Robotik-Startup mkind: KI für die Metallfertigung – Caro Gabor (caesar.) & Olaf Jacobi (Basic Ventures)

* Musik * Start-up Inseiler. Herzlich willkommen zu "Stadup Insider der Investments & Exzels". Mein Name ist Jantomas und heute ja endlich wieder vereint bei unsermikrofonen, bei uns zu Gast sind. Olaf J. Kobi von "Basic Ventures" und "Kau-Gabe" von "Sisaventures". Ja, und ich glaube, die beiden waren jetzt insgesamt drei mal hier, jeweils alleine Olaf einmal, Karo einmal im Rahmen von "Investments & Exzels" ganz regulär. Und dann gerade erst, und deswegen erzähle ich das, in einer Sonderfolge von "Investments & Exzels" mit Katharina Erbe, welchen Weltinnen und Spezialistinnen vor allem für Streitigkeiten in "Ventscher Capital" Unternehmen. Und ich hätte gar nicht gedacht, wie viel es da gibt. Wir haben natürlich keine Namen genannt, aber es sind wirklich viele, viele Fälle. Mein Blick auf die Szene danach war ein anderer als vorher. Und weiße jemanden kennen, solltet aus dem "Ventscher Capital" bereichen. Der oder die bei einem, wie sie arbeiten. Umbing mal weiter empfehlen, es gibt so viele fachliche Fehler, die hinterher zur Streitigkeiten führen können. Wir gesprochen, tolle Folge. Und damit gehen wir rein in die Folge von "Heute", die ist nicht mindertoll. Wir haben ein super Thema, eine sehr früher Runde im Robotics-Bereich. Klingt sehr spannend, muss ich sagen. Bin gespannt, wie ihr das findet, auf jeden Fall, gebe rein in die Analyse von Karo-Gabour von "Sisawentzers" und "Od-O" für "Cobi von "Bessigventures". Viel Spaß dabei. Heute ist es so gert. Mein Name ist Karo-Gabour. Ich bin mitgründerin und General Partner von "Sisaw". "Sisaw" hat im Mai letzten Jahres gestartet. Wir sind ein super Angel Fund und investieren am allerliebsten in der "Precet Phase" in Tischen und die Unternehmen im Dachraum. Die Sektoren, auf die wir uns fokussieren, sind DeepTech AI, Digital Health, Klametack und FinTech. Investieren gerne Tickets zwischen 200 und 800.000 und reservieren zwei Drittel das Fonds für die folgen Westmins in unsere Superstars. Unsere erste Vorzeigen-Westmins sind zum Beispiel Warmu, Rocketoutour oder Lilienkeer. Oder für "Cobi" - "Bessigventures" investiert in technische und wissenschaftliche Teams in den Bereichen B2B und DeepTech in Europa mit Schwerpunkt auf Dach. Wir investieren in "Precet" und "Sisaw" als Lied und Kohlenwestor. Mein Partner Franz und ich haben als Tech-Unternehmer und Kampennibilders Startups gebaut und skadiert quasi von der Idee bis zum IPO. Genaue diese Expertise unterstützen wir die Gründerteams. Als Venture-Cappable Investoren haben wir bisher vier Venture-Fonds mit insgesamt 500 Millionen aufgelegt und in über 100 Startups investiert. Egal ob Gründerteams oder Investoren auf "TheBasic.vc" könnt ihr mit uns Kontakt aufnehmen. Spitzens Startups aus NRW wie Klocken, Logistik, Bude und Waldfangen wissen genau wie wichtig die richtige Community ist. Sie alle waren bereits bei Startup-Instater im Podcast zu Gast. Wenn du dein Startup erfolgreich auf das nächste Level bringen willst ist "Skale-Up NRW" deine Anlaufstelle. Jetzt Teil der Community werden auf "Skale-Abpunkt NRW/Startup-Instater". Hebe deine Kundenkommunikation auf das nächste Level. Unsere KI-Telefonie integriert sich natlos in dein CRM oder deinen Helpdesk und wächst flexibel mit jedem Team aus Sales und Support. Steigere Messbar, deine Produktivität, begeisterte alle Kunden und schließe mehr Deals ab. Jetzt testen "AirCold.io". Investments und Exits. Karo, Olaf, haj ihr bei "Enfreut mich". Ich freue mich sehr endlich wieder in der Dream. In der Dreamrunde, ja genau, weil endlich wieder hier also, es kommt ja vor, als wäre es gestern gewesen. Aber hallo, du sauscht es wieder im Team machen. Hallo, Karo und Halloyan. Wir sind ganz großartig und wir schützen alle an verschiedenen Orten. Aber ich glaube, ich halte es. Ich glaube, der Content auch über den Horde sprechen. Da habt ihr, was Karo, ich glaube, ihr habt was richtig heißes gefunden. Ja, wir haben tatsächlich gerade trotzdem der heißen Zeit. Zwei fantastische Interns im Team, die beide Nils heißen. Aber der, der es dann gefunden hat, ein Schautort ist der Paul, der schon länger da ist. Bei mir in der Liste nix gefallen hat von euch. Ich habe mir auf link in die Finanzierungsrunde von "M" kein Punkt AI gefunden. Oder wie die Team sagt "Messions for mankind". Das ist eine 3-Mion-Precetrunde von "Hier Fortino Possible Ventures" los. Und ich musste mich erst mal damit auseinandersetzen, was die eigentlich machen. Das ist nämlich gar nicht so in komplex und dachte, Mensch, das ist echt ein Thema. Da ich ein ganz bisschen Fogen bekommen, da gucken, ob es Olaf genauso