06.05.2019

Joinpoints: Grazer Ein-Mann-Startup will „Trello in den Schatten stellen“

Der Grazer Gründer Jakob Deimbacher will mit seinem Startup Joinpoints eine bessere Alternative zu Trello, Pipedrive und Co. bieten. Wir sprachen mit ihm darüber, wie er die großen Konkurrenten hinter sich lassen will.
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Joinpoints: Jakob Deimbacher
(c) Joinpoints: Jakob Deimbacher

Das Grundprinzip seiner Online-Anwendung Joinpoints bringt Jakob Deimbacher in einem einfachen Satz auf den Punkt: „Das Tool passt sich an das Unternehmen an, nicht das Unternehmen an das Tool“. Es soll soll eine Vielzahl an Funktionen abbilden und besonders weitreichend einsetzbar sein. „Joinpoints kann unter anderem als CRM im Vertrieb, als Ticketsystem im Support oder als Projektmanagementtool verwendet werden. Im Idealfall nutzt man das System in allen Bereichen und Abteilungen des Unternehmens, da man dann auch die Vorteile der Vernetzung bestens nutzen kann“, erklärt der Grazer Gründer, der zuvor Chefentwickler beim Crowdinvesting-Anbieter Rockets Holding war.

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„Neuronales Netz“ für Unternehmen

Im Zentrum steht dabei Verknüpfung. „Jede Information ist ein Joinpoint und jeder Joinpoint kann miteinander verbunden werden. Das daraus entstehende Geflecht kann man wie ein neuronales Netz verstehen, das alle Informationen und Bereiche eines Unternehmens miteinander verknüpft“, erklärt Deimbacher. Zusätzlich gebe es individuell gestaltbare Prozesse und Automatismen, die Übersicht bringen und die Effizienz steigern würden. Diese individuellen Anpassungen führt der Gründer, der sein Startup derzeit noch als EPU führt, in Workshops gemeinsam mit den Administratoren seiner Kunden durch. Im Zuge der geplanten Skalierung will er aber schon bald (weiterhin individuell anpassbare) vordefinierte Templates anbieten.

„Chancengleichheit für KMU gegenüber den Big-Playern“

Die Vision ist groß: Man wolle mit dem Tool Chancengleichheit für KMU gegenüber den Big-Playern am Markt herstellen und damit bekannte Tools wie Trello und Pipedrive in den Schatten stellen. Im Hintergrund stehen dabei Methoden und Grundgedanken aus der agilen Arbeitswelt, etwa Scrum und Kanban, und Erkenntnisse aus der Psychologie. Seit fünf Jahren arbeitete der Gründer parallel zu anderen Tätigkeiten an seiner Anwendung.

Gamification trifft Individualisierung

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist Gamification. „Mitarbeiter bekommen für das Abarbeiten von Aufgaben Punkte. Werden die Aufgaben schnell und innerhalb der Deadline abgearbeitet, bekommt man mehr Punkte. Wenn nicht, weniger“, erklärt Deimbacher. „Ich habe für die Punktevergabe eine komplexe Berechnungsformel entwickelt, die den Benutzer in den ersten zwei Wochen kennenlernt und anschließend individuell bewertet. So bleibt jeder Mitarbeiter motiviert, bei der nächsten Aufgabe mehr Punkte zu bekommen, ganz egal, wie schnell oder langsam andere im Vergleich sind“.

Zukunftsvision: KI-Analyse-Tool

Mit diesem „Kennenlernen“ der Nutzer sei schon „ein bisschen“ künstliche Intelligenz im Programm implementiert. In Zukunft soll KI eine noch deutlich wichtigere Rolle spielen. „Mit dem derzeitigen System legen wir bereits die Basis für ein Analyse-Tool, das unseren Kunden in Zukunft viele wertvolle Informationen bringen wird“, sagt der Gründer. Je mehr Informationen bereits jetzt ins System eingespeist würden, desto mehr Auswertung durch einen Algorithmus, der zurzeit noch entwickelt wird, werde später möglich sein.

Joinpoints: Daten im ISO-zertifizierten Rechenzentrum in Wien

Neben den genannten Aspekten will Deimbacher mit Joinpoints gegenüber der internationalen Konkurrenz auch im Sicherheitsbereich punkten. „Alle Daten bleiben bei uns in Österreich und werden DSGVO-Konform gehandhabt. Wir nutzen dazu ein ISO- und TÜV-zertifiziertes Rechenzentrum in Wien“, sagt der Gründer. Das Anmieten der Serverleistung sei im Moment noch einer der größten Kostenpunkte des bislang eigenfinanzierten Startups. Erste Kunden, vorwiegend aus der Grazer Startup-Szene, darunter die Rockets Holding, AppRadar und Teamazing, sind bereits gewonnen. Die ersten drei Nutzer sind bei Joinpoints gratis. Für Standard-Accounts zahlt man dann 14,99 Euro monatlich pro Person. Admin-Accounts schlagen mit 19,99 Euro pro Monat zu Buche.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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