01.11.2015

Scheitern erlaubt: Aus diesen Fehlern haben junge Millionäre gelernt

Auch Millionäre haben klein begonnen. Der Weg zur ersten Million war meist alles andere als geradlinig. Nachfolgend geben junge Millionäre Einblick in eine Zeit, als sie noch keinen großen Reichtum hatten und woran sie fast gescheitert wären.
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Entrepreneure können aus den Learnings anderer viel lernen.

“Wer nie einen Fehler beging, hat nie etwas Neues ausprobiert”, das wusste schon der geniale Physiker Albert Einstein. Das Scheitern und Fehler machen gehört auch im Startup-Leben dazu: Oft lernt man erst aus seinen Misserfolgen, wie man es richtig macht.

Max Mullen ist der Gründer von Instacart. Das im Jahr 2012 gegründete Startup mit Sitz in San Francisco liefert Einkäufe direkt nach Hause. “Am Anfang sagte mir jeder, dass es niemals funktionieren wird”, sagt der 29 Jährige Entrepreneur.com. Er wusste, dass es mehrere Startups bereits probiert hatten und gescheitert waren, aber “Menschen shoppen die ganze Zeit und daher gibt es hier ein offensichtliches Problem, das es zu lösen gilt.”

(Im Übrigen verfolgen momentan auch Wiener Startups ähnliche Ideen: Zuper liefert dir deine Einkäufe vor die Haustür – wie auch der Online-Supermakt Yipbee)

(c) TwitterGleich zu Beginn schafften es Mullen und sein Partner große Kooperationen zu schließen: Lokale Einkaufsmärkte und über 7000 “Shopper”, die schönes Obst und den richtigen Wein kauften. Das Team startete ohne Fremdfinanzierung und hatte seit dem Start ein unglaubliches Wachstum.

Schon im Jahr 2010 hatte Max Mullen versucht, mit einem Social Network names Volly erfolgreich zu werden. Doch schon nach einem Jahr musste er sich eingestehen, dass er gescheitert war. Sein Learning: “Ich hatte nicht die Leidenschaft dafür. Leidenschaft ist es, die dich hartnäckig bleiben lässt und die Dringlichkeit einer Sache verstehen lässt. Ohne dieser Eigenschaft gibst du auf, wenn du auf ein Hindernis stößt. Ich habe realisiert, dass es, wenn ich nicht leidenschaftlich für etwas brenne, die Sache nicht wert ist. Ich brenne für Instacart und wie man sieht, ist das Unternehmen erfolgreich.”

Die Management-Position will gelernt sein

Emily Weiss ist die Gründerin des Beauty-Blogs “Into the Gloss“, wo sie Beautyprodukte unter dem Namen Glossier vertreibt. Und damit ist sie überaus erfolgreich. Die 30 Jährige gibt zu, dass sie einfach zu jung ist, um das Know-How und die Erfahrung eines Managers mitzubringen. Das führte allerdings zu Problemen. “Menschen zu managen habe ich mir ganz anders vorgestellt”, meint sie ehrlich.

IMG_0421-613x408“Ich dachte immer, es geht darum, Menschen richtig zu positionieren – den “perfect fit” für sie zu finden. Dabei musste ich lernen, dass es darum geht, die Menschen von der “perfekten Position” zu lösen. Dann sind sie am produktivsten und hilfreichsten.”

Noch etwas habe sie als junge Managerin lernen müssen: Sie suche nur noch Mitarbeiter für Job-Positionen für die nächsten 18 Monate – nicht mehr für die nächsten drei Jahre. “In der Zukunft werden wir ein komplett anderes Unternehmen als heute sein und die Person, die ich dann brauche, könnte jemand anderer sein, als der, den ich im Moment suchen muss.”

Zu schnell auf den Markt gehen, kann der Todesstoß sein

“Wir haben viele Rückschläge am Weg zum Erfolg gemacht”, meint Austin McChord, der Datto gegründet hat: Das Unternehmen stellt Daten wieder her. “Gerade als unser Unternehmen noch klein war, gab es unendlich viele Herausforderungen und wir haben so ziemlich jeden Fehler gemacht, den man tun kann.” Er erinnert sich etwa an den Moment, als ein Mitbewerber ein Update auf den Markt brachte. Damals habe das Team alles liegen gelassen und sofort begonnen, an einer Lösung zu arbeiten, um mithalten zu können. 24c20c6

“Schlussendlich war das ein großer Fehler. Wir schufen ein Produkt, das nicht gut funktionierte.” Sie hatten zu wenig an die Kunden gedacht, die sie bereits gewonnen hatten und die nun mit dem fehlerhaften Produkt umgehen sollten. “Fast wären wir deswegen komplett gescheitert.” Doch das Team hatte aus dem Fehler gelernt. Das nächste Produkt wurde ein Verkaufsschlager – bis heute. Rund 80 Prozent des Verkaufs sind dem nachfolgenden Produkt zu verdanken, das kein Schnellschuss war.

