27.06.2023

Shadowmap: Wiener Startup startet B2B-Lösung und holt Millioneninvestment

Shadowmap zeigt in seiner 3D-Map Sonnenlicht und Schatten für jeden Ort zu jedem beliebigen Zeitpunkt. Damit will das Wiener Startup nun im Immobilien-Bereich durchstarten - und holte sich unter anderem dafür ein Millioneninvestment.
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(c) Shadowmap

Wer jetzt, Ende Juni, eine Immobilie besichtigt, hat gute Chancen, mit dem Lichteinfall zufrieden zu sein (sofern diese Person nicht nach einer extra-dunklen Immobilie sucht). Doch wie sieht es in sechs Monaten, Ende Dezember, aus? Mit der zweiten Besichtigung ein halbes Jahr warten, ist jedenfalls klarerweise nicht drin. Hier kommt die neue B2B-Lösung des Wiener Startups Shadowmap ins Spiel.

Licht und Schatten im eigenen Immobilien-3D-Modell

Gründer Georg Molzer – früher Kiweno-CTO – arbeitet bereits seit Jahren an seiner Lösung. Anfang 2022 ging er damit an den Start: Eine 3D-Karte, mit der an jedem Ort für jeden Zeitpunkt Licht und Schatten angezeigt werden können. „Unsere B2C-Lösung ist sehr breit angelegt und wird zum Beispiel in unserem aktuell größten Markt Spanien oft dazu genutzt, schattige Plätze zu finden. Mit der B2B-Lösung Shadowmap Studio, die wir jetzt releasen, sprechen wir gezielt den Immobilien-Bereich an“, erklärt der Gründer gegenüber dem brutkasten. Makler:innen oder Immobilien-Entwickler:innen können mit einem Abo ihre mit gängigen Planungsprogrammen erstellten 3D-Modelle in die Karte laden. Dann kann diese auf der eigenen Seite eingebettet werden.

Promo-Video für Shadowmap Studio

Shadowmap-Datenqualität aktuell noch sehr unterschiedlich

Endkund:innen können sich dann Sonneneinfall und Schatten bei der konkreten Immobilie zu jedem Zeitpunkt ansehen. Dazu gibt es auch einen First-Person-View, mit dem User:innen sich den Lichteinfall in einzelnen Zimmern ansehen können. „Der ist aber eher noch in der Prototypen-Phase“, räumt Molzer ein. Generell sei die Datenqualität und damit die absolute Zuverlässigkeit der Angaben für verschiedene Orte aktuell noch sehr unterschiedlich. Das Startup setzt auf verschiedene Open Data-Quellen, u.a. von OpenStreetMap.

Zukünftig auch abgefallenes Laub und helle Fassaden eingerechnet

Für Madrid, Wien und Paris hat Shadowmap etwa zusätzlich auch detaillierte Daten zu Bäumen in den Städten eingefügt, die beispielsweise in Alleen ein akkurateres Bild zum tatsächlichen Lichteinfall liefern. „Wir wissen bei diesen Bäumen auch jeweils die Art, könnten also einbeziehen, wenn sie im Winter keine Blätter tragen“, erzählt Molzer. Aber soweit ins Detail wolle man erst gehen, wenn man größere Themen, die noch anstehen, gelöst hat. Zukünftig werde etwa auch die die Reflexion von Licht durch gegenüberliegende helle Fassaden ein Thema.

Solar-Anlagen-Potenzial-Analyse soll dritte Säule von Shadowmap werden

Davor, schon diesen Herbst, will Shadowmap aber ein anderes Großprojekt angehen: Die Darstellung geeigneter Plätze für Solar-Anlagen. „Solar-Analytics wird unsere dritte Säule neben B2C-Subscriptions und Shadowmap Studio“, sagt Molzer. Es werde dann denkbar einfach sein festzustellen, ob sich der eigene Balkon für ein Balkon-Kraftwerk eigne. „Das Potenzial für weitere Photovoltaik-Anlagen auf dem Planeten ist gigantisch. Aktuell sind 1,6 Prozent des weltweiten Stroms Solar-Energie. Wir wollen helfen, das deutlich zu erhöhen“, so der Gründer.

