03.06.2022

Wie Unverschwendet mit einer Datenbank international skalieren möchte

In der Öffentlichkeit kennt man das Wiener Startup Unverschwendet in erster Linie aufgrund seiner Delikatessen, die aus überschüssigem Obst und Gemüse hergestellt werden. Weniger bekannt ist allerdings, dass das Startup seit drei Jahren intensiv mit Daten arbeitet, um der Lebensmittelverschwendung den Kampf anzusagen.
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Unverschwendet-Gründerin Cornelia Diesenreiter wird Teil des KSV1870-Vorstands
Cornelia Diesenreiter | (c) Unverschwendet

Seit sieben Jahren bewahrt das Wiener Startup Unverschwendet buchstäblich überschüssiges Obst und Gemüse davor „in der Tonne zu landen“. Das Unternehmen verfolgt die Vision den größtmöglichen Impact im ökologischen Bereich zu erreichen und so viel Obst und Gemüse wie möglich zu retten. Cornelia Diesenreiter, CEO und Co-Founderin, verarbeitet gemeinsam mit ihrem Team saisonale Mengen der Überproduktion zu Delikatessen und nachhaltiger Feinkost.

Unverschwendet setzt auf Datenbanksystem

Doch derartige Massen können können dadurch allein nicht bewältigt werden. Seit drei Jahren arbeitet Unverschwendet daher an einem neuen Datenbanksystem, um noch effizienter gegen die enorme Lebensmittelverschwendung anzukämpfen. Wie es dazu kam und was das Modell der innovativen Geschäftsidee konkret beinhaltet, erläutert die Co-Founderin bei One Change a Week.


“Die Inspiration kam nicht von irgendwoher”, erklärt die Gründerin gleich zu Beginn des Gesprächs. Statistiken zeigen, dass gewisse Überschüsse mittlerweile prognostizierbar sind, sie müssten nur richtig verarbeitet und sinnvoll angelegt werden. Im Jahr 2021 gab es im Großraum Wien etwa zehn Millionen Kilo überschüssiges Obst und Gemüse, von dem tatsächlich nur 250 000 verarbeitet wurden. “So viele Marillenmarmeladen-Gläser kann man gar nicht produzieren”, so Diesenreiter.

Wie das Datenbanksystem funktioniert

Die Erkenntnis, dass die Feinkostverarbeitung allein die enorme Überproduktion der landwirtschaftlichen Betriebe nicht stemmen kann, bewog die Gründerin zu der Idee eines neuen Konzeptes: Im Datenbanksystem werden landwirtschaftliche Betriebe, die überschüssiges Obst und Gemüse anbieten, registriert und archiviert. Zusätzliche Faktoren, wie jährliche Witterungsbedingungen, komplettieren das Eintragungsverzeichnis und geben eine genaue Übersicht darüber, wann bestimmte Lebensmittelmengen für interessierte Abnehmer:innen im Überschuss vorhanden sind. Um Qualität und Zeitraum exakt anzugeben, benötige es jedoch eine hohe Summe an Daten der österreichischen Unternehmen, kommentiert Diesenreiter. Ziel ist es, die Vision von Unverschwendet noch erfolgreicher umzusetzen und eine Vielfalt an Vertriebskanälen anzusprechen. Ganz nach dem Motto: “Wer auch immer Obst und Gemüse braucht, kann es von uns beziehen.”

Große Nachfrage nach regionalem Obst & Gemüse

In Österreich fehlen exakte Erhebungen und Schätzungen, obwohl das Potential und die Wichtigkeit derartige Daten zu erfassen, da sei. Generell steige in der Gesellschaft die Nachfrage nach regionalen Produkten. Bewusste Ernährung und ein nachhaltiger Lebensstil rücken vermehrt in den Fokus, auch in der medialen Berichterstattung. Insbesondere der Lebensmitteleinzelhandel und die Gastronomie reagieren auf die Bevölkerungsnachfrage nach regionalem Obst und Gemüse. Hier bietet sich die Weitergabe überschüssiger Konsumgüter optimal an, schildert Cornelia Diesenreiter. Neben Kleinunternehmen haben in erster Linie großproduzierende Betriebe den größten Impact.

Unverschwendet plant Finanzierungsrunde für Skalierung

Europaweit zählen Spanien, Italien und die Niederlande zu den hauptproduzierenden Betrieben mit Unmengen an Überschuss. Man müsse den wachsenden Bedarf abdecken, anstatt die tägliche Produktion zu intensivieren und den Einsatz schädlicher Chemikalien reduzieren, findet die Gründerin. Auch für die Zukunft ist einiges geplant. Finanziell wird Unverschwendet mit dem geplanten europaweiten Ausbau des Datenbanksystems den Weg der Risikokapital-Finanzierung gehen. “Dazu gibt es bereits Gespräche”, so Diesenreiter. Nähere Details, wann die Finanzierungsrunde über die Bühne gehen wird und in welcher Höhe, ist derzeit allerdings noch offen.



Dieser Text entstand im Rahmen des 360 Grad Journalist:innen Traineeships, das die Wiener Zeitung in Kooperation mit brutkasten umsetzt. Dabei lernen junge Talente in einem mehrmonatigen Programm in Theorie und Praxis alle Aspekte journalistischen Arbeitens kennen.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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