12.01.2024

Storywise: Grazer SaaS-Startup übersetzt Kundenbriefings mit eigenem Wizard

Was das neue Grazer Startup storywise verspricht, könnte vielen Developern den Start in Software-Projekte erleichtern.
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Das Gründerteam von storywi.se © fotoCRafie

Kunden-Briefings vor Projektstart verraten nicht immer das, was sie sollten. Gerade im Softwarebereich sind Anforderungen der zahlenden Kundschaft meist unklar. Genauso unklar erweisen sich häufig die notwendigen Ressourcen des bevorstehenden Projektes. Dafür soll es ab sofort eine Lösung geben – nämlich die Software des Startups storywise.

storywise hilft, Kundenanforderungen umzusetzen

Schon seit drei Jahren arbeitet Simon Jiménez mit seinen Co-Founder:innen Andreas Schüppel, Angelika Weber und weiteren Mitarbeitenden an der Idee hinter storywise. Im März 2021 startete das Gründer-Trio sein KI-Startup. Seither ergatterte storywi.se drei Förderungen – zweimal als “Kleinprojekt” der Forschungsförderungsgesellschaft (FFG), sowie als aws-Förderung “AI Adoption”.

“Dank der Förderungen können wir unser Ziel verfolgen, nämlich das Schreiben von Software Requirements einfacher, schneller und viel weniger frustrierend zu machen“, erzählt CEO und Co-Founder Simon Jiménez im brutkasten-Gespräch. “Mit storywise helfen wir Requirements Engineers und Product Ownern, strukturierter an Projekte heranzugehen und an alle Einzelheiten schon vorab zu denken.”

Wizard auf GPT-Basis

Für das ungeschulte Ohr klingt die Thematik komplex. Tatsächlich basiert storywise auf dem Large Language Modell von OpenAI, nämlich GPT-4 – verpackt in den unternehmenseigenen Wizard. Nutzende werden dabei durch die Erstellung von Spezifikationen geführt, was wie folgt funktionieren soll:

Kund:innen geben Texte wie Kundenaufträge oder Kundenmails in den Wizard von storywi.se ein. Diese Texte werden vom storywise-Wizard analysiert. “Unser Wizard generiert die Hauptanforderungen des Projektes in Form von Überschriften. Dann befüllt er diese Überschriften mit genau jenen Anforderungen, die zum jeweiligen inhaltlichen Themenbereich des Projektes passen”, erklärt Jiménez die Funktionalität des Wizards.

“Wir werden oft auf die KI-Funktionalität reduziert. Unser USP ist alles rundherum, also die auf Software Requirements spezialisierte Oberfläche, die Möglichkeit Figma und Jira zu verknüpfen und Kriterien zu hinterlegen sowie die flexible Ausgabe als Angebot oder Pflichtenheft”, erklärt Gründer Jiménez.

Die SaaS-Plattform richtet sich damit primär an Requirements Engineers, Projektmanager und Product Owner. “Unser Wizard hilft Software-Entwicklungs-Agenturen oder internen Teams, Kundenbriefings, Wünsche und Anweisungen klar zu strukturieren. Wo wir aufhören, dort starten dann Projektmanagement Tools. Wir übernehmen von der ersten Kundenmail bis zur Auftragsbestätigung”, erklärt Gründer Jiménez die Customer Journey von storywise.

Marktlücke “aus eigenem Schmerz” erkannt

“Bestimmte Kundenwünsche haben mich schon in finanzielle Nöte gebracht”, erinnert sich CEO Jiménez. Vor storywise war der Gründer fast 20 Jahre als Softwareentwickler selbstständig tätig und ist technisch für 40 Personen in fünf Unternehmen verantwortlich.

“Aus eigenem Schmerz habe ich die Marktlücke erkannt, die wir nun mit storywise zu schließen versuchen”, meint der Gründer. “Auf die harte Weise habe ich gelernt, dass Kund:innen und Auftragnehmende am Ende des Projektes viel zufriedener sind, wenn man ihnen schon vor Projektstart sagen kann, was sie bekommen.” Aus dem Wunsch, selbst besser an Kundenprojekte heranzugehen, startete der Gründer seine eigene Plattform.

“Eine bessere Lösung als OpenAI zu basteln, ist unrealistisch”

“Zunächst haben wir unsere eigene KI entwickelt. Wir sind aber relativ schnell auf GPT-4 von OpenAI umgesprungen. GPT-4 macht das einfach gut. Also haben wir begonnen, unser System um den Chatbot von OpenAI herum zu bauen. Langsam versuchen wir aber, GPT Stück für Stück mit unserer eigenen KI zu ersetzen”, erklärt Jiménez.

“Das würde ich vielen KI-Startups raten, wenn sie ein spezialisiertes Feld vorweisen können”, so der Gründer. “Der Wert unserer Software ist nicht das Large Language Modell – in unserem Fall GPT-4. Viel eher liegt unser Wert in der Struktur, mit der wir die Services von OpenAI benutzen. Wir erleichtern Requirement Engineers die Arbeit und bereiten Projekte für sie einfach und strukturiert auf”, erklärt Jiménez weiter.

“Wir wissen, dass wir in Europa momentan wahrscheinlich keine bessere LLM-Lösung als jene von OpenAI basteln können. Das ist unrealistisch. Was wir aber sehr wohl machen können, ist die Struktur rundherum zu optimieren und damit auf ganz spezielle Kundenbedürfnisse zu reagieren”, rät Jiménez heimischen Gründer:innen.

Erste Kund:innen ab Februar geplant

Storywise öffnet seine Tore ab Februar für erste Kund:innen. Anfang Jänner tätigte storywise seine Trademark Eintragung für Europa. “Tatsächlich aber glauben wir, dass der einfachste Markt für uns die USA sein werden”, kontert Jiménez. “Die Amerikaner probieren einfach viel lieber neue Dinge aus.” Zuerst aber würde man sich auf die ersten Kunden im Heimatmarkt fokussieren.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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