18.03.2024

Felix Staeritz: „Geld ist nur ein Mittel, um Themen zu bewegen“

"Ich bin ein bisschen ruhiger geworden und mir ist noch viel klarer, mit welchen Menschen und Themen ich mich beschäftigen möchte", so Felix Staeritz über seine Zeit nach dem Exit von FoundersLane. Der Corporate Venture Builder schrieb zweistellige Millionenumsätze und wurde 2022 von der Creative Dock Group übernommen.
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Die vierte Folge unserer Interview-Serie “Das Leben nach dem Exit” findet sich am Ende des Artikels.

Felix Staeritz ist wohl so etwas wie ein Archetyp eines Serial Entrepreneurs. Wer auf seinem LinkedIn-Profil zu seinen Stationen in seiner Karriere recherchiert, der findet dort unter dem Bereich „Berufserfahrung“ über ein Dutzend unterschiedliche Einträge zu Firmen und Organisationen, die er aufgebaut oder für die er gearbeitet hat. Der Serial-Entrepreneur und Investor Felix Staeritz begann seine unternehmerischen Aktivitäten im Alter von 16 Jahren und gründete mehrere erfolgreiche Startups und digitale Plattformen. Dazu zählte unter anderem KochAbo, das 2015 von MarleySpoon übernommen wurde. Zudem ist der umtriebige Serial Entrepreneur über Staeritz Holding an über 30 verschiedenen Startups beteiligt und auch im Digital Leaderboard des World Economic Forum vertreten. Die Liste ließe sich hier noch weiterführen.

Verkauf von FoundersLane

Seit 2016 baute Staeritz den Corporate Venture Builder FoundersLane auf. Dieser unterstützte große Konzerne dabei, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln – angefangen von Bosch über Adidas bis hin zum deutschen Energieriesen Vattenfall. Am Höhepunkt erwirtschaftete FoundersLane einen zweistelligen Millionenbetrag als Jahresumsatz. 2022 erfolgte dann der Exit an die Creative Dock Group, die damit laut eigenen Angaben zum größten unabhängigen Corporate Venture Builder der Welt aufstieg. Die Übernahme erfolgte in zwei Schritten, wobei ein Teil über einen Earnout erfolgte. Dabei wird in einem Kaufvertrag mit einer Klausel ein Anteil des Kaufpreises definiert, der zu einem späteren Zeitpunkt erfolgsabhängig bezahlt wird. „Ich habe den Exit nicht gefeiert, weil das ganze doch ein bisschen überraschender und schneller kam, als ich mir das eigentlich vorgestellt habe“, so Staeritz. Und er merkt über den Entscheidungsprozess, FoundersLane zu verkaufen, an: „Wir haben schlussendlich eine sehr gute Einigung gefunden und ich dachte mir, ich bin jetzt in meinen besten Lebensjahren. Let’s move on.“

Zeit für die Familie und partnerschaftliche Entscheidungen

Nach dem Exit hat sich Staeritz, der auch Vater ist, intensiv seiner Familie gewidmet. „Diesen Entkopplungsprozess muss man auch erst mal zulassen“, sagt er. Neben Zeit in der Natur hat Staeritz zudem viele Gespräche mit Menschen gesucht, die er inspirierend fand: „Ich habe natürlich auch viel mit Leuten gesprochen, die einfach den Weg schon durchgegangen sind“. In dieser Übergangszeit war er auch mit seiner Frau im engen Austausch, um die Weichen für seine weitere Karriere zu stellen. „Ohne sie wäre das die letzten Jahre nicht gegangen. Daher ist es mir sehr wichtig, dass wir partnerschaftlich voranschreiten.“ Dazu zählte innerhalb der Familie eine klare Definition von Investitionszielen, die über die nächsten zehn Jahren erreicht werden sollten. Auch Themen definierte Staeritz, die für ihn wichtig sind – angefangen von Gesundheit bis hin zum Thema Elderly Living. „Geld ist nur ein Mittel, um Themen zu bewegen“, so der Investor, der zudem auch die Organisation FightBack gegründet hat. Dabei handelt es sich um eine Plattform, die branchenübergreifende Lösungen für die Bereiche Klima und Gesundheit finden möchte (brutkasten berichtete).

Felix Staeritz legt Fokus auf Wellbeing

Gesundheit sollte für Staeritz nicht nur in seinem persönlichen Business-Leben, sondern auch in seinem privaten Leben eine stärkere Rolle spielen. „In den letzten zehn Jahren von FoundersLane habe ich 25 Kilo zugelegt, einfach, weil ich mich nicht so gut unter Kontrolle hatte“, so Staeritz. Und er merkt an: Auch hier hat mir meine Frau wieder geholfen, das zu korrigieren. Mittlerweile habe ich wieder zehn Kilo runter. Die nächsten kommen jetzt“. Während er in der Zeit von FoundersLane Jetset-artig die ganze Welt bereiste, um sich mit Vorständen von milliardenschweren Konzernen auszutauschen, sei sein Leben nun etwas entschleunigt. „Ich bin ein bisschen ruhiger geworden und mit ist noch viel klarer, mit welchen Menschen und Themen ich mich beschäftigen möchte.“

Allocator One

Ganz ruhig ist es dann im Leben des Serial Entrepreneur doch nicht geworden. Anfang September 2023 gab er die Gründung von Allocator One bekannt. Dabei handelt es sich um ein Inkubationsprogramm für First-Time-Fondsmanager:innen. „Wir unterstützen spezialisierte Fonds-Manager, die ihren ersten Fonds aufbauen wollen. Wir helfen ihnen, das ganze administrativ und regulatorisch aufzusetzen und richtig zu strukturieren.“, so Staeritz. Entscheidend ist dabei auch ein “Anchoring-Ticket” von “mindestens einer Million Euro”, das Allocator One in jeden Fonds im Programm investiert. Das Kapital fließt in den Fonds und soll Fonds-Manager:innen das weitere Fundraising bei LPs (Limited Partners) erleichtern, um letztlich auf eine Fondsgröße von zehn bis 30 Millionen Euro zu kommen. Mehr darüber könnt ihr hier nachlesen oder in der vierten Folge der Interviewserie „Das Leben nach dem Exit“ erfahren.


Felix Staeritz in der vierten Folge von “Das Leben nach dem Exit”.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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