14.10.2015

Inkubatoren und Accelerators: Cisco EIR hat die Orientierungsphase gemeistert

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In der aktuellen Serie beleuchtet der Brutkasten Inkubatoren und Acceleratoren.

Microsoft tut es. Axel Springer tut es. Die Telekom. Konica Minolta. SAP. Die Liste von Konzernen mit klingenden Namen, die t-tups unter ihre Fittiche nehmen, ist lang. Seit heuer hat der US-Technologiekonzern Cisco in Wien mit „Entrepreurs in Residence“ (EIR) erstmals einen Inkubator für Startups aus dem CEE-Raum gestartet. Die ersten Ausgewählten haben das sechsmonatige Programm bereits absolviert. Die Erwartungshaltung von beiden Seiten war hoch – und wurde nicht immer erfüllt. 

Jeder will am Hype um die jungen Gründer mitnaschen, dahinter steht der Wunsch, am Puls der Zeit zu bleiben, technologische Entwicklungen nicht zu verschlafen und dem eigenen Unternehmen eine Frischzellenkur zu verpassen. Deshalb gründen immer mehr Unternehmen Inkubatoren oder Accelerators. Das sind Startup-Kaderschmieden, die die „jungen Wilden“ einem Realitycheck unterziehen, ihre Geschäftsmodelle auf Herz und Nieren prüfen und sie auf Markttauglichkeit trimmen. Und zusätzlich noch die Möglichkeiten einer Kooperation auszuloten, die über das zeitlich begrenzte Mentorenprogramm hinausgeht. Im Idealfall jedenfalls.

In der Praxis läuft die Sache aber oft nicht so rund, die von beiden Seiten – Startup und Konzern – hoch geschraubten Erwartungen können nicht oder nur zum Teil erfüllt werden.

EIR-Programm von Cisco

Es war eine große Sache, als auf dem Pioneersfestival im vergangenen Jahr verkündet wurde, dass Cisco, einer der weltweit größten Anbieter von IT-Lösungen mit rund 667.000 Mitarbeitern, Wien als Standort für das erste europäische „Entrepreneurs in Residence“-Programm (EIR) auserkoren hatte. Ende Juli 2015 hat die erste Gruppe von Startups das Programm beendet. Bei der zweiten Gruppe, die gerade startet, will Programmleiter Martin Bittner, vieles anders machen – besser. (Foto © Cisco)

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Überzogene Erwartungen

Sowohl die Startups als auch Cicso seien mit überzogenen Erwartungen an die Sache herangegangen. „Am Anfang dachten wir, wir werden über Cisco unser Produkt verkaufen. Aber wir mussten einsehen, dass das so nicht passieren wird“, sagt Steve Keil, Gründer von MammothDB. Das Startup hat eine Datenbank speziell für die Analyse von riesigen Datenmengen (Big Data) entwickelt. „In sechs Monaten eine Vertriebspartnerschaft aufzubauen ist einfach nicht möglich“, resümiert Bittner. Es sei für den Konzern schwierig, etwas zu verkaufen, das einerseits nicht wirklich die Marke Cisco trage, andererseits eine erklärungsbedürftige Innovation und als Produkt noch nicht völlig ausgereift sei. „Der gangbare Weg ist der, eine Abteilung in Cisco zu finden, an die das Startup mit seinem Produkt andocken kann. Und dann eine Möglichkeit zu entwickeln, das neue Produkt in ein bestehendes Cisco-Produkt zu integrieren“, sagt Keil. „Sechs Monate sind genug Zeit, um das richtige Zuhause in diesem Riesenkonzern zu finden. Das haben wir jetzt geschafft. In eineinhalb bis zwei Jahren sind wir dann vielleicht so weit, dass unser Produkt bei Cisco verkauft wird“.

„In sechs Monaten eine Vertriebspartnerschaft aufzubauen ist einfach nicht möglich“, resümiert Bittner.

Rahmen enger gesteckt

Damit das für alle Startups im EIR-Programm möglich ist, habe Cisco für die zweite Gruppe, die im September gestartet ist, den Rahmen deutlich enger gesteckt. In der ersten Gruppe habe man mit der Vorgabe „Internet of Everything“ sehr weit ausgeholt. „Die Startups sind jetzt viel näher an unserem eigenen Portfolio dran. Wenn man zu weit von dem, was Cisco verkörpert, abschweift, dann verstehen die Kunden nicht, warum man ihnen das Produkt verkaufen will“, sagt Bittner. Vier der fünf Startups der zweiten „Kohorte“ hätten bereits Berührungspunkte mit Cisco gehabt. Eine der größten Herausforderungen des Programmes sei es, die  unterschiedlichen Geschwindigkeiten, mit denen Startups und ein Konzern wie Cisco unterwegs sind, zu koordinieren. „Für ein Startup heißt es immer: jetzt, jetzt, jetzt“, sagt Bittner. „Große Organisationen müssen viele Wechselwirkungen berücksichtigen, bevor sie eine Entscheidung treffen.“

Lernings für den zweiten Batch. Für die zweite EIR-Gruppe sei es wichtig, „die Welten von Startup und Konzern besser zu synchronisieren“, sagt Bittner. Wichtig seien dabei klare Zuständigkeiten. Es habe lange gedauert, fast zwei Monate, bis das Team von Mammoth bei Cisco einen Ansprechpartner gefunden hatte, der sich für ihr Produkt interessierte, sagt Steve Keil: „Oft hatten wir das Gefühl, den Leuten auf die Nerven zu gehen.“ „Deshalb haben wir für die zweite Gruppe europäische Mentoren ausgewählt, die sich von Anfang an um die Startups kümmern“, sagt Bittner. Gleich zu Beginn der zweiten Auflage des EIR-Programms sei ein Wanderausflug eingeplant gewesen. „Wenn man einander privat kennenlernt, ist man eher am Erfolg der Zusammenarbeit interessiert“, sagt Bittner.

„Für ein Startup heißt es immer: jetzt, jetzt, jetzt. Das funktioniert bei einer großen Organisation so nicht“, meint Bittner.

Versuchskaninchen

Die erste Gruppe sei in vielen Dingen noch Versuchskaninchen gewesen. „Wir haben schon den Witz gemacht, dass wir uns gleich noch einmal bewerben werden“, sagt Keil. „Die Erwartung ist jetzt nicht mehr, dass Cisco die Produkte der Startups innerhalb von sechs Monaten verkauft“, sagt Bittner. Realistisch sei ein Plan und eine Zusage für eine künftige Vertriebspartnerschaft. Damit sei schon viel gewonnen.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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