10.11.2025
NACHHALTIGKEIT

Simple: Wiener KI-Startup erleichtert die Berechnung von Emissionen

Die Wiener Plattform Simple AI ermöglicht es, CO₂e-Emissionen in beinahe Echtzeit basierend auf Rechnungen oder Lieferscheinen zu ermitteln.
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Simple
© Brodendal/Amina Stella Steiner/Miller/Canva - (v.l.) Mattias Brodendal, CEO, Andreas Wiesmüller, Co-Founder und Felix Miller, Co-Founder.

Der Zugriff auf genaue, aktuelle und wissenschaftlich fundierte Daten stellt viele Unternehmen vor große finanzielle, technische und inhaltliche Herausforderungen. Besonders komplex, zeitaufwändig und kostenintensiv ist die Erhebung sogenannter Scope-3-Daten, den indirekten Treibhausgas-Emissionen, die entlang der Liefer- und Wertschöpfungskette eines Unternehmens entstehen. Diese Emissionen aus der Lieferkette machen aber bis zu 90 Prozent der Gesamtemissionen eines Unternehmens aus. Hier kommt die Wiener Plattform Simple ins Spiel, die vom schwedisch-österreichischen Technologieunternehmen gleichen Namens entwickelt und, nach einer Testphase, kürzlich gemeinsam mit Finanz- und Nachhaltigkeitsexperten öffentlich vorgestellt wurde.

Simple: Neue Berechnungsart

Bisher wurden mangels verfügbarer Daten wichtige Management-Entscheidungen, aber auch gesetzliche und politische Vorgaben rund um CO₂e-Emissionen (Anm.: Maß, das zur Standardisierung und zum Vergleich von Treibhausgasen verwendet wird) oft auf Basis theoretischer Werte und realitätsferner Annahmen getroffen oder erst gar nicht erfasst, so das Gründertrio Mattias Brodendal, Felix Miller und Andreas Wiesmüller.

Ihre neue KI-Software-Plattform Simple setzt daher erstmals auf eine aktivitätsbasierte Berechnung (activity based) von CO₂e-Emissionen, anstatt wie bisher üblich Treibhausgasemissionen basierend auf dem finanziellen Wert gekaufter Waren und Dienstleistungen zu schätzen.

Damit sollen insbesondere Scope-3-Emissionen erstmals präzise, effizient und kostengünstig messbar werden.

Daten aus Rechnungen, Angeboten und Lieferscheinen

Grundlage dafür bilden wissenschaftlich fundierte Life Cycle Assessment (LCA)-Daten, die von der KI automatisiert aus Rechnungen, Angeboten und Lieferscheinen ausgewertet werden. So würden nicht nur Daten für Berichte zur Verfügung stehen, sondern auch Daten, um die Nachhaltigkeit von Lieferanten zu vergleichen und in Echtzeit fundierte Beschaffungsentscheidungen zu treffen, heißt es per Aussendung.

Mit Simple soll nicht nur die Erfüllung von gesetzlichen Berichtspflichten erleichtert und beschleunigt werden. Unternehmen könnten mittels KI-Unterstützung erstmals schon vorab den CO₂e-Fußabdruck geplanter Bestellungen oder Investitionen automatisiert erheben oder Angebote in Bezug auf Nachhaltigkeit und Umweltauswirkungen vergleichen, so der Claim.

„Wer strategisch fundierte Entscheidungen treffen möchte, braucht rasch belastbare und präzise Daten. Wenn es um das Thema Treibhausgase geht, ist das die größte Herausforderung, an der heute viele Unternehmen, Institutionen, aber auch politische Entscheidungsträger scheitern. Die Berechnung von CO₂e-Emissionen beruht häufig auf ungenauen Schätzungen, die meist auf einem Branchendurchschnitt basieren und den Preis eines Produktes oder einer Dienstleistung als Grundlage heranziehen“, sagt Mattias Brodendal, Mitgründer von Simple.

