05.09.2023

Exit: Feedback-Plattform Usersnap wird von saas-Group übernommen

Heute wurde bekannt, dass die saas.group (eine Plattform für SaaS-Startups) die Benutzerfeedback-Software Usersnap übernommen hat. Die Gründer haben über zehn Jahre ein international fungierendes SaaS-Business geschaffen, das Unternehmen wie Lego, Red Hat, Microsoft und Trendyol zu seinen Kunden zählt.
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Usersnap
(c) Usersnap - DIe beiden Usersnap-Founder Josef Trauner und Klaus M. Schremser.

Seit der Gründung von Usersnap 2012 hatte das österreichische Unternehmen das Ziel, Produktteams eine einfach zu integrierende Softwarelösung zur Sammlung von Benutzerfeedback zu bieten. Der Gründer Josef Trauner hat Usersnap aus einem Problem heraus entwickelt, das er bei der Softwareentwicklung für Unternehmen selbst verspürt hat: Wie kann man Feedback von Benutzern einfach sammeln und daraus nächste Schritte für die Produktroadmap ableiten?

Klaus-M. Schremser, der bereits Gentics und Wikidocs gegründet hatte, ist vor knapp fünf Jahren zum Team als Gesellschafter und Verantwortlicher für das Wachstum dazugestossen. Nun – und nach der Wandlung zu einem Multimillionen-Dollar-Business – wurde man von der saas.group übernommen.

Usersnap-Founder: „Strategische Übernahme bietet Chance“

Die Gruppe wurde von Tim Schumacher, Ulrich Essmann und Tobias Schlottke gegründet (nach einem Exit der SEDO), um SaaS-Unternehmen ein neues Zuhause zu bieten und diese durch Kooperationen zu einem „langfristigen, gesunden Wachstum“ zu bringen. „Die saas.group kauft keine Unternehmen, um diese wieder bald zu verkaufen, sondern will diese für immer behalten“, heißt es laut Aussendung.

„Angesichts des bemerkenswerten Erfolgs von saas.group und ihrer umfangreichen Erfahrung im Betrieb vieler Softwaremarken, sind das Ausschöpfen von Synergien zur Verbesserung der Produktentwicklung, technischem Know-how und betrieblicher Effizienz zentral für ihre Geschäftsstrategie. Gleichzeitig ermöglicht diese Übernahme von Usersnap, sich darauf zu konzentrieren, das SaaS-Produkt für unsere Kunden mit innovativen Funktionen zu erweitern und zu verbessern. Daher bin ich fest davon überzeugt, dass diese strategische Übernahme beiden Unternehmen eine großartige Zukunft bietet“, sagt Josef Trauner, CEO von Usersnap.

Ein Wachstumsfeld

Die Gründe für die Übernahme waren der Glaube an eine wachsende Branche, wie Tim Schumacher, CEO von saas.group erklärt. „Als fortlaufender Erwerber von erstklassigen Lösungen haben wir stets ein Ohr für Branchentrends und Marktführer. Nach umfangreichen Recherchen kamen wir zu dem Schluss, dass Software für Kundenerlebnisse ein entscheidendes Wachstumsfeld ist, insbesondere in einer Rezessionswirtschaft. Usersnap agiert in einer attraktiven Nische dieses Marktes. Darüber hinaus vertrauen wir voll und ganz auf Josef und Klaus sowie ihr erweitertes Team, weiterhin außergewöhnlichen Wert für ihre Kunden zu liefern.“

Usersnap wird Trauner nach seine Identität als eigenständige Marke beibehalten und auch das Team bleibe unverändert. Abonnements und vertragliche Vereinbarungen der User:innen bleiben ebenso unberührt.

Usersnap mit Potential für Mehrwert

„Das Unternehmen wird jedoch von einer globalen Organisation unterstützt. Das Team von Usersnap wird weiterhin eng mit dem Produkt und ihren Kunden agieren, und sie freuen sich darauf, mit den erfahrenen Experten von saas.group zusammenzuarbeiten“, so Trauner.

Auch Schumacher sieht, dass Usersnap über ein „ausgereiftes Produkt und starke Geschäftsfinanzen“ verfügt: „Aber natürlich gibt es einige Bereiche, in denen wir Potential für Mehrwert sehen. Insbesondere fordert der Markt eine durch KI getriebene Disruption, und wir sehen ein enormes Potential, umfassende und nützliche KI-Funktionen für die Lösung bereitzustellen.“

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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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