.
/artikel/kama-cycling
(c) Kama

Rennradmode ist in der Regel auf Männerbedürfnisse zugeschnitten. Dies trifft insbesondere auf (Unisex-)-Hosen zu, deren Nähte oftmals drücken und somit die Performance-Anforderungen im Radsport nur bedingt erfüllen. Die beiden steirischen Gründer:innen Donata Schörkmaier und Katharina Stelzer wollten diesen Umstand nicht hinnehmen und entschlossen sich bereits 2018 Rennradhosen speziell für Frauen zu entwickeln. Beide sind selbst begeisterte Radsportlerinnen und lernten sich über das gemeinsame Trainieren kennen. Was folgte, war die Entwicklung der Marke Kama und die Gründung eines eigenen Startups.

Rennrad-Kollektion aus PET-Flaschen

Das Besondere an Kama: Die Rennrad-Kollektion ist speziell auf die Bedürfnisse von Rennradfahrerinnen auslegt und setzt dafür auf eine eigens entwickelte ergonomische Polsterung. Doch nicht nur das. Das Startup aus der Steiermark möchte auch aktiv einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten. Hosen, Trikots, Baselayer und Co werden aus recycelten Stoffen und PET-Flaschen hergestellt. Wie Gründerin Donata Schörkmaier gegenüber brutkasten Earth erläutert, erfolgt die Produktion in enger Zusammenarbeit mit einem italienischen Produzenten, der in der Nähe des Gardasees angesiedelt ist. Bei der Herstellung sind dem Startup nämlich auch soziale Standards wichtig, wie Schörkmaier anmerkt. Sie selbst hat eine Modeschule besucht und sammelte über mehrere Jahre Erfahrung im Marketing-Bereich.

Kama
(c) Kama

Kama startete Crowdfunding-Kampagne

Um die Produktion und Entwicklung zu finanzieren, startete Kama 2021 eine Crowdfunding Kampagne. Damit wurden nicht nur das nötige Kapital, sondern laut Schörkmaier auch wichtige Insights zum Marktumfeld gesammelt. Unter anderem konnte so herausgefunden werden, welche Größen besonders nachgefragt sind.

Aktuell vertreibt das Startup seine Kollektion primär über den eigenen Online-Shop. Zweidrittel der Nachfrage stammt übrigens aus dem Nachbarland Deutschland. Vereinzelt wird die Radmode auch über lokale Pop-Up-Shops angeboten, wobei das Startup auch auf der Suche nach einem passenden Vertriebspartner ist, der speziell auf die Bedürfnisse von Frauen eingeht.

Derzeit befinden sich auch weitere Produkte in der Pipeline. Neben der Rennrad-Kollektion möchte Kama künftig auch eine Kollektion speziell für Gravel-Fahrerinnen anbieten und arbeitet zudem einer speziellen Hose, die „peefriendly“ ist.


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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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