29.01.2020

Millionen-Exit: Tiroler Startup RateBoard wird Teil der Zucchetti Group

Das Tiroler TourismTech-Startup RateBoard geht zur Gänze an die italienische Zucchetti Group. Der Kaufpreis wurde nicht genannt, dürfte aber im achtstelligen Euro-Bereich liegen.
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v.l.n.r.: Die beiden Gründer der RateBoard GmbH: Matthias Trenkwalder und Simon Falkensteiner Copyright: fotovm.at/Victor Malyshev

Das Innsbrucker Startup RateBoard ist mit seiner Hotel Revenue Management Software in den Fokus des italienischen Softwarehauses Zucchetti Group gerückt und hat kurz darauf ein attraktives Übernahmeangebot erhalten. RateBoard wurde vor nicht einmal fünf Jahren gegründet. Der Kaufpreis wird nicht kommuniziert. Aufgrund der geschätzten Bewertung bei der letzten Finanzierungsrunde im Sommer 2018, bei der für einen siebenstelligen Betrag ein zweistelliger Prozentsatz der Anteile abgegeben wurde, und der Entwicklung seitdem (siehe unten) kann aber von einem achtstelligen Betrag ausgegangen werden.

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Die Investoren aws Gründerfonds, Falkensteiner Ventures und Next-Floor Ventures sowie die Gründer Simon Falkensteiner und Matthias Trenkwalder übertragen ihre Anteile im Zuge des Verkaufs zur Gänze an Zucchetti. Zucchetti und RateBoard haben sich der Öffentlichkeit zum ersten Mal als Teil derselben Gruppe auf dem Hotel Revenue Forum, das am 23. Januar 2020 in Mailand stattfand, vorgestellt.

“Wir sind für die letzten fünf Jahre sehr dankbar. In dieser bewegten Zeit durften wir mit einem herausragenden Team zusammenarbeiten, Unternehmen mit Weitblick zu unseren Partnern zählen und das Vertrauen vieler Kunden genießen”, heißt es von den beiden RateBoard-Gründern, Simon Falkensteiner und Matthias Trenkwalder: “Nur dadurch war es uns möglich zu wachsen und RateBoard als führendes Revenue Management System in Mitteleuropa zu etablieren. Nun freuen wir uns, mit der Zucchetti Gruppe den idealen Partner gefunden zu haben, um gemeinsam noch weiter zu expandieren und in den kommenden Jahren tausende Hotels von unserer Lösung zu überzeugen.”

RateBoard bleibt in Österreich

Der italienische IT-Marktführer Zucchetti integriert die Software von RateBoard in deren Produktportfolio und baut den Bereich “Hospitality and Retail” damit weiter aus. Die Gründer Simon Falkensteiner und Matthias Trenkwalder sowie die 20 Mitarbeiter des Unternehmens bleiben weiterhin an den beiden österreichischen Standorten in Innsbruck und Wien beschäftigt.

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“RateBoard hat eine sehr innovative Lösung entwickelt, die dem Management von Hotels und Hotelketten echte Vorteile bringt. Aus diesem Grund hatten wir bereits einen Handelsvertrag für den Vertrieb ihrer Dienstleistungen unterzeichnet, der den besten Tarif empfiehlt”, sagt Angelo Guaragni, Direktor von Zucchetti Horeca: “Diese Übernahme ermöglicht es uns, diese Synergie weiter zu verstärken und zu optimieren und unseren Kunden eine integrierte Lösung mit den anderen Komponenten unseres Angebots für die Welt der Gastfreundschaft anzubieten.”

“Zucchetti, ein bewährter italienischer Marktführer im Horeca-Bereich (Anm.: Hotel/Restaurant/Café), kann durch die Übernahme einer international bekannten Marke wie RateBoard auch weltweit schneller wachsen”, sagt Enrico Itri, COO von Zucchetti International: “In unserer Strategie für 2020 wollen wir den weltweiten Horeca-Markt nicht nur für ERP- und HR-Anwendungen verbessern, sondern auch für spezifische Lösungen für vertikale Märkte wie Hotellerie.”

aws Gründerfonds, Falkensteiner Ventures und Next-Floor Ventures als Investoren

Erst 2018 erhielt RateBoard ein Investment von aws Gründerfonds, Falkensteiner Ventures und Next-Floor Ventures zur Umsetzung der Wachstumspläne. Mit dem Investment wurde die Expansion im DACH-Raum und in Italien weiter vorangetrieben und die technologische Weiterentwicklung der Plattform mit zusätzlichen intelligenten Features umgesetzt. Seither sind die Nutzerzahlen auf das Sechsfache angewachsen und es wurde ein monatliches zweistelliges Umsatzwachstum erwirtschaftet. Unter anderem wurde RateBoard von TIC (Travel Industry Club) und VIR (Verband Internet Reisevertrieb) im November 2019 unter die Top drei der erfolgreichsten Travel Startups in der DACH-Region gewählt.

Kunzmann: “Wegbegleiter auf Zeit”

“RateBoard hat sich erstaunlich schnell in den Sweetspot eines internationalen Strategen hineinentwickelt. Es ist eine gute Chance für die Gründer, das Unternehmen nachhaltig auf Wachstumskurs zu führen und nun noch schneller zu skalieren. Als VC ist unsere Rolle immer ‘Wegbegleiter auf Zeit’ und wir sind stolz auf den in so kurzer Zeit durch Simon Falkensteiner und Matthias Trenkwalder realisierten Exiterfolg”, sagt Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds, über den Exit: “Aktives Beteiligungsmanagement spielt dabei für uns eine wichtige Rolle. Bernhard Ungerböck hat als zuständiger Investment Manager gemeinsam mit den beiden Gründern wesentliche Eckpfeiler des schnell und stark wachsenden Startups mitgestaltet und Entwicklungsimpulse ins Unternehmen getragen. Wir sind davon überzeugt, dass die beiden Gründer auch weiterhin einen so steilen Erfolgsweg vor sich haben und sind schon gespannt auf die weitere Entwicklung.“

“Das Thema Revenue Management ist ein unglaublich spannender Bereich für die Hotellerie. Ein Bereich, der nicht nur derzeit relevant für jeden Hotelier ist, sondern auch immenses Zukunftspotenzial hat. Daher war für mich von Anfang an klar, dass ich dieses Thema unterstützen möchte”, ergänzt Erich Falkensteiner, Geschäftsführer Falkensteiner Ventures: “Auch beim Verkauf, war es mir wichtig, den richtigen Partner für RateBoard zu finden. Daher freue ich mich auch, dass RateBoard mit Zucchetti einen so starken und passenden Exitpartner gefunden hat. Ich bin mir sicher, dass RateBoard gemeinsam mit Zucchetti eine erfolgreiche Zukunft bevorsteht.”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


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