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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(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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