26.04.2022

Prewave: Wiener Startup hilft BMW bei Lieferkettengesetz

Die BMW Group setzt auf die KI-basierte Lieferkettengesetz-Lösung von Prewave, um gesetzliche Sorgfaltspflichten ganzheitlich abzudecken.
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Prewave: Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger
(c) Renée-Mercedes Pokorny/Prewave - Das Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger.

Risiken in Lieferketten gewinnen nicht zuletzt durch das kürzlich in Deutschland verabschiedete Lieferkettengesetz zunehmend an Bedeutung. Die auf künstlicher Intelligenz basierende Lösung des österreichischen Startups Prewave ermöglicht es der BMW Group derartige Nachhaltigkeitsrisiken wie Umweltverschmutzung, Menschenrechtsverstöße oder Korruption bei tausenden direkten und indirekten Lieferanten frühzeitig zu erkennen.

Lieferkettengesetz: Probleme und Risiken in Echtzeit erfassen

Dank der intelligenten Technologie des Wiener Startups sei es nun möglich, lieferantenbezogene Risiken aus öffentlich zugänglichen Medien und sozialen Netzwerken in mehr als 50 Sprachen und aus über 150 Ländern in Echtzeit zu analysieren.

„Die umfangreiche Lieferkette der BMW Group mit tausenden, global verteilten Lieferanten transparent zu machen, ist eine komplexe Herausforderung, der wir uns gerne gestellt haben. Dank Künstlicher Intelligenz und automatisierter Sprachverarbeitung ist es möglich, Lieferkettenprobleme und Nachhaltigkeitsrisiken in Echtzeit sichtbar zu machen. Damit wird Transparenz über die gesamte Lieferkette hergestellt und ein Management der Risiken über die gesamte Lieferkette ermöglicht“, betont Co-Founder Harald Nitschinger, CEO Prewave, der das Startup gemeinsam mit Lisa Smith gegründet hat.

Prewave und BMW kooperieren seit 2018

Das Frühwarnsystem des Startups unterstützt die BMW Group konkret dabei, die rechtlichen Voraussetzungen aus dem Lieferkettengesetz und auch internationale Standards im Nachhaltigkeitsmanagement (OECD Due Diligence Guidance, UN Global Compact, SDGs) einzuhalten bzw. in das Verhalten der Lieferanten einzugreifen. Oder gar präventive Maßnahmen zu setzen.

Über Prewave ist es neben dem Nachhaltigkeitsaspekt auch möglich Warnungen zu kritischen Lieferanten und zu bestimmten Risikofaktoren wie beispielsweise zu Arbeiterunruhen, politischen Unsicherheiten, finanziellen oder rechtlichen Problemen bzw. den Auswirkungen der Pandemie zu erhalten. So könnten Lieferengpässe und Produktionsstopps verhindert werden.

Bereits in 2018 wurde die erste Kooperation mit Prewave über die BMW Startup Garage initiiert. Mit Februar 2022 ging das Projekt nun mit über 10.000 Lieferanten in den Regelbetrieb.


Was ist das deutsche Lieferkettengesetz?

Das Lieferkettengesetz (LkSG) tritt am 1. Januar 2023 in Kraft. Mit dem Gesetz wird erstmals die unternehmerische Verantwortung für die Einhaltung von Menschenrechten in den Lieferketten geregelt.

Es verpflichtet Unternehmen in Deutschland zur Achtung von Menschenrechten durch die Umsetzung definierter Sorgfaltspflichten.

Strafen bei Nichteinhaltung

Dazu gehören die Einrichtung eines Risikomanagements, um die Risiken von Menschenrechts­verletzungen und Schädigungen der Umwelt zu identifizieren, zu vermeiden oder zu minimieren. Das Gesetz regelt, welche Präventions- und Abhilfemaßahmen notwendig sind, verpflichtet zu Beschwerdeverfahren und regelmäßiger Berichterstattung.

Eine weitere Klarstellung ist es, dass die Verantwortung von Unternehmen entlang der gesamten Lieferkette besteht und nicht am Eingang der Firma endet. Es gilt ab nächstem Jahr für Companys mit 3.000 Mitarbeitern im Inland, 2024 ab 1.000.

Gegen Kinderarbeit und für mehr Arbeitsrechte

Weiters regelt das Lieferkettengesetz elf international anerkannten Menschenrechtsübereinkommen durch Verhaltensvorgaben und Verbote. Das betrifft Themen wie Kinderarbeit, Sklaverei und Zwangsarbeit, die Missachtung des Arbeits- und Gesundheitsschutzes sowie die Vorenthaltung eines angemessenen Lohns. Weiters zählen dazu: die Missachtung des Rechts, Gewerkschaften bzw. Mitarbeitervertretungen zu bilden, die Verwehrung des Zugangs zu Nahrung und Wasser und der widerrechtliche Entzug von Land und Lebensgrundlagen.

Werden Unternehmen straffällig, kann es Bußgelder in Höhe von acht Millionen Euro oder zwei Prozent des globalen Umsatzes geben (zweiter Punkt gilt für Firmen, mit mehr als 400 Millionen Euro Jahresumsatz).

EU-Gesetz

Auf EU-Ebene wird noch über ein EU-Lieferkettengesetz verhandelt. Im März des heurigen Jahres hat die Europäische Kommission ihren Entwurf dafür vorgestellt. Erfassen soll dieses Gesetz alle Unternehmen im EU-Binnenmarkt mit mehr als 500 Mitarbeiter:innen und einem jährlichen Nettoumsatz von 150 Millionen Euro. In manchen Sektoren, wie Textil, Landwirtschaft und Bergbau soll dies bereits ab 250 Mitarbeiter:innen und einem Jahresumsatz von 40 Millionen Euro gelten.

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Das Wiener KI-Startup Ora Computing hat eine Seed-Finanzierung über 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit seiner Technologie zur effizienten Komprimierung großer KI-Modelle will das Unternehmen die Kosten und den Energiebedarf von KI-Anwendungen senken und die Nutzung auf unterschiedlichster Hardware ermöglichen.
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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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