21.08.2025
GASTRONOMIE

Nightscale: Feldkircher Startup unterstützt Gastronomie als „digitalen Geschäftsführer“

Aus einer simplen Bestell-App-Idee ist mit Nightscale ein datengetriebener "digitaler Geschäftsführer" für die Gastronomie entstanden. Das Vorarlberger Startup analysiert betriebsinterne und externe Daten und liefert konkrete Handlungsempfehlungen – von Personaleinsatz über Einkauf bis hin zur Umsatzsteigerung. Co-Founder und CEO Fabio Rudigier erklärt.
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Nightscale
© Nightscale/Canva - Das Nightscale-Team.

Nightscale entstand ursprünglich als Idee in einer Wiener WG, als der gebürtige Vorarlberger Fabio Rudigier für zwei Jahre in der Hauptstadt studierte. Er und Pius Martin verbrachten einst ihre Freizeit in einer überfüllten Bar – und bemerkten etwas. Getränkeholen dauerte extrem lange. Oder anders gesagt: Gästen ging Zeit und Effizienz verloren, weil Bestellungen ausschließlich am Tresen möglich waren.

Nightscale: Von Bestell-App zum Steuerungs-Tool

Die erste Vision der beiden war daher eine universelle Bestell-App zu entwickeln, die es Gästen erlaubt, Getränke von der Tanzfläche aus zu ordern und via Push-Benachrichtigung informiert zu werden, sobald die Bestellung abholbereit ist. Im frühen Austausch mit Gastronomen wurde jedoch schnell klar, dass eigentliche Herausforderungen der Branche weit tiefer liegen. Gastronomiebetriebe generieren eine enorme Menge an Daten, die bislang kaum für strategische Entscheidungen oder Prozessoptimierungen genutzt werden, so die Erkenntnis der beiden Founder.

Aus der ursprünglichen Bestell-App entwickelte sich daher, gemeinsam mit dem heutigen CTO Lukas Heim, Schritt für Schritt die Idee von Nightscale als interaktives Datenanalyse- und Steuerungstool. Heute versteht sich das Startup als eine Art „digitaler Geschäftsführer“, der durch intelligente Auswertung betriebsinterner und externer Daten Abläufe effizienter gestaltet, Kostenstellen transparent macht und neue Umsatzpotenziale aufzeigt, wie Rudigier erklärt. Ziel sei es nun, der Gastronomiebranche durch datengetriebene Entscheidungen mehr Wirtschaftlichkeit, Planungssicherheit und Effizienz zu verleihen.

Digitaler Co-Pilot

Dabei agiert Nightscale als digitaler Co-Pilot: „Die Software kommuniziert direkt mit dem bestehenden POS-System und analysiert die wichtigsten betrieblichen Kennzahlen in Echtzeit. Auf dieser Basis generiert Nightscale konkrete Handlungsempfehlungen – etwa zur besseren Personaleinsatzplanung, zur Optimierung von Einkaufs- und Lagerkosten oder zur Steigerung der Auslastung an schwächeren Tagen“, erklärt Rudigier.

Darüber hinaus werden von der Software externe Systeme nahtlos eingebunden, wie etwa Reservierungs- und Buchungstools, Personalmanagement-Software, Buchhaltungssysteme oder auch Datenquellen wie Wetterprognosen, Verkehr, Events oder Ferienkalender. Durch diese Integration entstehe ein 360-Grad-Datenökosystem, das einen ganzheitlichen Überblick über den Betrieb ermögliche.

„Nightscale verwandelt die enorme Datenmenge, die in jedem Betrieb ohnehin vorhanden ist, in klare, verständliche und praxisnahe Empfehlungen – und wird so zum digitalen Geschäftsführer, der neue Umsatzchancen sichtbar macht, Prozesse verschlankt und Kosten spart“, so Rudigier weiter.

