20.07.2017

Neovoltaic meldet Insolvenz an

Das steirische Energie-Startup Neovoltaic hat Insolvenz angemeldet. Das Unternehmen war seit 2012 im Geschäft, zahlreiche Größen der österreichischen Startup-Szene waren beteiligt. Dem Brutkasten liegen dazu exklusive Insider Informationen vor.
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Werner Posch mit Ex-Siemens-Generaldirektor und Investor Alfred Ötsch.

Das Ziel war klar: eine Energieversorgung, die zu 100 Prozent auf erneuerbaren Energien basiert. Man stehe für „eine neue Generation nachhaltiger und dezentraler Energieversorgung“, hieß es auf der Website von neovoltaic. Auch hatte das Unternehmen mit neocontrol eine Sotware entwickelt, mit der das eigene Zuhause zum Smart Home werden konnte.

Konkurs angemeldet

Jetzt musste das steirische Startup beim zuständigen Landesgericht den Insolvenzantrag stellen. Der CEO, Werner Posch, informierte darüber am Mittwoch Abend die Aktionäre. Der Vorstand habe allerdings vor, die Geschäfte des Unternehmens nach einer entsprechenden Sanierung und Entschuldung wieder ordnungsgemäß weiterzuführen.

Was ist bei neovoltaic geschehen?

Im Sommer 2016 haben noch 348 Investoren auf der Crowdinvesting Plattform Conda 726.100 Euro in Form eines Nachrangdarlehens investiert. Die Zeichen standen auf Wachstum, das neue „All-in-one“ Lösungsangebot wurde stark propagiert und führte zum strategischen Wechsel vom zweistufigen Vertrieb über Installateure auf den direkten Vertrieb zum Endkunden. Man wollte sich dadurch auf einem sich rasch verändernden Energiemarkt frühzeitig Marktanteile sichern.

Einer der führenden Anbieter von Stromspeichern, die Varta Storage GmbH, war laut Posch von diesem Konzept überzeugt. Im Dezember 2016 wurden intensive Kooperations- und Beteiligunsgespräche aufgenommen. Nach einem massiven Ausbau der Vertriebsstrukturen hätten in einer Phase 2 im Rahmen einer Kapitalbeteiligung weitere 1,2 Millionen Euro an zusätzlichem Kapital in die neovoltaic fließen sollen.

Varta hat allerdings Ende Mai 2017 von einer Beteiligung Abstand genommen. Die Absatzzahlen waren unter dem erwarteten Niveau. Dadurch geriet neovoltaic in existenzielle Schwierigkeiten. Gegenmaßnahmen auf der Kostenseite konnten nicht rasch genug greifen. Eine weitere Finanzierung der Aktionäre wurde vom Einstieg externer Investoren abhängig gemacht. Diese konnten nicht zeitgerecht gefunden werden. Ein Insolvenzantrag war die Folge.

Kritische Stimmen von Insidern

Wie Der Brutkasten aus Insiderkreisen erfahren hat, sind die Gründe aber vielschichtiger, als von Posch geschildert. Das Management dürfte die vorhandenen Finanzmittel unerwartet rasch verbraucht haben: „Wie das Crowdinvesting-Geld von Conda so schnell weg sein konnte, ist mir ein Rätsel“ meint ein Insider gegenüber dem Brutkasten.

Übereinstimmend wird Kritik beispielsweise auch gegenüber dem Aufsichtsrat geäußert, dem fachliche Branchen-Kompetenz abgesprochen wird. „Daher hat auch keiner erkannt, dass das Unternehmen selber nicht wirklich den Durchblick hatte. Ein fachkompetenter Aufsichtsrat hätte die Investoren bzw. die Founder schon vor langer Zeit aufmerksam gemacht, dass man auf dem ‚falschen‘ Dampfer sitzt“.

Diese Ausführungen werden von einem weiteren Insider bestätigt. „Wo sie aber darüber hinaus noch wichtigere Inputs hätten geben müssen, ist beim Thema Cash Management. Aber offenbar sind die Konzerne da auch gewohnt, dass das Geld auf den Bäumen wächst. Neovoltaic hat zwar nicht in Saus und Braus gewirtschaftet, aber Bootstrapping ist was anderes. Wenn man mit einer Reichweite von nur wenigen Monaten plant bzw. alles vom Erreichen utopischer Absatzzahlen abhängig macht, die noch nie erreicht wurden, dann ist das schon sehr fahrlässig vom Management, aber auch vom Aufsichtsrat.“ Warum man sich auch über Jahre die teure Rechtsform der Aktiengesellschaft geleistet hat, ist für die Insider ebenso unverständlich: „Wohl weil sich die Leute gerne Vorstand und Aufsichtsrat nennen“, lautet die Vermutung.

Der fehlende „Reality Check“ im Aufsichtsrat wird auch von anderen Gesprächspartnern gegenüber dem Brutkasten kritisiert: „Wie soll z.B. ein Konzern-Kapitän, der noch niemals in seiner Karriere für ein Unternehmen unter 1000 Mitarbeitern gearbeitet hat, Mentoring in Sachen ‚how to run a small company‘ machen.“

Eine Stellungnahme des Aufsichtsrates zu den Vorwürfen ist noch offen und wird ergänzt.

Redaktionstipps

Große Pläne

Dabei hatte das Startup eigentlich große Pläne. 2017 sollte die 10-Millionen-Umsatz-Marke erreicht werden. Auch namhafte Investoren waren von der Idee des Unternehmens begeistert. Ex-Siemens-Generaldirektor Alfred Ötsch, Business-Angel Hansi Hansmann oder Vollgas-Manager und Ex-Rennfahrer Gerold Pankl waren unter anderem an Neovoltaic beteiligt.

Seit 2012 im Geschäft

2012 hatte das Team rund um Gründer Werner Posch damit begonnen, Privathaushalte mit innovativen Energiespeichersystemen auszustatten. Seitdem wurden bei Neovoltaic Stromspeicherlösungen entwickelt, die auf mehr als 20 Jahre haltbaren Lithium-Eisen-Phosphat Batterien basieren – diese speichern überschüssige Solarenergie. Seit 2016 bietet das Startup auch All-in-One Lösung für die Energieversorgung an. Seit zwei Jahren war das Unternehmen auch in Afrika tätig.

Es bleibt nun abzuwarten, ob die geplante Sanierung und Entschuldung wie von Posch angekündigt tatsächlich noch gelingen kann.

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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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