19.12.2025
CORPORATE VENTURING

Mavie Next: Vom Corporate Startup zum großen Player

2020 als Corporate Startup von Uniqa gegründet, hat sich Mavie Next nicht nur zum Scaleup, sondern selbst zum Player im Corporate Venturing entwickelt. Die beiden Managing Directors Lukas Mayrl und Ondrej Gandel gaben uns im Video-Talk einen Einblick.
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(vl.) Die Mavie-Next-Geschäftsführer Lukas Mayrl und Ondrej Gandel im brutkasten-Studio | (c) brutkasten / Dervisevic
(vl.) Lukas Mayrl und Ondrej Gandel im brutkasten-Studio | (c) brutkasten / Dervisevic

Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance GroupMavie NextVerbund, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.

2020 wurde das Unternehmen als Corporate Startup von Uniqa gegründet. Mittlerweile hat sich Mavie Next zum umfassenden Player im heimischen Gesundheitsbereich entwickelt. Die Vision geht aber noch weit darüber hinaus: Man will neben dem Versicherungsgeschäft von Uniqa ein zweites Geschäftssegment im Gesundheitswesen aufbauen, das “irgendwann in der Zukunft so groß ist wie Uniqa”.

Die Gratwanderung vom Startup zum Scaleup

Nach der Gründung im Jahr 2020 dominierten bei Mavie Next die „Startup-Vibes“, erzählt Co-Managing-Director Lukas Mayrl im brutkasten-Talk. Obwohl es von Uniqa unterstützt wurde, habe das Unternehmen unabhängig agiert. Man habe „wirklich alles selbst gemacht“, von der Suche nach einem eigenen Büro bis zur Etablierung eigener Prozesse.

Mit zunehmender Größe und Sichtbarkeit in den Finanzdaten des Mutterunternehmens Uniqa muss Mavie Next nun „mehr und mehr die Corporate-Standards erfüllen“, wie Co-Managing-Director Ondrej Gandel sagt. Er beschreibt diesen Prozess als notwendig im Scaleup: „Wenn man eine bestimmte Größe erreicht, möchte man die Prozesse nicht jedes Mal neu erfinden“. Das Unternehmen vermittle bewusst zwischen der Startup-Kultur und den Anforderungen der Anteilseigner (UNIQA und seit Kurzem auch die Raiffeisen Holding NÖ-Wien), um sicherzustellen, „dass beide Welten harmonieren und miteinander arbeiten können“. Dennoch soll die „Geschwindigkeit und Entscheidungsfreudigkeit“ der frühen Tage beibehalten werden, meint Gandel. Das mache den besonderen Reiz der Arbeit aus.

Venture Building und M&A zur Plattform-Ergänzung

Das primäre Ziel von Mavie ist der Aufbau eines integrierten Gesundheitsdienstleisters. Dazu agierte das Corporate Startup von Beginn an auch als Venture Builder – mit dem Prinzip “learn fast, fail fast”, wie Mayrl erzählt. “Wir haben 80 Prozent der Ventures, die wir ausprobiert haben, nach der Explorations- oder teilweise erst in der Inkubationsphase wieder gestoppt”, erzählt der Managing Director. Einige vielversprechende Ideen habe man zwar nicht verworfen, aber in der „Schublade“ behalten, da die Zeit für die Markteinführung noch nicht reif war.

Mittlerweile liegt der Fokus stärker auf Akquisitionen, wie Gandel erzählt. “Es geht schneller. Und warum soll man etwas aufbauen, das es bereits gibt?”, so der Managing Director. Die Akquisitionen werden gezielt als Komponenten betrachtet, um die integrierte Plattform zu vervollständigen. Finanzinvestitionen mit dem Ziel eines späteren Verkaufs, wie im Corporate Venture Capital, strebt Mavie dagegen nicht an.

Doch auch die Venture-Building-Aktivitäten gehen weiter. Aktuell konzentriere man sich auf “Mini-Ventures”, sagt Mayrl. Diese sollen Lücken in bestehenden Geschäftsbereichen schließen. Ein Beispiel ist Optivate, das Lösungen für von Adipositas betroffene Menschen entwickelt, indem es medikamentöse Behandlungen durch einen „sehr orchestrierten Prozess“ zugänglich macht. Diese neuen Ventures sollen anschließend in die bestehenden Geschäftseinheiten (z.B. Telemedizin oder Corporate Health) integriert werden.

Team, Kultur und Finanzierung als Erfolgsfaktoren

Angesichts der Komplexität des Gesundheitswesens legt Mavie Next Wert auf spezifische Teameigenschaften. Das Unternehmen rekrutiert die Mitarbeiter:innen für die Venture-Building-Teams typischerweise extern. Die erfolgreichsten Mitarbeiter:innen zeichnen sich durch „allgemeine Neugierde auf die Welt, unglaubliche Arbeitsmoral und Ergebnisorientierung” aus, sagt Gandel. Da das Gesundheitswesen ein „sehr komplexer Raum“ ist, sei eine der wichtigsten Eigenschaften im Venture Building, lernbegierig zu sein. Entscheidend sei dabei die Kultur: „Wir haben keine Zeit für unausgesprochene Dinge. Wir haben eine sehr direkte Feedback-Kultur“.

Und wie passt Mavie in die Konzernstrategie der Mutter Uniqa? Healthcare sei “ein sehr wichtiger Bestandteil des Gesamtportfolios der Uniqa”, sagt Mayrl. Synergien würden sich aus gemeinsamen gesellschaftlichen Herausforderungen wie dem demografischen Wandel und der Unterinvestition in Prävention ergeben. Dennoch werde die Datentrennung strikt eingehalten, betont der Geschäftsführer: “Wir teilen keine Gesundheitsdaten mit Uniqa. Das ist sehr wichtig”.

Auch aus finanzieller Sicht sei die Verbindung zu Uniqa weiterhin bedeutend, erklärt Mayrl. Dank der Unterstützung des Mutterunternehmens und dem kürzlich erfolgten Investment durch die Raiffeisen Holding NÖ-Wien sei Mavie Next “für die kommenden Jahre gut finanziert”. Dies sei ein großer Vorteil eines Corporate Startups gegenüber einem klassischen Startup, da man nicht “um Investitionen kämpfen” muss, meint dazu Gandel.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
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Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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