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Wir bauen eine Glaskugel – aber auf Basis von KI

#Interview

In den vergangenen Jahren flossen bereits rund 30 Millionen in das junge Wettervorhersage-Startup Jua, das 2022 gegründet wurde. „Wir bauen und betreiben einige der leistungsfähigsten KI-Modelle im Wetterbereich“, sagt Gründer Marvin Gabler.

“Wir bauen eine Glaskugel – aber auf Basis von KI”

Jua aus Pfäffikon in der Schweiz, 2022 von von Andreas Brenner und Marvin Gabler gegründet, kümmert sich mit Hilfe von Machine Learning um Wettervorhersagen. “Wir bauen eine Glaskugel – aber auf Basis von KI, Physik und Milliarden Messdaten. Damit simulieren wir die Erde und blicken präzise in die Zukunft: Wie entwickeln sich Wetter, Energieflüsse oder Strompreise? Große Unternehmen nutzen unser Produkt, um bessere Entscheidungen zu treffen”, erklärt Gründer Gabler das Konzept hinter Jua.

Der Münchner Impact-Investor Ananda Impact Ventures, der Berliner ClimateTech-Geldgeber Future Energy Ventures sowie Altinvestoren wie 468 Capital, Promus Ventures investierten zuletzt 11 Millionen US-Dollar in das Unternehmen. Zuvor flossen bereits 16 Millionen US-Dollar in Jua. Derzeit wirken rund 20 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für die digitalen Wetterfrösche.

Im Interview mit deutsche-startups.de spricht Jua-Gründer Gabler einmal ganz ausführlich über den Stand der Dinge in seinem Unternehmen.

Wie würdest Du Deiner Großmutter Jua erklären?
Wir bauen eine Glaskugel – aber auf Basis von KI, Physik und Milliarden Messdaten. Damit simulieren wir die Erde und blicken präzise in die Zukunft: Wie entwickeln sich Wetter, Energieflüsse oder Strompreise? Große Unternehmen nutzen unser Produkt, um bessere Entscheidungen zu treffen.

War dies von Anfang an Euer Konzept?
Die Vision war von Anfang an klar: Wir wollen die physikalische Welt besser verstehen und simulieren. Während meiner Zeit in der Wetterforschung – vor allem im Kontext von Klimawandel und Energiewende – wurde mir bewusst, wie dringend wir als Menschheit genauere Werkzeuge brauchen, um nachhaltige Entscheidungen treffen zu können. Also haben wir mit einem KI-Wettermodell begonnen. Was uns dann selbst überrascht hat: Das Modell hat nicht nur Wetter gelernt, sondern entwickelte ein tiefes Verständnis für physikalische und chemische Zusammenhänge. Unsere Vision ist dabei konstant geblieben – aber auf dem Weg haben wir viel gelernt und uns immer wieder strategisch angepasst.

Welche Rolle genau spielt Künstliche Intelligenz bei Euch?
Eine zentrale Rolle. Wir bauen und betreiben einige der leistungsfähigsten KI-Modelle im Wetterbereich, trainiert auf unserem eigenen GPU-Cluster. Ohne KI wäre das, was wir machen, nicht denkbar.

Wie genau unterscheidet sich denn Jua vom klassischen Wetterbericht?
Ein klassischer Wetterbericht sagt dir, ob du morgen einen Regenschirm brauchst. Unsere Modelle gehen deutlich weiter: Sie berechnen zum Beispiel, wann und wo wie viel Solar- oder Windenergie verfügbar sein wird – stundengenau, lokal und wenn gewünscht Wochen im Voraus. Unsere KI versteht nicht nur das Wetter, sondern auch dessen Auswirkungen, beispielsweise auf Stromproduktion und Märkte. Gerade im Energiesektor machen schon kleine Unterschiede in der Prognosequalität einen riesigen Unterschied – 5 % mehr Genauigkeit bedeuten für unsere Kunden oft Millionen Euro, innerhalb weniger Tage. Deshalb arbeiten wir vor allem mit Profis, die auf maximale Präzision angewiesen sind.

Wie hat sich Jua seit der Gründung entwickelt?
Unser Team besteht aktuell aus rund 20 Mitarbeitern – vor allem KI-Forschern und Entwickler. Seit dem Launch unserer Plattform im vergangenen Oktober arbeiten wir mit einer wachsenden Zahl von Energieunternehmen zusammen. Zu unseren Kunden und Partnern gehören unter anderem einige der führenden Energy Trader – sowie Volue, die marktführende Datenplattform für die Energiebranche.

Blicke bitte einmal zurück: Was ist in den vergangenen Jahren so richtig schief gegangen?
Wo soll ich anfangen? Es gab viele Herausforderungen, von technischen Sackgassen bis hin zu Strategien, die wir wieder über den Haufen werfen mussten. Wichtig war, dass wir schnell daraus gelernt und schnell nachjustiert haben.

Und wo habt Ihr bisher alles richtig gemacht?
Beim Timing hatten wir definitiv Glück. Als wir gestartet sind, war die nötige IT-Infrastruktur noch nicht vorhanden. Es war schlicht nicht möglich, KI-Modelle auf Petabytes von Daten zu trainieren. Aber der KI-Boom der letzten Jahre, vor allem im Sprachbereich, hat die (Chip)Technologie in einem Tempo vorangetrieben, das unsere Vision plötzlich möglich gemacht hat. Ein weiterer Schlüssel war unser Fokus auf Talente: Dass sich einige der führenden Köpfe in unserem Feld für Jua entschieden haben, war für uns ein riesiger Vertrauensbeweis.

