04.01.2021

Was Unternehmen von „Moby Dick“ lernen können

Was können Unternehmen von einem Literaturklassiker lernen? Mic Hirschbrich identifiziert in seiner Kolumne drei konkrete Learnings.
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Mic Hirschbrich beschreibt, was Unternehmen von Moby Dick lernen können
Mic Hirschbrich beschreibt, was Unternehmen von Moby Dick lernen können | Hintergrund (c) Adobe Stock - Michael Rosskothen

Vielleicht kennen Sie ja den Literaturklassiker von Herman Melville (hier als Hörbuch um 50 Cent) oder den Film von John Huston mit Gregory Peck in der Hauptrolle des Kapitän Ahab, der gerade jetzt zur Weihnachtszeit wieder mehrfach im Fernsehen lief. Als dieser im Kampf mit dem 30 Meter langen Pottwalbullen „Moby Dick“ ein Bein verliert, verfolgt er nur mehr ein Lebensziel, nämlich das größte lebende Raubtier der Erde zu töten. So fährt er mit seiner Mannschaft 1841 erneut auf Wal-Jagd und geht auf die Suche. Er findet den intelligent wirkenden aber mystisch unscharf gezeichneten Moby Dick wieder und wird schließlich von diesem, selbst schon nahe dem Wahnsinn und geschwächt von der Suche, in einer Blutorgie getötet. Das Schiff namens „Pequod“ samt Matrosen wird spektakulär vom Wal zerstört und versenkt.  

Moby Dick: Eine Geschichte mit unheimlich vielen Facetten

Bevor wir uns ansehen, was wir als Unternehmen vom Klassiker „Moby Dick“ lernen können, ein paar Hinweise zu diesem Stück Kulturgeschichte. Der Autor wusste zunächst sehr genau, wovon er schrieb, denn er hatte selbst aus Geldnot inmitten einer Wirtschaftskrise auf einem Walfänger angeheuert. Das Leben am Schiff war extrem hart, aber man verdiente gut. Walfang war so etwas wie eine frühe Industrielle Revolution. Aus der bis zu einem halben Meter dicken Speckschicht gewann man Öl für russlose Brenn- und Schmierstoffe, genannt Tran. Weiters diente es als feinstes Gleitmittel in der Feinmechanik. Aus dem Magen der Tiere gewann man Ambra, den teuren Grundstoff für Parfüme und das Fett, welches den mächtigen Kopf des Wals schützte, wurde zu hochwertigem Kerzenwachs verarbeitet.

In diesen Jahrzehnten des kommerziellen Walfangs mehrten sich die Angriffe von Pottwalen auf Walfangschiffe und der tatsächliche Untergang der Essex 1820 diente Melville wohl als Vorlage für Moby Dick. Der Schriftsteller erlitt aber ein frühes Thomas Bernhard-Schicksal, denn zu Lebzeiten war sein Werk alles andere als beliebt, galt als negativ und narzisstisch. Erst nach seinem Tod wurde es zu einem weltweiten Klassiker.

Als Kapitän Jean-Luc Picard aus Star Trek Kapitän Ahab zitierte

Den Treckies unter uns gefiel in „Star Trek – Der erste Kontakt“ ein spannender Bezug zu Moby Dick. Als Kapitän Jean-Luc Picard, gespielt vom großartigen Mitglied der Royal Shakespeare Company – Sir Patrick Stewart, von Rache angetrieben zunehmend irrational agiert, vergleicht ihn ein Crew-Mitglied mit Kapitän Ahab. Picard sieht sich gerade in einer epochalen Schlacht der totalen Vernichtung durch die Borg gegenüberstehend. Picard zitiert, dem Untergang geweiht, aus Moby Dick. (Sehen Sie die Szene hier). Er tut das so überzeugend, dass er später selbst Kapitän Ahab spielen wird.

3 Lehren für Unternehmen aus Moby Dick

Und was können nun Unternehmen aus dem Literaturklassiker lernen?

1. Nichts ist wichtiger als gute Daten!

In der Verfilmung mit Gregory Peck als Kapitän Ahab, hat er in einer wichtigen Szene eine riesengroße, selbstgezeichnete Karte vor sich, während er den frommen Steuermann Starbuck erstmals in seinen Plan einweiht, die Walfang-Expedition nur durchzuführen, um Moby Dick zu töten. Die Kartografie der Meere war so etwas wie der Beginn der Datenökonomie. Ahab studierte Logbücher und Routen unzähliger Walfangflotten, zeichnete diese mit den Begegnungen besonders großer Pottwale nach und erstellte daraus unwahrscheinlich exakte Datenpunkte. Die Pottwale zogen über die Jahre durch zwei Weltmeere. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie mit den damaligen technischen Mitteln ein einziges, wenn auch großes Säugetier wiederfinden? Die Erzählweise gibt dem Finden des Wals etwas schicksalhaft mystisches, doch die gezeigten Fakten deuten auf extreme Akribie hin, auf die Liebe zum Detail und einen enormen Antrieb, aus den zu Verfügung stehenden Daten eine waghalsige Expedition zum Erfolg zu führen.

2. Achtung vor toxischer Männlichkeit

Wie viele heutige digitale Startups auch, litt die Mannschaft der Pequod an etwas, das Feminist*innen wohl als „toxische Männlichkeit“ beschreiben würden. Zu viel Testosteron und zu viele männliche Gebärden, deckten das falsche Ziel, der bis in den Tod treuen Matrosen, zu lange zu. Unnötige Riten und fest gefahrene kulturelle Organisations-Muster lenkten zusätzlich vom wesentlichen ab. Sie gaben den falschen Analysen zu viel Raum und negierten die richtigen.

3. Wenn der Vision das Business-Modell abhanden kommt

Ahab und sein Team hatten ein junges, aber sehr gut funktionierendes Business-Modell. Seine Mannschaft riet ihm mehrfach, man möge doch endlich „skalieren“. Sie lernten immer besser, die Fährten der Wale zu interpretieren, und hatten irgendwann nicht bloß eine Handvoll, sondern sogar Hunderte Wale vor sich, die sie bequem hätten jagen können. Das damalige Walfang-Startup wäre mit dieser Daten-Lage und eingespielten Team-Erfahrung höchst erfolgreich gewesen und hätte enorme Gewinne eingefahren. Doch es verfolgte (lange unwissend) eine ganz andere, persönliche Vision, nämlich die Rachsucht des Kapitäns. Das Team war loyal und nicht fähig, gegen die falsche Vision aufzubegehren, auch wenn sie, spät aber doch, davon in Kenntnis gesetzt wurde. Und ausgerechnet der intrigante Steuermann, der früh gegen die Pläne aufwiegelte, aber niemanden davon abbringen konnte, schickte seine Kameraden im letzten Gefecht völlig unnötig erst recht in den Tod. Und jedes Mal argumentierte er seine jeweiligen Beweggründe mit (gottesfrömmig) moralischem Impetus. Eine typische „Nummer 2“ also, die sich kein CEO wünscht.

Exkurs: Die Botschaften in Moby Dick

Man findet erstaunlich viele Interpretationen des Romans aus sexueller Perspektive, ist er doch geradezu zum schwulen Klassiker avanciert. Da auf den Schiffen ausschließlich Männer über sehr lange Zeiten arbeiteten und isoliert waren, ähnlich dem Strafvollzug, dürfte es häufig zu „nicht einvernehmlichen, homosexuellen Handlungen“ gekommen sein, um das Thema so politisch korrekt wie möglich zu umschiffen. Marville soll selbst sehr darunter gelitten haben, außerhalb der Seefahrt aber sowohl der Polygamie als auch der Homosexualität durchaus gefrönt haben. In entsprechenden Foren und sogar wissenschaftlichen Arbeiten, wird auch Moby Dick selbst als archaischer Phallus interpretiert, mit und gegen den die geballte Männlichkeit der testosteronreichen „Walfang-Startups“ kämpfte. Dass sich der Name Moby „Dick“ vom Phallus ableitete, was vielleicht plump aber naheliegend wäre, konnte im Zuge dieser Recherche nicht erhärtet werden. „Dick“ gilt einfach als generischer Name, wie der ehemalige US-Vize Dick Cheney oder der ehemalige Twitter CEO Dick Costolo.

Melville aber dachte sich etwas bei den von ihm vergebenen Namen. Ahab zum Beispiel war einst der Name eines im Nordreich Israel herrschenden, berüchtigten und gottlosen Königs. Im Roman wirft der gottesfürchtige Steuermann Starbuck dem Kapitän an einer zentralen Stelle vor, durch seine Rachsucht gegen Gott zu handeln. Gott würde den Walfang zu kommerziellen Zwecken gutheißen, aber Rache bestrafen. Generell ist die Geschichte von einer merkwürdigen Gottesgläubigkeit durchtränkt, denn wenig am Benehmen der Matrosen erinnert an christliche Werte und dennoch zitiert man ständig christliche Moralvorstellungen. Es wirkt ein wenig wie eine beliebig pragmatische Interpretation des Glaubens zu Geschäftszwecken. Quasi Fleiß und angestrebter Wohlstand nach der Lehre Calvins, gemischt mit dazu widersprüchlichen Mythen und Ritualen. Melville nennt sich selbst im Roman Ismael und erzählt die Geschichte aus der Ich-Perspektive. Im Islam, Zufall oder nicht, ist dies auch der Name von Abrahams erstgeborenem Sohn, einem Propheten.

Obwohl der Wal für das breite Publikum eindeutig als Monster stilisiert wird, gab Melville ihm die seltene Farbe weiß. Diese stand literarisch aber für Schönheit, Unschuld, Ehre, Güte und Gerechtigkeit. Für Melville symbolisierte sie zudem „die höheren Werte in Religion, Kultur und Politik“. Man muss das Werk im historischen Kontext sehen. Damals gab es kein Greenpeace und auch keine Greenpeace-ähnliche-Haltung in der Gesellschaft. Der Walfang war eine ökonomisch wichtige und fortschrittliche, geachtete Betätigung. Der Natur eine derartige Bedeutung zu geben und den Walfängern ein moralisches Schicksal zuteil werden zu lassen, ja einem Wal so etwas wie eine richterliche Autorität zu verleihen, wenn auch nie explizit erwähnt, war noch revolutionärer, als der Walfang selbst.


Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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