14.01.2022

applaus.schule: So digitalisiert ein Startup aus NÖ Musikproben

Applaus.schule möchte das Erlernen von Musikinstrumenten sowie die Zusammenarbeit zwischen Musikbegeisterten digitaler, nachhaltiger und einfacher gestalten.
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Das applaus.schule Team
Das applaus.schule Team | © applaus.schule

Auch die Musikbranche ist in der digitalen Welt angekommen – zumindest sagen das die applaus.schule Gründer Andreas Pabst und Richard Haller. Mit seiner digitalen Musik-Lernplattform möchte das Niederösterreichische Startup den Präsenzunterricht für Musiklehrende und -lernende nachhaltiger gestalten.

Die Aufbereitung von Noten, Videos, Audioaufnahmen und Hausübungen soll dabei über die Cloud-Technologie mit vielen Spezialfunktionen erfolgen. “Applaus.schule ist das erste umfassende digitale Paket, welches komplementär den Präsenz-Musikunterricht unterstützt”, so die Gründer:innen. Die Plattform soll für heranwachsende Talente als digitales Werkzeug für die tägliche Praxis dienen. 

All-in-one-Lösung für Musiker:innen

Die Idee entstand, als die Musikbranche während der Corona-Pandemie sich in der Online-Welt adaptieren musste. Der anfängliche Ansatz zum Online-Musikunterricht war eher chaotisch: Video-Call und Dokumentenaustausch fanden mit unterschiedlichen Tools statt. Das aus Software-Entwicklern und Hobby-Musikern bestehende Team merkte schnell: Es braucht eine digitale Komplett-Lösung.

So wurde die Cloud-Lösung applaus.schule im Frühling 2021 gegründet. Das Ziel: Musikschüler:innen beim Erlernen eines Instruments über den gesamten Prozess digital zu unterstützent. Die für Lehrende kostenlose Plattform ermöglicht digitales und nachhaltiges Erstellen, Verwalten sowie Archivieren von Lernunterlagen. Zudem können Musiklehrer:innen die Plattform auch für die Gründung ihrer eigenen Online-Musikschule nutzen. Musikschaffende und Schüler:innen, welche die Plattform für Übungszwecke nutzen, bezahlen monatlich eine kleine Gebühr oder werden über die Lizenz ihrer Institution abgedeckt. 

“Alleine in Österreich gibt es mehr als 200.000 Musikschüler:innen, in Deutschland etwa 1,4 Millionen. Dieser gesamten Branche bieten wir ein digitales Werkzeug für den täglichen Gebrauch”, sagt Geschäftsführer Haller. Von Originalaufnahmen als Audio- oder Videodateien über Zusatz-Notiz-Features bis hin zum digitalen Notenblatt: Die Plattform bietet eine Komplettlösung für den digitalen Austausch sowie die zeitgleiche Darstellung von Übungsmaterialien zwischen Musiklehrer:innen und – schüler:innen. 

Fokus auf Weiterentwicklung

Für ihre geplante Expansion in weitere DACH-Länder sowie für die dafür notwendigen Marketingaufgaben sind die Co-Founder auf der Suche nach einem Marketingspezialisten.  Zudem denkt das Startup eine Expansion in weitere europäische Märkte nach. 

Ausgewählte User:innen sowie Partnerinstitute konnten die Plattform seit Dezember 2021 schon nutzen. Nun wollen die Gründer laufend neue Features entwickeln. Für 2022 ist eine Band-Funktion mit zeitgleichen Probe-Tools geplant. Auch eine Seminar-Funktion, welche als Tool für regelmäßige Musiker:innen-Seminare genutzt werden kann, soll bald auf der Plattform verfügbar gemacht werden.

“Was noch kommt, ist eine YouTube-Sendung mit bekannten Musiker:innen, mit dem Ziel, dass User:innen die Tips und Tricks der Profis auf unserer applaus.schule Plattform ausprobieren und lernen können”, sagt Haller. 

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

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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