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. 

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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
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Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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