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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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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