20.03.2023

Während SVB-Crash: Startup holte halbe Milliarde Dollar Investment in 12 Stunden

Über das US-HR-Startup Rippling laufen monatlich Gehaltszahlungen in der Höhe von rund zwei Milliarden US-Dollar. Der SVB-Crash führte zu einer rekordverdächtigen Investmentrunde.
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Rippling SVB Silicon Valley Bank company logo on a website with blurry st
Foto: Dennis - stock.adobe.com

„Vereinfache HR, IT und Finanzen auf magische Art und Weise“ – dieser Werbespruch steht ganz oben auf der Webseite des US-Startups Rippling. Konkret bedeutet das unter anderem, dass Kunden ihre Gehaltszahlungen über den B2B-Dienstleister laufen lassen können. Rund zwei Milliarden US-Dollar fließen auf diese Weise monatlich durch die Konten des vor gerade einmal sechs Jahren gegründeten Startups. Dieses setzt bei diesem Vorgang auf zwei Banken: JPMorgan und die spektakulär gecrashte Silicon Valley Bank (SVB).

130 Mio. Dollar Gehälter für 50.000 Personen bei SVB eingefroren

Bei SVB-Crash vor etwas mehr als einer Woche kam es durch diesen Umstand zu einer rekordverdächtigen Investmentrunde, wie Rippling nun mitteilte. Nach dem Beschluss, die Zahlungen durch die SVB einzufrieren, der dem ersten Bank-Run folgte, lagen beim HR-Startup laut Gründer Parker Conrad nicht weniger als 130 Millionen US-Dollar Gehälter für etwa 50.000 Angestellte von Kunden des HR-Startups unmittelbar in der Schwebe. Weitere 300 Millionen US-Dollar Zahlungen, die auf der Silicon Valley Bank parkten, wären schon kurze Zeit später fällig geworden. Es hieß also schnell Handeln.

Rippling auf Kapitalsuche: Auch Investor:innen hatten ihr Geld bei der Silicon Valley Bank

Er habe gleich am Freitagmorgen mehrere Investoren-Vertreter:innen aus seinem Board via Text-Message kontaktiert, um die Möglichkeiten einer schnellen Finanzierungs-Runde auszuloten, erzählt Conrad dem US-Magazin TechCrunch. Die meisten davon hätten aber geantwortet, dass sie in der selben Situation seien, weil ihr Kapital aktuell auch bei der SVB eingefroren sei. Nach kurzer Suche sei er dann aber bei Neil Mehta vom Bestandsinvestor Greenoaks auf offene Ohren gestoßen.

„Wir Müssen den Deal über das Wochenende abschließen und brauche den vollen Betrag am Montagmorgen“

Dem Investor habe er dann gesagt: „Ich will Kapital aufnehmen, aber ich muss von vornherein klarstellen, dass die wichtigste Bedingung ist, dass wir den Deal über das Wochenende abschließen müssen und wir den vollen Betrag gleich am Montagmorgen brauchen. Wir werden das Geld dann sofort weiterüberweisen, um die Lohnkosten der Kunden zu decken. Darum geht es“, erzählt der Rippling-Gründer TechCrunch. Und Mehta habe geantwortet: „Let’s do it.“

500 Millionen US-Dollar für Rippling – ohne Abschläge bei der Bewertung

Die Verhandlungen hätten einige Stunden lang gedauert. Am Freitagabend noch vor 21 Uhr habe er dann das Term Sheet unterschrieben, so Conrad: „Der gesamte Fundraising-Prozess vom ersten Telefonat um 9:30 Uhr bis zur Unterzeichnung des Vertrags dauerte also nur knapp zwölf Stunden“. Den Rest des Wochenendes habe man dann alle weiteren Dokumente aufgesetzt. Am Montagmorgen sei das Geld überwiesen worden: 500 Millionen US-Dollar zur selben Bewertung wie in der vorangegangenen Kapitalrunde von 11,25 Milliarden US-Dollar.

Kapitalrunde steht auch nach Einlagen-Sicherung

Bekanntlich folgte bereits am Montag darauf die für SVB-Kund:innen erlösende Nachricht, dass alle Einlagen gesichert werden. Doch weder für Conrad noch für Mehta ist das ein Grund, einen Rückzieher zu machen. Die Kapitalrunde für Rippling soll, wie in der Blitzaktion vereinbart, umgesetzt werden. „Einer der wichtigsten Aspekte des gesamten Venture-Ökosystems ist die Heiligkeit eines Term Sheets das unterzeichnet und per Handschlag besiegelt wurde“, sagt Conrad. Das betreffe nicht nur seine Seite: „Ich weiß, dass Neil [Mehta] mir am Montagmorgen seinen letzten Dollar überwiesen hätte, auch wenn die Welt untergegangen wäre, wegen der Zusage, die er am Freitag gemacht hat“.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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