07.07.2021

Pre-Mortem: Priio-Gründerin Nina Müller bringt das Scheitern in Unternehmen ans Licht

Nina Müller hat das Scheitern nicht zur Gesinnung erhoben, wie es im Silicon Valley üblich ist. Sie hat eine andere Zugangsweise gefunden, die zwar den Fokus darauf legt, dabei aber konstruktive Denkweisen fördert.
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Priio, Scheitern, Silicon Valley, Mindset
(c) Priio - Nina Müller greift Scheitern auf, bevor es auftritt.

Scheitern. Ein Wort, das in einem Land wie Österreich mit einem Autoritätsgefühl, das auf Titel und Erfolge fußt, nicht gern gehört wird. Aber scheinbar zur Startup-Szene dazugehört, wie oftmals die Milch zum schwarzen Kaffee. Dennoch stellen sich Wenige die Frage, was kann mein Unternehmen oder mein Projekt zum Scheitern bringen. Man richtet lieber den Blick nach vorne, Siege im Sinn ohne Misserfolg zu kalkulieren. Nina Müller von Priio dreht den Spieß um, legt den Fokus auf die Verhinderung von Scheitern und nennt es Pre-Mortem-Prozess.

Bevor das Projekt stirbt…

„Wir haben oft ein sehr klares Bild im Kopf, wie Erfolg aussieht. Es kann bedeuten, bestimmte Umsatzziele zu erreichen oder erfolgreich einen großen Kunden zu gewinnen. Das Nachdenken über Erfolg offenbart manchmal auch einen trüben Moment unter Teams – die Definition von Erfolg kann sich von Person zu Person unterscheiden. Wir können noch so besessen davon sein, dass wir eine ziemlich krasse Realität ignorieren: Die einzige Möglichkeit, erfolgreich zu sein, besteht darin, Misserfolge zu besiegen“, beschreiben Müller und ihr Team ihre eigene Sichtweise.

Das Wiener Startup Priio wurde als Teil der Workshop-Praxis des US-Mutter-Unternehmens Butchershop mit internationalen Unternehmen wie Haufe, Nike, Databricks und Real Chemistry entwickelt und ist eine vom Pre-Mortem-Prozess inspirierte Selbstbedienungs-Anwendung, die eine bestimmte Methodik und Denkweise fördern möchte.

Priio
(c) Butchershop Creative LLC – Nina Müller, neuerdings Mentorin bei female factor, nutzt die Pre-Mortem-Methode, um mögliches Scheitern zu verhindern.

Die ersten Berührungen mit dem Thema Scheitern hatte Müller bei Butchershop, als sie als Leiterin des Projekt-Managements die Methode tief adaptierte – damals noch analog, wie sie erzählt. In Workshops und Initiativen. „Wir haben jahrelang mit CEOs, CGOs und Startups zusammengearbeitet und die Möglichkeiten Scheitern zu vermeiden im Fokus gehabt. Später haben wir unseren Prozess für Kunden veröffentlicht. Das hat uns viel Vertrauen und Transparenz entgegengebracht. Und geholfen, uns auf die richtigen Prioritäten zu konzentrieren“, sagt sie.

Priio macht Sorgen der Mitarbeiter sichtbar

Die Pre-Mortem-Methode ist nicht neu, sondern über drei Jahrzehnte alt und stammt aus der Feder einstiger Ingenieure, die bei ihren Projekten nicht scheitern durften, weil es eine Unmenge an Geld verschlungen hätte. Im Detail geht es darum, eine neue, wenn auch unpopuläre Sichtweise einzunehmen. Mit dem Credo sich und anderen deutlich zu machen, was einen zum Scheitern bringen kann. Ein Blick auf potentielle Szenarien, die Misserfolg fördern.

Müller zeichnet drei Schritte dieser Methodik, die in der Praxis damit beginnt, dass das Team des Unternehmens zusammentritt und auf digitale Post-Its des Startups beschreibt, bei welchen Eventualitäten das eigene Projekt scheitern könne. Jeder Teilnehmer hat dabei zwei bis drei Minuten Zeit exakt eine Antwort einzutragen. „Das variiert von ’nicht genug Geld‘, ‚keine Ressourcen‘ bis hin zu ‚der Chef versteht meine Aufgabe nicht'“, sagt Müller zum Vorgang.

