30.10.2025
INVESTMENT

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.
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Context64.ai, Investment
© Context64.ai - Das Context64.ai-Team.

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.“

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Tina Ruseva ist Unternehmerin und Autorin und spricht am HR Inside Summit über „Soft Work“ | © Ammy Berent

Wenn KI die standardisierbare Arbeit übernimmt, bleibt für Menschen das, was die Unternehmerin und Autorin Tina Ruseva „Soft Work“ nennt. Sie spricht am HR Inside Summit, der am 14. und 15. Oktober in der Wiener Hofburg stattfindet. Im brutkasten-Interview erklärt sie vorab, warum Kontrolle als Führungsprinzip ausgedient hat und was Unternehmen jetzt verändern müssen.


brutkasten: Sie sprechen am HR Inside Summit über „Soft Work“. Was ist die Kernthese?

Tina Ruseva: Ausgangspunkt ist die Arbeitsteilung, die wir aus der Industrialisierung kennen. Arbeit hatte eine feste Beschreibung, und an der Maschine hatte es keine Bedeutung, wer die Aufgabe übernimmt. Das ist die Hard Work. Maschinen sind genau in solchen Aufgaben sehr gut und werden sie in den nächsten Jahren zum großen Teil übernehmen. In den Bürojobs von heute gibt es aber viele Aufgaben, bei denen man das Endergebnis nicht kennt: Welchen neuen Markt müssen wir erschließen? Wie antworten wir auf eine neue Krise? Diese Aufgaben sind diffuser, deswegen „soft“. Was für uns an Arbeit bleibt, können wir nur dann gut machen, wenn wir das wollen. Effektives Wirtschaften hängt heute von der intrinsischen Motivation der Beteiligten ab.

Ein gutes Beispiel ist der Customer Support. Wenn jemand nur Dienst nach Vorschrift macht und sein Skript abliest, ist diese Person ersetzbar, weil diese Arbeit bald besser von einem Automaten gemacht wird. Wir automatisieren, was wiederholbar ist, und können dann von Mensch zu Mensch klären, was diesmal besonders ist und zum ersten Mal auftritt.

Wer den Begriff hört, denkt sofort an Soft Skills. Wo liegt der Unterschied?

Wir haben Führung sehr lange etwas generisch als Soft Skill abgehakt, also als Kommunikation und persönliche Gespräche. Soft Work ist für mich ein größerer Begriff. Er beschreibt das gesamte Umfeld, in dem sich Führungskraft und Mitarbeitende befinden. Dazu habe ich ein Framework definiert: SOFT steht für Synergien, Offenheit, Fairness und Technologie. Wir müssen wiederholbare Tätigkeiten automatisieren, damit überhaupt Zeit bleibt für all das, was wir heute so gut wie nicht machen.

Wie geht eine Führungskraft vor, die sich zum ersten Mal mit dem Thema beschäftigt?

Führung ist eine Frage der Komplexität, deshalb führen wir sehr selten große Teams direkt. Studien sagen, dass ab 2028 rund ein Achtel der Arbeit mit KI-Agenten erledigt wird. Wenn alle meine Mitarbeitenden ihr eigenes digitales Team haben, gibt es unendlich viel mehr Aufgaben und Abstimmungsaufwand. Hinter jedem herzugehen, alles abzuhaken und alles zu kontrollieren, wird einfach unmöglich. Vertrauen, Augenhöhe und Selbstführung sind deshalb kein Wunschdenken, sondern unsere Zukunft. Wir müssen uns jetzt überlegen, wie wir Mitarbeitende befähigen, ihre eigenen digitalen Teams zu kontrollieren. Dazu braucht es auch Technologie.

Gibt es Unternehmen, die das schon anwenden?

