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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Mitarbeiterbeteiligung - Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu
Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu

Transkribus ist eine KI-Plattform, die historische Handschriften automatisch erkennt. Entstanden ist sie an der Universität Innsbruck, heute ist sie als Europäische Genossenschaft organisiert und wird weltweit von Archiven und Forschenden genutzt. Ein Paradebeispiel für ein akademisches Spinoff, nur eben keines aus der Technik, sondern aus den Geisteswissenschaften. Genau solche Gründungen will ein neuer Ausgründungsrahmen künftig systematisch ermöglichen.

„SHAPE Austria“ wurde im Rahmen der ECN-Konferenz von Werner Wutscher (New Venture Scouting) und Sektionschef Elmar Pichl vom Bundesministerium für Frauen, Wissenschaft und Forschung (BMFWF) vorgestellt. SHAPE steht für Social Sciences, Humanities and the Arts for People and the Economy. Der Bericht ergänzt den Ausgründungsrahmen von 2024, der den Hochschulen erstmals einheitliche Standards für Spinoffs vorgab. „Da war der klare Fokus auf skalierbare, technologieorientierte Startups. Die Geisteswissenschaften, Sozialwissenschaften und Künste sind zu kurz gekommen“, sagt Wutscher. Das Ministerium habe den Rahmen komplettieren wollen.

27 Institutionen in der Arbeitsgruppe

Erarbeitet wurde der Bericht von November 2025 bis Juni 2026 mit einer Arbeitsgruppe aus 27 Institutionen, darunter 16 Hochschulen von der Universität Wien über das Mozarteum bis zur Kunstuniversität Linz. Dazu kamen Interviews mit 16 Einrichtungen, die bereits weiter sind, etwa dem britischen ARC Accelerator, der Erasmus University Rotterdam oder der Universität Köln.

Das Ergebnis sind elf Empfehlungen, sechs an die Leitungsebene der Hochschulen, fünf an Transferstellen und Career Center. „Um auch strategische Themen zu diskutieren, braucht man unbedingt auch die Leitungsebene, also die Rektorate für diese Diskussionen“, so Wutscher.

Andere Sprache, andere Strukturen

Der zentrale Befund: Gründungen aus diesen Disziplinen folgen einer anderen Logik. Sie entstehen selten aus einer Marktchance, sondern aus einem gesellschaftlichen Problem. Im Bericht ist von „Reluctant Founders“ die Rede, Menschen, die nicht primär ein Unternehmen aufbauen, sondern etwas verändern wollen. „Du musst sehr stark über die Wirkung reden, über den Impact reden, um die dann gut abzuholen“, sagt Wutscher. Empfohlen wird ein „Prinzip der Zweisprachigkeit“: nach innen Wirkungssprache, nach außen klassische Startup-Begriffe, damit Finanzierung und Netzwerke nicht verschlossen bleiben. Statt von Kund:innen spricht man dann von Audiences.

Strukturell sind SHAPE-Gründungen meist günstiger und schneller als Tech-Spinoffs: kein Labor, kein Patentierungsprozess, kürzere Validierungszyklen. Dafür braucht es niederschwellige, mehrstufige Begleitung und offene Rechtsformen. Statt der GmbH kann auch ein Verein, eine Genossenschaft oder ein Hybridmodell passen. „Wenn du einen Verein gründest, um Gesundheitspolitik zu promoten, brauchst du kein Labor“, so Wutscher.

Soft IP statt Patente

Ein eigener Schwerpunkt gilt dem geistigen Eigentum. Wo keine Patente entstehen, sondern Urheberrecht, Software, Daten oder Know-how, greifen die üblichen IP-Richtlinien nicht. Der Bericht empfiehlt getrennte Regeln für Hard und Soft IP mit deutlich günstigeren Konditionen und nennt als Benchmark die University of Bristol: 20 Prozent Beteiligung bei patentbasierten Spinoffs, fünf Prozent bei „IP light“, null Prozent ohne verwertbares IP. Leitprinzip: so offen wie möglich, so geschlossen wie nötig, inklusive Creative-Commons- und Open-Source-Lizenzen.

Weil die Wirkung im Vordergrund steht, sollen Hochschulen auch nicht auf Lizenzeinnahmen hoffen, sondern Impact messen. Anlage 1 des Berichts liefert dafür beispielhafte Indikatoren, von erreichten Nutzer:innen bis zu Impact Case Studies.

Netzwerk und gemeinsames Programm

Weil die Pipelines einzelner Hochschulen klein sind, empfiehlt der Bericht ein österreichweites SHAPE-Netzwerk nach dem Vorbild des britischen Aspect Network und ein gemeinsames Frühphasenprogramm, angedockt an bestehende Strukturen wie AplusB, ECN oder die Ludwig Boltzmann Gesellschaft. New Venture Scouting koordiniert dafür ein Jahr lang Quartalstreffen der Arbeitsgruppe. Dazu kommt die Forderung, Transfer und Gründung in Berufungen und Evaluierungen anzuerkennen, im Sinne der CoARA-Initiative, die von rein publikationsbasierten Metriken abrücken will.

Die Beispiele in Anlage 2 reichen von ArtWave, einem Startup zweier Opernsängerinnen für Stressreduktion und Burnout-Prävention, über die Praxissoftware freudio für Psychotherapeut:innen bis zur Kärntner Freiwilligenplattform inmojo. „Wir haben noch sehr wenige. Deswegen haben wir den Ausgründungsrahmen um Success Stories ergänzt, damit sich die Leute das vorstellen können“, sagt Wutscher.

„Da wären wir mit vorne dabei“

Für Wutscher ist der Zeitpunkt entscheidend: Die großen Fragen rund um KI, Ethik oder Medizin bräuchten interdisziplinäre Teams. Und beim SHAPE-Thema stehe ganz Europa noch am Anfang. „Deswegen wäre das jetzt so spannend, wenn wir das jetzt starten könnten. Da wären wir mit vorne dabei.“

Bleibt der Haken: das neue Universitätsbudget. Wutscher, der auch Vorsitzender des Universitätsrats der Universität Klagenfurt ist, nennt die Kürzungen einen „massiven Dämpfer“. Die große Herausforderung sei, „dass diese Einsparungen nicht dazu führen, dass Innovation und das Neue gedrosselt werden“. Gerade bei Entrepreneurship-Aktivitäten sei die Entwicklung zuletzt nach oben gegangen: Österreichweit gebe es mittlerweile 31 Forschungs-Spinoffs, 2024 waren es noch 25.

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