geht. Das hätte ich schon auch gerne gesehen. Und mich damit auseinandergesetzt, ob das vielleicht nicht auch eine Westmutter für uns wäre. Wir machen nämlich gerade sehr viel im Robotics-Bereich, was wir anschauen. Aber vielleicht erst mal kurz zu "M" keind. Das ist sind vier Gründer. Alle glaube ich aus der, bis auf einen, glaube ich, aus dem "Tumumfeld", Robotics-Umfeld und einer von der ETH, der auch tolle Robotics-Ingeniers produziert haben letzten Jahren. Und die haben einen nicht den Roboter, sondern die Zugehörige ETH dazu entwickelt, die in der Metallfertigung, die Oberflächenbearbeitung automatisieren. Dahinter steht wohl das Problem, dass in sowohl Europa, also aber auch in USA, 100.000 von Schweißern, das sind Berufs. Metallbeabende Industrie, eine große Ausbildungs-Puruf, so sagen, oder große Arbeitgeber. Und da fehlen bald 100.000, also die gehen von 400.000 den USA aus und 300.000 in Europa. Und nachdem dieser Beruf echt hart ist, also körperlich hart und auch nicht ganz ungefährlich. Und jetzt nicht sensationell bezahlt, wenn ich das richtig verstanden habe. Gibt es auch nicht ganz viele, die auf der Warte lässt, zu stehen und sagen, ich möchte da jetzt unbedingt die Ausbildung machen. Und trotzdem haben wir natürlich in sehr vielen Produkten noch Metallteile, die bearbeitet werden müssen. Und die haben sich auf den Weg gemacht, das zu automatisieren. Und das ist nicht trivial, denn wir sprechen hier über Unternehmen, die vor allem so der Auftragsfertigung sind, die also eine hohe Unterschiedlichkeit an Teilen jeden Tag, jede Woche bearbeiten. Und die, sind wir mal Industrierobotter, die wir von Kuka kennen und so weiter, die sehr stark auf sehr hohe Wiederholung, dass der gleichen Bearbeitungen, automatisierten Bearbeitungen ausgriff sind, die lassen sich hier eben nicht einsetzen. Und wie das machen wir gleich noch mal zu sprechen. Aber mich hat es sehr interessiert und ich fand es ganz interessant, sozusagen, dass es jetzt eben auch in solchen Industrien, wo du nicht so als erstes Transdenkst, was automatisieren kannst, weil es so repetitiv ist, hier ist es gerade eben nicht repetitiv und trotzdem werden Roboter eingesetzt. Binge ich mal was du sagst, Olaf. Ja, also auf jeden Fall, sehr spannender Case. Also was macht man eigentlich, die bringen Intelligenz auf handelsübliche Roboterarme. Also die bauen jetzt keine Roboter, sondern machen die Roboterarme intelligent. Und da gibt es verschiedene Ansätze. Wir haben jetzt zum Beispiel uns im Portfolio, also mal im alten Portfolio Unternehmen Nomadjig, die man das gleich hier Anwendung last mal picking im E-Commerce. Das heißt, die bringen Roboterarme bei Dinge zu erkennen und dann in der richtigen Art und Weise zu greifen, um sie von einer Boxen die andere zu manifrieren. Und der Markt in dem Mkind, das macht eben auch ein sehr großer Markt, nämlich eben diese Oberflächenbearbeitung durch Roboter. Und aus dem Grund super spannend sind nicht alleine. Und du sagst, gibt es schon sehr heftig gefinanzierte Player, also ich glaube, das ist einer Perst Robotics und Drain Matter Robotics. Aber in Europa in dem Bereich, die es halt noch alleine unterwegs ist, ist ein hoher Painter und für die Kunden. Und ja, also auf jeden Fall sehr sehr spannend. Also für alle, die sich das mal anschauen wollen, die Website, also im Kind MKI in D.I. hat ein echt gutes Demo-Video, wo man mal ein Gefühl dafür bekommt, wie diese Roboter arbeiten. Denn so in der Form, da habe ich den Einsatz von Roboter noch nicht gesehen. Es gibt ja sozusagen Olaf Bedekorik hier, wenn ich da jetzt den Tech-Teil vorstellen werde, also dafür, ich habe da immer irgendwie so Imposter mit ihrem Podcast. Also, wie ich das verstanden habe, hast du quasi entweder geschlossen oder dann offenen Regelkreis bei Robotic? Die meisten, die wir eben kennen, sind eben Open Loop. Und das kann man sich eigentlich vorstellen, wie jemand detrainiert ist und dann die Augen verbunden bekommt. Und dann immer wieder das gleiche ausführt. Aber die Qualität seiner Arbeit letztendlich nicht nochmal überprüft. Und diese Roboter hier funktionieren eben anders. Die werden eben nicht in der Form sozusagen mit einer Routine, die sie immer wieder abspielen, trainieren, sondern man kann sich das vorstellen, dass der Roboter am ersten Schritt ein neues Bauteil, also das kann irgendwie von dem Motorrad, wo von einem Lkw gesehen und Fensterrahmen aus Metall oder andere Dinge. Das wird einmal komplett gskend 3D, also dadurch entsteht quasi eine CAD-Modell, was man sonst quasi ja also inputten müsste um so ein Roboter zu trainieren. Also das nimmt der selber auf. Und dann führte eben sozusagen das Schleifen oder das Polieren, das