Tractive: Millioneninvestment von Trivago-Gründern für Paschinger Startup
Die Beteiligungsfirma Monkfish Equity der Gründer des deutschen Unicorns Trivago investiert siebenstellig in das Haustier-Tracking-Startup tractive aus Pasching (Oberösterreich). Wir sprachen mit Co-Founder und CEO Michael Hurnaus.
Es ging alles sehr schnell. Ende Oktober diesen Jahres habe er Trivago-Co-Founder und Managing Director Rolf Schömgens bei einem “Unternehmerwochenende” kennengelernt, erzählt Michael Hurnaus, Co-Founder und CEO des Paschinger (OÖ) Startups Tractive. “In diesem Format werden je sechs Unternehmer zufällig gematcht und tauschen sich zwei Tage lang aus”, erklärt Hurnaus. Schömgens habe ihm dort eröffnet, dass er den Haustiermarkt sehr spannend finde und die Möglichkeit eines Investments in Aussicht gestellt.
Nach Rücksprache mit allen Anteilseignern, darunter etwa auch Hansi Hansmann, hätten die konkreten Verhandlungen dann bereits am 19. November begonnen, erzählt der Tractive-CEO. Genau einen Monat später kann man bereits den Abschluss eines Investments über “mehr als eine Million Euro” durch Monkfish, die Beteiligungsgesellschaft der Trivago-Gründer verkünden. Drei Prozent Anteile gab Tractive dafür ab. Dabei habe eigentlich kein Kapitalbedarf bestanden, wie Michael Hurnaus erzählt. “Wir wachsen gut und hatten dieses Jahr wieder mehr als 50 Prozent Wachstum. Wir haben bereits eine sechsstellige Zahl an Abo-Kunden”, sagt der CEO.
“Smarter Move für unser Unternehmen”
Doch die Vorteile einer Partnerschaft mit den Trivago-Gründern hätten ihn und alle Anteilseigner überzeugt. “Allein das Netzwerk eines NASDAQ-500-CEOs wie Rolf Schömgens ist enorm viel Wert. Es ist gut, sich mit jemandem auszutauschen, der drei, vier Levels über einem ist. Trivago hat derzeit eine Marktkapitalisierung von ca. fünf Milliarden Dollar. Die Gründer haben erfolgreich einen Börsengang absolviert und haben umfassende Erfahrungen mit Dingen wie TV-Advertising. Das ist einfach ein smarter Move für unser Unternehmen”, sagt Hurnaus. Business Angel Hansi Hansmann pflichtet gegenüber dem brutkasten bei: “Das ist ein genialer Zug. Die Leute, die investieren, sind hier mindestens so wichtig wie das Kapital”.
Kapital fließt großteils ins Marketing
Derzeit mache Tractive noch etwa 90 Prozent der Umsätze in Europa, sagt Michael Hurnaus. Kommendes Jahr soll der Push in die USA folgen. Nicht nur deswegen werde ein Großteil des nun aufgestellten Kapitals ins Marketing fließen, erklärt der Tractive-Co-Founder. Auch das Team werde, unabhängig vom aktuellen Investment, laufend erweitert. Man Suche “die besten” Leute in vielen verschiedenen Bereichen, sagt der CEO. Dabei verweist er auch auf Platz drei beim best workplace award 2018 von kununu.
Einstieg in den großen Katzen-Tracking-Markt
“Und natürlich brauchen wir als Hardware-Unternehmen auch Geld, um neue Produkte vorzufinanzieren”, sagt Hurnaus. Mit einem dieser neuen Produkte startet das Paschinger Startup in Kürze den großen Rollout: Ein Tracker für Katzen. Bislang war man auf Hunde spezialisiert. “Es hat sich gezeigt, dass der Markt für Katzen-Tracking noch größer ist, als bei Hunden. Der Usecase ist ein anderer. Es geht nicht primär darum ein weggelaufenes Tier wiederzufinden, sondern darum, speziell bei Freigänger-Katzen zu sehen, was sie eigentlich den ganzen Tag lang tun und beispielsweise welcher Nachbar sie füttert”, sagt der CEO.
(c) Tractive: Der neue Katzentracker im Einsatz
“Fitbit für Katzen”
Der Katzen-Tracker sei auch technologisch eine komplette Neuentwicklung. Kommendes Jahr will man bei Hunden nachziehen. Der Katzentracker wird erstmals als ganzes Halsband geliefert – die Hundetracker waren an bestehenden Halsbändern anzubringen. “Der Tracker misst auch die Aktivität der Katze, wie ein ‘Fitbit für Katzen’. Man sieht etwa, ob sie schläft. Und das Halsband ist an die Anforderungen von Katzen angepasst. Es ist steif und hat eine Sollbruchstelle, falls das Tier wo hängenbleibt”, erklärt Hurnaus. Schon in der Testphase, noch komplett ohne Marketingmaßnahmen, würden die Verkäufe schon sehr gut laufen. 2019 will man dann kräftig die Werbetrommel rühren.
Archiv: Tractive-CEO Michael Hurnaus im Video-Talk
Michael Hurnaus, der Co-Founder und CEO von Tractive, im Live Gespräch über den aktuellen Status, das schnelle Wachstum, die weiteren Potentiale, Linz, Austria als Startup Standort uVm.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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.
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