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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Martin Klässner | Foto: © has.to.be

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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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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