In der anschließenden Besprechung erklärt jede Person aus dem Team warum sie in ihrer Abteilung Gründe zum Scheitern sieht – ein Vorgang, den die Gründerin als offen und transparent beschreibt: „Niemand sollte schüchtern sein. Es ist ein kollaborativer Prozess an dessen Ende die Antworten kategorisiert werden.“

Focus Areas

So lassen sich die sorgsamsten „Focus Areas“ ausmachen, die dann in einem finalen Schritt in einem „Sorgen-Ranking“ erfasst werden. Das Team muss sich bei jeder Notiz die Frage stellen und nummerisch beantworten, wie wahrscheinlich es ist, dass die Probleme eintreten und wie es dem Projekt schaden kann. Dabei wird jeweils eine Zahl den Einzelnotizen zugewiesen, wobei eins bedeutet, dass das Scheitern unwahrscheinlich ist und zehn für sehr wahrscheinlich steht. Hierbei wird jedoch nicht der Mittelwert herangezogen, sondern die Zahl-Zuteilung soll auf einer gemeinschaftlichen Einigung zwischen den Mitarbeitern fußen.

„Beide Nummern werden dann multipliziert. Hier muss man nicht alle vom Team genannten Sorgen für den Lösungsweg mit einbeziehen, sondern nur die Top fünf mit den höchsten Werten“, sagt Müller. „Ein Wert zwischen 70 und 100 ruft nach Handlungsbedarf“, so die Co-Founderin.

Nachdem man alles besprochen, die einzelnen Sorgen kategorisiert und mit Wahrscheinlichkeitsnummern versehen; daraus ein Top fünf Ranking der Scheitergründe erstellt hat, so sollen bei den Bereichen mit hohen Werten „Assignments“ an Personen verteilt werden, um ein tatsächliches Scheitern zu verhindern. Der ganze Prozess klingt langwierig, soll in der Praxis aber nicht so sein. Müller bezeichnet Priio als „schnelles Workshop Style-Tool“, das nicht den ganzen Tag beansprucht und dabei hilft, Sorgen in einem Unternehmen transparent und rasch auszumachen. „Uns ist klar, dass Leute auch arbeiten müssen“, sagt sie.

„Es gab Drama und viele Tränen“

Sie selbst ist zwar nie richtig groß gescheitert, hatte aber auch bei ihrer Arbeit bei einem Silicon Valley HR-Tech-Giganten (zwei Milliarden US-Dollar-Bewertung) mit schweren Zeiten zu kämpfen. „Als wir diese Prozesse noch nicht genutzt haben, gab es schwierige Momente. Und extreme Panik. Wir mussten für einen Kunden eine neue Marke launchen und entwickeln. Die Kommunikation war schlecht, es gab Drama und viele Tränen“, erinnert sie sich. „Wir haben nicht bedacht, wo Fehlschritte sein könnten und haben immer darauf schnell reagiert, was der Kunde wollte. Wir haben uns zwar am Ende gerettet, wussten aber, dass es nicht noch einmal so geht. Kollegen sind bis zwei in der Nacht gesessen, und wollten danach die Firma verlassen. Deswegen haben wir unser Tool entwickelt.“

Don’t Fail fast and often

Bemerkenswert ist, dass die junge Frau, die einiges an Silicon Valley-Erfahrung aufbieten kann, das allseits gern zitierte Scheiter-Mindset, das aus USA langsam herüberschwappt, sehr kritisch sieht. „Fail fast, fail often“ möge in den USA funktionieren, wo die VC-Szene risikobereiter ist und auch gern mal die Visionen von Startups aus Überzeugung teilt, in Europa aber gehe man viel bedachter mit Kapital um. Scheitern sei nicht zwangsweise notwendig, wenn man eine neue Perspektive einnehme und sich bedächtig damit befasse.

„Bei Priio fragen wir nach den Gründen des Scheiterns. Sich gegenseitig herauszufordern, um herauszufinden, was einen Plan oder eine Initiative zum Entgleisen bringen kann“, so Müller. „Wir bieten Führungskräften einen effektiven Fahrplan dafür, wohin sie ihre Ressourcen richten sollten. Wenn wir über das Scheitern nachdenken, werden wir dazu aufgefordert, unser Blickfeld zu erweitern und andere Prioritäten zu setzen.“

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Q.ANT-Gründer und CEO Michael Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel | (c) Martin Pacher / brutkasten

Photonic Computing gilt als eine der großen Wetten auf die nächste Generation der Recheninfrastruktur: Statt mit Strom wird mit Licht gerechnet – was drastisch weniger Energie verbraucht und in Zeiten explodierender KI-Rechenlast zum entscheidenden Faktor werden könnte.

