04.12.2019

Mystery Minds: Ein Mittel gegen „Blasenbildung“ in großen Unternehmen

Das 2016 gegründete Startup Mystery Minds mit Standorten in München und Wien bietet Matching-Systeme an, die mit Hilfe von Algorithmen in großen Firmen etwa Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen zu Kaffee oder Mittagessen zusammenbringen, und damit sowohl Einfluss auf das Betriebsklima als auch den Ideenfluss nehmen sollen. Wir sprachen mit CEO Christoph Drebes.
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Mystery Minds: Co-Founder und CEO Christoph Drebes
(c) Mystery Minds: Co-Founder und CEO Christoph Drebes

Blasen gibt es nicht nur in sozialen Netzwerken. Befragt man sich selbst, dann wird man rasch zugeben müssen, dass diese auch – vor allem – in größeren Unternehmen existieren. Da wundert sich beispielsweise die Marketing-Abteilung, was die IT-Mitarbeiter eigentlich exakt machen und umgekehrt. Auch Argwohn von Angestellten gegenüber den Führungskräften kennt man zur Genüge. Dass all das das Gegenteil von Netzwerkdenken ist, und damit ein Blick auf das große Ganze verhindert wird, liegt auf der Hand. Ideenblockaden und schlechtes Betriebsklima sind nur allzu oft die Folge dieser Phänomene.

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Gegen Blasenbildung

Gegen diese Blasenbildung und diese damit einhergehenden Ideenblockaden in Unternehmen sind die beiden Gründer von Mystery Minds, Christoph Drebes und Stefan Melbinger angetreten. Sie lernten einander bereits vor einigen Jahren bei einem Trainee-Programm eines deutschen Telekommunikationsunternehmens kennen. „Beim Trainee-Programm waren wir in verschiedenen Abteilungen und hatten regelmäßige Essenstermine“, berichtet Drebes über die Situation, die zur Gründungsidee von Mystery Minds führen sollte. Schnell habe man damals bemerkt, wie vorteilhaft und fruchtbar es sein könne, wenn Menschen aus unterschiedlichen Umfeldern und Abteilungen zusammenkommen, so Drebes.

Die damalige aus dieser Erkenntnis destillierte Ur-Idee war dann denkbar einfach: Leute aus unterschiedlichen Kontexten des Unternehmens konnten sich anmelden. Diese Anmeldungen wurde in ein Excel-Dokument transferiert und Algorithmen bestimmten dann, wer auf wen beim nächsten Essen trifft. Mittels einer Einladung per Mail werden die Essens-Akteure dann verständigt. „Wir sind damit aber schnell an Grenzen gestoßen, unter anderem dann, wenn bestimmte Mitarbeiter auf Urlaub waren oder ähnliches“, hält Drebes fest.

Von Mystery Lunch zu Mystery Minds

2016 wurde dann schließlich gegründet, vorerst unter dem Namen Mystery Lunch. 2018 habe man das Unternehmen in Mystery Minds umbenannt, um der Einschränkung auf Mittagessen zu entkommen. „Mittlerweile gibt es verschiedene Konzepte: Mystery Lunch, Mystery Coffee, Mystery Mentor, Mystery Job und Mystery Brain“, führt Drebes aus. Das Prinzip dahinter ist bei Mystery Lunch und Mystery Coffee dasselbe.

„Angemeldete Mitarbeiter werden mit E-Mail-Adresse, Abteilung und einigen Variablen, wie etwa Sprache oder ähnliches, erfasst“, skizziert Drebes das Konzept. Dann müsse noch die Entscheidung getroffen werden, wie oft man eine Essens- oder Kaffeeeinladung erhalten möchte. Ein Algorithmus übernimmt dann das Kommando und lost aus. „Beim Treffen wird dann geredet“, erklärt Drebes. Das stärke die persönliche Verbindung und erleichtere es, auch in Zukunft zusammenzuarbeiten. Dass dabei gute Ideen entstehen sei aber natürlich ebenfalls nicht ausgeschlossen. Darüber hinaus bestehe die Möglichkeit, dass die Unternehmensführung ihren Mitarbeiter Leitfragen zum Treffen quasi „mitgibt“.

Einfache und komplexere Systeme

Etwas komplexer wird es bei Mystery Mentor, Mystery Job und Mystery Brain. Beim erstem soll Mentor auf Mentee treffen. Nach dem Match solle damit alles in ein „Mentoring-Programm münden“, wie Drebes erklärt. Bei der Lösung Mystery Job begibt man sich nach dem Schalten und Walten des Mystery-Minds-Systems für einen Tag oder mehr in die Arbeitswelt eines Kollegen einer anderen Abteilung. „Es ist wie eine Art Mini-Praktikum“, erläutert der CEO. Mystery Brain soll schließlich Querdenker hereinholen.

Gegenwart und Zukunft von Mystery Minds

Derzeit betreut man von den Standorten in München und Wien aus mit sieben Mitarbeitern circa 80 Kunden in 37 Ländern. Nach einem weiteren Mitarbeiter in Wien wird aktuell gesucht. Den Kunden bietet man „optimierte Cloud-Services mit Matching-Systemen“ an, wie es Drebes präzisiert. Als Besonderheit des Geschäftsmodells benennt er, dass man bewusst nicht den Schritt in die Absolute Digitalisierung gehe. „Wir nutzen digitale Möglichkeiten um Zwischenmenschliches zu ermöglichen“, streicht er hervor. Die „Magie“, so Drebes, findet immer noch auf dieser Ebene statt.

Künftig möchte das Unternehmen auch künstliche Intelligenz integrieren. „Mit KI könnte es bald möglich werden, dass Linkedin-Profile ausgelesen werden und damit schon klar ist, was diese Personen machen und können“, beschreibt Drebes etwaige „Matches der Zukunft“.

Auch an Methoden, um die Wirksamkeit der Matching-Systeme in Unternehmen objektiv zu messen und zu beschreiben, ist man derzeit dran. „Das derzeitige Feedback ist aber schon sehr gut und geht dahin, dass Projekte einfacher werden, weil man durch die Treffen einfach mehr Leute kennt und auch leichter an Entscheider herankommt“, sagt Drebes.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

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.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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