Datengewinn aus externen Faktoren

Ein konkretes Beispiel etwa ist die Personaleinsatzplanung: Nightscale erkennt anhand historischer POS-Daten und externer Faktoren wie viele Gäste an einem bestimmten Tag zu erwarten sind. „Daraus ergeben sich konkrete Empfehlungen für den Personaleinsatz – so lassen sich Überstunden vermeiden, Lohnkosten senken und gleichzeitig Engpässe verhindern“, sagt Rudigier.

Auch beim Wareneinsatz und der Lagerhaltung unterstützt das Startup. Die Software analysiert, welche Speisen und Getränke besonders stark nachgefragt werden, warnt bei überteuerten Produkten im Einkauf oder weist auf Artikel hin, die regelmäßig übrig bleiben. Das reduziere Food-Waste, optimiere Einkaufsmengen und steigere die Marge, so der Claim.

Darüber hinaus liefert Nightscale Ansätze zur Umsatzsteigerung durch Angebotssteuerung: So können etwa Happy Hours gezielt an schwächeren Wochentagen eingeführt werden, während bei hoher Nachfrage eine dynamische Preisgestaltung sinnvoll sei. Auch Menü-Optimierungen und Cross-Selling-Empfehlungen – wie Aperitif-Dessert-Kombinationen – oder tageszeitbasierte Angebote wie Business-Lunch-Pakete sollen dazu beitragen, den Umsatz zu steigern.

„Unser Co-Pilot ist von Anfang an mit dem Anspruch entstanden, Gastronomen eine intuitive und praxisnahe Unterstützung im Alltag zu bieten. Statt auf komplizierte Technik zu setzen, haben wir bewusst eine flexible Lösung geschaffen, die sich an die Bedürfnisse der Betriebe anpasst“, erklärt Rudigier. „Noch wichtiger ist aber, dass wir Nightscale nicht im Labor entwickeln, sondern direkt gemeinsam mit mehreren Dutzend Partnerbetrieben in ganz Österreich. Durch diese Pilottests stellen wir sicher, dass jede Funktion einen echten Mehrwert im täglichen Betrieb bringt und der Co-Pilot genau die Unterstützung liefert, die Gastronomen wirklich brauchen.“

Nightscale plant Pre-Seed

Das Startup befindet sich aktuell in der Finalisierung des MVP und in der laufenden Implementierungsphase bei ersten Pilotkunden. Der Fokus liegt derzeit bewusst nicht auf Umsatz, sondern auf der praxisnahen Weiterentwicklung des Produkts. „Gemeinsam mit mehreren Dutzend Partnerbetrieben in ganz Österreich testen wir Nightscale im Echtbetrieb und stellen so sicher, dass jede Funktion einen echten Mehrwert liefert. Diese enge Zusammenarbeit bildet die Basis, um nach dem offiziellen Rollout schnell zu skalieren und Umsätze nachhaltig aufzubauen“, so der Founder.

Bisher wurde Nightscale bewusst gebootstrapped, um maximale Unabhängigkeit und volle Kontrolle über die Produktentwicklung zu bewahren. Der nächste Schritt ist eine Pre-Seed-Runde, die das Gründungsteam zeitnah eröffnen möchte, sobald erste messbare Erfolge mit Pilotkunden vorweisbar sind.

„Unser langfristiges Ziel ist es, Nightscale als Standard für datengetriebene Entscheidungsfindung in der Gastronomie zu etablieren – zuerst im DACH-Raum, mittelfristig aber auch international. Wir wollen der Branche nicht nur ein Tool, sondern einen echten digitalen Partner zur Seite stellen, der Gastronomen hilft, ihr Geschäft zukunftssicher zu gestalten“, präzisiert Rudigier. „Wir sind überzeugt, dass die Gastronomiebranche in den kommenden Jahren unweigerlich eine tiefgreifende digitale Transformation durchlaufen wird – und Nightscale will dabei eine federführende Rolle übernehmen.“

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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