Wiener Mobility Scaleup Ubiq wird zu Necture und holt sich rund 2,5 Mio. Euro Investment
Das jüngste Investment ist die Erweiterung einer Series-A-Finanzierungsrunde, die sich auf insgesamt sieben Millionen Euro beläuft. Zudem vollzieht das Scaleup ein Rebranding und wird fortan unter dem Namen Necture am Markt auftreten. Gründer und CEO Christian Adelsberger hat uns mehr zu den Hintergründen erzählt.
Bereits im April 2023 gab das Wiener Mobility-Startup Ubiq – zuvor Parkbob – den Abschluss einer Finanzierungsrunde in Höhe von 4,35 Millionen Euro bekannt. Damals hieß es vom Startup, das es sich um das “erste Closing seiner Series-A-Runde” handelt und ein zweites Closing mit zusätzlichem Kapital folgen soll (brutkasten berichtete).
Am Mittwoch war es nun so weit: Ubiq verkündete das zweite Closing seiner Series-A-Finanzierungsrunde. Insgesamt konnte das Scaleup somit über sieben Millionen Euro von Investoren einsammeln. “Wir haben im ersten Closing viereinhalb Millionen Euro gesammelt und holen jetzt noch einmal rund zweieinnhalb Millionen Euro hinzu”, so Gründer und CEO Christian Adelsberger gegenüber brutkasten. Und er merkt an: “Im Rahmen der Extension können wir noch einen kleineren Co-Investor mit einem kleineren Ticket von einer halben Million Euro hinzunehmen, hierzu laufen noch die Gespräche”.
Die beiden Investitionsrunden wurden von dem Smart Energy Innovationsfonds aus der Schweiz und Verbund X Ventures aus Österreich angeführt. Die bestehenden Investoren Speedinvest und Smartworks Innovation GmbH schließen sich der Runde an.
Unternehmen vollzog bereits einen Pivot
2015 in Wien als Parkbob gegründet durchging das A1 Startup Campus-Unternehmen 2020 nach einem Pivot ein Rebranding und wurde auf Ubiq umbenannt (bruktasten berichtete). Während das Startup sich in der Anfangszeit auf die Optimierung von Parkplatzsituationen in Städten fokussierte, hat das Team rund um Adelsberger schnell festgestellt, dass Parken nur ein kleiner Puzzle-Teil im Bereich der städtischen Mobilität ist.
Über die letzten Jahre entwickelte Ubiq seine Technologie und somit sein Leistungsspektrum sukzessive weiter. Fortan wurden über eine SaaS-Plattform Shared-Mobility-Anbieter dabei unterstützt, ihre Flotten optimal zu betreiben. Konkret stellte das Unternehmen Flottenmanager:innen Daten zur Verfügung, um Vorschläge zum sogenannten “Rebalancing” ihrer Flotten zu treffen. Dazu zählen beispielsweise Empfehlungen zu welchem Zeitpunkt, welche Fahrzeuge, wo optimal geladen werden. Mithilfe der Technologie lassen sich so die Flotten besser auslasten.
Zu den Kunden zählen Shared-Mobility-Anbieter wie Miles aus Deutschland, Eloop aus Wien oder Awto aus Chile. Aktuell werden über die Plattform über 15.000 Fahrzeuge in 20 Städten in Europa und Amerika betreut.
Neben den Vorschlägen, wo Fahrzeuge optimal geladen werden, organisiert das Unternehmen unter anderem die nötigen Kräfte auf der Straße, um Autos von A nach B zu bringen. Dafür baute das Scaleup laut eigenen Angaben seit 2019 eine eigene “StreetCrowd-Community” mit über 20.000 Mitgliedern auf, die Autos in Städten umparkt, um so die Flottenverfügbarkeit zu steigern. “Dieser Service ist ein wesentlicher USP von uns”, so Adelsberger.
“Necture”: Neuer Name für Wiener Mobility Startup Ubiq
Rund vier Jahre nach dem Pivot und anschließendem Rebranding gibt sich Ubiq mit Abschluss des zweiten Closings seiner Series-A-Runde nun erneut einen neuen Firmennamen. Fortan wird das Unternehmen unter dem Namen Necture am Markt agieren. Diesmal ist die Namensänderung aber nicht einem klassisches Pivot geschuldet, wie Adelsberger erläutert. Vielmehr erweiterte das Unternehmen seinen Tätigkeitsbereich. “Wir sind draufgekommen, dass wir nicht nur den Nischenbereich Carsharing ansprechen können, sondern alle Business-Flotten, die jetzt gerade dabei sind, sich in Richtung EVs zu transformieren”, so der Gründer. Im Zentrum steht dabei eine EV-Charging Software-Lösung, die dabei unterstützt, EV-Flotten zum richtigen Zeitpunkt aufzuladen. Und Adelsberger merkt an: “Wir können nun einen viel größeren Markt ansprechen. Wir sprechen hier nicht mehr nur von 15.000, sondern von 1,5 Millionen Fahrzeugen”.
Die weiteren Wachstumspläne
Die Finanzierungsrunde soll nun die Expansion des Unternehmens in den Markt für Unternehmensflotten beschleunigen. Das Unternehmen ist derzeit dabei, eine Zusammenarbeit mit einem führenden Automobilhersteller und Mobilitätsanbieter einzugehen. Der Fokus in diesem Geschäftsfeld soll aber vorerst in Europa liegen. “Mit unserer Lösung wollen wir nicht nur die Profitabilität unserer Kunden steigern, sondern tragen auch massiv dazu bei, das CO2 zu senken, indem wir die Anzahl der EVs in den Flotten beschleunigen. Dafür brauchten wir eine neue Brand, die diese Mission unterstützt”, so Adelsberger.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”
Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.
“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”
“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.
Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken
Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.
Masse an Möglichkeiten
Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.
Ist Open Source immer die beste Lösung?
Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”
Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend
Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”
Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung
Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.
Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”
Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht
Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.
“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern
Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.
Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.
Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”
Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs
Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.
Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?
Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.
KI-Kompetenz als zentrales Thema
Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.
“Einfach einmal ausprobieren”
Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.
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