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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CEO und Founder von Easelink (vierter v.l.) und Gunter Meyer, Chief Market Officer von SEG Automotive (dritter v.l.) verkünden die Zusammenarbeit. (c) Easelink

E-Fahrzeuge laden, ganz ohne ein Kabel manuell anzuschließen. Das steckt hinter der Matrix-Charging-Technologie vom Grazer Startup Easelink. Erst letztes Jahr gründete das Unternehmen seine Matrix Charging Interest Group (MCIG), eine Branchenkooperation gemeinsam mit Audi, Nissan und dem chinesischen Anbieter Voyah, wie brutkasten berichtete.

Jetzt konnte auch SEG Automotive als Partner gewonnen werden, einer der weltweit führenden Zulieferer von Antriebskomponenten für die Automobilindustrie.

Kabelloses Laden

Eine der größten Änderungen, wenn man von einem Verbrenner auf ein E-Auto umsteigt, ist das Laden. Matrix-Charging setzt hier an, denn es funktioniert ohne Kabel: Ein Connector, der sich unter dem Fahrzeug im Bereich der Vorderachse befindet, senkt sich automatisch ab und verbindet sich mit dem Lade-Pad auf dem Parkplatz. Vor allem bei Taxis ist das von Vorteil. Hier hat Easelink bereits 2023 das Pilotprojekt „eTaxi Austria“ gestartet.

Steigende Bedeutung

Laut Easelink seien vor allem steigende Anforderungen an Nutzerkomfort, neue autonome Fahrzeugfunktionen und der Wunsch nach einer Integration von E-Fahrzeugen in intelligente Energiesysteme die Gründe, die die Bedeutung von automatisierten Ladelösungen steigen lassen.

„Wir sehen großes Potenzial für automatisierte Ladelösungen und möchten unseren Kunden künftig entsprechende Produkte und Integrationslösungen anbieten. Gleichzeitig unterstützen wir die Standardisierung innerhalb der MCIG, als wichtigen Schritt für Marktakzeptanz, langfristige Interoperabilität und somit auch Investitionssicherheit“, sagt Gunter Meyer, Chief Market Officer New Business bei SEG Automotive.

Aufnahme in Produktportfolio

Beide Partner verfolgen das Ziel, die Industrialisierung und Markteinführung von Matrix-Charging voranzutreiben. SEG Automotive wird daher die Ladetechnologie künftig direkt den großen Autoherstellern (OEMs) anbieten, damit diese die Technik in ihre neuen Autos einbauen können. SEG Automotive bereitet die Aufnahme der Matrix Charging Technologie in das eigene Produktportfolio bereits vor.

Außerdem wird SEG Automotive wie die anderen zuvor genannten Autohersteller, der Matrix Charging Interest Group (MCIG) beitreten. Die MCIG vereint Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette des automatisierten Ladens.

„Wichtiger Baustein unserer Mission“

„Wir freuen uns sehr auf die Zusammenarbeit mit SEG Automotive. Die Partnerschaft ist ein wichtiger Baustein unserer Mission, Innovation voranzutreiben und gemeinsam mit starken Industriepartnern den globalen Standard für automatisiertes Laden zu etablieren. Durch die Lizenzierung der Matrix-Charging-Technologie schaffen wir die Voraussetzungen für eine schnelle Skalierung und können die Technologie optimal in bestehende Wertschöpfungsketten der Automobilindustrie integrieren“, äußert sich Hermann Stockinger, CEO und Gründer von Easelink, über die Partnerschaft.

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