26.09.2017

Plug and Play: 400 Startups mit Top-Corporates im Betonklotz

Von Sunnyvale im Silicon Valley aus hat der Plug and Play Accelerator inzwischen weltweit 25 Standorte gestartet. Wichtiger Bestandteil des Konzepts sind die Industriepartner.
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(c) Dominik Perlaki: Cubicles der Corporate-Partner im Plug and Play Tech Center (verzerrte Aufnahme).

Eigentlich kam Saeed Amidi aus einem sehr traditionellen Business. Der spätere Plug and Play-Founder besaß eine ganze Reihe mehr oder weniger großer Immobilien. Darunter waren viele kleine, relativ unauffällige Büros. Nichts besonderes also, wären sie nicht zur richtigen Zeit am richtigen Ort gewesen. So gab es um das Jahr 2000 herum eine Reihe von Startups – niemand wusste, ob aus ihnen etwas wird – die sich in Büros von Amidi einmieteten. Da war etwa ein kleiner Suchmaschinenanbieter namens Google. Oder der Entwickler einer seltsamen neuen Payment-Lösung, namens PayPal.

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Equity für Miete aus mangelndem Vertrauen

Mit PayPal begann dann auch die Geschichte von Amidi als Startup-Investor. „Er hat nicht darauf vertraut, dass sie tatsächlich die Miete zahlen können. Die Miete fürs erste Jahr ließ er PayPal im Voraus zahlen. Im zweiten Jahr nahm er von ihnen dann Equity als Miete“, erzählt Johannes Rott, Partnership Manager bei Plug and Play. Die gute Erfahrung damit, Startups zu hosten und in sie zu investieren, brachte Amidi auf das Accelerator-Konzept. 2006 baute er das jetzige Plug and Play Tech Center in Sunnyvale vom Halbleiter-Betrieb zum Startup-Zentrum um.

(c) Dominik Perlaki: Johannes Rott auf der Dachterrasse des Plug and Play Tech Center Sunnyvale.

400 bis 450 Startups zu jeder Zeit in Programmen

Schön ist es nicht, das Plug and Play Tech Center Sunnyvale in seinem Jahrzehnte alten Betonklotz. Arbeitsplätze darin sind meist im „Cubicle“-Stil gehalten. Auch die vielen „Walls“ mit Plaketten, die von den Errungenschaften des Accelerators künden, sind nicht schön im klassischen Sinne. Aber darum geht es nicht. „Wir haben hier zu jeder Zeit 400 bis 450 Unternehmen drinnen“, sagt Rott. Das sind einerseits Startups, die verschiedene dreimonatige Programme durchlaufen und andererseits Corporates und Later Stage Startups, die ständig einen oder einige wenige Mitarbeiter im Zentrum haben. Die Zusammenarbeit mit den etablierten Unternehmen sei dabei essenziell, erklärt Rott. Es gibt allgemeine Programme, die „Startup Camps“, und spezifische Programme für bestimmte Verticals. Für jede Branche hat Plug and Play dabei eine reihe großer Konzerne als Partner. Generell gilt: Startups zahlen für die Teilnahme Programm nichts, sogar ihr Essen wird bezahlt. Das Geld kommt von den Industrie-Partnern.

Meiste Investments im Silicon Valley

Plug and Play nimmt von den Startups auch keine Anteile für die Teilnahme. „Letztendlich investieren wir aber in 30 bis 40 Prozent der Teilnehmer“, erzählt Rott. Dadurch war Plug and Play im Jahr 2016 auch zum wiederholten Male der größte VC im Silicon Valley – von der Anzahl der Investments her, nicht vom Volumen. „Wir investieren typischerweise zwischen 25.000 und 500.000 Dollar“, erklärt Rott. Dabei ginge es um Pre-Seed- und Seed-Runden. Serie A-Runden seien schon sehr selten. Trotzdem versuche man auch Later-Stage-Startups in den Accelerator zu bekommen, da die Industriepartner häufig nach ausgereifteren Projekten suchen. Bei diesen gäbe es dann meist Co-Investments.

International: Keine exklusiven Accelerators

Auf der Kooperation mit Corporate-Partnern bauen auch die weltweit 25 weiteren Accelerator-Programme auf. Unter ihnen ist etwa der Axel Springer Plug and Play Accelerator in Berlin, bei dem unter anderem N26 dabei war. In Stuttgart wurde mit Daimler der Accelerator „Startup Autobahn“ gestartet. „Mit unserem System bekommen Corporate Partner aber keine exklusiven Accelerators“, erklärt Rott. In diesem Fall ist unter anderem auch Porsche dabei. Tatsächlich hätte es auch schon Versuche mit exklusiven Akzeleratoren gegeben. „Da kamen dann deutlich weniger Prototypen heraus als sonst und es wurde letztendlich überhaupt kein Projekt umgesetzt“, erzählt Rott.

Zwei Startups je Quartal mit Ticket der Außenwirtschaft Austria

Weitere Programme gibt es etwa in China, Brasilien, Singapur, Japan und Spanien. Auch Österreich käme als weiterer Standort in Betracht, sagt Rott. Schon jetzt nehmen regelmäßig österreichische Startups an den Programmen in Sunnyvale Teil. Die Außenwirtschaft Austria hat einen kleinen Arbeitsplatz im Zentrum, der pro Quartal je zwei Startups zur Verfügung steht, die dann am „Startup Camp“ teilnehmen. Erst vor kurzem stattete auch Wirtschaftskammer-Präsident Christoph Leitl dem Tech Center einen Besuch ab, wie einer der vielen „Walls“ zu entnehmen ist.

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Disclaimer: Dieser Beitrag entstand in redaktioneller Unabhängigkeit. Die Berichterstattung direkt aus San Francisco wird mit finanzieller Unterstützung von go International (www.go-international.at), der Internationalisierungsoffensive des Bundesministeriums für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKO) ermöglicht.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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