14.08.2023

Wiener Startup möchte in Indien maßgeschneiderte Hemden verkaufen

Ein Textil-Startup aus Wien verkauft maßgeschneiderte Hemden hauptsächlich in Indien. Künftig können sich Kund:innen überall selbst abmessen.
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Fotos: The Shirt Dandy

Maßgeschneiderte Hemden – diesem Produkt hat sich das Wiener Startup The Shirt Dandy verschrieben. Die Kleidungstücke können mithilfe von KI von überall aus angepasst werden. Sie werden nicht nur B2C in Österreich, sondern vor allem in Indien verkauft. Dies habe ökonomische und ökologische Gründe, sagt Thomas Hebenstreit, Gründer und CEO des Jungunternehmens.

„Ursprünglich war die Idee, dass wir unsere Hemden in Österreich verkaufen. Bis ich dann drauf kam, dass es logistisch sehr schwierig ist und der Markt sehr kompetitiv.“ Das größte Problem sei auch, die Kund:innen zuhause bzw. vor Ort abzumessen. In Indien könne man sich diesen Service leisten. Zudem sei es günstiger, die Hemden in kleineren Losgrößen zu versenden. „In Österreich muss man immer mehrere Stück auf einmal versenden, sonst bringen dich die Transportkosten um.“ Es sei sinnvoll dort abzusetzen, wo man produziert, weil man „viel mehr Kontrolle“ hat und der Transport viel günstiger sowie nachhaltiger sei.

Potenzial in Indien

„Und Indien ist einfach ein riesiger Markt“, sagt Hebestreit, der selbst vor der Gründung dort beruflich tätig und ansässig war. Die bevölkerungsreiche Nation in Südasien zeichnet sich unter anderem durch starkes Wirtschaftswachstum, einer wachsenden Mittelschicht und steigenden Wohlstand aus. In den letzten Jahren hat sich der Subkontinent als eine chancenreiche Destination für Startups herauskristallisiert.

Es sei „keine Rocket Science“ in Indien zu produzieren, dort auch zu verkaufen sei dagegen eher unüblich, meint Hebestreit. „Ich glaube aber, dass viele Unternehmen ein bisschen Angst haben auf den Markt zugehen.“ Der Grund dafür sei, dass die Rahmbedingungen wie die Kultur und das Konsumentenverhalten „ganz anders“ sind. „Man muss länger in dem Land gewesen sein und auch die Leute kennen, damit man sich traut, dort was zu machen und auch weiß, was man dort bewegen kann.“

Die Produktion ist zurzeit aus Kostengründen ausgelagert, wie Hebenstreit erklärt. „Wir halten kein Inventar, also haben wir eigentlich kein working capital requirement. Wenn wir kein Hemd verkaufen, haben wir auch keine direkten Kosten.“ Der Lieferant wird im Nachgang bezahlt. Aktuell finanziert sich das Startup mit Eigenkapital und dem erwirtschafteten Cashflow. Laut Hebenstreit starte man demnächst eine reward-based Crowd-Funding-Kampagne. Diese soll die Marketing-Ausgaben für den Anfang decken. Sollten mögliche Investor:innen aktiv an das Unternehmen herantreten, werde man die Situation neu bewerten.

Kernabsatzmarkt außerhalb Österreichs

In Indien bietet das Startup seinen Kund:innen die Möglichkeit des mobilen Maßnehmens. Über die Webseite können sie Termine an einem Ort ihrer Wahl buchen. Aktuell wird der Service als Pilotprojekt in Delhi eingeführt. Außerdem möchte man künftig ein Netzwerk aus eigenen Shops betreiben.

Der Fokusmarkt von The Shirt Dandy sei zwar Indien, aber man verkaufe auch hierzulande Hemden. „Österreich machen wir primär mal mit, weil ich vor Ort bin und den Markt kenne“, so Hebestreit. Der Vertrieb im Inland erfolgt aus Kostengründen ausschließlich online und über Handelsagenten im Direktvertrieb. Das Netzwerk in beiden Märkten sei ein besonderer Wettbewerbsvorteil des Unternehmens im fragmentierten Markt des Landes. Dies äußere sich beispielsweise durch den schnellen Zugang zu westlicher Technologie sowie die Etablierung von Praktiken aus beiden Nationen.

