26.02.2025
TRACKING

Wictory.ai: Neues KI-Startup entwickelt Daten-Tracking-Plattform für den Spitzensport

Das HealthTech-Startup Wictory.ai rund um Klaus Müller und Markus Unterweger will Daten aus Gesundheits- und Fitnesstracking kombinieren und damit die Leistung von Sportler:innen verbessern.
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Klaus Müller und Markus Unterweger | Foto: Wictory.ai

Gesundheits- und Fitness-Tracking befindet sich in einem bisher nie dagewesenen Trend. Seien es Laufzeiten, tägliche Schritte, der VO2Max-Wert, der Glukosespiegel im Blut oder diverse Daten zur Regeneration. Mithilfe von über 100 Wearables, also tragbaren Tracking-Geräten, lässt sich die eigene Gesundheits- und Fitness-Analyse beinahe unbemerkt in den Alltag integrieren.

Diesen Trend haben Klaus Müller und Markus Unterweger erkannt und genutzt. Ende 2024 gründeten sie ein Startup im Sports- und HealthTech-Bereich, das sich dem Tracking-Trend widmen und ihn in weiterer Folge für den Spitzensport professionalisieren sollte.

Wictory.ai kombiniert Wearable-Daten

Seit dem 10.10.2024 findet sich Wictory.ai als FlexCo auf dem Markt und richtet sich an Sportler:innen und deren Coaches, die ihre sportliche Leistung auf Basis von Datenanalysen erhöhen wollen.

Die Idee dazu entstand bereits Anfang 2024. Ziel ist es, die Menge an Daten, die durch Wearable Devices generiert werden, aus „ihren isolierten Datensilos zu befreien“ und mittels AI-Multi-Agenten-Technologie in personalisierte Assistenzleistungen umzuwandeln. Wictory.ai bietet dafür eine Plattform, die Daten mit KI-Analysen aufbereitet.

Garmin, Fitbit und Oura-Ring

Konkret werden die Daten von Wearables, die vor allem beim Tracking von Trainings- oder Gesundheitsdaten verwendet werden, zusammengeführt. Kompatibel dazu sind Devices wie Garmin, Fitbit, Apple, Polar, Oura und Biofeedback-Geräte wie Glukose-Sensoren von Abbott. Auch Labordaten können mit Wictory.ai zusammengeführt werden.

Das Startup verspricht dafür ein Interface, das personalisierte Erkenntnisse von den gesammelten Daten ableitet und sich dann mit individuellen Empfehlungen an den Nutzer wendet. Das Gründerteam spricht dabei von einem „System of Intelligence“, das auf bestehenden „Systems of Records“ aufbaut. Das Interface richtet sich in unterschiedlichen Ausführungen an Coaches, Sportler:innen und Therapeut:innen.

Trainingspläne und Verletzungsprävention

Mit seiner Technologie möchte Wictory.ai ein individualisiertes „360-Grad-Bild“ generieren, das „Aktivierungs-, Erholungs-, Ernährungs- und Stressdaten integriert“.

Nutzenden dient die Datenkombination unter anderem in Form von KI-generierten Trainingsplänen: Die von Wictory.ai genutzte Technologie kann Trainingsprogramme – mit manuellem Fine-Tuning durch einen Trainer oder eine Trainerin – zur Verfügung stellen.

Außerdem kann basierend auf den erhobenen Daten eine Korrelationsanalyse erstellt werden. Dabei wird unter anderem der Zusammenhang von Erholung und Leistung analysiert. Basierend darauf kann Wictory.ai zur Verletzungsprävention von Athlet:innen beitragen.

Prototyp im Spitzen- und Breitensport getestet

Angaben des Startups zufolge wurden die ersten Prototypen gemeinsam mit Coaches aus dem Spitzen- und Breitensport entwickelt und getestet. Ein Beta-Test soll etwa 150 Nutzer:innen enthalten haben. Darunter befanden sich Coaches, Athlet:innen und Amateursportler:innen.

In der Entwicklungsphase des Prototypen habe man primär Ausdauer-Sportler:innen und deren Trainer:innen akquiriert. Obwohl sich das Trainer-Spektrum im Heimatmarkt „fast ausschließlich als männlich“ erweist, stellte das Startup „hohe Anforderungen, wenn es um Frauen-Bio-Daten im Tracking geht. Wir haben Anforderungen von beiden Geschlechtern mit eingenommen und werden sie auch noch weiterhin laufend im Produkt ergänzen und höchste Privacy Standards by Design umsetzen“, heißt es von Co-Founder Unterweger.

„Wir wollen den Trainer nicht ersetzen“

Wictory.ai fokussiert sich aktuell auf den deutschsprachigen Raum, „wir denken aber von Anfang an global“, verrät Co-Founder Müller im Gespräch mit brutkasten. Erste User verzeichnet das Startup abgesehen vom Heimatmarkt bereits an der US-amerikanischen Westküste.

„Das, was wir im Spitzensport lernen, nehmen wir als Beweis, dass es funktioniert. Mit den Learnings gehen wir in den Breitensport“, meint Müller weiter. „Wir wollen den Trainer nicht ersetzen, sondern ihm ein Werkzeug geben, mit dem er das Coaching seiner Athlet:innen optimieren und deren Leistung verbessern kann.“

Winter-, Rad- und Ballsport bereits im Kundenstamm

Das Geschäftsmodell basiert auf einem B2B- sowie einem B2B2C-Ansatz. Zurzeit zählt Wictory.ai bereits Kund:innen im Winter-, Ball- und Radsport, heißt es.

Co-Founder Klaus Müller hat die Rolle des CEO bei Wictory.ai übernommen. Der gebürtige Steirer war zuvor vier Jahre als Co-CEO für die Gründung und Skalierung des co-gegründeten Daten-Tracking-Startup Jentis mit verantwortlich – und ist dort nach wie vor in der Rolle des Gesellschafters sowie Advisors beteiligt.

Zuvor war er unter anderem in Positionen bei Google, T-Mobile und Hutchison tätig. Neben Müller an Bord ist Markus Unterweger als CPO und zweiter Co-Founder an Bord. Die beiden kennen sich aus einer Kundenbeziehung bei Jentis, das Vorgänger-Startup Müllers. Unterweger war dessen erster zahlender Kunde mit dem Unternehmen Pro Medico.

Interesse auch aus Arbeitsmedizin

Aktuell bestünde auch Interesse von Personal Trainern sowie aus der Arbeitsmedizin und vonseiten einiger Reha-Kliniken an der Wictory.ai-Lösung. Anscheinend sei die Technologie zur Personalisierung von Fitnessprogrammen sowie zur präventiven Gesundheitsvorsorge interessant.

Erst kürzlich verkündete Müller auf LinkedIn, mit Wictory.ai bei der FIBO in Köln – einer internationalen Messe für Fitness, Gesundheit und Wellness – vor Ort vertreten zu sein.

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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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