27.02.2023

“Google für Krypto”: Suchmaschine erhält fünf Millionen US-Dollar Investment

Die Informationen im Netz zu Krypto-Themen sind weit verstreut und oftmals auf nicht-gängigen Kanälen auch schneller zu finden. Kaito möchte da helfen.
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Kaito, Krypto Google,
(c) Kaito - Die Suchmaschine Kaito soll - mithilfe von OpenAI - das Finden von relevanten Krypto-Themen erleichtern.

Such man im Netz nach “Krypto”, so erhält man rund 40.000.000 Ergebnisse. Sieht man sich die ersten zwei (!) Google-Seiten an, so wird einem – nach den bezahlten Anzeigen – eine breite Welle an Themen entgegengeschleudert. Beste ETFs, beste Trading-Plattformen, Erklärschriften zu Krypto, Aufforderungen zu investieren, Betrugsmaschen und vieles mehr. Kaito möchte hier etwas mehr Ordnung ins Such-Chaos bringen.

Kaito als “Antwort und Lösung”

Dabei handelt es sich um eine KI-gestützte Suchmaschine, die das Internet nach Krypto-Themen durchforstet. Sie hat aktuell, wie TechCrunch als erstes berichtet hat, in einer von Dragonfly angeführten Runde 5,3 Millionen US-Dollar erhalten. Weitere Teilnehmer der Finanzierungsrunde waren Sequoia Capital China, Jane Street, Mirana Ventures, Folius Ventures, Alpha Lab Capital und Taurus Ventures.

Das Startup aus Seattle, USA, wurde 2022 von Yu Hu gegründet, einem ehemaligen internationalen Aktienhändler bei Citadel und Investmentbanking-Analysten bei der Deutschen Bank.

Kaito möchte das Problem im aktuellen Krypto-Markt lösen, wo Informationen über das gesamte Web verstreut sind – unter anderem in Twitter-Spaces, Reddit-Foren, Discord, Medium und Podcasts.

“Die dezentralisierte Natur der Krypto-Industrie hat zu einer erheblichen Informationsflut und Fragmentierung über zahlreiche Kanäle geführt, was es für die Nutzer schwierig macht, darauf zuzugreifen und sie zu verstehen”, sagte das Unternehmen per Tweet.

Das Problem der News-Konsumenten

Hinter der Entwicklung von Kaito steht dabei folgende These: News aus der Krypto-Szene folgen nicht mehr dem klassischen Muster und werden nur von etablierter Medien verbreitet, sondern zunehmenden tragen auch Influencer ihren Teil dazu beit.

Wie die Washington Post beschreibt, wurden bei der FTX-Pleite traditionelle Medien in den Schatten gestellt: Finance-Influencer hatten Informationen schneller an die Öffentlichkeit gebracht als News-Outlets. Der YouTuber Coffeezilla interviewte sogar den FTX-Gründer Sam Bankman-Fried.

Kaito ist raus aus dem Alphamodus

Bei Kaito können User:innen zum Beispiel nach bestimmten Informationen suchen und erhalten eine Liste mit Links zu Quellen.

Die Suchmaschine befand sich bis vor kurzem im privaten Alphamodus für Investoren, ist aber jetzt für die Öffentlichkeit verfügbar. Eine Einzelhandelsversion des Produkts ist kostenlos, während eine auf institutionelle Anleger ausgerichtete Ausgabe gegen eine Abonnementgebühr erhältlich sein wird.

Das Startup arbeitet außerdem an der Integration der GPT-3-Technologie von OpenAI in seine Plattform, um eine Chatbot-Version einzuführen, ähnlich wie bei Microsoft Bing.

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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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