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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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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