14.04.2016

Toby: Mit dieser App vergisst man keinen Einkauf mehr

Eine App soll ab sofort den Alltag erleichtern: "Toby" erinnert den User automatisch an Besorgungen, wenn ein passendes Geschäft in der Nähe ist. Dabei kann man die gewünschten Erinnerungen nach Uhrzeit, Preisklasse und Geschäften einschränken - und auch mit anderen teilen.
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(c) fotolia-Korta: Toby ist eine App, die einen an Shopping-To-Dos erinnert.

Das kennt jeder: Der letzte Tropfen Milch und man nimmt sich vor eine neue Flasche am Heimweg zu besorgen. Nach der Arbeit hat man aber längst wieder darauf vergessen. Am nächsten Morgen ist der Frust groß, wenn man den Kaffee schwarz trinken muss. „Das nächste Mal speicher ich mir eine Erinnerung ins Smartphone ab!“, denkt man dann. Das Wiener Startup Toby möchte seinen Nutzern genau solche Situationen in Zukunft ersparen. Der Brutkasten hat die beiden Gründer Danny Kleckers und Joachim Leonfellner zum Gespräch getroffen.

Euer Elevator Pitch?

Toby erinnert dich automatisch am richtigen Ort an deine Besorgungen. Wenn du z.B. heute neue Milch kaufen musst, öffnest du einfach die App, klickst auf Milch und Toby erinnert dich automatisch daran, wenn ein Supermarkt in der Nähe ist. Du kannst Erinnerungen auch einschränken – auf bestimmte Preisklassen, Tageszeiten und Geschäfte. Außerdem kannst du auch deinem Partner oder Mitbewohner eine Erinnerung eintragen.

Toby App Team: Joachim Leonfellner & Danny Kleckers
Toby App Team

Wie seid ihr auf die Idee gekommen?

Als ich eine Zeit ohne meine Freundin (sie ist der gut organisierte Part in der Beziehung) in München gewohnt habe, ist es mir oft passiert, dass ich morgens die letzte Scheibe Brot gegessen habe. Am nächsten Tag in der früh musste ich dann feststellen, dass ich kein neues gekauft habe. Dabei bin ich auf dem Weg in die Arbeit und wieder zurück an mehreren Bäckereien und Supermärkten vorbei gelaufen – daran lag es also nicht. Herkömmliche „Location Based Reminder“ fand ich sehr aufwendig, da musst du die Adresse immer erst raussuchen, dann manuell eingeben oder eine Stecknadel platzieren und bekommst dann auch nur an diesem speziellen einen Ort eine Erinnerung. Mir war klar, dass man für diesen speziellen Usecase, der übrigens sehr verbreitet ist, den Prozess deutlich einfacher und effizienter gestalten kann.

Wie setzt sich euer Team zusammen? Wie habt ihr euch gefunden?

Wir sind momentan noch zu zweit. Joachim ist das Gehirn hinter Toby- der macht alles was Tech ist und dazu meistens auch noch das Design. Ich kümmere mich um alles was Business ist, also Marketing, Fundraising etc… Wir planen aber nach einer ersten Finanzierungsrunde unser Team etwas zu vergrößern. Gefunden haben wir uns 2014 als wir beide ein Internship Programm bei Microsoft begonnen haben.

Welche Eigenschaften muss ein guter Mitarbeiter für dich haben?

Das ist genau die richtige Frage für mich, denn da bin ich, glaube ich, relativ schwierig. Ganz wichtig ist, dass er oder sie aufgeschlossen diskutieren kann, nicht rechthaberisch ist, aber auch nicht total unsicher. Ich glaube, damit verbunden ist auch eine gewisse Selbstreflexion. Außerdem schätze ich es, wenn jemand als Mensch entspannt ist, im Job aber ambitioniert und zuverlässig. Offene und ehrliche Kommunikation finde ich auch noch ganz wichtig.

Welche Learnings waren für dich besonders wichtig?

Ich finde, wir haben zu lange versucht über Freunde und Bekannte als Tester Feedback zu bekommen. Irgendwann musste ich einsehen, dass das bei einer App, die du im Alltag draußen testen musst, einfach sehr schwer ist. Das Feedback hatte selten die Qualität, die wir gebraucht hätten (welche Uhrzeit, welches Device, welche Software, bei welchem Store kam keine / eine falsche Push etc.). Ich glaube, hier ist es auch nicht zielführend, die Freunde immer weiter zu nerven, sondern lieber ein MVP zu launchen und nach den begeisterten Early Adoptern zu suchen- die helfen dann gerne. Das klappt übrigens bei Windows ganz großartig. Außerdem musste ich lernen, dass ein gutes Netzwerk wichtiger ist, als ich geglaubt hätte.

Was würdest du deinem jüngeren Ich mitgeben bzw. raten?

Starte früh an deiner Idee zu arbeiten und vernetze dich gut, es gibt wirkliche viele Leute die dir helfen können und wollen.

Danke für das Gespräch!

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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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