01.06.2021

Unispotter: Wie es ein Wiener Startup nach Indien verschlug und Corona zum „Todesstoß“ wurde

Das Wiener Startup Unispotter musste vor einigen Monaten aufgeben. Co-Founder Christoph Trost erzählte dem brutkasten über die Hintergründe und seine Learnings.
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Unispotter-Co-Founder Christoph Trost bei einer Veranstaltung des Startups in Indien 2019
Unispotter-Co-Founder Christoph Trost (4.v.l.o.) bei einer Veranstaltung des Startups in Indien 2019 | (c) Unispotter

Eine App, die Studien-Interessierte mit Studiengängen auf der ganzen Welt matcht, kombiniert mit persönlicher Beratung zur Bewerbung – das war das Produkt des Wiener Startups Unispotter. Vor einigen Monaten musste dieses endgültig schließen. Dem voran ging eine außergewöhnliche Entwicklung, wie Co-Founder Christoph Trost erzählt.

Ein überraschend großer Markt

Schon 2018 erklärte der damalige CMO Peter Andrew dem brutkasten im Zuge eines Berichts über eine Partnerschaft des Startups mit 256 US-Unis: „Unsere App steht zwar Kunden auf der ganzen Welt offen. Unsere Zielmärkte bleiben aber im Moment der DACH-Raum und Indien“. Wieso Indien? Der Artikel fiel in eine Zeit der Transition für das Startup, wie Trost rückblickend erklärt: „Nachdem wir in den ersten Jahren nach der Gründung in Österreich und Deutschland aktiv waren, haben wir nach England expandiert. Dort sind wir in einen Markt hereingekommen, über dessen Größe und Funktionsweise wir uns davor nicht bewusst gewesen waren: den Agenten-Markt für internationale Studenten“.

In Österreich und generell in Festland-Europa weitgehend unbekannt, spiele das System vor allem in Asien und Südamerika die zentrale Rolle bei der Vermittlung von Studierenden an internationale Universitäten, erklärt der Gründer. „Die Agenten arbeiten komplett offline. Man geht ins Büro und wird durch den kompletten Bewerbungsprozess geführt. Es gibt einige größere Agenturen, aber die meisten sind Einzel-Player“. Eine Universität arbeite üblicherweise mit 200 bis 300 Agenten zusammen, die auf Kommissionsbasis von den Unis bezahlt werden – etwa 2000 bis 3000 Euro pro Student bzw. 10 bis 20 Prozent der Studiengebühren. Insgesamt würden diese Kommissionen weltweit jährlich rund vier Milliarden Euro betragen.

Nicht nur in der Digitalisierung dieses komplett analogen Markts habe man mit Unispotter eine große Chance gesehen, erzählt Trost: „Die Agenten arbeiten auf Studentenseite oft intransparent. Sie vermitteln die Studierenden oft dorthin, wo die Kommission am höchsten ist und nicht dort, wo das Matching am besten wäre. Es gibt also ein krasses Problem auf beiden Seiten und noch keine digitale Lösung“. Nachdem man diesen Markt kennengelernt habe, habe man den Fokus des Startups geändert. Im Londoner Emerge Accelerator sei man in diesem Weg zusätzlich bestärkt worden.

Startup-Selbstfindung für Unispotter in Indien

Dann habe man sich schnell auf Indien als Markt auf Studierendenseite festgelegt. „Nicht nur gibt es dort extrem viele Studierende, die nach Europa oder Nordamerika gehen. Auch schritt und schreitet die Digitalisierung dort extrem schnell voran, und die Smartphone-Penetration stieg etwa zu dem Zeitpunkt gerade massiv“, erklärt Trost. Zunächst habe man sich zwei Wochen lang direkt in Indien ein Bild gemacht, um den Markt besser zu verstehen. „Wir haben dabei sehr viel gelernt und waren überzeugt, es digital viel besser machen zu können. Wir haben dann 2018 in Indien viel ausprobiert. Wir haben uns mit digitalem Marketing auf große Städte fokussiert“, erzählt der Gründer. In der Zeit habe man unter anderem über die Außenwirtschaft Austria viele nützliche Kontakte aufgebaut.

