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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QuickSpeech: Das Kernteam (vlnr.) COO Christian Woltran, Gründer und CEO Lukas Snizek und CTO Patrick Riemer
(c) QuickSpeech: Das Kernteam (vlnr.) COO Christian Woltran, Gründer und CEO Lukas Snizek und CTO Patrick Riemer

„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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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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