15.01.2026
LAUNCH

AAAxAgents: Steirisches Startup entwickelt digitalen Data Scientist für Unternehmen

Das steirische Startup AAAxAgents entwickelte einen digitalen Data Scientist, der Unternehmen dabei unterstützen soll, ihre Daten und Geschäftsprozesse in regulierten Umfeldern besser zu verstehen. Was die Lösung besonders machen soll, erklärt Gründer und CEO Benjamin Gigerl im Gespräch mit brutkasten.
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Das Team von © AAAxAgents.

Künstliche Intelligenz gilt in vielen Unternehmen als strategischer Hebel, bleibt in der Praxis jedoch häufig stecken. Trotz hoher Investitionen und ambitionierter Pilotprojekte schaffen es laut Studien rund 80 Prozent aller KI-Projekte nicht in den produktiven Betrieb. Besonders in regulierten Branchen wird der Schritt von der Analyse zur verlässlichen Anwendung schnell zur Hürde.

Genau an diesem Punkt möchte das Gleisdorfer Startup AAAxAgents ansetzen. „Es fehlt oft vollständig an einem strukturierten, abfragbaren und maschinenlesbaren Kontext, der beschreibt, wie ein Unternehmen tatsächlich funktioniert“, erklärt Gründer und CEO Benjamin Gigerl. AAAxAgents entwickelte einen sogenannten digitalen Data Scientist, der Unternehmen – insbesondere in stark regulierten Branchen – dabei unterstützen soll, ihre Daten und Geschäftsprozesse besser zu verstehen. Dafür werden komplexe, oft heterogene Datenquellen in konkrete, handlungsrelevante Erkenntnisse übersetzt, inklusive nachvollziehbarer Entscheidungslogik.

„Keine generische ChatGPT-Schicht“

Der Fokus liegt derzeit auf den Branchen Automotive, Energie und Pharma, weitere Verticals sollen im Zuge der Wachstumsstrategie folgen. „Wir lösen nicht nur ‘Analyse’, sondern liefern das, was im Unternehmen zählt: Business-Kontext plus KPI-Wirkung plus Nachvollziehbarkeit. Genau deshalb hängen bei uns auch Wissensbasen (unstrukturiert → strukturiert), Markt-/Industrie-Research und Compliance-Checks direkt im Workflow drin“, sagt Gigerl gegenüber brutkasten. Der Gründer ist KI-Forscher an der Universität Graz und gründete AAAxAgents im Oktober 2024.

Technologisch setzt das Startup auf eine domänenspezifische, hybride KI-Architektur, die statistische KI-Modelle mit regelbasierter Logik kombiniert. Ziel ist es, nicht nur Antworten zu generieren, sondern prüfbare und regelkonforme Entscheidungen zu ermöglichen. Das Besondere an den KI-Modellen von AAAxAgents sei dabei, dass man “keine generische ChatGPT-Schicht über Daten baut, sondern eine domänenspezifische, erklärbare und geschlossene Agenten-Architektur, die Unternehmen wirklich durch den gesamten Lifecycle bringt – inklusive Governance“, so Gigerl.

Reisenhofer Haustechnik und Siemens Energy als Kunden

AAAxAgents läuft dabei direkt in Snowflake, also innerhalb der bestehenden Datenumgebung der Kund:innen. Daten müssen nicht exportiert werden, was insbesondere im Hinblick auf Datensicherheit, Compliance und den EU AI Act relevant sei. Snowflake stellt die skalierbare Infrastruktur und Governance-Mechanismen bereit, während AAAxAgents darauf seine KI-Agenten, Logikschichten und Business-Intelligenz aufsetzt. 

„Wenn es um KI in Production geht, scheitern Unternehmen oft nicht am Modell, sondern an Kontext, Datenrealität, Compliance und ROI. Genau diese Lücke schließen wir – mit einer Architektur, die auf Trustworthy & Agentic AI ausgelegt ist“, erklärt der CEO.

Die Lösung befindet sich aktuell in einer frühen Beta-Phase. Zu den ersten Anwendern zählen unter anderem Reisenhofer Haustechnik, die Stadt Graz und Siemens Energy. AAAxAgents ist Teil des Hightech-Inkubators Science Park Graz. Abgesehen von öffentlichen Förderungen, unter anderem von der Steirischen Wirtschaftsförderungsgesellschaft (SFG) finanziert sich das Unternehmen aus eigenen Mitteln.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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