Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

09.10.2023

thinkers.ai: Wiener Startup revolutioniert datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen

Erst im Sommer letzten Jahres hat das Wiener Startup thinkers.ai eine internationale Finanzierungsrunde abgeschlossen. Nun verkünden die Gründer:innen der ersten technologisch unabhängigen Suchmaschinentechnologie in Europa den Launch von Thinkers-as-a-Service.

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thinkers.ai betrachtet Information als Macht

“Das Web besteht zu 80 bis 90 Prozent aus Spam-Webseiten. Der jüngste Anstieg der KI-gesteuerten automatisierten Inhaltserstellung verschärft dieses Problem noch weiter und macht es für Benutzer:innen immer schwieriger, sich in der Masse zurechtzufinden und die für sie relevanten Informationen zu finden”, erklärt Isabell Claus, Co-Geschäftsführerin von thinkers.ai. Gerade im digitalen Zeitalter sei der Bedarf an einer zuverlässigen und effizienten Websuche größer denn je.

Die Gründer:innen verfolgen daher das Ziel, die Art und Weise, wie wir auf Online-Informationen zugreifen und diese nutzen, zu revolutionieren. Als Pioniere für innovative Websuche möchten die Gründer:innen zudem Menschen darüber aufklären, dass Information in einer vernetzten Welt Macht bedeutet. Daher sorgt die Suchmaschinentechnologie von thinkers.ai dafür, dass Nutzer:innen nur mit relevanten, genauen und zuverlässigen Informationen versorgt werden, damit sie sich sicher in der digitalen Welt bewegen können.

Wettbewerbsvorteil durch Thinkers-as-a-Service

Mit den neuen Thinkers-as-a-Service-Lösungen möchte das Duo Kund:innen dabei helfen, das Potenzial öffentlich verfügbarer Daten durch themenspezifische und dynamische Informationen sowie 360-Grad-Einblicke voll auszuschöpfen. Kund:innen erzielen somit einen großen Wettbewerbsvorsprung gegenüber der Konkurrenz. Für einen reibungslosen Ablauf der Lösungen nutzt thinkers.ai neben Rechenzentren in Europa auch KI- und Quantencomputertechnologien, um die Genauigkeit und Stabilität der Business-Intelligence-Analysen von Kund:innen zu garantieren.

Sales Intelligence

Essentielle Produkte und Dienstleistungen dieser Art seien laut dem thinkers.ai-Team bisher zu teuer und ungenau. Mit Taas möchten die Co-Founder:innen erschwingliche Varianten für Unternehmen anbieten. So zum Beispiel das Sales-Intelligence-Tool, womit Nutzer:innen von thinkers.ai der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind. Basierend auf künstlicher Intelligenz ermöglicht dieses Tool den User:innen die frühzeitige Erkennung von Vertriebschancen. Vor allem im B2B-Geschäft ist dies ein Erfolgsfaktor und optimiert den Return-on-Sales (RoS) von Unternehmen. Das Ergebnis: Die Vertriebseffizienz in erfolgskritischen Prozessen wird gesteigert und geschäftsrelevante Informationen werden in den täglichen Arbeitsablauf der Unternehmen integriert.

Media-Monitoring

Auch im Bereich Media-Monitoring bietet das Wiener Startup seinen Kund:innen Lösungen an, die laut dem Duo um bis zu 70 Prozent günstiger angeboten werden als herkömmliche Medienbeobachtungsdienste. Die vollautomatisierte Media-Monitoring-Lösung liefert aktuelle Informationen aus Online- und Printquellen und ermöglicht so eine effizientere Pressearbeit. Darüber hinaus erkennt die Lösung mittels KI relevante Informationen und liefert Ergebnisse von hoher Qualität und Genauigkeit, was wiederum die Effizienz in Unternehmen steigert und Ressourcen spart.

Lieferketten-Monitoring

Vor allem für KMU war das Supply-Chain-Monitoring bisher mit einem hohen personellen und finanziellen Aufwand verbunden. Dabei ist das Lieferketten-Monitoring nicht nur für Großunternehmen wichtig. Mit der neuen Supply-Chain-Monitoring-Lösung von thinkers.ai wird dies nun auch für jene Unternehmen möglich, die kein großes Budget für verschiedene Tools haben, aber dennoch auf bestimmte Informationen angewiesen sind. Mit dem KI-basierten Monitoring-Tool bleiben thinkers.ai-Nutzer:innen nicht nur auf dem neuesten Stand, sondern es werden auch Lieferkettenrisiken reduziert. Darüber hinaus liefert die Lösung auch Informationen über Cybersicherheitsvorfälle, physische Sicherheit, Governance-Risiken, Änderungen im Management und politische oder arbeitsrechtliche Probleme, die die Problemerkennung mit geringen Unternehmensressourcen beschleunigen.

Market Intelligence

Ein weiterer entscheidender Faktor für den Erfolg eines Unternehmens ist das verfügbare Wissen über Trends und Risiken am Markt. Um die Identifizierung und das Tracking dieser für User:innen so einfach wie möglich zu gestalten, bietet thinkers.ai eine eigens entwickelte Market-Intelligence-Plattform an, mit der Informationen über Marktentwicklungen verfolgt werden können. Dieses Tool unterstützt Unternehmen dabei, Marktchancen mit Hilfe von KI nahezu in Echtzeit zu erkennen und so durch datengetriebene Entscheidungsfindung mehr Wachstum zu ermöglichen. Die so gewonnene strategische Geschäftstransparenz unterstützt nicht nur die Expansionspläne von Unternehmen, sondern auch die frühzeitige Erkennung relevanter Wettbewerbsaktivitäten.

“Unser Erfolg ist eng verknüpft mit dem Erfolg unserer Nutzer:innen”

Der Fokus von thinkers.ai liegt weiterhin auf dem B2B-Markt, da eine keywordbasierte Suche für Unternehmen in den meisten Fällen zu ungenau ist. Das im Jahr 2019 gegründete Startup unterstützt und fördert Kund:innen insbesondere bei ihrem Wachstum. Hierfür hat das Team von thinkers.ai die Zeit nach der letzten Finanzierungsrunde genutzt und unterschiedliche Lösungen entwickelt, die eine hohe Skalierbarkeit aufweisen und somit Kund:innen in allen Unternehmensgrößen auf ihrem Weg zum Erfolg begleiten.

“Unser Engagement für den Erfolg der Benutzer:innen ist der Kern unseres Geschäftsmodells. Unser Erfolg ist eng mit dem Erfolg unserer Nutzer:innen verknüpft. Wir haben ein Nutzungslizenz-basiertes Modell entwickelt, das sicherstellt, dass wir uns weiterhin auf die Bereitstellung aussagekräftiger und präziser Informationen konzentrieren können. Wenn Benutzer:innen ihre Ziele effizient erreichen, erreichen wir unsere“, so Claus.

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Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

Eine Kollegin, die alles mitliest

Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

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