00:28:21 · Jan Thomas, Nadine Geiser, Peter Schmetz
[00:28:21] S1: Cool. Dann, ich hab's ja schon angedeutet, oder vielmehr Nadine hat die Brücke schon gebaut, Reden wir noch mal kurz über Lieferketten, ne. Vielleicht an der Stelle liebe Grüße an Caro und Olaf. Wir haben das Thema neulich schon mal kurz besprochen, aber ist ein ist ein cooles Thema, finde ich, ne? Bin mal gespannt, wie ihr draufguckt. [00:28:35] S0: Ja, sehr gerne. Ja, mega. Ich freue mich sehr, dass ich da heute covern darf. Also das ist es geht darum, dass Finches AI, eine Münchner Company, gerade 2000000 Euro aufgenommen hat, vom vor allem vom HTGF als Lead und Vanagon Ventures auch aus München. Und neu mit dabei ist auch Bayern Kapital und es gab letztes Jahr schon mal eine kleine Business Angel Runde mit ein paar Business Angels aus Industrie und Technologie und die auch mit der Unternehmertum zusammen gemacht wurde. So, ich glaube, ein paar 100000 haben sie da geraist. Also jetzt schön zu hören, dass sie da ihre 1. Vollständige Runde mit institutionellen Investoren geraist haben. Und ich glaube, der Hauptpunkt, ich kann gleich ein bisschen mehr dazu sagen, was Sie machen. Vielleicht nur ganz kurz der Teaser, es ist eine KI Plattform, wo [00:29:29] S3: es
00:29:29 · Nadine Geiser
[00:29:29] S0: den Einkauf landwirtschaftlicher Rohstoffe geht und quasi dafür Sourcing Intelligence aufzubauen und Sicherheit aufzubauen in 1 sich ständig ändernden Welt, geopolitisch wie auch vom Klimawandel betroffen, vor allem im landwirtschaftlichen Bereich. Das Besondere an der Company ist aus meiner Sicht ganz klar das Team, also angeführt von Katharina van Deldden, die CEO ist und Gründer, also Gründer sind alle 3, aber Gründerin, die hatte Serial Entrepreneur hatte zuvor ein auch ein B2B SARS Unternehmen mit dem Namen Inusabi, das die 20 21 erfolgreich verkauft hatte. Dann die Doktor Stefanie Glenn, die CTO und auch Gründerin ist, die in Cambridge promoviert hat und später dann in an der West Coast für Google, Palantir und BMW gearbeitet hat. Also BMW dann wieder in Deutschland zurückgekommen ist und da auch für die gearbeitet hat und vor allem an auch an Enterprise KI gearbeitet hatte. Und als 3. Mitgründerin im Grunde die Alexandra Waskes Beer, die als CFO mit dabei ist seit Anfang diesen Jahres, die vorher bei Oetker digital war. Und vielleicht sollte man auch sagen, die hatte da federführend den Weg ganz Börsengang mit begleitet. Also ganz tolles Team, muss ich wirklich sagen. Auch, ich kenne sie ja persönlich, macht immer Freude, mit ihnen zu sprechen. Und die haben jetzt eben sich zusammengefunden, eben diese Sourcing Intelligence aufzubauen. Also was ist das, was ist das Problem? Das Problem ist, es kommt die Dürre oder es kommt ein Regen. Man weiß ja nie, es ist immer sehr davon abhängig, wo im Erntezyklus man sich befindet. Aber sagen wir mal, es kommt eine Dürre und da muss man sich überlegen, was bedeutet das jetzt? Oder man zum Beispiel, sagen wir mal, da wäre ein Ernteausfall von Pfeffer, dann muss man sich als Lebensmittelunternehmen sehr schnell entscheiden, kann man jetzt die Rezepturen zum Beispiel entsprechend umstellen, dass man Produkte, die weniger Pfeffer brauchen, mehr promotet oder kann man den Pfeffer mit anderen Zuzarten für diese Saison ein bisschen ausgleichen, damit man davon nicht so abhängig ist und sich das nicht negativ auf die gesamte PNL auswirkt? Und dafür haben sie ein agentenbasiertes System gebaut, wo sie unterschiedliche Agenten für unterschiedliche Datenquellen haben.
