12.10.2015

Glück fürs Rubbellos-Startup rublys: Aufnahme in Techstars METRO Accelerator

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Rublys Insolvenz
© rublys: Die Founder von rublys haben selbst bereits

Das Techstars Metro Accelerator-Programm findet heuer zum ersten Mal statt. Vor allem technologiebasierte Startups sollen damit gefördert werden. Die Startups durchlaufen in Berlin drei Monate lang eine intensive Ausbildung. Mit dabei: Das Wiener Startup rublys, mit dem man jeden Tag gewinnen kann- nun hatte es selbst Glück. 

Erst dieses Jahr hat rublys 1 Million Downloads gefeiert. Nun die nächste gute Neuigkeit: Aus hunderten Startups wurde das Team rund um Manuel Zwittag ausgewählt und wird nun für drei Monate nach Berlin ziehen.

Das Konzept von rubyls ist einfach und kommt gut an: Via Smartphone kann man täglich Lose auswählen und aufrubbeln – und zwar kostenlos.  Man erfährt sofort, ob und was man gewonnen hat. Den Gewinn kann man anschließend unmittelbar einlösen.

Der Accelerator ist ein Zusammenschluss der METRO Group mit dem bekannten US-amerikanischen Start-Up Netzwerk Techstars und findet zum ersten Mal statt. Interessant für rublys ist vor allem der Kundenstamm von Metro: „Wir hoffen im Laufe des Programms auf viele Synergien mit Techstars, der METRO Cash & Carry und deren 2 Mio. lokalen Kunden in 26 Ländern zu stoßen und natürlich von den Mentoren Input und Feedback zu ernten und so unsere bisherige sehr gute Zusammenarbeit mit Gastro- oder Hotelkunden noch weiter zu optimieren,“ so Manuel Zwittag, CEO und CO-Gründer von rublys.

Der Brutkasten hatte im Sommer die Möglichkeit mit Manuel Zwittag zu sprechen. Hier ein Auszug der wichtigsten Passagen aus dem Gespräch:

Bildschirmfoto 2015-10-12 um 13.16.22

Ab wann wusstest Du denn, dass Du Unternehmer werden willst?

Das war immer schon da. Ich hatte seit je her hunderte Ideen in mir. Ich habe auch bereits mit 20 ein Einzelunternehmen gegründet. Damals war um den Startup Begriff noch nicht so ein Hype. Ich hatte eine Agentur für Webprojekte, für die ich damals Grafiker und Entwickler extern eingekauft habe. Noch bevor die Blase geplatzt ist. Vor Rublys habe ich dann allerdings noch den klassischen Weg in einer Bank eingeschlagen. Aber mir hat was gefehlt, ich habe gewusst, dass ich auf jeden Fall zurück in die Selbstständigkeit will.

Wie kam es dann, dass Du bei rublys gelandet bist?

Über meinen Freundes- und Bekanntenkreis. Damals war das Rubbellos bloß ein Teilbereich des Konzepts. Wenn man das Konzept von früher mit dem vergleicht, was aus Rublys geworden ist, dann unterscheiden sich die beiden Produkte komplett. Ich kann mich fast nicht mehr genau erinnern, aber wir haben Ende 2012, Anfang 2013 angefangen, hobbymäßig nach der Arbeit und am Wochenende zusammen zu sitzen, um an der Idee zu feilen. Bis es dann mit dem Seed Investment mit Michael Altrichter als Lead Investor richtig losging. Es war auch unser Ziel, möglichst schnell Investment zu bekommen, weil wir Rublys nicht nebenbei machen wollten. Nach der Zusage von Michael Altrichter, haben wir alle unsere Jobs gekündigt und sind “all in” gegangen.

CEO Manuel Zwittag: „Wir sind quasi “nicht störende Werbung”. Das Unternehmen bekommt ungeteilte Aufmerksamkeit – und das mehrere Sekunden lang“

Woran verdient ihr denn, wo doch die App für User kostenlos ist?

Wir haben ein b2c Modell. Wir werden von Unternehmen dafür bezahlt, dass wir für sie “Brand Awareness” schaffen, also, dass sich Menschen mit ihrer Marke auseinandersetzen. Der Kunde wiederum gewinnt mit jedem Los, ganz unabhängig ob das nun ein online oder offline Unternehmen ist. Wer gewinnt nicht gerne?

Wir sind quasi “nicht störende Werbung”. Das Unternehmen bekommt ungeteilte Aufmerksamkeit – und das mehrere Sekunden lang. Dabei können wir unseren Nutzern zu 100 Prozent garantieren, dass wir ihre Daten nicht an Dritte weitergeben. Und spammen tun wir auch nicht.

Ihr habt große Namen wie beispielsweise Mc Donalds, Douglas oder RedBull mit dabei. Ist es schwierig solch große Unternehmen als Startup als Partner zu gewinnen?

Sales ist natürlich die größte Challenge für jedes Startup. Wir haben uns noch bevor unser Produkt am Markt war, bereits intensiv auf Sales konzentriert. Wir arbeiten auch mit Werbeagenturen zusammen. Sales ist bestimmt eine der größten Herausforderungen: Programmiert ist eine App vielleicht schnell, aber Kunden zu bekommen, geht nicht so schnell.

„Sales ist bestimmt eine der größten Herausforderungen: Programmiert ist eine App vielleicht schnell, aber Kunden zu bekommen, geht nicht so schnell“, so Zwittag.

Welche persönlichen Learnings hast Du denn außerdem mitgenommen, die du weitergeben kannst?

Man macht jeden Tag unzählige Learnings. Es klingt vielleicht abgedroschen, aber man darf nicht aufgeben, wenn es ein Tief gibt und muss hundertprozentig überzeugt von der Idee sein. Es geht ums Durchhaltevermögen und vielleicht auch um Mut.

Vielen Dank!

© Fotos: rublys

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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