04.02.2015

Es kann passieren, dass App-Klone besser ankommen als ihr Original

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Eine gute App Idee wird oft hundertfach kopiert.

In den App-Stores herrscht ein harter Konkurrenzkampf. Dass eine gut kopierte Idee erfolgreicher wird als das Original, ist keine Seltenheit.

Als Dong Nguyen im Frühjahr die beliebte Spiele-App Flappy Bird aus dem Verkehr zog, dauerte es nicht lange, bis für reichlichen Ersatz gesorgt wurde. Floppy Bird, Tappy Bird, Flappy Cat-binnen kürzester Zeit sind die Klone des Spiels regelrecht zur Plage geworden. Jeder will ein kleines Stück vom Werbekuchen oder versucht sein Glück mit einer kostenpflichtigen App. Ist es so einfach, eine erfolgreiche App zu kopieren? „Das Nachbauen ist gerade bei einfachen Apps wie Flappy Birds kein Problem“, sagt Thomas Reisenegger von der Wiener Agentur All About Apps. Illegal wird es erst, wenn der Name oder Code eins zu eins kopiert wird, erklärt Reisenegger.

Illegal wird das Kopieren einer App erst, wenn der Name oder Code eins zu eins kopiert wird

Bewegt man sich im legalen Rahmen, kann ein guter Nachbau durchaus erfolgreicher werden als das Vorbild. Dafür gibt es auch in Österreich Beispiele. Die Ähnlichkeit zwischen der Flohmarkt-App Shpock und dem deutschen Stuffle ist frappierend. Bei Stuffle muss man sich eingestehen, von dem österreichischen Zwilling überholt worden zu sein, obwohl man in Deutschland ein gutes Jahr früher dran war. Mittlerweile ist Shpock im deutschsprachigen Raum Nummer zwei hinter Ebay. Wie so etwas passieren kann? „Gutes Marketing und etwas Glück“, sagt Reisenegger.

Shpock-Gründer Armin Strbac will von einem Duell nichts wissen: „Es gibt etwa 20 Kleinanzeigen-Apps“, sagt er. Stuffle hat sich entschieden, eine andere Geschäftsstrategie einzuschlagen als der österreichische Mitbewerber, erklärt Gründer Morten Hartmann. Beide Start-ups haben 2013 kräftige Finanzierungsrunden abgeschlossen.

Dass ein später gestarteter Konkurrent die Oberhand gewinnt, kommt vor – selbst bei dreisten Kopien. Die beliebte Puzzle-App Threes etwa wurde von 2048 kopiert. Da 2048 kostenlos war, gelang der App schnell eine große Verbreitung, und Medien wurden zuerst auf den Klon aufmerksam.

Es kann vorkommen, dass ein später gestarteter Konkurrent besser ankommt – auch wenn es sich um eine dreiste Kopie handelt.

Auch der Österreicher Markus Pichler hat viel Erfahrung mit Konkurrenzdruck. Er hat 2010 das Schweiz-und Österreich-Geschäft des Rabattportals DailyDeal aufgebaut. Damals gab es in Deutschland mit CityDeal ein ganz ähnliches Angebot. „Das waren wilde Grabenkämpfe“, erinnert sich Pichler. „Am Ende des Tages haben aber beide gewonnen“, sagt der Start-up-Profi. DailyDeal wurde von Google 2011 um 85 Mio.€ übernommen und CityDeal an Groupon verkauft. Pichler hat mittlerweile ein neues „Baby“. MeinKauf bietet in Österreich digitalisierte Rabattprospekte von Supermärkten und anderen Geschäften an. Ein ganz ähnliches Angebot haben Wogibtswas und Aktionsfinder. Ob sich Pichler wieder in Grabenkämpfe stürzt? „Der Markt wird sich in zwei bis drei Jahren konsolidieren“, ist er überzeugt. „Wir sehen uns in einer komfortablen Situation.“ Mittlerweile hat MeinKauf in die Türkei und nach Ungarn expandiert. Von Deutschland lässt Pichler allerdings die Finger. Dort ist der Markt fest im Griff des deutschen MeinKauf-Vorbilds KaufDa. MeinKauf und KaufDa teilen sich einige Investoren-ein schlauer Schachzug, um sich gegenseitig nicht in die Quere zu kommen.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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