20.05.2025
NACHHALTIGKEIT

Wiener Startup Kleiderhaufen: Ausgewählten Kleidungsstücken ein neues Leben geben

Ob Vinted, Willhaben oder Ebay – das Secondhand-Geschäft boombt. Es boombt so sehr, dass man in den Mengen der gebrauchten Pullis, Kleider oder T-Shirts schnell den Überblick und so die Lust verliert. Lena Höller und Alex Godino haben eine Lösung für dieses Problem: Kleiderhaufen. Auf ihrer Online-Plattform finden sich nur ausgewählte Kleidungsstücke, selbst restauriert und aufbereitet. Ein Ort für Vintage-Liebhaber:innen.
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Lena Höller und Alex Godino wollen die Modeindustrie nachhaltiger gestalten.
Lena Höller und Alex Godino wollen die Modeindustrie nachhaltiger gestalten. © Kleiderhaufen

Seit Mitte November ist die Website kleiderhaufen.com online – und mit ihr der Instagram-Account kleider.haufen. Der Online Shop ist clean, professionell, durchdacht; der Instagram Account typisch jung: Ein bunter Mix aus Collagen, Reels, ein bisschen trashy, fotografiert vor unverputzten Wänden oder im Altbau-Stiegenhaus. Aber vor allem ist er eins: mit viel Zeit und Liebe gestaltet. Zwischen all den Kleiderposts verstecken sich kurze Videos von Lena Höller und Alex Godino, den Gründer:innen von Kleiderhaufen. Lena Höller kennt die eine oder der andere vielleicht schon: Eine Wiener Influencerin mit nicht weniger als 60.000 Follower:innen. Die Reichweite war also definitiv schon vorhanden – ein Punkt, der die Gründung von Kleiderhaufen sicherlich erleichterte.

Ausgewählte Kleidungsstücke zu leistbaren Preisen

Die Idee von Kleiderhaufen: Ein Ort, an dem sich gut erhaltene Schätze finden. Von Pullis, T-Shirts oder Blusen, zu Schlapfen und Schmuck. Die Vision: Vintage-Liebhaber:innen müssen ihre Sachen nicht mehr selbst mühsam aus den Fundgruben von Flohmärkten suchen – das übernehmen Höller und Godino für sie. „Wir suchen uns Flohmärkte und Hausauflösungen in Österreich aus, vor allem in Wien und Salzburg, wo wir hingehen. Dort suchen wir Klamotten aus. Zuhause waschen und reparieren wir sie, falls sie kaputt sind“, erzählt Lena Höller im Gespräch mit brutkasten. Lena Höller und Alex Godino sind nicht nur Geschäftpartner:innen, sondern auch Partner:innen im Leben, wie sie selbst in einem Instagram Reel schreiben: „We´re Alex and Lena – partners in life and business“.

Secondhandkleidung ist in hippen Geschäften oft wahnsinnig teuer, so Höller – ihre Mission sei es deshalb, Kleiderhaufen niederschwellig und leistbar für alle Personen zu machen. „Wir können natürlich unsere Kleidung nicht für fünf Euro verkaufen, weil doch sehr viel Arbeit dahinter steckt. Aber wir versuchen schon, realistische Preise zu veranschlagen – so, dass es sich auch wirklich auszahlt, Second Hand zu kaufen. Oft sind ja gebrauchte Stücke fast schon gleich teuer wie neu gekaufte.“

Die Modeindustrie als Umweltverschmutzer

Die Modeindustrie verursacht zwischen 1,2 und 1,7 Millionen Tonnen CO2-Ausstoß pro Jahr. Das sind in etwa fünf Prozent des weltweiten CO2-Ausstoßes – Marktriesen wie Shein oder Asos verstärken das Problem. Kleidungsstücke, die bestellt und aufgrund unpassender Größe zurückgesendet werden, wandern oft direkt in den Müll. Allein in Österreich werden rund 1,3 Millionen Pakete mit neuwertiger Kleidung pro Jahr vernichtet – und das ist nur ein Bruchteil der Zahl, die weltweit verschwendet wird.

„Man müsste eigentlich keine neue Kleidung kaufen. Es gibt so viele schöne Kleidungsstücke, die noch so gut in Schuss und teilweise sogar ungetragen sind“, sagt Höller. Sie und Godino achten grundsätzlich auf Nachhaltigkeit: „Wir besitzen kein Auto. Wenn wir zu Flohmärkten oder Hausauflösungen fahren, nehmen wir entweder das Rad oder mieten uns ein Auto, wenn es zu weit weg ist“, erzählt Höller weiter. Mit ihrem Startup treffen die beiden definitiv den Nerv der Zeit: „Wir hatten bereits einen eigenen Pop-Up Store.  In den nächsten Monaten sind wir außerdem auf verschiedenen Märkten wie dem Gemma Market oder dem Perle Pop Up“, so Höller über die Pläne von Kleiderhaufen.

Zudem veranstalten die beiden im Oktober wieder einen eigenen Pop-Up Store, wo erstmals auch eine Upcycling-Station dabei sein wird. „Wir bieten da so kleine Workshops an, wie man selbst seine Klamotten reparieren, neu interpretieren oder verändern kann“, so Lena Höller. Secondhand soll nicht nur als Produkt angesehen werden, sondern als lebendiges Erlebnis, das inspiriert, verbindet und Zukunft schafft, so die Gründer:innen.

Kleiderlager in der Altbauwohnung

Bis jetzt lagern die beiden jungen Gründer:innen ihr gesamtes Sortiment in der Wohnung, erzählt Höller. „Das ist platztechnisch natürlich durchaus eine Herausforderung“, schmunzelt sie. Deshalb sind die beiden langfristig auf der Suche nach einem Lager oder sogar einem kleinen Shop. „Dann könnten wir zum Beispiel auch ein oder zwei Tage in der Woche so einen Walk-In-Day anbieten, wo man vorbeikommen und die Kleider auch wirklich anprobieren kann“. Demnach sind die beiden jetzt auch auf der Suche nach Geld: Es gab bereits Gespräche mit Förderstellen wie der Wirtschaftsagentur Wien und der WKO – „im Moment ist das aber recht schwierig, eine Förderung zu bekommen“, so Höller. Der nächste Step ist es jetzt, Investor:innen an Bord zu holen, erklärt Höller. Zunächst wird aber auf die Pop-Up-Stores und Märkte hingearbeitet – und damit die Modeinustrie zumindest ein bisschen nachhaltiger gestaltet.

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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.

SAP Business AI Plattform als Basis

„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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