28.07.2023

Steffen Lange: Ex-Österreich-Chef von Salesforce wechselt zu Apollo.ai

Steffen Lange wechselt vom internationalen Großkonzern zum heimischen Scaleup. Seine Beweggründe schildert er im Gespräch mit brutkasten.
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Foto: brutkasten

Der Videotalk mit Steffen Lange und Apollo.ai-Cofounder Mic Hirschbrich ist am Ende des Artikels zu finden.


Bis vor wenigen Monaten leitete Steffen Lange das Österreich-Geschäft des internationalen Softwareunternehmen Salesforce. Nun wechselt er zum Scaleup Apollo.ai, das eine KI-gestützte SaaS-Lösung für Führungskräfte im strategischen und operativen Bereich bietet. Im brutkasten-Talk erklärt der neue Chief Commercial Officer (CCO) unter anderem, wieso er sich für diesen Schritt entschieden hat.

In Meetings habe er gemerkt, dass sich Führungskräfte sehr schwer tun mit der Umsetzung von Strategien. „Ich glaube, dass in Zukunft Unternehmen sich mehr und mehr auf die internen Prozesse fokussieren und dort effektiver werden müssen.“ Hier habe er das Potenzial von Apollo.ai gesehen.

Vom Konzern zum Startup Apollo.ai

Er sei fest davon überzeugt, dass Innovation heutzutage bei den Jungunternehmen angesiedelt sind. „In diesem Scaleup- und Startup-Environment können wir schnell auf Business-Probleme agieren. Das begeistert mich einfach“, sagt Lange. Vor der Entscheidung habe man unzählige Gespräche geführt. Laut Mic Hirschbrich, Co-CEO und Co-Founder von Apollo.ai, hat man auf fachlicher Ebene schnell gesehen, dass man sich ergänze. Entscheidend sei aber auch die persönliche Ebene gewesen.

Vor Salesforce war Lange bei ähnlich großen Betrieben wie SAP oder Accenture tätig. Der Umstieg von Großunternehmen zu Apollo.ai war aber nicht einfach, wie er im Gespräch zugibt. „Das war natürlich ein Kulturwandel, aber genau der Kulturwandel, den ich auch haben wollte.“ Zwar habe man nicht hunderte Expert:innen im Betrieb für beispielsweise Public-Relations-Tätigkeiten. „Es macht aber auch Spaß, eben in solche Bereiche reingucken zu können.“ Außerdem werde man in Zukunft auch personell wachsen.

Verlorene Entscheidungen

Wieso besteht der Bedarf für eine SaaS-Lösung? „Die Entscheidungen, die wir treffen und auch die Summe der Meetings sind für uns eigentlich wie ein neuronales Netz gebaut“, sagt Hirschbrich. Das Meeting von Führungskräften sei die Intelligenz des Unternehmens. „Da werden die wirklich wichtigen Dinge entschieden. Wir bei Apollo.ai sehen es als unsere Aufgabe, das nachhaltig nutzbar zu machen.“ Größere Unternehmen würden pro Jahr 1.500 bis 3.000 Entscheidungen treffen – ein Drittel bis ein Viertel würden versanden. „Das ist bei großen Unternehmen ein Millionenschaden.“

Meetings sollen statt „toten Protokollen“ effizient zu Ergebnissen führen. Apollo.ai möchte demnach mit seiner Software für Organisationsmanagement jeder einzelnen Führungsebene, das Werkzeug geben, die Entscheidungen richtig zu steuern und zum Ziel zu bringen. „Es braucht einen durchgängigen Prozess der Entscheidungsvorbereitung, Planung, Durchführung, Kommunikation und natürlich das Nachhalten von Entscheidungen“, erklärt Lange. Nur so könne sichergestellt werden, dass auch Mitarbeiter:innen informiert sind und sich abgeholt fühlen.

Laut Hirschbrich habe man aus „allen verschiedenen Branchen“ erste Kunden gewonnen – von mittelgroßen bis hin zu börsennotierten Corporates. Mit ihnen arbeite man laut Lang „ganz, ganz eng zusammen.“ Auch wenn die Abwicklung sehr kompliziert klinge, sei das Gegenteil der Fall. „Wir sind schnell in dem Unternehmen drin. Wir können den Prozess in der Software abbilden und guiden User:innen durch den Prozess durch.“

Perspektive auf Wachstum

Apollo.ai soll dreidimensional wachsen – im finanziellen Bereich sowie die Anzahl der Mitarbeiter:innen und Kunden. Im brutkasten-Talk nutzt Lange die Chance für einen Aufruf: Man suche nach wie vor Personal – besonders im Vertrieb und Marketing. Mehr und mehr Kundenanfragen würden ankommen. Abgesehen von Deutschland und Österreich möchte man auch „erste Gehversuche“ in anderen internationalen Märkten starten.

Wie beide betonen, bestehe auch eine Produktlösung, die branchenübergreifend und in verschiedenen Situationen einem Unternehmen helfen könne. So sei es beispielsweise auch sehr nützlich, wenn es Veränderungen auf Führungsebene gebe, wie eine Übernahme. Auch im Risk-Bereich sei man mit der angewandten Forschung sehr weit. „Das heißt, wir können der Führungskraft Hilfestellung geben, wenn ihre Entscheidung droht ein Risiko darzustellen.“

Apollo.ai-Cofounder Mic Hirschbrich und CCO Steffen Lang im kompletten Videotalk:

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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