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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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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