04.07.2017

mySugr-Exit: „Erhalt der Autonomie war Roche genau so wichtig wie uns“

Interview. Der mySugr-Exit an den Pharma-Konzern Roche, der von Hansi Hansmann als "europaweit größte Akquisition im Digital Health-Bereich" bezeichnet wurde, schlug in Österreich große Wellen. Nun hat das Gründer-Team dem Brutkasten einige Fragen dazu beantwortet.
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(c) mySugr: Die vier Founder (vlnr.) Gerald Stangl, Frank Westermann, Michael Forisch und Fredrik Debong

Betrag wurde zwar keiner genannt, die Akquisition des Wiener Startups mySugr sei aber die größte im Digital Health-Bereich, zumindest in Europa gewesen, ließ Business Angel Hansi Hansmann den Brutkasten wissen. Mit 15,7 Prozent Beteiligung war er bis zum vergangene Woche bekanntgegebenen Exit der formell größte Anteilseigner bei mySugr. Tatsächlich hatte er aber auch Kapital weiterer Investoren treuhänderisch verwaltet. So sei etwa ein befreundeter Banker aus seinem spanischen Netzwerk mit 200.000 Euro über ihn beteiligt gewesen, der nun einen super Exit hatte, sagt Hansmann.

Andere seien weniger vorausschauend gewesen. „Ich habe in Österreich vielen Corporates und Versicherungen das Investment angeboten und wurde nur belächelt“, erzählt er. Hansmann hatte dann auch bei den Exit-Verhandlungen mit dem langjährigen mySugr-Partner Roche aktiv mitgewirkt, der ebenfalls bereits seit längerem in das Startup investiert war. Die mySugr-Founder Frank Westermann, Fredrik Debong, Gerald Stangl und Michael Forisch erzählten uns nun im Interview, wie der Exit aus ihrer Sicht verlaufen ist.

+++ mySugr-Exit an Roche – “Europaweit größte Digital Health-Akquisition” +++

War es eine schwere Entscheidung, zu verkaufen?

Sein Baby zu verkaufen ist natürlich eine schwere Entscheidung. Wir haben es uns nicht leicht gemacht und viele Monate investiert um herauszufinden, was für uns der richtige Weg ist. Der Digital Health Markt hat gerade ein unfassbar starkes Momentum. Unsere direkten Mitbewerber stellen in den USA Kapitalerhöhungen zwischen 30 und 100 Millionen Dollar auf und die großen Konzerne richten ihre Strategie auf das digitale Zeitalter aus. Um unsere aktuell starke Position noch weiter auszubauen, war uns klar, dass wir eine Kapitalerhöhung in ähnlicher Größe aufstellen müssen, oder uns eben mit einem starken Partner zusammenschließen sollten.

„Die Chemie hat gestimmt, die Strategie war überzeugend und das Angebot war beeindruckend.“

Vor wenigen Monaten ist Roche mit dieser großen Idee auf uns zugekommen: mySugr sollte ins Zentrum seiner neuen digitalen Strategie wandern. Uns war sofort klar, dass wir in dieser neuen Konstellation unglaubliches Potential haben. Roche hat sich dabei ordentlich angestrengt uns zu zeigen, wie sehr sie nicht nur unsere Produkte, sondern auch unseren Spirit und unsere Unternehmenskultur schätzen und auf jeden Fall erhalten wollen. Kurz gesagt: Die Chemie hat gestimmt, die Strategie war überzeugend und das Angebot war beeindruckend. Das komplette Management-Team bleibt erhalten und wir alle stehen voll und ganz hinter dieser Entscheidung.

Wie habt ihr die Verhandlungen erlebt? Habt ihr eure Kern-Forderungen durchsetzen können?

Die Verhandlungen waren sehr intensiv und lange. Speziell zwei der Gründer, Frank Westermann (CEO) und Michael Forisch (CCO), sowie unser COO Anton Kittelberger und Financial Director Bernd Guttmann haben die vielleicht intensivste Zeit in der Geschichte von mySugr hinter sich gebracht. Unsere Kernforderungen haben sich primär auf den Erhalt unserer Autonomie und Unternehmenskultur bezogen. Das war Roche genauso wichtig wie uns. Unsere Wünsche wurden ernst genommen und erfüllt. Wir sind mit dem Deal sehr glücklich und bleiben alle aus vollster Überzeugung noch lange Zeit dabei.

