30.04.2019

Was das Startup Adverity nach dem 11-Millionen-Euro-Investment plant

Mitte April hat das Startup Adverity 11 Millionen Euro von Investoren eingesammelt. CEO Alexander Igelsböck erklärt, wozu das Geld verwendet wird.
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Adverity
(c) Adverity

Mitte April verkündete das Wiener Startup Adverity, in einer Series-B-Kapitalrunde weitere elf Millionen Euro Kapital eingesammelt zu haben. Unter anderem konnten Sapphire Ventures, Felix Capital und SAP.io als neue Investoren gewonnen werden. Das operativ tätige Team hält trotzdem noch immer knapp die Mehrheit am Unternehmen. Im Gespräch mit dem brutkasten verrät CEO Alexander Igelsböck, was das Startup mit dem frischen Kapital vorhat.

+++Zur ursprünglichen Investment-Meldung+++

Laut Igelsböck wird der Großteil des Geldes in die Produktentwicklung investiert, der Rest fließt in die Internationalisierung. Als österreichisches Unternehmen hat das 2015 gegründete Unternehmen seine Wurzeln in Europa, mittlerweile gibt es aber Kunden in der ganzen Welt. Von den inzwischen knapp hundert Mitarbeitern arbeiten rund 20 Personen in London. “Da wir einige Kunden in den USA haben, werden wir wohl noch dieses Jahr auch ein Office in New York eröffnen”, sagt Igelsböck.

Einen positiven Cashflow hat Adverity noch nicht – weshalb eben auch das Geld der Investoren für die Weiterentwicklung der Software genutzt werden soll. Ob Adverity so zu einem österreichischen Unicorn werden soll? “Ich verwende diesen Begriff nicht gerne”, sagt Igelsböck: Die neuen Mittel würden vielmehr die Entwicklung hin zu einem mittelgroßen Softwareunternehmen beschleunigen. Dem Co-Founder zufolge soll seine Software zum Standardsystem für Marketing Data Intelligence werden: “Und hier stehen wir noch immer am Anfang einer großen Reise.”

Adverity adressiert den Marketing-Painpoint

Die Software von Adverity adressiert dabei jenen Painpoint, der Marketing-Verantwortliche plagt, seit es Marketing gibt: Die Messbarkeit des ROI für die Marketingaktivitäten. War es jedoch früher das Problem, dass es zu wenig Daten gibt, so leiden Marketer nun darunter, dass sie zwar viele Daten haben, diese aber auf isolierte Silos verstreut sind.

Mit Adverity werden die Daten aus diesen Silos heraus geholt und in einer “Single Source of Truth” harmonisiert, so dass darauf basierend datengetriebene Entscheidungen getroffen werden können. Die Daten kommen aus Institutionen, bei denen Geld investiert wird (zum Beispiel Ad-Buchungen), aus Analysesystemen (etwa Google Analytics und diverse CRM-Systeme) und aus externen Quellen: Auch zum Beispiel das aktuelle Wetter kann in die Live-Analyse integriert werden.

Neben Online- werden auch Offline-Daten in die Analyse mit einbezogen. So erhält der Auftraggeber von seiner Mediaagentur Daten zu gebuchten TV-Spots und kann analysieren, ob sich diese auf die Verkaufszahlen auswirken. Natürlich ist die Kausalität dabei nicht eindeutig nachweisbar, “aber via Machine Learning können mögliche Korrelationen dazu ermittelt werden, welches Investment welche Wirkung erzielte”, sagt Igelsböck. Interessant sei die Adverity-Lösung für Unternehmen aller Branchen, sobald sie signifikante Marketing Operations mit mehreren Quellen haben.

Von der Analyse zur AI-Entscheidung

Die Analyse der Daten aus verschiedenen Silos ist dabei nur der erste Schritt. Mit dem neuen Produkt namens “PreSense” soll eine AI automatisch Muster und Korrelationen über alle Datenquellen hinweg erkennen und darauf basierend Handlungsempfehlungen geben. Bedeutet das auf lange Sicht, dass Marketing-Verantwortliche durch Algorithmen ersetzt werden?

“Künstliche Intelligenzen werden immer bessser”, sagt Igelsböck: “Aber wenn alle Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen, wo bleibt dann noch der Wettbewerbsvorteil?” Dieser entstehe dadurch, dass im richtigen Moment Regeln gebrochen werden – und das kann der Mensch noch immer besser als jede Maschine.


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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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