14.01.2025
FÖRDERUNGEN

StartMatch: Wiener KI-Startup von Luke-Roberts-Founder vereinfacht Förderanträge

Das Wiener Startup StartMatch möchte die Hürden für Förderungen senken und die Antragserstellung in Stunden statt Wochen ermöglichen.
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StartMatch
(c) StartMatch - Robert Kopka (r.) und Oliver Lukesch von StartMatch.

„Da Investoren gerade sehr zurückhaltend sind, sind Förderungen für viele Startups noch wichtiger geworden“, sagt StartMatch-Founder Robert Kopka. Der Gründer des Smart-Leuchten-Startups Luke Roberts legte im September 2021 mit seinem alten Unternehmen einen Exit hin und baute danach gemeinsam mit dem Fintech-Experten Oliver Lukesch ein AI-Tool zur automatischen Generierung von Förderanträgen für Startups und KMUs.

StartMatch möchte Zeit sparen

Konkret handelt es sich bei StartMatch um eine KI-gestützte Plattform, die den komplexen Prozess der Förderanträge vereinfachen soll. Die Software analysiert Unternehmensunterlagen wie Pitch-Decks und technische Dokumentationen, um daraus automatisiert „maßgeschneiderte“ Förderanträge zu generieren.

Beide Founder von StartMatch, die in der Vergangenheit selbst viele Förderanträge für ihre Startups eingereicht haben, wollen im Prinzip diesen zeitaufwändigen Prozess automatisieren. Durch die Analyse vorhandener Informationen und einem tiefen Verständnis der Förderprogramme soll das KI-Tool beim Schreiben der Anträge unterstützen – „ein Segen für Startups und Unternehmen, die oft vor den Herausforderungen der Antragstellung zurückschrecken“, so Kopka.

Jedes Jahr werden von Bund und Ländern Milliarden an Fördergeldern ausgegeben, um Firmen zu fördern und damit die österreichische Wirtschaft zu stärken. Die Anträge sind aber teilweise sehr lang und gerade unerfahrene Personen benötigen dafür viel Zeit, die anders besser verwendet werden könnte, weiß Kopka. Hier setzt sein Startup an: Nutzer:innen werden daher Schritt-für-Schritt durch den Prozess begleitet und der größte Teil der Arbeit würde von der KI übernommen.

Anpassungen jederzeit möglich

Auf der Plattform kann die gewünschte Förderung ausgewählt und relevante Projektdaten hochgeladen werden. Die KI erstellt danach den Antrag. Dabei erfolgt die Ausgabe in einem Texteditor, in dem manuelle Anpassungen jederzeit möglich sind, um „dem Antrag den letzten Feinschliff“ zu geben. Gewünschte Änderungen können dem Tool auch per Prompt mitgeteilt werden, so könne man Texte gezielt verbessern, ohne dass alles neu generiert wird.

Die bereitgestellten Daten werden hierbei ausschließlich auf Servern innerhalb der EU gespeichert, wie die Founder betonen. „Die Daten werden auch nicht zum Training eines KI-Modells verwendet und alle integrierten Dienstleister arbeiten DSGVO-konform“, so per Aussendung.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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