Domonda: 385.000 Euro primeCrowd-Investment für Wiener Startup
Die Business Angels Stefan Kainz (Growth Ninjas), Konrad Kreid (Sportnahrung.at) und Johannes Cech (vormals Geizhals.at) investieren über primeCrowd sechsstellig in das Wiener Startup Domonda, das auf die Automatisierung von Buchhaltungsprozessen spezialisiert ist.
Das Wiener Startup Domonda sichert sich im Rahmen einer Finanzierungsrunde über das Investoren-Netzwerk primeCrowd in Summe 385.000 Euro. Das Geld soll für das weitere Wachstum genutzt werden. Konkret haben die drei Business Angels Stefan Kainz (Growth Ninjas) – (6,31 Prozent Anteil laut Firmenbuch), Konrad Kreid (Sportnahrung.at) – (12,61 Prozent), und Johannes Cech (vormals Geizhals.at) – (4,95 Prozent) über primeCrowd in das Startup, das im ersten WeXelerate-Accelerator-Batch dabei war, investiert. Die Gründer Michael Haller, Erik Unger und Stefan Spiegel halten gemeinsam noch knapp unter 80 Prozent des Unternehmens.
Das achtköpfige Team rund um Domonda CEO Michael Haller hat eine Software für Steuerberatungs-Kanzleien entwickelt, die eine effiziente Zusammenarbeit mit Mandanten ermöglicht. Dabei werden routinemäßige Buchhaltungsprozesse wie die Belegerfassung, die Zuweisung von Sachkonten und Steuercodes sowie das Auslesen der Debitoren und Kreditoren automatisiert. Die Unternehmen erhalten damit stets tagesaktuelle Finanzinformationen. “Mit diesem Software-Tool richten wir uns an Steuerberatungskanzleien in Österreich und Deutschland, die ihren Kunden eine zeitgemäße und effiziente Belegverarbeitung an die Hand geben wollen und gleichzeitig neue Erlösströme erschließen möchten”, erklärt Haller.
Domonda CEO Michael Haller im Video-Interview:
“80 Prozent Zeitersparnis”
Das System spare beiden Seiten – Unternehmen und Steuerberatungs-Kanzleien – bis zu 80 Prozent Bearbeitungszeit mit Belegen ein und schaffe finanzielle Übersicht im Tagesgeschäft. “Mit unserer Software können Belege in 20 Prozent der Zeit verarbeitet werden und der Umsatz pro Steuerberatungs-Mandant durch zusätzliche Services rund um Zahlungsverkehr, Offene-Posten-Listen und Reportings gesteigert werden”, erläutert Haller. Die Software von Domonda ist dabei so konzipiert, dass die verifizierten Belege direkt in die professionellen EDV-Systeme der Steuerberatungs-Kanzleien eingespielt werden können. Domonda ermöglicht den Nutzern jederzeit tagesaktuelle Reports und unterstützt die Überweisung von Eingangsrechnungen via Bankintegration.
Große Pläne
Nun gibt es beim Wiener Startup große Pläne: “Das Finanzinformations-System mit Buchhaltung”, wie Haller sein Produkt beschreibt, soll in diesem Kalenderjahr rund 1000 klein- und mittelständische Kunden von Steuerberatungskanzleien unterstützen und bis zu 400.000 Belege mittels Künstlicher Intelligenz verarbeiten. Die beiden ersten Kunden von Domonda sind die Steuerberatungskanzleien Ecovis sowie Steirer, Mika & Comp, die in Summe über 4.000 Mandanten betreuen. (PA/red)
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Nachlese. Wo steht die österreichische Wirtschaft bei künstlicher Intelligenz zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT? Dies diskutieren Doris Lippert von Microsoft und Thomas Steirer von Nagarro in der ersten Folge der neuen brutkasten-Serie "No Hype KI".
Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.
„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.
Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.
Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen
Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“
Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft
Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.
Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.
Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.
Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“
Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit
Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.
“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.
Langfristiges Potenzial heben
Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“
Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“
Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?
Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.
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