19.01.2026
NORTHSCOPE

Florian Hasibar verlässt mytalents.ai und gründet neues Startup im FinTech-Bereich

Co-Founder und CEO Florian Hasibar nimmt Abschied von seinem ersten Startup mytalents.ai. Die Hintergründe dazu und welche beruflichen Schritte als nächstes bei ihm anstehen, erzählt er im Interview mit brutkasten.
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Florian Hasibar. | © Katharina Schiffl

„Die letzten 2,5 Jahre bei mytalents.ai waren unglaublich wertvoll“, schreibt Florian Hasibar kürzlich in einem LinkedIn-Posting. Für den Gründer bedeutet dieser Satz zugleich ein Abschied: Hasibar zieht sich aus dem von ihm mitgegründeten EdTech-Startup mytalents.ai zurück und richtet seinen Fokus künftig auf ein neues Startup im Finanzbereich.

Die Plattform von mytalents.ai bietet Online-Kurse für diverse Berufsgruppen und Fachbereiche an. Kurz nach der Gründung sicherte sich das Unternehmen eine Pre-Seed-Finanzierung im sechsstelligen Bereich (brutkasten berichtete). Zu den Investor:innen zählten unter anderem Ben Ruschin, Michael Kamleitner, Florian Haas, A&S Investment sowie Kambis Kohansal. Früh gewann mytalents.ai zudem namhafte Kunden wie EY und den Zeitungsverlag Mediaprint für sich (brutkasten berichtete).

Hasibar: „EdTech war nicht mein Sweet Spot“

Trotz dieses Erfolgs merkte Hasibar zunehmend, dass EdTech langfristig nicht sein beruflicher Schwerpunkt bleiben würde. „HR oder EdTech waren nicht mein Sweet Spot. Ich habe Accounting und Controlling studiert und meine gesamte berufliche Laufbahn im Finance-Bereich verbracht. Dann bin ich im EdTech gelandet, weil ich total fasziniert von KI war (und immer noch bin!) – aber mein Herz hat immer für Finance Operations geschlagen“, erklärt er auf LinkedIn. Gegenüber brutkasten ergänzt er: “Finance ist das, was ich mein Leben lang gemacht habe und es ist das, was ich langfristig auch wieder machen will.“

Rückblickend bezeichnet Hasibar sein erstes Startup dennoch als „super Erfahrung“, aus der er viel für sein nächstes unternehmerisches Kapitel mitnimmt. Seine Analyse des Finanzbereichs fällt jedoch kritisch aus: Aus seiner Sicht habe sich die Branche in den vergangenen zehn Jahren kaum weiterentwickelt. Noch immer würden vielerorts dieselben Softwarelösungen und manuellen Prozesse eingesetzt.

Automatisierung von Controlling-Prozessen

Genau hier setzt sein neues Startup Northscope an. Ziel sei es, Controlling- und Finanzprozesse mithilfe von künstlicher Intelligenz zu automatisieren. Wie die konkrete Lösung im Detail aussehen wird, lässt Hasibar derzeit bewusst offen. Es sei noch zu früh, um sich endgültig festzulegen, erklärt er im Gespräch mit brutkasten. Grob umrissen soll Northscope es Controlling-Abteilungen ermöglichen, Monatsabschlüsse und Analysen schneller zu erstellen und sich stärker auf inhaltlich relevante Fragestellungen zu konzentrieren.

Der offizielle Launch der Plattform ist für Mitte bis Ende des Jahres geplant. Erste zahlende Kunden aus dem Produktionsumfeld im DACH-Raum habe man jedoch bereits, so Hasibar. Der Fokus der kommenden Monate liege klar auf der Weiterentwicklung des Produkts und dessen Skalierung.

Miro Byrtus als Co-Founder von Northscope

Beim Aufbau von Northscope steht Hasibar nicht allein da. Mit Miro Byrtus holt er sich einen Serial-Entrepreneur ins Gründungsteam. „Ich freue mich riesig, das gemeinsam mit Miro Byrtus aufzubauen; ich kenne ihn seit einigen Jahren“, so Hasibar. Byrtus übernimmt die Rolle des CPTO. Zuvor war er mehrere Jahre im Corporate-Finance-Umfeld tätig und arbeitete als Data Scientist und Engineer. Zudem war er am Aufbau mehrerer FinTech-Unternehmen beteiligt, darunter Consola.finance (brutkasten berichtete).

Zweites mytalents.ai-Produkt gescheitert

Und wie geht es mit mytalents.ai weiter? Bereits im September 2025 holten die Gründer mit Marco Glöckl, ehemals „Director Business Development & Innovation“ bei der ProSiebenSat.1 PULS 4 GmbH, einen neuen Co-CEO an Bord (brutkasten berichtete).

Hasibar selbst hat sich vollständig aus dem operativen Geschäft zurückgezogen und übernimmt auch künftig keine berufliche Rolle mehr bei mytalents.ai. „Mytalents.ai ist ja sehr stark gewachsen in den ersten zwei Jahren und dann haben wir ein zweites Produkt gebaut, das eigentlich der große Hit hätte werden sollen. Das hat leider dann gar nicht funktioniert“, sagt er. Insbesondere technologisch habe man mit diesem Produkt, einer KI-Software zur Kurserstellung, gegenüber der Konkurrenz nicht aufholen können.

„Wir haben uns jetzt sehr stark auf das fokussiert und deswegen ist halt das Kerngeschäft, diese E-Learning-Plattform, stagniert bzw. wächst jetzt nicht mehr so stark“, so Hasibar weiter. Seine Leidenschaft im Finanzbereich hätte ihn zusätzlich noch dazu bewegt, diese Entscheidung zu treffen. Bereits seit Ende letzten Jahres ist er nun kein Teil mehr von mytalents.ai und konzentriert sich seither vollständig auf den Aufbau von Northscope.

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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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