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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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