23.10.2023

Investor, der Uber entdeckte, nimmt Wiener KI-Startup in Programm auf

Das Wiener generative AI-Startup Permar befindet sich erst in der Aufbauphase. Es hat dennoch bereits bemerkenswerte Erfolge (u.a. auf Product Hunt) feiern können.
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Permar,, KI-Startup, Product Hunt, Uber, Calacanis, Generative AI, Landing Page
(c) ZvG - Die beiden Permar AI-Founder Matthias Strafinger (l.) und Matteo Berchier.

Das Startup Permar von Matthias Strafinger und Matteo Berchier möchte es Unternehmen ermöglichen, mittels KI-basierten Generator, automatisierte Landing-Pages zu erstellen. Damit konnte man auf der US-Plattform Product Hunt bereits einen Erfolg einfahren: Am 21. Oktober erreichte das Startup in der Kategorie „product of the day“ den dritten Platz.

Permar in Programm von Early-Uber-Investor

Zudem durchläuft Permar aktuell das „Founder University Accelerator“-Progamm von Jason Calacanis, einem der ersten Uber-Investoren, der 2007 als „Entrepreneur in Action“ bei Sequoia Capital 25.000 US-Dollar in Travis Kalanicks Startup zu einer fünf-Millionen-Bewertung investierte. Heute wäre der Anteil rund 100 Mio. wert.

Strafinger war die letzten beide Jahre über Geschäftsführer eines Tochterunternehmens der XXXLutz-Gruppe und Co-Founder einer e-Commerce-Brand: „Während der Zeit habe ich festgestellt, dass es sehr aufwändig ist, ‚Landing Pages‘ für e-Commerce-Brands zu erstellen und man bei der Gestaltung sehr viel auf das Bauchgefühl hört“, erzählt er dem brutkasten. „Es gibt einige Landing Page-Builder, die stark auf Lead-Generation fokussiert sind. Zusätzlich braucht man nach wie vor auch einen ‚CRO-Expert‘, der dir eine high-converting Landing Page baut.“

Permar arbeitet daher mit DTC-Brands (Dr. Squatch, ridge, etc.), scrapt deren Ad-Profile, analysiert die Landing Pages und baut Templates auf Basis dessen. Das Startup, das sich noch in der Ausgründung befindet, implementiert zudem gerade einen Landing Page-Audit, der Nutzern dabei helfen soll, die Conversion Rate weiter zu optimieren und auf Basis von „Visual Design“, „Content Evaluation“, „User Experience“ und „Conversion Rate Optimization“ Feedback zu geben.

E-Commerce-Co-Pilot

Das komplett eigenfinanzierte Unternehmen möchte sich im nächsten Schritt zu einem e-Commerce Co-Pilot entwickeln. Das heißt, dass es im kommenden Jahr möglich sein soll, mithilfe von Prompts Arbeitsaufträge zu erteilen, die von einem (noch zu entwickelnden) hauseigenen AI-Agent ausgeführt werden.

„Wenn man beispielsweise einen Website-Abschnitt auf einer anderen Seite schön findet, kann man einen Screenshot auf unsere Plattform laden und unsere AI-Software damit beauftragen, diesen Abschnitt nachzubauen“, erklärt Strafinger.

Pemar: „Klarheit der Performance schaffen“

Der USP von Permar liegt darin, zwei zentrale Barrieren bei der Erstellung von Landing Pages für Unternehmen zu beseitigen: Mit der Plattform sollen einerseits selbst technisch weniger versierte Nutzer:innen Landing Pages in kürzester Zeit erstellen, ohne auf kostspielige Entwicklungsressourcen angewiesen zu sein. Außerdem schaffe Permar durch die Anwendung automatisierter Landing Page-Audits Transparenz und Klarheit im oft undurchsichtigen Bereich der Landing Page-Performance.

Strafinger dazu: „Dies ermöglicht Unternehmen, das Rätselraten über den Erfolg ihrer Landing Pages zu beenden und schafft eine klare Grundlage für fundierte Entscheidungen.“

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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