Velonto: Linzer Maturanten entwickeln Fahrrad-Uber für Einkäufe
Startup-Portrait. Velonto ist eine On-Demand-Plattform, ähnlich wie Uber, für Besorgungen und Transporte innerhalb der Stadt mithilfe von Fahrrädern und E-Scootern. Wir sprachen mit Co-Founder Josef Chen über Entrepreneurship als Schüler und geplante Expansionen.
Zwischen Mathematik und dem Englisch-Unterricht gab es für fünf junge Linzer Schüler des Aloisianum nur eine Leidenschaft. Das Startup der Maturanten Velonto bietet einen innerstädtischen on-demand Lieferservice – quasi ein umweltschonendes Uber für Besorgungen und Lieferungen mit dem Fahrrad.
Jakob Mayrhofer, Josef Chen, Erik Rohringer, Moritz Haas und Paul Nober haben dafür 2018 zwei Apps herausgebracht: Eine für Hobbyradfahrer, die die Lieferungen übernehmen wollen; die andere für Kunden, die Velonto als Dienstleister buchen möchten. Nach der Reifeprüfung möchten die Gründer ihr Unternehmen nun vorantreiben.
Velonto-App soll regionale Betriebe stärken
“Die App erlaubt regionalen Betrieben, sich gegenüber großen E-Commerce Unternehmen wieder neu zu positionieren und verlorenes Potential wieder herzustellen. Denn das Bestellen im Internet und das Liefern bis direkt vor die Haustüre hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen. Durch das Anbieten einer Full-Service Lösung nimmt Velonto den Betrieben den aufwendigen Bestell- und Lieferaufwand komplett ab”, erklärt Chen.
Geschäftesterben in den Städten
Die Idee dazu hatte Chen, nachdem er beobachten konnte, wie das Problem des “Geschäftesterbens” in den Städten immer größer wurde. “Aus Bequemlichkeit und um dem steigenden Alltagsstress zu entkommen, wird in der heutigen Zeit immer mehr im Internet bestellt, anstatt den regionalen Handel zu unterstützen. Unsere App bietet regionalen Partnern eine Plattform, um auch im Internet aktiv und präsent zu sein”, sagt Chen.
Gute Noten und Startup führen
Bei der Gründung von Velonto war es für die ehemaligen Schüler die größte Hürde, ihre schulischen Pflichten nicht zu vernachlässigen. Entwicklungspausen aufgrund von Schularbeiten oder Tests hatten zur Folge, dass Zeit verloren ging, weil man alle Gründungsmitglieder wieder auf den neuesten Stand bringen musste, erzählt Chen: “Nachdem jeder einzelne von uns seine Zeitplanung perfektioniert hatte und wir unsere Tätigkeiten mit speziellen Programmen dokumentiert und übereingestimmt hatten, konnten wir diese Hürde aber relativ leicht überwinden. Mit den Fahrern jedoch hatten wir große Schwierigkeiten, da durch die fehlende Regelmäßigkeit von einkommenden Aufträgen nur wenige bereit waren, spontan einen Auftrag auszuführen”, erinnert sich Chen.
Launch Anfang August
Nachdem jedoch diese Probleme ausgemerzt waren, kann die Plattform nun aktuell insgesamt auf 1000 User in Linz seit dem Beta-Launch im November des Vorjahres zurückblicken. Alles via “word of mouth”, wie Chen erzählt: “Für unseren offiziellen Launch Anfang August diesen Jahres, der die Partnerintegration beinhaltet, haben wir bereits über zehn Restaurant-Partner in Linz. Darunter: Miyako Ramen, Trisha’s Eatery, Taj Mahal und Los Mayas”.
(c) Velonto – Expansionen des Velonto-Services in andere Bundesländer sind 2020 geplant.
Wien und München im Blick
Im September ist zudem noch die Erweiterung mit Partnern aus dem Einzelhandel geplant. Anfang November wird die Expansion nach Wien und in andere Bundeshauptstädte vorbereitet. “Wir wollen Anfang 2020 in Wien launchen. Ein Rollout nach Deutschland, zuerst München, ist mittelfristig auch geplant”, sagt Chen.
Sechsstelliges Investment von Friends & Family
Die fünf Gründer von Velonto, die von der Startup-Foundry “Friends & Family” mit einem sechsstelligem Investment unterstützt wurden, zeigen sich erstaunt über die Fülle an Startup-Förderprogrammen im Lande. “Als Startup wird man vom Staat in jedem Bereich unterstützt und begleitet, beispielsweise durch das tech2b Inkubator-Programm. Auch die zunehmende Digitalisierung von Behördenwegen erleichtert uns die Arbeit enorm. Österreich als Gründungsort war definitiv die richtige Entscheidung”.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
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