10.07.2019

Chatvisor: Die Macht hinter der Co-Browsing-Technologie

Interview: Das oberösterreichische Startup Chatvisor hat eine Web-Analytics-Technologie entwickelt, die das Verhalten von Kunden auf Webseiten aufzeichnet. Neben Kunden-Support kann die Technologie auch zur Steigerung der Conversion-Rate in Online-Shops eingesetzt werden. Wir haben mit den beiden Co-Foundern Horst Georg Fuchs und Mathias Holzinger über die Macht hinter dieser Technologie und das sechsstellige eQventure-Investment gesprochen.
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Chatvisor
(c) Martin Pacher / der brutkasten: (v.l.n.r.) Horst Georg Fuchs und Mathias Holzinger

Das im Februar 2018 gegründete Startup Chatvisor aus Linz hat Anfang Juni 2019 ein Investment in mittlerer sechsstelliger Höhe von Investoren des Grazer Investmentclubs eQventure erhalten (der brutkasten berichtete). Die Gründer Markus Wagner, Horst-Georg Fuchs und Mathias Holzinger haben eine Co-Browsing-Technologie entwickelt, mit der das Verhalten von Kunden auf Webseiten aufgezeichnet werden kann, um Verhaltensauffälligkeiten zu erkennen. Die Technologie kann unter anderem dazu eingesetzt werden, um die Conversion-Rate in Online-Shops zu steigern. Wir haben mit den beiden Gründern Horst-Georg Fuchs und Mathias Holzinger über die Macht hinter dieser Technologie gesprochen und welche Zukunftspläne sie mit ihrem Startup verfolgen.

Wie ist das Investment mit eQventure zustande gekommen? 

Horst-Georg Fuchs: Der Erstkontakt zu Herbert Gartner ist über tech2b zustande gekommen. Im März letzten Jahres haben wir Herbert Gartner bei einer tech2b-Veranstaltung kennengelernt – genauer gesagt bei einem Workshop zu Finanzierungsthemen. Im Anschluss haben wir uns bei einem gemeinsamen Abendessen ausgetauscht. Wir waren alle von der Begegnung sehr positiv angetan. Dahingehend haben wir ihn für eine etwaige Finanzierungsrunde im Hinterkopf behalten. 

Im Herbst 2018 haben wir uns schlussendlich für eine Finanzierungsrunde entschieden und mit mehreren Investoren Kontakt aufgenommen – unter anderem auch mit Herbert Gartner. Es hat sich ziemlich schnell herauskristallisiert, dass er unserer Wunsch-Investor ist. Als weitere Lead-Investoren von eQventure sind Franz Fuchsberger, Mitgründer des österreichischen SaaS-Unicorns Tricentis, sowie Markus Presle, Mitgründer des SaaS-Unternehmen Prescreen eingestiegen.

+++ tech2b EDISON – Das waren die Gewinner 2019 +++

Was erwartet ihr von den drei Lead-Investoren, die nun mit an Bord sind? 

Horst-Georg Fuchs: Der Grund, warum wir uns für eQventure entschieden haben, ist folgender: Die drei Lead-Investoren haben allesamt bereits bewiesen, wie man ein erfolgreiches Unternehmen aufbaut und bringen dementsprechend sehr viel Know-how mit. Durch das Investment werden uns künftig auch Türen geöffnet. Geld war wirklich nur ein Side-Benefit.

Welche Türen sollen durch die Beteiligung geöffnet werden?

Horst-Georg Fuchs: In erster Linie sollen Türen zu Großunternehmen geöffnet werden. Unsere Zielgruppe sind derzeit Enterprise-Unternehmen, wie Banken, Versicherungen oder Fluggesellschaften. Es hilft natürlich, wenn man nicht komplett “kalt” als ein Startup anruft, sondern namhafte Investoren an Bord hat, die die nötige Credibility mitbringen.

Was macht Chatvisor eigentlich?

Bei Chatvisor handelt es sich um eine integrierbare Plattform für Webseiten, um dort besseren und effizienteren Kundensupport zu leisten, sowie Conversions zu steigern.

Kommen wir zur Technologie, die ihr entwickelt habt. Wie funktioniert diese konkret und was ist euer USP? 

