10.09.2024
LEARNINGS

Bernhard Hauser: “Wir haben einfach 120 Hofer-SIM-Karten gekauft”

Dass Scheitern nicht ein Ende, sondern ein neues Kapitel bedeuten kann, weiß Bernhard Hauser. Im Gespräch mit brutkasten erzählt er über seine Learnings aus der Startup-Insolvenz von oratio.
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Bernhard Hauser vor hellem Hintergrund
Bernhard Hauser, jetzt als Gründer des Micro-Private-Equity-Fond Waterglass (c) Bernhard Hauser

Zu Höchstzeiten verzeichnete oratio 10 Millionen versendete Nachrichten. Zu ihrem Kundenkreis gehörten sowohl die Vereinten Nationen als auch Danone oder Uber. Die Geschichte von oratio wäre also eigentlich keine vom Scheitern, sondern eine über den “kontrollierten Unternehmenssuizid”, erinnert sich Gründer Bernhard Hauser. Gemeinsam mit dem damaligen CTO David Pichsenmeister entwickelte er eine API Schnittstelle für WhatsApp. Heute betreibt er mit Waterglass einen Micro-Private-Equity-Fund und fokussiert sich auf kleine, profitable Unternehmen.

“Chatbots hier, Chatbots da”

Hauser erzählt von seiner Zeit bei oratio, mit einem monatlichen Umsatz von über 20.000 Euro: “Du kommst dann morgens ins Büro, hast eine volle Inbox und verzeichnest Signups von uber.com und boohoo.com”, erinnert er sich. Über das Unternehmen sagt er: “Die Idee war relevant, am Zahn der Zeit und sie hat ein echtes Problem für echte Kunden gelöst.” 2016 war der Chatbot-Hype groß und oratio mittendrin. “Wir hatten halt einfach sehr viel Rückenwind, überall hieß es Chatbots hier, Chatbots da”, erzählt er.

Was kann da also schief gehen? Einiges, weiß Bernhard Hauser. Jetzt im Nachhinhein. Denn da ist man ja meistens klüger. “Wir waren in dieser seltsamen Situation, dass wir ein Produkt hatten, das wirklich organisch sehr viel Nachfrage hatte. Auf der anderen Seite war klar, wenn wir so weitermachen, haben wir keine Zukunft”, sagt Hauser. oratio hatte ein Grundproblem: Das eigene Produkt war auf dem Produkt eines anderen Unternehmens aufgebaut. “Wir haben uns immer gefragt, was wenn WhatsApp irgendwann selbst eine Schnittstelle rausbringt?” Das tat WhatsApp auch 2018, zu der Zeit gab es oratio aber schon nicht mehr.

120 Hofer-SIM-Karten – funktionierendes Chaos

Das Produkt aufrecht zu erhalten war aufwändig. “Wir mussten konstant Ressourcen reinstecken.” Dazu nutzten die Gründer eher ungewöhnliche Methoden: “Wir haben einfach 120 Hofer-SIM-Karten gekauft, die zu virtuellen Telefonnummern gemacht und das dann alles auf unseren Servern ferngesteuert.” Für den Gründer war das “funktionierendes Chaos”.

Ein Term-Sheet lag im Posteingang. Die Terms überzeugten allerdings den ambitionierten Gründer nicht: “Ich habe gesagt, na, wir kriegen einen besseren Namen und mit besseren Bedingungen.” Die Gründer schlugen das Investment aus. Heute sagt Hauser über sich: “Ich muss zugeben, mein Ego war damals viel zu groß.”

Das Fenster schließt sich langsam

Mitte 2017 merkte man bei oratio, dass das Startup ins Schwanken geriet. “Da war dann klar, rein mit dem Umsatz und dem projizierten Wachstum werden wir es wahrscheinlich nicht schaffen”, erzählt Hauser. Die Situation wäre dem Team klar kommuniziert worden. Die Lösungsvorschläge lagen auf dem Tisch: “Entweder ein, zwei große Kunden bekommen oder ein externes Investment aufnehmen oder das Team radikal reduzieren”, erinnert er sich.

Die Gründer entschieden sich dafür, ihr stärkstes Produkt – den WhatsApp Support – kontrolliert einzustellen. “Wir haben eigentlich einen kontrollierten Unternehmenssuizid gemacht”, sagt Hauser. Die Monate vergingen und keine der oben genannten Lösungsvorschläge materialisierte sich. Es kam kein weiteres Investment-Angebot herein, die großen Kundenzugewinne blieben aus und das Team zu verkleinern kam für die Gründer nicht in Frage. Das Aus von oratio verkündeten sie dann in einem All-Hands-On-Site im Juni 2017.

Nicht jedes Startup sollte Geld aufnehmen

“Eigentlich hätte ich die Firma umsatzmäßig nach vorne bringen sollen, das wäre besser gewesen als Zeit in Fundraising zu stecken”, sagt Hauser. Heute steht er skeptisch zu Investments und dem Fokus, den viele Startups darauf legen. “Ich versuche schon stark, in Frage zu stellen, ob man immer Geld raisen muss, oder ob man sich nicht einfach darauf konzentriert, ein Unternehmen zu bauen und Umsätze zu machen”, erklärt Hauser. Das Problem kennt er selbst: “Ich war auch von dieser Story verleitet: Hol dir Geld, dann sind alle Probleme gelöst, dann kannst du machen, was du willst. Und das stimmt nicht”, sagt der Gründer. Er findet, dass Investments einen Druck ausüben und den Fokus von Unternehmen ungünstig verschieben würden.

Rückblickend gibt er Gründer:innen mit: “Es ist nicht notwendig, dass jedes Startup Geld aufnehmen muss. Wichtig ist es, ein Unternehmen mit einem relevanten Produkt zu bauen, das ein relevantes Problem im Markt löst und dafür bezahlen dann auch Leute.”

Mit Waterglass jetzt Fokus auf profitable Unternehmen

Heute betreibt Hauser einen Micro-Private-Equity-Fund unter dem Namen Waterglass. Damit möchte er sich auf Nischenstartups im B2B- und SaaS-Bereich konzentrieren. Das Ziel von Waterglass ist es, kleine profitable Unternehmen zu kaufen und diese dann weiter ins nachhaltige Wachstum zu führen. Das Geschäftsmodell erklärt er so: “Da geht es nicht darum große VC-Cases zu bauen, von denen eines ein Moonshot werden muss, sondern das Ziel ist es, alle Unternehmen profitabel wachsen zu lassen. Auch wenn sie nur 15 Prozent im Jahr wachsen, ist das absolut okay.”

Hätte Waterglass denn auch oratio gekauft? “Ja, weil oratio organisch viel Nachfrage hatte”, ist sich der Gründer sicher. Auf die umgekehrte Frage, ob er damals an Waterglass verkauft hätte, ist die Antwort nicht mehr so eindeutig. Hier schwankt der Unternehmer zwischen dem Bernhard heute und dem Bernhard von damals: “Ja das ist die Frage …”

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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