07.02.2024

GoStudent: 221 Millionen Euro Verlust im Jahr 2022

Das Wiener EdTech-Unicorn GoStudent legte verspätet seine Bilanz sowie seine Gewinn- und Verlustrechnung für 2022 vor. Sie zeigt das Ausmaß der finanziellen Schwierigkeiten rund um die damaligen Kündigungswellen.
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Felix Ohswald hat GoStudent mitgegründet © brutkasten/schauer-burkart
Felix Ohswald hat GoStudent mitgegründet | © brutkasten/schauer-burkart

Dass 2022 ein denkbar bewegtes Jahr für das Wiener EdTech-Unicorn GoStudent war, ist allgemein bekannt. Im Jänner machte das Scaleup eine 300-Millionen-Euro-Kapitalrunde publik – eine österreichische Rekordsumme. Im Februar folgte die Übernahme zweier Unternehmen (im Dezember eine weitere), im März die US-Expansion.

Doch schon im Herbst wurde klar: Im Lichte der durch den Ukraine-Krieg ausgelösten Wirtschaftskrise geht es nicht immer mit Positivmeldungen weiter. Im September kündigte das Unternehmen rund 200 Mitarbeiter:innen, im Dezember folgte eine weitere Kündigungswelle.

221 Millionen Euro Verlust

Doch warum waren diese massiven Personaleinschnitte notwendig, wo doch gerade erst ein Rekordinvestment aufgenommen worden war? Anhaltspunkte zur Beantwortung dieser Frage bringt die nun von GoStudent einige Monate zu spät veröffentlichte Bilanz und Gewinn- und Verlustrechnung für 2022. Demnach verzeichnete das Unicorn in dem Jahr ein Minus von genau 220.883.038,38 Euro. Ein erheblicher Teil des Investments wurde somit noch im selben Jahr aufgebraucht.

Personalaufwand mit 34 Mio. Euro nicht der größte Einzelposten

Der Personalaufwand ist dabei natürlich ein relevanter Einzelposten, aber nicht der größte. Fast 34 Millionen Euro gab das Unicorn 2022 inklusive aller Abgaben für die Belegschaft aus. Der größte Einzelposten sind die nicht weiter spezifizierten „sonstigen betrieblichen Aufwendungen“ mit rund 97 Millionen Euro. Auch die „Aufwendungen aus Finanzanlagen und aus Wertpapieren“ fallen mit mehr als 41 Millionen Euro ins Gewicht.

Mit dem Rohergebnis von rund minus 47 Millionen Euro und einigen kleineren Einzelposten kommen am Ende die besagten etwa minus 221 Millionen Euro für das Jahr 2022 heraus. Mit einem Verlustvortrag aus dem Vorjahr von rund 93 Millionen Euro kam GoStudent letztlich Ende 2022 auf einen Bilanzverlust von etwa 314 Millionen Euro.

Anm.: Eine brutkasten-Anfrage an GoStudent, zur genaueren Aufschlüsselung der Kosten und Verlusttreiber blieb bislang unbeantwortet. Ein etwaiges Statement wird später ergänzt.

Profitabilitätsziel 2023 bei GoStudent nicht erreicht

GoStudent-Gründer Felix Ohswald kündigte im März 2023 an, bis zum Ende des Jahres Profitabilität erreichen zu wollen. Im Kernmarkt sei man bereits profitabel, sagte er damals. Tatsächlich gelang dieses Vorhaben aber nicht, wie Ohswald und Co-Founder Gregor Müller im Jänner 2024 einräumten – es folgte ein weiterer Stellenabbau.

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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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