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 Founder-Team von Serwas, v.l. Timo Berkmann, Manuel Untergasser und Lucas Bolte | © Johannes Aitzetmüller
Das Founder-Team von Serwas, v.l. Timo Berkmann, Manuel Untergasser und Lucas Bolte | © Johannes Aitzetmüller

Im KI-Boom werden immer mehr Server benötigt und diese produzieren viel Wärme. Die Abwärme zum Heizen zu benutzen, liegt also auf der Hand, ein großer Einwand ebenso: Der Bedarf an Heizwärme unterliegt für gewöhnlich starken saisonalen Schwankungen, jener an Rechenleistung nicht. Das Innsbrucker Startup Serwas Technologies will diese Diskrepanz mit seinem System auflösen – brutkasten berichtete erst im September über ein Pre-Seed-Investment für das Unternehmen.

„Wollen Rechenleistung dort aufbauen, wo die entstehende Wärme direkt gebraucht wird“

„Wir wollen Rechenleistung dort aufbauen, wo die entstehende Wärme direkt gebraucht wird. Gerade Schwimmbäder sind dafür besonders interessant, weil sie das ganze Jahr über einen hohen Wärmebedarf haben“, erklärt Serwas-Mitgründer Timo Berkmann. Das Startup kann so gleichzeitig Abwärme an Projektpartner und Rechenleistung an externe Unternehmen verkaufen.

Das Innenbecken im StuBay im Tiroler Stubaital | (c) StuBay

In einem Hallenbad in Innsbruck läuft das System bereits. Nun wurde mit dem Freizeitcenter StuBay im Tiroler Stubaital ein weiterer Partner präsentiert. Noch vor Jahresende sollen erste Server in der Anlage aufgebaut und in die bestehende Gebäudetechnik eingebunden werden. Die eigens entwickelte Kühltechnologie ermögliche es, die entstehende Abwärme mit Temperaturen von bis zu 70 °C nutzbar zu machen, ohne dass dafür eine zusätzliche Wärmepumpe benötigt werde, heißt es vom Startup.

Schrittweiser Ausbau im StuBay geplant

Nach der ersten Anbindung gemeinsam mit anderen beteiligten Fachunternehmen soll beim System im StuBay dann ein schrittweiser Ausbau erfolgen, „der sich am Wärmebedarf und den technischen Möglichkeiten des Freizeitcenters orientiert“. Mit dem weiteren Ausbau wolle man einen wachsenden Beitrag zur Wärmebereitstellung leisten.

Nach der erwähnten Pre-Seed-Finanzierung über knapp 300.000 Euro durch Gateway Ventures, Business Angels aus dem Pioneers Club und das MCI Innsbruck will Serwas zudem weiteres Kapital aufnehmen: Aktuell läuft eine Crowdinvestingkampagne des Startups.

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