18.10.2022

7Lytix: Linzer KI-Spezialist erhält siebenstelliges Investment

OÖ HightechFonds und Element Beteiligungs GmbH investieren einen siebenstelligen Betrag in das Linzer Startup 7Lytix. Dessen KI-basierte Software soll treffsichere Wirtschaftsprognosen ermöglichen.
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7Lytix Investment
Franziskos Kyriakopoulos und das Investoren-Team hinter dem Data-Science und Prognose-Spezialisten 7Lytix. V.l.n.r. Georg Kirchmayr (Element), Peter Paminger (Raiffeisen Invest), Franziskos Kyriakopoulos (7Lytix), Daniel Haider (Raiffeisen Invest), Christian Matzinger (HTF), Eugen Sorg (CFP), Christoph Niemöller (Mediaprint) und Thomas Meneder (HTF). (c) Hermann Wakolbinger

Die Finanzierungsrunde von OÖ HightechFonds und der Element Beteiligungs GmbH bei 7Lytix, einem Linzer Startup mit KI-Spezialisierung, ist abgeschlossen. Die Data Science Spezialist:innen rund um Franziskos Kyriakopoulos erhalten einen siebenstelligen Betrag zum Produktlaunch auf internationalen Märkten. 

7Lytix: Datenanalyse zur Wirtschaftsprognose

Die Software des 2016 gegründeten Startups 7Lytix analysiert in Unternehmen vorhandene Datenpools, um daraus wirtschaftliche Prognosen mit ausgeprägter Treffgenauigkeit zu erstellen. Dies soll Unternehmen dabei helfen, zeitliche und finanzielle Ressourcen zu sparen. Das Investment von OÖ HightechFonds und der Element Beteiligungs GmbH sollen den Produktlaunch des Linzer Startups auf internationalen Märkten unterstützen, heißt es in einem öffentlichen Statement.

KI-basierte Prognosen sollen Planung erleichtern

Der 7Lytix-Gründer und CEO Franziskos Kyriakopoulos verweist auf die Ineffizienz vieler manueller Unternehmensprozesse, in denen wirtschaftliche Entscheidungen häufig auf Basis von Erfahrungswerten oder Schätzungen getroffen würden. “Genau in diesem Bereich können wir Unterstützung bieten”, so der CEO. Die Software des oberösterreichischen Data Science Unternehmens soll Prognosen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erstellen: Dabei würden große Datenmengen erstellt, aus denen Handlungs- und Verbesserungsoptionen abgeleitet werden. 

Die Software sei in diversen Unternehmensbereichen einsetzbar: Sowohl im Bestellmanagement, als auch zur Prognose des Kund:innenverhaltens und zur Analyse von Wartungszyklen. “Unsere Software kann zum Beispiel vorhersagen, wie viele Semmeln in welcher Lebensmittelfiliale in welcher Woche gekauft werden”, erklärt CEO Kyriakopoulos anhand eines Alltagsszenarios. 

Die KI-basierte Prognose-Software des Startups, laut Kyriakopoulos die sogenannte Action Intelligence, könne mittelständischen und Industrieunternehmen Millionen einsparen. 7Lytix würde die Effizienz von Planungsprozessen verbessern, Unternehmen damit einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und zu einer Umsatzsteigerung beitragen.

“Jahresanalyse in wenigen Monaten”

Gemeinsam mit der Element Beteiligungs GmbH hat der OÖ HightechFonds dem Linzer Startup zusätzliches Kapital zur Erschließung internationaler Märkte zur Verfügung gestellt. Investor Thomas Meneder des OÖ HightechFonds äußerte sich in einem öffentlichen Statement zur 7Lytix-Technologie: “Die Struktur und Praxiserfahrung von 7Lytix ermöglicht Analysen in wenigen Monaten, für die andere Jahre brauchen.” Der regionale Venture Capital Fonds steht 7Lytix auch als Sparringspartner zur Seite.

Zukunftsprognose: KI ersetzt menschliche Arbeitskräfte nicht

Kyriakopoulos sieht keine Gefahr, dass künstliche Intelligenz die menschliche Arbeitskraft je vollständig ersetzen werde: “Unsere Software ist ein zeitgemäßes Werkzeug, das Arbeitsprozesse unterstützt.” Sie ergännze die menschliche Arbeitsleistung und könne Regelmäßigkeiten dort erkennen, wo es Menschen schwer möglich sei. Vor allem in puncto Fachkräftemangel sei die Software von 7Lytix eine Hilfe, keine Konkurrenz. Action Intelligence sei darüber hinaus ein Qualitätsmanagement-Tool für bestehende Data Science Projekte, so der CEO. 

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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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