13.11.2017

DealMatrix: Das Wiener Startup bringt neue Abstimmungslösung für Events auf den Markt

Der Wiener Anbieter von Lösungen im Innovations Scouting, DealMatrix präsentiert ein neues Tool für smartes Jury- und Publikumsvoting bei Startup Events, Pitch-Wettbewerben und Hackathons.
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(c) DealMatrix

Mit SCORE will DealMatrix Eventveranstaltern im Startup Bereich eine einfache und moderne Lösung für die transparente Vergleichbarkeit von Unternehmenspitches bieten. Events können mit der DealMatrix Plattform den Prozess der Bewerbung, Evaluierung und Auswahl von Startups managen. Nun wird das letzte Puzzlestück ergänzt, denn die mobile Weblösung SCORE erlaubt es nun auch, das Jury- und Publikums-Voting abzubilden. Die durchgängig digitale Lösung ersetzt das bisherige umständliche manuelle Bewerten mit Papier und Stift sowie das anschliessende Kopieren von Daten in unterschiedliche Tabellen und Listen. Die Basisversion für Veranstaltungen mit bis zu 100 Personen steht ab sofort kostenlos zur Verfügung auf www.startupvoting.com.

+++ Christoph Drescher über seine Innovation Scouting und Dealflow Management Plattform +++

Neues Tool für Eventveranstalter

Strukturierte und transparente Datenverarbeitung, sowie die rasche Verfügbarkeit von Ergebnissen, ist für Eventveranstalter von Pitch-Veranstaltungen erfolgsentscheidend. Bisherige Lösungen gehen oft mit Einschränkungen einher, wenn es um die Flexibilität geht, oder sind für diese Form der Abstimmung ungeeignet und daher mit umständlichen Prozessschritten verbunden. „Das neue Tool bietet eine unglaubliche Flexibilität – Fragen, Logos, Farben und viele weitere Parameter lassen sich an die individuellen Bedürfnisse der Kunden selbst anpassen, sodass neben dem eigentlichen Zweck der Startup Bewertung durch eine Experten Jury und/oder das Publikum viele andere Anwendungen einfachst implementiert werden können. Dazu zählen Bewertungen bei Demo Days, Hackathons, von Vortragenden und ähnlichen Feedback Sessions. Der Phantasie sind dabei keine Grenzen gesetzt.“, erklärt Christoph Drescher, Gründer und Geschäftsführer von DealMatrix.

Redaktionstipps

Auf Erfolgskurs

DealMatrix kann bereits auf eine hochkarätige Kundenliste verweisen, welche auch schon in der Vergangenheit auf Scoring Lösungen aus dem Haus DealMatrix gesetzt haben. Dazu zählen Bits&Pretzels in München, der Mobile World Kongress / 4YFN in Barcelona, The Next Web in Amsterdam, ÖAMTC, Trend und viele andere. Seit vergangener Woche arbeitet auch der Wiener Startup-Accelerator weXelerate mit der Innovationsscouting- und Matching-Lösung von DealMatrix, um den Aufnahmeprozess von Start-ups zu beschleunigen und transparenter zu gestalten. Der Brutkasten berichtete.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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