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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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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