07.08.2025
NACH INVESTMENT

Neuausrichtung bei Mazing: Wiener Startup wird zum „One-Stop Content Shop“ für Möbel

Das Wiener Startup Mazing positioniert sich nach seinem sechsstelligen Investment neu. Der ursprüngliche AR-Anbieter ist nun ein „One-Stop Content Shop“ speziell für Möbelhändler.
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Mazing
(c) Mazing - (v.l.) Marco Messner (COO), Stefan Sprenger (CTO) und Manuel Messner (CEO).

Im April 2024 holte sich das Wiener Startup rund um die Gründer Manuel Messner (CEO), Stefan Sprenger (CTO) und Marco Messner (COO) ein sechsstelliges Investment. Mit dem frischen Kapital wollte Mazing eigentlich global wachsen (brutkasten berichtete). Nun kam es etwas anders: Das Startup meldet sich mit einer klaren Neuausrichtung wieder.

AR und KI in der Möbelbranche

Gegründet wurde Mazing 2021 als Plattform zur Darstellung von 3D-Modellen in Augmented Reality. Inzwischen versteht sich das Unternehmen als umfassender „One-Stop Content Shop“ für die Möbelbranche. Hersteller und Händler können ihre Produkte mit Mazing digital und realitätsnah in Innenräumen visualisieren. Neben 3D-Modellen und AR-Vorschauen bietet das Unternehmen strukturierte Produktdaten sowie KI-generierte Bilder in Studioqualität an. “Die Inhalte lassen sich über gängige Shop-Systeme automatisiert ausspielen – per Plug-in oder API”, erklärt das Unternehmen. 

„Wir sehen täglich, wie viel Aufwand es ist, für hunderte Produkte Content zu produzieren“, sagt Messner. „Unsere Kunden sparen mit Mazing nicht nur Zeit und Kosten, sondern können Produkte schneller online bringen – mit visuell hochwertigem Content, der verkauft.“

Das Angebot basiert unter anderem auf einer eigenen 3D-Datenbank mit mehr als 100.000 Möbelstücken von rund 700 Herstellern weltweit. Für Messner ist klar: „In fünf Jahren wird kein Möbel-Shop mehr ohne AR oder KI-Content auskommen. Wir zeigen, dass auch aus Österreich digitale Lösungen entstehen können, die den Weltmarkt verändern.“

„Fokus ist kein Nice-to-Have“

Zwar liegt der Fokus nun auf der Möbelbranche, doch laut Unternehmensangaben ist die zugrunde liegende Technologie branchenübergreifend einsetzbar. „Das Besondere: Die Use Cases in der Möbelbranche sind oft komplex – große Produkte, schwierige Visualisierung, hoher Beratungsbedarf“, heißt es auf brutkasten-Anfrage. Darüber hinaus ermögliche Mazing eine technische Infrastruktur, die sowohl Nachhaltigkeit als auch Effizienz fördere. Die Zahl an Retouren könne reduziert werden – ein „aktiver Beitrag zur Ressourcenschonung im E-Commerce“.

Die Neupositionierung geht auch auf ein großes Learning im Gründerteam zurück. „Als gebootstrapptes Startup haben wir viele Projekte angenommen, die nicht zu unserer Vision passten – einfach, um den Cashflow zu sichern“, so Mazing. „Das hat uns in der Produktentwicklung massiv gebremst. Mit dem Investment von Modus Furniture konnten wir durchatmen – und Nein sagen zu den falschen Projekten. Das war für uns ein Gamechanger.“ Die Gründer haben in den letzten Jahren verstanden, dass „Fokus kein Nice-to-Have ist – es ist eine Voraussetzung für skalierbares Wachstum. Und Branding funktioniert nur, wenn man klar in einer Branche verankert ist“.

Wachstum und Expansion

Mehr als 350 Kunden nutzen mittlerweile das Angebot – darunter Unternehmen wie Otto, Toshiba, Spar und Telekom. Parallel zur strategischen Neuausrichtung wurde auch das Geschäftsmodell angepasst: Weg vom projektbasierten Umsatz, hin zu einem SaaS-Modell mit Abonnements. „Möglich wurde das durch unsere eigenen KI-Tools, die skalierbare Content-Produktion erlauben – und damit einen ganz neuen Preis-Leistungs-Hebel bringen. Für uns war das ein riesiger Schritt Richtung Planbarkeit und Wachstum“, so eine Pressesprecherin des Unternehmens.

Das Team umfasst aktuell rund 20 Personen und ist im DACH-Raum, Europa sowie den USA aktiv. Eine weitere internationale Expansion sei in Vorbereitung. Die Entwicklung stimmt das Unternehmen optimistisch: „Der Umsatz wächst mit dem Faktor 2,5x pro Jahr, aber was für uns noch spannender ist: Der Anteil wiederkehrender Umsätze wächst rapide, weil wir SaaS-Modelle anbieten und KI-Tools stark in die Prozesse integrieren.“

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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