BettaF!sh: Das steckt hinter Europas schnellst wachsendem Startup für Fischalternativen
Das in Berlin ansässige Startup BettaF!sh hat sich auf die Herstellung von rein pflanzlichen Thunfischalternativen spezialisiert. Bei One Change a Week verraten die beiden Gründer:innen Deniz Ficicioglu und Jacob von Manteuffel, welche Wachstumsstrategie hinter Europas schnellst wachsendem Startup für pflanzliche Fischprodukte steckt.
Thunfisch ist weltweit eine der am meisten konsumierten Fischarten. In der Regel findet er sich als Dosenthunfisch auf fast jedem Menü – angefangen bei Pizza und Pasta, über Salate, Baguettes & Co. Gerade weil er so beliebt ist, sind bereits 43 Prozent seiner globalen Bestände überfischt.
Um dieser Spirale entgegenzuwirken haben die beiden Gründer:innen Deniz Ficicioglu und Jacob von Manteuffel das in Berlin ansässige Startup BettaF!sh gegründet, das sich auf die Herstellung von veganen Thunfischalternativen spezialisiert hat. Zum Einsatz kommen dafür Bio-Meeresalgen aus den Fjorden Norwegens und Irlands sowie Proteinen aus der Bio-Ackerbohne, die in Nordfrankreich wächst.
Rasanter Start in Deutschland
Ende Oktober 2021 schaffte das noch recht junge Startup mit seinen veganen Thunfisch-Sandwiches über Aldi den Sprung in den deutschen Einzelhandel. Und den Gründer:innen gelang dabei deutschlandweit ein regelrechter Coup. Die Sandwiches sind mittlerweile in über 4000 Märkten in Deutschland erhältlich. “Unser Aufschlag in 4.000 Märkten war tatsächlich der größte Launch in der Geschichte der Fischalternativen. Das hat vorher noch niemand geschafft“, so die beiden Gründer:innen. Möglich machte dies unter anderem die Teilnahme an einem eigenen Startup-Programm von Aldi, das auch die Türen zu Produzent:innen öffnete. Sie waren schlussendlich auch bereit die hohe Stückzahl zu produzieren, während sich das Startup auf den Aufbau der Logistik-Ketten fokussieren konnte. Kein leichtes Unterfangen, bedenkt man die aktuelle Probleme rund um Lieferketten & Co.
Die rasante Europa-Expansion
Nur wenige Monate nach dem Launch in Deutschland startete das Startup seine Europa-Expansion und erweiterte zudem sein Produktportfolio. Erneut in Kooperation mit Aldi Nord und Aldi Süd launchte BettaF!sh im Jänner 2022 eine vegane Thunfisch-Pizza. Das Startup verfolgt dabei eine hochskalierbare Produkte-Strategie, wobei die Produkte für die breite Masse erschwinglich sind. So kosten die veganen Thunfisch-Sandwiches nicht mehr als konventionelle Sandwiches am Markt.
Parallel zur Produkterweiterung erfolgte zudem die Listung bei Aldi in der Schweiz, wobei die Produkte dort in allen Filialen verfügbar sind. In Deutschland wechselt hingegen die Verfügbarkeit bei Aldi aktuell noch und orientiert sich an spezifischen Aktionswochen. Neben Deutschland und der Schweiz schaffte das noch recht junge Startup auch die Listung im österreichischen Einzelhandel. Seit Anfang März sind die veganen Thunfish-Sandwiches österreichweit bei Billa und Billa Plus erhältlich.
Wie die beiden Gründer:innen bei One Change a Week erläutern, läuft aktuell auch die Expansion in Dänemark an. Weitere Länder in Europa sollen demnächst folgen, wobei das Startup aktuell auch seine Fühler nach Großbritannien ausstreckt. Auch in den Niederlanden gibt es die vegane Thunfischalternative bereits, wobei das Startup hier auch im B2B-Bereich mit Restaurants kooperiert. Hierfür wird die Thunfisch-Alternative auch als Basis für Salate, Pastasoßen & Co angeboten.
Mitarbeiterwachstum und Finanzierung
Aktuell verfügt das Team von BettaF!sh über 18 Mitarbeiter:innen und ist zudem auf der Suche nach weiteren Talenten, die bei der internationalen Expansion unterstützen. So hat das Startup erst unlängst eine neue CFO-Stelle ausgeschrieben.
Während die Finanzierung in den ersten zweieinhalb Jahren über Bootstrapping erfolgte, hat BettaF!sh für das Wachstum mittlerweile VC-Kapital von Impact-Investoren aufgenommen. Wie viel externes Kapital in die Hand genommen wurde, verraten die Gründer:innen aber nicht. Nur so viel: Die Investor:innen wurden sorgfältig ausgesucht und vertreten auch die Werte und Vision von BettaF!sh.
Die Disruption der Fischerei
Und das Startup hat Großes vor. Im Zentrum des wirtschaftlichen Handelns steht die Disruption eines globalen Wirtschafts-Sektors, wobei sich BettaF!sh als Teil einer Bewegung versteht : “Derzeit leben rund 700 Millionen Menschen direkt oder indirekt vom Fischfang. Aktuell zerstören sie ihre eigene Lebensgrundlage. Sie könnten aber Teil der Lösung sein, indem sie Meeresalgen anbauen”, so Jacob von Manteuffel bei One Change a Week. Der vegane Thunfisch-Ersatz ist hier nur ein Puzzelstück ihrer Vision, vielmehr wollen sie Meeresalgen massentauglich machen und so die Fischindustrie maßgeblich verändern. Der erste Aufschlag ist geglückt.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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