Wer in Österreich einen Führerschein macht, muss danach auch zum Fahrsicherheitstraining. „Bei waffenrechtlichen Dokumenten gibt es das nicht“, sagt Christian Haider im Gespräch mit brutkasten. „Da reicht ein zweistündiger Praxisteil – und der kann niemals eine Ausbildung oder das notwendige Training ersetzen. Aber wenn du dir eine Waffe kaufst, hast du auch die Verpflichtung, dass du sicher damit umgehen kannst“, ergänzt der Co-Founder von High Ready.
Mit dem Startup möchte Haider genau dieses Problem lösen. Im Mittelpunkt steht eine App, die Waffenbesitzer:innen den Umgang mit der Waffe beibringen – und die Community zusammenbringen soll. Das Unternehmen pitcht Haider in der kommenden Folge der Startup-Show „2 Minuten 2 Millionen“.
High Ready bietet Hilfestellung
Bevor Haider Vollzeit für High Ready gearbeitet hat, war er Hauptverantwortlicher für die Schießausbildung beim Jagdkommando, der Sondereinheit des österreichischen Militärs. Die Idee entstand aus dieser Beschäftigung: „Wenn man in das Schießen einsteigen will, muss man nur den Waffenführerschein machen. Aber danach sind die Leute planlos, es gibt keine Hilfestellung. In der App zeigen wir den sicheren Umgang mit der Waffe.“
Kurse und Angebote in der App
Das Startup richtet sich grundsätzlich an alle Waffenbesitzer:innen, vorrangig aber an Anfänger:innen. Registrieren kann sich jede:r ab 18 Jahren. Die User:innen zahlen dann über ein Abomodell für Videokurse in der App.
Die App von High Ready | Foto: High Ready
Zusätzlich zu den Kursen gibt es eine Map, auf der Waffengeschäfte und Schießplätze eingezeichnet sind. Premium-Partner bezahlen hier für die Sichtbarkeit. „Ein Waffengeschäft hat sonst keine Möglichkeit, sich im Internet zu präsentieren“, sagt Haider. Für die Bewerbung von Waffen gibt es in Österreich nämlich strenge gesetzliche Regeln, die Möglichkeiten für Werbung sind entsprechend eingeschränkt.
Für das im Jahr 2023 gegründete Startup gab es bereits im Gründungsjahr zwei Early-Stage-Investments, die Haider allerdings als sehr gering bezeichnet. Seit 2025 ist zudem die Softwarefirma, die die App entwickelt, als strategischer Partner am Unternehmen beteiligt.
App soll für ganz Europa kommen
Aktuell arbeiten vier Mitarbeiter:innen an High Ready, zusätzlich sind fünf Entwickler:innen des beteiligten Softwareunternehmens für das Projekt zuständig. Die App verzeichnet derzeit 8.500 User:innen. Als nächstes großes Ziel für dieses Jahr gibt Haider die Expansion in den gesamten DACH-Raum an. „Die App ist auch in Deutschland schon gelauncht, aber wir haben sie aktiv noch nicht beworben“, erzählt der Co-Founder.
Um langfristig auch in ganz Europa vertreten zu sein, steht die Übersetzung der App auf dem Plan. Der Fokus liegt dabei auf Englisch. „Der letzte Schritt wäre dann der amerikanische Markt“, sagt Haider. Die App ließe sich auch leicht skalieren: „Wir haben uns bei den Kurs-Inhalten an die IPSC gehalten, die International Practical Shooting Confederation – damit sind wir international gültig.“
CX-Expertin Katja Forbes: Wie Machine Customers die Spielregeln des Handels auf den Kopf stellen
KI-Agenten shoppen bereits selbst – schneller, kühler und kompromissloser als jeder Mensch. CX-Expertin Katja Forbes erklärt im brutkasten-Interview, warum "Machine Customers" die größte Disruption seit dem Aufstieg des E-Commerce werden, und wie sich Unternehmen darauf vorbereiten können.
