04.07.2024
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Neuer VERBUND X-Call: 8 Suchfelder für Accelerator-Projekte und VC-Investment-Chancen

Der VERBUND X Accelerator (VXA) geht in die sechste Runde - mit neuen Partnern, neuen Suchfeldern und einem klaren Ziel.
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Beim VERBUND X Demo Day des fünften Accelerator-Batches gab es wieder spannende Insights in die Proof-of-Concept-Projekte | (c) VERBUND
Beim VERBUND X Demo Day des fünften Accelerator-Batches gab es wieder spannende Insights in die Proof-of-Concept-Projekte | (c) VERBUND

“Die Entwicklungen als auch Herausforderungen für das Gelingen einer nachhaltigen Energiezukunft schreiten extrem schnell voran und die Frage ist: Wer liefert all die Innovationen? Sind es Corporates? Sind es Startups? Ich bin davon überzeugt, es sind Partnerschaften, die das zustande bringen”, sagte Franz Zöchbauer, Managing Director VERBUND Ventures und Director Corporate Innovation & New Business bei VERBUND beim Demo Day des VERBUND X Accelerator (VXA) Batch 5 im Frühling.

Bewerbung für VERBUND X Batch 6 bis Ende August

Das trifft den Grundgedanken des Programms im Kern: Kollaboration und Co-Innovation – nicht nur zwischen etablierten Unternehmen und Startups, sondern auch zwischen Corporates untereinander – sind der Schlüssel für erfolgreiche Innovation. Den Beweis dafür erbrachte der VERBUND X Accelerator nun schon fünf Mal. Aus 29 Pilotprojekten in Kooperation zwischen VERBUND, bislang 22 Corporate-Partnern und Startups entstanden zahlreiche langfristige Projekte, die nach wie vor laufen. Nun startete der Call für Batch 6. Bis 18. August können Startups aus der ganzen Welt sich bewerben.

Porsche Holding-Tochter und Axpo neue Use Case-Partner, Greiner Innoventures und UNIQA Ventures neue VC-Partner

Auch im aktuellen Durchgang sind neben bereits erfahrenen auch neue Corporate-Partner an Bord. Erstmals unter den Use Case-Partnern sind MOON, eine Tochter der Porsche Holding, und der Schweizer Energieanbieter Axpo. Dazu kommen die bereits in vorangehenden Batches vertretenen Partner Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), RHI Magnesita, voestalpine Stahl GmbH und wienerberger. Bei den VC-Partnern kommen zu VERBUND X Ventures, Speedinvest und Elevator Ventures nun auch UNIQA Ventures und Greiner Innoventures hinzu.

Paneldiskussion beim VERBUND X Demo Day Batch 5 mit Achim Kaspar (COO VERBUND), Oliver Schmerold (CEO ÖAMTC), Gülnaz Atila (COO Region Central Wienerberger), Emanuele Volpe (CIO DTEK) | © tenthirty

Große Bandbreite an Lösungen gesucht

All die Partner suchen gemeinsam mit VERBUND eine große Bandbreite an Startups. Denn insgesamt acht Suchfelder wurden für Batch 6 definiert – fünf gemeinsam mit den Use-Case-Partnern für den Accelerator, drei gemeinsam mit den VC-Partnern für mögliche Investments.

Die 5 Use Case-Suchfelder

Industrial Energy Storage

voestalpine Stahl und wienerberger stellen ihre Industrieanlagen von fossilen Brennstoffen auf nachhaltige Energiequellen um. Das erfordert effektive Energiespeicherlösungen, um einen zuverlässigen und effizienten Betrieb zu gewährleisten. Aber auch die nachhaltige Energieerzeugung von VERBUND bedingt fortschrittliche Energiespeichersysteme, die Schwankungen im Energieangebot ausgleichen und so die kontinuierliche Stromversorgung sichern.Im VXA suchen die Partner daher verschiedene Lösungen zur Bewältigung des schwankenden Energiebedarfs in ihren Anlagen. Dazu gehören sowohl Kurzzeit- als auch Langzeit-Speicherlösungen, ebenso wie Anwendungen zur Energieumwandlung und -speicherung. Der Schwerpunkt liege auf der Identifizierung von Technologien, die über die traditionellen Lithium-Ionen-Batterien hinausgehen, mit besonderem Augenmerk auf Power2X-Umwandlungstechnologien, heißt es von den Partnern.

Hydrogen & Gas Sensors

voestalpine Stahl, RHI Magnesita, VERBUND und Axpo suchen im Zuge ihrer Bemühungen im Bereich Wasserstoff nach innovativen Lösungen von Scaleups zur Erkennung von Lecks und zur Messung der Qualität und Reinheit von Wasserstoff und Gasen. Der Schwerpunkt liegt auf der Überwachung der Wasserstoffspeicherung und des Wasserstofftransports, um eine effiziente Qualitätskontrolle und Sicherheit in Wasserstoff- und Gasnetzen zu gewährleisten. Konkret gesucht werden etwa mobile Sensortechnologien zur frühzeitigen Erkennung von Lecks in Behältern und Pipelines und Lösungen zur Verbesserung von Sicherheitsprotokollen für die Speicherung und den Transport von Wasserstoff und Gasen. Zudem suchen die Partner Technologien zur Messung der Qualität und Reinheit von Wasserstoff und Gasen.

