12.12.2023

breathe-ilo-CEO: Das sind die Hintergründe der Insolvenz

Das Grazer Startup breathe ilo hat einen Insolvenzantrag gestellt. Wir haben bei CEO Wernhard Berger nachgefragt, der gegenüber brutkasten ausführlich Stellung zu den Hintergründen bezog.
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Wernhard Berger, CEO von breathe ilo
Wernhard Berger, CEO von breathe ilo | Foto: breathe ilo / Hintergrund: Adobe Stock

Vergangene Woche berichtete brutkasten über den Insolvenzantrag des Startups breathe ilo. Dieses war ursprünglich als eine Marke von Carbomed enstanden – einem Grazer Startup. Anfang 2022 erfolgte die Ausgründung mit Carbomed als 100-Prozent-Mutter (brutkasten berichtete). Mit seinem über Atemluft funktionierenden Zyklustracker war breathe ilo schon seit mehreren Jahren am Markt. Seit Herbst 2022 war das Produkt in Österreich auch bei BIPA erhältlich.

Wie kam es nun aber zur Insolvenz des Unternehmens? brutkasten fragte beim Startups nach – und Geschäftsführer Wernhard Berger übermittelte einen umfangreiche Stellungnahme zu den Hintergründen des Insolvenz.

Berger hatte im Zuge der Ausgründung 2022 die CEO-Rolle gemeinsam mit der Cofounderin Lisa Krapinger übernommen. Krapinger hatte sich von der Funktion im Sommer zurückgezogen und ist mitterweile Head of Digital Marketing beim Schokoriegel-Startup Neoh (brutkasten berichtete). Seither war Berger alleiniger Geschäftsführer.

breathe ilo hatte nach der Ausgründung angepeilt, weiter zu wachsen und über den deutschsprachigen Raum hinaus zu expandieren. Daraus habe sich „die Herausforderung eines substanziellen Investitionsbedarfs, der im bestehenden Gesellschafterkreis nicht mehr zu bewerkstelligen war“ ergeben, schreibt Berger in seiner Stellungnahme. Weil die benötigten Investitionen intern nicht zu stemmen gewesen seien, sei eine externe Finanzierung „unumgänglich geworden“.

Starke Auswirkungen durch unterbrochene Lieferketten

Aufgrund der Covid-19-Pandemie kam es weltweit zu Problemen bei Lieferketten. Dies betraf auch breathe ilo: „Lieferkettenengpässe, insbesondere im Bereich Mikroelektronik, -Komponenten und Chips, übten erheblichen Druck auf die variablen Produktionskosten aus“, erläutert Berger.

Vereinzelt habe sich der Beschaffungspreis einer Komponente mehr als verzehnfacht. Auch die Verfügbarkeit der Komponenten habe „eine extreme Herausforderung“ dargestellt – insbesondere in Hinblick auf das Working Capital des Startups, wie Berger weiter ausführt.

Die Folge: Wegen der Probleme mit den Lieferketten seien „jegliche Margen auf den Produktverkauf“ eliminiert worden, „um überhaupt lieferfähig zu bleiben“.

breathe ilo spürte schwierigeres Finanzierungsumfeld

Die eingangs erwähnte externe Finanzierung aufzustellen, gestaltete sich als schwierig. Das Startup spürte die veränderten Bedingungen im Finanzierungsumfeld stark. „Dies führte zu einer zusätzlichen Belastung für das Unternehmen, das aufgrund seiner Ausrichtung im Bereich Medizintechnik und hardwarebasierter Produkte ohnehin bereits vor größeren Herausforderungen stand, als reine Software-Startups, Risikokapital aufzustellen“, erläutert Berger.

Um die für die Investorensuche notwendige Zeit zu überbrücken, stellten Gesellschafter mehrfach Kapital in Form von Wandeldarlehen zur Verfügung. Außerdem setzte das Unternehmen ab Ende 2022 auf deutliche Kosteneinsparungen. So sollte das Startup finanziell stabil gehalten werden, schreibt Berger weiter.

Die Kosteneinsparungen wirkten sich laut dem breathe ilo-Geschäftsführer aber negativ auf den Umsatz und in weiterer Folge auf die gesamte Geschäftsentwicklung aus. Hintergrund: Als B2C-Startup müsse man notwendigerweise werbeintensiver agieren. Die zusätzliche Schwäche im Geschäft erschwerte die Investorensuche dann nur weiter.

breathe ilo peilte ab Anfang 2023 Fusion oder Verkauf an

Vor diesem Hintergrund traf man bei breathe ilo Anfang 2023 dann eine Entscheidung: Das Startup sollte „unter den derzeitigen wirtschaftlichen Umständen“ nicht mehr als alleinstehendes Unternehmen fortgeführt werden, sondern „mit einem geeigneten, strategischen Partner“ fusioniert werden.

„Zielsetzung des Mergers bzw. Unternehmensverkauf waren die überlegene Sourcing Power und Managementfähigkeit von langfristiger Supply Chain-Komplexität, sowie der Aufbau neuer, internationaler Vertriebskanäle“, schreibt Geschäftsführer Berger in seiner Stellungnahme.

Merger platzte nach monatelangen Verhandlungen

Doch daraus wurde nichts. „Leider haben die enormen Kapitalkosten am Markt die Möglichkeiten und die Risikofreude unserer strategischen Partner stark eingeschränkt“, heißt es weiter.

Die Folge: Der geplante Merger platzte. „Nach vielen Monaten intensiven Verhandlungen unter Exklusivität und signifikanten Upfront-Investitionen in Vorbereitung auf den Merger, erwischte der spontane Ausstieg des strategischen Partners das Unternehmen hart“, beschreibt Berger die Situation. Alternative Investoren habe man kurzfristig keine gefunden.

„Die Konsequenz war eine überraschende, leider alternativlose Anmeldung der Insolvenz“, schreibt Berger. Das Startup hoffe weiterhin, „dass sinnvolle Fortführungsmöglichkeiten“ für das Produkt gefunden werden können.

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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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