20.01.2022

PlanRadar erhält über 60 Millionen Euro Investment – drittgrößte Series-B-Runde der heimischen Startup-Geschichte

Das Wiener PropTech PlanRadar hat den Abschluss einer Series-B-Finanzierungsrunde in der Höhe von mehr als 60 Millionen Euro (69 Millionen US-Dollar) bekannt gegeben. Mit dem frischen Kapital sollen unter anderem zwei regionale Headquarter in Dubai und den USA errichtet werden.
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PlanRadar
v.l.n.r. Sander van de Rijdt, Co-CEO & Co-Founder; Ibrahim Imam; Co-CEO & Co-Founder; Domagoj Dolinsek, Founder; Clemens Hammerl, Chief Product Officer & Co-Founder; Constantin Köck, CTO & Co-Founder (c) Planradar

Die letzte größere Finanzierungsrunde für das Wiener PropTech PlanRadar ging im Frühjahr 2020 kurz vor dem Inkrafttreten des ersten Lockdowns über die Bühne. Damals holte sich das Scaleup unter dem Lead des US-VC Insight Partners im Zuge einer Series-A-Runde rund 30 Millionen Euro, um international neue Märkte für seine cloudbasierte SaaS-Lösung für Bau- und Immobilienprojekten zu erschließen. Nicht ganz zwei Jahre danach folgt nun die Series-B-Runde in der Höhe von mehr als 60 Millionen Euro (69 Millionen US-Dollar).

In der heimischen Startup-Geschichte handelte es sich somit um die drittgrößte Series-B-Finanzierungsrunde eines österreichischen Scaleups. Zudem zählt die Wachstumsfinanzierung von PlanRadar als bisher größte Kapitalrunde eines Business-to- Business (B2B) PropTech-Unternehmens in der DACH-Region und stellt zugleich die höchste jemals erhaltene Series-B-Finanzierung eines B2B-Unternehmens in Österreich dar. Der Unicorn-Status – die Bewertung des Unternehmens von über einer Milliarde US-Dollar – wurde allerdings mit der jüngsten Finanzierungsrunde noch nicht erreicht.

Die Investoren-Konstellation

Ähnlich wie in der Series-A-Runde beteiligt sich in der jüngsten Finanzierungsrunde eine internationale Konstellation an Investoren. Den Lead übernehmen die in New York ansässige Venture Capital Gesellschaft Insight Partners, die bereits in der Series-A-Runde eingestiegen ist, und der französische Risikokapitalgeber Quadrille Capital.

Zudem wurde die Runde von dem Bestandsinvestor Cavalry Ventures in erheblichem Umfang mitgetragen. Auch die anderen Bestandsinvestoren Headline, Berliner Volksbank Ventures, aws Gründerfonds beteiligen sich erneut und vervollständigen die internationale  Finanzierungsrunde gemeinsam mit den zusätzlichen Kapitalgebern Proptech1 aus Berlin, die österreichische Russmedia sowie GR Capital mit Sitz in London.

„Alle Bestandsinvestoren sind mitgezogen und zusätzlich haben wir auch noch ein Konsortium an kleineren Investoren, wo jeder einen bestimmten Hebel für eine bestimmte Region mitbringt. Diese haben wir nicht primär wegen dem Cash hinzugenommen, sondern wegen ihrem strategischen Netzwerk“, so Sander van de Rijdt, Mitgründer und Co-CEO von PlanRadar, im Brutkasten-Talk.

PlanRadar möchte 200 neue Arbeitsplätze schaffen

PlanRadar wird die neuen Finanzmittel für die internationale Expansion einsetzen und in den  USA, Australien, in der Region GCC (Golf-Kooperationsrat), Südostasien sowie in Lateinamerika zusätzliche Niederlassungen eröffnen. Insgesamt sollen im Zuge der Expansion allein in den kommenden zwölf Monaten mehr als 200 neue Arbeitsplätze geschaffen werden, wodurch sich die weltweite Mitarbeiterzahl nahezu verdoppeln wird.

