emborado entwickelt eine Plattform für Stickdateien und KI gestützte Dateisuche und baut die Lösung im Stoff im Kopf Accelerator weiter aus
Wie entstand die Idee zu emborado und wer steckt hinter dem Startup?
Die Idee ist aus einem Hochschulprojekt zum Thema Computer Vision entstanden. Hinter emborado stehen Max Heimsath und Linus Pöppelmann, zwei Masterabsolventen des Fachs Wirtschaftsinformatik der FH Münster, sowie Prof. Dr.-Ing. Claus Grewe als fachlicher und technischer Unterstützer.
Welches Problem im DIY und Textilbereich möchte emborado konkret lösen?
emborado löst das Problem unübersichtlicher digitaler Dateisammlungen. Gerade im Bereich Maschinenstickerei sammeln sich über die Jahre sehr viele Dateien aus unterschiedlichsten Quellen an. Auf dem eigenen Rechner sieht man nur den Dateinamen und den Speicherort. Vorschaubilder und weiterführende Informationen zum Motiv fehlen, dadurch wird die Suche nach der richtigen Datei zeitaufwendig und frustrierend. Es kommt vor, dass Nutzerinnen und Nutzer Dateien doppelt kaufen, weil sie ein bereits vorhandenes Motiv nicht wiederfinden.
Warum stoßen klassische Betriebssysteme bei großen digitalen Dateisammlungen an ihre Grenzen?
Stickdateiformate werden von Betriebssystemen wie Windows oder macOS nicht nativ unterstützt. Das bedeutet, dass Nutzerinnen und Nutzer keine Vorschau sehen und auch keine inhaltlichen Informationen direkt durchsuchen können. Bei ein paar Dutzend Dateien lässt sich das noch über Ordner lösen. Bei mehreren tausend oder sogar mehreren hunderttausend Dateien reicht eine reine Dateinamen- und Ordnerlogik aber nicht mehr aus.
Wie funktioniert die KI gestützte Analyse der Dateien bei emborado?
emborado analysiert hochgeladene Stickdateien automatisiert. Zunächst erzeugen wir aus den Dateien Vorschaubilder und lesen technische Informationen aus, zum Beispiel Stichzahl, Motivgröße oder Farbanzahl.
Anschließend nutzen wir KI-Modelle, um die Motive inhaltlich einzuordnen. Die KI erkennt, was auf einem Motiv zu sehen ist, macht diese Inhalte durchsuchbar und erstellt passende Schlagworte. Nutzerinnen und Nutzer müssen also nicht mehr wissen, wie eine Datei heißt. Sie können nach dem suchen, was sie sehen oder verwenden möchten.
Welche Vorteile bietet die semantische Suche gegenüber herkömmlichen Ordnerstrukturen?
Eine herkömmliche Ordnerstruktur setzt voraus, dass man beim Speichern schon genau weiß, wonach man später suchen wird. In der Praxis funktioniert das bei kreativen Sammlungen nur begrenzt. Ein Motiv kann gleichzeitig zu mehreren Kategorien passen, zum Beispiel „Blume“, „Frühling“, „Geschenk“, „Kinderkleidung“ oder „Geburtstag“.
Die semantische Suche ermöglicht es, Dateien über ihren Inhalt wiederzufinden. Wenn ich ein Motiv suche, muss ich nicht mehr den exakten Dateinamen oder Speicherort kennen. Es reicht eine beschreibende Sucheingabe, zum Beispiel „drei Weihnachtsgnome, die an einer Lichterkette baumeln“. emborado zeigt dann passende Motive aus der eigenen Sammlung an.
Für welche Nutzergruppen wurde emborado besonders entwickelt?
emborado richtet sich zunächst besonders an Hobbystickerinnen und Hobbysticker sowie an kleine Textilveredelungsbetriebe, die regelmäßig mit digitalen Stickdateien arbeiten.
Langfristig denken wir emborado aber breiter. Viele Probleme, die wir bei Stickdateien sehen, gibt es auch bei Schnittmustern, Plotterdateien oder anderen digitalen DIY-Dateien. Unsere Vision ist deshalb eine Verwaltungsplattform für digitale DIY-Dateien insgesamt.
