21.09.2022

Prewave erhält 11 Millionen Euro in Series-A-Finanzierung

Die Runde soll es dem Startup ermöglichen, seine Plattform zu skalieren, seinen Kundenstamm weiter auszubauen und seine europäische Präsenz zu erweitern.
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Prewave; Lieferketten
(c) Prewave - Lisa Smith mit Co-Founder Harald Nitschinger

Die KI-Plattform Prewave, die Unternehmen dabei unterstützt, Lieferkettenrisiken vorherzusagen, zu finden, zu verstehen und zu kategorisieren, verkündet eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von elf Millionen Euro.

Auch Frühphasen-Investoren bei neuer Prewave-Runde dabei

Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Kompas und Ventech, die bereits die Seed-Runde des Unternehmens unterstützt und ihr Investment erneuert haben. Mit dabei sind auch die Frühphasen-Investoren aws Gründerfonds, IST cube, seed + speed, Segnalita, Speedinvest und Working Capital Fund.

Das Investment folgt auf ein erfolgreiches Jahr für Prewave: Während sich das Umsatzwachstum in den letzten zehn Monaten verzehnfacht und sich das Team verdreifacht hat, kann das Wiener Unternehmen Kunden wie ABinBev, AUDI, BMW, Porsche, PWC, Toyota und Zurich Insurance vorweisen.

Analyse in über 50 Sprachen

Prewave nutzt seine KI-gestützte Plattform zur Analyse von Millionen von Online-Quellen in mehr als fünfzig Sprachen, um Risiken, die sich auf Lieferketten auswirken könnten, zu erkennen. Die Plattform deckt eine breite Palette von “risk” bei Zulieferern ab, beispielsweise Menschenrechte, Nachhaltigkeit und die Einhaltung von Lieferkettengesetzen.

Risikowarnungen werden direkt an Unternehmen gesendet, die sich mit ihren Lieferanten dann in Verbindung setzen können, um Probleme zu lösen und Störungen zu mindern – etwas, das angesichts der immer strengeren Gesetzgebung für die Lieferkette in ganz Europa nicht mehr wegzudenken sei.

Transparenz durch Prewave

“Da Unternehmen global verteilte Lieferanten verwalten, ist der Bedarf an Transparenz in der gesamten Lieferkette offensichtlich. Dank künstlicher Intelligenz und automatisierter Sprachverarbeitung haben wir es Unternehmen ermöglicht, Risiken in ihrer Lieferkette in Echtzeit zu identifizieren, sodass sie schnell und effektiv korrigierend eingreifen können”, sagt Lisa Smith, Mitbegründerin von Prewave. “Mit dem neuen Investment werden wir die Plattform in die nächste Phase bringen und eine mehrstufige Lösung für Lieferkettenrisiken schaffen, die den gesamten Risikolebenszyklus abdeckt.”

Zur Erklärung: Prewave ist ein Spin-off der Technischen Universität Wien und wurde 2017 von Smith und Harald Nitschinger gegründet. Ihre Vision war es, sicherzustellen, dass Technologie eine größere Rolle bei der Verbesserung der Nachhaltigkeit von Lieferketten spielt. Das Scale-up wird die Investition nutzen, um die Supply-Chain-Analysefunktionen der Plattform zu erweitern und die Kundenakquise in neuen europäischen Märkten voranzutreiben. Zudem plant Prewave, die Zahl der Mitarbeitenden bis Ende des Jahres zu verdoppeln.

Lieferketten Risiken ausgesetzt

“Globale Lieferketten sind mehr Risiken ausgesetzt als je zuvor und das kann schwerwiegende soziale, reputationsbezogene und finanzielle Auswirkungen haben. Das Prewave-Team hat eine Plattform entwickelt, die es Unternehmen ermöglicht, einen proaktiven und wohlüberlegten Ansatz für ihre Lieferketten zu wählen. Das ist etwas, das wir zunehmend als entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens ansehen. Mit einem hervorragenden Gründerteam, hochmoderner Technologie und einer beeindruckenden Kundenliste freuen wir uns, Teil der Reise von Prewave zu sein und zu sehen, wie das Unternehmen immer stärker wird”, erklärt Talia Rafaeli, Partner bei Kompas.

Auch Investor Ventech unterstützt nach der Seed-Runde im Jahr 2020 das Startup erneut: “Prewave ist die Lösung für Unternehmen und ihre Zulieferer angesichts der Makrotrends und der zunehmenden Unterbrechungen der Lieferkette”, sagt Stephan Wirries, Partner bei Ventech. “Das Startup ist auch ein fantastischer Zugewinn für die Vorbereitung von Unternehmen auf aktuelle und zunehmende Vorschriften wie das deutsche Lieferkettengesetz. Wir freuen uns, unsere Partnerschaft mit seinem visionären, zweiköpfigen Gründerteam fortzusetzen, um das Unternehmen auf die nächste Stufe zu führen und einen positiven Einfluss auf eine recht große Branche zu nehmen.”

Globale Lieferketten vulnerabel

Lob kommt ebenfalls von Florian Resch, Managing Partner bei IST cube, der den Weg von Prewave vom akademischen Spin-off zu einem international erfolgreiches Scale-up herausstreicht und die Schwierigkeiten in dem Bereich gut kennt.

“Globale Lieferketten zeigen sich komplexer, volatiler und vulnerabler denn je – dank technologischer Exzellenz gepaart mit hoher Kundenorientierung bietet Prewave Transparenz und Handlungsoptionen für eine weitreichende Kundenbasis. Als Investor seit der ersten Finanzierungsrunde freut es uns, dieses herausragende Team gemeinsam mit den bestehenden sowie starken neuen Investoren auf seinem weiteren Wachstumskurs zu unterstützen.”

Prewave-Technologie hilft bei Lieferketten-Unterbrechung

Abschließend ist es auch Christoph Haimberger, CEO vom aws Gründerfonds, der den Beitrag des Wiener Startups zum Lieferkettenthema hoch einschätzt.

Er sagt: “Es freut uns sehr, dass wir gemeinsam mit neuen und bewährten Co-Investoren Prewave in der aktuellen Finanzierungsrunde unterstützen können. Als aws Gründerfonds haben wir das Team bei ihrer spannenden Entwicklung begleitet und gratulieren dem Management zu ihrem Erfolg. Prewave ist es gelungen, mit ihrer herausragenden Technologie die Lieferketten effizient und nachhaltig zu schließen, die gerade in den aktuellen Krisen immer wieder unterbrochen wurden.”

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

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


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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