Game Changer für Business-Prognosen: SaaS Start-up paretos sammelt 3,5 Mio. Euro für innovative KI-Plattform ein

Heidelberg (ots) –

– Keine Vorkenntnisse nötig: Das Heidelberger Start-up paretos hat eine auf Künstlicher Intelligenz basierte Data-Science-Plattform entwickelt, mit der globale Konzerne, innovative Mittelständler und wachsende Start-Ups erstmals ohne große Integrationskosten KI-Systeme einsetzen können, die sonst nur Tech-Giganten vorbehalten waren.
– Mit einem neuartigen Ansatz, den die Gründer zum Patent angemeldet haben, lassen sich so vollautomatisiert Prognosemodelle erstellen, komplexe Daten interpretieren und mithilfe von Ziel-KPIs strategische Entscheidungen ableiten.
– Die drei ersten weitverbreiteten Anwendungsfälle – Dynamic Pricing, Customer Recommendations und Warehouse Optimization – überzeugten bereits Kunden wie Accenture, Getsafe oder einen der größten Paketzusteller Europas.
– 3,5 Millionen Euro Seed-Finanzierung von Lead Investor LEA Partners sowie bestehenden und neuen Business Angels fließen in Team- und Produktentwicklung.

In der digitalisierten Business-Welt sind Daten, Kennzahlen und Messwerte die entscheidende Währung für langfristigen Erfolg. Künstliche Intelligenzen sind für die Verarbeitung der wachsenden Informationsmengen unverzichtbar. Auch die überwiegende Mehrheit der Führungskräfte (84 %) hat erkannt, dass sie unternehmerisches Wachstum ohne die Skalierung von KI-Systemen nicht erreichen kann. [1] Allerdings müssen etablierte Data-Analytics-Tools händisch von Daten-Experten bedient werden. Auf diese Fähigkeiten und Ressourcen können viele Betriebe in Deutschland nicht zugreifen – entweder aus Kosten- und Zeitgründen oder weil Data-Science-Talente schwer zu finden sind.

Data Science ohne Zugangshürden

Paretos schließt diese Lücke: Das Heidelberger Tech-Start-up macht Analyseprozesse für Unternehmen so leicht zugänglich und integrierbar wie ein E-Mail-Programm. Mithilfe eines KI-basierten Software as a Service Tools können innovative Mittelständler, dynamische Start-Ups und Großkonzerne umfangreiche Datenanalysen ohne Vorkenntnisse oder die Expertise von Data-Science-Spezialisten durchführen. Dafür konnte das junge Unternehmen Anfang September eine Seed-Finanzierung in Höhe von 3,5 Mio. Euro abschließen. Lead-Investor ist B2B Tech Investor LEA Ventures, der sich auch auf KI-Unternehmen spezialisiert hat. „Für die meisten Unternehmen ist KI nach wie vor ein abstrakter Begriff. Um Lösungen einzuführen ist oft viel Zeit und Expertenwissen notwendig. Das Kundenfeedback hat uns sehr beeindruckt und gezeigt, wie einfach Paretos eingesetzt werden kann – ein No-Brainer für alle Kunden“, sagt Nils Seele von LEA Partners. „Wir freuen uns, Teil der Data-Science-Demokratisierung zu sein. Zusammen mit einem starken Angel-Konsortium wollen wir Thorsten und Fabian in ihrer Vision unterstützen, die Nummer 1 im Bereich Prediction & Optimization as a Service zu werden.“

Das paretos-Prinzip

Auf Grundlage vorhandener Unternehmensdaten analysiert paretos Optimierungspotenziale und visualisiert Zusammenhänge in einem übersichtlichen Dashboard, sodass man auch ohne Daten-Expertise fundierte Erkenntnisse erhält. Dank einer modernen Benutzeroberfläche können außerdem alle Informationen schnell und einfach verwaltet werden. Zudem können mit dem automatisierten Optimierungsansatz völlig neue Lösungen identifiziert werden, und zwar schneller und effizienter als durch bekannte Analyse-Tools oder manuell berechnete Szenarien. Das spart Unternehmen nicht nur Zeit, sondern auch Kosten.

„Mit unserem innovativen Ansatz ermöglichen wir es Teams und Organisationen, dynamische und komplexe Probleme eigenständig zu bewältigen“, erklärt Co-Founder und CEO Thorsten Heilig. „Unser Ziel ist es, den gesamten Data-Science-Prozess zu demokratisieren, damit jedes Unternehmen seine Daten so einfach wie möglich auswerten und strategisch zielführende Business-Entscheidungen treffen kann.“

Zu diesem Zweck betreiben die Gründer auch Aufklärung: Jedes Unternehmen kann kostenlose Webinare und Produktdemonstrationen über den Einsatz von KI zur Business-Optimierung nutzen oder anhand anschaulicher YouTube-Videos lernen, wie z.B. Neuronale Netzwerke funktionieren und wie man ein Problem auf unterschiedliche Ziele optimieren kann.

