06.02.2026
POTH AI

Mit 19 Jahren zu Y Combinator: Wie ein HTL-Schüler aus Wien ein AI-Startup in den USA aufbaut

Mojmir Horvath ist Teil des Y-Combinator-Netzwerks. Der HTL-Schüler aus Wien besucht derzeit eine Elite-High-School in den USA und baut sein AI-Startup auf. Im Gespräch mit brutkasten erzählt er von seinem Weg von der HTL Spengergasse ins Silicon Valley, seiner technologischen Vision und der Teilnahme am YC-Programm.
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Mojmir Horvath | (c) Mojmir Horvath

Mit 19 Jahren Teil des Y-Combinator-Ökosystems zu sein, ist selbst im Silicon Valley eine Seltenheit. Für Mojmir Horvath ist es Realität. Der Schüler der HTL Spengergasse in Wien lebt derzeit in den USA und besucht im Rahmen eines Auslandsjahres die Phillips Academy, eine der renommiertesten privaten High Schools des Landes.

Parallel zu seinem Schuljahr in den USA arbeitet Horvath an einem AI-Startup, mit dem er Teil des Early-Programms von Y Combinator („Early Decision“) ist und im Summer Batch 2026 offiziell teilnehmen wird. Das Programm richtet sich an besonders frühe Talente, die sich bereits vor Abschluss ihrer Ausbildung für einen späteren Batch qualifizieren. „Ich wollte mich nie bewerben, nur um ein Startup zu machen, sondern weil wir etwas bauen wollten, an das wir glauben“, sagt er im Gespräch mit brutkasten.

Parallel dazu arbeitet Horvath weiterhin an seinem HTL-Abschluss in Österreich. Möglich wird das durch ein mit dem österreichischen Bildungssystem abgestimmtes Auslandsjahr. Auch seine HTL-Diplomarbeit entsteht zeitgleich gemeinsam mit Mitschüler:innen in Wien. „Mir war wichtig, die HTL auch wirklich abzuschließen“, betont er.

Von der HTL Spengergasse in die USA

Horvaths Weg beginnt in Wien an der HTL Spengergasse. Die Schule gilt seit Jahren als Talentschmiede für technologieaffine Schüler:innen. Dort ist er Teil des Hochbegabtenprogramms, das besonders leistungsstarke und motivierte Jugendliche fördert. Zu den Absolvent:innen zählt etwa magic.dev-Gründer Eric Steinberger, der 2024 zwei Finanzierungsrunden im dreistelligen Dollar-Millionenbereich abschloss (brutkasten berichtete).

Das Programm setzt auf individuelle Förderung, praxisnahe Projekte und Aufgabenstellungen über den Regelunterricht hinaus. Ziel ist es, Schüler:innen früh mit realen Problemstellungen zu konfrontieren. „Die HTL war für mich ein extrem wichtiger Teil meiner Laufbahn – gerade wegen der Freiräume“, sagt Horvath. „Man konnte Projekte verfolgen, die sonst keinen Platz im Stundenplan haben.“

Teilnahme an AI Startup School

Ein zentraler Wendepunkt war die Teilnahme an der AI Startup School in San Francisco. Das zweitägige In-Person-Event bringt eine ausgewählte internationale Gruppe von Gründer:innen, Entwickler:innen und Studierenden zusammen und ermöglicht direkten Austausch innerhalb der globalen AI-Szene.

Mojmir Horvath (ganz rechts) im Rahmen der AI Startup School | (c) Mojmir Horvath

Horvath nahm als einer der jüngsten Teilnehmer teil. Neben Vorträgen und Diskussionen stand vor allem der intensive Austausch mit anderen technisch orientierten Gründer:innen im Mittelpunkt. Dort lernte er auch seinen heutigen Co-Founder kennen, mit dem er nun Poth AI aufbaut.

Agentic AI statt klassischer Analyse

Poth AI arbeitet an einer agentenbasierten AI-Lösung, die Unternehmensdaten nicht nur auswertet, sondern selbstständig Hypothesen entwickelt, überprüft und weiterführt. Ziel ist es, klassische manuelle Datenanalyse durch autonome Workflows zu ersetzen.

„Unternehmen sammeln seit Jahrzehnten Daten. Die Herausforderung war aber immer, daraus echte Erkenntnisse zu gewinnen“, sagt Horvath. Während bestehende Ansätze stark auf manuelle Modelle und spezialisierte Rollen setzen, soll die eigene Lösung Muster erkennen, Rückfragen stellen und Annahmen kontinuierlich validieren – adaptiv und selbstlernend.

Wofür die Technologie einsetzbar ist

Die Technologie von Poth AI richtet sich an Unternehmen, die große Mengen heterogener Daten nicht nur auswerten, sondern deren Ursachen und Zusammenhänge verstehen wollen. Die agentenbasierte KI verknüpft strukturierte und unstrukturierte Datenquellen, entwickelt eigenständig Hypothesen und überprüft diese iterativ. Einsatzmöglichkeiten ergeben sich etwa im Produkt- und Qualitätsmanagement, bei der Analyse von Kund:innen- und Mitarbeiter:innen-Feedback, im Operations- und Prozessmanagement oder in datenintensiven Bereichen wie Supply-Chain-Analysen. Statt statischer Dashboards liefert das System kontinuierlich neue Erkenntnisse und macht strukturelle Probleme sichtbar, die in klassischen Analysen oft verborgen bleiben.

