08.02.2024

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

Nexamind-Co-Founder Oliver Alf spricht im brutkasten-Talk über die Nutzungsmöglichkeiten von Gen AI für Unternehmen - vor allem für Mittelständler. Und erklärt, wo die künftigen Use-Cases liegen und wie vor allem Sales-Teams davon profitieren können.
/artikel/nexamind-founder-oliver-alf-ueber-use-cases-von-gen-ai
Nexamind, Gen ai, generative AI, Sales, Upskilling, wie kann ich AI nutzen, wie kann ich Ai in Unternehmen nutzen
(c) brutkasten/Stock.Adobe - Oliver Alf von Nexamind über Use-Cases der Gen AI.

Oliver Alf, Co-Founder von nexamind, einer Company, die sich mit generativer AI (Gen AI) beschäftigt, war Consultant bei der Boston Consulting Group (BCG), Gründer von enlivio und Co-Founder von „faires Leben ABC“.

Gemeinsam mit CTO Sebastian Hoitz und Technology Advisor Andreas Kupke saß er vor rund eineinhalb Jahren zwei Monate lang täglich zusammen und hat Ideen validiert. Als ChatGPT von OpenAI aufkam, ahnte das Trio, dass sich viel verändern wird – privat, wie auch beruflich. Somit beschloss es, „etwas machen“ zu müssen, weil es eines genau wusste. Wie man als Firma operiert, wird sie sich fundamental ändern.

Was nexamind nicht ist…

Die Überzeugung der drei Männer war es immer, dass man richtige Entscheidungen treffen kann, wenn man Erfahrung hat. Kupke war u.a. über sieben Jahre lang „Managing Director“ bei Finanzcheck, der auch viele Investments in Deep Tech tätigt. Hoitz programmiert Software seit seinem zwölften Lebensjahr und hat heute den Fokus auf KI intus. „Gemeinsam und mit unserer Erfahrung haben wir gesehen, was Unternehmen brauchen und was mit generativer AI möglich ist“, sagt Alf.

Nexamind ist kein klassischer Gen-AI-SaaS-Anbieter, sondern entwickelt individuelle KI-Lösungen für den europäischen Mittelstand und für Corporates. Man verortet sich selbst irgendwo zwischen klassischer Beratung und Agentur: „Unser proprietärer Tech-Stack erlaubt es uns, gemeinsam mit unseren Kunden schnell und einfach Gen AI-Lösungen in ihrer Cloud zu entwickeln. Wir unterstützen dabei, rasch Use-Cases zu identifizieren und entlang der ‚employe-journey‘ individuelle Lösungen zu entwickeln, die schnell umsetzbar sind“, präzisiert Alf.

Das ganze Interview mit Oliver Alf zum Nachsehen

Bisherige KI-Modelle bezeichnet der Founder als industrieagnostisch, die zwar ein Verständnis von Sprache besitzen, aber keinerlei funktionalen Fokus verfolgen, wie es nexamind tue. Etwa beim Sales Enablement, Customer Support, Erstellung von Gutachten oder der Entwicklung von Use-Cases in der Administration bzw. im HR-Bereich.

KI-Assistent coming

„Gerade im B2B-Bereich sehe ich großes Potential“, so Alf weiter. „In Industrien mit großen Außendienst-Teams. Der Sales-Bereich ist oft eine Herausforderung, kostet sehr viel, man braucht Menschen und viele Aktivitäten werden in repetitiven Dingen verwendet. Ich persönlich glaube ja, dass jeder Sales-Mitarbeiter oder -Mitarbeiterin künftig einen KI-Assistenten zur Verfügung haben wird.“

Nexamind entwickelt genau das für seine Kund:innen, macht die größten „Pain Points“ aus und durchforstet den ganzen Wissensbereich bzw. den Datenschatz, der „gut verpackt in Verkaufsgesprächen“ einen wichtigen Impact haben kann, wie Alf sagt: „Dazu gehört auch, ein schnelles Angebot zu erstellen, oder Vorbereitungsmaterialien sowie die interne Kommunikation. Wir bauen konkret ein individuelles Cockpit für Sales, um den Arbeitsalltag mit Gen AI effizienter zu gestalten. Fast immer als ’stand alone‘-Lösung, integriert in das System, das unser Kunde bereits nutzt.“

Als noch konkreteres Beispiel wirft der Gründer die Möglichkeit ein, dass Sales-Angestellte mit der Künstlichen Intelligenz hyperpersonalisierte Insights für den nächsten Termin generieren können. Oder bei „Auffrischungsmails“ auf Floskeln wie „lange nicht gehört, wie geht’s“ verzichten und stattdessen detailliert auf die Kontaktperson eingehen können.

