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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Die beiden Gründer Christoph Schütte und Patrick Prokesch | © Solid Labs
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Es ist wohl die Königsdisziplin der Werbeindustrie: Ads müssen immer schneller produziert werden, wobei jede Anzeige ein hohes Leistungsniveau haben soll. Einige Firmen setzen auf rein KI-produzierte Werbungen, die aber, wie eine im Juni dieses Jahres veröffentlichte Studie von The Harris Poll zeigte, bei exzessivem Einsatz der Marke schaden. Dieses Problems nimmt sich das KI-Startup Solid Labs rund um den Klagenfurter und ehemaligen Meister-COO Patrick Prokesch an. Der eigens entwickelte „Solid Agent“ übernimmt die Produktion der Werbung, also vom Briefing bis zur fertigen Anzeige.

Der Launch war letzte Woche, dabei wurde auch eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde aus dem Jahr 2025 kommuniziert. Die Liste der Business Angels gleicht einem Gipfeltreffen der DACH-Szene. Seriengründer Roman Kirsch (Yepoda), Epidemic-Sound-Mitgründer Tom Höglund sowie Gründer und Manager von u. a. Too Good To Go und nicht zuletzt OpenClaw-Gründer Peter Steinberger unterstützen das Unternehmen. Eine „illustre Runde“, wie sie Solid-Co-Founder Prokesch im brutkasten-Gespräch beschreibt.

Solid Labs entspreche „vom Core-Konstrukt“ auch Steinbergers Philosophie

„Ich kannte Peter noch von früher, als er noch bei PsdfKit war. Wir haben den Kontakt einfach aufrechterhalten“, erklärt der Klagenfurter Prokesch und ergänzt: „Ihm haben die Elemente gefallen mit denen wir arbeiten, weil sie einfach vom Core-Konstrukt auch seiner Philosophie entsprechen, wie Agenten arbeiten sollten.“ Zudem habe Steinberger die datenlastige Arbeitsweise der Agenten gefallen. Brutkasten fragte nach der Höhe des Kapitals, mit dem Steinberger eingestiegen ist. Eine Antwort steht noch aus. Steinberger habe das Startup aber von Beginn an beeinflusst und ihnen auch „gezeigt, wo die Reise hingeht“.

Das Problem mit der „Creative Fatigue“

Im Performance-Marketing sei die „Creative Fatigue“, also der Leistungsabfall einer Werbeanzeige, eine der größten Herausforderungen. Solid Labs steuert genau dem entgegen. Seine AI Creative Engine erstellt aus vorhandenem Videomaterial neue Video-Ads für Meta, TikTok und YouTube.

„Das funktioniert wie ein ‚Brand Brain‘ oder eine ‚Brand Memory‘, die mitwächst. Je mehr man auf der Plattform macht, desto schlauer wird das System. Das Erstellte bleibt immer on-brand, was für Consumer Brands und Agenturen extrem wichtig ist, damit kein AI Slop produziert wird“, erklärt Prokesch. Der Agent kann auch neue Varianten mit neuen Hooks, in anderen Formaten und Sprachen erarbeiten.

„Echte Menschen, echte Produkte, echte Orte“

Das Berliner Startup versteht sich dabei nicht als reines Schnitt- oder Design-Tool. Der Agent kann zwar auch KI-Videos erstellen, im „Mittelpunkt steht aber echtes Material: echte Menschen, echte Produkte und echte Orte“, wie die Firma kommuniziert. Soll heißen: Die Videos werden mit einer Kamera aufgenommen, Planung, Schnitt, Story übernimmt jedoch eine KI.

„Was eine Marke braucht, ist ein System, das sie kennt: ihr Material, ihre Stimme, ihre besten Ads. Solid zerlegt jedes Video in einzelne Szenen und versteht, was darin passiert. Dieses Wissen macht den Agenten für jedes Team nützlich, und genau darum haben wir Solid gebaut“, ergänzt Christoph Schütte, Co-Founder von Solid.

Auch wenn die KI Ideen vorgibt, das Video schneidet etc. kann der Mensch jederzeit eingreifen und so das Ergebnis anpassen. „Du hast hundertprozentige Kontrolle, um das Video oder die Szenen auch noch final zu bearbeiten. Das ist auf einer technischen Seite sehr schwierig“, sagt Prokesch. Dieses Merkmal hebe Solid Labs von seinen Mitbewerbern ab.

200 Videos in einer Woche

Firmen hätten durch Solid Labs vor allem einen starken Effizienzgewinn. Teveo, einer von Solids Kunden konnte laut Angaben des Startups aus einem Shoot über 200 finale Videos in einer Woche produzieren. Die Vision der beiden Gründer ist es, dass Performance- und Growth-Teams nur mehr ein Smartphone und Solid benötigen, um Werbungen produzieren zu können. Wie viele Kunden Solid aktuell hat, kommuniziert die Firma auf brutkasten-Nachfrage nicht. Sein Geschäftsmodell basiert auf einem Abomodell.

Solid Labs wird aktuell etwa im DACH-Raum, dem UK und den USA verwendet, wobei sämtliche Daten der Kunden ausschließlich auf europäischen Servern gehostet würden.

Ein Kreislauf zwischen Produktion und Performance

In Zukunft möchte Solid Labs Produktion und Performance nahtlos miteinander verknüpfen. Das heißt, künftig soll der Agent Anzeigen nicht nur erstellen, sondern auch direkt auf Meta, TikTok und YouTube veröffentlichen und Live-Performance-Daten wiederum zurück in die Produktion spielen. Dadurch baue jede Anzeige auf dem auf, was gerade funktioniere. „Wir arbeiten bereits aktiv daran, den Kreislauf zwischen Produktion und Performance zu schließen“, sagt Prokesch, der „schon bald den nächsten größeren Launch“ ankündigt.

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