09.07.2024
CO-WORKING

Andys.cc: Österreichischer Co-Working-Anbieter wächst nach Corona um 60 Prozent jährlich

Das österreichische PropTech-Startup andys.cc geht seit 2018 unbeirrt seinen Weg im Co-Working-Segment. Gründer Marcus Weixelberger erklärt dem brutkasten seine Vision, zeichnet die angestrebte Zukunft vor und erklärt, was er unter einem Netzwerkunternehmen versteht.
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andys.cc, Co-Working, Home-Office,
(c) andys.cc - Marcus Weixelberger, Founder von andys.cc.

Das Co-Working-Space-Startup andys.cc wurde 2018 mit der Vision gegründet, Unternehmen in einer sich schnell verändernden Welt bestmöglich zu unterstützen. In einer Ära, die durch Volatilität und Unsicherheit geprägt ist, erkannte man die Notwendigkeit für Flexibilität und Anpassungsfähigkeit.

Vater des Projekts ist Marcus Weixelberger, der nach einem erfolgreichen Exit in der IT-Branche entschieden hat, seine Expertise und Erfahrung in eine neue Aufgabe zu investieren. Kurz gesagt: mit andys.cc möchte er alle Büroarbeitsplätze in Österreich auf das nächste Level der Professionalität heben – mit großer regionaler Verfügbarkeit, erhöhter Flexibilität für die Mitarbeiter:innen und reduziertem Pendeln.

Andys.cc: Das Netzwerkunternehmen-Dogma

Hier setzt auch die firmeninterne Vision konkret an: „Alle Unternehmen müssen zu Netzwerkunternehmen werden, um die aktuellen Herausforderungen erfolgreich zu meistern“, sagt der Founder. „Ein Netzwerkunternehmen ist ein Unternehmen, in dem Mitarbeiter:innen flexibel von verschiedenen Standorten wie Home-Office, Firmenzentrale und projektorientierten Einheiten aus arbeiten, um eine durchgängige Zusammenarbeit sicherzustellen. Mit unserem Angebot schließen wir die Lücke zwischen Home-Office und Firmenzentrale.“

Das Geschäftsmodell von andys.cc sieht vor, Büroflächen ab einer Größe von 250 Quadratmetern im ländlichen Raum sowie ab 500 Quadratmetern in Ballungszentren zu übernehmen und diese innerhalb von 6-10 Wochen an den andys.cc-Standard anzupassen, um ein hochwertiges und einheitliches Arbeitsumfeld zu gewährleisten.

Weixelberger präzisiert: „Unser 24/7 Full-Service-Betrieb ermöglicht es unseren Kund:innen, jederzeit Zugang zu ihren Arbeitsplätzen zu haben. Dabei vermieten wir die Büroflächen kleinteilig, beginnend ab einem Arbeitsplatz. Der Betrieb erfolgt entweder durch uns selbst oder durch Franchisenehmer:innen – derzeit sind wir in Wien, Niederösterreich und Oberösterreich aktiv. Wir bieten eine Vielzahl von Büroinfrastrukturservices an, die über Tages- und Monatsabonnements mit flexiblen Leistungsumfängen genutzt werden können.“

andys.cc
(c) andys.cc – Andys.cc plant Expansion.

Dabei unterscheide man sich laut Founder von anderen Anbietern darin, Büroflächen ab 250 Quadratmetern wirtschaftlich und nachhaltig betreiben zu können. „Wir bieten eine herausragende digitale Customer-Experience mit kontaktlosem Onboarding und ermöglichen durch kurzfristige Standorterweiterungen sowie Office-in-Office-Lösungen ein skalierbares Bürowachstum“, sagt Weixelberger.

Break-even für heuer geplant

Die Hauptzielgruppe von andys.cc sind B2B-Kund:innen, insbesondere Unternehmensteams mit zwei bis 50 Mitarbeiter:innen pro Standort.

Das Wiener PropTech-Startup finanziert sich durch Investor:innen, wobei neben dem Gründer Marcus Weixelberger der Lead-Investor Kapsch Immobilien eine zentrale Rolle spielt. Das aktuelle Umsatzwachstum beträgt 60 Prozent pro Jahr. Mit dem wirtschaftlichen Übergang zum Break-even in diesem Jahr wird das weitere Wachstum über das andys.cc Franchisemodell und bei überdurchschnittlicher Nachfrage nach weiteren Standorten mit Investoren fortgesetzt.

    Während der Corona-Pandemie blieben die Umsätze von andys.cc stabil, jedoch ohne signifikantes Wachstum. „Mit der Lockerung der Beschränkungen und vor der Phase der Inflation setzte dann deutliches Wachstum ein“, erinnert sich Weixelberger. „Seit dem zweiten Quartal 2024 verzeichnen wir wieder ein starkes gesteigertes Interesse zu flexiblen Bürolösungen und eine wachsende Nachfrage nach unseren Services. Wir sind daher für das zweite Halbjahr 2024 und natürlich 2025 sehr positiv.“

    Andys.cc plant Erschließung der Weststrecke

    Für die kommenden Jahre hat sich andys.cc ehrgeizige Wachstumsziele gesetzt. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der Expansion durch Franchise und Pachtverträge, um das Netzwerk zu erweitern. Gleichzeitig plant man die Fortführung des Wachstums durch die Eröffnung neuer Standorte in ganz Österreich. Angesichts des zunehmenden Homeoffice-Trends erweitert das Startup auch seine HR-Recruiting-Strategien, um Talente außerhalb des üblichen Radius zu gewinnen.

    Konkret möchten der Founder und Co. die weitere Erschließung der Weststrecke und die Ausweitung auf Landeshauptstädte entlang der Südstrecke angehen. Dies ermögliche dem Unternehmen, das eigene Netzwerk in strategisch wichtigen Regionen auszubauen und die eigene Präsenz über die bestehenden Standorte hinaus zu stärken.

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    KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
    KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

    Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

    Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

    Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

    Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

    xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

    Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

    „Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

    Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

    Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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