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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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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