24.06.2016

Careship: „Idee macht nur ein Prozent des Erfolges aus“

Das Startup Careship wurde von einem Geschwisterpaar aus Wien gegründet. Sie entschieden sich in den Anfängen für ein Accelerator-Programm in Berlin: Das 100-Tage Förderprogramm des Plug and Play Accelerators vom Medienhaus Axel Springer durchlaufen seit einigen Jahren Startup-Gründer, denen neben Mentoring auch Startkapital zur Verfügung gestellt wird.
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(c) Careship - Die beiden Careship Gründer aus Wien: Antonia und Nikolaus Albert.

Plug and Play, das Accelerator-Programm des Axel-Springer-Verlags, startet in seine neunte Saison. Ab September können Startups wieder 100 Tage lang mit professioneller Unterstützung an ihren Konzepten arbeiten, an unterschiedlichen Workshops teilnehmen und kostenlos Büroflächen nutzen. Dazu gibt es 25.000 Euro Startkapital von Axel Springer. Im Austausch dafür erhält das Unternehmen fünf Prozent der Firmenanteile. Die offizielle Bewerbungsfrist für den Accelerator vom Medienhaus Axel Springer ist zwar schon vorbei, aber „da sind wir nicht so streng“, heißt es aus Berlin.

In der letzen Runde war auch Careship dabei. Das Startup der Wiener Geschwister Antonia und Nikolaus Albert kümmert sich um die Vermittlung von geprüften Pflegekräften zur Seniorenbetreuung. Die Geschäftsidee entstand, da die Großmutter der beiden Hilfe brauchte, weder Antonia noch Nikolaus aber vor Ort sein konnten. Im August 2015 erfolgte die Gründung. „Dann standen wir vor der Frage, wie wir schnell loslegen konnten und woher eine Startfinanzierung kommen sollte“, erzählt Antonia im Brutkasten-Gespräch.

Rahmenbedingungen für die kritische Zeit

Die Geschwister bewarben sich bei Plug and Play, pitchten und wurden als eines von sieben Startups in das Programm aufgenommen. „Für die frühe Phase, in der wir uns befanden, war das super“, sagt Antonia. „Es hat uns den Rahmen gegeben, den wir gebraucht haben, gerade weil die ersten drei Monate am kritischsten sind.“ Im Co-Working Space waren die Neo-Gründer zusammen mit anderen Unternehmern, die auch zum ersten Mal gegründet hatten- und damit vor ähnlichen Fragen standen, wie sie selbst. Ein wenig mag das Programm vielleicht an eine Schule erinnern. Workshops und unterschiedliche Trainings sollen die Gründer „Startup-fit“ machen. Jede Woche, am sogenannten Pitch-Tuesday erhalten die teilnehmenden Startups etwa ein professionelles Präsentations-Training.

Redaktionstipps

Erfolge nur im Team

Nach drei Monaten im Programm ist allerdings vor allem eines erfolgsentscheidend: „Das Team ist das Um und Auf“, fasst Geschäftsführerin Antonia Albert zusammen. „Die Idee macht ein Prozent des Erfolges aus, die Umsetzung 99!“

Auch dem Umfeld käme eine große Rolle zu, sagt die 26-Jährige. Als es darum ging, wo die Geschwister Careship am besten gründen sollten, entschieden sie sich für Berlin und gegen Wien. „Das Umfeld in Berlin ist super unterstützend. Es gibt Anwälte und Notare, die nur auf Startups spezialisiert sind“, sagt Albert. „Insgesamt sind es drei Dinge: Investoren, andere Startups und das ganze Environment plus die Events. Das ist mit Wien nicht vergleichbar.“

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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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