28.03.2023

HustleGPT: Wie GPT-4 Startups mit nur 100 Dollar gründet

Ein Startup mit nur 100 Dollar gründen und in kurzer Zeit marktfähig machen. Eine KI namens HustleGPT soll das möglich machen.
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HustleGPT, Twitter
GPT-4 zeigt sich neuerdings als kompetenter Co-Founder für Startups (c) Tima Miroshnichenko / Pexels

Ein frisch gegründetes Startup mit nur 100 Dollar Startkapital bläst sich in wenigen Tagen zu einem Wert von insgesamt 25.000 Dollar auf. Dieses Wunder kann wohl nur eine neuartige Technologie wie GPT-4 vollbringen. Die Künstliche Intelligenz von OpenAI weiß scheinbar, wie man Unternehmen gründet. Dadurch könnte sie zur neuen Go-To-Technologie für-Startup-Gründer:innen werden. Das eingangs erwähnte Beispiel macht es vor.

KI gibt Anleitung zur Unternehmensgründung

Die Entstehungsgeschichte von GreenGadgetGuru, das gemeinsame Unternehmen des Brand Designers Jackson Greathouse Fall und GPT-4, löste Mitte des Monats einen Hype auf Twitter aus. Einen Tag nach der Veröffentlichung von OpenAIs GPT-4, startete der US-Amerikaner sein Experiment. Er ordnete dem GPT-4-Chatbot an, aus 100 Dollar so viel Geld wie nur möglich in kürzester Zeit zu machen.

Auf diesen Prompt hin schlug der Chatbot, fortan HustleGPT genannt, dem Unternehmer vier konkrete Schritte zur Unternehmensgründung vor:

  1. Eine Domain und einen günstigen Webhosting-Tarif kaufen.
  2. Eine Affiliate-Website aufsetzen und mit Content füllen.
  3. Inhalte über sämtliche Social-Media-Kanäle ausspielen.
  4. SEO-Maßnahmen setzen für besseres Google-Ranking und um organische Zugriffe zu erhöhen.

Teamwork von Mensch und Maschine

Die zu vertreibenden Produkte sollten eine profitable Nische mit niedriger Konkurrenz bedienen, wie etwa ökologische Produkte für nachhaltigen Lifestyle, spezielle Küchenutensilien oder Haustierzubehör. Greathouse Fall entschied sich für ersteres.

Später im Prozess riet HustleGPT dem Unternehmen noch, etwa einen Content Creator für die Erstellung der Website-Inhalte anzustellen und ein SaaS-Produkt, also die Bereitstellung von Softwarelösungen über das Internet, zu entwickeln. Das konnte mithilfe der Beträge von privaten Investor:innen finanziert werden, die sich schnell nach Bekanntwerden der Aktion auf Twitter bei Greathouse Fall meldeten.

Die KI gab also einen konkreten strategischen Fahrplan zur Unternehmensgründung. Ausführen musste die Schritte aber dennoch ein Mensch.

HustleGPT-Hype: Immer mehr Startups durch Twitter Challenge

Heraus kam dabei ein Startup mit einem Wert von 25.000 Dollar nach nur einem Tag und 130 Dollar an Umsatz nach einer Woche. Zahlreiche Twitter-User:innen schlossen sich daraufhin der Erfolgsstory von Jackson Greathouse Fall an. Auf GitHub gibt es bereits eine Sammlung von 202 Startups, die im Zuge der HustleGPT-Challenge gegründet wurden. 27 davon haben bereits einen Umsatz von mehr als 1 Dollar erzielt.

Darunter befinden sich etwa MeowMatters, ein Startup, das sich um das körperliche und geistige Wohl von Katzen kümmert und von einer Künstlichen Intelligenz geschriebene Katzengeschichten vertreibt. Oder Let AI Try, wo man Künstlicher Intelligenz vergnüglich dabei zuschauen können soll, wie sie die Probleme der Menschheit löst, dabei aber wohl kläglich scheitert.

Startup-Fonds auf Discord

Die parallel zur Twitter Challenge entstandene HustleGPT-Discord-Gruppe, auf der sich hustlende Startup-Gründer:innen austauschen, zählte vergangene Woche bereits nahezu 1.900 Mitglieder. Die Gruppe wurde mit einer Paywall versehen, um Geld für einen HustleGPT-Startup-Fonds zu sammeln. Bis Dienstag letzter Woche wurden bereits 2000 Dollar gesammelt, die in erfolgversprechende HustleGPT-Startups und „early believers“ fließen sollten.

Der Unternehmer Jackson Greathouse Fall konnte jedenfalls jetzt schon von der HustleGPT-Challenge profitieren. Seine Twitter-Followerschaft stieg innerhalb einer Woche von 2000 auf 100.000 an. Greathouse Fall widmet sich laut Aussagen auf seinem Twitter Account mittlerweile auch wieder anderen Projekten – und nutzt die neue Aufmerksamkeit zu deren Sichtbarmachung. Die HustleGPT-Challenge scheint aber dennoch genug Anhänger:innen gefunden zu haben und geht weiter.

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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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