04.02.2022

TÜV Austria übernimmt Wiener AI-Startup

Der österreichische Prüfdienst TÜV gründet mit der Übernahme der Mehrheit an Applied Statistics die TÜV Austria Data Intelligence GmbH. Die Zusammenarbeit soll die Sicherheit im Netz fördern.
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Stefan Haas (l.) und Thomas Ortner (r.) | © TÜV Austria und Applied Statistics GmbH, Montage: brutkasten
Stefan Haas (l.) und Thomas Ortner (r.) | © TÜV Austria und Applied Statistics GmbH, Montage: brutkasten

In Künstlicher Intelligenz stecken viele Chancen, doch sie wird nicht immer nur im guten Sinne eingesetzt. Doch wie kann man sich davor schützen?Um die Sicherheit im Web zu verstärken, hat die TÜV Austria in Kooperation mit dem Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz “Trusted AI” entwickelt. Das weltweit erste Zertifikat für Künstliche Intelligenz soll als Qualitätssiegel für AI-Systeme eingesetzt werden. 

Um seine Kompetenzen für die Umsetzung und Prüfung intelligenter Datenlösungen auszubauen, hat TÜV Austria nun mit der Übernahme des Wiener AI-Startups Applied Statistics die TÜV Austria Data Intelligence GmbH gegründet. 

„TÜV Austria nutzt Daten- und KI-Anwendungen für eine Reihe von Lösungen, etwa im Bereich Mobilität, in der Cybersicherheit für industrielle Produkte und Anlagen oder auch für eine effiziente Ressourcennutzung“, sagt Stefan Haas, CEO von TÜV Austria Group. Mit der neuen Akquisition möchte der Prüf-, Inspektions- und Zertifizierungsdienstleister nun seinen Kund:innen und Partner:innen verstärkten Schutz im Netz bieten. 

Win-Win für beide Unternehmen   

Applied Statistics hilft seit 2014 Unternehmen aller Größen, mit Hilfe von Data Engineering, Data Science sowie maschinellem Lernen bestehende Strukturen zu verändern und zu vereinfachen. Das Ziel des Wiener AI-Startups ist es, mit maßgeschneiderten KI-Lösungen und Datenanalysesoftware Prozesse effizienter zu machen, um das Unternehmenswachstum zu beschleunigen. 

„Die Zusammenarbeit ist ganz klar eine Win-Win- Situation, denn wir haben auch in sehr anspruchsvollen Bereichen wie dem Eisenbahnwesen, der Chemischen Industrie und bei Energieversorgern erfolgreich intelligente Datenlösungen realisiert”, sagt Thomas Ortner, Gründer der Applied Statistics GmbH. Die Übernahme sieht Ortner als eine Chance, seine Dienste dank des weltweiten Netzwerks der TÜV Austria global zu vertreiben. 

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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