03.04.2018

2M2M: „Das sind ja lauter Zuckerbergs“

Über eine Million Euro vergaben die Investoren in Folge 10 der laufenden Staffel 5 von „2 Minuten 2 Millionen“. Die Entwickler des Ameo Powerbreather lehnten 500.000 Euro ab.
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(c) Gerry Frank

Zwei Jahre Markterfahrung gingen der Präsentation voraus, mit der Ameo-Geschäftsführer Jan von Hofacker den „Powerbreather“ vorstellte. Gemeinsam mit dem Rekord-Freitaucher Christian Redl stellte er die Schnorchel-Maske für Hochleistungs- und Breitensportler vor: „Schwimmen wie ein Hai, atmen wie ein Läufer“, so das Versprechen für einen gänzlich neuen Kraul-Stil. Gut 30.000 Stück wurden schon verkauft, woraus sich die Fünf-Millionen-Bewertung des Unternehmens ableitet: 500.000 Euro für zehn Prozent, so das Offert an die Investoren.

Bei all deren Begeisterung wollte am Ende aber nur Michael Altrichter von Startup 300 mitziehen: „Ich glaube, ich kann da einiges beitragen“, sagte er mit Verweis auf seine Beteiligung am Startup Scubajet. 500.000 Euro für die Sperrminorität (25,1 Prozent) – und damit eine Unternehmensabwertung um 60 Prozent – waren von Hofacker jedoch zu wenig: Ameo verließ das Puls 4-Studio ohne Investment.

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Topfstütze mit Potenzial zur „großen Sache“

Als Einzelkämpfer entpuppte sich Gerhard Trummer, der in seiner erzwungenen Frühpensionierung keine Ruhe fand. Er stellte mit der „Topfstütze“ ein fertiges Produkt vor, in dessen Entwicklung etwa 90.000 Euro flossen – ohne dass jemand außer Trummer an einen Erfolg glaubte. Für die Vermarktung wünschte er sich 100.000 Euro, dafür sollten 20 Prozent des Unternehmens den Besitzer wechseln. Das Produkt, das Blumentöpfe bei starkem Wind vor dem Umfallen schützt, fand großes Gefallen. Heinrich Prokop von Clever Clover bezeichnete die Unternehmensbewertung von einer halben Million Euro „bei aller Wertschätzung“ dennoch als „überzogen“. Dem schloss sich Katharina Schneider vom Media Shop an, die aber ergänzte: „Wir machen da eine große Sache draus.“ 20.000 Euro für zehn Prozent des Unternehmens in Cash sowie 150.000 Euro an Marketing- und Vertriebsleistung nahm Trummer sichtlich erfreut an.

Zu früh für ein Investment

Bereits 2015 begann Kenan Engerini, ein Protein-Eis ohne Zuckerzusatz zu entwickeln, das sich an eine körperbewusste Zielgruppe richtet. Seit zwei Jahren ist „Frozen Power“ in Fitness-Shops erhältlich und ging bereits mit 30.000 Bechern über den Ladentisch. Bei „2 Minuten 2 Millionen“ stellte Engerini das Folgeprodukt, einen Protein-Eisriegel, vor. Mit 150.000 Euro sollten sich Investoren an dessen Vermarktung beteiligen, wofür der Gründer 20 Prozent Beteiligung in Aussicht stellte. Es herrschte Einigkeit über die hohe Qualität und den tollen Geschmack des Produkts; jedoch waren die Investoren auch sicher, dass 150.000 Euro für die Marktplatzierung nicht ausreichen würden. „Wir müssen das Produkt und den Preis noch optimieren, da ist einiges möglich“, so Star-Winzer Leo Hillinger. Für ein Investment war es ihm wie auch Prokop noch zu früh – beide versprachen aber, den „Frozen Power“-Riegel gemeinsam mit Kenan Engerini „marktfähig“ zu machen.

Begeisterung für Nachhilfe-Plattform

Die anschließend präsentierte Web-Plattform „Go Student“ verleitete Bauunternehmer Hans-Peter Haselsteiner zur Aussage: „Das sind ja lauter Zuckerbergs, bitte!“ Mit „Go Student“ haben die Brüder Moritz und Felix Ohswald, die zusammen mit Co-Founder Gregor Müller pitchten, bereits eine Million Euro gesammelt. 150.000 SchülerInnen und Studierende würden sich monatlich auf der Plattform austauschen. Sie stellen ihre Ausbildung betreffende Fragen oder bieten mit deren Beantwortung ausführliche Hilfe beim Lernen, und dies rund um die Uhr. Finanziert wird die Plattform, die für User gratis ist, über Werbung von u.a. Sprachschulen, Privatunis und Nachhilfeinstituten.

1,5 Millionen Euro für 15 Prozent waren Prokop bei aller Begeisterung allerdings „viel zu teuer“. Und auch Haselsteiner bedauerte, „in dieser Dimension“ nicht mehr mitspielen zu können. Altrichter ließ sich von der Zehn-Millionen-Bewertung allerdings nicht abschrecken uns bot an, mit einer Beratungsleistung über 100.000 Euro für ein Prozent einzusteigen. An dieser Stelle schaltete sich auch Daniel Zech von Seven Ventures zu, um ein Werbepaket über 500.000 Euro anzubieten. Dafür stellte er sich eine Beteiligung von fünf Prozent vor. Dies entsprach auch Hillingers Vorstellungen, der mit 100.000 Euro Cash für zwei Prozent an „Go Student“ ins Rennen ging. Dies lehnten die Jungunternehmer jedoch ab – und gingen auf den Beratungs- bzw. Werbe-Deal mit Altrichter und Zech für insgesamt 600.000 Euro ein.

Smartwatch-Investment trotz der „armen Kinder“

Auch das letzte Startup der zehnten Staffelfolge ging schließlich mit 600.000 Euro aus dem Studio: Heinrich Prokop sicherte sich für diese Summe ein Viertel und damit die Sperrminorität an „Wanderwatch“. Die Smartwatch, die Ellie Karssemakers und Anton de Nejs schon in den Niederlanden erfolgreich vermarkten, soll Kinder dazu animieren, wieder mehr imFreien zu spielen. Dafür wurde eine eigene „Outdoor-Plattform“ entwickelt, die das GPS-Tracking, die Kamera und die Kommunikationseinheit der Smartwatch mit neuartigen Apps zur Quelle aufregender Abenteuer mache. Haselsteiner und Hillinger zeigten sich demgegenüber kritisch und fürchteten um „das natürliche Spiel ohne Device“: Die „armen Kinder“ hätten heute schon zu viel mit Elektronik zu tun. Am Ende gab es zu Prokops Investment noch das „BIPA Startup Ticket“ dazu – ein Paket aus Marketing- und Vertriebsunterstützung.


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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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