05.02.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Cleevio-AI-Gründer: Vom Stuntman zum Entrepreneur

Cleevio AI-Co-Founder Mathias Tagwerker schlug in jungen Jahren einen "akrobatischen Weg" ein, bis er später sein unternehmerisches Denken entwickelte und auf KI traf. Er berichtet über seinen Werdegang, erzählt vom Verlust von Freundschaften und was er für den Rapper Raf Camora tat.
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Cleevio AI
© zVg - Mathias Tagwerker und Larry Liu von Cleevio AI.

Mathias Tagwerkers Geschichte beginnt in Liesing, dem 23. Bezirk Wiens. Als kleines Kind strotzte er vor Energie und war seinen eigenen Worten nach „schwer zu bändigen“ – Eigenschaften, die er retrospektiv als bedeutend für seinen Weg ins Unternehmertum sieht. Bevor es den Cleevio AI-Co-Founder ins Entrepreneurship verschlug, fand er in jungen Jahren im bis dato wenig bekannten französischen Sport „Parkour“ (eine Sportart, bei der man ohne Hilfsmittel über Hindernisse wie Geländer, Treppen, Mauern und Häuser läuft) seine Leidenschaft.

Er war sofort fasziniert von den akrobatischen Sprüngen und entschied sich, diesen Weg konsequent einzuschlagen. Trotz des Unverständnisses von Lehrern und kritischer Reaktionen seines Umfelds verließ er die Schule, um sich voll auf seine neu entdeckte Vorliebe zu konzentrieren. Und sammelte erste Erfahrungen als Stuntman und Parkour-Coach, womit er gutes Geld verdiente.

Cleevio
© zVg – Mathias Tagwerker bei seiner alten Tätigkeit.

Neuorientierung des Cleevio AI-Founders

Doch nach einigen Jahren erkannte Tagwerker, dass ein Leben als Sportler nicht nachhaltig sein würde. So studierte er Marketing und Design in Wien und arbeitete im Anschluss in der Werbebranche. Er übernahm sofort Verantwortung und trat in eine Phase ein, die sein unternehmerisches Denken prägte.

Ein, wie er erwähnt, entscheidender Wendepunkt in seiner persönlichen Entwicklung war das Lesen von Büchern zur Selbstverbesserung. Werke wie „A Millionaire’s Mind“ von T-Harv Ecker und „Die Kunst Hindernisse zu überwinden“ von Andreas Kalteis eröffneten ihm neue Perspektiven in Bezug auf Erfolg, Geld und persönliche Visionen. Hier begann Tagwerker zum ersten Mal, seine eigenen Denkmuster und Glaubenssätze zu hinterfragen – ein Prozess, der seinen weiteren Lebensweg maßgeblich beeinflusste, wie er erzählt.

Sein nächster Schritt führte ihn in das Network-Marketing. Zunächst verkaufte er gesunde Zimtzuckerl und baute ein kleines Team auf. Obwohl das Unternehmen letztlich scheiterte und er Kritik sowie den Verlust von Freundschaften hinnehmen musste, brachte ihn diese Erfahrung nicht zum Aufgeben. Kurz darauf engagierte er sich bei Vemma, einem Anbieter eines „gesunden Energydrinks“. Er organisierte Home-Events, baute ein Team von über 1.000 Mitgliedern auf und erzielte erste Erfolge; doch auch dieses Unternehmen wurde schlussendlich nach Vorwürfen, ein Pyramidensystem zu sein, eingestellt.

Larry Liu gefunden

Nach diesen Erfahrungen kehrte er vorübergehend in die klassische Arbeitswelt zurück, fand aber schnell den Weg in den E-Commerce. Als Grafiker lernte er seinen zukünftigen Geschäftspartner Larry Liu kennen. Gemeinsam starteten sie mit Dropshipping-Onlineshops – beginnend bei „We Are Wilderness“ – und entwickelten zahlreiche Projekte im digitalen Handel.

Dann kam Corona und beeinträchtigte stark die E-Commerce-Aktivitäten der beiden. Also stiegen Tagwerker und Liu in den Import und Vertrieb medizinischer Artikel ein. Diese Phase war von großen Erfolgen geprägt, etwa als sie eine Lieferung von 33 voll beladenen LKWs organisierten und einen Deal im Wert von 53 Millionen Euro mit der deutschen Bundesregierung abwickeln konnten.

Parallel dazu erweiterte Tagwerker sein Netzwerk in der Immobilienbranche. Über gezielte Kontaktaufnahmen baute er langfristige Beziehungen zu essentiellen Akteuren im DACH-Raum auf. Dies führte zur Gründung der exklusiven Beratungsgesellschaft für hochvolumige Investmentimmobilien, „4 Keys Real Estate“, die Investor:innen mit Eigentümern vernetzt.

