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22.06.2015

Sweazer stellt sich vor: Die Shopping-App für Einkaufsmuffel

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✨ AI Kontextualisierung

Erst kürzlich hat eine Studie bestätigt, was man längst wusste: Das Smartphone ist die neue beste Freundin – zumindest beim Shoppen. Eine Studie hielt fest, dass die Smartphone-Shopper rasant zunehmen. Vor allem im Bereich Mode wachsen die Ausgaben per Smartphone zunehmend – verantwortlich dafür ist wahrscheinlich die Gruppe der fünfzehn bis 29-Jährigen. Im Vergleich zum Vorjahr erleben die Online-Handyshopper ein Plus von über 60 Prozent.

Und sogar, wenn Einkaufsfreudige direkt im Laden sind, ist das Handy nicht fern: Denn es werden mobil Preise verglichen. Immerhin könnte es doch sein, dass sich das Kleid oder die Schuhe online gerade im Sales befinden. Und wenn nicht, dann hätte sich manch einer bestimmt gewünscht, informiert zu werden, wenn das Kleid in den Säle kommt…

Hier kommt Sweazer ins Spiel. Ein Startup aus Wien, bestehend aus vier Männern und einer Frau, möchte den Fashion-Markt revolutionieren. Ideengeber war Johannes Matiasch, der auch der CEO ist. Per App mit „Wisch-und-Weg“-Prinzip und speziellen Filtern (Beispiele: „Business“, „Glamourös“, „Hippie“) wird das Shopping-Erlebnis vereinfacht. Und man kann sich informieren lassen, wenn der Artikel im Sale verfügbar ist. Zielgruppe sind shoppingfaule Männer und fashionaffine Frauen – oder umgekehrt.

Bis jetzt war Sweazer noch nicht in der Presse, einer der ersten öffentlichen Auftritte war allerdings Mitte Juni bei der ProSieben Sat1 PULS4 Startup Show „2 Minuten 2 Millionen“ am Tag der Gründer. Dort hat Sweazer auch gewonnen. DerBrutkasten hat bei Co-Gründerin Renata Fourmanova genau nachgefragt, um was es geht und was sich hinter dem Namen „Sweazer“ verbirgt.

Euer Elevator Pitch: Was ist Sweazer und welches Problem löst ihr damit?

Sweazer, ist eine Shopping Plattform für Bekleidung, Schuhe und Accessoires, die sowohl internationale Online-Shops als auch den lokalen stationären Handel unter einem Dach vereint und so das Einkaufserlebnis revolutioniert. Momentan listen wir über 200.000 Produkte von über 20 Partnern, wie Zalando, Lacoste, Ralph Lauren und weiteren namenhaften Unternehmen.

Um den Nutzer nicht mit der Produktanzahl zu überfluten, gibt es Filter, die den Nutzern nur jene Produkte anzeigen, die sie tatsächlich interessieren und die zu ihrem persönlichen Stil passen. Weiters kann der Nutzer die gewünschten Produkte sowohl mobil am Smartphone oder im Web am Laptop kaufen. Ab Herbst wird es dann auch möglich sein, mit Hilfe unserer „Click & Collect“ Funktion direkt beim stationären Handel mit einem Klick zu reservieren und dann vor Ort zu kaufen.

Wie kam es zum Team?

Sweazer hat seinen Ursprung im i2c Programm der TU Wien. Zunächst haben sich Johannes Matiasch, unser CEO, und Moritz Becker, einer der Backend Developer, während des Programms kennengelernt. Später sind Christian Beikov und Bernd Artmüller, die auch im Bereich IT tätig sind, dazugekommen. Ich bin erst im November 2014 von Johannes bei einem Startup Live Event angesprochen worden und Anfang des Jahres zum Team dazu gestoßen.

Wer hatte die Idee und wieso?

Die Idee kam von Johannes, als er letzten Herbst eine Jacke kaufen wollte und beim schlechten Wetter in ganz Wien unterwegs war um die richtige Größe zu finden. Nach einem erfolglosen und gleichzeitig nervenaufreibenden Tag, fragte er sich, ob es eine App gäbe, die anzeigen würde, wo ein gewünschtes Produkt in der richtigen Größe in der Nähe erhältlich ist. Da er so eine App nicht finden konnte, kam ihm die Idee zu Sweazer, einer Shopping App mit einem Click & Collect Feature, die das Shopping-Erlebnis sowohl für die Frau als auch für den Mann revolutionieren soll.

Wie kam es zum Namen und zum Logo?