Schweißen oder Beschichten. Das sind die verschiedenen Anwendungsbeispiele auf diesem Bauteil aus und kontrolliert aber auch immer gleichzeitig. Ganz genau, ob er die Kante auch so erwischt hat, wie es erwischen muss. So habe ich das verstanden. Oder magst du dann nochmal so ein bisschen ergänzen? Ja, also hast du hervorragend erklärt, muss ich sagen. Das Baselword ist also ein Roboter-S-Service. Also wir gehen auf die Seite. das war so ein bisschen von der Technologie zum Anwendungsfall. Und das ist auch sehr stark vergleichert mit den anderen Unternehmen, die ich eben genannt habe, wie zum Beispiel Nomegic, die Unternehmen, die quasi kaufen die Roboter, Arme, bringen ihre Intelligenz drauf und vermarkt, die ja Subscriben die an den Endkunden, also an den gewerblichen Endkunden. Und da geht es dann im Wider-Pricing, based on throughput oder on time oder, oder, und wir auch immer. Vielfalt ist das Business-Modell Roboter-Sys-Service. Und wichtig zu verstehen ist, das was du gesagt hast, entweder lernt dieser Roboter oder dieser Roboter-Arme und die Intelligenz darauf, die eben von Mankind.com selbst noch dazu oder macht immer das gleiche. Und es muss ein anderer quasi überprüfen. Und bei Mankind ist es eben so, dass die auch für dich dazu lernen. Das heißt eben, selber Verbesserung durchführen und dem entsprechend ist das auf jeden Fall eben nicht so völlig statisch, sondern die werden auch in Zukunft, da fange ich jetzt auf jeden Fall mehr aus, es ist auf der Webseite noch nicht so genau da dargestellt. Immer auch andere Tätigkeiten mit ihren Roboter oder mit der Intelligenz durchschönen können, die sie für Roboter bauen. Leiborys für Roboter-Arme, wenn wir Roboter sagen, weil wir nicht jetzt in humanoiden Roboter, sondern eben in meisten Fällen sind es Roboter-Arme von Kuka, von University Robotics und den anderen Herstellern. Also Leiborys dafür, die aufgebaut werden und auch Lernprogramme, die entweder von Menschen lernen oder eben von der Tätigkeit des Roboter selber lernen. Das ist jetzt nicht was komplett Neues, so ein Unternehmen, für sich sehr langer Zeit beobachte, finde ich, sehr spannend, kommen nicht auch aus Darmstadt, Darmstadt ist bekannt von Universität für Robotics, Telekinesis, die bauen eben solche Libraries, die dann eben auf verschiedene Roboterarmee auch die pleut werden können. Und Mkind hat es ihm da spezialisiert, eben auf diese oberflächen Behandlung. Und eine Spezialisierung macht schon Sinn, weil man da natürlich viel schneller der Lernkofen hat. Ja, also es ist wirklich spannend, die Frage ist auch so ein bisschen so "why now", also warum entsteht das jetzt, also so hochspezifische Anwendungsgebiete mit so einer geringen, also Wiederholungsquote, also jede Tätigkeit muss der Roboter sich eigentlich neu beibringen für jedes Teil. Und das liegt natürlich sozusagen an dem technischen Reifagrad jetzt der verschiedenen Komponenten, also es ist ein, sozusagen die Roboterarme werden, glaube ich immer Robuster und auch günstiger im Meinkauf. Wenn du da in dem oft schärfkomponenten wahrscheinlich auch was China-Komodity. Genau, das ist mittlerweile Komodity und das ist auch ein Thema zu diskutieren hier irgendwie in unsere ganzen Robotics-Dadaps, also die jetzt die Hardware-Bounder haben wir überhaupt noch eine Chance oder verlieren wir das genau wie solar an China. Wer total schade oder gibt es einfach unterschiedliche Use-Kases. Aber ich glaube ich andere ist Thema. Ich habe die Sensurig, wird jetzt präziser, weil das der genau das, was das quasi aus macht, dass ich selber sozusagen sehe, wo das Bauteil anfängt, wo es eine Rundung macht und so weiter eine Lücke ist und so weiter. Und ich kann eben auch die, das Modell, was ich da entwickelt habe, das AI-Modell, das muss ja dann auch in echt Zeit reagieren, also irgendwie Latentz muss total gering sein. Und dieses Reinforcement-Learning muss alles funktionieren. Das ist ja schon krass, wenn das so im Live-Einsatz ist. Also heute trainiert man ja gleich Roboter-Iha-Asynchron, sagen wir macht das selbst mit dem Arm vor und der Roboter schaut zu, lernt das und macht das nach. Bis man irgendwann so eine Akkuratheit erreicht hat, dass man den Roboter auch alleine arbeiten lässt oder es gibt andere Use-Kases schon mal uns gerade an, wo du, sag mal, Teelem Mitarbeiter noch hast, die quasi den Roboter beobachten und direkt eingreifen können, wenn der da bevor ihr irgendwas gebetmacht. Hier scheint es ja wirklich so zu sein, dass der Roboter irgendwie kurz geprompt wird, mit seinem nächsten Auftrag, dem ist ein Bauteil, was er dazu tun hat. Und der ist dann auch sofort so ausführt. Unsere KI-Telefonie integriert sich natlos in dein CRM oder deinen Helpedesk