Nexamind mit hohen Rücklaufquoten

In diesem Sinne herrscht die gängige Meinung vor, dass der Einsatz von generativer AI gerade beim Mittelstand mit viel Skepsis betrachtet wird. Alf wiederum hat da einen anderen Eindruck und zeigt sich freudig überrascht über die hohe Akzeptanz und hohe Rücklaufquoten seines Outreach. So ziemlich jede Führungskraft habe ChatGPT genutzt und damit eine Vorstellungskraft generiert, die für die Nutzung in Unternehmen unerlässlich scheint, erklärt er.

Es sei weiterhin eine große Herausforderung, konkrete Anwendungsfälle auszumachen – für viele ist Gen AI ein „nice to have“, das bei Sales oder in anderen Teams noch nicht ankomme, so der Status Quo. Aber in der Realität sei die Implementierung notwendig, um mit Entwicklungen im Silicon Valley (oder auch in Europa) mitzuhalten.

„Ich glaube, dass Gen AI-SaaS-Lösungen dort Fuß fassen, wo man nischige Use-Cases hat“, betont Alf. „Vor allem bei Workflows und komplexeren Prozessen ist diese Individualisierung ein essentieller Punkt.“

Vertikalisierung von Gen AI

Für 2024 vermutet der Founder eine starke Vertikalisierung bei der Nutzung von Gen AI. Ihm nach werde es individuelle Modelle in verschiedenen Bereichen geben, in der Medizin etwa. Man werde auch weniger „Computer-Power“ (und damit Kosten) benötigen, da man keine KI brauche, die „Shakespeare-Gedichte erfindet“.

„Meine größte Überzeugung ist, dass Gen AI vor allem im Bildungsbereich einen Mehrwert bringen wird“, sagt Alf. „Unsere Kinder als nächste Generation werden ein Tick mehr zu diesem Thema wissen, als wir. Es wird ’superpersonalisierte learning-journeys‘ geben, die Schulschwächen schließen oder Stärken fördern. Auch der Arbeitsmarkt und Rollen darin werden sich für Firmen noch mehr ändern.“

Damit meint der Founder, dass man künftig AI einsetzen werde, um bei Mitarbeiter:innen „Upskilling“ zu fördern. Auch dass sich Dinge in der Arbeitswelt kolossal wandeln werden, wenn etwa durch Geräte im Ohr das größte Manko (Sprachbarriere) ausgemerzt wird. Man werde zum Beispiel in der Muttersprache sprechen können und eine Echtzeit-Live-Übersetzung haben.

Nexamind-Founder: „Regulierung hat Berechtigung“

Alf selbst sieht allgemein zwar eine fundamentale Veränderung durch Gen AI auf uns zukommen, glaubt aber nicht, dass großflächig Arbeitsplätze in Gefahr sind. Historisch sei belegbar, dass technologischer Fortschritt zu mehr Wohlstand geführt habe. Weiters denkt der Gründer, dass das Ausmaß an „Fake News“ und „Fake IDs“ zwar sinken werde, aber man dennoch wieder etwas mehr zu „Gesprächen in persona“ zurückkehren werde, da es immer leichter wird, Bild- und Video zu fälschen.

Bezüglich der Kontrollfunktionen, die im Zuge des AI-Act diskutiert worden sind und weiterhin werden, meint Alf, dass eine Überregulierung dazu führt, dass sich Monopole entwickeln, was besonders hart KMUs treffe. Und Einstiegsbarrieren verstärke.

„Aber, eine gewisse Art von Regulierung hat schon ihre Berechtigung“, sagt er abschließend. „In der Medizin etwa muss die Software, die mir Ratschläge gibt, zertifiziert sein. Aber alles in allem, ist es ein komplexes Thema. Und ein Balanceakt, herauszufinden, was wirklich hemmt und was hilft.“

Deine ungelesenen Artikel:
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
07.07.2026

„Europa kann doch State of the Art“: Hochreiters NXAI präsentiert neues Modell

Das Linzer KI-Startup NXAI rund um KI-Pionier Sepp Hochreiter hat mit TiRex-2 ein neues Modell für Industrie-Vorhersagen veröffentlicht. Dieses soll extrem effizient bei der Analyse von Live-Datenströmen sein.
/artikel/europa-kann-doch-state-of-the-art-hochreiters-nxai-praesentiert-neues-modell
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI