14.11.2022

AdScanner: Big-Data-Startup mit 5 Millionen Euro “Series A”

AdScanner ist seit 2016 Teil des A1 Start-up Campus in Wien. Mittlerweile ist das Startup in Kroatien, Bulgarien, Österreich und seit August letzten Jahres auch in Deutschland aktiv. Nun erhält es eine Kapitalerhöhung.
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AdScanner
(c) AdScanner - (v.l.n.r.) Davor Baljak (CTO), Marin Curkovic (CEO) und Kristian Curkovitc (Managing Partner & Co-Founder)

AdScanner ist ein Marketing-Startup, das Big-Data-Lösungen für die “neue Generation von TV-Geschäftsmodellen” anbietet. Es hat einen Algorithmus für die automatische Erkennung von Videoinhalten entwickelt und nützt darüber hinaus seine eigene “Rapid Data Vectoring”-Technologie, um erweiterte Daten über die Nutzung verschiedener TV-Plattformen zu sammeln und zu integrieren. Fürs Wachstum konnte jetzt eine Fünf-Millionen-Runde abgewickelt werden.

Bei der “Series A”-Finanzierungsrunde dabei sind Lead Ventures, J&T Ventures und South Central Ventures.

AdScanner legt Fokus auf weitere Märkte

“Wir gratulieren AdScanner ganz herzlich zu dieser Kapitalerhöhung, ist sie doch ein Zeichen dafür, wie erfolgreich das Geschäftsmodell und wie hoch der Bedarf an Produkten und Services von AdScanner ist. Auch freue ich mich, dass sie ein weiteres Beispiel unserer Konzernstrategie sind, wo wir erfolgreiche Angebote quer über die Märkte legen und diese Angebote bei Bedarf entsprechend auf höchstem Niveau implementiert und von unseren Kunden genutzt werden”, sagt Alejandro Plater, COO A1 Telekom Austria Group.

Die zusätzlichen fünf Millionen Euro sollen das Wachstum ankurbeln, weitere “Tier-1-Märkte” erschließen und in die Produktentwicklung fließen.

Umsatz verdreifacht

Diese Investition erfolgt, nachdem die Plattform auch in Deutschland Fuß gefasst und das Produktportfolio erweitert hat. Die Mitarbeiterzahl stieg von 50 auf 100, der Umsatz hat sich in den 18 Monaten verdreifacht.

AdScanner-CEO: “Neue Generation der TV- und Videowerbung aktiv mitgestalten”

“Videoplattformen konkurrieren zunehmend direkt mit den traditionellen Sendern, und der Markt verlangt nach Lösungen und Plattformen, die alles messen, was auf dem großen Bildschirm passiert. Dieser Umbruch basiert auf intelligenten und großen Daten”, sagt CEO Marin Curkovic, zur Kapitalerhöhung. “Unsere TV- und Videodatenplattform ermöglicht es allen Beteiligten, die Messung, Reichweitenoptimierung und geräteübergreifende Kampagnen auf ein neues Niveau zu bringen. Wir sind stolz darauf, dass unser Ansatz von unseren Investoren anerkannt und geschätzt wird. Mit dieser Finanzierungsrunde setzen wir unseren Erfolgskurs fort, AdScanner als führenden, internationalen Technologiestandard zu implementieren und die neue Generation der TV- und Videowerbung aktiv mitzugestalten.”

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“Die Zeit des Zuwartens ist vorbei”

Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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