03.09.2020

„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

Aus dem Wiener Startup Moonvision wurden zwei. Wir sprachen mit Geschäftsführer Johannes Raudaschl über Dishtracker.
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Dishtracker: Das Team rund um Johannes Raudaschl (im Vordergrund links)
(c) Dishtracker: Das Team rund um Geschäftsführer Johannes Raudaschl (im Vordergrund links)

Im Frühling 2018 schrieb der brutkasten erstmals über das Wiener Startup Moonvision und seine AI-Bilderkennungslösung. In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt. Das Abzählen und im Kassensystem Einbonieren wird dadurch automatisiert. Doch schon zu dem Zeitpunkt war der Plan klar: Man wollte mit der Software auch die Industrie erobern. Etwas mehr als zwei Jahre später ist der Schritt längst vollzogen. Mit Speisen-Erkennung arbeitet man aber weiterhin. Allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.

Warum zu Moonvision Dishtracker hinzukam

„Das Anforderungsprofil im Projektmanagement ist völlig unterschiedlich“, erklärt Johannes Raudaschl, Geschäftsführer beider Startups, die Spaltung. Und es gehe natürlich um noch etwas: „Die Kunden tun sich schwer damit, wenn ein Unternehmen sowohl Self-Checkout in der Kantine als auch Fehler-Erkennung auf Autofelgen anbietet“. So soll Moonvision mit Industrie assoziiert werden und die Brand Dishtracker zum „Synonym für Speisenerkennung“ werden. „Rein technologisch ist es aber dasselbe. Der Know-how-Austausch zwischen den Teams ist fließend“, so Raudaschl.

„Turnaround“ nach schwierigem Start

Entwickelt hätte sich beide Unternehmen seit der Aufspaltung gut. „Die Akzeptanz für Dishtracker-Lösung hat vielleicht ein paar Monate länger gedauert“, erzählt der CEO. Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen. „Ich bin in Deutschland von Standort zu Standort gefahren und mir ist eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“, so Raudaschl. Er habe sich gefragt: „Versteht ihr es noch nicht, oder liegen wir komplett falsch?“

Niemand habe der erste sein wollen. Doch als es endlich soweit war sei der „Turnaround“ gelungen und die Stimmung in die andere Richtung gekippt. Auch die Coronakrise habe bei der Hauptzielgruppe, bei Kantinenbetreibern, nach einer anfänglichen kurzen „Schockstarre“ eher zu einem „jetzt erst recht“-Effekt geführt. „Sie wollten die Zeit, in der weniger Leute dort essen waren, nutzen, um das System zu installieren und ein Soft-Onboarding durchzuführen“, erzählt der Dishtracker-Gechäftsführer. Zudem habe die Situation freilich weitere Argumente für den kontaktlosen Self-Checkout geliefert.

Eingehen auf Kundenfeedback im Zentrum

Derzeit zählt man etwa Unternehmen wie vodafone, SAP, A1, Leonardi, Aramark, aber auch das Hotel Sacher in Wien zu den Referenzkunden. Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken. „Wir dachten am Anfang, der Kantinenbetreiber sitzt dann am Laptop und benennt die Speisen, die auf Bildern zu sehen sind. Das will er aber nicht. Es muss so natürlich wie möglich gehen, eine neu Speise anzulegen“.

Das sei gelungen. Dishtracker könne auch mit einem einzelnen Bild einer neuen Speise, diese ins Kassensystem einbuchen. „Dem liegen wichtige Mechanismen zugrunde: Wir haben eine gute Plattform mit vielen Speisebildern. In der obersten Struktur erkennt unsere Software etwa, dass etwas zu 99 Prozent eine Hauptspeise ist. Da heißt es Spagetti Bolognese, dort heißt es Pinocchio-Teller, aber es ist das selbe“, erklärt Raudaschl, „wenn jetzt jemand etwas anders macht als sonst un zum Beispiel das erste mal ein Schnitzel mit Spätzle unter der Kamera steht, sagt das System: Ich bin mir nur mehr zu 60 Prozent sicher, dass das ein Schnitzel mit Pommes ist. Irgendwas stimmt nicht. Aber es weiß eben trotzdem, dass es eine Hauptspeise ist. Wenn das einmal einer macht, können wir es labeln und damit ist die Sache geklärt“.

Dishtracker-Expansion: Nach DACH folgt BeNeLux und Frankreich

Inzwischen würden auch Unternehmen, die vor zwei Jahren nicht interessiert waren, aktiv auf Dishtracker zukommen. In Sachen Expansion fokussiere man derzeit noch auf den DACH-Raum, sagt Raudaschl. In Deutschland sei der Start nicht nur sprachlich einfacher gewesen, sondern es sei auch betriebswirtschaftlich besonders sinnvoll. Als nächstes stünden dann die BeNeLux-Staaten und Frankreich auf dem Plan. Einen Vorteil sieht der Geschäftsführer dabei auch darin, dass das Startup sich voll und ganz auf die Bilderkennung fokussiert. „Wir machen nicht Kassensysteme und Self-Checkouts, das machen unsere Integrationspartner“, so Raudaschl. Und so könne man sich leichter an Gegebenheiten in anderen Märkten anpassen, als der Mitbewerb.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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AI Summaries

„Am Anfang ist mir eine Tür nach der anderen zugeschlagen worden“

  • Im Frühling 2018 schrieb der brutkasten erstmals über das Wiener Startup Moonvision und seine AI-Bilderkennungslösung.
  • In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt.
  • Mit Speisen-Erkennung arbeitet man weiterhin, allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.
  • Moonvision soll mit Industrie assoziiert werden und die Brand Dishtracker zum „Synonym für Speisenerkennung“ werden.
  • Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen, erzählt Geschäftsführer Raudaschl.
  • Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken.
  • Dishtracker könne auch mit einem einzelnen Bild einer neuen Speise, diese ins Kassensystem einbuchen.

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  • Beim Start vor zwei Jahren sei der Speisenerkennungs-Markt mit zwei Mitbewerbern „überschaubar“ gewesen, erzählt Geschäftsführer Raudaschl.
  • Das größte Learning der vergangenen Jahre sei gewesen, das Eingehen auf das Kundenfeedback neben der Technologie, die das „Herzstück“ sei, ins Zentrum zu rücken.
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  • In seinem Proof of Konzept hatte das Unternehmen damals Grillhendel, Stelzen, Bier und Co. im Festzelt mittels Computer Vision erkannt.
  • Mit Speisen-Erkennung arbeitet man weiterhin, allerdings mit einem zweiten Startup: Dishtracker.
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