Astronaut Scott Parazynski über die Kunst des Fundraisings
Scott Parazynski ist ausgebildeter Arzt, Astronaut – und nun auch Serial Entrepreneur. Mit brutkasten hat der US-Amerikaner darüber gesprochen, wieso seine neueste Berufung als Startup-Gründer die bisher härteste ist.
Scott Parazynski war auf dem Everest, hat als Unfallarzt gearbeitet und heikle Missionen im All bestritten – allesamt prekäre Situationen, die viel Mut und noch mehr Vorbereitungen erfordern. Umso erstaunlicher, dass der „AstroDoc“, wie er sich auf Social Media nennt, sein jetziges Dasein als Startup-Unternehmer als den schwierigsten Abschnitt seiner bisherigen Karriere bezeichnet.
Scott Parazynski am diesjährigen Wiener Exporttag
Gründer von Fluidity, OnwardAir und Jabs Medtech, zusätzlich noch Co-Gründer und Teammitglied von mehreren anderen Startups: Scott Parazynski hat innerhalb einer knappen Dekade mehr Gründungserfahrung gesammelt als viele Unternehmer:innen in ihrem ganzen Leben.
„Mit dem breiten Skillset, der Menge an Leute, die man involvieren muss, und dem nötigen Durchhaltevermögen ist Entrepreneurship bestimmt gleichauf mit den Herausforderungen, die sich einem stellen, wenn man Astronaut wird oder ein Medizinstudium absolviert“, so Parazynski. Am diesjährigen Exporttag der WKÖ am 18. Juni in Wien spricht der 62-Jährige über seine Startups – und woher er seinen Unternehmergeist hat.
Von drei Dollar am Konto zu achtzigtausend Dollar schweren Investments
Sein erstes Startup, Fluidity Technologies, gründete Parazynski im Jahr 2016. Mittlerweile wurde es verkauft; was bleibt, sind die vielen Lektionen, die er für weitere Gründungen mitnehmen konnte. Als “Bumps in the Night” bezeichnet er die unvorhersehbaren Hürden, mit denen er und sein Team mit Fluidity oft unerwartet zu kämpfen hatten.
Zum Beispiel während der Series-A-Runde, als bürokratische Verzögerungen zu weiteren Verstrickungen führten, bis das fünfköpfige Team nur noch knapp drei US-Dollar auf dem Bankkonto hatte. Auf die Frage: „Was nun, Boss?“, antwortete Parazynski: „Wir rufen jede einzelne Person an, die wir in unserem Leben je getroffen haben, erzählen ihnen von Fluidity und versuchen, Investments zu holen.“ Und siehe da: innerhalb von 48 Stunden schaffte es das Team, ein Netzwerk an Interessenten zu knüpfen, das in kürzester Zeit mit rund 80.000 US-Dollar Fluidity wieder liquide machte.
Kapitalgeber:innen den Hof machen
Nach Fluidity gründete er letztes Jahr das Tech-Startup OnwardAir, das sich auf chirurgische Robotik, Transportation und Evakuierung spezialisiert, und das MedTech Jabs, das darauf abzielt, die Kommunikation zwischen Gesundheitsdienstleistern zu verbessern. Mittlerweile haben vor allem Business Angels in diese Startups investiert.
Die Investmentsuche bezeichnet Parazynski als „den schwierigsten Teil eines jeden Startups“. Laut ihm reiche eine gute Idee nicht aus, um erwarten zu können, dass Investor:innen ihr Geld nach einem werfen. Man müsse sie hofieren, um sie werben – eine Kunst, in der Parazynski, wie er selbst sagt, mittlerweile recht gut geworden sei.