Millioneninvestment mit zahlreichen Investoren

Für diese nächsten Pläne holte sich das Startup auch ein weiteres Investment – zum Start 2022 waren Hansi Hansmann und Calm/Storm Ventures mit insgesamt 100.000 Euro eingestiegen. Nun fließen weitere 1,01 Millionen Euro in das Unternehmen. Nun kommen Busuu-Gründer Bernhard Niesner, Runtastic-Co-Founder Alfred Luger, Durchblicker-Co-Founder Michael Doberer, Niki Stadler von Mantaray und Reinhard Manzl von der Hudej Zinshäuser Gruppe, Gerald und Stefan Jeitler von E+H Rechtsanwälte, David Gloser von Ecovis und das Anyline-Founderteam (Daniel Albertini, Christoph Braunsberger, David Dengg, Jakob Hofer und Lukas Kinigadner) hinzu.

„Vielleicht sogar noch dieses Jahr eine Null“

„Wir haben damit genug Geld, genug Runway, um ein Team für die nächsten Schritte aufzubauen“, kommentiert Molzer. Denn mit dem Umsatz gingen sich die aktuell sechs Vollzeit-Äquivalente noch nicht aus. „Aber er wächst derzeit gut und mit der B2B-Lösung gelingt uns vielleicht sogar noch dieses Jahr eine Null“, sagt der Gründer.

Was, wenn Google ein Shadowmap-Konkurrenzprodukt baut?

Und was, wenn ein großer Player wie Google eine gleichartige Lösung bringt? „Wir evaluieren laufend, wie wir unsere IP möglichst gut sichern können, was im Software-Bereich sehr schwierig ist. Aber ich beschäftige mich seit zehn Jahren mit dem Thema und seitdem ist nichts von anderen gekommen“, sagt Molzer. „Google hat zwar angekündigt, eine Zeitkomponente bei Maps einbauen zu wollen, wird aber bei der Funktion wahrscheinlich komplett userzentriert sein und mit großer Sicherheit nichts zu Shadowmap Studio vergleichbares anbieten“. Im Gegenteil profitiere man in nächster Zeit davon, dass Google seine 3D-Daten freigeben wird, wie kürzlich angekündigt.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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Die gesellschaftspolitischen Auswirkungen dieses Artikels könnten wie folgt sein: 1. Verbesserte Immobilienplanung: Die B2B-Lösung von Shadowmap ermöglicht es Immobilienmaklern und -entwicklern, den Lichteinfall und Schatten in ihren 3D-Modellen zu visualisieren. Dadurch können sie potenziellen Käufern oder Mietern genauere Informationen über die Beleuchtung in verschiedenen Räumen zu verschiedenen Tageszeiten bieten. Dies könnte zu einer verbesserten Immobilienplanung und -entscheidung führen. 2. Nachhaltige Energiegewinnung: Die geplante Integration von Solar-Anlagen-Potenzial-Analyse in die Shadowmap-Plattform könnte dazu beitragen, das Potenzial für Photovoltaik-Anlagen zu erkennen und zu nutzen. Dies könnte die Nutzung erneuerbarer Energien fördern und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen reduzieren. 3. Wettbewerb und Innovation: Die mögliche Bedrohung durch einen großen Player wie Google, der eine ähnliche Lösung entwickeln könnte, könnte dazu führen, dass Shadowmap kontinuierlich daran arbeitet, seine geistigen Eigentumsrechte zu sichern und innovativ zu bleiben. Dieser Wettbewerb könnte letztendlich zu besseren Produkten und Dienstleistungen führen, von denen die Kunden profitieren. 4. Investitionen in Start-ups: Das Millioneninvestment, das Shadowmap erhalten hat, zeigt das Interesse von Investoren an innovativen Start-ups im Bereich der Immobilientechnologie. Solche Investitionen könnten dazu beitragen, die Entwicklung neuer Technologien voranzutreiben und das wirtschaftliche Wachstum zu fördern. Diese sind nur einige mögliche gesellschaftspolitische Auswirkungen, die aus dem Inhalt dieses Artikels abgeleitet werden könnten. Es ist wichtig zu beachten, dass die tatsächlichen Auswirkungen in der Realität von vielen verschiedenen Faktoren abhängen und möglicherweise anders ausfallen können.

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