07.01.2019

Neoh: Wiener Startup verkaufte im ersten Jahr 4 Mio. Schokoriegel

Das Wiener Food-Startup Alpha Republic blickt mit seinem Riegel Neoh auf ein gutes erstes Jahr zurück. Die Zeichen stehen nun auf Wachstum. Wir sprachen dazu mit Co-Founder Alexander Gänsdorfer.
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Neoh - vier Millionen
(c) Stefan Joham: Das Neoh-Team mit den Investoren Heinrich Prokop und Eugen Prosquill (Warda Network) - (von links: Adel Hafizovic, Heinrich Prokop, Alexander Gänsdorfer, Manuel Zeller, Eugen Prosquill, Patrick Kolomaznik)

1,39 Euro kostet der „Neoh Crossbar“ in den Varianten Schokolade und Himbeere bei Spar. Vier Millionen Stück verkaufte das Wiener Startup Alpha Republic, das den Protein-Schokoriegel entwickelt hat, im ersten Jahr insgesamt – auch über andere Kanäle. Bei Spar war Neoh der meistverkaufte Einzelriegel in Ostösterreich. Punkten kann das Startup mit der Nährstoff-Zusammensetzung seines Produkts. „Wir haben einen Schokoriegel ohne all die negativen Nebeneffekte kreiert, den man mit gutem Gewissen genießen kann“, sagt Co-Founder Alexander Gänsdorfer. Der Riegel kommt ohne Zuckerzusatz, Aspartam, Palmfett und Konservierungsstoffe aus. Dafür hat er einen Protein-Gehalt von 32 Prozent. Die genutzten Süßungsmittel seien besonders bekömmlich, heißt es seitens des Startups.

+++ Fokus: Erfolg +++

Ziel: „Fixer Platz im Süßwarenregal“

Auch wenn man im Marketing noch stark auf die Protein-Riegel-Schiene setzt, „unser Ziel ist es, einen fixen Platz in den Süßwarenregalen zu bekommen“, erklärt Co-Founder Gändorfer. Erstmals könnte man diesen Platz in Kürze mit dem Release der dritten Geschmacksrichtung Kokos bei Spar auch bekommen – die Chancen stünden sehr gut, sagt der Mitgründer. Denn man richtet sich nicht nur an Sportler. „Große Zielgruppen sind auch Personen mit Low Carb-Ernährung und DiabetikerInnen“, sagt Gänsdorfer. Vor allem in den USA, wo ein Partner über einen Lizenz-Deal den Riegel vertreibt, stünde Low Carb im Marketing  im Fokus. Der niedrige Kohlehydrat-Gehalt sorgte jedoch zusätzlich für einen sehr starken Absatzkanal.

White Label-Deals

Denn Neoh produziert auch für ein großen internationalen Strukturvertrieb, das den Riegel unter der eigenen Marke in inzwischen zehn Ländern, darunter Australien und das Vereinigte Königreich, vertreibt. „Momentan arbeiten wir an zwei weiteren großen White Label-Kooperationen“, erzählt Gänsdorfer. Doch nicht nur im B2B-Bereich will man ein ordentliches Wachstum hinlegen.

„Noch ein paar Finanzierungsrunden notwendig“

In Kürze startet eine TV-Werbe-Kampagne in Österreich über SevenVentures, die zukünftig auch nach Deutschland ausgeweitet werden könnte. Denn auch in Deutschland sei man bereits in Gesprächen mit den großen Supermarkt-Ketten. Hier werde sich erst zeigen, welcher Gestalt der Deal letztendlich sein wird. Einstweilen brachte man für den Online-Handel im DACH-Raum bereits einen Deal mit der auf Low Carb spezialisierten Plattform vitafy unter Dach und Fach. Wenn die Deutschland-Expansion erfolgreich verläuft, will man sich schon relativ bald aus dem Cashflow finanzieren. „Bis dahin werden für das Marketing aber noch ein paar Finanzierungsrunden notwendig sein“, sagt Gänsdorfer.

Eigener Crowdinvesting-Ansatz

Bislang setzte man dabei neben einem größeren Investment durch Heinrich Prokop – das Startup nahm auch bei 2 Minuten 2 Millionen teil – vorwiegend auf einen Crowdinvesting-Ansatz, jedoch nicht über eine Plattform. „Wir haben eine Vielzahl an kleinen Investoren, darunter etwa Testimonials wie den Fußballer Markus Katzer, oder strategische Investoren wie unsere Kreativagentur Warda Network„, erklärt der Co-Founder. Warda Network beteiligte sich etwa mit einem Prozent. „Normalerweise beteiligen wir uns an Unternehmen nicht mit nur einem Prozent. NEOH hat jedoch das Potenzial, eine World Brand zu werden, da ist ein Prozent schon sehr vernünftig“, kommentiert Eugen Prosquill, CEO von Warda Network.

In der vergangenen, zweiten, Runde habe man die Firmenbewertung bei zehn Mio. Euro angesetzt, sagt Co-Founder Gänsdorfer. Für die dritte Runde hätten bereits 17 InvestorInnen Interesse angemeldet. „Wenn alles klappt könnte unsere Bewertung in der Zwischenzeit nochmal sprunghaft ansteigen“.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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