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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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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