CX-Expertin Katja Forbes: Wie Machine Customers die Spielregeln des Handels auf den Kopf stellen
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Katja Forbes zählt zu den gefragtesten internationalen Stimmen an der Schnittstelle von Customer Experience, Künstlicher Intelligenz und Digitalstrategie. Die gebürtige Australierin war Executive Director und Head of Client Experience bei der Standard Chartered Bank, zuvor International Director und Vice President im globalen Vorstand der Interaction Design Association (IxDA); heute teilt sie ihre Zeit zwischen Singapur und Australien auf. Mit ihrem jüngsten Buch „Machine Customers: The Evolution Has Begun“ hat sie ein Thema in den Fokus gerückt, das gerade von der Theorie in die Praxis kippt. brutkasten hat mit ihr am Exporttag 26 der Wirtschaftskammer Österreich gesprochen.
Der Begriff „Machine Customer“ geht auf Gartner zurück und beschreibt einen nicht-menschlichen wirtschaftlichen Akteur: eine KI, die eigenständig entscheidet, verhandelt und Geld ausgibt. Was nach ferner Zukunft klingt, ist längst Realität. Visa hat mit „Intelligent Commerce“ einen Zahlungsstandard für Agenten gestartet, Googles Shopping-Agent greift auf einen Produktgraphen mit Milliarden Einträgen zu, und Handelsriesen wie Walmart verhandeln Lieferantenverträge bereits weitgehend automatisiert.
Für europäische Unternehmen ist das mehr als eine technische Spielerei. Wenn KI-Agenten zu einem unkontrollierbaren Filter zwischen Marke und Kunde werden, verlieren klassische Marketing-Hebel ihre Wirkung – und maschinenlesbare, überprüfbare Werte- und ESG-Nachweise werden zum stärksten Verkaufsargument. Hinzu kommt eine geopolitische Dimension: die Abhängigkeit von US-Modellen und die Frage der „kommerziellen Souveränität“. Im Interview erklärt Forbes, was Konzerne, Startups und KMU jetzt tun sollten.
Was ist ein „Machine Customer“?
Die breiteste Definition kommt von Gartner: ein nicht-menschlicher wirtschaftlicher Akteur. Ich betrachte es lieber etwas kategorisierter: Es ist etwas, das in der Wirtschaft agieren, Transaktionen durchführen, Entscheidungen treffen und Geld ausgeben kann – entweder von einem Menschen gesteuert oder autonom. Ein B2C-Beispiel: Visa Intelligent Commerce ist letztes Jahr mit der Anweisung gestartet: „Finde mir die besten Kopfhörer unter 200 Dollar – und wenn du sie gefunden hast, kauf sie.“ Googles Spark geht noch weiter, weil darunter ein Produktgraph mit rund 65 Milliarden Einträgen liegt. Der Agent gleicht die Parameter ab, findet das Produkt und bezahlt über Google Pay. Das Bemerkenswerte: Es ist ein vollständig disintermediierter Kauf. Wenn Spark ein Paar Bose-Kopfhörer findet, geht es nie wieder auf die Bose-Website. Bose wird für Google effektiv zum Drop-Shipper – die Marke verschwindet aus der Beziehung.
Heißt das, Logik ersetzt Emotion?
Das ist der erste, naive Reflex – und er greift zu kurz. Ein Agent fällt zwar auf seine harten Vorgaben zurück, meist rund um den Preis. Aber Agenten sind bemerkenswert gut darin, emotionale Stimmungen zu quantifizieren. Wenn ich sage: „Ich will lustige Socken, die mich glücklich machen“, durchsucht der Agent das Web nach genau diesem Sentiment über zehntausende Bewertungen hinweg und verknüpft es mit meinem Wunsch. In China habe ich ein BYD-Auto gesehen, das die Stimmung erkennt und die Umgebung entsprechend anpasst. Mercedes Pay kann im Fahrzeug bereits bezahlen, parken und Ladevorgänge aushandeln. Neun chinesische Autohersteller bauen Alibabas Qwen-Modell ins Cockpit ein, ebenso BMW China. Agenten fühlen nichts – aber sie leiten Emotionen bemerkenswert kreativ ab. So einfach wie „Logik schlägt Emotion“ ist es also nicht.
Was bedeutet das für Konsumgütermarken?
