01.12.2015

Mit Playbrush wird das Zähneputzen zum Abenteuer

Eltern haben ihre liebe Not, wenn es ums Zähneputzen der Kinder geht. Die Gründer von Playbrush lösen dieses Problem: Zahnbürsten werden bei ihnen zu Spiele-Controllern umfunktioniert und aus der Zahnpflege wird ein Abenteuer. Mit einem speziellen Gadget, das auf die Bürste gesetzt wird und per mobile App, können die Kinder während der Zahnpflege mobile Games spielen. Dem Brutkasten erzählt Paul Varga wieso sich Kickstarter-Kampagnen lohnen und wie es ist, eine Firma zeitgleich in London und Wien zu führen. Außerdem verrät er, wen sie als Investor gewinnen konnten.
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(c) Playbrush: Die beiden Wiener Gründer Matthäus Ittner und Paul Varga mit ihrem Co-Gründer Tolulope Ogunsina, den sie beim Studieren kennengelernt haben.

Vor rund einem halben Jahr haben die zwei Wiener Matthäus Ittner und Paul Varga zusammen mit ihrem CTO Tolulope Ogunsina über eine Crowdfunding-Kampagne Geld gesammelt.

+++ Playbrush-Gründer zur Crowdfunding-Kampagne auf Kickstarter +++

Bei der Kickstarter-Kampagne ging es ihnen weniger um die Finanzierung von Playbrush, viel mehr wollten sie über den kreativen Weg ihren ersten Kundenstamm aufbauen und Feedback einholen. „Die Kickstarter-Kampagne war ein guter Kanal, um Vertrauen aufzubauen, neben Feedback haben wir außerdem erste Bestellungen gesammelt“, so Playbrush-Gründer Paul Varga. Bis heute erreichen das junge Unternehmen Anfragen, die sich auf die Kickstarter-Kampagne von damals beziehen.

Richtige Entscheidung

Laut Varga war die Entscheidung, eine Crowdfunding Kampagne zu starten, absolut richtig. „Wir wussten allerdings auch, worauf wir uns einlassen. Wir konnten uns in etwa ausrechnen, wie viel wir mit unserem Marketing-Budget erreichen.“ Die richtig großen Kampagnen auf Kickstarter, die Millionen eingesammelt haben, hätten ein anderes Budget fürs Marketing zur Verfügung gehabt. Playbrush auf eine der vielzähligen anderen Crowdfunding-Plattformen zu stellen, kam nicht in Frage.

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(c) Playbrush

„Kickstarter ist eine richtig gute Marke. Man kennt die Plattform überall und wer dort eine erfolgreiche Kampagne hatte, bekommt automatisch eine gewisse Glaubwürdigkeit“. Das ist anders, wenn man bei indiegogo oder etwa startnext mitmacht. Zum Beispiel wäre man so zum Amazon Launchpack gekommen, wofür nur wenige Startups ausgewählt werden – die Kickstarter-Teilnahme hätte Playbrush einen Vorteil verschafft.

Wer bei Crowdfunding mitmacht, lernt außerdem viel über seine Kunden. „Du lernst von Anfang an, dein Produkt zu verkaufen. Du musst auf Konferenzen sprechen, eMail Marketing betreiben, Facebook befeuern. Wir haben in dieser Zeit wirklich viel gelernt“, so Varga im Rückblick.

Zwischen Wien und London

In den letzten Monaten ist das Team rasant gewachsen. Inzwischen arbeiten fünf Mitarbeiter in London und weitere fünf in Wien an Playbrush. Das Unternehmen ist immer noch in beiden Städten ansässig. Und das funktioniert gut. Andere große Firmen wie Skype, Transferwise oder Spotify haben in der Vergangenheit bereits bewiesen, dass es funktionieren kann, wenn eine Firma zwei Standorte hat.

Die Playbrush Mitarbeiter müssen sehr eigenverantwortlich arbeiten. Der Firmenstandort ist in Wien und in London.

„Man muss sich aber schon aktiv darum kümmern, dass es funktioniert, ständig am Team und der Company arbeiten“, meint Varga. „Wenn wir unsere Mitarbeiter auswählen, ist es uns auch besonders wichtig, dass sie eigenverantwortlich arbeiten können, denn wir können uns nicht rund um die Uhr um sie kümmern“, meint der Co-Gründer. Während er die Hälfte der Zeit in London, bzw. in Wien ist, sind die Mitgründer ständig nur an einem Ort: Ittner in Wien und Ogunsina in London. „Darum kommt es auch zu keinem Vakuum, denn einer von den Co-Foundern ist immer direkt in den Firmenabläufen in der jeweiligen Stadt eingebunden.“

Nur so könne Playbrush die Vorteile beider Städte für sich nutzen. Wer ein Startup in Österreich launcht, wagt den nächsten Schritt meist nur in den deutschen Markt. In der UK ist der nächste Schritt der US-Markt. „Wir denken durch unsere Standorte sehr international – von Anfang an“, so Varga. „Wir haben Kunden nicht nur aus Österreich, bzw. aus Europa, auch aus Nigeria, Singapur und den USA kommen Bestellungen.“

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(c) Playbrush

Schwierig sei es nur, wenn es um die Unternehmenskommunikation geht. Ob man nun den Blog-Eintrag auf Deutsch oder Englisch verfasst – da sei man noch keinen grünen Zweig gekommen. Einstweilen publiziert man zweisprachig auf derselben Facebook-Seite.

Die Problematik zieht sich durch zu den Apps: Welche Texte übersetzt man? Manche Ausdrücke machen in Englisch mehr Sinn und klingen falsch, wenn man sie übersetzt. Für die Kinder ist das egal: „Wir setzen keine Sprachfähigkeit voraus. Playbrush funktioniert intuitiv, damit auch Kleinkinder mit Freude spielen können“, erzählt Varga.

Erst vor kurzem haben die Gründer auch ihre erste Finanzierungsrunde abgeschlossen. Einer der Investoren ist kein Unbekannter: Hansi Hansmann unterstützt die Burschen mit Geld und Know-How. „Hansi meinte, ‚ich hab eh gewusst, dass du irgendwann kommst'“, erzählt Varga schmunzelnd.

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(c) Playbrush

In den nächsten Monaten möchte man etwas weiter denken: Eine Plattform – auch für Erwachsene ist geplant. Im Team putzen übrigens alle via Playbrush die Zähne. Varga ist unter den Kollegen bei weiten nicht der Beste. „Ich muss wohl noch mehr üben“, meint er – und strahlt.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

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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