27.05.2024
KOOPERATION

Lead Today Shape Tomorrow 2024: „Die Neudefinition des Status Quo“

Am 5. und 6. Juni geht im Wiener MAK die 6. Ausgabe des "Lead Today Shape Tomorrow", dem Flagship-Event von Female Founders, über die Bühne.
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Impression vom Lead Today Shape Tomorrow im Vorjahr | (c) Female Founders
Impression vom Lead Today Shape Tomorrow im Vorjahr | (c) Female Founders

In Sachen Gleichstellung gibt es im europäischen Tech- und Innovations-Ökosystem bekanntlich einiges an Aufholbedarf. „Lead Today Shape Tomorrow“, das Flagship-Event von Female Founders, setzt dem einen positiven und proaktiven Zugang entgegen. „Wir zeigen die Kraft und das Potenzial einer gleichberechtigteren Zukunft“, sagt Female Founders-CEO Valerie Hengl.

Mehr als 600 Gäste bei Lead Today Shape Tomorrow 2024 erwartet

Entsprechend steht die sechste Ausgabe des Events, die am 5. und 6. Juni im Rahmen der ViennaUP im Wiener MAK stattfindet, unter dem Motto „Redefining the Status Quo in European Tech“. Dabei sollen Startups, Investor:innen und Opinion Leaders aus dem Tech-Bereich zusammenkommen, um gemeinsam „die inklusive Zukunft des Entrepreneurship zu gestalten“. Mehr als 600 Gäste werden erwartet.

Fokus auf Verbindungen in der Community

Das Programm von Lead Today Shape Tomorrow 2024 bietet neben Keynotes, Panels, Fireside Chats, Workshops und Side-Events auch einen Exhibition-Space und die Möglichkeit 1:1-Meetings mit anderen Teilnehmer:innen auszumachen. „Wir legen den Fokus auf tiefgehende Verbindungen mit der internationalen Community von Unternehmer:innen, Investor:innen und Ökosystem-Playern“, so Valerie Hengl.

Verbindungen innerhalb der Community stehen im Fokus beim Lead Today Shape Tomorrow | (c) Female Founders
Verbindungen innerhalb der Community stehen im Fokus beim Lead Today Shape Tomorrow | (c) Female Founders

Prominente Speaker:innen

Und natürlich kann das Event mit einer Reihe prominenter Speaker:innen aufwarten: Darunter sind etwa Viktoria Schnaderbeck und Daniel Dippold von EWOR, Business Angel-Legende Hansi Hansmann, Markus Lang von Speedinvest, Anna von Hellberg von Motel a Miio und Kate McGinn von Seedcamp. Sie sollen in ihren Keynotes und Panels wichtige Insights und praktische Tipps an das Publikum weitergeben.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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