00:31:44 · Nadine Geiser
Also, da haben sie zum einen natürlich Daten, die öffentlich zugänglich sind, wie jetzt zum Beispiel Wetterdaten und verschiedene Satellitendaten, vielleicht auch Bodendaten. Aber was sie eben auch haben, und sage mal, das sind jetzt mehr so, das sind so technische Daten, aber natürlich auch so was wie Zölle oder eben geopolitische Themen, die ja da durchaus auch eine große Rolle spielen, und kombinieren das aber eben mit Agenten für Kundendaten, also deren Feldbesuche, vielleicht auch deren Absatzdaten und so weiter und verknüpfen das miteinander und geben dann eben vor allem 3 Produkte heraus. Also zum einen eben Risikowarnungen. Dann gibt es einfach so einen Workspace für die gesamte Lieferkette. Und dann gibt es tatsächlich auch einfach eine mobile App für Feldbesuche der Kunden, damit man dort einfach strukturierte Berichte erhält, was wirklich auf dem Feld los ist, weil das ja manchmal davon abweicht, was jetzt gerade der Wetterbericht gesagt hat. Ist eben im Einkauf natürlich, beim Einkauf der Rohstoffe, dann natürlich in der Supply Chain, also die Produktion nach erwarteten Ernte wirklich zu planen. Und ja, verschiedene andere Themen wie auch Qualität zum Beispiel, weil in bestimmten Produkten müssen eben bestimmte Grenzwerte eingehalten werden für verschiedene potenzielle Gifte, nenne ich das jetzt. Also es gibt ja immer Stoffe, die in der Umwelt oder in der Landwirtschaft verwendet werden, die sich, wenn der Regen falsch fällt, anreichern können und dann über gewisse Grenzwerte dann eben fallen. Das sind einfach sehr, sehr strukturierte Daten, die man braucht, gute Entscheidungen zu treffen für die Ernte. Und genau, und da haben sie jetzt als Geschäftsmodell erst mal ein Software Abo für diese Unternehmen. Und ich würde sagen, wir haben auch wirklich geschafft, also da finde ich alles öffentlich preisgeben, haben wirklich geschafft, auch ein tolles Kunden, eine Kundenkombination von verschiedensten Kunden, für die das eine große Rolle spielt, aufzubauen. Also zum Beispiel eine Sache, die sie öffentlich kommunizieren, ist die Agrarfrost. Also, wie wir alle wissen, bin ich großer Fan von McDonald's, nicht von deren Produkten, aber davon, dass sie es schaffen, überall komplett das gleiche Produkt aus Lebensmitteln herzustellen.
00:34:01 · Nadine Geiser
Und vor allem zum Beispiel für die Pommes ist ja das Interessante, die brauchen immer ziemlich gleich große Kartoffeln, damit die Pommes immer gleich groß sind, damit die dann ihre standardisierten Zeiten für die Fritteuse benutzen können, aber eben auch diese Kartoffeln mit ihren Geräten, die ja automatisiert sind, hoch automatisiert in der Küche bei McDonald's, auch schneiden können. Und das heißt, die haben sie zum Beispiel als Kunde gewinnen können, damit sie denen frühzeitig Bescheid geben können, ob die Kartoffeln dieses Jahr die richtige Form und Specs haben, damit sie da ihre Pommes anständig über die Ladentheke befördern können am Ende vom Tag. Es gibt da einige Wettbewerber in dem Bereich, aber aus meiner Sicht sind sie unique in dem Sinne, dass sie sich jetzt sehr stark auf diese landwirtschaftlichen Probleme fokussiert haben. Also es gibt zum Beispiel eine Prewave in Wien, die von Hélo Sophia angeführt wurde die letzte Runde. Ich meine, es waren über 60000000 Euro, die die geraist haben. Aber die befassen sich mit so einem allgemeinen Lieferkettenrisiko, also die sind nicht agrarspezifisch. Es gibt noch ein paar andere in dem, aber wie gesagt, keine agrarspezifisch. Es gab in der Vergangenheit in den USA 2 Firmen, Grow Intelligence und Climate AI. Die hatten auch jeweils größere Runden geraisst, muss man jetzt aber im Kopf behalten, das ist alles schon ein bisschen bisschen zurück. Also die größeren Runden sind so 2020 rum gewesen. Ich glaube, dass das Problem damals war, dass diese Modelle, die wir jetzt heute relativ günstig bilden, herstellen, bauen können, dass sie damals halt wirklich einfach noch sehr viel teurer waren und das dann nicht mit den Kundendaten vielleicht adäquat gematcht werden konnte. Und sie von dem, was ich jetzt weiß, sind die beim Kunden auch relativ stark integriert. Also wirklich ganz toll, dass sie da so nah dran sind. Ich freue mich sehr und, ja, denke, es passt halt auch zum wachsenden Bedarf über Transparenz, über Herkunftsregionen. Und ich glaube, da sind sie wirklich so verschiedene Probleme, die diese Kunden haben, die sie bedienen können mit ihrem Produkt, dass ich denke, das wird eine coole Story. Freue ich mich sehr.
