17.02.2026
FINANZIERUNG

Lystio: Wiener KI-Immo-Startup holt 500.000 Euro Investment

Vor weniger als einem Jahr gelauncht zählt Lystio mittlerweile nach eigenen Angaben fast 40.000 Nutzer:innen. Nun holt sich das Startup Kapital für seine KI-gestützte Immobilienplattform.
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Das Lystio-Management-Team v.l.n.r. Philipp Attensam, Constantin Weiland, Viktoriia Hresko, Mikail Celik, Stefan Wagner | (c) Stefan Brandstetter
Das Lystio-Management-Team v.l.n.r. Philipp Attensam, Constantin Weiland, Viktoriia Hresko, Mikail Celik, Stefan Wagner | (c) Stefan Brandstetter

„Die bestehenden Plattformen machen es unnötig schwer“, sagte Constantin Weiland, Co-Founder des Wiener Startups Lystio, vor etwas weniger als einem Jahr gegenüber brutkasten. Damals launchte das Unternehmen, das Weiland gemeinsam mit Philipp Attensam, Mikail Celik und Stefan Wagner gründete, mit dem Ziel, eben dieses Problem mit seiner eigenen KI-gestützten Plattform zu lösen. Die Rede ist von den gängigen Immobilien-Portalen. Diese würden nämlich für Makler:innen schlechte Konditionen und für Nutzer:innen eine schlechte User-Experience bieten, meint man beim Startup.

Alle Makler:innen des Landes angerufen

Mittlerweile habe man fast 40.000 monatliche Nutzer:innen, sagt Weiland heute gegenüber brutkasten. In Österreich habe man rund 1.200 Makler:innen akquiriert. „Und es gibt hier nur zwei-, dreitausend Makler. Wir haben jeden persönlich angerufen, mit jedem einen Termin vereinbart. Wir pflegen diese Kontakte sehr persönlich“, sagt der Gründer. Dabei habe man die größten Makler-Unternehmen und Bauträger des Landes für Lystio gewonnen. Aktuell steht die Plattform bei rund 50.000 aktiven Inseraten. Das Angebot umfasst Miet- und Eigentumswohnungen, Häuser, Neubauprojekte sowie Gewerbeimmobilien, Grundstücke und Stellplätze.

„Wir haben bewusst ein sehr aggressives Geschäftsmodell“

Neben der User-Experience das wohl wichtigste Akquise-Argument des Startups: Die Plattform ist nicht nur für Nutzer:innen sondern auch für Makler:innen kostenlos. Aber wie macht das Unternehmen dann Umsätze – gerade im Jahr 2026, wo der schnelle Weg zur Profitabilität zum Standard wurde? „Wir haben bewusst ein sehr aggressives Geschäftsmodell“, sagt Weiland. Geld verdiene man mit Zusatzfunktionen, vor allem in den Bereichen Kommunikation und Branding. Und das soll auch dauerhaft so bleiben. „Das ist unsere Grundphilosophie. Inserieren bleibt kostenlos. Wir monetarisieren über andere Wege“, so der Gründer. Das wiederum führe auch dazu, dass die Ergebnisse für Nutzer:innen nach tatsächlicher Relevanz und nicht nach eingesetztem Werbebudget sortiert werden.

500.000 Euro u.a. von „frühem Google-Mitarbeiter“

Und dennoch: Es ist die – heutzutage gar nicht mehr so übliche – klassische Startup-Wette, auf die Lystio hier setzt, wenn es Wachstum vor Umsätzen priorisiert. Und dafür braucht es Investment-Kapital. Genau das holte man sich nun. Das Wiener Startup verkündete eine Finanzierungsrunde in Höhe von 500.000 Euro. Neben österreichischen Investoren hätten sich daran auch internationale Business Angels aus dem Silicon Valley, darunter ein früher Google-Mitarbeiter, beteiligt, heißt es vom Startup. Konkrete Namen kann Co-Founder Weiland aber auch auf Rückfrage nicht nennen. Nur so viel: „Mehrere Investoren sind in einer Beteiligungs-GmbH gebündelt.“

Deutschland-Expansion geplant, aber erst Ende des Jahres

Das frische Kapital soll nun in den Ausbau des Produkts, insbesondere in die Weiterentwicklung des Suchalgorithmus und KI-gestützter Funktionen fließen. Geografisch will man zunächst die Marktposition in Österreich weiter ausbauen. Die internationale Expansion ist aber bereits in Planung. „Es wird auf jeden Fall Deutschland“, sagt Weiland. „Dort ist das Marktproblem, das wir lösen wollen, noch intensiver als in Österreich.“ Denn während auch kleine Makler:innen hierzulande mit mehr als 2.000 Euro monatlichen Kosten in Portalen zu rechnen hätten, sei diese Summe beim großen Nachbarn „um ein Vielfaches höher“. „Wir haben daher schon viele Anfragen aus Deutschland, wann wir an den Start gehen“, sagt der Gründer. Und er gibt die Antwort: „Es wird eher erst Ende des Jahres. Jetzt fokussieren wir uns noch voll auf Österreich.“

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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