00:13:07 · Constantin Sanders, Jan Thomas
[00:13:07] S2: Keine wirklichen Netzwerkeffekte im klassischen Sinne, so wie Du's grade im Supply Supply Schein Beispiel genannt hast, aber es gibt auf jeden Fall Multiplier in diesem Markt, der doch sehr in sich geschlossen ist. [00:13:18] S1: Heißt dann gibt's hier auch quasi, das ist das son typisches API oder Integrationsthema, ne, dass man halt da irgendwie sich, keine Ahnung, versucht an bestimmte, so kennt man ja zum Beispiel von Banken und Buchhaltungssoftware und so was, dass die versuchen dann immer Schnittstellen zu schaffen und dadurch hast Du dann quasi auch son Marketing oder son halben Netzwerkeffekt, ne? [00:13:32] S2: Genau, anders würde Lette jetzt auch gar nicht diese 30000 Wohnungen schon bedienen können und über 60 Prozent der Anfragen, die über Lette laufen, sind jetzt auch schon automatisiert. Das würde ohne diese Schnittstellen zu den gängigen Systemen gar nicht funktionieren. [00:13:46] S1: Und sag noch mal vielleicht irgendwas zum Timing kurz, weil das ist ja auch spannend. Also warum gerade jetzt? Also ist das weil weil mit KI, also ich meine generell den Markt gab's ja auch vorher schon, aber kann man jetzt mit KI dieses Problem noch mal, ich weiß nicht, 10x so gut lösen oder was würdest Du sagen?
00:13:46 · Jan Thomas, Constantin Sanders
[00:13:46] S1: Und sag noch mal vielleicht irgendwas zum Timing kurz, weil das ist ja auch spannend. Also warum gerade jetzt? Also ist das weil weil mit KI, also ich meine generell den Markt gab's ja auch vorher schon, aber kann man jetzt mit KI dieses Problem noch mal, ich weiß nicht, 10x so gut lösen oder was würdest Du sagen? [00:14:01] S2: Ja, Problem ist, dass die klassischen Tools wie jetzt zum Beispiel ein Yardi, aber auch ein MAS nicht in MRI nicht genau die Themen bedienen, die jetzt ein Lette bedient. Da geht's zum Beispiel Vermietung, Mieterservice Reparaturen, das, ich vorhin angesprochen hab, mit' kaputten Boiler. Die Backoffice Themen, auch verschiedene Kanäle konnten bisher nicht angezapft werden in der Form, dass man aus... Beispiel, wenn eine Mieter wie via Whatsapp sich bei der Hausverwaltung beschwert, dann war das eher schwierig, in diesen alten Legacy Systemen zu bedienen. Und das sorgt dafür sorgt Lette jetzt und das Timing ist dementsprechend sehr, sehr gut, weil auf der einen Seite AI das möglich macht und auf der anderen Seite nicht nur regulatorischer Rückenwind existiert, sondern auch bei den Hausverwaltungen und Property Managern das ganz klassische Thema Fachkräftemangel genauso ein Thema ist. Da sind auch viele Mitarbeiter, die eher kurz vor der Rente stehen als sehr AI native unterwegs sind und deswegen ist Lette extrem gut positioniert, diesen Markt jetzt aufzurollen mit dem aktuellen Momentum.
00:15:02 · Jan Thomas, Constantin Sanders
[00:15:02] S1: Wir reden ja jetzt auch gerade son bisschen in der Zeit, wobei ein Tropic sich gerade viel tut und vielleicht in dem Kontext mal hier, also hat verstanden, es ist b-two-b-und Endkundenkontakt besteht zwar, aber ist hinterher nicht das Geschäftsmodell. Trotzdem so dieses Thema halluzinieren und vor allem, was ich so superspannend finde, grade war son bisschen eine ungeklärte Frage, ist das Thema Verantwortung. Also wer wer ist denn hinterher verantwortlich, wenn zum Beispiel, ich weiß nicht, in dem Fall jetzt hier eine Bonuszusage an 2 Meter parallel passieren würde versehentlich. Kann immer passieren, aber ist dann ist dann son Enthopping aus deiner Sicht verantwortlich, die vielleicht im Hintergrund laufen oder ist Lette verantwortlich oder ist quasi der Kunde von Lette? [00:15:34] S2: Natürlich haben sie auch forward deployed engineers, die das Produkt dementsprechend sehr genau auf die Kunden anpassen. Also Großkunden wie JLL erklären ganz genau, wo sind die Probleme und diese Workflows sind so aufgebaut, dass es da kaum bis keine Möglichkeiten in der Form gibt, dass es zu genau diesen Halluzinationen kommt. Und das ist eigentlich das Angenehme, dass dieses Produkt sehr gewissenhaft funktioniert und dementsprechend auch bei diesen Groß schon ausgerollt wird, weil natürlich gerade bei Kunden wie JLL ist das Haftungsrisiko enorm mit der Größenordnung und dem Umsatz, der dahintersteckt.
