26.06.2024
ALKOHOLFREI

VINtech: Innsbrucker Startup entfernt Alkohol aus Wein und führt Aroma zurück

Das Tiroler Startup VINtech möchte Weingenuss auch ohne Alkohol ermöglichen. Dazu hat man ein eigenes Verfahren entwickelt.
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VINtech, alkoholfreier Wein, Wein alkoholfrei
(c) VINtech - (v.l.) Dominik Seidel, Stephan Berendt und Hannah Erdmann.

In der Hitze des Gefechts greift man gerne mal zu etwas Kühlem. Nicht selten handelt es sich in unserer Republik dabei um alkoholische Getränke, die sich aber oftmals mit den Sommertemperaturen nicht vertragen, was den Kreislauf betrifft. Dazu schreibt die deutsche Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (BZGA): “Wenn die Sonne brennt, wirkt Alkohol im Körper schneller und intensiver. Besonders an heißen Tagen kann zu viel Alkohol zu Kreislaufproblemen oder sogar zur Bewusstlosigkeit führen. Die Folge durch die Kombination von Alkohol und Hitze: Der Blutdruck sinkt, man fühlt sich müde und schlapp. Alkohol entzieht dem Körper weiteres Wasser und wertvolle Mineralstoffe. Das begünstigt die Gefahr von Hitzschlägen.” Doch wer nicht ohne den Geschmack eines der österreichischen Volksgetränke, Wein, auskommen möchte, wird vielleicht künftig bei VINtech fündig.

VINtech: Fokus auf Verfahrenstechnik und Aromarückgewinnung

Es begann alles mit der Ausbildung der Co-Founderin Hannah Erdmann zur Jung-Sommelière. Zu diesem Zeitpunkt fand ihr ausgeprägtes Interesse an Wein den Peak, wie sie andeutet: “Dadurch dass unser Team aber auch sehr sportbegeistert ist und wir gerne in den Bergen unterwegs sind, bietet es sich nicht immer an, Alkohol zu trinken. Als wir uns dann auf die Suche nach einem guten alkoholfreien Wein gemacht haben, wurden wir nicht fündig und so entstand die Idee, selber einen alkoholfreien Wein zu produzieren.”

Nach einiger Recherche über verschiedene Verfahren ist ihr und den beiden Co-Foundern Stephan Behrendt und Dominik Seidel bewusst geworden, dass keines der bestehenden Verfahren vom Geschmack und dem Preis überzeugt. Dadurch entstand die Idee, sich auf die Verfahrenstechnik, bzw. die Aromarückgewinnung zu konzentrieren – das war der Beginn von VINtech.

Klassische Vakuumdestillation

Das durch den “aws First Inkubator” geförderte Startup (mit Werner Wutscher als Mentor) paart bei der Weinerzeugung die klassische Vakuumdestillation mit Original-Aromen-Rückführung mittels ihres VINtech-Verfahrens: “Hier arbeiten wir ausschließlich mit Original-Aromen aus dem Grundwein und verzichten auf künstliche Zusätze”, erklärt Erdmann.

VINtech
(c) VINtech – Das VINtech-Team spürt eine steigende Offenheit für alkoholfreie Weine.

Auch wenn es in Österreich eine Herausforderung ist, Menschen von ihrer Idee und dem Potenzial zu überzeugen, spürt das VINtech-Team eine deutliche Entwicklung und auch steigende Offenheit in Bezug auf alkoholfreie Weine.

“Auf der VieVinum2024 gab es beispielsweise erstmals eine alkoholfreie Masterclass – für uns ein Zeichen, dass der österreichische Weinmarkt dieses Potenzial erkennt und auch Teil davon sein möchte”, so die Gründerin weiter. “Auf lange Sicht sollte sich der Weinbauer diversifizierte Möglichkeiten überlegen, weiterhin wirtschaften zu können.”

Aktuell befindet sich VINtech noch in der Forschung, mit Fokus auf ihrer Machbarkeitsstudie, um ein “Proof of Concept” auszuarbeiten – in Kooperation mit der Hochschule Geisenheim.

VINtech: “Alkoholfreier Wein kein Konkurrenzprodukt”

Für Erdmann und Co. ist alkoholfreier Wein kein Konkurrenzprodukt, sondern eine Erweiterung der geschmackvollen Alternativen im alkoholfreien Getränkemarkt.

“Wein ist eines der aromareichsten Lebensmittel der Welt und diese Vielfalt und Diversität möchten wir den Menschen ermöglichen, die auf die schädlichen Eigenschaften des Alkohols verzichten wollen. Auch die Entwicklung von alkoholfreiem Bier zeigt, dass es möglich ist qualitativ hochwertige alkoholfreie Produkte herzustellen. Die ersten alkoholfreien Biere waren wenig überzeugend – heutzutage hat jede Brauerei ihr eigenes alkoholfreies Bier und der Konsument nimmt diese gut an”, weiß die Founderin.

Zu den nächsten Zielen gehört die Fertigstellung des Verfahrens und die damit verbundene Finalisierung ihres Geschäftsmodells. “Ferne Ziele sind weitere Forschung im Bereich der Aromarückgewinnung und ganzheitlichen Weinbau-Konzepten für alkoholfreien Wein” erklärt Erdmann abschließend. “Außerdem ist ein Dienstleistungsstandort für Österreich eine gute Option für uns, um das Land Österreich im alkoholfreien Wein- und Getränkemarkt stark zu positionieren.”

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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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