28.12.2015

Navvis: Das Startup, dem Kunden und Investoren zulaufen

7,5 Millionen Euro hat das deutsche Startup Navvis bei der letzten Finanzierungsrunde abgeräumt. Kunden wie Daimler stehen Schlange.
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(c) NavVis. Das Gründer-Team mit ihrem Trolley: Robert Huitl, Sebastian Hilsenbeck, Georg Schroth und Felix Reinshagen
(c) NavVis. Das Gründer-Team mit ihrem Trolley: Robert Huitl, Sebastian Hilsenbeck, Georg Schroth und Felix Reinshagen

Das Münchner Startup Navvis generiert mit zwei Halbtagskräften im Sales bereits beträchtliche Umsätze, wie Gründer Georg Schroth betont. Obwohl Kundenakquise nie der Schwerpunkt war, stehen große Firmen Schlange: Die Produkte von Navvis kommen bei fast allen großen Autoherstellern wie Daimler und BMW, sowie Industriekonzerne wie Siemens zum Einsatz. Und es scheint kaum eine Branche zu geben, die Navvis nicht am Radar hat: Flughäfen zählen genauso zu den Kunden, wie große Museen oder Händler.

7,5 Millionen Euro hat das Startup bei einer großen Finanzierungsrunde vor wenigen Wochen abgeräumt. Angeführt wurde die Runde von dem Venture-Capital-Fonds Target Partners. Mitgemacht haben auch Investoren, die bereits länger an Navvis beteiligt sind: Die Bayerische Beteiligungsgesellschaft, der MIG-Fonds und die Business Angels Lothar Stein, ehemaliger Chef von McKinsey Deutschland, und Jürgen Gallmann, ehemaliger Microsoft-Deutschland-Chef.

Der technologische Vorsprung von Navvis

Navvis ist eine Art Google Maps für Innenräume in 3D. Die Basis bildet ein Kartierungs-Trolley, mit dem Innenräume aufgenommen werden – schneller und billiger als mit jedem Konkurrenzprodukt. Schroth rechnet vor: „Bisher wurden statische Laserscanner verwendet und das kostet drei bis fünf Euro pro Quadratmeter. Mit dem Trolley kostet das nur drei bis fünf Cent pro Quadratmeter“. Navvis bietet außerdem eine Plattform für die Auswertung der Daten und eine App, die die Navigation in kartierten Räumen ermöglicht. Auch in diesem Bereich hat Navvis einen Vorsprung: „Bei der Navigation kommen wir zudem erstmals ohne Infrastruktur aus. Wir brauchen also keine Wifi-Beacons oder Bluetooth-Beacons, die immer zusätzlich angebracht werden müssen“, erklärt Schroth im Gespräch mit dem Brutkasten.

Navi-Startup entstand aus Forschungsprojekt

Angefangen hat alles vor etwa drei Jahren mit einem Forschungsprojekt. „die Idee stammt eigentlich aus meiner Zeit in Stanford, in der ich im GPS Lab gearbeitet habe“, erinnert sich Schroth. Zurück in Deutschland ergab sich ein Forschungsprojekt zum Thema Indoor-Kartierung und -Navigation, an dem auch die Mitbegründer Sebastian Hilsenbeck und Robert Huitl beteiligt waren. 2013 lernte Schroth schließlich den vierten Gründer bei einem gemeinsamen Projekt mit McKinsey kennen: Felix Reinshagen. „Im Mai haben wir dann Navvis gegründet“.

Ein Vorteil gegenüber Google

Der Geolocation-Bereich ist nicht gerade eine gemähte Wiese. Großkonzerne wie Google, Microsoft oder die ehemalige Nokia-Tochter Here experimentieren im großen Stil – auch indoor. Es gibt aber – neben den technologischen Besonderheiten – noch einen ganz einfachen Grund, warum die Kunden derzeit bei Navvis Schlange stehen: „Die Datenhoheit bleibt beim Kunden“, sagt Schroth. Navvis verkauft lediglich Lizenzen für die Technologien. „Dadurch kommen wir in alle nicht-öffentlichen Umgebungen“. Unternhemne wie Google würden hingegen nur in jene 20 bis 30 Prozent der Innenräume kommen, die öffentlich zugänglich sind.

„Unsere Innovation hat sich mit einem lange bekannten Problem getroffen“

Wie kommt man also als Startup zu so prominenten Kunden? „Das Produkt ist das Entscheidende“, sagt Schroth und deutet damit an, dass Navvis nie um seine Kundschaft buhlen musste. „Unsere Innovation hat sich bei Kunden wie Daimler einfach mit einem lange bekannten Problem getroffen“. Die Anwendungsgebiete von Navvis sind sehr breit gefächert und reichen von Fabriksplanung über Angebotserstellung bei Neu- und Umbauten, Baudokumentationen und Turn-by-Turn-Navigation in Innenräumen oder auf Fabriks- und Bahnhofsgeländen.

Frisches Geld für große Pläne

Mit der neuen Finanzierungsrunde soll nun das Sales-Team ausgebaut werden. „Wenn wir schon mit einem so kleinen Vertrieb so große Umsätze erzielen können, dann steckt da eine Menge Potenzial drinnen“, meint Schroth. Auch Service und Support für den wachsenden Kundenstock sollen ausgebaut werden und nicht zuletzt die Produktentwicklung: Es wird Nachahmer geben und wir müssen schauen, dass wir den Vorsprung aufrecht erhalten können“.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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