21.08.2024
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feld.ai: “Als Gründer brauchst du jemanden, der an dich glaubt“

Warum ein Schulterklopfer manchmal genauso viel hilft wie Kapitalspritzen und wie die Austria Wirtschaftsservice (aws) dem Vorarlberger DeepTech-Startup feld.ai zum Start verhalf.
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Martin Nigsch, Gründer und CEO von feld.ai (c) feld.ai

“Ich hatte einen Corporate Job, der inhaltlich spannend, entsprechend bezahlt und gar nicht so leicht zu verlassen war. Ich brauchte eine große Herausforderung, um aus dem goldenen Käfig zu entkommen“, so Martin Nigsch, der im Juni 2022 das Vorarlberger DeepTech-Startup feld.ai gegründet hat.

Die Entscheidung zur Unternehmensgründung war keine leichte. Selbst, wenn es dem Vorarlberger in den Fingern juckte: “Man wird als Spinner gesehen, wenn man einfach einen Job, den sich andere als Karriereziel nur erträumen können, an den Nagel hängt“; so Nigsch, der zuvor hauptberuflich bei einem großen Firmenversicherer tätig war.

Der Familienvater von drei Kindern tat es trotzdem und gründete sein Startup feld.ai. Seine Fühler streckte er bereits im Herbst 2021 in Richtung der heimischen Startup- und Förderlandschaft aus.

Als er vom Preseed-DeepTech-Programm der Austria Wirtschaftsservice (aws) erfuhr, wagte er den ersten Schritt aus dem erwähnten goldenen Käfig. Sehr bald nach der aws-Förderung erzielte feld.ai erste Aufträge, die das Unternehmen bisher tragen. Der Geschäftskern: ein “Betriebssystem”, um schwierige Herausforderungen mit Dokumenten in Firmen zu lösen.

Geld war nur „ein Faktor“

Zum Start von feld.ai kam es aus mehreren Gründen. Einer davon war die finanzielle Unterstützung durch die aws. “Die Fördermittel der aws waren ein tolles Sprungbrett”, so Nigsch über die Anfänge. Dennoch war das Geld nicht das Ausschlaggebende, das den Start ermöglichte. An erster Stelle stand die Idee und das Bewusstsein für die Größe des Problems in einem rasant wachsenden Markt.

„Die aws gab mir den Stempel: ‚Der spinnt nicht komplett'“

“Das Erste, das man als Gründer braucht, ist die Bestätigung, dass die Idee gut ist und man der Richtige ist, dies umzusetzen. Das habe ich von der aws zu Beginn bekommen: Das Entscheidungsgremium spricht dieses Vertrauen aus, die aws hilft dir am Anfang, setzt gemeinsam Meilensteine, kontrolliert sie, zieht sich dann zum richtigen Zeitpunkt zurück und mischt sich ansonsten operativ nicht ein. So gesehen habe ich alles bekommen, was ich in dieser Phase gebraucht habe“, so Nigsch.

Schulterklopfer für Datenmanagement

Wobei genau die aws im richtigen Ausmaß geholfen hat, war der Aufbau eines AI-basierten Dokumentenmanagement für Unternehmen.

Erkannt hat Nigsch den Bedarf an einem derartigen Service bereits bei seinem vorherigen Arbeitgeber: “Feld.ai ist aus einem Firmenkontext entstanden. Ich war zuvor bei einem Firmenversicherer tätig, bei dem Daten die notwendige Basis sind, profitables Geschäft abzuschliessen.”

“Das Problem, mit dem wir angefangen haben, war, strukturierte Information aus Dokumenten zu extrahieren. Die reine Extraktion und Ablage reicht aber nicht. Man muss Informationen immer in einen Kontext setzen und analysieren. Vor allem dann, wenn Firmen Dokumente als Basis zur Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung herziehen müssen”, so Nigsch.

Hier setzt die Lösung von feld.ai an: Das Startup hilft Unternehmen aus verschiedenen Branchen, den “Goldschatz”, der in ihren Dokumenten steckt, zu heben.

Genauer: “Wir unterstützen Firmen dabei, mit Hilfe von KI effizienter zu werden und bessere Entscheidungen zu treffen. Wir fokussieren uns auf dokumentenbasierte Firmenprozesse.” Darunter: E-Mails, Kundenanfragen, Rechnungen in Form von PDFs, Audio-Dateien, Powerpoint, Excel, Word, Text und Bild.

“Der Posteingang ist für viele Kunden ein ungelöstes Problem”

Feld.ai deckt einige Anwendungsbereiche ab. Ein leicht zu erklärener davon: Das Management von E-Mail-Posteingängen: “Den Posteingang zu automatisieren und zu klassifizieren ist erstaunlicherweise für viele Kunden ein ungelöstes Problem”, verrät Nigsch aus Erfahrung.

Das Interessante daran: Feld.ai legt Daten nicht nur strukturiert ab, es verbindet sie zu bestehenden Informationen, analysiert sie und zieht Schlüsse: “Im Grunde sind die Dinge, die wir tun, im kleinen manuell und ohne KI lösbar. Aber wenn man eine unüberschaubare Menge an Mails und Kundenanfragen klassifiziert, verschlagwortet, automatisiert und mit Bestandsdaten verbunden hat, fallen Analysen, Prozessoptimierungen und somit die Effizienz im Unternehmen viel besser aus.”

