08.01.2026
LEIBNIZ MECHANICS

Hofrat: KI hilft bei Behördenwegen – ohne „Data Drift“ nach Deutschland

Hofrat ist das eher beiläufig entstandene erste Produkt des Wiener Startups Leibniz Mechanics. Mittel- und langfristig hat Gründer Matthias Willau noch viel mehr vor, wie er brutkasten erzählt.
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Matthias Willau, Gründer von Leibniz Mechanics mit Hofrat | (c) Leibniz Mechanics
Matthias Willau, Gründer von Leibniz Mechanics | (c) Leibniz Mechanics

Er arbeitete bei der Erste Group, bei der Finanzmarktaufsicht (FMA), bei der Nationalbank (OeNB) und zuletzt beim Beratungsriesen KPMG. Das große Thema, mit dem sich Matthias Willau dabei beschäftigte, war immer das Gleiche, wie er erzählt: Regulatorik. Seit Herbst ist er als Gründer des Startups Leibniz Mechanics selbstständig, das sich eben diesem Thema widmen will.

Erstes Produkt Hofrat fällt aus der Zielsetzung

„Wir bauen Tools für verschiedene Stakeholder – sowohl Regulatoren als auch etwa Banken und Versicherungen“, erklärt Willau. Das erste Tool, mit dem das Startup nun in der Beta-Version online ging, richtet sich aber an keine dieser Gruppen, sondern an Endkund:innen. Hofrat ist ein KI-Assistent, der Nutzer:innen zu Behördengängen berät. Der Clou: Im Gegensatz zu allgemeinen Chatbots gibt es bei diesem keinen „Data Drift“. „Fragt man nach Behördenwegen, antworten die Modelle oft auf Basis deutscher Behördenwege. Hofrat nutzt unter anderem RAG-Technologie, um diesen Bias zu korrigieren und im österreichischen Kontext zu bleiben“, erläutert Willau.

Doch warum passt das erste Produkt nicht so recht in die Zielsetzung des Gründers? „Ursprünglich habe ich Hofrat als technischen Prototypen bzw. Proof-of-Concept gebaut, um zu testen, ob mein Ansatz für kommende, wesentlich größere bzw. komplexere Produkte in verschiedenen Bereichen funktioniert. Hofrat hat sich beim Testen jedoch als so nützlich erwiesen – er hat mir bei meiner Unternehmensgründung in einzelnen Schritten geholfen -, dass ich mich entschieden habe, ihn als erstes Produkt anzubieten“, so der Gründer.

Und Willau ist so überzeugt, dass er auch Ausbaupläne für das Tool formuliert: „Es gibt durchaus eine Roadmap. Wir wollen etwa lokale Informationen integrieren. Es kann aber in unterschiedliche Richtungen weitergehen, davon abhängig, was die User:innen wollen“, sagt der Gründer. Bei den angekündigten Tools im Bereich Regulatorik hält sich Willau indessen noch recht bedeckt. In den kommenden Monaten sollen die ersten davon auf den Markt kommen.

„René“ soll beim Bootstrapping helfen

Bis dahin vertreibt Leibniz Mechanics sein erstes Produkt Hofrat in drei Varianten: der Gratis-Version „Hofnarr“, der Bezahlversion „Bürgerin“ für 99 Cent pro Monat und der VIP-Version „René“ für 99 Euro pro Monat. Das soll auch für die nötige Finanzierung sorgen. „Der aktuelle Plan ist Bootstrapping. Wenn ich damit an die Grenzen stoße und mit den eigenen Ressourcen nicht mehr weiterkomme, wende ich mich an Investor:innen“, so Willau.

Benannt ist das Startup übrigens nach dem Universalgenie Gottfried Wilhelm Leibniz, der unter anderem das binäre Zahlensystem definierte – „die Grundlage aller Computer“, wie Willau betont. „Er war lustigerweise selbst Hofrat, was ich allerdings erst nach der Gründung herausgefunden habe“, erzählt der Gründer. Den Markennamen habe er übrigens als Software-Produkt markenrechtlich geschützt.

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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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