19.05.2023

GoStudent-Gründer Ohswald: “Im Kernmarkt profitabel, bis Jahresende auch in allen anderen”

Im brutkasten-Talk spricht GoStudent-Gründer Felix Ohswald über die Maßnahmen der vergangenen Monate und die neue KI-Strategie.
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GoStudent-Gründer Felix Ohswald im brutkasten-Talk | (c) brutkasten
Archiv: GoStudent-Gründer Felix Ohswald im brutkasten-Talk | Foto: brutkasten

Wie auch viele andere Scaleups, hat Österreichs zweites Unicorn GoStudent eine durchaus turbulente Zeit hinter sich. Noch Anfang 2022 stellte das Unicorn die größte Investment-Runde in der Geschichte Österreichs auf. Doch in der gedrehten Markt-Situation nach Ausbruch des Ukraine-Kriegs musste es Federn lassen. Bis Jahresende gab es zwei Kündigungswellen begleitet von Vorwürfen. Und gleichzeitig sorgten verlorene Prozesse für schlechte Publicity.

“Davon waren wir natürlich auch betroffen”

“Wir haben damals das Jahr 2022 in einer absoluten Hypergrowth-Phase gestartet. Wir haben in über 20 Länder expandiert und unser Personal dort sehr, sehr stark aufgebaut. Wir haben unser Service sehr schnell skaliert”, erzählt GoStudent-Gründer und CEO Felix Ohswald im aktuellen brutkasten-Video-Talk. Dann habe sich “das gesamte Marktumfeld um 180 Grad gedreht”, die Kapitalbeschaffung habe sich deutlich erschwert. “Die Firmen haben ihre Wachstumsziele angepasst und davon waren wir natürlich auch betroffen”, so Ohswald.

Drei große Maßnahmen in den vergangenen zwölf Monaten

Insgesamt habe man in den vergangenen zwölf Monaten drei Maßnahmen umgesetzt. Erstens habe man die Bruttomarge von 40 auf 55 Prozent erhöht. “Das heißt, wir sind im Geschäft viel, viel profitabler, als wir es vor einem Jahr waren”, meint der GoStudent-CEO. Zweitens habe man die “Personalstruktur stark umgebaut”. “Wir haben uns aus Märkten zurückgezogen, die einen längeren Weg zur Profitabilität gebraucht hätten. Wir haben in unseren zentralen Funktionen auch Personal abgebaut, das für die nächste Phase einfach zu groß gewesen wäre”, sagt Ohswald. Drittens habe man die Marketingstrategie stärker auf jene Kanäle fokussiert, die einen guten Return of Invest bringen. Gleichzeitig habe man auch über die übernommenen EduTech-Unternehmen viele Neukund:innen gewinnen können. “Unsere Akquisitionskosten sind also auch dramatisch gesunken”, so der Gründer.

GoStudent will bis Jahresende in allen Märkten profitabel sein

Dank dieser drei Maßnahmen sei GoStudent trotz schwerer Marktsituation auch vom ersten Quartal 2022 aufs erste Quartal 2023 um 50 Prozent gewachsen. “Gleichzeitig sind wir auch im Kernmarkt DACH-Raum profitabel geworden und werden das bis Ende des Jahres auch in allen anderen Märkten sein”, sagt Felix Ohswald. Man sei also in einer sehr starken Position. “Wir sind vollständig ausfinanziert, sind in unseren Kernmärkten in Europa der Marktführer und der Größte in unserem Segment”.

“Der heilige Gral in der Bildung”

Das Wiener Unicorn verfolgt also weiterhin große Ziele. Hierbei soll auch die kürzlich präsentierte KI-Strategie helfen. Laut dieser will GoStudent Künstliche Intelligenz in mehreren Schienen einsetzen – einerseits, um Tutor:innen zu unterstützen, andererseits aber auch, um mit KI-Tutoren eine günstigere Alternative zur menschlichen Lehrkraft zu bieten. “Es gibt natürlich sehr spannende KI-Anwendungsbereiche im Bildungsbereich. Aus unserer Sicht geht es hauptsächlich darum, wie man Schüler:innen qualitativ hochwertige, maßgeschneiderte Bildung zu geringen Kosten anbieten kann. Das ist der heilige Gral in der Bildung”, sagt Ohswald.

KI bei GoStudent-Tochter Seneca bereits für Benotung im Einsatz

Der Gründer nennt ein konkretes Beispiel, wo KI im Unternehmen bereits im Einsatz ist: beim Anfang 2022 aufgekauften britischen EduTech-Unternehmen Seneca Learning. “Dort bieten wir eine Lernsoftware an, die von mehr als vier Millionen Schüler:innen in England verwendet wird. Wenn in diesen Hausaufgaben offene Fragen gestellt werden, werden diese schon seit mehr als eineinhalb Jahren durch eine KI-Lösung benotet. Lehrpersonen sparen sich dadurch sehr, sehr viel Zeit”, erläutert Ohswald. Die Qualitätssicherung passiere hierbei über viel Feedback durch menschliche Lehrkräfte. Mittlerweile habe man auch KI-unterstützte Unterrichtspläne für die GoStudent-Nachhilfestunden – auch das spare den Tutor:innen viel Zeit. Generell könne man im eigenen Ökosystem mit fünf Millionen Schüler:innen, mit denen man monatlich interagiere, “sehr, sehr viel Testing machen”.

KI-Tutor soll individualisierte Beispiele liefern

Noch nicht im Einsatz ist der erwähnte KI-Tutor. “Das kann man sich so vorstellen, dass du irgendwann einmal einen virtuellen Avatar hast, der mit dir live interagiert und dir zum Beispiel die Grammatikregeln in Englisch beibringt”, erklärt Felix Ohswald. Das soll “wirklich maßgeschneidert auf die Bedürfnisse” passieren. “Das heißt, wenn du Fußballfan bist, dann kann dieser virtuelle Tutor Beispiele aus dem Fußball nehmen, um dir etwa die If-Sentences beizubringen”.

Felix Ohswald: GoStudent will mit KI-Tutor Zielgruppe und Umsatzpotenzial vergrößern

Der GoStudent-Gründer betont aber: “Das ist nicht das Gleiche, wie wenn man einem Menschen gegenüber sitzt, aber es ist eine Möglichkeit, die Kosten zu senken”. Er erhofft sich, so die Zielgruppe zu vergrößern und langfristig weiteres Umsatzpotenzial zu heben. Jedenfalls aber wolle man die menschlichen Tutor:innen nicht ersetzen. “Es ist etwas komplementäres, etwas ergänzendes”, so Ohswald.

Sachen, die “cool klingen” und dann gar nicht funktionieren

Auch räumt der CEO ein: “Man muss an die Sache schon sehr nüchtern herangehen. Auch wir machen sehr viele Tests, viele Sachen, die cool klingen und wenn wir sie dann bei den Kund:innen ausprobieren, funktionieren sie gar nicht”. Es sei gut, dass der aktuelle Hype die Innovation antreibe. “Aber am Ende des Tages entscheidet der Kunde, was wirklich einen Mehrwert bringt, wo diese Lösungen eingesetzt werden, wo sie nicht eingesetzt werden”.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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