Das eine war die Erkennung der Verfassung, in der sich der Mann im Auto befand. Anhand von Lautstärke, Betonung, Rhythmus, Stimmlage und Antwortstruktur hätte das System die Brisanz ermitteln müssen. Erschwerend war hinzugekommen, dass der Mann Autist war und wortkarger reagierte als erwartet. Das andere waren die zu ergreifenden Maßnahmen. Es wäre zwingend notwendig gewesen, bei Eingang des kurz darauf folgenden zweiten Notrufs, der dem Feuer in einem Ingenieurbüro galt, die örtlichen Rettungsmannschaften entsprechend ihrer Fähigkeiten auf die Unfallstellen aufzuteilen. In dem Team, das den Brand im Ingenieurbüro bekämpfte, war eine junge Frau, die den Rekord im Aufspreizen von Autotüren hielt. Sie wäre in der Lage gewesen, dem anderen Rettungsteam und damit dem Mann und seinem Jungen wertvolle Sekunden zu verschaffen.
Die Idee zu seinem System hatte Benedikt, als er von jemandem las, der Twitter-Nachrichten daraufhin untersucht hatte, ob frisch getrennte Paare nach erhöhtem Alkoholkonsum versöhnlicher gestimmt waren. Er aber wollte über die Stimmungsanalyse etwas Sinnvolleres schaffen. Daher war sein System zur Unterstützung der Notrufleitstelle bei Katastrophen wie Großbränden, Unwetter und Erdbeben oder Terroranschlägen gedacht, um nicht nur schneller und effektiver reagieren zu können, sondern auch Massenpaniken wie bei großen Festivals nicht erst entstehen zu lassen. Die größte Suchmaschine Chinas wertete bereits Nutzerdaten aus, um Massenpaniken vorherzusagen. Von den 657 Millionen registrierten Personen nutzten 302 Millionen den Kartendienst, woraus entsprechende Bewegungsmuster abgeleitet wurden. Nach dem missglückten Live-Test war Benedikt in ein ziemlich tiefes Loch gefallen. Er war normal kein Kind von Traurigkeit und auch Herausforderungen konnten ihn nicht so leicht aus dem Konzept bringen. Doch sein aussichtsreichster Investor war sofort abgesprungen, sein Angel-Investor ein paar Wochen später. Das war es dann mit dem erhofften Funding.