23.05.2023

Plantarista: Haferdrinkpulver aus Linz bringt veganen Genuss in die Gastronomie

Viel weniger Gewicht und viel längere Haltbarkeit: Das Linzer Startup Plantarista will mit seinem klimafreundlichen Haferdrink-Pulver durchstarten - und baut dabei auf Unterstützung durch den oberösterreichischen Inkubator tech2b.
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Die Plantarista-Gründer:innen Stefan Schreiber und Jasmin Rath
Die Plantarista-Gründer:innen Stefan Schreiber und Jasmin Rath | (c) Plantarista
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Dass klassische Kuhmilch laut Studien eine erheblich schlechtere CO2-Bilanz als die meisten pflanzlichen Alternativen hat, hat sich mittlerweile herumgesprochen. Doch ist Hafermilch bereits das Maß aller Dinge in Sachen Klimaschutz? „Die derzeit am Markt verfügbaren Milchalternativen sind flüssig. Sie haben ein hohes Transportgewicht, müssen nach dem Öffnen gekühlt gelagert werden und verderben relativ schnell. Gerade in der Gastronomie werden daher insgesamt große Mengen an Lebensmittelabfällen und Verpackungsmüll entsorgt“, sagt Jasmin Rath. Zusammen mit Stefan Schreiber hat sie in Linz das Startup Plantarista gegründet, um dem ein überlegenes Produkt entgegenzustellen: ein Pflanzendrinkpulver aus Hafer.

Plantarista-Pflanzendrinkpulver: Made in Austria mit erheblich besserer CO2-Bilanz

„Aus einem Kilogramm unseres Pulvers kann man zehn Liter Hafermilch kalt oder warm anmischen. Diese hat den gewohnten Geschmack und lässt sich ebenso gut aufschäumen“, erklärt Stefan Schreiber. Durch das erheblich geringere Transportgewicht, den Wegfall der Kühlung und die Müllvermeidung habe das Plantarista-Pulver eine erheblich bessere CO2-Bilanz als die Produkte am Markt. Außerdem kann man es als reines Naturprodukt komplett in Österreich aus österreichischen Zutaten herstellen. „Das war uns sehr wichtig, daher haben wir uns auch schnell für Hafer statt Soja oder Kokos als Basis entschieden“, so der Co-Gründer.

„Die Unsicherheit wurde uns schnell genommen“

Entwickelt wird das Pulver gemeinsam mit einem Team der FH Wieselburg. Noch fehlen einige Schritte auf dem Weg zum Marktstart. Für diese setzt Plantarista auf den Linzer Inkubator tech2b. „Wir sind schon in der Ideenphase im Ideate-Programm von tech2b aufgenommen worden. Weil die Idee aus einem eigenen Need entstanden ist, waren wir Anfangs unsicher, ob wir uns das nur selbst einbilden. Die Unsicherheit wurde uns dann schnell genommen und wir sind so richtig in die Gänge gekommen“, erzählt Jasmin Rath.

Vom tech2b-Ideate- ins Activate-Programm

Clemens Zillner | (c) tech2b

„Plantarista hat uns früh überzeugt und sich dann in den sechs Monaten der Ideate-Phase sehr stark weiterentwickelt. Jasmin und Stefan haben sich dann unserer Jury gestellt und diese auch zur Aufnahme in die Haupt-Inkubation, das sechsmonatige Activate-Programm, das seit Februar läuft, überzeugt“, sagt Clemens Zillner, der bei tech2b den Bereich Nachhaltigkeit verantwortet. Entscheidend sei dabei der Nachhaltigkeitsaspekt gewesen. „Wir unterstützen Greentech-Startups und Gründungsvorhaben mit direktem oder indirektem Beitrag für Umwelt- bzw. Klimaziele am Standort Oberösterreich“, so Zillner. Für Unternehmen mit explizit nachhaltigen Produkten, wie Plantarista, stehen beim Linzer Inkubator auch zusätzliche Mittel bereit.

Plantarista: Start in der Gastronomie, B2C bleibt ein Thema

Im Rahmen der Inkubation habe sich auch der Fokus auf die Gastronomie herauskristallisiert, erzählt Co-Gründerin Rath: „Ursprünglich hatten wir das Pulver als B2C-Produkt angedacht, weil es auch einfach praktisch für unterwegs und im Alltag ist. Im Mentoring hat sich für uns dann gezeigt, dass die Gastronomie für uns eine sehr sinnvolle erste Zielgruppe ist. Durch unser Pulver können Gastronomen mit gutem Gewissen all ihre Kunden, welche aus persönlicher Überzeugung oder aus gesundheitlichen Aspekten auf Milchprodukte verzichten, bedienen. Über unseren Mentor steht uns ein großes Netzwerk in der Branche offen, aus dem wir inzwischen viele positive Signale bekommen“. Für die Zukunft bleibe aber natürlich auch der Direktvertrieb an Endkund:innen ein Thema.

Turbo für Plantarista durch tech2b-Mentor

Bis dahin ist aber noch einiges zu tun. „Momentan ist für uns die größte Herausforderung, in die Industrie zu kommen. Die Lebensmittelbranche ist komplex. Doch auch hier sind wir tech2b sehr dankbar. Durch unseren Mentor ist hier schon in den ersten drei Wochen des Activate-Programms mehr weitergegangen, als in den Monaten zuvor“, sagt Stefan Schreiber.

„Es ist immer ad hoc jemand da, der uns mit Rat und Tat zur Seite steht“

Und das ist nicht das einzige, was Plantarista vom aktuellen tech2b-Durchlauf, der noch bis Juli dauert, habe. „Als sehr nützlich hat sich etwa der Meilenstein-Plan erwiesen. In regelmäßigen Meetings schauen wir uns gemeinsam an, wo wir stehen und wo wir Hilfe brauchen“, sagt der Gründer. „Und die kommt sehr schnell – es ist immer ad hoc jemand da, der uns mit Rat und Tat zur Seite steht“. Jasmin Rath ergänzt: „Egal, mit wem wir zu tun hatten. Es waren von Anfang an alle extrem engagiert“.

Essenzielle Dienstleistungen und wichtige Fortbildungen

tech2b bietet umfassende Unterstützung durch Coaching, Mentoring Infrastruktur und Netzwerk. Zusätzlich werden über den finanziellen Zuschuss von tech2bdas tech2b-Budget für die Startups auch Leistungen wie Steuerberatung, Rechtsberatung oder notarielle Dienstleistungen bereitgestellt, erklärt Clemens Zillner, „und wir bieten mit BIZtrain Fortbildungsreihen zu verschiedenen Themen“. Jasmin Rath gibt ein paar Beispiele: „Es sind Fragen wie: Wie baut man eine Website? Wie gestaltet man den Vertriebsprozess? Oder wie legt man Buyer Personas an. Die halbtägigen Trainings sind extrem informativ und der Austausch mit anderen Gründer:innen im Programm bringt einen nochmal weiter“. Für die Plantarista-Gründerin ist klar: „Ohne tech2b wären wir nicht dort, wo wir sind“

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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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