08.04.2024
LEBEN NACH DEM EXIT

Prescreen-Co-Founder Constantin Wintoniak: “Ich hatte Glück, mein Exit war nicht riesig”

Constanin Wintoniak, Co-Founder von Prescreen, ist keine Persönlichkeit, die nach einem Exit "um die Welt reist". Was er stattdessen tat, welche Komponenten ein "Earn Out" in sich trägt und wie sich sein privates Umfeld nach dem Verkauf seines Startups verändert hat, erzählt er in der brutkasten-Reihe "Das Leben nach dem Exit". Und beschreibt, warum sein "kleiner" Deal ein Glücksfall war.
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Wintoniak, Exit, Prescreen
(c) brutkasten - Constantin Wintoniak, Founder von Prescreen.

Es ist eine lange Geschichte, die Constantin Wintoniak, Co-Founder von Prescreen, mittlerweile erzählen kann. Noch unter dem Namen “MercuryPuzzle” starteten 2013 die damaligen Studenten Nicolas Vorsteher, Alexander Birke, Dominik Hackl, Robert Rainer, Andreas Altheimer, Markus Presle und Wintoniak ihr Business. Vier Jahre und zahlreiche Adaptionen später, darunter auch die Änderung des Namens auf Prescreen, konnten sie Unternehmen wie UniCredit, Beiersdorf und Runtastic zu ihren Kunden zählen. Im Juli 2017 folgte der Exit an die deutsche Plattform XING (New Work SE) für 17 Millionen Euro.

In der brutkasten-Serie “Das Leben nach dem Exit” berichtet Wintoniak nun über seine Erfahrungen, erzählt von seinen Learnings und gibt einen kleinen Einblick in sein Mindset.

Wintoniak und seine Neugier

Ein Exit, also der Verkauf des eigenen Startup-Babys, ist kein leichtes Unterfangen. Wintoniak betont in diesem Sinne, dass es bei einem “Earn Out”, wie bei seinem, “immer eine strategische, zukunftsorientierte Komponente gibt”, die man als Founder:in bedenken sollte.

Er vertieft: “Ganz selten passiert es aus meiner Sicht, dass Startups wegen des Status Quo gekauft werden und sich dann nichts mehr ändern soll. Vielleicht verhält es sich so, wenn man Technologie zukauft. Ich komme aus dem Bereich Software. Da gibt es typischerweise irgendeinen Plan für die Zukunft und eine notwendige Weiterentwicklung. Deswegen und damit das Kernteam unter Umständen dabei bleibt, macht man Earn-Outs.”

“So war es auch in unserem Fall. Ich kann ehrlich sagen, dass ich nicht nur ausschließlich wegen einer Earn-Out-Regelung geblieben bin, sondern schon auch aufgrund des Interesses, was als nächster Schritt im Wachstum von Prescreen passiert und wie das ablaufen wird”, erinnert sich Wintoniak.

Schlussendlich einigte man sich bei dem Verkauf auf eine Kombination von verschiedenen Zielen, auf die der Founder nur allgemein eingeht. Darunter: Integration zwischen den Unternehmen, Entwicklung neuer Produkte und die Definition von harten Zahlen.

Positive und negative Learnings

Was die Learnings betrifft, meint Wintoniak, dass es sowohl positive wie auch negative gab: “Ich glaube, dass man vielleicht gerne den Fehler macht, (Anm.: bei oder nach einem Exit) einen fixen Plan zu haben. Als Startup ist man es gewohnt, dass man 100 Prozent alles selber in der Hand hat. Wenn tatsächlich Ziele auf der Umsetzung von einem Plan basieren, sollte man versuchen, diese Schritte, die dorthin notwendig sind, möglichst kleinteilig oder exakt hineinzuschreiben.” Der Grund dafür sei nicht die Sorge darüber, dass das Gegenüber das Vorhaben nicht einhalten werde, sondern, weil man nach dem Exit ein Teil eines größeren Gesamtgefüges ist und sich in diesem viel verändern kann.

