18.07.2024
ÜBERNAHME

Tricentis kauft texanisches Software-Startup

Gegründet im 22. Wiener Gemeindebezirk sitzt Tricentis mittlerweile in Austin, Texas und erobert von dort die Welt der Software-Test-Automation. Und vermeldet eine neue Übernahme.
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Tricentis (c) Timon - stock.adobe.com

2017 wurde es von Insight Ventures gekauft – damals mit einem Investment von 165 Millionen US-Dollar. Mittlerweile befindet sich der Hauptstiz des in Österreich gegründeten Software-Test-Automation-Experten Tricentis in Austin im US-Bundesstaat Texas.

Seither ging man auf Expansionskurs und kaufte nach und nach Branchenkollegen, um weltweit als Test-Automation-Experte weiter in den Markt vorzudringen. Gegründet wurde Tricentis 2007 von Wolfgang Platz und Franz Fuchsberger in Wien. Eine Österreich-Tochter gibt es immer noch – mit Sitz im 22. Wiener Gemeindebezirk.

Tricentis kauft texanischen Kollegen

Nun tätigt man eine neue Übernahme: Nämlich das texanische Software Development Startup SeaLights. Mit der Akquisition will man die Marktposition von Tricentis im Bereich Quality Intelligence ausbauen, heißt es auf der LinkedIn-Seite des akquirierten Unternehmens.

SeaLights fokussiert sich indes auf die effiziente Gestaltung von automatisierten Testprozessen mit Code-Fokus. Mithilfe von maschinellem Lernen versucht die Plattform zu quantifizieren, wie riskant Code-Änderungen sind, und stellt sicher, dass neue Codes von einer Testlösung abgedeckt werden.

KI-gestützte Qualitätsintelligenz

Tricentis hilft, vereinfacht gesagt, Developern dabei, Fehler in ihrem Code zu finden – auch mithilfe von Künstlicher Intelligenz. Mit der Übernahme will man Kräfte bündeln und gemeinsam den Test-Automation-Markt erobern, schreibt das US-Portal TechCrunch am gestrigen Mittwoch.

Tricentis will die Test-Automation-Funktion von SeaLights integrieren – als “KI-gestützte Qualitätsintelligenz”. Zudem adoptiert man die Auswirkungen von Code-Test-Analysen, das Qualitätsrisikomanagement und die Ursachenanalyse, heißt es.

Deutsche Bank war investiert

SeaLights wurde 2015 gegründet und hat seither 50 Millionen US-Dollar Kapital aufgestellt. Die letzte Series-A-Runde gab es 2021 – in Höhe von 30 Millionen US-Dollar. Beteiligt war damals unter anderem die Deutsche Bank, wie TechCrunch berichtet.

“Wir freuen uns sehr über den Zusammenschluss mit Tricentis, dem führenden Unternehmen im Bereich kontinuierliches Testen und Qualitätstechnik”, sagt Eran Sher, CEO und Mitbegründer von SeaLights, in einem TechCrunch-Bericht. Sher wird als EVP und General Manager, Quality Intelligence, zu Tricentis wechseln.

Auf Expansion seit 2017 – nun Standorte weltweit

Wie auch heute saß Tricentis 2017 im 22. Wiener Gemeindebezirk, als es eines der höchsten Investments der österreichischen Startup-Geschichte einsackte: Aus dem Silicon Valley kamen 165 Millionen US-Dollar – konkret vom Private-Equity- und Venture-Capital-Unternehmen Insight Venture Partners. Mit dem Geld wurde expandiert.

Mittlerweile zählt man 23 Standorte auf der ganzen Welt – unter anderem in Australien, Belgien, Frankreich, Deutschland, auf den Philippinen, in Südkorea und in Kanada. Über renommierte Kunden konnte man schon vor der Übernahme berichten: Tricentis unterstützt nach eigenen Angaben über 400 Unternehmen mit seiner Software, darunter Firmen wie Toyota, Allianz, BMW oder Deutsche Bank.

Als jüngste Akquisition berichtete TechCrunch Mitte Juli über die Waldo-Übernahme durch Tricentis. Waldo entwickelt automatisierte Testwerkzeuge für mobile Entwickler-Teams. Im Februar 2022 übernahm man außerdem die KI-basierte SaaS-Test-Automatisierungsplattform Testim. Erkennbar ist: Die globale Marktdurchdringung im Bereich der Software-Test-Automation gelingt Tricentis unter anderem durch strategische Übernahmen.

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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