07.06.2018

Coachy: Startup verspricht eigene Video-Online-Akademie in fünf Minuten

Startup-Portrait. Online-Akademie selbst gemacht: Das Startup Coachy mit Sitz in Malta möchte die Erstellung von Online-Kursen vereinfachen und damit die Nutzung von Video-Content auch weniger Technik-affinen Personen ermöglichen.
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Coachy
(c) Coachy - Das Coachy-Gründerteam, Dennis Spohr, Dejan Novakovic und Lisa Evoluer möchten die Erstellung von Online-Schulen vereinfachen.

Die drei Founder Dennis Spohr, Lisa Evoluer und Dejan Novakovic haben im Juli 2017 mit Coachy ein Startup gegründet, das eine leichte und schnelle Erstellung von Online-Kursen verspricht. Bisher bestehende Systeme zur Generierung von Video-Content seien, laut Founder-Team, zu kompliziert. Als Folge entwickelte Spohr für seine Freundin Lisa Evoluer die Plattform, die vielfältig genutzt werden kann.

+++ YouTube: So können Startups die Video-Plattform optimal nutzen +++

Coachy: Fast 1.000 Stunden Content

„Mit Coachy können EPUs, KMUs, Berater, Trainer oder etwa Coaches in fünf Minuten eine eigene Online-Akademie erstellen. Sie können damit ihre digitalen Produkte verkaufen, online Leads generieren, Mitarbeiter, Lieferanten oder Kunden schulen und über die eigenen Produkte informieren“, erklärt Marketing-Chef und Co-Founder Novakovic im Gespräch mit dem Brutkasten. Mit Stand Mai verweist man auf bislang 1.027 Coaches mit 512 Videokursen, 7.834 Lektionen und 992 Stunden an Videocontent, die über die Plattform liefen. Von den Usern seien rund 300 zahlende Abo-Kunden, wie uns die Gründer wissen lassen.

Drei verschiedene Abo-Varianten

Die „Schnell-Start-Variante“, mit der man pro Produkt einen Video-Kurs mit bis zu 30 Minuten Länge hochladen kann, ist kostenlos. Einnahmen macht das Unternehmen mit dem Verkauf von drei Verschiedenen Abo-Angeboten. Die Versionen „Standard“, „Premium“ und „Enterprise“ liegen zwischen 27 und 147 Euro pro Monat und bieten Features wie eigenes Branding, unlimitierte Video-Uploades, eine automatisierte Sales-Page und diverse Statistiken.

Promo-Video von Coachy:

Mit Influencern Bekanntheit steigern

Zu Beginn sei für Coachy vor allem die Generierung von Reichweite eine Herausforderung gewesen, erklären die Founder. Daher holte man sich den Online-Marketing-Experten Novakovic als dritten Gesellschafter an Bord. Nun gehe es daran KMUs die Vorteile von Video-Content zu erläutern und ihnen näher zu bringen, warum sie darauf setzen sollten. „Unsere Marketing-Strategie beinhaltet das Sponsoring von Online-Kongressen und die Nutzung von Facebook-Ads. Zudem setzen wir auf Influencer, wie etwa den Fotografen Calvin Hollywood, den Schauspieler Ben Outtara und den Psychologen Matthias Niggehoff. Affiliate-Partner erhalten 25 Prozent Lifetime-Provision für jede Vermittlung. Wir möchten mehr ’normale‘ Kunden zu Affiliates machen“, erklärt Novakovic.

Auf den Weg in die USA

Das zu 100 Prozent selbstfinanzierte Unternehmen möchte in nächster Zeit die 2.500 User-Grenze knacken und 2019 seinen Service auch in den USA launchen. „Wir wollen uns mehr auf KMUs und Großunternehmen konzentrieren, die auch einfaches E-Learning mit uns etablieren wollen“, sagt Novakovic. Während des Entstehungsprozesses der Plattform haben die Founder schnell gemerkt, dass es Sinn macht, sich Personen mit unterschiedlichen Stärken ins Boot zu holen. „Es ist besser, langsam und stetig zu wachsen, anstatt vom Start weg viel Geld zu verballern oder Investoren ins Boot holen, die die Vision nicht verstehen und rein auf Gewinnmaximierung ausgerichtet sind“ sagt Novakovic.


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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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