09.03.2023

Klarna-Chef: „100 Mio. im Monat zu verlieren nicht so wild“

Marktchancen hätten diese Verluste gerechtfertigt, meinte Sebastian Siemiatkowski, CEO von Klarna. Eine Strategieänderung war dennoch nötig.
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Klarna, CEO, 100 Millionen Dollar
(c) Klarna - Sebastian Siemiatkowski, CEO von Klarna.

In der Hochphase des Hypergrowth verlor der „buy now, pay later“-Gigant Klarna 100 Millionen US-Dollar pro Monat. Bei den hauseigenen „Sessions“ der Plattfrom „Sifted“ erklärte CEO Sebastian Siemiatkowski, dass die Verluste angesichts der Marktchancen gerechtfertigt waren, auch wenn es medial anders dargestellt wurde.

Klarna 50 Mrd. wert?

„Die Medien waren etwas unfair, als sie sagten: ‚Wie kann man 100 Millionen Dollar im Monat verbrennen?'“, so sein gestriges Statement auf der Bühne der „Sifted Sessions“ in Stockholm. „Die Investoren kamen zu uns und sagten, ‚Wir glauben so sehr an euch, sodass wir denken, ihr seid aufgrund eurer Wachstumsambitionen 50 Milliarden US-Dollar wert, und das heißt, dass die Investition von einer Milliarde Dollar pro Jahr eine Verwässerung von zwei Prozent bedeutet. (…) So wild ist das nicht.“

Trotz dieser lockeren Einstellung, hat auch Klarna mittlerweile seinen Fokus von Growth auf Rentabilität verlagert: „Als wir uns in den USA engagierten, waren wir profitabel, es ging nur um Wachstum, Wachstum, Wachstum“, so Siemiatkowski weiter. „Jetzt liegt der Schwerpunkt auf Effizienz und auf der Verbesserung von Dingen und der Behebung von Problemen.“

Siemiatkowski hat auch seine jüngste Gehaltserhöhung um 35 Prozent verteidigt, die im letzten Monat publik geworden ist, nachdem das Unternehmen im Mai 2022 700 Mitarbeiter entlassen hatte. Er sagte, der Vorstand von Klarna habe diese Entscheidung schon vor einiger Zeit getroffen.

Kredite und KI

Während Klarna im Jahr 2022 mit einer Milliarde Euro seinen bisher größten Jahresverlust verzeichnete, konnte das Unternehmen Kreditverluste gegen Ende des Jahres reduzieren. Im vierten Quartal verringerte es jene um 18 Prozent. Siemiatkowski erklärte das damit, dass man flexibler sei als große Banken.

„Wenn sich die wirtschaftliche Lage ändert, muss man seine Kreditentscheidungen anpassen. Der Unterschied für uns besteht darin, dass eine Änderung bei uns innerhalb von acht Wochen Wirkung zeigt, bei den Großbanken dagegen erst nach drei Jahren.“

Zudem gab er preis, dass er großes Potenzial für generative KI in der Finanztechnologie sehe und dass Klarna aktiv untersucht, wie die Technologie Verbrauchern eine bessere Finanzberatung zu geringen Kosten anbieten kann.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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