und wächst flexibel mit jedem Team aus Sales und Support. Jetzt testen, erkollpunkt.io Europa Startup Szene, an einem Tag an einem Ort, das Future-Teckfest am 10. September in Düsseldorf, echte Deals, starke Partnerschaften und die Technologien von morgen. Seid dabei auf Future-Teckfest.de Startup in Seiler Du hast dir vorhin gesagt, du hast Form-Umpfühle bekommen, so ein bisschen die Ecke. Ich hab mich die ganze Zeit rauszuhören, ob der Olaf die auch hatte. Das ist mir noch nicht ganz klar. Form-Umpf ist. Wer als Gefühl generell fremd. Hat er nicht. Ich glaube, das wird die wichtigste Eigenschaft bei "Wie siehst" tach dich. Nein, das ist für die die schlimmste Eigenschaft. Ja, definitiv. Ich glaube, das ist der einen Scheidgang Form-Lemming. Ja, genau, das dachte ich. Hätte ich mir das Unternehmen gern angeschaut, definitiv. Ich hab es für dich nicht gesehen. Warum hätte ich mir gern angeschaut, war mich interessiert, wie die Technologisch daran gehen. Ich habe einige Unternehmen in dem Bereich angeschaut, also in einzahlen investiert, in Nomadjek, aber schon lange, lange her. Tede Genese ist, wie ich mir angeschaut. Wandelbots, ich glaube, in dem Kontext auch, nennen auch, wenn ich ein bisschen was anderes machen. Aber die kommen auch aus der Roboter quasi Programmierung, sind ein bisschen gepifftet. Das ist schon ein Thema, was mir noch so bisschen fehlt, ist, das eindeutige Leinstellungsmerkmal. Kann aber auch sein, dass ich das nicht erkannt habe, weil ich hab das pitch nicht gesehen und auch nicht mit den Gründern gesprochen. Was ich mag, ist die Fokussierung auf eine ganz klare, also ich will nicht von nieesche sprechen, von einem ganz klaren Teilbereich, von dem Roboter-Einsatz, nämlich eben diese Oberflächen der Arbeitung, die sind agnostisch, was die Hardware angeht. Das ist auch ganz, ganz wichtig. Da hat die große große Herausforderung bei jeglichen Produktionsroboter oder Startups, die im Bereich von Produktionsrobotik sind, sind die Elendig langen Zellzeige. Und es ist immer ein Systemidigator dabei. Man braucht sich das nicht so vorstellen, dass man zum großen Kunden gehen, sagt, hier, er braucht noch ein Roboter, ja genau, darauf hab ich gewartet, sondern so eine Produktionstraße, die wird über Jahre geplant. Die wird auch, wo da manchmal auch angepasst, also manchmal auch über ein Rattstoffwitting, wenn auf einmal was anderes produziert wird. Aber Produktion, Hallen, Produktion, Straßen, also Fertigungsstraßen, das sind nicht ganz so schlimm wie im Automotivebereich, also bei Autos, aber die Sales-Züklinnen sind schon sehr, sehr lang. Und das kann man erkennen, wenn man sich die KPI von jeglichen Roboter, also Produktionsroboter-Firmen anschaut, das kann man nicht verkaufen wie geschnitten Brot, sondern wenn man sich 50 Unternehmen anspricht, dann interessiert es gerade akut vielleicht zwei. Aber ganz kurz daran, Karo, sagte, du hast am Anfang, es gibt wie 100.000 Schweißer, hast du glaube ich gesagt, die irgendwie fehlen werden, oder? Genau, so und jetzt ist natürlich der Punkt, die sind ja vor allem, also um auch den Aspekt von euch beiden aufzugreifen, dass eines, also sagen, wenn jetzt so eine Produktion sich automatisieren möchte, dann gucken die ja meistens nicht nur den, diesen einen Prozessabschnitt Schweißen an oder Santen oder einer, sondern die gucken sich hier die komplette Produktionsstraße an. Und arbeiten dann am allerliebsten auch mit einem Anbieter, der das dann auch voll integriert mit ihren sämtlichen anderen Maschinen und Systemen, und so weiter. Also das ist eine gewisse Schwachstelle, würde ich denken. Und der Anderspekt, ich meine, wenn wir jetzt sagen, die Zahlen, die stimmen bestimmt ja irgendwie 400.000, viele Speise in den USA, 300.000 Europas, dann sind das ja nicht unbedingt nur Schweißer, die in den Fertigungen arbeiten, wo du jetzt so einen komplexen Roboter hast, brauchst, der eben so viele unterschiedliche Teile selbst erkennt und Schweißen kann oder oerflächen handeln kann. Das sind ja auch wahrscheinlich viele Schweistätigkeiten, wo immer jetzt gleich geteigeschweist wird oder oberflächen handeln. Da kannst du mit ganz viel einfacheren, wahrscheinlich auch günstigeren Robottern arbeiten, die du vielleicht auch sonst im Einwaltz dahast. Also wie groß dann jetzt wirklich genau dieser Markt, ist wo du diese Heimix Low Volume, das ist eigentlich das Stichwort hier, mit Halverarbeitung hast, das pambi jetzt nicht bottom-up berechnet. Das ist ja wie gesagt, viele Auftragsfertigungen, vielleicht auch im Defense-Bereich, vielleicht ist das jetzt auch irgendwie genau der Term to Market, das dir sagen, genau für die sind für besonders relevant jetzt und wir sind ein deutsches