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-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

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Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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