00:36:13 · Peter Schmetz
[00:36:13] S3: Ja, ich finde auch das Team. Also ich hab's nie kennenlernen dürfen, aber das sieht schon sehr, sehr stark aus mit tollen Backgrounds. Das finde ich superinteressant. Der Markt an sich natürlich auch super spannend. Ich glaube, wir können alle unterschreiben, Klimawandel, Dürren, geopolitische Krisen. Das hat alles Auswirkungen auf unsere auf die Preise der Rohstoffe und dann für uns natürlich dann auch wieder mittelbar Kakao, Kaffee, Olivenöl sind, glaube ich, in der letzten letzten Zeit Butter auch immer wieder Beispiele, wie stark dann die Preise da auf einmal fluktuieren und es dann schwer planbar machen, auch für uns dann zu wissen, wie groß ist denn dann jetzt unser Warenkorb, wenn ich einkaufen gehe? Von daher super relevantes Thema, oder? Nadine hat ja auch schon gesagt, ne, also da gibt's schon ein paar eher so holistische Ansätze, die auch wirklich schon substanziell Geld gerast haben. Da wird man sehen, okay, macht's Sinn, da spezialisiert zu sein oder eher holistisch unterwegs zu sein. Grow Intelligence ist für mich halt son bisschen ein warnendes Beispiel, weil da ist es, glaube ich, auch daran gescheitert, dass diese spezifischen Agrardaten dann schon sehr teuer sind, ne. So günstig momentan es ist, sich diese Modelle zusammenzustellen, da muss man auch dann wieder ein bisschen die Frage nach Preisen für Tokens dann stellen und wie sieht sieht das mittelfristig und langfristig aus? Aber momentan auf jeden Fall gut möglich. Aber da, also für mich ist immer die Frage, hast Du dann wirklich da proprietären Zugriff auf eine bestimmten einen bestimmten Datenpool, der dann dein Produkt so viel besser macht als jemand anders, der auch vielleicht in dem Bereich was was bauen will. Und da finde ich, sind Daten schon dann wieder ein Engpass, weil da braucht man einfach richtig, richtig gute Daten. Und wo kriege ich die her und muss ich dafür bezahlen? Habe ich eine eigene Quelle? Das ist das, was ich mich da einmal fragen würde, weil das kann man kurzfristig sieht das dann immer ganz gut aus. Aber wie ist das langfristig und was bedeutet es dann auch wieder langfristig in den Preisen auf der Datenseite, aber vielleicht auch Tokens mittelfristig, weil irgendwann müssen diese ganzen Unternehmen auch wirklich richtig Geld verdienen. Ist ja auch eine Riesendiskussion da draußen.
00:38:00 · Peter Schmetz
Da muss man wahrscheinlich schon dann auch irgendwann an der Preisschraube drehen. Aber es ist es ist superspannend und sie scheinen ja auch schon, das das hätte mich dann interessiert, ne? Wo stehen sie tatsächlich dann so umsatzseitig? Wie viel zahlt da ein Kunde dafür? Da ist, ich glaub, irgendwo erwähnt worden, ein 1 Hersteller von Baby Narren und irgend eine nordamerikanischer großer Lebensmittelkonzern sind schon Kunden, sind in den Piloten, was auch immer, das weiß man nicht genau. Aber das wär, da würde ich auf jeden Fall auch noch klicken. Wer gibt da wie viel Geld aus? In welcher Stage? Ist das nur ein Testlauf? Ist das schon wirklich ein richtiger Vertrag mit sonem großen Player, was sehr beeindruckend wär? Und wie denken die darüber? Also da müsste ich sehr, sehr viele Referenzgespräche auf jeden Fall führen, aber find das aufm Papier auch erst mal super spannend.