31.07.2018

General Magic: Sieben Lehren von sechs Silicon Valley Tech-Stars übers Scheitern

Was haben sechs führende Köpfe von Tech-Riesen wie Twitter, Google, Apple, Nest und LinkedIn gemein?: Anfang der 90er-Jahre arbeiteten alle gemeinsam bei einem Silicon Valley-Startup, das niemand mehr kennt - und scheiterten. Der Name: General Magic. Passend zu einer Doku über das visionäre 90s-Unternehmen, das noch vor der Etablierung des Internets über mobile Computer-Devices für Jedermann grübelte, haben die alten Kollegen nun Tipps und Ratschläge für die neuen Tech-Visionäre parat, die sie gegenüber dem US-Magazin FastCompany teilten.
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Gneral Magic - Scheiterkultur
Screenshot: Skizze des General Magic Device

Es war das Jahr 1990. Das Startup General Magic wurde gerade von Mitgliedern des original Macintosh-Teams von Apple gegründet. Das Ziel war es, ein mobiles Gerät zu entwickeln, das jeden weltweit vernetzen sollte. Es war eine innovative und extreme Idee, die auf der Frage basierte: „Was wäre, wenn jeder einen persönlichen Computer hätte, der ständig zur Hand und im Alltag hilfreich wäre?“ Monate nach der Gründung vergingen und Designer und Engineers arbeiteten an der Entwicklung des Devices – inklusive Touch-Screen, Apps und Emojis. Doch die Welt war dafür noch nicht bereit. In der „Prä-Internet-Ära“ verstand niemand, wozu so ein Produkt gut sein sollte. Niemand kaufte es und die Firma ging bankrott.

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Keine zwei Dekaden später wurde mit dem iPhone und Android die Vision der General Magic-Mitarbeiter wahr. Auch wenn das Startup scheiterte, bereitete es den Weg für heutige Tech-Giganten und formte Karrieren, wie etwa jene von Tony Fadell, einem Co-Inventor des iPhone und Megan Smith, der ersten weiblichen CTO der USA unter Obama. Beide und vier weitere der berühmtesten „lowly workers“ von General Magic sprachen nun mit dem US-Magazin FastCompany über das Scheitern einer visionären Idee und gaben Ratschläge für die Community.

General Magic: Keine Angst vor neuem Paradigma

„General Magics Ansatz war eine fiktionale Idee, dass jeder ein mobiles Gerät haben könnte, das mit anderen Geräten verbunden war. Es war radikal und das attraktivste und verrückteste Projekt damals im Silicon Valley“, sagt John Giannandrea, AI-Head bei Apple und ehemals Engineer bei General Magic, „Löse User-Probleme, selbst wenn das bedeutet etwas Neuartiges, das nicht existiert, zu erfinden“, so sein Ratschlag.

Mundgerechte Stückchen

„Wir haben aber zuviel gemacht und waren zu ambitioniert. Das ist das Learning: Die Versuchung, es immer besser zu machen, mehr hinzuzufügen, einfach mehr zu machen, war zuviel. Eine Vision zu haben ist natürlich wundervoll, aber man sollte sie in mundgerechten Stückchen liefern“, sagt Joanna Hoffman, Teil des original Macintosh-Teams und Head of Marketing bei General Magic.

Der User „in the room“

„Stelle den User an die erste Stelle, auch wenn es viele Möglichkeiten gibt, Anderes vorzureihen. Sie sind es, warum du das tust, was du tust. Noch besser: Arbeite an einem Projekt, das du selbst begehrst. Wenn du der ideale User bist, ist es leicht zu sehen, was der User will“, sagt Andy Hertzfeld, „Lead-Software-Archtekt“ des Macintosh und Co-Founder von General Magic.

Und Tony Fadell,  iPod-Inventor, Co-Inventor des iPhone, Founder und ehemaliger CEO von Nest und damaliger Hardware und Software Engineer bei General Magic fügt an: „Wir haben es damals für uns, die Tech-Geeks, erfunden. Das Produkt hatte ein nettes Interface, weil wir es so wollten. Dabei haben wir aber nicht gemerkt, dass es die Gesellschaft noch nicht braucht“.

Kritik annehmen

Marc Porat, CEO und Co-Founder von General Magic weist mit einem weiteren Tipp darauf hin, dass harte Kritik von klugen Köpfen einen Mehrwert hat, den man annehmen sollte. „Man wird gezwungen sich mit der Essenz seiner Idee auseinanderzusetzen. Bei Zurückweisung werdet nicht mutlos. Formt eure Idee einfach neu“, so Porat.

Von den Meistern lernen

Megan Smith, die erste weibliche CTO der USA, ehemalige VP bei Google, Founderin und CEO bei Shift7 und „mechanical engineer“ bei General Magic sagt, dass es wichtig sei, von denjenigen zu lernen, die etwas erreicht haben. „Es gibt ‚Master enterpreneurs‘, die außergewöhnliche Dinge geschaffen haben. Hat man die Möglichkeit mit ihnen zu arbeiten, so erhält man die Chance deren Praktiken kennenzulernen“.

Ein pessimistischer Optimist sein

Tony Fadell hingegen weiß, dass Ideen Zeit brauchen. „Aktuell arbeiten wir an selbstfahrenden Autos und an AI. Das sind Dinge, die unaufhaltsam kommen, aber noch etwas dauern werden. Dennoch braucht man Leute, die blind oder auch informiert den Prozess vorantreiben“, sagt er. „Ich bin ein pessimistischer Optimist, oder ein vorsichtiger Optimist, wenn man will. Man muss immer die Hoffnung hoch halten.“

Die Fehler der Technologie erkennen und korrigieren

„Wenn ich daran denke, dass die Arbeit, die ich gemacht habe, um Computer gesellschaftlich zu etablieren, nun verwendet wird, Demokratie und Freiheit zu unterminieren, so ist das sehr bedrückend“, sagt Andy Hertzfeld. „Bei General Magic hatten wir Mentoren, die große Werte hatten. Nun sehen wir die Herausforderungen, die Technologie nach sich zieht und müssen daran abreiten die Kern-Werte rund um Gleichheit und Demokratie zu schützen.“

Auch Fadell sticht in die gleiche Kerbe, wenn er sagt, dass man Risiken nehmen muss, will man Veränderung herbeiführen. „Als Geschäftsmann und Engineer muss man schnell sein. Sieht man jedoch, wenn wo etwas falsch läuft, ist es der Job, das Problem so schnell wie möglich zu lösen. ‚Don’t blame others – make some change.'“


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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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