20.06.2025
FOKUS USA

Robo Wunderkind: Comeback nach Konkurs durch Business-Modell-Shift

Robo Wunderkind ging als eines der bekanntesten Startups Österreichs in Konkurs. Und wurde etwas später neu gegründet. Gründerin Anna Iarotska erzählt von dem Neustart, dem bemerkenswerten Wandel des Geschäftsmodells und warum die USA für das Startup der bessere Markt sind.
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Robo Wunderkind, KI, Curriculum
© Robo Wunderkind - Jon Morley, Anna Iarotska und Mathias Kutschera von Robo Wunderkind.

Anna Iarotska bat wiederholt um Geduld. Es gebe spannende Entwicklungen nach dem Konkurs und rund um die Neugründung in den USA. Jedoch sei alles nicht spruchreif. Noch nicht. Es vergingen Wochen, die zu Monaten wurden und dann war es plötzlich soweit. Die Gründerin erzählte von der Umstellung des Geschäftsmodells bei Robo Wunderkind, über den neuen Fokus auf den US-Markt, weshalb man plötzlich auf „Subscription“ zurückgreift. Und warum Letzteres bloß in Übersee geschehe.

Robo Wunderkind aus Konkursmasse herausgekauft

Das einstige Roboter-Startup, das einen smarten Roboterbausatz, der mit Lego kompatibel ist, anbot, wollte Kinder spielerisch an Coding und Robotik heranführen. Doch wirtschaftlich gelang der Durchbruch nicht, was für Iarotska zur Belastungsprobe wurde. Wenige Monate nach dem Konkurs 2022 nahm die Founderin jedoch ein hohes sechsstelliges Investment von der österreichischen Kerbler Holding, dem US-Early Stage-EdTech-Fonds LearnLaunch und einem Schweizer Business Angel auf, und kaufte die Robo Wunderkind-IP aus der Konkursmasse heraus. Der neue Weg begann.

„Es war eine mühsame Sache nach einem Modell zu suchen, das nachhaltigen Umsatz bringt“, erinnert sie sich. „Die Hardware-Preise waren hoch, die Supply-Chains teuer. Also haben wir unser Business-Modell umgestellt, weil wir in den USA Potential gesehen haben, nicht nur mit Hardware zu punkten, sondern mit Lerninhalten. Der Konkurs war ein ‚Hard Push‘ etwas radikal zu verändern. Wir haben schon davor an das ‚Subscription-Modell‘ gedacht, aber den Umstieg haben wir vor dem Konkurs nicht geschafft.“

In über 130 US-Schulen vertreten

Dann aber vollzog Robo Wunderkind den bereits Ende 2022 angedeuteten Shift zu einem EdTech, das nun stark in den Vereinigten Staaten aktiv ist. Im Zuge dessen stiegen der CTO Jon Morley und Head of Growth Mathias Kutschera in der neu gegründeten Gesellschaft zu Miteingentümern auf und haben bei dem Umstieg auf das neue Business-Modell intensiv mitgearbeitet, wie Iarotska erzählt. Heute macht der Verkauf von Robotern in Europa weniger als zehn Prozent des Umsatzes aus. Und das auch nur über Lizenzgebühren – ein Partner besitzt ein Netzwerk an Distributoren.

In den USA arbeitet Robo Wunderkind mit drei von den Top 100 School-Districts zusammen und hat weitere in der Pipeline – anders gesagt erreicht man mit dem Angebot 35.000 Schüler:innen in 130 Schulen. Dieses Angebot inkludiert eine Web-Plattform mit Lerninhalten, On-Demand und Face-to-Face-Teacher-Trainings – auch als aufgezeichnete Trainingsvideos verfügbar, womit man vergangenes Jahr einen „Recurring Revenue“ von einer Million US-Dollar erreichte. Und für heuer mehr erwartet.

Der US-Markt hat zudem einen gewaltigen Vorteil zum europäischen, weil Entscheidungsstrukturen andere sind. Teilweise können Schulen oder die zuständigen Schulbezirke selbst über Budgets verfügen. „Es ist nicht so zentralisiert“, sagt Iarotska. „Wir haben uns auch in Europa umgesehen, aber hier ist der Schulmarkt sehr fragmentiert. Jedes Schulsystem hat eigene Anforderungen und eigene Entscheidungsstrukturen.“

In den USA mache zudem die einheitliche Sprache Vieles einfacher und die Unterschiede zwischen den einzelnen Bundesstaaten ließen sich durch leichte Korrekturen bewältigen. „Wir haben etwa Anpassungen an die Lehrpläne in Florida vorgenommen, eine Übersetzung war nicht nötig, da wir unsere Inhalte direkt auf deren Lehrpläne übertragen konnten.“

Andere Dimension

Auch die Kundenbasis, so Iarotska, erreiche alleine von den Schüler:innenzahlen eine andere Dimension. Städte wie Los Angeles und New York beherbergen zwischen 600.000 und über einer Millionen Schüler:innen. North Carolina laut Schätzungen 1,5 Millionen, wo Robo Wunderkind (konkret in Greensboro) ein Ausscheidungsverfahren – mit Lego und Vex Robotics als Konkurrenz – gewonnen hat. Schulen dort investieren stark in STEM und legen verstärkt den Fokus auf Gaming und Robotics. „Wir wurden als Co-Curriculum (Anm.: Aktivitäten, die über den regulären Lehrplan hinausgehen, ihn aber ergänzen und unterstützen) ausgewählt“, sagt Iarotska.

Robo Wunderkind und AI

Auch Künstliche Intelligenz wird künftig eine Schlüsselrolle bei Robo Wunderkind spielen – nicht zuletzt, weil die USA seit April per Executive Order die Vermittlung von KI-Kompetenzen in allen Schulstufen, beginnend ab dem letzten Kindergartenjahr, stark vorantreiben. Robo Wunderkind bringt daher im September ein KI-Lernprogramm für die Grundschule auf den Markt. Entwickelt seit 2024 in enger Zusammenarbeit mit Pädagog:innen und Expert:innen, startet das Programm mit ausgewählten Schulbezirken in den USA.

„Anfangs stand der programmierbare Roboter im Zentrum“ resümiert Iarotska den Neustart von Robo Wunderkind. „Durch die Weiterentwicklung unserer Lerninhalte nutzen wir Robotik und Programmieren heute als Mittel, um Schüler:innen Fähigkeiten für eine komplexe Welt zu vermitteln – wie Computational Thinking, das Verständnis digitaler Systeme, KI, Problemlösung, Teamarbeit und Lernkompetenz. Kinder sollen metakognitive Fähigkeiten entwickeln, wo sie analysieren, wie sie lernen und den Lernprozess verbessern können. Deshalb konzipieren wir Inhalte für die Grundschule, mit dem Ziel, ein Verständnis dafür zu schaffen, was KI ist, wie es verwendet werden kann und wo ihre Grenzen liegen.“

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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