24.10.2019

Wahtari: Mit Künstlicher Intelligenz zum perfekten Keks

Das in der Gemeinde Haar bei München ansässige Startup Wahtari bietet eine smarte, AI-fähige Kamera und damit eine komplette Software-Hardware-Lösung an, die etwa im Bereich der Qualitätskontrolle einsetzbar ist. Wir sprachen mit Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers.
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Wahtari: Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers
(c) Wahtari: Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers

Ein abgebrochener Kekszacken oder eine nicht in der korrekten Füllmenge ausgelieferte Bierflasche können ärgerlich für den Kunden und vor allem problematisch für den Produzenten sein. Gar nicht zu sprechen von einem nagelneuen Auto, bei dem der Lack ein paar unschöne Macken hat oder sonstige Schönheitsfehler aufweist und damit für einen Kratzer im Image des Herstellers sorgen kann. Bei genau dieser Problematik setzt Wahtari mit seinem Produkt SmartCam an.

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SmartCam: Qualitätskontrolle mit der AI-Kamera

„Der Kunde kommt mit einem Problem auf uns zu – etwa damit, dass Kekse zu dunkel sind oder Zacken abbrechen“, bedient sich Co-Founder und Managing Director Sebastian Borchers eines einfachen Beispiels. Dass Wahtari nicht bei den Produktionsbedingungen ansetzt, liegt auf der Hand. Aber deren Kamera kann dazu beitragen, die Kekse zu erkennen, die vom Idealkeks abweichen. Dasselbe gilt auch für Bierflaschen und deren Füllmenge oder Lackierungen von Autos. Die SmartCam kann, ist diese erst darauf trainiert und konditioniert, von der Wunschnorm abweichende Ergebnisse erkennen.

AI mit (Keks-)Bildern „trainieren“

Das Prinzip ist dabei, obwohl natürlich im technischen Detail sehr komplex, eigentlich einfach. Die mit einem AI-Chip ausgestattete Kamera wird beispielsweise mit möglichst vielen Bildern von guten und schlechten Keksen, um bei diesem Beispiel zu bleiben, gefüttert. Nach und nach erkennt die intelligente Kamera die Unterschiede und kann damit auch zwischen vom Hersteller gewünschten Produkten und unerwünschten Erzeugnissen differenzieren.

Wahtari: Die SmartCam des Unternehmens
(c) Wahtari: Die SmartCam des Unternehmens

„Damit das alles funktioniert, braucht es Filter“, gibt Borchers vertiefende Einblicke in die AI-Praxis. Der erste Schritt dazu sei das „labeln der Bilder“, dann könne man im zweiten Schritt damit beginnen, die künstliche Intelligenz zu trainieren, skizziert der Gründer. Erst danach können, im Zusammenspiel zwischen Hardware und Software und mittels Bilderkennung, gute Ergebnisse erzielt werden. Das Labeln muss man sich dabei laut Borchers als eine „Art von Box“ vorstellen, die man über ein Objekt zieht, das man erkennen möchte. Dieser Vorgang wird von Schritt zu Schritt einfacher, weil die AI langsam beginnt, selbst schon Boxen vorzuschlagen.

Mehrere Wege zum Ziel

Zum gewünschten Ergebnis bei der Qualitätskontrolle von Produkten gelangt man mit Wahtari und seiner schlauen Kamera auf mehre Arten. „Es können auch andere Firmen bereits Bilder machen, sie durchlabeln und wir im Hintergrund schon ein erstes AI-Modell trainieren“, erklärt Borchers. Wenn gewollt kann der Kunde aber auch selbst labeln oder Wahtari damit betrauen, das diesbezüglich mit einem Unternehmen in Dubai kooperiert.

Dass die Technologie funktioniert und Anwendungsfelder findet, zeigt auch das Wiener AI-Startup MoonVision, das ein vergleichbares Konzept verfolgt. Nach einem anfänglichen Fokus auf die Oberflächenerkennung von Speisen und Getränken in der Gastronomie spezialisiert man sich mit der Software, die sogar über eine Handykamera funktioniert, inzwischen auf die Qualitätskontrolle in der Industrie.

Wahtari: All-in-One-Lösung und Sicherheit als USP

Den USP von Wahtari und der SmartCam sieht Sebastian Borchers aber dennoch als ganz handfest an. „Eine All-in-One-Lösung, also das Zusammenschalten von labeln, AI-Training, Software und Hardware hat sonst niemand“, hebt Borchers hervor. Dazu komme die Flexibilität der Hardware: „Unsere Kamera kann auf alle Einsatzgebiete einfach angepasst werden, indem man den Bildsensor austauscht“.

Nicht zuletzt sei es auch die Sicherheit, die die Software der SmartCam auszeichne. „Bei der gesamten Erkennung werden bei uns keine Daten an amerikanische Server geliefert“, verspricht Borchers. „Wir kennen uns jedenfalls mit Sicherheit aus, schließlich war Wahtari ursprünglich eine IT-Sicherheitsfirma“, betont er. Das sechsköpfige Team um die Gründer Sebastian Borchers, Marwin Gambel und Roland Singer sieht sich jedenfalls für die Zukunft, nicht nur in Sicherheitsfragen, bestens gerüstet.

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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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