Wie finanziert man einen großen Kundenauftrag, wenn man nicht die nötigen liquiden Mittel hat und kein zusätzliches Kapital aufnehmen will oder kann? Es gibt eine Lösung.
Es ist eine denkbar ärgerliche Situation für einen Unternehmer. Ein neuer großer Kunde ist gewonnen. Doch den Auftrag durchzuführen kostet mehr, als das Unternehmen derzeit an liquiden Mitteln hat. Die großen Umsätze, die der Auftrag hereinbringt, würden die nötige Liquidität bringen. Man bräuchte sie bloß bereits vorab, dann wäre alles kein Problem.
Die lukrativsten Aufträge brauchen am meisten Vorfinanzierung
In diese Situation kommen viele Wachstumsunternehmen, die sich aus eigenen Mitteln und dem Cashflow finanzieren. So etwa auch der Wiener Neustädter Gastro-Ausstatter “Speisenverteilung Kocher”, der sich auf größere Küchen wie in Kliniken, Pflegeheimen und Schulen bzw. bei Cateringdienstleistern spezialisiert hat. “Wir führen sämtliche ‚Hardware‘ für das Servieren, Transportieren, Aufbereiten und Ausgeben von Speisen, also etwa Bestecke, Isolierboxen bis hin zu Transportwagen”, erklärt Gründer Hermann Kocher. Für jeden weiteren Auftrag ist also einiges an Material vorzufinanzieren. Und bei den größten (=lukrativsten) Aufträgen, würde es sich mit den vorhandenen liquiden Mittel nur schwer, oder gar nicht ausgehen.
Einkaufsfinanzierung: Die Rechnung ist schon bezahlt
Der neue Auftrag muss also schon bezahlt werden, bevor er durchgeführt wird. Doch kein Kunde würde den Gesamtbetrag in Vorauskasse bezahlen. Eine Lösung dafür, von der auch “Speisenverteilung Kocher” Gebrauch macht, bietet der Factoring-Anbieter SVEA. Bei seinem Einkaufsfinanzierungs-Service kauft SVEA dem Unternehmen die Rechnung an den Auftraggeber schon zu einem sehr frühen Zeitpunkt ab. “Wichtig ist dabei, dass gewisse Parameter erfüllt sein müssen, etwa eine gute Bonität unseres Klienten und des Debitors. Zudem darf die Einkaufsseite nicht zu lange dauern – unser Klient muss bereits seinen Lieferanten vorweisen können und der muss schnell liefern können. Und es muss zum Zeitpunkt der Einkaufsfinanzierung natürlich bereits der konkrete Auftrag vorhanden sein”, erklärt Andreas Draxler von SVEA.
In zwei Wochen zu mehr Liquidität
Gerade einmal zwei Wochen dauerte der Prozess beim ersten Mal im Fall von “Speisenverteilung Kocher”, erzählt Draxler. Dabei gibt es seitens SVEA klare Anforderungen. “Im Wesentlichen brauchen wir die wirtschaftlichen Unterlagen des Unternehmens und eine Erklärung des Geschäftsmodells inklusive der Vorlage von Unterlagen wie Aufträgen, Bestellungen und Musterrechnungen”, sagt Draxler. “In dem Zeitraum von zwei Wochen würde man auch keinen Zwischenfinanzierungs-Kredit bekommen”, ergänzt Hermann Kocher. Tatsächlich war es seine Hausbank, die im SVEA empfahl. “Weil man bei SVEA auch kleine Forderungen abtreten kann, war das von Beginn an attraktiv für uns”, sagt der Gründer. Inzwischen gewinne man “Zug um Zug” weitere große Kunden im DACH-Raum. “Und deren Zahlungskonditionen können wir durch die Zusammenarbeit mit SVEA äußerst attraktiv gestalten”.
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.
Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.
Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen
Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“
Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft
Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.
Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.
Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.
Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“
Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit
Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.
“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.
Langfristiges Potenzial heben
Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“
Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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