30.01.2024

Sipfront: NÖ-Tech-Startup erhält 1,3 Millionen Euro Finanzierung

Dank einem Preseed-Investment von tecnet equity und drei Business Angels sowie einer aws-Förderung erhält Sipfront Kapital in Millionenhöhe.
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Die Sipfront-Gründer Andreas Granig, Markus Seidl und Daniel Tiefnig. (c) Carolin Bohn

Bereits im Jahr 2018 gelang Andreas Granig und Daniel Tiefnig mit ihrem Unternehmen Sipwise der Exit an Alcatel Lucent Enterprise für einen zweistelligen Millionenbetrag – brutkasten berichtete. 2022 gründete das Founder-Team gemeinsam mit dem Messtechnik-Experten Markus Seidl als dritten Gesellschafter ein neues Startup namens Sipfront. Damit will das Gründerteam Testprozesse in der Telekommunikation revolutionieren.

Sipfront erhält Investment und aws-Förderung

Kurz nach seiner Gründung erhielt Sipfront für ein Forschungsprojekt einen Millionenbetrag von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG). In den ersten Jahren wurde Sipfront sowohl vom Gründerteam als auch von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) und der Wirtschaftsagentur Wien finanziell unterstützt.

Nun gewinnt das Wiener Startup weitere Investor:innen: Die jüngste Finanzierungsrunde besteht aus einem Preseed-Investment der Technologiebeteiligungs-Invest GmbH tecnet equity sowie aus einem Investment der drei Business Angels Gernot Singer von invest.austria, Jan Trionow, Ex-CEO von Drei, und Markus Buchner, der zusammen mit Mitgesellschaftern von yuutel, einem Business-Telefonie-Spezialisten aus Wien, investiert.

Insgesamt 1,3 Millionen Euro Kapital

Die Finanzierungsrunde wird durch eine Förderung in Höhe von 700.000 Euro aus dem “aws Seedfinancing – Deep Tech” Programm ergänzt. Gemeinsam erhält das Startup damit Kapital in Höhe von 1,3 Millionen Euro. Die Finanzierung soll die technologische Weiterentwicklung und das Wachstum des Tech-Startups beschleunigen, heißt es in einer Aussendung.

Doris Agneter und Jürgen Milde-Ennöckl von tecnet equity über die Hintergründe ihrer Investment-Entscheidung: „Seriengründer, mit denen wir schon gearbeitet haben, und ein weltweit rasch wachsender Markt waren die maßgeblichen Gründe für unsere Finanzierungszusage an das niederösterreichische Technologieunternehmen.“

Qualität von Telekommunikationsnetzen verbessern

Sipfront positioniert sich als Spezialist für die Überwachung und Qualitätssicherung von Telekommunikationsnetzen. Als SIP wird genau jene Technologie bezeichnet, auf der “praktisch alle Sprach- und Videoverbindungen in modernen Kommunikationsnetzen basieren”, schreibt das Wiener Startup in einer Aussendung.

Das Wiener Tech-Startup will damit die “häufig unzureichende Qualität von Telefongesprächen und Videokonferenzen” verbessern, heißt es. Qualitätsmängel in der Telekommunikation seien in Zukunft häufiger auftreten, schätzt Sipfront ein. Vor allem durch die Verbreitung von 5G und dem zunehmenden Einsatz von vernetzen Geräten und Sensoren in Logistik, Lagerhaltung und Industrie. Die Überwachung der Verbindungsqualität sowie die Problembehebung würden damit immer herausfordernder, prophezeit das Wiener Jungunternehmen.

Magenta als Kunden

Zum Kundenportfolio des Wiener Startups zählt unter anderem der Telekommunikationsanbieter Magenta, der Sipfront-Lösungen zur Qualitätskontrolle seiner Kommunikationsnetze einsetzt. Die AI-gestützte Technologie von Sipfront unterstützt es Telekom-Providern dabei, zuverlässige Dienste für eine Vielzahl an Geräten zu ermöglichen.

„Die Sprach- und Videoqualität in einem Netz ist ein wichtiger Indikator, um Verbindungsprobleme zu erkennen. Denn bei störungsempfindlichen Echtzeit-Services werden Unregelmäßigkeiten meist als erstes sichtbar“, erklärt Andreas Granig, CEO von Sipfront. „In den nächsten Jahren werden 5G-Geräte mit extrem niedrigen Latenzen im Industrie- und Automotive-Bereich die Anforderungen an diese Netze nochmal deutlich verschärfen.”

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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