12.04.2021

paul&ernst: Tiroler Startup produziert Gastro-Bikes für den Weltmarkt

Das Startup paul&ernst entwickelt und produziert in Wattens in Tirol elektrisch betriebene Lastenräder für die Gastronomie. Anfragen kommen mittlerweile aus der ganzen Welt.
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paul&ernst
Die Bikes von paul&ernst lassen sich über einen Online-Konfigurator individuell gestalten | joscha queisser/frame by frame org

Die Idee zu den Gastro-Bikes von paul&ernst geht ursprünglich auf das Jahr 2013 zurück. Im Zuge von Reisen durch Lateinamerika und Asien lernten die beiden gemeinsamen Schulfreunde Paul Kogelnig und Ernst Stockinger die hiesige Street-Food-Kultur kennen. Wieder zurück in Österreich gingen die beiden Gründer auf die Suche nach ähnlichen Streetfood-Angeboten, wurden allerdings nicht fündig. Nicht nur die Essensangebote fehlten, auch die Distributionsmöglichkeiten waren hierzulande nicht zu finden. So entstand die Idee zum Gastro-Bike von paul&ernst.

Gründung von paul&ernst

Nach einer kurzen Entwicklungszeit entstand der erste Prototyp. Kogelnig und Stockinger legten dabei selbst Hand an, da die beiden Gründer nicht nur Rad- und Streetfood-Enthusiasten, sondern auch gelernte Tischler sind.

Die ersten Anfragen aus aller Welt ließen nicht lange auf sich warten. Von der großen Nachfrage überzeugt, entschieden sich die beiden Gründer 2017 zur Gründung eines eigenen Unternehmens.

Zunächst wurden die Räder in Wien produziert, nach rund zwei Jahren erfolgte allerdings der Umzug nach Wattens in Tirol. Im Gründerzentrum Werkstätte Wattens fand das Startup einen geeigneten Platz, um die Gastro-Bikes zu produzieren. Neben der Produktion in Tirol behielt das Startup zudem ein eigenes Büro in Wien.

Das Team ist mittlerweile auf über 15 Mitarbeiter angewachsen | (c) paul&ernst

Individuelles Gastro-Bike & Online-Konfigurator

Das Bike bietet unzählige Kombinationen von Kühl- und Kochgeräten an. Eine Konfiguration vom Grill Bike bis hin zum Ice Cream Bike ist laut den Gründern serienmäßig überhaupt kein Problem.

Zudem setzt das Startup im Vertrieb auf Digitalisierung. Über einen eigenen Online-Konfigurator können Kunden ihr Bike individuell zusammenstellen. Neben der Farbe des Rahmens oder den einzelnen Ausstattungs-Optionen, wie Gefriereinheit für Ice Cream Bikes, können darüber hinaus die Fahrräder mit einer eigenen Folierung individuell gebrandet werden. Zudem können die Bikes mit Pos-Systemen, wie einer Registrierkassa, ausgestattet werden.

Die Bikes lassen sich individuell branden | (c) paul&ernst

Internationale Kunden aus aller Welt

Zu den Kunden zählen neben Kleinunternehmern auch große Corporates, wie M-Preis, Spar oder Lego. Wie die Gründer erläutern, können die Gastro-Bikes auch für Verkaufs- oder Marketing-Aktivitäten eingesetzt werden.

Das Startup zählt bereits über 150 Kunden aus ganz Europa. Mittlerweile kommen aber auch Anfragen von anderen Kontinenten. So konnte paul&ernst beispielsweise einen größeren Auftrag aus Dubai an Land ziehen.

Um die internationale Nachfrage nach den Bikes “made in Tirol” bedienen zu können, soll in den nächsten Monaten das Team weiter ausgebaut werden. Neben Sales Agents sucht Startup laufend nach Produktionsmitarbeitern, Marketing-Spezialisten, Ingenieuren aber auch Grafikern.

Die Coronakrise als Chance für paul&ernst

Die Coronakrise versetzte in der ersten Phase dem Wachstums des Startups zunächst einen Dämpfer, der allerdings mit der Digitalisierung im Vertrieb wieder gut gemacht werden konnte. “Es war für uns zunächst auf jeden Fall ein harter Schlag, keine Messen und Veranstaltungen durchzuführen, allerdings konnten wir dank Cloud-Infrastruktur und dem wohl besten Team die vielen Anfragen aus aller Welt weiter abarbeiten”, so Kogelnig.

Trotz der Herausforderungen, die das Team im Zuge der Coronakrise meistern muss, sehen die Gründer in ihrem Konzept durchaus auch Chancen in der Krise: “Bei steigenden Temperaturen trifft man sich mehr und mehr im Freien, in den hoffentlich bald geöffneten Schanigärten und auf öffentlichen Plätzen. Mit den paul&ernst Food Bikes kann die Gastronomie ihre Kunden dort bei sicheren Bedingungen bedienen und damit ihren Umsatz langfristig sicherstellen.”


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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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