12.12.2018

ONDEWO bringt Mensch-Maschine-Kommunikation auf das nächste Level

Für das Wiener Startup ONDEWO ist klar: Mensch-Maschine-Kommunikation ist die Zukunft. Die Co-Founder Andreas Rath und Alexander Schult wollen mit ihrer Conversational AI Plattform mit Deep Learning und Machine Learning Algorithmen das „SAP für Conversational AI werden“.
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(c) ONDEWO.
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Werden wir bald mit Maschinen genauso sprechen können wie von Mensch zu Mensch? Ja, wenn es nach Andreas Rath und Alexander Schult geht. Gemeinsam haben sie im Juni 2017 die ONDEWO GmbH gegründet. “Wir haben eine “Conversational AI Plattform mit fortgeschrittenen Deep Learning- und Machine Learning Algorithmen entwickelt”, berichtet Co-Founder, CEO und CTO Andreas Rath. Diese Plattform ermöglicht Maschinen, natürlichsprachliche Dialoge mit Menschen zu führen – und zwar besser, als alle anderen Lösungen am Markt. Das verspricht zumindest das Gründer-Team: “Eigentlich wollten wir eine Chatbot-Lösung für das Vermitteln von Dienstleistungen bauen. Doch wir mussten feststellen, dass die existierenden Cloud-basierten Chatbot-Plattformen nicht die Anforderungen komplexer Unternehmensanwendungen erfüllen. Somit blieb uns nichts anderes übrig, als die Conversational AI Plattform selbst zu bauen”, fasst Rath zusammen. Geht es nach dem bisherigen Erfolg des Produkts, war die Entscheidung jedenfalls richtig.

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Founder-Power und Support von außen

“Wir haben unsere eigenen Ersparnisse in unsere Idee gesteckt und unsere Karrieren in einer der führenden Unternehmensberatungen weltweit hinter uns gelassen”, so Andreas Rath. Er und sein Co-Founder , CFO und COO Alexander Schult kennen einander aus vier gemeinsamen Jahren in der Digital Practice bei McKinsey & Company. Nachdem sie zwei Jahre lang in mehreren internationalen Projekten in der Telekommunikations- und High-Tech-Industrie eng zusammengearbeitet haben, kam die Entscheidung zur gemeinsamen Gründung. Neben den Eigenmitteln konnten die Founder von Anfang an auf externe Partner zählen: “Im ersten Jahr hat uns das Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen von aws PreSeed bei unserer Hochtechnologieentwicklung bei den Gesamtprojektkosten von rund 225.000 Euro unterstützt. Catalysts, eine bekannte österreichische Softwarefirma, wurde im Juli 2018 als strategischer Partner und Investor für einen mittleren sechsstelligen Betrag für 5 Prozent ins Boot geholt”, so Rath.

ONDEWO: Das Produkt „spricht“ für sich

Der Einsatz hat sich gelohnt, denn: “Als wir mit ersten Proof-of-Concept Anwendungen für Ministerien, Versicherungen und Telekommunikations-Unternehmen sowie mit einem Benchmarking gemeinsam mit der WU Wien gezeigt haben, was unsere Plattform kann und möglich macht, sind immer mehr große Unternehmen auf uns zugekommen”, so Rath. Jetzt geht es darum, konkrete Lösungen für immer komplexere Use Cases von Unternehmen umzusetzen, insbesondere jene, die mit herkömmlichen Chatbotplattformen und auf Textsuche-basierte Lösungen nicht mehr möglich sind: “Unsere AI-basierten Meta-Algorithmen sind etwas Besonders, da diese automatisch ‚lernen‘, für welche Anfrage welcher unserer fast 20 AI-Algorithmen die besten Antworten liefern kann. Dadurch erreicht unsere Plattform überdurchschnittliche Erkennungsraten und somit höhere Kundenzufriedenheit, insbesondere bei komplexen Anfragen an Unternehmen”; so Rath.

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(c) ONDEWO. Andreas Rath ist CEO des Conversational AI-Startups ONDEWO.

„Wir sind vielen anderen voraus“

Der Kern der Innovation von ONDEWO besteht genau in diesem Hybridansatz, der unterschiedlichste Erkennungsalgorithmen für Gesprächsinhalte und Benutzerintentionen verwendet. In einer von ONDEWO durchgeführten weltweiten Markt- und Technologiestudie mit über 200 Artificial Intelligence (AI) Startups im Textbereich, bestätigt sich der technologische Vorsprung des österreichischen Produkts: “Da wir unsere und externe Forschungsergebnisse in den Bereichen “Klassifikation von Text” mit Deep Learning und Machine Learning Verfahren innerhalb von wenigen Wochen in unser Produkt einfließen lassen können, sind wir vielen anderen voraus”, freut sich Rath.

Das Ohr nahe am Kunden

Derzeit steht bei ONDEWO vor allem die Weiterentwicklung und Optimierung des Produkts für die unterschiedlichsten Anwendungsfälle am Programm. “Aktuell möchten wir im Rahmen von Leuchtturmprojekten unser Ohr weiter sehr nah am Kunden haben, um zu verstehen, wie unsere Technologie noch besser eingesetzt und verwendet werden kann”, so Rath. Projekte mit österreichischen Ministerien und Versicherungen sowie international mit finnischen Telekommunikationsanbietern wurden bereits realisiert. “Zugleich sind wir sehr an Partnerschaften mit Software-Firmen interessiert, die spannende Anwendungen für ihre Kunden auf unserer Conversational AI Platform realisieren möchten“, ergänzt Rath.

