05.12.2023

Lavis: Wiener Startup will Waschküchen revolutionieren

Mit smarten Waschmaschinen und einer dazugehörigen App will Lavis klassische Probleme in der Nutzung von Gemeinschaftswaschküchen beseitigen.
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Gregor Sampson, Gründer und CEO von Lavis | (c) Lavis / Denise Blievert
Gregor Sampson, Gründer und CEO von Lavis | (c) Lavis / Denise Blievert

Nicht nur in Student:innenheimen und Hostels sind sie zu finden. „Gemeinschaftswaschräume gewinnen wegen der wachsenden Zahl an kleineren Wohneinheiten und Single-Wohnungen an Bedeutung“, heißt es vom 2020 gegründeten Wiener Startup Lavis in einer Aussendung. Doch das System hat einige bekannte Schwächen, etwa das Warten auf eine freie Waschmaschine oder Konflikte über Waschzeiten.

Überblick über den Waschgang via App

Lavis will hier mit smarten Waschmaschinen und einer App dagegenhalten. In der App können Nutzer:innen nicht nur bezahlen, sondern sehen auch die Verfügbarkeit und die Dauer ihres aktuellen Waschgangs. Sie können Waschmaschinen reservieren und bekommen eine Benachrichtigung, wenn der Waschgang abgeschlossen ist. Seit kurzem können die Waschküchen auch mit einem Cloud-Terminal ausgestattet werden, über den vor Ort bezahlt werden kann.

Lavis mit „Machine-as-a-Service“-Modell für Business-Kund:innen

Das soll nicht nur den Endkund:innen Vorteile bringen. „Neben den Bewohner:innen profitieren auch die Immobilienverwalter von unserer Innovation, weil Arbeitsprozesse für sie wegfallen und das reibungslose Funktionieren der Maschinen gewährleistet ist“, sagt Gründer und CEO Gregor Sampson. Dazu bietet das Startup seinen Business-Kund:innen eine „Machine-as-a-Service“-Lösung. Lavis stellt den Betreiber:innen im Jahres-Abo vernetzte Geräte und das fortlaufende Service zur Verfügung.

Smarte Waschmaschinen kommunizieren auch mit Startup

Dazu kommunizieren die smarten Waschmaschinen mit dem Lavis-Team, das auf Fehlermeldungen und Auffälligkeiten schnell reagieren kann. „Mit dieser Fernwartung und mit vorausschauender Instandhaltung bleiben die Geräte ständig betriebsbereit“, heißt es vom Unternehmen. Zudem gibt es eine Service-Hotline.

Umwelt soll von Lavis profitieren

Von dem System soll auch die Umwelt profitieren. „In Gemeinschaftswaschräumen teilen sich durchschnittlich zehn Menschen eine Maschine statt eine eigene zu kaufen. Es liegt auf der Hand, dass damit Rohstoffe und Emissionen eingespart werden“, meint Lavis-Gründer Sampson.

Zahlreiche Student:innenheime als Referenzen

Das Startup kann bereits einige Referenzen vorweisen. Darunter sind mehrere Kolping-Häuser und Studierenden-Heime des Betreibers Stuwo, die Student:innenheime Julius Raab Heim in Linz, Viennabase 11 in Wien, und das Porzellaneum, ein Mischbetrieb aus Studierenden-Heim und Hostel.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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