Mit Q.ANT hat sich ein Stuttgarter Deep-Tech-Startup an die Spitze dieses Feldes gesetzt: Nach eigenen Angaben ist es weltweit das einzige Unternehmen, das photonische Prozessoren bereits in Rechenzentren ausliefert. Für Gründer und CEO Michael Förtsch ist die Technologie mehr als ein Effizienzversprechen. Sie ist für ihn eine der wenigen realistischen Chancen, mit denen Europa im nächsten KI-Zyklus doch noch eigene Champions hervorbringen kann. Getroffen haben wir Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel.


brutkasten: Michael, für alle, die sich mit Photonic Computing noch nie beschäftigt haben – wo steht Q.ANT aktuell?

Michael Förtsch: Wir sind im Moment die einzige Firma weltweit, die Prozessoren basierend auf dieser Technologie liefern kann. Könnten wir heute die Stückzahlen eines Nvidia stemmen? Nein. Aber wir sind in kleineren Stückzahlen genau in den Rechenzentren verbaut, wo Nvidia in größeren Mengen installiert ist. Auf der Skala der Technology Readiness Levels würde ich uns zwischen sieben und acht eingruppieren – unsere Serversysteme kann man inzwischen per Cloud-Service buchen. Das funktioniert nicht nur im Labor unter zwangsbeatmeten Konditionen, sondern im regulären Rechenbetrieb als Co-Processing-Unit im Rechenzentrum. Was uns noch fehlt, um zu den ganz Großen aufzuschließen, ist die Produktionsfähigkeit. Das werden wir nicht alleine hinkriegen, sondern mit Partnern aus der Halbleiterindustrie.

Mit den ganz Großen meinst du Nvidia – oder auch Lightmatter aus den USA?

Lightmatter ist kein Competitor. Wenn man Photonik und Computing zusammenbringt, gibt es zwei Strömungen. Die erste ist das Interconnect-Thema: Da geht es nur darum, Licht zu nutzen, um Datenpakete schneller an den klassischen Prozessor heranzubringen – die sogenannten Co-Packaged Optics. Dort ist Lightmatter unterwegs, genauso Ayar Labs oder Intel. Der zweite Bereich ist der Prozessor-Markt: Da wird mit Licht statt Strom tatsächlich gerechnet. Wir waren 2024 weltweit die Ersten, denen es gelungen ist, einen Prozessor aufzubauen, der wirklich rechnen konnte – und diese Führungsposition haben wir bis heute gehalten. Wir führen das Feld im photonischen Computingbereich an, nicht im Datentransport.

Ihr challengt also Nvidia?

Nuanciert betrachtet: Ich sehe nicht, dass wir die Grafikkarte ergänzen. Stell dir den Computer als Fuhrpark vor. Die Host-CPU ist der VW Passat – das universellste Teil im Stack, kann alles, aber nichts besonders schnell. Die GPU ist der Viertelmeilen-Dragster: Sie kann genau eine Rechenoperation brutal gut, die Vektor-Matrix-Multiplikation, mehr nicht. Wir sind das Formel-1-Auto. Wir beherrschen deutlich mehr Befehle als die GPU – auch hochkomplexe mathematische Zusammenhänge in einem Takt. Mit uns solltest du nicht zum Bäcker fahren, aber am Nürburgring sind wir die Schnellsten. Und der Quantencomputer ist das Boot: Der fährt gar nicht auf der Straße.

Ihr steht bereits in Rechenzentren. Was heißt das konkret für die Effizienz?

Das schönste Beispiel ist das Hochleistungsrechenzentrum in München. Dort stehen unsere Server direkt neben denen von Nvidia. Vor deren Grafikkarten-Rechenschrank herrschen sechzig Grad Innentemperatur – so viel Hitze entsteht da drin. Bei uns stehst du davor und es ist kühl. Da laufen keine Wasserleitungen zum Kühlen rein, du siehst einfach nur Server, die rechnen. Man erlebt die Effizienz physisch. Und wir haben in den letzten drei Jahren gezeigt, dass wir von Prozessorgeneration zu Prozessorgeneration hundertmal schneller geworden sind – das entspricht zehn Jahren Digitalindustrie pro Jahr. Nächstes Jahr werden wir in bestimmten Anwendungen den State of the Art der Digitalindustrie überholt haben.

Welche Anwendungen sind das?

