07.11.2018

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

Interview. Der Gründer des Wiener Smart-Data Startups Braintribe hat heute jahrzehntelange Erfahrung als Founder im Rücken, die er beim Find Your Co-Founder Event teilen wird.
/artikel/stefan-ebner-find-your-co-founder
Braintribe: Stefan Ebner
(c) Braintribe: Stefan Ebner

Stefan Ebner hat vor genau einem Jahr ein Millioneninvestment für Skalierungsmaßnahmen seines Smart-Data Startups Braintribe erhalten – unter anderem von Deep Tech-Größen wie Hermann Hauser. Braintribe arbeitet seitdem mit großen internationalen Firmen zusammen und entwickelt gemeinsam mit der UNO Smart City-Lösungen. Aber der Weg zum Erfolg war auch für Stefan Ebner nicht ohne Stolpersteine. An die Wand gefahrene Projekte machten Ebner zu einem der erfahrensten Gründer des Landes. Diese Erfahrung wird der Musiker, Data-Pionier und Familienvater beim Find your Co-Founder Event am 14. November mit Panel-Kollegen Bianca Gfrei und Ilja Jay Lawal – und dem anwesenden Publikum – teilen. Wir haben im Vorhinein mit Stefan Ebner gesprochen.

+++ Find Your Co-Founder – Wo Talente zusammen finden +++


Wenn man ein Projekt oder ein ganzes Unternehmen an die Wand fährt, gibt es immer einen Lerneffekt. Was sind deine größten Learnings aus deinen Fuck-ups?

Stefan Ebner: Wenn man wie ich sehr visionsgetrieben ist, kann es passieren, dass unterschätzt wird, wie lange die Dinge wirklich brauchen. Dann brauchen die Projekte immer dreimal so lange, wie man denkt. Mein Learning war also: Um den Faktor Drei länger rechnen, um einen Realismus reinzukriegen.

Wie schaffst du es dann doch, großen Visionen die Zeit zu geben, die sie brauchen?

Es gilt, eine Vision in einzelne Schritte herunter zu brechen und wirklich Schritt für Schritt zu gehen. Auch das habe ich früher nicht immer so gemacht. Ich habe versucht gleich das Ganze umzusetzen und bin dadurch nicht angekommen – ein paar Projekte sind daran komplett gescheitert – unnötigerweise.

Gibt es noch etwas, das du in der Vergangenheit auf die harte Tour lernen musstest?

Als wir unsere Plattform zum ersten Mal gescopt haben, also die Features festgelegt haben, hatten wir die Research and Development-Seite gut im Griff, aber den Markt eigentlich überschätzt. Wir haben nämlich erwartet, dass sich der Markt so schnell bewegt wie wir. Der hat dann aber zwei Jahre länger gebraucht, um überhaupt für das Produkt bereit zu sein. Wir sind davon ausgegangen, dass der Markt nur auf uns wartet – das ist aber nie so!

Wenn du dir das ideale CEO-CTO-Paar vorstellst, was würden beide mitbringen und wie würden sie zusammenarbeiten?

Wenn der Founder, so wie ich, eher einen Produktfokus hat, dann braucht er als gegenüber jemanden der operativ stark ist – einen Chief Operation Officer (COO) – und vielleicht gar keinen CTO. Wenn der Founder eher von einer Business-Idee ausgeht oder von der Marktseite kommt, dann braucht er einen CTO, der eine eigene Vision kreiert, die mit der Marktvision synchron ist. Das klassische CEO – CTO Paar ist dabei eher ein Klischee. Es gibt verschiedene Konstellationen, wie das funktionieren kann.

Warum hast du Braintribe gerade in Österreich gegründet?

Dadurch, dass wir noch vor dem ganzen Startup-Hype waren, hat’s eigentlich gar keine Alternative gegeben. Da war das Mindset gar nicht da, wo anders zu gründen. Es war also keine bewusste Entscheidung, sondern wahrscheinlich das einzige, was mir in den Sinn gekommen ist.

⇒ Zur Page von Braintribe

⇒ Find your Co-Founder – Jetzt Ticket sichern!

Archiv: Stefan Ebner im Video-Interview

Stefan Ebner, der Founder & CEO von Braintribe, im Live Gespräch über sein Firestarters Space, seine Vision einer Co-Creation Community im Wien, das erste Projekt Smart City Lab Opening uvm.

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 14. Mai 2018

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
21.10.2026

Grazer Deep-Tech-Spin-off DiLT Analytics schließt siebenstellige Finanzierungsrunde ab

Das Grazer TU-Spinoff holt den Deep-Tech-Fonds Noctua Science Ventures als Investor an Bord und erhält zusätzlich eine Förderung aus dem Programm aws Seedfinancing – Deep Tech. Das Kapital soll in den Teamaufbau und in den Rollout der Diagnosesoftware FaciliMind fließen.
/artikel/grazer-deep-tech-spin-off-dilt-analytics-schliesst-siebenstellige-finanzierungsrunde-ab
21.10.2026

Grazer Deep-Tech-Spin-off DiLT Analytics schließt siebenstellige Finanzierungsrunde ab

Das Grazer TU-Spinoff holt den Deep-Tech-Fonds Noctua Science Ventures als Investor an Bord und erhält zusätzlich eine Förderung aus dem Programm aws Seedfinancing – Deep Tech. Das Kapital soll in den Teamaufbau und in den Rollout der Diagnosesoftware FaciliMind fließen.
/artikel/grazer-deep-tech-spin-off-dilt-analytics-schliesst-siebenstellige-finanzierungsrunde-ab
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.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg