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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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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