Innovativer Optimierungsalgorithmus

Das Herzstück der Softwareist der speziell für den Umgang mit hochkomplexen Modellen entwickelte Optimierungsalgorithmus „Socrates“. Er basiert auf einer mehrjährigen Forschung an der Fachhochschule München und ist weltweit anerkannt und validiert – unter anderem vom renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT). Von paretos weiterentwickelt, überholt er mit seiner Performance selbst State-of-the-Art-Algorithmen von Tech-Giganten wie Facebook.

„Die Herausforderung für den Algorithmus ist die Zahl der möglichen Kriterien und deren Wechselwirkungen: Um komplexe Business-Prozesse zu optimieren, müssen tausende von Szenarien erstellt und analysiert werden“, erklärt Co-Founder und CTO Fabian Rang. „Nur durch hochperformantes Machine Learning sind Unternehmen in der Lage, die wirklich beste Entscheidung für sich und ihre Situation zu treffen.“

Vollständige Prozessautomatisierung

Eine zielgerichtete Optimierung durch den paretos-Algorithmus macht Unternehmen effizienter und wettbewerbsfähiger. So ist die zugrundeliegende Software unter anderem in der Lage, drei der komplexesten Herausforderungen im Business- und Marketing-Kontext vollständig zu automatisieren:

– Die zielgerichtete Kundenansprache mithilfe personalisierter Produktempfehlungen, Cross-Selling-Optionen und Wirkungsanalysen (Customer Recommendations).
– Die dynamische Preisgestaltung für Produkte und Dienstleistungen als Reaktion auf Marktveränderungen (Dynamic Pricing).
– Die effiziente Lagerbestandsverwaltung, um Logistikprozesse in Echtzeit zu optimieren (Warehouse Optimization).

Ausblick

Der globale KI-Markt wird bis 2023 auf eine Größe von 99,94 Milliarden US-Dollar geschätzt. [2] Mit seiner Seed-Finanzierung positioniert sich paretos als deutsches Unternehmen frühzeitig in diesem stark wachsenden Industrieumfeld. Analysten prognostizieren allen Branchen zudem eine steigende Bereitschaft, KI-Systeme und Machine-Learning-Algorithmen als relevantes Instrument zur Unternehmensentwicklung einzusetzen. Im Schlaglicht dieser Prognose steht die „Decision Augmentation“: Mensch und Maschine arbeiten zusammen und nutzen ihre jeweiligen Stärken für ein gemeinsames Ziel. Um sich zukunftsweisend aufzustellen, leisten intelligente Technologien also einen entscheidenden Beitrag zum Unternehmenserfolg.

Über paretos

Paretos wurde Mitte 2020 von Fabian Rang (Machine Learning & KI-Experte) und Thorsten Heilig (Digital-Unternehmer, ehem. COO moovel/REACH NOW) gegründet. Die Mission: Data Science to go. Mit neuesten Machine-Learning-Methoden unterstützt das Heidelberger Start-up Unternehmen dabei, Business- und Marketingpotenziale bestmöglich auszuschöpfen, ohne auf Data-Science-Expertise angewiesen zu sein.

Bereits seit kurz nach dem Launch Anfang 2021 setzen erfolgreiche Mittelständler und multinationale börsennotierte Konzerne wie Accenture auf die paretos-Plattform. Das Ziel des Gründer-Teams: Die Nummer 1 im Bereich Prediction & Optimization as a Service für innovative Mittelständler, Start-ups und Großkonzerne zu werden.

Über LEA Partners

LEA Partners unterstützt als unternehmerischer Eigenkapitalpartner Gründer und Management-Teams in unterschiedlichen Entwicklungsphasen bei ihrem Wachstum und dem Erreichen einer führenden Marktposition. Mit Sitz in Karlsruhe, einem der größten Technologie-Cluster Europas, hat LEA Partners seit 2002 Investments in zahlreiche Technologieunternehmen betreut. Mit einem verwalteten Kapital in Höhe von 260 Millionen Euro und zwei Investitionsvehikeln kann LEA Partners mit einem starken Netzwerk aus operativen Sektor-Experten sowie strategischen Partnern substantielle Mehrwerte zur Entwicklung von Technologieunternehmen beisteuern.

[1] https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence-summary-index

[2] Research and Markets (Mai 2020)

Pressekontakt:
Thorsten Heilig
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Quelle: ots