18.10.2022

Lingooh Amor: Lenas Erotik-Leben als Sprachlernkatalysator in 12 Akten

Das Lostorfer Startup Lingooh hatte die Idee, mit erotischen Geschichten und Übungen das Sprachenlernen zu erleichtern.
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(c) Lingooh - Zwölf erotischen Abenteuern folgen und dabei eine Sprache lernen - das bietet Lingooh-Gründer René Häberli.

„Das stoßweise Keuchen, ihr tiefes Stöhnen beim Ausatmen und das flache, überraschte Luftholen, als sie sich der Auflösung nähert“. Mit diesen Zeilen wird in „Lenas Jahr“ das Ende einer von vielen erotischen Aktivitäten einer jungen Protagonistin eingeläutet. In einer Reihe von zwölf Episoden des schweizerischen Startups Lingooh Amor durchlebt Lena innerhalb eines Jahres diverse sexuelle Abenteuer, die alle nur einem Zweck folgen: Leser:innen durch Erotik Sprache beizubringen.

Lingooh nutzt kollektiven Erotikzugang

Laut dem „Statista Research Department“ und einer 2021-er-Umfrage nach, haben 55 Prozent von 3.000 Befragten mindestens einmal pro Monat Sex oder gehen erotischen Aktivitäten nach. Unter 30-Jährige teilen sich im Schnitt rund 155 Mal pro Jahr einen Partner im Bett.

„Jeder Mensch hat einen Zugang zu Erotik“, sagt Lingooh-Gründer René Häberli in diesem Sinne. Sprachkurse waren Zeit seines Lebens ein wiederkehrender Begleiter für den 76-Jährigen. Ihr Wandel von „in persona“-Kursen, über die Buchform bis hin zur Verlagerung ins Netz als Onlinekurs, ließ auch ihn gedanklich mitgehen.

Sport oder Erotik?

Häberli wusste längst, dass man beim Sprache lernen auf Beobachtung und Interesse angewiesen ist. Eine thematische Zuspitzung auf einen bestimmten Bereich, würde für Lernwillige die Aneignung eines neuen Sprachskills erleichtern, so seine Idee.

Also suchte er für seinen geplanten Onlinekurs nach einem Gebiet, das ein allgemeines Interesse für einen Großteil der Menschen innehaben sollte. „Ich habe mich zuerst gefragt, ob da Sport hineinfällt“, erinnert Häberli sich. „Aber durch die Erotik nimmt man Dinge beim Lernen einfach noch leichter auf. Man hat sofort ein bestimmtes Kopfkino laufen und eigene Vorstellungen von Schönheit.“ So seine damaligen Gedanken.

Lena bei ihren erotischen Abenteuern belgeiten und sich Sprachschatz aneignen

Heute lässt er Lena – als Übung für User:innen – ihre Erotik ausleben. Der Plot ist einfach erklärt: Die Hauptcharakterin ist vergeben, verfügt aber über wenig Erfahrungen. Als Experiment schlägt ihr Freund vor, ihr Zuhause für ein Jahr lang zu verlassen und in die Nächte einer Stadt einzutauchen, um Erfahrung zu sammeln – während er in dieser Zeit vollkommen auf Sex verzichtet. Nach ihrer Rückkehr sollen sie heiraten. Künftig soll neben Lena ein homosexueller Charakter namens Sebastian das Lern-Angebot von Lingooh in neuen Episoden ergänzen.

„Die Geschichten zu den Online-Übungen sind wertneutral geschrieben. Niemand wird wegen seines Gewichts oder Aussehens benachteiligt“, erklärt Häberli. „Es sind beides weltoffene Figuren, die vom Land in die Stadt kommen und das Erwachsenwerden in verschiedenen Stationen erleben.“

Alle Episoden sind von einer deutschen Erotikschreiberin verfasst, die anonym bleiben möchte, aber unter dem Pseudonym Mila Marento für das Startup schreibt.

Mehrheit auf Lingooh sind Frauen

„Die Geschichten sind sehr sinnlich verfasst, nicht pronografisch“, stellt Häberli klar, der bei seinen Sprachkursen auf einen weiblichen Userinnen- bzw. Registrierungs-Anteil von 60 Prozent zurückblicken kann und darauf stolz ist.

Die insgesamt zwölf Kurse, mit 540 Übungen, sind beliebig oft wiederholbar und werden aktuell in französisch, spanisch, italienisch, englisch und portugiesisch angeboten.

Sprachschatz

Übereinstimmenden Quellen nach markieren 2.500 Wörter die Anzahl an Wörtern, mit der es möglich ist, sich zu jedem Thema problemlos zu verständigen. 5.000 Wörter umfassen das aktiv genutzte Vokabular eines Muttersprachlers mit einfacher Bildung. Rund 10.000 Wörter umfasst das Repertoire eines Muttersprachlers mit höherer Bildung.

Auf der Plattform von Häberli finden sich 11.000 registrierte User:innnen wieder, die, ihm nach, ihren Sprachschatz in der jeweiligen Sprache mit seinen Kursen auf über 10.000 Worte steigern könnten. Diese Anzahl an interessierten Personen, die gebucht oder zumindest eine Gratis-Lektion absolviert haben, hat der Founder ohne viel Marketing zusammengebracht, wie er erzählt und dabei herausstreicht, welche Hürden ihn bei der Schaffung von „Awareness“ immer wieder begegnen.

Erotik und Marketing

„Die Kurse sind schwer zu bewerben“, sagt er. „Der Algorithmus auf manchen essentiellen Seiten siedelt ‚Erotik‘ nicht weit vorne an.“

So sucht das eigenfinanzierte Startup aktuell nach Kooperationspartnern und hat dabei bereits den US-Markt im Visier. Künftig möchte Häberli auch den chinesischen Markt erreichen und plant Mandarin auf Lingooh anzubieten. Um, wie er sagt, Interessierten „Sprache in amüsanter und haftender Form beizubringen.“

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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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