23.05.2017

Wenn Innovationen zum Imageschaden werden

Startups haben wenig zu verlieren, wenn sie ein neues Produkt auf den Markt bringen. Großunternehmen schon: ihren mühsam aufgebauten Ruf.
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Catalin Pop-fotolia.com

Startups haben es vergleichsweise leicht, wenn es darum geht, ihre Ideen zu testen. Meistens machen sie das im laufenden Betrieb und arbeiten das Feedback gleich ins Produkt ein. Mario Herger war lange Entwickler beim Softwarekonzern SAP in Palo Alto, Silicon Valley. Heute lebt und arbeitet er dort als Buchautor und Berater. Gründer, so Herger, arbeiten oft nach dem Prinzip des „Design Thinking“: „Am Anfang steht eine Hypothese, zum Beispiel die, dass der Fahrkartenautomat verbessert werden muss. Also stellt sich der Gründer den ganzen Tag neben den Automaten und beobachtet die Menschen, wie sie ihn bedienen.“ Die Mutter mit Kleinkind und Einkäufen in der Hand, wie sie beim Fahrscheinkauf die Nerven wegwirft. Die alte Dame, die die Schrift nicht lesen kann. „Dann verbesserst du den Prototypen und fängst wieder von vorne an. So hältst du die Kosten des Scheiterns gering, denn eine Hypothese zu verlieren kostet nichts. Je schneller du diese Zyklen durchgehst, desto kostengünstiger.“

„Wenn du alsetablierter Konzern etwas ausprobierst und es geht schief, ist das größte Problem der Imageschaden“

Es geht um die Marke

Große Unternehmen haben es da weniger leicht. Sie haben viel Geld, Zeit und Energie in den Aufbau ihrer Marke gesteckt, oft über zig Jahre. Sie sind etablierte Player auf umkämpften Märkten und haben einen Ruf zu verteidigen. Romed Haberl weiß, was das in der Praxis bedeutet. Er leitet das Produktmanagement für Accessoires und Lifestyleprodukte beim oberösterreichischen Motorradhersteller KTM, einem Unternehmen mit rund 2.500 Mitarbeitern und gut einer Milliarde Euro Jahresumsatz. „Wenn du alsetablierter Konzern etwas ausprobierst und es geht schief, ist das größte Problem der Imageschaden“, sagt Haberl. Zwar sei es immer auch unangenehm, Geld in den Sand zu setzen. „Aber das Ansehen der Marke ist der wichtigste Faktor.“ KTM wandelt dabei auf einem schmalen Grat: Einerseits will man auch ungewöhnliche Produkte auf den Markt bringen, um herauszustechen: So verkauft KTM zum Beispiel auch Schnuller, die belegen sogar Platz eins unter den Accessoires. „Gleichzeitig müssen die Dinge zur Marke passen, zu den Werten, die wir vertreten.“ Bei weniger komplizierten Produkten, zum Beispiel Uhren, sei ein umfangreiches Produkttesting nicht nötig. „Da entscheide ich, ob ich das gut finde und ob es ins Sortiment passt.“ Ein Motorrad sei freilich eine ganz andere Nummer. Da entscheidet KTM in enger Zusammenarbeit mit der Agentur Kiska, welche Designs, Farben und Formen gerade gefragt sind.

Redaktionstipps

Freude am Risiko

Herger bringt ein Beispiel aus der Autoindustrie. „Tesla verhält sich wie ein Startup. Die gehen mit Betaversionen auf den Markt. Und die Kunden schätzen diese Risikofreude. Mercedes könnte sich das nicht erlauben, weil sie schon so viel Geld und Jahre in ihren Ruf investiert haben.“ Oder sein ehemaliger Arbeitgeber SAP: Wenn ein so großer Konzern mit einer fehlerhaften Software auf den Markt gehe, würden schnell Hunderttausende Kunden geschädigt, es komme schnell zu Klagen. Oder die jüngste Pannenserie bei General Motors, wo Probleme mit dem Zündschloss tödliche Unfälle zur Folge hatten und die den Konzern 900 Millionen Dollar kostete; den Imageschaden noch
nicht eingerechnet. Da seien gleich viel mehr Menschen betroffen als bei einem Startup, das eine überschaubare Kundenzahl hat, so Herger.
„Diese Konzerne haben diese Dinge erlebt und in ihrer DNA gespeichert. Man will kein Risiko mehr eingehen.“ „Natürlich dauert in einem großen Konzern alles länger, du kannst nicht so rasch reagieren. Es gibt mehr Abteilungen, mit denen du die Dinge öfter abstimmen musst“, sagt Romed Haberl von KTM. Das sei einerseits gut, weil man so Fehler bemerke. „Aber du bist nicht so schnell und wendig wie in einem kleinen Unternehmen.“ Wie schafft man es, als großes Unternehmen trotzdem innovativ und offen für Feedback zu bleiben? Das Team bei KTM ist im Durchschnitt relativ jung. „Man ist offen für die Ideen von jungen Mitarbeitern. Sie werden angehört und oft auch umgesetzt.“

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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