Unternehmen. Also so Verenität, die Modelle laufen hier, so sagen die Hardware-Markt, aber andersher kommen, aber die Software, die das hier bearbeitet, solche kritischen Produkte, die Kompeten aus Deutschland, und das ist irgendwie voll reguliert und da wissen wir, was wir haben. Da waren wir nicht mit den US-Playern arbeiten, weil sonst scheitern die uns die Modelle abwähren. Wenn wir da irgendwann mal die Zöller nicht akzeptieren, die von drücken kommen, es gibt ja auch sehr viele politische Diskussionen, die heute dazu führen, dass gerade dann solche und deutsche Unternehmen dann auch ausgewählt werden. Also ich finde schon spannend, ich kann noch nicht ganz begreifen, wo das Unternehmen mal hin ist. hin geht oder, oder, oder, oder, hat gesagt, der gefällt dieser Fokus auf diese Justcase nicht nie, aber wie auf diesen, also mal dann doch überschaubartnern im Bereich, aber wird das hinter ja mal, irgendwie wird das hinter ja mal jemand, der dann nicht auf Systemintegatoren angewiesen ist, der komplette Städnellon, was nicht Lösungen bietet oder bleibt dir in so einer Abhängigkeit. Aber es ist, was ja auch ein Wachstumsvorteil sein kann, weil du dann vielleicht vielleicht schön ausrollen kannst, ne? Ich glaube, das, was ich so gesehen habe, ich kann jetzt keine genauer Prozent zahlen, aber die Install-Base von Produktionsrobotern, die ohne Systemintegatoren irgendwo bei den Unternehmen eingeführt wurden, das ist schon sehr, sehr gering, also man geht nicht zu Herrn Kukka und kauft sich ein Roboter an und so, also will ich den einsetzen. Sondern dieses Systemintegatoren, die beherrschen schon sehr stark den Markt. Das, in den letzten Jahren, wenn ich mir Roboter-Cases angeschaut habe, war das auch häufig einer der Gründe, wo ich sage, aber, Boah, kannst kein Direct Sales machen, bis da abhängig von Systemintegatoren und Abhängigkeiten, gerade für ein junges Technik-Unternehmen ist, das ist Gift und habe auch aus dem Grund einige Sachen nicht gemacht. Weil der Go-To-Market wird dich sehr, sehr komplex ist im Robotic Bereich, also in Produktionsbereich, ne? Ich habe jetzt nicht in den Datenpunkt, in den Informationen, ob das bei Mkind anders ist, ob die sehr gute Kooperation schon haben. Ich weiß, es wird nicht. Da würde ich auf jeden Fall einen Doppelklick drauf machen, müssen wir ganz genau anschauen. Das spricht eher gegen einen Investment, also der Konflikt mit Systemintegatoren, auch der Incentive Konfliktener, weil die Systemintegatoren, die wollen natürlich über komplexe Lösungen sehr viel Marge auch noch abgreifen. Und sind wahrscheinlich eher ein Verhinderer als ein Promoter für so eine Lösung. Das sehe ich so kritisch, insgesamt aber super spannend, auch wie die Technologisch daran gehen. Der eine Gründer, der kommt von der TU von Atum und der hat eben dieses Immutation Learning und Miction of Experts Modelle. Ich glaube, lange dran geforscht und das eben auch in den Textec von Mkind eingebaut und Mkind ist so mit in der Lage, neue Aufgaben sehr schnell zu lernen, zu trainieren. Und dann eben als Intelligence-Layer auf dem Roboterarm oder auf dem Roboter eben auch umzusetzen. Das finde ich schon sehr spannend. Ich hatte gerade den Gründer von Marnex AI, ich weiß nicht, ob ich den Kandidaten Gruber hier im Podcast auch TUM und CDUTM umfällt. Und der hat, weil wir haben diese Frage diskutiert, gerade so ein bisschen zur Seite geschoben, hat vielleicht ein anderes Thema. Aber diese Frage hinterher, ob das ein Thema für Europa sein wird oder nicht, weil es ist schiener. Ich finde die ist ja natürlich auch aus Investoren sich, aber auch für den Standort Europa, maximal eine Wand. Das ist ein Teil relevant. Und da bin ich halt irgendwie so ein bisschen, er war halt total glühender Europäer, sagt, wir müssen das hier schaffen. Und das fand ich erstmal, glaube ich, eine gesunde Aussage für jeden Gründer hier, zeigt gleich, kann man aber auch nicht verblendet sein. Also weiß ich irgendwie, wie ihr drauf guckt. Ich kann gerne anfangen, oder ob bitte ihr gerne es mich eigentlich glaube. Also mein Gefühl ist, dass in denen die Standard-Hartware-Komponenten von Robottern da haben wir wahrscheinlich schon verloren. Weil einfach die Skalen-Effekte in China schon eingetreten sind, die Anzahl-Roboter, die da eingesetzt werden im Alltag und in jeder Fabrik und in jeder Industrie unfassbar. Da werden wir wahrscheinlich nicht mehr im Bithalten können. Ja, so. Ich kann mir aber schon auf der ist immer ein Software-Hartware-Kommunationsseite vorstellen, dass wir aufgrundsamer mal der hochkomplexen produzierenden Industrie, die wir hier haben. Und den vielen Weltmarkt-Führern, die auch immer noch zum Teil sehr, sehr erfolgreich