30.04.2024
DAS LEBEN NACH DEM EXIT

Alfred Luger: “Wir haben Menschen gesünder gemacht”

Alfred Luger, Co-Founder von Runtastic, verrät, warum Sport nicht die Motivation zur Runtastic-Gründung war und wie viele Investments er hält.
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Alfred Luger in der zehnten und letzten Staffel-Folge von "Das Leben nach dem Exit". (c) brutkasten

Das gesamte Staffelfinale von “Das Leben nach dem Exit” findet sich am Ende des Artikels.

“Runtastic war und ist nach wie vor einer der größten Exits in unserem Ökosystem”, leitet brutkasten CEO und Co-Founder Dejan Jovicevic das Staffel-Finale der Interview-Serie “Das Leben nach dem Exit” ein. Zu Gast war im Staffelfinale kein anderer als Alfred Luger, Mitgründer des 2009 gegründeten FitTech-Startups Runtastic.

Das Gründerteam – neben Interviewgast Alfred Luger bestehend aus Florian Gschwandtner, Christian Kaar und René Giretzlehner – baute mit dem in Pasching gegründeten Jungunternehmen ein Modell, das später mehrere Investor:innen und Käuferunternehmen anlockte. Gemeinsam kreierte das Team die Basis für das, was Lauf-, Rad- und Outdoor-Sportler:innen heute unter dem Namen “adidas Running” geläufig ist.

Im Januar 2011 stiegen Bernhard Lehner, Alexander Igelsböck und Stefan Kalteis als Investoren ein. Auch Business Angel Hansi Hansmann sah Potenzial am Startup und beteiligte sich im Mai 2012.

Im Oktober 2013 übernahm der Medienkonzern Axel Springer schließlich 50,1 Prozent der Firmenanteile. Fast zwei Jahre später, im Januar 2015, meldete Runtastic über 100 Millionen App-Downloads. Sechs Monate später übernahm Adidas das Paschinger Startup für stattliche 220 Millionen Euro.

“Der bessere Player”

In den ersten Verhandlungen mit Interessenten am Markt habe das Runtastic-Team schnell gemerkt, dass sich Adidas als der “bessere Player” für den Exit herausstellte – und das, “obwohl bei anderen ein höherer Price Tag dahinter war”, meint Luger. Denn im Vorverkaufs-Prozess legte das Team klipp und klar fest, wann genau ein Verkauf zustande kommen würde – und das ausschlaggebende Argument war lange nicht nur die Summe:

“Wir haben schon vorab gesagt, wenn wir uns mit einem gewissen Price Tag und einem gewissen Setup wohl fühlen, dann machen wir das. Auch abgestimmt natürlich mit dem damaligen Mehrheits-Shareholder Axel Springer und dem Hansi. Wir haben gesagt: Wenn wir einen super Partner finden, der strategisch passt, dann fühlen wir uns wohl, unser Baby zu verkaufen. Und das war bei Adidas gegeben”, erzählt Luger im brutkasten-Talk.

Keine Zitterpartie

Lange gezittert habe man beim Runtastic-Kauf nicht. “Das Signing und Closing war am selben Tag innerhalb von einer Stunde erledigt.” Nach dem Frühstückskaffee sei alles reibungslos verlaufen, erinnert sich Luger: “Was aber wichtig war – und das wissen die Profis: Man muss die Banken vor-informieren, weil bei substanziellen Beträgen kann es sein, dass eine Zahlung hängen bleibt und sich der Prozess verzögert.”

Geglückt sei an diesem Tag alles: “Um etwa 12 Uhr mittags war das Geld da. Dann ging es darum: Belegschaft, Mitarbeiter:innen und Presse informieren.” Bei der Mehrheitsübernahme im Jahr 2013 durch Axel Springer sei allerdings sehr wohl ein Monat zwischen Signing und Closing gelegen: “Das war ein interner Prozess mit Aufsichtsrat und Co – und auch in Hinblick auf kartellrechtliche Fragestellungen und das Investitionsschutzgesetz.”

