17.04.2024
REAL TIME KONTEXT

ContextSDK: Startup von Dieter Rappold und Felix Krause launcht neues Produkt

ContextSDK betrat im Oktober 2023 die österreichische Startup-Welt. Mit prominenter Unterstützung, um den Echtzeit-Nutzerkontext zu verfeinern. Nun wartet man mit einem neuen Produkt auf.
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(c) Krausefx/Klaus Vyhnalek - Felix Krause und Dieter Rappold.

ContextSDK wurde von Felix Krause (fastlane.tools) gegründet und konnte Dieter Rappold als Co-Founder und CEO sowie weitere Prominenz wie etwa 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), Moataz Soliman (Mitgründer Instabug) und später Florian Gschwandtner als Investoren für sich gewinnen. Nun vermeldet man den Launch von Context Insights.

ContextSDK: Neues Produkt soll User Experience verbessern

Mit dem neuen Produkt adressiert man mobile App-Unternehmen und propagiert einen neuen Standard für das Verständnis von Nutzer:innenbindung durch realen Kontext. In anderen Worten bedeutet das: Context Insights hilft iOS-Entwicklern und Produktverantwortlichen von mobilen Apps, die realen Kontexte zu verstehen, in denen Nutzer:innen die App verwenden.

Diese Informationen können genutzt werden, um die UX zu verbessern, das Engagement zu steigern und das Wachstum zu fördern, heißt es.

ContextSDK
(c) ContextSDK – Dashboard Screenshot von Context Insights.

“Context Insights ist ein entscheidender Schritt für Unternehmen, die mobile Apps entwickeln”, sagt Rappold. “Zum ersten Mal können Produktverantwortliche die realen Kontexte verstehen, in denen ihre Nutzer die App verwenden. Diese Informationen können genutzt werden, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie das Nutzererlebnis verbessert, das Engagement gesteigert und letztlich das Wachstum gefördert werden kann.”

Zu den wichtigsten Funktionen von Context Insights gehören:

  • Verfolgung des realen Kontexts: Innerhalb von drei Sekunden nach dem Start der App kann Context Insights den realen Kontext eines Nutzers, basierend auf über 180 Signalen vom mobilen Gerät, beurteilen.
  • Datengestützte Einblicke ohne PII: Context Insights bietet einen neuen Ansatz für mobile Analysen, der den Kontext auf der Grundlage des realen Status des Nutzers erstellt, im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen wie dem In-App-Verhalten.
  • Benutzerfreundliches Interface: Context Insights hat eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Produktverantwortlichen einfach macht, auf die Daten zuzugreifen und sie zu verstehen.

Investor Eric Seufert ist überzeugt, dass “Context Insights und dessen Bewertung des realen Kontexts einen einzigartigen neuen Datenvektor hinzufügt, um den Kreislauf der Konversion zu schließen und eine 360-Grad-Kontextualisierung zu erreichen. Dies wird die mentalen Modelle der Messung im gesamten mobilen Ökosystem voranbringen.”

Während herkömmliche Analyseansätze, die sich auf die Benutzer- oder Geräte-ID konzentrieren, aufgrund wachsender Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und neuer Gesetze zunehmend unter Druck geraten, wie es per Aussendung heißt, arbeitet Context Insights ohne die Erhebung personenbezogener Daten.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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