26.05.2015

Brutkasten.Interview: Hansi Hansmann über Team, Pitch und Scheitern in Österreich

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Hansmann ist begeisterter Radfahrer.

Im ersten Teil des Interviews erzählt Business Angel Johann “Hansi” Hansmann seine Erfolgsgeschichte. Wie es dazu gekommen ist, dass er vom Verkäufer, der von Tür zu Tür geht, zu einem der erfolgreichsten Geschäftsmänner wird. Als Business Angel hat er den richtigen Riecher. Er ist unter anderem in runtastic, shpock, busuu, durchblicker oder whatchado investiert. Noch mehr Investments strebt er (zur Zeit?) nicht an. Immerhin, es geht ihm weniger darum, die Startups mit Geld zu unterstützen, sondern sein Wissen zu teilen.

Geht es nach Hansi Hansmann treffen “unglaublich viele Erfolgsfaktoren” aufeinander, damit ein Startup erfolgreich wird: Das Team muss passen, eine gute Idee da sein, man muss super hart arbeiten, es braucht eine entsprechende Finanzierung und Glück. Aber, wie sieht denn nun eigentlich das “perfekte Team” aus?

Der Brutkasten hat nachgefragt:

Welches Kriterium muss ein Team haben, damit es für dich interessant ist?

Es sind drei Kriterien, die mir wichtig sind:

  1. Sympathie
  2. Mindset
  3. fachliche Eigenschaften, die ich meine, dass sie für dieses Startup wichtig sind; wobei das meist immer die gleichen sind: Du brauchst einen, der das Produkt und die Technik beherrscht, einen, der verkaufen, pitchen kann und einen, der mit Zahlen gut ist. Ich meine hier nicht, im buchhalterischen Bereich gut sein, sondern: Es muss jemanden geben, der die wichtigen Zahlen des Startups im Schlaf aufsagen kann. Wie viel Geld haben wir noch, wie groß ist der Markt, etc. Da darf man nicht nachsehen müssen.

Übrigens, der richtige Partner muss nicht unbedingt der Bierfreund sein.

Wie sieht eigentlich ein guter Pitch aus?

Ein Pitch ist ein Verkauf. Er muss vorbereitet sein. Er muss verständlich sein. Und er muss diese Fragen beantworten: Was ist das Problem, das ich löse? Warum mache ich das besser, als andere? Was ist mein Markt & wer ist meine Konkurrenz? Und dann vielleicht noch: Wie will ich monetarisieren? Das kann man in 30 Sekunden oder in maximal einer Minute erklären. Jeder, der ein Startup hat, muss das können. Länger hast du meist sowieso nicht Zeit.

Und nach dem Team, was ist Dir noch wichtig?

Dann geht es natürlich um die Idee an sich. Sie muss einen hohen Grad an Innovation haben und skalierbar sein.

Zum Schluss muss man sich über die Bewertung einigen. Ich bin in der Anfangsphase ausschließlich der einzige Investor in einem Startup. Das ist mir deswegen wichtig, weil man flexibler agieren kann. Ich bekomme meist auch den Anteil eines Hauptfounders. Ich investiere nur mit meinem eigenen Geld, brauche mich dadurch nicht mit anderen Co Investoren abstimmen. Im Startup ist Schnelligkeit alles. Sonst überholen sie dich.

Und Bauchgefühl. Bei einem Businessplan will ich nur sehen, ob es einen gibt. Am Ende sehen die Zahlen oft sowieso anders aus. Es geht mir darum, dass sich der Gründer hingesetzt hat und eine Struktur geschaffen hat. Darum bringt mir auch kein Businessplan, der von einer Agentur erstellt worden ist. Aus der Excel Datei kann ich Rückschlüsse daraus ziehen, wie jemand denkt – gerade, wenn er vom Founder selbst erstellt wird. Zahlen sind viel einfacher, als man glaubt.

In Österreich ist Scheitern..

Österreich hat eine schlechte Scheiterkultur. Dabei ist gerade hier der Lernprozess extrem hoch. Überhaupt, wir Österreicher verkaufen uns schlecht. USA versus Europa: In Amerika gibt es 1 Techniker, der ein Produkt entwickelt. Es ist gerade einmal halb fertig, da bringen es 40 Marketing Spezialisten auf den Markt und pushen es. Hier ist das genau umgekehrt: 40 Techniker basteln daran, das perfekte Produkt zu basteln und es gibt einen Marketing Mann, der nicht so recht weiß, wie und wann er es verkaufen soll. Obwohl, das ist kein österreichisches Problem, sondern vielmehr ein europäisches Problem.

Österreich hat eine schlechte Scheiterkultur. Dabei ist gerade hier der Lernprozess extrem hoch.

Sind Investments eine Art Spiel für Hansi Hansmann?

Ja, es ist ein totales Spiel. Ich bin nicht – wie sagt man? – Return on Investment fixiert, sondern Gewinn fixiert. Und mit Gewinn meine ich “Spielgewinn”.

Startup ist ein Spiel, wo man nach den Regeln des Marktes versucht, besser zu sein, als der andere. Dabei gibt es viele Spielregeln, die man beachten muss. Es gibt zwei Möglichkeiten, wie man gewinnt: Entweder, wenn das Startup Cashflow positiv ist, oder wenn es jemand um einen Preis kaufen will, der deutlich höher ist als das Investment, das getätigt wurde. Beides hat zwar mit Geld zu tun, aber für mich zählt eher der Spielgewinn. Sowieso ist geistig für mich das Geld weg, sobald ich es investiert habe. Mir ist es egal, ob es einen Exit gibt, ich richte mich da nach den Gründern, was sie gerne möchten.

Gibt es den idealen Gründer?

Ich denke, die besten Startup Gründer sind diejenigen, die ein Problem lösen wollen, das sie selber haben, oder das sie in ihrem Umfeld erkennen.

Investierst Du eigentlich noch? Trotzdem du schon öfter gesagt hast, dass du aufhörst?

Nein, ich mache keine Investments mehr. Vor einem Jahr habe ich aufgehört. Ich bin auch eine One-Man-Show. Es geht einfach nicht mehr. Wenn ich parallel 3 oder 4 Finanzierungsrunden oder Exit-Verhandlungen betreue, geht sich das zeitmäßig nicht aus. Obwohl ich ja doch dazu neige, wenn mir Menschen gefallen. Bald unterschreibe ich ja wieder, bei dem Startup bin ich wirklich nicht ausgekommen…

Danke.

 

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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