30.05.2023

Schlabberstuhl: OÖ-Gründerin lässt Hunde aus bunten Kindersesseln trinken

Wie sieht der optimale Hunde-Napf aus? Wie ein Kinder-Nachtstuhl, meint Schlabberstuhl-Gründerin Alexandra Köttstorfer.
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Hund trinkt aus
Hund trinkt aus "Schlabberstuhl" | (c) Schlabberstuhl

Es gibt verschiedene Variationen von Hunde-Fressnäpfen, von einfachen Schüsseln bis hin zu ganzen Fress- und Trink-Stationen. Was sie im Normalfall gemeinsam haben: Sie bieten Futter und Wasser in Bodenhöhe. Dabei ist das gar nicht optimal für die Vierbeiner, meint die oberösterreichische Gründerin Alexandra Köttstorfer. Sie produziert einen an die Höhe der Tiere angepassten Fress-Platz. Und zwar in Form eines mit „Deko-Patch“ tapezierten und mit Bootslack versiegelten Kinder-Sessels, der in der Formsprache an einen klassischen Nachtstuhl erinnert: der Schlabberstuhl.

Höherer Fress- und Trinkplatz soll Bänder schonen

„Der Hund trinkt und frisst in seiner geraden Linie, die flexiblen Magenbänder werden geschont, die Nahrung oder das Wasser wird besser aufgenommen. Kein Abknicken der Bänder. Je größer der Brustkorb und je älter Deine Fellnase wird, um so länger und instabiler sind die Bänder. Tierärztlich bestätigt“, schreibt Köttstorfer auf ihrer Website. Zudem verhindere die hochgelegene Form das versehentliche umschütten der Schüsseln.

Alexandra Köttstorfer mit Schlabberstuhl in unterschiedlichen Höhen | (c) Schlabberstuhl
Alexandra Köttstorfer mit Schlabberstuhl in unterschiedlichen Höhen | (c) Schlabberstuhl

Schlabberstuhl wird individuell handgefertigt

Jeden Schlabberstuhl fertigt Köttstorfer individuell selbst an. „Zu Beginn kaufte ich alle Kindersessel die ich finden konnte über Willhaben, Ebay oder Flohmärkte in der Nähe meines Wohnorts. Schnell musste ich feststellen, dass es schier unmöglich war die nötigen Mengen zu beschaffen“, erklärt die Gründerin. Mittlerweile arbeitet sie zusätzlich mit einem Tischler aus der Nähe zusammen.

Kund:innen können sich überraschen lassen

Kund:innen können aus verschiedenen Farben und Mustern auswählen. Die Gründerin bietet aber auch an, auf Basis eines Fotos jenes Orts, an dem der Schlabberstuhl stehen soll, selbst eine Überraschungs-Auswahl zu treffen. „Ich weiß, das ist ein bisschen gewagt, doch […] der Stuhl [wird sich] perfekt in Dein Mobiliar einfügen“, versichert Köttstorfer. Standardmäßig nutzt sie zum Tapezieren Papier aus Österreich, Frankreich und Italien. Kund:innen bekommen aber auch individuelle Wünsche erfüllt. Und: „Falls Dir ein Papier im großen World Wide Web gefällt, sende mir die Artikelnummer zu!“, so die Gründerin.

Schlabberstuhl ist heute bei „2 Minuten 2 Millionen“ zu sehen. Weiters dabei: ZellrebellZirp, und Wildkraut Energy Sniff.

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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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