20.06.2025
FOKUS USA

Robo Wunderkind: Comeback nach Konkurs durch Business-Modell-Shift

Robo Wunderkind ging als eines der bekanntesten Startups Österreichs in Konkurs. Und wurde etwas später neu gegründet. Gründerin Anna Iarotska erzählt von dem Neustart, dem bemerkenswerten Wandel des Geschäftsmodells und warum die USA für das Startup der bessere Markt sind.
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Robo Wunderkind, KI, Curriculum
© Robo Wunderkind - Jon Morley, Anna Iarotska und Mathias Kutschera von Robo Wunderkind.

Anna Iarotska bat wiederholt um Geduld. Es gebe spannende Entwicklungen nach dem Konkurs und rund um die Neugründung in den USA. Jedoch sei alles nicht spruchreif. Noch nicht. Es vergingen Wochen, die zu Monaten wurden und dann war es plötzlich soweit. Die Gründerin erzählte von der Umstellung des Geschäftsmodells bei Robo Wunderkind, über den neuen Fokus auf den US-Markt, weshalb man plötzlich auf „Subscription“ zurückgreift. Und warum Letzteres bloß in Übersee geschehe.

Robo Wunderkind aus Konkursmasse herausgekauft

Das einstige Roboter-Startup, das einen smarten Roboterbausatz, der mit Lego kompatibel ist, anbot, wollte Kinder spielerisch an Coding und Robotik heranführen. Doch wirtschaftlich gelang der Durchbruch nicht, was für Iarotska zur Belastungsprobe wurde. Wenige Monate nach dem Konkurs 2022 nahm die Founderin jedoch ein hohes sechsstelliges Investment von der österreichischen Kerbler Holding, dem US-Early Stage-EdTech-Fonds LearnLaunch und einem Schweizer Business Angel auf, und kaufte die Robo Wunderkind-IP aus der Konkursmasse heraus. Der neue Weg begann.

„Es war eine mühsame Sache nach einem Modell zu suchen, das nachhaltigen Umsatz bringt“, erinnert sie sich. „Die Hardware-Preise waren hoch, die Supply-Chains teuer. Also haben wir unser Business-Modell umgestellt, weil wir in den USA Potential gesehen haben, nicht nur mit Hardware zu punkten, sondern mit Lerninhalten. Der Konkurs war ein ‚Hard Push‘ etwas radikal zu verändern. Wir haben schon davor an das ‚Subscription-Modell‘ gedacht, aber den Umstieg haben wir vor dem Konkurs nicht geschafft.“

In über 130 US-Schulen vertreten

Dann aber vollzog Robo Wunderkind den bereits Ende 2022 angedeuteten Shift zu einem EdTech, das nun stark in den Vereinigten Staaten aktiv ist. Im Zuge dessen stiegen der CTO Jon Morley und Head of Growth Mathias Kutschera in der neu gegründeten Gesellschaft zu Miteingentümern auf und haben bei dem Umstieg auf das neue Business-Modell intensiv mitgearbeitet, wie Iarotska erzählt. Heute macht der Verkauf von Robotern in Europa weniger als zehn Prozent des Umsatzes aus. Und das auch nur über Lizenzgebühren – ein Partner besitzt ein Netzwerk an Distributoren.

In den USA arbeitet Robo Wunderkind mit drei von den Top 100 School-Districts zusammen und hat weitere in der Pipeline – anders gesagt erreicht man mit dem Angebot 35.000 Schüler:innen in 130 Schulen. Dieses Angebot inkludiert eine Web-Plattform mit Lerninhalten, On-Demand und Face-to-Face-Teacher-Trainings – auch als aufgezeichnete Trainingsvideos verfügbar, womit man vergangenes Jahr einen „Recurring Revenue“ von einer Million US-Dollar erreichte. Und für heuer mehr erwartet.

Der US-Markt hat zudem einen gewaltigen Vorteil zum europäischen, weil Entscheidungsstrukturen andere sind. Teilweise können Schulen oder die zuständigen Schulbezirke selbst über Budgets verfügen. „Es ist nicht so zentralisiert“, sagt Iarotska. „Wir haben uns auch in Europa umgesehen, aber hier ist der Schulmarkt sehr fragmentiert. Jedes Schulsystem hat eigene Anforderungen und eigene Entscheidungsstrukturen.“

In den USA mache zudem die einheitliche Sprache Vieles einfacher und die Unterschiede zwischen den einzelnen Bundesstaaten ließen sich durch leichte Korrekturen bewältigen. „Wir haben etwa Anpassungen an die Lehrpläne in Florida vorgenommen, eine Übersetzung war nicht nötig, da wir unsere Inhalte direkt auf deren Lehrpläne übertragen konnten.“

Andere Dimension

Auch die Kundenbasis, so Iarotska, erreiche alleine von den Schüler:innenzahlen eine andere Dimension. Städte wie Los Angeles und New York beherbergen zwischen 600.000 und über einer Millionen Schüler:innen. North Carolina laut Schätzungen 1,5 Millionen, wo Robo Wunderkind (konkret in Greensboro) ein Ausscheidungsverfahren – mit Lego und Vex Robotics als Konkurrenz – gewonnen hat. Schulen dort investieren stark in STEM und legen verstärkt den Fokus auf Gaming und Robotics. „Wir wurden als Co-Curriculum (Anm.: Aktivitäten, die über den regulären Lehrplan hinausgehen, ihn aber ergänzen und unterstützen) ausgewählt“, sagt Iarotska.

Robo Wunderkind und AI

Auch Künstliche Intelligenz wird künftig eine Schlüsselrolle bei Robo Wunderkind spielen – nicht zuletzt, weil die USA seit April per Executive Order die Vermittlung von KI-Kompetenzen in allen Schulstufen, beginnend ab dem letzten Kindergartenjahr, stark vorantreiben. Robo Wunderkind bringt daher im September ein KI-Lernprogramm für die Grundschule auf den Markt. Entwickelt seit 2024 in enger Zusammenarbeit mit Pädagog:innen und Expert:innen, startet das Programm mit ausgewählten Schulbezirken in den USA.

„Anfangs stand der programmierbare Roboter im Zentrum“ resümiert Iarotska den Neustart von Robo Wunderkind. „Durch die Weiterentwicklung unserer Lerninhalte nutzen wir Robotik und Programmieren heute als Mittel, um Schüler:innen Fähigkeiten für eine komplexe Welt zu vermitteln – wie Computational Thinking, das Verständnis digitaler Systeme, KI, Problemlösung, Teamarbeit und Lernkompetenz. Kinder sollen metakognitive Fähigkeiten entwickeln, wo sie analysieren, wie sie lernen und den Lernprozess verbessern können. Deshalb konzipieren wir Inhalte für die Grundschule, mit dem Ziel, ein Verständnis dafür zu schaffen, was KI ist, wie es verwendet werden kann und wo ihre Grenzen liegen.“

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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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