13.05.2015

Google für den Bau: Leopold Neuerburg über Building Radar, das Bauvorhaben noch vor Start erkennt

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Das Gründerteam von Building Radar: Leopold Neuerburg, Paul Indinger und Artem Ostankov.

Wenn große Unternehmen wie Viessmann oder Vitra ihr Vertrauen in ein Startup setzen, steht meist eine große Vision dahinter. So auch bei Building Radar. Das Startup, das in das youisnow-Accelerator-Programm von ImmobilienScout24 aufgenommen wurde, hat sich gegen 80 andere Bewerber durchgesetzt.

Die Jungs von Building Radar haben eine globale Online-Datenbank für neue Bauprojekte entwickelt. Die Datenrecherche erfolgt mittels satellitengestützter Suchalgorithmen, Machine Learning und Data Mining. Sie ermöglichen Bauvorhaben Wochen oder sogar Monate früher als Wettbewerber zu entdecken, sowie Informationen wie Bauphase oder Gebäudegröße durch Live-Satelliten-Bildverarbeitung zu verifizieren. Auf diese Weise können auch weltweite Bauvorhaben recherchiert werden. Das ist vor allem für jene Firmen wichtig, die mit dem Neubau oder der Instandhaltung von Gebäuden zu tun haben (Baustoffe, Büroeinrichtung, Reinigung etc.). Denn, würden sie gleich zu Beginn eines großen Bauvorhabens von diesem erfahren, könnten sie ihre Produkte gezielt dorthin verkaufen.

Leopold Neuerburg, der zusammen mit Paul Indinger und Artem Ostankov Building Radar ins Leben gerufen hat, beantwortet dem Brutkasten wie es zur Idee kam und warum seine Arbeitserfahrung bei Google zur Idee geführt hat.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit? 

Building Radar ist deine Satelliten-unterstütze Suchmaschine für neue Bauvorhaben und Gebäude weltweit. Täglich entdeckt, analysiert und verbessert unser cloud-basierte Big Data Lösung neue Bauprojekte. Unsere Technologie ermöglicht Kostensenkung von bis zu 79%, im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Unsere Kunden sind Weltmarktführer wie Viessmann oder Vitra. Diese müssen frühstmöglich wissen wann, wo, was, von wem gebaut wird um Ihre Produkt gezielt dorthin zu verkaufen. Der jährliche Umsatz für Bauprojekt-Leads beträgt 72 Milliarden Euro. Das Gründerteam besteht aus LSE, Cambridge, CDTM und TUM Alumni.

Im Gegensatz zu Wettbewerbern sind wir nicht auf menschliche Arbeitskraft für unsere Daten-Recherche angewiesen. Stattdessen haben wir einen satellitengestützten Suchalgorithmus entwickelt. Dieser entdeckt, analysiert und verbessert neue Bauvorhaben für unsere Datenbank. Satellitenbilder helfen uns, die aktuelle Bauphase von Bauprojekten zu überprüfen, Informationen über den Gebäudegrundriss abzuleiten oder auch demographische Faktoren und geographischen Layouts zu erkennen.

Dieser Technologie-Ansatz hat drei wesentliche Vorteile: Erstens sind unsere Daten immer auf dem neuesten Stand, dank 24/7 globaler Echtzeit-Analyse unseres Algorithmus. Zweitens, liefern wir unseren Kunden nicht nur Bauprojekt-Leads, sondern sind auch in der Lage, den aktuellen Status zu verifizieren. Bauprojekte entwickeln sich selten wie geplant (z.B. Verzögerung im Bau). Satelliten-Technologie ermöglicht es uns, diese Änderungen sofort zu erkennen und somit nicht auf öffentlich verfügbare Daten angewiesen zu sein. Dies ist essentiell, weil jedes Produkt / Dienstleistung in einer anderen Bauphase an ein Bauvorhaben verkauft wird (bspw. Planungsservice zu Beginn vs. Büromöbel nach Fertigstellung). Und zu guter Letzt nutzen wir Technologien zur Datenrecherche, mit denen wir wesentlich kosteneffizienter operieren können, als unsere Wettbewerber.

Wie verdient ihr Geld? 

Kunden zahlen eine monatliche Nutzungsgebühr um auf unsere Datenbank mit hunderten von tausenden Bauprojekten zugreifen zu können.

Wie kam es zur Idee und zum Gründerteam? 

Über 2 Jahre suchte Paul Indinger auf verschiedenen Architekten Webseiten nach neuen Bauprojekt Vorhaben um diese als Sales Leads an Interface Inc. zu verkaufen. Unterstützt wurde er hierbei von bis zu 8 Mitarbeitern in China. Die Tätigkeit half Paul sein Studium zu finanzieren.

Während seines Master Studiums an der London School of Economics (LSE) traf er dann auf mich und wir tauschten uns über seine Unternehmung aus. Als Paul erklärte wie aufwändig der Suchprozess nach neuen Bauvorhaben sei, begannen wir nach klügeren, technologie-basierten Lösungen zu brainstormen. Ich hatte davor schon Arbeitserfahrung bei der Suchmachine Google Inc. gewonnen und hatte dann folgende Idee: warum nicht einen Suchalgorithmus ähnlich wie Google entwicken, aber eben spezialisiert auf Bau-Projekte?

Nach einem Jahr des Experimentierens mit einem Team von Suchalgorithmus, Satelliten, und Big Data Experten wie Artem Ostankov, gelang dem Team schließlich der Durchbruch: durch die Kombination von semantischen Suchmethoden mit Data-Mining, Machine Learning, und Satelliten-Technologien, gelang es ihrer entwickelten Technologie automatisch neue Bauprojekt zu erkennen, und das ohne menschliches zutun. Ein neues Unternehmen war geboren: Building Radar!

Die Vorteile dieser Technologie waren für das gesamte Team sofort klar. Im Gegensatz zu Konkurrenzprodukten, wird kein menschliche Arbeitskraft benötigt, sondern ein einzigartiger Suchalgorithmus zur Gebäude Recherche genutzt. Dies ermöglicht: Bauvorhaben Wochen, teilweise Monate früher als Wettbewerber zu entdecken, sowie Informationen wie Bauphase oder Gebäudegröße durch Live-Satelliten-Bildverarbeitung zu verifizieren und effizienter weltweite Bauvorhaben zu recherchieren.

Habt ihr bereits Finanzierung? Wie seid ihr an die Investoren-Suche heran gegangen, Cold Calling oder übers Netzwerk? 

Viessmann Ventures investierte zusammen mit zwei erfahrenen und erfolgreichen Entrepreneurs. Bei den Investoren war uns vor allem der strategische Fit wichtig. Die Investoren haben wir über unser eigenes Netzwerk angesprochen.

Eure bisherigen Learnings? 

Selbstständigkeit ist wie eine Achterbahn. An manchen Tagen läuft es super, an anderen super schlecht! Daher gilt: Durchhaltevermögen beweisen, jede Situation analysieren und aus ihr lernen!

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele?

Die Vision von Building Radar ist irgendwann über jedes Gebäude und Bauvorhaben auf der ganzen Welt im Detail bescheid zu wissen.

Danke. 

product screenshot_building radar

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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