10.11.2022

IP aus Konkursmasse gekauft: Robo Wunderkind wird in den USA neu gegründet

Gründerin Anna Iarotska startet Robo Wunderkind als US-Unternehmen neu, nachdem die Wiener GmbH im Juli Konkurs angemeldet hatte.
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Anna Iarotska, CEO von Robo Wunderkind (c) Robo Wunderkind
Anna Iarotska, CEO von Robo Wunderkind (c) Robo Wunderkind

Mit Robo Wunderkind schlitterte im Juli dieses Jahrs eines der bekanntesten heimischen Startups in den Konkurs. “Die Coronakrise war ziemlich hart für uns, so wie für viele Hardware-Unternehmen. 2018 und 2019 waren unsere zwei ersten vollen Jahre am Markt. Wir hatten uns auf Schulen als Zielgruppe fokussiert und dann waren sie plötzlich geschlossen”, erzählt Gründerin Anna Iarotska gegenüber dem brutkasten. 2021 habe sich die Situation aufgrund der Supply Chain-Krise weiter verschärft. “Viele Bauteile wurde deutlich teurer. Teilweise mussten wir das Produkt neu bauen, um nicht mehr verfügbare Teile zu ersetzen”, so Iarotska.

Wichtige Erkenntnisse zum Business-Modell kamen zu spät

Es folgte damals einige strategische Erkenntnisse zum Business-Modell: “Wir haben gesehen, dass es im Verkauf nicht nur um Roboter und Apps, sondern vor allem auch um Lerninhalte geht. Hier gibt es viel Potenzial, denn in der Schule erreicht man mit einem Roboter potenziell 40 Kinder, statt der ein bis zwei im privaten Bereich”, sagt die Gründerin. Gleichzeitig habe man aber erkennen müssen, dass man auf dem europäischen Markt mit einem Subscription-Modell für Bildungseinrichtungen keine Chance habe. “Die Schulbudgets für digitales Lernen geben das – noch – nicht her”, erklärt Iarotska. Anders sei die Situation dagegen in den USA, wo man deutlich mehr Potenzial für so ein Modell gesehen habe.

“Wir haben dann seit Anfang 2022 an Pilotprojekten am US-Markt gearbeitet. Letztlich ist uns aber das Geld ausgegangen – auch in Amerika läuft der Bildungsmarkt langsamer als viele andere Märkte. Wir konnten unsere bestehenden Investoren nicht mehr überzeugen. Wir haben natürlich bis zuletzt versucht, eine Lösung für die österreichische GmbH zu finden, aber mussten am Ende den Schritt in den Konkurs gehen”, erzählt die Gründerin.

Hohes sechsstelliges Investment für Robo Wunderkind-Neustart

Doch nur wenige Monate später gelang nun der Neustart. Dazu nahm Iarotska 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 Konkurs ist ein Sprung ins kalte Wasser, wo man die Kontrolle abgibt. Danach gab es einen offenen Bieter-Prozess. Unser Gebot hat gücklicherweise gewonnen. Aber planbar war das so nicht – der Ausgang war ungewiss”, erklärt die Gründerin. Vom Investment bleibe auch ausreichend Geld übrig, um das operative Geschäft ein bis eineinhalb Jahre zu finanzieren.

Gleiche Marke, gleiches Team, aber neuer Hauptsitz für Robo Wunderkind

Das Unternehmen läuft wieder unter der Marke Robo Wunderkind und zwölf der vor dem Konkurs 17 Mitarbeiter:innen sind nun beim Neustart dabei. Der große Unterschied: Nach den oben skizzierten Erkenntnissen ist der Firmensitz nun in den USA. Tatsächlich teilt sich das komplett remote arbeitende Team auf mehrere Länder, darunter die USA und Österreich, auf. “Ich persönlich habe aktuell meinen Wohnsitz in Österreich, verbringe aber viel Zeit in den USA und plane, länger dort hinzugehen”, sagt Iarotska, die ursprünglich aus der Ukraine kommt.

Erste Projekte in den USA laufen bereits | (c) Robo Wunderkind
Erste Projekte in den USA laufen bereits | (c) Robo Wunderkind

Am US-Markt kann Robo Wunderkind nun erste Referenzprojekte vorweisen. “Wie hoffen, dass der europäische Markt mit der Zeit nachzieht”, sagt die Gründerin. Dazu hat das Startup auch eine Partnerschaft mit der tschechischen Moravia Consulting gestartet, die unter anderem EdTech-Produkte vertreibt. “Sie haben eine Lizenz für unsere Hardware und verkaufen sie auf dem europäischen Markt. Außerdem profitieren wir von ihrem Know-how im Supply-Chain-Management und in der Logistik, was bislang einen enormen Aufwand für uns darstellte. Wir fokussieren uns dagegen auf die Produktentwicklung und den Aufbau des US-Markts”, erklärt Iarotska. Damit könne man auch Kosten sparen, was angesichts der hohen Inflation beonders wichtig sei.

“Emotionale Belastung, die ich mitnehme”

Nun geht es also an den Aufbau. Anna Iarotska ist wieder optimistisch: “Wir sind weiterhin stolz auf unsere Marke und das, was wir schon geschafft haben. Robo Wunderkind hat auch einen europäischen Touch, der in USA gut ankommt”. Doch die Gründerin betont: “Das war alles andere als leicht. Dass wir nicht das ganze Team behalten konnten und das es auf dem europäischen Markt nicht geklappt hat, ist eine emotionale Belastung, die ich mitnehme. Da gibt es einiges, das mir leid tut. Aber ich wollte unbedingt, dass es weitergeht, weil ich an das Produkt und das Potenzial glaube”.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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?


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

No Hype KI
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