BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Berliner Startup sci2sci sammelt 1,2 Millionen Euro in einer Pre-Seed-Runde ein, um seine neurosymbolische KI-Memory-Ebene auszubauen. Mit Integrity Cortex und VectorCat sollen verstreute Unternehmensdaten in selbstverifizierbares Wissen überführt werden, statt nur Inhalte zu paraphrasieren. Die Produkte sind laut Anbieter bereits bei Kunden im Einsatz, von spezialisierten Teams bis zu globalen Biopharma-Konzernen. Ziel ist jetzt vor allem schnelleres Deployment und die Vertiefung in weiteren Biopharma-Accounts.
Das Berliner Startup sci2sci sichert sich 1,2 Millionen Euro Pre-Seed-Kapital, um seine Idee einer „Memory-Ebene“ für regulierte Industrien in die Praxis zu bringen. Der Fokus liegt dabei nicht auf der Verbesserung von Sprachmodellen an sich, sondern auf dem Zusammenspiel aus Datenaufnahme, Verknüpfung und Verifikation: Aus verstreuten Unternehmensinformationen soll ein Wissensstand werden, der sich bei einer regulatorischen Einreichung auch nachweisen lässt. Gerade in Life Sciences wird der Nutzen greifbar, wenn Forschungs- und Versuchsergebnisse nicht nur erklärt, sondern verfolgbar begründet werden müssen.
Technisch setzt sci2sci laut eigener Beschreibung auf eine neurosymbolische Architektur, die „Wissen als Code“ versteht. Integrity Cortex extrahiert Fakten aus Dokumenten, Datenquellen und auch aus KI-Ausgaben und verbindet diese in einem einzigen, „lebenden“ Netzwerk. Der entscheidende Unterschied zu typischen Workflows besteht darin, dass das Framework nicht einfach Prosa erzeugt und damit implizite Interpretationen fortschreibt, sondern Informationen als formales Logiksystem codiert. In diesem Modell ist jede Behauptung an ein wörtliches Zitat gebunden und jede Schlussfolgerung muss sich aus angegebenen Prämissen ableiten.
Genau hier adressiert sci2sci ein Problem, das in der Praxis häufig unterschätzt wird: Vererbte Halluzinationen. Wenn eine regulatorische Einreichung einen präklinischen Befund referenziert, der wiederum auf ein Laborergebnis zurückgeht, das seinerseits auf Rohdaten verweist, die zuletzt vor drei Jahren geändert wurden, entsteht eine Kette, deren Verifikation heute meist manuell abläuft – über Wochen hinweg. Setzt man darauf dann noch AI-Tools auf ungeordnete, widersprüchliche Daten, übernimmt das System nicht nur die Strukturprobleme, sondern „erbt“ auch deren Dysfunktion. Integrity Cortex soll daher nicht versuchen, Unsicherheit wegzuargumentieren, sondern Inkonsistenzen sichtbar zu machen und Ableitungen so zu markieren, dass ein fehlgeschlagenes Verifikationssignal auch Auswirkungen auf nachgelagerte Schlussfolgerungen nach sich zieht.
Den Kontext, warum das in Vorstandsgesprächen praktisch zu einem Engpass wird, liefert in der Quelle Stephanie Bova. Sie war zuvor Corporate VP und Digital Transformation Officer R&D bei Novo Nordisk und ist inzwischen Senior Advisor bei sci2sci. In ihrer Aussage bringt sie auf den Punkt, dass die häufigste Frage in der Beratung lautet, warum Investitionen in KI „nirgendwo messbar“ werden, obwohl Pilotprojekte in der Regel funktionieren. Der Engpass sei laut Bova „fast immer Vertrauen“: Ohne Nachverfolgbarkeit sei niemand bereit, Verantwortung für ein Ergebnis zu übernehmen, das er nicht sauber belegen kann. Mit sci2sci sei sie laut ihrer Darstellung genau deshalb eingestiegen, weil das Unternehmen den Blocker auf Architekturebene adressiere.
Neben Integrity Cortex wird auch VectorCat als zweites Produktpositioniert. VectorCat dient dabei als Datenintegrationsebene, die verstreute Enterprise-Daten auffindbar macht, ohne dass Nutzer dafür zwangsläufig migrieren müssen. Das System soll sich mit Cloud-Storage, Netzwerklaufwerken und Lab-Systemen verbinden und daraus einen durchsuchbaren Katalog aufbauen, der sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten nutzbar ist. In Kombination ergibt sich damit ein zweistufiger Ansatz: erst die Auffindbarkeit und Normalisierung von Datenbeständen, danach die Umwandlung in ein prüfbares Wissensmodell mit Zitierketten und Ableitungslogik.
Für den Markt ist dabei besonders relevant, wie sci2sci seine Finanzierung einsetzen will. Das Unternehmen nennt als unmittelbares Ziel, das Engineering-Team zu erweitern und die Deployment-Geschwindigkeit zu erhöhen. Zusätzlich plant es, weitere Biopharma-Accounts zu gewinnen und Integrity Cortex schrittweise auch auf andere regulierte Sektoren auszudehnen – ausdrücklich genannt werden neben Life Sciences auch Banking. Diese Ausweitung macht nur dann Sinn, wenn die Verifikationslogik in unterschiedlichen Domänen zuverlässig greift, denn gerade in Banking- und Compliance-nahem Kontext steht weniger die Textverständlichkeit, sondern die Nachweisbarkeit von Herleitungen im Vordergrund.
Die Argumentation der Investoren unterstreicht ebenfalls den Kontrast zu stärker „daten- und promptgetriebenen“ KI-Projekten. Christopher Garlich, Investment Lead bei Heliad, betont in der Quelle, dass viele Anbieter für regulierte Branchen darauf setzen würden, dass Sprachmodelle „genau genug“ sein werden. Sci2sci setze stattdessen auf ein System, in dem unbegründete Behauptungen „einfach nicht existieren“ könnten – eine Formulierung, die die Verifikation als Gate-Mechanismus beschreibt. Tobias Schimmelpfennig, Investment Director bei IBB Ventures, ergänzt diese Linie mit dem Hinweis auf die Notwendigkeit von Deep-Tech-Champions in Europa, die über „oberflächliche KI-Wrapper hinaus“gehen. Er ordnet sci2sci dabei als Kombination aus Life-Sciences-Domänenkompetenz, KI-Forschung und Enterprise-Scale-Systemtechnik ein und verweist auf die neurosymbolische Intelligenzschicht, auf die regulierte Branchen gewartet hätten.
Für Unternehmen, die bereits KI-Workflows in Richtung Forschung, Clinical Operations oder Bioprozess steuern, verschiebt sich damit vor allem die Erwartungshaltung an „KI-Ergebnisse“. Wo frühere Projekte oft am Übergang von gutem Demo-Output zu auditierbarer Produktion scheiterten, versucht sci2sci den Nachweis direkt in die Architektur zu verankern: Zitate sind nicht Beiwerk, sondern Bestandteil jeder Behauptung; Verifikation ist nicht eine nachgelagerte Prüfung, sondern ein Kriterium, das Schlussfolgerungen entwertet, wenn die zugrunde liegende Tatsache nicht tragfähig ist. Wenn VectorCat parallel dazu Daten auffindbar macht, entsteht ein realistischer Pfad von der heterogenen Datenlage hin zu einem Wissenssystem, das sich im Zweifel auf die Rohquellen zurückführen lässt. Damit wird aus KI-Experimenten eher ein Engineering-Programm, in dem Governance nicht erst im letzten Schritt „drübergelegt“ wird, sondern im Kernmodell vorgesehen ist.
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