sind, die richtigen Use-Cases entwickeln. Und dann in diesem Geschäftsmodell, wie Olaf ist voll und super erklärt, hat Robottern Service. Mit der Software dazu, durchaus Player entwickeln. Das setzt aber voraus, dass da alle mitmachen. Also spricht das, dass die deutschen Unternehmen das auch schnell kaufen und einsetzen und die Dinge trainieren und die damit dann sozusagen auch die besten im Markt sind. Ja, wenn wir hier so eine Slow-Dopschen haben, dann werden wahrscheinlich die Amerikaner und die Chinesen auch in diesem Bereich die Nase vorher haben. Wie siehst du, ne? Ja, super, super schwierig, superkomplex. Ich glaube, so lange wie ein Produktionsstandort sind, und das sind wir noch. Wir müssen die produzierenden Unternehmen sehr schnell adaptieren, um die gleiche Produktivität und Effizienz zu haben, wie unter anderem besser noch eine bessere. Und vergleich zu Wettbewerb der Außheit von Deutschland ist, ob der in USA oder in China die Frage, wenn wir jetzt mal die die produzierende Gewerbe als Goldgeber bezeichnen, die Frage ist eben, Werbaut, Schüssel und Schaufeln sind es weiter in Wier oder werden die Schüssel und Schaufeln in China geworden. Und dann hier eingesetzt gute Frage, also so eine Perth Robotics, die ist eben schon ein paar Jahre weiter 170 Millionen bis dann eingesammelt und auch eine Grand Matter Robotics. Ich weiß nicht, was aus China kommt, ob die, was Physical AI angeht, eben auch diese Intelligenz mit reinbringen wollen und ihre Roboter eben nicht nur als Roboter nicht nur Blech verkaufen, sondern eben auch Intelligenz. Das erschließt mich, da erschließt ich mir noch nicht. Aber wie ich hier geschwindig getrunken, wenn ich das nur mal einzuordnen, so auf der Timeline, wenn es 600-70 Millionen schon eingesammelt, da könnte ja hier im Kind in fünf Jahren auch sein, wenn es so richtig gut läuft. Ist das, also ich weiß nicht, aber. Nee, aber nur mal so gefragt ist, fünf Jahren ist das ein Falt, der mag das noch nicht dicht. Ja, genau. Und ich will nur wissen, ist er in fünf Jahren kritischer dicht als heute, also ist das jetzt ein Markt, der sehr schnell verteilt wird oder ist das auch wegen der Gemütlichkeit der Kunden unter Umständen? Und der langen Installationzeiten ist das vielleicht auch gar nicht so tragisch, das will ich eigentlich nur verstehen. Hm. Guter Punkt, jetzt können wir verschiedene Thesen aufstellen, sagen, okay, also Reinforcement Learning oder auch die anderen Modelle, die jetzt auch Mkind benutzt sind irgendwann kopierbar. Ja, sind auch beliebig, austauschbar. Dann könnte man sagen, ja, dass das Erlernen von Bewegungen und Aktion eines Robotters ist langsam commodity. Also, entweder schaut ein System sehr vielen Arbeitern zu und erkennt, was so der Golden Process ist, also was muss man eigentlich machen? Das hat ja so Wandelbots bis den vor, haben dann gepfittt, oder aber der Roboter lernt selber. Aber dieses Lernen und das kopieren und adaptieren von dem Erlernen, könnte man sagen, bei der Geschwindigkeit von AI und von den AI-Inhiktungen dürfte das eigentlich so vielleicht in drei, vier Jahren auch zu commodity geworden sein. Dann haben wir commodity hardware und commodity software, dann liegt es eigentlich nur an distribution power. Ich fand das so spannend, es gab, ich war so ein Open-Evidenzkenn, das ist so eine KI für den Medizinbereich, für Ärztin-Ussarz, ziemlich etabliert, sehr teuer. Und da gab es es gerade so, und es gibt noch, glaube ich, Up to Date, oder so heißt der Konkurrent. Die wurden ins Rennen geschickt in den Blint-Tests, also in Blintverkostung, wie damals Coca-Cola gegen Pepsi und dann haben sie irgendwie gesagt, alle kriegen die gleichen Symptome vorgelegt, die gleichen Fälle. Und danach mussten ganz Blint die Ärzte und Wissenschaftler drauf gucken und haben die verschiedene Ergebnisse, Versus Gemini, Chattabity und Plot, quasi generistische Modelle, ich glaube, bewerte. Und interessanterweise haben Open-Evidenz und Up to Date schlechter abgeschnitten als die Standardmodelle. Und das fand ich so ganz spannend, also die Sachen. Ja, wenn es stimmt, ich kenne jetzt natürlich die Details nicht, aber das ist ja natürlich schon irgendwie ganz schön kritisch, weil wir reden auch die ganze Zeit von Ligora und HW und solche Geschichten. Und wie schnell dann quasi so die generistische Modelle aufholen. Und die Frage, die Brücke, die ich bauen wollte zu dem Thema hier ist, dass hier irgendwann auch einen Fall, also wisst ihr, was ich meine, dass das Betriebssystem von solchen Roboterien vielleicht dann doch irgendwann gar nicht mehr spezialisierte Anwendung ist. Also, die drei Millionen Runde in Mkind macht super Sinn. Auch wenn ich jetzt kein FOMO verspürt