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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Einen Vorgeschmack auf den nun veröffentlichten Jahresabschluss 2025 gab Bitpanda gleichsam vorauseilend bereits im März dieses Jahres – brutkasten berichtete. In den damals präsentierten Zahlen war nicht nur von einer Umsatzsteigerung die Rede, sondern auch von einem Sinken des „bereinigten EBITDA“ um 75 Prozent. Dieses sei von 52 Millionen Euro auf 13 Millionen Euro gefallen, hieß es vom Wiener Unicorn. Begründet wurde das mit „gezielten Investitionen“. Das Ergebnis unterm Strich ließ man im März aber aus.

Der nun vorliegende Jahresabschluss – wohlgemerkt jener der operativen Bitpanda GmbH mit Sitz in Wien und nicht der übergeordneten AG mit Sitz in der Schweiz – bringt nun Licht ins Dunkel. Und die damit veröffentlichte Gewinn- und Verlustrechnung zeichnet ein noch deutlich drastischeres Bild als die im März kommunizierten „bereinigten“ Zahlen. Nach fast 62 Millionen Euro Nettogewinn im Jahr 2024 standen demnach vergangenes Jahr rund 14 Millionen Euro Verlust zu Buche.

„Wir haben bewusst in unsere Expansion und den weiteren Ausbau der Marke Bitpanda investiert“

Auf brutkasten-Anfrage kommentiert Bitpanda kurz und knapp mit der aus dem Frühjahr bekannten Argumentation:

Das Jahr 2025 war für die Bitpanda GmbH ein Jahr strategischer Wachstumsinvestitionen. Gleichzeitig hat sich unser Kerngeschäft stark entwickelt, was sich in einer deutlichen Steigerung unserer Umsatzerlöse zeigt.

Wir haben bewusst in unsere Expansion und den weiteren Ausbau der Marke Bitpanda investiert. Diese Investitionen waren Teil unserer langfristigen Wachstumsstrategie und spiegeln sich erwartungsgemäß im Jahresergebnis wider.

Die Aussagen zum Umsatz lassen sich dabei so auch im nun vorgelegten Bericht ablesen: Tatsächlich stieg der ausgewiesene Umsatz von 2024 auf 2025 von 7,19 Milliarden Euro auf 7,72 Milliarden Euro. Der Anstieg fällt bereinigt sogar noch größer aus: 2024 waren noch rund 613 Millionen Euro aus Krypto-Verkäufen auf externen Börsen in den Umsatzerlösen enthalten, die seit 2025 saldiert im Materialaufwand ausgewiesen werden. Bei diesen Umsatzzahlen handelt es sich wohlgemerkt um den gesamten Verkaufserlös über die Plattform. Bitpanda gab bereits im März den auf Basis der Margen berechneten, deutlich kleineren „bereinigten Umsatz“ aus: Dieser stieg von 321 auf 371 Millionen Euro. Mit Abstand größter Umsatztreiber war laut Jahresabschluss das Kerngeschäft als Broker.

Deutlich höhere Marketingausgaben, Personalkosten sinken trotz Aufstockung

Auch die Aussage, die sich auf den Nettoverlust von immerhin rund 14 Millionen Euro bezieht, deckt sich prinzipiell mit den Zahlen im Jahresabschluss. Tatsächlich stieg der Marketingaufwand um rund 56 Prozent auf fast 107 Millionen Euro. Auch die Beratungskosten legten von knapp 14 Millionen auf rund 22 Millionen Euro zu. Die durchschnittliche Mitarbeiterzahl (FTE) wuchs zwar von 486 auf 555. Jedoch interessant dabei: Der Personalaufwand ging trotz der Aufstockung leicht zurück, von 78,6 auf 75,1 Millionen Euro. Gestiegen ist hingegen der Aufwand für Mitarbeiterüberlassung, von 5,4 auf 8,1 Millionen Euro.

Dass man (wohl dennoch nicht ganz beabsichtigt) recht deutlich in die roten Zahlen rutschte, hängt aber auch mit Faktoren zusammen, die im offiziellen Bitpanda-Statement unerwähnt bleiben. Operativ blieb Bitpanda 2025 noch knapp im Plus: Der Betriebserfolg lag bei 4,1 Millionen Euro, nach 80 Millionen Euro im Vorjahr. Ins Minus drehte das Ergebnis erst durch das Finanzergebnis von minus 18,3 Millionen Euro. Dahinter stehen Abschreibungen auf Anteile an verbundenen Unternehmen in Höhe von 14,4 Millionen Euro sowie ein Zinsaufwand von 4,9 Millionen Euro, nach nur 0,2 Millionen Euro im Jahr 2024. Zu Buche stehen außerdem teilweise gestiegene Handelsverluste und ein deutlich höheres Minus in der Intercompany-Verrechnung, das von 13 auf knapp 36 Millionen Euro anwuchs.