28.03.2024
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Wiener 3D-KI-Startup nuvo: „Wien ist der beste Ort, um als Deep Learning Startup zu starten“

Die Plattform nuvo setzt KI ein, um aus einfachen Smartphone-Fotos hochwertige 3D-Visualisierungen zu machen. Wir haben mit Gründer Cristian Duguet über die weiteren Wachstumsschritte gesprochen und warum sich Wien als Standort eignet, um ein Deep Learning Startup zu gründen.
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Christian Duguet | (c) nuvo

Die Plattform nuvo setzt KI ein, um aus einfachen Smartphone-Fotos hochwertige 3-D-Visualisierungen zu machen. Wir haben mit Gründer Cristian Duguet über die weiteren Wachstumsschritte gesprochen und warum sich Wien als Standort eignet, um ein Deep Learning Startup zu gründen.

Cristian Duguet war als Augmented-Reality- und Machine-Learning-Engineer unter anderem an der TU München, bei der Deutschen Raum- und Luftfahrt, bei Volkswagen oder in Zusammenarbeit mit der Nasa tätig. 

Mittlerweile ist der gebürtige Chilene in Wien ansässig und will nun ein Problem lösen, das die 3D-Kreativbranche betrifft: “Heutzutage braucht man immer noch fünf Jahre, um zu lernen, wie man ein 3D-Artist sein kann. Aus 2D-Grafiken – wie Fotos oder Skizzen – 3D-Objekte zu erstellen, ist teuer und äußerst zeitintensiv. Vor allem dann, wenn man es hochwertig machen will.” 

Hier setzt das Startup nuvo an, das CEO Cristian Duguet zusammen mit seinem CTO und Co-Founder Peter Meades 2023 gegründet hat. Unterstützt wurde nuvo in seiner Pre-Seed-Phase von der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws). 

“Günstiger und schneller als Agenturen” 

Ganz allgemein gesagt: Das Erstellen von 3D-Grafiken für Handel und Industrie ist ein aufwendiger Prozess, der meist einen langen Ausbildungsweg und spezifisches Know-How erfordert. 

Dies will Duguet gemeinsam mit Co-Founder Meades und einem bald zehnköpfigen Team ändern: Ihre SaaS-Lösung nuvo soll es ermöglichen, kosten- und zeiteffizient 3D-Grafiken auf Basis von Bild-, Video- oder Texteingaben zu erstellen. Die Basis dazu sind verschiedene KI-Algorithmen. 

Nuvo setzt künstliche Intelligenz ein, um aus Texteingaben oder Smartphone-Fotos  bzw. -Videos hochwertige 3D-Visualisierungen zu erstellen. Der Vorteil für User:innen: Nuvo ist günstiger und schneller als Agenturen. 

“Wir wollen eine zentrale KI-Plattform sein, die neben grafischen Inputs auch nur mit semantischen – also sprechenden oder schreibenden – Prompts arbeiten kann. Unser Ziel ist es, allen Menschen – auch jenen ohne technische Ausbildung – zu ermöglichen, hochwertige 3D-Modelle erstellen zu können”, sagt Duguet über die Vision von nuvo.

Die Zielgruppe von nuvo

Die Plattform richtet sich an Kund:innen aus dem E-Commerce- und Industrie-Bereich, die möglichst realistische Produkt- und Markenerlebnisse vermitteln wollen, ohne das Produkt physisch in Augenschein nehmen zu müssen. 

Außerdem legt nuvo einen besonderen Fokus auf die Oberflächen der 3D-Konstruktionen: Das Team rund um Duguet und Meades entwickelt eine Software für einen 3D-Scanner, der jede Art von Material und Objekten scannen kann – sei es Schmuck, Spielzeug oder Fahrzeuge. 

“Bislang finden 3D-Visualisierungen auf KI-Basis vor allem im E-Commerce Anwendung. Mit Sneakern zum Beispiel geht das ganz gut, weil deren Oberfläche meist matt ist – und das kann die KI gut abbilden. Sobald sich die Oberfläche aber ändert – also glänzt oder spiegelt – wird das 3D-Modell ungenau. Das wollen wir ändern”, meint Duguet zu nuvo.

Der Betrieb läuft seit 2023 in Form einer GmbH. Duguet setzt indes auf internationale Märkte wie Deutschland, England oder die USA. Ziel der Innovation sei es außerdem, einen virtuellen Don Draper zu erschaffen – sprich einer selbst-optimierenden kreativen KI, die Texte und Visuals entwickelt und die am besten geeigneten Versionen für den jeweiligen Einsatz auswählt. 

Langfristig wolle man die SaaS-Plattform nicht nur B2B-, sondern auch B2C-Kund:innen zur Verfügung stellen.

“Wien ist der beste Ort der Welt, um mit einem Deep Learning Startup zu starten”

Obwohl sich das Startup mit seinen Leistungen primär auf internationale Märkte fokussiert, sieht Duguet Wien als “besten Ort, um mit einem Deep Learning Startup anzufangen.” Grund dafür sei einerseits die hohe Lebensqualität, die ihm Österreich – konkret der Standort Wien – biete. 

“Hier gibt es für uns als DeepTech-Startup außerdem sehr gute Förderungen – wie jene der aws. Wenn es allerdings um private Eigenkapital-Investitionen geht, sind wir immer noch nicht ganz da, wo wir sein könnten. Ich denke, hauptsächlich wegen der Mentalität”, meint Duguet. 

Aus diesem Grund habe sich das Startup auf der Suche nach Eigenkapital-Investitionen mittlerweile ins Ausland – konkret nach England – begeben: “Wir haben hier in Wien angefangen, sind aber nach London expandiert, da unser Geschäftszweck mit der Investorenmentalität dort sehr kompatibel ist. Die USA wären optimal gewesen, aber England ist ein guter Zwischenschritt.”

“Ohne Förderung und Unterstützung der aws wäre uns dieser Schritt allerdings nicht möglich gewesen”, sagt Duguet im brutkasten-Gespräch. Mittlerweile zählt das Startup bereits einen britischen Investor. Aktuell befände es sich im Closing der Fundraising-Phase – ob und inwiefern internationale Investoren Potenzial in nuvo sehen, wird sich in naher Zukunft zeigen. 


*Disclaimer: Das Startup-Porträt entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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