06.04.2020

Mentorship: Wie man es im Tandem zum (Hackathon-)Erfolg schafft

Beim #HackTheCrisis Hackathon von Austrian Startups und dem BMDW begleitete Claudia Falkinger als Mentorin das “Public Spacers” Team, welches als Gewinner des Wochenendes hervorging. In diesem Gastartikel erzählt sie über ihre Erfahrungen und das Erfolgskonzept Mentorship.
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Claudia Falkinger ÖBB
(c) ÖBB

„Sei wie ein Sherpa für dein Team“, sagte mir Hugh Forrest, Program Director bei SXSW. Diesen Rat gab mir Hugh im Zuge eines Mentorships bei einem Innovationsprogramm 2018 in Austin mit auf den Weg, als mein Team Schwierigkeiten mit der Entwicklung eines Prototypen hatte. Er fügte hinzu: „Denn ohne Sherpas würden nur wenige Bergsteiger im Himalaya an ihr Ziel gelangen.“ 

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Von 26. bis 29. März begleiteten etwa mehr als 100 Mentorinnen und Mentoren rund 50 Teams des #HackTheCrisis Hackathons, um digitale Lösungen für Probleme der Coronakrise zu erarbeiten. Innerhalb von 36 Stunden halfen sie den Teams, deren Ziel zu erreichen: die Entwicklung von Prototypen bis zur Abgabe für die Jury.

Das richtige Matching macht es aus

Laut Hannah Wundsam, Mentorship-Koordinatorin des Hackathons und CXO bei AustrianStartups, zeigte sich der große Erfolg vor allem im optimalen Zusammenbringen der benötigten Ressourcen der Teams und der angebotenen Expertise der Mentoren. 

Teams profitieren beim Mentoring in Innovationsprogrammen von einem großen Pool an Experten, die freiwillig ihre Unterstützung anbieten. Dabei ist vor allem die offene Information zu den Fragen wichtig, welche Ressourcen in Teams bereits vorhanden sind und welche noch benötigt werden, wie etwa der Zugang zu Netzwerken oder zu spezifischem Fachwissen. 

Für das optimale Matching ist vor allem Transparenz wichtig: Welches Wissen hat das Team bereits und welche Skills fehlen zum Erreichen des gesteckten Zieles? Welche Fragen will es beantwortet wissen? Das gilt ebenso für Mentoren: Mit welchen inhaltlichen und zeitlichen Ressourcen will man beitragen? Und auch: Was kann man selbst dabei lernen?

Die passende Begleitung am Weg

Mentoren können auf einzelnen Etappen, aber auch über einen längeren Weg unterstützend mit Rat und Tat zur Seite stehen. Je nach Bedarf und Intensität gab es auch bei #HackTheCrisis unterschiedliche Mentoring-Möglichkeiten:

  • Hands-on Mentorship: Diese Personen unterstützten die Teams über den gesamten Prozess. Schritt-für-Schritt begleiteten sie von Beginn bis Ende, vereinbarten mehrmals täglich Checkpoint-Calls und brachten aktiv deren Erfahrungen und Tipps ein.
  • On-the-call Mentorship: Die Expertise dieser Mentoren konnte bei Bedarf für einzelne Telefonate für konkrete Fragestellungen angefragt und in Anspruch genommen werden. 

Mentoren brachten dabei durchwegs deren eigenes Netzwerk ein und erweiterten so noch einmal den Zugang zu Wissen für die Teams, um zu noch qualitativ hochwertigeren neuen Lösungen zu gelangen. Darüber hinaus fand bei #HackTheCrisis ein laufender Austausch und Feedback im Mentorenpool sowie dem Organisatorenteam statt. 

Zusammenfassend liegt der Erfolg von Mentorship bei Hackathons, im Daily-Business sowie im Privaten vor allem im passenden Match-und-Meet, den unterschiedlichen Begleitmöglichkeiten auf Kurz- oder Langstrecken, kontinuierlichem Feedback aber vor allem auch darin, dass alle Beteiligten die Verantwortung dafür übernehmen, dass es funktioniert. 


Über die Autorin

Claudia Falkinger arbeitet seit vielen Jahren mit nationalen und international tätigen Startups und Unternehmen im Bereich Innovation zusammen. Sie ist Co-Gründerin von Women in Mobility in Wien, Fachhochschul-Lektorin mit Fokus Entrepreneurship und arbeitet als Senior Innovation Managerin bei den ÖBB.

Über das Gewinnerprojekt des #HacktheCrisis Hackathon

Das Team “Public Spacers” setzte sich zum Ziel, ein Social Recommendation System zu entwickeln, um Physical Distancing im Öffentlichen Verkehr zu ermöglichen. Was ihnen jedoch fehlte, war die fachliche Expertise und Einblicke in den Mobilitätsbereich. So kam Claudia Falkinger als Innovation Mangerin von den ÖBB als Hands-on Mentorin für das Team mit auf die Reise. Mit im Gepäck waren konkrete Empfehlungen, Prozessbegleitung und der Zugang zu einem lokalen und internationalen Netzwerk. So fand etwa Sonntag Nachmittag ein gemeinsamer Zoom Call mit neun Kollegen aus drei Bahnen zum Protoypen-Feedback des Hackathons statt.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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