02.06.2015

Superkräfte für Super Mario: DefectRadar digitalisiert den Bau

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© DefectRadar: Clemens Hammerl, Constantin Köck, Domagoj Dolinsek (v.l.n.r.) möchten die Arbeit am Bau erleichtern.

Jeder kennt ihn. Man ist mit ihm aufgewachsen. Freundschaften sind an ihm zerbrochen – oder entstanden. Er ist wohl einer der bekanntesten Prominenten weltweit. Die Rede ist von Super Mario, dem kleinen, dicklichen Klempner mit der markanten, blauen Latzhosen sowie dem rotem Hemd und der roten Mütze. Das Maskottchen der Firma Nintendo. Und die bekannteste Videospielfigur weltweit.

Wer Super Mario gespielt hat, kennt vielleicht auch den ein oder anderen „Cheat“ (Schwindel, Schummler) mit dem man ein „Level“ (Spielabschnitt) überspringen konnte. So einfach haben es Baumänner im echten Leben nicht. Überhaupt wurde die Baubranche von der Digitalisierung bisher eher vernachlässigt, dabei würde man sie dort dringend benötigen. Eben, weil unsere Baumänner nicht Super Marios sind oder Probleme mit Cheats lösen können.

Das Wiener Startup DefectRadar richtet sich mit seiner App an Architekten und Bauingenieure. Die Idee: Mängel direkt auf der Baustelle via Handy oder Tablet festhalten und per App mit allen Baubeteiligten teilen. Digitale Pläne sowie Fotos oder (Sprach-)Notizen können geshared werden. Es gibt auch einen Offline Modus- dann werden die Information sofort übermittelt, wenn sich das Gerät mit dem WLan verbindet.

Dem Brutkasten beantwortet Domagoj Dolinsek ein paar Fragen und wie es zu DefectRadar gekommen ist.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?

Ingenieure, Architekten und Facility Manager können mit der zeit- und kosteneffizienten Applikation DefectRadar direkt auf der Baustelle mit Tablet oder Smartphone Schäden festhalten und unmittelbar an die zuständigen Auftragnehmer mit Erledigungstermin weiterleiten. Die Applikation arbeitet mit digitalen Plänen, auf denen Informationen mittels Texten, Fotos oder Sprachnotizen eingetragen werden können. In der Webapplikation können Berichte auf Knopfdruck exportiert werden.

Wie verdient ihr Geld? 

Der Interessent kann alle DefectRadar Funktionen 30 Tage kostenlos testen. Nach der Testphase hat der Kunde die Möglichkeit das passende Lizenzpaket monatlich oder jährlich zu beziehen. Bei der jährlichen Variante spart man 2 Monatslizenzen. Benutzer, die die Plattform managen bzw. Dokumentationspunkte aufzeichnen sind kostenpflichtig. Alle Auftragnehmer sind hingegen kostenlos.

Wer hatte die Idee und wieso?

Ich war in einem Architektur- und Ingenieurbüro als Planer tätig und leitete dort als solcher natürlich auch Baustellen. Die Schäden wurden auf Grundrissplänen markiert und mit einem Fotoapparat, unter Umständen mit einem Diktiergerät und einem Notizheft, festgehalten, um nachträglich festzustellen, ob die Bauausführung auch nach Plan erfolgt ist. Anschließend wurden die gesamten Informationen mühsam in einer Excel-Liste zusammengefügt und per E-Mail an die Auftragnehmer weitergeleitet. Dieser manuelle Prozess ist extrem ineffizient und sehr Fehleranfällig.

Wie kam es zum Gründer-Team?

Ich habe mit der Idee, die Baudokumentation zu digitalisieren, den ersten A1 Startup Award gewonnen. Der Preis Beinhaltete Büroräumlichkeiten und Unterstützung im Bereich Marketing, Vertriebs, bzw. Recht. Es fehlte nur mehr das Team. Darum bin ich an Clemens (Lead mobile App Entwicklung) und Constantin (CTO) herangetreten, ob es für sie interessant wäre, eine Applikation für mobile Endgeräte und als Webplattform für die Bau- und Immobilienbranche zu entwickeln. Sie waren sofort dabei. Nach einer Konzeptionsphase wurde nur wenige Monate später die Firma gegründet.

Seid ihr auf der Suche nach Investoren? Wie geht ihr daran heran: Cold Calling oder übers Netzwerk? Wieso habt ihr euch beim A1 Startup Campus beworben?

Wir sind derzeit nicht auf der Suche nach Investoren. Ein zentraler Aspekt, warum ich mich bei dem Campus beworben habe, ist, dass einen erfahrene Mentoren, die ein Startup in der Aufbauphase dringend benötigt, unterstützen.

Eure bisherigen Learnings?

Ratschläge von erfahrenen Mentoren einholen, aber schlussendlich die definitive Entscheidung selbst treffen. Wobei es wichtig ist, Visionen zu verfolgen und gleichzeitig die gegenwärtigen Aufgaben zu Fokussieren.

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch Langfristig?

Das Ziel ist es, DefectRadar für Unternehmen außerhalb der Bau- und Immobilienbranche anzupassen und Global in weiteren Sprachen anzubieten.

Danke.

DefectRadar

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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