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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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