13.11.2023
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digna: Wie ein Wiener Startup mit KI die Datenqualität im Sozialversicherungsbereich revolutionierte

Das Wiener Startup digna unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten effektiv zu nutzen. Insbesondere setzt die IT-Services der Österreichischen Sozialversicherung (ITSV) auf die Technologie.
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Marcin Chudeusz und Danijel Kivaranovicl | (c) digna
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Data-Warehouses sind komplexe Datenlösungen, die in Unternehmen eine zentrale Rolle spielen, um Daten zu speichern, zu verwalten und für Analysen zugänglich zu machen. Damit derartige Data-Warehouses effektiv sind, ist allerdings auch die Qualität der gespeicherten Daten entscheidend. Das Überprüfen der Datenqualität von immensen Datenmengen stellt eine enorme und komplexe Herausforderung dar.

digna mit einer Menge an Erfahrung

Ein Startup aus Wien, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Datenqualität zu steigern, ist digna. Gegründet wurde das Unternehmen im Jahr 2020 von Danijel Kivaranovic und Marcin Chudeusz mit der Vision, robuste Softwarelösungen zu entwickeln, die auf KI- und ML-Algorithmen beruhen und von jedermann einfach zu nutzen sind. Die Unternehmer greifen auf eine geballte Ladung an Expertise zurück. Chudeusz ist ein erfahrener Consultant im IT-Bereich und Kivaranovic besitzt einen PhD in Statistik und hat mehrere internationale Machine Learning-Wettbewerbe gewonnen.

DIGNA – die Plattform für Datenqualität

Herzstück des Startups bildet dabei die Datenqualitäts-Plattform Digna. Im Prinzip handelt es sich dabei um ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Datenqualitätstool, das die Analyse großer Datenmengen mühelos macht. Im Gegensatz zu regelbasierten Datentools, die von vordefinierten Ergebnissen abhängen, lernt Digna Muster und Trends im Laufe der Zeit zu erkennen. Unternehmen haben somit die Möglichkeit ihre Datenqualitätsprüfung zu skalieren und etwaige Datenqualitätsprobleme mühelos zu identifizieren.

„Die mühelose Konfigurierbarkeit von DIGNA macht den Einsatz als Self-Service Data Quality Plattform im gesamten Sozialversicherungsbereich möglich“

Thomas Schauer, Leiter des Teams Data Analytics bei der ITSV GmbH

ITSV setzt auf DIGNA

Bereits im September 2021 waren die beiden digna-Gründer gemeinsam mit ihrem Team bereit, die Plattform Digna in den Einsatz zu bringen. Als Partner konnten dafür die IT-Services der österreichischen Sozialversicherung (ITSV) gewonnen werden.

Als innovatives Technologieunternehmen steuert und koordiniert die ITSV die IT-Aktivitäten der österreichischen Sozialversicherung. Dementsprechend groß sind auch die im Data Warehouse verarbeiteten Datenmengen. Jährlich wickelt die ITSV beispielsweise 135.036.511 E-Mails und 25.000.000 Einträge in Impfpässen ab.

Zu Beginn war Vojkan Radak, Produktmanger für das Data Warehouse bei der ITSV, skeptisch, dass Digna die Datenqualitätsregeln, die vorher manuell gewartet wurden, ersetzen kann. Denn wäre es möglich, wäre es nicht nur ein Game-Changer im Datenqualitäts-Management der ITSV, sondern für die ganze Data Warehouse-Branche.

Ein Jahr ohne Datenqualitätsregel im Data Warehouse

Im April 2023 war es dann soweit: Auf der ADV Data-Excellence-Konferenz in Wien, präsentierten digna-Mitgründer Kivaranovic und Radak von den ITSV gemeinsam die Ergebnisse, die vor versammelten Publikum für Staunen sorgten. Während der Präsentation verkündete Radak selbstbewusst: “Digna hat erfolgreich 9.000 Datenqualitätsregeln für technische Prüfungen in unserem Data Warehouse ersetzt.” Durch Nutzung der Macht der künstlichen Intelligenz hat digna das Problem der technischen Datenqualitätsregeln effektiv gelöst und die Data-Warehouse-Landschaft nachhaltig geprägt.

Befähigung einer ganzen Organisation

Digna’s Einfluss ging über das Data Warehouse der ITSV hinaus. Schon im Dezember 2022 beschloss die ITSV, Digna als Datenqualitätsplattform für die gesamte Sozialversicherungsorganisation zu implementieren. Dieser Schritt ermöglichte es den Mitarbeiter:innen in allen Bereichen, Projekte unabhängig zu konfigurieren und so die Datenqualität der Organisation zu überwachen und zu verbessern.


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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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