10.03.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

„Nicht skalierbar“: Erste Reaktionen österreichischer KI-Expert:innen auf Manus AI

Manus AI verspricht, der weltweit erste General AI Agent zu sein. In den vergangenen Tagen hat das Modell einen regelrechten Hype ausgelöst. Was Österreichs Expert:innen zu den Versprechungen sagen.
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Ki-Expert:innen Mic Hirschbrich, Ana Simic und Florian Hasibar | Foto: Mic Hirschbrich, Yvonne Fetz, Gloria Krenn

Seit vergangenem Donnerstag ist eine Beta-Version von Manus AI online. Dahinter steckt das chinesische Unternehmen The Butterfly Effect. International hat es in der Branche bereits jetzt einen Hype ausgelöst, einige Medien sehen Chinas nächsten „DeepSeek-Moment“ gekommen. Immerhin versprechen die Entwickler:innen den weltweit ersten General AI Agent. Die KI soll vollkommen autonom arbeiten können.

Testen konnten das bis jetzt nur einige wenige, das Modell ist aktuell nur mit Invite zugänglich. Aber was können wir uns von Manus AI tatsächlich erwarten? Brutkasten hat österreichische Expert:innen nach einer ersten Einschätzung gefragt. Testen konnte Manus AI bis jetzt niemand von ihnen.

Bei Manus AI „erstmal abwarten“

„Solange ich es noch nicht getestet habe, würde ich mich noch zurückhalten“, sagt Florian Hasibar, Co-Founder von mytalents.ai. Im KI-Bereich gebe es immer wieder Ankündigungen, die ihren Versprechungen am Ende nicht standhalten könnten. „Aber wenn sie wirklich liefern, wird es sehr spannend.“

Doch für revolutionär hält Hasibar Manus AI nicht: „Es ist eine Mischung aus OpenAI Operator, Deep Research und den bekannten Coding Tools.“ Dass nur ein paar Leute mit Einladungen Zugriff auf das Modell haben, sieht Hasibar skeptisch. „Es zeigt mir, dass das nicht skalierbar ist.“

Ethische Fragen offen

Auch für Ana Simic, Gründerin von Propeller, ist es noch zu früh, um sich dem Hype anzuschließen. „Außerdem ist gar nicht wirklich klar, was dahintersteckt. Es scheint sich Claude Sonnet dahinter zu verbergen“, sagt Simic. Sie ortet einen ähnlichen Effekt wie bei DeepSeek: „Sie haben eine Innovation aus dem amerikanischen KI-Markt hergenommen und sie schlauer und effizienter verpackt.“ Spannend finde sie hier hingegen, dass die Betreiber angekündigt haben, Teile als Open Source zur Verfügung zu stellen.

Für Simic stellt sich bei Manus AI aber vor allem eine zentrale Frage: „Wer braucht diese Technik? Wollen wir die Arbeit wirklich komplett von Menschen wegnehmen? Wenn wir in Richtung Vollautomatisierung gehen, ist die Frage, ob die Wertschöpfung tatsächlich so ist, dass man es komplett auslagern möchte“, sagt Simic. Nichtsdestotrotz geht die Propeller-Gründerin davon aus, „dass sich die amerikanischen Unternehmen schon sehr warm anziehen werden“. Sie sei sehr gespannt, wie die Börsen jetzt reagieren.

Wettrennen um KI-Funding

Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai, sieht wiederum einen Zusammenhang zwischen dem Funding und den Versprechungen von Manus AI: „Mein Eindruck ist, dass das globale Wettrennen beim KI-Funding einen derart kompetitiven Druck erreicht hat, dass der Anreiz, sehr rasch sehr hohe vermeintliche Ziele auszugeben, ein sehr großer ist.“

Die ersten Testwerte seien allerdings sehr positiv – wenn auch mit Vorsicht zu genießen. „Was meine Aufmerksamkeit erreicht hat, ist die Gaia-Testung. Das ist das Agenten-Testsystem, das aus der Meta-Ecke kommt. Und das ist schon anerkannt im Benchmarking von wirklich guten KI-Leistungen. Da scheinen sie in allen Bereichen gute Ergebnisse erzielt zu haben. Allerdings haben sie das selbst publiziert. Spannend wird es, wenn das von dritter Seite bestätigt wird“, sagt Hirschbrich.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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