23.06.2022

Puck.io: Florian Gschwandtner investiert in Wiener Proptech

Puck entwickelt digitale Lösungen für die Verwaltung und das Management von Immobilien – inklusive digitalem schwarzen Brett und Paketbox.
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Investor Florian Gschwandtner, puck-CEO Julia Wawrik, Thomas Kolbabek von viable und Daniel Jelitzka von JP Immobilien/puck © puck immobilien
Investor Florian Gschwandtner, puck-CEO Julia Wawrik, Thomas Kolbabek von viable und Daniel Jelitzka von JP Immobilien/puck © puck immobilien

Serial Entrepreneur und Angel Investor Florian Gschwandtner investiert in das Wiener Proptech puck.io. „Ich selbst lebe in einer Immobilie, in der die Services der puck immobilien app service GmbH zum Einsatz kommen und ich war begeistert davon, wie sich damit die Kommunikation mit der Hausverwaltung und den Nutzern optimieren lässt. Die Potenziale dieses Immobilien-Ökosystems sind riesig“, sagt Gschwandtner, der mit einem sechsstelligen Investment bei puck einsteigt. „Wir sind keine Digital-Experten in den Operations“, erklärt puck-Co-Founder Daniel Jelitzka die Investmentrunde. „Unser Handwerk ist die Immobilie, das unserer neuen Partner die Digitalisierung“. Gschwandtner wird sich konzeptionell in die Weiterentwicklung des Produktes und Unternehmens einbringen; operativer Partner wird die Digital-Umsetzungs-Agentur viable.

Die puck immobilien app services GmbH wurde 2017 von der JP Immobiliengruppe gegründet und war bis zu der aktuellen Investmentrunde zu mehr als 90 Prozent in den Händen von JP – ein kleiner Teil gehört seit der Gründung einer Gesellschaft von Martin Müller, der auch Haupteigentümer der J & P Immobilienmakler GmbH ist. Der Marktstart folgte 2018, damals noch unter der Geschäftsführung von Daniel Jelitzka (JP Immobilien) und Martin Müller – 2020 stieg Julia Wawrik in die Geschäftsführung auf, die sie seither mit Müller innehat.

Wie funktioniert puck immobilien?

Puck entwickelt digitale Lösungen für die Verwaltung und das Management von Immobilien. Herzstück ist eine App für die Kommunikation zwischen Hauseigentümern, Hausverwaltern und Mietern. Die App für Mieter wird ergänzt durch ein digitales schwarzes Brett mit aktuellen Infos zum Haus, aber auch zur näheren Umgebung, lokalen News, einer Tauschbörse und Öffi-Infos. Mittlerweile wurde das Angebot mit einer Paketbox, die über QR-Codes geöffnet werden kann, und einer remote bedienbaren Gegensprechanlage ausgebaut und auch Buchungssysteme für Räume oder E-Ladestationen sind möglich. Über die Lösungen von puck können Hausverwaltungen zudem beispielsweise Schadensmeldungen verwalten oder Asset Manager eine Leerstandsvermarktung angehen. Das Unternehmen arbeitet derzeit mit zwei Produkten, puck 360 bietet alle Hardware- und Software-Möglichkeiten, während puck smart als Einstiegsprodukt auf das digitale schwarze Brett beschränkt ist. In Zukunft will puck noch stärker mit IoT-Sensoren arbeiten und so zahlreiche Schadensmeldungen automatisieren.

Das puck Bord als digitales schwarzes Brett © puck immobilien
Das puck Bord als digitales schwarzes Brett © puck immobilien

„Durch die Pandemie kam es zu einem großen Digitalisierungsschub in Österreich und dieser hat auch die Immobilienbranche erfasst“, sagt Daniel Jelitzka. In Wien seien bereits zehn Prozent der Wohnungen angeschlossen; mehr als 75.000 Nutzer:innen hat die App. Der Vertrieb konzentriere sich derzeit noch auf Wien, erklärt Geschäftsführerin Wawrik – eine Skalierung sei aber einfach möglich und etwa Deutschland ein logischer und spannender nächster Schritt.

Zu den mittlerweile fast 30 Kund:innen zählen große Immobilienunternehmen und Hausverwaltungen wie IMV, Santner, ARWAG Immobilientreuhand und Otto Friedrich. Jelitzka gibt ein Beispiel für die Vorteile, die puck.io bietet: Früher hätte ein Hausverwalter nach einem Liftschaden 30 Anrufe von Mietern bekommen, mit denen er telefonieren muss, um danach ein Schild aufzuhängen und die Reparatur zu organisieren. Dank Digitalisierung kommen die Schadensmeldungen per App und Mieter können per Push-Nachricht automatisch über die Fortschritte des Reparaturprozesses informiert werden.

Die Runtastic-Gründer als Investoren

Florian Gschwandtner ist seit dem Exit seines Startups Runtastic an Adidas (2015, 220 Mio. Euro) als Business Angel tätig und trat auch in der TV-Show 2 Minuten 2 Millionen auf. Er investiert vor allem über die Beteiligungsgesellschaft 8eyes, die er gemeinsam mit seinen damaligen Co-Foundern Alfred Luger, Christian Kaar und Rene Giretzlehner gegründet hat. Zuletzt stieg die 8eyes etwa bei der Linzer Kinderschutz-App Ohana ein, die mit 15 Prozent die bisher größte Beteiligung der Runtastic-Gründer ist. Zu den bekanntesten Beteiligungen gehören auch TeamEcho, Credi2, hello again, Storyclash oder Freebiebox. An seinem eigenen neuen Startup, Leaders21, ist Gschwandtner mit rund 30 Prozent direkt beteiligt – auch hier sind seine ehemaligen Co-Founder mit kleineren Shares an Bord. Insgesamt ist Gschwandtner nach eigenen Angaben an rund 40 Startups beteiligt.

Disclaimer: Die Runtastic-Gründer sind über die 8eyes GmbH zu  2,6566 % an der Brutkasten Media GmbH beteiligt.

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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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