27.07.2026
KI

Vom Web3-Pionier zum KI-Unternehmer: Wie Ed Prinz KI-Agenten in die KMU bringt

Ed Prinz kennt man in der Wiener Web3-Szene seit Jahren. Jetzt hat der Gründer mit der Plattform bitpull.ai einen neuen Fokus: KI-Agenten, die für Klein- und Mittelbetriebe ans Telefon gehen. Als Mentor an seiner Seite: Inode-Mitgründer Peter Augustin. brutkasten hat die beiden am Business Angel Summit in Kitzbühel getroffen.
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Ed Prinz | Foto: Ed Prinz / Hintergrund Canva

Wer in den vergangenen Jahren auf Wiener Blockchain-Events unterwegs war, ist an Ed Prinz kaum vorbeigekommen. Seit fast acht Jahren gestaltet er die Blockchain- und Web3-Landschaft als Berater, Projektleiter und Organisator. Neben der Umsetzung zahlreicher Education-Events, Workshops und Meetups verantwortete er unter anderem die Vienna Blockchain Week und unterstützte Unternehmen bei der Entwicklung von Blockchain-Projekten. „Nur wenn man darüber spricht, nimmt man den Menschen die Ängste“, sagt Prinz über seine Motivation, Wissen zu vermitteln und die Community zusammenzubringen. Mit seinem Unternehmen neob hat der Wiener Gründer nun allerdings ein Thema in den Mittelpunkt gerückt, das mit Token und Settlement Layern nur noch die technologische DNA teilt: Agentic AI.

Der Umweg über das Weinviertel

Der Einstieg in das Thema erfolgte über den Kryptomarkt. Gemeinsam mit seinem Team entwickelte Prinz zunächst moonlytics.ai, ein KI-basiertes Portfolio-Management-System für Crypto Asset Manager. Daraus entstand später moonboard.ai, eine Analyseplattform für Krypto-Investoren, die mithilfe mehrerer KI-Agenten Social Media, Markt- und Liquiditätsdaten sowie Nachrichten auswertet und daraus verschiedene Scoring-Modelle für die Identifikation aussichtsreicher Krypto-Assets berechnet.

Die eigentliche Wendung brachte dann eine Anfrage aus dem Freundeskreis: Ein befreundeter Winzer aus dem Weinviertel wollte einen Webshop. Das neob-Team baute den Shop und setzte obendrauf, was es ohnehin schon konnte: einen KI-Agenten. So entstand der „AI Sommelier“ von stich.wine, ein Assistent, der Kund:innen im Webshop berät, Weine empfiehlt und bis zum Kaufabschluss begleitet. Mit dem Projekt wollte man auch international sichtbar werden, etwa auf der Weinmesse ProWein in Düsseldorf und beim Meininger Award.

Der Zeitpunkt war günstig, wie Prinz einräumt: Die Weinbranche steckt angesichts sinkenden Konsums in den USA und Europa in einer Krise. Eine innovative Lösung, die neue Kaufanreize schafft, sei entsprechend gut angekommen.

In wenigen Minuten zum eigenen KI-Agenten

Aus dem Proof of Concept ist eine Plattform geworden: bitpull.ai. Unternehmen erstellen dort laut Prinz in wenigen Minuten einen eigenen KI-Agenten und passen ihn auf ihren Use Case an, ganz ohne Programmierkenntnisse. Danach ist der Agent überall dort im Einsatz, wo Kunden anklopfen: auf der Website, am Telefon mit eigener Rufnummer, auf WhatsApp und Telegram bis hin zur E-Mail. Er beantwortet wiederkehrende Anfragen, bucht Termine oder leitet an die richtige Stelle weiter: rund um die Uhr, in über 90 Sprachen und, wie Prinz betont, „immer freundlich und geduldig“.

Die Zielgruppe sind vor allem KMU: der Friseursalon, die Kfz-Werkstatt, die Tierarztpraxis, das Hotel. Beim Vertrieb setzt Prinz auf den denkbar direktesten Weg: Er spricht Unternehmer:innen an, denen er ohnehin begegnet, und zeigt ihnen eine Live-Demo. „Die meisten verstehen sofort, worum es geht, und haben selbst gleich wieder hundert neue Ideen“, erzählt der Gründer. Ergänzt wird der persönliche Verkauf durch Vertriebspartner, die mit Provisionen zwischen 15 und 30 Prozent beteiligt sind, sowie Affiliate-Programme. In einem nächsten Schritt sollen Kaltakquise und Meta Ads dazukommen.

