14.03.2025
KI-USECASE

NeedNect-Co-Founder baut Chatbot, der im Dialekt das Regierungsprogramm erklärt

Wer damit strauchelt sich das 211-Seiten starke Regierungsprogramm zur Gänze durchzulesen, hat jetzt mit einem Chatbot die Gelegenheit, sich kompakte Informationen zu diversen Themen liefern zu lassen. Im Dialekt des gewünschtes Bundeslandes. Und nicht nur das.
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Regieurngsprogramm.chat, Regierungsprogramm
(c) zVg - Raphael Duhs.

Raphael Duhs hat 2019 NeedNect mitgegründet und war bis März 2024 CTO beim Kärntner Startup. Er verließ es im Vorjahr aus diversen Gründen u.a. aus diversen Vorstellungen über die Weiterführung des Unternehmens. Im Dezember 2022 baute er Radiospotter, eine Lösung, die User:innen per Mail benachrichtigt, wenn im Radio ein Gewinnspiel läuft. „Es macht mir einfach großen Spaß, mit digitalen Technologien reale Probleme zu lösen. Für mich war das ein reales Problem und deshalb hab ich es auch der Öffentlichkeit zugänglich gemacht“, erklärte er damals. Nun hat der Digital Solution Architect von Cancom Austria es wieder getan und seiner Kreativität freien Lauf gelassen.

Regierungsprogramm.chat auf „GenZ“

„Ich habe einen kleinen KI-Usecase zum Regierungsprogramm umgesetzt“, erklärt er. „Und zwar einen Chatbot (Anm.: regierungsprogramm.chat) in österreichischen Dialekten, der alle Fragen zum Regierungsprogramm beantworten kann.“

Die Idee zum regierungsprogramm.chat kam ihm nebenher, als er das aktuelle Regierungsprogramm durchforstete und sich dachte: „Das liest man sich ja nicht ganz durch“. Es entstand der Plan, die Thematik etwas unterhaltsamer zu gestalten und Duhs nahm Dialekte mit ins Konzept.

„Ich beschäftige mich in den letzten Monaten immer mehr mit LLMs (Large Language Models) und der GenAI-Thematik und wollte auch einfach mal ein lustiges kleines Projekt umsetzen“, sagt er. „Ich dachte mir, vielleicht findet es ja jemand unterhaltsam und hilfreich.“

Der Chatbot lässt sich von Wienerisch bis Vorarlbergerisch in die Dialekte der neun Bundesländer einstellen und verfügt noch über den Zusatz „GenZ-Sprache“.

Hier ein Beispiel zur Frage, über das Vorhaben der Regierung bei Volksschulen, in Worten der Generation Z: „Also, in den Volksschulen plant die Regierung ein paar nice Moves, um die Integration zu boosten. Die wollen die Verbindung zwischen Kindergarten und Volksschule richtig fit machen. Außerdem wird unsere Fest- und Feiertagskultur gefeiert – Nikolaus, Weihnachten und so weiter, das ist alles am Start! Berufsschulen werden auch gestärkt, was mega wichtig ist, aber da geht’s mehr um die älteren Kids. Also, für die Volksschulen gibt’s auf jeden Fall frische Vibes, no cap!“

Innovation im Regierungsprogramm

Bei den Innovationsvorhaben der Regierung indes meint der Chatbot im schönsten Vorarlbergerisch folgendes: „Hoi zäme! D’Regierig plant a Menge für d’Innovation. Si setzt auf Bio-Schwerpunkte, vor allem im Klimaschutz und biologisch Pflanzenschutz. Si kämpft aktiv gegen Patente uf Saatgut und die Eigenschafte vo Pflanze und Tier. Au wichtig isch die Förderung vo unternehmerischer Innovation. D’Forschungsprämie soll sicher bliebe, damit d’Forschung in Östereich weiter vorwärts chunnt. Mit dem Forschungsfinanzierungsgesetz wird au dr FTI-Pakt langfristig abgesichert, was für d’Planigssicherheit wichtig isch. So wöi d’Regierig sicherstelle, dass Österreich im internationalen Wettbewerb guet dasteht!“

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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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