12.03.2026
ERDBEOBACHTUNG

Another Earth: Wiener KI-Daten-Startup holt sich 3,5 Mio. Euro

Das Wiener Startup Another Earth sichert sich 3,5 Millionen Euro für die kommerzielle Skalierung seiner Plattform für synthetische Erdbeobachtungsdaten. Mit dem frischen Kapital möchte das Startup nun die internationale Expansion vorantreiben.
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Das Gründer:innen-Duo von Another Earth Maya Pindeus, CEO, und Felix Geremus, CTO | © Another Earth
Das Gründer:innen-Duo von Another Earth Maya Pindeus, CEO, und Felix Geremus, CTO | © Another Earth

Erst im Jänner dieses Jahres hatte das von Maya Pindeus und Felix Geremus gegründete Unternehmen einen wichtigen Meilenstein erreicht, als es sich den Zugang zum europäischen Supercomputer-Netzwerk EuroHPC sicherte (brutkasten berichtete). Nun gab das ursprünglich in Graz, nun in Wien ansässige Startup über seinen LinkedIn-Kanal den nächsten Wachstumsschritt bekannt: Another Earth hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von insgesamt 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit dem neuen Kapital plant das Unternehmen den direkten Übergang von der technologischen Forschungs- und Entwicklungsphase (R&D) zur kommerziellen Skalierung seiner Plattform.

Als neuer Investor beteiligt sich der irische Risikokapitalgeber Wake-Up Capital an der aktuellen Finanzierungsrunde. Ebenfalls investiert sind die bestehenden Partner Rockstart, Inovexus und die Stamco AG. Flankiert wird das private Kapital durch öffentliche Mittel und Förderungen: Als Unterstützer nennt das Startup die Austria Wirtschaftsservice (aws), die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) sowie die Europäische Weltraumorganisation (ESA). Wie sich die Summe von 3,5 Millionen Euro auf privates Risikokapital und öffentliche Förderungen aufteilt, wurde nicht im Detail kommuniziert.

Synthetische Daten gegen den Engpass bei Satellitenbildern

Another Earth entwickelt Technologien zur Generierung von synthetischen Satellitenbildern und Geodaten mithilfe von generativer künstlicher Intelligenz (KI) und 3D-Modellierung. Hintergrund ist der branchenweite Mangel an hochauflösenden Erdbeobachtungsdaten. Herkömmliche Satellitenaufnahmen sind oft kostenintensiv, schwer zugänglich und erfordern eine aufwendige manuelle Datenkennzeichnung (Labeling).

Durch die Erstellung synthetischer, bereits segmentierter Datensätze ermöglicht das Startup das effizientere und kostengünstigere Training von KI-Modellen zur Umweltbeobachtung und Infrastrukturanalyse. Die Rechenleistung für das Training dieser komplexen Modelle lieferte im Vorfeld das EuroHPC-Netzwerk.

„Die größte Hürde für die Skalierung von Erdbeobachtungs-KI ist die Knappheit und der prohibitive Preis von hochwertigen Trainingsdaten“, wird Maya Pindeus, CEO und Co-Gründerin von Another Earth von der Plattform tech.eu zitiert „Mit dieser Finanzierung und unserem Einsatz in kritischen Ökosystemen von Lateinamerika bis Afrika generieren wir Daten, wo es bisher keine gab. Wir geben Organisationen die Werkzeuge an die Hand, um von einer reaktiven Krisenreaktion zu einer proaktiven, vorausschauenden Intervention überzugehen.“

Einsatzgebiete von Subsahara-Afrika bis Brasilien

Die Technologie der Plattform richtet sich an Branchen wie den Bergbau, die Infrastrukturplanung, das Versicherungswesen sowie den Natur- und Umweltschutz. Der internationale Rollout läuft bereits: In Subsahara-Afrika wird die Software in Zusammenarbeit mit GeoTerra Image zur Überwachung der Umweltauswirkungen von Bergbau- und Industrieanlagen eingesetzt. In Brasilien fokussiert sich das Unternehmen laut tech.eu durch eine Partnerschaft mit NovaTerra auf die Überwachung von Entwaldung, landwirtschaftliche Analysen und die Bewertung von Klimarisiken.

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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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