29.03.2023

Anyline: Wiener KI-Startup baut 25 Prozent der Belegschaft ab

Das auf Optical Character Recognition (OCR) spezialisierte Wiener KI-Startup Anyline reagiert auf die schwache Wirtschaftslage und baut jeden vierten Job ab. Dies geschieht im Rahmen eines Strategiewechsels, der das Unternehmen innerhalb von zwölf Monaten cashflow-positiv machen soll.
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(c) Anyline vlnr.: David Dengg, Entwickler, Daniel Albertini, CTO, Lukas Kinigadner, CEO, und Jakob Hofer, CMO
(c) Anyline vlnr.: David Dengg, Entwickler, Daniel Albertini, CTO, Lukas Kinigadner, CEO, und Jakob Hofer, CMO.

Dass es für Startups und Scaleups aktuell nicht einfach ist, Kapital aufzunehmen, ist bekannt. Viele Scaleups – darunter auch große Namen wie Stripe oder Klarna – mussten sich auf Finanzierungsrunden mit deutlichen Bewertungseinbußen einlassen. Einen anderen Weg wählt nun das Wiener Scaleup Anyline – bekannt für seine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Optical-Character-Recognition-Technologie (OCR), die unter anderem bei den „Alles gurgelt“-PCR-Tests der Stadt Wien eingesetzt wird. Das Unternehmen will in den nächsten zwölf Monaten cashflow-positiv werden – und baut dazu in den nächsten Wochen 25 Prozent seiner Belegschaft ab.

Rund 25 der aktuell knapp über 100 Stellen sollen wegfallen, wie Anyline-CEO Lukas Kinigadner gegenüber brutkasten bestätigte. In Vollzeitäquivalenten gerechnet wird das Team um 20 Prozent verkleinert. Betroffen sind sämtliche Bereiche im Unternehmen.

Anyline-CEO Kinigadner: „Sehr schmerzhafte Entscheidung“

Kinigadner bezeichnet den Jobabbau als „sehr schmerzhafte“ Entscheidung: „Eine der schwierigsten, die ich je getroffen habe, und eine, von der ich gehofft habe, sie nie treffen zu müssen“. Das Unternehmen habe auf die makroökonomischen Veränderungen schnell reagiert. Dadurch müssen wir zu weit weniger drastischen Maßnahmen greifen, als sie derzeit in unserem Tech-Umfeld zu beobachten sind“.

Es sei für das gesamte Team eine schwierige Zeit. „Ich bin jedoch überzeugt, dass diese Entscheidung zum heutigen Zeitpunkt die richtige ist, um langfristig gemeinsam erfolgreich sein zu können“, sagte Kinigadner.

Das Team von Anyline wurde am gestrigen Donnerstagnachmittag über die Entscheidung informiert. Das Scaleup kündigte an, die betroffenen Mitarbeiter:innen bei ihrer Neuorientierung mit individuellen Lösungen unterstützen zu wollen.

Fokus auf Kernsegmente und bestehende Kund:innen

Der Jobabbau geschieht im Rahmen eines Strategiewechsels, mit dem sich Anyline künftig auf seine Kerngeschäfte konzentrieren will. Das ist einerseits das Segment Automotive Aftermarket, in dem die OCR-Technologie von Anyline beispielweise zum Scannen von Auto-Kennzeichen oder Reifenprofilen eingesetzt wird.

Andererseits fällt auch das Segment Energie & Utilities darunter, in dem die OCR-Technologie etwa zum Ablesen von Strom-, Gas- oder Wasserzählern eingesetzt wird. Auch das Polizei-Segment Mobile Policing soll weiterhin ein Schwerpunkt bleiben, wie Kinigadner gegenüber brutkasten sagte.

„Wir haben Umsätze in Millionenhöhe und zahlungskräftige Kunden“, sagte Kinigadner im burtkasten-Gespräch. Mit dem Strategiewechsel wolle man sich nun auf bestehende Produkte und bestehende Kunden konzentrieren.

Anyline will innerhalb von zwölf Monaten cashflow-positiv werden

Das Ziel des Strategiewechsels ist klar: Cashflow-positiv zu werden. Damit soll das Unternehmen unabhängig von Investor:innen gemacht werden. Dies geschieht vor dem Hintergrund einer ungünstigen makroökonomischen Entwicklung, die sich auch in der Venture-Capital-Landschaft deutlich niedergeschlagen hat.

Bei Anyline rechnet man mittlerweile damit, dass die Finanzierungssituation für Startups und Scaleups noch lang schwierig bleiben wird. Zunächst sei man in Einklang mit den allgemeinen Markterwartungen davon ausgegangen worden, dass der Tiefpunkt im ersten Quartal 2023 erreicht sei und sich die Situation gegen Ende des Jahres oder Anfang nächsten Jahres verbessere, erzählt Kinigadner im brutkasten-Gespräch. „Mittlerweile hat sich aber herausgestellt, dass es heuer wahnsinnig schwierig wird“, sagte der Anyline-CEO.

Das Scaleup hatte ursprünglich angedacht, Ende des Jahres oder Anfang nächsten Jahres eine weitere Finanzierungsrunde aufzunehmen. Dies ist mit dem Strategiewechsel nun hinfällig.

Zuletzt 20 Mio. US-Dollar Investment im Jahr 2020

Anyline hatte zuletzt im Sommer 2021 eine 20 Mio. US-Dollar schwere Finanzierungsrunde abgeschlossen. Seit der Gründung im Jahr 2013 hat das Unternehmen insgesamt 37 Mio. Dollar aufgestellt. Anyline zählt mit seiner Optical-Character-Recognition-Technologie (OCR) zu den globalen Marktführern bei der mobilen Datenerfassung. Für Anyline ist es allerdings auch nicht die erste schwierige Phase: In der Coronakrise hatte das Unternehmen aufgrund des Rückgangs beim Neukundengeschäft Kurzarbeit eingesetzt.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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