USA ≠ USA
In Europa, wo Startups oft Schwierigkeiten mit Fundraising haben, hält sich nach wie vor das Bild von den USA als das Land, in dem Milch und Honig in Form von Risikokapital fließen – aber wie sieht Parazynski das? „Ich glaube, das ist regional unterschiedlich“, sagt er. „In Silicon Valley, Boston und einigen anderen Orten an den Küsten gibt es viel Geld, das guten Ideen zur Verfügung steht. In Texas hier ist es etwas schwieriger.“ Laut ihm würden Kapitalgeber:innen vor allem in ihnen vertraute Themen investieren – in Houston sei das vor allem Energie. Für Parazynskis Ideen in den Bereichen Tech, Raumfahrt und Gesundheitswesen sei nicht annähernd so viel Kapital da.
„Ein doofes kleines Spiel, das ich mit mir selbst spiele“
Parazynskis Strategie, um seine Startups trotzdem abzusichern: „Ich habe mir zu Herzen genommen, immer für Regentage abgesichert zu sein“, sagt er. Das bedeute, Reservepolster einzurichten und Plan A bis F auszuarbeiten – auch wenn es unangenehm sei, Worst-Case-Szenarien durchzudenken. „Ich bereue es nicht, dieses Leben gewählt zu haben“, sagt der Ex-Astronaut. „Es ist eine große Entschädigung zu sehen, wie neue Technologien das Leben von Menschen verändern.“
Mittlerweile, so Parazynski, sehe er die Welt durch eine Linse, mit der er ständig versuche, Probleme zu finden, die eine Lösung brauchen. „Das ist ein doofes kleines Spiel, das ich mit mir selber spiele“, sagt er. Ein Spiel, das wahrscheinlich nie zu Ende gehen wird – man darf also gespannt sein, welche Züge seine nächsten sein werden.
KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”
Macht Künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter – oder verändert sie sogar ganze Geschäftsmodelle? In der vierten Folge von „No Hype KI“ diskutieren Ana Simic (Propeller), Nikolaus Marek (IBM), Saskya Lipp (CANCOM Austria) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai) über Chancen, Herausforderungen und die Rolle des Menschen in einer KI-getriebenen Zukunft.
KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”
Macht Künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter – oder verändert sie sogar ganze Geschäftsmodelle? In der vierten Folge von „No Hype KI“ diskutieren Ana Simic (Propeller), Nikolaus Marek (IBM), Saskya Lipp (CANCOM Austria) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai) über Chancen, Herausforderungen und die Rolle des Menschen in einer KI-getriebenen Zukunft.
Macht künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter? Oder ist die Technologie transformativ und verändert auch Geschäftsmodelle? Welche Rolle spielen menschliche Faktoren? Was Antworten auf diese Fragen sind und ob es sich dabei möglicherweise um gar keine Gegensätze handelt, dem geht die vierte Folge von “No Hype KI” nach. Zu Gast waren Ana Simic (Propeller | Gründerin), Nikolaus Marek (IBM | Tech Sales Leader), Saskya Lipp (CANCOM Austria | Portfolio & Product Manager Business Innovation) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai | Co-Founder).
Effizienz und Disruption
In der österreichischen Wirtschaft wird KI bis dato oft als Mittel zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Doch wie groß ist das Potenzial darüber hinaus, um ganze Geschäftsmodelle zu transformieren? „Das glaube ich jedenfalls“, sagt Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai. “Ich glaube, dass sich jetzt in den kommenden Jahren die Spreu vom Weizen trennen wird.” Es reiche nicht, beliebig generative Modelle einzusetzen: “Wer glaubt, er kann das ohne Vorarbeit und Sicherheitsmaßnahmen großflächig ausrollen, wird ein böses Erwachen erleben.“
Saskya Lipp, Portfolio & Product Manager Business Innovation bei CANCOM Austria, beobachtet bereits Veränderungen: „Ich finde, man sieht es jetzt schon recht stark, dass sich bestehende Geschäftsmodelle durch Effizienzsteigerungen transformiert haben.” Als Beispiel führt sie die Automatisierung in der Produktion oder die Personalisierung im Customer-Bereich an. Sie geht davon aus, dass neue Geschäftsmodelle entstehen – insbesondere durch Agentic AI. Als Beispiel führt sie Voice-Bot-as-a-Service-Anwendungen an.
