08.02.2015

Rocket Internet investiert fünf Millionen in Lieferservice – Ein Interview mit EatFirst

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Wenn es um Startups geht, dann kommt man um Rocket Internet nicht herum. Das Berliner Unternehmen stellt seine goldene Nase in Sachen Startup Beteiligung immer wieder unter Beweis. Der Brutkasten konnte mit eben einem dieser Startups sprechen: EatFirst. Der Lieferdienst hat gerade frisches Kapital bekommen. 5 Millionen Euro sollen Rocket Internet und Holtzbrinck Ventures (angeblich einen Großteil in der Höhe von 4,5 Millionen Euro) in den Lieferdienst investiert haben.

Hinter EatFirst stehen die Gründer Torben Schulz, Rahul Parekh und Humberto Ayres Pereira. EatFirst gibt es in London und seit kurzem auch in Berlin. Momentan werden in Deutschland 35 Mitarbeiter beschäftigt. Torben Schulz und Lukas Loch, verantwortlich für das Geschäft in Berlin, sprechen über ihren USP, wieso es so wichtig ist, dass ihr Koch auf dem Kreuzfahrtschiff Queen Mary II gekocht hat und ob Familie und Startup vereinbar sind. Außerdem geben sie Einblicke in ihre Marketingtricks.

Wen sprecht ihr mit EatFirst in Deutschland an?

Lukas Loch: Uns gibt es momentan in London und Berlin. Wir liefern frisches, ausgewogenes Essen innerhalb von 15 Minuten. Das Konzept ist dasselbe geblieben. Die Zielgruppe ist ähnlich: berufstätige Leute, die sich gesund und ausgewogen ernähren wollen, aber wenig Zeit haben. Während in Berlin unsere Kunden aber eher Startups sind, bedienen wir in London eher mehr Banker, die Finanzindustrie.

Torben Schulz: Unsere Zielgruppe ist eigentlich weit gefasst. Wir sprechen jeden an, dem Essen wichtig ist, der sich ausgewogen ernähren möchte, aber keine Zeit hat, einkaufen zu gehen, zu kochen oder lange auf einen Lieferdienst zu warten.

Nun bietet ihr auch Abendessen an. Ist das die Antwort auf den Trend, das die Leute mehr arbeiten müssen?

Torben Schulz: Natürlich beliefern wir auch Leute im Büro. Allerdings, unser Angebot ist auch für Leute, die daheim sind, attraktiv. Du kommst etwa nach Hause und willst nicht erst einmal einkaufen oder kochen gehen. Es sind nicht nur die Unternehmer, die wir ansprechen wollen, sondern auch Familien. Sobald zwei Leute im Haushalt arbeiten, stellt sich die Frage: Was passiert mit dem Abendessen? Eine Studie sagt, dass 4 von 10 Leuten Abends warm essen. Wir können hier einen Beitrag leisten. Traditionelle Lieferdienste sind teuer und haben lange Lieferzeiten. Außerdem ähneln sie oft Fast Food Essen.

Wieso Berlin?

Torben Schulz: Berlin ist in Europa zu einer extrem wichtigen Startup-Stadt geworden – vielleicht sogar die wichtigste in Europa. Auch wenn London einen wesentlich reiferen Startup-Markt hat und Unternehmen, die länger dabei und ausgereift sind. Die großen in Berlin sind Zalando und Rocket Internet selbst. Der dynamische Markt für Startups ist Berlin. Darum eignet es sich auch sehr gut, EatFirst gerade hier zu testen. Wir denken aber auch, dass es in Berlin viele Menschen gibt, für die diese neue Art von Lieferservice ideal ist.

USA versus Europa. Wieso bist Du eigentlich nicht in den USA geblieben?

Torben Schulz: Ich habe in Amerika ähnliche Geschäftsmodelle kennengelernt. In Europa wurde dieser Markt bislang noch nicht bedient. Ich bin aber aus privaten Gründen nach Europa zurückgekommen. In den USA gibt es noch wesentlich bessere Infrastruktur vor allem in Sachen Startup Finanzierungen, gesetzlichen Regelungen, die wir in Europa noch nicht so haben. San Francisco, New York, Boston sind aus Startup Sicht reifer als Städte in Europa.

San Francisco, New York, Boston sind aus Startup Sicht reifer als Städte in Europa.

