08.09.2023

Skilltree-Gründer nach Konkurs: “Versuchen, Lösungen für unsere Kunden zu finden”

Diese Woche musste das Grazer Startup Blueroots Technology, das für sein Produkt Skilltree bekannt ist, Konkurs anmelden. Gründer Markus Skergeth gab uns dazu ein ausführliches Statement.
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Markus Skergeth, Sebastian Wanke, Viktor Ielnykov und Simon Löwy von Skilltree.
Markus Skergeth, Sebastian Wanke, Viktor Ielnykov und Simon Löwy von Skilltree. (c) Skilltree

“Mein Team und ich stehen der Zukunft zuversichtlich gegenüber”, schreibt Markus Skergeth in einem Statement an den brutkasten. Wohl nicht jeder wäre in der Lage, in der sich der Gründer aktuell befindet, so optimistisch. Denn erst Anfang der Woche musste er mit seinem Unternehmen Blueroots Technology GmbH, das die HR-Software Skilltree entwickelt hat, Konkurs anmelden – der brutkasten berichtete.

“Eines der umfangreichsten und fortschrittlichsten Skill Management Produkte auf dem Markt”

Doch wie kam es dazu? 2018 von Skergeth gemeinsam mit Sebastian Wanke, Viktor Ielnykov und Simon Löwy gegründet, war Skilltree bereits mehrere Jahre am Markt. “Durch die Inkubation im Science Park Graz und die Gewährung einer österreichischen Forschungsförderung, konnten wir eines der umfangreichsten und fortschrittlichsten Skill Management Produkte auf dem Markt entwickeln”, erzählt Skergeth. Man habe Kunden in Deutschland, Österreich, und der Schweiz gewonnen und gemeinsam mit einem Investor intensiv daran gearbeitet, auch den US-Markt zu erobern.

US-Expansion verlief nicht wie erhofft

Doch die Übersee-Expansion geriet ins Stocken. “Trotz Erfolgen in der Kundenakquise dort merkten wir Anfang 2023, dass sich durch Covid19 eine Veränderung in den Prioritäten vieler Unternehmen eingestellt hatte. Die Themen Talentmanagement und Employer-Branding, die wir mit Skilltree abdecken, wurden in vielen Unternehmen zwar wichtiger, aber es wurde auch viel häufiger nach einer HR-Gesamtlösung verlangt die diese Themen kostensparend mit abdeckt”, so der Gründer.

Übernahme von Skilltree durch großen HR-Software-Anbieter scheiterte in letzter Minute

Das änderte auch die Strategie des Startups grundlegend. “Für uns war dadurch klar, dass wir eine tiefgreifende Integration oder direkt einen Verkauf von Skilltree an einen derartigen Softwareanbieter anstreben müssen”, erklärt Skergeth. Man habe daher seit Frühling 2023 “intensive Verhandlungen mit großen namhaften HR-Softwareanbietern auf der ganzen Welt” geführt. Doch: “Diese Verhandlungen hätten nun im September zu einem Abschluss kommen sollen, scheiterten jedoch in letzter Minute”, erzählt der Gründer.

Verhängnisvolle Kettenreaktion führt zu Konkurs

Das führte zu einer verhängnisvollen Kettenreaktion. “Das Risiko für unsere Kapitalgeber steigerte sich sprunghaft und schlagartig, wodurch uns sehr kurzfristig ein großes Darlehen gekündigt wurde, ohne dass wir dieses zu diesem Zeitpunkt hätten zurückzahlen können”, so Skergeth. Eine kurzfristige Einigung mit den Gläubigern habe sich als unmöglich herausgestellt, da auch eine staatliche Förderstelle zustimmen hätte müssen, “und deren Entscheidungswege sich nicht mit meinen gesetzlichen Fristen als Geschäftsführer für die Anmeldung einer Insolvenz decken”.

Es folgte der Konkursantrag und die Übernahme der Geschäftsführung durch den Insolvenzverwalter. Eine Fortführung der GmbH ist bei einem Konkurs ausgeschlossen. “Der Betrieb der Software wird offiziell mit 30.09.2023 eingestellt und der Quellcode steht zum Verkauf”, schreibt der Gründer.

Arbeit an Lösung für Skilltree-Kunden

Die Skilltree-Kunden will er aber auch in dieser Situation nicht im Stich lassen. “Nachdem unsere Software eine entscheidende Rolle in den Geschäftsbetrieb unserer Kunden spielt, sind wir entschlossen, Lösungen für unsere Kunden anzubieten. So versuchen wir eine zufriedenstellende und dauerhafte Lösung zu finden indem wir beispielsweise unseren Kunden anbieten die Software in ihre eigene IT-Infrastruktur zu übertragen”, so Skergeth.

“Werden die reichhaltigen Learnings für unsere zukünftigen Projekte mitnehmen”

Mit Blick auf die Zukunft ist für ihn klar: “Skilltree war unser erstes Startup und wir sind stolz, dieses über fünf Jahre hinweg aufgebaut, sowie internationale Investoren, Kunden und Awards gewonnen zu haben. Wir werden die reichhaltigen Learnings aus dieser Zeit für unsere zukünftigen Projekte mitnehmen”.

