24.02.2021

Alveri: Rieder Startup matcht E-Auto-Modelle mit Mobilitätsverhalten der Nutzer

Das 2019 gegründete Rieder Startup Alveri hat eine digitale Plattform für Elektro-, Hybrid- und Wasserstoffmobilität entwickelt und möchte künftig als One-Stop-Shop für alternative Mobilitätsformen auftreten – angefangen von einer Mobility-App, über die Ladeinfrastruktur bis hin zur Entwicklung neuer Fahrzeugkonzepte. Der brutkasten hat mit Co-Founder und CEO Ehsan Zadmard über die ambitionierten Pläne gesprochen.
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Alveri
Founder Ehsan Zadmard (CEO) – Founder Jakob Zadmard (COO) – Vendevio GmbH (CTO) – Stjepan Pejic (CFO) – Alan Mattapour & PZP Unternehmensberatung GmbH (Strategie)

Die E-Mobilität boomt in Österreich trotz der Krise. Alleine 2020 stiegen die Zulassungen von elektrischen Fahrzeugen um rund 93 Prozent. Der Boom bringt allerdings auch für Konsumenten seine Schwierigkeiten mit sich, da der Markt in Sachen E-Mobilität und alternativer Mobilitätsformen undurchsichtiger wird. Genau diesem Problem nimmt sich das 2019 gegründete Startup Alveri an, das künftig als One-Stop-Shop für Elektro-, Hybrid- und Wasserstoffmobilität auftreten möchte.

Wie Alveri Co-Founder Ehsan Zadmard gegenüber dem brutkasten erläutert, verfolgt sein Startup einen ganzheitlichen Ansatz und arbeitet aktuell an mehreren Projekten gleichzeitig – angefangen von einer digitalen Mobility-Plattform, die Konsumenten aber auch Unternehmen dabei unterstützen soll die richtige Mobilitätform zu finden, bis hin zur Ladeinfrastruktur und der Entwicklung neuartiger Fahrzeugkonzepte.

Alveri App matcht Mobilitätsverhalten mit Fahrzeugtypen

Den Anfang macht eine bereits verfügbare App, die es Konsumenten erleichtert, das passende E-Auto für das eigene Mobilitätsverhalten zu finden. Dabei handelt es sich um keinen trivialen Ansatz, bedenkt man, dass sich E-Auto-Modelle aufgrund ihrer unterschiedlichen Batteriekapazitäten stark im Preis unterscheiden. Ganz nach dem Motto: Es muss nicht die „Super-Long-Range-Ausführung“ sein, wenn 95 Prozent der zurückgelegten Wege kürzer als 60 Kilometer sind.

Mit Hilfe der App, die sinnvollerweise vor dem Kauf eines Elektroautos genutzt wird, können Konsumenten ihr Mobilitätsverhalten tracken und erhalten anschließend einen passenden Vorschlag. „Mit unserer Alveri App können wir gezielt alternative Antriebe kompakt in einer App anbieten und dem User gleich einen passenden Fahrzeug-Typ vorschlagen. Dieses Fahrzeug kann dann vom User direkt über die App bei einem hinterlegten Partner-Händler angefragt werden“, so Zadmard über die Funktionsweise der App, die aktuell kostenlos über den Apple App- und Google Play Store erhältlich ist.

Aktuell sind rund 125 Autos in der App verfügbar – darunter auch 70 Plug-In-Hybride und zwei Wasserstoff-Autos. Damit ein aussagekräftiges Mobilitätsprofil erstellt werden kann, sollte die App zumindest vier Wochen lang täglich genutzt werden. Sobald genug Daten gesammelt wurden, können Nutzer in einem weiteren Schritt mit nur wenigen Klicks eine Probefahrt mit den Partner-Händler von Alveri ausmachen. Künftig soll auch der direkte Kauf eines Fahrzeugs über die Plattform ermöglicht werden.

Das Geschäftsmodell und Zukunftspläne

Wie verdient Alveri nun sein Geld? Gegen eine monatliche Gebühr wird die Plattform den Partnern – unter anderem Autohändlern – zur Verfügung gestellt. Zudem bietet Alveri auch Beratungsleistungen für Unternehmen an, die ihren Fuhrpark auf alternative Antriebsformen umstellen möchte.

Zudem hat Alveri weitere Projekte in der Pipeline, die künftig das Unternehmen finanzieren sollen. Dazu zählt unter anderem das Thema „Ladeinfrastruktur“. „In Österreich gibt es mittlerweile mehr als 100 Ladekartenanbieter und sehr teure Verträge. Wir wollen alle E-Fahrzeug Besitzer über unsere App eine einfache Lösung anbieten“, so Zadmard.

Zum „Infrastruktur-Paket“ von Alveri zählt unter anderem auch ein autonomer Laderoboter für E-Autos. Aktuell wird dieser gemeinsam mit der Technischen Universität Graz und dem Startup Arti Robots, das im Science Park Graz angesiedelt ist, entwickelt. Nähere Details zur Vorstellung des Laderoboters sollen bereits Ende März kommuniziert werden.

Abschließend erläutert Zadmard, dass Alveri ambitionierte Zukunftspläne verfolgt. Diese umfassen auch die Entwicklung neuartiger Fahrzeugkonzepte, die aktuell gemeinsam mit österreichischen Industriepartnern erarbeitet werden.


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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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