17.11.2025
DEEPSEARCH

Wie Roland Fleischhacker eine KI baute, die dem Markt fünf Jahre voraus sein soll

Roland Fleischhacker gründete Deepsearch, eine auf neurosymbolische KI spezialisierte Softwarefirma in Wien. Seine Unternehmergeschichte begann jedoch viele Jahre davor, mit einer Firma, die sich zu einem der bedeutendsten SAP-Partner im deutschsprachigen Raum entwickelte und schließlich einen großen Exit hatte. Was er über das KI-Potenzial in Österreich denkt, erzählt er im Interview mit brutkasten.
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Roland Fleischhacker ist der CEO von Deepsearch. | Foto: Deepsearch

Er beschreibt sich selbst als Techniker und als jemanden, der lieber gestaltet als verwaltet. Bereits 1988, während seines Elektrotechnikstudiums, co-gründete er das Unternehmen SET EDV Beratung. Später fusionierte er dieses mit dem IT-Beratungsunternehmen Plaut. Dort baute er das Team auf mehr als 500 Mitarbeiter:innen in fünf Ländern auf und entwickelte das Geschäftsmodell mit, das Plaut 1999 zum Börsengang führte.

Nach zwei Jahren: Angebot von Plaut

„Ich war damals 24. Am Anfang waren wir ein bisschen mit PCs beschäftigt, aber ich habe sehr schnell erkannt, dass die Zukunft in Standardsoftware liegt”, erzählt Fleischhacker im Interview mit brutkasten.

Bereits zwei Jahre nach der Gründung erhielt er ein Übernahmeangebot vom deutschen IT-Beratungshaus Plaut. Das erste lehnte er noch ab: „Da waren noch zu wenig Nullen dran.“ Als Plaut erneut anklopfte, kam es zum Deal. Sein Unternehmen wurde zu Plaut Österreich. „Wir waren verantwortlich für Österreich und den ganzen osteuropäischen Raum und haben Firmen in Ungarn, Tschechien, Rumänien und Polen gegründet“, so Fleischhacker.

Erste SAP-Partner Österreichs

Parallel dazu etablierte sich ein damals noch kaum bekannter Softwareanbieter mit langem Namen: „Systeme, Anwendungen, Produkte“. „Damals kannte kein Mensch SAP“, sagt Fleischhacker. Sein Unternehmen wurde schließlich der erste SAP-R/3-Partner Österreichs. Und der Markt zog rasant an: „Wir sind extrem schnell gewachsen. Das war eine echte Goldgräberzeit.“

Der Exit erfolgte in zwei Tranchen und übertraf laut Fleischhacker alle Erwartungen. Aus der ursprünglichen Vision von 80 Mitarbeitenden wurde ein 500-Personen-Unternehmen. Nach dem Börsengang war Fleischhacker abgesichert: „Ich war finanziell relativ unabhängig. Erstens durch den Verkauf, zweitens durch den Börsegang.“

Als der Konzern weiter wuchs, merkte er jedoch, dass er sich von seiner eigentlichen Leidenschaft entfernte: „Ich bin kein Verwalter. Ich habe immer gerne neue Dinge erfunden. Ich bin ein Jäger.” 2001 verließ er schließlich die Geschäftsführung von Plaut.

KI, die wirklich versteht

Der Impuls für seine zweite Gründung kam aus folgender Erkenntnis: „Auf den Servern der Firmen gab es erstmals mehr unstrukturierte als strukturierte Daten. Ich dachte mir: Irgendwann wird jemanden interessieren, was in diesen unstrukturierten Daten steht.“ Daraus entstand bei ihm die Vision, Maschinen beizubringen, menschliche Alltagssprache wirklich zu verstehen und nicht nur statistische Muster zu erkennen. 

Das erste Produkt war eine semantische Enterprise-Suche. Technologisch “weit voraus”, aber am Markt schwer zu verkaufen, wie er erzählt. Der eigentliche Durchbruch kam erst durch einen Besuch in einem Wiener Callcenter, als sich das System als Unterstützung für Servicemitarbeiter:innen bewährte. Eine Präsentation bei Wiener Wohnen überzeugte: Der Geschäftsführer „schaute mich an und sagte: ‚Das will ich haben.‘ Das war 2010 der Beginn von Deepsearch”, sagt Fleischhacker.

Heute ist die Kundenservice-Automatisierungsplattform dort weiterhin im Einsatz. Die Technologie basiert auf Natural Language Understanding (NLU), einer Schlüsselkomponente für die Automatisierung kognitiver Aufgaben. Einsatzbereiche finden sich überall dort, wo große Mengen an Anfragen anfallen: bei Energieversorgern, Verkehrsbetrieben, Finanzdienstleistern oder im öffentlichen Bereich.

Deepsearch „dem Markt fünf Jahre voraus“

Fleischhacker grenzt die eigene Technologie klar von heutigen Large Language Models ab: „Wir sind nicht irgendjemand, der um ChatGPT ein schönes Interface baut. Unsere KI hat ein Weltmodell im Bauch. Sie versteht. Sie macht kausale Schlussfolgerungen statt nur Korrelationen.“

Die Technologie wurde 2022 vom IT-Marktforschungsunternehmen „Gartner Ltd.“ zu den fünf weltweit besten im Bereich Natural Language Technologies (NLU) gezählt (brutkasten berichtete). Laut der Analyse (Gartner Hype Cycle, Stand Juni 2025) sei sie dem Markt rund fünf Jahre voraus.

„Geh nach Amerika“

Beim Thema europäische KI-Landschaft findet Fleischhacker deutliche Worte: „Österreicher sehen nicht die Chancen, sondern die Gefahren. In Deutschland ist es besser, aber Amerika spielt in einer anderen Liga.“ Sein Rat an junge Gründer:innen fällt entsprechend klar aus: „Wenn du als Unternehmer erfolgreich sein willst? Geh nach Amerika.“

Deepsearch selbst plante lange den Schritt in die USA. Doch die Strategie wurde überdacht: „Der Markt in Europa hat ein Potenzial von knapp zwei Milliarden Euro. Warum sollen wir das Risiko Amerika eingehen?“ Für die kommenden fünf Jahre konzentriert sich das Unternehmen daher auf die Erweiterung seiner Branchenlösungen im DACH-Raum und eine schrittweise Expansion innerhalb der EU.

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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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