18.12.2024
AUS DEM STEALTH MODE

Otterly.AI: Österreichische Serial-Gründer mit mehreren Exits im CV starten neues KI-Startup

Mit Thomas Peham, Klaus-M. Schremser und Josef Trauner gehen drei ausgewiesene Startup-Veteranen mit einem neuen Unternehmen an den Start. Otterly.AI will seinen Kunden ihre Sichtbarkeit in AI-Suchmaschinen zeigen.
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Die Otterly.AI-Gründer (vlnr.) Thomas Peham, Josef Trauner und Klaus-M. Schremser | (c) Otterly.AI
Die Otterly.AI-Gründer (vlnr.) Thomas Peham, Josef Trauner und Klaus-M. Schremser | (c) Otterly.AI

Video killed the Radio Star und Internet killed the Video Star. Disruptive Entwicklungen bringen neue Herausforderungen mit sich und momentan ist es wieder soweit: AI-Suchmaschinen wie ChatGPT search, Perplexity und das neue Google-AI-Feature gewinnen gerade rasant an Boden. Gartner sagt einen 50-Prozent-Rückgang bei organischem Suchmaschinen-Traffic bis 2028 voraus. Für klassische Suchmaschinenoptimierung bedeutet das: GenAI killed the SEO-Star – bald ist nichts mehr, wie es war. Die AI spuckt Ergebnisse aus und der angestrebte Click auf die Seite bleibt oft aus. Hier setzt das neue Startup Otterly.AI an.

Otterly.AI-Gründer: “Sich an fundamentale Veränderungen im Such-Ökosystem anpassen”

“Der Übergang zur generativen KI-Suche ist einer der umfassendsten Umbrüche im heutigen Marketing. Wir haben Otterly.AI mit der Vision gegründet, Marken in die Lage zu versetzen, sich an diese fundamentalen Veränderungen im Such-Ökosystem anzupassen und sie mit den Werkzeugen auszustatten, um in dieser komplexen neuen Landschaft sichtbar, wettbewerbsfähig und informiert zu bleiben”, sagt Thomas Peham, Co-Founder von Otterly.AI.

Ist die eigene Page in AI-Suchergebnissen sichtbar?

Die Plattform trackt dazu zentrale Metriken auf den drei großen KI-Suchplattformen, ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity.AI und liefert – aktuell im Wochenrythmus – Einblicke in die Entwicklung von Trends. Dazu stellt Otterly.AI Tools bereit, mit denen Unternehmen ihre KI-Suchleistung verbessern können sollen. Konkret beantwortet die Anwendung etwa die Frage, ob die eigene Website bei KI-Suchanfragen zu bestimmten Themen sichtbar und verlinkt ist und wie prominent diese platziert ist.

Otterly.AI verlässt mit 1.000 Nutzer:innen Stealth-Mode

Gestartet hat das Startup bereits im Oktober – allerdings noch abseits der breiten Öffentlichkeit. Mit Überschreiten der 1.000-Nutzer:innen-Marke verließ es nun den Stealth-Mode. Als Referenzen werden die Unternehmen Datadome, Skale, Downtown Ecommerce und Videoloft genannt. “Das Erreichen von 1.000 Usern in so kurzer Zeit ist ein Beweis dafür, wie wichtig es für Unternehmen ist, ihre Leistung in der KI-gesteuerten Suchlandschaft zu überwachen”, meint dazu Peham.

Drei ausgewiesene Startup-Veteranen als Gründer

Er uns seine zwei Co-Founder, Klaus-M. Schremser und Josef Trauner, bringen für ihre Mission einen beachtlichen Track-Record mit. Peham war Vice President Marketing beim heimischen Soonicorn Storyblok, das sich dieses Jahr ein Investment über 80 Millionen US-Dollar holte. Schremser hat mit Gentics, Wikidocs und Usersnap gleich drei Exits im CV stehen (er sprach darüber auch ausführlich in der brutkasten-Serie “Das Leben nach dem Exit”). Trauner war ebenfalls Co-Founder von Usersnap. Otterly.AI hat bisher kein externes Kapital aufgenommen.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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