17.08.2021

Pale Blue Dot: In diese Startups investiert der neue 87 Mio. Euro ClimateTech-VC aus Schweden

Pale Blue Dot ist ein im schwedischen Malmö angesiedelter VC-Fonds, der in ClimateTech-Startups aus ganz Europa und den USA investiert. Im Interview spricht General Partner Heidi Lindvall über den Investmentfokus von Pale Blue Dot und erläutert, warum es bei Startups oftmals schwer ist, ihren Impact zu messen.
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Pale Blue Dot
General Partner Heidi Lindvall | (c) Pale Blue Dot

Innerhalb von nur 18 Monaten konnten die drei Co-Founder von Pale Blue Dot Heidi Lindvall, Hampus Jakobsson und Joel Larsson rund 87 Millionen Euro für den neuen schwedischen ClimateTech-Fonds einsammeln – das Closing erfolgte im Frühling 2021.

Zu den Geldgebern zählen Saminvest, ein von der schwedischen Regierung unterstützter VC-Investor, das H&M Family Office Ramsbury Investment und die VC-Firma Atomico. Zudem haben sich auch die Gründer von Wise, Delivery Hero und das Investmentvehikel Prima Materia von Spotify-Gründer Daniel Ek beteiligt.

Im Interview mit dem Brutkasten Earth spricht General Partner Heidi Lindvall über den Investmentfokus des jungen VC-Players. Zudem erläutert sie, warum sie den Begriff “Impact-Startups” für nicht zielführend hält und spricht über die Herausforderungen von Impact-Messung bei Startups.

In welche Startups investiert Pale Blue Dot?

Unser VC-Fonds Pale Blue Dot ist mit 87 Millionen Euro ausgestattet, den wir in zwei Schritten geclosed haben. Das letzte Closing fand im vergangenen März statt. Als ClimateTech-VC investieren wir in ClimateTech-Startups aus ganz Europa und den USA. In der Regel investieren in der Seed- und Pre-Seed-Stage. Die Tickets dafür belaufen sich von 200.000 Euro bis zwei Millionen Euro. Primär investieren wir in skalierbare Tech-Firmen, die Lösungen für die Klimakrise entwickeln. Dabei beschränken wir uns nicht auf eine spezifische Branche, sondern haben einen breiten Investmentfokus, der Bereiche wie FinTech, Landwirtschaft, Mobilität oder die Bekleidungsindustrie umfasst. Dementsprechend beschränken wir uns nicht nur auf Lösungen, die im Bereich von CleenTech oder erneuerbare Energien beheimatet sind.

Wie verlief das Closing des Fonds

Uns gibt es nun seit mehr als einem Jahr und wir haben bereits mehr als zehn Investments getätigt. In den nächsten zwei bis drei Jahren wollen wir mehr als 20 weitere Investments tätigen. Wir haben Pale Blue Dot zu dritt als Partner gestartet und waren zuvor selbst Entrepreneure. Daher kennen wir beiden Seiten sehr gut. Zudem haben wir vorab schon Erfahrungen mit Acceleratoren und Micro-Fonds gesammelt.

Wir haben den Fonds für Pale Blue Dot sehr schnell geraised. Vom Start bis zum finalen Closing haben wir insgesamt 18 Monate gebraucht, wobei dies in zwei Schritten abgewickelt wurde. Das erste Closing dauerte rund neun Monate, wobei wir Kapital in der Höhe von 53 Millionen Euro aufstellen konnten. Der Rest hat dann nochmals neun Monate gedauert. Warum wir so schnell waren, lag sicherlich an einem unserer Corner-Stone-Investoren, der die ersten 23 Millionen Euro bereitstellte. Zudem sind wir zu einem günstigen Zeitpunkt gestartet, da es viele Investoren am Markt gab, die sich spezifisch nach ClimateTech-Investitionsmöglichkeiten umgeschaut haben.

Pale Blue Dot bezeichnet sich als ClimateTech-VC. Was umfasst der Begriff ClimateTech für euch und welche Rolle spielt er bei euren Investitionsentscheidungen?