Welche Herausforderungen bringt die Arbeit mit proprietären Dateiformaten mit sich?
Proprietäre Dateiformate sind oft schlecht dokumentiert, herstellerabhängig und technisch sehr unterschiedlich aufgebaut.
Für uns als Plattform bedeutet es, dass wir viele Formate einzeln verstehen, auslesen und zuverlässig verarbeiten müssen. Gleichzeitig liegt genau darin ein großer Mehrwert von emborado: Wir wollen diese technische Komplexität für die Nutzerinnen und Nutzer unsichtbar machen und ihnen eine einfache, einheitliche Oberfläche bieten.
Wie wichtig ist das Thema Zeitersparnis für eure Kundinnen und Kunden?
Zeitersparnis ist einer der zentralen Gründe, warum emborado überhaupt relevant ist. Viele unserer Nutzerinnen und Nutzer sticken nicht, weil sie Dateien sortieren möchten. Sie möchten kreativ arbeiten. Wenn die Suche nach einer Datei mehrere Minuten dauert, entsteht Frust. Für gewerbliche Nutzerinnen und Nutzer kommt hinzu, dass Suchzeit direkte Arbeitszeit ist.
Welche Rolle spielt die Teilnahme am Stoff im Kopf Accelerator für die Entwicklung von emborado?
Der Stoff im Kopf Accelerator ist für uns sehr wertvoll. Durch das Programm bekommen wir Zugang zu Feedback, Netzwerk, Sparring und Sichtbarkeit in einem Umfeld, das gut zu unserer Idee passt. Wir kommen ursprünglich aus der Softwareentwicklung. Durch das Programm konnten wir unser Verständnis für die Textil- und DIY-Branche deutlich vertiefen.
Was unterscheidet emborado aus eurer Sicht von anderen Datei oder Cloudlösungen?
Klassische Cloudlösungen speichern Dateien, verstehen sie aber nicht. emborado geht einen Schritt weiter. Unsere Plattform analysiert die Dateien, erzeugt Vorschaubilder, liest technische Informationen aus und ergänzt nutzer- und KI-generierte Metadaten. Wir bauen keine allgemeine Dateiablage, sondern eine Lösung für ein spezifisches Problem.
Wie reagiert die DIY und Textilbranche bislang auf eure Plattform?
Die bisherigen Reaktionen sind sehr ermutigend. Viele Menschen aus der Stick-, Näh- und DIY Community erkennen das Problem sofort wieder. Häufig hören wir Aussagen wie: „Genau das brauche ich“. Das zeigt uns, dass wir nicht nur ein technisches Nischenproblem lösen, sondern ein echtes Organisationsproblem adressieren. Gleichzeitig bekommen wir viel konkretes Feedback, das direkt in die Weiterentwicklung der Plattform einfließt.
Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz für die zukünftige Entwicklung von emborado?
Künstliche Intelligenz ist für emborado ein zentraler Baustein, aber kein Selbstzweck. Uns geht es nicht darum, KI als Schlagwort zu nutzen, sondern konkrete Probleme im Alltag unserer Nutzerinnen und Nutzer zu lösen.
Welche drei Tipps würdet ihr anderen Gründerinnen und Gründern im SaaS oder KI Bereich geben?
Erstens: Validiert das identifizierte Problem, bevor ihr zu viel baut. Sprecht mit so vielen potenziellen Nutzerinnen und Nutzern wie möglich. Das spart Zeit und liefert wertvollen Input für die Produktentwicklung.
Zweitens: Sucht früh Unterstützung und Austausch, zum Beispiel in Gründungszentren, mit anderen Gründerinnen und Gründern oder in Programmen wie dem Stoff im Kopf Accelerator. Viele Herausforderungen hatten andere bereits vor euch. Davon kann man enorm profitieren.
Drittens: Baut kein KI-Produkt um der KI willen. Es zählt am Ende nicht, wie komplex die Technologie ist, sondern ob sie ein echtes Problem besser löst als bestehende Alternativen.
Bild: Raphael Fellmer Bildcredit/Fotograf: Hassaan Hakim
Wir bedanken uns bei Max Heimsath für das Interview
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder
