Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

11.07.2019

MVPs erklärt – Podcast mit Alexander Kunst von Österreichische Post AG

Was ist ein MVP und wofür wird es gebraucht? Wie umfangreich sollte ein MVP sein? Welche Möglichkeiten gibt es, um ein MVP abzutesten? Sollten User etwas für das Testing bekommen? Diese Fragen beantwortet Alexander Kunst von Österreichische Post AG.

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Mit Product Paul haben wir unsere neue Podcast-Reihe zum Thema Produktmanagement gestartet. Durch einen allgemeinen Teil zu Produktmanagement und einen speziellen Fokusteil, der bei jedem Podcast variiert, sollen die Prinzipien der Lean Startup Methodologie anhand von Best Practices dargestellt werden. Der Podcast richtet sich dabei an alle Neugründungen, sowie an etablierte Unternehmen.

In der vierten Folge sprechen wir mit Alexander Kunst, Product Manager bei der Österreichische Post AG, über Minimum Viable Products.

Über Alexander Kunst

Die große Spannweite der Produkte versuche ich wie in einem Startup zu managen, und dadurch kommen jeden Tag spannende Challenges auf mich zu.

Alexander Kunst ist Product Manager bei Österreichische Post AG in der Abteilung für Briefmarken & Philatelie und arbeitet aktuell an Projekten wie der Postkarten App und Crypto Stamps.

Folge Alexander auf LinkedIn: linkedin.com/in/alexander-kunst
Österreichische Post AG im Web: post.at/

Inhalt

Über Alexander (00:20)
Product Bingo / Allgemeines zu Produktmanagement (01:51)
Fokusthema “MVP” (09:38)
Inspirationen und Empfehlungen (14:42)

Im Fokus

Was ist ein MVP und wofür wird es gebraucht?
Wie umfangreich sollte ein MVP sein?
Welche Möglichkeiten gibt es, um ein MVP abzutesten?
Sollten User etwas für das Testing bekommen?

Empfehlungen

Die weiteren Folgen

Die erste Staffel des Podcasts wird 6 Episoden umfassen und im zweiwöchigen Rhythmus veröffentlicht werden. Folgende Gäste haben uns für die Podcasts besucht:

Markus Hafellner (Bitmovin) zu dem Thema “Roadmap”
Stefan Feirer (Eversports) zu dem Thema “Customer Development”
Anastasia Koneva (Prescreen.io) zu dem Thema “User Testing”
Alexander Kunst (Österreichische Post AG) zu dem Thema “Minimum Viable Product”
Tobi Prade (willhaben) zu dem Thema „User Experience“
tba

Host Paul Zogmann

Paul hat Banking and Finance in Wien studiert und danach zwei Jahre im Investment Banking bei der RBI und der HypoVereinsbank gearbeitet. 2015 hat er das SaaS-Startup startablish mitbegründet und leitete dort das Product Management. Beim brutkasten übernimmt er ebenfalls die Position des Head of Products und ist für die Produktentwicklung, sowie die technische Umsetzung und Konzipierung der neuen Geschäftsfelder der brutkasten Innovationsplattform zuständig.

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Daimler Truck, Huawei, Strabag und die Stadt Detroit – diese vier Referenzen nennt das Linzer KI-Startup Celantur (brutkasten berichtete bereits). Insgesamt habe man mehr als 85 Unternehmenskunden, sagt Gründer Alexander Petkov auf brutkasten-Anfrage. Zuletzt kam einer in Australien dazu, womit man nun in allen sechs (bewohnten) Kontinenten präsent sei.

Überzeugen konnte das 2020 gegründete und bis auf eine frühe FFG-Basisprogramm-Förderung gebootstrappte Startup all diese Kunden mit KI-gestützter Bild- und Videoanonymisierung. Mehr als eine Milliarde Bilder habe man bislang bereits anonymisiert. Dabei werden etwa Gesichter, Kennzeichen, Personen und Fahrzeuge vollautomatisch verpixelt.

„Wir sind längst kein einfaches Verpixelungs-Tool mehr“ – rechtskonformes KI-Training im Fokus

Doch Petkov betont: „Wir sind längst kein einfaches Verpixelungs-Tool mehr. Celantur liefert die unsichtbare und kritische Infrastruktur für die Zukunft der Physical AI. Wir ermöglichen es Technologie-Unternehmen, die KI von morgen zu bauen, ohne das Grundrecht auf Privatsphäre zu verletzen.“

Celantur setzt mit seinem aktuell achtköpfigen Team nämlich gezielt auf die Anonymisierung von Bild- und Videomaterial im Zuge von KI-Trainings. Denn damit autonome Fahrzeuge, digitale Zwillinge und intelligente Robotik Realität werden, müssten KI-Modelle mit gigantischen Datenmengen der realen Welt trainiert werden, argumentiert man beim Startup. Man liefere „das technologische Bindeglied“, das diese Datennutzung „gesellschaftlich akzeptabel und rechtlich unangreifbar“ mache. Dabei verweist man unter anderem auf Bestimmungen im Rahmen von DSGVO und AI Act.

Das Tool lasse sich dabei „ohne langwierige Anpassungsprozesse“ auf unterschiedliche regionale Rechtsprechungen und geografische Bedingungen anwenden. „Dass unsere Technologie nun auf sechs Kontinenten aktiv genutzt wird, ist der beste Beweis für die Skalierbarkeit unserer KI-Modelle“, meint Petkov.

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