02.06.2026
AUTOMOTIVE-ENGINEERING

700 Prozent Produktivitätsplus: Grazer KI-Startup vertieft Partnerschaft mit deutschem Softwareentwickler

Das Grazer KI-Startup Context64.ai stellt die technologische Infrastruktur für die neue Produktlinie von Emposo (Hays Group). Bei einem gemeinsamen Projekt im Automotive-Engineering wurde laut den Unternehmen eine siebenfache Produktivitätssteigerung erzielt.
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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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Das microagi-Team | (c) microagi
Das microagi-Team | (c) microagi

Sie gilt aktuell als einer der – mit dem KI-Boom verknüpften – globalen Mega-Trends: die Robotik. Und einmal mehr droht Europa im globalen Wettlauf ins Hintertreffen zu geraten, warnt man beim Münchner Startup microagi. Denn trotz einer großen industriellen Basis und starken Leistungen in Forschung und Entwicklung, laufe China dem Kontinent aktuell davon. Eine besondere Herausforderung für Europa sei dabei die Alterung der Bevölkerung.

„Wir können es uns nicht leisten, Europas Zögern bei der KI zu wiederholen“

„Das industrielle Europa hat 12 bis 18 Monate Zeit, um seinen Vorsprung in der Robotik auszubauen. Wir können es uns nicht leisten, Europas Zögern bei der KI zu wiederholen“, meint Bercan Kilic, Gründer und CEO von microagi.
„Wer Fabriken in Europa betreibt, hat die Zahlen schon auf dem Schreibtisch: Die erfahrensten Mitarbeiter gehen in diesem Jahrzehnt in den Ruhestand, und deren Nachfolger wurden nie geboren.“

Datenaufbereitung im Fokus

Kilic war zuvor Ingenieur bei Red Bull Racing und gründete microagi vor zehn Monaten unter anderem mit einem weiteren ehemaligen Formel-1-Ingenieur von Mercedes-AMG Petronas. Mit dem Startup, das seinen Forschungshauptsitz im Umfeld der ETH Zürich betreibt, setzt das Team auf das Thema Datenaufbereitung. Denn, so heißt es vom Unternehmen: „Roboter erreichen etwa 95 Prozent einer Aufgabe und stagnieren dann. Die letzten paar Prozentpunkte – diejenigen, die darüber entscheiden, ob eine Maschine die Wirtschaftlichkeit der Fabrik tatsächlich verbessert –, stammen ausschließlich aus den eigenen Betriebsdaten und Edge Cases dieser Fabrik.“

Das System Atlas erfasst Daten im laufenden Betrieb und diese in einer Simulation, um sie für werkspezifische Aufgaben zu optimieren. Zusammen mit Hardware-Partnern wie NVIDIA und Unitree setzen dann Ingenieur:innen des Startups vor Ort in den Fabriken ein System auf.

„Unsere Partner bauen wirklich gute Roboter und Modelle“, erklärt CTO Nico Nussbaum. „Unsere Arbeit beginnt danach, in der Fabrikhalle. Wir stellen unsere Ingenieure bei jedem Kunden vor Ort bereit, und das System lernt aus ihren realen Abläufen und speist das in den nächsten Durchlauf ein. So sind sie mit jedem Monat, den wir dort sind, ihrer Konkurrenz ein Stück weiter voraus.“

Rekord-Seedinvestment primär aus Europa

Mit dem System überzeugte microagi nun eine ganze Reihe vorwiegend europäischer Investmentgesellschaften. Mit 55 Millionen US-Dollar (umgerechnet rund 48 Mio. Euro) schließt das Startup nach eigenen Angaben die größte Seed-Finanzierungsrunde in der deutschen Geschichte ab. Den Lead übernimmt dabei Hummingbird mit Sitz in Belgien, mit Beteiligung von Northzone (UK), LocalGlobe (UK), Village Global (USA) und redalpine (Schweiz).

„Europa bildet einige der besten Robotiker der Welt aus – und sieht ihnen dann dabei zu, wie sie Unternehmen in Kalifornien aufbauen. Was gefehlt hat, ist die richtige Ambition“, kommentiert Firat Ileri, Managing Partner bei Hummingbird. „Microagi hat einige der ehrgeizigsten Menschen versammelt, die wir je getroffen haben, sie in Europa gehalten und sie auf eines der schwierigsten Probleme ausgerichtet, die es gibt.“

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