14.12.2023
INVESTMENT

enliteAI: Wiener KI-Startup holt 2 Mio. Euro Investment – u.a. von Breeze und Speedinvest

Das Wiener Startup enliteAI rund um CEO Clemens Wasner hat seine erste Finanzierungsrunde abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von Breeze Invest. Auch Speedinvest ist dabei.
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EnliteAI
Foto: EnliteAI

Wer Clemens Wasner ist, muss man in der heimischen Startup-Szene nicht lange erklären: Kaum ein Gründer ist medial als Experte für künstliche Intelligenz (KI) so präsent wie das langjährige AI-Austria-Vorstandsmitglied. Dabei könnte man manchmal fast übersehen, dass Wasner auch sein eigenes Startup führt: enliteAI, das er 2017 gemeinsam mit Marcel Wasserer und Johannes Stumtner gegründet hat. Und mit diesem setzte er jetzt ein starkes Ausrufezeichen. Das Unternehmen holte ein Investment in der Höhe von knapp zwei Millionen Euro.

Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Breeze Invest rund um Maximilian Schönfeldt. Außerdem sind Speedinvest und der Business Angel Christoph Filnkößl mit seiner Investmentgesellschaft floud ventures dabei. Breeze Invest hat laut Firmenbuch etwas über 18 Prozent an der enliteAI GmbH übernommen, Speedinvest rund 5 Prozent und floud 1,3 Prozent. Die drei Gründer halten weiterhin über 75 Prozent.

„Breeze ist experimentierfreudig, was neue Technologien angeht, und daher ein wirklich guter Match. Speedinvest kennen wir schon sehr lange und sind das Nonplusultra, was das weitere Wachstum in Europa und neue Finanzierungsstufen angeht“, sagt Wasner im brutkasten-Gespräch.

enliteAI mit Zwischenschritt am Weg zum Venture Studio

Einen Schwerpunkt wird das Unternehmen nun auf das Produkt „Detekt“ legen. Dabei handelt es sich um eine KI-basierte Geodatenplattform zur Objekt-, Oberflächen- und Schadenserkennung in Mobile-Mapping-Daten. „Wir haben während Covid einen 180-Grad-Turn hingelegt – und gesagt, dass wir kein Dienstleistungsgeschäft mehr machen, sondern alles reinvestieren und auf Produktentwicklung setzen. ‚Detekt‘ ist ein klassisches, reinrassiges SaaS-Produkt, das dabei rausgekommen ist“, so Wasner.

Das Produkt ist in den vergangenen zwei Jahren entwickelt worden und wird auch bereits bei Großkunden eingesetzt. Später, „im besten Fall 2025“, soll es „in eine eigene Gesellschaft ausgegründet werden“, wie Wasner gegenüber brutkasten ankündigt. „Damit wäre dann der Proof erbracht, dass enlite in Folge Startups produzieren kann. In einem nächsten Schritt könnten wir dann zu einem Venture Studio werden“.

„Wäre ‚Detekt‘ ein Startup, wäre es gerade in der Seed-Stage und soll jetzt die Growth-Phase erreichen“, sagt Wasner. Das soll nun nach dem Investment geschehen. „Wir machen einerseits sehr viel direkten Vertrieb und setzten andererseits auf Kooperationen mit Hardware-Herstellern weltweit“.

Team zuletzt auf knapp 20 Personen angewachsen

Das zweite große Produkt, an dem enliteAI aktuell arbeitet, läuft unter dem Namen „Power Grid Optimization“. Dabei geht es um Stromnetz-Optimierung über die KI-Technologie Reinforcement Learning (brutkasten berichtete). Im Gegensatz zu „Detekt“ ist es noch nicht am Markt, was laut Wasner am stark regulierten Umfeld bei Stromanbietern liegt.

Das nun aufgenommene Kapital soll ungefähr zu gleichen Anteilen in die Entwicklung beider Produkte fließen – etwa in den Aufbau und die Professionalisierung von Bereichen wie Vertrieb, Marketing und Produktmanagement. Entsprechende Hirings wurden in den vergangenen Wochen bereits vorgenommen, das Team von EnliteAI ist auf knapp 20 Personen angewachsen.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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