Wie seid ihr zu Rocket Internet gekommen?

Torben Schulz: Ich saß in Boston, habe noch einmal studiert. Ich kannte als Unternehmensberater die Schmerzen, was Vernünftiges zu Essen zu bekommen, wenn ich lange im Büro saß. Dabei: Ich liebe essen und koche sehr gerne, wenn ich Zeit habe!

Dann dachte ich mir, wie kann man das Problem lösen? Dazu habe ich einige interessante Ansätze in den USA gesehen. Ich habe dann mit mehreren Investoren gesprochen, Rocket hat sich allerdings mit ähnlichen Themen beschäftigt.

Lukas Loch: Wir sind ja seit Launch Teil von Rocket. Und es ist extrem hilfreich, weil Rocket seine ganzen Fachleute zur Verfügung stellt, die du jederzeit anfragen kannst. Wie baust du dein Accounting oder Controlling auf? Fragen zum Online/ Offline- Marketing. Oder bei Rechtsfragen, sowie im HR. Dann hat Rocket viele Ventures im Logistik Bereich. Das Netzwerk von Rocket vereinfacht den Prozess: Sonst müsste man sich extrem lange hereinarbeiten.

Nach und nach wird man dann selbstständig. Wir ziehen zum Beispiel gerade in unser eigenes Büro um.

Rocket hat mehrere Startups, die sich mit dem Thema Essen beschäftigen. Food Panda zum Beispiel…

Torben Schulz: Im Food Bereich tut sich generell sehr viel. Wir sind ein Restaurant an sich und haben ein vertikales Modell. Wir verkaufen unser eigenes Essen an den Konsumenten. Food Panda hat ein horizontales Modell und ist kein Gastronomieunternehmen – wir sind eines.

Wie wählt man den richtigen Koch aus, immerhin steht er auch für das Unternehmen?

Lukas Loch: Mehrere Kriterien waren ausschlaggebend: Er sollte unternehmerisch denken können, offen für neue Food Konzepte sein und sehr kreativ. Das Essen muss auch mal länger auf der Straße sein, daher muss der Koch so kreativ sein, dass die Sachen frisch bleiben und man sie eine Zeit lang aufbewahren kann. Er muss überdies in hohen Skalen kochen. Unser Koch war schon Chefkoch auf dem Kreuzfahrtschiff Queen Mary II und hat pro Tag über 10.000 Essen ausgesendet. Also er muss einerseits kreativ sein, unternehmerisch denken und entsprechende Mengen produzieren können.

Unser Koch war schon Chefkoch auf dem Kreuzfahrtschiff Queen Mary II und hat pro Tag über 10.000 Essen rausgesendet

Wie lange darf eine Auslieferung dauern?

Bei uns läuft die Auslieferung folgendermaßen ab: Unsere Datenanalyse sagt, wie viele Bestellungen circa kommen und wir schicken unsere Fahrer mit einer ungefähren Anzahl an Essenslieferungen bereits auf den Weg. Sie befinden sich dann schon im Stadtteil und liefern das Essen aus, wenn die Bestellung reinkommt. Dafür haben sie eine eigene App. Die Fahrer haben das Essen schon bei sich, noch bevor du es bestellst. Grundsätzlich behalten sie es maximal eine Stunde, wobei das je nach Gericht auch kürzer sein kann.

Torben, du hast zwei Kinder (Eines davon 4 Monate). Wie vereint man Starup und Familie?

Torben Schulz: Das ist nicht so einfach!

Ich glaube, man muss sehr effizient sein. In beidem. Und sehr klar priorisieren. Dazu gehört auch, dass es neben Startup und Familie nichts anderes mehr gibt. Ja, Schlafen. (lacht)

Neben Startup und Familie gibt es nichts Anderes mehr. In beidem muss man sehr effizient sein, wenn man es vereinen möchte. Auf jeden Fall macht beides Spaß. 

Wie viele Stunden hast du von gestern auf heute geschlafen?

Torben Schulz: Letzte Nacht waren es nur zwei, aber normalerweise sieben Stunden. Sonst wäre ich als Vater und auch als Unternehmer schlecht. Man muss sich gut organisieren – auch mit dem Partner. Meine Frau wird auch wieder arbeiten gehen. Dann werden wir uns teilweise auch Hilfe dazu holen. Das klappt schon.

