08.04.2026
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Propcorn AI: Wiener Startup expandiert nach Tirol und Vorarlberg

Zudem launcht Propcorn AI einen neuen Bewertungs-Algorithmus, der Kauf- und Verkaufspreise sowie Jahresmieten in Wien auf Basis von Gebäudesubstanz und Lagequalität kalkulieren soll.
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Propcorn AI
(c) Propcorn FlexCo

Im Vorjahr erhielt Propcorn AI eine FFG-Förderung in Höhe von 640.000 Euro – brutkasten berichtete. Nun verkündet das Wiener KI-Startup einen dreifachen Meilenstein auf seinem Weg zur Digitalisierung des Immobilienmarktes. Das Unternehmen weitet seine Aktivitäten auf Vorarlberg und Tirol aus und führt den kostenlosen Service „Suchprofile“ ein. Zusätzlich wird die Funktion „KI-Kaufpreis“ bzw. „Marktwertindikation“ als weiterer Puzzlestein innerhalb der Projektkalkulation angeboten.

Propcorn AI-CEO: „Im Westen Österreichs Raum durch Berge extrem begrenzt“

Ab heute können Investor:innen, Entwickler:innen und Branchenfachleute das Potential von Grundstücken und Gebäuden in Vorarlberg und Tirol mithilfe von drei Funktionen (Adresssuche, Erweiterte Suche und Klick-Suche) ermitteln.

„Unser Ziel war es von Anfang an, die präzisesten Immobiliendaten in ganz Österreich bereitzustellen. Die Expansion nach Vorarlberg und Tirol ist ein logischer Schritt in der Entwicklung von Propcorn AI“, sagt Niki Stadler, CEO und Co-Founder. „Besonders im Westen Österreichs ist der Raum durch die Berge extrem begrenzt. Wir möchten spielerisch dazu beitragen, das Baupotential von gewidmeten Grundstücken oder Rohdachböden zu entdecken, damit diese rasch auf den Markt kommen. Unsere Nutzer haben einen riesigen Wettbewerbsvorteil, ganz gleich, ob sie nach Flächen im Herzen Wiens oder in den Alpentälern suchen.“

Expansion nach Deutschland geplant

Auch die übrigen Bundesländer Österreichs sind in einer Basisversion verfügbar; ihre vollständige Abdeckung soll noch heuer erfolgen. Darüber hinaus plant das Startup bald auch in München verfügbar zu sein.

Mit der Integration einer KI-gestützten Kaufpreis- und Marktwertindikation erweitert Propcorn AI zudem sein Feature „Projektkalkulation“. Das Tool analysiert zentrale Parameter wie Baujahr, Zustand, Baupotenzial und Lage einer Immobilie. Auf Basis dieser Daten erhalten Nutzer:innen eine Einschätzung zum Ankaufspreis von Grundstücken oder Bestandsobjekten sowie Prognosen zu möglichen Verkaufserlösen oder jährlichen Mieteinnahmen bei Umsetzung des Projekts.

KI-gestützte Analyse mit Vorteil

Die KI-gestützte Analyse soll insbesondere Fachleuten einen Vorteil verschaffen: Sie ermögliche eine datenbasierte Einordnung von Marktpreisen im direkten Vergleich zu benachbarten Objekten und erhöhe damit die Planungssicherheit, so der Claim.

Als Datengrundlage dienen hier unter anderem aktuelle Marktberichte und Quellen wie EHL bzw. BUWOG, Otto Immobilien, Statistik Austria, Raiffeisen Immopreisatlas, Willhaben, ImmoScout, Immounited und die Österreichische Nationalbank. Propcorn AI aggregiert diese Daten und verdichtet sie zu einem Durchschnittswert.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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