30.10.2019

Automatische Software-Tests: eQventure investiert 500.000 Euro in Linzer Startup Symflower

Das Startup Symflower aus Linz ermöglicht automatische Software-Analysen. Mit dem Investment von eQventure soll das Team weiter ausgebaut werden.
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(c) Christian Redtenbacher - Frames in Time

Das Linzer Startup Symflower hat den österreichischen Startup-Investor eQventure für sich gewinnen können. Neben einer ersten Investment-Tranche in Höhe von genau 500.000 Euro bringen sich die drei Lead-Invesoren auch als Coaches ein: Mit dabei sind Franz Fuchsberger, Mitgründer des Software-Testing-Unicorns Tricentis, sowie die Serial-Entrepreneurs Herbert Gartner und Thomas Schranz.

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Das Investment hilft dem Startup beim Aufbau des Teams. Die Gründer suchen derzeit engagierte Softwareentwickler für Model-based Testing, Symbolic Execution sowie statische und dynamische Source Code Analysen.

Symflower: Hilfe bei der Software-Analyse

Laut dem IT Beratungsunternehmen Gartner werden jährlich über 250 Milliarden Dollar in das Testen von Software investiert. Dennoch entstehen jährlich Schäden von über einer Billionen Dollar aufgrund nicht detektierter Softwarefehler. Das Problem dabei ist meist der Faktor Mensch.

Symflower widmet sich genau diesem Thema entwickelt Produkte zur vollautomatischen Erkennung von Softwarefehlern. „Mit Symflower wird die Fehlerquelle ‚Mensch‘ aus dem Software-Testprozess gänzlich eliminiert und man kann sich zukünftig auf kreative, leitende und vor allem kontrollierende Aufgaben in der Software-Entwicklung fokussieren“, so Gründerin und COO Evelyn Haslinger.

Video: So funktioniert Symflower

Von der Forschung in die Praxis

Das Symflower-Team rund um die Gründer Evelyn Haslinger und Markus Zimmermann hat in den vergangenen Jahren in enger Zusammenarbeit mit der Johannes Kepler Universität Linz den universitären Forschungsbereich Symbolic Execution in ein kommerzielles Produkt übergeführt. Mit Unterstützung des Inkubators tech2b, der OÖ. UBG und der FFG wurde die Produktentwicklung finanziert.

Neben diversen statischen und dynamischen Source Code Analysen setzt Symflower die Analysetechnik Symbolic Execution ein, um alle Unit-Testfälle zu generieren, die eine optimale Testabdeckung sicherstellen. Fehler wie Programmabstürze und Sicherheitslücken werden somit automatisch identifiziert, heißt es seitens des Startups: Die Fortschritte der letzten Jahre im Bereich Software Verification und Symbolic Reasoning in Kombination mit der stark gestiegenen Rechenleistung sowie der Einsatz von speziellen Symflower-Technologien haben dem Team zufolge diesen Technologiesprung ermöglicht.

Das Gesamtkonzept aus technischer Umsetzung und Marktpotenzial hat auch die Investoren überzeugt, wie Franz Fuchsberger betont: „Die Produktivität der Softwareentwickler schlagartig um 30 Prozent zu steigern und gleichzeitig die Softwarequalität massiv zu erhöhen bedeutet die nächste Disruption in der agilen Softwareentwicklung. Ein Meilenstein, um die Time-to-Market für Software dramatisch zu verkürzen. Symflower hat Unicorn Potential.“

==> zur Website des Startups

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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