“Es ist wirklich wichtig, dass das Produkt ordentlich getestet wurde und sicher funktioniert. Davon hängen unsere Kunden ab – und auch unsere Reputation, die ist schließlich alles. Wenn man etwas verkauft, das nicht vertrauenswürdig ist, kann man den eigenenen Brand komplett ruinieren. Und das kann sehr schnell passieren.” Dies wiederum würde dann zum Scheitern des Business führen.

Scheitern bedeutet eben nicht, komplett aufzugeben. Wichtig ist es, zu erkennen, was schief gelaufen ist und dann daraus zu lernen. Wie man sieht, mussten auch die jungen Millionäre falsche Annahmen korrigieren, bevor sie richtig erfolgreich werden konnten.

Quelle, © Bild 1: Twitter @Max, Bild 2: Emily Weiss, Into the gloss, von Mathea Millman, Bild 3: LinkedIn

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KI in Europa: “Müssen aggressiv reingehen, um unseren Wohlstand zu halten”

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Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala
Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala | Foto: brutkasten

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


Wo stehen wir wirklich, was die Adaption von künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft angeht? Diese Frage zu beantworten war eines der Ziele der Serie “No Hype KI“, die brutkasten anlässlich des zweijährigen Bestehens von ChatGPT gestartet hat. Die ersten fünf Folgen beleuchten unterschiedliche Aspekte des Themas und lieferten eine Bestandsaufnahme.

Im Staffelfinale, der sechsten Folge, war der Blick dann in Richtung Zukunft gerichtet. Dazu fanden sich die Österreich-Chefs von Microsoft und IBM, Hermann Erlach und Marco Porak, sowie Nagarros Big Data & AI Practice Lead für Central Europe, Peter Ahnert, und KI-Expertin Jeannette Gorzala, die auch Mitglied des KI-Beirats der österreichischen Bundesregierung ist, im brutkasten-Studio ein.

“Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache”

Eine der Erkenntnisse der Serie: Unternehmen und Institutionen verabschieden sich von überschwänglichen Erwartungen und sehen sich stattdessen an, wie KI tatsächlich in der Praxis eingesetzt wird. „Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache, weil jetzt kann man auf den Use Case gehen“, sagt Hermann Erlach, General Manager von Microsoft Österreich, im Videotalk. Er vergleicht den aktuellen Reifegrad von KI mit dem Beginn einer langen Reise: „Wenn ich so eine Reise angehe, dann brauche ich ein Ziel, einen Plan und Mitreisende. Alleine macht das wenig Spaß.“

Auch Marco Porak, General Manager von IBM in Österreich, schlägt in eine ähnliche Kerbe. Er sieht das abgelaufene Jahr als eine Phase der Erkenntnis. Den Status Quo bei KI in Österreichs Unternehmen beschreibt er im Talk folgendermaßen: “Wir haben allerorts sehr viel ausprobiert, sind vielleicht da und dort auf die Nase gefallen”. Gleichzeitig habe es auch “schöne Erfolge” gegeben. Für Porak ist klar: “Die Frage der Stunde lautet: Wie machen wir jetzt von hier weiter?“

AI Act: “Jetzt müssen wir ins Tun kommen”

Ein großes Thema dabei ist der AI Act der EU. Jeannette Gorzala, Gründerin von Act.AI.Now, plädiert für eine pragmatische Haltung gegenüber der EU-Verordnung: “Der AI-Act ist ein Faktum, er ist da. Jetzt müssen wir ins Tun kommen.” Sie sieht in dem Regelwerk einen Wegweiser: “Wir müssen die entsprechenden Kompetenzen aufbauen und die Möglichkeiten nutzen, die diese Regulierung bietet. Das ist der Reiseplan, den wir brauchen.”

Auch Marco Porak sieht den AI Act positiv: „Er hat nicht die Algorithmen reguliert, sondern gesagt, was wir in Europa gar nicht wollen, etwa Sozialpunktesysteme oder Gesichtserkennung in Echtzeit.“ So entstehe für Unternehmen im globalen Wettbewerb ein Vorteil, wenn sie ihre KI-Anwendung nach europäischen Maßstäben zertifizieren lassen: „Das ist wie ein Gütesiegel.“

“Müssen positiv aggressiv reingehen, um unseren Wohlstand zu halten”

Hermann Erlach von Microsoft bezeichnet den Ansatz des AI Act ebenfalls als “gut”, betont aber gleichzeitig, dass es jetzt auf die Umsetzung von KI-Projekten ankomme: “Wir haben eine Situation, in der jedes Land an einem neuen Startpunkt steht und wir positiv aggressiv reingehen müssen, um unseren Wohlstand zu halten.”