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch eigenständig Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen können. Während klassische Chatbots meist bloß antworten und Informationen bereitstellen, agiert eine Agentic AI eher wie ein digitaler Assistent, der Proaktivität zeigt und Aufgaben eigenverantwortlich übernimmt.
Mehr als nur Chatbots
Für viele Unternehmen bleibt die Frage, ob sie KI bloß als Support-System nutzen oder ihre Prozesse tatsächlich umfassend umkrempeln. Tech Sales Leader Nikolaus Marek von IBM sagt dazu: „Sehr viele Unternehmen beginnen erst einmal mit KI-Projekten zur reinen Effizienzsteigerung, um überhaupt in die Lernphase einzusteigen. Das heißt, sie setzen sich mit der Technologie auseinander, machen erste Schritte, aber sie verwenden sie noch nicht wirklich disruptiv.“
Dennoch können auch Maßnahmen zur Effizienzsteigerung führen. Gerade im Patentmanagement habe IBM ein Projekt mit ABP Patent Network umgesetzt, bei dem KI nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern ein ganz neues Angebot ermöglicht: “Da haben wir ein Modell mit 160 Millionen verfügbaren Patenten trainiert, um Patentanwälten ein Tool zu geben, um Patente schneller anzumelden” Das würde gleichzeitig disruptiv, sowie effizienzsteigerend sein.
Ana Simic, Gründerin von Propeller, plädiert dafür: “Die KI verändert nicht nur Geschäftsmodelle, sie verändert uns Menschen. KI werde langfristig mehr sein als nur ein weiterer Automatisierungshebel zur Effizienzsteigerung. Simic verweist auf den neuen World Job Report des World Economic Forum, wonach 60 Prozent aller Geschäftsmodelle KI-bedingt verändern werden und sich der globale KI-Markt in den nächsten acht Jahren von derzeit 300 Milliarden Dollar auf drei Billionen Dollar verzehnfachen werde.
Mic Hirschbrich hebt in Bezug auf Effizienz und Disruption hervor, dass KI in der Unternehmensführung nicht zwangsläufig „alles auf den Kopf stellen“ muss. “Wenn ich KI zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen einsetze, möchte ich eine verlässliche Basis schaffen, die Führungskräften bei ihrer Haftung und bei ihrer Entscheidungsqualität hilft.” Hier würde man keine radikale Disruption brauchen, sondern vielmehr eine sichere und nachvollziehbare KI. Zudem müsse man bei Use-Cases bewusst zwischen Assistenz und Substitution unterscheiden.
Agentic AI, Akzeptanz und die Zukunft der Interaktion
Wo KI heute bereits oft ansetzt, sind Chat- und Voicebots. Doch wie hoch ist die Akzeptanz? “Ich glaube, die Kundinnen und Kunden werden sich daran gewöhnen“, sagt Marek. “Wir hatten am Anfang regelbasierte Chatbots, die rasch an ihre Grenzen gestoßen sind. Jetzt erkennen Transformer-Modelle natürliche Sprache deutlich besser, was die Akzeptanz steigert.“ Entscheidend sei, wie Unternehmen damit umgehen: “Show me, tell me and do it for me. Das heißt, mir die richtige Information zu liefern, mir meinen nächsten Schritt zu erklären und im Idealfall auch gleich in den Systemen dafür zu sorgen, dass er ausgeführt wird.”
Für Saskya Lipp liegt der nächste Schritt schon in Reichweite: “Agentic AI heißt, dass sich Prozesse automatisieren.” Unter anderem führt sie autonome Produkte ins Spiel, wie eine Heizung, die selbst entscheidet, ob sie sich höher oder niedriger einstellt. Im Bereich von Agentic AI wird man künftig auch vermehrt neue Ertragsmodelle sehen.