Um konkreter zu werden: Wer im Einkauf besser verhandelt oder durch größere Abnahmemengen höhere Rabatte bekommt, reduziert heute auf dem Papier zumeist auch die CO₂e-Emissionen eines Produktes oder seines Unternehmens. Denn viele Branchen und auch Audit-Unternehmen wenden bislang die sogenannte „spend-based-Berechnungsmethode“ an, bei der Treibhausgasemissionen einfach aufgrund des finanziellen Wertes gekaufter Waren und Dienstleistungen geschätzt werden. Ein Ansatz, der jedoch weder genau noch klimapolitisch zielführend oder ressourceneffizient sei.

Simple: Nachhaltigkeit bereits in der Angebotsphase

Andreas Wiesmüller, Co-Founder von Simple, erklärt: „Um als Unternehmen CO₂e-Emissionen zu verringern, muss ich zuerst wissen, wo sie in welchem Ausmaß entstehen. Entscheidungsfähig bin ich, wenn ich das auch noch möglichst schnell, zu geringen Kosten und in ausreichender Datentiefe kann. Operativ bedeutend wird es, wenn ich schon in der Angebotsphase den nachhaltigsten Lieferanten auswählen kann. Unser Anspruch war es, diese Entscheidungsgrundlage einfach zu ermöglichen. Denn diese Datengrundlagen können wir jetzt schaffen.“

Für die sofortige Berechnung der CO₂e-Emissionen ihrer Unternehmen müssen Nutzer:innen Rechnungen, Angebote oder Lieferscheine einzeln, gesammelt oder automatisiert über Software-Schnittstellen auf die Simple-Plattform laden. Die KI liest die Daten aus und liefert die CO₂e-Emissionen auf Artikelebene in nahezu Echtzeit.

„Valide Daten erheben“

„Neben dem Anspruch, die genauesten Daten in Echtzeit zu liefern, ging es uns in der Entwicklung auch um eine einfache Nutzung“, sagt Felix Miller, Co-Founder von Simple. „Auch wenn Großkonzerne besonders großes Potenzial haben, CO₂e einzusparen, soll es für möglichst viele Akteure möglich sein, schnell valide Daten zu erheben. Egal ob wir von weltweit tätigen Industriekonzernen, Gemeinden und Städten oder KMU reden. Denn nur wer den eigenen CO₂e-Fußabdruck kennt, kann Maßnahmen setzen, um ihn zu verringern.“

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Fawks AI
© LinkedIn/Canva - Neha Agarwal, Co-Founderin Fawks AI.

Eigentlich geht es hier nicht um ein Startup aus Indien, aber dennoch muss es kurz erwähnt werden: über 86 Millionen US-Dollar Umsatz, eine geschätzte Firmenbewertung von 200 Millionen US-Dollar, 500 Mitarbeiter:innen. Und das gebootstrapped. Das ist die Geschichte des indischen Proptech Housiey. Gegründet wurde es 2016 von Neha Agarwal und ihrem Bruder Ankit.

Problem Intransparenz

Der Ausgangspunkt der Geschwister damals war ein Markt, in dem es zwar viele Immobilienportale gab, aber es aufgrund laxer Regulierung immer wieder zu Fällen kam, in denen Makler:innen Objekte zu Preisen anboten, die vom tatsächlichen Endpreis stark abwichen. Auch Angaben zu Steuern, Regulierung und Mindestpreisen fehlten und Käufer:innen zahlten häufig zu viel für Immobilien.

Darin sahen die beiden eine Marktlücke. So bauten sie eine Plattform, auf der Bauträger direkt vertreten sind. Ihr Bruder übernahm als CEO den Vertrieb, Agarwal verantwortete die gesamte Technik. Dazu gehörte die Suchmaschinenoptimierung, die die heute in Wien lebende Gründerin als einen der Eckpunkte für den investorenlosen Erfolg nennt. „Housiey sollte bei Google gut ranken, ohne viel Geld für Werbung auszugeben. Das war noch vor dem KI-Zeitalter“, sagt sie. Außerdem entwickelte Agarwal den Anmeldeprozess für Nutzer:innen und setzte zu Beginn auf YouTube-Kanäle, um Immobilien zu präsentieren.

