12.10.2018

Timebite: Einfach schneller studieren

Vier Tiroler helfen Studierenden dabei effizient zu lernen. Seit kurzem ist ihre Plattform auf sieben österreichischen Unis verfügbar und die Monetarisierung durch Employer Branding in Kraft getreten.
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Die in Wien basierten Founder Adrian Sauerwein, Christoph Sprenger und Emir Selimovic (v.l.n.r). & Beispiel für die Seite einer Lehrveranstaltung in Timebite. (C) Timebite

Wie lange muss man für die nächste Prüfung lernen und mit welchen Unterlagen? Eine wiederkehrende Frage für alle Studierende. Vier Tiroler wollen sie dabei unterstützen: Sie haben die Plattform „Timebite“ gegründet, um anderen dabei zu helfen, effizient zu lernen und von den Erfahrungen ihrer Mitstudierenden zu profitieren. Auf die Idee sind sie gekommen, als sie selbst im Studium vor dem Problem standen, nicht zu wissen, wie sie sich am besten auf eine Prüfung vorbereiten sollten, erzählt Founder Emir Selimovic. Da es nirgendwo eine Plattform gab, in der Informationen über Prüfungen gesammelt waren, übernahmen es Selimovic und seine drei Co-Founder einfach selbst.

+++ Timebite beim Pitch am brutkasten Meetup #3 +++

Das Studium auf einen Blick

Das Herzstück der Plattform: Studierende können auf einen Blick alles finden, was sie für die nächste Prüfung brauchen. Etwa wie lange sie lernen sollen, welche Lernunterlagen brauchbar sind, wie relevant die Lehrveranstaltung ist und dazu individuelle Tipps zu jedem Fach. Eine Leistungsdokumentation, die auch den Kommilitonen weiterhilft. Anfang Oktober wurde die Plattform auf zwei weiteren Universitäten gelauncht, damit können nun die Studierenden von sieben Unis darauf zugreifen: der TU Wien, der TU Graz, der technischen Fakultäten der Universität Innsbruck, des Juridicums, der WU Wien, der JKU Linz und der Universität Salzburg. Derzeit sind knapp 4600 Studierende angemeldet.

Finanzierung durch Employer Branding

Gleichzeitig trat mit Oktober auch die Monetarisierung in Kraft. Das Finanzierungsmodell basiert auf Employer Branding. Timebite bietet Kunden eine Unternehmenspräsentation auf den Userprofilen der Studierenden an. Interessierte Studierende können sich damit Unternehmen ansehen, die zu ihrem Studium passen. Mit nur wenigen Klicks gelangen sie außerdem auf die unternehmensinternen Jobplattformen und können somit ausgeschriebene Jobs entdecken. Ein Win-Win, wie Selimovic erklärt, denn so könnten sich Studierende ein Bild von ihren Jobmöglichkeiten machen und Unternehmen sich österreichweit vor den Studierenden der gewünschten Branche präsentieren. Gestartet ist die Monetarisierung nun schon mit einigen Kunden, man wolle das Angebot aber freilich verbreitern, um den Nutzern so viele Alternativen wie möglich zu bieten.

+++ Unternehmerfamilien: Warum auch die nächste Generation oft gründet +++

Studium auf Eis

Drei der vier Gründer haben ihr Maschinenbau Studium an der TU Wien nun auf Eis gelegt, um sich voll auf den Aufbau des Start-Ups zu kümmern. „Unsere Leidenschaft hat sich ganz woanders hinbewegt, genauso unsere Prioritäten. Wir wollten all-in gehen“, erzählt Selimovic. Bisher haben die vier klassisch gebootstrapped und in ihrer gemeinsamen WG in Wien das strategische und operative Geschäft geleitet. Der Vierte im Bunde, Paul Rangger, studiert in München weiterhin Informatik und programmiert die Website von dort aus. Zurzeit nehmen die Tiroler am INiTS Start-Up Camp teil, absolvieren Coachings und führen regelmäßig Interviews mit ihrer Zielgruppe, um ihre Idee weiterzuentwickeln. Bereits im März gab es einige Neuerungen: seither gibt es LV-Manager, wo Studierende ihr Semester planen können sowie den Prüfungskalender, der berechnet, wie viel Tage sie zum Lernen einplanen müssen.

Jetzt wollen sich die Timebite Gründer vorerst auf den Usergrowth konzentrieren. Die nächsten Wunschuniversitäten sind die Universität Wien und die TU München, um auch in Deutschland Fuß zu fassen. Die langfristige Vision ist es aber, Timebite als eine Schnittstelle für das ganze Studentenleben zu etablieren – und das in der gesamten DACH-Region.

Timebite am Pitch beim brutkasten Meetup #3

Pitch Session – Brutkasten Meetup #3

Live vom Brutkasten Meetup #3, die Pitch Session mit Timebite, Janu, und Reji. In der Jury die Experten: von AWS gründerfonds, Speedinvest, IP Österreich, Florian Kandler von GetFunding.how und Venionaire Capital.

Gepostet von DerBrutkasten am Dienstag, 10. April 2018


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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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