habe, ich finde es ein super cooles Unternehmen. Auf wie die das machen, was die machen. Ich kenne die Investoren sehr gut und die werden sich das sehr intensiv angeschaut haben und da vertraue ich den drei Hauptinvestoren, dass sie da die richtige Entscheidung getroffen hat. Ich glaube die größte Hürde ist für Mkind, der Systemintegrator, dass man den involviert oder ein ihm vorbeikommt beim Rollout in Produktionsunternehmen. Jetzt zurück zu Deiner Frage, während es einfach die Modelle selber können, das glaube ich nicht. Weil du brauchst ja Daten, also so viele Daten zum Lernen und zum Erlernen, wie eine Schweißnahrt wo gemacht wird, wo, wie was poliert wird. Ich hier geh es an die Um die Trainingsdaten und um die Verwendung der Trainingsdaten. Ich glaube das Unternehmen wie die Trainingsdaten. eine M-Kain, Tede-Kinesis, aber auch eine Wandelbots. Und andere Unternehmen, dass die Fernsehabilität von der Technologie häufig in den Trainingsdaten liegt und in der Verwendung der Trainingsdaten in die Übersetzung, dann wiederum in Aktion des Robotters. Mhm. - Mhm. Also, keine Gefahr für solche Startups, erstmal, du sagst gerade, das macht Sinn. Das heißt, man muss da erst mal mit spielen. Dann muss man gucken, wo die Reise geht. Ich fand das jetzt mit. Ich bin schon gespannt in Case. Da hab ich gedacht, ob hier manche Wetten auch ins Lehre laufen, weil man gar nicht weiß, wie diese General Purpose-LLMs halt. wie schnell die halt sind. - Das kann man sich auch da machen. Und General Purpose-LLMs, das. Das sind zwei unterschiedliche Schuhe. Ja, vor ein paar Jahren hätten wir es das auch noch nicht vorstellen können. Das geht, also da ist schon was dran, was du sagst, Jan. Aber ich kann es mit einem Moment an. Ist auch nur eine Frage, das war keine Tee. - Genau. Ja, ja, genau. So müssen wir da eigentlich genau ran gehen, wenn man sich so ein Startup anschaut, um zu legen, wie defensibel ist das dann eigentlich in der Technologie? Wie viel besser kann das immer werden, wenn das jeden Tag lernt? Und in vielen unterschiedlichen News-Cases einsetzt. Wer ist das ein generales Zwischenanwärtser? Michael, auch die Frage nachher der Preise, wo beide natürlich quasi in solchen Herstellungen. Da brauchst du ja eine Akkuratheit, nicht von 85, 87, 83, 18, 20, 20, 20, Prozent, sondern von 99, 9 Perioden, ne? Weil die Tally ja so teuer sind. Und ich habe jetzt gerade wieder gelesen, dass irgendwie Boeing hatten riesengrückruf, weil irgendeine Schweißnaten nicht 100% ich verhör. Und so. - Genau. Ich kann das sind ja Millionen und Arbe-Millionen, die dann. Abkosten vorgerubert werden, ne? - Ja. Also von daher total klarer Fall. Aber oder vielleicht noch mal generell, ne? Zum Thema FOMO, ich würde das ganz kurz nochmal verstehen wollen, weil ich hätte jetzt fast gedacht, wann immer, wir haben ja hier auch mal über Motor-Ri gesprochen. Das war ja die gleiche Logik eigentlich, wo wir gesagt haben, da fehlen, ich habe jetzt die Zahne mir vor Augen, ich glaube, in mir Deutschland 80.000 Busfahrer oder so, oder so. - Mhm. Ich glaube, das ist noch. Und eigentlich, wenn man so was hört, das ist doch erst mal eine Begründung, wenn es da da in so einem Bereich was zu machen, oder ist langt das noch nicht um, um zumindest so einen ersten Schritt in Richtung FOMO zu entwickeln. Also FOMO, vierhoffmisshing out, das ist ja nichts gesundes. Mhm. Nämmeres gesteigertes Interesse. Sag mal erst mal. - Ich nehme das so. Das ist aber ganz anderes. Und natürlich, wenn ich jetzt M-Kind sehe, oder auch damals wie es nicht mobileeigen, natürlich, wenn man sich so was anschaut, dann entwicke ich in gesteigertes Interesse. Aber FOMO ist doch ich was ganz, ganz schlechtes für die Portfolio-Komposition eines VCs. Weil es dann iratschend ist. - Weil es völlig iratschend ist. Wenn man hört, "Has gehört?" Das investiert, "Wir haben noch gar nicht das Portfolio." Das ist denn echt GIFT. Also. Aber. wie kann ich sagen, ich kann es noch mal da durch einen M-Kind. Stärke-Technologie, das, was ich gesehen habe, der Markt ist riesig, die Hürde, Systemintegratoren auch. Alles, was sich in den 3, 4, 5 Jahren entwickeln wird, ist softwaretechnisch, ob es KUKA selber macht, und so weiter, das weiß heute keiner. Das ist eben dieses restliche, quenchen Ungewissheit, was Karo und ich und uns ganzen Piers nicht nur in der Presidion oder Siedrunner haben. Das hat man auch in der A-Runde. Da kann immer noch was passieren, die anderen, and anderen. Zum Jetzing-Zeitpunkt, wenn ich da jetzt so einen Snapshot mache, auf M-Kind, wo ich sagen, das kann man machen. Wahrscheinlich hätte ich 20 Gespräche mit Systemintegratoren gemacht, um ja irgendwie so ein Bild zu bauen, vermarkt die das