Auf jeden Fall machen beide Dinge Spaß, sind unheimlich erfüllend und ein guter Ausgleich vom jeweils anderen. Wenn ich zu Hause bin, denke ich nicht an die Arbeit und umgekehrt. Große Pausen, außer Schlaf, brauche ich nicht.

Wolltest Du immer schon selbstständig werden?
Torben Schulz: Ich komme nicht aus einer unternehmerischen Familie. Der Wunsch ist nach und nach gewachsen. Ich habe es erst im Freundeskreis gesehen, später in der Beratung. Die Option wurde für mich immer attraktiver. Insofern bin ich auch relativ spät dazu gekommen. Jetzt mit zwei Kindern, ist das gar nicht mehr so einfach, später wäre es noch schwer geworden.

Welche Learning hast du aus der Unternehmensberatung mitgenommen?

Torben Schulz: Probleme strukturieren, überhaupt komplett Unbekanntes strukturieren, klare Ziele setzen und sie verfolgen. In der Beratung arbeitet man in einem Risiko Aversen Umfeld. Die Selbstständigkeit ist mehr ein Sprung ins kalte Wasser.

Ihr seht schlank aus. Muss man, wenn man in dieser Branche arbeitet, nicht die ganze Zeit essen?

Lukas Loch: Ich habe jeden Tag, seitdem wir gelauncht haben, das Essen selbst getestet – und man muss es ja auch selber bewerten.

Torben Schulz: Wir haben auch nicht McDonalds gelauncht, sondern liefern gesundes Essen. (lacht)

Thema Marketingstrategie. Es gibt – gerade in Berlin – viel Konkurrenz. Wie geht ihr vor?

Lukas Loch. Einerseits gehen wir aktiv auf Unternehmen zu. Wir versuchen immer klar unsere USPs zu kommunizieren, die auch überzeugen: Ausgewogenes Essen, Lieferzeit 15 min. Es ist ja auch für die Unternehmen gut, wenn ihre Angestellten auch nach dem Essen fit sind. Dann sprechen wir auch Privatleute an: Über Street- Marketing, Guerilla Marketing.

Thema Social Media. Eure Strategie?

Lukas Loch: Wir hatten von Anfang an einen starken Fokus auf Social Media. Auch wenn man Anfangs wenige Follower oder Likes auf Facebook hat, haben wir bereits viel Content erstellt und Präsenz aufgebaut. Ich glaube, das bringt uns den Vorteil, dass wenn nun organisch mehr Leute auf unsere Seite kommen, schon etwas vorgefunden wird und man sieht, dass bereits Interaktion stattgefunden hat und Content da ist. Das sollte man von Anfang an richtig stark pflegen.

Wir hatten von Anfang an einen starken Fokus auf Social Media. Man hat einen Vorteil, wenn man seine Facebook Seite von Anfang an mit Content befüllt.

Lukas, du bist 23, wirkst aber schon sehr erfahren. Wieso in einem Startup arbeiten?

Lukas Loch: Die ganze Arbeit ist viel dynamischer und abwechslungsreich. Jeder Tag ist anders und man muss sich in verschiedene Problemstellung reinversetzen lernen. Du kannst auch schnell, viel Verantwortung übernehmen.

Und Rocket ist auch eine gute Möglichkeit in kurzer Zeit viel mitzunehmen. Die Startups launchen sehr schnell und expandieren. Du bekommst den Lebenszyklus eines Unternehmens ins kurzer Zeit mit und lernst unglaublich viel.

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Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Thomas Fuchs ist seit Oktober 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte des US-Pharmakonzerns Lilly. Der aus Österreich stammende Forscher studierte Technische Mathematik an der TU Graz, promovierte an der ETH Zürich und forschte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, bevor er am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das Digital-Pathology-Unternehmen Paige AI mitgründete. Später baute er am Mount Sinai das erste AI-Department einer Medical School mit auf. Beim Besuch von Lilly Österreich in Wien sprach er mit brutkasten über den Supercomputer des Konzerns, die Grenzen von KI in der Medikamentenentwicklung und darüber, warum Österreich der Schweiz nicht nachstehen müsste.


brutkasten: Sie haben selbst mehrere Unternehmen gegründet, darunter Paige AI. Warum der Schritt in einen Konzern wie Lilly?