00:15:34 · Constantin Sanders, Jan Thomas
[00:15:34] S2: Natürlich haben sie auch forward deployed engineers, die das Produkt dementsprechend sehr genau auf die Kunden anpassen. Also Großkunden wie JLL erklären ganz genau, wo sind die Probleme und diese Workflows sind so aufgebaut, dass es da kaum bis keine Möglichkeiten in der Form gibt, dass es zu genau diesen Halluzinationen kommt. Und das ist eigentlich das Angenehme, dass dieses Produkt sehr gewissenhaft funktioniert und dementsprechend auch bei diesen Groß schon ausgerollt wird, weil natürlich gerade bei Kunden wie JLL ist das Haftungsrisiko enorm mit der Größenordnung und dem Umsatz, der dahintersteckt. [00:16:09] S1: Du und dann hatten wir ja gerade schon so so kurz im im Zusammenhang mit Christian Geisel haben wir ja schon über die die 30000000 gesprochen und ich find das eine ganz schöne Brücke zum zweiten Thema. Das passt fast eher zu deinem zu deinem alten Job, würde ich fast sagen oder zu deinem vorhergehenden Arbeitgeber, ne? [00:16:20] S2: Ja, auf jeden Fall. Also Robotics habe ich mir bei eCapital echt verdammt viel angeschaut. Es gab natürlich auch wahnsinnig viele Runden in den letzten 18 Monaten und das war tatsächlich Teil Brett and Butter meines täglichen Jobs. Deswegen natürlich jetzt auch super spannend, dass Peak sich weiterentwickelt Richtung Software Enabled Hardware und wir uns tatsächlich auch jetzt Robotics Runden anschauen, solange es eben Software Enabled ist. Wir würden jetzt keine klassische humanoide Robotic Company unterstützen, die humanoide Roboter baut.
00:16:20 · Constantin Sanders, Jan Thomas
[00:16:20] S2: Ja, auf jeden Fall. Also Robotics habe ich mir bei eCapital echt verdammt viel angeschaut. Es gab natürlich auch wahnsinnig viele Runden in den letzten 18 Monaten und das war tatsächlich Teil Brett and Butter meines täglichen Jobs. Deswegen natürlich jetzt auch super spannend, dass Peak sich weiterentwickelt Richtung Software Enabled Hardware und wir uns tatsächlich auch jetzt Robotics Runden anschauen, solange es eben Software Enabled ist. Wir würden jetzt keine klassische humanoide Robotic Company unterstützen, die humanoide Roboter baut. [00:16:48] S1: Aber müssen wir ein bisschen reingehen, weil der Markt, den den wir uns jetzt hier angucken, irgendwie hab ich das Gefühl, also er ist total spannend, aber ich hab das Gefühl, da passiert auch sehr viel, ne. Wir können ja mal über die Runde kurz reden, aber dann macht's wahrscheinlich auch Sinn, son bisschen raus zu zoomen.
00:16:58 · Constantin Sanders
[00:16:58] S2: Ja, auf jeden Fall, lass uns das machen. Die Runde, die ich mitgebracht hab, ist die Runde von Enact, 30000000 US Dollar Preseed Runde. Du hast es vorhin schon angesprochen, das war damals der Exit Value von Kauf da bei bei Constantin, als er als er gefeiert wurde beim Idea Lab. Das ist mittlerweile eine 1 klassische Preseed Runde aus aus Zürich, gegründet von dem Eve Manuel Eve Gallika. Ehemalig hatte das Softwareteam bei beim humanoiden NEO, also Neo geleitet bei 1X und war danach auch bei Physical Intelligence. Also der bringt schon die Namen oder das Who's Who der Robotik Industrie grade ausm Silicon Valley mit. Und trotzdem ist es natürlich jetzt spannend, dass in Zürich eine 30000000 US Dollar Pre Seed Runde stattfindet. Die wurde von Red Alpine und Notion Capital, dazu neben First Minute auch wirklich namhafter Angels, unter anderem die Founder von oder 1 der Founder von misstra Yann LeCun, Thomas Wolf, Hugging Face und Andrew Lonsberry von Parf Robotics. Also da haben sich schon wirklich viele zusammengefunden, die das Thema backen. Ich persönlich find's total spannend, weil in Zürich eine relativ ähnliche Value Proposition letztes Jahr auch schon eine Runde gereizt hat, nämlich Mimic Robotics. Worum geht's eigentlich? Am Ende kannst Du's dir ungefähr so vorstellen, dass Du, wenn Du jetzt als Mensch deine Augen verbindest, ein rohes Ei aufheben müsstest. So, Du könntest wahrscheinlich noch ungefähr erahnen, wo das Ei ist und dann weißt Du auch ungefähr, wie stark Du zudrücken muss. Das können Roboter, vor allem humanoide Roboter und Hände heute heutzutage noch nicht in der Form. Und dadurch, diese dieses Gespür für Festigkeit fehlt, können viele Use Cases gerade in der Fertigung noch nicht gelöst werden. Und das ist ein riesengroßes Problem. Und daran arbeitet enact gemeinsam mit anderen auch weiteren und dann haben eben auch Mimic Robotics und für enact gibt's jetzt einfach 30 gibt's eben 30000000 US Dollar. Und das Interessante ist, noch bevor es einen zahlenden Kunden gibt. Also es ist wirklich eine Wette auf den auf den Gründer und das Thema, das einfach wirklich sehr, sehr heiß ist.