mit. Oder sagen die, boh, das ist ja. Schlimmer als Test- und Kohlerer für uns. Das werden wir bekämpfen. Die Frage ist auch weg, ob das meine. Und ich gehe davon aus, dass unsere Piers, also Luset, was noch fortino und possible das gemacht haben, und dem hat entsprechend mit klaren Verstand, dass das im Westman getätigt haben. Oder FOMO. Und die FOMO, natürlich. Nein, nein, nein, nein. Und ganz hoher Kontexten. Und hoffe ich, da auch tolle Interots machen können, super, dann sehen Kunden, weil das wünschen wir dem Team, haben wir die viele schnelle Kunden mit kurzen Zeichern, die das aller ausprobieren wollen. Damit so eine tolle Technologie hier in Deutschland entsteht und uns etwa etwas feger macht. Ja, finde ich auch, wie gesagt, das hat mir auch gestern gefallen bei dem Lataan. Also diese Überzeugung, wie brauchen wir so was hier, auch wenn es vielleicht ein herrterer Kampf ist, als man sich das wünscht. Aber ich finde das irgendwie. Man darf das auch nicht aufgeben. Das war seine. Er sagte, man kann ja auch gleich alles zu machen. So. - Man kann auch in der Verlängerung noch das entscheidende Vorschießen. So ist es, genau. - Genau. In WM-Zeiten. - Aha. Dann. - Dann lass das auf. Ich glaube, es wird freitag ausgestrahlt. Das wird auch passiert. Ja, gucken wir mal. Wir drücken die Daumen. Ist da am Fußball? Oder. - Oder. Olaß. Komm, es war ein bisschen. Du hättest so elegant ausgauffallen. Du hättest so ein bisschen ausgauffallen. (Lachen) Cool. Aber ohne Verlängerung hat er Abend. Also, ich danke euch, hat großen Spaß gemacht. Ja. - Ebenso. Danke. - Danke. Bis bald. - Ciao. - Ciao. Ciao. Bravo. Unsere KI-Telefonie integriert sich natlos in dein CRM oder deinen Helpdesk. Und wext flexibel mit jedem Team aus Sales und Support. Jetzt testen, R-Core.io. Wenn bei euch gerade Stellen offen sind, dann kennt ihr wahrscheinlich zwei Welten. Entweder läuft euch der Post-Eingang mit Bewerbungen voll, von denen kaum eine passt, oder es kommt einfach gar nichts rein. Bei der Recruiting-Plattform in Staffel läuft das anders. Talente sehen eure Stelle nur, wenn ihre Skills und Rahmenbedingungen wirklich zu euren Anforderungen passen. Ihr bekommt also keine Bewerbungen, die ihr ohnehin wegklicken würdet. Und im Sourcing Tool von in Staffel könnt ihr euch durch bereits passende Profiles grälen, seht die Skills, Erfahrungen und Geheizvorstellungen auf einen Blick und könnt direkt passende Matches per Chat kontaktieren. Funktioniert übrigens quer durch verschiedenste Branchen, Engel und Völkers besetzt darüber, zum Beispiel ihre Marklatteams, andere Unternehmen, ihre Developer Sales oder Konsultingrollen. Kunden von in Staffel loben außerdem immer wieder, wie einfach die Plattform zu bedienen ist, heißt auch die Fachabteilung kann mit wenigen Minuten Aufwand selbst recruten. Und das Beste, ihr zahlt erst, wenn ihr wirklich jemand einstellt. Das heißt, ihr könnt in Staffel komplett kostenfrei testen. Schaut einfach vorbei auf in Staffel.com/inseider als Startup-Insel der Hörerinnen und Hörer spart ihr 500 Euro auf eure erste Einschellung. Das war das Gesprächnis. Karogarboi mit Gründerin und Genon Partner von CISA. Und, oder Verkobin? So, das war's. Vielen Dank fürs Zuhören. Ich hoffe, es hat euch Spaß gemacht. Wenn dem so sein sollte, gerne weiter empfehlen, an Menschen, die jemand reinhören sollten, teilt das gerne und vor allem die Bitte, hinterlass ins gerne eine Bewertung auf Apple Podcast und oder auf Spotify. Das hilft uns wirklich, diesen Podcast bekannte zu machen. Das ist vielleicht so die kleine Motivation. Ihr wisst ja, dieser Podcast hier ist umsonst. Vielleicht ist das eine gute Gelegenheit, um euch zu reborgiieren. Und Apple, umsonst, wir probieren ja auch eine Unmenge an News, dann die euch vielleicht mal anschauen sollte. Unter anderem einen zum Thema AI. Also zum Thema Künstliche in den Gänse. Wir haben ja nicht nur ein richtig cooles Podcast-Format, das einmal im Monat erscheint. Nämlich der Checkpoint AI mit Rasmus-Rote von Honorantakes und andere Retterrad von Early Bird. Also zwei ausgewiesen Experten. Nein, wir bringen auch einen Newsletter zu den Themen raus. Einmal pro Woche, die wichtigsten News rund um das Thema Künstliche in den Gänse. Also alle Trends, alle Nachrichten, alle Finanzenesrunden. Also einfach alles, was man mitbekommen sollte. Unsere Reaktion recherchiert ja jeden Tag auf 700 Nachrichten Seiten und das Ergebnis mündet dann in verschiedensten Newslettern, wie gesagt, unter anderem zum Thema KI. Schaut's euch mal an. Alles weitere unter www.salebinster.de/newsletter. Das war's, wo man da Seite aus euch einen tollen Tag und ja, hoffentlich bis nachher oder ansonsten bis morgen. Ciao, ciao. [Musik]