„Im Rahmen des Go-Global werden wir zwei regionale Headquarter ins Leben rufen. Das eine wird in Dubai sein, wo wir den asiatischen und australischen Markt bearbeiten werden. Auf der andere Seite werden wir in den USA ein regionales Headquarter errichten“, so Ibrahim Imam, Mitgründer und Co-CEO von PlanRadar. Zudem wird es zusätzliche Niederlassungen geben, die den jeweiligen Headquarters reporten, wie beispielsweise Singapur und Sydney oder Sao Paulo und Mexico City. Als Zeithorizont für die Fertigstellung der neuen Standorte nennt Ibrahim Imam das erste Halbjahr 2022.

Seit dem Start der Expansionsstrategie im Jahr 2020 wurden bereits zehn neue Standorte in Europa und Russland aufgebaut. Mehr als 200 Mitarbeiter betreuen Kunden in über 20 Sprachen u.a. an den Standorten in Wien, London, Amsterdam, Moskau, Paris, Madrid, Mailand, Zagreb, Warschau und Bukarest.

Investitionen in die Produktentwicklung

Zudem sollen die Investitionen in Forschung und Entwicklung maßgeblich gesteigert werden, um die technologische Weiterentwicklung der Produkte und Services weiter voranzutreiben. „Wir haben immer unsere Produktfokus Gruppen, wo auch unsere Kunden mitsprechen. Aus diesen Gruppen entstehen sehr viele neue Ideen und Use-Cases“, so Sander van de Rijdt.

Mittlerweile kommt die SaaS-Lösung nicht nur auf Baustellen zum Einsatz, sondern auch im Bereich des Facility-Management. So nutzt beispielsweise auch die Rewe Gruppe die Lösung des Wiener Scaleups, um Prozesse im Retail-Bereich zu optimieren.

„Aufgrund der unterschiedlichen Bauvorschriften waren wir schon sehr früh gezwungen, das Produkt möglichst flexibel zu gestalten. Nutzer können im Self-Service ohne eine zusätzliche Programmierzeile ihre individuellen Konfigurationen vornehmen“, so Ibrahim Imam. Die Anwendungsfelder für die Plattform sind laut den Gründern äußerst vielfältig und werden teilweise von den Kunden selbst erweitert – angefangen vom Schiffsbau bis hin zum Fuhrpark-Management.

In der Produktentwicklung soll künftig die Konnektivität der Plattform über einen No-Code-Ansatz noch weiter ausgebaut werden, um verschiedenste Systeme anbinden zu können. „Gerade im Enterprise-Bereich ist dies sehr wichtig, da wir in der Anwendung immer breiter werden“, so Sander van de Rijdt. Der zweite Fokus liegt zudem auf der Informationserfassung vor Ort – als Beispiele nennt der Gründer unter anderem den Einsatz von Drohnen oder Robotik.

Das Umsatzwachstum von PlanRadar

Seit der letzten Series-A Finanzierung hat PlanRadar ein Umsatzwachstum von über 250 Prozent verzeichnet. „Unser Ziel ist es, das Wachstum mindestens zu verdoppeln. Das erreichen wir über die Expansion in neue Märkte, aber auch dem Nachlegen auf bestehenden Märkten“, so Ibrahim Imam. Als größte Herausforderung für das Wachstum nennen die Gründer den weltweiten War for Talents. Hier wolle man insbesondere durch eine moderne Arbeitskultur eines Startups und der Stabilität der Branche punkten.

Zudem konnte der Kundenstamm auf über 14.500 Kunden mehr als verdoppelt werden. Aktuell nutzen rund 100.000 Anwender in über 60 Ländern die Applikation, die für alle Geräte basierend auf iOS, Android und Windows verfügbar ist. Wachstumspotential sieht Sander van de Rijdt jedenfalls genug: „Wenn wir nur nach Westeuropa schauen, dann haben wir alleine dort ein Potential von 2,5 Millionen Unternehmen, die potentielle Kunden sein könnten.“

Als einen großer Treiber für das Wachstum sehen die beiden Gründer unter anderem ESG-Themen, die künftig von großer Bedeutung sein werden. Hier könne die SaaS-Lösung aktiv dazu beitragen, Misskommunikation in der Planung zu minimieren und so Ressourcen zu sparen.


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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.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

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.
27.01.2025

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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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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

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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.“

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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.“

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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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