02.04.2024
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Wie Klaus-M. Schremser drei Exits gelangen

Usersnap, Wikidocs, Gentics - Klaus-M. Schremser war an gleich drei erfolgreichen Unternehmensverkäufen beteiligt. In der neuen Folge von "Das Leben nach dem Exit" gab er Einblicke in die Hintergründe.
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Einen Exit zu schaffen, ist für viele Startup-Gründer:innen das große Ziel. Klaus-M. Schremser ist dies nicht nur einmal gelungen, sondern gleich dreimal: Zunächst mit der Wiener Softwarefirma Gentics, dann mit Wikidocs und im Vorjahr noch einmal mit dem Startup Usersnap. In der neuen Folge der brutkasten-Interviewserie “Das Leben mit dem Exit” gab Schremser Einblicke in die Hintergründe der durchaus unterschiedlichen Unternehmensverkäufe.

Der erste Exit liegt mittlerweile schon über ein Jahrzehnt zurück: Die Austria Presse Agentur (APA) kaufte Ende 2012 die IT-Firma Gentics. Diese hatte Schremser mit seinen Co-Foundern Haymo Meran und Alexander Szlezak im Jahr 2000 noch an der Uni gegründet. “Damals gab’s noch keine Startup-Szene in der klassischen Variante, Funding und so war uns unbekannt”, erinnert sich Schremser. “Wir haben alles von der Pike auf gelernt, from scratch”.

Erster Exit für Klaus-M. Schremser: APA kauft Gentics 2012

Der erste Exit kam dann auch etwas unverhofft: “Eines Tages kam die APA daher und hat dann in einem netten Gespräch beim Plachutta hier um die Ecke mit uns geredet und gesagt, wir sind interessiert, wir würden das gern kaufen”. Schremser und seine Co-Founder hatten vor dem Gespräch angenommen, die APA sei an einer Partnerschaft interessiert – nicht an einem Kauf. “Plötzlich ging es das erste Mal um einen Exit”, erzählt Schremser. Die Gentics-Gründer hätten zuvor nie darüber nachgedacht.

Der Verkaufsprozess dauerte neun Monate. Schremser selbst blieb noch zweieinhalb Jahre im Unternehmen – ein halbes Jahr länger, als er vertraglich verpflichtet gewesen wäre. “Irgendwann hab ich gemerkt, dass es Zeit ist, weiterzuziehen”, erzählt der Gründer. Als Founder habe man “immer so einen inneren Trieb, der einen vorantreibt. Dass man neue Ideen sieht, neue Dinge findet”.

Gentics ist auch heute noch Teil der APA. Der dienstälteste Mitarbeiter ist laut Schremser seit 17 Jahren dabei. Auch die damalige Gentics-Führungsebene sei noch immer im Käufer-Unternehmen, teils in sehr hohen Positionen. “Das macht mich schon stolz”, sagt Schremser.

Zweiter Exit mit Wikidocs 2014

Noch während seiner Zeit in der APA entstand mit Wikidocs Schremsers nächstes Unternehmen. Der Hintergrund: Gentics hatte “zwei große Technologien neben dem eigentlichen Produkt” entwickelt, wie Schremser erzählt. Eines war ein HTML-Editor, das andere ein Tool zum kollaborativen Arbeiten in Online-Dokumenten. Während Ersterer klar im Deal mit der APA beinhaltet war, galt dies nicht für das für andere Tool.

“Kurz vorm Exit wurde klar, dass das nachher nicht betreut werden würde”, erläutert Schremser. Die Technologie wäre gestorben. “Und dann haben wir mit den Käufern vereinbart, dass wir das rausnehmen können.” Es entstand eine neue Firma: Wikidocs. “Haymo Meran hat das dann übernommen als Hauptgründer, wir waren im Hintergrund eher Investoren”, erzählt Schremser.

2014 folgte dann bereits der Exit an das australische Unternehmen Atlassian, das unter anderem hinter der Aufgabenmanagementsoftware Jira steht. Schremser war zu dieser Zeit noch in der APA, hielt aber Anteile an Wikidocs: “Wir drei Founder haben immer alles geteilt. Wir haben uns intern auch die Bezeichnung ‘die drei Musketiere’ gegeben”.

“Ich hab keinen Porsche, ich hab keinen Lamborghini”

Für Klaus-M. Schremser war finanzielle Unabhängigkeit schon von Anfang ein Ziel. “Und zwar nicht in dem Sinn, dass ich unglaublich reich bin und nie wieder arbeiten muss. Ich hab immer gewusst, dass ich was machen will, was schaffen, was bauen. Aber ich will das selbst bestimmen. Ich will nicht einen Job machen müssen, weil Geld verdiene oder meine Kredite zahlen muss”, erläutert der Unternehmen. Ein weiterer Aspekt: Er wollte sich “immer auch abgesichert sehen”.

Luxus ist ihm dagegen nicht wichtig: “Ich hab keinen Porsche, ich hab keinen Lamborghini.” Stattdessen hat Schremser ein Haus gebaut. Doch auch bei im Verhältnis dazu geringeren Ausgaben hält sich Schremser lieber zurück: “Ich wollte mir einmal ein teures Fahrrad kaufen um 5.000 Euro. Gekauft hab ichs um zweieinhalb, weil ich dann doch wieder geizig bin”. Geld sei gut und man könnte viele coole Sachen damit machen: “Aber ich hab’s nie in Massen hinausgeschüttet, weil ich mit meinem Leben sehr zufrieden bin. Meine Bausteine sind Familie, Business, Sport, Gesundheit”.