Doch der Plan ging noch nicht ganz auf. „Wir haben die Studierenden damit zwar gut in die App gebracht, aber wirklich Vertrauen aufzubauen hat nicht so gut funktioniert“, so Trost. Rund um den Jahreswechsel 2018/2019 und viele weitere Erkenntnisse über den Markt später sei man dann im Team übereingekommen, die Strategie ein weiteres Mal ändern zu müssen. „Wir haben dann beschlossen, auf eine einzelne ‚kleine‘ Stadt mit zwei Millionen Einwohnern zu fokussieren. Wir haben dort drei erfahrene Bildungsberaterinnen angestellt, haben viel Online- und Offline-Marketing betrieben. Am wichtigsten war es dabei, Vertrauen aufzubauen. Weil die Entscheidung über die Bildung trifft in Indien oft die ganze Familie“.

Für all das habe man Geld aus einer Seed-Investmentrunde aus 2018 nutzen können. Und schließlich habe es auch
erste Erfolgserlebnisse gegeben. „Wir haben eine Pipeline aufgebaut und einige Studierende erfolgreich durchgebracht. Aber es sind noch immer viele abgesprungen, teilweise auch gegen Ende des Prozesses“, erzählt der Gründer. Nach der Erkenntnis, dass man noch früher ansetzen müsse, habe man im Marketing auf Studierende in den ersten Semestern des Bachelor-Studiums fokussiert. Das brachte eine neue Herausforderung: „Das internationale Studium wird erst später tragend. Damit lagen für uns zwei bis drei Jahre zwischen Recruiting und Umsatz“, so Trost.

Corona als „Todesstoß“ für Unispotter

Ende 2019 schließlich sei man mit den Zahlen noch immer nicht zufrieden gewesen. „Wir haben nicht genug Umsatz gemacht und konnten mit den Metrics auch keine weitere Finanzierungsrunde aufstellen“. Das Gründer-Team habe sich daraufhin weitgehend herausgenommen und neue Jobs angenommen, während das Team in Indien weiter arbeiten und sukzessive den Kundenkreis vergrößern sollte, erzählt Trost.

Doch es sollte wieder anders kommen. „Wenige Monate später wurde Corona zum Todesstoß für Unispotter. Die indischen Studierenden haben das internationale Studium zumindest um ein Jahr verschoben und damit rückten die zu erwartenden Umsätze noch weiter nach hinten“, sagt der Gründer. „Wir wollten noch die Technologie verkaufen, aber auch das war wegen Corona sehr schwierig. Ende 2020 haben wir letztlich das Unternehmen liquidiert“. Inzwischen halte er es für immer unwahrscheinlicher, die Software noch verkaufen zu können, sagt Trost.

„Ich würde mit dem gleichen Team nochmal gründen“

Trotz des unerfreulichen Endes sieht der Gründer die Dinge positiv: „Ich habe die Zeit extrem cool gefunden, auch wenn es kommerziell nicht gut ausgegangen ist. Aber wir haben extrem viel gelernt. Wir hatten zehn Investoren an Bord, mit denen wir immer ein gutes Verhältnis hatten und auch mit den Studierenden hatten wir einige Erfolge. Es war am Ende eine harte Entscheidung, aber ich bin weiterhin voller Energie und Ideen“, so Trost.

Dennoch gebe es auch Dinge, die er anders machen würde, wenn er eine zweite Chance hätte: „Wir haben zwar von Anfang an versucht, groß zu denken, aber trotzdem mit Österreich und Deutschland begonnen. Wenn wir von Anfang an global gedacht hätten, wären wir vielleicht früher draufgekommen“. Denn davon, dass die Entscheidung für Indien richtig war, sei er noch immer überzeugt, sagt Trost. Das Potenzial bleibe enorm hoch. „Und noch etwas würde ich anders machen: Wir waren zu Beginn nur ein paar Wochen in Indien. Erst 2019 war ich drei Monate durchgehend dort. Erst das hat mir ein tieferes Marktverständnis gegeben. Doch da war es schon zu spät“.

Und wie geht es weiter? Nun bleibe er vorerst einmal bei seinem aktuellen Angestellten-Job, sagt der Gründer. „Aber der Reiz, etwas neues zu gründen, ist pausenlos da. Ich habe momentan viele Ideen, aber noch nichts Konkretes“. Und das könne er sich auch im bewährten Unispotter-Team vorstellen: „Wir tauschen uns im Team immer noch regelmäßig aus. Es sind über die letzten sechs Jahre echt gute Freundschaften entstanden. Ich würde mit dem gleichen Team nochmal gründen – auch in einem anderen Markt mit einem anderen Produkt“, so Trost.


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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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