15.04.2024
NACH DEM EXIT

„Den Druck zu haben, wenn wir es nicht schaffen, vermisse ich nicht“ – Johanna Konrad

Johanna Konrad, Founderin von kompany reminisziert in der brutkasten-Reihe "Das Leben nach dem Exit" über die damalige Zeit, das Signing und erzählt von der Umstellung, Teil eines Corporates zu sein.
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Konrad, Leben nach dem Exit, Exit, Wie geht Exit
(c) brutkasten - Johanna Konrad von kompany.

Das von Russell Perry, Peter Bainbridge Clayton, Andrew Bunce und Johanna Konrad 2012 in Wien gegründete RegTech kompany hat 2022 den Exit geschafft. Genauer gesagt fand das Signing Ende 2021 statt, im Jahr darauf das Closing des Deals. Damals hatte die Analytics-Tochter der US-Ratingagentur Moody’s das Startup, das eine Plattform für Business KYC bzw. KYB (Know Your Customer/Business) betreibt, übernommen. Über die Summe wurde Stillschweigen vereinbart.

Johanna Konrad war über acht Jahre lang bei kompany tätig, zuerst als CSO, dann als COO. Nach dem Exit blieb sie im Unternehmen und arbeitet an der Weiterentwicklung des Produkts. In der brutkasten-Reihe „Das Leben nach dem Exit“ spricht sie über die Zeit rund um den Exit, ihre Learnings und wie das Signing zu siebt in einem Zimmer vonstattengegangen ist.


Konrad und Team waren 2021 eigentlich nicht auf der Suche nach einem Exit, sondern befanden sich mitten in einer Funding-Runde, um ihre Tätigkeiten zu vergrößern und weiter auszubauen. Sie wurden dann proaktiv kontaktiert.

Konrad: „Ohne Hoffnung, den Weg zum Exit gefunden“

„Unsere Gespräche mit Moody’s Analytics sind sehr rasch vorangeschritten, weil wir gleich am Anfang gesehen haben, dass das schon ein super strategischer Fit ist“, sagt sie. Man habe damals schnell gemerkt, dass der Zugang zu Unternehmensinformationen aus Handelsregistern weltweit für die Verifizierung von Unternehmen ein Teil sei, den Banken oder andere, die unter Regulierung stehen, für das Onboarding brauchen. Und dass es dafür auch weitere Informationen benötige. Es kam schlussendlich die Erkenntnis, dass man gemeinsam ein Gesamtpackage aus einer Hand anbieten könnte. „Das kam in den Gesprächen irgendwie schnell zum Tragen. So sind wir da hineingeraten und haben ohne Hoffnung den Weg zum Exit gefunden.“

Der gesamte Video-Talk zum Nachsehen

Für Konrad waren die Exit-Gespräche nicht wirklich ein „Rollercoaster“ der Gefühle, doch sie und ihre Co-Founder stellten sich damals die Fragen, ob es wirklich der richtige Zeitpunkt sei, zu verkaufen, oder ob man nicht doch eher etwas größer werden sollte.

„Man spürt ein bisschen Wehmut“, erinnert sie sich und meint damit, das eigene „Baby“ abzugeben und das Gefühl schwinden zu sehen, Entscheidungen zu treffen. Und nicht mehr sagen zu können „das machen wir jetzt“.

„Ich glaube aber, gerade in dem Feld, wo wir uns bewegen, ist es sehr wichtig, dass man mit einem Angebot dasteht, das wirklich den Painpoint trifft“, betont Konrad. „Deswegen wurde auch der emotionale Aspekt des Ganzen recht schnell positiv.“ Und es kam, wie es kam: zum Verkauf und zu lehrreichen Momenten.

Learnings und Erwartungshaltung

Eines der größten Learnings von Konrad rund um den Exit drehte sich um Erwartungshaltung. Kompany hatte sich zu dieser Zeit die Hilfe einer Investmentbank gesucht und u.a. gehofft, dass jene in ihrem Sinne argumentiert und vor Moody’s darstellt, warum ihr Produkt wertvoll sei.

