04.03.2025
JAHRESABSCHLUSS 2023

GoStudent: Neunstelliger Verlust im Jahr 2023 – nun aber angeblich profitabel

Anfang 2023 hieß es von GoStudent, dass man im Kernmarkt bereits profitabel sei und bis Ende des Jahres auch in allen weiteren Märkten Profitabilität erreichen würde. Im Jänner 2024 räumten die Founder Felix Ohswald und Gregor Müller ein, dass dieses Vorhaben nicht gelungen sei. Nun kennt man die Höhe des Verlustes für das Geschäftsjahr 2023.
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GoStudent
© brutkasten - Felix Ohswald, Gründer GoStudent.

Das Wiener Unicorn GoStudent hat immer wieder für Aufsehen gesorgt. Mehreren Kündigungswellen und Vorwürfen von ehemaligen Mitarbeiter:innen folgte eine Kapitalaufnahme von 95 Mio. US-Dollar im August 2023. 2024 gab es erneut einen Stellenabbau und die Veröffentlichung der Bilanz von 2022, mit einem ausgewiesenen Verlust von 221 Mio. Euro – im Jahr davor hatte man 89 Millionen Euro Minus geschrieben.

Vorhaben nicht erreicht

Im März 2023 erklärte dann Felix Ohswald im brutkasten-Talk, dass sein Unicorn im Kernmarkt bereits profitabel sei und Profitabilität bis Ende 2023 auch in allen anderen Märkten erreichen würde. Tatsächlich gelang dieses Vorhaben aber nicht, wie Ohswald und Co-Founder Gregor Müller im Jänner 2024 einräumten – es folgte ein weiterer Stellenabbau.

Wie nun aus dem Jahresabschluss 2023 hervorgeht, hat GoStudent damals insgesamt 134 Millionen Euro Verlust geschrieben hat. Ein Sprecher gegenüber der Tageszeitung „Der Standard“ dazu, die als erstes Medium darüber berichtete: „GoStudent hat seinen Nettoverlust im Jahresvergleich um 81,7 Prozent, angetrieben durch umfassende Restrukturierungen und operative Effizienz, verbessert. Im März 2024 gaben wir bekannt, dass wir die Profitabilität erreicht haben. Unsere Finanzberichte für 2024 werden dies widerspiegeln.“

GoStudent diesmal wirklich profitabel?

Man muss erwähnen, dass sich die gesamte Verlustsumme auf die ganze Unternehmensgruppe mit allen ausländischen Tochterfirmen bezieht. Laut Standard betrage der Verlust im Konzern dennoch noch immer knapp 62 Millionen Euro. Bemerkenswert bleibe jedoch der Satz im Jahresabschluss der österreichischen GoStudent GmbH: „Das Unternehmen konzentrierte sich weiterhin auf den Kernmarkt in der Dach-Region und erreichte bis Februar 2023 die Profitabilität auf Länderbeitragsebene.“ Zur näheren Erklärung und Bedeutung dieser Aussage machte das Unternehmen bisher keine Angabe.

2024 „full profitability“?

Auf der US-Plattform TechCrunch spracht Felix Ohswald vor rund einem Jahr von “full profitability”, die man 2024 erreicht habe – brutkasten berichtete. “Und das nicht nur auf EBITDA-Basis”, wurde Ohswald im Bericht zitiert. Auf Nachfrage bestätigte GoStudent damals, dass man „im ersten Quartal tatsächlich erstmals profitabel war und seit Jänner schwarze Zahlen schreibe“. Genaue Erkenntnis und konkrete Zahlen wird aber wohl erst der nächste Jahresabschluss bringen.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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