18.09.2024
INVESTMENT

ContextSDK: Startup von Dieter Rappold und Felix Krause erhält 4 Mio. US-Dollar Seed-Investment

ContextSDK betrat im Oktober 2023 die österreichische Startup-Welt. Mit prominenter Unterstützung, um den Echtzeit-Nutzer:innenkontext bei mobilen Apps zu verfeinern. Nach einer sechsstelligen Pre-Seed-Runde im Oktober 2023 folgt nun ein Millionen-Investment.
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ContextSDK, Investment, Contex, mobile Apps
(c) ContextSDK - Dieter Rappold (l.) und Felix Krause von ContextSDK.

Es kam mit großer Aufmerksamkeit daher. Das Startup ContextSDK wurde von CEO Dieter Rappold, Gründer von Speedinvest Pirates, sowie von Felix Krause (fastlane.tools) gegründet und konnte gleich zu Beginn prominente Investoren für sich gewinnen.

Die erste Finanzierungsrunde wurde von Business Angels wie Peter Steinberger (Gründer von PSPDFKit), Johannes Moser (Gründer von Immerok), Michael Schuster (ehemaliger Partner Speedinvest), Christopher Zemina (Gründer Friday Finance, GetPliant), Ionut Ciobotaru (ehemaliger CEO Verve Group), Eric Seufert (Heracles Capital) und Moataz Soliman (Mitgründer Instabug) angeführt. Kurze Zeit später stieg auch Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner ein – brutkasten berichtete. Nun folgt ein weiteres Investment.

ContextSDK: Expansion in die USA geplant

ContextSDK gab eine Seed-Finanzierung in Höhe von vier Millionen US-Dollar bekannt. Diesmal ist Speedinvest federführend, gemeinsam mit First Momentum Ventures und dem in New York ansässigen Unternehmen Heracles Capital. Die Finanzierung soll dazu verwendet werden, die Anzahl der verarbeiteten mobilen Ereignisse auf über 40 Milliarden zu steigern und die SaaS-basierte Plattform des Unternehmens bis 2025 in den USA einzuführen.

Eine der größten Herausforderungen im Bereich der mobilen Apps besteht nämlich darin, die Absicht der User:innen zu Beginn einer Sitzung zu verstehen und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren. Mobile Apps werden in verschiedenen Kontexten genutzt – unterwegs, in lauten Umgebungen oder vor dem Schlafengehen – und funktionieren doch in jeder Situation gleich. Das Fehlen einer kontextbezogenen Anpassung führt – so die beiden Founder – zu verpassten Gelegenheiten für personalisierte Benutzer:innenerfahrungen und zu einer schlechten User:innenbindung.

Edge-KI

Derzeit verlassen 77 Prozent der Nutzer:innen eine App innerhalb der ersten drei Tage und weitere 95 Prozent innerhalb von drei Monaten. ContextSDK ermöglicht die Anpassung von Apps an den realen Kontext ihrer User:innen “ohne aufdringliche Datenerfassung, die die Privatsphäre gefährdet”.

Dies gelingt durch den Einsatz maschineller Lernverfahren, die auf einem Gerät ausgeführt werden (Edge AI), um etwa 200 Signale zu interpretieren, die automatisch von modernen Smartphones gesammelt werden.

“Die größten Apps der Welt haben ihre Daten, Logik und Entscheidungsfindung auf der Serverseite optimiert”, sagt Rappold. “Es liegt auf der Hand, dass die Kombination mit Edge-KI, die durch maschinelles Lernen auf dem Gerät ermöglicht wird, zu besseren App-Erlebnissen, besserer Kundenbindung und letztlich zur Monetarisierung führen wird.”

Zukunft von mobilen Apps in Anpassung

Laut den Gründern liefern Machine-Learning-Modelle Produktverantwortlichen und CMOs “leistungsstarke Kontextsignale aus der realen Welt, um die Nutzererfahrung während der gesamten Customer Journey kontinuierlich zu optimieren”.

“Wir glauben, dass die Zukunft von mobilen Apps in ihrer Fähigkeit liegt, sich an den realen Kontext der Nutzer anzupassen. Wir führen diesen Wandel an und setzen unsere Vision um, den realen Kontext als neuen Goldstandard für die Interaktion mit mobilen Apps zu etablieren, um bessere Apps zu entwickeln, die Nutzer lieben werden”, sagt Krause.

ContextSDK mit drei Kernprodukten

Die Plattform von ContextSDK bietet derzeit drei Kernprodukte: Context Insights, Context Decision und Context Push. Jedes dieser Produkte zielt auf verschiedene Aspekte des mobilen App-Engagements ab, von Analysen und Messungen bis hin zu In-App-Entscheidungen und Push-Benachrichtigungen. Der auf den Datenschutz ausgerichtete Ansatz des Unternehmens möchte dabei sicherstellen, dass Apps das Nutzer:innen-Erlebnis personalisieren können, ohne dass aufdringliche Daten gesammelt werden müssen oder hohe Infrastrukturkosten anfallen.

“ContextSDK schließt eine kritische Lücke im Ökosystem der mobilen Apps”, sagt Speedinvest Partner Markus Lang. “Ihre Technologie bietet eine dringend benötigte Lösung für Apps, um personalisierte Erfahrungen zu liefern, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.”

Seit dem Start hat ContextSDK über zehn Milliarden Ereignisse verarbeitet, um seine Machine-Learning-Modelle zu trainieren.

“Wir waren beeindruckt von der Tiefe der Vision von ContextSDK und ihrer Fähigkeit, diese so schnell umzusetzen”, sagt David Meiborg, Partner bei First Momentum Ventures. “Ihr Ansatz, den realen Kontext als Proxy für die Userabsicht zu nutzen, ist nicht nur innovativ, sondern auch perfekt auf die wachsende Nachfrage nach datenschutzfreundlichen Lösungen für die Entwicklung mobiler Apps abgestimmt.”

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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