08.05.2026
TACEO

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

Das Grazer Startup Taceo beweist, dass technologische Exzellenz "Made in Austria" selbst die ambitioniertesten Projekte des Silicon Valley überzeugen kann. Im Interview gibt CEO Lukas Helminger der Redaktion Einblicke in die zweijährige Anbahnung mit Sam Altmans "World"-Projekt.
/artikel/abliefern-statt-oversellen-wie-ein-grazer-startup-sam-altmans-world-projekt-knackte
Taceo
(v.l.) Taceo-CEO Lukas Helminger und Sam Altman.

Wenn es um die sichere Verarbeitung hochsensibler Daten geht, setzt die Tech-Welt zunehmend auf Post-Quanten-Kryptografie. Genau in dieser komplexen Nische arbeitet das Grazer Startup Taceo. Mit ihrer wegweisenden Technologie sicherten sie sich nicht nur ein Millioneninvestment aus dem Silicon Valley, sondern gewannen kürzlich auch Sam Altmans World-Projekt als wichtigsten Kunden, wie brutkasten bereits berichtete. Doch wie gelingt ein solcher Coup?

Abliefern statt Oversellen

„Es ist eigentlich sehr unspannend“, erzählt Lukas Helminger, CEO bei Taceo mit einem Schmunzeln. „Wir besuchen immer auch die größten akademischen Konferenzen für Blockchain-Technologie – und dort ist der Erstkontakt entstanden. Sehr zufällig, ein Wissensaustausch“, erzählt er weiter. Schnell wurde klar: World hatte ein konkretes Performance-Problem in der Infrastruktur, das bereits mehrere Firmen nicht lösen konnten. Taceo konnte genau hier ansetzen, doch es folgte ein zweijähriger Prozess der Vertrauensbildung.

Die Grazer starteten zunächst mit kleinen Forschungs-Grants und Consulting-Aufträgen, bei denen sie lediglich Sub-Teile der Infrastruktur lieferten. Erst nach und nach setzte das World-Projekt schließlich vollständig auf die Kerninfrastruktur des Startups. Es war ein zweijähriger Prozess des Vertrauens in uns und die Technologie“, sagt Helminger. Dabei wurde nie mit Sam Altman selbst gesprochen. Die Gespräche liefen stets mit einem technischen Mitglied des Gründungsteams, einem Kryptografie-Experten.

Die entscheidende Zutat? Laut Helminger war es schlussendlich Integrität. „Wir hatten eher das Problem des Understatements. Als europäisch-österreichisch ausgebildete Forscher neigt man dazu, zu understaten. Aber wenn man dann wirklich abliefert, wird das Vertrauen immer größer.“ Persönliche Working-Sessions und Besuche vor Ort taten ihr Übriges. Was World an Taceo zahlt, bleibt streng vertraulich: „undisclosed“, so Helminger knapp.

Die Silicon-Valley-Rutsche

Diese konsequente Leistung öffnete dem Startup letztlich die ganz großen Türen. Das World-Team war von der Grazer Technologie derart begeistert, dass sie für Taceo die direkte Intro zu US-Investoren legten. „Sie haben einfach gesagt: Die Leute haben für uns ein wirklich schwieriges Problem gelöst, was andere nicht konnten.“ Das Ergebnis: ein 5,5-Millionen-Euro-Investment, wie brutkasten berichtete.

Eine Randnotiz, die Bände spricht: Für die amerikanischen VCs war der österreichische Notarprozess komplettes Neuland. „Für die meisten war das ein Riesenhorror“, erinnert sich Helminger. Zum Notar, alles vorlesen lassen: in den USA schlicht unbekannt. „Es war für alle das erste Mal“, so Helminger weiter, aber man hat es schlussendlich trotzdem gemacht und direkt in die österreichische GmbH investiert.

„Proof of Human“: Das nächste große Geschäftsfeld

Der unmittelbare Fokus liegt in näherer Zukunft auf Wachstum durch Kunden, nicht durch Kapital. „Wir sehen gerade sehr viel Demand im Identity- und Private-Finance-Bereich“, sagt Helminger. „Deswegen ist jetzt der ganze Fokus für die nächsten Monate auf der Kundengewinnung, weil Fundraising-Prozesse immer sehr vom Core Business ablenken.“

Dass die Nachfrage steigen wird, davon ist Helminger überzeugt – nicht zuletzt wegen eines Mega-Trends, der gerade erst Fahrt aufnimmt: KI-Agenten. Wenn künftig Agenten autonom Flüge buchen oder Einkäufe tätigen, stellt sich die Frage der Identität und Haftung. „Proof of Human“ wird hier zur kritischen Infrastruktur. Taceo will sich dabei als Schutzwall für die sensiblen biometrischen Daten, die für diese Identitätsnachweise notwendig sind, positionieren.

Bekenntnis zum Standort

Trotz Silicon-Valley-Investoren und globalem Kundenstamm bleibt der Wunsch klar: in Österreich. „Wir sind alle österreichische Gründer – der Wunsch ist schon, hier zu bleiben, solange das irgendwie geht“, sagt Helminger. Rund zwei Drittel der Mitarbeiter sind am Standort Graz, der Rest über Europa verteilt. Abwandern würde man nur, wenn die Unternehmensführung aufgrund der Rechtslage nicht mehr wie gewünscht möglich wäre oder wenn Kapital schlicht nicht mehr ins Land fließen würde.

Für die nächste Finanzierungsrunde hat Helminger zudem ein klares Nebenziel: „Wir würden uns wünschen, auch europäische, vielleicht sogar österreichische, Beteiligung zu haben.“ In den ersten beiden Runden war das aufgrund des Hochrisiko-Charakters der Technologie eher schwierig. Doch Helminger glaubt, dass sich das ändert: „Ich habe das Gefühl, dass in den letzten zwei, drei Jahren mehr Interesse da ist, auch von österreichischer Seite in diese Technologie zu investieren.“

Deine ungelesenen Artikel:
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind

Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Abliefern statt Oversellen“: Wie ein Grazer Startup Sam Altmans World-Projekt knackte