22.04.2025
SICHERHEIT

Recommerce: Wiener Startup stellt AI-Avatare gegen sexuelle Belästigung zur Verfügung

Das Wiener Startup Minimist testet Tools gegen sexuelle Belästigung im Recommerce. Mithilfe von AI-generierten Models sollen Userinnen besser geschützt werden.
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Mimimist, Vinted, sexuelle Beläsztigung, Verkaufen, AI-Avatare
© Minimist - KI-Model von Minimist.

Die Plattform des Wiener Startups Minimist nutzt Machine Learning für Objekterkennung und Preisvorschläge, um den Verkaufsprozess von Second-Hand-Plattformen zu optimieren. Es wurde 2024 vom ehemaligen Google- und Spotify-Produktmanager Stephan Hofmann und dem Serienfounder Henrik Feldt in Wien gegründet und konnte sich im Jänner eine Pre-Seed-Finanzierung in Höhe von 350.000 Euro sicher – brutkasten berichtete. Uptraded-Founderin Anna Greil stieg im April als Late-Co-Founderin und COO ein.

Vinted als Beispiel

Nun reagiert das Startup auf eine investigativ-journalistische Zusammenarbeit zwischen dem Norddeutschen Rundfunk (NDR), dem Westdeutschen Rundfunk (WDR) und der Süddeutschen Zeitung (SZ), die zeigt, dass Nutzerinnen der Onlinebörse systematisch belästigt werden.

Vinted, ehemals Kleiderkreisel, gilt als eine der beliebtesten Plattformen für den Kauf und Verkauf von Secondhand-Mode und weiteren Produkten und verfügt über mehr als 65 Millionen Nutzende weltweit. Wie auch der Standard beschreibt, gibt es dort, ebenso wie auf anderen Second-Hand-Plattformen, alltäglich sexuelle Belästigung. Viele Frauen präsentieren demnach ihre Kleidung an sich selbst, weil es die Verkaufschancen erhöht und erhalten dann oftmals zweideutige Nachrichten.

Zudem kursieren die Fotos der Anbieterinnen folglich in sexuell konnotierten Telegram-Kanälen: „Nach Recherchen von NDR, WDR und Süddeutscher Zeitung wurden Bellas Fotos (Anm.: Userin der Verkaufsplattform) – und die von mindestens 100 weiteren Frauen – in einem sexualisierten Telegram-Kanal geteilt. Ohne ihr Wissen und ohne ihr Einverständnis“, gibt das Netzwerk ein konkretes Beispiel von der Belästigungsmechanik.

Minimist testet AI-Models

Nun testet Minimist erste technologische Ansätze, um Abhilfe zu schaffen. Konkret arbeiten die Wiener an Tools, mit denen Kleidung – und andere Gegenstände – professionell, anonym und automatisiert dargestellt werden können. Mithilfe von AI-generierten Models, smarter Bildbearbeitung und zukünftiger Kommunikationsautomatisierung sollen Nutzer:innen künftig im digitalen Recommerce besser geschützt werden.

Minimist, Uptrade, Anna Greil
© Minimist – Anna Greil Late-Co-Founderin sowie COO, Stephan Hofmann und Henrik Feldt von Minimist.

Der Fokus dabei liegt auf der anonymen Präsentation von Kleidung:
● Automatische Bildbearbeitung: Hintergründe werden entfernt, Lichtverhältnisse verbessert – für neutrale, hochwertige Produktdarstellungen.
● AI-generierte Models: Kleidung wird auf künstlich erzeugten, realistisch wirkenden Avataren gezeigt – ohne dass Nutzer:innen selbst auf den Fotos zu sehen sind.
● Ausblick: Perspektivisch sollen auch Tools zur Moderation oder Automatisierung von Nachrichten auf Recommerce-Plattformen entwickelt werden – damit Nutzer:innen weniger ungewollter Kommunikation ausgesetzt sind.

Sicherheit im digitalen Raum

„AI kann Angst machen – aber sie kann auch Schutz bieten“, sagt Hofmann, CEO von Minimist. „Neben Kreislaufwirtschaft und technischer Effizienz ist uns vor allem wichtig, dass digitale Räume sicherer werden – insbesondere für Frauen. Unsere Lösungen sind ein kleiner, aber konkreter Beitrag dazu.“

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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