03.10.2022

Quismo: Grazer Startup versieht Zigaretten-Filter mit bitterstem Stoff der Welt

Mit dem Produkt des Startups Quismo aus Graz schmecken die Zigaretten nicht mehr gut. Nach 30 Tagen soll man damit rauchfrei sein.
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Quismo - Grazer Startup versieht Zigaretten-Filter mit bitterster Substanz der Welt
Mit Quismo bringt man die bitterste bekannte Substanz an den eigenen Zigaretten-Filtern an | (c) Pawel Czerwinski via Unsplash

Kennen auch Sie Menschen, die meinen, sie hätten mit dem Rauchen aufgehört, weil ihnen „die Zigaretten nicht mehr schmecken“? Das Grazer Startup Quismo will diesen Effekt mit seinem Produkt absichtlich hervorrufen. Dazu nutzt man Denatoniumbenzoat, die bitterste bekannte Substanz. Unter dem Markennamen Bitrex wird sie unter anderem (in sehr kleinen Mengen) dafür genutzt, gefährliche Produkte wie Mäusegift und Haushaltschemikalien für Kinder ungenießbar zu machen, um diese vor einer Vergiftung zu schützen.

„Dadurch empfindest Du das Rauchen als unangenehm“

Quismo wird in drei Stärke-Stufen geliefert, die aufsteigend in drei aufeinanderfolgenden Phasen zu je zehn Tagen genutzt werden sollen. Raucher:innen führen ihren Zigarettenfilter vor dem Rauchen kurz in eine Öffnung der Packung ein. „Der Bitterstoff kommt direkt auf Deinen Zigarettenfilter, den Du während dem Rauchen zuerst über die Lippen und dann über die Zunge aufnimmst. Dadurch empfindest Du das Rauchen als unangenehm und Deinem Belohnungssystem wird ein negativer Reiz entgegengesetzt“, heißt es auf der Page des Startups.

Laut Quismo kein Stress und keine Entzugserscheinungen

Das soll dann in den oben erwähnten drei Stufen zu einer schrittweisen Rauch-Entwöhnung führen. Man müsse es nur wollen und offen für neues sein, heißt es von Quismo. Damit ist wohl die Bereitschaft gemeint, seine Zigaretten konsequent selbst absichtlich bitter und damit wenig genießbar zu machen. Dabei handle es sich um eine „bewährte Methode aus der Verhaltenstherapie“, die aber im Gegensatz zu anderen Rauch-Entwöhnungsprodukten keinen Stress und keine Entzugserscheinungen verursache.

Drei Phasen bis zur „letzten Zigarette“

Schon in der ersten Phase mit dem noch relativ gering dosierten Bitterstoff soll dann eine erste Zigaretten-Reduktion passieren. In der zweiten Phase werde einem dann das Rauchen jeder einzelnen Zigarette bewusst. „Du wirst Dich immer öfter fragen, warum Du in bestimmten Situationen rauchst, obwohl es Dir nicht mehr schmeckt. Das ist der Zeitpunkt, an dem eine wichtige Veränderung in Dir passiert“, heißt es auf der Page. In der dritten Phase schließlich fange man immer mehr an, die täglichen Gewohnheiten zu ändern. „Du siehst zunehmend keinen Sinn mehr im Rauchen. Nun bist Du bereit für Deine letzte Zigarette und freust Dich auf Dein neues Leben“, heißt es von Quismo.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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