04.02.2026
KI IM RECRUITING

Averis AI: Dieses Wiener Startup will den Lebenslauf entmachten

Averis AI entwickelt eine KI-basierte Screening-Lösung, die den ersten Schritt im Recruiting neu organisieren soll. Statt klassischer Lebensläufe sollen hier konversationelle Interviews und belegbare Fähigkeiten im Mittelpunkt stehen. Das Startup entstand aus Forschung und praktischer Erfahrung im Personalbereich.
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Die Gründerinnen von Averis AI, Corina Lascu (l) und Ramona Bordea (r) | © Averis AI

Lebensläufe verlieren an Aussagekraft. Nicht, weil Menschen weniger können, sondern weil sie immer besser darin werden, sich mithilfe von KI zu präsentieren. „Wir sprechen also nicht mehr von einem Wettbewerb zwischen dem Wissen der Kandidaten, sondern zwischen den Tools, die sie zum Schreiben ihrer Lebensläufe verwenden“, sagt Ramona Bordea, Mitgründerin von Averis AI, im Interview mit brutkasten.

Genau hier möchte das Startup Averis AI ansetzen und entwickelt eine KI-gestützte Screening-Lösung, die den ersten Schritt im Recruiting neu organisieren soll.

Ursprung in der Forschung

Die Idee zu Averis AI entstand nicht aus einem spontanen Pitchdeck, sondern aus wissenschaftlicher Arbeit. Bordea befand sich gerade am Ende ihres Executive MBA mit Schwerpunkt Data Science und digitale Transformation. Ein Teil des Studiums führte sie nach Harvard. Zurück in Wien nahm sie sich vor, eine Masterarbeit zu schreiben, die über den akademischen Rahmen hinausgeht.

Fast sechs Monate lang forschte sie daran, wie KI-Agenten in der Lage sind, Fähigkeiten von Menschen realistisch zu beurteilen. „Und dann dachte ich: Das ist eine sehr gute Idee. Die Welt verändert sich und das Recruiting verändert sich.“

Beide Gründerinnen kennen diese Welt aus eigener Erfahrung. Sie saßen selbst auf beiden Seiten des Interviewtisches. „Wir waren Bewerberinnen und wurden vielleicht abgelehnt, obwohl wir für den Job geeignet waren“, sagt Bordea. „Aber wir sind auch Hiring Manager. Wir waren in Meetings, in denen die Leute auf dem Lebenslauf großartig aussahen, aber die Realität nicht dazu passte.“

Zwei Profile, ein gemeinsames Problemverständnis

Corina Lascu stieß im Sommer dazu. Kennengelernt haben sich die beiden über das Professional Women’s Network in Wien. „Man hat uns gesagt, wir passen als Co-Founder perfekt zusammen“. Lascus Hintergrund liegt in Kundenentwicklung und der Führung. Sie war CEO eines Unternehmens mit rund 600 Mitarbeitenden. Nach dem Umzug nach Österreich suchte sie nach einer neuen Aufgabe.

Die Verbindung entstand schnell. Gemeinsame Kontakte, ähnliche Werte und komplementäre Fähigkeiten führten dazu, dass aus einer Idee ein Produkt wurde. „Wir haben angefangen, die Idee in die Praxis umzusetzen, und bis jetzt riesige Fortschritte gemacht“, sagt Lascu gegenüber brutkasten.

Formal gegründet wurde das Unternehmen AverisAI GmbH im Dezember. Gearbeitet wurde jedoch schon Monate davor. „Bevor wir die Firma hatten, haben wir mehrere Monate am Produkt gearbeitet, Kunden getroffen und die Idee validiert“, erklärt sie. Erst mit dem Start von Pilotprojekten wurde der rechtliche Rahmen notwendig.

KI-Agenten statt Keyword-Logik

Im Zentrum von Averis AI soll ein mehrstufiges System aus KI-Agenten stehen. Einer analysiert den Lebenslauf, ein anderer die Stellenbeschreibung, weitere übernehmen die Bewertung, suchen nach Kompetenznachweisen oder führen das Interview. „Es ist ein Ökosystem aus mehreren KI-Agenten, die untereinander kommunizieren“, sagt Bordea.

