10.06.2021

So unterstützt tecRacer Startups bei der Skalierung ihrer App

tecRacer kann kleineren Teams in Jungunternehmen helfen, ihre Tech-Projekte schneller und vielleicht auch besser umzusetzen.
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Software, Developer, Startup, Team
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Am Anfang steht bei Startups eine neue Idee, ein ungewöhnliches Konzept oder eine andere Möglichkeit, ein oft auftretendes Problem zu lösen. Also baut das junge Team Prototypen und findet in einem “Proof of Concept” heraus, ob die kreative Idee technisch tatsächlich umsetzbar ist. Der nächste Schritt aber ist oft eine Herausforderung, weiß Marco Tesch von tecRacer: “Um diesen PoC nun production ready zu machen, fehlt es oft vor allem an man power”. Der Schritt von der ersten Testversion hin zum fertigen Produkt ist der entscheidende Punkt, an dem sich Startups an tecRacer wenden. 

tecRacer setzt bei der Umsetzung solcher Projekte auf Tools, die über die Cloud von Amazon Web Services (AWS) laufen. “Bei vielen Startups sehen wir auch, dass das AWS-Wissen als Learning on the Job aufgebaut wurde – das ist völlig normal und geschieht nach Best Effort. Durch ein Engagement mit tecRacer bekommen Startups aber Zugriff auf 10 Jahre AWS Cloud Expertise, um ihre Cloud Adaption deutlich zu boosten”, erklärt Tesch. Vor allem in den Bereichen Security, Operational Excellence, Reliability, Performance und auch bei Kostenersparnis sei da viel herauszuholen. tecRacer kann kleineren Teams in Jungunternehmen also helfen, ihre Projekte schneller und vielleicht auch besser umzusetzen. 

Unterstützung auch in Business-Fragen

Das sieht auch Kerem Erdem, CTO des Wiener Machine-Learning-Startups Mostly.AI so. “Wir sind ein Startup und haben nicht so viele Ressourcen. Zudem sind wir Experten was unser konkretes Produkt angeht, aber nicht unbedingt in anderen technischen Bereichen. Gerade wenn man solche Projekte das erste Mal angeht, ist die Unterstützung durch Partner wie tecRacer sehr wichtig. Dabei geht es nicht nur um technische Unterstützung, sondern auch um wichtige Business-Entscheidungen”, so Erdem. In diesem konkreten Fall half tecRacer dabei, das Enterprise-Produkt von Mostly.AI in den AWS Marketplace zu bringen und damit zahlreichen potenziellen Neukunden zugänglich zu machen. 

Mostly.AI synthetisiert Daten, damit sie unabhängig von Datenschutzverordungen zum Beispiel für Machine Learning verwendet werden können. Dazu setzt das Startup selbst auf eine künstliche Intelligenz, die mit den zu synthetisierenden Daten trainiert wird. Der Algorithmus versteht, wie diese Datensätze auszusehen haben und generiert dann vergleichbare Daten ohne Personenbezug, die aber statistisch relevant sind. “AWS Marketplace ermöglicht es, mit bestehenden AWS-Kunden zusammenzukommen und so den Kundenstamm zu erweitern. Für Startups ist das eine sehr gute Option”, sagt Tesch.

Wenn der Kundenstamm wächst

Ein weiterer kritischer Punkt für Startups ist, wenn sich erste Erfolge einstellen und die App mit einer viel größeren Zahl an Nutzerinnen und Nutzern umgehen muss: “Verständlicherweise fokussieren Startups Ihre Ressourcen darauf weitere Features und Services in ihr Produkt zu integrieren. tecRacer kann dann helfen, nicht die Bereiche Performance, Security und Kosten zu vergessen. Denn gerade hier entstehen im Scaleup-Bereich dann die Herausforderungen um weitere Profite zu generieren, wenn die Architektur am Anfang nicht darauf ausgelegt wurde eine größere Nutzerbasis zu unterstützen”. 

tecRacer hat bereits mehr als 250 AWS Cloud Projects umgesetzt und arbeitet neben etablierten Unternehmen und Enterprises wie Bayer, Siemens oder BMW häufig auch mit Startups zusammen. “Wenn wir mit Startups arbeiten bekommt unsere agile Arbeitsweise ein besonderes Gewicht. Startups sind in ihrer Grundausrichtung sehr agil und entscheidungsfreudig. Unsere Arbeitsweise passt sich dem perfekt an, denn in all unseren Projekten steht der Kundenwunsch im Vordergrund”, sagt Tesch.

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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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