02.01.2019

Learnings: 10 Jahre Wikitude mit 10 Erfahrungen als wachsendes AR-Startup

Wikitude feierte kürzlich sein 10-jähriges Bestehen. Zum Jubiläum werfen CEO Martin Herdina und CTO Philipp Nagele im Gastbeitrag einen Blick zurück. "Das Leben in einem Startup ist nicht immer spaßig. Wir haben vor allem aus unseren Fehlern gelernt. Nur so kann Innovation entstehen", weiß Martin Herdina.
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Learning, Learnings, AR, Wikitude
(c) Mike Vogl - Wikitude-CEO Martin Herdina and CTO Philipp Nagele

Wikitude-CEO Martin Herdina wird auch bei den Fuckup Nights Vol.V am 19.2 in Salzburg seine Erfahrungen teilen. Wikitude will zudem andere Gründer mit ihren Learnings, aber auch mit der eigenen Augmented-Reality (AR)-Software unterstützen: Startups haben seit Sommer die Möglichkeit, das preisgekrönte AR-SDK von Wikitude kostenlos zu nutzen.

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Learning #1: Vermeide zu viel Ablenkung

Wikitude beschäftigt derzeit mehr als 30 Mitarbeiter, erwirtschaftet Millionenumsätze und gilt als weltweit führende, unabhängige AR-Plattform. “Wir sind dort, wo wir sind, weil wir viel Geduld und Ausdauer bewiesen haben”, resümiert Martin Herdina, der seit 2010 als CEO bei Wikitude ist: “Das ist wichtig, gerade wenn sich immer wieder unerwartet Chancen und Gelegenheiten auftun”.  Eine dieser Gelegenheiten war Wikitude Drive, eine AR-Navigationsapp fürs Auto. “Für so ein Projekt bräuchte man 95 Prozent Expertise im Bereich Navigation und nur fünf Prozent in AR. Wir haben nicht sofort begriffen, dass das bei uns genau umgekehrt ist”. Herdina rät deshalb: “Gute Entscheidungen trifft man, wenn man seine eigene DNA wirklich versteht”.

Learning #2: Sei nah am Markt

Es ist ein bekanntes Problem in der Tech-Welt: Da ist eine Vision, es gibt viel Leidenschaft, aber manchmal vergisst man, für wen entwickelt wird. Am Ende gibt es ein geniales Produkt, aber noch keine Kunden, die es kaufen. “Das ist passiert, als wir ein Feature namens Scene Recognition entwickelten”, erzählt Philipp Nagele, CTO von Wikitude: “Wir konnten erstmals nicht nur kleine Objekte, sondern ganze Gebäude, Landschaften oder komplexe Industrieanlagen visuell erfassen und vor allem wiedererkennen. Das ist wichtig für die Idee der AR-Cloud. Die AR-Cloud ist aber immer noch eine Vision in Kinderschuhen. Der Markt ist einfach noch nicht bereit”, weiß Nagele heute: “Für eine solche Innovation brauchen wir mehr Zeit, um unsere Kunden vorzubereiten und zu inspirieren”.

10 Learnings aus 10 Jahren

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(c) Wikitude – Infografik: Wikitude und ihre zehn Learnings.

Learning #3: Setze realistische Ziele

Das ist ein weiterer Rat von CTO Philipp Nagele. Er denkt dabei an den Launch des Software Development Kits (SDK) 5: “Wir wollten zu viel in zu kurzer Zeit”. Das Ergebnis war weder gut fürs Produkt noch fürs Team: “Wir konnten Termine nicht einhalten, die Qualität des ersten Releases war nicht wie erwartet und das Team war erschöpft von den vielen Überstunden”.

Learning #4: Lerne einen Marathon zu laufen

Als SDK 5 veröffentlicht wurde, gab es große Veränderungen im Entwicklerteam. Außerdem erschwerten viele Kompromisse im Code die Wartung. “Rückblickend war das die Zeit, in der wir am meisten unter unserer anfänglich hohen Geschwindigkeit gelitten haben. Wir haben uns ins Zeug gelegt, um viele wichtige Features zu entwickeln. Dafür haben wir aber klare und saubere Softwarearchitektur eingebüßt”, erinnert sich Nagele: “Wir haben unsere Core-Software aus gutem Grund aufgeräumt und neu gebaut. Viele dieser Erfahrungen wurden im aktuellen SDK 8 erfolgreich umgesetzt”.

