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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Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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