19.04.2021

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

Im Interview erklärt Jentis-Gründer Thomas Tauchner, warum Analytics-Tools ungenau sind, was sein Startup anders macht und wie dieses sich im ersten Jahr entwickelt hat.
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Jentis: Gründer und Co-CEO Thomas Tauchner
(c) Jentis: Gründer und Co-CEO Thomas Tauchner
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Vor einem Jahr, im April 2020, also mitten im ersten Lockdown, launchte in Wien das Startup Jentis – der brutkasten berichtete. Das Unternehmen will mit seiner Daten-Tracking-Technologie nichts Geringeres als den gesamten Bereich neu zu erfinden. Inzwischen kann das Startup einige große Referenzkunden vorweisen. Und im ersten Jahr seines Bestehens holte es sich ein Investment und eine Förderung. Wir sprachen mit Gründer und Co-CEO Thomas Tauchner unter anderem über die Entwicklung im ersten Jahr und die Pläne für das zweite.

Ihr sagt, Google Analytics und Co messen nicht genau. Wie habt ihr das erhoben und woran liegt das?

Wir haben schon vor mehreren Jahren, als ich noch auf Agenturseite gearbeitet habe, erkannt, dass klassische Analytics Tools nicht ausreichend und zum Teil erheblich fehlerhafte Daten verarbeiten. Das liegt im Wesentlichen am umfangreichen Einsatz von Adblockern auf Nutzerseite und an der Integration von ITP (Anm. Intelligent Tracking Prevention) in den Webbrowsern. Die dadurch entstehenden weißen Flecken auf der „Datenlandkarte“ führen dazu, dass die abgebildeten User Journeys erheblich von der Realität abweichen – derzeit durchschnittlich um 30 Prozent, Tendenz steigend –, und in der Folge eklatante Fehlattribuierungen von Budgets und damit massive Mediaineffizienzen entstehen.

Was macht Jentis anders?

Wir setzen mit unserer Lösung einen entscheidenden Schritt weiter vorne in der Datenwertschöpfungskette an. Seit 2016 arbeiten wir daran, nicht erfassbare Daten umfänglich wieder zurückzugewinnen bzw. falsche Daten zu eliminieren. Wir haben eine hochwertige Hybrid-Technologie entwickelt, die das herkömmliche client-side Browsertracking um einen server-side Trackingansatz ergänzt. Die Datenerfassung erfolgt dabei nicht mehr über den Webbrowser des Nutzers, sondern den Jentis TwinServer. Anders als beim konventionellen Tracking kommt bei unserer Lösung anstelle externer Third-Party-JavaScripts ein einziges First-Party-JavaScript auf der Website zum Einsatz. Dadurch ist die Datenerfassung gegen externe Eingriffe geschützt. Fehlerhafte Daten durch kompromittierende Browser und Datenverluste lassen sich so eliminieren und die Datenqualität signifikant steigern.

Gleichzeitig sichert dieses Konzept den Website-Betreibern nicht nur den Rohdatenbesitz für z.B. den Einsatz von KI und erweiterte Datenanalysen, sondern auch die jederzeitige uneingeschränkte Kontrolle über die Daten und den Datenfluss. Damit erhalten Website-Betreiber die volle Autonomie über ihre proprietären First-Party-Daten. Wer mehr darüber erfahren will, sollte sich unbedingt für unser Webinar am 26. April anmelden.

Das soll wiederum auch das Google-Ranking verbessern. Wie das?

Das ist richtig. Durch die Ablösung der Third-Party-Pixel-Schwemme auf den Websites durch unseren Single-Pixel-Ansatz nimmt die Seitenladegeschwindigkeit – einer der wichtigsten Rankingfaktoren bei Google – rapide zu. Das bringt nicht nur einen erheblichen Zugewinn für die User Experience, sondern pusht auch die SEO-Optimierung. Zudem gilt: We are living in an algorithms‘ world. Auch Google Adwords nutzt Daten – und je umfangreicher und präziser diese sind, desto effizienter ist die Werbeaussteuerung. Unser Tool stellt also auch einen erheblichen Performance-Schub für Google dar.