Für uns umfasst ClimateTech ein skalierbares Geschäftsmodell, das unabhängig der Branche Technologie nützt, um einen positiven Einfluss auf das Klima zu haben. Im Prinzip schauen wir uns nach Unternehmen anhand von drei Kategorien um. Dies umfasst die Eindämmung als auch die Umkehrung der Klimakrise – angefangen von Technologien, die zur CO2-Reduktion beitragen sowie Technologien, die CO2 aus der Atmosphäre entfernen. Unser dritter Investment-Fokus liegt auf Lösungen, die helfen, uns auf eine neue Welt vorzubereiten.

Zudem investieren wir nur in Lösungen, die sich auch an unserer zehnjährigen VC-Timeline orientieren. Daher lassen sich Investments in erneuerbare Energien für uns oftmals schwer umsetzen, da typischen Marktzyklen für derartige Lösungen oftmals länger als zehn Jahre in Anspruch nehmen. In Anbetracht der VC-Timeline, werden wir in den nächsten drei bis vier Jahren all unsere Investments tätigen und die restliche Zeit für die Skalierung nützen.

Welche Rolle spielt Impact-Messung bei euren Investments?

Das ist eine sehr gute und zugleich komplexe Frage, über die wir im Team auch sehr viel diskutieren. Impact nur an den CO2-Emissionen zu messen, ist oftmals zu kurz gedacht, da es so viele Methoden gibt, wie man Impact messen kann.

Dahingehend haben wir uns dazu entschieden, einen qualitativen Ansatz zu wählen. Mit jedem Startup, in das wir invertieren, erarbeiten wir gemeinsam individuelle KPIs, die in der jeweiligen Phase auch messbar sind. Unser Portfolio-Startup overstory, das sich auf satellitengestützte Beobachtung von Vegetation und Waldbrände spezialisiert hat, hat beispielsweise andere Zielsetzungen als das Portfolio-Startup Hack your Closet, das einen shared Rental-Service für Second-Hand-Bekleidung betreibt. Im ersten Fall geht es um die Anzahl der verhinderten Waldbrände, im zweiten Fall um die Anzahl an geschlossenen Kreisläufen. Es wird aber definitiv einen Zeitpunkt geben, an dem unsere Portfolio-Startups weiter wachsen und wir mehr Standardisierung in unsere Impact-Messung bringen. Aktuell verfolgen wir eben diesen qualitativen Ansatz.

In Österreich hat der Austrian Startup Monitor hervorgebracht, dass 50 Prozent von Green Impact Startups noch immer kein Umwelt-Reporting erstellen. Als europäischer VC habt ihr einen guten Überblick über die einzelnen Startup-Ökosysteme. Siehst du diese Problem auch in anderen Ländern?

Prinzipiell verwende ich den Begriff Impact-Startups sehr ungern, da meiner Meinung jedes Startup einen Impact hat. Anstatt sich auf die zehn Prozent der Impact-Startups zu fokussieren, um ein etwaiges Greenwashing aufzudecken, sollten wir unsere Augen auf jene Startups richten, die einen negativen Effekt auf die Umwelt haben und dabei auch noch von VCs unterstützt werden. VCs sollten in die Pflicht genommen werden, darüber zu berichten, ob ihre Portfolios einen negativen, positiven oder neutralen Impact auf das Klima, ihre Mitmenschen und den Planenten haben.

Habt ihr schon ein Investment in ein österreichischen Startup getätigt und wie sieht aktuell der Dealflow aus?

Bislang haben wir noch kein Investment in ein österreichischen Startup getätigt. Es gibt aber österreichische Gründerpersönlichkeiten in unseren Portfolio-Startups. In Bezug auf den Dealflow bekomme ich im Schnitt rund zehn Anfragen pro Woche und weitere zehn bis 15 über unsere Typeform. Zudem sind wir auch ständig mit Gründern über Accelteratoren und diverse Demo-Days in Kontakt.


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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