Learning #5: Triff klare Entscheidungen

“Leidenschaft ist der Treibstoff eines jeden Startups. Es ist nicht einfach, etwas von dieser Haltung aufzugeben”, erzählt Herdina: “Aber ab einem gewissen Punkt braucht es Struktur, Klarheit und Transparenz im Team. Dieser Punkt war bei zwanzig Mitarbeitern erreicht.”. Herdina erinnert sich, als zwei sehr ehrgeizige Entwickler miteinander konkurrierten: “Hier hätten wir viel früher klare Verantwortung und Rollen definieren müssen”. Beide Entwickler verließen Wikitude: “Wenn man die Entscheidung nicht selbst trifft, dann wird sie für einen getroffen. Das kann mitunter schmerzhaft sein. Es kostet Ressourcen und manchmal verliert man eben auch gute Mitarbeiter. Am Ende haben wir aber die Dinge geändert, die wirklich geändert werden mussten. All unsere Fehler haben uns letztendlich wachsen lassen”.

Learning #6: Wähle die richtigen Partner

Egal ob es sich um Multiplikatoren, Investoren oder andere Mitstreiter handelt: Für ein Startup ist es wichtig, die richtigen Partner zu finden. Nur die, die das eigene Produkt und die Vision wirklich verstehen, werden auch beim Wachsen helfen. Die richtigen Partner wirken dann wie ein Sprachrohr: “Unsere Kunden zeigen begeistert her, wie vielseitig sie unsere Technologie einsetzen. Das verschafft uns Glaubwürdigkeit”, erklärt Paula Perrichot, Marketing Director bei Wikitude: “Auch wenn sich viele Gelegenheiten und Chancen auftun, wir haben gelernt, dass wir unser Ziel nicht aus den Augen verlieren dürfen. Kurz gesagt: Es geht um ein gesundes Gleichgewicht. Wir nehmen Chancen wahr und gehen neuen Ideen nach. Aber gleichzeitig setzen wir nicht alles auf eine Karte”. Mittlerweile kann sich Wikitude glücklich schätzen: Eine Vielzahl wertvoller Partner hilft mit, das innovativste AR-Netzwerk der Branche zu erschaffen.

Learning #7: Schaffe Raum für Wachstum

2014 wuchs das Team enorm. Bis zum Ende des Jahres verdoppelte sich die Anzahl der Mitarbeiter. Mit neuen Leuten kam unheimlich viel frischer Wind herein. Doch gleichzeitig waren einige Wachstumsschmerzen spürbar: “Unsere bisherige Arbeitsroutine passte einfach nicht mehr für große Teams. Wir mussten unseren ganzen Tagesablauf überdenken”, erinnert sich Nagele: “Schlussendlich mussten wir die Teams auf verschiedene Bereiche aufteilen, damit wir besser und effizienter arbeiten können”.

Learning #8: Die Wahl des richtigen Teams

“Erst muss man die richtigen Talenten finden – und dann muss man sie auch halten können”, weiß Herdina: “Ein überzeugender Lebenslauf ist längst nicht alles. Neue Mitarbeiter sollen ins Team passen, die Unternehmenskultur und unsere Vision teilen. Wir hatten hochqualifizierte Kandidaten, die nicht ins Team passen. Andere wiederum brauchten ein wenig mehr Zeit und Unterstützung, brillierten dann aber im Job, sobald sie eingearbeitet waren”.

Learning #9: Pflege die Unternehmenskultur

Mit der Zeit wuchs ganz automatisch eine gewisse Unternehmenskultur. Ab einer gewissen Größe war es allerdings notwendig, die Unternehmenskultur bewusst zum Thema zu machen. Wikitude legt viel Wert auf eigenständige Teams und eine möglichst flache Hierarchie: So hat jeder Mitarbeiter die Chance, das Unternehmen in allen Bereichen mitzugestalten. Das ist wichtig – wenn auch nicht immer leicht.

Learning #10: Vielfalt ist wichtig

Wikitude ist stolz auf sein Team: Menschen aus mehr als 10 verschiedenen Nationen arbeiten bei Wikitude, die Mitarbeiter sind aus unterschiedlichsten Altersgruppen und zu 30 Prozent besteht das Team aus Frauen: “Ich bin überzeugt, dass uns diese Vielfalt mehr Kreativität und Flexibilität gibt. Es fällt uns zum Beispiel leichter, auf verschiedenste Kundenbedürfnisse schnell zu reagieren”, so Perrichot.

Über Wikitude

Wikitude ist der weltweit führende, unabhängige Augmented Reality (AR)-Pionier und entwickelt seit 2008 von Salzburg (Österreich) aus AR-Technologien für Smartphones, Tablets und Smart Glasses auf iOS und Android. Das Wikitude SDK wird von mehr als 100.000 Entwicklern genutzt und liefert die AR Komponente für mehr als 25.000 Apps weltweit. Mehr als eine Milliarde User profitieren heute von Apps, die auf die Wikitude Technologie zurückgreifen. 2017 wurde das Wikitude SDK im Silicon Valley mit dem “Auggie Award” als bestes AR-Software-Developer Tool ausgezeichnet.


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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