16.06.2020

Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

Das Wiener AI-Startup Prewave erlebte in der Coronakrise mit seinem Tool einen sprunghaften Nachfrage-Anstieg. Nun schloss es eine Seed-Finanzierungsrunde in Millionenhöhe ab.
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Prewave: Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger
(c) Renée-Mercedes Pokorny/Prewave - Das Gründer-Duo Lisa Smith und Harald Nitschinger.

Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist. Mit einer eigenen, frei zugänglichen Live-Karte („Coronavirus Disruption Map“) machte das 2017 gegründete TU Wien-Spinoff zusätzlich auf sich aufmerksam – der brutkasten berichtete. Der Nachfrage-Anstieg drückt sich nun auch im Interesse zahlreicher Investoren aus. Das Startup schließt ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.

+++ Aktuelle Startup-Investments +++

Kapital von aws Gründerfonds, seed & speed, Segnalita, Ventech, IST Cube und Speedinvest

Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest. „Gerade die Entwicklungen der vergangenen Monate beschleunigen die Digitalisierungserfordernisse aller Industrien und Branchen. Besonders internationale Kunden- und Lieferantenbeziehungen bergen für viele traditionelle Geschäftsmodelle große Risiken, die oft nur verzögert feststellbar und nur schwer quantifizierbar sind. Prewave macht insbesondere Legacy Industries ein Angebot, mit seinem Frühwarnsystem Transparenz in Lieferketten zu bringen und mögliche Risiken zu visualisieren. Uns ist es wichtig, das erstklassige Prewave-Team mit einem starken Investorenkonsortium bei der internationalen Skalierung zu unterstützen“, kommentiert Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds.

Prewave: AI, um Lieferketten zu verstehen

Die Technologie von Prewave basiert auf der fünfjährigen Doktorandenforschung von Lisa Smith an der TU Wien, die dann gemeinsam mit Harald Nitschinger das Unternehmen gründete. „Die derzeitige Krise zeigt, wie wichtig es für Industrieunternehmen ist, ständig am Laufenden darüber zu sein, was in der Lieferkette passiert. Die hohe Anzahl an Informationsquellen sowie die vielen Sprachen, die in weltweiten Lieferketten zum Einsatz kommen, machen es für einzelne Menschen unmöglich, den Überblick zu bewahren. Genau dieses Problem lösen unsere Algorithmen“, erklärt Smith.

Algorithmus holt Informationen aus Social Media

Zum Einsatz kommen Machine Learning und automatische Spracherkennung. Der Algorithmus werde dabei laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave. Man habe dafür eine Methode entwickelt, öffentlich zugängliche Informationen aus Social-Media-Kanälen wie z.B. Twitter, YouTube und lokalen Nachrichtenmedien als Datenquellen zu nutzen und qualitative Einflussfaktoren in Echtzeit messbar zu machen. Diese Daten hätten sich insbesondere im Bereich Lieferkettenmanagement (Supply Chain Management) als wertvoll erwiesen. „Ziel ist, jedem Unternehmer künftig Klarheit über die Herkunft seiner Produkte und über die Umstände, unter denen sie hergestellt wurden, zu verschaffen. Diese Transparenz bietet den Produzenten eine optimale Entscheidungsgrundlage“, so Prewave.

50 Sprachen werden von Prewave-Algorithmus erfasst

Das zehnköpfige Team arbeite nun laufend an der Verbesserung der Vorhersagekraft der Plattform. Unzählige Daten aus dem Internet würden zeitgleich verarbeitet und gegebenenfalls als risikorelevant eingestuft. Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen. „Künftig sollen noch weitere Datenquellen wie z.B. Wetterdaten herangezogen und entsprechend als Ereignistypen bzw. Risikofelder abgedeckt werden. Dafür soll die Kapazität der Plattform noch weiter ausgebaut werden; das verarbeitete Datenvolumen und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung werden dafür exponentiell gesteigert“, heißt es vom Startup. Um das Produkt auf internationalen Märkten auszurollen und weitere Industrien wie z.B. Banken, Versicherungen und NGOs anzusprechen, sollen für die Entwicklung sowie für Marketing und Vertrieb nun weitere Mitarbeiter aufgenommen werden.

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Die beiden Polytender-Gründer Matthias Neumayer und Dima Rubanov | (c) Vlad Dobre

„Dream Big“ passt wohl auch zu Polytender. Die beiden Gründer Dima Rubanov und Matthias Neumayer haben sich zum Ziel gesetzt, sie zur größten Ausschreibungsplattform der Welt zu machen. Die beiden Wiener sehen großes ungenutztes Potential in öffentlichen Ausschreibungen. „Behörden vergeben in der EU jedes Jahr Aufträge im Wert von zwei Billionen Euro“, sagt Co-Founder Dima Rubanov im brutkasten-Gespräch.

Diese seien auf Hunderte Portale verteilt. Viele Unternehmen wüssten schlicht nicht, welche Aufträge sie gewinnen können, wodurch viele Ausschreibungen oftmals nur ein einziges Angebot hätten. Dabei sei die staatliche Beschaffung eine große Möglichkeit für Unternehmen. „SpaceX würde ohne die öffentliche Hand nicht existieren. Man vergisst oft, wie wichtig dieses Thema eigentlich ist“, sagt Rubanov. Ihre neue Plattform Polytender soll das nun ändern und die Suche nach öffentlichen Ausschreibungen erleichtern – in der gesamten EU.

Startup-Studio „Run Labs“

Die Gründer sind in der Szene keine Unbekannten. Rubanov und Matthias Neumayer entwickelten in den letzten Jahren Produkte wie Oscar Stories, die kindgerechte KI Lora oder den Dokumente-Erklär-Chatbot FragDasPDF. Alles läuft unter dem Startup-Studio Run Labs zusammen.

