Profitize: 1,4 Millionen Euro für neues Falkensteiner-Startup
Nach seinem erfolgreichen RateBoard-Exit meldet sich Simon Falkensteiner mit einem neuen Projekt zurück: Gemeinsam mit Michael Gorfer und Mark Nardi sichert sich das Südtiroler Startup Profitize ein 1,4 Millionen-Investment. Das Ziel: Mit künstlicher Intelligenz das komplexe Kosten- und Profitmanagement für Hoteliers automatisieren.
Sieben bis zehn verschiedene Software-Tools, um den operativen Betrieb am Laufen zu halten: Das ist die ist komplexe Realität in vielen Hotels, wie die Profitize-Gründer im Interview erklären. Die Folge: Hoteliers erfahren oft erst ein Jahr später beim Steuerberater, was unter dem Strich tatsächlich übrig geblieben ist. Genau diesen „blinden Fleck“ will das Südtiroler Startup nun beseitigen.
18 Monate durchfinanziert
Um diese Vision voranzutreiben, hat das im NOI Techpark in Bozen ansässige Unternehmen eine Seed-Finanzierung in Höhe von 1,4 Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde vom Alpine Fund (Redstone & Euregio+) und dem aws Gründungsfonds aus Wien. Zudem beteiligen sich 4 Business Angels in dieser Runde an dem Startup, die laut Simon Falkensteiner alle tief in der Hotelleriebranche verwurzelt sind, darunter Software-Anbieter, Berater und Vertreter von Hotelketten.
Mit dem frischen Kapital sei Profitize für die nächsten 18 Monate durchfinanziert. Doch die Ambitionen sind groß: Man wolle laut dem CEO so schnell wie möglich Marktführer in Europa werden. In etwa einem Jahr plant das Team bereits, sich in die nächste Finanzierungsrunde zu begeben. Bis dahin sollen die aktuell erschlossenen Märkte im DACH-Raum und in Südtirol auf ganz Italien sowie perspektivisch Skandinavien und die Niederlande ausgeweitet werden.
Neuanfang nach Exit
Hinter Profitize stehen keine Unbekannten: Simon Falkensteiner, Sohn des renomierten Hoteliers Erich Falkensteiner, legte bereits 2020 mit RateBoard einen erfolgreichen Exit hin, wie brutkasten berichtete. Auf die Frage, was er bei seiner zweiten Gründung anders macht, antwortet Falkensteiner gelassen: „Man geht vielleicht ein bisschen lockerer an die Geschichte heran“ und nehme nicht mehr alles sofort „für bare Münze“.
Seinen Mitgründer Michael Gorfer kennt er aus früheren Tätigkeit bei den Falkensteiner Hotels, wo beide vor über zehn Jahren zusammenarbeiteten. Gorfer freut sich besonders über den Lerneffekt bei den Kunden: „Es macht voll Spaß, wenn man sieht, wie die Hoteliers zusammen mit uns einfach sicherer werden, auf einmal anfangen über KPIs zu sprechen, die Zahlen-Scheu prinzipiell verlieren und sich den Themen annehmen, die leider Gottes eben immer wichtiger werden“. Als CTO ist außerdem noch Mark Nardi an Board, der über Bekanntschaften zu Profitize kam, wie die Gründer im Interview verraten.
KI-Cockpit für Hotels
Mit Profitize bekommt die Hotellerie ein zentrales Cockpit. Das System bündelt Daten aus verschiedenen Quellen wie dem Property Management System (PMS), Kassensystemen (POS), der Buchhaltung sowie HR- und Bankdaten in einer Oberfläche. Das Ergebnis sind automatisierte Finanzanalysen, Forecasts und Echtzeit-Reportings, die den manuellen Aufwand massiv reduzieren.
Die KI unterstützt dabei massiv: Rechnungen werden automatisiert ausgelesen und per One-Chat können Budgets via Prompting erstellt oder Analysen abgerufen werden. Push-Benachrichtigungen warnen zudem proaktiv vor steigenden Kosten und liefern Insights für Optimierungsmaßnahmen. Bereits über 140 Betriebe in Europa nutzen die Software. Das Spektrum reicht von kleinen Betrieben bis hin zu bekannten Namen wie den Falkensteiner oder Eder Hotels.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern
Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
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.
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.
Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.
