01.08.2022

US-Startup versucht sich als Krypto-Prophet mit CIA-Technik

CryptoViewing ist ein US-Startup, das sich auf das "Gefühl" vom CEO und anderen firmeninternen "Sehern" verlässt und seine "Krypto-Einsichten" an Subscriber verkauft.
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(c) Stock.Adobe/vetre - Der Gründer "fühlt", ob Kryptowährung "gut gemeint" oder Betrug ist.

Nostradamus, das Orakel von Delphi, Wetterfrösche – seit Ewigkeiten versucht der Mensch einen Blick in die Zukunft zu werfen. In heutigen Zeiten meist wissenschaftlicher Natur, mancherorts weniger auf Forschung basierend. Ein US-Startup namens CryptoViewing hat es sich zur Aufgabe gemacht, auf Bitcoin und Co. zu starren und seinen Usern Prognosen darüber zu verkaufen, was mit verschiedenen Kryptowährungen in der Zukunft passieren könnte.

CryptoViewing wird zu Remote Viewing

Dabei bedient sich das Startup einer umstrittenen Methode der „Hellseherei“ – berühmt geworden durch die CIA – zur Bewertung von Kryptowährungen. Anders genannt: „Remote Viewing“.

Die Idee dahinter ist, dem „Hellsehen“ eine gewisse wissenschaftliche Art zu verleihen und wurde von der US-Regierung im letzten Jahrhundert mehr als zwei Jahrzehnte lang getestet. Genauer, ob „übersinnliche“ Fähigkeiten zur Spionage im Kalten Krieg eingesetzt werden können.

Remote Viewing ist eine Technik, die nach recht strengen Protokollen durchgeführt werden muss und an der mindestens zwei Personen – ein „Sender“ und ein „Betrachter“ – beteiligt sein müssen, die sich an unterschiedlichen Orten befinden.

Erklärung der CIA-Technik

Der „Sender“ ist dafür verantwortlich, ein „Ziel“ (in diesem Fall: Kryptowährung) zu identifizieren und zu versuchen, dem Betrachter telepathisch Details über dieses Ziel zu übermitteln (Dinge wie den CEO des Krypto-Projekts und sein Logo).

Der „Betrachter“ versucht dann, Details über dieses Ziel wahrzunehmen und sie aufzuschreiben oder zu zeichnen. Nach Beendigung der Sitzung wird das Ziel dem Betrachter offenbart und die Genauigkeit der Notizen wird bewertet.

Im Fall von CryptoViewing versucht Gründer Daz Smith (das Startup verfügt über fünf weitere „Seher“) zuerst, Details wie den CEO und das Logo zu notieren, und dann zu erkennen, ob er dem Projekt positiv oder negativ gegenübersteht.

Subtil und fast nicht wahrnehmbar

„Ich gehe im Wesentlichen in mich, um die Informationen zu erhalten. Es sind sehr subtile, fast nicht wahrnehmbare Gefühle in mir selbst. In 90 Prozent der Fälle handelt es sich also nicht um visuelle Eindrücke, sondern um Gefühle, die wirklich aus dem Innersten des Menschen kommen“, erklärte er der Plattform Sifted.

Der Gründer behauptet, dass er in etwa 70 Prozent der Fälle die Details des CEO und des Logos einer Kryprowährung genau wiedergeben kann.

Was die Genauigkeit der positiven oder negativen Stimmung rund um eine Währung angeht, so betont er, dass die Informationen, die er durch Remote Viewing erhält, immer nur ein Teil seines Entscheidungsprozesses sind und dass er immer seine eigenen Nachforschungen anstellt.

CryptoViewing keine Finanzberatung

Abgesehen davon sagt Smith, dass er mit seinen Krypto-Investitionen derzeit einen Gewinn von rund 350 Prozent erzielt hat (vor dem Crash 700 Prozent). Allerdings warnt er selbst davor, sich gänzlich auf seine Prophezeiungen zu verlassen.

„Wir geben nur Informationen, es ist keine Finanzberatung. Man braucht mehrere Informationsquellen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können“, so seine Aussage gegenüber Sifted

Betrug oder mit „guten Absichten“?

Smith glaubt, dass Remote Viewing ihm eine Möglichkeit bietet, zu erkennen, ob es sich bei einem Krypto-Projekt um einen Betrug handelt, der ins Leere läuft, oder um ein legitimes Projekt, das von guten Absichten getragen wird.

Aktuell zahlen 2.000 Abonnenten zwischen neun und 85,50 Euro pro Monat für die Krypto-Hellseherei des Startups.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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