AI Baseline: Wie ein Wiener Startup KI-Agenten effizienter machen will

Das Wiener Startup AI Baseline hat eine Retrieval-Architektur für KI-Agenten entwickelt. Mit Unterstützung von Supercomputing-Ressourcen von AI:AT will das Gründungsteam die Recherche in riesigen Datenmengen drastisch beschleunigen und Kosten senken – bei höherer Antwortqualität und voller Transparenz.

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✨ AI Kontextualisierung

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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Theradocx möchte den Arbeitsalltag von Psycholog:innen und Psychotherapeut:innen erleichtern. Eine eigens entwickelte KI-Anwendung erstellt Protokolle und Zusammenfassungen, indem sie Sitzungen aufnimmt und analysiert, wie brutkasten berichtete. Kürzlich erhielt Theradocx ein FFG-Förderprojekt mit einem Projektvolumen von 580.000 Euro.

Verbesserung der KI

Im Zuge dieses Projekts will das 2025 gegründete Unternehmen seine KI weiterentwickeln. Das heißt: Die Transkription soll präziser werden, unterschiedliche Sprecher besser erkannt und die Erstellung von Protokollen sowie thematischen und emotionalen Analysen verbessert werden. „Ein großer Teil der Projektmittel fließt in den Ausbau unseres Entwicklungs- und Forschungsteams und damit direkt in die technologische Weiterentwicklung von Theradocx“, erklärt Co-Founderin Selin Matun.

Zudem wird laut Matun die Plattform auch rechtlich und regulatorisch weiterentwickelt. Stichwort: Datenschutz und EU AI Act.

Kooperation mit Sigmund Freud Privatuniversität

Im Zuge des geförderten Projekts ging Theradocx eine Kooperation mit der Sigmund Freud Privatuniversität ein, durch die seine KI-Systeme validiert werden sollen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Spracherkennung. Unterschiedliche Dialekte, Sprecher:innen und akustische Bedingungen sollen getestet werden, wodurch Schwachstellen identifiziert werden können. Zudem sollen die psychotherapeutischen Dokumentationen und Analysen durch Fachpersonal der Sigmund Freud Privatuniversität verbessert werden.

„Für uns ist diese Kooperation besonders wichtig, weil wir nicht nur technisch leistungsfähige KI entwickeln möchten. Wir wollen auch wissenschaftlich überprüfen, ob die Ergebnisse psychotherapeutischen Qualitätsstandards entsprechen und in der Praxis tatsächlich einen Mehrwert schaffen“, sagt Matun und ergänzt: „Gemeinsam möchten wir einen wissenschaftlich fundierten Evaluationsprozess etablieren, durch den die Qualität unserer KI-Ergebnisse nicht nur technisch, sondern auch anhand psychotherapeutischer Kriterien beurteilt und kontinuierlich verbessert werden kann.“

Etablierung im DACH-Raum

Neben der qualitativen Verbesserung der KI möchte Theradocx in Zukunft weiter skalieren und sich noch stärker im DACH-Raum festigen. Das Ziel sei laut Matun, zu einer „zentralen digitalen Arbeitsplattform für Psychotherapeut:innen“ zu werden. Anschließend möchte das Startup weitere europäische Märkte erschließen.

Brigitte-Hamann-Preis 2026

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