01.03.2023

Ex-StudiVZ-CEO legt achtstelligen Exit mit KI-Startup i2x hin

Wie das deutsche Magazin "Gründerszene" berichtet, übernahm das Callcenter-Unternehmen SSF Technologies das KI-Startup i2x des ehemaligen StudiVZ CEO Michael Brehm zur Gänze.
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Ex-StudiVZ CEO Michael Brehm | (c) i2x
Ex-StudiVZ CEO Michael Brehm | (c) i2x

Etwa 15 Jahre ist es her, dass ein in Deutschland gegründetes soziales Netzwerk es mit Facebook aufnehmen konnte. Damals hatte gefühlt fast jeder in der relevanten Altersgruppe ein StudiVZ-Profil. In dieser höchst erfolgreichen Zeit, von 2006 bis 2008, stand Michael Brehm an der Spitze des Unternehmens. Nach seinem Abgang folgte der schrittweise Niedergang, bis die Plattform 2022 nach mehreren Anläufen endgültig abgedreht wurde. Brehm gründete in der Zeit mehrere Startups. Mit einem davon, dem KI-Unternehmen i2x, gelang nun der Exit, wie das deutsche Magazin Gründerszene berichtet.

Exit nicht von langer Hand geplant

2017 gegründet hat i2x eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die in Callcentern zum Einsatz kommt. Der nunmehrige Käufer kommt genau aus dieser Branche: SSF Technologies betreibt international Callcenters. Das Berliner Unternehmen übernahm 100 Prozent des Startups des Ex-StudiVZ CEOs. Brehm nennt gegenüber der Gründerszene zwar nicht den genauen Kaufpreis, verrät aber: „Es handelt sich um eine zweistellige Millionensumme“. Der Exit sei nicht von langer Hand geplant gewesen. „Wir haben einfach ein sehr gutes Angebot von einem Angebotssteller erhalten, der strategisch super zu i2x passt“. Der Gründer ist bereits als Geschäftsführer zurückgetreten, bleibt aber im Beirat des Unternehmens, das komplett eigenständig bleiben soll. Wie er gegenüber der Gründerszene andeutet, arbeitet er bereits an seinem nächsten Startup.

Ex-StudiVZ CEO holte mit i2x 26 Millionen Euro von Investor:innen

i2x machte nach eigenen Angaben zuletzt siebenstellige Umsätze. Zu den Referenzkunden zählen Vodafone und Check24. Seit der Gründung hatte i2x etwa 26 Millionen Euro an Investorengeldern eingesammelt. Die Software transkribiert Callcenter-Gespräche und schickt den Mitarbeiter:innen Echtzeit Feedback dazu, etwa konkrete Formulierungsvorschläge, oder Angaben zu Aussprache, Emotionalität und Empathie. Das soll Sprache und Kundenzufriedenheit optimieren.

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Tina Ruseva ist Unternehmerin und Autorin und spricht am HR Inside Summit über „Soft Work“ | © Ammy Berent

Wenn KI die standardisierbare Arbeit übernimmt, bleibt für Menschen das, was die Unternehmerin und Autorin Tina Ruseva „Soft Work“ nennt. Sie spricht am HR Inside Summit, der am 14. und 15. Oktober in der Wiener Hofburg stattfindet. Im brutkasten-Interview erklärt sie vorab, warum Kontrolle als Führungsprinzip ausgedient hat und was Unternehmen jetzt verändern müssen.


brutkasten: Sie sprechen am HR Inside Summit über „Soft Work“. Was ist die Kernthese?

Tina Ruseva: Ausgangspunkt ist die Arbeitsteilung, die wir aus der Industrialisierung kennen. Arbeit hatte eine feste Beschreibung, und an der Maschine hatte es keine Bedeutung, wer die Aufgabe übernimmt. Das ist die Hard Work. Maschinen sind genau in solchen Aufgaben sehr gut und werden sie in den nächsten Jahren zum großen Teil übernehmen. In den Bürojobs von heute gibt es aber viele Aufgaben, bei denen man das Endergebnis nicht kennt: Welchen neuen Markt müssen wir erschließen? Wie antworten wir auf eine neue Krise? Diese Aufgaben sind diffuser, deswegen „soft“. Was für uns an Arbeit bleibt, können wir nur dann gut machen, wenn wir das wollen. Effektives Wirtschaften hängt heute von der intrinsischen Motivation der Beteiligten ab.

Ein gutes Beispiel ist der Customer Support. Wenn jemand nur Dienst nach Vorschrift macht und sein Skript abliest, ist diese Person ersetzbar, weil diese Arbeit bald besser von einem Automaten gemacht wird. Wir automatisieren, was wiederholbar ist, und können dann von Mensch zu Mensch klären, was diesmal besonders ist und zum ersten Mal auftritt.

Wer den Begriff hört, denkt sofort an Soft Skills. Wo liegt der Unterschied?

Wir haben Führung sehr lange etwas generisch als Soft Skill abgehakt, also als Kommunikation und persönliche Gespräche. Soft Work ist für mich ein größerer Begriff. Er beschreibt das gesamte Umfeld, in dem sich Führungskraft und Mitarbeitende befinden. Dazu habe ich ein Framework definiert: SOFT steht für Synergien, Offenheit, Fairness und Technologie. Wir müssen wiederholbare Tätigkeiten automatisieren, damit überhaupt Zeit bleibt für all das, was wir heute so gut wie nicht machen.

