Münchner Marble Cognition sammelt 3,75 Mio. Dollar für KI-Kollegen, die Abläufe lernen

Finanzierungsrunde und Investoren

Marble Cognition, kurz Marble, hat in einer Pre-Seed-Runde 3,35 Millionen Euro eingesammelt, was 3,75 Millionen Dollar entspricht. Heartcore und Seedcamp führten die Runde gemeinsam an. Zu den beteiligten Business Angels gehören ein Aufsichtsratsmitglied von Datadog, ein Gründer von Personio sowie Führungskräfte bei McKinsey, Mistral AI und Lovable.

Prozesse durch Beobachtung erfassen

Marble argumentiert, dass viele Geschäftsprozesse unerfasst bleiben, weil wesentliches Wissen auf E-Mails, Tabellen und die Erfahrung der Beschäftigten verteilt ist. Nach Angaben des Unternehmens sind bei den Firmen, mit denen es zusammenarbeitet, rund 90 Prozent der zentralen Geschäftsprozesse nicht formal festgehalten.

Das Start-up beobachtet, wie Mitarbeitende ihre täglichen Aufgaben erledigen, und überführt diese Tätigkeiten in strukturierte Prozesskarten, die KI-Systeme auswerten können. Die Desktop-App erfasst Bildschirmaktivitäten, Klicks und Tastatureingaben in geschäftlichen Anwendungen, nicht jedoch private Apps, private Tabs oder Aktivitäten außerhalb der Arbeitszeit. Laut Unternehmen wird alles anonymisiert, bevor eine Person oder ein KI-Modell es sieht, Beschäftigte können die Aufzeichnung jederzeit pausieren, und Daten werden nur aggregiert ausgewertet.

Kunden und erste Ergebnisse

Zu den vom Unternehmen genannten Kunden gehören EGYM, Mutares und Enam. Marble berichtet, dass ein KI-Kollege bei einem im Besitz einer Private-Equity-Gesellschaft stehenden US-Finanzdienstleister die Bearbeitungszeit pro Fall um 90 Prozent verkürzt hat und das Team im ersten Monat 50 Prozent mehr Fälle ohne Neueinstellungen bewältigte. Der KI-Kollege bereitet jedes Vergleichsangebot zur Freigabe durch einen Spezialisten vor.

Gründung und Pläne

Felix Rösner und Christophe Schmit gründeten das Unternehmen Ende 2025, nachdem sie sich im CDTM-Programm in München kennengelernt hatten. Die neuen Mittel sind dafür vorgesehen, die Inferenz zu skalieren, das Engineering-Team in München auszubauen und den Markteintritt in den USA vorzubereiten.

Offene Fragen

• Gelten die genannten Kundenergebnisse über das eine angeführte Beispiel hinaus?
• Werden die Maßnahmen zur Anonymisierung und Überwachung unabhängig überprüft?