02.08.2023

Die Sanierung von Gleam ist endgültig gescheitert

Das Wiener E-Lastenrad-Startup Gleam musste Mitte Juni Insolvenz anmelden. Das angestrebte Sanierungsverfahren ohne Eigenverwaltung ist nun aber gescheitert, wie Gründer und CEO Mario Eibl gegenüber brutkasten bestätigt.
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(c) Gleam

Erst letzte Woche sorgte Mario Eibl in der Startup-Szene für Aufsehen. Mit einem emotionalen LinkedIn-Posting richtete sich der Gleam-Gründer an seine Follower, um Geld für seine im Juni in Insolvenz gerutschte Firma einzusammeln. „Wir haben nur mehr wenige Tage bis wir schließen müssen“, so Eibl damals via LinkedIn. Als ersten Kapitalbedarf nannte der Gründer 75.000 Euro, um das Unternehmen fortführen zu können. Dieses Vorhaben ist nun aber endgültig gescheitert.

Sanierung gescheitert

Wie Mario Eibl gegenüber brutkasten bestätigt, wird das Sanierungsverfahren nicht fortgeführt. „Leider ist das Sanierungsverfahren gescheitert. Aus meiner Sicht vorzeitig“, so der Gründer in einem ersten Statement. Der Masseverwalter hätte das Risiko auf Fortführung als zu hoch eingeschätzt und laut Eibl einen „unrealstisch hohen Betrag“ als Investment von den Altgesellschaftern gefordert. Somit erfolgte bereits am 26. Juli vor dem Handelsgericht Wien auf Ansuchen des Masseverwalters die Schließung des Unternehmens.

Nächste Deadline: 9. August

Drei Tage danach, am 29. Juli, informierte Gleam seine Kunden, Zulieferer, Partner und Investoren via E-mail über das Scheitern des Sanierungsverfahrens. Potentiellen Käufern können somit ab sofort Vermögenswerte aus der Konkursmasse herauskaufen. Die Deadline für die Abgabe eines Kaufangebots wurde vom Masseverwalter mit 9. August 2023 festgelegt.

Zu den Vermögenswerten zählen nicht nur Ersatzteile, sondern auch Patente oder Markenrechte. „Wir haben nun allen Investoren und weiteren Interessenten die Situation erläutert und sind somit auf einen Asset-Deal geschwenkt“, so Eibl gegenüber brutkasten. Weiters führt Eibl aus: „Für einen neuen Investor oder Käufer ist das natürlich eine super Gelegenheit. Man kauft aus der Insolvenzmasse ein tolles Produkt, IP, Brand, zu kleinem Geld ohne Schulden und kann damit im Prinzip rasch neu starten“. Das Kernteam ist auch noch vorhanden und könnte rasch in eine neue Firma übernommen werden.

Wie geht es nun weiter mit Gleam?

Sofern kein Käufer bis zum 9. August gefunden wird, werden alle physischen Teile auf der Auktionsplattform Aurena versteigert, darunter auch Ersatzteile für die E-Bikes. Wie Eibl abschließend anmerkt, gebe es bereits erste Interessenten aus der Fahrrad-Industrie, die sich für den entsprechenden Asset-Deal interessieren würden.

Ob sich bis zum 9. August ein Käufer findet, wird sich noch zeigen. Fest steht allerdings: Der Asset-Deal bedeutet für Altgesellschafter, sowie die Gläubiger einen finanziellen Totalausfall. Dennoch bestehe so laut Eibl so die Chance, dass zumindest die „Idee von Gleam“ weiterleben kann.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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