Ihr habt mit Jentis vor einem Jahr mitten im ersten Lockdown gestartet. Was habt ihr seitdem geschafft?

Wie bereits gesagt, arbeiten wir bereits seit 2016 an der Entwicklung von Jentis. Bis 2020 waren wir eine kleine, aber feine Truppe von drei Tracking-Spezialisten – heute sind wir ein Team von mehr als 20 Experten unterschiedlichster Disziplinen. Corona und der Lockdown haben uns also nicht ausgebremst, was wir nicht zuletzt auch einer schnellen und unbürokratischen Förderung des österreichischen Covid-Startup-Hilfsfonds verdanken. Im Gegenteil: Die sich beschleunigende Digitalisierung weiter Teile der Wirtschaft und die damit verbundenen data economics spielen uns in die Hand. Derzeit arbeiten wir gerade an der Überführung unserer Lösung in die Produktversion 2.0 und bauen das Vertriebsteam erheblich aus. Seit Anfang des Jahres intensivieren wir den Rollout von Jentis auch in Deutschland und der Schweiz und sind gerade dabei, nach zahlreichen erfolgreichen Pilottests erste Lizenzverträge abzuschließen. Und wir strecken bereits erste Fühler nach UK und Overseas aus.

Ihr habt jetzt schon einiges an Erfahrungen im Einsatz mit Kunden gesammelt. Was waren die größten Learnings?

Zum einen, dass wir mit unserer Lösung eine echten Schmerzpunkt treffen. Publisher und E-Commerce-Anbieter verstehen immer besser, dass sie, wenn sie in ihren bisherigen technischen Analytics Setups bleiben, ein Problem mit ihren Daten und mit den datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen haben. Zum anderen, und das ist eigentlich die schönste Erfahrung seit dem Start, dass sich die Ergebnisse aus unserem „Laborbetrieb“, im Praxiseinsatz immer bestätigen. Das hilft uns, potenzielle Kunden sehr schnell davon überzeugen, die Lösung zu implementieren und zu testen.

Gemeinsam mit 506 Data & Performance hat Jentis ein weiteres Projekt am Laufen. Worum geht es da?

KI-Anbieter und Datenunternehmen sind wesentliche Partner für uns. Als Technologie- und Produkthersteller halten wir uns fern von sämtlichen Projektgeschäften. Umso wichtiger ist es, dass wir auf Unternehmen wie 506 Data & Performance oder AI Automatica zählen können, die Kunden dabei unterstützen, mit den von Jentis gewonnenen Daten gewinnbringende Personalisierungsanwendungen einzusetzen. Dabei kann es um Produktempfehlungen, Sortierungslogiken, Suchvorschläge, Retourenquotenminimierung und vieles mehr gehen. Es hat sich bspw. gezeigt, dass alleine schon die datengestützte, nutzerindividuell richtige Sortierung der Zahlarten im Checkout einen signifikanten Mehrwert bringen kann.

Dieses Jahr plant ihr eine Finanzierungsrunde. Wofür braucht ihr das Kapital und was steht sonst noch am Plan?

Das Geld aus der Seed-Finanzierungsrunde werden wir hauptsächlich in zwei Richtungen investieren: Zum einen, um unser Team weiter zu verstärken. Wir sind u.a. gerade dabei, diverse Nearshoring Offices aus dem Boden zu stampfen. Das erste, und darauf sind wir wirklich stolz, werden wir bereits in vier Monaten mit vier neuen Kolleg:innen in Debrecen (Ungarn) eröffnen. Und dann haben wir uns für Ende dieses Jahres vorgenommen, den ersten Kunden ohne Vertriebsaktion zu gewinnen. Dazu müssen wir noch einiges in unser Marketing investieren – hierfür brauchen wir nicht nur die entsprechenden Expert:innen an Bord sondern auch das nötige Kleingeld.

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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