Und dann kamen die Kunden: Warum aus MercuryPuzzle Prescreen werden musste

Fünf Klosterneuburger mischen mit ihrer Software den Recruiting-Markt auf und ziehen in Deutschland dicke Kunden an Land.

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Nicolas Vorsteher und Constantin Wintoniak kennen sich bereits aus der Schulzeit. Aber kaum eine Zeit ist so prägend für eine Freundschaft, wie ein gemeinsames Unternehmen. Fast fünf Jahre arbeiten die beiden nun bereits an ihrem eigenen Startup. Rasch ist das Gründerteam auf Fünf angewachsen: neben Vorsteher und Wintoniak sind Alexander Birke, Dominik Hackl und Robert Rainer beteiligt – sie alle kennen sich aus Klosterneuburg. Und das Geschäft nimmt endlich Fahrt auf. Prescreen erleichtert mit einer Software die Personalsuche für Firmen und angelt damit jetzt auch in Deutschland nach dicken Fischen.

Mehr als 100 Prescreen-Kunden

Insgesamt verwenden derzeit rund 150 Kunden Prescreen. „Zum Beispiel die UniCredit Bank Austria und PPP im Auftrag von Jaguar-LandRover“, beginnt Vorsteher aufzuzählen. „Bis hin zu kleineren Kunden und Startups wie Urlaubsguru oder Rebelle.com“, ergänzt Wintoniak. Vorsteher: „Personalberater“, Wintoniak: „Beiersdorf“ – die beiden Gründer sprudeln vor Begeisterung. Alleine in den letzten sechs Monaten habe sich die Kundenliste verdreifacht. Bis das Geschäft so gut lief, war es allerdings ein langer Weg.

MercuryPuzzle: „Den Firmen war das zu wenig“

2012 gründeten die fünf Studenten MercuryPuzzle, eine Art Karriere-Plattform, die auf die Jobsuche spezialisiert war. Registriert haben sich hauptsächlich Studenten, denen ein spezieller Algorithmus auf Basis ihres Lebenslaufes und einiger Fragebögen passende Jobs vorschlug. „Wir hatten in drei bis vier Monaten 30.000 Nutzer“, erzählt Vorsteher. „Den Firmen war das aber zu wenig“, meint Wintoniak. Das Geschäftsmodell sah vor, Firmen für Jobinserate bezahlen zu lassen. Dazu war die Nutzerzahl heruntergebrochen auf die Regionen allerdings zu gering – die 30.000 Nutzer teilten sich auf den gesamten deutschen Sprachraum auf. „Trotz des innovativen Ansatzes wurden wir schnell als einfache Jobbörse abgestempelt“, sagt Wintoniak und zollt Karriere.at Respekt: „In diesem Bereich gibt es andere Plattformen, die ihre Sache sehr gut machen“.

Prescreen statt Excel-Sheets

Zu diesem Zeitpunkt waren die Gründer bereits in Gesprächen mit potenziellen Kunden: „Die Firmen wollten aber, dass alle ihre Bewerber über dieses System kommen und zwar unabhängig von der Plattform des Jobinserats“, erzählt Wintoniak. Aus der Job-Plattform für Young Professionals wurde die Recruiting- und Assessment-Software Prescreen. „Firmen ersetzen ihre Excel-Sheets bei der Kandidatensuche durch unser Tool“, so Wintoniak. Und auch die Konkurrenz wurde mit diesem Schachzug schlagartig geringer: „Es gibt in Europa zwei oder drei Unternehmen, die eine ähnliche Software anbieten“. Die Kunden überzeuge man am besten, indem man immer möglichst alle Funktonen anbietet. „Wir gewinnen eigentlich immer gegen unsere Konkurrenten“, meint Vorsteher.

Größte Stärke ist der Matching-Algorithmus

Um konkurrenzfähig zu bleiben, wird bei Prescreen aber auch intensiv an neuen Features und Technologien gearbeitet. „Wir sammeln seit Beginn an Daten zur Aktivität in unserem System und können diese in Relation zu den strukturierten Daten eines Bewerbers setzen“, verrät Wintoniak. So kann sie Software in Zukunft auch analysieren, aus welchen Gründen ein Kandidat abgelehnt wurde oder welche Fragen beim Bewerbungsgespräch gestellt werden müssen, um die besten Kandidaten herauszufiltern. Denkbar wäre auch ein automatisches Matching von Personen, um Teams besser zusammenstellen zu können. „Beim Personalwesen muss man da aber sehr vorsichtig sein, denn am Ende geht es ja um Menschen“, sagt Wintoniak. „Kritisch wird es, wenn eine Maschine berechnet, dass ein bestimmter Mitarbeiter in seiner jetzigen Position ungeeignet ist“.

Millioneninvestment und stolze Umsätze

Im Sommer 2015 sammelte Prescreen in Deutschland ein Millioneninvestment ein – angeführt von der Beteiligungsgesellschaft KIZOO. „Wir haben seither ein wahnsinniges Wachstum hingelegt und die Ziele unserer Investoren erreicht“, sagt Vorsteher. Investments verwendet das Startup für die Finanzierung des laufenden Betriebes. „Alles, was wir selbst verdienen, fließt in unser Wachstum“, erklärt Wintoniak. Und das ist mittlerweile einiges. Genaue Umsatzzahlen verraten die Gründer nicht, aber eine Rechnung mit 150 Kunden und einem monatlichen Umsatzvolumen pro Kunde von 400 Euro ergibt einen Jahresumsatz im mittleren sechsstelligen Bereich.

„Und es gibt noch Luft nach oben“

Mittlerweile hat die junge Firma in Berlin nach München den zweiten deutschen Standort eröffnet. Der Großteil der Kunden von Prescreen sind deutsche Firmen. „Und es gibt noch Luft nach oben“, sagt Wintoniak. „In Deutschland gibt es alleine über 2 Millionen KMU und davon haben etwa 80 Prozent noch gar keine E-Recruiting-Lösung“.

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

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