Drei Pilotkund:innen, klarer Fokus

Technologisch steht bereits die grundlegende Infrastruktur – inklusive Backend-Services, Core-ML-Komponenten und agentischem Workflow. Der aktuelle Engpass liegt bei den Datenkonnektoren, also der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen. „Unsere Lösung wird umso besser, je mehr Datenquellen wir integrieren können“, so Horvath.

Mit drei Unternehmen sind bereits Pilotprojekte vereinbart. Ziel ist es, mit einer funktionierenden Version in den YC-Batch zu starten – nicht erst dort mit der Entwicklung zu beginnen. Auch beim Thema Finanzierung bleibt Horvath nüchtern: Kurzfristig sei das Unternehmen durch die YC-Teilnahme abgesichert, der Fokus liege klar auf Produkt und zahlenden Kund:innen.

Der Alltag ist dicht getaktet: Unterricht, Hausaufgaben, Sportverpflichtungen, College-Bewerbungen – und daneben das Startup. „Stressig ist es, aber nicht langweilig“, sagt er. „Wenn ich an eigenen Projekten arbeite, vergesse ich oft die Zeit.“ Ab Sommer wird Horvath nach San Francisco wechseln und den YC-Batch vor Ort absolvieren.

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Das "EyeStrab"-Gerät im Einsatz © EyeStrab

Die Vermessung von Augenfehlstellungen (Strabismus) erfolgt in der Praxis oft noch „wie vor 100 Jahren“, erklärt Gründer Eren Çerman im Interview: rein manuell mittels analogen Methoden. „Die Schielheilkunde ist wahrscheinlich die letzte große nicht digitalisierte Subdisziplin in der Augenheilkunde“, fügt der Augenarzt an der Wiener Klinik Donaustadt hinzu. Gemeinsam mit seinem Team will er das ändern. Das System soll die Schielwinkelmessung sowie die Refraktionsbestimmung – also die Ermittlung, ob eine Fehlsichtigkeit vorliegt – in einer digitalen Plattform bündeln.

Interdisziplinäre Expertise im Gründerteam

Hinter EyeStrab steht das Trio Eren Çerman, Evrim Bakir und Alexander Jatzko. Die drei Gründer vereinen nach eigenen Angaben ein breites Spektrum an Kompetenzen für das Vorhaben: Gemeinsam bringen sie mehr als 20 Jahre klinische Expertise in der Augenheilkunde, über 25 Jahre internationale Management- und Transformationserfahrung sowie mehr als 25 Jahre Erfahrung im Aufbau und Management technologiegetriebener Projekte und Unternehmen in das Startup ein.

Hardware-Plattform auf NVIDIA-Basis

Technisch basiert das System auf einer NVIDIA-Edge-Plattform. Das physische Messgerät versteht das Unternehmen dabei als ersten Baustein einer künftig erweiterbaren Plattform. Es fungiert als digitale Konsole, auf der weitere augenärztliche Untersuchungsmodule als reine Software-Updates geladen werden können. Ziel ist eine cloudunabhängige All-in-One-Diagnoseplattform mit einem konkreten Marktpotenzial. Laut Çerman weisen rund 15 Prozent aller augenärztlichen Patientenkontakte einen Strabismus-Bezug auf.

Für den Vertrieb setzt EyeStrab auf eine Doppelstrategie. Bei niedergelassenen Augenärztinnen und Augenärzten ist ein nutzungsbasiertes „Pay-per-Use“-Modell geplant, bei dem sich die Technologie über die tatsächlichen Anwendungen in der Praxis amortisiert. Öffentliche Krankenhäuser möchte man via klassischen Direktverkauf gewinnen. Die spätere Serienfertigung soll laut Unternehmen über einen ISO-konformen Auftragsfertiger laufen, wobei die finale Endmontage (Assembly) zur Qualitätssicherung fix in Österreich bleiben soll.

Validierung an einer Wiener Klinik

Derzeit wird der EyeStrab-Prototyp in einer klinischen Studie an einer Wiener Klinik validiert. Ziel der Studie ist es, objektive und reproduzierbare Messwerte wissenschaftlich zu belegen. Für den offiziellen Markteintritt strebt EyeStrab eine MDR-Zertifizierung als Medizinprodukt an. Der Audit ist für das erste Quartal 2027 geplant. Bis Ende 2026 fokussiert sich das Kernteam auf die technische Dokumentation und die vorbereitende ISO-Prozesszertifizierung.

Seed-Runde und FFG-Förderung geplant

Bisher wurde das patentierte Projekt durch Eigenmittel sowie kleinere Zuschüsse der Wirtschaftsagentur Wien und der FFG finanziert. Aktuell bereitet das Startup eine Seed-Finanzierungsrunde vor und finalisiert parallel einen FFG-Förderantrag, der rund 45 Prozent des Projektvolumens abdecken soll. Das Gesamtbudget für diesen Entwicklungsschritt liegt laut den Gründern knapp unter einer Million Euro. Mit dem frischen Kapital möchte das Team vor allem die Bereiche Softwareentwicklung und System-Testing ausbauen.

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