SpaceX würde ohne die öffentliche Hand nicht existieren.

Dima Rubanov, Co-CEO von Run Labs

400 Unternehmen in zwei Monaten

Ihre neueste Plattform, Polytender, wurde im August gelauncht und soll seitdem über 400 registrierte Unternehmen auf der Plattform gewonnen haben. Einige davon sind laut den Geschäftsführern noch Pilotkunden, es gebe aber auch bereits um die dreißig reguläre Abnehmer wie Helferline oder AV-Professional.

„Polytender beschleunigt unseren Prozess in der Suche, Bewertung und Abwicklung von Ausschreibungen wesentlich. Die dadurch freigesetzten Ressourcen können optimal eingesetzt werden“, sagt David Knapp, CEO der AV-Professional GmbH.

Eine „signifikante Zeitersparnis“

Die erhöhte Geschwindigkeit sei einer der großen Benefits, die Polytender für Firmen aufweise. „Gerade bei der Suche bieten wir für Unternehmen eine signifikante Zeitersparnis. Das funktioniert schon über alle EU-Länder und ein paar weitere Länder hinweg“, erklärt Rubanov. Neben den 27 EU-Staaten operiert Polytender auch in den USA, der Schweiz, Norwegen und Großbritannien und bündle so über 300 Vergabeportale. Die Plattform vereinfacht es den Unternehmen, Ausschreibungen überhaupt zu finden und daran teilzunehmen. Alles mit KI-Unterstützung.

KI-nativ als Alleinstellungsmerkmal

Ein Matching-Algorithmus gleicht neue Ausschreibungen sprachübergreifend mit Suchprofilen ab. Noch im November soll es auch eine KI-Zusammenfassung und eine Bid-Einschätzung geben. „Wir werden dann KI-Agenten haben, die riesige Datenmengen durchforsten, zusammenfassen und für den User personalisiert aufbereiten. Dadurch muss man nicht 100 Seiten lesen, um zu wissen, ob man sich bewerben soll oder nicht“, erklärt Neumayer.

Das Besondere: Polytender funktioniert KI-nativ. Jede Ausschreibung lässt sich direkt aus KI-Assistenten wie Mistral, Claude, ChatGPT und Microsoft Copilot durchsuchen. Unternehmen können dadurch eigene Ausschreibungs-Agenten bauen und so passende Aufträge finden und bewerten.

„Wir sind der Meinung, dass in einer AI-Agent-Zukunft weniger Interfaces notwendig sein werden. Deshalb haben wir alle App-Funktionen auch für Agents zugänglich gemacht“, erklärt Neumayer und ergänzt: „Wir haben auch Kunden, die ihre eigenen internen Agents haben, die wiederum mit ihren eigenen Daten angereichert sind. Diese Daten können sie dann mit unseren Daten aus öffentlichen Ausschreibungen, aus Dokumenten etc. verbinden und in ihre eigenen Abläufe einbauen.“

Die europäische Lösung, Datenschutz etc.

Wichtig sei den beiden Wienern, die sich bereits seit ihrer Schulzeit kennen, eine europäische Lösung anzubieten. „Wer unsere LinkedIn-Aktivitäten kennt, weiß, dass wir sehr pro-europäisch denken und uns auch europäische Souveränität wichtig ist. Wir sind auch der Meinung, dass diesbezüglich gerade die öffentliche Beschaffung ein großer Hebel wäre, der underused ist“, sagt Neumayer.

Auch bezüglich Datenschutz haben Rubanov und Neumayer klare Vorstellungen. „Wir hosten alles auf Hetzner, einem Server in Deutschland. Unsere KI-Modelle laufen auf europäischer Infrastruktur. Wir passen sehr auf, dass kein Abfluss von Daten entstehen kann. Wir sind auch DSGVO-konform“, sagt Rubanov.

Die All-in-Tender-Lösung

Rubanov und Neumayer denken die Plattform bereits weiter. Sie wollen nämlich nicht nur die Abläufe auf der Bieterseite vereinfachen, sondern auch auf der Vergabeseite. „Unsere große Vision ist es, eine All-in-one-Tender-Plattform zu haben. Sie soll auf der Bieterseite die Suche nach Aufträgen und Unterlagenerstellung und auf der Auftraggeberseite die Erstellung der Ausschreibungsunterlagen abdecken“, sagt Neumayer. Sie können sich auch vorstellen, Ausschreibungen von Unternehmen auf Polytender zu veröffentlichen, wobei der Fokus auf staatlichen Ausschreibungen liege. Diese „Vision“ wolle man noch im ersten Quartal 2027 umsetzen.

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Prewave: Millioneninvestment für Wiener AI-Startup

  • Mit der AI basierten Abschätzung von Ausfallsrisiken industrieller Lieferketten, hat sich das Wiener Startup Prewave eine Nische ausgesucht, die nun in der Coronakrise besonders gefragt war und ist.
  • Nun schloss das Unternehmen ein nicht näher beziffertes Millioneninvestment ab.
  • Die Seed-Finanzierungsrunde wird vom aws Gründerfonds angeführt, zu den weiteren Investoren zählen seed & speed, Segnalita und Ventech sowie die Bestandsinvestoren IST Cube und Speedinvest.
  • Der Algorithmus werde laufend darauf trainiert, Signale aus mehrsprachigen Textdaten als Risiko zu identifizieren, heißt es von Prewave.
  • Aus mehr als 50 Sprachen identifiziert der Algorithmus mehr als 60 verschiedene Risikokategorien wie z.B. Naturkatastrophen, Streiks, Feuer oder Grenzschließungen.

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