Thomas Fuchs: Mein erstes Startup habe ich mit 16 gegründet, tief in den 90er-Jahren. Das waren Multimedia-CD-ROMs über die österreichische Geschichte zum Jubiläum 1996, die Hypertext-Engine haben wir noch ohne Internet selbst geschrieben. 2017 haben wir dann Paige in New York gegründet, ein Spin-out des Memorial Sloan Kettering, dem größten tertiären Krebszentrum der USA. Es ging darum, auf digitalisierten Pathologieschnitten Krebs und seine Treiber automatisch zu erkennen. Das führte 2021 zur FDA-Autorisierung von Paige Prostate, der ersten KI-basierten Software zur Unterstützung bei der Erkennung verdächtiger Bereiche in digitalisierten Prostatabiopsien. Dazu war ich lange Professor am Sloan Kettering, an der Weill Cornell und am Mount Sinai, wo wir das erste AI-Department einer Medical School gegründet haben. Ein fantastisches Umfeld, aber die Mittel, um das Feld wirklich voranzutreiben, sind bei Lilly ungleich größer. Nicht nur bei der Infrastruktur, sondern auch beim Zugang zu Daten und Expertise. Lilly hat tausende Chemiker:innen und Biolog:innen. Bei Lilly erreichen wir mit unseren Medikamenten ungleich mehr Menschen. Das ist ein enormer Hebel.

Welches Wissen bringen Sie als Chief AI Officer ein?

Die meisten Leute denken bei KI zunächst an Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude. Die sind wichtig, aber das Feld ist deutlich breiter. Wir entwickeln Modelle, die Wissenschaftler:innen beim Design von Molekülen unterstützen, bei Proteinen, bei kleinen Molekülen und auch in der genetischen Medizin. Die Sprachmodelle nutzen wir wiederum, um diese unterschiedlichen Systeme mit Agenten zu orchestrieren. Und wir setzen KI nicht nur in der Discovery und der Entwicklung ein, sondern auch in der Produktion. Lilly baut das Manufacturing weltweit aus, und dort arbeiten wir mit digitalen Zwillingen für Geräte und Prozesse. Wenn man die ganze Pharma-Wertschöpfungskette anschaut, kann jeder einzelne Teil davon profitieren.

Wie haben Sie Ihre Organisation aufgebaut?

Lilly hatte schon vor mir ausgezeichnete Analytics-Abteilungen und begann sehr früh damit, Sprachmodelle zu verwenden. Wir haben dem Ganzen eine neue Struktur gegeben. Mein Team arbeitet im Startup-Stil, in kleinen interdisziplinären Teams, die sich jeweils tief in einzelne Bereiche einarbeiten, von Discovery über Development bis Manufacturing. Der erste Schritt war die Struktur, der zweite der Ausbau der Infrastruktur. Lilly hatte, wie die meisten Betriebe, damals nicht sehr viele GPUs für die Forschung. Jetzt haben wir eine sehr leistungsfähige Recheninfrastruktur.

Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly, zu Besuch bei Lilly Österreich in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Wo hat KI in dieser Wertschöpfungskette aktuell den größten Impact?

Das hängt von der Zeitskala ab. Am unmittelbarsten ist es das Manufacturing. Jede Anwendung von KI, die Prozesse in der Produktion effizienter macht, hilft uns, Medikamente verlässlich zu den Patient:innen zu bringen. Der große Teil unserer Arbeit liegt aber in der Discovery: Wie kann man neue Moleküle designen und ihre Eigenschaften, ihre Verträglichkeit und ihre Produzierbarkeit besser einschätzen? Das ist eine wesentlich längere Zeitskala, da reden wir von Jahren. Am Anfang kann man viel beschleunigen und de-risken. Aber am Ende muss die Biologie wirken. Man braucht die klinischen Studien, um zu sehen, ob ein Medikament sicher und effektiv ist. Das wird KI nicht einfach ersetzen.

Warum ein eigener Supercomputer statt Cloud?

