18.07.2016

Der perfekte Pitch: Auswendiglernen oder nicht?

Beim Auswendiglernen durchläuft man mehrere Phasen. In der "valley of awkwardness" sollte man besser keine Präsentation halten.
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(c) fotolia-lightpoet: Wie muss der perfekte Pitch aufgebaut sein?

Als Startup-Gründer muss man seine Idee gut verkaufen, um aus der Masse herausstechen zu können. Dazu gehört zu Beginn vor allem der perfekte Pitch. Wer das gut meistert, hält rasch auch längere Präsentationen, Vorträge oder Diskussionsbeiträge. Gut, nicht jeder kann sofort Verkaufsreden schwingen wie Steve Jobs. Die gute Nachricht ist aber: Präsentieren kann man lernen!

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Den Beweis dafür liefern die TED-Konferenzen, aus denen mittlerweile mehr als 50.000 Präsentationen hervorgegangen sind. Dort betreten oft ungeübte Sprecher die Bühne. 2012 wurde Richard Turere eingeladen, ein 12-jähriger Bub aus Kenia. Er hatte ein System aus Solar-Lichtern entwickelt, das Löwen von Dörfern abhält. Nach monatelangem Training hielt der Teenager aus dem kleinen afrikanischen Dorf mit gebrochenem Englisch einen herzerwärmenden und fesselnden TED-Vortrag vor 1400 Menschen.

Präsentation Auswendiglernen oder nicht?

Wer ungeübt und nervös ist, hat vor einer Präsentation wahrscheinlich nur eine Frage im Sinn: Auswendiglernen, vorlesen oder doch versuchen, frei zu sprechen? Bei dieser Frage scheiden sich die Geister: “Auswendiglernen ist eine furchtbare Idee”, meint Gary Genard, Autor des Buchs “Fearless Speaking”. Die Präsentation wirke schnell gekünstelt und die Gefahr, den Faden zu verlieren, sei groß. Viele Experten empfehlen deshalb, nur den Einstieg und das Ende auswendig zu lernen und sich dazwischen lediglich einzelne Punkte zu notieren.

In der “valley of awkwardness”

Chris Anderson ist allerdings ganz anderer Meinung. Als Kurator der TED-Konferenzen entscheidet er, welche Präsentationen bei TED gehalten werden uns welche nicht. Er ist sehr wohl der Meinung, dass ein auswendig gelernter Vortrag sehr gut sein kann. Dazu müsse man allerdings sehr viel Zeit investieren. Gut vorbereitete TED-Talks werden mehrere Monate lang vorbereitet. Anderson beschreibt die Lernkurve so: Zunächst gehe man durch eine lange Phase, die er “valley of awkwardness” nennt. Zu diesem Zeitpunkt sitze der Text noch nicht ganz perfekt. Wird die Präsentation dennoch gehalten, passiert genau das, wovor viele Profis warnen: der Vortrag klingt gekünstelt und es ist schwer den Faden nicht zu verlieren. Mit viel Übung könne man diese Phase allerdings hinter sich lassen, meint Anderson.

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Alternative: Bullet-Points

Wenn nicht genug Zeit ist, den Text so oft zu wiederholen, bis er absolut natürlich klingt, rät allerdings auch der TED-Kurator von dieser Methode ab. Den Text vorzulesen sei jedoch keine Alternative – bei TED-Events würden keine Monitore für diesen Zweck angeboten. Er empfiehlt alternativ Kärtchen mit Bullet-Points. In der Vorbereitung soll man sich besonders auf die Übergänge zwischen den einzelnen Punkten konzentrieren, um zu verhindern, dass an den Faden verliert.

Weitere Tipps für die perfekte Präsentation von Anderson:

  • Eine gute Präsentation ist aufgebaut wie ein Krimi: Der Vortragende erörtert ein Problem und begibt sich dann auf die Suche nach einer Lösung.
  • Augenkontakt ist eine sehr wichtige Zutat. Vor Beginn einer Präsentation empfiehlt TED-Kurator Anderson, sich fünf bis sechs freundliche Personen im Publikum auszusuchen. Diesen einzelnen Personen immer wieder in die Augen zu sehen, helfe sogar vorgelesene Präsentationen lebendiger zu machen.
  • TED empfiehlt seinen Vortragenden eine Vorbereitungszeit von bis zu sechs Monaten.
  • Wer den Faden verliert, kann die Zeit mit einer kurzen Zusammenfassung des bisher Gesagten überbrücken.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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