Sogenannte „synthetische Daten“ sind von einer AI „erfundene“ Datensätze, die allerdings in ihren statistischen Eigenschaften einem reellen Ausgangsdatensatz statistisch bis ins letzte Detail gleichen. Damit können Unternehmen, die große Datenmengen haben, detaillierte Analysen durchführen und sehr viel über ihre Kund:innen als Gesamtheit herausfinden, ohne auch nur entfernt am Thema Datenschutz zu streifen. Entsprechend groß ist das Interesse von Konzernen in aus Datenschutz-Sicht sensiblen Bereichen wie Banking, Versicherung und Telekommunikation an der Technologie. Einer der weltweit führenden Anbeiter, der einige der weltgrößten Unternehmen aus diesen Branchen als Kunden hat, ist das 2017 gegründete Wiener Startup mostly AI.
mostly AI: britischer VC übernimmt Lead in Series B-Runde
Nach siebenstelligen Investments in den Jahren 2018 und 2020 verkündete das Unternehmen nun eine Series B-Finanzierungsrunde in der Höhe von 25 Millionen US-Dollar. Den Lead übernahm laut dem US-Magazin TechCrunch der britische VC Molten Ventures. Ebenfalls neu dabei ist Citi Ventures mit Sitz in San Francisco. Zudem ziehen die Bestandsinvestoren 42CAP aus München und Earlybird aus Berlin auch in dieser Runde mit.
Mit dem frischen Kapital wolle man „die Grenzen des Produkts erweitern“, das Team vergrößern und mehr Kunden sowohl in Europa als auch in den USA gewinnen, erklärt CEO Tobias Hann gegenüber TechCrunch. mostly AI betreibt bereits einen Standort in New York City, der weiter wachsen soll. Insgesamt soll im Laufe des Jahres von 35 auf rund 65 Mitarbeiter:innen aufgestockt werden – der Großteil davon am Standort Wien und remote. Primäre Zielgruppe bleiben derzeit Großunternehmen aus den oben genannten Branchen. Allerdings wolle man zukünftig auch stärker mit kleineren unternehmen zusammenarbeiten. Zudem gebe es dieses Jahr auch Pilotprojekte im Medizinbereich, auf den Mitbewerber des Startups spezialisiert sind, erklärt Hann.
„Das gebaut, was uns Diabetikern gefehlt hat“: Diabetes-Startup Carbetic weckt Interesse von Medizintechnik-Riesen
Mit 17 Jahren entwickelte Diego Szekely die Diabetes-Lösung Carbetic. Die App nutzt 3D-Bildanalyse, um den Kohlenhydratgehalt von Mahlzeiten präzise zu bestimmen und sichert sich nach drei Monaten 4.000 zahlende User.
„Das gebaut, was uns Diabetikern gefehlt hat“: Diabetes-Startup Carbetic weckt Interesse von Medizintechnik-Riesen
Mit 17 Jahren entwickelte Diego Szekely die Diabetes-Lösung Carbetic. Die App nutzt 3D-Bildanalyse, um den Kohlenhydratgehalt von Mahlzeiten präzise zu bestimmen und sichert sich nach drei Monaten 4.000 zahlende User.
„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.
Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.
Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.
Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.
Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.
Conversion im SaaS-Modell
Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.
Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.
„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“
Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.
Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“
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