16.02.2021

Quantics: Wiener AI-Startup erhält sechsstellige Preseed-Förderung

Das AI-Startup Quantics hat sich auf die Erstellung von automatischen Absatz- und Nachfrageprognosen im Retail und Manufacturing-Bereich spezialisiert. Und darf sich über eine sechsstellige Förderung durch das awsPreseed-Programm freuen.
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(c) Quantics - Das noch junge Quantics-Team darf sich mit seiner KI-gestützten Prognose-Lösung über eine sechsstellige Förderung freuen.

Drei der Quantics-Gründer, Christof Bitschnau, Vladyslav Vasylevskyy und Johannes Matt haben vor ihrem aktuellen Projekt bei einem globalen SaaS Unternehmen gearbeitet, das “Supply Chain”-Lösungen im B2B-Bereich anbietet. Resul Akay hingegen ist assoziierter Forscher der Universität Wien an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Statistik. Er ist der Kopf hinter den Algorithmen und hat jahrelange Erfahrung in den Feldern “Predictive Modeling”, “Time Series Analysis” und “Machine Learning“.

Quantics ermöglicht Absatz- und Nachfrageprognosen

Gemeinsam hat das Quartett eine innovative KI-gestützte Lösung entwickelt, die präzise, automatisierte und schnelle Absatz- und Nachfrageprognosen ermöglicht, damit auch Business-User ohne “Data Science” Know-how von genauen Prognose-Ergebnissen profitieren können.

KI lernt aus der Gegenwart und Vergangenheit

Die Künstliche Intelligenz von Quantics lernt aus der Gegenwart und der Vergangenheit, analysiert Nachfrage- und Absatzmuster, bezieht interne sowie externe Einflussfaktoren in die Prognoseberechnung mit ein und soll sich der jeweiligen Situation eines Unternehmens anpassen können.

Automatische Anpassung der Quantics-KI

Ein Unterschied zu anderen Lösungen liegt darin, dass die “Quantics-KI” kleinste Veränderungen automatisch erkennt, um initial ausgewählte Modelle zu optimieren und die Prognosegenauigkeit beizubehalten, beziehungsweise noch weiter zu verbessern. Mit dem Ziel eine optimale quantitative Basis für wichtige Entscheidungen entlang der Wertschöpfungskette zu schaffen, um Umsätze zu steigern, sowie Kosten und Zeit zu sparen – trotz eines volatilen Marktumfelds.

Ziel: schnelle und automatisierte Entscheidungsfindung für Kunden

“Unsere Vision ist es, Unternehmen eine schnelle und automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen, indem wir Business Usern eine smarte KI zur Seite stellen, die laufend besser wird und sich dynamisch an die unternehmensspezifische Situation anpasst”, erklärt Vasylevskyy.

Nutzung über Benutzeroberfläche oder API

Die SaaS-Lösung des Startups kann entweder über die Benutzeroberfläche oder über Schnittstellen (API) im Hintergrund genutzt werden. “So können wir gewährleisten, dass die Mitarbeiter unserer Kunden nicht auf ein neues System umgeschult werden müssen, wenn dies nicht gewünscht ist”, so Vasylevskyy weiter. “Für die Implementierung der Lösung bzw. die Durchführung eines ‘Proof-of-Concept’ erheben wir einmalige Gebühren, die allerdings deutlich geringer ausfallen als bei anderen Demand & Sales Planning Anbietern.”

Neben den Implementierungskosten erhebt Quantics eine monatliche Nutzungsgebühr, die auf die Unternehmensgröße, den Nutzungsumfang und das Optimierungspotenzial des Kunden abgestimmt ist und als Fixpreis verrechnet wird.

ROI von Faktor 10 für Kunden als Vorhaben

“Das Ziel ist es, unseren Kunden einen ROI von mindestens ‘Faktor 10’ bieten zu können, weshalb wir den Preis kundenindividuell anpassen. Dabei enthält die fixe monatliche Nutzungsgebühr, Kosten für den Betrieb, die Wartung, Support und innovative Upgrades, an denen wir kontinuierlich arbeiten”, so der Gründer weiter.

Quantics-Zielmarkt

Der Zielmarkt von Quantics hat Retail und den Manufacturing-Bereich im Visier. “Wir haben die Lösung bewusst generisch aufgebaut, sodass unterschiedliche Einsatzbereiche und Branchen möglich sind. Dadurch, dass die Quantics KI für jeden Kunden und jedes einzelne Produkt, sowie für jeden Standort die passenden Prognosemodelle auswählt und kombiniert, ist es vollkommen egal, ob der Kunde Kleidung, Lebensmittel oder andere Waren verkauft. Die KI ist hier sehr flexibel”, fährt Vasylevskyy in seiner Erklärung fort und kommt auf die USPs seines Startups zu sprechen.

