25.09.2026
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Auf Enterprise-Level: fonio.ai geht Partnerschaft mit T-Systems Austria ein

Kunden von T-Systems Austria können in Zukunft die KI-Telefonie von fonio.ai nutzen. Für das Wiener Startup ist es der erste Schritt auf Enterprise-Level.
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(v.l.) Managing Director bei T-Systems Austria Peter Lenz und fonio.ai-Co-Founder Daniel Keinrath | © Nick Rainer

Um fonio.ai wird es nicht still. Laut eigenen Angaben gehört das Startup zu den am schnellsten wachsenden in ganz Europa, im August knackte es die 10-Millionen-Dollar-ARR-Marke, wie brutkasten berichtete. Jetzt hebt das Unternehmen seine KI-gestützte Kundenkommunikation auf das nächste Level. Über die Plattform „T operated by fonio.ai“ von T-Systems, einer IT-Tochter der Deutschen Telekom, werden die Dienste von fonio.ai nun auch für Großkunden angeboten.

„KI-gestützte Telefonie entwickelt sich gerade zum Standard für jede Organisation, die dauerhaft erreichbar und damit wettbewerbsfähig bleiben möchte“, sagt Daniel Keinrath, CEO und Mitgründer von fonio.ai. Auf der Kundenliste von T-Systems finden sich Unternehmen wie die ÖBB oder Uniqa. Rege Nachfrage zeige sich aus Branchen wie Gesundheitswesen, Manufacturing und Bankwesen.

Die Voice-AI-Cluster von fonio.ai laufen dabei über die T Cloud der Deutschen Telekom, die verschiedene Cloud-Infrastrukturen und IT-Services bündelt. Alle fonio.ai-Kunden sollen somit in Zukunft von Zero Data Retention profitieren, einem Sicherheitsstandard, der bisher Enterprise-Umgebungen vorbehalten war.

„Einfach hinsetzen und einen lustigen Prompt schreiben, funktioniert nicht“

„Die aktuelle Challenge bei den größten Unternehmen ist, diese Unternehmen wirklich tief zu verstehen. Einfach hinsetzen und einen lustigen Prompt schreiben, funktioniert auf einem Enterprise-Level nicht mehr. Da haben wir auch gemerkt, dass es unbedingt einen Partner wie T-Systems braucht. Es macht einfach einen riesigen Unterschied, wenn man tief in die Systeme reingeht, ein ERP oder CRM tiefgründig connected, und der KI wirklich weitreichende Fähigkeiten gibt“, sagt Keinrath. Als eine der zentralen Herausforderungen beschreibt er, dass Großkunden höhere Anforderungen an die Security und Prozesse haben.

Datenschutz als zentrales Thema

„Wir haben uns für fonio.ai entschieden, weil das Produkt hochinteressant und gut ausgereift ist. Da ist einfach viel Know-how dahinter. Außerdem haben wir ein Verständnis für den europäischen Rechtsraum und daher selber ein Interesse, hier eben DSGVO-konform zu sein, die Normen einzuhalten“, sagt Peter Lenz, Chairman von T-Systems Austria, im brutkasten-Gespräch. Er erklärt: „Große Unternehmen wollen wissen: Wo liegen denn meine Daten? Ist das alles souverän? Befindet sich das in Europa, idealerweise auch in Österreich? Da haben wir jetzt eine gute Antwort drauf.“ T-Systems betreibt zwei Rechenzentren in Österreich.

Keinrath ergänzt: „Was OpenAI etc. machen: Sie lernen bei jedem Gespräch. Wir machen das nicht. Wenn 80, 90 Prozent der Kommunikation von Unternehmen über KI laufen, dann muss das von einem europäischen Player sein.“ Die KI von fonio.ai lerne durch Informationen, die Unternehmen der KI bewusst geben. AustrianStartups-Chefin Hannah Wundsam betont, dass Firmen in Europa durch die DSGVO und den EU AI Act sehr klare Regeln haben.

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Apollo: Sprachmodell von ÖAW und Mistral schließt Lücken in 2.000 Jahre alten Texten

"Apollo" ergänzt fehlende Inhalte in fragmentarischen antiken Texten und gilt eigenen Angaben nach als weltweit erstes LLM für Altgriechisch.
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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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