Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

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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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.

ONDWO — (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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Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit KI, Automatisierung und neuen Cloud-Technologien. Für Nael Elagabani, der gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD) gründete, liegt die eigentliche Herausforderung jedoch an einer anderen Stelle. Der ehemalige Neurowissenschaftler und spätere Microsoft-Cloud-Engineer ist überzeugt, dass viele Unternehmen zunächst ihre operativen Abläufe verstehen und strukturieren müssen, bevor neue Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

AnchorOps als eine Art „Brain“

Ihre Lösung AnchorOps ist ein Ansatz, der die Art und Weise verändern soll, wie Unternehmen ihre internen Abläufe organisieren und digitale Technologien einsetzen. Im Zentrum steht das Konzept eines sogenannten „Company Brain“ – eines operativen Unternehmenssystems, das Prozesse, Mitarbeiteraktivitäten und technische Systeme miteinander verbinden und so Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit erhöhen soll.

Elagabani und Ajdari verfolgen dabei eine Sichtweise, die bewusst nicht mit Technologie beginnt, sondern mit der Struktur des Unternehmens selbst. Erst wenn diese stabil und nachvollziehbar ist, sollen Automatisierung, Cloud-Systeme und KI-Technologien darauf aufbauen.

Microsoft und UNO

Elagabani selbst verbrachte rund 20 Jahre in der Forschung und beschäftigte sich dabei mit Gedächtnisprozessen – zunächst mit immunologischem Gedächtnis, später mit Lern- und Gedächtnisvorgängen im Gehirn. Nach seinem Wechsel in die Betriebsentwicklung und die Computational Sciences arbeitete er mit Startups, als Unternehmensberater und später bei Microsoft. Dort war er Teil eines Pilotprogramms, das Prozesse in der Kundenbetreuung rund um Cloud-Technologien neu aufsetzen sollte. „Der Betrieb ist das, was das Unternehmen stabilisiert“, sagt er. „Ich habe dort gesehen, dass selbst in großen Organisationen die größten Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern vor allem in der Struktur von Prozessen und Entscheidungen liegen.“

Aus diesen Erfahrungen entstand zunächst die Idee zu The Process Doctors (TPD) und später zu AnchorOps. Nach seiner Rückkehr nach Wien arbeitete Elagabani unter anderem an mehreren Sovereign-Cloud-Projekten für Einrichtungen der Vereinten Nationen. Dort testete er einen Ansatz, bei dem Prozesse und operative Abläufe im Mittelpunkt stehen. Gemeinsam mit Mitgründer Ajdari entwickelte er daraus das aktuelle Konzept.

From Neuroscience to Business

Die theoretische Grundlage stammt dabei aus der Neurowissenschaft. Elagabani betrachtet Unternehmen als komplexe Systeme, die ähnlich funktionieren wie ein Nervensystem. Informationen, Prozesse und Entscheidungen müssten miteinander verbunden sein, damit ein Unternehmen effizient arbeiten könne. Werden Informationen nicht richtig weitergegeben, entstünden Reibungsverluste, die sich unter anderem in langsamen Entscheidungen, doppelter Arbeit, manuellen Übergaben oder voneinander getrennten Datensilos zeigen können. Ziel von AnchorOps sei es, solche Engpässe sichtbar zu machen und in einer operativen Cloud-Architektur abzubilden.

„Unternehmen verhalten sich neurobiologisch erschreckend ähnlich wie überforderte Gehirne. Wachstum verstärkt keine Ordnung, sondern Instabilität“, sagt Elagabani. Aus dieser Perspektive entstehen typische Probleme nicht primär durch fehlende Tools, sondern vor allem durch mangelnde operative Klarheit. „Wenn Informationen nicht richtig fließen, reagiert das System wie ein überlastetes Nervensystem.“

Cloud-Architektur

Ziel der beiden Founder ist es nicht, einzelne Tools zu ersetzen, sondern die operative Realität eines Unternehmens sichtbar und steuerbar zu machen. Dadurch entsteht eine Art „organisatorisches Nervensystem“, das Informationen strukturiert weitergibt und Entscheidungswege nachvollziehbar mache.

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die sogenannte operative Cloud-Architektur. Sie bildet die Grundlage, auf der weitere Technologien wie Automatisierung oder KI-Agenten aufsetzen können „Wir gehen bewusst schrittweise vor“, erklärt Elagabani. „Viele Unternehmen versuchen direkt KI einzuführen, ohne dass ihre Prozesse stabil sind. Unser Ansatz ist: zuerst Struktur, dann Technologie.“

AnchorOps: Zielgruppe kleine und mittlere Unternehmen

Aktuell richtet sich AnchorOps gezielt an kleine und mittlere Unternehmen, um operative Strukturen sichtbar zu machen und schrittweise in eine digitale Architektur zu überführen.
„Wir suchen nicht Kunden, sondern Partner“, betont der Neurospezialist. „Wenn das Fundament steht, beginnt die eigentliche Arbeit. Dann entwickeln wir die operative Struktur gemeinsam weiter – Schritt für Schritt.“

Ajdari ergänzt: „Wir sind sehr daran interessiert, zuerst die Grundlagen sauber aufzubauen, bevor KI eingesetzt wird. KI ist für uns dabei ein zusätzlicher Layer, der erst aufgesetzt wird, wenn ein stabiles Fundament und klar definierte, smarte Prozesse vorhanden sind. Was bei Großkonzernen ein mindestens sechsstelliges Vorhaben ist, setzen wir für den Mittelstand kostengünstiger um. Unser Computationsmodell generiert auf Basis der AnchorOps-Daten verschiedene Zukunftsszenarien, probabilistisch statt deterministisch, und leitet daraus konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen – sogenannte Prescriptions – ab. Diese Szenarien bleiben dabei nicht abstrakt, sondern werden visuell und als Skizzen so aufbereitet, dass sie intuitiv verständlich und direkt nutzbar sind.“

Computational-Modell

Parallel zur Entwicklung des „Company Brain“ arbeiten Elagabani und Ajdari an einem eigenen Computational-Modell. Dieses soll die operative Realität eines Unternehmens mathematisch abbilden und simulieren können. Ziel ist es hier, zusätzliche Ebenen der Analyse zu ermöglichen, die über klassische KI-Systeme hinausgehen. Das Modell soll künftig perspektivisch als Erweiterung in AnchorOps integriert werden und Unternehmen helfen, ihre operativen Strukturen noch besser zu verstehen.

The Process Doctors ist derzeit eigenfinanziert und befindet sich in Gesprächen mit potenziellen Pilotkunden sowie Investoren. Für die Gründer steht dabei vor allem die Skalierung der Methode im Mittelstand im Vordergrund. Langfristig wollen sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre digitale Transformation auf einer stabilen operativen Grundlage aufzubauen – und damit den Zugang zu Technologien zu ermöglichen, die bislang vor allem Großkonzernen vorbehalten waren.

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