10.06.2021

So unterstützt tecRacer Startups bei der Skalierung ihrer App

tecRacer kann kleineren Teams in Jungunternehmen helfen, ihre Tech-Projekte schneller und vielleicht auch besser umzusetzen.
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Software, Developer, Startup, Team
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Am Anfang steht bei Startups eine neue Idee, ein ungewöhnliches Konzept oder eine andere Möglichkeit, ein oft auftretendes Problem zu lösen. Also baut das junge Team Prototypen und findet in einem “Proof of Concept” heraus, ob die kreative Idee technisch tatsächlich umsetzbar ist. Der nächste Schritt aber ist oft eine Herausforderung, weiß Marco Tesch von tecRacer: “Um diesen PoC nun production ready zu machen, fehlt es oft vor allem an man power”. Der Schritt von der ersten Testversion hin zum fertigen Produkt ist der entscheidende Punkt, an dem sich Startups an tecRacer wenden. 

tecRacer setzt bei der Umsetzung solcher Projekte auf Tools, die über die Cloud von Amazon Web Services (AWS) laufen. “Bei vielen Startups sehen wir auch, dass das AWS-Wissen als Learning on the Job aufgebaut wurde – das ist völlig normal und geschieht nach Best Effort. Durch ein Engagement mit tecRacer bekommen Startups aber Zugriff auf 10 Jahre AWS Cloud Expertise, um ihre Cloud Adaption deutlich zu boosten”, erklärt Tesch. Vor allem in den Bereichen Security, Operational Excellence, Reliability, Performance und auch bei Kostenersparnis sei da viel herauszuholen. tecRacer kann kleineren Teams in Jungunternehmen also helfen, ihre Projekte schneller und vielleicht auch besser umzusetzen. 

Unterstützung auch in Business-Fragen

Das sieht auch Kerem Erdem, CTO des Wiener Machine-Learning-Startups Mostly.AI so. “Wir sind ein Startup und haben nicht so viele Ressourcen. Zudem sind wir Experten was unser konkretes Produkt angeht, aber nicht unbedingt in anderen technischen Bereichen. Gerade wenn man solche Projekte das erste Mal angeht, ist die Unterstützung durch Partner wie tecRacer sehr wichtig. Dabei geht es nicht nur um technische Unterstützung, sondern auch um wichtige Business-Entscheidungen”, so Erdem. In diesem konkreten Fall half tecRacer dabei, das Enterprise-Produkt von Mostly.AI in den AWS Marketplace zu bringen und damit zahlreichen potenziellen Neukunden zugänglich zu machen. 

Mostly.AI synthetisiert Daten, damit sie unabhängig von Datenschutzverordungen zum Beispiel für Machine Learning verwendet werden können. Dazu setzt das Startup selbst auf eine künstliche Intelligenz, die mit den zu synthetisierenden Daten trainiert wird. Der Algorithmus versteht, wie diese Datensätze auszusehen haben und generiert dann vergleichbare Daten ohne Personenbezug, die aber statistisch relevant sind. “AWS Marketplace ermöglicht es, mit bestehenden AWS-Kunden zusammenzukommen und so den Kundenstamm zu erweitern. Für Startups ist das eine sehr gute Option”, sagt Tesch.

Wenn der Kundenstamm wächst

Ein weiterer kritischer Punkt für Startups ist, wenn sich erste Erfolge einstellen und die App mit einer viel größeren Zahl an Nutzerinnen und Nutzern umgehen muss: “Verständlicherweise fokussieren Startups Ihre Ressourcen darauf weitere Features und Services in ihr Produkt zu integrieren. tecRacer kann dann helfen, nicht die Bereiche Performance, Security und Kosten zu vergessen. Denn gerade hier entstehen im Scaleup-Bereich dann die Herausforderungen um weitere Profite zu generieren, wenn die Architektur am Anfang nicht darauf ausgelegt wurde eine größere Nutzerbasis zu unterstützen”. 

tecRacer hat bereits mehr als 250 AWS Cloud Projects umgesetzt und arbeitet neben etablierten Unternehmen und Enterprises wie Bayer, Siemens oder BMW häufig auch mit Startups zusammen. “Wenn wir mit Startups arbeiten bekommt unsere agile Arbeitsweise ein besonderes Gewicht. Startups sind in ihrer Grundausrichtung sehr agil und entscheidungsfreudig. Unsere Arbeitsweise passt sich dem perfekt an, denn in all unseren Projekten steht der Kundenwunsch im Vordergrund”, sagt Tesch.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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