17.12.2024
KI

AnyConcept: Wie ein Grazer Software-Testing-Startup Google verblüffte

AnyConcept aus Graz hat eine Software Testautomatisierungs-Lösung entwickelt und dabei beim Trainieren seiner KI Google auf sich aufmerksam gemacht. Wie genau das Modell funktioniert und was der US-Gigant wollte, erklären die Gründer Leander Zaiser, Manuel Weichselbaum und Markus Hauser.
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(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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Mario Derntl, Ausbildungsexperte und CEO Talents&Company © Athenas

Es war ein seltener Moment der Unverblümtheit, als mich Lukas Zitz, der stellvertretende österreichische Wirtschaftsdelegierte in New York, vor einigen Monaten kontaktierte: „Mario, we have to talk.“ Seine Botschaft aus dem Epizentrum der globalen Wirtschaft: In den USA geht gerade richtig die Post ab, und zwar bei einem Thema, das man dort bis vor kurzem kaum buchstabieren konnte: Apprenticeships. Der klassischen, praxisnahen Berufsausbildung nach europäischem Vorbild.

Während wir in Österreich und Europa seit Jahrzehnten ein Narrativ pflegen, das möglichst jeden Jugendlichen in die Hörsäle der Universitäten treibt, vollzieht die größte Wirtschaftsmacht der Welt eine radikale Kehrtwende. Im April 2025 unterzeichnete US-Präsident Trump eine weitreichende Executive Order mit dem vielsagenden Titel „Preparing Americans for High-Paying Skilled Trade Jobs of the Future“. Das Ziel ist brutal ambitioniert: Die Zahl der registrierten Lehrlinge soll auf eine Million hochgeschraubt werden. Angetrieben von einer Reindustrialisierungsstrategie, die Fabriken aus Asien zurückholt, und getragen von den größten Playern der Tech- und Finanzwelt. Weniger „College for All“, heißt das neue Motto in Washington.

Der Irrtum der akademischen Elite

Wir haben uns in Europa schlichtweg kaputt studiert. Wir haben Generationen eingeredet, dass Wohlstand und gesellschaftlicher Status nur über einen akademischen Titel führen. Das Ergebnis? Ein dramatischer Überschuss an Absolventen in Fächern, die der Markt in dieser Dichte schlicht nicht braucht, während uns an allen Ecken und Enden die Praktiker fehlen.

Die Quittung liefert der heimische Arbeitsmarkt unmissverständlich. Auswertungen der Agenda Austria auf Basis von AMS-Daten zeigen: Die Arbeitslosigkeit unter Akademikern steigt zuletzt deutlich an, während Menschen mit einer klassischen Lehrausbildung zu den krisenfestesten Gruppen auf dem Arbeitsmarkt zählen. Mehr noch: Das alte Vorurteil, dass sich nur ein Studium finanziell lohnt, gerät zunehmend ins Wanken. In Deutschland etwa verdienen Beschäftigte mit Meister-, Techniker- oder Fachschulabschluss laut Statistischem Bundesamt (Verdiensterhebung, April 2025) im Schnitt 5.405 Euro brutto im Monat und damit mehr als Bachelor-Absolventen mit 5.289 Euro.

Gleichzeitig offenbart eine großangelegte Unternehmensbefragung des Instituts für Bildungsforschung der Wirtschaft (ibw) aus dem Jahr 2023 das ganze Dilemma unserer Wirtschaft: Satte 60,9 Prozent aller Betriebe klagen über massive Schwierigkeiten, Stellen mit Lehrabschluss zu besetzen. Universitätsabsolventen werden dagegen nur noch von mageren 8,1 Prozent der Unternehmen dringend gesucht. Wir bilden am Bedarf vorbei. Dabei ist die Lehre die beste Medizin gegen soziale Krisen: Daten des ibw („Lehrlingsausbildung im Überblick“, 2023) belegen, dass jene Bundesländer mit einer hohen Lehranfängerquote wie Oberösterreich, Salzburg oder Tirol die niedrigste Jugendarbeitslosigkeit aufweisen, während das akademisierte Wien mit fast 12 Prozent Jugendarbeitslosigkeit das Schlusslicht bildet.

Die USA bauen die „neue Elite“ mit unserem Modell

Ein Blick nach Übersee zeigt, wie blind Europa für die eigenen Stärken geworden ist. Bei einer Delegationsreise von Advantage Austria durch Chicago und Atlanta konnte ich mit österreichischen Vorzeigebetrieben wie Palfinger, KNAPP, Inteco oder STIWA sprechen, die vor Ort produzieren. Sie alle stehen vor derselben Herkulesaufgabe: Workforce Development.

Doch die Dynamik in den USA hat sich komplett verändert. Für den aktuellen KI-Boom, für den Bau und Betrieb gigantischer Rechenzentren und hochautomatisierter Logistikzentren braucht es keine Menschen, die auf niedrigstem Niveau stupide Handgriffe wiederholen. Und es braucht dafür überraschenderweise auch keine Master-Absolventen, die komplexe Systeme nur aus dem Lehrbuch kennen. Für moderne Wartung (Maintenance), Automation und Mechatronik braucht es Fachkräfte, die in der Lage sind, hochkomplexe, reale Probleme direkt an der Maschine zu lösen. Köpfe, die mit den Händen denken.

Bisher hinken die USA beim Fachpersonal im internationalen Vergleich zwar hinterher: rund 700.000 Apprentices auf 340 Millionen Einwohner, verglichen mit 1,2 Millionen Azubis im deutlich kleineren Deutschland. Genau dieser Unterschied erklärt, warum amerikanische Unternehmen derzeit so intensiv nach Vorbildern aus Österreich, Deutschland oder der Schweiz suchen. Das Problem für uns: Die Amerikaner holen im Eiltempo auf. Seit Beginn der aktuellen US-Administration wurden laut US-Arbeitsministerium bereits über 386.000 neue Apprentices registriert. Das entspricht einem gewaltigen Zwischenspurt.

Ein Weckruf für Europa: Es ist eins vor zwölf

Österreich hat rund 100.000 Lehrlinge, ein historisches Pfund, um das uns die Amerikaner beneiden. Doch während die USA die bürokratischen Hürden für Betriebe radikal abbauen, Qualifikationen wie Micro-Credentials anerkennen und das System mit Milliarden professionalisieren, verwalten wir in Europa den Mangel und klammern uns an den kollektiven Titel-Wahn.

Wir müssen aufhören, die Lehrlingsausbildung als gesellschaftliche „Notlösung“ abzutun. Es ist für Europa nicht mehr fünf vor zwölf, es ist eins vor zwölf. Während wir uns in endlosen Debatten über Vier-Tage-Wochen und akademische Befindlichkeiten verlieren, zieht die größte Wirtschaftsmacht der Welt mit unserem eigenen Modell im Sprint an uns vorbei.

Wo bleibt unser großer Aufbruch? Wo bleibt das laute, stolze Begehren für das Handwerk? Wir müssen uns in Europa endlich zusammenreißen, den akademischen Hochmut ablegen und die Macher wieder zu den echten Helden unserer Wirtschaft machen. Wenn wir das System jetzt nicht radikal modernisieren und aufwerten, stehen wir bald mit einer Million theoretischer Master-Arbeiten da, aber ohne eine einzige Hand, die die Welt von morgen überhaupt noch bauen oder warten kann.

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