3D-Konfigurator und Web-App

Für Kund:innen außerhalb Indiens dürfte es aber künftig auch viel leichter werden, maßgeschneiderte Kleidung zu bestellen. Im Oktober möchte The Shirt Dandy nämlich den indischen Markt für maßgeschneiderte Hemden mit einem 3D-Konfigurator „revolutionieren“, heißt es. Dafür habe man eine Technologie-Partnerschaft mit der italienischen Reda Gruppe. „In Österreich und Indien sind wir die ersten, die mit dieser Lösung auf den Markt gehen“, sagt der Hebestreit. Man starte mit Hemden, aber haben den Konfigurator auch schon „ready“ für Polos und Anzüge.

Ein erster Blick auf den 3D-Konfigurator. Foto: The Shirt Dandy

Zudem wird auch eine Web-App eingeführt. Mit dieser soll es möglich sein, per Foto die eigenen Maße zu ermitteln. Dafür wird es auch eine Anleitung geben: „Man muss aus zwei Metern Entfernung ein Foto in enger Kleidung machen, am besten in Unterwäsche“, erklärt Hebenstreit. Mittels AI werden dann die Maße ermittelt. Diese werden mit einem statistischen Algorithmus bewertet. „Da wird überprüft, ob es anatomisch Sinn macht, dass die Armlänge oder der Bauchumfang bei der angegebenen Größe und Gewicht den ermittelten Werten entspricht.“ In Summe sei das ein Aufwand von fünf bis zehn Minuten. Es sei zudem datenschutzkonform, da kein Foto gespeichert wird, sondern ein anonymisierter 3D-Avatar genutzt wird.

Indien und Österreich sollen auch nicht die einzigen Länder bleiben. „World Wide Shipping ist im Moment kein Problem der Technologie, sondern eher ein Ressourcenthema.“ Rückgabe und Austausch würden sich schwierig gestalten. Außerdem gebe es die sprachliche Barriere. „Aus unserer Sicht ist es recht smart, mal lokal und in Österreich zu beginnen und es dann langsam auf Nachbarmärkte zu skalieren.“

Nicht belegte Nachhaltigkeit

The Shirt Dandy verfolge eine Lokal für Lokal-Strategie. Mittelfristig strebe man an, auch jene Hemden für Europa in Europa zu produzieren. Zurzeit stammen die Hemden für österreichische Abnehmer:innen noch aus Indien. In einer Aussendung heißt es, dass ein weiterer Schwerpunkt darauf liege, maßgeschneiderte Hemden in Österreich erschwinglicher zu machen. Die Mitarbeiter:innen in der externen Fertigungsfirma werden laut Hebenstreit „marktkonform“ bezahlt. „Für uns ist es keine Lösung, nicht in Indien zu produzieren, sondern wir wollen dort unseren Beitrag leisten, die Textilbranche proaktiv mitzugestalten, zu verändern und damit nachhaltiger zu machen.“

Auch auf ökologische Nachhaltigkeit lege man sehr viel Wert. So können z. B. Kund:innen Altkleidung gegen einen Rabatt von 5 Prozent auf ihren Einkaufspreis eintauschen. Diese wird recycelt, gespendet oder verkauft, um Ressourcen zu sparen. Schwierig wird es beim Transport: Um den CO2-Fußabdruck zu „kompensieren“, zahle man bei DHL einen Aufpreis. Diese Abgaben fließen laut dem Speditionsanbieter in Klimaschutzprojekte. Die Produktionshalle in Bangalore decke einen „großen Teil des Energiebedarfs“ mit Solarstrom ab. Wie viel Prozent genau, kann Hebestreit nicht sagen. Aufgrund der ständigen Sonnenbestrahlung schätzt er, dass es 90 bis 100 Prozent seien.

Wie hoch die direkten Emissionen (Scope 1), indirekten Emissionen aus eingekaufter Energie (Scope 2) oder innerhalb der Wertschöpfungskette (Scope 3) sind, wird derzeit nicht gemessen. „CO2 Reporting verlangt einen hohen Aufwand an Ressourcen, Expertise & spezieller Tools und Software“, sagt Hebenstreit. Derzeit baue man ein Advisory Board auf, dem auch ein Subject Matter Expert für Nachhaltigkeit angehören soll. Um Nachhaltigkeit nachzuweisen, ist es üblich, die entsprechenden Zertifikate vorzuweisen. The Shirt Dandy hat aktuell keines, dass soziale oder ökologische Nachhaltigkeit belegt. Man strebe laut Hebestreit aber ein GOTS– und OEKOTEX-Zertifikat an. „Weiters sind wir mit unseren aktuellen Partnern laufend in Gesprächen, sich zeitnah zertifizieren zu lassen.“

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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