(c) mySugr: Die App in Aktion

Es ist mancherorts die Rede von einer Summe in der Größenordnung der Runtastic- und Shpock-Exits. Ist das so?

Wir sind international auf jeden Fall vorne dabei – es ist vermutlich der größte Digital Health Deal in Europa. Insgesamt sind wir glücklich, ein starkes Signal für den Digital Health Bereich zu senden. Eine konkrete Zahl können wir nicht nennen.

Redaktionstipps

Wie nahe ist euer Geschäftsmodell noch am ursprünglichen Konzept?

Das aktuelle Modell liegt ziemlich nah an dem, was wir uns vor 7 Jahren im Business Plan erdacht haben. Dazwischen gab es natürlich viele Experimente und Umwege. Im Endeffekt sind wir jetzt tatsächlich dort gelandet, wo unsere ursprüngliche Idee gestartet ist: Fokus auf den Endkunden, dann enge Partnerschaften mit Medtech und Pharmaunternehmen in unserem Gebiet und letztlich die Zusammenarbeit mit Krankenkassen mit dem Ziel der Kostenerstattung.

„Es war uns immer allen klar, dass die Reise auch hart wird. Ans Aufgeben haben wir aber nie gedacht.“

Gab es Zeitpunkte, wo ihr nahe dran wart, aufzugeben?

Wir hatten tiefstes Vertrauen, dass mySugr funktionieren wird. Es gab natürlich trotzdem alle möglichen Hochs und Tiefs – es war uns immer allen klar, dass die Reise auch hart wird. Ans Aufgeben haben wir aber nie gedacht. Speziell Hansi Hansmann hat uns in den unangenehmen Momenten die Stange gehalten und sich unsere größte Dankbarkeit und tiefsten Respekt verdient. Auch Gründer anderer Startups haben oft mit Rat und Tat geholfen – wir haben immer viel voneinander gelernt.

Lässt sich euer Konzept auch auf andere Krankheiten adaptieren? Werdet ihr das mit Roche machen?

Möglich wäre das bestimmt. Wir bleiben trotzdem bei Diabetes – dort liegt unsere Leidenschaft und Expertise. Etwa ein Drittel des mySugr-Teams lebt selbst mit Typ-1 Diabetes.

Steht dem medizinischen Bereich die große Phase der Disruption noch bevor? Was sind die großen Trends?

Fast alle großen medizinischen Entwicklungen steuern auf die personalisierte Gesundheitsversorgung zu. Das heißt Patienten erhalten Therapie-Lösungen, die in hohem Grad auf sie zugeschnitten sind und die sie im Idealfall sogar selber managen können. Die Buzzwords zu den technischen Trends dahinter sind etwa Big Data, Artificial Intelligence, Closed Loop Systeme (nur für Diabetes), Precision Medicine und mehr…

„Zieht euch warm an!“

Zuletzt: Was ist euer Rat an Gründer, denen Exit-Verhandlungen bevorstehen?

Warm anziehen.

+++ Built to exit: Lässt sich ein schneller Startup-Exit planen? +++


Die wichtigsten Meilensteine auf dem Weg zum Exit aus Sicht von mySugr:

2010: – Die Idee & Vision wird geboren.

2011: – Das Gründerteam wird komplett.

2012: – Wir gewinnen das erste Pioneers Festival (damals noch Startup Week genannt). – Wir gewinnen Hansi Hansmann als Business Angel. – Launch von Version 1.0 der App.

2013: – Bernhard Schandl (CTO) kommt ins Team: Unsere Technik wird extrem stark. – Die ersten Kunden tragen unser Logo als Tattoo – kein Witz! – Wir launchen die Version 2.0 unserer App, sie wird ein einschlagender Erfolg.

2014: – Es entsteht das aktuelle Management, u.a. mit dem heutigen COO Anton Kittelberger

2015: – Investment (Series A) von Roche Ventures, iSeed Ventures und XL Health – Launch des ersten medizinischen Features, dem Insulinrechner.

2016: – Wir beziehen unser selbst geplantes Wiener Büro und stärken unsere offene Unternehmenskultur. – Erste nahtlose Integration von marktführenden Blutzuckermessgeräten. – Launch von Diabetes-Coaching in Echtzeit in der App.

2017: – Wir knacken die 1 Million Nutzer Marke. – Wir launchen unsere Rundumversorgung, das mySugr Paket, mit Versicherungen. – Wir werden Teil der Roche Familie.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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