Technical Aggregation of Distributed Energy Resources

In diesem Suchfeld wollen VERBUND und MOON Lösungen im Lichte der steigenden Zahl an Energie-Prosumern finden. Der Trend erfordere ein flexibles Energiemanagement auf lokaler und größerer Netzebene durch die Integration von Erzeugung, Verbrauch und Speicherung verschiedener dezentraler Energieressourcen, heißt es von den Partnern. Dabei könnten bidirektionale E-Autos eine zentrale Rolle spielen, da ihre Batterien als Energiespeicher dienen können. VERBUND will dabei als Markt-Aggregator fungieren und sucht gemeinsam mit den Partnern nach technischen Lösungen dafür.

AI Agents

In diesem Suchfeld definiert VERBUND einen sehr spezifischen Use Case: VERBUND will die Datenqualität innerhalb seiner hierarchisch strukturierten und relationalen Datenbanken verbessern, indem mehrere spezialisierte KI-Modelle, so genannte Agenten, integriert werden, die in der Lage sind, autonom miteinander zu kommunizieren, ihre Aufgaben nahtlos zu integrieren und effektiv zu interagieren. Jeder Agent soll dabei unterschiedliche Rollen und Verantwortlichkeiten übernehmen, die zusammen zu einem guten Ergebnis führen, etwa Erkennung von Anomalien, Code-Analyse und Lösung.

Intelligent Analysis Based on Satellite Imagery

VERBUND nutzt derzeit Satellitenbilder für die Potenzialanalyse von PV-Anlagen auf verschiedenen Flächen wie Dächern und Feldern. Allerdings fehle es den vorhandenen Bildern oft an der notwendigen Genauigkeit, weshalb man damit nur grobe Schätzungen vornehmen könne, die später angepasst werden müssten, heißt es vom Unternehmen. In diesem Suchfeld will VERBUND daher innovative Lösungen finden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Satellitendaten für die Flächenanalyse zu verbessern – entweder durch bessere Ausgangsdaten oder durch die Verbesserung bestehender Daten via KI. Konkret sollen dann etwa in den Verkaufsprozess integrierte Analysetools für die Kundenakquise entstehen, die das PV-Potenzial auf Dächern in bestimmten Gebieten genau ermitteln.

Impressionen vom VERBUND X Demo Day Batch 5. | © tenthirty

Die 3 VC-Suchfelder

AI-Driven Product Development

Greiner Innoventures und Speedinvest suchen nach Investmentmöglichkeiten in KI-basierte Tools, die den Produktentwicklungsprozess erheblich verbessern können, einschließlich der Optimierung des CO2-Fußabdrucks von Produkten. Diese KI-gesteuerten Lösungen sollen etwa Arbeitsabläufe rationalisieren und sie schneller, effizienter und qualitativ hochwertiger machen können. Konkret suchen sie nach einer KI als “Co-Pilot”, die sie während des gesamten Konstruktions- und Produktentwicklungsprozesses unterstützen kann – von der Angebotserstellung und Konzeption über das Design und die Fertigung bis hin zur Auslieferung. Ziel sei es, bessere Lösungen für Kunden, schnellere Reaktionszeiten, verbessertes Prototyping und kürzere Markteinführungszeiten zu ermöglichen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, heißt es von Greiner Innoventures.

Energy Fintech Innovations

In diesem Suchfeld sind Elevator Ventures, Uniqa Ventures, Speedinvest und VERBUND X Ventures auf der Suche nach Investmentmöglichkeiten in Fintechs, die den Energiesektor unterstützen. Der Fokus liegt dabei auf der Verbesserung der Effizienz, Transparenz und Zugänglichkeit von Finanzdienstleistungen im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien und Energiemanagement. So sucht man etwa nach Finanzierungs- bzw. Leasingplattformen für erneuerbare Energien oder Plattformen zur Unterstützung des Peer-to-Peer-Energiehandels und dezentraler Energiemärkte.

Green Fintech & Sustainable Banking Technologies

Elevator Ventures, Uniqa Ventures, Speedinvest und VERBUND X Ventures wollen in diesem Suchfeld Investmentmöglichkeiten in innovative Finanztechnologien finden, die Nachhaltigkeit und umweltfreundliche Praktiken im Finanzsektor fördern. Konkret gesucht werden etwa Lösungen für ein integriertes ESG-Rating in der Kreditwürdigkeitsprüfung von KMU oder zur Bewertung der Verlässlichkeit und Integrität von Emissionsgutschriften. Zudem suchen die Partner nach Plattformen für den Handel mit Zertifikaten für grüne Energiequellen.

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27.01.2025

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.
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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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