12.02.2024

wikimoves: Salzburger Startup entwickelt AI-basierte Tanz-App

Das neue Tanzen passiert im 16:9-Format. Mit dem TikTok-Zeitalter entstehen neue Geschäftsmodelle, so auch die Idee des Tänzers Alexander Wengler, der mit wikimoves einen gesünderen Lebensstil promoten will.
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Alexander Wengler, Tänzer, Gründer und CEO von wikimoves (c) Alexander Wengler und wikimoves, LinkedIn

Im Zeitalter von TikTok, User-Generated-Video-Content und Bewegungsmangel kommt die Geschäftsidee dieses Salzburger Startups gerade richtig: Mit wikimoves aus Elixhausen in Salzburg können Bewegungsfreudige nämlich ab sofort tanzen lernen.

Die von wikimoves eingesetzte Movement AI analysiert Bewegungen auf Videoaufnahmen, vergleicht sie mit Referenzbewegungen und gibt Verbesserungsvorschläge. Trainiert werden kann vorerst bei Fitnessübungen, Break Dance Sessions oder kommerziellen TikTok-Tanzstilen. Weitere Stile wie Salsa sollen folgen.

wikimoves ermöglicht das Tanzen „wie die Profis“

Gestartet wurde wikimoves als Projekt der In Digital Form GmbH. Gründer Alexander Wengler bringt als professioneller Tänzer und Choreograf sowie mit seinem beruflichen Hintergrund in der 3D-Filmtechnik das notwendige Know-how mit, um mit wikimoves eine „Enzyklopädie der Bewegungen zu schaffen“.

Die Augmented Reality und 3D App dient in erster Linie dazu, Bewegungen und einzelne Tanzschritte bis hin zu ganzen Tänzen zu erlernen. Aufgenommen werden die Trial Dances in einem eigenen Motion Capture Studio, woraus ein digitaler Avatar erstellt wird. Die Mission von In Digital Form sei es damit, einen gesünderen Lebensstil zu promoten und mehr Spaß und Leichtigkeit mit sportlicher Betätigung zu verbinden.

„Kinder können sich nicht mehr bewegen“

Wengler war unter anderem als Choreograf und Tänzer der Compagnie Nobulus als Hauptact des internationalen HipHop Theater Festivals Breakin Convention 2007 im Einsatz. Zudem organisiert er jedes Jahr das Tanzfestival HipHop goes Theatre in Salzburg und ist als Tanztrainer tätig.

„Ich unterrichte ehrenamtlich als Tanzlehrer – und dabei ist mir immer öfter aufgefallen, dass Schüler:innen enorme Probleme dabei haben, sich Schritte zu merken. Bewegungen fallen diesen immer schwerer“, erinnert sich der Tänzer an die Zeit vor der wikimoves-Gründung.

„Während ich als Tänzer unterwegs war, hab ich viele Auftritte und Shows, die ich hatte, auch selbst verfilmt und produziert. Mit meinem Hintergrund in der 3D-Filmtechnik wollte ich etwas schaffen, dass Kindern, Jugendlichen und allen, die das Tanzen lernen wollen, bei ihrem Körperbewusstsein hilft“, erzählt Wengler dem brutkasten.

Tanztraining wird gamifiziert

Ursprünglich war wikimoves als eine Art Nachschlagewerk für Tanzschritte geplant. Gemeinsam mit CTO Günther Eder hat sich Wengler schließlich auf die Gamifizierung der Applikation spezialisiert: „Wir wollen dem Tanzen und dem Sport im Allgemeinen einen spielerischen Touch-Verleihen. Wikimoves eignet sich optimal für die TikTok-Generation und alle, die einfach Lust auf tänzerische Bewegung haben“, meint Wengler.

Zur Verfügung stehen vorerst Fitnessübungen und sogenannte Partytänze, wie sie auf der Video-Social-Plattform TikTok vorzufinden sind. Interessierte können zu ihrer Lieblingsmusik tanzen, wobei „man Moves von allen Seiten und in allen Geschwindigkeiten anschauen kann“, erklärt der Choreograf.

Bislang wurde die App mit etwa hundert Betatester:innen getestet. Der offizielle Launch erfolgt am morgigen Dienstag in den Appstores von Android und Apple. Die Demoversion ist in Österreich und Deutschland kostenfrei downloadbar.

Voice-Befehle und weitere Tanzstile geplant

„Wir planen, dass wir im nächsten Jahr neue Tänze und Schritte releasen werden. Wir möchten es ermöglichen, dass Menschen miteinander und gegeneinander spielen können. Unsere Vision ist es, einen Voice-gesteuerten KI-Trainer einzubauen, der auf Sprachbefehle reagieren und Trainings auf starten kann“, erklärt Wengler im brutkasten-Gespräch.

„In Zukunft gibt es auch professionelle Tanztrainings – unter anderem HipHop und Breakdance-Trainings oder Salsa-Sessions“, verrät der Gründer die Pläne von wikimoves. Aktuell sei die App aufgrund der hohen Auflösung der Videos eher für „bessere Geräte“ geeignet, erklärt Wengler: „Drei bis vier Jahr alte Geräte schaffen es, für ältere Modelle ist das dann leider nicht mehr möglich.“

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz

KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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