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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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