09.05.2018

Global Pitch: 10 Startups aus Österreich in den Top 100

10 Startups aus Österreich haben es aus allen Einreichungen in die Top 100 der Global Pitch Competition von DealMatrix geschafft. Wir stellen die Local Heroes vor.
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Symvaro mit seinen Smart City Apps ist eins der zehn österreichischen Startups, die es in die Top 100 der Global Pitch Competition geschafft haben
(c) Symvaro - Symvaro mit seinen Smart City Apps ist eins der zehn österreichischen Startups, die es in die Top 100 der Global Pitch Competition geschafft haben

Dem Aufruf von DealMatrix zur Global Pitch Competition folgten 566 Startups aus 86 Ländern. Um teilzunehmen, mussten sie online einen Business Plan einreichen und wurden anschließend von einer internationalen Jury aus Investoren, Corporates und Medienpartnern bewertet.

Zu gewinnen gibt es neben den Kontakten und der Aufmerksamkeit unter anderem eine 1-wöchige Reise ins Silicon Valley oder ein Eventpaket mit Tickets wie für das Bits&Pretzels Festival in München. Am 16.Mai werden die Finalisten bekanntgegeben, die dann am 22.Mai im Finale noch einmal gegeneinander pitchen.

Die Mehrheit der einreichenden Startups befindet sich in der Seed- oder Pre-Seed-Phase auf der Suche nach Investoren. Das Verhältnis von B2B- und B2C-Geschäftsmodellen der Einreichenden war ausgewogen. Vereinzelt bewarben sich auch Startups mit B2G- (Business to Government) und C2C- (Consumer to Consumer) Geschäftsmodellen.

Mit 10 Einreichungen führt Österreich nur knapp vor Deutschland, den USA, Ägypten, Spanien und der Schweiz. Die Bandbreite der Herkunftsstaaten reicht von Mexiko über Österreichs östliche Nachbarländern bis zu den Vereinigten Arabischen Emiraten. In den Einreichungen zeigte sich auch eine Vielfalt an Branchen von HealthTech über Artificial Intelligence bis hin zu klassischen Market Places und Community-Modellen. „Wir freuen uns, dass der globale Gedanke aufgenommen wurde und sich auch in den Top 100 zeigt.“, so DealMatrix-CEO Christoph Drescher.

Jobs für Silver Ager: WisR

Das Wiener Startup WisR versteht sich selbst als Bewegung, um Generationen zusammenzubringen und auf demographische Veränderungen und Pensionswellen zu reagieren. In der Praxis verbindet die Plattform Silver Ager – also 50 Jahre und älter – mit Unternehmen, die für spezifische Projekte, saisonal oder in Teilzeit Arbeitskräfte suchen. Für Unternehmen sei das eine Chance, sich zukunftsorientiert aufzustellen und für Diversität im Unternehmen zu sorgen. „Ein LinkedIn für Silver Ager quasi“, sagt dazu Co-Founderin Klaudia Bachinger. Beim Startup-Frühstück mischte sie im April 2018 in der Diskussion mit Bundesministerin Schramböck zu Painpoints von jungen Startups mit.

+++ Startup-Frühstück: Schramböck fragte Gründer nach Painpoints +++

Die CNC-Fräse: qBot

Eigentlich wollten die Gründer und Jugendfreunde aus Neuhofen an der Krems 3D-Drucker bauen. Weil die Drucker ihnen nicht genau genug arbeiteten, bauten sie stattdessen CNC-Fräsen, die ohne Programmierkenntnisse bedient werden können. Schnell fanden sie dafür erste Abnehmer, meldeten ein Patent an und gründeten ihr Startup. Ihre ersten Kunden fanden sie in FabLabs und über Laborbesuche, wo sie ihre Fräsen vorstellten.

Der Marktplatz für Gebrauchtes: Refurbed

Refurbed ist die Plattform für generalüberholte Hightech-Geräte wie Smartphones oder Laptops. Bis zu minus 40 Prozent auf den Originalkaufpreis soll man so sparen und erhält mindestens ein Jahr Garantie. Die Produkte kommen von lizenzierten und vorab geprüften Händlern. Gegründet wurde der Marktplatz 2017. Gründer Kilian Kaminski gab nach dem Auftritt bei 2 Minuten, 2 Millionen exklusive Einblicke in seine Erfahrungen mit der Show.

+++ Refurbed: Hinter den Kulissen von 2 Minuten 2 Millionen +++

Unibewerbung mit Unispotter

Mit der Unispotter App kann man sich laut Angaben des Unternehmens bei 800 internationalen Hochschulen und 100.000 Studiengängen in Ländern wie der USA, Deutschland, England oder Australien bewerben. Die App führt einen von der Studiengangssuche über die Zulassungsvoraussetzungen bis hin zur Bewerbung selbst durch den gesamten Prozess. Dafür wurden in das Wiener Startup 2016 zum Deutschland-Start 200.000 € investiert. 2018 folgte die Expansion in die USA.

