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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Ewa Lenart ist Gründerin des PropTech-Startups Howie | Foto: Suchart Wannaset

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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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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