12.01.2026
ONLINE DATING

Österreichischer App-Entwickler investiert sechsstellig in Anti-Ghosting-Startup

Das Münchner Dating-Startup Diner Date von Mario Schlüter, Barbara Schuhbauer und Konrad Frey setzt auf Slow Dating, verifizierte Profile und ein Bewertungssystem für "Ehrlichkeit und Wertschätzung" – inklusive Anti-Ghosting-Mechanismen. Das brachte den Gründer:innen ein Investment vom heimischen Investor und deine.seite.at-Founder Paul Dyrek ein.
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Diner Date, Tinder, Alternative, Online Dating
© Diner Date - Mario Schlüter, Barbara Schuhbauer und Konrad Frey von Diner Date.

Mario Schlüter saß einmal mit einer Freundin an einer Bar. Er mit 1,70 Meter Körpergröße, seine Begleitung 190 Zentimeter groß. Man kam mit zwei anderen Besucherinnen ins Gespräch, die unverblümt die Frage stellten, ob dies ein Tinder-Date sei und Schlüter seine Größe falsch angegeben hätte. So wurde Online-Dating zum Gesprächsthema und der Wunsch der beiden Damen, Männer bewerten zu können, fiel dabei. Diese Idee ließ den Founder nicht los und Diner Date nahm seinen Ursprung.

Eine ElitePartner-Studie von 2025 mit über 4.000 Befragten in Deutschland zeigt, dass sich vier von zehn Paaren online finden. In Österreich sind es nach einer Untersuchung von Parship aus 2023 rund 20 Prozent. Gleichzeitig sprechen Studien von einem „Online-Dating-Burnout“: Nutzer:innen von Dating-Apps berichten hierbei zunehmend von psychischen Belastungen, depressiven Verstimmungen, Wut und Frust – nicht zuletzt wegen fragwürdiger Dating-Trends wie Ghosting oder Benching: der Kontakt wird reduziert, das Gegenüber immer wieder mit der Aussicht auf Treffen hingehalten (Benching) oder der Kontakt sang- und klanglos abgebrochen (Ghosting).

Schlüter schwebte deswegen eine ganz andere App vor – eine, die ein „ehrliches und auch tiefgehendes Kennenlernen ganz ohne toxische Verhaltensweisen“ ermöglicht. Nach dem besagten Abend in der Bar begann der Zahntechnikermeister seine Ideen auf bunte Post-its zu schreiben und seine Wohnungswände damit zu tapezieren. Bei Treffen mit Freunden sprach er immer wieder davon, eine Dating-App erfinden zu wollen.

„Jenseits von Oberflächenreizen“

„Anfangs dachten wir, er spinnt“, erinnert sich sein heutiger Co-Founder Konrad Frey. Im Mai 2022 erblickte Diner Date jedoch das Licht der Welt. Bis vor kurzem noch eigenfinanziert, stieg nun der heimische App-Entwickler Paul Dyrek (deineseite.at) mit einem sechsstelligen Betrag beim Startup ein.

DeineSeite.at,
(c) Astrid Bartl – Paul Dyrek, CEO von DeineSeite.at.

„Für mich bedeutet Diner Date weit mehr als eine weitere Dating-App“, sagt er. „Es ist die Chance, mich als Entwickler und Investor an einem Projekt zu beteiligen, das ehrliche Interaktion wieder in den Mittelpunkt stellt und Nutzern spielerisch zeigt, wie moderne Matching-Apps funktionieren können – jenseits reiner Oberflächenreize.“

Von den rund fünf Freunden, die anfangs an der App-Idee mitwirkten, blieben letztlich zwei übrig, die Diner Date vorantreiben: Konrad Frey, von Beruf Feuerwehrmann, ist für Social Media und Kooperationspartner zuständig; Barbara Schuhbauer, im sonstigen Leben Intensiv-Fachkrankenschwester, ist für SEO, PR und Marketing zuständig. „Ohne Barbaras Blickwinkel wäre die App nie so geworden, wie sie heute ist“, erzählt Schlüter.