Peter Ahnert sieht dabei auch ein Problem in der öffentlichen Wahrnehmung: KI werde tendenziell nicht nur zu klein gedacht, sondern meist auch in Zusammenhang mit Risiken wahrgenommen: “Es werden die Chancen nicht gesehen.” Woran liegt es? “Zu einem erheblichen Teil daran, dass noch zu wenig Bildung und Aufklärung an dem Thema da ist. In Schulen, in Universitäten, aber auch in Unternehmen und in der öffentlichen Hand.” Hier müsse man ansetzen, sagt der Nagarro-Experte.

Jeannette Gorzala sieht das ähnlich: “Bildung und Kompetenz ist das große Thema unserer Zeit und der zentrale Schlüssel.” Verstehe man etwas nicht, verursache dies Ängste. Bezogen auf KI heißt das: Fehlt das Verständnis für das Thema, setzt man KI nicht ein. Die Opportunitätskosten, KI nicht zu nutzen, seien aber “viel größer” als das Investment, das man in Bildung und Governance tätigen müssen. “Natürlich ist es ein Effort, aber es ist wie ein Raketenstart”, sagt Gorzala.

IBM-Programm: “Die Angst war weg”

Wie das in der Praxis funktionieren kann, schilderte IBM-Chef Porak mit einem Beispiel aus dem eigenen Unternehmen. IBM lud weltweit alle Mitarbeitenden zu einer KI-Challenge, bei der Mitarbeiter:innen eigene KI-Use-Cases entwickelten, ein – mit spürbaren Folgen: “Die Angst war weg.” Seine Beobachtung: Auch in HR-Teams stieg die Zufriedenheit, wenn sie KI als Assistenz im Arbeitsablauf nutzen. “Sie können sich auf die komplexen Fälle konzentrieren. KI übernimmt die Routine.”

Microsoft-Chef Erlach warnt auch davor, das Thema zu stark unter Bezug auf rein technische Skills zu betrachten: “Die sind notwendig und wichtig, aber es geht auch ganz viel um Unternehmens- und Innovationskultur. Wie stehen Führungskräfte dem Thema AI gegenüber? Wie steht der Betriebsrat dem Thema AI gegenüber?”, führt er aus.

Venture Capital: “Müssen in Europa ganz massiv was tun”

Soweit also die Unternehmensebene. Einen große Problemstelle gibt es aber noch auf einem anderen Level: Der Finanzierung von Innovationen mit Risikokapital. “An der Stelle müssen wir in Europa ganz massiv was tun”, merkte Ahnert an. Er verwies auf Beispiele wie DeepMind, Mistral oder Hugging Face, hinter denen jeweils europäische Gründer stehen, die aber in den USA gegründet, ihre Unternehmen in die USA verkauft oder zumindest vorwiegend aus den USA finanziert werden.

Der Nagarro-Experte verwies dazu auf eine Studie des Applied AI Institute, für die Startups aus dem Bereich generative KI zu den größten Hürden, mit denen sie es zu tun haben, befragt wurden. “51 Prozent haben Funding genannt. Weit abgeschlagen an zweiter Stelle mit 24 Prozent erst kam die Regulierung und unter 20 Prozent waren Themen wie Fachkräftemangel oder Zugang zu Compute Power.” Ahnerts Appell: “Bei dem Thema Finanzierung müssen wir was tun, damit wir in der nächsten Welle an der Spitze sind.”

Erlach: Adaption entscheidend

Letztlich sei aber vielleicht gar nicht so entscheidend, wo eine Technologie produziert werde, argumentierte Hermann Erlach von Microsoft. Denn es komme auf die Adaption an: “Vielleicht ist die Diskussion Europa vs. Amerika in Teilbereichen die falsche.” Die wichtigere Frage sei also: “Wie adaptiere ich diese Technologie möglichst schnell, um meinen Wohlstand zu erhöhen?”

Marco Porak ergänzt: “Ganz, ganz wesentlich ist Mut. Ganz, ganz wesentlich ist unsere kulturelle Einstellung zu dem Thema.” Man müsse die Chancen sehen und weniger das Risiko. In der Regulatorik könne man dies begleiten, indem man Anreize schafft. “Und ich glaube, wenn wir das als Österreich mit einem großen Selbstbewusstsein und auch als Europa mit einem großen Selbstbewusstsein machen, dann haben wir in fünf Jahren eine Diskussion, die uns durchaus stolz machen wird.”


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”

Folge 5: Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”


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

No Hype KI

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