Das bekannteste Beispiel unter den deutschen Großkonzernen ist Bosch, weil dort die mittlere Managementebene komplett abgeschafft wird. Dadurch kommt mehr Verantwortung bei den einzelnen Mitarbeitenden an. Ein neueres Beispiel ist Stripe. Das Unternehmen hat sehr viel in KI investiert und fast das gesamte Management-Team abgebaut. Es gibt nur noch Leadership und Teams, und vor allem Ingenieur:innen sollen experimentieren können. Stripe hat in einem Podcast von a16z erzählt, dass es dadurch 200 bis 300 innovative Produkte in einem Jahr auf den Markt bringt.

Allerdings ist KI eine Art Verstärker für die Unternehmenskultur. In einer Muss-Kultur, in der wir nur auf den KPI schauen, bekomme ich durch Automatisierung nur noch schneller mehr vom Gleichen. In Will-Kulturen, in denen alle bereit sind, ihre Ideen preiszugeben und anderen zu helfen, können Automatisierung und KI zu wirklich neuen Ergebnissen führen.

Es geht also nicht mehr darum, erledigte Aufgaben zu messen, sondern die Wirkung?

Von Effizienz zu Effektivität. Heute können wir alle in zehn Sekunden einen LinkedIn-Post rausschießen. Die Anzahl der Posts war sehr lange eine gängige Marketingkennzahl. Die To-do-Liste für die Mitarbeitenden war eine Anzahl von Dingen und nicht deren Qualität. Man schreibt einen Post aber ganz anders, wenn man wirklich Wert darauf legt, dass die Nachricht durchkommt. Das ist der Unterschied zwischen KI-generierten Texten und guten Autor:innen.

Den Begriff New Work gab es schon vor dem KI-Hype. Wie hat sich die Szene verändert?

Der Begriff ist mit der Pandemie explodiert. Viele haben ihn missbraucht, einfach für moderne Führung oder für tolle Büromöbel. Als die Krise kam, wurde das Konzept vielerorts für gescheitert erklärt. Trotzdem ist für alle klar: There is no going back. Wir können nicht mehr so führen wie früher. Dienst nach Vorschrift und Kontrolle verschwenden die Ressourcen von Unternehmen, besonders in der Krise. Gleichzeitig haben wir es mit Menschen zu tun, die Angst um ihre Hypotheken, ihren Status und ihr Büro haben. Da gilt es, eine Lösung nach vorne zu finden. Ob man das Soft Work oder New Work nennt, ist nicht wichtig.

Auch bei uns arbeiten nicht alle gleich schnell mit KI. Wie schafft man Alignment in einer Organisation?

Bisher hieß Alignment: Alle bekommen ihre To-dos, und wenn die erledigt sind, gibt es Alignment. Was wir heute alignen müssen, sind aber keine Pflichtaufgaben mehr. Wofür ich KI nutze, muss ich niemandem erzählen. Ich definiere dafür vier Kriterien. Erstens müssen wir Silos in Synergien umwandeln, also Dialog möglich machen, wo keiner stattfindet. Im Onboarding heißt das, nicht nur eine fertige Checkliste bereitzustellen, sondern auch zu fragen: Was willst du in den ersten zwei Monaten lernen? Wen willst du kennenlernen? Zweitens geht es von Orthodoxie zu Offenheit, weg von „So haben wir das immer gemacht“, zum Beispiel mit einem Mitarbeiterbeirat. Drittens Fairness: Wenn ich weiß, dass ich als Frau immer weniger verdienen werde als ein Mann, kaufe ich dieses Wir irgendwann nicht mehr ab und behalte meine Ideen für mich. Das Allerwichtigste ist Technologie. Ohne sie sind all diese Veränderungen zum Scheitern verurteilt, sobald die zuständige Person andere Prioritäten hat. Technologie macht Regeln und Policies nachhaltig. Wir müssen festlegen: Mit welchem Tool werden die Gehälter erfasst? Wie sammeln wir Kompetenzen? Wie setzen wir digitales Feedback um? Das spart allen Zeit, und diese Zeit haben wir dann dafür, miteinander zu reden.

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