24.07.2025
DEASY LABS

Exit: Österreichischer Gründer verkauft sein US-Startup an globalen Data-Governance-Riesen

Der Wiener Co‑Founder Leonard Platzer gründete 2023 in den USA das Startup Deasy Labs (damals noch Deasie), verkündete im Herbst desselben Jahres eine Finanzierung über 2,9 Millionen US-Dollar – und hat das Unternehmen nun gemeinsam mit seinen beiden Co-Foundern an den Data‑Governance‑Spezialisten Collibra verkauft.
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v.l. Leonard Platzer, Reece Griffiths und Mikko Peiponen | (c) Deasy Labs

Collibra, Anbieter einer Plattform für einheitliche Data‑ und AI‑Governance mit Hauptsitzen in Brüssel und New York, hat heute den Kauf des US‑Startups Deasy Labs rund um den österreichischen Co-Founder Leonard Platzer bekannt gegeben. Mit dem Deal – über den Kaufpreis ist öffentlich nichts bekannt – will Collibra seine Fähigkeit ausbauen, nicht nur strukturierte, sondern erstmals auch unstrukturierte Unternehmensdaten zentral zu verwalten.

Laut der offiziellen Mitteilung wird Deasy Labs’ Technologie direkt in Collibras Data‑Intelligence‑Plattform integriert. Sie erkennt Informationsbestände wie Verträge, Transkripte oder E‑Mails, ordnet sie automatisch mit semantischen Taxonomien und versieht sie mit Metadaten, damit sie sofort in KI‑, Such‑ und Compliance‑Workflows nutzbar sind. „Deasy Labs gibt uns die Möglichkeit, unstrukturierte Dateien in vertrauenswürdige Datenassets zu verwandeln – ein entscheidender Hebel, wenn Unternehmen KI in großem Stil einsetzen“, so Collibra‑CEO Felix Van de Maele.

2023 in den USA gegründet

Deasy Labs – damals noch unter dem Namen Deasie – wurde 2023 von Leonard Platzer (CTO), Reece Griffiths und Mikko Peiponen gegründet. Das Trio lernte sich bei McKinsey kennen und arbeitete dort bereits an Data‑Governance‑Tools für Großkunden. Ziel von Deasy Labs ist es, tausende Dokumente weitgehend automatisiert zu klassifizieren und zu strukturieren, um generativen KI‑Modellen verlässliche Trainingsdaten zu liefern – eine Aufgabe, die in vielen Unternehmen in der Vergangenheit mühsam per Hand erledigt wurde (brutkasten berichtete).

Auf LinkedIn zeigt sich der aus Wien stammende Mitgründer Platzer über den Exit erfreut: „I’m happy to announce that Deasy Labs has been acquired by Collibra! Joining Collibra means we can make this happen on a broader scale, supporting our customers in AI, search, and compliance efforts.“

Platzer, der bis zu seinem 16. Lebensjahr in Wien wohnte, war zuvor auch als Business Intelligence Engineer bei Amazon in München und bei der Mercedes Benz AG in Stuttgart tätig.

Investment in Höhe von 2,9 Mio. US-Dollar

Bereits im Oktober 2023 hatte sich Deasy Labs mit einem Seed‑Investment von 2,9 Millionen US‑Dollar wichtige Mittel für den Aufbau der Technologie gesichert. Im Zuge der Finanzierungsrunde beteiligten sich unter anderem General Catalyst, RTP Global, Rebel Fund, J12 Ventures und Y Combinator. Platzer bezeichnete sein Startup damals als eines der „schnellsten Unternehmen“, das unmittelbar nach dem YC‑Demo‑Day eine Runde abschließen konnte.

Mit der Übernahme wird Collibra nach eigenen Angaben zum ersten Anbieter, der Governance von strukturierten und unstrukturierten Daten in einer Lösung vereint. Für Bestands‑ und Neukunden soll das künftig weniger manuelle Arbeit, konsistentere Compliance‑Prozesse und vor allem bessere Datenqualität für generative‑KI‑Projekte bedeuten.


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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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