Dagmar Schuller hat ihren Spaß an kreativen Schreibweisen. Der Name audEERING ist ein Kunstwort und meint „Intelligent Audio Engineering“. Ideen hat die Mitgründerin und Vorstandsvorsitzende auch für die Namen der Produkte entwickelt, die etwa via Smartphone-App Stimmenanalysen vornehmen, Emotionen und Gesundheitszustände über die menschliche Stimme erfassen.
11. März 2021
Die Grundtechnologie zum Herunterladen der intelligenten Software auf Rechner, Tablets oder Handys nennt sie "devAice". Die Gefühlsserkennung etwa für Computerspiele läuft unter entertAIn. Die Gesunheit-App heißt AI SoundLab.
Das groß geschriebene „AI“ in den Produktnamen liegt ihr besonders am Herzen. Es steht für „Artificial Intelligence“ - auf deutsch: „Künstliche Intelligenz“ (KI). Sie ist der Schlüssel zum Erfolg von audEERING, die aus der Grundlagenforschung an der TU München auf dem Gebiet der Mensch-Maschine-Kommunikation eine Technologie dank Algorithmen in die Praxis umgesetzt hat.
audEERING wurde 2012 von Doktoranden der TUM aus der Taufe gehoben. Sie findet sich auf der Liste beziehungsweise Landkarte von 278 seit dem Jahr 2011 gegründeten deutschen Start-Ups mit Geschäftsmodellen, die auf maschinellem Lernen basieren - erstellt von appliedAI, einer Initiative des der Universität nahestehenden Gründerfonds UnternehmerTUM.
Die hat in ihrer bislang erschienenen vierten Studie festgestellt, dass die deutsche KI-Szene erwachsen geworden ist. Im Schnitt sind die Neugründungen 4,5 Jahre alt. Und es gibt mittlerweile namhafte Start-Ups, die sich auf dem Markt etablieren; neben audEERING gehören dazu Konux (Sensorsysteme für die Bahninfrastruktur), Navvis (Indoor-Navigation), Celonis (Prozessing) oder ZyseMe (Textilhandel).
Dem jedoch stand im vergangenen Jahr ein Negativtrend entgegen. Die Pandemie hat tiefe Spuren in Finanzierungen und Investitionstätigkeit hinterlassen. Das durchschnittliche Investitionsvolumen, das den KI-Start-ups zufloss, hat sich 2020 nach den Messungen von appliedAI von 19 Millionen Euro im Vorjahr auf 11 Millionen Euro deutlich verringert. Dabei klafft eine riesige Lücke in der regionalen Verteilung. Münchner Start-ups erhielten im Durchschnitt 21 Millionen Euro, in Berlin kamen gerade einmal druchschnittlich 6 Millionen Euro zusammen.
Erwähnenswert ist für appliedAI, dass neu gelistete Start-Ups wie die Berliner Jina AI (Frameworks für Webshops) oder Presize AI aus München (Größenmessung im Mode-Onlineshop) schon im ersten Jahr ihres Bestehens Finanzierungsrunden in einstelliger Millionenhöhe erzielten.In den vier bisherigen Untersuchungen ist das ein Novum.
Die Wachstumsdynamik in der Zahl deutscher KI-Start-Ups hat in den zurückliegenden Jahren indes deutlich gelitten. Die aktuell erstellte KI-Landkarte ist zwar mit 31 Zugängen auf 278 Unternehmen größer geworden, ein Plus von 12 Prozent. 2018 gab es noch einen Sprung von 62 Prozent, 2019 waren es nur noch 15 Prozent. Offenbar hat auch hier die Pandemie eine bremsende Wirkung gehabt. Die meisten Neugründungen befassen sich mit Gesundheit (18 Prozent), Produktion (17 Prozent) und Mobilität (16 Prozent).
Immer mehr KIs, so die Studie, operieren professioneller am Markt. „Die zu erwartenden Überlebenschancen der Unternehmen sind somit im deutlich gewachsen“, heißt es in der Untersuchung und nennt Konux als ein positives Beispiel. Zuletzt habe sich das 2014 gegründete Unternehmen in der Serie-C-Finanzierung 66 Millionen Euro gesichert; bislang damit insgesamt 130 Millionen Euro eingesammelt. Noch mehr Statistik: Die Konzentration auf Berlin und München setzte sich fort. 66% aller Start-ups haben ihren Sitz in Berlin oder München; 112 (Vorjahr 92) sind es in der Bundeshauptstadt, 62 (61) in in der bayerischen Metropole.