Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

27.11.2023

Nach Rekord-Exit: has.to.be-Founder entwickelt neue OKR-Alternative

Mit seinem neuen Startup GrowthSquare launcht Martin Klässner nur zwei Jahre nach dem größten bekannten Startup-Exit in Österreich eine OKR-Alternative.

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✨ AI Kontextualisierung

Rund zwei Jahre nach dem bis dato höchsten bekannten Startup-Exit in Österreich launcht Ex-has.to.be-CEO Martin Klässner sein neues Projekt GrowthSquare. Mit has.to.be entwickelte Klässner einen europäischen E-Mobilitätssoftwareanbieter, der von einem Startup mit 40 Mitarbeitenden in zwei Jahren zu einem Scaleup mit über 150 Personen heranwuchs.

Im Juli 2021 wurde has.to.be aus Radstadt vom US-Unternehmen ChargePoint um 250 Millionen Euro übernommen (brutkasten berichtete). Den Erfolg des Salzburger Startups bezieht Martin Klässner auf seine eigens entwickelte Methode zur Strategieumsetzung – womit er nun sein neues Startup GrowthSquare gründete.

GrowthSquare setzt Erfolgskonzept von has.to.be um

Martin Klässner und sein Co-Founder Jerolim Filippi entwickeln seit Juli die Methodologie zur Strategieumsetzung in Unternehmen – namentlich „Art of Acceleration“ (AOA). Die Methode soll es bereits Klässners früherem Startup has.to.be ermöglicht haben, sich gegen seine Marktkonkurrenz durchzusetzen. Die von GrowthSquare entwickelte Methode AOA dient als Alternative zu den bereits bekannten OKRs (Objectives and Key Results). AOA soll Unternehmen dabei unterstützen, ihre Strategien schnell und effizient umzusetzen.

Mitarbeitende im Mittelpunkt

Das Salzburger Startup stellt mit AOA den Menschen als „wesentlichen Faktor für den Erfolg eines Unternehmens in den Mittelpunkt“. Die angebotenen Services beziehen sich auf Methodologie, Software und Coaching – und werden in Kooperation mit „einem erfahrenen Expertenteam und ehemaligen has.to.be-Wegbegleitern“ zur Verfügung gestellt. Ergänzt werde die Methodologie von einer cloudbasierten AOA Management-Plattform.

Basis für AOA sei „das menschliche Gehirn“

Martin Klässner erklärt dem brutkasten, dass AOA „auf den Grundlagen des menschlichen Gehirns“ basiert und „kontinuierlich an aktuelle Veränderungen und Herausforderungen in der Arbeitswelt angepasst“ wird. Die Einführung von AOA sei „der Anfang einer Transformation in Unternehmen und ermöglicht eine erfolgreiche Zusammenarbeit und Weiterentwicklung.“

Klässner setzt den Erfolg eines Unternehmens in direkte Relation zur Ermächtigung der Mitarbeitenden, „Entscheidungen selbst zu treffen und konstruktives Denken zu fördern“. Co-Founder FIlippi führt weiter aus: „Der Beitrag der Mitarbeiter:innen und die Art und Weise, wie sie zusammenarbeiten, sind der Schlüsselfaktor für den Erfolg eines Unternehmens.“

OKRs führten bei has.to.be zu „ständigen Diskussionen“

„Als has.to.be anfing zu wachsen, haben wir nach einem Weg gesucht, Mitarbeiter:innen erfolgreich zu führen das Richtige zu tun, den Fortschritt im Auge zu behalten und Ziele messbar zu machen“, so Filippi. Zu Beginn habe das Team mit dem durch Google bekannt gewordenen OKR-Framework gearbeitet, erklärt der Co-Founder.

Die Methode funktionierte im damaligen has.to.be-Team allerdings nicht. „Wir haben Schulungen besucht und uns intensiv mit der Integration von OKR beschäftigt. Allerdings haben wir kein positives Feedback von unserem Team erhalten. Die Definition von geeigneten Zielen und die Festlegung der richtigen Ergebnisse waren schwierig und führten zu ständigen Diskussionen. Es war schwer zu bestimmen, auf welcher Ebene die Ziele liegen sollten. Wir waren besorgt, dass diese Schwierigkeiten nur zunehmen würden, wenn wir 200 Mitarbeiter hätten“, erzählt Klässner von dem Versuch einer OKR-Anwendung bei has.to.be.

Eigenständig entscheiden mit AOA

Die Tatsache, dass OKRs keinen strukturierten Wissensaustausch oder das Begreifen von Realitäten und Bereitstellung von relevanten Daten im Sinne einer effektiven Bottom-up-Handlungserstellung unterstütze, habe nicht den Vorstellungen von has.to.be entsprochen, heißt es vonseiten der Gründer.

Demnach habe man nach einer Methode gesucht, die es Mitarbeitenden ermögliche, eigenständige Entscheidungen zu treffen. Die Co-Founder haben sich schließlich dazu entschieden, „unseren eigenen Ansatz zu entwickeln, der einen stärkeren Fokus auf die Mitarbeiter legt.“ Die Entwicklung der AOA-Methodik erfolgte auf Basis einer umfangreichen Literatur- und Forschungsanalyse sowie nach praktischer Anwendung, erklärt Co-Founder Klässner.

