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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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