25.06.2024
SERIES B

Prewave: Wiener Lieferketten-Scaleup holt sich 63 Mio. Euro Investment

Das Wiener Scaleup Prewave hat in einer Serie-B-Finanzierungsrunde 67 Millionen US-Dollar (63 Millionen Euro) erhalten. Mit dem Investment soll nun die KI-basierte Nachhaltigkeits-, Risiko- und Compliance-Plattform weiter ausgebaut werden.
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Prewave
(c) Prewave - Lisa Smith und Harald Nitschinger von Prewave.

Nach einer Series-A-Finanzierung in Höhe von elf Millionen Euro 2022 erweiterte das Wiener Scaleup diese im letzten Jahr um weitere 18 Millionen Euro. Nun folgt die Series-B-Finanzierungsrunde für das 2017 von Lisa Smith und Harald Nitschinger gegründete Startup. Das Unternehmen, das eine Lösung für das Management von Lieferkettenrisiken entwickelt, konnte nun laut eigenen Angaben ein 63 Millionen Euro schweres Investment an Land ziehen.

Prewave möchte KI-Technologie ausbauen

Die Runde wurde von der Investmentgesellschaft Hedosophia angeführt und umfasste Beteiligungen der bestehenden Investoren Creandum, Ventech, Kompas, Speedinvest und Working Capital Fund.

Die neue Finanzierung soll laut Aussendung dazu verwendet werden, die „nächste Phase des globalen Wachstums von Prewave“ voranzutreiben. Zudem soll die weitere Produktforschung und -entwicklung auf Basis der firmeneigenen KI-Technologie forciert werden.

„Wir verzeichnen eine starke Nachfrage von führenden europäischen Marken, die erkannt haben, dass Prewave ihnen helfen kann, ihren Ruf zu schützen, ihre Leistung zu verbessern und ihre Rentabilität zu steigern. Mit dieser Finanzierung können wir unsere globale Expansion beschleunigen, wobei der US-Markt für uns oberste Priorität hat“, so Harald Nitschinger, Mitgründer und Managing Director von Prewave.

Plattform erkennt 140 Risikoarten

Die Plattform von Prewave für Nachhaltigkeit, Risiko und Compliance identifiziert aktuell 140 Risikoarten auf globaler Ebene. Dazu gehören Probleme, die die Widerstandsfähigkeit beeinträchtigen und Störungen verursachen, wie Naturkatastrophen, Cyber-Risiken, Unfälle Nachhaltigkeits- und ESG-Risiken sowie die Einhaltung einer wachsenden Zahl nationaler und internationaler Vorschriften – angefangen von der EU-Richtlinie Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CS3D) bis hin zur EU-Entwaldungsverordnung (EUDR), die 2025 in Kraft treten soll.

Analyse von Daten in 400 Sprachen

Insgesamt stecken laut dem Wiener Scaleup rund zehn Jahren Forschung, Entwicklung und Datentraining in der firmeneigenen KI-Technologie. Dabei greift Prewave auf fragmentierte Datensätze zu. Dazu zählen Nachrichten und Social-Media-Inhalte in mehr als 400 Sprachen, Unternehmenszertifizierungen und Geschäftsberichte, Datenfeeds von Regierungen und NGOs sowie Sanktionslisten und Listen politisch exponierter Personen (PEPs).

Prewave generiert dann in Echtzeit prädiktive und reaktive Warnmeldungen sowie Handlungsempfehlungen für die Lieferketten von Kund:innen, risikobehafteten Lieferanten und Sub-Tier-Netzwerken. Durch die Integration aller Anwendungsfälle von Lieferkettenrisiken und eines effektiven End-to-End-Risikomanagements über den gesamten Lebenszyklus (einschließlich Identifizierung, Tier-N-Mapping, Priorisierung, Schadensbegrenzung, Berichterstattung und Kontrolle) reduziert Prewave den Arbeitsaufwand für Unternehmen um den Faktor 40 im Vergleich zu manuellen, fragebogenbasierten Compliance-Ansätzen. 

Prewave hat laut eigenen Angaben 2023 eine Verdreifachung des Umsatzes erreicht. Mehr als 200 Unternehmen, darunter Ferrari und Dr. Oetker, nutzen mittlerweile die Lösung des Wiener Scaleups, um die Compliance zu gewährleisten und die Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit ihrer Lieferketten zu verbessern. 


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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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