24.11.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

21base.ai: DLT-Austria-Chairman Ed Prinz startet neues KI-Unternehmen

Mit 21base.ai möchte DLT-Austria-Chairman Ed Prinz ein neues KI-Ökosystem aufbauen, das die wachsenden Datenströme der Finanz- und Kryptoindustrie nutzbar machen soll. Das Unternehmen entwickelt Technologien, die komplexe Markt- und Social-Daten in Echtzeit analysieren und damit neue Grundlagen für datengetriebene Entscheidungen schaffen möchten.
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Ed Prinz
Ed Prinz | Foto: beigestellt, Hintergrund Adobe Stock

Die digitale Finanzindustrie befindet sich in einer grundlegenden Transformation. Daten sind zu einem strategischen Produktionsfaktor geworden, insbesondere in Bereichen wie Payment, Banking und im Umfeld der Crypto-Assets. In diesem Spannungsfeld entstehen neue Technologien, die in der Lage sind, enorme Datenvolumina zu erfassen, zu strukturieren und in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Das weiß DLT-Austria-Chairman Ed Prinz und hat vor diesem Hintergrund 21base.ai gegründet, ein DeepTech-AI-Unternehmen mit Fokus auf Softwareentwicklung und angewandte Künstliche Intelligenz.

21base.ai: Schnittstelle zwischen Technologie und Finanzindustrie

Das Unternehmen verfolgt das Ziel, intelligente Systeme zu entwickeln, die komplexe Datenstrukturen in Echtzeit analysieren und damit „neue Informationsvorteile für professionelle und private Anwender“ schaffen.

„21base.ai entstand aus dem Bestreben, die technologische Kompetenz des Unternehmens Adprints in ein eigenes DeepTech-AI-Ökosystem zu überführen. Im Zentrum steht die Entwicklung innovativer Softwareprodukte, die maschinelles Lernen, Multi-Agent-Systeme und moderne Data-Warehouse-Architekturen kombinieren“, erklärt Prinz.

Das Unternehmen positioniert sich bewusst in der Schnittstelle zwischen Technologie und Finanzindustrie. Bereiche wie Zahlungsverkehr, Asset Management, digitales Banking und datengetriebene Marktanalyse sollen hierbei besonders von „präzisen, schnellen und verlässlichen Datensystemen, die dynamische Märkte abbilden“, profitieren, so der Plan.

Moonlytics

Die Strategie von 21base.ai basiert auf der Entwicklung eigenständiger Produkte, die jeweils auf einer gemeinsamen Daten- und Analyseinfrastruktur aufsetzen. Dieser modulare Aufbau soll es ermöglichen, neue Anwendungen schnell zu entwickeln und gleichzeitig eine gemeinsame Grundlage für Datenqualität, Konsistenz und maschinelles Lernen zu schaffen.

„Das erste Produkt von 21base.ai war Moonlytics, ein Machine-Learning- und Multi-Agent-System, das mit einem zentralen Data-Warehouse verbunden ist. Dieser Datenkern speichert strukturierte und unstrukturierte Informationen aus unterschiedlichen Quellen und dient als Grundlage für Analysen in nahezu Echtzeit“, sagt Prinz. „Moonlytics ist darauf ausgelegt, große Datenmengen nicht nur zu sammeln, sondern systematisch zu bewerten und in konsistente Analysemodelle zu überführen.“

Die Architektur umfasst Verfahren der statistischen Modellierung, der Zeitreihenanalyse sowie Machine-Learning-Ansätze. Sie ist darauf ausgelegt, Entwicklungen auf Social Media, Liquiditätsverschiebungen, Marktdynamiken und narrative Trends im Ökosystem digitaler Assets zu erkennen. Diese Daten bilden eigenen Worten nach erstmals einen durchgehenden Informationsstrom, der von der Datenerfassung bis zur analytischen Auswertung vollständig automatisiert ist.

Moonboard.ai als zweites Produkt

Aufbauend auf der Moonlytics-Infrastruktur entwickelte 21base.ai auch ein zweites Produkt, das unter dem Namen Moonboard.ai vorgestellt wurde. Der Launch fand im Rahmen der FinTech Week statt. Moonboard.ai ist eine Informations- und Analyseplattform, die Crypto-Assets aus mehreren Perspektiven bewertet. Sie versteht sich als komplementäres Werkzeug zu bestehenden Marktportalen, das eine Lücke zwischen klassischer Kursdarstellung und datengetriebenem Research schließen soll.

„Der Anwendungsbereich reicht von Retail-Investoren über professionelle Asset Manager bis hin zu Analysten, Influencern und Research-Teams. Im Mittelpunkt stehen Informationen rund um Sentiment, Marktaktivität, narrative Dynamiken und soziale Interaktionen. Die Daten werden nahezu in Echtzeit aktualisiert und basieren vollständig auf der technologischen Infrastruktur von Moonlytics“, präzisiert Prinz.

21base.ai: Analyse-Ökosystem als Ziel

Moonboard.ai soll, einfach gesagt, die wachsende Komplexität des Crypto-Marktes verständlich machen, frühzeitige Trends identifizieren und durch algorithmische Bewertungsmethoden Transparenz schaffen. Die Plattform verbindet Markt-, Social-, Liquiditäts- und Aktivitätsdaten, um Trends zu erkennen, bevor sie sich vollständig im Kursverlauf widerspiegeln, so der Claim. Zudem bündelt sie Daten über soziale Diskussionen, Marktvolumen, Kapitalströme, On-Chain-Aktivitäten und sentimentbasierte Veränderungen.

Im Zentrum von Moonboard.ai stehen sechs unterschiedliche Scoring-Methoden, die Crypto-Assets aus verschiedenen Blickwinkeln analysieren. Jede Methode verfolgt eine andere analytische Zielsetzung und soll dadurch eine multidimensionale Betrachtung ermöglichen. Darunter etwa frühe Wachstumsindikatoren, Marketperformance-Bewertung oder Dynamik sozialer Interaktionen.

„Moonboard.ai schafft einen strukturierten Zugang zu einem Markt, der üblicherweise fragmentiert, schnelllebig und schwer durchschaubar ist. Die Kombination aus Echtzeitdaten, algorithmischen Modellen und einer klaren Benutzeroberfläche ermöglicht eine fundierte Einschätzung der aktuellen Marktlage. Nutzer können Trends, Chancen und Risiken frühzeitig erkennen und verschiedene Bewertungsstrategien miteinander vergleichen“, sagt Prinz.

Das langfristige Ziel von 21base.ai besteht darin, ein umfassendes Analyse-Ökosystem aufzubauen, das digitale Vermögenswerte aus wirtschaftlicher, sozialer und technologischer Perspektive in Echtzeit abbildet.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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