20.03.2024
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datAInsights: Ex-Digitalisierungsministerin Schramböck steigt bei Wiener KI-Startup ein

René Heinzl, Founder von datAInsights, erklärt im brutkasten-Talk seine KI-Lösung und beschreibt, warum damit aus Österreich heraus ein grundlegendes Problem der AI-Welt gelöst sein könnte - mit dem auch Microsoft und Google zu kämpfen haben: Halluzinationen. Zudem konnte man mit Margarete Schramböck eine prominente Investorin gewinnen.
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datAInsights
(c) brutkasten - Margarete Schramböck und René Heinzl.

Eigentlich ist ein Investment bereits eine Meldung, die die Startup-Szene in Österreich sehr stark interessiert. Steckt hinter dem Kapitalgeber oder der Kapitalgeberin zudem noch ein bekannter Name, dann ist der Wert der Neuigkeit noch ein wenig höher. Propagiert man dabei allerdings, ein Problem gelöst zu haben, an dem Tech-Giganten wie Microsoft und Google seit geraumer Zeit arbeiten, dann scheint die Finanzierung nur ein erster Schritt auf einer großen Reise zu sein. So geschehen bei datAInsights.

datAInsights und die Halluzination

Allerdings gibt es dabei eine Schwierigkeit, doch der Reihe nach. DatAInsights wurde von Markus Nissl, Jasmina Thurnhofer, René Heinzl und Emanuel Sallinger, Senior Researcher an der Universität in Oxford und Assistant Professor an der Technischen Universität Wien, gegründet. Das Ziel des Startups: Das große Problem „Halluzinationen“ bei Künstlicher Intelligenz oder speziell bei Large Language Models (LLMs), zu reduzieren oder komplett zu eliminieren.

Zur Erklärung: Wenn Künstliche Intelligenzen halluzinieren, heißt das nichts anderes, als dass das KI-System Antworten gibt, die einfach nicht stimmen. Aus welchem Grund dies passiert, erklärt Co-Founder René Heinzl.

„Ich komme aus der Halbleiterphysik“, sagt er, „und wir haben 2005 bereits mit riesigen Datenmengen gearbeitet. Ein Large Language Model ist ein sehr großes mathematisches Modell, das man sich wie Stockwerke vorstellen kann. Vom ersten bis zum 100. Stock befindet sich das reine Sprachverständnis. In den höheren, 100 bis 500 etwa, stecken abstrakte Konzepte von dem, was wir Menschen als Leben verstehen. Hohe Stockwerke sind dabei schwerer zu erreichen. Oder anders gesagt, mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit kommt ein nächstes Wort. Deswegen gibt es auch Halluzinationen. Wenn das Modell sich nicht sicher ist, welches Wort als Nächstes kommt, dann nimmt es halt irgendeines.“

Der komplette Talk mit Margarete Schramböck und datAInsights-Founder René Heinzl

Die KI-Kostenfrage

Um dieses Problem zu lösen, greifen die etablierten Big Player der Branche auf höhere Rechenleistungen zurück, was aber die Kosten in die Höhe treibt. Spart man dabei, weil man wie etwa OpenAI eine breite Masse an User:innen (nicht derart kostenintensiv) bedienen möchte, dann sinken zwar die Kosten, aber auch die Ergebnisse werden schlechter – die KI gibt falsche Informationen heraus.

Dies ist eines der größten Probleme der aktuellen KI-Welt. DatAInsights scheint da einen eigenen Weg gefunden zu haben, wie Heinzl erzählt. Das Wiener Startup greift auf eine spezielle Architektur zurück, an der Sallinger zwölf Jahre lang geforscht hat. Konkret, um Fakten in einer anderen Möglichkeit abzuspeichern und mit ganz großen Sprachmodellen auf diese zugreifen zu können. So würden Halluzinationen nicht nur minimiert, sondern eliminiert werden, sagt Heinzl ohne näher darauf eingehen zu wollen.

„Alle LLMs, die momentan existieren, werden immer Halluzinationen haben“, so der KI-Experte weiter. „Man kann das mit Rechenleistung abfangen. Aber das heißt eigentlich: Es wird nur besser, wenn es für Unternehmen teurer wird. Ist es günstiger, wird es für Endkonsumenten schwieriger.“

datAInsights: „Fakten bleiben Fakten“

Heinzl möchte die Lösung, die sein Startup entwickelt hat, nicht im Detail verraten, erklärt aber, ihre Kernarchitektur speichere Daten so ab, sodass „Fakten Fakten“ bleiben und man ein LLM benutzen könne.

„Eigentlich ist ein Abfallprodukt unserer Technologiearchitektur, dass wir nicht so große Large Language Models brauchen, weil die Fakten einfach sehr effizient abgespeichert werden können. Man kann es sich so vorstellen, jeder Punkt ist eigentlich ein Faktum und ist mit anderen Fakten verbunden. Die brauchen nicht so viel Speicherplatz wie aktuelle Large Language Models und wir können viel kleinere Modelle nutzen.“

Mit ihrer alternativen Lösung, die bereits am Markt ist, konnte mit Ex-Ministerin Margarete Schramböck eine prominente Investorin (mit zehn Prozent Anteilen) gewonnen werden.

Schramböck im Sturm erobert

Die ehemalige ÖVP-Politikerin wurde nach ihrem Abschied aus der Politik „Board Member“ bei Aramco Digital. Der Grund, warum sie in datAInsights investiert, ist ein simpler: „Sie haben sich bei mir vorgestellt und haben mich im Sturm erobert“, sagt sie „Das Thema KI ist natürlich überall. Ich lebe jetzt in Saudi-Arabien und auch dort ist es eines der Hauptinvestitionsthemen. Wir arbeiten bei Aramco u.a. an großen Lösungen im Bereich AI. Sie (Anm.: datAInsights) sind aus meiner Sicht eines derjenigen Startups, die die größte Erfolgswahrscheinlichkeit haben. Und auch die interessanteste Lösung für die großen Probleme dieser Welt. Da sind sie einiges an Zeit voraus.“

Während Heinzl im brutkasten-Talk die Frage nach dem Bewusstsein einer KI einordnet, die Finanzierungsfragen für KI-Unternehmen durchleuchtet, um global skalieren zu können und Rechenzentren etwa mit den neuesten NVDIA-Grafikkarten als das Um und auf bezeichnet, damit Österreich im KI-Bereich aufholt, ist es Schramböck, die einen der Erfolgsfaktoren von datAInsights herausstreicht.

Sie sagt: „Mir gefällt beim René und beim Team vor allem auch, dass sie von Anfang an die Kunden an Bord genommen haben. Und gleich Revenue-Streams zurückkommen. Das zeigt auch, dass man mit Kunden gemeinsam in den Modellen das Produkt weiterentwickeln kann.“

Zu den nächsten Zielen gehört die Internationalisierung und einer breiteren Masse die Lösung zur Verfügung zu stellen. Dazu möchte man weitere Investoren an Bord holen.


Hinweis: Mehr Insights zur Lösung von datAInsights zum Halluzinations-Problem folgen kommende Woche auf brutkasten.com.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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