08.04.2020

Jentis: Wiener Startup möchte Abweichung beim Daten-Tracking den Kampf ansagen

Das Wiener Startup Jentis rund um die Serial Entrepreneurs Thomas Tauchner und Klaus Müller hat eine neues Tool für Webseiten-Betreiber entwickelt, das die Qualität der zugrunde liegenden Daten erhöhen soll. Der USP: Im Gegensatz zu Tools wie Google Analytics sollen die Nutzer laut Jentis im Eigenbesitz der Rohdaten bleiben. In Folge können die nun zuverlässigen Daten weiterhin in den bestehenden Trackings in Echtzeit verwendet werden, da Jentis zwischengeschaltet ist.
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Jentis
oben (v.l.n.r.): Thomas Tauchner, Klaus Müller, unten (v.l.n.r.): Christian Kletzander, Walter Parigger, Robert Nachbargauer | (c) Jentis

Das Wiener Startup Jentis hat sich zum Ziel gesetzt mit einem neuen Tool die Datenqualität für Webseiten-Betreiber zu verbessern. Wie CO-Founder Klaus Müller erläutert, hätten nämlich in den letzten Jahren Abweichungen im Daten-Tracking deutlich zugenommen

Müller, der selbst bei Google tätig war, beschreibt das Problem: “In meiner Zeit bei Google bis ins Jahr 2015 waren zehn Prozent Daten-Abweichungen im Tracking bei unseren Kunden der Regelfall – mittlerweile hat sich diese Differenz speziell seit 2019 durch AdBlocker, DSGVO und vor allem ‘Intelligent Tracking Prevention’ verdreifacht.” 

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Das Tool von Jentis

Das neu entwickelte Tool von Jentis soll hier Abhilfe schaffen. Das Startup verspricht eine 30 bis 50 Prozent bessere Datenqualität als gängige Analytics Tools. Zudem möchte das Startup mit dem USP punkten, dass im Gegensatz zu Tools wie Google Analytics, die Nutzer im Eigenbesitz ihrer Rohdaten bleiben. In Folge können die nun zuverlässigen Daten DSGVO konform weiterhin in den bestehenden Trackings in Echtzeit verwendet werden, da Jentis zwischengeschaltet ist.

Die Technologie basiert auf einem Twin-Browser-Modell: Dabei werden die gesamten Online-Daten, die gewöhnlich direkt an Google Analytics gestreamt werden, über einen eigens dafür entwickelten Twin-Browser geleitet. Dadurch soll laut Jentis die volle Kontrolle über diese Daten zu den Unternehmen “zurückgeholt” werden, ohne von bestehende Tools umsteigen zu müssen.

Marktingabteilungen als Zielgruppe

Die Rohdaten sollen laut Jentis inbesondere Marketingabteilungen zu Gute kommen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig – angefangen von der Optimierung von Online Kampagnen über Conversion Optimierungen bis hin zu Machine-Learning und AI-basierten Anwendungen.

Der Marktbedarf für das Produkt wurde laut den Jentis Gründern im eigenen Tagesgeschäft bereits bestätigt. Sie betreiben die in Wien ansässigen Digital-Agenturen Webrocket.com und Wictory.com.

Jentis Co-Founder und Inhaber der Webrocket GmbH Thomas Tauchner: “In den letzten drei Jahren wurde von unserem Entwicklungsteam ein einzigartiges SaaS Produkt entwickelt, welches bei einigen renommierten Unternehmen schon erfolgreich im Testeinsatz ist.”

Geschäftsmodell und Seed Investment

Abschließend zum Geschäftsmodell und der Finanzierung: Jentis arbeitet mit einem SaaS Business Modell. Die Preisgestaltung richtet sich am jeweiligen Traffic-Volumen einer Webseite aus. Friendly User können derzeit kostenlose Tests anfordern.

Zudem ist eine Seed Investmentrunde in Vorbereitung. Derzeit wird laut Jentis mit einigen “renommierten Business Angels” über ein höheres Seed-Investment verhandelt. “Wir sind sehr zuversichtlich dank der positiven Gesprächsbasis trotz der derzeitigen wirtschaftlichen Situation die Verträge im Mai abschließen zu können”, so Jentis in einer Aussendung.


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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