„Sie waren auch wirklich hilfreich, was das ganze Organisatorische betrifft“, betont Konrad. „Wir bekamen große Unterstützung beim Aufbau von ‚data rooms‘ und diversen Faktoren für ‚Due Dilligence‘. Aber wir waren ein bisschen blauäugig und haben gedacht, dass wir mehr ‚outsourcen‘ können. Und nur noch elegant den Raum zu Gesprächen betreten. Man glaubt ja immer, man ist großartig vorbereitet. Mit vielen abgelegten Dokumenten, alles strukturiert, man hat Präsentationen erstellt. Aber dann haben Gesprächspartner ein bisschen andere Fragen und man muss auf die Schnelle Neues bereitstellen. Auch wenn Personen beim Exit helfen, kennen sie natürlich die internen Gegebenheiten oder das Produkt nicht im Detail.“

Linearer Prozess

Als es dann zur Sache ging, empfand Konrad den ganzen Prozess als linear und effizient. Sieben Leute sind angereist, man traf sich in einem Zimmer, arbeitete Details und im Nachgang technische „Due Dilligence“-Aspekte aus, widmete sich Legal- und Financial-Thematiken: „Es war alles gut strukturiert und ging rasch voran“, erinnert sie sich.

Den genauen Moment der Unterzeichnung nahm die Founderin als „komisches Gefühl“ wahr. „Wir sind mit Anwälten vor Ort gesessen und haben unterschrieben, unterschrieben und unterschrieben“, sagt die Founderin. „Dann waren wir fertig und haben uns nur angesehen. Und uns gefragt, ob es das war.“

Konrad und die Frage nach der Party-Lust

Eigentlich war es Konrads Vorhaben gewesen, gemeinsam den Exit zu feiern, doch ähnlich wie bei Prescreen-Founder Constantin Wintoniak und dessen Startup-Verkauf, schlug auch hier die Müdigkeit beim kompany-Team zu. Man wusste in den Momenten nach dem Signing nicht wirklich, ob man „Lust auf Party“ hatte.

Statt einem riesigen Fest wurde später und zeitgleich zum zehnjährigen Firmenjubiläum eine Feierlichkeit mit dem ganzen Team veranstaltet, das, wie Konrad erwähnt, sehr positiv auf den Exit reagiert habe. Denn, man konnte mit der bisherigen Arbeit weitermachen und das Produkt ausbauen. Vor allem das gesicherte Umfeld und eine neue Infrastruktur wurden gut aufgefasst.

Neuorientierung

Heute sind Johanna Konrad und fast das gesamte kompany-Team bei Moody’s Analytics angestellt; mussten aber natürlicherweise mit der neuen Situation auch erstmal umgehen lernen. Ein neues und intensives Umfeld mit unbekannten Personen, eine weitaus größere Kollegen- und Kolleginnenschaft; all das fühlte sich für die Founderin ein wenig wie in einem neuen Job an.

„Man muss sich in einem neuen Ökosystem zurechtfinden, das dauert ein wenig“, präzisiert Konrad. „Wir gehören zu der Know Your Customer-Operating Unit. Die besteht aus so unterschiedlichen Teilen, die mit der Zeit dazugekommen sind. Das heißt, wir sind nicht in einen Zug eingestiegen, der schon fix fertig war, sondern das war ein Zug ohne Sitze und ohne Fenster. Und wir bauen das jetzt alle zusammen.“

Der Erlös, den Konrad durch den Exit erhalten hat, hat bei ihr – wie bei anderen aus der „Leben nach dem Exit“-Reihe – die Existenzängste aufgelöst. Konrad stellte sich, wie nicht unüblich bei Menschen, die eine Lebensveränderung durchgehen, Sinn-Fragen. Unter anderem, was sie jetzt überhaupt machen möchte.

Eine neue Rolle: Investorin

Neben der Weiterentwicklung des Produktes unter dem Schirm von Moody’s Analytics bedeutet für sie die Antwort darauf, auch als Startup-Investorin in Erscheinung zu treten.

„Ich möchte etwas machen, bei dem ich das Gefühl habe, es ist sinnvoll“, sagt sie. „Die Möglichkeit nutzen, etwas weiterzugeben.“

Das tat sie als Mentorin bei Female Founders, sie begleitet zudem Unternehmerinnen aktiv und investiert in Fin- und Health-Tech. „Das Kitzeln nach spannenden Ideen kann man als Business Angel gut ausleben. Aber etwas komplett Neues zu machen, das hätte ich bis heute nicht verspürt.“

Konrad: „Man entwickelt Gelassenheit“

Den Exiterlös auf dem Konto erlebt Konrad aber nicht nur als Existenzabsicherung, sondern als Gefühl, dass man ein bisschen unbeschwerter die Dinge vorantreiben kann.

„Ich glaube, man entwickelt auch eine gewisse Gelassenheit, weil man lernt, dass die Sachen, auch wenn sie vollkommen unmöglich erscheinen, dann doch möglich sind“, sagt sie abschließend zu ihrer neuen Situation nach und rund um den Exit. „Aber jetzt diesen Druck zu haben, wenn wir es nicht schaffen, dann werden wir insolvent, den vermisse ich nicht.“

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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