Der Tinder-Effekt

Das Trio möchte vorrangig dem sogenannten „Tinder-Effekt“ etwas entgegensetzen. Dabei handelt es sich um eine süchtig machende Belohnungsspirale des Swipens – also des Weiterwischens der Profile. Das Gehirn schüttet hierbei ähnlich wie beim Glücksspiel bei jedem neuen Match und jedem Profil, das gefällt, Dopamin aus – und will dadurch weiterswipen. Das Interesse an näherem Kennenlernen schwindet dabei. Diner Date setzt deshalb auf „Slow Dating“: „Man muss sich schon ein bisschen mit den Menschen auseinandersetzen“, erklärt Schlüter.

Die User:innen sehen auf einen Blick alle in Frage kommenden Profile, die sie via Filter vorauswählen können – etwa nach Geschlecht, Region und Alter. Erst wenn sie das jeweilige Profil genauer angeschaut und gelesen haben, kommt am Ende der Matching-Button. „Das verhindert, dass man binnen Sekunden das Profil wegklickt und in den oberflächlichen ‚Swipe-Modus‘ verfällt. Die User:innen bewerten die Profile, den Chat und die Dates – und zwar nach Wertschätzung und Ehrlichkeit. Bewertet werden können die Responsivität beim Chatten, die Authentizität bei den Fotos und die Gesprächsatmosphäre beim Date. Aussehen oder Persönlichkeit können nicht bewertet werden, das wäre zu subjektiv“, stellt Schlüter klar.

Diner Date zwingt User:innen zur Aktualität

Die Fotos des eigenen Profils müssen via Selfies per Frontkamera verifiziert und alle sechs Monate aktualisiert werden – so möchte die App nicht nur Enttäuschungen beim ersten Treffen verhindern, sondern auch gegen Fake-Profile vorgehen.

Ein weiteres Mittel für angenehmere Online-Dating-Erfahrungen ist die „Anti-Ghosting-Strategie“ bei Diner Date: „Antwortet ein User oder eine Userin während des Chattens nicht mehr oder löst das Match auf, wird er von der App aufgefordert, eine abschließende Nachricht zu schreiben“, erzählt Schlüter. Entscheidet sich die Person fürs Ghosten und bleibt weiterhin stumm, wird die Person nach sieben Tagen mit einer 30-minütigen Zeitstrafe appseitig sanktioniert – und mit einer Abstufung bei der Sternebewertung.

Gleich und gleich…

Das bedeutet: weniger Zugang zum Dating-Markt auf der App. Wer weniger Sterne hat, kann nur Dates mit genauso vielen oder einem Stern mehr matchen. Ein Buddy-System ermöglicht auch, die Freunde des ghostenden Users auf dessen Ghosting aufmerksam zu machen: „Sie können ihn dann darauf ansprechen, ein bisschen sozialer Druck gegen respektloses Verhalten“, so der Gründer weiter.

Die User:innen werden auch nicht dazu gedrängt, möglichst schnell ihr Profil fertigzustellen, sondern immer wieder nebenbei nach Interessen und ihren Meinungen zu bestimmten Themen befragt. Hier eröffnet Diner Date auch regionalen und digitalen Kooperationspartnern eine Möglichkeit, ihre Zielgruppen besser kennenzulernen: „Wir möchten in der nächsten Ausbaustufe auch Anbieter wie Reiseveranstalter, Thermen, Mindfulness-Apps, Beziehungscoaches oder Styling-Plattformen einbinden“, präzisiert Schlüter.

Separée-Räume

Abseits davon gibt es bei der App digitale Separée-Räume, in denen sich User:innen zu bestimmten Themen austauschen können. „Auch unsere Kooperationspartner, beispielsweise Beziehungsexpertinnen oder Dating-Coaches, könnten dort Sprechstunden abhalten und Tipps geben“, so der Founder. Die App ist seit kurzem für Android im Google Play Store erhältlich – ab Mitte 2026 soll sie voraussichtlich auch im Apple Store zum Download bereitstehen.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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