Die eigene Technolgie herausfordern

Die Rückmeldungen sind positiv, vor allem das außergewöhnlich gute Endkundenerlebnis durch die hohen Erkennungsraten überzeugt. Denn natürlich: Je besser die AI versteht, desto zufriedener sind Endkunden mit der Konversation mit einer Maschine. Um die eigene Technologie möglichst stark herauszufordern, sind die aktuellen Leuchtturm-Projekte von ONDEWO sehr breit gefächert. Sie reichen von der Automatisierung von Call-Center Kommunikation mit Endkunden, Sprachsteuerung und automatisches Ausfüllen von Formularfeldern, bis hin zum AI-basierten Chatbot für komplexe Unternehmensprozesse. Messbarkeit ist wichtig für Unternehmen: “Mit unserer ONDEWO Benchmarking Lösung schaffen wir für Unternehmen erstmals Transparenz im Dschungel der Chatbotlösungen, indem wir die Leistung der im Unternehmen aktuell laufenden Chatbotsoftware mit den besten Cloud-Lösungen und unserer ONDEWO Conversational AI Plattform vergleichen“, erklärt Rath.

“SAP für Conversional AI” werden

“Unser Ziel ist ein skalierbares, lizenz-basiertes Geschäftsmodell mit einem starken Netzwerk von Wiederverkäufern und Software-Integrationspartnern, um „SAP für Conversational AI“ zu werden”, blickt Rath in die Zukunft. Das Potenzial ist groß: Conversional AI hat ein ungeheures Marktpotenzial. Zwischen 2.900 bis 4.800 Milliarden Euro beträgt der insgesamt verfügbare Markt für KI-Lösungen laut einer Studie der Unternehmensberatung McKinsey, mit überdurchschnittlichen Wachstumschancen von 60 Prozent p.a.

Heiß umkämpfter Markt

Viele Player kämpfen um diesen Markt: “Es gibt natürlich zahlreiche Chatbot-Plattformen und Cloud-Lösungen im Bereich Natural Language Understanding (NLU) von großen Unternehmen wie Google, IBM, SAP, Facebook, Amazon, aber auch von kleineren Unternehmen und Open Source Lösungen wie Rasa und Snips”, kennt Rath das wirtschaftliche Umfeld. Doch für ONDEWO sieht er gute Chancen, denn “fast alle bestehenden Plattformen scheitern, wenn es um die Automatisierung von komplexen Kundeninteraktionen in natürlichsprachlicher Sprache entlang von Unternehmensprozessen geht, also bei Vorgängen wie Bestellungen, Verkauf, Rückforderungen oder 2nd Level Support. Nicht zu vergessen ist, dass die großen Anbieter das Know-How aus dem Startup Umfeld meist zukauft haben – z.B. Google Dialogflow war früher ein Startup namens API.AI“ weist Rath auf die Chancen für junge Unternehmen gegenüber Tech-Giganten hin.

Österreich: Top-Technologiestandort mit vielseitiger Förderlandschaft

Wien als Firmenstandort hat sich für ONDEWO als ideal erweisen, unter anderem durch die Nähe zu renommierten technischen Wissensinstitutionen. “Außerdem gibt es in Wien eine sehr aktive Deep Learning und AI Community und eine dynamische Startup Community. Damit ist Wien ein guter Nährboden für Vernetzung, Wissenstransfer und die Gewinnung von Experten”, so Rath. ONDEWO profitierte auch von Förderangeboten: “Die Förderlandschaft in Österreich ist sehr vielfältig. Wir haben uns damals intensiv mit allen Fördermöglichkeiten auseinandergesetzt und mit Fördereinrichtungen persönlich zusammengesetzt, um zu verstehen, wer uns bei der ‚Neugründung eines Startups im Hochtechnologiebereich‘ am besten unterstützen kann.”

aws als strategischer Partner

Die Wahl fiel auf das aws, das die Gründer beim Aufbau von Kontakten zu Investoren und österreichischen Unternehmen sowie bei Unternehmensaufbau und -entwicklung stark unterstützt hat. “Wir sehen das aws als strategischen Partner, der uns hilft ein exzellentes, skalierbares Hochtechnolgieprodukt aus Österreich heraus auf den Markt zu bringen, und sind für die Unterstützung und Guidance sehr dankbar”, so Rath. Kompetente Unterstützung im Bereich Forschung- und Entwicklung gab es durch die FFG, im Bereich Business Plan und Coaching von der Wirtschaftsagentur sowie generell von den Inkubatoren bzw. Hubs der INiTS, weXelerate und der WKO Rocket Science Akademie.

Mensch-Maschine-Kommunikation für komplexe Anwendungsfälle

Mit dem Schwerpunkt, Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen in natürlicher Sprache über alle Kanäle für komplexe Anwendungsfälle zu ermöglichen, haben die ONDEWO-Founder ein klares Ziel vor Augen. Die Ausgangslage dafür ist gut: Ein vielversprechendes Produkt, ein gut gefüllte Recruiting-Pipeline mit hochkarätigen Data Scientists, ein Team aus AI-Experten aus ganz Europa, ein großes Marktpotenzial und eine starke finanzielle Basis inkl. strategischer Partner. Die natürliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine rückt damit in greifbare Nähe.

Archiv: Andreas Rath im Video-Interview

Wir bauen die High-Performance Deep Learning Machine

Live mit Andreas S. Rath, dem Founder & CEO von ondewo: Wir bauen die High-Performance Deep Learning Machine mit genug Power, um die Algorithmen für ihr Deep Learning Produkt zu rechnen.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 3. November 2017


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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


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