10.03.2021

So baut die La Katz-Gründerin ein Luxus-Mode-Startup auf

Luxus-Mode ist für Startups ein hartes Pflaster. Laura Sänger hat 2020 mit dem Aufbau von LaKatz begonnen und teilt ihre Learnings.
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LaKatz-Gründerin Laura Sänger © LaKatz
LaKatz-Gründerin Laura Sänger © LaKatz

Die Wienerin Laura Sänger kommt aus dem Digitalmarketing, hat lange für bekannte Startups wie foodora oder Caspar in Deutschland gearbeitet und nun hat sie ihr eigenes Unternehmen zurück in die Heimatstadt geführt: La Katz ist ein Luxusmode-Startup. Elegante Mode für Frauen aus purer Seide. Gleichzeitig setzt die Jungunternehmerin auf eine „saubere“ und möglichst regionale Produktion – denn Greenwashing sei in der Modebranche sehr präsent und der CO2-Ausstoß hoch.

„Leder gilt als Naturmaterial, wird heute aber oft mit einem giftigen Stoff gegerbt“, erzählt Sänger im Interview mit dem brutkasten. Auch „recyceltes Plastik“, das heute oft als „Ocean Plastic“ vermarktet wird, sei ein solcher Greenwashing-Schmäh. Mit recyceltem Plastik löse man nicht das grundsätzliche Problem der Plastikproduktion und außerdem falle durch Kleidung aus „Ocean Plastic“ wiederum eine Menge Mikroplastik an.

Selbst Naturmaterialien können problematisch sein

Sänger setzt sich intensiv mit diesen Themen auseinander und legt Wert darauf, bei La Katz „von Anfang an sauber zu produzieren: Cradle to Cradle“. Das fängt bei der Seide an, denn „Natur bedeutet nicht immer besser“, sagt die Gründerin. Konventionelle Seide bedeute in der Regel den Tod der Seidenraupe. Sie wird in heißes Wasser getaucht. Die Bio-Seide, aus der La Katz-Kleidung ist, setze hingegen auf einen Herstellungsprozess, der die Metamorphose zum Schmetterling ermöglicht.

Die Materialien stammen laut Sänger alle aus Deutschland und Österreich und in Wien hat sie eine der letzten Färbereien Europas gefunden. Die arbeitet zwar nicht mit Naturfarbe, da dann keine leuchtenden Farben möglich seien, aber mit schadstofffreier Farbe. Die Hingabe zum Detail hat ihren Preis: Eine Damenbluse kostet bei La Katz 850 Euro.

Die Learnings für (Luxus)-Mode-Startups

Im Talk mit dem brutkasten teilt Laura Sänger ihre wichtigsten Learnings aus dem Aufbau eines Luxusmode-Startups:

  • Den Kapitalbedarf nicht unterschätzen. Zusätzlich zu den Kosten einer Firmengründung muss auch die Produktion vorfinanziert werden, hinzu kommen Kosten für Lager und Logistik.
  • Nur E-Commerce funktioniert nicht. Das hatte die Digital-Expertin nicht erwartet – in ihrem Luxus-Segment sei das Haptische ein sehr wichtiges Erlebnis. Dementsprechend baut sie nun ein internationales Netzwerk an Boutiquen auf, die La Katz vertreiben. „Im Einzelhandel erleben, online kaufen“, darin sieht sie die Zukunft für Luxusmode.
  • Mehr auf den einzelnen Kunden eingehen. Laura Sänger schreibt Weihnachtskarten für jede Kundin und jeden Kunden per Hand.
  • Die Modebranche ist sehr langsam: „Manchmal redet man nach zehn Jahren noch von Newcomern“.
  • Strategische Business Angels. Laura Sänger hat Gründung und Aufbau ihres Startups zunächst selbst finanziert, aber sie hat auch früh auf einen strategischen Business Angel gesetzt, weil: „Produktion und Marketing sind in der Modebranche sehr komplexe Themen“.

Laura Sänger von La Katz im Interview

La Katz Gründerin Laura Sänger im Live Talk

La Katz Gründerin Laura Sänger im Live TalkLaura Sänger, Gründerin von La Katz im Live Talk über den Aufbau eines Modeunternehmens, nachhaltige Produktion und die Digitalisierung im ModehandelLa Katz

Posted by DerBrutkasten on Tuesday, March 9, 2021

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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