Entscheidend sei dabei, was nicht mehr passiert: klassisches Keyword-Matching. Stattdessen geht es um Fähigkeiten, Erfahrung und belegbares Wissen. „Wir schauen nicht nur auf einen Lebenslauf. Wir schauen auf die Person, wir suchen nach Beweisen“.

Corina Lascu beschreibt den Ansatz als strukturellen Wandel im Recruiting. „Wir ändern den ersten Schritt der Einstellung von einem statischen Dokument zu einem konversationellen Assessment, in dem der Kandidat seine Erfahrung und sein Wissen ausdrücken kann.“

Menschliche Kontrolle bleibt zentral

Trotz Automatisierung soll der Mensch im Prozess bleiben. Averis AI setze bewusst auf ein Human-in-the-Loop-Modell. Recruiter sollen die Analysen, die Bewertungen und auch die Interviewfragen sehen. Sie können diese anpassen, entfernen oder ergänzen. Die Entscheidung liege am Ende immer bei der Personalabteilung.

„Der Mensch hat die volle Kontrolle über den gesamten Zyklus“, sagt Bordea. Transparenz und Nachvollziehbarkeit seien Voraussetzung, um Vertrauen in KI-gestützte Auswahlprozesse zu schaffen.

Fairness als Ausgangspunkt

Ein zentrales Thema sei mögliche Voreingenommenheit. Averis AI versuche, Bias systematisch zu vermeiden. Personenbezogene Daten werden entfernt, bevor die Bewertung erfolgt. „Der Agent weiß also nicht, ob er einen Mann oder eine Frau bewertet, einen 25-Jährigen oder einen 55-Jährigen“, erklärt Bordea.

Fairness sei dabei kein nachträglicher Zusatz, sondern Ausgangspunkt der ursprünglichen Entwicklung. „Ich habe meine Masterarbeit auf der Basis von Fairness geschrieben“, sagt sie. „Gleiche Chancen, eine Stimme für Kandidaten, um ihr Wissen wirklich zu zeigen.“

Audio statt Video

Auch bei der Candidate Experience setzt das Startup bewusst Akzente. Statt Video-Interviews arbeitet Averis AI mit Voice-to-Voice-Interviews. „Video setzt viele Kandidaten unter Stress“, sagt Lascu. „Sie müssen sich selbst aufnehmen, auf Gestik achten, funktionieren.“

Das Audio-Format soll einen anderen Rahmen schaffen. Bewerber:innen können das Interview in ihrer gewohnten Umgebung führen, nach der Arbeit, ohne Präsentationsdruck. Ziel sei es, Wissen zu erfassen, nicht Auftreten zu bewerten. „Sonst ist es nur ein Lebenslauf unter hundert anderen“, sagt Lascu. „Und vielleicht hätte diese Person nie die Chance gehabt, ihre Erfahrung zu zeigen.“

Piloten, Fundraising, nächste Schritte

Aktuell führt Averis AI Pilotprojekte mit bekannten österreichischen Unternehmen durch, vor allem im Blue-Collar-Bereich. Namen werden noch nicht genannt. Parallel läuft seit Februar das Pre-Seed-Fundraising. Die vier Gründer:innen haben bislang Zeit und eigenes Kapital investiert. Gesammelt wird für die nächsten 18 Monate Produktentwicklung.

Der Fokus liegt klar auf das Feedback aus der Praxis. „Der Markt wird letztendlich das Produkt stärker machen“, sagt Lascu. Deshalb sucht das Team gezielt den Austausch mit HR-Profis und Talent-Acquisition-Abteilungen.

Langfristig gehe es für Averis AI um mehr als schnellere Prozesse. „Es fängt bei der Einstellung an“, sagt Bordea. Fehlbesetzungen kosten Zeit, Geld und Vertrauen. Gleichzeitig gäbe es viele qualifizierte Menschen, die im klassischen Screening nie sichtbar werden. Die Vision ist klar formuliert: faire Auswahl, gleiche Chancen und bessere Entscheidungen.

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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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