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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RNAnalytics, tecnet
© equity - (v.l.) Christian Laurer, Adriana González Palomo, Viktoria Enkmann, Hannes Burgstaller und Natalija Rajicic.

Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) beteiligt sich tecnet equity am niederösterreichischen TechBio-Startup RNAnalytics. Das von Viktoria Enkmann und Hannes-Oliver Burgstaller gegründete Unternehmen ist im accent Makerspace in Tulln angesiedelt und entwickelt dort Lösungen für die Analyse von Lipid-Nanopartikeln – winzigen Transporthüllen, die Wirkstoffe wie RNA sicher in menschliche Zellen bringen sollen. Mit dem Investment möchte RNAnalytics die Weiterentwicklung seiner modularen Analyse-Toolkits sowie den Ausbau seiner integrierten Softwareplattform vorantreiben. Über die Höhe der Beteiligung wurde Stillschweigen vereinbart. Doch wie brutkasten erfahren hat, handelt es sich inklusive Förderungen um eine Summe im „höheren sechsstelligen Bereich“.

RNAnalytics: Analysen sehr aufwendig

RNA-basierte Medikamente haben durch neue Impfstoffe und Therapieansätze stark an Bedeutung gewonnen. Damit RNA im Körper überhaupt dort ankommt, wo sie wirken soll, braucht sie eine schützende Transporthülle. Dafür werden häufig sogenannte Lipid-Nanopartikel, kurz LNPs, eingesetzt.

Ob diese winzigen Partikel richtig funktionieren, muss während der Entwicklung eines Medikaments immer wieder überprüft werden. Entscheidend sei dabei, die Eigenschaften der Partikel genau zu verstehen, von ihrer Größe und Stabilität über die tatsächlich eingeschlossene RNA-Menge bis hin zu ihrem Verhalten in unterschiedlichen Zellen.

Diese Analysen seien heute oft aufwendig, erfordern teilweise teure Spezialgeräte und würden mangels einheitlicher Methoden nur eingeschränkt vergleichbare Ergebnisse liefern. „Das kostet Zeit und erschwert insbesondere kleineren BioTech-Unternehmen und Forschungslabors den Zugang zu einer Technologie, die für die Entwicklung neuer RNA-Therapien immer wichtiger wird“, liest man in der Aussendung.

Modulare Toolkits

RNAnalytics hat es sich daher zum Ziel gesetzt, diese Analysen einfacher und standardisierter zu machen. Dafür entwickelt das Unternehmen modulare Toolkits, die auf bereits vorhandener Laborausstattung eingesetzt werden können. Sie kombinieren validierte Messmethoden, Reagenzien und Referenzmaterialien und wollen Laboren damit einen „klar definierten Ablauf für die Untersuchung von Lipid-Nanopartikeln“ ermöglichen.

„Die SAFE-Finanzierung gibt uns in dieser frühen Phase die Möglichkeit, unsere Toolkits konsequent weiterzuentwickeln und parallel den Ausbau unserer Softwareplattform voranzutreiben. Mit tecnet equity haben wir dabei einen Partner an unserer Seite, der die Herausforderungen technologieintensiver Gründungen versteht“, sagt Enkmann, CEO von RNAnalytics.

RNAnalytics: Plattform in Entwicklung

Der Ansatz des Tullner Startups geht jedoch über einzelne Labortests hinaus, wie man mitteilt: Parallel zu den Toolkits entwickelt das Unternehmen eine Softwareplattform, in der die bei den Analysen entstehenden Daten zusammengeführt und automatisch ausgewertet werden können.

So entstehe ein umfassendes Bild der relevanten Qualitätsmerkmale eines RNA-Therapeutikums. Statt Messergebnisse aus unterschiedlichen Geräten und Tests einzeln auszuwerten, könnten Labore ihre Daten zentral verarbeiten, verschiedene Qualitätsparameter miteinander vergleichen und standardisierte Berichte erstellen. Die Kombination aus physischen Toolkits und Software soll damit einen bislang stark fragmentierten Analyseprozess in einen durchgängigen Workflow überführen.

„RNAnalytics setzt an einem sehr konkreten Problem in einem technologisch anspruchsvollen und stark wachsenden Bereich der Biotechnologie an. Besonders überzeugt uns der Ansatz, komplexe Laboranalytik durch standardisierte Toolkits zugänglicher zu machen und diese gleichzeitig in einer skalierbaren Softwareplattform zusammenzuführen“, erklärt Christian Laurer, Senior Investment Manager bei tecnet equity. „Die beiden Gründer:innen verbinden fundiertes wissenschaftliches Know-how mit einem klaren Verständnis für die Herausforderungen in der LNP-Analytik und einer überzeugenden Produktvision. Diese Kombination war für uns eine wesentliche Grundlage für das Investment in dieser frühen Phase.“

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