Ein Albtraum. Ich arbeite gerade mit vielen CMOs zusammen, und die Frage lautet immer: „Wie vermarkte ich an einen KI-Agenten?“ Die Antwort: gar nicht. Der Agent wird zu einem Filter, den man nicht mehr kontrolliert. Keiner der klassischen Hebel, mit denen man früher Menschen zum Kauf bewegt hat, wirkt bei einem Agenten.
Ich sehe drei Ebenen im Agentic Commerce. Erstens: Auffindbarkeit – GEO, AEO, im Grunde das, was früher SEO war, neu gedacht für Agenten. Rund 90 Prozent der Anbieteraktivität spielt sich hier ab, weil es am leichtesten zugänglich ist. Zweitens: die technische Vertrauensebene – kann ich eine vertrauenswürdige Transaktion abwickeln? Hier kommen die Payment-Rails ins Spiel – Mastercard, Visa, Stripe. Und drittens, die anspruchsvollste Ebene: Werte. In meinen Experimenten war der Ausschlag gebend, wenn alle gleich auffindbar und gleich vertrauenswürdig waren, dass eine Marke zu meinen Werten passte – und das unabhängig in Drittquellen überprüfbar war. Wenn ich sage: „Ich will einen Regenmantel, Nachhaltigkeit ist mir wichtig“, landet der Agent bei Patagonia, weil deren Footprint Chronicles das mit Daten belegen. Und genau darum geht es: Man kann eine KI nicht greenwashen. Sie kann jede Behauptung überprüfen – und was sich nicht belegen lässt, fliegt raus.
Wo stehen wir bei der Adoption?
Im B2C-Bereich sind wir noch ganz am Anfang. Eine aktuelle Gartner-Umfrage beziffert es auf rund 11 Prozent, die einem Agenten einen Kauf ohne Rückfrage zutrauen würden. Im B2B-Bereich steckt das eigentliche Geld – und dort ist man bereits weit fortgeschritten. Seit einem Pilotprojekt 2022 verhandelt Walmart mit Lieferanten über KI, via der von einem Esten gegründeten Plattform Pactum. Fast 70 Prozent der Verträge wurden ohne menschliche Beteiligung auf Walmart-Seite abgeschlossen, und drei Viertel der Lieferanten bevorzugten die Verhandlung mit der KI. Das Ergebnis: rund drei Prozent bessere Einkaufspreise und 35 Tage längere Zahlungsziele – Working Capital, das aus den Taschen der Lieferanten zurück zu Walmart wandert. Auch Maersk, Honeywell und Astra Zeneca sind Kunden. Für Lieferanten bedeutet das: Die KI hat alle Zeit der Welt, die Lieferkette bis ins Detail zu durchleuchten. Wenn ESG- und Werte-Nachweise nicht verifizierbar dokumentiert sind, kommt man nicht mehr durch.
Und die geopolitische Dimension – Europas Abhängigkeit von US-KI?
Es geht um kommerzielle Souveränität: Unternehmen müssen selbst bestimmen können, zu welchen Bedingungen sie KI-Akteure in ihr Geschäft lassen. Mein Rat: sich nicht nur auf die USA zu fixieren. Fünf der Top-Ten-Modelle kommen aus China – leichter und günstiger im Betrieb. Die VAE wollen bis 2028 mindestens die Hälfte ihrer Regierungsdienste über agentische KI abwickeln und dieses Governance-Modell in den Globalen Süden exportieren – womit der gesamte afrikanische Kontinent ins Spiel kommt. Australien hat ein souveränes Modell. KI ist nicht politisch neutral; entscheidend ist, wie sie gesteuert wird.
Deine Botschaft an KMU?
Findet heraus, welche Machine Customers bei euch anklopfen. Es gibt fünf Typen: den delegierten Agenten, den autonomen Käufer, das Multi-Agenten-Netzwerk, den Co-Buyer und den Intermediär – wie Amazons Rufus. Beginnt mit dem Machine Customer Canvas. Vielleicht baut ihr selbst Machine Customers: Mercedes-Fahrzeuge sind welche. Mit Agenten verdreifacht sich der mögliche Geschäftsmodellraum. Das wird alles verändern.
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