Der andere zentrale Faktor für Erfolg war die Transparenz: Nutzer:innen sollen alle Informationen zu einer Immobilie in einem durchgängigen Ablauf sehen können, vollständig und korrekt. „Das schafft Vertrauen und sie tappen nicht in eine Falle“, so Agarwal.

Von Indien nach Österreich: Fawks AI entsteht

2012 endete das Kapitel Indien und die Founderin kam für einen Job bei den Vereinten Nationen nach Österreich (IAEA). Eigentlich war ein Aufenthalt von sechs Monaten geplant, doch sie blieb, wechselte danach in einen Job bei einem anderen Unternehmen und kündigte dort schließlich, um gemeinsam mit COO Arun Gaurav Fawks AI in Wien zu gründen.

© zVg – Neha Agarwal und Arun Gaurav.

Das Wiener KI-Startup entwickelt eine eigene Speech-Engine zur Kundenkommunikation: eine KI, die Telefonanrufe im Kundensupport wie ein Mensch führen soll und sich an Unternehmen richtet. Erste Tests mit zahlenden Kund:innen laufen bereits.

aws-Förderung

Dafür erhielt das Startup eine Förderung in Höhe von 300.000 Euro von der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Förderprogramms aws Preseed | Deep Tech. Damit soll die Kerntechnologie mit dem Codenamen HIVE vom Konzept zu einem produktionsreifen Prototyp weiterentwickelt werden. Im vergangenen Jahr wurde Fawks AI zudem für den ersten Venture-Cake-Jahrgang von weXelerate, dem Wiener Startup-Accelerator, als eines von acht Startups bei 150 Bewerbungen ausgewählt. Ein möglicher Grund dafür: eine sprachliche Besonderheit von Fawks AI.

„Wir haben festgestellt“, präzisiert Agarwal, „dass es bei der deutschen Sprache auf den Dialekt ankommt, etwa Vorarlbergerisch oder Wienerisch. Im Benchmarking lag die Erkennungsrate nur bei 68 Prozent. Wir haben überall gesucht, aber kein Spracherkennungsmodell gefunden, auch nicht in Europa, sondern nur US-Modelle. Wenn ein Anruf zum Beispiel eine Bankangelegenheit betrifft und eine IBAN genannt wird, wird die Nummer nicht korrekt erkannt, und der nächste Workflow wird nicht ausgelöst. Viele große Unternehmen können KI deshalb nicht richtig einsetzen, weil die Spracherkennung nicht gut genug ist.“

Deswegen deckt Fawks AI Standarddeutsch, Wienerisch und Österreichisch-Bairisch ab, und adressiert auch Menschen, die Deutsch nicht als Muttersprache, sondern in der Schule gelernt haben. Künftig möchte man noch Schweizerdeutsch in die Anwendung implementieren.

Damit ist Fawks AI nicht allein und bewegt sich hierzulande in einem Feld, mit großer Konkurrenz wie fonio, KI-Note oder NeedNect. Doch es gibt einen Grund, warum man sich für Wien entschieden hat.

„Ernst genommen“

„Österreich hat uns ernst genommen, bevor es andere taten“, sagt Agarwal. „Die Förderung ist ein Signal, dass die aws bereit ist, anspruchsvolle Ingenieursprobleme zu unterstützen, nicht nur Anwendungen. Europäische KI-Infrastruktur lässt sich nicht mit amerikanischen Standardwerkzeugen aufbauen. Das hat die aws verstanden, und ihre Jury ebenso. Wir sind dankbar für das Vertrauen.“

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