25.06.2019

2 Minuten 2 Millionen: Wann zahlt sich eine Bewerbung aus?

Die Bewerbungsphase für die siebte Staffel der Startup-Show 2 Minuten 2 Millionen endet am 31. Juli. In dieser Checklist ergründen wir, was Bewerber mitbringen sollten.
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2 minuten 2 millionen: Bewerbung 2020

2 Minuten 2 Millionen ist das erfolgreichste Show-Format auf Österreichs größtem Privat-TV-Sender Puls 4 – etwa noch vor Austrias Next Topmodel. Allein die Masse an Zusehern zeigt schon das Potenzial für Teilnehmer-Startups auf. “Man kann mit unterschiedlichen Zielen in die Show gehen”, sagt Camilla Sievers. Mit ihrem Startup treats. nahm sie 2016 bei 2 Minuten 2 Millionen teil. Als Leiterin der Unit3 von IP Österreich arbeitet sie inzwischen mit den Machern von Die Höhle der Löwen zusammen. “Es ist nicht nur der offensichtliche Zweck: Die direkte Investorensuche. Vor allem kann die Show auch Markenbekanntheit schaffen. Man kann einen Auftritt auch nutzen, um einfach Kontakte zu knüpfen, oder sich Feedback zu holen”.

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2 Minuten 2 Millionen: Die Publicity ist sicher

Tatsächlich sollten Teilnehmer die weiteren Gründe abseits der Investorensuche im Auge behalten. Denn in der Sendung trifft die Jury nach wenigen Minuten Pitch und einer anschließenden Fragerunde eine Impuls-Entscheidung. Der klassische Due Dilligence-Prozess folgt im Nachgang. Dadurch platzen immer wieder Deals – oder werden letztlich zu ganz anderen Konditionen ausverhandelt, als in der Sendung. Was den teilnehmenden Startups nicht mehr weggenommen werden kann, ist die Publicity.

Aber braucht das Startup zum Zeitpunkt der Ausstrahlung überhaupt Publicity, oder ist es vielleicht noch zu früh dafür? Und hat es wirklich gute Chancen auf Erfolg? Denn zu den (für das Publikum oft amüsanten) “leider nein”-Beiträgen zu zählen, kann sich – je nach den Gründen der Jury und dem Schnitt der Regie – auch negativ auf das Fortkommen des Unternehmens auswirken. Wenn das Startup mehrere der folgenden Kriterien erfüllt, sollte man eine Anmeldung erwägen:


1. B2C-Modell

Es mag Kriterien in dieser Checklist geben, die optional sind. Aber an diesem kommt man nicht vorbei: Das Business muss die Zuseher der Sendung direkt ansprechen. Ein Auftritt in einer TV-Show mit einem reinen Geschäftskunden-Modell ist witzlos – man kommt damit ohnehin meist nicht bis auf die Bühne (es gibt einige wenige Gegenbeispiele). Dabei braucht man für 2 Minuten 2 Millionen selbstverständlich kein reines B2C-Modell. Auch zweiseitige Konzepte oder klassische B2B2C-Modelle können erfolgreich sein. Camilla Sievers fasst zusammen: “Am Ende spricht man den Endkonsumenten an”.

2. Ein Produkt für potenziell jeden

Gegenbeispiele aus der Sendung gibt es zwar – auch mit Special Interest-Produkten kann man erfolgreich sein. Dennoch, bei 2 Minuten 2 Millionen gilt: Je größer die Zielgruppe, desto besser. In einem Land wie Österreich, das so viele “Hidden Champions” in allerlei Nischen hervorgebracht hat, ist das schon außergewöhnlich. In der Logik einer Startup-TV-Show liegt dieses Kriterium aber auf der Hand.

3. Sonderfall: Der gute Zweck

Gutes zu tun ist nicht nur gut fürs Karma, es kommt auch beim Publikum gut an. Das “Problem” vieler Social Startups ist freilich: Ihre Geschäftsmodelle sind oft nicht ganz so skalierbar, wie Investoren es gerne hätten. Im Social-Bereich übliche Modelle, bei denen große Teile des Gewinns einem guten Zweck gewidmet sind, sind für Kapitalgeber aus monetärer Sicht nicht wirklich “investable”. Doch im Fernsehen gelten etwas andere Regeln. Das alte Sprichwort, “tu Gutes und rede darüber” lässt sich hier besonders gut umsetzen. Es ist nicht erst einmal passiert, dass ein Social Startup mit de facto gespendetem Kapital aus einer Startup-TV-Show herausgegangen ist.

4. Das richtige Timing

“Im Nachhinein wussten wir: Wir waren ein Jahr zu früh dran”, erzählt Camilla Sievers über ihren Auftritt bei 2 Minuten 2 Millionen mit treats. Das Team hatte den Platz in der Show bei einem Contest gewonnen und wollte die Chance natürlich nicht verstreichen lassen. Für jeden, der eine Bewerbung in Erwägung zieht, gilt: Es gibt ein “Window of Opportunity”, in dem sich eine Teilnahme auszahlt. Das wichtigste Kriterium ist dabei, dass das Produkt bereits funktionstüchtig und vorführbar ist. Wenn die Sendung einige Monate nach der Aufzeichnung ausgestrahlt wird, muss das Produkt auch lieferbar sein, bzw., bei digitalen Produkten, über die Beta-Phase hinaus sein. Allzu sehr am Markt etabliert sollte man dann aber doch nicht sein. Schließlich wollen die Frühphasen-Investoren in der Jury einen guten Deal abschließen.


Vorbereitung ist alles

Wenn die oben genannten Kriterien soweit zutreffen und die Bewerbung angenommen wird, startet ein durchaus aufwändiger Prozess. Denn wenn man seine “Air Time” bei 2 Minuten 2 Millionen bekommt, sollte man die Chance optimal nutzen. “Wir haben uns damals vor unserem Auftritt einen Trainer geholt”, erzählt Camilla Sievers, “man muss, wie ein Politiker, auf alle Fragen vorbereitet sein. Es geht darum, alle Fragen auf das eigene Produkt zurückzuführen und seine Vorzüge möglichst oft anzubringen. Die Regie schneidet zwar nachher zusammen, was sie für spannend hält. Aber auf diese Art hat man die Storyline stärker in der eigenen Hand”.

Wichtig ist auch die technische Vorbereitung – vor allem bei digitalen Produkten. Nicht erst ein Server ist durch die Masse an Zugriffen während der Ausstrahlung zusammengebrochen. “Auch das User Experience-Design muss sitzen. Die Click-Wege müssen ausreichend getestet sein. Kosten müssen zum Beispiel klar angeführt sein und es darf keine versteckten Kosten für die User geben”, ergänzt Sievers. Wer also keine Extra-Kapazitäten für intensive Vorbereitung hat, sollte es lieber sein lassen.

Die Bewerbung für die 7. Staffel, die im Frühjahr 2020 ausgestrahlt wird, läuft noch bis Ende Juli.

⇒ Online-Bewerbung bis 31. Juli 2019

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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