25.04.2022

MADiscover: 350.000 Euro für Startup, das mit KI Käufer für Startups findet

Das 2019 gegründete Startup, das eine Alternative zu klassischen Mergers & Acquisitions-Dienstleistungen bietet, hat seinen Umsatz zuletzt verfünffacht.
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MADiscover - Co-Founder und Partner Wieland Alge und Co-Founderin und CEO Mai Anh Dao
MADiscover - Co-Founder und Partner Wieland Alge und Co-Founderin und CEO Mai Anh Dao | (c) MADiscover

Der Startup-Traum vom schnellen Exit ist vielleicht nicht jedermanns Sache. Aber unter anderem daran, dass die Zahl an übernommen Startups zuletzt in die Höhe Schoss, sieht man, dass er doch von vielen geträumt wird. Wer es darauf anlegt, holt sich üblicherweise Hilfe von Mergers & Acquisitions (M&A)-Dienstleistern, die geeignete Käufer:innen identifizieren, Kontakt herstellen und bei Interesse auch gleich bei der Verhandlung helfen. 2019 gegründet will MADiscover aus Innsbruck in diesem Bereich mit einem digitalen Produkt für mehr Effizienz sorgen.

Big Data und KI statt manuelle Datendurchforstung

„Bei der klassischen Suche nach geeigneten Kandidaten für Übernahmen und Fusionen werden Datenbanken manuell durchforstet. Abgesehen vom Zeitfaktor fallen die Ergebnisse in vielen Fällen für die Auftraggeber nicht sehr zufriedenstellend aus, da diese fehleranfälliger sind und auf einer sehr subjektiven Betrachtung basieren“, heißt es vom Startup. Datenbanken würden meist nur finanzielle Daten der Vergangenheit abbilden, seien nicht immer am aktuellsten Stand und seien lokal begrenzt. MADiscover will mit Hilfe von Big Data Analytics und künstlicher Intelligenz bessere Ergebnisse liefern.

Man könne die Analysen weltweit, „systematisch und objektiv“ durchführen. „MADiscover untersucht Technologien, Produkte, Marktzugänge und zusätzlich noch die strategische Ausrichtung von Unternehmen. So werden in kurzer Zeit geeignete Geschäftspartner gefunden, die dann am Ende des Tages auch wirklich zueinander passen“, so das Unternehmen. Die Ergebnisse seien leichter vergleichbar und jederzeit wiederholbar. „Auch können Szenarien bei der Suche kurzfristig verändern werden, was bei klassischen Vorgangsweisen mit einem extremen finanziellen Mehraufwand verbunden oder gar nicht möglich ist“.

MADiscover konnte Umsatz verfünffachen – Kapitalrunde „in wenigen Tagen ausgebucht“

Das Angebot wird gut angenommen. Im vergangenen Geschäftsjahr habe man den Umsatz verfünffacht, heißt es von MADiscover. Auch dieses Jahr entwickle sich das Unternehmen „weiter überdurchschnittlich gut“. Nun schloss man eine Finanzierungsrunde ab, um das Wachstum weiter zu beschleunigen. 350.000 Euro kamen dabei herein, wobei auch der Company Builder MAD ventures, aus dem das Startup hervorging, weiteres Kapital einsetzte.

Co-Founderin und CEO Mai Anh Dao kündigt an: „Nachdem wir unsere Technologie auf diversen Ebenen weiter entwickeln werden, um sie noch skalierbarer zu machen, konzentrieren wir uns im nächsten Schritt auf den raschen Ausbau unseres Teams“. Co-Founder und Partner Wieland Alge sagt über den Abschluss der Finanzierungsrunde: „Das Interesse war wie erwartet sehr groß. In wenigen Tagen war die Runde ausgebucht, auch weil einige Investoren aus unserer MAD Community als Anwälte und Berater in der Welt der Firmenübernahmen zuhause sind“.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

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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