10.11.2022

IP aus Konkursmasse gekauft: Robo Wunderkind wird in den USA neu gegründet

Gründerin Anna Iarotska startet Robo Wunderkind als US-Unternehmen neu, nachdem die Wiener GmbH im Juli Konkurs angemeldet hatte.
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Anna Iarotska, CEO von Robo Wunderkind (c) Robo Wunderkind
Anna Iarotska, CEO von Robo Wunderkind (c) Robo Wunderkind

Mit Robo Wunderkind schlitterte im Juli dieses Jahrs eines der bekanntesten heimischen Startups in den Konkurs. „Die Coronakrise war ziemlich hart für uns, so wie für viele Hardware-Unternehmen. 2018 und 2019 waren unsere zwei ersten vollen Jahre am Markt. Wir hatten uns auf Schulen als Zielgruppe fokussiert und dann waren sie plötzlich geschlossen“, erzählt Gründerin Anna Iarotska gegenüber dem brutkasten. 2021 habe sich die Situation aufgrund der Supply Chain-Krise weiter verschärft. „Viele Bauteile wurde deutlich teurer. Teilweise mussten wir das Produkt neu bauen, um nicht mehr verfügbare Teile zu ersetzen“, so Iarotska.

Wichtige Erkenntnisse zum Business-Modell kamen zu spät

Es folgte damals einige strategische Erkenntnisse zum Business-Modell: „Wir haben gesehen, dass es im Verkauf nicht nur um Roboter und Apps, sondern vor allem auch um Lerninhalte geht. Hier gibt es viel Potenzial, denn in der Schule erreicht man mit einem Roboter potenziell 40 Kinder, statt der ein bis zwei im privaten Bereich“, sagt die Gründerin. Gleichzeitig habe man aber erkennen müssen, dass man auf dem europäischen Markt mit einem Subscription-Modell für Bildungseinrichtungen keine Chance habe. „Die Schulbudgets für digitales Lernen geben das – noch – nicht her“, erklärt Iarotska. Anders sei die Situation dagegen in den USA, wo man deutlich mehr Potenzial für so ein Modell gesehen habe.

„Wir haben dann seit Anfang 2022 an Pilotprojekten am US-Markt gearbeitet. Letztlich ist uns aber das Geld ausgegangen – auch in Amerika läuft der Bildungsmarkt langsamer als viele andere Märkte. Wir konnten unsere bestehenden Investoren nicht mehr überzeugen. Wir haben natürlich bis zuletzt versucht, eine Lösung für die österreichische GmbH zu finden, aber mussten am Ende den Schritt in den Konkurs gehen“, erzählt die Gründerin.

Hohes sechsstelliges Investment für Robo Wunderkind-Neustart

Doch nur wenige Monate später gelang nun der Neustart. Dazu nahm Iarotska 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 Konkurs ist ein Sprung ins kalte Wasser, wo man die Kontrolle abgibt. Danach gab es einen offenen Bieter-Prozess. Unser Gebot hat gücklicherweise gewonnen. Aber planbar war das so nicht – der Ausgang war ungewiss“, erklärt die Gründerin. Vom Investment bleibe auch ausreichend Geld übrig, um das operative Geschäft ein bis eineinhalb Jahre zu finanzieren.

Gleiche Marke, gleiches Team, aber neuer Hauptsitz für Robo Wunderkind

Das Unternehmen läuft wieder unter der Marke Robo Wunderkind und zwölf der vor dem Konkurs 17 Mitarbeiter:innen sind nun beim Neustart dabei. Der große Unterschied: Nach den oben skizzierten Erkenntnissen ist der Firmensitz nun in den USA. Tatsächlich teilt sich das komplett remote arbeitende Team auf mehrere Länder, darunter die USA und Österreich, auf. „Ich persönlich habe aktuell meinen Wohnsitz in Österreich, verbringe aber viel Zeit in den USA und plane, länger dort hinzugehen“, sagt Iarotska, die ursprünglich aus der Ukraine kommt.

Erste Projekte in den USA laufen bereits | (c) Robo Wunderkind
Erste Projekte in den USA laufen bereits | (c) Robo Wunderkind

Am US-Markt kann Robo Wunderkind nun erste Referenzprojekte vorweisen. „Wie hoffen, dass der europäische Markt mit der Zeit nachzieht“, sagt die Gründerin. Dazu hat das Startup auch eine Partnerschaft mit der tschechischen Moravia Consulting gestartet, die unter anderem EdTech-Produkte vertreibt. „Sie haben eine Lizenz für unsere Hardware und verkaufen sie auf dem europäischen Markt. Außerdem profitieren wir von ihrem Know-how im Supply-Chain-Management und in der Logistik, was bislang einen enormen Aufwand für uns darstellte. Wir fokussieren uns dagegen auf die Produktentwicklung und den Aufbau des US-Markts“, erklärt Iarotska. Damit könne man auch Kosten sparen, was angesichts der hohen Inflation beonders wichtig sei.

„Emotionale Belastung, die ich mitnehme“

Nun geht es also an den Aufbau. Anna Iarotska ist wieder optimistisch: „Wir sind weiterhin stolz auf unsere Marke und das, was wir schon geschafft haben. Robo Wunderkind hat auch einen europäischen Touch, der in USA gut ankommt“. Doch die Gründerin betont: „Das war alles andere als leicht. Dass wir nicht das ganze Team behalten konnten und das es auf dem europäischen Markt nicht geklappt hat, ist eine emotionale Belastung, die ich mitnehme. Da gibt es einiges, das mir leid tut. Aber ich wollte unbedingt, dass es weitergeht, weil ich an das Produkt und das Potenzial glaube“.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

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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