05.08.2025
GASTBEITRAG

Venture Building: Von der Idee zur industriellen Anwendung

Im Gastbeitrag im Rahmen der Serie "Corporate Venturing" erklärt Philippe Thiltges, Co-Founder und CEO von whataventure, am Beispiel Pixoanalytics, wie Venture Building in der Praxis funktioniert.
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Phillippe Thiltges über Venture Building | (c) whataventure
Phillippe Thiltges | Foto: whataventure

Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance GroupMavie NextVerbund, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.


Wenn wir über New Business Building sprechen, kann das schnell abstrakt klingen. Strategien, Frameworks, Governance. Aber im Kern geht es um etwas ganz anderes: Mut. Dranbleiben. Und vor allem das richtige Timing, um Möglichkeitsfenster zu öffnen, bevor andere überhaupt wissen, dass sie existieren.

Ein gutes Beispiel dafür ist Pixoanalytics. Die Idee dazu wurde im Intrapreneurship-Programm von DHL geboren – einem Programm, das wir als whataventure mit aufgebaut und gemeinsam mit internen Talenten umgesetzt haben. 

Wie Pixoanalytics funktioniert – simpel, smart und effektiv

Im Kern steckt in Pixoanalytics eine Technologie, die Objekte scannt und über KI anhand ihrer Oberflächenstruktur einen digitalen Fingerabdruck erstellt. 

Pixoanalytics nutzt hochentwickelte Computer-Vision- und KI-Algorithmen, die feine Oberflächenstrukturen – beispielsweise auf Papier, Kunststoff oder Holz – wie einen digitalen Fingerabdruck erfassen. Mit handelsüblichen Kameras analysiert die Technologie natürliche, einzigartige Oberflächenstrukturen. Diese Oberflächenstrukturen werden in Millisekunden identifiziert und Objekte dadurch automatisch klassifiziert und getrackt. 

Klingt technisch? War es auch. Und genau deshalb war es so spannend.

Die vielen kleinen Schritte zur Minimum Viable Company

Gemeinsam mit dem Intrapreneur und Gründer Ali Özyigit haben wir für die Technologie erste Anwendungsfelder identifiziert, den Markt analysiert, validiert und Partnerschaften angebahnt. Wir haben Kunden gewonnen und Schritt für Schritt das Geschäftsmodell geschärft. Kurz: Wir haben daraus eine “Minimum Viable Company” gebaut. Mit Egger wurde kürzlich ein weiterer toller Business Case geschaffen. 

Wie Egger die Technologie von Pixoanalytics nutzt

Egger, einer der führenden Holzwerkstoffhersteller Europas, erkannte früh das Potenzial der Technologie und zeigte sich von Anfang an offen und neugierig, sie in der eigenen Produktion zu testen. Nach einem erfolgreichen Piloten auf einer Produktionslinie wurde die Lösung schrittweise auf weitere Linien ausgerollt – mit spürbarem Effekt in mehreren Bereichen.

Die Technologie liefert etwa eine genaue Analyse der Produktionseffizienz, optimiert die Bestandsführung durch Lagerverwaltung, liefert Lieferkettentransparenz gemäß EU-Vorgaben und eine präzise CO₂-Bilanzierung.

Diese enge Zusammenarbeit zwischen Egger und Pixoanalytics – die wir in die Wege leiten durften – basiert auf der gemeinsamen Bereitschaft, neue Wege zu gehen. 

Unternehmerisch denken, heißt Chancen zu nutzen 

Unternehmertum – in Konzernen oder Startups – ist selten geradlinig. Es braucht Raum für Experimente, aber auch klare Entscheidungen. Es braucht Ressourcen – aber vor allem Menschen, die dran glauben, auch wenn der Business Case noch wackelt. Und es braucht Partner, die mit anpacken. Nicht als Berater, sondern manchmal auch als Co-Founder auf Zeit. Dass aus einer internen Idee ein tragfähiges Venture wurde, ist vor allem dem unternehmerischen Drive von Ali Özyigit zu verdanken. 

Pixoanalytics ist für mich ein Beispiel dafür, was möglich ist, wenn man unternehmerisch denkt, statt nur zu verwalten. Wenn man Dinge ausprobiert, bevor sie zu hundert Prozent sicher sind. Und wenn man versteht: Skalieren heißt, Chancen gezielt zu nutzen – durch das Suchen von Möglichkeitsfeldern, tragfähige Use Cases und ein Team, das Verantwortung übernimmt.

Über den Autor

Industrial Goods & Services ...

Philippe Thiltges, Co-founder & CEO whataventure, prägt seit mehr als einem Jahrzehnt die Innovationslandschaft in Österreich und Deutschland. Er hat über 150 Unternehmen bei der Schaffung nachhaltiger Innovationsstrategien und -strukturen unterstützt.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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