10.09.2026
INSOLVENZ

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

Vergangenes Jahr holte sich Howie zwei sechsstellige Investments. Nun musste das KI-gestützte Wiener PropTech-Startup Konkurs anmelden.
/artikel/howie-wiener-proptech-startup-meldet-konkurs-an
Howie
© Suchart Wannaset - Ewa Lenart von Howie.

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde nachträglich (11.9.2026) nach Erhalt eines Statements von Gründerin Ewa Lenart ergänzt.

„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 Ewa Lenart, Gründerin des Wiener Startups Howie, vergangenes Jahr. Ihr Unternehmen könne helfen, die Kosten dafür zu halbieren.

„AI Copilot for the Built Environment“

Dazu positionierte Howie sich als „AI Copilot for the Built Environment“. Die KI-gestützte Plattform für die Bau- und Immobilienbranche bereitet unter anderem Texte, Bilder und Konstruktionszeichnungen mit großen Datenvolumina auf. Dabei nutzt sie LLMs, um Muster in den Daten, etwa auch aus Berichten, E-Mails, Bildern und Zeichnungen, zu erkennen.

Zwei Investmentrunden 2025

Mit dem Konzept konnte Howie vergangenes Jahr mehrere Investoren überzeugen. Im März und im November 2025 verkündete das Unternehmen jeweils eine sechsstellige Finanzierungsrunde. Dabei dürfte es sich um Wandeldarlehen gehandelt haben: In den öffentlich einsehbaren Firmenbuch-Daten sind die Finanzierungsrunden nämlich in den Beteiligungsverhältnissen nicht ablesbar. Zudem holte Gründerin Lenart vergangenes Jahr den zweiten Platz in der Kategorie Startups beim brutkasten „Innovator of the Year“.

Konkursantrag – keine Details von Kreditschutzverbänden

Doch nun brachte das Startup einen Konkursantrag ein, wie die heimischen Kreditschutzverbände übereinstimmend berichten. Konkrete Informationen dazu liegen aktuell bei keinem der Verbände vor. Sollten die Investments tatsächlich in Form von Wandeldarlehen erfolgt sein, würde ihre Summe in die Passiva fallen.

Gründerin Lenart: Zwei Investments nicht rechtzeitig abgeschlossen

Auf brutkasten-Anfrage meldete sich Gründerin Ewa Lenart mit einem Statement zur Insolvenz. Man sei in einem „technisch sehr anspruchsvollen und noch relativ jungen Markt“ tätig, und habe in den vergangenen zwei Jahren ein starkes, wachsendes Interesse von weltweit führenden Architektur-, Ingenieur- und Beratungsunternehmen verzeichnen können. „Gleichzeitig erwiesen sich die Entwicklungs- und Implementierungszyklen in der Bau- und Immobilienbranche als länger und kapitalintensiver, als wir ursprünglich geplant hatten. Wir waren daher auf eine zusätzliche Finanzierung angewiesen, um die nächsten kommerziellen Meilensteine zu erreichen“, so die Gründerin.

Während der jüngsten Finanzierungsrunde habe man zwei Term Sheets mit etablierten Investoren unterzeichnet. „Letztendlich wurde jedoch keine der beiden Transaktionen innerhalb des Zeitrahmens abgeschlossen, den das Unternehmen benötigte“, schreibt Lenart. „Wir haben zudem ein deutlich schlankeres und stärker kundenfinanziertes Betriebsmodell geprüft, konnten die daraus resultierende Liquiditätslücke aber nicht rechtzeitig schließen.“

Weiterführung steht noch im Raum

Doch Lenart fügt an: „Die zugrunde liegende Marktthese ist aus meiner Sicht nach wie vor sehr stark. Als wir Howie gründeten, befanden sich KI-native Workflows für die Baubranche noch in einer sehr frühen Phase. In den letzten zwei Jahren haben sich die Investitionen und die Adaption in diesem Bereich deutlich beschleunigt.“ Man sehe weiterhin Interesse von Kunden und Branchenakteuren an Howie und seiner Technologie. „Ob und in welcher Form Teile des Unternehmens oder des Produkts fortbestehen werden, hängt nun vom Insolvenzverfahren ab“, so die Gründerin.

Deine ungelesenen Artikel:
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind
10.11.2026

KI-Agenten gezielt steuern: Warum klare Grenzen im Kundenservice entscheidend sind

KI-Agenten können im Kundenservice viel leisten, solange sie wissen, wo ihre Grenzen liegen. Ein Gastbeitrag über die gezielte Steuerung von KI im Kundenkontakt.
/artikel/ki-agenten-gezielt-steuern-warum-klare-grenzen-im-kundenservice-entscheidend-sind

Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Howie: Wiener PropTech-Startup meldet Konkurs an