21.08.2024
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feld.ai: “Als Gründer brauchst du jemanden, der an dich glaubt”

Warum ein Schulterklopfer manchmal genauso viel hilft wie Kapitalspritzen und wie die Austria Wirtschaftsservice (aws) dem Vorarlberger DeepTech-Startup feld.ai zum Start verhalf.
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Martin Nigsch, Gründer und CEO von feld.ai (c) feld.ai

“Ich hatte einen Corporate Job, der inhaltlich spannend, entsprechend bezahlt und gar nicht so leicht zu verlassen war. Ich brauchte eine große Herausforderung, um aus dem goldenen Käfig zu entkommen”, so Martin Nigsch, der im Juni 2022 das Vorarlberger DeepTech-Startup feld.ai gegründet hat.

Die Entscheidung zur Unternehmensgründung war keine leichte. Selbst, wenn es dem Vorarlberger in den Fingern juckte: “Man wird als Spinner gesehen, wenn man einfach einen Job, den sich andere als Karriereziel nur erträumen können, an den Nagel hängt”; so Nigsch, der zuvor hauptberuflich bei einem großen Firmenversicherer tätig war.

Der Familienvater von drei Kindern tat es trotzdem und gründete sein Startup feld.ai. Seine Fühler streckte er bereits im Herbst 2021 in Richtung der heimischen Startup- und Förderlandschaft aus.

Als er vom Preseed-DeepTech-Programm der Austria Wirtschaftsservice (aws) erfuhr, wagte er den ersten Schritt aus dem erwähnten goldenen Käfig. Sehr bald nach der aws-Förderung erzielte feld.ai erste Aufträge, die das Unternehmen bisher tragen. Der Geschäftskern: ein “Betriebssystem”, um schwierige Herausforderungen mit Dokumenten in Firmen zu lösen.

Geld war nur “ein Faktor”

Zum Start von feld.ai kam es aus mehreren Gründen. Einer davon war die finanzielle Unterstützung durch die aws. “Die Fördermittel der aws waren ein tolles Sprungbrett”, so Nigsch über die Anfänge. Dennoch war das Geld nicht das Ausschlaggebende, das den Start ermöglichte. An erster Stelle stand die Idee und das Bewusstsein für die Größe des Problems in einem rasant wachsenden Markt.

“Die aws gab mir den Stempel: ‘Der spinnt nicht komplett'”

“Das Erste, das man als Gründer braucht, ist die Bestätigung, dass die Idee gut ist und man der Richtige ist, dies umzusetzen. Das habe ich von der aws zu Beginn bekommen: Das Entscheidungsgremium spricht dieses Vertrauen aus, die aws hilft dir am Anfang, setzt gemeinsam Meilensteine, kontrolliert sie, zieht sich dann zum richtigen Zeitpunkt zurück und mischt sich ansonsten operativ nicht ein. So gesehen habe ich alles bekommen, was ich in dieser Phase gebraucht habe”, so Nigsch.

Schulterklopfer für Datenmanagement

Wobei genau die aws im richtigen Ausmaß geholfen hat, war der Aufbau eines AI-basierten Dokumentenmanagement für Unternehmen.

Erkannt hat Nigsch den Bedarf an einem derartigen Service bereits bei seinem vorherigen Arbeitgeber: “Feld.ai ist aus einem Firmenkontext entstanden. Ich war zuvor bei einem Firmenversicherer tätig, bei dem Daten die notwendige Basis sind, profitables Geschäft abzuschliessen.”

“Das Problem, mit dem wir angefangen haben, war, strukturierte Information aus Dokumenten zu extrahieren. Die reine Extraktion und Ablage reicht aber nicht. Man muss Informationen immer in einen Kontext setzen und analysieren. Vor allem dann, wenn Firmen Dokumente als Basis zur Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung herziehen müssen”, so Nigsch.

Hier setzt die Lösung von feld.ai an: Das Startup hilft Unternehmen aus verschiedenen Branchen, den “Goldschatz”, der in ihren Dokumenten steckt, zu heben.

Genauer: “Wir unterstützen Firmen dabei, mit Hilfe von KI effizienter zu werden und bessere Entscheidungen zu treffen. Wir fokussieren uns auf dokumentenbasierte Firmenprozesse.” Darunter: E-Mails, Kundenanfragen, Rechnungen in Form von PDFs, Audio-Dateien, Powerpoint, Excel, Word, Text und Bild.

“Der Posteingang ist für viele Kunden ein ungelöstes Problem”

Feld.ai deckt einige Anwendungsbereiche ab. Ein leicht zu erklärener davon: Das Management von E-Mail-Posteingängen: “Den Posteingang zu automatisieren und zu klassifizieren ist erstaunlicherweise für viele Kunden ein ungelöstes Problem”, verrät Nigsch aus Erfahrung.

