03.07.2018

250.000 Euro Investment für Wiener Social Impact Startup WisR

Die Wiener "Recruiting-Plattform für Silver Ager" WisR holt sich eine Viertel Million Euro Seed-Investment in Form von Wandelanleihen. Wir sprachen dazu mit Co-Founderin und CEO Klaudia Bachinger.
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WisR, 2 Minuten 2 Millionen
(c) WisR/Timar Batis: Stehend vlnr.: Das WisR-Team rund um Gründer Martin Melcher, Carina Roth und Klaudia Bachinger,

Minutiös geplant scheint das Seed-Investment, das sich das Wiener Startup WisR nun holte. In den vergangenen Monaten konnte man unter anderem durch diverse Preise und Auszeichnungen auf die „Recruiting-Plattform für Silver Ager“ aufmerksam machen. Nun gab man potenziellen Business Angels genau zwei Monate Zeit, sich für ein Investment in das Startup zu entscheiden. 250.000 Euro sollten es werden. „Wir wollten damit bewusst die FOMO (fear of missing out) aktivieren. Wenn man keine Deadline setzt, dann heißt es ’schaun wir mal‘. Unsere Message war klar: Jetzt oder nicht“, erzählt Co-Founderin Klaudia Bachinger im Gespräch mit dem Brutkasten.

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Vier Business Angels steigen bei WisR ein

Die Taktik ist aufgegangen. Mit Niki Futter (Compass Verlag), Stephan Blahut (ÖGV), Nathalie Karré (ACCELOR) und Christian Geissler (KERN Engineering Careers) stiegen in der aktuellen Runde vier Business Angels in das Startup ein. „Natürlich hatten wir schon über Monate hinweg Beziehungen aufgebaut“, räumt Bachinger ein. Genutzt habe man etwa die Netzwerke der Female Founders und des Uni-Inkubators INiTS.

Investment über Wandelanleihen

Ein in Österreich noch relativ selten genutztes Modell nutze WisR bei den Formalitäten des Investments. Denn man vergab für die 250.000 Euro Wandelanleihen. „Damit schiebt man die Unternehmensbewertung hinaus. Das ist bei einem besonders jungen Unternehmen, bei dem eine treffende Bewertung einfach noch schwierig ist, besonders sinnvoll. Und man braucht dafür keine Anwälte oder Notare und spart sich so Geld“, erklärt Bachinger. Mit dem Modell wird das Kapital erst mit der nächsten Finanzierungsrunde auf Basis der dann genutzten Bewertung zu Unternehmensanteilen konvertiert. Die Investoren der aktuellen Runde bekommen dabei einen sogenannten „Discount“ – sie bekommen ihre Anteile also zu einer niedrigeren Bewertung, als die Investoren der nächsten Runde.

400.000 Euro-Runde in einem Jahr geplant

Dabei legte WisR eine Deckelung („Cap“) von zwei Millionen Euro fest. „Wir hoffen natürlich, dass unser Startup in einem Jahr, wenn wir 400.000 Euro raisen wollen und müssen, 15 Millionen Euro Wert ist. Aber unsere Angels sollen in diesem Fall mit ihrem stärkeren Risiko nicht verhältnismäßig schlecht aussteigen. Sie bekommen also insgesamt mindestens 12,5 Prozent, wenn unsere Bewertung tatsächlich zwei Millionen Euro übersteigt“, erklärt Bachinger. Weil man auch andere Startups an den gewonnenen Erkenntnissen teilhaben lassen will, wird Co-Founderin Carina Roth im Juli übrigens einen Workshop zum Thema Wandelanleihen abhalten.

Personal und Growth Hacking

Das aufgestellte Kapital soll nun vorwiegend in Personal und Marketing gesteckt werden. MitarbeiterInnen in den Bereichen Sales Content Marketing wurden bereits aufgenommen und das Team soll weiter wachsen. „In Punkto Marketing fokussieren wir momentan auf Growth Hacking“, sagt Bachinger.

Erst DACH, dann Japan und Südkorea

Der nächste geplante Expansionschritt ist die Erschließung des DACH-Raums. „In Deutschland und der Schweiz gibt es sehr ähnliche Bedingungen am Arbeitsmarkt und bei Steuern“, sagt die Gründerin. In weiterer Folge wären Japan und Südkorea besonders spannende Märkte. Denn Japan hat die weltweit im durchschnitt älteste Bevölkerung und Südkorea hat die am schnellsten alternde. Für das Konzept – die Vermittlung von erfahrenen Arbeitskräften im Pensionsalter auf Auftragsbasis – also die perfekten Zielmärkte. „Die USA sehen wir aufgrund der demographischen Verhältnisse zwar nicht primär als Zielmarkt. Aber unsere Business Angelina Nathalie Karré verbringt die Hälfte des Jahres dort und hat ein hervorragendes Netzwerk. Und weil es dort kein staatliches Pensionssystem gibt, könnte unser Konzept auch in den Staaten greifen“, sagt Bachinger.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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