Über 50 verschiedene Methoden

Quantics habe eine signifikant besserer Prognosegenauigkeit als die Konkurrenz. Mehr als 50 Methoden von innovativen Verfahren zur Prognose von Absätzen, Nachfragemengen und Beständen, gehören zum Skill-Set des Unternehmens.

“Je nachdem welche Daten vorhanden sind, werden die Modelle so ausgewählt bzw. kombiniert, dass die bestmögliche Prognosegenauigkeit für die Inputdaten gewährleistet werden kann. Wir arbeiten kontinuierlich daran weitere innovative Verfahren zu entwickeln und in unseren Pool aufzunehmen, speziell Modelle, die sich auf die Prognose von sehr schwer prognostizierbaren Nachfragemustern konzentrieren. Wie es typischerweise bei langsam drehenden Produkten oder bei Batchlieferungen der Fall ist”, sagt Vasylevskyy.

Dynamisches Forecasting als USP

Ein weiteres Alleinstellungsmerkmal findet man bei Quantics unter dem Begriff “Hierarchische Absatzprognosen”. Während viele Unternehmen einen Top-down oder Bottom-up Planungszugang haben, ermögliche das KI-Startup ein dynamisches und hierarchisches Forecasting, indem alle Ebenen prognostiziert und automatisch konsolidiert werden. Dieser Zugang sorge für genauere Prognosen und sei mit erheblich weniger Aufwand über die Bühne zu bringen, als andere Lösungen am Markt, so die Gründer.

Zu weiteren Vorteilen und Abgrenzung zur Konkurrenz gehören “kontinuierliche und automatisierte Anpassung”, sowie maßgeschneiderte Lösungen, die individuell auf die Ziele, die Situation und Herausforderungen des Unternehmens angepasst sind.

Stockerl bei der European Retail Start-up Night

Das Unternehmen besteht offiziell seit Herbst 2020 und konnte sich nach einem langen “Screening”-Prozess eine sechsstellige Förderung durch das awsPreseed Programm sichern. Daneben wurde Quantics auch in das “startport Accelerator Programm” aufgenommen und konnte den zweiten Platz bei der “European Retail Startup Night” ergattern. Für 2021 stehen weitere große Pläne an.

Finanzierungsrunde für 2021 geplant

“Um möglichst vielen Unternehmen mit unserer KI unter die Arme zu greifen, damit diese schneller, agiler und kostengünstiger planen können, haben wir uns vorgenommen, in den kommenden Jahren Kapital am Markt aufzunehmen”, sagt Vasylevskyy. “Um weitere innovative Modelle und Funktionen in unsere Lösung einfließen zu lassen und unseren Kunden eine noch bessere Lösung für die Planung bereitzustellen. Eine erste Finanzierungsrunde ist für 2021 geplant.”

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Fahnen der Europäischen Union
Fahnen der Europäischen Union | Foto: Adobe Stock

Sie haben sich ordentlich dahingezogen, die Verhandlungen zwischen EU-Parlament, EU-Kommission und den Mitgliedsstaaten. Der vermeintlich letzte Verhandlungstag begann am Mittwoch um 16 Uhr. Nach einer durchverhandelten Nacht wurden die Gespäche aber am frühen Donnerstagnachmittag unterbrochen. Am Freitag in der Früh ging es weiter – und nach einem weiteren Tag mit intensiven Verhandlungen kam man gegen Mitternach schließlich zu einer vorläufigen Einigung.

“Deal”, schrieb Digitalkommissar Thierry Breton um 23.37 Uhr auf der Plattform X (vormals Twitter) und postete dabei eine Grafik, die die EU als einzigen Kontinent mit KI-Regulierung auswies. Die Einigung sei “historisch”, schreib er in einer weiteren Nachricht. Der AI Act sei “viel mehr als ein Regelwerk – er ist eine Startrampe für EU-Startups und Forscher, um das globale KI-Rennen anzuführen.”

Die Verhandler:innen standen schon unter Zeitdruck: Denn im kommenden Jahr stehen Wahlen zum EU-Parlament an. Und ohne Einigung hätte sich ein Beschluss bis in die nächste Legislaturperiode des Parlaments verzögern.

Nun gibt es eine vorläufige politische Einigung, die die Eckpunkte absteckt. Viele technische Details müssen erst noch ausgearbeitet werden. “Es könnte Wochen dauern, um den Text zu konsolidieren”, erwartet der Journalist Luca Bertuzzi, der die Verhandlungen für das Portal Euractiv intensiv verfolgte. Wirksam werden soll der AI Act in rund zwei Jahren, bestimmte Teile der Regulierung sollen bereits früher schlagend werden.