Das Interessante daran: Feld.ai legt Daten nicht nur strukturiert ab, es verbindet sie zu bestehenden Informationen, analysiert sie und zieht Schlüsse: “Im Grunde sind die Dinge, die wir tun, im kleinen manuell und ohne KI lösbar. Aber wenn man eine unüberschaubare Menge an Mails und Kundenanfragen klassifiziert, verschlagwortet, automatisiert und mit Bestandsdaten verbunden hat, fallen Analysen, Prozessoptimierungen und somit die Effizienz im Unternehmen viel besser aus.”

Maileingang und Kostenrechnung

Praktische Anwendungen liegen nicht nur im Maileingang, sondern auch zum Beispiel im automatisierten Buchen von Kostenrechnungen: Einzelne Rechnungen oder auch Zolldokumente werden mittels KI ausgelesen, mit Bestandsdaten verbunden und entsprechend weiterverarbeitet.

Einfach zu erklären ist die genaue Tätigkeit von feld.ai allerdings nicht. Schließlich widmet man sich kundenspezifischen Herausforderungen, darunter Handschriften, inkonsistenten Nomenklaturen und verschiedenen Sprachen. Der skalierbare Kern ist, dass die zu lösenden technischen Probleme sich branchenunabhängig sehr oft wiederholen: Die Herausforderungen drehen sich immer um die Struktur, Analyse und Verschlagwortung von Dokumenten und wie die gewonnenen Informationen dann in weiterführende Prozesse integriert werden können.

Datensicherung ohne amerikanische Mütter

Nun könnte man meinen: Datenmanager und -analysten gibt es bereits reichlich am Markt – gerade am nordamerikanischen Markt. Das mag sein, wirft aber in puncto Datenschutz und -transfer häufig Fragezeichen auf. Denn was mit Daten passiert, die in der Cloud eines US-Anbieters hängen, sei nicht immer klar.

Hierbei setzt feld.ai auf eine regionale Lösung – fernab der Riesen OpenAI und Microsoft: “Die Datensicherheit ist ein großes Thema. Hierfür bieten wir eine eigene Lösung, in der Daten in unserem Rechenzentrum in Vorarlberg oder lokal beim Kunden gesichert werden. Es geht gar nichts zu einer amerikanischen Mutter.”

Kein OpenAI und Microsoft, aber eine Feldkircher Box

In puncto KI-Nutzung stützt man sich also auf lokale, “kleinere, effizientere Sprachmodelle”, trainiert und entwickelt sie. OpenAI, Google, Amazon Web Services und Microsoft bleiben außen vor. Zur Datensicherung betreibt feld.ai ein eigenes Rechenzentrum im Vorarlberger Ort Feldkirch. Datensicherheit “in unserer Box” sei also gegeben.

Eine Blackbox sei diese aber keine, denn feld.ai setzt auf Transparenz: “Seit Tag eins bauen wir darauf, sichtbare Effizienzresultate zu produzieren.”

Indes bietet feld.ai ein dreigliedriges Produktportfolio: Erstens als “As a service”-Produkt im Sinne einer gänzlich von feld.ai verwalteten Firmenlösung. Zweitens als “Managed Service”, wobei auf Kunden-Infrastruktur installiert und von feld.ai verwaltet wird. Und zuletzt: “Von Kunden verwaltet”. Dabei wird die feld.ai-Lösung auf eine existierende IT-Infrastruktur – lokal oder in einer Cloud – installiert und schließlich auch von KI- oder Infrastruktur-Teams der Kunden betrieben.

Bereits börsennotierte Partner

Mittlerweile sei man offizieller Technologiepartner der Schweizer Kendox AG – einem Experten in puncto Software- und Datenmanagement. Hierbei bewegt man sich im B2B2B-Bereich. Das Partnerunternehmen betreut 1.500 Unternehmenskunden mit über 600 Millionen Dokumenten. “Das heißt für uns: Der ideale erste Partner”, berichtet Nigsch über die Partnerschaft.

Auf eine Kernbranche fokussiert sich das Feldkircher Unternehmen allerdings nicht: Kunden zählt das Startup auch bereits aus der Wirtschaftsprüfung, Versicherungsbranche und Juristik. Aktuell finden vielversprechende Gespräche vor allem mit Deutschen und Schweizer Kunden statt: Österreich ist (noch) unterrepräsentiert.

Pro Dokument verlangt feld.ai eine “kleine Gebühr”. Wachstum und Skalierung seien vorgesehen und notwendig, denn “das Ganze funktioniert nicht, wenn es so klein bleibt.”. Aktuell zähle man drei Vollzeit-Stellen sowie vier Teilzeitkräfte bzw. Praktikant:innen im Unternehmen.

Opportunistisch und organisch

Dass sich Nigsch als dreifacher Familienvater aus dem goldenen Käfig traute und sein Glück mit seinem Startup-Traum versuchte, ist somit insbesondere auch der aws zu verdanken. Auch die Unterstützung aus Familien- und Freundeskreis trägt täglich dazu bei, dass Nigsch seinen Traum vom eigenen Startup lebt.

In Zukunft will man sich bei feld.ai weiterhin “opportunistisch bewegen” und organisch wachsen, um weiter zu wachsen. “Wir versuchen, auf dem goldenen Pfad zu bleiben, der es uns erlaubt, uns weiterzuentwickeln und gleichzeitig Wert für unsere Kunden zu stiften.”