“Es wird folglich sehr schwierig, noch genau festzuhalten, was eigentlich die Schritte waren, die als Grundüberlegung für den Plan gedient haben. Also empfiehlt es sich, nicht nur auf das Endergebnis zu schauen, sondern auch kleinteilig auf die Schritte dorthin und zu versuchen, diese so gut wie möglich, abzubilden”, sagt Wintoniak zu den Exit-Modalitäten, die man ausverhandeln sollte. Dies würde eine Menge an Diskussionen ersparen.

Die andere Option wäre, Käufer und Startup-Verkaufende sprechen über Flexibilitätsgrade in den Zielvereinbarungen. Weil man, laut Wintoniak, nach dem Verkauf plötzlich merken könnte, das Unternehmen brauche andere Dinge. Auch das sei im Nachgang des Exits schwieriger zu verhandeln.

Wintoniak erklärt Gründe für den Exit

Mittlerweile sind sechs Jahre nach dem Exit vergangen und Constantin Wintoniak kann sich mit all den Learnings und Entwicklungen auch heute noch nicht gänzlich festlegen, ob statt dem Exit nicht doch eine Finanzierungsrunde eine gute Alternative für Prescreen gewesen wäre.

“Ich kann die Frage nicht mit hundertprozentiger Sicherheit beantworten”, sagt er. “Es war ein strategischer Faktor, sich für den Exit zu entscheiden. Zum damaligen Zeitpunkt gab es im Bereich ‘Recruiting für Bewerbermanagement’ sehr viele Anbieter. Und die meisten davon hatten Schwierigkeiten, sich über Alleinstellungsmerkmale zu positionieren. Das war technologisch mittelfristig nicht lösbar. Wir haben folglich gesagt, da gibt es ein starkes Unternehmen mit einer Basis an Talenten und einem Zugang zum Markt. Für ‘High Potentials’ und für junge Menschen, die im Recruiting gesucht werden. Und gemeinsam können wir eine Produktperspektive aufbauen, die besser ist als alles, was es gibt.”

Die Alternative mit der Finanzierung hätte dieses Problem nicht gelöst. Dafür aber den Foundern Freiheitsgrade bei Produktentscheidungen gelassen, die sie vielleicht gerne zu gewissen Zeitpunkten getroffen hätten: “Also fairerweise, es gibt kein richtig oder falsch”, beendet Wintoniak seine Überlegungen zur Exit-Frage.

Exit wirkt langsam

In weiterer Folge spricht der Prescreen-Founder von einer Nacht-und-Nebel-Aktion zurzeit des “Signings”, dem Problem in die richtige Stadt (Hamburg) zu kommen, um auch schlussendlich die Unterschrift zu setzen. Auch erzählt er von extremer Müdigkeit, den Exit richtig zu feiern, erklärt, wie er heute als Startup-Investor tickt und gesteht eine sehr lange Erholungsphase nach dem Verkauf von Prescreen.

Privat hat sich unmittelbar nach dem Exit wenig verändert. Wintoniak war danach zwar Prescreen-Geschäftsführer, fand sich aber im Kontext einer größeren Organisation in einer neuen Rolle wieder. Nach dem endgültigen Ausstieg fing der Exit langsam an zu wirken.

“Man realisiert sich zuerst gar nicht”, erklärt er. “Zuerst schläft man vielleicht eine Woche. Mit der Zeit kommen dann private Themen dazu und man überlegt sich, ‘na gut, ich habe jetzt ein bisschen Geld verdient, was mache ich jetzt eigentlich? Und wie geht es für mich in Zukunft weiter?’.”

Für Wintoniak hieß das “Investieren”. Der Prescreen-Founder gesteht, dass retrospektiv betrachtet “fast alle Investments schlecht waren”. Zumindest jene, bei denen es man schon klar erkennt, dass sie sich nicht ausgezahlt haben.