Maileingang und Kostenrechnung

Praktische Anwendungen liegen nicht nur im Maileingang, sondern auch zum Beispiel im automatisierten Buchen von Kostenrechnungen: Einzelne Rechnungen oder auch Zolldokumente werden mittels KI ausgelesen, mit Bestandsdaten verbunden und entsprechend weiterverarbeitet.

Einfach zu erklären ist die genaue Tätigkeit von feld.ai allerdings nicht. Schließlich widmet man sich kundenspezifischen Herausforderungen, darunter Handschriften, inkonsistenten Nomenklaturen und verschiedenen Sprachen. Der skalierbare Kern ist, dass die zu lösenden technischen Probleme sich branchenunabhängig sehr oft wiederholen: Die Herausforderungen drehen sich immer um die Struktur, Analyse und Verschlagwortung von Dokumenten und wie die gewonnenen Informationen dann in weiterführende Prozesse integriert werden können.

Datensicherung ohne amerikanische Mütter

Nun könnte man meinen: Datenmanager und -analysten gibt es bereits reichlich am Markt – gerade am nordamerikanischen Markt. Das mag sein, wirft aber in puncto Datenschutz und -transfer häufig Fragezeichen auf. Denn was mit Daten passiert, die in der Cloud eines US-Anbieters hängen, sei nicht immer klar.

Hierbei setzt feld.ai auf eine regionale Lösung – fernab der Riesen OpenAI und Microsoft: “Die Datensicherheit ist ein großes Thema. Hierfür bieten wir eine eigene Lösung, in der Daten in unserem Rechenzentrum in Vorarlberg oder lokal beim Kunden gesichert werden. Es geht gar nichts zu einer amerikanischen Mutter.”

Kein OpenAI und Microsoft, aber eine Feldkircher Box

In puncto KI-Nutzung stützt man sich also auf lokale, “kleinere, effizientere Sprachmodelle”, trainiert und entwickelt sie. OpenAI, Google, Amazon Web Services und Microsoft bleiben außen vor. Zur Datensicherung betreibt feld.ai ein eigenes Rechenzentrum im Vorarlberger Ort Feldkirch. Datensicherheit “in unserer Box” sei also gegeben.

Eine Blackbox sei diese aber keine, denn feld.ai setzt auf Transparenz: “Seit Tag eins bauen wir darauf, sichtbare Effizienzresultate zu produzieren.”

Indes bietet feld.ai ein dreigliedriges Produktportfolio: Erstens als “As a service”-Produkt im Sinne einer gänzlich von feld.ai verwalteten Firmenlösung. Zweitens als “Managed Service”, wobei auf Kunden-Infrastruktur installiert und von feld.ai verwaltet wird. Und zuletzt: “Von Kunden verwaltet”. Dabei wird die feld.ai-Lösung auf eine existierende IT-Infrastruktur – lokal oder in einer Cloud – installiert und schließlich auch von KI- oder Infrastruktur-Teams der Kunden betrieben.

Bereits börsennotierte Partner

Mittlerweile sei man offizieller Technologiepartner der Schweizer Kendox AG – einem Experten in puncto Software- und Datenmanagement. Hierbei bewegt man sich im B2B2B-Bereich. Das Partnerunternehmen betreut 1.500 Unternehmenskunden mit über 600 Millionen Dokumenten. “Das heißt für uns: Der ideale erste Partner”, berichtet Nigsch über die Partnerschaft.

Auf eine Kernbranche fokussiert sich das Feldkircher Unternehmen allerdings nicht: Kunden zählt das Startup auch bereits aus der Wirtschaftsprüfung, Versicherungsbranche und Juristik. Aktuell finden vielversprechende Gespräche vor allem mit Deutschen und Schweizer Kunden statt: Österreich ist (noch) unterrepräsentiert.

Pro Dokument verlangt feld.ai eine “kleine Gebühr”. Wachstum und Skalierung seien vorgesehen und notwendig, denn “das Ganze funktioniert nicht, wenn es so klein bleibt.”. Aktuell zähle man drei Vollzeit-Stellen sowie vier Teilzeitkräfte bzw. Praktikant:innen im Unternehmen.

Opportunistisch und organisch

Dass sich Nigsch als dreifacher Familienvater aus dem goldenen Käfig traute und sein Glück mit seinem Startup-Traum versuchte, ist somit insbesondere auch der aws zu verdanken. Auch die Unterstützung aus Familien- und Freundeskreis trägt täglich dazu bei, dass Nigsch seinen Traum vom eigenen Startup lebt.

In Zukunft will man sich bei feld.ai weiterhin “opportunistisch bewegen” und organisch wachsen, um weiter zu wachsen. “Wir versuchen, auf dem goldenen Pfad zu bleiben, der es uns erlaubt, uns weiterzuentwickeln und gleichzeitig Wert für unsere Kunden zu stiften.”


*Disclaimer: Das Startup-Porträt entstand im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftservice (aws).

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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