*Disclaimer: Das Startup-Porträt entstand im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftservice (aws).

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Wann gelingt der Sprung von der Series A zur Series B? In Europa im zweiten Halbjahr 2023 nach 760 Tagen (Median) – das zeigen Zahlen der Equity Management Plattform Carta. Damit dauerte die Series B 85 Prozent länger als noch im ersten Halbjahr 2022. Zumindest wenn man den Median heranzieht, der die Ausreißer nach unten und oben bekanntlich nicht berücksichtigt, dauert weder die Seed, noch die Series A so lange. Wie aber sollten Gründerinnen und Gründer agieren, wenn die Series B auf sich warten lässt? Drei Tipps.

1. Die Runway verlängern

Größere Finanzierungsrunden werden dann angestrebt, wenn das bisher aufgebrachte Kapital in Summe mit den eigenen Einnahmen nicht mehr ausreicht, um a) die laufenden Kosten zu decken oder b) ambitionierte Wachstumspläne zu verfolgen.

Insbesondere für Letzteres wird viel Geld benötigt – für neue Büros, eigene Rechenzentren, das Erfüllen länderspezifischer Regularien oder für den Aufbau neuer Teams und Netzwerke. Während der Niedrigzins-Zeiten stand noch die reine Reichweite im Fokus. Startups, die in möglichst kurzer Zeit möglichst viele Nutzer:innen erreichten, waren der Liebling der Investoren. Die Frage, inwieweit diese Reichweite auch echte Einnahmen generierte, war teilweise zweitrangig.

Umso wichtiger, in der aktuellen Phase, nicht den zweiten Schritt vor dem ersten zu tätigen. Das heißt nicht, partout die Expansion auf die lange Bank zu schieben. Vor dem Erschließen neuer Märkte sollte aber klar sein, wie sich ein größerer Kundenstamm monetarisieren lässt. Expandiert ein Team in neue Märkte, empfiehlt sich Pragmatismus: Lassen sich durch Partnerschaften Kosten verringern und der Markteintritt beschleunigen? Wie viel der Technologie lässt sich direkt skalieren, wie viel muss angepasst werden? Wie streng sind die Regulierer in den neuen Märkten? Je geringer der Aufwand, je höher die Skaleneffekte, desto besser.

Jenseits dessen ist die Cashflow-Optimierung auf dem Weg zur Series B weiterhin das A und O. Investoren favorisieren die Teams, die mit möglichst wenig Risikokapital möglichst viel Wachstum und Umsatz generieren. Zudem sinkt bei einem optimierten Cashflow auch der Druck des Gründerteams, unbedingt neues Kapital einsammeln zu müssen – das steigert auch die eigene Verhandlungsposition.

2. Weg in die Profitabilität aufzeigen

Nun muss man nach der Series A noch nicht zwingend profitabel wirtschaften – als VC-finanziertes Startup will man in den allermeisten Fällen schließlich innovativ sein und wachsen. Dafür muss man Geld investieren, dass man erst in der Zukunft einnehmen wird. Wie genau dieses ”Geld-Einnehmen” funktionieren soll, wollen Investoren vor der Series B aber wissen – und zwar möglichst konkret und plausibel.

Daher sind echte Kunden und echte Umsätze erforderlich. Auch die erste Skalierung mit möglichst sichtbaren Skaleneffekte liefert gute Argumente dafür, dass es sich bei dem Geschäftsmodell nicht um ein theoretisches Luftschloss, sondern um ein nachhaltiges Unternehmen handelt, das ein wichtiges Problem auf innovative Art und Weise löst. Und zwar so effektiv, dass Kunden dafür Geld bezahlen. Startups müssen einen klaren Weg in die Rentabilität aufzeigen. Angesichts der unsicheren Zeiten sollten die Teams dabei auch flexible Umsatzmodelle skizzieren – und dabei verschiedene zentrale Parameter austauschen.

3. Partnerschaften evaluieren

Synergien suchen, statt mit Kapital klotzen! Gerade bei der Expansion bietet es sich an, bestehende Netzwerke zu nutzen. Partnerschaften mit bestehenden Konzernen können dabei hilfreich sein, da dann schlagartig der Marktzugang im großen Stil erfolgen kann. Gerade in einem hoch regulierten und komplexen Marktumfeld kann solch eine Partnerschaft viel wert sein – und sich positiv auf die bereits angesprochene Kapitaleffizienz auswirken.

Gelingen solche Partnerschaften, sinkt das Risiko für ein Startup, da geringere Summen in eigene Vertriebsaktivitäten investiert werden, die Umsätze steigen schlagartig und das Startup kann unter Beweis stellen, dass es raschem Wachstum gewachsen ist. Gerade im Konzern-Umfeld steht und fällt der Erfolg dabei mit dem richtigen Kontakt innerhalb der Organisation, einem Verständnis für die Konzernkultur und einem Preismodell, das auch die unternehmerischen Interessen des Partners berücksichtigt.

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