13.03.2024

Sheepblue: Exit für Wiener AI-HR-Startup

2018 gegründet, hat Sheepblue eine AI-Lösung zur automatisierten Erstellung von Dienstplänen entwickelt. Nun geht das Wiener Startup für einen nicht genannten Betrag an das belgische HR-Unternehmen Protime.
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Die Sheepblue-Gründer Eduard Rameder (2.v.l.) und Reinhard Falschlehner (r.) beim Signing u.a. mit Protime CEO Gille Sebrechts (2.v.r.) | (c) Protime
Die Sheepblue-Gründer Eduard Rameder (2.v.l.) und Reinhard Falschlehner (r.) beim Signing u.a. mit Protime CEO Gille Sebrechts (2.v.r.) | (c) Protime

Unternehmen, die auf Präsenz der Mitarbeiter:innen, etwa in der Produktion oder der Logistik, angewiesen sind, stehen meist vor der selben Herausforderung: Die passendsten Mitarbeiter:innen müssen auf die richtigen Dienste aufgeteilt werden. Doch die einen arbeiten nur Teilzeit, die anderen können an bestimmten Wochentagen nicht, niemand will jeden Samstag arbeiten und so weiter. Einen fairen Dienstplan zu erstellen, mit dem alle zufrieden sind und der allen Bestimmungen gerecht wird, ist zumindest sehr aufwändig, wenn nicht unmöglich. Das Wiener Startup Sheepblue unterstützt Unternehmen dabei seit 2018 mit seiner AI-Lösung.

Zwei Investments im Gründungsjahr 2018

Das Versprechen dabei ist klar: Wer seinen Dienstplan automatisiert mit Sheepblue erstellt, könne mit bis zu 90 Prozent Zeitersparnis und einer bis zu 60 Prozent besseren Abstimmung zwischen Personalbedarf und Dienstplan rechnen. Das Produkt soll Nutzer:innen also nicht nur viel Mühe ersparen, sondern auch die Mitarbeiter:innen zufriedener machen. 2018 holte sich Sheepblue damit gleich zwei Investments – zunächst eines über 135.000 Euro, einige Monate später eines über 180.000 Euro. Seitdem war in den Medien nicht viel über das Wiener Startup zu lesen. Es baute sich einen Kundestock auf – auf der Website sind einige Referenzen, darunter welche in Deutschland, angeführt.

Protime aus Belgien übernimmt Sheepblue

Doch wie nun verkündet wurde, übernimmt das belgische HR-Unternehmen Protime Sheepblue. Über den Kaufpreis wurde Stillschweigen vereinbart. Eduard Rameder, Co-Founder und CTO des Wiener Startups, wird nun bei der Integration der Software in die HR-Suite des belgischen Unternehmens mitarbeiten und dann nur mehr beratend zur Verfügung stehen. Co-Founder und CEO Reinhard Falschlehner hat sich bereits operativ zurückgezogen.

“Als Insel-Lösung vor allem für große Interessenten nicht ganz einfach in der Integration”

Und warum wurde nun verkauft? “Wir haben schon länger gesehen, dass unser Feature-Set zwar gut funktioniert, aber als Insel-Lösung vor allem für große Interessenten nicht ganz einfach in der Integration ist”, erklärt Co-Founder Rameder gegenüber brutkasten. “Wir haben daher versucht, Partner zu finden, um die Anwendung in eine größere HR-Suite zu integrieren. Eingebettet bringt unsere Lösung einen signifikant größeren Mehrwert für Kund:innen”, so der Gründer.

Aus Gesprächen zu Partnerschaft wurde Übernahme von Sheepblue

Man habe aus diesem Grund schon bisher mit strategischen Partnern zusammengearbeitet. Mit Protime sei man schon länger in Gesprächen zu einer Partnerschaft gewesen, aus denen sich letztlich die Übernahme ergeben habe, sagt der Gründer. “Es hätte für uns nicht unbedingt ein Exit sein müssen, aber wir sind nun sehr zufrieden mit der Integration in die größere HR-Suite”, so Rameder.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

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


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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