“Foundation Models” wie GPT-4 nicht vom AI Act ausgenommen

Die konktete Ausgestaltung des AI Acts ist schon länger äußerst umstritten. Kontroverse Punkte gab es dabei einige. In den vergangenen Wochen war etwa der Umgang mit “Foundation Models” ein Streitpunkt. Dabei handelt es sich um KI-Modelle, die die Grundlage für andere Anwendungen liefern, wie etwa die GPT-Modelle von OpenAI. Die Sprachmodelle GPT-3.5 und GPT-4 sind die “Foundation Models” hinter ChatGPT.

Deutschland, Frankreich und Italien hatten hier vorgeschlagen, solche Basismodelle aus dem AI Act auszunehmen. Stattdessen sollte eine Selbstverpflichtung der Anbeiter umgesetzt werden. Das EU-Parlament war strikt dagegen – und setzte sich weitgehend durch. Bestimmte Transparenzvorschriften werden für alle KI-Modelle gelten. Große KI-Modelle, die als “systemische Risiken” aufweisen, bekommen zusätzliche Verpflichtungen.

Neue KI-Behörde in Kommission geplant

Für Open-Source-Modelle wiederum sind Ausnahmen vorgesehen: Werden sie nicht als Modelle mit systemtischen Risiko eingestuft, beschränken sich die verpflichtenden Angaben auf Informationen zu Trainingsdaten und Testverfahren.

Zur Regulierung dieser Basismodelle wird innerhalb der Europäischen Kommission eine KI-Behörde etabliert. Grundsätzlich werden KI-Modelle von den zuständigen Behörden auf Ebene der Mitgliedsstaaten überwacht. Diese stimmen sich dazu im Europäischen Ausschuss für künstliche Intelligenz ab.

Der AI Act ermöglicht Strafen von bis 6,5 Prozent des globalen Umsatzes eines Unternehmen oder bis zu 35 Mio. Euro – dies gilt für die schwersten Vorgehen bei verbotenen Anwendungsfällen. System- und Modellanbietern können Strafen von 3 Prozent des Umsatzes oder 15 Mio. Euro drohen, wenn sie ihren Verpflichungen nicht nachkommen. Strafen von 1,5 Prozent des Umsatzes oder 500.000 Euro können fällig werden, wenn falsche Informationen angegeben werden.

Biometrische Identifizierung von Personen nicht vollständig verboten

Intensiv diskutiert wurden auch bestimmte Anwendungsfälle von KI – etwa im Bereich biometrischer Anwendungen. Das EU-Parlament wollte biometrische Identifizierung von Personen im öffentlichen Raum völlig verbieten. Damit konnte es sich nicht durchsetzen. Die biometrische Identifizierung von Personen ist nach dem AI unter bestimmten Voraussetzungen zulässig – und zwar bei der gezielten Suche nach konkreten Personen, wenn es um die Gefahr eines Terroranschlags oder um andere schwere Straftaten geht.

Lange kontroverse Diskussionen über AI Act

Über die konkrete Ausgestaltung des AI Acts war inbesondere in den vegangenen Monaten kontrovers diskutiert worden – auch Startups befürchteten Nachteile. Im Oktober hatte beispielsweise das französische KI-Jungunternehmen Mistral AI gewarnt, dass der AI Act, so wie er geplant sei, den weiteren Betrieb des Startups verunmöglichen könnte (brutkasten berichtete). Der AI Act klassifiziert KI-Anwendungen in unterschiedliche Risikokategorieren – mit denen dann verschiedene Pflichten und Haftungen einhergehen.

Auch ein im Sommer an der Hochschule St. Gallen durchgeführter “Praxis-Stresstest” zum AI lieferte mehrere kritische Punkte (brutkasten berichtete). Bei der von Europarechts-Professor Thomas Burri durchgeführten Challenge wurden reale KI-Anwendungen von Unternehmen wie der Deutschen Telekom oder Mercedes Benz auf ihre Kompatibilität mit dem AI Act abgeklopft. “Mit dem AI Act sähen wir Unsicherheit bei genau den Leuten, auf die wir unsere Zukunft bauen wollen”, schlussfolgerte Burri damals.

Die EU beschäftigt sich seit über zwei Jahren mit einem Rahmenwerk für künstliche Intelligenz. Seither hat sich in dem Bereich allerdings auch einiges verändert – man denke nur an das Erscheinen von ChatGTP Ende November 2022, das die Fortschritte bei künstlicher Intelligenz ins Bewusstsein der Öffentlichkeit holte. “Die schnellen Entwicklungen im AI-Bereich haben die Aufgabe nicht leichter gemacht”, sagte der italienische EU-Parlamentarier Brando Benifel bei einem Pressebriefing zum AI Act im Juni, an dem brutkasten teilgenommen hatte.

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