Der Name Sweazer setzt sich aus den Worten „sweet“ und „easy“ zusammen und ist im Rahmen eines Brainstormings zwischen Johannes und Moritz im Rahmen von i2c entstanden. Ursprünglich war der Name mit einem „ee“ angedacht, das musste geändert werden, da die .com Domain nicht mehr verfügbar war. Darum schreibt man „Sweazer“ nun mit „ea“. Das Logo wurde in späterer Folge in Kooperation mit Vera Steinhäuser von der Agentur Sie & Ich in Fokusgruppen ausgearbeitet.

Es gibt viele andere Fashion-Online-Shops, was unterscheidet euch?

Sweazer ist kein klassischer Online-Shop, sondern viel mehr eine Plattform, die viele Shops, egal ob online oder stationär, unter einem Dach vereint und sich über verschiedene Endgeräte erstreckt. Sweazer schlägt seinen Nutzern Produkte vor, die sie tatsächlich interessieren und die zu ihrem Stil passen, das macht das Einkaufserlebnis effizient und angenehm. Weiters bieten wir dem stationären Handel die Möglichkeit, Kunden direkt ins Geschäft zu bringen. Mit Hilfe des im Herbst 2015 kommenden „Click & Collect“ Features können Sweazer Nutzer sehen, wo das gewünschte Produkt in ihrer Größe erhältlich ist, es ohne Vorab-Bezahlung reservieren und dann im Geschäft kaufen.

Eine Frau und vier Techniker? Ein Frauen Alp/Traum?

Allgemein sind wir ein sehr harmonisches Team. Klar haben auch wir ab und zu rege Diskussionen, aber gerade diese bringen das Projekt auch wieder voran und sind deswegen unerlässlich.

Zum Thema Frau und vier Techniker: Ich denke bei uns geht es weniger um Frau und die Techniker, als um Marketeer und die Techniker bzw. Shopaholic und die Shoppingmuffel. Aber gerade aus diesem Grund wurde ich von Johannes ins Team geholt – wissend, dass dem Team sonst die Sichtweise einer wichtigen Zielgruppe fehlen würde und die dadurch entstehenden Reibungspunkte ein wichtiger Bestandteil der Produkt-Weiterentwicklung sind. So war meine erste Handlung bei Sweazer das komplette Rebranding der CI und des Logos, was anfangs nicht nur auf Zustimmung der anderen Teammitglieder gestoßen ist.

200.000 Produkte sind auf eurer Plattform bereits eingepflegt und zugeordnet. Nach welchen Kriterien wird bestimmt was zum Beispiel „hip“ ist?

Wir engagieren mehrere Personen, die im Bereich Mode und Fashion-Styling gearbeitet haben bzw. noch immer tätig sind und die unsere Produkte taggen und somit entscheiden was hip ist. Man könnte es mit „Editors Choice“ in einem Magazin vergleichen. Besonders wichtig ist dabei, dass das Zuordnen von Produkten zu den Stilen von mehreren Personen durchgeführt wird. Somit hängen die Auswahl und die Zuordnung der Produkte nicht von einem persönlichen Geschmack ab.

Beim ProSiebenSat1 PULS 4 Pitch vor rund eineinhalb Wochen hast du erst zum zweiten Mal Sweazer gepitcht – Warst Du nervös? Und, wie ist es gelaufen?

Es ist unerwarteter Weise wirklich gut gelaufen und wir haben den besten Pitch hingelegt. Der Gewinn ist ein Co-Working Space, sowie das Mentoring von SevenVentures. Beides ist sehr wichtig für uns. Trotz vieler Auftritte auf der Bühne und vor der Kamera, die ich schon hatte, war ich bei dem Pitch nervös. Ich denke jedoch, dass man vor so einem Auftritt ein wenig nervös sein muss, um den Respekt vor der Bühne bzw. der Kamera nicht zu verlieren. Außerdem hilft das Adrenalin bei der Performance.

Welche Learnings habt ihr bis jetzt bereits mitgenommen?

Das Erste, was wir gelernt haben, ist eng mit unseren Nutzern zusammenzuarbeiten und regelmäßig Feedback einzuholen, um so das Produkt nutzerorientiert weiterentwickeln zu können. Wie in jedem Startup gibt es auch bei uns Höhen und Tiefen – wir haben gelernt, uns gegenseitig zu motivieren und mit dem Schwung der Höhen auch die Tiefen zu meistern.

Wie geht es nun weiter? Was sind eure Pläne kurzfristig und die Vision langfristig?

In den nächsten Wochen planen wir einen Roll-Out in Deutschland, gefolgt von Spanien und UK noch in 2015. Weiters sprechen wir aktuell mit einigen Shops, um unser Click & Collect Feature zu testen, das wir im Herbst launchen wollen. Die Webplattform wird voraussichtlich Ende Herbst / Anfang Winter 2015 folgen.

Vielen Dank.

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In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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