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02.04.2026

INTERVIEW

„Lobster Lager“: Wie Stefan Erschwendner mit einem KI-Bier auf der Nvidia-Keynote landete

Mit dem Showcase „Lobster Lager“ demonstrierten österreichische Innovationsexperten vor einem Millionenpublikum, wie autonome KI-Agenten künftig ganze Wertschöpfungsketten steuern können. Stefan Erschwendner spricht im Interview über den überraschenden Kontakt zu Nvidia und erklärt, warum sich Unternehmen jetzt dringend auf „Hybrid Teams“ aus Mensch und Maschine vorbereiten müssen.

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✨ AI Kontextualisierung

Auf der diesjährigen Entwicklerkonferenz Nvidia GTC in San Jose rückte CEO Jensen Huang autonome KI-Agenten in den Mittelpunkt seiner Keynote. Als neues „Betriebssystem“ für diese Technologie präsentierte er OpenClaw, das vom Österreicher Peter Steinberger entwickelt wurde. Um die Praxistauglichkeit des Systems vor einem Millionenpublikum zu demonstrieren, wählte Nvidia das Projekt „Lobster Lager“: ein Bier, das maßgeblich von einem KI-Agenten geplant, gebraut und vermarktet wurde. Hinter diesem Use Case stehen Stefan Erschwendner, Managing Partner bei Frontira International, und Alex Meyer.

Das experimentelle Projekt verknüpft die KI-Software mit der realen Anlage einer Schweizer Mikrobrauerei. Den physischen Brauprozess leitete Erschwendners Vater, ein 68-jähriger Braumeister ohne IT-Hintergrund, der die Berechnungen des KI-Agenten lediglich per Text-Prompt freigab. Der Showcase soll aufzeigen, wie stark KI-Agenten künftig Arbeitsprozesse und Wertschöpfungsketten in Unternehmen verändern werden. Wir haben mit Stefan Erschwendner über die Hintergründe dieses außergewöhnlichen Projekts, den plötzlichen Kontakt ins Silicon Valley und die Zukunft der KI in der Arbeitswelt gesprochen.

brutkasten: Stefan, lass uns direkt über „Lobster Lager“ sprechen. Du hast das Projekt gemeinsam mit Alex Meyer umgesetzt. Wie kam es zu dieser Connection und der Idee?

Stefan Erschwendner: Die Verbindung entstand durch Marco, den ehemaligen Marketingdirektor von A1, der mittlerweile bei Hervis ist. Er hat uns vernetzt, da wir uns beide intensiv mit KI und Agentic Engineering beschäftigen. Wir haben uns kennengelernt, seit etwa einem Jahr verschiedene Projekte gemeinsam gemacht und überlegt, wie wir die Gesellschaft und Organisationen aufwecken können, um ihnen zu zeigen, dass mit KI heute viel mehr möglich ist. Beim Brainstorming kam ich dann auf die Idee, meinen Vater einzubinden. Er ist Braumeister und wir dachten uns: Wir könnten ihn doch mit OpenClaw verknüpfen. Ich habe das mit Alex besprochen, und er meinte, das müsste mit der Infrastruktur, die uns zur Verfügung steht, eigentlich funktionieren. Mein Vater war sofort mit dabei und dann ging das alles recht flott.

Bevor wir tiefer in das Nvidia-Projekt eintauchen: Was machst du eigentlich genau bei Frontira?

Wir sind klassisch als Unternehmensberatung für Strategie und Innovation gestartet. Wir haben erst Hardware-, dann Software-Innovation gemacht und stark auf agile Arbeitsweisen gesetzt. Vor etwa drei Jahren sind wir dann intensiv mit KI und Automation in Kontakt gekommen. Wir haben sehr schnell gemerkt, wie extrem das unsere eigene Organisation verändert. Da war uns klar: Wenn das bei uns der Fall ist, gilt das sicher auch für verschiedenste andere Industrien und Organisationen. Seit knapp drei Jahren helfen wir Firmen nun dabei, KI-, Automatisierungs- und vor allem Agentic-Lösungen in ihr Business zu implementieren. Wir haben Büros in Berlin sowie Salzburg und betreuen von dort aus Kunden in ganz Europa.

An welche Branchen richtet ihr euch da genau? Seid ihr stark in der Industrie vertreten?

In der Industrie eher weniger. Wir beschäftigen uns hauptsächlich mit den Aufgaben, die im Büro passieren. Für die Produktion gibt es spezialisierte Player. Unser Motto lautet: „Liberating intelligent people from unintelligent work“. Es gibt im Büro noch immer extrem viel „unintelligent work“, wie beispielsweise das simple Kopieren von Daten von links nach rechts. Wir wollen Mitarbeitern helfen, diese repetitiven Aufgaben abzugeben, damit sie sich wieder auf strategische Dinge fokussieren können. Das ist quer durch die Bank für jeden relevant. Unser kleinster Kunde in Österreich ist ein Architekt mit seinen Partnern, der größte Kunde ist der Sparkonzern.

Zurück zu Lobster Lager. Wie kam das Projekt überhaupt in die Keynote von Nvidia-CEO Jensen Huang auf der GTC? Habt ihr euch dafür beworben?

Nein, wir haben uns nicht beworben. Es war anfangs gar nicht klar, dass es diese Möglichkeit überhaupt gibt. Nvidia hatte eine eigene Version mit Nemo gelauncht und selbst nach Use Cases gesucht. Sie haben aber anscheinend keine gefunden, die spannend genug waren. Jensen Huang hat dann Peter Steinberger, den Erfinder von OpenClaw, angerufen und gefragt, was es sonst noch Besonderes mit seinem System gibt. Da wir Lobster Lager bereits Ende Januar auf der ClawCon in Wien präsentiert hatten, schlug Peter das Projekt vor.

