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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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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