Stationen bei has.to.be und Hackabu

Nach seinem Ausscheiden bei der APA setzte Schremser für rund ein halbes Jahr aus. Über i5invest-Gründer Markus Wagner kam dann der Kontakt zum Salzburger Energie-Startup has.to.be zustande. Dort war Schremser 2016 bis 2017 Head of Sales. has.to.be gelang 2021 übrigens ebenfalls ein großer Exit, über den Gründer Martin Klässner in einer späteren Folge von “Das Leben nach dem Exit” berichten wird.

Klaus-M. Schremster war diesem Zeitpunkt aber schon länger wieder weitergezogen. 2017 wurde er bei dem auf datengetriebenes Marketing spezialisierte Wiener Unternehmen Hackabu tätig. “Bei Hackabu war der Deal, dass ich was lerne. Ich hatte viel über Growth Hacking gelesen, hab’s aber nie selber ausprobiert. Dann hab ich sieben Monate schnell viel Wissen aufgesaugt”. Sein Ziel dabei: Einen Track Record als Head of Growth aufzubauen.

2023 Exit mit Usersnap an saas.group

Diese Rolle übernahm er später dann auch bei Usersnap – einem Startup, zu dem er 2018 stieß und auch Gesellschafter wurde. Das 2012 gegründete Unternehmen entwickelt eine Softwarelösung zur Sammlung von Benutzerfeedback.

2023 kam es dann zu Exit Nummer drei für Schremser: Die saas.group übernahm Usersnap. Bei der Gruppe handelt es sich um ein auf Kauf von profitablen Software-as-a-Service-Firmen spezialisertes Unternehmen.”Da sind 16 Startups reingekauft worden, die zum größten Teil so groß sind wie wir”, erläutert Schremser. Gemeint ist: Startups mit Teamgrößen von zehn bis 20 Personen mit einem Umsatz, der sich im siebenstelligen Bereich bewegt.

“Wenn ein Riesenkonzern nicht versteht, wie Startup funktioniert, bedeutet das Schmerz”

Die saas.group verstehe auch Mentalität, Kultur und Business der Unternehmen, in die sie investiere. Das sei sehr wichtig, sagt Schemser: “Wenn der Käufer das nicht tut, hast du nachher eine sehr unangenehme Zeit. Wenn das ein Riesenkonzern ist und der nicht versteht, wie ein Startup funktioniert, bedeutet das eher Schmerz”.

Die saas.group unterstützt seine Startups unter anderem in den Bereichen Marketing, Sales und IT. “Wenn dich zum Beispiel ein Mitarbeiter in einer zentralen Rolle verlässt, können die jederzeit jemanden bereitstellen”, erläutert Schremser. Sein aktuelles Ziel dabei ist auch, von anderen SaaS-Companies zu lernen. “Da bin ich am richtigen Ort”, sagt Schremser.

“Wenn ich komm, wird’s irgendwann einmal einen Exit geben”

Für Schremser fallen Startup-Gründer:innen in eine von zwei Kategorien: “Die einen sind Founder, bauen immer und sind nur am Bauen interessiert. Die denken gar nicht an einen Exit”.

Er selbst fällt aber in die andere Kategorie: “Ich baue, aber mit einem Hintergedanken. Mit einem Zeithorizont von fünf Jahren. Ist das dann interessant genug, dass ein Unternehmen, dass das größer ist ist, das kaufen kann?”. Das sei auch allen, die mit ihm gearbeitet haben, immer klar gewesen: “Ich hab gesagt, wenn ich komm, wird’s irgendwann einmal ein Exit geben.”

“Zeit wird deine wichtigste Währung”

Auf ein solches Ziel hinzuarbeiten, ist für ihn auch ein treibender Faktor – “weniger wegen dem Geld alleine”. Denn: “Umso älter du wirst, desto mehr wird Zeit deine wichtigste Währung”. Daher peilt Schremser mittlerweile auch an, nur mehr vier Tage in der Woche zu arbeiten. “Ich arbeite meistens mehr, aber das möchte ich mir immer noch selbst einteilen. Am Freitag kann keiner Termine mit mir buchen”.

Seine Ziele visualisiert Schremser übrigens auf Landkarten. “Was sind die Dinge, die mir wichtig sind? Persönliche Entwicklung, Beziehungen, Familie und so weiter – wo will ich sein?”, erzählt der Gründer. Auf diese Idee gebracht hat ihn der frühere Politiker und Neos-Gründer Matthias Strolz, der vor vielen Jahren als Strategieberater für eine von Schremsers Firmen tätig war. Strolz sagte dort: “Bevor ihr über irgendwas reden könnt von der Firma, müssen wir über eure persönlichen Ziele reden”. Und teilte Malfarben aus, damit die Ziele gemalt werden konnten.

“Weil das eine viel stärkere Kraft hat als aufschreiben”, erinnert sich Schremser. “Und so zeichne ich bis heute noch”. Manchmal schreibt er Dinge zur Erklärung dazu. “Da gibt’s so ein Bild mit unserem Haus, unserem Pool, der Familie und dem Hund. Wenn ich das sehe, löst das etwas in mir aus”.


Die gesamte Folge “Das Leben nach dem Exit” ansehen:

Schremser spricht darin unter anderem noch über seine Strategie für Geldanlage, sein Verhältnis zu Speedinvest, warum er nach seinem Ausscheiden aus seiner ersten Firma “unvermittelbar” war und was seine wichtigsten drei Learnings für Startup-Gründungen sind.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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