18.10.2021

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

Nach vier Jahren muss das auf die Arbeit mit Senior Talents in Unternehmen spezialisierte Startup WisR aufgeben. Ein Corona-bedingter Pivot trug nicht schnell genug Früchte.
/artikel/aus-fuer-wisr
Die WisR-Gründerinnen Klaudia Bachinger und Carina Roth | (c) Oliver Wolf
Die WisR-Gründerinnen Klaudia Bachinger und Carina Roth | (c) Oliver Wolf

Die Ausgangslage ist allgemein bekannt: Die Gesellschaft wird im Durchschnitt immer älter und die „Baby-Boomer“-Generation geht in den kommenden Jahren in Pension. Das hat auch gravierende Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Hier setzte das vor vier Jahren von Klaudia Bachinger, Carina Roth und Martin Melcher in Wien gegründete Startup WisR an. Über die Jobplattform des Unternehmens wurden Senior Talents vermittelt. Damit wurden nicht nur Kund:innen wie die ÖBB, Hornbach, Hartlauer und Ritz-Carlton gewonnen, sondern auch einige Investoren überzeugt und Preise gewonnen. Doch die Coronakrise zwang die Gründerinnen – Melcher war bereits vor einiger Zeit operativ ausgestiegen – zu einem Richtungswechsel.

Zu kurze Runway für Pivot-Produkt

„Aufgrund der aktuellen Herausforderungen, die Unternehmen durch die Covid-Krise erleben und die Zerrüttungen am Arbeitsmarkt, hat das Unternehmen seine Geschäftsstrategie neu ausgerichtet und sie den aktuellen Gegebenheiten angepasst“, hieß es vom Startup in einer Aussendung im September 2020, in der ein neuer Alumni-Pool für Unternehmen präsentiert wurde. Dabei handelte es sich um eine Software für Unternehmen, die mit ihren eigenen inaktiven Mitarbeitern – im Ruhestand oder in Elternzeit – in Kontakt bleiben möchten. Über diese waren Mentoring, Vertretungen, Wissensweitergabe und intergenerationelle Vernetzung möglich. Nun steht fest: Der Pivot trug nicht rechtzeitig Früchte. Wie heute bekanntgegeben wird, muss WisR zusperren.

Archiv:

„Es waren eine Reihe an Challenges, die uns seit der Covid-Krise getroffen haben“, erklärt CEO Klaudia Bachinger in einem Statement für den brutkasten: „Begonnen mit einer Absage eines deutschen, strategischen Investors, zeitgleich die ausbleibende Nachfrage für ältere Mitarbeiter:innen – einerseits verursacht durch die Vereinheitlichung der Zielgruppe 60 plus als Risikogruppe, andererseits durch die vielen Umstrukturierungen in den einzelnen Branchen -, und letzlich auch der zu kurze Runway, um ein neues Produkt an Konzerne zu verkaufen. Die Sales-Cycles sind ja unter normalen Umständen schon zwischen acht und 18 Monaten lang für eine SaaS-Enterprise-Lösung“.

„Markt nicht reif genug“ für WisR-Lösung

Aus der Sicht von Gründerin Carina Roth ist der Markt nicht reif genug, wie sie in einer heute verschickten Aussendung erklärt: „Es ist das falsche Timing. Die Prioritäten der Firmen liegen seit Corona verständlicherweise woanders“. Bachinger ergänzt dort: „Wir müssen einsehen, dass viele Betriebe in den vergangenen 1,5 Jahren Innovationsprojekte gestoppt haben, nicht investierten und gerade dringlichere Themen hatten. Sie hatten weder die finanziellen noch personellen Ressourcen, um jetzt ihr zukünftiges Demografieproblem zu managen“.

Dennoch habe es prinzipiell durchaus eine Nachfrage im Themenfeld gegeben, erzählt sie dem brutkasten: „Das was wir gut verkaufen konnten waren Beratungsaufträge rund um das Thema Offboarding, Ruhestands- und Generationenmanagement. Aber das wollten wir als Gründerinnen nicht weiter verfolgen und hätte außerdem ein ganz anderes Team gebraucht“. Man sei jedenfalls dankbar „für das großartige Team, die Community, die vielen Lernerfahrungen und die erfolgreichen Matches“. Nun hätten sie und Mitgründerin Roth abgesehen von der Abwicklung der GmbH noch keine konkreten Pläne. „Wir schauen uns aber natürlich schon nach neuen Projekten und Opportunities um“, so Bachinger.

Deine ungelesenen Artikel:
22.06.2026

KI im Unternehmen: Von fehlenden Hausaufgaben zu “Frontier Firms” und “Avengers”

Nachlese. Im Staffelfinale von „No Hype KI“ zieht eine hochkarätig besetzte Gesprächsrunde Bilanz über den Status quo der Künstlichen Intelligenz in Österreich. Dabei zeigt sich: Während die technologische Euphorie weicht, rücken nun essenzielle Datenstrukturierungs-Prozesse, mutige Schritte in den Echtbetrieb und ein tiefgreifender kultureller Wandel in den Fokus der Unternehmen.
/artikel/ki-im-unternehmen-von-fehlenden-hausaufgaben-zu-frontier-firms-und-avengers
22.06.2026

KI im Unternehmen: Von fehlenden Hausaufgaben zu “Frontier Firms” und “Avengers”

Nachlese. Im Staffelfinale von „No Hype KI“ zieht eine hochkarätig besetzte Gesprächsrunde Bilanz über den Status quo der Künstlichen Intelligenz in Österreich. Dabei zeigt sich: Während die technologische Euphorie weicht, rücken nun essenzielle Datenstrukturierungs-Prozesse, mutige Schritte in den Echtbetrieb und ein tiefgreifender kultureller Wandel in den Fokus der Unternehmen.
/artikel/ki-im-unternehmen-von-fehlenden-hausaufgaben-zu-frontier-firms-und-avengers
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten
vl. Patrick Ratheiser (EY), Rainer Kalkbrener (ACP), Sulejman Ganibegovic (KEBA Digital) und Hermann Erlach (Microsoft) | (c) brutkasten

„No Hype KI“ wird unterstützt von ACPEYITSVKEBA GroupLenovoMicrosoftONTEC AI und der Universität Graz.


„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Aus für Wiener Startup WisR: „Reihe an Challenges seit der Covid-Krise“