07.06.2016

Edward Kim von Gusto im Interview: “Scheitern war nicht erlaubt”

Silicon Valley-Spirit in Wien: Gusto-Gründer Edward Kim kommt für die FounderTalks 2016 nach Österreich. Teilnehmer des Events, das der Brutkasten mitveranstaltet, haben die Möglichkeit, off the records mit Big Playern aus der internationalen Startup-Szene zu sprechen. Der Brutkasten hat den Speakern schon vorab ein paar Fragen gestellt.
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(c) Gusto: Edward Kim

Edward Kim hat mit seinem Startup Gusto begonnen, die Arbeitswelt in den USA zu revolutionieren. Die Firma will bei Gehaltsabrechnung und Prämienzahlungen den Menschen in den Mittelpunkt stellen. Dabei hat er selbst als Angestellter nur gute Erfahrungen gemacht. Dem Brutkasten hat Kim erzählt, warum es von Gusto keine Beta-Version gab und was er sich von unseren Lesern als Arbeitgeber wünscht.

+++ FounderTalks: DerBrutkasten holt Silicon Valley-Gründer nach Wien +++

Welche Hürden standen dir am Anfang im Weg?

Eine der größten Herausforderungen an unserem Produkt, einem System für die Gehaltsabrechnung für Firmen, ist, dass es vom ersten Tag an perfekt funktionieren muss. Denn es hängt die Existenz von Menschen daran. Du kannst es dir nicht leisten, einen Fehler bei der Berechnung von Steuern zu machen, oder die Mitarbeiter einfach einen Tag später zu bezahlen. Es konnte also keine Beta-Version für Early Adopters geben. Daher hatten wir gar keine andere Wahl, als zunächst einmal ein Jahr mit der Entwicklung zu verbringen, bevor wir das Programm Ende 2013 launchen konnten. Und dann war es natürlich so, dass wir in der Phase vor dem Launch extrem wenig Feedback bekommen konnten und es schwer fiel abzuschätzen, ob Andere von unserem Produkt so profitieren können, wir wir das hofften. Daher hatten wir ein bisschen Angst, ob dieses Produkt, in das wir ein Jahr unseres Lebens investiert haben, später auch wirklich wertgeschätzt wird. Doch es ging alles gut – wir hatten einen sehr erfolgreichen Launch und es hat sich gezeigt, dass wir tatsächlich ein riesiges Problem von kleinen Firmen gelöst haben.

Was war die größte technische Herausforderung?

Das amerikanische Einkommenssteuersystem ist extrem komplex. Denn zusätzlich zu den bundesweiten Steuern, hat jeder Bundesstaat noch einige weitere Steuern. Dann gibt es in vielen Städten sogar noch zusätzliche Zahlungen. Alles ist dezentralisiert. Gesamt gesehen gibt es über 6000 verschiedene Steuern und fast 1500 verschiedene zuständige Stellen, wo die Steuern und Formulare hingeschickt werden  müssen. Und dann ändern sich diese Stellen auch noch ständig. Das alles in unsere Software einzubeziehen und dabei skalierbar zu bleiben, war eine enorme technische Herausforderung.

Gab es unter deinen Freunden, oder in deiner Familie jemanden, der an deiner Idee gezweifelt hat? Gibt es jemenden, der jetzt bereut, dass er nicht an euch geglaubt hat?

Meine Familie und mein Freundeskreis unterstützen mich sehr. Ich denke nicht, dass dort irgend jemand an unserer Idee gezweifelt hat – zumindest nicht offen. Allerdings gab es einige potenzielle Investoren, die bezweifelt haben, dass wir es tatsächlich mit den großen, etablierten Konkurrenten in dem Feld aufnehmen können. Jetzt kommt eine riesige Zahl an Kunden von diesen Unternehmen zu uns.

Wenn du dich mit jemandem vernetzen willst, frag einfach!

Wenn man deinen Lebenslauf ansieht, sieht man, dass du selbst nicht sehr lange als Angestellter gearbeitet hast. Hast du schlechte Erfahrungen gemacht, die dich dazu gebracht haben, Gusto zu gründen?

Mein erster Job nach der Uni war im Volkswagen Electronics Research Lab in Palo Alto, und ich habe dort ausschließlich gute Erfahrungen gemacht. Ich konnte als Angestellter selbstverantwortlich arbeiten, bin stark daran gewachsen und habe mit meinen Freunden dort, zu denen ich noch immer viel Kontakt habe, Erfahrungen für’s Leben gemacht. Es war auch wegen dieser großartigen Erfahrung, wo die Arbeit sich einfach nicht nach “Arbeit” angefühlt hat, dass ich mit Gusto anderen Arbeitgebern das selbe für ihre Angestellten ermöglichen wollte. Gehaltsabrechnung, Prämien und Human Ressources sind für uns erst der Anfang. Am Ende wollen wir eine Welt, wo Arbeit für jeden ein besseres Leben ermöglicht.

Du und deine Co-Founder haben in Stanford studiert und dadurch wohl sehr gute Connections bekommen. Was ist dein Rat für Leute von weniger rennomierten Unis?

Wenn du dich mit jemandem vernetzen willst, frag einfach! Du wirst über die Großzügigkeit anderer Entrepreneure überrascht sein und merken, dass sie dir gerne helfen.

Nachdem sie auch Arbeitgeber sind, oder werden: Was ist deine Message für die Gründer, die das hier lesen?

Eure Angestellten sind keine Ressource. Es sind Menschen, die an etwas arbeiten wollen, wo sie wirklich dahinter stehen, zusammen mit Menschen, mit denen sie gerne Zeit verbringen.

+++ Hypersozial statt Hypertext: Der Wert hypersozialer Mitarbeiter! +++

Wer sich persönlich Tipps von Edward Kim holen will, kann sich noch bis knapp vor den Founder Talks am 23. Juni um einen Platz bewerben. Neben Kim kann man dort auch anderen Größen, wie etwa WordPress-Founder Matt Mullenweg oder Google Analytics-Gründer Wesley Chan treffen.

Link: www.foundertalks.org

 

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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