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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Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD
Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD

„Naturgefahren frühzeitig erkennen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Behörden und Infrastrukturbetreiber bereitstellen“ – so definiert das Innsbrucker Startup GMD sein Produkt. Dazu hat es mit der KI-gestützten Plattform GeoSenseAI ein ganzes Technolgoie-Portfolio aufgebaut. Das umfasst etwa IoT-Sensoren zur Erkennung von Hochwasser, Verklausungen, Hangbewegungen und Steinschlag, seismische Sensorik zur Überwachung instabiler Felsbereiche, Wetterstationen für hochalpine Standorte, Monitoring von Wasserressourcen und Quellen und KI-gestützte Analyse von Besucher- und Personenströmen. Über die Cloud-basierte Plattform erfolgen dann Visualisierung, Modellierung und Alarmierung.

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen“

Damit war das 2024 gegründete Unternehmen, das als „Verified Social Enterprise“ eingetragen ist und unter anderem mit Infineon kooperiert, schon bislang über die Landesgrenzen hinaus aktiv – etwa über eine Kooperation mit dem Deutschen Alpenverein (brutkasten berichtete). Nun erfolgte mit der Eröffnung eines Standorts im Technopark Graubünden im Schweizer Landquart und der Gründung einer Schweizer Tochtergesellschaft der nächste Expansionsschritt. Dabei startete man bereits ein erstes Pilotprojekt mit dem Schweizer Bahnbetreiber Rhätische Bahn.

Ein Pegelsensor von GMD | (c) GMD

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen – unsere Technologien dürfen daher ebenfalls nicht an Landesgrenzen enden. Mit der Gründung der GMD Swiss GmbH schaffen wir die Grundlage für eine enge Zusammenarbeit mit Schweizer Partnern und stärken unsere Präsenz im gesamten Alpenraum“, kommentiert Geschäftsführer Steve Weingarth. Der Standort Landquart sei „weit mehr als ein Vertriebsbüro“. „Er wird zu einem zentralen Innovations- und Entwicklungsstandort für intelligente Lösungen zur Prävention alpiner Naturgefahren und bildet einen wichtigen Baustein unserer internationalen Wachstumsstrategie“, so Weingarth.

Finanzierungsrunde für Expansionsstrategie

Die unmittelbare Nähe zu Forschungsinstitutionen, Infrastrukturbetreibern und öffentlichen Einrichtungen am Standort schaffe ideale Voraussetzungen für die gemeinsame Entwicklung neuer Technologien im Bereich der Klimaresilienz und Naturgefahrenprävention, heißt es von GMD. „Graubünden zählt zu den Regionen Europas, die besonders stark von Naturgefahren betroffen sind und gleichzeitig über eine hochentwickelte Infrastruktur verfügen. Damit bietet der Kanton ideale Bedingungen, um innovative Sensorik und digitale Frühwarnsysteme unter realen Einsatzbedingungen zu entwickeln, zu testen und weiterzuentwickeln.“

Langfristig verfolge man den Aufbau eines grenzüberschreitenden „Alpine Data Hub“, der Umwelt-, Sensor- und Geodaten aus Österreich, der Schweiz, Deutschland und Italien zusammenführt. In den kommenden Jahren sollen weitere Standorte „entlang der Alpenachse“ entstehen. Dazu befinde man sich aktuell auch im Closing einer Seed-Finanzierungsrunde. Schon für Anfang 2027 sei ein weiteres Investment geplant.

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