30.11.2018

Wiener Startup KernTec gewinnt die aws First Pitch Night

Die aws First Pitch Night ging vergangen Mittwoch mittlerweile zum fünften Mal über die Bühne. Im Studio 44 pitchten 10 Startups vor einer Jury. Eines konnte gleich zweimal überzeugen: Das Wiener Startup Kerntec konnte Jury- und Publikumsvoting für sich entscheiden und sicherte sich damit das Preisgeld von 5.000 Euro.
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aws first pitch night
(c) aws

Am Mittwochabend war es wieder soweit. Zum mittlerweile fünften Mal ging die aws First Pitch Night über die Bühne. Insgesamt pitchten zehn Startups vor einer Jury. Eines konnte dabei gleich zweimal überzeugen: Das Wiener Startup KernTec, das auch im aktuellen Greenstart-Durchgang dabei ist, setzte sich sowohl beim Jury-Voting als auch bei der Publikumsabstimmung durch. KernTec hat eine vollautomatisierte Technologie zur Aufspaltung, Sortierung und Veredelung von Steinobstkernen entwickelt. Mit dem Gewinn der aws First Pitch Night konnte sich KernTec ein Preisgeld von rund 5.000 Euro sichern.

Video-Talk bei der aws First Pitch Night

Live von der aws First Pitch Night mit dem Managing Director von Austria Wirtschaftsservice, Bernhard Sagmeister, dem Doppel-Gewinner des Abends, Michael Beitl, dem Co-Founder von Kerntec sowie den Startups aus dem kommenden Batch!

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 28. November 2018

Vom Abfallprodukt zum edlen Öl

Wie Michael Beitl, Co-Founder von KernTec, im brutkasten-Interview erläutert, handle es sich bei Sternobstkernen um ein Abfallprodukt, dass derzeit noch weggeworfen wird. Die inneren Samen der Steinobstkerne seien allerdings genießbar und könnten für die Produktion von wertvollen Ölen und Protein-Erzeugnisse  verwendet werden. “Wir wollen an den inneren Samen kommen, da dieser geschmacklich mit der Mandel vergleichbar ist”, so Beitl. Der Rohstoff, also die Steinobstkerne, würden aufgrund des Abfallstatus beinahe kostenlos sein. Derzeit sei das Startup auf der Suche nach Abnehmern, wie beispielsweise Öhlmühlen, so Beitl.

aws first
(c) aws

aws First Startup Lab

Die aws First Pitch Night ist der jährliche Höhepunkt des aws First Start-up Labs, das junge Menschen bei der Gründung ihres ersten eigenen Unternehmen unterstützt. Bei dem Lab werden zehn Teams (zwei bis vier Personen pro Team) für ein Jahr durch ein Stipendium unterstützt. Zudem bietet aws den künftigen Jungunternehmern Trainings und Mentoring. Ziel des Programms ist es, die Teilnehmer auf ihre erste Unternehmensgründung vorzubereiten. Damit soll ihnen das Rüstzeug mitgegeben werden, um einerseits Netzwerke aufzubauen, andererseits, qualitativ hochwertige Geschäftsmodelle zu entwickeln. Teilnehmen kann jeder zwischen 18 und 26 Jahren. Wichtig: Es darf noch keine Unternehmensgründung erfolgt sein. Der Erfolg des Programms kann sich sehen lassen: “Rund 50 Prozent der Leute, die wir begleitet haben, haben auch schon gegründet”, so aws Geschäftsführer Bernhard Sagmeister.


=> zum aws First Start-up Lab

Video-Archiv: Kern Tec im Brutkasten-Interview

Live über die Learnings von den Office Hours mit dem Notarpartner Dr. Ulrich Voit und den Startups Exomys und Kern-Tec.

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 7. November 2018

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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Die Partner von No Hype KI
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