Zu viel Zeit und Aufwand: Darum scheitern OKRs in Unternehmen

Die Erkenntnis, warum OKRs in vielen Organisationen zum Scheitern verurteilt sind, kam den beiden has.to.be-Foundern erst nach dem Exit: „Nachdem wir bei has.to.be die Methodologie weiterentwickelt und in allen Bereichen des Unternehmens integriert haben – darunter Legal, Finanzen, Personalwesen, Marketing und Vertrieb – haben wir uns nach unserem erfolgreichen Exit gefragt: Was machen wir jetzt? Wir begannen Gespräche mit Seed- und Pre-Seed-Startups zu führen und stellten uns die Frage: Kann AOA auch für andere Unternehmen funktionieren? War AOA bei has.to.be nur ein Glücksgriff oder kann es auch für andere Unternehmen erfolgreich sein?“

Nach Gesprächen mit zahlreichen Unternehmen stellte sich für die Gründer heraus, dass viele Unternehmen mit der Definition und Umsetzung ihrer OKRs nach drei bis zwölf Monaten aufhörten. Der häufige Grund: Es brauchte viel Zeit und Aufwand, bis Teams mit den OKRs arbeiten konnten – „bis die Mitarbeiter sie verstehen und in ihrer Denkweise und ihrem Format denken können“, erklärt Klässner im brutkasten-Interview.

„Zum Beispiel steht das Denken in Ergebnissen, das die OKRs fokussieren, im Widerspruch zur intuitiven Art des Denkens“, führt Klässner weiter aus. 80 bis 90 Prozent derjenigen, mit denen Klässner im Gespräch war, haben ihre OKRs aus diesen Gründen aufgegeben – und fortan nach einer besseren Alternative gesucht.

AOA versus OKR: Das ist der Unterschied

Bei AOA geht es darum, zu verstehen, was Menschen in Organisationen, Strukturen und Prozessen benötigen, um hervorragende Leistungen zu erbringen. Mit dem people-centric Ansatz werden Menschen mit der Strategie in Einklang gebracht.
Martin Klässner, Co-Founder von GrowthSquare

Der Hauptunterschied zwischen AOA und OKR liegt im Ansatz selbst, erklärt Klässner: „Bei AOA geht es darum, zu verstehen, was Menschen in Organisationen, Strukturen und Prozessen benötigen, um hervorragende Leistungen zu erbringen. Mit dem people-centric Ansatz werden Menschen mit der Strategie in Einklang gebracht.“

Im Gegensatz dazu geht es bei OKRs darum, „die Strategie auf die Menschen auszurichten“, so Klässner. Dem Innovator zufolge sei AOA einfach intuitiv anzuwenden, was bei der Definition und Umsetzung von OKRs fehlen würde. „AOA bringt viel Kontext, der für den notwendigen Informations- und Wissenstransfer innerhalb der Methode von großer Bedeutung ist“, führt Klässner weiter aus.

„Deutlich erhöhte intrinsische Motivation“

Die Strategieumsetzung mit Art of Acceleration (AOA) habe sich positiv auf das Mitarbeiterengagement ausgewirkt. „Es gab eine deutlich erhöhte intrinsische Motivation im gesamten Unternehmen, um alle Quartalsziele in kurzer Zeit zu erreichen“, erzählt Klässner von der Entwicklung bei has.to.be. Zum Zeitpunkt des Verkaufs an den US-Ladelösungsanbieter ChargePoint soll has.to.be einen Marktanteil von 30 Prozent am europäischen Mobilitätsmarkt gehabt haben.

Art of Acceleration soll Zeit und Konflikte sowie Unklarheiten und Missverständnisse in Teams vorbeugen. „Wir haben beobachtet, dass die Produktivität innerhalb der Teams um bis zu 40 Prozent steigt, wenn AOA angewendet wird“, berichtet Gründer Klässner. Zudem beobachtete GrowthSquare im Zuge der AOA Umsetzung effektivere Entscheidungsprozesse und damit einen Anstieg des positiven Outputs.

Klässner und Filippi haben darüber hinaus festgestellt, dass Mitarbeitende durch die Anwendung von AOA viel eher dazu in der Lage sind, eigenständige Entscheidungen zu treffen. „Das hat großen Einfluss auf die Unternehmenskultur“, ergänzt Klässner. „Silos werden aufgebrochen, die Zusammenarbeit zwischen Teams wird verbessert und Unterstützung wird leichter geleistet.“

Schnelle Lösungen in schnelllebigem Umfeld

Mit AOA richtet sich das Startup GrowthSquare an Unternehmen in einem schnelllebigen Wirtschaftsumfeld, heißt es. Ziel sei es, mithilfe der Art of Acceleration den Unternehmenserfolg zu stärken und internationales Wachstumspotential auszuschöpfen. AOA sei in unabhängig von Geschäftsmodell, Industrie und Betriebsgröße anwendbar. Martin Klässner hebt indes die Wirkung von AOA auf einzelne Mitarbeitende hervor: „Jeder Mitarbeiter kann sehen, wie sein Beitrag im Team zur Gesamtstrategie und zum Erfolg des Unternehmens beiträgt. Es wird deutlich, welchen individuellen Beitrag jeder einzelne zur Erfolgsgeschichte des Unternehmens leistet.“

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© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

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„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

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