Deep Learning besteht intern aus Vektor- und Matrixmultiplikationen, deshalb hat unsere Community ab etwa 2012 angefangen, GPUs aus dem Spieledesign dafür zu verwenden. Unser System ist ein NVIDIA DGX Superpod, deshalb heißt er bei uns LillyPod, mit mehr als 1.000 B300 GPUs. Man kann sich das wie ein wissenschaftliches Instrument vorstellen, wie ein Teleskop oder Mikroskop, das uns erlaubt, tiefer in die kleinsten Dinge hineinzuschauen. Wenn Wissenschaftler:innen nur wenige GPUs haben, können sie keine großen Experimente laufen lassen. Heute können wir Modelle auf Basis all jener Moleküle trainieren, die Lilly in seiner 150-jährigen Geschichte entwickelt hat. Daten bleiben trotzdem der Engpass, in der Biologie gibt es im Vergleich zur Sprache wenige Datenpunkte bei viel höherer Komplexität. Deshalb bauen wir auch automatisierte Labore: Ein Modell schlägt ein Experiment vor, das Labor führt es aus, aus den Daten lernt das Modell wieder dazu. Dieses Flywheel soll uns immer bessere Modelle und damit immer bessere Werkzeuge für unsere Forschenden bringen. Der zweite Teil: Wir passen Sprachmodelle auch an unsere eigenen wissenschaftlichen Anforderungen an.

Das ist eine massive Investition. Wie bringt man das durch?

Wir haben eine Führung, die sehr langfristig denkt und gleichzeitig ein starkes technisches Verständnis mitbringt. Am Ende müssen neue Medikamente herauskommen, die den Patient:innen helfen.

Ist schon etwas herausgekommen?

Im Manufacturing setzen wir KI ein, um Prozesse effizienter zu machen, damit Medikamente verlässlich verfügbar bleiben. In der Discovery haben wir ein Modell entwickelt, das Chemiker:innen beim Design kleiner Moleküle unterstützt. Das verwenden sie tagtäglich. Es hat ihnen neue Ansätze geliefert, die sie dann geprüft haben. So wie Magnus Carlsen im Schach Züge verwendet, die er von der KI gelernt hat, verwenden unsere Chemiker:innen jetzt Motive, die sie von der KI gelernt haben. Aber es bleibt immer eine Partnerschaft zwischen Mensch und Technologie. Wir sind weit davon entfernt, einfach einen Knopf zu drücken und am Ende kommt ein Medikament heraus. KI ist für uns ein Werkzeug, das wir gemeinsam mit unseren Wissenschaftler:innen und für ihre Arbeit entwickeln.

Thomas Fuchs im Interview mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Kooperiert Lilly dabei auch mit Startups?

Sehr viel, mit Startups und mit größeren Firmen. Wir wollen das Rad nicht neu erfinden. Aber in manchen Bereichen gibt es noch keine passende Lösung, dann entwickeln wir sie selbst. Was ich immer sage: Wir sollen kaufen, was uns beschleunigt, und selbst machen, was uns unterscheidet. Mit TuneLab wollen wir das Biotech-Ökosystem unterstützen. Wir stellen teilnehmenden Biotech-Unternehmen KI-Werkzeuge über TuneLab zur Verfügung.

Wie blicken Sie auf den Standort Europa und Österreich?

Als Europäer liegt mir die Zukunft Europas sehr am Herzen. Ich würde mir mehr Initiativen wünschen, man muss sich nicht zurückhalten. Österreich hat extrem gute Expertise, die Universitäten bilden hervorragend aus, Sepp Hochreiter in Linz hat die LSTMs mitentwickelt. Das sollte ein Leuchtturm der Welt sein. Natürlich braucht es mehr Investitionen, nicht nur vom öffentlichen Sektor, sondern viel mehr vom privaten. Es gibt keinen Grund, warum Österreich der Schweiz nachstehen sollte.

Wäre Ihre Karriere in Europa möglich gewesen?

Schwer zu sagen, die Welt ändert sich. Es gibt sehr erfolgreiche Beispiele in Österreich. Zürich ist ein Hotspot für Startups rund um die ETH, das würde ich mir auch für Österreich wünschen. Gleichzeitig sind die Rahmenbedingungen in den USA nach wie vor günstiger: Mit Paige in New York hatten wir Möglichkeiten, die in Europa schwerer zu finden gewesen wären. Es gibt keinen technischen oder intellektuellen Grund, warum Europa und Österreich nicht vorn dabei sein sollten.

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