07.06.2018

RateBoard: Millioneninvestment für Innsbrucker Startup

Das Innsbrucker Startup RateBoard, das eine Pricing-Software für Hotels entwickelt hat, holt sich ein "siebenstelliges Investment" unter dem Lead des aws Gründerfonds.
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RateBoard Falkensteiner Trenkwalder
©Andreas Friedle Photography: Die Rateboard-Gründer Simon Falkensteiner und Matthias Trenkwalder

„Viele Hotels treffen Preisentscheidungen immer noch aus dem Bauch heraus. Deswegen bleiben leider vielfach Zimmer leer oder werden zu einem zu günstigen Preis zu früh ausverkauft. Wir unterstützen die Hotels mit unserer Software bei der idealen Preisfindung“, erklärt Simon Falkensteiner, Co-Founder des Innsbrucker Startups RateBoard. Das Unternehmen hat ein webbasiertes Tool entwickelt, das mit Hilfe zahlreicher Daten aus unterschiedlichen Systemen, etwa Wetter, Preise der anderen Marktteilnehmer und Events, automatisiert den „optimalen Preis für den richtigen Gast zum richtigen Zeitpunkt“ eruiert. Das Startup verspricht dadurch bis zu 20 Prozent Umsatzsteigerung für seine Kunden.

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Mehr als 100 Hotels in vier Ländern als Kunden von RateBoard

Damit konnte man bereits mehr als 100 Hotels in Österreich, Deutschland, der Schweiz und Italien als Kunden gewinnen. Das überzeugte nun auch den aws Gründerfonds, der den Lead in einer „siebenstelligen“ Kapitalrunde übernahm. In einer Aussendung werden zudem das Investoren-Netzwerk Next Floor GmbH und die Business Angels Gregor Hoch und Otmar Michaeler, die beide aus der Hotel-Branche kommen, als Co-Investoren genannt. „Das Team von RateBoard hat den in der Hotellerie-Szene vorherrschenden Need klar erkannt und uns von sich überzeugt. Die Lösung wird sich rasch europaweit verbreiten und ist in der Lage, großen wirtschaftlichen Nutzen zu stiften“, wird Ralf Kunzmann, Geschäftsführer aws Gründerfonds zitiert.

„Revenue Management gewinnt täglich mehr an Bedeutung“

„Mit dem Investment sollen das Team vergrößert und weitere Märkte erschlossen werden. Wir haben uns in den letzten Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil im europäischen Markt aufgebaut und können mit dem Investment das Unternehmen nun auf ein noch höheres Level bringen“, sagt RateBoard-Co-Founder Matthias Trenkwalder. Der Preisalgorithmus des Startups berücksichtigt unter anderem die historische und aktuelle Buchungslage, Mitbewerber-Raten, Marktnachfrage, Events, Ferienzeiten, Wetter und Gästebewertungen. „Selbst in dieser Branche seit Jahrzehnten tätig bin ich überzeugt, dass das Revenue Management täglich mehr an Bedeutung für die Hotellerie gewinnt“, befindet Co-Investor Otmar Michaeler, Geschäftsführer der Falkensteiner Michaeler Tourism Group AG und Präsident der Südtiroler Volksbanken.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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