13.04.2022

Kapital für Lalamu: Lip Sync-App aus Wien „lässt jedes Gesicht jedes Lied singen“

Tonspur aufnehmen, Gesicht aufnehmen - fertig ist das Lip Sync-Video. Neben dieser App hat Lalamu aus Wien aber vor allem B2B-Pläne.
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Auch Statuen können mit der Lalamu-App aus Wien zum Sprechen gebracht werden
Auch Statuen können mit der Lalamu-App aus Wien zum Sprechen gebracht werden | (c) Lalamu

Es ist eines dieser Produkte, die sich fast von selbst erklären: Die App Lalamu des gleichnamigen Wiener Startups lässt User:innen auf denkbar einfache Weise Lip Sync-Videos machen. Zuerst Tonspur aufnehmen, dann Video eines Gesichts (etwa auch auf einem Foto oder nicht allzu abstrakten Gemälde oder sogar jenes einer Statue) aufnehmen – fertig. Die Aufnahmen werden vom Server des Wiener Startups verarbeitet. Das Lip Sync-Video kommt nach ein paar Sekunden zurück und kann auf TikTok und Co gepostet werden.

Lalamu: TikToker:innen Hauptzielgruppe mit B2C-App

TikToker:innen sind auch die Hauptzielgruppe von Lalamu mit seiner B2C-App. „Viele TikToker:innen versuchen, Lieder lippensynchron zu singen. Leider geht der Versuch schief und die Lippen machen… irgendwas, weil die TikToker:innen den Text meist nicht auswendig können. Wäre es also nicht toll, wenn jeder die Möglichkeit hätte, jedes beliebige Lied zu lippensynchronisieren, egal in welcher Sprache, egal in welcher Geschwindigkeit, ohne den Text kennen zu müssen?“, wirbt das Startup. Andere Apps, die die Video-Produktion für Tik Tok erleichtern, verzeichneten zuletzt extrem gute Download-Zahlen.

320.000 Euro Investment und Aufnahme in Microsoft-Programm

Die B2C-App, die in der Basis-Version kostenlos ist und für die es mehrere Packages mit längerer Video-Dauer und ohne Werbung zu kaufen gibt, ist aber nicht der einzige Geschäftszweig. Denn Lalamu will auch mit einem B2B-Angebot durchstarten. Konkret wendet an sich an Filmindustrie, Museen und Agenturen, die das AI-Algorithmus-basierte Tool des Startups für ihre Zwecke einsetzen sollen. Damit konnte man zuletzt auch ein Investment ergattern: Das Wiener Unternehmen holte sich 320.000 Euro. Das Startup wurde auch ins Microsoft for Startups-Programm aufgenommen.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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