14.05.2025
NEUAUSRICHTUNG

AI First: Anyline richtet sich neu aus und baut bis zu 40 Prozent seiner Belegschaft ab

Das Wiener KI-Scaleup Anyline kündigt eine umfassende strategische Neuausrichtung an. Künftig positioniert es sich als vollständig KI-gestütztes Unternehmen - mit Auswirkungen auf die interne Organisation und Belegschaft: Rund 30 bis 40 Prozent der Mitarbeiter:innen werden das Unternehmen verlassen. Co-Gründer und Co-CEO Lukas Kinigadner spricht im Interview mit brutkasten offen über die Hintergründe dieser Entscheidung und die langfristige Vision.
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Anyline, Entlassung, Massenkündigung,
© Anyline - Lukas Kinigadner, Co-Founder von Anyline.

Das KI-Scaleup Anyline, das sich auf „Optical Character Recognition“ (OCR) spezialisiert, kündigt mit heute eine strategische Neuausrichtung an und möchte sich fortan als vollständig KI-gestütztes Unternehmen positionieren. Dafür baut es unter anderem 30 bis 40 Prozent seiner Belegschaft ab – 2023 waren es 25 Prozent gewesen.

Anyline: KI im Zentrum

„Wir stehen vor großen Veränderungen und haben entschieden, nicht nur unseren Kern, der immer schon KI war, sondern das gesamte Unternehmen umzustellen“, erklärt Co-Founder Lukas Kinigadner gegenüber brutkasten. Ziel sei es, alle Unternehmensbereiche zu 100 Prozent auf KI auszurichten – von der Produktentwicklung über Engineering bis hin zu Marketing und Support. Diese Umstellung sei notwendig, um Innovation schneller voranzutreiben, die operative Agilität zu steigern und nachhaltigen Mehrwert zu schaffen.

Der Schritt folgt auf ein erneuertes Vertrauen der Investor:innen und beinhaltet eine tiefgreifende Reorganisation der internen Strukturen. „Damit geht auch ein Headcount-Adjustment einher“, so Kinigadner.

„AI ist explodiert“

Der Founder spricht von einer persönlich einschneidenden sowie schweren Entscheidung und verweist auf die Gründungszeit von Anyline im Jahr 2013 – die damaligen Marktbedingungen seien mit der heutigen Realität nicht vergleichbar: „Fundraising, die makroökonomische Lage, KI – alles hat sich verändert. KI ist regelrecht explodiert.“

Anyline-Investor Hansamnn: „Klare Weitsicht und starke Führung“

Deshalb habe man entschieden, nicht nur das Produkt, sondern das gesamte Unternehmen auf ein AI-First-Modell auszurichten. „In den kommenden Jahren wollen wir nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch Vorreiter im Bereich KI sein.“

Daniel Albertini, Mitgründer und SVP Technology bei Anyline, sticht in eine ähnliche Kerbe: „Die Integration von KI in unsere Technologie und Prozesse ist eine gezielte Investition. Sie verbessert unsere Entscheidungsfindung, die Performance unserer Produkte und verkürzt unser Time-to-Market. Das ist entscheidend für innovative Lösungen zur realen Datenerfassung.“

Auch Hansi Hansmann, langjähriger Anyline-Anteilseigner, unterstreicht offen seinen Rückhalt für diese Entscheidung: „Anylines strategischer Schritt hin zu einem AI-First-Unternehmen zeigt klare Weitsicht und starke Führung. Ich bin überzeugt, dass sich das Unternehmen damit für nachhaltigen Erfolg in einem dynamischen Markt positioniert.“

Zukunftsgedanken…oder, was wäre wenn?

Das Management-Team hat im Zuge der Transformation darüber reflektiert, wie man Anyline – mit dem Wissen von heute – gründen würde. Von Anfang an auf Profitabilität und nachhaltiges Wachstum ausgerichtet, wie Kinigadner sagt: „Und im Hinblick auf AI von Anfang an als AI-First-Company durchstarten.“ Ziel sei es schlicht, nicht nur aus Produktsicht, sondern auch in den internen Abläufen eine „führende Rolle im KI-Bereich“ einzunehmen, so der Mitgründer.

Anyline-Fachkräfte wieder am Markt

Die Entscheidung, einen Teil des Teams zu verkleinern, sei dem Unternehmen nicht leicht gefallen, wie vorher erwähnt. Umso wichtiger sei für den Co-Founder der transparente Umgang damit.

„Wir helfen betroffenen Kolleg:innen aktiv bei der Neuorientierung und vermitteln sie über unser Netzwerk weiter“, sagt er. „Ich bin überzeugt, dass viele von ihnen rasch neue Möglichkeiten finden werden.“ Kinigadner lädt in diesem Sinne interessierte Headhunter ein, sich zu melden – die betroffenen Fachkräfte verfügten über „fundierte Technologieerfahrung in einem hochrelevanten Marktsegment“.

„Neue Phase technologischer Innovation“

Trotz der tiefgreifenden Veränderungen blickt Anyline, wie Kinigadner betont, entschlossen nach vorn. Die strategische Neuausrichtung soll nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens sichern, sondern „den Grundstein für eine neue Phase technologischer Innovation legen.“

„Wir sehen diese Transformation nicht nur als notwendige Anpassung, sondern als echte Chance“, sagt Kinigadner abschließend. „Mit einem fokussierten Team und klarer Vision sind wir bereit, die nächste Wachstumsphase von Anyline zu gestalten – effizient, unabhängig und innovationsgetrieben.“

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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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