Tagwerkers Fähigkeit, relevante Kontakte zu knüpfen, zeigte sich auch in Projekten rund um NFTs und Medien: Er brachte Raf Camoras NFT-Projekt in die Medien, sorgte für umfassende PR-Aktivitäten und half beim Launch eines Parfums, das über Deutschlands größte Online-Parfümerie vertrieben wurde.

Cleevio AI entsteht

Dann trat KI in sein Leben. Und zwar in einer Phase, in der die Immobilienbranche mit Herausforderungen zu kämpfen hatte. Ein Kollege machte Tagwerker erstmals auf KI-Lösungen wie DALL-E und ChatGPT aufmerksam. Fasziniert von den Möglichkeiten, begann der Founder, Geschäftsprozesse mithilfe von KI zu automatisieren. Dieser Impuls führte ihn schließlich zu einem Joint Venture mit dem Softwareunternehmen Cleevio, das 2008 gegründet wurde und Standorte in Prag, Dubai und San Francisco hat.

Gemeinsam gründeten er und Liu Cleevio AI – ein Wiener Unternehmen, das maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen anbietet. Mit rund 120 Mitarbeitern verfolgt das Startup einen bestimmten Ansatz: Es entwickelt individuelle End-to-End-Lösungen für Großunternehmen.

Der Autor vergleicht den Einsatz von KI mit einem 1.000 PS starken Motor in einem Auto: „Auch wenn nicht jeder einen solchen Motor benötigt, ermöglicht er doch, schneller und effizienter ans Ziel zu kommen“, sagt er. „Cleevio AI kombiniert modernste Technologien – etwa Deep Learning, Transfer Learning und Reinforcement Learning – mit einem tiefen Verständnis für die Realität in Unternehmen. Dieser einzigartige Mix aus technologischem Know-how und langjähriger Branchenerfahrung schafft echten Mehrwert: Routineaufgaben werden automatisiert, sodass sich Menschen auf kreative und strategisch wichtige Aufgaben konzentrieren können.“

KI soll entlasten

Dementsprechend bietet Cleevio AI Custom-End-to-End Lösungen, die für Konzerne und größere Mittelständler entwickelt und an ihre spezifischen Systeme, Prozesse und Anforderungen angepasst wurden. Dazu gehören „komplexe Integrationen, hohe Skalierbarkeit und maximale Anpassung, begleitet von intensiver Beratung, Implementierung und Betreuung“.

Auch übernimmt eine KI die Vorsortierung und Beantwortung von Standardanfragen, führt eine Sentiment-Analyse durch und leitet komplexe Fälle an menschliche Mitarbeiter weiter. Die KI könne hierbei sogar die Emotionen des Kunden erkennen.

Zudem analysiert die Künstliche Intelligenz Kundendaten, erkennt Cross- und Upselling-Potentiale und gibt dem Vertrieb Handlungsempfehlungen. „Sie übernimmt die Vorqualifizierung der Leads, kommuniziert mit den Interessenten bis zur Terminbuchung, analysiert Online-Meetings und erstellt individuelle Follow-up-Strategien“, erklärt Tagwerker und betont: „KI soll Unternehmen dabei helfen, effektiver zu werden und bessere Produkte zu entwickeln, während Mitarbeiter zufriedener und erfolgreicher werden. Die KI soll als Werkzeug dienen, das den Menschen unterstützt und nicht als Konkurrenz.“

Tipps für Unternehmen

Das Joint Venture mit Cleevio bietet Zugang zu über 120 Top-Entwicklern und Data Scientists, was Tagwerker nach einer einzigartige Mischung aus Kompetenz und Agilität darstelle. Dabei halte man sich an höchste Standards für den verantwortungsvollen und rechtskonformen Umgang mit Daten und verwende synthetische Daten, um die Vorteile von KI zu nutzen und gleichzeitig die Compliance sicherzustellen.

Als Tipps für Unternehmen für die künftige Arbeitswelt meint der Founder: „Unternehmen sollten strategisch vorgehen und klar definieren, wo KI den größten Mehrwert bringen kann. Ein Partner sollte nicht nur technische Expertise, sondern auch wirtschaftliches Verständnis mitbringen. Zudem ist ‚Change Management‘ entscheidend, um Mitarbeiter einzubinden und Ängste zu nehmen. Insgesamt empfehle ich klein anzufangen und dann Schritt für Schritt zu skalieren.“

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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