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Paretos erweitert Seed-Finanzierung auf 10 Mio. Euro für Decision-Intelligence-Plattform (KI • UVC • Heidelberg)

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Interview mit Thorsten Heilig, Co-Founder und CEO von Paretos

In der Mittagsfolge sprechen wir heute mit Thorsten Heilig, Co-Founder und CEO von Paretos, über die erfolgreiche Erweiterung der Seed-Finanzierungsrunde auf 10 Millionen Euro.

Paretos hat eine Decision-Intelligence-Plattform entwickelt, mit der innovative Mittelständler, Startups und Großkonzerne schnellere und effizientere Entscheidungen treffen können. Das Startup setzt die neuesten Machine-Learning-Methoden und Künstliche Intelligenz ein, um Datenanalysen und Trade-Off-Szenarien zur Verfügung zu stellen, damit zuverlässige Business-Vorhersagen getroffen werden können. Das Jungunternehmen möchte Unternehmen dazu befähigen, Businesspotenziale bestmöglich auszuschöpfen, ohne dass eine ausgeprägte Data-Science-Expertise notwendig ist. Paretos wertet dafür alle vorhandenen Unternehmensdaten aus und bereitet den gesamten Prozess von der Datenanalyse bis zur Entscheidungsempfehlung in einer modernen, leicht zu bedienenden No-Code-Oberfläche auf. Dadurch lassen sich selbst komplexeste Herausforderungen vollständig automatisieren, wodurch die Unternehmen auch Zeit und Kosten sparen können. Mit einem mehrdimensionalen Ansatz kann das Startup zusätzlich auch Trade-offs identifizieren. Dadurch können Logistikunternehmen zum Beispiel ausloten, wie CO2-Verbrauch, Zustellgeschwindigkeit und Kosten aufeinander abgestimmt werden sollten, um die Gewinnmarge zu steigern. Paretos wurde im Jahr 2020 von Fabian Rang und Thorsten Heilig in Heidelberg gegründet. Mittlerweile vertrauen renommierte Unternehmen wie Accenture, Goldgas und Snocks auf die Plattform-Lösung.

Nun hat das Heidelberger SaaS-Startup seine Seed-Finanzierungsrunde auf 10 Millionen Euro unter der Führung von UVC Partners erweitert. UVC Partners ist eine Early-Stage Venture Capital Gesellschaft, die in technologiebasierte Startups im europäischen Raum investiert. Seit 2011 hat der VC über 100 Investitionen mit über dreißig Exits getätigt. Dabei investiert der B2B-Fonds in der Regel zwischen 0,5 und 10 Millionen Euro in der ersten Runde und insgesamt bis zu 20 Millionen Euro pro Unternehmen. Der Bestandsinvestor LEA Partners, der Berliner Fonds Interface Capital und Business Angel Hannes Ametsreiter haben sich ebenfalls an der Erweiterung der Seed-Finanzierung beteiligt. Mit dem frischen Kapital möchte das Decision-Intelligence-Startup sein knapp 40-köpfiges Team weiter ausbauen. Zudem soll eine sogenannte Thought-Leadership-Offensive gestartet werden, um Decision Intelligence bekannter und für Organisationen zugänglicher zu machen.

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Paretos hat eine Decision-Intelligence-Plattform entwickelt, mit der innovative Mittelständler, Startups und Großkonzerne schnellere und effizientere Entscheidungen treffen können. Das Startup setzt die neuesten Machine-Learning-Methoden und Künstliche Intelligenz ein, um Datenanalysen und Trade-Off-Szenarien zur Verfügung zu stellen, damit zuverlässige Business-Vorhersagen getroffen werden können. Das Jungunternehmen möchte Unternehmen dazu befähigen, Businesspotenziale bestmöglich auszuschöpfen, ohne dass eine ausgeprägte Data-Science-Expertise notwendig ist. Paretos wertet dafür alle vorhandenen Unternehmensdaten aus und bereitet den gesamten Prozess von der Datenanalyse bis zur Entscheidungsempfehlung in einer modernen, leicht zu bedienenden No-Code-Oberfläche auf. Dadurch lassen sich selbst komplexeste Herausforderungen vollständig automatisieren, wodurch die Unternehmen auch Zeit und Kosten sparen können. Mit einem mehrdimensionalen Ansatz kann das Startup zusätzlich auch Trade-offs identifizieren. Dadurch können Logistikunternehmen zum Beispiel ausloten, wie CO2-Verbrauch, Zustellgeschwindigkeit und Kosten aufeinander abgestimmt werden sollten, um die Gewinnmarge zu steigern. Paretos wurde im Jahr 2020 von Fabian Rang und Thorsten Heilig in Heidelberg gegründet. Mittlerweile vertrauen renommierte Unternehmen wie Accenture, Goldgas und Snocks auf die Plattform-Lösung.

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