18.02.2020

ready2order: Wiener holen 5 Mio. Euro, um deutsches Gesetz auszunutzen

Ein neues Gesetz für Kassensysteme in Deutschland eröffnet dem Wiener Startup ready2order große Wachstumsmöglichkeiten. Mit einem fünf Millionen Euro-Investment unter dem Lead von Reimann Investors und Speedinvest will man diese ausschöpfen.
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Unternehmens-Übergabe - Übernahme
(c) ready2order: Das Team

Die Registrierkassenpflicht in Österreich war Ausgangspunkt für das Wiener Startup ready2order. Mit seiner Cloud-basierten POS (Point-of-Sale)-Software-Lösung bietet es für Handel, Gastronomie und Co. nicht nur das notwendige Backend, um die gesetzlichen Bestimmungen zu erfüllen. Es ist inzwischen eine Plattform-Lösung, wie Co-Founder und CEO Markus Bernhart erklärt: “Der Point-of-Sale ist der erste finanzielle Kontaktpunkt für Gastronomiebetriebe, Einzelhändler und Dienstleister. Diese Datengrundlage gibt uns die Möglichkeit, alle Arten von Finanzdienstleistungen anzubieten, die einen Mehrwert für Unternehmen bieten – von Betriebsanalysen und Steuerinformationen bis hin zu Versicherungen und Darlehen”. Tausende Kunden wurden damit schon gewonnen.

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Deutsches Pendant zur Registrierkassenpflicht als große Chance

Nun soll abermals ein Gesetz für einen großen Push sorgen – diesmal in Deutschland. Dort ist seit Anfang des Jahres ein neues Gesetz für Kassensysteme in Kraft. Deutschland liegt mit der Einführung zwar im EU-Vergleich spät, bringt nun allerdings schärfere Regelungen, als die heimische Registrierkassenpflicht. Bis Herbst gilt noch eine Übergangsregelung – bis dahin können also noch Hundertausende deutsche KMU als Kunden gewonnen werden. ready2order schreibt in einer aktuellen Aussendung von mehr als einer Million potenziellen Kunden. Sie will man mit dem inzwischen ausgefeilten Produkt, das auf jahrelanger Erfahrung aus Österreich aufbaut und für den Deutschen Markt adaptiert wurde, überzeugen.

ready2order holt 5 Mio. Euro unter dem Lead von Reimann und Speedinvest

Zu diesem Zweck – und auch für die Expansion in weitere europäische Länder – schloss das A1 Startup Campus-Startup nun eine Finanzierungsrunde über fünf Millionen Euro ab. Den Lead übernahmen dabei Reimann Investors und Speedinvest, das über sein FinTech-Vehikel Speedinvest f agiert, wo mit Uniqa Ventures und Elevator Ventures co-investiert wird. “Der Softwaremarkt für KMUs ist stark fragmentiert mit vielen Nischenplayern. Wir bei Reimann Investors glauben, dass es ein großes Marktpotenzial für eine umfassende Business-Software-Plattform für KMU gibt – und ein POS-System wie jenes von ready2order ist der perfekte Einstiegspunkt für diese One-Stop-Shop-Lösung. In Kombination mit dem hocheffizienten Vertriebsansatz von ready2order, ist das Unternehmen perfekt positioniert, um dieser wachsenden Marktnachfrage gerecht zu werden”, kommentiert Noel Zeh, Partner bei Reimann Investors.

Und Speedinvest-Partner Stefan Klestil sagt: “Mit dieser Investmentrunde hat ready2order die Grundlage geschaffen, um den rasant wachsenden Markt für neueste POS-Technologien für europäische KMUs zu adressieren. Das erfahrene Führungsteam hat bereits bewiesen, dass es seine Ziele erreichen kann und somit in der Lage ist die Vision eines integrierten Service für Unternehmen, welches Umsätze direkt mit allen anderen Unternehmensbereichen verknüpft, umzusetzen”.

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Videoarchiv: Markus Bernhart, der CEO von ready2order im Gespräch

Markus Bernhart, der CEO von ready2order, im Live Gespräch über die Produktentwicklung, das schnelle Wachstum, die Vision uVm.

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 29. März 2017

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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ready2order: Wiener holen 5 Mio. Euro, um deutsches Gesetz auszunutzen

Die Registrierkassenpflicht in Österreich war Ausgangspunkt für das Wiener Startup ready2order. Deutschland liegt mit der Einführung zwar im EU-Vergleich spät, bringt nun allerdings schärfere Regelungen, als die heimische Registrierkassenpflicht. Bis Herbst gilt noch eine Übergangsregelung – bis dahin können also noch Hundertausende deutsche KMU als Kunden gewonnen werden. Den Lead übernahmen dabei Reimann Investors und Speedinvest, das über sein FinTech-Vehikel Speedinvest f agiert, wo mit Uniqa Ventures und Elevator Ventures co-investiert wird. Wir bei Reimann Investors glauben, dass es ein großes Marktpotenzial für eine umfassende Business-Software-Plattform für KMU gibt – und ein POS-System wie jenes von ready2order ist der perfekte Einstiegspunkt für diese One-Stop-Shop-Lösung.

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