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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Alina Nikolaou, Co-Founder, Director und Kuratorin von TEDAI Vienna. | (c) Florentina Olareanu

Geoffrey Hinton, Peter Steinberger, Yukiyasu Kamitani, Kauna Ibrahim Malgwi und Nenad Tomašev von Google DeepMind stehen bei der dritten TEDAI in der Wiener Hofburg auf der Bühne. Ein Honorar bekommt keiner von ihnen. Stattdessen arbeitet Alina Nikolaou drei bis sechs Monate mit jedem Speaker am Skript, in zwei bis vier Calls, danach folgen Rhetorik-Coaching und ein Fact-Checking der Inhalte.

Im Interview erklärt die Co-Founder, Director & Curator der TEDAI, wie dieser Prozess abläuft, warum das Programm heuer gegensätzliche Positionen direkt nacheinander setzt und wie die Konferenz überhaupt nach Wien kam.


brutkasten: Wie kam die TEDAI nach Wien und nicht nach San Francisco?

Alina Nikolaou: Seit circa 2010 gibt es TEDxVienna, damals ein Verein, der eine eintägige Veranstaltung im Volkstheater organisiert hat. Aufgrund der kuratoriellen Qualität und der Reichweite der Talks hat sich Ende 2023 die Mutterkonferenz TED HQ bei uns gemeldet, mit der Idee, das TEDAI-Format nach Europa zu bringen. In San Francisco gab es das damals schon ein Jahr lang als Pilot. Interesse hatten viele Städte, die Klassiker wie London, Paris und Berlin. Wien ist ja keine klassische KI-Stadt, wie es Paris oder Zürich wären. Trotzdem haben wir uns nach mehreren Runden für Wien entschieden: wegen der inhaltlichen Ausrichtung, die sich wie ein roter Faden durch die letzten drei Jahre zieht, wegen Wien als Weltstadt und UN-Stadt, in die unterschiedlichste Disziplinen und Kulturen reisen, und wegen des Fokus auf Lebensqualität und auf Innovation, nicht um der Innovation willen, sondern um der Menschheit ein besseres Leben zu ermöglichen. Heuer sind wir die einzige TEDAI weltweit, weil die Organisatoren in San Francisco es strategisch nicht weiter vorantreiben wollten. Dort häufen sich so viele KI-Events, dass sich das in der DNA des Ökosystems absorbiert. Ein KI-Event in Europa sticht stärker hervor.

Wie hat sich das Programm inhaltlich entwickelt?

Im ersten Jahr lag der Fokus stark auf Grundlagenbildung. Große Sprachmodelle waren plötzlich da und wurden fleckenhaft, experimentell verwendet. Wir haben eine Einführung gegeben, für die Personen vor Ort und für jene, die die Talks später online sehen. Die zweite Ausgabe hatte das Augenmerk darauf, dass KI in der Arbeitswelt angelangt ist. Was bedeutet das strategisch für Unternehmen und für die Infrastruktur, auf der KI beruht, und was bedeutet es auf der Mikroebene für unser kritisches Denken? Dieses Jahr sehen wir verstärkt, wie KI in der Gesellschaft agiert, von Aktivismus für oder gegen KI bis zu Sicherheits- und geopolitischen Fragen und paradigmenwechselnden Fragen in der Medizin. Es ist das breiteste Programm, das wir je hatten. Wie ich immer sage: Dieses Jahr kuratieren wir für Kollision. Es wird viele Speaker geben, die gegensätzliche Meinungen vertreten, teilweise direkt nacheinander, sodass sich das Publikum am Abend selbst eine Meinung bilden kann. Genau dort entsteht Innovation.

Wer kommt zur TEDAI?

Die Zielgruppe ist divers, von der Wirtschafts- und Bildungswelt über Startups und KMU bis zu Konzernen, die anfangs zwei Personen geschickt haben und mittlerweile zwanzigköpfige Delegationen. Der gemeinsame Nenner: Es sind Entscheidungsträger:innen, die oft über Budget verfügen und über den Tellerrand hinausblicken möchten. Im ersten Jahr kamen fast 70 Prozent des Publikums von außerhalb Österreichs, die größten Delegationen aus Deutschland, UK und Frankreich. Im zweiten Jahr waren rund 40 Prozent aus Österreich, was für uns ein Erfolg war. Letztes Jahr waren 65 Länder vor Ort.

Was macht das Format aus?

Wir haben eine klare Regel: keine Demo-Booths, höchstens künstlerische Installationen oder spielerische Exhibits. Dafür gibt es am zweiten Tag parallel Workshops, Reflexionsrunden und sogenannte Ideas Adventures, bei denen wir Kleingruppen aus der Hofburg hinausschicken. Es gibt auch keine Speaking Fee. Stattdessen arbeite ich mit allen Speakern drei bis sechs Monate lang an ihren Talks, konkret in zwei bis vier Calls, in denen wir das große Thema aufmachen und immer weiter auf dieses eine Skript runterbrechen. Danach werden sie bis zur Sekunde vor der Bühne von Rhetorik-Coaches begleitet, dazu kommt ein rigoroses Fact-Checking. Einen TED Talk von Geoffrey Hinton oder Peter Steinberger wird man so auf keiner anderen Konferenz hören.

Wohin soll die Reise gehen?

Was ich immer stärker beobachte: Problemlösungsorientiertes Forschen bringt im KI-Bereich die spannendsten Innovationen hervor und bedeutet gleichzeitig das nachhaltigste wirtschaftliche Wachstum. Wir arbeiten an einer Plattform, die die grundlegenden Probleme dokumentiert, die Forschende und Gründer:innen derzeit am meisten beschäftigen, und diese im Rahmen von Veranstaltungen nach außen trägt. Also nicht nur ideenzentriertes Denken, wie bei TED Talks, sondern problemzentriertes Denken.


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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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