22.02.2022

Unlined: Neue App von Wiener Startup Yodel wimmelt ungewollte Anrufe ab

Yodel bietet seit Jahren einen Telefonie-Assistenten für Teams. Unlined verspricht nun auch einzelnen User:innen, keine ungewollten Anrufe mehr zu erhalten.
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unlined und yodel.io: Das Gründer Team (vlnr.) Mike Heininger, CEO, Nina Hödlmayr, CCO, David Heininger, COO/CFO und Mario Uher, CTO
(c) Yodel.io: Das Gründer Team (vlnr.) Mike Heininger, CEO, Nina Hödlmayr, CCO, David Heininger, COO/CFO und Mario Uher, CTO

“Die Telefonie-Technologie ist restlos veraltet”, sagt Nina Hödlmayr, Mitgründerin des Wiener Startups Yodel. Bereits zur Gründung 2016 sei das der Ausgangspunkt gewesen, etwas zu verbessern. “Schon damals wollten wir Telefonie simpler machen und automatisieren, damit sie nicht mehr beim Arbeiten stört”, ergänzt Co-Founder Mike Heininger. Seitdem wurde Yodel als automatischer Telefonie-Assistent, der unter anderem bei Slack integriert werden kann, vor allem im englischen Sprachraum etabliert. Zielgruppe sind dabei Teams, vor allem im Customer Success-Bereich. Nun launcht das Startup mit der (zunächst iOS-)App Unlined einen Telefonie-Assistenten für Einzelpersonen auf Basis der Yodel-Technologie.

Anrufer:innen werden nach simplem Schema unterschieden

“Auch Unlined ist ein B2B-Produkt, aber mit einer anderen Zielgruppe im Unternehmen”, erklärt Heininger. Es sei etwa auf vielbeschäftigte Manager:innen ausgerichtet, aber die Zielgruppe verschwimme. Man wolle zum Beispiel auch Einzelunternehmer:innen ansprechen. Der Assistent beantwortet Anrufe verbal und soll so auch bei Anrufer:innen Klarheit schaffen. Im ersten Schritt basiert er auf einer simplen Zuordnung, die teils automatisch passiert und teils von den User:innen vorgenommen wird. Unlined unterscheidet in “unbekannte”, “bekannte” und “trusted” Anrufer:innen.

“Unbekannte” werden gleich zur Voicemail weitergeleitet, bzw. können eine vom Assistenten mit Spracherkennung transkribierte Nachricht hinterlassen. Wann das dann angezeigt wird, können die User:innen selbst bestimmen. “Bekannte Anrufer:innen” lassen das Telefon zwar nicht läuten, aber führen zu einer unmittelbaren Benachrichtigung. Nur “trusted”-Anrufer:innen werden von Unlined direkt durchgestellt, wobei User:innen auch hier angeben können, dass sie gerade beschäftigt sind, woraufhin der Assistent die Anrufenden darüber informiert, und fragt, ob es wirklich dringend ist.

“kleiner Supercomputer in der Tasche”: Mit KI soll Unlined bald noch besser filtern

Er selbst habe die App seit einigen Wochen auf seinem Handy laufen und sehe jetzt schon eine Vehaltensänderung bei häufigen Kontakten, erzählt Heininger. Denn diese müssten sich nun etwa keine Gedanken mehr machen, ob es für ihn gerade ein günstiger oder ungünstiger Zeitpunkt ist. “Viele Leute fragen sich, warum die Sprachassistenten, von denen sie umgeben sind, nicht für sie telefonieren können. Jetzt geht das”, sagt der Gründer. “Seit es Mobiltelefone gibt, haben wir nur Voicemail als Unterstützung in der Anruf-Beantwortung. Es gibt keine Intelligenz in dem Anruf-Zirkus. Und das obwohl man einen kleinen Supercomputer in deiner Tasche hat, der das alles kann, was es braucht”.

Daher soll im nächsten Schritt eine KI noch weitere Feinheiten aus dem, was die Anrufer:innen dem Assistenten sagen, herausfiltern und damit direkt eine Priorisierung vornehmen, um das Versprechen “no ore unwanted phone calls” noch besser umzusetzen. Damit sollen Spam-Anrufe endgültig keine Chance mehr haben, während der unbekannte Paket-Bote, der gerade die richtige Haustür sucht, trotzdem durchkommt. “Unlined sieht dann zum Beispiel auch den Kalender. Wenn es dort einen Termin mit Herrn Bauer gibt, dann wird Herr Bauer natürlich durchgestellt, auch wenn er mit unbekannter Nummer anruft. Man sieht daran: Der Assistent muss oft gar nicht so intelligent sein. Es sind meist einfache Regeln”, sagt Nina Hödlmayr.

App seit heute zum Download bereit

Der Beta-Launch auf der Plattform Product Hunt fand heute statt. Dort kann der Download-Link zur App nun gefunden werden. Der Public Launch soll bereits kommende Woche am 28. Februar folgen. Zunächst wird wieder, wie schon mit Yodel, der englischsprachige Raum adressiert. “Aber die App ist bereits für Mehrsprachigkeit vorbereitet. Unsere interne Beta kann schon deutsch. Das werden wir auch in wenigen Wochen launchen”, verspricht Heininger. Zugleich liefen bereits Vorbereitungen für weitere europäische Sprachen. Denn während man vor einigen Jahren nur im US-Markt ausreichend Bereitschaft für die erste Telefonie-Lösung sah, sehe man nun auch hier ein stärkeres Verständnis für das Thema.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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