Wie lief diese ClawCon ab und wie kam der Kontakt zu Peter Steinberger zustande?

Ich hatte das Glück, OpenClaw in der ersten Woche nach dem Release zufällig zu entdecken. Ich habe es im November selbst genutzt, um Agentic Services für uns und unsere Kunden zu bauen. Auf einem Meetup vor der ClawCon habe ich Peter getroffen und mich bei ihm bedankt, was dank seiner Technologie nun auch für einen „Normi“ alles möglich ist. Das blieb bei ihm hängen: Der „Normi“ aus Wien, der 20 Services gebaut hat. Als er für die ClawCon aufrief, wer noch eine Demo machen wolle, schrieb ich ihm unsere verrückte Idee vom Bierbrauen. Er antwortete: „I love it. Let’s do it.“ Später klingelte dann am Samstag um 17 Uhr das Telefon und Nvidia war dran.

Und dann bist du direkt in die USA geflogen?

Es gab erst etliche Abstimmungsrunden, denn es war völlig offen, ob wir wirklich in die Keynote kommen. Das Team war begeistert, aber man muss unzählige Daten, Erklärungen und Background-Storys abliefern. Irgendwann war klar, dass es eine realistische Chance gibt. Madison, Jensens Tochter, meinte dann, es wäre super, wenn jemand vor Ort ist. Also buchte ich einen Flug, flog rüber und arbeitete direkt mit dem Production-Team. Erst 30 Minuten vor der Keynote kam die finale WhatsApp-Nachricht: „Es ist alles delivered. Ihr seid dabei. Hope you enjoy your part.“

Wie hat sich dieser Moment angefühlt?

Es ist ein absolut surrealer Moment. Du sitzt in einem Stadion in San Jose mit 30.000 Leuten, hast in das Projekt eigentlich kein Geld investiert, nur schlaflose Nächte und Zeit, und bist dann für Sekunden in der Keynote der wertvollsten Company der Welt. Laut ChatGPT ist die Chance, im Lotto zu gewinnen, höher, als in diese Keynote reinzukommen.

Wie waren die Reaktionen nach der Präsentation?

Die Amerikaner sind deutlich schneller darauf angesprungen als die Europäer. Ich habe sehr schnell Nachrichten von Organisationen bekommen, die etwas mit uns machen wollten. Sie sind einfach entscheidungsfreudiger. Deshalb fliege ich am Samstag schon wieder in die USA. Der größte Autohändler in Louisiana möchte beispielsweise einen Personal Assistant für seine Kunden einsetzen. Auch Lebensmittelproduzenten haben sich gemeldet, um kleinere, bisher nicht automatisierte Teile zusammenzufassen, etwa für Dashboards. Und natürlich gibt es auch Microbreweries, die Interesse haben. Der „Bier-Use-Case“ geht also weiter, weil es eine tolle Story ist, die man sofort versteht: Ein Pensionist kann mit OpenClaw auf einmal Dinge tun, die vorher unmöglich waren.

Apropos Pensionist – wie hat dein Vater das alles aufgenommen?

Er ist immer noch beim Verarbeiten. Damit rechnest du als Pensionist ja nicht. Er wusste anfangs gar nicht genau, wer Nvidia oder Jensen Huang überhaupt ist. Jetzt taucht er in diese Welt ein, wurde sogar vom Nvidia-Team zur Watchparty nach Zürich eingeladen. Er findet es einfach cool und es macht ihm Spaß, auch wenn es nicht seine normale Welt ist.

Welche Entwicklungen siehst du bei KI-Agenten in naher Zukunft für Unternehmen auf uns zukommen?

Das Spannendste, worüber in Amerika gerade intensiv diskutiert wird, sind „Hybrid Teams“. Das bedeutet, dass Menschen und Agenten gemeinsam an Projekten arbeiten, eine gemeinsame To-do-Liste oder ein Ticketing-System haben und über Kommunikationskanäle wie echte Kollegen interagieren. Das wird massiv Einzug halten. Der zweite große Trend ist die veränderte Interaktion: In Zukunft hast du als Mitarbeiter einfach deinen persönlichen Agenten als Interface. Firmen werden primär APIs zur Verfügung stellen – für E-Mails, CRM oder Billing-Systeme. Welcher Software-Anbieter dahintersteckt, bekommst du als Mitarbeiter gar nicht mehr mit, weil dein Agent die Transferfunktion übernimmt. Das verändert die Wertschöpfung in Organisationen massiv.

Was ist dein abschließender Rat an Gründer:innen und CEOs, die das hier lesen?

Es ist höchste Zeit, aufzuwachen. Viele glauben, wenn sie Microsoft Copilot nutzen, nutzen sie Cutting Edge AI – das ist absolut nicht der Fall. Alles geht in Richtung KI-Agenten, und je früher man sich damit auseinandersetzt, desto besser. Organisationen müssen Dinge hinterfragen, die wir die letzten 30 Jahre als gegeben hingenommen haben. Projekte dauern mit Agenten nur noch ein Zehntel der Zeit. Du schreibst keine langen Konzepte mehr, du machst direkt Prototypen und experimentierst. Wertschöpfung muss neu und in Form von APIs gedacht werden. Es betrifft wirklich alle: Ein KI-Agent wird zwar keinen Parkettboden verlegen, aber er übernimmt für den Bodenleger die gesamte Administration, von Terminen über Angebote bis zu Rechnungen. So können sich die Menschen wieder auf ihre eigentliche Arbeit konzentrieren. Unser Lobster-Lager-Projekt soll ermutigen: Wenn mein Vater als Pensionist das umsetzen kann, ist wirklich alles möglich.

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In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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