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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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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