Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

23.03.2021

NÖ-Startup QuickSpeech füllt automatisiert Wissenslücken im Betrieb

In einem gemeinsamen Projekt setzen QuickSpeech und FH St. Pölten Machine Learning ein, um Inhalte und Quizzes für Mitarbeiter zu automatisieren und individualisieren.

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✨ AI Kontextualisierung

„Einige unserer Kunden teilten uns mit, dass sie nicht wissen, welche Themenbereiche in ihren Schulungsunterlagen zu wenig beleuchtet werden. Deshalb entwickeln wir gemeinsam mit der FH St. Pölten einen Algorithmus, der anhand der anonymisierten Nutzer-Interaktionen erkennt, wo es noch Aufholbedarf im Wissen gibt. Genau dort werden digitale Lerninhalte erstellt, um Wissenslücken gezielt zu füllen“ – so umreißt Lukas Snizek, Gründer des niederösterreichischen Startups QuickSpeech, ein neues Projekt im Rahmen einer umfassenden Kooperation mit der FH St. Pölten.

Das 2018 gegründete EduTech-Startup setzt mit seiner App auf interaktive und multimediale Inhalte und Gamification in Form von Quizzes für die Mitarbeiter-Aus- und Fortbildung. Zum Einsatz kommt sie etwa bei Onboarding, Sicherheitsunterweisungen, Trainings für neue Produkte und Systeme oder betriebliche Qualitätssicherungsmaßnahmen. Das überzeugte schon Kunden wie Hornbach, card complete und das Bildungsministerium. Bauriese Porr stieg sogar mit einem Investment ein – der brutkasten berichtete.

QuickSpeech & FH St. Pölten: Automatisierung und Individualisierung von Inhalten und Quizzes

Durch das neue Projekt soll nun noch individueller auf die einzelnen Mitarbeiter eingegangen werden. Konkret nutzen QuickSpeech und die FH St- Pölten im Projekt Natural Language Processing (NLP) und Maschinelles Lernen, um umfangreiche Dokumentensammlungen automatisiert verarbeiten zu können. Die App soll anhand der Nutzer-Interaktionen verstehen, nach welchen Gewohnheiten Mitarbeitende lernen. Parallel können Schulungsbeauftragte in Unternehmen Ausgangsdokumente in das Admin Dashboard, das Verwaltungstool von QuickSpeech, laden. Aus diesen Dokumentsammlungen werden automatisch sinnvolle Quizfragen inklusive Antworten extrahiert.

„So können wir eine selbstständige Lerninhalte-Generierung für die QuickSpeech-App ermöglichen. Quizfragen und Antworten müssen so nicht mehr manuell erstellt werden, sondern können zumindest teilautomatisiert aus den Daten selbst gewonnen werden“, erklärt Matthias Zeppelzauer, der das Projektteam an der FH St. Pölten leitet. Damit sollen Mitarbeitende im Personalwesen oder für Vertriebsschulungen Verantwortliche, die für die Erstellung von Schulungsinhalten zuständig sind, entlastet werden.

Zum anderen würden damit Lerninhalte auch genau dort automatisiert erstellt, wo anhand der Interaktionen Bedarf festgestellt wird, heißt es vom Startup: „Und das Ganze in den passenden Nutzungsmustern der Lernenden. So bekommt der Lehrling die Inhalte beispielsweise als Mini-Podcast vorgelesen, während eine Filialmitarbeiterin in anderen Bereichen verstärkt unterstützende Texte erhält“.

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Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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