06.07.2016

Grazer Startup xeet will „Siri für’s Organisieren“ werden

Mitte Juli ist es soweit. xeet, ein Organisationsbot, der einem die Koordination von Veranstaltungen abnimmt, geht in den Release. Der Brutkasten sprach mit dem Team des Grazer Startups darüber, wie der Bot zum "Siri für's Organisieren" werden soll.
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(c) Xeet: Das Funder-Team (v.l.n.r.): Jakob Hohenberger, Bernd Hirschmann, Stefan Schnuderl, Harald Schaffernak

Den vier Foundern von xeet, Jakob Hohenberger, Bernd Hirschmann, Stefan Schnuderl und Harald Schaffernak, ging das ewige Hin- und Herschreiben, um die Treffen in ihren Sportgruppen zu organisieren, auf die Nerven. Weil sie keine befriedigende Lösung fanden, machten sie sich selbst an die Arbeit, einen Bot zu kreieren, der das übernimmt. Wichtig war den Foundern, dass jeder Nutzer dabei das Kommunikationstool nutzen kann, das er am liebsten hat. Der Bot fragt, wer kommt, verarbeitet die Antworten und erinnert die Teilnehmner.

Mitte Juli wird es soweit sein: Das Team wagt den Sprung von der geschlossenen Alpha-Version zum Release. Schon vorab haben die Founder dem Brutkasten erzählt, warum zuerst die englischsprachige Version kommt und warum die Integration von weiteren Messaging-Tools ganz einfach geht.

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Eine einfache Frage zum Starten: Wie kam es zum Namen „xeet“?

Wir haben uns damals im Freundes- und Bekanntenkreis zusammengesetzt und gebrainstormt. Es sind dann zwei Möglichkeiten übergeblieben. Nach mehreren Tagen, wo wir geschaut haben, ob wir gut mit den Namen umgehen können, ist es dann „xeet“ geworden. Der Name ist eine Mischung aus „meet“ und dem „Cross“ (X) aus Cross-Communication-Channel oder Cross-Platform.

Ihr seid vier Founder – das sind, verglichen mit anderen Startups, recht viele. Wie funktioniert da die Koordination? Gibt es eine klare Aufgabenteilung?

Mit vier Leuten kann man die Aufgaben natürlich nicht komplett klar auseinanderteilen, aber grundsätzlich haben wir schon Aufgabengebiete eingeteilt. Jakob macht zum Beispiel das Marketing, ich (Stefan) bin für die Operations zuständig, Bernd und Harald sind tiefer in der Technik drinnen. Aber wir arbeiten natürlich immer überkreuzend, wenn grad Not am Mann ist. Da packen dann alle an, wo sie gerade gebraucht werden.

Bei anderen Bots ist es so, dass es sich die Leute ansehen und sagen „ja, das ist interessant“, aber sie kommen nicht wieder.

Ihr habt vor zwei Monaten in einem Interview gesagt, wenn ihr genug Traction habt, geht ihr auf Investorensuche. Seid ihr schon einen Schritt näher?

Ja, wir sind jetzt schon einen Schritt näher. Wir haben derzeit eine geschlossene Alpha-Version. Die wird von 14 Gruppen mit rund 200 Personen genutzt. Weil das Gruppen mit wiederkehrenden Veranstaltungen sind, hauptsächlich Hobby-Sportgruppen, verwenden sie xeet regelmäßig, also wöchentlich. Das ist für uns sehr wichtig. Denn bei anderen Bots ist es derzeit so, dass sich die Leute diese ansehen und sagen „ja, das ist interessant“, aber sie kommen nicht wieder. Dadurch dass wir regelmäßige Veranstaltungen haben, können wir unsere Nutzer halten. Sie interagieren ständig mit dem Bot. Als nächsten Schritt sind wir jetzt noch dabei herauszufinden, wie xeet skaliert.

Wenn ihr nun einen Investor sucht. Wollt ihr eher einen, der sich heraushält, oder einen Business-Angel, der auch mit Rat und Tat zur Seite steht?

