08.02.2022

Tutora: Ein EduTech, das GoStudent Konkurrenz machen möchte

Tutora ist ein 2018 gegründetes Nachhilfeunternehmen, das sich auf Prüfungsvorbereitungen für Studenten der TU Wien spezialisiert hat. Nun verkündete Gründer Jakob Stracke, dass man auch den Nachhilfemarkt für Schüler erobern will. Mit dem ambitionierten Ziel GoStudent Konkurrenz zu machen.
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tutora, EdTech, Nachhilfe,
(c) tutora - Jakob Stracke enwtickelte ein eigenes Anreizsystem für bessere Noten.

Jakob Stracke widmet sich seit mehr als einer Dekade den Studenten der TU Wien und gibt ihnen Nachhilfe. Anfangs in Einzelstunden, danach über die Plattform tutora in Gruppen. Nun hat er mit seiner Plattform das Geschäftsfeld erweitert und bietet nun auch Online-Nachhilfe für Schüler:innen an. In allen Fächern und für alle Schulstufen, wie der Gründer betont. Dafür hat er sich ein neues Nachhilfekonzept überlegt. Und möchte als ambitioniertes Ziel Nachhilfe-Gigant GoStudent Konkurrenz machen.

„Der Hauptgrund für schlechte Schulleistungen ist mangelnde Motivation der Schülerinnen und Schüler“, sagt Stracke. „Wenn man es nicht schafft, diese zu steigern, ist auch eine Nachhilfe im Grunde wertlos. Denn in einer Nachhilfestunde kann man selten das ganze Wissen vermitteln, das notwendig ist, um eine Schularbeit oder Prüfung zu bestehen.“

Tutora mit Anreizsystem

Stracke weiß, dass Schüler auch abseits der Nachhilfestunden an ihren Problemfächern arbeiten müssen. Erreichen möchte er das durch ein spezielles Anreiz-System.

So geht’s: Schafft man es mithilfe von tutora seine Noten zu verbessern, bekommt man firmeneigene „Credits“ gutgeschrieben, sogenannte tutora-Coins. Mit dieser „Währung“ können sich User verschiedene Artikel in einem eigenen Onlineshop nach Hause schicken lassen. Dabei gilt: Je besser die Note einer Schularbeit, desto mehr tutora-Coins bekommt man gutgeschrieben.

(c) tutora – Im tutora-Shop können sich Schüler:innen Belohnungen für erworbene Coins holen.

„Kinder und Jugendliche benötigen kurzfristige Ziele, die sie auch leicht und schnell erreichen können“, so Stracke weiter. „Der Satz, ‚du lernst ja nicht für mich, sondern für dich und deine Zukunft‘, den Eltern gerne sagen, ist zwar natürlich richtig, löst aber das Problem nicht. Jugendliche können damit meistens nur wenig anfangen, weil diese ‚Zukunft‘ für sie zu weit weg und nicht greifbar ist. Deswegen brauche es kurzfristigere Ziele, die auch schneller erreicht werden können. Nach nur einer bestandenen Schularbeit hat man schon genug Coins für etwa Ohrhörer oder ein Kartenspiel gesammelt.“

Sponsoren gesucht

Finanziert werden die Artikel des Onlineshops aktuell noch aus eigener Hand. Ziel ist es jedoch, in Zukunft die Artikel als Werbeartikel von Partnerfirmen gesponsert zu bekommen. Erste Gespräche dazu seien bereits im Laufen.

Denn, mit ausreichend tutora-Coins ist es möglich sich ein Fahrrad oder eine Spielkonsole aus dem Onlineshop zu bestellen – Artikel werden laufend ergänzt. Gutgeschrieben werden die Coins allerdings nur, wenn vor der Prüfung mindestens eine Nachhilfestunde bei tutora gebucht wurde, betont Stracke, der ein besonderes Auge bei der Auswahl der Nachhilfelehrer wirft.

Tutora und die Lehrer-Akquise

Er sagt: „In einer Nachhilfestunde ist die Motivation das wichtigste. Sogar fast noch wichtiger als der eigentliche, fachliche Inhalt, der natürlich auch stimmen muss.“ Deswegen setzt er bei der Lehrer-Akquise neben der fachlichen Kompetenz auch besonders auf gute didaktische Fähigkeiten und Erfahrung.

Da tutora durch sein ursprüngliches Produkt an der TU Wien sehr bekannt sei, komme Stracke leicht an Nachhilfelehrer, die technische und naturwissenschaftliche Fächer unterrichten können. Ein Umstand, der einen doppelten Vorteil bringe: Studenten, die selbst Kurse bei tutora buchen, können wiederum Schülern Nachhilfe geben.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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