16.05.2022

Everlisten: Steirischem Akustik-Startup gelingt Exit an Neuroth

Nach guten zwei Jahren Bestehen wird das Grazer Startup Everlisten vom Hörakustikunternehmen Neuroth zu 100 Prozent übernommen.
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Everlisten, Neuroth, Exit,
(c) Lex Karelly - Die beiden Everlisten-Gründer Markus Jausovec und Alexander Petschar verkaufen nach 26 Monaten ihr Startup.

Inmitten der Corona-Pandemie wurde Everlisten 2020 aus der Taufe gehoben. Die angesichts der Situation erforderliche Remote-Arbeitskultur zeigte sich als Antrieb für das Grazer Startup, das bereits im Februar 2022 mit der Kooperation mit einer Sony-Tochter aufgefallen ist.

Konkret hat Everlisten eine kostenlose App mit einem medizinisch-zertifizierten Hörtest für das Smartphone entwickelt. Nun hat sich die Neuroth-Gruppe, die in sieben europäischen Ländern tätig ist und als Gründungsmitglied bereits 20 Prozent der Anteile am Unternehmen hielt, das Startup zu 100 Prozent gesichert. Über finanzielle Details wurde Stillschweigen vereinbart.

Ganz überraschend kommt der Deal nicht. Everlisten Co-Gründer Markus Jausovec war sieben Jahre lang „Head of Marketing“ bei Neuroth, Co-Founder Alexander Petschar 18 Monate „Head of Business Developement“ dort.

Everlisten für den technologischen Vorteil

„Unser Ziel ist es, so vielen Menschen wie möglich besseres Hören zu schenken. Die Kompetenz der digitalen Ansprache von jüngeren Menschen mit Hörminderung hat Everlisten in den vergangenen zwei Jahren stark vorangetrieben“, sagt Neuroth-CEO Lukas Schinko. „Als strategischer Partner der ersten Stunde haben wir die erfolgreiche Entwicklung stets proaktiv mitgestaltet und verfolgt. Die entwickelten digitalen Tools werden unser Kerngeschäft künftig weiter stärken und unseren Kundenservice verbessern. Als Neuroth-Gruppe sichern wir uns einen technologischen Vorteil für die Zukunft.“

Everlisten, Neuroth
(c) Neuroth – Neuroth-CEO Lukas Schinko sieht im Erwerb von Everlisten einen technologischen Vorteil.

Bei jenem Vorteil handelt es sich um die Möglichkeit, die eigene Hörfähigkeit von zuhause aus überprüfen zu können. Die digitale Plattform bringt Menschen, die Informationen zur eigenen Hörgesundheit suchen, mit Akustikern zusammen. Zuletzt waren 500 Akustiker-Stores in Österreich, Deutschland und der Schweiz auf der Plattform vertreten.

Founder gehen getrennte Wege

„Uns ist es gelungen, innerhalb kürzester Zeit ein Produkt zu entwickeln, das den Hörakustikmarkt maßgeblich bereichert. Die Übernahme von Everlisten durch Neuroth ist für uns eine Auszeichnung und Bestätigung des von uns gegangenen Weges“, sagt Co-Gründer und Geschäftsführer Petschar, der die Integration von Everlisten in die Neuroth-Gruppe in den kommenden Monaten unterstützen wird.

„Es war von Beginn an unsere gemeinsame Zielsetzung, das Bewusstsein für den Hörsinn zu steigern – und bereits frühzeitig für potenzielle Hörschwächen zu sensibilisieren. Dieser Weg kann nun mit Neuroth fortgesetzt werden“, stimmt auch Jausovec in den Tenor mit ein. Er selbst wird sich künftig neuen Herausforderungen im Startup-Umfeld widmen.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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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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