Nach 3 Investments in einem Jahr: EduTech-Unicorn kündigt 18 Prozent der Belegschaft
Das auf Nachmittagsbetreuung spezialisierte US-EduTech-Startup Outschool hatte seine Series B-, C- und D-Finanzierungsrunden innerhalb von nur zwölf Monaten abgeschlossen.
In der aktuellen VC-Krise fällt vielen Scaleups eine bis vor Kurzem andauernde Hypergrowth-Phase auf den Kopf. Aktuelles Beispiel in Österreich ist das Wiener Krypto-Unicorn Bitpanda, das sich nach starkem personellen Wachstum kürzlich zu einer Kündigungswelle gezwungen sah. Auch international gibt es viele Beispiele für zuletzt stark wachsende Unternehmen, die nun Massenkündigungen umsetzen müssen darunter große Namen wie Klarna. Bei den meisten steht starker Druck ihrer Investor:innen dahinter, möglichst schnell profitabel zu werden, weil die nächste Finanzierungsrunde ungewiss ist. Einen besonderen Fall gab es nun mit dem US-EduTech Outschool.
In zwölf Monaten zunächst zum Unicorn und weiter zur 3-Milliarden-Bewertung
Außergewöhnlich ist zwar nicht der Anteil an gekündigter Belegschaft – mit 18 Prozent liegt dieser im selben Bereich wie bei den meisten anderen Scaleups, die nun Massenkündigungen durchführten. Die absolute Zahl der Gekündigten ist mit 31 Personen sogar vergleichsweise ziemlich niedrig. Erstaunlich ist aber die Geschwindigkeit, in der Outschool, das einen Online-Marktplatz für virtuelle Nachmittagsbetreuung und Kurse für Schüler:innen betreibt, direkt zuvor gewachsen ist. Innerhalb von nur zwölf Monaten hat das Unternehmen laut dem US-Magazin TechCrunch seine Serie B-, C- und D-Finanzierungsrunden abgeschlossen, wurde dabei zum Unicorn und nur vier Monate später mit rund drei Milliarden US-Dollar bewertet. Das war im vergangenen Oktober.
Outschool: Nach Corona-Hypergrowth schlägt die VC-Krise zu
Man habe in der Hypergrowth-Phase die Belegschaft wegen (Corona-bedingt) unerwartet hoher Nachfrage innerhalb von Monaten von 25 auf 164 aufgestockt, erklärt Outschool CEO Amir Nathoo gegenüber TechCrunch und meint: „Es ist kein Geheimnis, dass sich die Marktbedingungen zuletzt rapide verändert haben“. Man müsse nun in der zweiten Jahreshälfte defensiver vorgehen. „Das war eine der schwierigsten Entscheidungen, die ich in meiner Karriere treffen musste“, so Nathoo. Man habe für die Gekündigten ein „sehr großzügiges“ Abfindungs-Paket geschnürt. Dank der hohen Investments noch vor einigen Monaten sei man auf drei Jahre durchfinanziert.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT
Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.
Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.
„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.
Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.
Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose
Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.
Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.
Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.
Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT
Digitale Souveränität als Leitprinzip
Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.
Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.
Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.
Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind
Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.
Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.
Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT
Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option
Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.
Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.
Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.
„Welches Problem lösen wir?“
Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.
Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“
Agentische KI und ein Hackathon
In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.
Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.
Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.
Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.
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