Wie geht eine Führungskraft vor, die sich zum ersten Mal mit dem Thema beschäftigt?

Führung ist eine Frage der Komplexität, deshalb führen wir sehr selten große Teams direkt. Studien sagen, dass ab 2028 rund ein Achtel der Arbeit mit KI-Agenten erledigt wird. Wenn alle meine Mitarbeitenden ihr eigenes digitales Team haben, gibt es unendlich viel mehr Aufgaben und Abstimmungsaufwand. Hinter jedem herzugehen, alles abzuhaken und alles zu kontrollieren, wird einfach unmöglich. Vertrauen, Augenhöhe und Selbstführung sind deshalb kein Wunschdenken, sondern unsere Zukunft. Wir müssen uns jetzt überlegen, wie wir Mitarbeitende befähigen, ihre eigenen digitalen Teams zu kontrollieren. Dazu braucht es auch Technologie.

Gibt es Unternehmen, die das schon anwenden?

Das bekannteste Beispiel unter den deutschen Großkonzernen ist Bosch, weil dort die mittlere Managementebene komplett abgeschafft wird. Dadurch kommt mehr Verantwortung bei den einzelnen Mitarbeitenden an. Ein neueres Beispiel ist Stripe. Das Unternehmen hat sehr viel in KI investiert und fast das gesamte Management-Team abgebaut. Es gibt nur noch Leadership und Teams, und vor allem Ingenieur:innen sollen experimentieren können. Stripe hat in einem Podcast von a16z erzählt, dass es dadurch 200 bis 300 innovative Produkte in einem Jahr auf den Markt bringt.

Allerdings ist KI eine Art Verstärker für die Unternehmenskultur. In einer Muss-Kultur, in der wir nur auf den KPI schauen, bekomme ich durch Automatisierung nur noch schneller mehr vom Gleichen. In Will-Kulturen, in denen alle bereit sind, ihre Ideen preiszugeben und anderen zu helfen, können Automatisierung und KI zu wirklich neuen Ergebnissen führen.

Es geht also nicht mehr darum, erledigte Aufgaben zu messen, sondern die Wirkung?

Von Effizienz zu Effektivität. Heute können wir alle in zehn Sekunden einen LinkedIn-Post rausschießen. Die Anzahl der Posts war sehr lange eine gängige Marketingkennzahl. Die To-do-Liste für die Mitarbeitenden war eine Anzahl von Dingen und nicht deren Qualität. Man schreibt einen Post aber ganz anders, wenn man wirklich Wert darauf legt, dass die Nachricht durchkommt. Das ist der Unterschied zwischen KI-generierten Texten und guten Autor:innen.

Den Begriff New Work gab es schon vor dem KI-Hype. Wie hat sich die Szene verändert?

Der Begriff ist mit der Pandemie explodiert. Viele haben ihn missbraucht, einfach für moderne Führung oder für tolle Büromöbel. Als die Krise kam, wurde das Konzept vielerorts für gescheitert erklärt. Trotzdem ist für alle klar: There is no going back. Wir können nicht mehr so führen wie früher. Dienst nach Vorschrift und Kontrolle verschwenden die Ressourcen von Unternehmen, besonders in der Krise. Gleichzeitig haben wir es mit Menschen zu tun, die Angst um ihre Hypotheken, ihren Status und ihr Büro haben. Da gilt es, eine Lösung nach vorne zu finden. Ob man das Soft Work oder New Work nennt, ist nicht wichtig.

Auch bei uns arbeiten nicht alle gleich schnell mit KI. Wie schafft man Alignment in einer Organisation?

Bisher hieß Alignment: Alle bekommen ihre To-dos, und wenn die erledigt sind, gibt es Alignment. Was wir heute alignen müssen, sind aber keine Pflichtaufgaben mehr. Wofür ich KI nutze, muss ich niemandem erzählen. Ich definiere dafür vier Kriterien. Erstens müssen wir Silos in Synergien umwandeln, also Dialog möglich machen, wo keiner stattfindet. Im Onboarding heißt das, nicht nur eine fertige Checkliste bereitzustellen, sondern auch zu fragen: Was willst du in den ersten zwei Monaten lernen? Wen willst du kennenlernen? Zweitens geht es von Orthodoxie zu Offenheit, weg von „So haben wir das immer gemacht“, zum Beispiel mit einem Mitarbeiterbeirat. Drittens Fairness: Wenn ich weiß, dass ich als Frau immer weniger verdienen werde als ein Mann, kaufe ich dieses Wir irgendwann nicht mehr ab und behalte meine Ideen für mich. Das Allerwichtigste ist Technologie. Ohne sie sind all diese Veränderungen zum Scheitern verurteilt, sobald die zuständige Person andere Prioritäten hat. Technologie macht Regeln und Policies nachhaltig. Wir müssen festlegen: Mit welchem Tool werden die Gehälter erfasst? Wie sammeln wir Kompetenzen? Wie setzen wir digitales Feedback um? Das spart allen Zeit, und diese Zeit haben wir dann dafür, miteinander zu reden.

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