10.06.2019

Legitary: Wiener Unternehmen gewinnt Musik-Startup-Wettbewerb in Cannes

Zum ersten Mal gewinnt ein österreichisches Jungunternehmen den internationalen Musik-Startup-Wettbewerb Midem in Cannes. Nermina Mumic, Gründerin des siegreichen Startups Legitary, erzählt im Gespräch mit dem brutkasten von den Erfahrungen vor Ort und ihren weiteren Plänen.
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Legitary, Cannes, Nermina Mumic
(c) Legitary/Facebook - Nermina Mumic setzte sich mit ihrem Musik-Startup Legitary in Cannes gegen starke Gegner durch.

Die Midemlab ist ein internationaler Wettbewerb für Startups in der Musikbranche. Er findet jedes Jahr in Cannes im Rahmen der Midem, einem der größten Branchenevents, statt. Insgesamt wurden heuer 177 Geschäftsideen aus 45 Ländern eingereicht, aus denen 20 Finalisten in vier Kategorien nominiert wurden. Bei einem kurzen Live-Pitch mussten die Jungunternehmer eine Fachjury (Music Ally, OneRagtime, Warner Music, Q&A, France Digitale, Soundcharts) überzeugen. Was Nermina Mumic vom österreichischem Startup Legitary gelungen ist.

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Die ersten Finalisten aus Österreich

“Die Midemlab ist die weltweit wichtigste Startup-Competition im Musikbereich. Dementsprechend groß war die Freude, als wir unter die 20 Finalisten nominiert wurden, vor allem vor dem Hintergrund, dass sich noch nie ein österreichisches Startup hierfür qualifiziert hat”, erzählt Gründerin Nermina Mumic: “Die Vorbereitung auf das Finale war dann sehr intensiv. Wir konnten aber auf tolle Unterstützung vom i2c der TU Wien zurückgreifen”.

Komplexes Thema in fünf Minuten erklären

Die Gründerin hatte auf der Bühne fünf Minuten Zeit, ihre Geschäftsidee zu präsentieren. “Bei einem so komplexen Thema war das ganz schön herausfordernd”, erzählt Mumic, die in der Kategorie “Marketing&Data/Analytics” triumphierte. Kurz erklärt: Legitary, das von der jungen Entrepreneurin gemeinsam mit Peter Filzmoser (Statistik-Professor an der TU Wien) und Günter Loibl – von der Music-Distribution-Company Rebeat – gegründet wurde, möchte in einer wachsenden Musikstreaming-Welt mehr Transparenz schaffen und so Betrug an Künstlern oder Labels aufspüren.

Dabei analysiert das Wiener Startup Musikstreaming-Daten, deckt Fehler auf und macht Manipulationsversuche sichtbar. Künstler und Musiklabels haben so die Möglichkeit, die riesigen Datenmengen zu prüfen und Abrechnungen zu verifizieren.

Legitary, Cannes, Nermina Mumic
(c) privat – Der erste Platz beim Midemlab weckte die Neugier einiger Interessenten an der Technologie von Legitary.

Starke Konkurrenz in Cannes

Besonders süß schmeckt der Sieg in der französischen Stadt, weil die Konkurrenz sehr groß war. “Meine Kategorie war sehr stark besetzt mit MusicList (Spanien), Musiio (Singapur), Paperchain (USA) und Wedao (Russland). Für die Jury war es vor Ort eine sehr schwierige Entscheidung bei diesen großartigen Kandidaten, aber schließlich konnte sich unsere Technologie aufgrund ihres enormen Potentials durchsetzen”, erklärt Mumic.

Kein leerer Titel

Dieses Sieg  bringt ihr nicht nur jede Menge Aufmerksamkeit, sondern schafft auch Zugang zu potentiellen Investoren. “Der erste Platz bedeutet natürlich eine riesengroße Anerkennung der Szene und verschafft Sichtbarkeit. Vor Ort sind einige Akteure der Branche auf uns zugekommen, die Interesse an der Technologie haben – diese Gespräche vertiefen wir gerade”, sagt Mumic, die weiß, dass vorherige Sieger wichtiges Investitionskapital akquirieren konnten oder von bedeutenden Marktteilnehmern gekauft wurden. So wurde zum Beispiel Asaii nach nur vier Monaten von Apple gekauft und Skoove konnte drei Millionen US-Dollar aufstellen (beides Gewinner aus 2018).

Legitary soll zum Branchenstandard bei Tantiemen-Abrechnung werden

“Hier haben auch die Erfolgsstories von Soundcloud und Kickstarter begonnen”, meint Mumic, und sieht jetzt eine großartige Chance für ein österreichisches Startup wie ihres, was die Zukunft angeht: “Wir wollen Legitary zum Branchenstandard für die Abrechnung von Streaming-Tantiemen machen. Langfristig wollen wir dabei nicht nur den Musik-Streaming-Markt bedienen, sondern auch Video-Streaming und Gaming“, sagt sie. Ein Vorhaben, das mit dem Sieg in Cannes einen großen Schritt in die richtige Richtung gelenkt wurde, wie Mumic weiß.


⇒ Zur Homepage des Musik-Startups

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“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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