12.05.2025
ROBOTIK

Mehrfachgründer Josef Chen: „Forbes-Nominierung ist keine Trophäe“

Josef Chen ist noch keine 25 und bereits Mehrfachgründer sowie unter jenen Gründer:innen, die in die europaweite "30 under 30"-Liste von Forbes aufgenommen wurden. Während die Forbes-Nominierung reinkommt, steht er im Labor und schraubt – wortwörtlich – an seinem nächsten Projekt. Eine roboterbetriebene Hardware für Restaurants.
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Josef Chen ist Mehrfachgründer und lebt mittlerweile in London.
Josef Chen ist Mehrfachgründer und lebt mittlerweile in London.

Als Kind zweier Gastronomen weiß Chen, wie es in Restaurants oft läuft: Viel Arbeit, zu wenig Arbeitskräfte, lange Arbeitszeiten. Diese Erfahrungen hat sich der junge Linzer schon mehrmals als Inspiration für seine eigenen Startup-Ideen genommen: Schon mit 17 gründete er sein erstes nachhaltiges Lieferservice-Startup. Velonto liegt mittlerweile aber hinter ihm: Nach seiner ersten Erfolgsgeschichte zog der Linzer nach London, um seinen Master zu machen. Den Master hat er abgebrochen, um sich den wirklich wichtigen Dingen zu widmen: Chen hatte schon wieder eine neue Idee. Ein Franchise-System für Restaurants, das KI-Robotik und Gastfreundschaft miteinander verbindet. Brutkasten berichtete bereits.

Kaikaku – eine Erfolgsgeschichte

Um den Herausforderungen in der Gastronomie entgegenzuwirken, hat Josef Chen 2023 sein Startup Kaikaku – japanisch für „radikaler Wandel“ – gegründet. Die Vision: Ein Restaurant, das vorwiegend von Robotern betrieben wird. Der Hintergedanke: Menschliche Mitarbeiter:innen sollen sich wieder mehr Zeit für ihre Gäste nehmen können. Mit Kaikaku werden ohne menschliches Zutun Küchenabläufe automatisiert, es entstehen Getränke und Essen. Die Prozesse laufen völlig automatisiert und KI-gestützt.

„In weniger als einem Jahr haben wir mit einem kleinen Team erreicht, wofür andere Jahre und Millionen benötigt haben – und dennoch weit hinter unserem Stand zurückliegen“, so Chen. „Wir haben das erste von Robotern betriebene Restaurant Großbritanniens eröffnet, mitten in London“. In Wahrheit sei es aber mehr als nur ein Restaurant: Das Team nennt es „Living Lab“: Ein Ort, an dem Technologie wie im Forschungslabor entwickelt, getestet und verbessert wird, nur eben nicht im sterilen Raum, sondern „mitten im echten Leben, mit echten Gästen, die echtes Geld bezahlen. Das bedeutet echte Beschwerden, echter Druck und konstantes Feedback“, so Chen.

Während draußen Menschen im Restaurant essen, wird jede Mahlzeit ein Datensatz, jede Schicht ein Prototypentest, jeder Tag ein Schritt näher an der Vision, so Chen. Diese radikale Nähe erlaube es dem Betrieb, in einer Geschwindigkeit zu bauen und zu lernen, die klassische Produktzyklen völlig aushebelt.

Ölverschmiert und übermüdet: Die Forbes-Nominierung kam zwischendrin

Zwischen all der Arbeit, ölverschmiert und während er im Labor stand, kam eine Forbes-Nominierung für die europaweite „30 under 30“-Liste rein, erzählt Chen im Gespräch mit brutkasten. Für ihn allerdings kein Grund, um Freudensprünge zu machen: „Es ist eine wunderschöne Anerkennung, aber keine Trophäe, die bei uns im Regal steht“. Vor allem sei es ein Zeichen dafür, mit ihrer Arbeit den Nerv der Zeit zu treffen. Ein Zeichen dafür, auf dem Radar zu sein – „obwohl wir noch nicht mal im ersten Gang sind“, so Chen. Der wahre Verdienst gebühre dem Team – „den Menschen, die seit Tag Eins mit mir kämpfen. Leise, kompromisslos, ohne Applaus und ohne Plan B“.

2025 steht jetzt jedenfalls im Zeichen radikaler Skalierung: nicht durch Wachstum um jeden Preis, sondern durch kompromisslose Produktoptimierung, so Chen. Die Lieferkette soll außerdem geopolitisch abgesichert werden: Mit einem modularen Setup aus China, ASEAN, Europa und den USA. Die weltweite Nachfrage sei definitiv gegeben, so Chen – es gehe jetzt darum, zu expandieren – ohne Qualität oder Experience zu opfern.

Finanzierungsrunden sind derzeit trotzdem nicht geplant: „Wir bauen lieber Roboter als Power-Point-Folien“. Das Geschäftsmodell stünde im Moment auf zwei stabilen Säulen, weswegen Kaikaku vorerst nicht auf Finanzierungsrunden angewiesen ist: erste Umsätze und gezielt eingesetztes Venture Capital. Dennoch gebe es starke Nachfrage, dementsprechend werden selektiv Gespräche mit bestehenden und neuen Investoren geführt, erklärt Chen. Kapital für die Skalierung ist definitiv notwendig – die passenden Partner dafür sind aber bereits im Netzwerk identifiziert.

Ohne klassische Skalierung konnte das junge Unternehmen bereits über 1 Million Euro GMV (Gross Merchandise Volume) erwirtschaften. Josef Chen ist noch lange nicht fertig: „Wir sind in der Lage, ein radikal neues Geschäftsmodell zu realisieren. Den skalierbaren Rollout eines modularen, vollintegrierten Restaurant-Betriebssystems. Gebaut für exponentielle Expansion und eine neue Generation von Restaurant-Erlebnissen“.

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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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