28.08.2025
HEYQQ

Oscar-Stories-Gründer bringen mit Lorastral Open-Source-KI für Kinder heraus

Mit Lorastral präsentiert das Wiener Startup HeyQQ, das hinter der App Oscar Stories steht, ein neues Open-Source-KI-Modell, das speziell für Kinder im Alter von sechs bis zwölf Jahren entwickelt wurde.
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Product Origin Checker Lora - FragDie.EU - Die Founder Dima Rubanov und Matthias Neumayer | (c) Oscar Stories, Lorastral
Die Founder Dima Rubanov und Matthias Neumayer | (c) Oscar Stories

Im März 2023 berichtete der brutkasten erstmals über die KI-App Oscar des Wiener Startups HeyQQ, die personalisierte Gute Nacht-Geschichten für Kinder schreibt. Im April des gleichen Jahres gelang dem Team ein erster internationaler Erfolg – die App wurde zum „Product of the Day“ auf der Plattform Product Hunt gewählt. Drei Monate danach gab das Unternehmen neue Zahlen aus: Rund 5.000 Personen würden die in sechs Sprachen verfügbare App mittlerweile „regelmäßig“ nutzen. Im Vorjahr begannen die beiden Founder Matthias Neumayer und Dima Rubanov mit Lora zudem ein Modell zu trainieren, das auch anderen als Basis für kindgerechte KI-Anwendungen dienen soll.

Heuer gelang damit ein bemerkenswerter Erfolg: In Benchmark-Tests konnte Lora positive Ergebnisse liefern und im Hinblick auf den „Flesch Reading Ease“ – also den Lesbarkeitsindex, der als numerischer Wert für die Lesbarkeit eines Textes angegeben wird – erreichte es einen Score von 80,24. Das Modell des französischen KI-Startups Mistral-8B erreichte hingegen einen Index von 71,10; GPT-4o den Score 77,17.

Nun jedoch präsentiert man mit Lorastral eine weitere KI-Adaption für reduzierten Bias und kindgerechte Sprache für den DACH-Raum.

Lorastral als Basis für Kooperationen

Konkret handelt es sich um ein eigenes Fine-Tuning des Open-Source-Modells Mistral 24B. Es wurde speziell für Kinder zwischen sechs und zwölf Jahren optimiert und ist ab sofort als Open Source verfügbar. Damit werde nicht nur die kommende Bildungs-App Lora möglich gemacht, Lorastral soll auch als offene Basis für weitere Fine-Tunings und Kooperationen dienen.

„Wir haben uns bewusst gegen eine proprietäre Blackbox und für ein transparentes Open-Source-Modell entschieden“, erklärt Mitgründer Matthias Neumayer. „So können andere Forscher:innen, Entwickler:innen und Bildungspartner auf unserer Arbeit aufbauen – und wir gemeinsam an einer vertrauenswürdigen KI für Kinder arbeiten“, ergänzt Dima Rubanov, Co-Founder.

Zertifiziert

Das Team von HeyQQ setzte dabei auf ein umfangreiches Fine-Tuning von Mistral 24B mit „speziell kuratierten pädagogisch wertvollen Datensätzen“. Alle Texte wurden durch ein mehrstufiges Qualitätspipeline-System geprüft – unter anderem auf Bias, Lesbarkeit und didaktische Eignung.

Für Lorastral erhielt HeyQQ bereits eine Zertifizierung nach Trusted AI Standard von Trustifai (TÜV AUSTRIA) – ein Meilenstein, wie die Founder betonen, der die hohen Qualitäts- und Sicherheitsstandards des Projekts unterstreichen soll.

Das KI-Projekt wurde zudem in das Expo Innovation Lab in Osaka (EXPO 2025) aufgenommen. Langfristig plant das Unternehmen, die zugrundeliegende neue API auch anderen Anbietern im Kinderentertainment-Bereich zugänglich zu machen, um so die Entwicklung weiterer Anwendungen für Kinder zu fördern.


Zum Studio-Talk mit den HeyQQ-Gründern

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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