Ein niederösterreichisches Deep-Tech-Startup will ein Grundproblem generativer KI lösen: die fehlende Nachvollziehbarkeit von Antworten. Deepentix aus Oberwaltersdorf hat dafür nun ein Pre-Seed-Investment im sechsstelligen Bereich eingesammelt – die genaue Summe nennen die Beteiligten nicht. Investiert haben tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie Business Angel Kambis Kohansal Vajargah. Die Finanzierung erfolgt über ein SAFE (Simple Agreement for Future Equity).
Wissensgraphen statt Blackbox-KI
Das Kernprodukt von Deepentix ist eine Enterprise-KI-Plattform, die Unternehmen hilft, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen Wissensgraphen aufzubauen – ein geprüftes Netzwerk aus Fakten und deren Beziehungen zueinander. Der Clou dabei: Antworten der KI lassen sich bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen.
Für Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken ist das mehr als ein Nice-to-have. Dort arbeiten Mitarbeitende täglich mit riesigen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten, und Aussagen müssen jederzeit belegt und geprüft werden können. Klassische generative KI liefert zwar schnelle Antworten, kann deren Herkunft aber oft nicht lückenlos nachweisen.
Mitgründer und CEO Morteza Amini sieht darin ein handfestes Risiko: Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssten, weil sie deren Antworten nicht überprüfen könnten, sei das gerade in sensiblen Bereichen gefährlich. Genau dieses Vertrauensproblem wolle Deepentix lösen, indem jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar gemacht werde.
Technologie statt Beratungsprojekt
Der Aufbau von Wissensgraphen läuft heute meist über aufwendige Beratungsprojekte oder standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt an einzelne Fachbereiche anpassen lassen. Für Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse wollen, ist das oft keine befriedigende Lösung.
Deepentix positioniert sich deshalb bewusst nicht als Berater, sondern als Werkzeug-Anbieter: Unternehmen sollen ihre Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an die eigenen Anforderungen anpassen können. Technologisch setzt die Plattform dabei nicht auf ein einzelnes großes Cloud-KI-Modell, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Das soll die Ergebnisse präziser machen – und die Modelle lassen sich bei Bedarf direkt auf den unternehmenseigenen Servern betreiben.
Amini bringt die Positionierung auf den Punkt: Man verstehe sich nicht als Berater, der für einzelne Kunden ein Wissensnetz baue, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gebe.
Investoren setzen auf das Team um Amini
Bei tecnet equity war es neben der Technologie vor allem das Gründerteam, das den Ausschlag für das Investment gab. Investment Associate Peter Buchinger verweist auf die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen, die für eine Beteiligung in dieser frühen Phase entscheidend gewesen sei – wer neben Amini konkret zum Team um Deepentix gehört, geht aus der Mitteilung allerdings nicht hervor.
Amini selbst betont den Wert der neuen Partner über das reine Kapital hinaus: Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah habe man Partner an Bord geholt, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das bringe neben Kapital auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.
Kapital fließt in Forschung und Pilotprojekte von Deepentix
Das frische Kapital aus der Pre-Seed-Runde soll vor allem in zwei Bereiche fließen: in die weitere Forschung und Entwicklung der Plattform sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen. Damit will Deepentix seinen Ansatz – KI-Antworten bis zur Quelle nachweisbar zu machen – in der Praxis unter Beweis stellen.
Das Investment zeigt, dass Investoren aktuell verstärkt in Deep-Tech-Lösungen setzen, die Vertrauen und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen adressieren – ein Thema, das mit zunehmender Regulierung von KI-Anwendungen in Europa an Bedeutung gewinnt.
FAQ über Deepentix
Deepentix entwickelt eine Enterprise-KI-Plattform, die aus Unternehmensdokumenten wie Studien, Patenten oder Berichten einen Wissensgraphen aufbaut. Dadurch lassen sich KI-Antworten bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen.
Investiert haben tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah. Die Finanzierung erfolgte über ein SAFE (Simple Agreement for Future Equity), die genaue Investitionssumme im sechsstelligen Bereich wurde nicht veröffentlicht.
Besonders relevant ist die Plattform für stark regulierte Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen und Banken, in denen Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.
Das Geld fließt vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen.
Während klassische generative KI Antworten liefert, deren Herkunft oft nicht lückenlos belegbar ist, macht Deepentix jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument nachvollziehbar – unter anderem durch den Einsatz mehrerer kleiner, auf Fachbereiche spezialisierter Sprachmodelle statt eines einzelnen großen Cloud-Modells.
Foto/Quelle: tecnet equity