Rat und Tat dazu hilft schon. Denn unser Team ist sehr techniklastig. Wir haben unsere Idee verifiziert, wir wissen, dass sie draußen ankommt. Ziel ist es nun, perfekt in die Skalierung zu gehen und sie ganz groß rauszubringen. Wir wollen auf den Zug aufspringen und rechtzeitig das Thema rauspushen, unters Publikum bringen. Da können wir natürlich gute Unterstützung brauchen und da sind wir sehr dankbar für alte Hasen, die viel Erfahrungen haben.

Ihr habt ja mit Hobby-Sportgruppen begonnen. Wie und wann kam die Idee, das Konzept auf alle anderen Gruppen, etwa Bands, zu erweitern?

Die Vision hin zu „wir sind die Siri für’s Organisieren“, war immer dahinter. Wir haben nur eine spezielle, schmale Personengruppe gebraucht, wo es auch unkritisch ist, wenn etwas am Anfang noch nicht ganz passt. Bei Sportgruppen haben wir auch einfach einen entsprechenden Marktzugang gehabt. Das Ziel ist aber schon: Wir möchten alle Themen rund ums Organisieren mit xeet abdecken. Das heißt, es kommen dann genauso Datenverwaltungs- oder Abrechnungskonzepte dazu. Wir wollen in Zukunft alles, was von unseren Nutzern kommt, was sie als nächstes interessantes Feature sehen und was einem Organisator beim Organisieren hilft, integrieren. Sodass xeet dann im Laufe der Zeit der Bot wird, der einen in allen Belangen des Organisierens unterstützen kann.

Ziel ist: Alle Themen rund ums Organisieren mit xeet abdecken. Sodass xeet dann im Laufe der Zeit der Bot wird, der einen in allen Belangen des Organisierens unterstützen kann.

Ihr hattet ja jetzt schon eine Zeit lang eure geschlossene Alpha-Version laufen. Wie viel Feedback ist da gekommen, wie viel konntet ihr davon gut verwerten, wie stark habt ihr das Programm noch vor dem baldigen Release verändert?

Wir gehen weiter zum Release, weil die Alpha-Version sehr erfolgreich war. Aber es gab tatsächlich noch massive Änderungen. Der Input, der in der Alpha-Phase gekommen ist, war schon sehr stark. Uns wurde noch klarer, was der Bot können soll, wie er reagieren soll und welche Messages er schreiben soll. Und es gab natürlich noch weitere Erkenntnisse, wie zum Beispiel: Manche Gruppen möchten, dass die Teilnehmer standardmäßig dabei sind und nicht immer zusagen müssen, sondern nur absagen, wenn sie dann nicht können. Diese Einstellung ist dann im Laufe der Testphase dazugekommen.

Es ist technisch kein Problem in einen internationalen Rollout zu gehen.

Gibt es im Hintergrund schon Pläne für einen internationalen Rollout? Und wie kompliziert wäre es eigentlich, den Bot auf andere Sprachen zu adaptieren?

Dadurch, dass wir sehr stark auf die bestehenden Services im Bereich Natural Language Processing und in weiterer Folge Natural Language Generation setzen, die sich in letzter Zeit sehr gut etabliert haben, ist das relativ einfach für die großen Sprachen. Die Services, die wir nutzen, bieten im Moment etwa 15 bis 20 Sprachen an und damit ist es technisch kein Problem in einen internationalen Rollout zu gehen. Wenn wir jetzt releasen, beginnen wir mit Englisch. Wir wollen in den ganzen englischsprachigen Medien drinnen sein und dann gleich sehen, wie wir bei Amerikanern und Engländern mit dem Bot ankommen.

Das heißt, Deutsch wird am Anfang gar nicht unterstützt?

Nicht gleich beim Release, aber sehr bald nachher. Die geschlossene Alpha-Version ist bereits auf beiden Sprachen. Wir wollen es jetzt direkt beim Release aber noch möglichst schmal halten, daher zunächst mal Englisch und kurze Zeit später Deutsch.

Redaktionstipps

xeet unterstützt WhatsApp, SMS und Emails. Wenn beispielsweise nächsten Monat ein neues Kommunikationstool groß rauskommt – wie schnell kann das neue System integriert werden?

