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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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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