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picalike – wie Computer Bilder verstehen lernen

„Ein Bild sagt mehr als Tausend Worte“ – diese alte Weisheit aus der Werbebranche könnte auch das Motto von picalike sein. Das Startup beginnt die Beschreibung seiner Geschäftsidee allerdings mit einer noch beeindruckenderen Zahl: Das menschliche Gehirn versteht Bilder bis zu 60.000 Mal schneller als Text. Wir versuchen trotzdem in Worte zu fassen, wie Modeshops im Internet mithilfe solcher wissenschaftlicher Erkenntnisse ihren Umsatz steigern können.

Daniel Raschke ist zugelassener Anwalt, hat mit Investmentbanking Geld verdient, für das Wettportal bwin und die Werbeagentur Kempertrautmann gearbeitet und mit Playtinum ein Gaming-Startup gegründet, das heute noch existiert. Dennoch hatte er nicht das Gefühl, sein eigentliches Ziel schon erreicht zu haben.

Kann man Computern das Sehen beibringen?

2010 lernte Daniel Sebastian Kielmann kennen, der lange auf der Lohnliste von SAP stand. Sebastian ist BWLer, hat aber immer schon leidenschaftlich und kreativ programmiert und stellt Fragen wie: „Warum können wir sehen, Computer aber nicht?“ Auf der Suche nach der Antwort fing er an, einen Algorithmus zu entwickeln, der es ermöglicht, Bilder nach ihrer Ähnlichkeit zu sortieren.

Warum er das gemacht habe, fragte ihn Daniel. Sebastians Antwort: „Weil man mir gesagt hat, das sei nicht möglich.“ Welchen praktischen Nutzen das haben könnte, war anfangs noch nicht klar. Klar war allerdings, dass sich hier zwei gefunden hatten, die eine exzellente Kombination für ein Startup abgaben: Sebastian ist der Forscher mit den genialen Ideen, Daniel der Businesstyp, der daraus ein Geschäft machen kann.

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Daniel Raschke

Ernsthaft los mit dem Geschäft von picalike ging es im Jahr 2012. 2015 stieg das Suchvolumen gegenüber dem Vorjahr um 500 %, für 2016 sind nochmal 100 % Steigerung angepeilt. Um die 200 Millionen Suchvorgänge pro Monat sind es momentan. Gesucht werden natürlich Bilder, und zwar fast ausschließlich von Modeartikeln, die Kunden dann zum Kauf empfohlen werden.

Das Prinzip kennt jeder zum Beispiel von Amazon. Passend zu einem Artikel, den man gekauft oder auch nur angeschaut hat, werden weitere Produkte angepriesen, die einen ebenfalls interessieren könnten. Um das Richtige zu finden, wird meistens der beschreibende Text analysiert. Bei Büchern ist das auch sinnvoll, kaum jemand wird ein Buch in erster Linie wegen des Bildes auf dem Cover kaufen. Andere Artikel allerdings interessieren uns überwiegend wegen ihrer Optik.

50 Farben blau

Vor allem bei Bekleidung ist das so. Dieser Tatsache trägt die Software von picalike Rechnung und sucht nach Fotos, die eine ähnliche Aussage haben wie das von einem Produkt, an dem ein Kunde offensichtlich gefallen gefunden hat. Kriterien können Farbe, Größe oder sogar die Stimmung sein, die ein Bild einfängt. Dabei sind Bilder wesentlich präziser und eindeutiger als Sprache, die oft vage und missverständlich bleibt. Was für den einen „blau“ ist, ist für den anderen „türkis“ und einen dritten „marine“.

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Sebastian Kielmann

Der Algorithmus von picalike kennt solche Ungenauigkeiten nicht und findet unbestechlich Ähnlichkeiten heraus. Das ist aber nicht seine einzige Aufgabe. Eine Ähnlichkeitsempfehlung ergibt mit ziemlicher Wahrscheinlichkeit nur dann Sinn, wenn sich ein Kunde noch nicht entschieden hat und weitere Anreize braucht. Hat er dann tatsächlich beispielsweise eine blaue Jeans gekauft, gibt das Programm eine Komplementärempfehlung. Ein weißes Hemd vielleicht oder schwarze Schuhe, die zu den Jeans passen.

Damit auch jeder Kunde zu jedem Zeitpunkt die für ihn geeignetste Empfehlung bekommt, muss der Algorithmus ständig verbessert werden. Das gilt für die Bildanalyse ebenso wie fürdie richtige Zuordnung. picalike arbeitet dafür im boomenden Sektor der künstlichen Intelligenz, das heißt, die Algorithmen lernen unermüdlich dazu. Teils eigenständig und teils überwacht von Spezialisten, für die picalike oft wie ein Forschungslabor ist. Längst nicht alles, was sie tun, ist von vornherein zweckgebunden, vieles landet im übertragenen Sinn auch in der Mülltonne.

picalike auf dem Weg ins Silicon Valley

Aber natürlich bleibt genug Konkretes übrig, um immer mehr große Kunden zu begeistern. Mehr als 40 sind es inzwischen, darunter Namen wie Otto, Bonprix, Esprit oder Globetrotter. Kein Wunder, dass die nächsten Schritte in den internationalen Markt führen sollen. Da kommt es bestens gelegen, dass picalike gerade einen der begehrten Plätze im German Accelerator ergattern konnte. Im zweiten Quartal 2017 fliegt Daniel für einige Monate ins Silicon Valley, mit der Überzeugung, der dortigen Startupszene ein Angebot präsentieren zu können, das so kein anderes Unternehmen machen kann.

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Farben und Formen bestimmen das Bild von der Mode.

Die Technologie, die als künstliche Intelligenz bezeichnet wird, entwickelt sich weiterhin rasant. Der Tag, an dem wir in der Lage sein werden, fehlende Bildinformationen zu errechnen und trotz unvollständiger Information genaue Klassifikationen und Vorhersagen vorzunehmen  – so wie ein erwachsener Mensch das tut – ist nicht vielleicht mehr so fern.  Was damit gemeint ist: Wir Menschen erkennen beispielsweise auch schlecht belichtete oder unvollständige Bilder aufgrund unserer Erfahrung ziemlich gut und mit geringer Fehlerquote. Diese Erfahrung fehlt dem System – noch.

Die Realtät von picalike findet derweil noch in Hamburg statt, und das war eine bewusste Entscheidung. Die beiden Gründer sind Hamburger und hier familiär verwurzelt, aber auch die Arbeitsbedingungen in der Hansestadt sind ein wesentlicher Grund. Lediglich die Büromieten könnten günstiger sein. picalike hat da eine gute Lösung gefunden. In den Räumen mit toller Aussicht in der Stresemannstraße ist man Untermieter und vermietet selbst unter. So wäre auch Platz, um die Zahl von 15 Mitarbeitern kurzfristig zu erhöhen. Gesucht werden sowohl Coder als auch Sales- und Marketingexperten. Schließlich soll die Balance zwischen Vision und Geschäft gewahrt bleiben.

Bild ganz oben: Der Himmel ist die Grenze für das – natürlich in vielen Farben gekleidete – Team von picalike