Welchen generellen Tipp gibst Du anderen Gründer:innen mit auf den Weg
Mehr auf den Bauch hören, weniger auf die Peers.

Wo steht Jua in einem Jahr?
Wer die Arbeitsweise seiner Kunden wirklich versteht, kann heute Produkte entwickeln, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren. Das zeigt sich auch in der Geschwindigkeit, mit der sich KI-Startups heute entwickeln, sie skalieren deutlich schneller als die Generation klassischer SaaS-Produkte. Unser Ziel ist es, zu denjenigen zu gehören, die diesen Wandel prägen und in unserem Bereich die führende Rolle einzunehmen.

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Humans&: Dieser Gründer will die emotionalste KI der Welt bauen

Eric Zelikman, einer der führenden Köpfe der KI-Forschung, will mit seinem neuen Startup Humans& groß durchstarten. Laut mit dem Deal vertrauten Quellen sammelt er dafür gerade eine Milliarde Dollar (rund 940 Millionen Euro) ein – bei einer Bewertung von vier Milliarden Dollar (etwa 3,75 Milliarden Euro).

Die geplante Finanzierungsrunde sorgt in der Tech-Szene für Aufsehen. Sie reiht sich ein in eine Welle früher KI-Deals, bei denen Bewertungen explodieren, obwohl viele Startups noch kaum Produkte oder Umsätze vorweisen können. So sammelte etwa Thinking Machines Labs, das Unternehmen der ehemaligen OpenAI-CTO Mira Murati, Anfang des Jahres zwei Milliarden Dollar (etwa 1,88 Milliarden Euro) bei einer Bewertung von zwölf Milliarden Dollar (rund 11,3 Milliarden Euro) ein.

Risikokapitalgeber investieren derzeit Milliarden in junge KI-Firmen, die von bekannten Forscherinnen und Forschern geführt werden – in der Hoffnung, dass der nächste große Durchbruch von kleinen, hochkarätigen Teams kommt.

Die Runde von Humans& ist noch nicht abgeschlossen, und die Konditionen könnten sich noch ändern. Zelikman selbst reagierte bisher nicht auf Anfragen zur Stellungnahme.

Ein Forscher mit Vision

Zelikman promoviert in Informatik an der Stanford University. Bekannt wurde er durch eine Arbeit, in der er beschreibt, wie Sprachmodelle lernen können, „zu denken, bevor sie sprechen“. Bevor er 2024 zu den technischen Mitarbeitern von xAI wechselte, arbeitete er als Praktikant für maschinelles Lernen bei Microsoft und als Deep-Learning-Ingenieur bei Lazard.

In einem Podcast mit der Risikokapitalgeberin Sarah Guo erklärte Zelikman kürzlich, warum er glaubt, dass die heutigen KI-Modelle an ihren Grenzen sind.

„Das Grundlegendste ist, dass die Modelle die langfristigen Auswirkungen der Dinge, die sie tun und sagen, nicht verstehen, wenn man jede Wendung eines Gesprächs als sein eigenes Spiel betrachtet“, sagte er. Viele Forscherinnen und Forscher in der Branche, so Zelikman, konzentrierten sich auf die falschen Dinge. „Es gibt so viele Talente da draußen, und ich war immer ein wenig enttäuscht, dass so viele dieser Talente nicht genutzt werden.“

KI, die Menschen wirklich versteht

Mit Humans& will Zelikman das ändern. Sein Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die nicht nur reagieren, sondern die Menschen wirklich verstehen – und sich in sie hineinversetzen können.

„Das eigentliche Ziel des Modells muss es sein, Sie irgendwie zu verstehen“, sagte er. „Es wird wahrscheinlich nicht perfekt sein, aber man kann viel besser sein als die derzeitigen Modelle.“

Er glaubt, dass KI mit stärker auf den Menschen ausgerichteten Systemen endlich die großen Versprechen einlösen könnte, die bisher unerreicht blieben – etwa im Kampf gegen Krankheiten wie Krebs.

„Es ist viel wahrscheinlicher, dass wir viele dieser grundlegenden menschlichen Probleme lösen können, wenn wir Modelle entwickeln, die wirklich gut darin sind, mit großen Gruppen von Menschen zusammenzuarbeiten, die wirklich gut darin sind, die Ziele verschiedener Menschen, die Ambitionen verschiedener Menschen und die Werte verschiedener Menschen zu verstehen“, sagte Zelikman.

KI-Startup Humans& sucht 1 Milliarde Dollar Finanzierung

Lest den Originalartikel auf Englisch bei Business Insider US.

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Personio entlässt 165 Mitarbeiter – was Betroffene jetzt tun können

Zum dritten Mal seit Anfang 2024 hat Personio mehr als einhundert Mitarbeiter entlassen. Das Münchener Softwareunternehmen hat 165 Beschäftigten Ende Oktober ihre Kündigung ausgesprochen. Personia hat den Vorgang auf Anfrage von Business Insider bestätigt. Was die Gründe dafür sind, wie Betroffene sich wehren können und welcher Geschäftsbereich komplett abgewickelt wurde, lest ihr mit BI+.

Das Münchener Softwareunternehmen Personio hat zum dritten Mal seit Anfang 2024 mehr als hundert Mitarbeitern eine Kündigung ausgesprochen.

Das Unternehmen schließt außerdem sein Büro in New York, das US-Geschäft wird abgewickelt.

Betroffene können sich innerhalb von drei Wochen gegen eine Kündigung wehren, erklärt ein Fachanwalt für Arbeitsrecht.

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