“Adidas war die Kür”

Nach der Übernahme 2015 ist das Gründerteam noch “mindestens drei Jahre” bei Adidas tätig gewesen. Luger selbst war noch sechs Jahre an Bord: “Das Gesamtpaket zählt – und wir haben uns sehr wohl gefühlt”. Die Integration in das Käuferunternehmen verlief locker, meint Luger: “Adidas ist drei Autostunden weg in Bayern – mit ähnlicher Mentalität. Das ist schon ein Unterschied, ob du zum Board-Meeting drei Stunden fahren oder quer durch die Welt fliegen musst.”

Emotional sei es für Luger und seine Kollegen vor allem dann geworden, als unter den Exit ein “Hakerl” gesetzt wurde und der Betrag am Konto gewesen sei. Denn “wir haben uns die ersten drei, vier Jahre wirklich weniger ausbezahlt als ein Praktikant. Wir haben ganz bewusst investiert. Als der Exit durch war, war das schon emotional. Adidas war die Kür, wenn man in der Sportsprache bleibt.”

Um nichts und niemanden zu überrollen, habe man nach der Übernahme und zur Integration von Runtastic in das Käuferunternehmen den Begriff “Firewall” definiert, “demeinsam mit dem damaligen Marketingvorstand von Adidas”, erinnert sich Luger. Die Integrationszeit verlief indes weniger stressig: “Wir haben uns Step-by-Step Adidas angenähert, Projekte gestartet und gemeinsame Prozesse, Initiativen und Co-Branding realisiert.”

“Wir haben die Menschen gesünder gemacht”

Gut sechs Jahre ist Luger noch bei Adidas geblieben – “weil es mit einfach Spaß gemacht hat, mit dem Runtastic Team und mit den Peers von Adidas zusammenzuarbeiten. Es ist nie alles eitel Wonne, aber wir waren auf einer guten Mission und haben ja etwas Gutes getan. Wir haben ja nicht Waffen produziert, sondern die Menschen gesünder gemacht. Das war super.”

Auch Luger musste seine stattlichen Exit-Gelder verwalten – und setzte dabei auf Diversifizierung, wie er im brutkasten-Talk erzählte. Unter anderem legte er einen Teil seines Geldes in Immobilien an – was er heute aber nicht mehr machen würde: “Ich würde das definitiv anders machen. Ich finde Immobilien sind total fad.”

Überinvestiert sei Luger “ganz deutlich in Startups, also ganz hohes Risiko” – allerdings mit vielen Einzelinvestments. Nebenbei streute er sein Anlagerisiko auch auf Fonds – darunter MSCI World oder andere ETFs. Privat zähle der Runtastic-Co-Founder mittlerweile 30 ungleiche Investments – darunter über 10 Co-Investments zu Fonds.

Runtastic “nicht primär wegen dem Sport” gegründet

“Sport war immer ein Thema aufgrund des Produkts”, meint Luger heute. “Wir haben Runtastic zwar nicht primär wegen dem Sport oder weil wir Sportler waren gegründet, sondern von der Business- und Technologie-Seite kommend. Wir sind dann aber selber reingerutscht. Der eine mehr ins Laufen, der andere mehr ins Fitnesstraining – und zwar über unsere Produkte”, so Luger. Sein aktuelles Sportpensum sei phasenabhängig, aber: “Ich würde jedem empfehlen, es zu tun (Anm.: Sport).”


Mehr zur Investor-Tätigkeit sowie Learnings aus der Post-Exit-Zeit von Alfred Luger und dessen aktuellen Projekte gibt es im Staffelfinale der Interview-Serie “Das Leben nach dem Exit”.

Das Staffelfinale der Interview-Serie “Das Leben nach dem Exit” mit Alfred Luger von Runtastic.
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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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