10.08.2023

Planted: Wie das Schweizer Scaleup pflanzliches Fleisch zum “neuen Standard” machen möchte

Das Schweizer Scaleup Planted zählt in Europa mit seinen rund 200 Mitarbeiter:innen zu den schnellst wachsenden Produzenten von pflanzlichen Fleisch. Im brutkasten-Talk spricht Marion Höchli, VP Business Development Europe bei Planted, über den aktuellen Wachstumskurs, Herausforderungen am Markt und gibt einen Einblick in die Marketing-Strategie des Unternehmens.
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(c) brutkasten

Sternekoch Tim Raue als Werbebotschafter, das Wiener Traditionsgasthaus Figlmüller als Kooperationspartner für vegane Schitzel oder “Planted-Chicken Jerusalem Style” von Neni-Gründerin Haya Molcho als Limited Edition im Supermarktregal. Bereits seit mehreren Jahren arbeitet das Planted eng mit bekannten Gastronom:innen zusammen, um seine pflanzlichen Fleischprodukte zu promoten.

Und das mit Erfolg: Seit der Gründung im Jahr 2019 als Spinoff der ETH Zürich expandierte das Schweizer Unternehmen in den letzten vier Jahren in ingesamt sieben europäische Märkte – darunter auch nach Österreich. Das Scaleup verfolgt dabei am europäischen Markt ein klar definiertes Ziel, wie Marion Höchli, VP Business Development Europe bei Planted, im brutkasten Talk erläutert: “Wir wollen im Bereich der strukturierten pflanzlichen Proteine Marktführer werden”.

Multi-Channel-Marketing-Strategie

In den nächsten Jahren sollen laut Höchli weitere Märkte in Europa folgen, wobei das Scaleup zunächst die Präsenz in den sieben Kernmärkten weiter verstärken möchte. Planted setzt dabei auf eine Multichannel-Marketing-Ansatz, der Kundenerlebnisse im Einzelhandel und in der Gastronomie bewusst miteinander verknüpft. “Mit unseren Partnerschaften schaffen wir Touchpoints, damit wir überall hinkommen, wo Leute Proteine konsumieren”, so Höchli. Mit bekannten Markenbotschafter:innen, wie Tim Raue oder Haya Molcho, möchte das Unternehmen so bestehende Hemmschwellen bei Kaufentscheidungen im Supermarkt gegenüber pflanzlichem Fleisch in den nächsten Jahren weiter abbauen.

Neben der gezielten Vernetzung von Esserfahrungen in der Gastronomie und dem Einzelhandel setzt Planted zudem auch auf Convenience-Food. In Österreich kooperiert Planted dafür unter anderem mit Spar und hat hierfür erst unlängst ein neues Planted Tandoori Sandwich auf den Markt gebracht. “Wir sind überzeugt, dass man nicht von veganer Alternative sprechen soll, vielmehr soll pflanzliches Fleisch ohne viel Denkleistung der neue Standard werden”, so Höchli.

Wachstumskurs und Standortfrage

Um pflanzliches Fleisch zum “neuen Standard” zu machen, hat Planted in den letzten Jahren einen dreistelligen Millionenbetrag an Risikokapital aufgenommen. Die letzte größere Finanzierungsrunde wurde im Sommer 2022 bekannt gegeben, wobei das Unternehmen damals in einer Serie-B-Finanzierungsrunde rund 70 Millionen Schweizer Franken aufstellen konnte. Zu Einordnung: Die Runde zählt bislang zur größten Finanzierungsrunde für pflanzliches Fleisch in Europa.

Das Kapital floss laut Höchli unter anderem die Einführung einer neuen Produktlinie für sogenannte Whole Cuts sowie den Ausbau des Produktionsstandortes in der Schweiz. Wie Höchli weiters ausführt, könnte künftig ein weiterer Produktionsstandort in Europa folgen. In welchem Land dieser eröffnet wird, ist allerdings noch offen. Dazu heißt es von Höchli lediglich: “Wir wollen künftig näher zu den Konsumenten, um die Logistikwege zu kürzen und lokaler zu werden.”

Trotz der hohen Lohnkosten produziert Planted bewusst in der Schweiz. Für das Unternehmen ist hier insbesondere die Nähe zur ETH Zürich von großer Bedeutung, um R&D-Aktivitäten voranzutreiben. Als große Herausforderung sieht Höchli allerdings nicht die Lohnkosten, sondern eher die hohen Import-Exportkosten in der Schweiz an.

Public Affairs Aktivität von Planted

Um pflanzliches Fleisch zum “neuen Standard” zu machen, betreibt Planted zudem bewusst Public Affairs, wie Höchli weiters ausführt. Dazu zählt in den Kernmärkten auch die Unterstützung von Vereinen und Organisationen, die sich für die Entwicklung von pflanzlichen Proteinen einsetzen – angefangen vom Verband für Alternative Proteinquellen in Deutschland bis hin zu Protéines France in Frankreich. “Es ist uns wichtig, hier eine Stimme zu haben. Zudem sind wir offen dafür den Diskurs zu suchen”, so Höchli. Dazu zählt auch der Austausch mit politischen Entscheidungsträger:innen. Wie Höchli abschließend erläutert, besteht auch ein Austausch mit Politiker:innen in Österreich, wobei es hier demnächst Gespräche geben soll.


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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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