25.05.2015

Parkbob spart Ärger und Zeit: Statt zur Zieladresse zum nächsten freien Parkplatz

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Das Wiener Startup Parkbob war der Gewinner der Puls 4-Show

Drei von vier Autofahrern können sich laut einer aktuellen Studie nicht vorstellen, auf ihr Fahrzeug gänzlich zu verzichten. Das sind immerhin 77 Prozent aller Autofahrer in Österreich. Neun von zehn Befragten schätzen die Unabhängigkeit und Freiheit, die ihnen das Auto verschafft. Wahrscheinlich bis zu dem Moment, wo sie Parkplatz suchen müssen. Denn spätestens dann ist das Gefühl der Freiheit verflogen.

Bis jetzt. Denn das Startup Parkbob bietet seinen Usern ein spezielles Smart-Parking-Service. Gründer und CEO Christian Adelsberger erklärt den Brutkasten-Lesern, wie aus seinem Ärger bei der Parkplatzsuche ein Geschäftsmodell entstanden ist.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?

Parkbob ist ein crowd-sensing Service, das Menschen hilft schnell und einfach in der Stadt einen Parkplatz  zu finden. Wir sammeln dabei Daten über verfügbare Parkplätze aus verschiedenen Quellen, reichern sie mit historischen Daten und Vorhersagemodellen an und stellen Sie unseren Nutzern und Unternehmen als Smart Parking Service zur Verfügung.

Wie verdient ihr Geld?

Die Verfügbarkeit von Parkplätzen ist nicht nur für Parkplatzsuchende interessant, sondern kann auch die Services von anderen Unternehmen aufwerten. Das sind vor allem Navigationsdienstleister, Mobilitätsanbieter bis hin zu Automobilhersteller. Der Navigationsprozess im Auto endet momentan einfach zu früh. Die meisten Autofahrer wollen nicht zu einer Adresse, sondern zu einem freien Parkplatz in der Nähe einer Adresse gebracht werden.

Wer hatte die Idee und wieso?

Ich hatte die Idee vor circa 2 Jahren. Nach einer langen Fahrt von Zagreb nach Wien, war ich um 20 Uhr an einem Sonntag Abend endlich an meiner Wohnadresse angekommen. Nachdem ich nach 10 Minuten Kreisen zuerst Frau und Baby abgesetzt habe und dann noch weitere 20 Minuten einen freien Parkplatz suchen musste, war klar: Das muss doch besser funktionieren. Hier startete die Suche nach einer Lösung.

Wie kam es zum Gründer-Team?

An Parkbob arbeitet ein gemeinsames Team von Experten aus unterschiedlichen Bereichen, das sich im Laufe der letzten 12 Monate gefunden hat. Dazu gehören neben unseren Business Angels auch unser Entwicklerteam „webulos“ in Vorarlberg. Unser Netzwerk und unsere Partner aus früheren Projekten haben dabei eine wesentliche Rolle gespielt. Das Wissen, sich auf jemanden verlassen zu können, ist gerade in der sehr dynamischen Startup Zeit essentiell.

Eure Marketingstrategie?

Obwohl Parkbob auf den ersten Blick ein klassisches B2C Service ist, benötigen wir starke strategische Partner, die mit uns in den Märkten einen gemeinsamen Weg gehen. Das Smart Parking Service wird dabei ein Teil von anderen Services und Applikationen, wo es einen Mehrwert bringt. So erreichen wir die notwendige kritische Masse.

Seid ihr auf der Suche nach Investoren? Wie geht ihr daran heran: Cold Calling oder übers Netzwerk? Wieso habt ihr euch beim A1 Startup Campus beworben?

Wir haben ausschließlich über unser Netzwerk nach potentiellen Investoren gesucht. Das ist insofern ein guter Weg, als die Anzahl der Start-ups stetig steig und eine Referenz am schnellsten zu einem konkreten Termin führt. Und dann liegt es an Dir selbst, zu überzeugen.

Wir hatten mit unseren drei Business Angels Nikolaus Futter, Martin Egger und Markus Ertler wahnsinnig Glück, da sie nicht nur mit Kapital unterstützen, sondern vor allem mit Ihrer Erfahrung und Netzwerk. Wir suchen für den weiteren Ausbau des Unternehmens noch Investoren. Für unsere Partnerschaft ist vor allem die strategische Komponente einer möglichen Zusammenarbeit interessant – es gibt wenig Unternehmen mit einer so starken Reichweite im österreichischen Markt.

Eure bisherigen Learnings?

Focus, Focus, Focus. Nachdem um die Startup-Szene eine Art Hype entstanden ist mit Dutzenden Events, Camps usw. ist es einfach, sich zu verzetteln.

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch langfristig?

Wir starten im Sommer das Beta-Programm in Wien und im Herbst den größeren Roll-out. In unserem Bereich ist das Erreichen der kritischen Masse die wichtigste Zielsetzung. Langfristig freuen wir uns schon riesig darauf unser Service nicht nur am Smartphone sondern auf Navigationsgeräten und schließlich im Auto selbst zu erleben. Aber am Ende des Tages geht es uns um eines: Das Parken in der Stadt einfacher und schneller zu gestalten. Mit dem Anspruch sind wir angetreten und das werden wir schaffen!

Danke.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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