22.01.2018

WeXelerate-Accelerator: Viel Benefit für alle, die ihn sich geholt haben

WeXelerate-Accelerator: Am vergangenen Freitag ging mit dem Demo Day das große Finale des ersten Batch über die Bühne. Die Jury kürte Betterspot aus Kanada zum Sieger. Beim Publikum setzte sich Cybertrap aus Wiener Neustadt durch. Wir haben Feedback zum ersten Batch eingeholt.
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WeXelerate-Accelerator - Demo Day
(c) WeXelerate: Siegerfoto mit Publikumssieger Cybertrap aus Wiener Neustadt.

Es waren vier intensive Monate für viele Teilnehmer des ersten WeXelerate-Accelerator Batchs. 52 Startups aus 14 Ländern waren es, die aufgenommen wurden. Was sie bekamen, waren fast täglich einschlägige Veranstaltungen im Startup-Zentrum am Wiener Donaukanal, intensives Coaching und Mentoring und – nach Aussagen vieler Teilnehmer vielleicht das Wichtigste – Zugang zu einem umfangreichen Netzwerk. Am vergangenen Freitag fand mit dem Demo Day nun das große Finale statt. Am Investors Day Tags zuvor, wo rund 100 internationale Investoren geladen waren, waren sieben Startups ermittelt worden, die vor dem großen Publikum den finalen Pitch absolvieren durften. Durchsetzen konnten sich bei der Jury das kanadische Startup BetterSpot und beim Publikum das Wiener Neustädter Startup Cybertrap. Dazu gab es ein Rahmenprogramm, etwa mit einer Keynote von StreamUnlimited-Founder Frits Wittgrefe.

+++ Grand Opening: weXelerate eröffnete mit 1500 Gästen +++

Die Sieger: BetterSpot und Cybertrap

BetterSpot stellt einen VPN-Router her, der es ermöglicht, innerhalb eines kompletten Netzwerkes anonym zu surfen. Mit ihm können auch Ländersperren für bestimmte Websites umgangen werden. Auch Cybertrap ist im Bereich Internet-Security angesiedelt. Die Software des niederösterreichischen Startups lockt Hacker in eine „Falle“. Cyber-Angreifer werden von ihr analysiert und im besten Fall identifiziert. Zugleich liefert sie Auskünfte über Schwächen und Lücken des Systems und hilft, sich noch besser gegen zukünftige Angriffe zu schützen.

WeXelerate-Accelerator - Demo Day
(c) WeXelerate: Siegerfoto mit Jury-Sieger BetterSpot aus Vancouver.

Österreicher-Überhang im Pitch-Finale

Neben den zwei genannten hatten es auch das Prager FinTech-Startup Cleevio mit Spendee, das Grazer Startup Liimtec mit seinem Defibrilator PocketDefi, das Londoner InsureTech-Startup Kasko und die beiden Wiener Startups HiMoment (PsychTech-App) und Refurbed (Marktplatz für reparierte Geräte) ins Pitch-Finale geschafft. Im Finale zeigte sich mit vier von sieben also ein klarer Österreicher-Überhang. Dabei waren doch mit 23 von 52 eigentlich weniger als die Hälfte der Startups in Batch 1 aus dem Austragungsland gekommen.

„Es bleibt den Startups überlassen, ob sie dort Fulltime arbeiten oder ob sie nur Meetings, etwa mit Corporates, dort machen“

Hintergrund: Lockere Regelung

Die internationale Zusammensetzung und die Aufnahme weiter fortgeschrittener Startups hatte seitens der Organisatoren zu einer  lockeren Regelung geführt, was die Anwesenheit im WeXelerate-Gebäude betraf. „Es bleibt ihnen überlassen, ob sie dort Fulltime arbeiten oder ob sie nur Meetings, etwa mit Corporates, dort machen“, erklärte WeXelerate-Geschäftsführer Dominik Greiner vor einiger Zeit im Gespräch mit dem Brutkasten. Tatsächlich blieb in den zwei je ca. 500 Quadratmeter großen Startup-Spaces im Zentrum die meiste Zeit relativ viel Platz. Einige Startups richteten sich einen fixen Arbeitsplatz ein, andere waren nur ab und an zugegen.

Wer nicht kommt, ist selber schuld

Ein aufgeschnappter Gesprächsfetzen am Nachmittag des Demo Day verwunderte dann aber doch etwas: „Es hat sich so viel geändert. Letztes Mal war hier noch alles Baustelle“, hörte man da einen Founder aus dem Ausland etwa sagen. Als der Accelerator Anfang Oktober startete, waren die Bauarbeiten bereits größtenteils abgeschlossen. Hier muss man wohl eine sehr klare Aussage von WeXelerate-Geschäftsführer Stefan Jung heranziehen: „Wir bieten einen sehr individuellen Zugang an, mit der Herausforderung sich als Entrepreneur nicht zurücklehnen zu können, sondern selbst aktiv das Angebot von weXelerate zu nutzen“. Kurzum: Wer nicht kommt, ist selber schuld.

„Was wir vom Accelerator wollten war ein Netzwerk und Kontakt zu Firmen und das war hier echt perfekt möglich“

Viele neue Kunden durch WeXelerate-Accelerator

So unterschiedlich der Zugang zum angebotenen Programm scheinbar auch war, bekamen wir im Gespräch mit einzelnen Foundern durchwegs positive Rückmeldung. LineApp-Geschäftsführer Alexander Kränkl etwa, fand durch den WeXelerate-Accelerator eine Menge neuer Kunden und Klarheit, auf welches seiner Produkte er fokussieren sollte: „Wir wurden hier extrem gut vernetzt und es hat sich eine immer stärkere Nachfrage für genau eines unserer Produkte ergeben“, erzählt er im Gespräch mit dem Brutkasten. Der Audio-Streaming-Service des Wiener Startups wurde dann auch direkt beim Demo Day eingesetzt. Ähnliche Erfahrungen machte Andreas Janecek von Robimo. „Was wir vom Accelerator wollten war ein Netzwerk und Kontakt zu Firmen und das war hier echt perfekt möglich“, erzählt er im Gespräch mit dem Brutkasten. „Mit zwei großen Kooperationspartnern des WeXelerate haben sich schon konkrete Projekte ergeben“.

Zweiter Batch startet Anfang März

Nun steht dem WeXelerate-Accelerator eine kurze Pause bevor. Die Bewerbungsphase für den zweiten Batch endete bereits vergangenen November. Am 5. März geht es wieder los. Bis 22. Juni wird der zweite Batch dauern. Am Ende steht, wie bereits beim ersten Batch ein Public Demo Day. Der internationale Andrang bei der Bewerbung war, soviel haben wir bereits erfahren, wieder groß. Und auch das Netzwerk im Zentrum hat sich in der Zwischenzeit weiter vergrößert. Einem erfolgreichen zweiten Durchgang dürfte also nichts im Wege stehen – vorausgesetzt die Startups nehmen das Angebot in Anspruch.

+++ weXelerate: Interview mit Geschäftsführer Dominik Greiner +++


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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

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„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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