20.08.2025
HINTERGRUND

enliteAI aus Wien verkauft Mobile-Mapping-Plattform an niederländischen Weltmarktführer

Das Wiener Venture-Studio enliteAI rund um Clemens Wasner hat die Mobile-Mapping-Plattform Detekt an Cyclomedia verkauft. Wir haben mit Wasner über die Hintergründe des Deals und die nächsten Schritte gesprochen.
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Clemens Wasner | (c) martin pacher

Cyclomedia, ein globaler Marktführer in der Geospatial-Datentechnologie, übernimmt Detekt – die vom Wiener Venture-Studio enliteAI entwickelte KI-Plattform zur automatisierten Auswertung von Mobile-Mapping-Daten. Die Plattform kombiniert Straßenpanoramen und weitere Sensordaten mit Computer Vision, um etwa Verkehrsschilder, Markierungen und Straßenschäden präzise zu erkennen.

Wie der Deal zustande kam

Für den Deal kam der Stein bereits im September 2024 ins Rollen: Auf der Intergeo – der großen Industriemesse für Mobile Mapping – sprach Cyclomedias damaliger CTO das enliteAI-Team an. Zwei Stunden später stand der Manager erneut am Stand – diesmal gemeinsam mit dem Private-Equity-Eigentümer von Cyclomedia. „Und ab dann ist es eigentlich losgegangen“, so Clemens Wasner, Gründer und CEO von enliteAI, gegenüber brutkasten.

Zum Hintergrund: Cyclomedia verdient sein Geld, indem eigene Fahrzeuge Städte abfahren und 360-Grad-Straßenbilder aufnehmen. In vielen Ländern dürfen solche Daten aber nicht frei ins Ausland übertragen werden, und eigene Fahrzeugflotten sind dort schwer zu betreiben. Wachsen kann Cyclomedia deshalb vor allem mit einer Software, die beim Kunden vor Ort läuft und sich in bestehende Abläufe einfügt. Detekt passt genau dazu: Die Plattform wertet die lokalen Bilddaten direkt beim Kunden aus – ohne dass Cyclomedia selbst überall mit eigenen Autos unterwegs sein muss.

Ausschlaggebend für das Interesse von Cyclomedia war somit, dass Detekt von enliteAI als Software-only-Modell in Märkten mit strikten Datensouveränitätsregeln skaliert: In Saudi-Arabien etwa kaufte ein Partner die Befahrungsfahrzeuge selbst, lizenzierte aber die Detekt-Software des Wiener Venture-Studios enliteAI – ein Setup, das internationale Anbieter ohne eigene Fahrzeugflotten vor Ort attraktiv macht. „Wenn sie ihr Geschäft erweitern wollen, dann geht das nur über Software“, sagt Wasner.

Übernahme vor Ausgründung

Für die Übernahme gründete Cyclomedia in Österreich eigens eine GmbH und übernahm Verträge, Kundenbeziehungen und Mitarbeitende direkt. Der Ansatz war laut Wasner auch deshalb naheliegend, weil Detekt zum Zeitpunkt der Finanzierung noch ein Produktpfad innerhalb von enliteAI war – eine ursprünglich geplante Ausgründung wäre aufwendiger und langsamer gewesen.

Über finanzielle Details des Verkaufs wurde Stillschweigen vereinbart. Fest steht allerdings: Das Wiener Detekt-Team bleibt vollständig am Standort; die Marke „Detekt“ soll fortgeführt und ausgebaut werden.

Vom Dienstleistungsgeschäft zum Venture Studio

enliteAI war zunächst ein Dienstleistungsunternehmen für KI-Projekte – von Consulting bis Implementierung. 2020 hat das Team das Servicegeschäft bewusst beendet und ist vollständig auf Produktentwicklung umgestiegen. Seither arbeitet enliteAI als „Venture-Studio“ mit zwei SaaS-Schienen unter einem Dach: Mobile-Mapping-Plattform (Detekt) und Power Grid Optimization für Energienetze. 2023 kommunizierte enliteAI eine Finanzierungsrunde in Höhe von zwei Millionen Euro. Angeführt wurde die Runde damals von Breeze Invest, wobei sich auch Speedinvest beteiligte (brutkasten berichtete).

Ausgründung von Power Grid Optimization geplant

Wie geht es nun bei enliteAI weiter? Nach dem Verkauf von Detekt rückt die Energiesparte rund um „Power Grid Optimization“ in den Fokus. Die Plattform hilft Netzbetreibern, ihr Stromnetz zu verstehen und zu steuern. Grundlage dafür bildet das von enliteAI entwickelte Reinforcement Learning Maze. Mit der Plattform erzielte man in der Vergangenheit bereits Erfolge. So erreichte enliteAI 2021 mit seinem Reinforcement-Learning-Ansatz zur Blackout-Vermeidung den dritten Platz bei der weltweiten L2RPN-„Learning to run a powergrid“-Challenge des französischen Netzbetreibers RTE und sorgte damit für internationales Echo (brutkasten berichtete). Eine Ausgründung von „Power Grid Optimization“ ist laut Wasner innerhalb der nächsten sechs bis neun Monate geplant. „Wir werden jetzt aufs Gaspedal drücken“, so Wasner.

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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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