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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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