12.06.2026
NEUROSCIENCE

Ex-Microsoft-Engineer Nael Elagabani: „Unternehmen ähnlich wie überforderte Gehirne“

Der Wiener Nael Elagabani, ehemaliger Microsoft-Engineer, gründete gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD), ein Startup, das das operative Betriebssystem AnchorOps für mittelständische Unternehmen im DACH-Raum entwickelte. Der Gründer nähert sich Unternehmen aus einer ungewöhnlichen, weil neurowissenschaftlichen, Sicht, wie er brutkasten erklärt.
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AnchorOps, The Process Doctors
© zVg - Shadan Ajdari (l.) und Nael Elagabani.

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit KI, Automatisierung und neuen Cloud-Technologien. Für Nael Elagabani, der gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD) gründete, liegt die eigentliche Herausforderung jedoch an einer anderen Stelle. Der ehemalige Neurowissenschaftler und spätere Microsoft-Cloud-Engineer ist überzeugt, dass viele Unternehmen zunächst ihre operativen Abläufe verstehen und strukturieren müssen, bevor neue Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

AnchorOps als eine Art „Brain“

Ihre Lösung AnchorOps ist ein Ansatz, der die Art und Weise verändern soll, wie Unternehmen ihre internen Abläufe organisieren und digitale Technologien einsetzen. Im Zentrum steht das Konzept eines sogenannten „Company Brain“ – eines operativen Unternehmenssystems, das Prozesse, Mitarbeiteraktivitäten und technische Systeme miteinander verbinden und so Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit erhöhen soll.

Elagabani und Ajdari verfolgen dabei eine Sichtweise, die bewusst nicht mit Technologie beginnt, sondern mit der Struktur des Unternehmens selbst. Erst wenn diese stabil und nachvollziehbar ist, sollen Automatisierung, Cloud-Systeme und KI-Technologien darauf aufbauen.

Microsoft und UNO

Elagabani selbst verbrachte rund 20 Jahre in der Forschung und beschäftigte sich dabei mit Gedächtnisprozessen – zunächst mit immunologischem Gedächtnis, später mit Lern- und Gedächtnisvorgängen im Gehirn. Nach seinem Wechsel in die Betriebsentwicklung und die Computational Sciences arbeitete er mit Startups, als Unternehmensberater und später bei Microsoft. Dort war er Teil eines Pilotprogramms, das Prozesse in der Kundenbetreuung rund um Cloud-Technologien neu aufsetzen sollte. „Der Betrieb ist das, was das Unternehmen stabilisiert“, sagt er. „Ich habe dort gesehen, dass selbst in großen Organisationen die größten Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern vor allem in der Struktur von Prozessen und Entscheidungen liegen.“

Aus diesen Erfahrungen entstand zunächst die Idee zu The Process Doctors (TPD) und später zu AnchorOps. Nach seiner Rückkehr nach Wien arbeitete Elagabani unter anderem an mehreren Sovereign-Cloud-Projekten für Einrichtungen der Vereinten Nationen. Dort testete er einen Ansatz, bei dem Prozesse und operative Abläufe im Mittelpunkt stehen. Gemeinsam mit Mitgründer Ajdari entwickelte er daraus das aktuelle Konzept.

From Neuroscience to Business

Die theoretische Grundlage stammt dabei aus der Neurowissenschaft. Elagabani betrachtet Unternehmen als komplexe Systeme, die ähnlich funktionieren wie ein Nervensystem. Informationen, Prozesse und Entscheidungen müssten miteinander verbunden sein, damit ein Unternehmen effizient arbeiten könne. Werden Informationen nicht richtig weitergegeben, entstünden Reibungsverluste, die sich unter anderem in langsamen Entscheidungen, doppelter Arbeit, manuellen Übergaben oder voneinander getrennten Datensilos zeigen können. Ziel von AnchorOps sei es, solche Engpässe sichtbar zu machen und in einer operativen Cloud-Architektur abzubilden.

„Unternehmen verhalten sich neurobiologisch erschreckend ähnlich wie überforderte Gehirne. Wachstum verstärkt keine Ordnung, sondern Instabilität“, sagt Elagabani. Aus dieser Perspektive entstehen typische Probleme nicht primär durch fehlende Tools, sondern vor allem durch mangelnde operative Klarheit. „Wenn Informationen nicht richtig fließen, reagiert das System wie ein überlastetes Nervensystem.“

Cloud-Architektur

Ziel der beiden Founder ist es nicht, einzelne Tools zu ersetzen, sondern die operative Realität eines Unternehmens sichtbar und steuerbar zu machen. Dadurch entsteht eine Art „organisatorisches Nervensystem“, das Informationen strukturiert weitergibt und Entscheidungswege nachvollziehbar mache.

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die sogenannte operative Cloud-Architektur. Sie bildet die Grundlage, auf der weitere Technologien wie Automatisierung oder KI-Agenten aufsetzen können „Wir gehen bewusst schrittweise vor“, erklärt Elagabani. „Viele Unternehmen versuchen direkt KI einzuführen, ohne dass ihre Prozesse stabil sind. Unser Ansatz ist: zuerst Struktur, dann Technologie.“

AnchorOps: Zielgruppe kleine und mittlere Unternehmen

Aktuell richtet sich AnchorOps gezielt an kleine und mittlere Unternehmen, um operative Strukturen sichtbar zu machen und schrittweise in eine digitale Architektur zu überführen.
„Wir suchen nicht Kunden, sondern Partner“, betont der Neurospezialist. „Wenn das Fundament steht, beginnt die eigentliche Arbeit. Dann entwickeln wir die operative Struktur gemeinsam weiter – Schritt für Schritt.“

Ajdari ergänzt: „Wir sind sehr daran interessiert, zuerst die Grundlagen sauber aufzubauen, bevor KI eingesetzt wird. KI ist für uns dabei ein zusätzlicher Layer, der erst aufgesetzt wird, wenn ein stabiles Fundament und klar definierte, smarte Prozesse vorhanden sind. Was bei Großkonzernen ein mindestens sechsstelliges Vorhaben ist, setzen wir für den Mittelstand kostengünstiger um. Unser Computationsmodell generiert auf Basis der AnchorOps-Daten verschiedene Zukunftsszenarien, probabilistisch statt deterministisch, und leitet daraus konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen – sogenannte Prescriptions – ab. Diese Szenarien bleiben dabei nicht abstrakt, sondern werden visuell und als Skizzen so aufbereitet, dass sie intuitiv verständlich und direkt nutzbar sind.“

Computational-Modell

Parallel zur Entwicklung des „Company Brain“ arbeiten Elagabani und Ajdari an einem eigenen Computational-Modell. Dieses soll die operative Realität eines Unternehmens mathematisch abbilden und simulieren können. Ziel ist es hier, zusätzliche Ebenen der Analyse zu ermöglichen, die über klassische KI-Systeme hinausgehen. Das Modell soll künftig perspektivisch als Erweiterung in AnchorOps integriert werden und Unternehmen helfen, ihre operativen Strukturen noch besser zu verstehen.

The Process Doctors ist derzeit eigenfinanziert und befindet sich in Gesprächen mit potenziellen Pilotkunden sowie Investoren. Für die Gründer steht dabei vor allem die Skalierung der Methode im Mittelstand im Vordergrund. Langfristig wollen sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre digitale Transformation auf einer stabilen operativen Grundlage aufzubauen – und damit den Zugang zu Technologien zu ermöglichen, die bislang vor allem Großkonzernen vorbehalten waren.

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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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