09.09.2025
INVESTMENT

GesetzeFinden wird zu Codara: Wiener Startup startet mit neuer Marke und Investment durch

Das Wiener LegalTech-Startup GesetzeFinden.at sammelt ein sechsstelliges Investment ein und durchgeht einen umfassenden Rebranding-Prozess. Wie es nun mit dem Unternehmen weitergeht, erzählt Co-Founder Bernhard Landrichter im Interview mit brutkasten. 
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Das Gründerteam von GesetzeFinden.at | (c) GesetzeFinden.at
Das Gründerteam von © GesetzeFinden.at: Christian Kaindl und Bernhard Landrichter.

2023 starteten Christian Kaindl (CTO) und Bernhard Landrichter (CEO) mit der Plattform GesetzeFinden.at. Ihr Anspruch: Rechtsinformationen für alle zugänglich machen und damit einen Beitrag zur Demokratiebildung leisten. Das Online-Tool listet sämtliche österreichischen Bundesgesetze und verknüpft diese mit relevanten Rechtssätzen und Gerichtsentscheidungen (brutkasten berichtete).

Bereits ein Jahr später setzte das Startup gemeinsam mit der Psychologischen Fakultät der Sigmund Freud Privat Universität (SFU), der Kanzlei Cerha Hempel und Fraunhofer Austria ein Forschungsprojekt um. Ergebnis war das Legal Large Language Model namens AmigaAI, gefördert durch die FFG (brutkasten berichtete).

Namhafte Investoren

Die im Mai abgeschlossene Finanzierungsrunde kann sich sehen lassen: Beteiligt haben sich die Hans(wo)men Group, Angels United rund um Hermann Futter, Mavest OG und der ehemalige “2 Minuten 2 Millionen”-Investor und Medienmanager Michael Grabner. Das Investment beläuft sich auf einen mittleren sechsstelligen Betrag. „Wir haben rasch Großunternehmen als Kunden für unsere B2B-Produkte gewonnen. Daher konnten wir auch mehrere Angel Investoren für uns gewinnen”, erzählt Landrichter im Gespräch mit brutkasten.

Die Mittel sollen vor allem in die technologische Weiterentwicklung fließen. „Wir arbeiten derzeit an einem technischen KI-Forschungsprojekt, das unsere nächsten Produkte noch besser machen wird”, so Landrichter. Ein Teil des Budgets sei jedoch für das neue Branding, die Steigerung der Sichtbarkeit und die Expansion nach Deutschland vorgesehen.

Laut Firmenbuch verteilen sich die Unternehmensanteile nach dem Investment folgendermaßen:

Die Produkte von Codara

Künftig firmiert ein Teil des Geschäfts unter dem Namen Codara. Damit soll die klare Trennung zwischen dem kostenlosen B2C-Angebot und den kostenpflichtigen B2B-Services sichtbar werden. „Unsere B2B-Kunden haben uns klar signalisiert, dass sie eine deutlichere Abgrenzung zu unserer Gratis-Plattform GesetzeFinden brauchen”, sagt Landrichter. „In den letzten Monaten wurde mir immer klarer, dass wir keine einheitliche Marke führen.“ Die eigenständige, neue Brand Codara beinhaltet nun die kostenpflichtigen Produkte wie das Regulatory Monitoring und Judikatur Monitoring. Diese KI-Lösungen sollen Unternehmen dabei helfen, regulatorische Anforderungen effizient und rechtssicher umzusetzen. Dadurch sollen Compliance-Risiken stark reduziert werden.

Ein neues Produkt, der Regulatory Radar, wird noch diesen Herbst auf den Markt gebracht und hilft Unternehmen dabei, Gesetzesentwürfe automatisiert zu beobachten. Darüber hinaus arbeitet das Startup derzeit an zwei weiteren Tools: einer Lösung für internes Richtlinienmanagment sowie an einem System für automatisiertes Bescheidmanagement. Langfristig plant Codara weitere Produkte für Legal-Operations-Prozesse zu entwickeln, die sich automatisieren lassen, wie Landrichter erklärt. Alle Produkte sollen dabei einen spezifischen Use Case lösen und modular einsetzbar sein.

Wien Energie als Kunde

Besonders interessant seien die KI-Lösungen für Unternehmen, die stark regulierten Branchen angehören. „Mit unseren KI-gestützten Legal-Tech-Lösungen möchten wir manuelle Routinearbeiten von Compliance- und Rechtsabteilungen effizienter gestalten“, so Landrichter. Klassische Anwendungsbereiche dafür seien laut ihm die Bereiche Industrie und Energie. Abgesehen davon möchte man auch Finanzdienstleister ansprechen. Zu den bisherigen Kunden zählen unter anderem die Austrian Power Grid, AUVA, Wien Energie, Energie Steiermark, KSV1870 und Spar.

„Gesundes Unternehmen aufbauen“

Das zehnköpfige Team will in den kommenden zwei Jahren den gesamten DACH-Raum abdecken. Priorität habe jedoch zunächst ein solides Fundament. „Unser Ziel ist, in den nächsten ein bis zwei
Jahren ein gesundes Unternehmen mit einer soliden Kundenbasis aufzubauen“, sagt Landrichter. “Danach evaluieren wir, ob wir über Deutschland hinaus expandieren möchten und dafür einen VC an Bord holen“, ergänzt er abschließend.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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