25.01.2024

Kickscale: Wiener Startup holt für KI-Sales-Plattform sechsstelliges Investment

Das Wiener Startup Kickscale hat sich auf die Vertriebs-Optimierung mit künstlicher Intelligenz spezialisiert. Für das weitere Wachstum konnte sich Kickscale nun ein sechsstelliges Investment sichern. Mit einer ebenfalls sechsstelligen Förderung der FFG beläuft sich die Summe auf knapp eine Million Euro.
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(c) Kickscale

Bereits im September 2023 hat Kickscale seinen KI-gestützten Verkaufscoach gelauncht. Das Tool analysiert Verkaufsgespräche, um im Anschluss Verbesserungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Dazu zählt beispielsweise “die Speak-Listen-Ratio” von Sales-Mitarbeiter:innen und potentiellen Kund:innen, das Sprachtempo oder der Inhalt und die Anzahl der gestellten Fragen. Zudem sollen sich mit dem Tool auch kaufentscheidende Kundenaussagen extrahieren lassen. Das Startup verspricht dabei eine Steigerung der Abschlussraten bei Verkaufsgesprächen um 32 Prozent (brutkasten berichtete).

Bekannte Investoren für Kickscale

Für das weitere Wachstum konnte das Unternehmen rund um Gerald Zankl, Markus Jenul, Fabian Riedlsperger und Herwig Gangl nun eine Finanzierungsrunde im sechsstelligen Bereich abschließen.

Unter den Investoren befinden sich die Bitmovin-Gründer Stefan Lederer und Christopher Müller, Walls.io- und Swat.io-Gründer Michael Kamleitner sowie die beiden bekannten österreichischen Business Angels Hermann Futter (Compass Gruppe) und Gernot Singer, der 2019 mit immosuchmaschine.at einen Exit landete.

Zudem konnte das Startup auch FFG Fördermittel im sechsstelligen Bereich für ein gemeinsames Forschungsprojekt mit der TU an Land ziehen. Ingesamt beläuft sich die Summe des Eigenkapital-Investments in Kombination mit der Förderung auf 951.000 Euro, wie Kickscale-Gründer Gerald Zankl gegenüber brutkasten bestätigt.

Die Benutzeroberfläche der Plattform | (c) kickscale

Weiterentwicklung der Plattform

Das frische Kapital soll für die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz und der Software verwendet werden. Konkret sollen Mittel unter anderem in Innovationen wie z.B. aggregierte Analysen und Integrationen in Fremdsysteme sowie in den Vertrieb der Plattform investiert werden.

“Wir sind davon überzeugt, dass unsere Plattform an der Spitze der Innovation im digitalen Vertrieb steht. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz werden wir Verkaufsgespräche und Kunden-Interaktionen neu definieren“; so Gerald Zankl, Kickscale-CEO & Co-Gründer.

Aktuell nutzen Kunden wie zum Beispiel Finway, eCommerceDB, Symvaro, Walls.io und ContractHero die Plattform. Bereits zum Launch des Tools kündigte Kickscale weitere Expansionsschritte an. Zudem nahm das Startup auch an einer USA-Reise von Advantage Austria teil, um erste Fühler in die USA auszustrecken. (brutkasten berichte)

Gründer bringen viel Erfahrung mit

Der Einstieg der beiden Bitmovin-Gründer Stefan Lederer und Christopher Müller kommt nicht von ungefähr. Zankl und Jenul – beide stammen ursprünglich aus Kärnten – waren vor Kickscale in Management- und Beratungs-Positionen bei führenden Startups tätig – unter anderem Anyline, Holo-Light und eben Bitmovin. Riedlsperger ist zudem eng mit der TU Graz verbunden und gilt als erfahrener Experte im Bereich künstlicher Intelligenz (KI). Gangl war zudem vor seiner Zeit bei Kickscale Executive bei IBM und Partner bei PWC und bringt die nötige Management-Erfahrung mit.

„Die innovative Kickscale Technologie und das erfahrene Team werden Vertrieb neu definieren. Das Investment sowie die Forschungsförderung unterstreichen das Potential und den Bedarf einer solchen Lösung“, so Stefan Lederer, CEO & Co-Gründer von Bitmovin, der ein langjähriger Wegbegleiter der beiden Gründer Zankl und Jenul ist.


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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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