Am Markt ist neob damit freilich nicht allein: Voice- und Agenten-Lösungen für KMU sind derzeit eines der am dichtesten besetzten Felder im AI-Bereich. Prinz reklamiert für bitpull.ai dennoch ein Alleinstellungsmerkmal: Man sei aktuell einer der wenigen Anbieter, der Agenten-Erstellung samt Knowledge Base über mehrere Kanäle in wenigen Minuten ermögliche, bei einer Marge von 90 Prozent, so seine Darstellung.

Bootstrapped, mit Mentor an der Seite

Finanziert ist das alles bislang aus eigener Tasche. „Ich war schon lange in der Berufswelt tätig und hab mir ein kleines Pölsterchen zur Seite gelegt“, sagt Prinz. Externe Investoren gibt es keine, und aktuell auch keinen akuten Bedarf: Das nächste Etappenziel für 2026 sind 100 zahlende Kunden, danach soll die Marke von 1.000 Kunden fallen.

Begleitet wird Prinz dabei von einem prominenten Mentor: Peter Augustin, einer der Internet-Pioniere des Landes. Augustin gründete 1996 gemeinsam mit Michael Gredenberg den Internetprovider Inode, der aus kleinsten Anfängen zum größten privaten Provider Österreichs heranwuchs und Ende 2005 für einen kolportierten dreistelligen Millionenbetrag an UPC verkauft wurde. Zuletzt war Augustin vor allem als Web3-Investor aktiv, unter anderem gemeinsam mit dem von David Teufel aufgesetzten Fonds Tigris Web3.

Die ersten vier Jahre führten Gredenberg und Augustin Inode komplett zu zweit, ohne Mitarbeiter. „Da kriegst du einfach die besten Learnings“, erinnert sich Augustin: „Du hast deine Technik, du hast dein Produkt und du verkaufst.“ Das Projekt von Prinz erinnere ihn stark an die eigene Anfangszeit im Internet-Boom: „Du hast kein Branchenlimit. Du kannst es einem Anwalt verkaufen, einem Arzt, einer Autowerkstatt, einem Architekten.“ Der Bedarf sei damals wie heute praktisch zu hundert Prozent vorhanden gewesen, man habe nur den Markt einfangen müssen: „Genau in der Phase sind wir jetzt.“

Investiert ist Augustin bei neob übrigens nicht, wie beide betonen. Die Beziehung sei freundschaftlich, Augustin coacht. Perspektivisch sieht er sich aber durchaus auf der Investorenseite, „wenn es eines Tages dazu kommen sollte“. Momentan sei das schlicht nicht notwendig: „Das Produkt verkauft sich von selber.“

Die wichtigste Lektion aus dem Mentoring? Für Prinz ist es der Fokus auf den Vertrieb: Wer Product-Market-Fit finden wolle, müsse in erster Linie lernen, das eigene Produkt selbst zu verkaufen, und über das direkte Kundenfeedback prüfen, ob es überhaupt ein konkretes Problem löst.

AI Act als Pflichtprogramm, Krypto als Geduldsspiel

Beim Thema Regulierung gibt sich Prinz gelassen: Dieses sei von Anfang an mitgedacht worden. Die Transparenzpflichten des EU AI Acts (Art. 50) setze die Plattform standardmäßig um: Anrufer wie Website-Besucher werden zu Beginn jeder Interaktion darauf hingewiesen, dass sie mit einem KI-System sprechen, im Gespräch selbst ebenso wie in schriftlicher Form. Auch beim Datenschutz orientiert sich bitpull.ai an europäischen Standards: Die Verarbeitung erfolgt DSGVO-konform auf Servern in der EU, Auftragsverarbeitungsverträge stellt das Unternehmen seinen Kunden standardmäßig bereit. Eine Übergabe an einen menschlichen Mitarbeiter bleibt (je nach Konfiguration) jederzeit möglich.

Und die alte Heimat Krypto? Dort sieht Prinz ein gespaltenes Bild: Auf institutioneller Seite gebe es dank Regulierung immer mehr Adoption, auf der Retail-Seite komme davon derzeit wenig an. Es fehle schlicht an sinnvollen Produkten mit guter Usability, und „es hat ziemlich oft verbrannte Erde gegeben, weil viele sehr viel Geld verloren haben“.

Vorerst gehört die Aufmerksamkeit des Gründers also den Agenten. Aktuell ist neob bewusst breit aufgestellt, um herauszufinden, welche Branche und welche Nische am besten funktioniert. Danach, so der Plan, geht es spitz hinein.

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© zVg - Raphael Suchomel in Harvard.

Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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