18.02.2025
ENERGY

sonnnig: Wiener Energy-Startup bietet Grünstrom als nachhaltigen Mitarbeiter-Benefit an

Das Wiener Energy-Startup sonnnig macht es durch Energiegemeinschaften möglich, Grünstrom als "nachhaltigen Benefit" für Mitarbeitende anzubieten. Sowohl Unternehmen, als auch Mitarbeitende und Umwelt sollen von diesem Strommodell profitieren.
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Das Sonnnig-Gründerteam: Roman Öfferlbauer, Jonathan Buchinger und Lukas Hückel © Sonnnig

Fitnesskurse, Öffi-Tickets oder Obstkörbe – das sind die klassischen Benefits, die viele Unternehmen ihren Mitarbeitenden bieten. Doch nicht jede:r fährt mit den öffentlichen Verkehrsmitteln, isst gerne Obst oder geht gerne ins Fitnessstudio. Gibt es also einen Benefit, der wirklich allen Mitarbeitenden zugutekommt und gleichzeitig auch dem Unternehmen einen Vorteil bringt? Das Wiener Energy-Startup sonnnig behauptet, darauf eine Antwort zu haben: ein Strommodell, das erneuerbare Energie zum attraktiven Mitarbeiter:innen-Benefit macht. Im Gespräch mit brutkasten erklären die Gründer Jonathan Buchinger und Roman Öfferlbauer, wie ihre Plattform funktioniert und welche Pläne sie für die Zukunft haben.

sonnnig will Win-Win-Win-Situation erzeugen

Das Energy-Startup sonnnig hat eine Web-Plattform entwickelt, die es Unternehmen ermöglicht, Photovoltaik-Anlagen mit ihren Mitarbeitenden zu teilen. Über die Plattform können Anlagen, Verbraucher und Angestellte registriert werden, um Grünstrom effizient zu handeln, heißt es seitens des Startups.

Viele Unternehmen erzeugen mehr Strom, als sie selbst verbrauchen. Dieser Überschuss wird direkt an die Mitarbeitenden weitergegeben – „als nachhaltiger Benefit“, erklären die Gründer gegenüber brutkasten. Besonders am Wochenende entstehe oft ein Stromüberschuss, der den Angestellten zugutekommen würde. Das Ergebnis sei eine Win-Win-Win-Situation: „Die Mitarbeitenden haben einen Mehrwert, das Unternehmen hat einen Mehrwert und die Umwelt profitiert.“

sonnnig-Gründer Buchinger und Öfferlbauer im Video-Talk

sonnnig-Strommodell basiert auf Energiegemeinschaft

Um die Energie gemeinsam zu erzeugen und zu nutzen, gründet sonnnig für seine Kunden eine Energiegemeinschaft. Dadurch können sowohl die Haushalte der Mitarbeitenden als auch die Standorte des Unternehmens erneuerbare Erzeugungsanlagen gemeinsam nutzen. „Unter der Woche profitiert die Firma, am Wochenende die Angestellten vom Überschussstrom“, so die Gründer. Zudem erleichtert dieses Modell die Erreichung der ESG-Ziele des Unternehmens.

Sonnnig übernimmt nicht nur die Gründung, sondern auch die Verwaltung der Energiegemeinschaft. Über das Dashboard der Plattform werden alle Energiedaten sichtbar gemacht, um so das Potenzial der Gemeinschaft optimal auszuschöpfen. Besonders wichtig ist dem Startup dabei eine präzise Abrechnung des geteilten Stroms unter Berücksichtigung der aktuellen Steuer- und Rechtslage. „Wir übernehmen eigentlich alles – vom Aufsetzen bis zur laufenden Verwaltung. So entsteht für die Unternehmen kein zusätzlicher Aufwand“, sagen die Gründer. Die Plattform wird in die internen IT-Strukturen der Unternehmen integriert. Derzeit zählen vor allem KMUs zu den Hauptkunden, wie unter anderem Pichler GmbH, Happy Stone GmbH und Improove GmbH.

Energiekosten bis zu 50 Prozent niedriger

Die Mitarbeitenden der Unternehmen profitieren durch das sonnnig-Modell direkt von günstigem Grünstrom. Laut dem Startup können durch die Plattform – abhängig vom gemeinsamen Strompreis und einem optimierten Verbrauch – die Energiekosten für Unternehmen und Angestellte um bis zu 50 Prozent gesenkt werden.

Auch für Unternehmen bringt die Energiegemeinschaft zahlreiche Vorteile mit sich: Die Mitarbeitenden werden aktiv in die Energiewende eingebunden, was nicht nur das Umweltbewusstsein stärkt, sondern auch die Motivation und Performance fördern kann. Zudem gewinnt Nachhaltigkeit am Arbeitsplatz zunehmend an Bedeutung – ein Faktor, der für viele Beschäftigte immer wichtiger wird.

Bootstrapping: “Es schaut relativ gut aus”

Das Startup wurde im Juli 2024 von Lukas Hückel, Jonathan Buchinger und Roman Öfferlbauer gegründet. Während des Studiums an der TU Wien lernten sie sich beim “Extended Study on Innovation”-Programm kennen und entdeckten ihr gemeinsames Interesse an der Energy-Branche. Gemeinsam teilen sie die Mission, die Energiewende voranzubringen – dafür sei nicht nur die Technologie notwendig, sondern auch die Aufklärung der Bevölkerung, “denn die Energiewende ist ein Projekt, das uns alle betrifft”, heißt es vonseiten des Startups.

Bisher holte sonnnig keine Investoren an Bord. Das Ziel des Startups bleibt es, weiterhin zu bootstrappen: „Es schaut momentan relativ gut aus“, bestätigt sonnnig gegenüber brutkasten. Aktuell finanziert sich das Unternehmen über Pilotprojekte und Förderungen, darunter das Gründungsstipendium der Wirtschaftsagentur Wien und die First Incubator-Förderung der aws (Austria Wirtschaftsservice). Zusätzlich sorgen Kundenaufträge für laufende Umsätze, mit denen sich das Startup finanziert.

Kooperationen mit Vertriebspartnern gewünscht

In den nächsten Jahren kann sich sonnnig vorstellen, “in andere Länder unser Konzept zu bringen. Aber es ist definitiv auch noch so, dass Österreich in einer Vorreiterrolle ist, was die Liberalisierung am Strommarkt angeht”, sagen die sonnnig-Gründer. Das große Ziel für dieses Jahr bleibt allerdings, Kooperationen mit Vertriebspartnern aufzubauen und die Plattform technisch weiterzuentwickeln.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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