06.04.2017

Cambuildr: Wiener Campaigning-Software mit Obama-Know-How

Cambuildr, die neue Software der Wiener Agentur Campaigning Bureau automatisiert große Teile von Kampagnen für politische Parteien, Corporates oder NGOs.
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(c) Glaser: Philipp Maderthaner

Gerade feierte das Wiener Campaigning Bureau, Österreichs erste Kampagnen-Agentur, seinen fünften Geburtstag. Bei der großen Feier zu Gast waren einige Größen aus Politik und Wirtschaft, wie etwa Außenminister Sebastian Kurz, Apple-Österreich Chef Ronald Tremmel, Flughafen-CEO Günter Ofner und Ö3-Manager Albert Mali. Zugleich mit der Feier präsentierte Founder Phillip Maderthaner auch das neue Produkt der Agentur: die Software Cambuildr. Das Programm automatisiert eine Vielzahl an Schritten, etwa von Wahl-, Werbe- oder Spendenkampagnen.

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Cambuildr automatisiert “Mitmach-Anwendungen”

(c) Glaser: Auch Außenminister Kurz sprach bei der Fünfjahresfeier des Campaigning Bureau.

Konkret lassen sich mit Cambuildr jene Teile einer Kampagne erstellen, die Maderthaner als “Mitmach-Anwendungen” bezeichnet. Das seien etwa Votings, User-Stories, Grassroots-Events, Petitionen oder schlicht das Sammeln von Unterstützern. “Echtes Involvement funktioniert nur über Beteiligung. Wir haben uns viele Kampagnen in den USA und Europa angesehen und daraus jene 20 Prozent Mitmach-Anwendungen herausgefiltert, die für 80 Prozent des Erfolges und Engagements maßgeblich waren”, erklärt Maderthaner. Diese Anwendungen habe man dann in den Cambuildr integriert.

“Die wahre Erkenntnis liegt in den so genannten earned Data”

Interaktionen liefern Verhaltensdaten

Zugleich liefert das Programm nutzerbezogene Verhaltensdaten zurück, auf denen die weitere Kampagnen-Strategie aufgebaut werden kann. Das Programm verarbeitet dabei nicht nur den Datenrücklauf aus den Kampagnen-Aktionen, sondern etwa auch Interaktionen auf Social Media oder per Email. “Gekaufte Datenstämme spielen hier, im Gegensatz zu den USA, eine untergeordnete Rolle. Die wahre Erkenntnis liegt in den so genannten ‘earned Data’, also jenen Daten, die wir uns durch Interaktion mit unseren Kontakten sprichwörtlich verdienen”, erklärt Maderthaner. Das passiere natürlich im Rahmen der Österreichischen und Europäischen Datenschutzstandards.

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Von den Obama-Wahlkämpfen gelernt

Die Idee zum Cambuildr hatte sich Maderthaner von der US-Agentur Blue State Digital geholt, die für die erfolgreichen Wahlkampagnen des ehemaligen US-Präsidenten Barack Obama verantwortlich zeichnet. “Ich habe den damaligen CEO von Blue State kurz nach der Obama-Wahl 2008 kennengelernt. Es folgte ein intensiver und spannender Austausch über Jahre”, erzählt er. Unmittelbar nach der Gründung des Campaigning Bureau sei er dann auf Blue State mit der Idee zugekommen, die Software aus der Obama Kampagne auch in Europa einzusetzen. Das Campaigning Bureau und Blue State wurden Partner. “Inzwischen haben wir mit Cambuildr unsere eigene Software entwickelt, mit der wir stärker auf die Europäischen Bedürfnisse Rücksicht nehmen”, sagt Maderthaner.

Neue Strategie: “Schritt ins Software-as-a-Service”

Und er kann bereits auf 30 Kampagnen verweisen, die erfolgreich mit der Software geführt wurden, zuletzt etwa für das österreichische Rote Kreuz mit der Aktion “Rettet die Rettung”. Warum Cambuildr erst jetzt öffentlich vorgestellt wurde, hat mit einer Neuausrichtung des Business Modells des Campaigning Bureau zu tun: “Die Nutzung war bisher bewusst limitiert auf unsere Kampagnen-Kunden. Wir haben jedoch erkannt, dass diese Tools weit größeren Impact haben können, wenn wir sie auch in die Hände kleinerer Kampagnen legen, die ohne unsere Campaigning-Dienstleistung arbeiten. Daher nun der Schritt ins Software-as-a-Service”, erklärt Maderthaner.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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