28.06.2018

Grazer Startup feedbackr: 300 Schulen und Unis in 65 Ländern als User

Mit dem Tool des Grazer Startups feedbackr kann man, wie der Name erahnen lässt, (anonym) Feedback geben. Inzwischen wurde auch die TU Graz, wo das Tool entwickelt wurde, als Kunde gewonnen.
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TU Graz Vizerektor Detlef Heck, die feedbackr-Founder Christian Haintz und Karin Pichler und TU Graz-Rektor Harald Kainz
(c) Thomas Roessler Photography: TU Graz Vizerektor Detlef Heck, die feedbackr-Founder Christian Haintz und Karin Pichler und TU Graz-Rektor Harald Kainz

„Feedback ist das Frühstück der Champions“ – so lautet ein mehr oder weniger bekannter Motivationsspruch, der sich zumindest bei Unternehmensberatern großer Beliebtheit erfreut. Doch ist es mit der konstruktiven Kritik oft so eine Sache. Häufig besteht zwischen jenem, der das Feedback einholt und jenem, der es gibt, ein Hierarchie-Verhältnis. Fehler und Probleme offen anzusprechen, fällt nicht nur deswegen oft schwer. Man will nicht der Überbringer der schlechten Nachricht sein („Du solltest keine Gesangskarriere anstreben“) und schon gar nicht einen Vorgesetzten, oder die Professorin, die einen nachher beurteilt, vor den Kopf stoßen. Bei letzterem Punkt setzt das Konzept des Grazer Startups feedbackr an.

+++ Archiv: Grazer Startup erhält sechsstellige FFG-Förderung +++

„feedbackr ist aus realen Problemen in der Lehre entstanden“

Das Tool ist schnell erklärt: Via Smartphone können etwa Studierende anonym Feedback geben, Fragen stellen und Wissensfragen beantworten – und zwar durchgehend und nicht erst mittels Feedback-Bogen am Ende des Semesters. „feedbackr ist aus realen Problemen in der Lehre entstanden – vor allem bei großen Lehrveranstaltungen ist es kaum möglich, alle Studierenden einzubeziehen“, sagt Co-Founderin Karin Pichler. Studierende können mit dem Tool auch gegenseitig ihre Präsentationen anonym bewerten, in Gruppendiskussionen Themenfelder erörtern und Lehrenden Hinweise auf Unklarheiten geben. Diese können wiederum etwa Meinungsumfragen durchführen. Einsetzbar ist feedbackr unter anderem auch bei Unternehmensworkshops und Events – mit zusätzlichen Funktionen.

Heimatuni wird Kunde

Überzeugen konnte das Startup damit bislang nach eigenen Angaben mehr als 300 Bildungseinrichtungen in 65 Ländern. Einen Kunden-Neuzugang streicht man seitens feedbackr besonders heraus: Die TU Graz nutzt das Tool seit kurzem. Das hat insofern symbolischen Charakter für das Startup, als das Tool dort von Pichler und ihrem Co-Founder Christian Haintz, gemeinsam mit dem Dozenten und E-Learning-Experten Martin Ebner entwickelt wurde. „feedbackr zeigt mir, ob meine Studierenden tatsächlich in der Lehrveranstaltung aufmerksam sind. Die meisten haben ihr Smartphone ohnehin am Tisch liegen – so kann ich gleich alle aktiv in den Unterricht einbinden“, wird TU Graz-Vizerektor Heck in einer Aussendung dazu zitiert. Auf der Page werden drei weitere große Unis als Referenz-Kunden angeführt: die WU Wien, die TU München und die Uni Graz.

TU Graz zahlt ca. 3500 Euro pro Jahr

Wie viele der insgesamt rund 300 Bildungseinrichtungen zahlende Kunden sind, verrät man seitens feedbackr nicht. Das Startup arbeitet im Bildungsbereich mit einem Freemium-Modell. Für Kunden wie die TU Graz gibt es „Campus Lizenzen“. Mit ihren rund 17.000 Studierenden käme die Uni laut Preiskalkulator auf der Startup-Page auf Kosten von etwa 3500 Euro pro Jahr bei einem Drei-Jahres-Vertrag. Im Business-Bereich bietet feedbackr Pakete zwischen 40 und 370 Euro bei Jahresvertrag bzw. 48 und 480 Euro bei monatlicher Abrechnung. Dort werden etwa Amazon und die Wirtschaftskammer als Referenz-Kunden genannt. Event-Pakete sind ab 449 Euro pro Veranstaltungstag zu haben.

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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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