Erstens Bilderkennung: Wie viele Bilder identifizierst du korrekt pro Sekunde – und wie viel Strom hat es gekostet? Ob Robotics oder Autonomous Driving, überall werden Bilddaten verarbeitet. Zweitens Next-Level-LLMs. Der weltweite Strombedarf von LLMs wird bald so groß sein wie der von Japan; skaliert man das weiter, wären wir 2035 beim weltweiten Energiebedarf. Das wird nicht funktionieren. Es braucht die Revolution in der Revolution – Ende des Jahres zeigen wir, wie wir uns das vorstellen. Und drittens Physical AI: Wenn du einen Roboter mit KI versorgen willst, willst du ihm keinen seitenlangen Text geben, sondern das Problem auf Signalebene beschreiben – so wie wir Menschen. Da werden wir als einer der heißesten Kandidaten für den effizienten Einstieg gehandelt.

Das Rennen um generative KI hat Europa gegen die USA verloren. Ist Physical AI das Feld, wo Europa noch mitspielen kann?

Alle haben Sorge, wir hätten im KI-Zeitalter alles verloren. Aber jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions. Nur weil OpenAI und Anthropic heute gut sind, heißt das nicht, dass sie die nächste Welle automatisch gewonnen haben. Wir haben jüngst gemeinsam mit NXAI, dem österreichischen Startup von Sepp Hochreiter, ein erstes TiRex-Modell auf unserer photonischen Hardware gezeigt. Wir haben Hochreiter und Björn Ommer, die mit Time Series Prediction und Diffusion Models Weltstandards gesetzt haben. Wir haben Mistral, Aleph Alpha, Black Forest Labs, wir haben Q.ANT – Europa hat eigentlich alles in der Hand, um vom Prozessor bis zum KI-Modell alles zu machen. Man muss nur sagen: Wir investieren jetzt eher in der Kategorie zehn Milliarden in dieses Ökosystem, um wirklich einen großen Schuss zu landen. Während die Amerikaner Milliardenbeträge in ihre AI Factories gesteckt haben, hieß es bei uns: Fünfhundert Millionen sind schon ein Haufen Geld. Wenn deine Kapitalisierung um Faktoren unterschiedlich ist, hast du keine Chance in dem Rennen.

Fehlt das Kapital in Europa?

Das Kapital ist da – der Mut muss kommen. Venture Capital ist kein High-Risk-Gambling, sondern hochstrategisches Investment in die innovative Zukunft dieser Region. Was Europa nicht verstanden hat, ist die Geschwindigkeit. Bei einem großen US-VC liegen zwischen Erstgespräch und Datenraumzugang zwei Wochen. Wir haben in den USA ungelogen null Pitchdeck gebraucht: Fünfzeiler per E-Mail, dann sitzt dir jemand gegenüber, der brutaler Experte ist, selbst schon zwei Firmen im Halbleiterbereich groß gemacht hat und dich im Erstgespräch technologisch grillt. In drei, vier Wochen redet man über ein Termsheet. In Europa ist man dagegen oft sehr Governance-getragen: Der Erste hat keine Entscheidungsbefugnis, dann entscheidet ein Board, das gar nicht weiß, worum es geht.

Trotzdem habt ihr fast ausschließlich europäische Investoren – untypisch für Deep Tech.

Genau das ist ein Signal für ein Wiedererwachen Europas. Wir haben international gesucht und international Zuspruch bekommen. IMEC, Xpand, Cherry Ventures, UVC und Venionaire waren wirklich schnell und gut und so haben wir die Series A in Europa zusammenbekommen – mit der nötigen Geschwindigkeit und dem technologischen Zutrauen. Europa hat äquivalente Optionen geboten wie die USA, also blieb ich in Europa. Aber eben nicht im Selbstaufgabemodus, sondern nur, weil Europa die besten Konditionen geboten hat.

Wie sieht die weitere Roadmap aus – kauft euch irgendwann Nvidia?

Ich habe die Firma gegründet, um sie an die Börse zu führen und einen neuen Weltmarktführer in der Prozessortechnologie zu bauen. Einen Verkauf schließe ich nicht kategorisch aus – als Gründer muss man in Varianten denken. Aber das Ziel ist: ein, zwei Finanzierungsrunden, dann ein IPO zum richtigen Zeitpunkt. Mein Wunsch ist, dass diese Firma ihr Headquarter in Europa hat und in Europa gelistet ist. Aber immer mit wirtschaftlichem Rational: Warum soll ich Geld aus patriotischen Gründen liegen lassen? Aktuell ist die Valuation bei einem europäischen IPO gerade im Deep-Tech-Bereich nicht so gut wie in den USA. Gleichzeitig erlebe ich, dass Europa aufwacht – es fängt an, seine eigene Technologiegeschichte wieder schreiben zu wollen. Bis zum Ende der Dekade soll Photonic Computing jedenfalls ein ganz normaler, integraler Bestandteil des Compute Stacks sein – wie die Grafikkarte heute.

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