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03.03.2025

INVESTMENT

Howie: Wiener PropTech-Startup holt sich sechsstelliges Investment von Londoner VC

Daten liegen gerade in der Baubranche in mehreren hundert Dokumenten zerstreut, was hohe Kosten und Mehraufwand verursacht. Architektin Ewa Lenart hat als Lösung dafür eine KI-gestützte Plattform entwickelt, für die sie sich nun ein sechsstelliges Investment holte.

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✨ AI Kontextualisierung

Das Wiener ConstructionTech-Startup Howie wurde Mitte letzten Jahres von Ewa Lenart gegründet. Als „AI Copilot for the Built Environment“ richtet sich Howie mit einer KI-gestützten Datenlösung an die Bau- und Immobilienindustrie.

Ewa Lenart war vor ihrer Gründung unter anderem als Architektin und Beraterin tätig – mitunter in London, Los Angeles, Ghana und Wien. Nun holt sie sich mit ihrem Startup ein sechsstelliges Investment. 60.000 Interessenten warten bereits darauf, die Plattform nutzen zu können.

Howie vereinfacht Datenmanagement im Bauwesen

Howie bietet eine KI-gestützte Plattform für die Bau- und Immobilienbranche. Die Lösung zieht eine „nahtlose Verbindung zu allen Datenquellen, auf die ihr Unternehmen angewiesen ist“, heißt es per Aussendung. Das Startup schafft also eine Plattform, die Texte, Bilder, Konstruktionszeichnungen und sogar 30 Terabyte (TB) an Daten zusammenfassen und aufbereiten kann.

Mit seiner Software positioniert sich Howie als Plattform zur Prozessautomatisierung für Bau- und Immobiliendaten. „Ein Unternehmen mit 300 Ingenieurinnen und Ingenieuren gibt im Durchschnitt zwischen 1,8 und 36 Millionen Euro pro Jahr für die manuelle Informationsbeschaffung aus“, erklärt Founderin Lenart und meint weiter: „Howie Systems kann helfen, die Kosten dafür zu halbieren.“

Manuelle Wissensabfrage kostet 75 Milliarden US-Dollar

Howie verwandelt also komplexe Daten in verwertbare Erkenntnisse, indem es Sprachmodelle (LLMs) einsetzt, um Muster in den Datenmengen von Bau- und Immobiliendaten zu erkennen. Derartige Daten sind oft in Berichten, E-Mails, Bildern und Zeichnungen verborgen.

Diese Daten müssen weitreichend noch manuell abgefragt werden, was enorme Kosten mit sich bringt. Laut Howie-Gründerin Lenart kann die manuelle Wissensabfrage in der Architektur-, Ingenieurs- und Bauindustrie jährlich bis zu 75 Milliarden US-Dollar kosten.

Die Software will somit Engpässe in der Kommunikation vermeiden und den Zugriff zu Daten in Unternehmen verbessern. Mit „Howie Systems“ soll effizienter gearbeitet, Fehler reduziert und die Projektkoordination hinweg optimiert werden.

Sechsstelliges Investment von Londoner VC

Nun kommuniziert das Startup eine Finanzierung in Höhe von 420.000 Euro. Als Lead ist der Londoner VC Pi Labs involviert. Zusätzlich wird Howie auch an einem zwölfwöchigen Wachstumsprogramm von Pi Labs teilnehmen. Neben vier anderen Startups wurde das Wiener ConstructionTech aus 1.500 Bewerbungen dafür ausgewählt, heißt es per Aussendung.

Das Programm richtet sich an Startups in ihrer Frühphase. Pi Labs tätigt weltweit Investitionen im PropTech-Bereich und bietet einhergehend strategische Mentorings sowie Branchen-Connections und Ressourcen für wachsende Jungunternehmen.

Förderung auch von aws und Wirtschaftsagentur Wien

Neben Pi Labs holte sich Howie auch eine Finanzierung von der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws) sowie der Wirtschaftsagentur Wien. Das Startup spricht insgesamt von einem Finanzierungsvolumen von 0,6 Millionen Euro – also 600.000 Euro. Davon entfallen 420.000 Euro auf das Investment des Londoner VCs Pi Labs. Den Rest des Finanzierungsvolumens machen Förderungen der aws und der Wirtschaftsagentur Wien aus.

Damit befindet sich Howie in einer Finanzierungsrunde, die bis zum dritten Quartal 2026 erweitert werden soll. Im Blick hat das Wiener Startup ein Closing in Höhe von 1,5 Millionen Euro.

„Howie Systems macht sich LLMs zunutze, um die Art und Weise, wie Gebäude entworfen und geplant werden, zu verändern, indem es Architekten und Entwicklern den Zugang zu wichtigen Informationen erleichtert. Unser Investment in Howie Systems ist ein Beispiel dafür, wie KI den Planungsprozess neuer und bestehender Gebäude rationalisieren kann“, so Faisal Butt, Founder und Managing Partner von Pi Labs.

60.000 Nutzer:innen „auf Warteliste“

Das bisher aufgenommene Risiko- bzw. Förderkapital dient dem Wiener PropTech unter anderem zur Skalierung. Bis zum geplanten Closing der Runde im Q3 des Folgejahres soll die Plattform für alle bereits „wartenden Nutzer“ verfügbar sein. Laut Lenart stehen aktuell „fast 60.000 Nutzer“ auf der Warteliste.

Für das laufende Geschäftsjahr liegt der Schwerpunkt des Startups auf der Zusammenarbeit mit „Early-Adopter-Firmen“. Als Kundenunternehmen von Howie nehmen sie neben der Plattformnutzung an einem „Co-Creation-Prozess“ teil. Das heißt: Sie helfen, die Plattform an ihre Bedürfnisse anzupassen, „damit sie im Jahr 2026 skaliert werden kann“, heißt es.

Hamburger Bauberater unter ersten Kunden

Ein Early Adpoter ist die M&P Group Hamburg, die sich als Beratungsunternehmen mit 350 Mitarbeitenden in den Bereichen Gebäudetechnik, Energie, IT und Consulting positioniert. Unter anderem war die M&P Group am Bau der Elbphilharmonie in Hamburg beteiligt.

„Als frühzeitiger Anwender von Howie Systems haben wir aus erster Hand erfahren, wie es den Arbeitsablauf in der AEC-Branche verändert“, wird Sven-Eric Korff, CEO der M&P Group, zitiert. „Wir glauben, dass diese App die Zukunft der Arbeit entscheidend verändern wird.“

Aktuell steht Howie vor einer Teamerweiterung – bis Ende des Jahres sind weitere Einstellungen geplant. Außerdem verfolgt man ein weiteres Ziel: „Bis zum Ende des zweiten Quartals 2026 sollen wir die Gewinnzone erreichen“, so Gründerin Lenart.

Howie ist in einem ähnlichen Bereich tätig wie die österreichische Gründerin Sarah Buchner. Mit ihrem in New York sitzenden ConstructionTech Trunk Tools hat sie sich auf das KI-gestützte Datenmanagement in der Baubranche fokussiert.

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

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