Innovation to Company: Mit 3 Coaches zum perfekten Pitch
Bei der Innovation to Company Challenge der Wiener Wirtschaftskammer stehen die Bewerber nicht alleine da. Die drei Coaches, Berthold Baurek-Karlic, Martin Giesswein und Lorenz Edtmayer, unterstützen die Startups tatkräftig auf dem Weg zum Pitch vor den Buddy-Unternehmen. Dem Brutkasten haben sie erzählt, wie und warum sie das tun.
“Es ist ein großer Unterschied, ob man vor einer Förderstelle, einem Investor oder einem potenziellen Kooperationsunternehmen pitcht”, sagt Business Designer Martin Giesswein, einer der drei Coaches bei der Innovation to Company Challenge. Auch wenn Startups bereits Pitching-Erfahrung mitbrächten, könnten sie also noch einiges aus dem Training, das auf genau diesen Pitch fokussiert ist, mitnehmen. Daher wird auch der Pre-Pitch, den die Coaches und ein Analystenteam mit den Startups durchführen, mit eineinhalb Stunden ungewöhnlich lange angesetzt sein.
“Corporates und Startups sprechen ganz unterschiedliche Sprachen.” – Berthold Baurek-Karlic
“Brückenbauer” zwischen Startups und Corporates
“In der Zeit finden wir auf jeden Fall Punkte, die man optimieren kann. Wir haben den Vergleich mit Hunderten anderen Startups, mit denen wir bereits gearbeitet haben”, sagt Giesswein. Und die drei Coaches wissen sehr gut, was Corporates wollen und in welche Fallen Startups beim Pitch tappen können. Schließlich sind sie alle erfolgreiche Founder, die täglich sowohl mit etablierten Unternehmen als auch mit Startups zusammenarbeiten. “Corporates und Startups sprechen ganz unterschiedliche Sprachen. Es passiert nicht selten, dass sie aneinander vorbeireden. Wir verstehen beide und können als Brückenbauer fungieren”, sagt dazu Risikokapital-Experte Berthold Baurek-Karlic, der auch als Business-Angel aktiv ist.
“Es wird auch in zehn Jahren kein Silicon Valley in Wien geben. Aber es geht viel weiter.” – Lorenz Edtmayer
Die Rahmenbedingungen in Österreich verbessern
Und was motiviert die Coaches, Junge und Etablierte zusammenzubringen? “Unser Ziel ist es, dass die Rahmenbedingungen für Startups in Österreich weiter verbessert werden. Dazu sind Corporates extrem wichtig. Wenn sie diese Entwicklung verschlafen, führt das nämlich zu Arbeitslosigkeit und Frust”, sagt Lorenz Edtmayer, Founder von Taylored Apps und Co-Founder beim Brutkasten. Man dürfe zwar nicht erwarten, dass es in zehn Jahren ein Silicon Valley in Wien gebe, aber, auch wegen des neuen politischen Rückenwindes, gehe viel weiter und Initiativen wie die Innovation to Company Challenge seien dafür sehr wichtig.
“Initiativen wie die Innovation to Company Challenge machen das System lebendig und sorgen dafür, dass es wächst.” – Martin Giesswein
Die Challenge als “Multiplikator und Enabler”
Giesswein, der sich selbst als “Ecosystem-Fanatiker” bezeichnet, streicht die Wichtigkeit der Challenge für den Hub Wien als seine Motivation heraus: “Gerade solche Initiativen sind Multiplikatoren und Enabler. Sie machen das System lebendig und sorgen dafür, dass es wächst.” Für Baurek-Karlic sind es das spannende Thema und der Spaß daran, mit Startups und Corporates zu arbeiten, die ihn motivieren, als Coach bei der Challenge dabei zu sein: “Auf mich übt es jedes Mal aufs neue eine Faszination aus, mit neuen Startups zusammenzuarbeiten.”
Von der Analyse des Startups zum perfekten Pitch
Was den wichtigsten Erfolgsfaktor für Startups angeht, sind sich Edtmayer und Giesswein einig: Das Team muss passen. Baurek-Karlic will sich hier nicht mit einer einfachen Antwort zufriedengeben: “Alle Founder sind Menschen. Und alle Menschen sind unterschiedlich. Und daher stehen sie auch alle vor unterschiedlichen Herausforderungen.” Um sich ein Bild machen zu können, sagt Baurek-Karlic, seien aber drei Parameter des Startups essenziell: der Wirtschaftszweig, die Stage und die Region. Mit diesen Überlegungen im Hintergrund, will er auch als Coach bei der Innovation to Company Challenge Startups fit für den perfekten Pitch machen.
Baurek-Karlic ist Risikokapital-Experte, mehrfacher Unternehmensgründer und Business Angel. Er spezialisierte sich früh als Investmentbanker auf das Risiko- und Wachstumskapitalsegment. 2012 gründete er das Beratungs- und Beteiligungsunternehmen Venionaire Capital. Es berät und strukturiert Transaktionen bei Mergers & Aquisitions, Corporate Finance, Venture Capital und unterstützt zuletzt auch börsengelistete Konzerne bei der Umsetzung von Corporate Venture. Zudem hält Venionaire Capital Beteiligungen an mehreren Hightech-Startups.
Martin Giesswein
Giesswein war 15 Jahre in der Digitalwirtschaft unter anderem als General Manager bei Nokia Austria/Adriatics und CEO bei Immobilien.NET tätig. Heute ist er Digitalunternehmer und arbeitet in Transformationsprojekten mit Firmen und Institutionen. Er ist Autor, Trainer und Lektor mit Schwerpunkt “Führungsarbeit im Digitalen Zeitalter”, Mitbegründer der Initiative DigitalCity.Wien, dem Society.Institute und ist in Startups engagiert.
Lorenz Edtmayer
Edtmayer ist Gründer und geschäftsführender Gesellschafter von Tailored Apps, Österreichs Marktführer der mobilen Full-Service Agenturen, sowie der Tailored Media Group. Zudem ist er Mitgründer bei derbrutkasten.com und Darwins Lab. Er studierte Betriebswirtschaft und Multimedia Marketing, und hat einen Background in der strategischen Unternehmensberatung (McKinsey) sowie Erfahrung im Investmentbanking.
Die Serie zur Innovation to Company-Challenge wird vom „Brutkasten” in redaktioneller Unabhängigkeit gestaltet. Sie wird finanziell durch die Wirtschaftskammer Wien unterstützt.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
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