Der Drang “Geld arbeiten zu lassen”

“Um es ganz konkret zu sagen, man macht (Anm.: nach dem Exit) verschiedene Dinge. Man versucht natürlich nach bestem Wissen und Gewissen, nicht sehr einseitig oder zu riskant zu werden. Ich habe sowohl natürlich riskantere Sachen mitfinanziert, direkt, als auch als Partner in einem Fonds. Und ich habe aber auch ganz klassische Sachen getan, in Wohnimmobilien zu investieren und dergleichen”, sagt er.

Wintoniak folgt beim Thema “Geld” einem dualistischen Denken. Er hatte zwar schon das Gefühl bzw. den Drang, etwas mit seinem privaten Kapital anstellen zu müssen – da viele ja behaupten, Geld werde weniger wert, wenn es nur liege – andererseits verspürte er im “Herumliegen” eine gewisse Freiheit, wie er sagt. Er nennt sie “den größten positiven Effekt”, da er nun in der Lage sei, ohne Fremdkapital ein neues Unternehmen aufzubauen.

“Dies hätte ich mir schon viel früher, nämlich beim ersten Startup, gewünscht. Das öffnet alle Türen und ermöglicht einem, wirklich das zu machen, was man möchte. Ohne sich Gedanken über die nächste Woche machen zu müssen”, präzisiert er. “Man geht entspannter durchs Leben.”

Alte Skills noch da…

Wie man weiß, blieb Wintoniak nach dem Exit bis Mitte 2021 noch bei Prescreen operativ tätig. Diese rund vier Jahre voller Meetings und Steering hatten den Effekt, dass er (und ein zweiter Co-Founder) sich wieder beweisen mussten, dass sie ihr Ursprungshandwerk noch nicht verlernt hätten: das Programmieren.

So sperrten sich die zwei Developer für drei Wochen in einer Unterkunft in Südtirol ein: “Wir wollten herausfinden, ob wir es noch können”, sagt Wintoniak. “Es hat sich dann herausgestellt, dass wir es noch können. Am Ende haben wir uns aber gedacht, ‘super, jetzt wissen wir es, aber das ist noch kein Job. Wir brauchen irgendein Projekt’. Das war der Grundstein für das aktuelle Startup, in dem noch ein ehemaliger Mitgründer von mir eingestiegen ist.” Hierbei handelt es sich um das LegalTech fynk, das Wintoniak gemeinsam mit Dominik Hackl und Markus Presle im September 2022 gegründet hat – hier Näheres nachzulesen.

“Zuerst Heirat, dann Scheidung”

Insgesamt hat Wintoniak nach dem Exit für sich selbst festgestellt, dass er als Person nicht lange stillhalten kann. Statt um die Welt zu reisen und zu entspannen, kam es ihm nicht richtig vor, untätig zu sein: “Ich muss gestehen, ich hatte das Glück, dass mein Exit nicht riesig war”, sagt er. “Ich habe gar nicht die Wahl, bis zum Ende meines Lebens nichts mehr tun zu müssen. Und es ist besser, ich tue jetzt noch was Ordentliches, als später.”

Ob er nochmal einen Exit anstrebe, beantwortet Wintoniak mit einem Zitat seines Co-Founders Nic Vorsteher. Jener sagte einst: “Man soll ja eigentlich nicht über die Scheidung reden, bevor man geheiratet hat.”

“Niemand löst sich als Founder gerne von seinem Unternehmen. Aber Geld ist attraktiv und ein Exit-Szenario ist verlockend”, sagt Wintoniak abschließend. “Die grundlegende Frage ist, wie interessant muss das Angebot sein, dass ich mich wirklich davon trennen kann. Ich kann aus eigener Erfahrung sagen, es ist nicht ganz einfach, sich von seinem Baby zu trennen.”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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