24.09.2018

Scheiterkultur: CrowdFarming Startup verliert Geld und macht Fehler transparent

Das deutsch-spanische Startup CrowdFarming hat durch einen Konvertierungsfehler des hauseigenen Systems rund 8.000 Euro verloren. Es ist aber nicht die Zahl, die diese Geschichte bemerkenswert macht, sondern der offene Umgang damit.
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CrowdFarming, Fehler, Kafee, Pound, Kilo
(C) CrowdFarming - Der offene Umgang mit einem teuren Fehler stieß bei CrowdFarming-Kunden auf positive Resonanz.

“1 pound = 0,45359 kilograms”. So beginnt der interessante Facebook-Post von CrowdFarming. Was folgt ist eine Erklärung darüber, was passiert ist. Doch bevor wir uns dem Fehler in seiner Genauigkeit widmen, sollte das System des Crowdfarmings näher erläutert werden. Hierbei handelt es sich um eine Art des Lebensmittelverkaufs, bei dem nur so viel produziert wird, wie der Endverbraucher dann auch tatsächlich erwirbt. Der Produzent arbeitet quasi auf Nachfrage – damit soll unter anderem der Überproduktion und Lebensmittelverschwendung vorgebeugt werden. Dieses Konzept wird oft durch Adoptionen realisiert (Kunden “adoptieren” Pflanzen oder Tiere).

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Was ist CrowdFarming? Eine Erklärung des CrowdFarming-Teams

200 Mal 40 Euro unter Wert

Üblicherweise versuchen Menschen ihre Fehler geheimzuhalten – in der Hoffnung, dass keiner dahinter kommt. Unternehmen reagieren ähnlich, wie so manche Vertuschungsaktion großer Konzerne in den letzen Jahren zeigte. Das Startup CrowdFarming handhabt das anders. Nicht nur, dass sie den Schaden ertragen, “wie ein echtes Startup”, sie machen ihren Fehler gar transaprent. Zur Erklärung, was geschah: Die Kaffeefarmer, mit denen das Startup zusammenarbeitet, geben ihren Verkaufspreis in Dollar per pounds (Gewichtseinheit) an. Das eigene Firmensystem habe zwar Dollar in Euro konvertiert, jedoch die Pounds nicht in Kilogramm. Fazit: Der Preis für Kaffee sollte statt den ausgewiesenen 40 Euro mehr als das doppelte, nämlich 86,42 Euro betragen müssen. “Der Schaden unseres Kalkulationsfehlers beläuft sich auf rund 200 Adoptionen, die jeweils ungefähr 40 Euro unter Wert verkauft wurden. Die Landwirte waren davon aber nicht betroffen”, erklärt Gesprächsprtnerin Stephanie, die für den deutschen Markt zuständig ist, den Schaden.

Ehrlich währt am Längsten

Der offene Umgang mit dem Fauxpas brachte CrowdFarming auf ihrer Facebook-Seite jedoch einiges Lob ein. “Die Entscheidung unseren Fehler mit der Kalkulation des Kaffeepreises öffentlich einzugestehen, ist uns gar nicht so schwer gefallen. Unser Ziel mit CrowdFarming ist es, eine neue transparentere Lieferkette von Nahrungsmitteln zu erschaffen, deshalb muss unsere Kommunikation genauso transparent sein. Da wir aufgrund dieses Fehlers den angezeigten Adoptionspreis für die Kaffeepflanzen anheben mussten, war uns klar, das schnell Fragen aufkommen würden”, so Stephanie weiter. “Also hat Gonzalo – einer der Gründer – den Stift gezückt, der Rest des Teams hat hier und da einen Kommentar hinzugefügt und den Text übersetzt. Und fertig war der Post. Ehrlich währt am Längsten, und dass das stimmt, sehen wir nun in den Reaktionen unserer Kunden”.

Der besagte Facebook-Post von CrowdFarming

Eine teure Anekdote

Nachdem der Fehler entdeckt und korrigiert war – und die weitere Vorgangsweise diskutiert wurde, war für das Team schnell klar, dass ihre Farmer nicht den preislichen Unterschied, den der Fehler erzeugt hat, zahlen müssen. Das Team entschied einfach weiterzuarbeiten und aus ihrem Fehler zu lernen. Auch wenn der finanzielle Schaden für ein junges Startup schmerzhaft ist, CrowdFarming weiß, dass diese Geschichte in naher Zukunft wohl aus einem anderen Blickwinkel betrachtet werden wird. Denn sie schreiben als Abschluss: “A year from now, we will remeber this as an anecdote. An very expensive one”.

Facts über CrowdFarming

Das eigens finanzierte Startup arbeitet mit zwölf Landwirten zusammen und hat bisher 8.000 adoptoierte Produkte an den Mann gebracht. “Der Sitz von CrowdFarming befindet sich in Madrid, da die Gründer Spanier sind und die Wiege des Crowdfarmings in diesem Land liegt. Da die Idee, frische Produkte direkt vom Erzeuger zu bestellen, auch in anderen Ländern wie Deutschland und Frankreich großen Anklang findet, arbeiten wir in einem bunt gemischten Team mit Leuten aus bisher vier verschiedenen Ländern”,  so Stephanie.


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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