Wir verwenden als Technologie darunter das Microsoft Bot Framework, das übergreifend über die verschiedenen Kommunikationskanäle und über die verschiedenen Messenger funktioniert. Und das bringt für die Gruppen natürlich enorme Vorteile. Wirklich interessant wird so ein Tool für viele schließlich erst dadurch, dass SMS, Telegram, Slack, Skype und andere mehr unterstützt werden. Dann kann jeder der Teilnehmer auf seinem Kanal, den er präferiert, kommunizieren und alle haben trotzdem eine einzige gemeinsame Gruppe. Auf Facebook sind wir beispielsweise nicht, weil Facebook-Bots derzeit nicht in Gruppen unterstützt werden – damit können wir dann keinen Mehrwert für unsere Nutzer generieren. Aber wir könnten schnell in die Situation kommen, dass sich das ändert: Sobald Facebook Gruppen unterstützt, sind wir auch relativ schnell drinnen. Denn mit dem Microsoft Bot Framework können wir einen weiteren Kanal sehr einfach dazuschalten.

Provokant gefragt: Ihr nutzt das Microsoft Bot Framework, die Vorarbeit im Natural Language Processing. Ist euch da nicht schon sehr viel Arbeit abgenommen worden?

Ja, es ist sehr viel Arbeit, die andere für uns bereits gemacht haben, die wir aber zusammensetzen. Das heißt, wir verwenden das Bot Framework, damit wir nicht jeden Kanal extra ansprechen müssen, wir verwenden LUIS, damit wir Natural Language Processing nicht selbst implementieren müssen. Für uns heißt das, wir können uns wirklich auf unser Kernthema, nämlich die Logik beim Organisieren, konzentrieren. Dadurch passiert es nicht, dass wir uns in irgendwelchen technischen Problemen verzetteln, die große Konzerne längst gelöst haben.

Das heißt, ihr habt gute Dinge, die schon da sind, so zusammengeführt, dass etwas Neues bzw. ein Mehrwert kreiert wurde?

Im Bereich der technischen Basis, ja. Im Bereich der Anforderungen, die das Organisieren mit sich bringt, gibt es aber natürlich nichts vergleichbares. Das ist unsere Kerndomäne, dieser Bereich ist komplett selbst erarbeitet.

Wir waren sehr positiv überrascht, wie viel in der Grazer Startup-Szene los ist.

Anderes Thema: Wie erlebt ihr die Grazer Gründerszene?

Da tut sich erstaunlich viel. Wir sind erst draufgekommen, als wir unser Startup gegründet haben und uns ein bisschen näher mit der Thematik beschäftigt haben. Wir waren dann anfangs sehr positiv überrascht, wie viel in der Grazer Startup-Szene los ist. Viel passiert über das Ideentriebwerk und seinen Startup-Spritzer und ähnliche Veranstaltungen. Und es gibt sehr viele Co-Working-Spaces, die alle regelmäßig Veranstaltungen abhalten.

Habt ihr dadurch auch viel Kontakt zu anderen Startups?

Die Community ist natürlich nicht so, dass man über Monate hinweg immer neue Leute kennenlernt. Das heißt, wenn man mal vier, fünf Monate drinnen ist, sieht man schon immer wieder die gleichen Gesichter. Mit denen haben wir Kontakt und tauschen uns bei den Veranstaltungen aus.

Man muss seine Idee immer konsequent und stur weiterverfolgen.

Ihr seid gerade über die Anfangsphase hinaus. Was sollen Gründer in dieser beachten?

Man muss seine Idee immer konsequent und stur weiterverfolgen. Zugleich muss man sich aber Informationen von außen reinholen und Feedback annehmen und einarbeiten. Das sind zwei konträre Dinge, zwischen denen man die Waage finden muss, sodass man nicht in das eine oder andere Extrem hineinfällt.

Noch etwas, was ihr unseren Lesern vor dem Release sagen wollt?

Sobald der Release da ist, probiert es aus, schaut wie es funktioniert und gebt uns Feedback, was nicht funktioniert.

+++ Feedback-Tipps von Shpock-Gründer Armin Strbac +++

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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