13.11.2018

Sheepblue: 180.000 Euro Investment für Dienstplan-Startup

Nach 135.000 Euro Investment im September schließt das AI-Startup Sheepblue seine Angel-Runde mit weiteren 180.000 Euro von tecnet, Johannes Cech und Georg Polak ab.
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Eduard Rameder (CTO) und Reinhard Falschlehner (CEO) adressieren mit Sheepblue einen weltweiten Milliardenmarkt.
(c) Rudolf Schmid. Eduard Rameder (CTO) und Reinhard Falschlehner (CEO) adressieren mit Sheepblue einen weltweiten Milliardenmarkt.

„Was mich am meisten begeistert hat ist, dass Sheepblue ein Problem löst, das unglaublich emotional besetzt ist“, sagt Stefan Köppl von Tecnet. Der niederösterreichische VC beteiligt sich, wie nun bekannt wurde, mit 100.000 Euro am Startup, das auch im WeXelerate Batch 3 dabei ist. Mit Co-Investments von den Business Angels  Johannes Cech und Georg Polak kommt Sheepblue auf 180.000 Euro. „Wir schließen damit unsere Angel-Runde ab“, sagt Sheepblue-Co-Founder und CEO Reinhard Falschlehner im Gespräch mit dem brutkasten. Denn erst im September war der erste Teil der aktuellen Runde – 135.000 Euro von Growth Ninjas und floud ventures – kommuniziert worden. 30.000 Euro davon kamen in Form von Sweat Capital.

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Sheepblue: Regelkonforme und „faire“ Dienstpläne

Was ist also dieses „stark emotional besetzte Problem“, das Sheepblue löst? „Auf einen Satz gebracht: Wir automatisieren die Erstellung von Dienstplänen“, sagt Falschlehner. Das Programm, das als SaaS-Modell vertrieben werden wird – der Launch ist für Ende des Jahres geplant – erstellt anhand eingegebener Parameter regelkonforme und „faire“ Dienstpläne. Zielgruppe des Startups sind Unternehmen mit Schichtbetrieb. „Wir sehen, dass die Dienstplan-Erstellung auch in großen Unternehmen teilweise noch mit Stift und Papier passiert“, sagt Falschlehner. Dabei sei es bei Dutzenden Mitarbeitern vor allem in stark regulierten Branchen schon eine Herausforderung, alleine regelkonform zu bleiben.

Machine Learning gegen Mobbing

„Es gab vergangenes Jahr in Deutschland auch mehrere Klagen wegen Mobbings mittels Diensteinteilung. Auch das können wir mit unserer fairen Zuteilung verhindern“, erzählt der Gründer. Über einen Machine Learning-Algorithmus lernt das Programm die MitarbeiterInnen kennen. Es berücksichtigt die Gesetzgebung, Präferenzen der MitarbeiterInnen und lässt ArbeitgeberInnen die Möglichkeit von individuellen Optimierungsstrategien offen. „Das sind zum Beispiel Fragen wie: Kann ich meinen Leuten eine Vier-Tage-Woche geben? Oder: Wie kann ich Überstunden minimieren?“, erklärt Falschlehner.

Serial Entrepreneurs überzeugen

Er und sein Co-Founder Eduard Rameder (CTO) sind nicht neu im Geschäft. Sheepblue – der Name ist eine Abwandlung des Super-Computers Deep Blue – ist bereits ihr drittes Unternehmen. „Es ist großartig, wie routiniert und professionell bei ihnen die Prozesse passieren. Die Dinge flutschen einfach. Reinhard und Eduard wissen ganz genau, wann was zu tun ist“, sagt Stefan Köppl. Und er ergänzt: „Und auch im Umgang mit Investoren sind sie sehr selbstbewusst“.

Kapital für Produktentwicklung

Das nun aufgestellte Kapital soll vorwiegend in die Produktentwicklung fließen, sagt Sheepblue-CEO Falschlehner. Für die angestrebte Expansion soll es kommendes Jahr eine VC-Runde geben. „Wir wollen das ganz klassisch angehen. Zuerst Österreich, dann der DACH-Raum, dann Europa, dann der Rest“, sagt der CEO. Im Vertrieb will die Branchen Handel, Healthcare, Gastronomie-Hotellerie, Produktion, Service und Transport- und Logistik ansprechen. „Überall, wo ein bestimmter MitarbeiterInnen-Stock vorhanden ist, wird es spannend. Das passt für sehr viele Branchen. Das ist Fluch und Segen zugleich“, sagt Reinhard Falschlehner.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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