Von großen und kleinen Modellen: Was tun mit Daten?
Die Entwicklung der Basistechnologien stellt Unternehmen vor die Wahl, große vortrainierte Modelle zu nutzen oder eigene KI-Modelle zu bauen. Bei IBM verfolgt man den Ansatz, verschiedene Modelle auf einer Plattform bereitzustellen. Dazu gehöre auch, die nötige Governance zu bedenken, damit Verantwortliche bei gesetzlichen Vorgaben und Haftungsfragen sicher seien. “Gerade in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen ist das essenziell. Wer sein Geschäftsmodell auf KI stützt, muss sichergehen, dass Datenbasis und Governance passen.” Auch CANCOM Austria berät dazu, ergänzt Lipp. “Bei KMU sehen wir, dass es effizienter ist, auf vorhandene Modelle aufzusetzen und dann ein Fine-Tuning zu machen.”
Regulatorik als Stolperstein – oder als Chance?
Regulierung kann Innovation hemmen, wie Hirschbrich aus eigener Erfahrung weiß. “Wir haben damals versucht, ein Produkt im Medienbereich aufzubauen, sind aber an europäischen Datenschutzvorgaben gescheitert, während in den USA ganz andere Freiheiten herrschen. Da sehe ich die Gefahr, dass internationale Player den Markt überschwemmen und europäische Anbieter gar nicht zum Zug kommen.”
Allerdings, so Nikolaus Marek von IBM, sei Governance und Compliance im Geschäftsbereich unabdingbar. Er betonte, dass man Regulatorik entweder als Hürde betrachten oder KI nutzen könne, um diese Hürde zu überwinden. Governance-Tools ermöglichten es dabei, nachvollziehbar zu machen, welche Daten auf welche Weise verwendet worden seien. Dies sei unverzichtbar, wenn ein Geschäftsmodell auf KI aufgebaut werde. IBM verfolgt im Bereich Governance einen ganzheitlichen Ansatz, der die gesamte KI-Wertschöpfungskette abdeckt – von der Datenaufbereitung über das Training bis zum laufenden Monitoring der Modelle. Dabei setzt IBM auf watsonx.governance, um die fortlaufend zu prüfen, ob ein Modell Abweichungen, Halluzinationen oder Biases aufweist.
Simic will sich weder vom Thema Regulierung noch von anderen Fragen bremsen lassen: “In Europa ist jetzt schon vieles möglich. Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was schon möglich ist”. Es gilt jetzt für Unternehmen herauszufinden, welche Use-Case möglich sind. Wichtig sei dabei jedoch die menschliche Komponente nicht zu unterschätzen.
Wohin führt die Reise in den nächsten zwölf Monaten?
Am Ende des Talks richteten die Expert:innen ihren Blick auf die Entwicklungen der nächsten zwölf Monate, um zu diskutieren, welche konkreten Auswirkungen die rasant fortschreitende KI auf künftige Geschäftsmodelle haben könnte.
“Die Entwicklung ist rasant“, sagt Hirschbrich. „Ich glaube, dass wir uns weiter entfernen von einzelnen Modellen, die alles machen, und mehr zu einem Mix an KI-Tools kommen.“ Zudem werden die Grenzkosten für Sprachmodelle weiter sinken. Lipp rechnet damit, dass Agentic AI schon bald stärker Fuß fassen wird.
Marek erwartet eine Kombination aus Mut und Vorbereitung und gibt Unternehmen mit auf den Weg: “Bringt eure Daten in Ordnung”. Und auch Ana Simic meint: „Softwareentwicklung und Marketing waren die ersten Bereiche, in denen KI schon große Fortschritte gemacht hat.” In einer nächsten Phase erwartet die Expertin Fortschritte im Gesundheitsbereich bei R&D-Aktivitäten. Auch für die heimische Industrie sieht sie große Chancen.
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