+++ UNIspotter: Wiener Startup startet Partnerschaft mit 256 US-Unis +++

Smart City Apps: Symvaro

Das Klagenfurter Startup hat sich der Entwicklung von Apps für den städtischen Lebensraum verschrieben. Bereits 2010 gegründet, hat Symvaro unter anderem eine App zur Verwaltung von Wasserzählerdaten entwickelt. Mittels Smartphone-Fotos können die Zählstände direkt an die Kommune übermittelt werden. Die Müllapp erinnert Nutzer daran, wann die Müllabfuhr kommt und informiert über Entsorgungsmöglichkeiten in der Stadt. 2017 wurde Symvaro für seine Waterloo-App als Startup des Jahres ausgezeichnet und erhielt wenig später ein Millioneninvestment vom deutschen Konzern Diehl.

+++ Millioneninvestment von Diehl für Klagenfurter Symvaro +++

Auktionssoftware für die rtr: alladin-IT

Wenig beachtet von der Öffentlichkeit, wurden 2013 LTE-Frequenzen für mehr als 2 Milliarden Euro an interessierte Unternehmen versteigert. Die Software dafür stammte von alladin-IT und wurde im Auftrag der Rundfunk- & Telekom Regulierungsbehörde (rtr) entwickelt. Ursprünglich gestartet war alladin-IT 2005 als Development Agentur für eCommerce und CMS-Systeme.

Digitaler Assistent: Butleroy

Das Linzer Startup Butleroy hat eine App zur integrierten Verwaltung von Kalendern und zur Terminfindung entwickelt. Neben Schnittstellen zu gängigen Kalendertools und Chatapps zeichnet sich die App vor allem durch ihren AI-Algorithmus aus. Im Interview hat Gründer Philipp Baldauf dazu gesagt: „Tools organisieren Termine üblicherweise nach der Verfügbarkeit, aber wir Menschen entscheiden flexibel aufgrund vieler Faktoren, wie Wetter, Gewohnheiten, Präferenzen, Fahrzeiten und ähnlichem. Genau diese Entscheidungsfindung haben wir mit Butleroy automatisiert.”. Gestartet ist Butleroy unter dem Namen myAlfred und hat sich zwischenzeitlich ein 6-stelliges Investment gesichert.

+++ Der bestmögliche Termin: Philipp Baldauf von Butleroy im Interview +++

InsurTech: DCM Digital Claim Management

Das 2017 gegründete Wiener Startup hat eine Software-Lösung für Reise- & Krankenversicherungen entwickelt, wenn diese ihr Forderungsmanagement digitalisieren möchten. Mit der Hilfe einer Machine Learning Engine wird dem System beigebracht, die Information von den bisher in Papierform vorliegenden Unterliegen zu extrahieren und richtig zu kategorisieren. Anschließend übernimmt das System alle Schritte von Einreichung der Forderungen bei dem jeweiligen Schuldner über Buchhaltung bis hin zum Controlling und Reporting.

Studentenapp: UniPortal

Mit UniPortal haben Studierende der Uni Wien eine eigene App zur Studienplanung bekommen. Neben Semesterplaner, Terminen und Suchfunktion finden die Nutzer dort auch Gutscheine und eine direkte Schnittstelle in UniVis zum Notenimport mit eingebautem Notenrechner. Es können mehrere Studiengänge inklusive Studienfortschritt angelegt und verwaltet werden. Die App ist für Apple wie Android verfügbar. Dahinter steht ein 4-köpfiges Gründerteam, über das wir bereits berichtet haben.

+++ Alle Uniservices in einem – Live mit Adrian Schmidt & Maximilian Jerg von Uniportal +++

Mathematische Prozessoptimierung: DAGOPT

Auch ein bereits etabliertes Unternehmen findet sich unter den österreichischen Einreichungen. DAGOPT bietet individuelle Modellierungs-, Optimierungs- und Softwarelösungen für den Energiesektor, Logistiker und im Feld Risk & Treasury Management an. Der IT-Dienstleister wurde 2011 von einem erfahrenen Team aus Forschung & Universität gegründet. Zu den Kunden zählen Unternehmen wie Uniqa oder die Stadt Wien. Es wurden Projekte umgesetzt wie ein Alarmtool für die Behörden, sobald Grenzwerte in der Luft überschritten werden.

Ursprünglich gegründet in Deutschland – mit zweitem Sitz in Österreich – ist der soziale Mobilfunkanbieter goood noch in den Top 100 vertreten. Aufgrund der ursprünglichen Gründung in Deutschland haben wir ihn für den Artikel nicht berücksichtigt.


⇒ Zur Global Pitch Competition

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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