22.01.2019

Wiener Startup Propster möchte Sonderwünsche am Bau vereinfachen

Das Wiener Startup "Propster - der Sonderwunsch Meister" hat ein Tool entwickelt mit dem Immobilienentwickler, Bauträger sowie Wohnungskäufer schon während eines Bauprojektes einheitlich kommunizieren können. Das Startup verfügt mittlerweile über 30 B2B-Kunden aus der Immobilien-Branche.  
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Propganster
(c) Propster: Das Team rund um Founder und CEO Milan Zahradnik (ganz rechts)

Bauprojekte können schnell im Chaos und mit enttäuschten Erwartungen der Kunden enden. Abgesehen von dubiosen Firmen, die sich nicht an Vereinbarungen halten, ist dafür in der Regel eine mangelnde Kommunikation zwischen Bauträger und Wohnungskäufer schuld. Zudem wird es noch eine Spur komplizierter, wenn Kunden Sonderwünsche äußern – also von der Standardausführung einer Wohn- oder Büroeinheit abweichen wollen.

+++ Auch 2018 dominierten Immobilien die heimische Crowdinvesting-Landschaft +++ 

Das Wiener Startup Propster hat sich zum Ziel gesetzt, genau dieses Problem zu lösen. Dafür hat Milan Zahradnik, Gründer und CEO, mit seinem Team ein Tool entwickelt, das die Kommunikation aller am Bauprojekt beteiligten Personen vereinheitlichen soll. Mittlerweile zählt Propster rund 30 B2B-Kunden aus der Immobilien-Branche, die das Tool verwenden, um individueller auf die Wünsche ihrer Kunden eingehen zu können.

Von der Entscheidungsfindung bis zum Mängelmanagement

Das Propster-Tool ist in Bezug auf seine Features sehr vielfältig und kann in den unterschiedlichsten Phasen eines Immobilienprojekts Anwendung finden – von Beginn der Vermarktung bis zum anschließenden Mängelmanagement. Die Dokumentation von Sonderwünschen der Kunden stehe dabei laut dem Startup jedoch im Zentrum. Dazu gehört beispielsweise auch die Entscheidungsfindung hinsichtlich der Bemusterung von Möbeln. Darüber hinaus verspricht Propster die Kommunikation zwischen Bauträger und Wohnungskäufer zu vereinfachen, um Missverständnisse während der Umsetzung des Projektes zu vermeiden.

Probster
(c) Propster

Propster möchte Problem in der Immobilien-Branche lösen

Der 37-jährige Gründer Zahradnik arbeitete rund zehn Jahre lang als Geschäftsführer einer Digitalagentur. Während seiner Tätigkeit trat er auch mit zahlreichen Playern der Immobilienbranche zusammen. Dabei kam er zum Schluss, dass die Umsetzung von Sonderwünschen äußert mühsam war. „Es gab in Europa und darüber hinaus bisher keine funktionierende Lösung für die Abwicklung von Sonderwünschen bei Immobilienprojekten. Im Gegenteil, Immobilienentwickler genauso wie Wohnungskäufer haben massive Probleme mit dieser Thematik und vergeuden tagtäglich unnötigerweise enorme Ressourcen.“ Damit war auch die Idee geboren, mit der Propster-Plattform eine übersichtliche Kommunikations-Schnittstelle für Bauträger und Wohnungskäufer zu schaffen.

4.500 Wohn- und Büro-Einheiten betreut

Zu den Kunden von Propster zählen unter anderem 6B47 Real Estate Investors, IC Development und Park Immobilien. Laut Propster hätten B2B-Kunden bereits rund 4500 Wohn- und Büro-Einheiten mit dem Tool betreut. Zudem sei das Startup laut eigenen Angaben nach nur wenigen Monaten nach Gründung Cashflow positiv. Derzeit beschäftigt Propster zwölf Mitarbeiter.

Zudem sei laut Propster auch eine internationale Expansion geplant. In diesen Wochen wurde ein eigenes Büro in München eröffnet, weitere Standorte in Deutschland seien bereits in Planung.


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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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