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Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath
Lisette Espín-Noboa liefert Politiker:innen neue Entscheidungsgrundlagen. Foto: Map Box/OpenStreetMap/Bimal Viswanath

Heuer präsentierte ein wissenschaftliches Team von der Central European University (CEU) und dem Complexity Science Hub (CSH) einen Durchbruch: Sie können Armut auf Landkarten sichtbar machen.

Konkret nahmen sich die Forscher:innen dafür Sierra Leone und Uganda vor. Die beiden Staaten in Subsahara-Afrika zählen zu den ärmsten der Welt. Das Wiener Forscherteam entwickelte dazu das interaktive Online-Tool Poverty Maps, mit dem User:innen die Wohlstandsentwicklung in beiden Ländern vergleichen können. Sogar einen Ausblick auf die Zukunft können die Karten geben. Unmengen abstrakter Daten werden damit auf einen Blick zu aussagekräftiger Information.

Vom Taxiverhalten zu Armutskarten

“Die Idee wäre, dass politische Entscheidungsträger:innen, die Menschen unterhalb der Armutsgrenze helfen möchten, diese Art von Instrumenten nutzen können. Um zu verstehen, wo die Menschen sind, die wirklich Hilfe brauchen”, erklärt Lisette Espín-Noboa im brutkasten-Interview.

Die aus Ecuador stammende Computerwissenschaftlerin ist extra für das Projekt nach Wien gekommen. Sie ist Expertin für Predictive Analytics, Netzwerkanalysen und Machine Learning. Davor arbeitete sie vor allem mit Mobilitätsdaten, auf deren Basis sie Prognosen für die Zukunft erstellte. Espín-Noboa erforschte unter anderem, wie sich Taxis in der Metropole New York verhalten.

Wiederverwendbare ML-Modelle

“Sie gaben mir dieses Projekt und ich hatte die Freiheit, zu schauen, wie es funktioniert”, sagt die Computerwissenschaftlerin. Sie entwickelte ein eigenes Framework für drei Machine-Learning-Modelle. Damit visualisieren die Forscher:innen die Wohlstandsentwicklung auf Landkarten. Am Beispiel von Sierra Leone und Uganda bewies das Team bereits, dass es möglich ist.

Espín-Noboa erklärt, dass sie die Modelle nun auch für andere Länder verwenden. Dafür müsse nur die sogenannte Ground Truth für jedes Land anhand einer eigenen Datenbasis neu in das Modell gefüttert werden. Ground Truth ist die genaue und verlässliche Referenz, anhand derer die Richtigkeit von Daten oder Vorhersagen bewertet wird.

Wie viele Antennen, welche Toilette?

Für die beiden afrikanischen Länder verwendeten die Forscher:innen Umfragedaten als Basis. “In Afrika werden Umfragen zum Haushalt oder Lebensstandard durchgeführt. Diese Fragebögen ermitteln, wie viele Zimmer Ihr Haus hat, welche Art von Toilette Sie benutzen, wie Sie an Ihr Wasser kommen, ob Sie ein Auto habe oder ob Sie eine Haus- und Sanitäranlage haben”, erklärt die Computerwissenschaftlerin. Mit dem Internationalen Wohlstandsindex (IWI) wurden auf dieser Basis dann Grundwerte errechnet.

Hinzugefügt wurden in der Folge weitere Daten, die etwa von Satellitenbildern oder Social-Media-Postings stammen. Daraus konnten Espín-Noboa und ihre Kolleg:innen schließen, wie viele Menschen in einer Region ein iPhone besitzen oder wie viele Antennen sich in einem Gebiet befinden. “Wir dachten: Wenn der Ort viele Antennen hat, bedeutet das wahrscheinlich, dass er wohlhabend ist. Wenn er keine Antennen hat, ist er wahrscheinlich arm”, so Espín-Noboa. Daten aus OpenStreetMap würden wiederum verraten, wie weit die nächste Straße oder Schule entfernt ist.

Zukunftsvorhersagen auch für Europa

Nun versuchen Espín-Noboa und ihr Team diese Karten auch für Österreich und Ungarn zu erstellen. Noch fehlen ihr aber die dafür notwendigen Daten für ihre Modelle. Sie ist deshalb auf der Suche nach Organisationen, die Daten zur Verfügung stellen.

“Wir können nicht einfach die gleichen Daten verwenden, weil die Standards unterschiedlich sind. Etwa fragt man in Ungarn nicht, welche Art von Toiletten jemand benutzt”, erklärt Espín-Noboa. Stattdessen sei in etwa Ungarn aussagekräftiger, wie viel Immobilien kosten. Für jedes Land müsse deshalb eine eigene “Ground Truth” ermittelt werden, dann könnten die entwickelten Modelle für verschiedene Länder verwendet werden, glaubt die Expertin.

Bessere Entscheidungsgrundlage

Das Projekt ist ein Novum, denn bisher verließen sich Entscheidungsträger:innen vor allem auf Volkszählungsdaten, wenn es um den Umgang mit Armut ging. Die Karten stellen die Entwicklung jedoch viel detaillierter dar. “Mit der Ground Truth haben wir Armut vorhergesagt, aber Sie können alles vorhersagen. Wenn Sie fundierte Fakten zum Thema Bildung haben, können Sie etwa auch Bildung vorhersagen”, sagt Espín-Noboa. Sie hofft, dass künftig mehr Tools für politische Entscheidungsträger:innen zur Verfügung stehen – damit diese bessere und zielgerichtete Entscheidungen treffen können.

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