Context64.ai: Grazer KI-Startup gibt siebenstelliges Investment bekannt
Das Startup Context64.ai vermeldete gestern ein Investment von rund 1,66 Mio. Euro durch einen deutschen Investor aus dem zweiten Halbjahr 2024. Ziel sei es nun seine KI‑Lösungen zu skalieren.
KI‑Modellen fehlt ohne Datenkontext das Verständnis, wie Unternehmensdaten zusammenhängen – und genau hier möchte das Grazer KI-Startup Context64.ai ansetzen: Der C64‑Stack des Startups ist eine Plattform, auf der Firmen beliebige interne Daten zu einer aktuellen Wissensbasis verbinden können, wo dann KI‑Agenten „produktiv agieren“, wie es per Aussendung heißt.
Context64ai: Deutscher Investor eingestiegen
Wie nun bekannt wurde, hat das Unternehmen im zweiten Halbjahr 2024 ein Investment in Höhe von rund 1,66 Mio. Euro für 24 Prozent Anteilsabgabe – und direkt nach der Gründung des Unternehmens – durch einen deutschen Investor (GNS Holding GmbH) eingewebt. Parallel dazu bereitet das Unternehmen die nächste Finanzierungsrunde vor.
„Modelle werden austauschbar, der Vorteil entsteht im Kontext“, sagt Marko Lah, Gründer & CEO Context64.ai. „Wer seine Datenbeziehungen – als Wissensgraph – beherrscht, macht Generative AI treffsicher, erklärbar und operativ nutzbar.“
Vernetzte Wissensbasis
Mit sogenannten „Intake Agents“ können, um konkreter zu werden, Unternehmen über die Grazer Plattform ihre bestehenden Systeme und Datenquellen automatisiert verknüpfen: Inhalte werden folglich sortiert, gelabelt und in einen Wissensgraphen überführt. Fachabteilungen können weiters – ohne Programmierung – eigene Domänenobjekte und deren Beziehungen definieren. So entstehe eine vernetzte Wissensbasis aus strukturierten und unstrukturierten Daten – inklusive Versionierung (Anm.: systematische Verwaltung von verschiedenen Versionen), Herkunft und Governance.
Darauf aufbauend greifen dann AI-Agenten direkt auf diesen Wissensgraphen zu. Sie verstehen Zusammenhänge, prüfen Datenherkunft und Gültigkeit und kombinieren Retrieval, Logik und Aktionen in bestehenden Tools, so der Claim.
Das Ergebnis sei, dass Unternehmen in wenigen Wochen KI-Anwendungen aus ihren Bestandsdaten entwickeln könnten, „ohne neues Modelltraining, mit aktuellen Daten, kurzen Roll-outs und minimalem Integrationsaufwand“.
Context64.ai: Datenvernetzung als Stärke
Der C64‑Stack ist bereits bei OEMs (Original Equipment Manufacturer) in Deutschland im Einsatz – u. a. bei BMW (Engineering‑Datenlage) und weiteren, großen Industrieunternehmen, heißt es.
Aktuelles Ziel ist es, gemeinsam mit europäischen Partnern eine hoch effiziente Datenvernetzungsplattform für „leicht zu implementierende, industrietaugliche KI‑Lösungen“ zu skalieren. „Die Stärke europäischer KI wird nicht aus den größten Rechenzentren kommen, sondern aus intelligenter Datenvernetzung“, denkt Lah. „Context Engineering in einer Plattform ist unsere Antwort – gemeinsam mit Partnern aus Europa.“
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT
Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.
Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.
„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.
Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.
Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose
Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.
Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.
Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.
Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT
Digitale Souveränität als Leitprinzip
Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.
Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.
Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.
Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind
Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.
Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.
Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT
Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option
Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.
Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.
Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.
„Welches Problem lösen wir?“
Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.
Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“
Agentische KI und ein Hackathon
In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.
Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.
Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.
Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.
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