DesignVerse sichert sich 5,5 Mio. US-Dollar Seed

Die Erstellung von Software ist durch künstliche Intelligenz in den letzten Jahren deutlich einfacher geworden. Dennoch liegt die eigentliche Herausforderung in großen Unternehmen nicht im Schreiben von Code, sondern im Verständnis komplexer Systemkontexte.

Unternehmen arbeiten mit gewachsenen Architekturen, internen Standards, regulatorischen Vorgaben und teils jahrzehntealten Legacy-Systemen. Jede Änderung muss sich nahtlos in dieses bestehende Gefüge einfügen, ohne bestehende Prozesse oder Systeme zu gefährden. DesignVerse sieht hier eine Chance für das eigene Geschäftsmodell.

Die Runde wurde gemeinsam von Begin Capital und Gapminder VC angeführt. Zusätzlich beteiligte sich Underline Ventures erneut an der Runde. Auch strategische Angel-Investoren aus Unternehmen wie Adobe, London Stock Exchange Group, Planable und UiPath unterstützten das Startup. Mit dem Kapital will das Unternehmen seine Plattform weiterentwickeln, die eine systemweite KI-Kontextschicht für Enterprise-Software bereitstellt.

5,5 Millionen US-Dollar für den Aufbau eines "AI Context Layer"

In großen Organisationen entsteht Software selten in einem einzigen Schritt. Vielmehr entwickelt sie sich kontinuierlich durch Übersetzungsprozesse zwischen Design, Engineering, Dokumentation und Geschäftslogik.

Designsysteme werden zu Code, Architekturvorgaben zu impliziten Annahmen, Dokumentation zu Interpretation. Mit der Zeit entstehen Inkonsistenzen, die zu echter Komplexität führen: doppelte Arbeit, fragmentierte Systeme und schwer wartbare Softwarelandschaften.

Kontext statt isolierter Code-Generierung

Das Startup baut eine KI-gestützte Kontextschicht, die bestehende Unternehmensartefakte wie Dokumentationen, Komponentenbibliotheken, Architekturregeln und Engineering-Standards versteht. Statt Software isoliert zu generieren, berücksichtigt das System den gesamten organisatorischen Kontext. Dadurch entsteht Software, die von Beginn an kompatibel mit bestehenden Systemen ist und weniger "Drift" zwischen Planung und Implementierung aufweist.

In der Praxis sollen Entwicklungsteams dadurch bei Neuentwicklungen als auch bei der Weiterentwicklung bestehender Systeme bis zu fünfmal schneller arbeiten können.

Einsatz in kritischer Infrastruktur

Einer der ersten großskaligen Einsätze der Technologie erfolgte bei EUROCONTROL, der europäischen Organisation zur Koordination der Flugsicherung.

Dabei wurde eine 15 Jahre alte operative Anwendung innerhalb von etwas mehr als einem Monat modernisiert. Ein Prozess, der traditionell rund sechs Monate gedauert hätte. Die heute über die Plattform unterstützten Systeme tragen zur Steuerung des Flugverkehrs in Europa bei und beeinflussen damit indirekt die Abläufe für Millionen von Passagieren jährlich.

Viele aktuelle KI-Tools konzentrieren sich auf Prototyping oder einzelne Entwickler-Workflows. In Enterprise-Umgebungen reicht das nicht aus, da dort andere Anfordungen gelten.

Systeme müssen integrierbar, auditierbar, sicher und regulatorisch konform sein. Der eigentliche Engpass ist daher nicht die Generierung von Code, sondern die Fähigkeit, Software innerhalb komplexer Systemlandschaften zuverlässig zu betreiben und weiterzuentwickeln.

Auch wenn sich das Startup an dieser Stelle integriert, so hat der geneigte Leser doch das Gefühl, dass es sich um ein sehr kompetatives Umfeld handelt. Alleine diese Woche hatten wir schon KI innerhalb Unternehmensdaten für Dokumentation, Mitarbeiterfortbildung und Hebung von unerkannten Schätzen. Zwar kann zwischen den einzelnen Spezialgebieten ein riesiger Unterschied liegen, aber gefühlt handelt es sich um Metaprobleme, welche die KI möglichst bald umfänglich lösen kann.