10.06.2021

MyRide: Wiener Startup vermittelt Chauffeure für’s eigene Auto nach Partynacht oder hartem Arbeitstag

Das Wiener Startup MyRide rund um Co-Founder Jacob Kapsch startet mit Ende Juni in Wien einen neuen Chauffeur On-Demand Service. Kunden können sich nach dem Besuch einer Party von einem Fahrer im eigenen Auto nach Hause führen lassen, der zuvor über eine App bestellt wird.
/artikel/myride
MyRide
(c) MyRide

Jeder Autofahrer kennt es. Mit dem Auto zum Restaurant, ein paar Gläser Wein und schon ist die Grenze von 0,5 Promille überschritten. Verantwortungsvolle Menschen lassen das Auto entweder stehen oder sich von einer anderen Person in der Runde nach Hause führen. Doch was machen, wenn sich keine passende Person findet?

Um dieses Problem zu lösen, werden mittlerweile auch hierzulande Services angeboten, die einen Fahrer bereitstellen, um sich im eigenen Auto wieder nach Hause chauffieren zu lassen. Die Services müssen in der Regel über einen Anruf oder online über einen Web-Browser bestellt werden. Eine App-gestützte Variante, die Fahrten intelligent à la Uber & Co bündelt, gibt es in Österreich bislang noch nicht. Geht es nach den Plänen von Jacob Kapsch – er entstammt der gleichnamigen österreichischen Unternehmerdynastie – soll sich dies aber bald ändern

App-gestützte Fahrervermittlung

Noch Ende Juni möchte Kapsch im Großraum Wien mit einem App-gestützten Fahrervermittlungsservice namens “MyRide” an den Start gehen. “Zuvor gab es nur einen losen Zusammenschluss von Taxlern, die diesen Service anbieten. Wir sind mit MyRide angetreten die Vermittlung von Fahrern zu optimieren und smarter zu gestalten”, so Kapsch gegenüber dem brutkasten.

Doch Bestellungen werden nicht nur per App entgegengenommen. Das MyRide Team bearbeitet Anfragen ebenfalls per WhatsApp, SMS und Instagram Nachrichten um Usern bereits bei der Bestellung des Services ein größeres Maß an Flexibilität und Komfort zu bieten.

MyRide möchte Uber-Alternative sein

Kapsch erläutert weiters, dass MyRide nicht nur bestehenden Services in diesem Segment Paroli bieten, sondern auch eine Alternative zu Uber & Co sein soll. “MyRide soll in erster Linie Personen ansprechen, die auf die Vorzüge des eigenen Autos nicht verzichten wollen”, so Kapsch. Als USP nennt er, dass Kunden im eigenen Auto sicher davon ausgehen können, das sie keinen unangenehmen Gerüchen oder Schmutz ausgesetzt sind. Dass die Kunden für die Sauberkeit ihres eigenen Autos selbstverantwortlich sind, versteht sich von selbst.

So funktioniert der Service

Das Prinzip hinter dem Service ist eigentlich sehr simpel: Die Fahrer werden von einem Partnerunternehmen von MyRide zum jeweiligen Fahrzeug der Kunden gebracht. Nach der abgeschossenen Fahrt werden sie wiederum abgeholt und zum nächsten Kunden gebracht.

Das Geschäftsgebiet von MyRide wird in Wien in zwei Zonen unterteilt, um die Wartezeiten der Kunden besser managen zu können. In der Zone 1 sollen die Fahrer anfangs voraussichtlich innerhalb von 30 Minuten eintreffen, in der zweiten Zone hingegen voraussichtlich innerhalb von 45 Minuten.

Die Preisgestaltung

Der Preis wird vor der Fahrt berechnet und anschließend festgelegt. Er basiert aus einer Kombination aus gefahrenen Kilometern und Minuten. Eine Fahrt von einem Lokal in der Wiener Innenstadt bis nach Gersthof in den 18. Bezirk soll beispielsweise 20 bis 30 Euro betragen. Neben Fahrten in der Innenstadt, werden zudem auch Langstreckenfahrten angeboten.

MyRide-Zielgruppe und Preis

Als Kern-Zielgruppe von MyRide nennt Kapsch Personen zwischen Ende 20 bis Ende 50, da diese meist über ein eigenes Auto verfügen und technologieaffin sind. MyRide soll aber nicht nur Partybesucher ansprechen, die zugleich Alkohol trinken und nicht auf die Vorzüge des eigenen PKWs verzichten wollen. “Wir sprechen mit unserem Service auch Geschäftsleute an, die ihre Zeit effizient nutzen wollen”, so Kapsch.

Start Ende Juni

Ende des Monats soll der Myride-Service im Großraum Wien samt App live gehen. “Unsere Fahrer und das Marketing stehen bereit”, so Kapsch. Für das Bewerben von MyRide setzt das Startup auf Social-Media-Kampagnen und Influencer-Marketing. Zudem sind Werbemaßnahmen in Restaurants und Bars geplant. 

(c) One

Die Fahrer und rechtliche Absicherung

Der Start Ende Juni soll mit zehn Fahrern erfolgen. Für dieses Jahr plant Kapsch mit seinem Team auf bis zu 30 Fahrer aufzustocken. Dabei setzt MyRide auf die Kooperation mit Partnerunternehmen. Kapsch über die Auswahl der Fahrer:  “Wir suchen persönlich die besten Fahrer aus. Sie müssen über fortgeschrittene Fahrkenntnisse und strenge Kriterien erfüllen.” Für MyRide-Fahrer ist ein Strafregisterauszug verpflichtend. Nachdem sie ausgewählt wurden, durchlaufen sie zudem ein eigenes Ausbildungsseminar. 

Rechtlich gesehen fällt der MyRide-Service laut Kapsch nicht unter das Mietwagengesetz. Zudem ist das Auto der Kunden während der gesamten Fahrt versichert.

Finanzierung und Proof of Concept

Wie Kapsch abschließend erläutert, besteht sein Management-Team aus derzeit vier Leuten, die über das nötige wirtschaftliche aber auch technologische Know-How verfügen. Wie viel Geld in die Entwicklung geflossen ist, möchte er allerdings nicht verraten. Zudem agiert sein Startup unabhängig des global agierenden Kapsch-Konzerns, der sich auf das Kompetenzfeld “Digitalisierung & Mobilität” spezialisiert hat. 

Eine Ausweitung des Service auf andere Städte ist geplant. In diesem Zusammenhang nennt Kapsch unter anderem London. Zunächst soll aber am österreichischen Markt das Proof of Concept erarbeitet werden.


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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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