28.06.2018

Grazer Startup feedbackr: 300 Schulen und Unis in 65 Ländern als User

Mit dem Tool des Grazer Startups feedbackr kann man, wie der Name erahnen lässt, (anonym) Feedback geben. Inzwischen wurde auch die TU Graz, wo das Tool entwickelt wurde, als Kunde gewonnen.
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TU Graz Vizerektor Detlef Heck, die feedbackr-Founder Christian Haintz und Karin Pichler und TU Graz-Rektor Harald Kainz
(c) Thomas Roessler Photography: TU Graz Vizerektor Detlef Heck, die feedbackr-Founder Christian Haintz und Karin Pichler und TU Graz-Rektor Harald Kainz

„Feedback ist das Frühstück der Champions“ – so lautet ein mehr oder weniger bekannter Motivationsspruch, der sich zumindest bei Unternehmensberatern großer Beliebtheit erfreut. Doch ist es mit der konstruktiven Kritik oft so eine Sache. Häufig besteht zwischen jenem, der das Feedback einholt und jenem, der es gibt, ein Hierarchie-Verhältnis. Fehler und Probleme offen anzusprechen, fällt nicht nur deswegen oft schwer. Man will nicht der Überbringer der schlechten Nachricht sein („Du solltest keine Gesangskarriere anstreben“) und schon gar nicht einen Vorgesetzten, oder die Professorin, die einen nachher beurteilt, vor den Kopf stoßen. Bei letzterem Punkt setzt das Konzept des Grazer Startups feedbackr an.

+++ Archiv: Grazer Startup erhält sechsstellige FFG-Förderung +++

„feedbackr ist aus realen Problemen in der Lehre entstanden“

Das Tool ist schnell erklärt: Via Smartphone können etwa Studierende anonym Feedback geben, Fragen stellen und Wissensfragen beantworten – und zwar durchgehend und nicht erst mittels Feedback-Bogen am Ende des Semesters. „feedbackr ist aus realen Problemen in der Lehre entstanden – vor allem bei großen Lehrveranstaltungen ist es kaum möglich, alle Studierenden einzubeziehen“, sagt Co-Founderin Karin Pichler. Studierende können mit dem Tool auch gegenseitig ihre Präsentationen anonym bewerten, in Gruppendiskussionen Themenfelder erörtern und Lehrenden Hinweise auf Unklarheiten geben. Diese können wiederum etwa Meinungsumfragen durchführen. Einsetzbar ist feedbackr unter anderem auch bei Unternehmensworkshops und Events – mit zusätzlichen Funktionen.

Heimatuni wird Kunde

Überzeugen konnte das Startup damit bislang nach eigenen Angaben mehr als 300 Bildungseinrichtungen in 65 Ländern. Einen Kunden-Neuzugang streicht man seitens feedbackr besonders heraus: Die TU Graz nutzt das Tool seit kurzem. Das hat insofern symbolischen Charakter für das Startup, als das Tool dort von Pichler und ihrem Co-Founder Christian Haintz, gemeinsam mit dem Dozenten und E-Learning-Experten Martin Ebner entwickelt wurde. „feedbackr zeigt mir, ob meine Studierenden tatsächlich in der Lehrveranstaltung aufmerksam sind. Die meisten haben ihr Smartphone ohnehin am Tisch liegen – so kann ich gleich alle aktiv in den Unterricht einbinden“, wird TU Graz-Vizerektor Heck in einer Aussendung dazu zitiert. Auf der Page werden drei weitere große Unis als Referenz-Kunden angeführt: die WU Wien, die TU München und die Uni Graz.

TU Graz zahlt ca. 3500 Euro pro Jahr

Wie viele der insgesamt rund 300 Bildungseinrichtungen zahlende Kunden sind, verrät man seitens feedbackr nicht. Das Startup arbeitet im Bildungsbereich mit einem Freemium-Modell. Für Kunden wie die TU Graz gibt es „Campus Lizenzen“. Mit ihren rund 17.000 Studierenden käme die Uni laut Preiskalkulator auf der Startup-Page auf Kosten von etwa 3500 Euro pro Jahr bei einem Drei-Jahres-Vertrag. Im Business-Bereich bietet feedbackr Pakete zwischen 40 und 370 Euro bei Jahresvertrag bzw. 48 und 480 Euro bei monatlicher Abrechnung. Dort werden etwa Amazon und die Wirtschaftskammer als Referenz-Kunden genannt. Event-Pakete sind ab 449 Euro pro Veranstaltungstag zu haben.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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