Horst-Georg Fuchs: Unser USP liegt eindeutig in der Kern-Technologie, die wir entwickelt haben, sprich in der Co-Browsing-Lösung. Bei Co-Browsing handelt es sich um eine auf Webseiten spezialisierte Screen-Sharing-Lösung, die in der Regel im “Kundensupport” zur Anwendung kommt. Über Co-Browsing können Kunden mit nur einem Klick den Bildschirminhalt mit einem Support-Mitarbeiter ganz ohne Download teilen. Dieser sieht anschließend in Echtzeit genau das, was der Kunde sieht und kann ihm die passende Hilfestellung anbieten.

Wie unterscheidet ihr euch von der Konkurrenz? 

Mathias Holzinger: Die Technologie basiert vollständig auf JavaScript und kann in jeder Webseite eingebunden werden. Im Vergleich zur Konkurrenz, ist unser Skript, bis zu 20 mal kleiner. Unser Skript wirkt sich aufgrund seiner geringen Größe kaum auf die Ladezeit von Webseiten aus. Wir haben es geschafft, dieses Snippet viel kleiner zu gestalten als unsere Konkurrenz. Der Vorteil ist jener, dass durch kleine und schlanke Snippets, die Geschwindigkeit der Website nicht so stark leidet, wie durch große Snippets.

Anders als bei regulärem Screen-Sharing funktioniert Co-Browsing nicht durch Bildübertragung, sondern durch Übertragung der Website-Architektur bzw. des Codes. Die Schwierigkeit hierbei liegt darin – und das bringt uns zu Zweitens – viele verschiedene Architekturen unabhängig ihrer Komplexität zu interpretieren, genau hier zeichnen wir uns aus.

Der dritte Punkt: Unsere Screen-Sharing-Lösung ist sehr schnell. Wir arbeiten im Millisekunden-Bereich und können den Service somit in Echtzeit anbieten.

Wie funktioniert die Analyse des Nutzerverhaltens? 

Mathias Holzinger: Da wir Co-Browsing nicht als Video anbieten, sondern aufgrund der Implementierung des JavaScript-Snippets auch über das komplette Datenmaterial verfügen, wissen wir zu jeder Zeit, was der Nutzer macht und wie lange er auf den jeweiligen Elementen verweilt. Dadurch können wir beispielsweise bei einem Fehlverhalten schon frühzeitig einschreiten, um anschließend über einen Chatbot eine Lösung anzubieten. Über ein spezifisches Nutzerverhalten, können so automatisiert Kundeninteraktionen zustande kommen. 

Welchen konkreten Use-Case sprecht ihr damit an? 

Horst-Georg Fuchs: Nehmen wir das Beispiel E-Commerce. Befindet sich ein Nutzer online in einem Kaufprozess und möchte vor Abschluss des Kaufes abspringen, so können wir mit unserer Technologie den Pfad des Nutzers erkennen und vor dem Absprung einen Chatbot triggern. In weiterer Folge kann dieser den Kunden mit einem Mitarbeiter verbinden, der ihn im Kauf begleitet. Ziel ist es, die Conversionrate zu steigern. 

Wie generiert ihr Umsatz und wie viel kostet euer Service?

Horst-Georg Fuchs: Wir haben zwei verschiedene Lizenzen im Customer-Service-Bereich. Die Lizenzen kosten pro Arbeitsplatz und starten bei 49 Euro.

Was sind derzeit die größten Herausforderungen, die ihr zu bewältigen habt?

Horst-Georg Fuchs: Eine der größten Herausforderungen liegt sicherlich im Bereich „Sales“. Da wir hauptsächlich Enterprise-Unternehmen ansprechen, ist der Sales-Prozess sehr direkt gesteuert. 98 Prozent erfolgt über Cold-Calls- und E-mails sowie Messen. Unser Ziel ist es, künftig verstärkt KMU anzusprechen und dafür bauen wir gerade einen digitalen Sales-Funnel auf.

Schreibt ihr schon schwarze Zahlen?

Mathias Holzinger: Momentan können wir uns beinahe aus dem Cashflow finanzieren. Schwarze Zahlen schreiben wir allerdings noch nicht. Das ist derzeit aber auch nicht unser Ziel, da wir uns im Wachstumsstadium befinden. Die Umsätze laufen sehr gut und wir wirtschaften sehr break-even. Somit können wir beinahe unsere Fixkosten abdecken.

Was ist euer Ziel für die nächsten Jahre?

Mathias Holzinger: Unser Ziel ist es, ein solides Unternehmen aufzubauen. Wir wissen, dass wir viele Aufgaben zu bewältigen haben. In drei Jahren wollen wir jedenfalls als nennenswerte Größe in dem Business gelten, in dem wir derzeit aktiv sind.


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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