08.07.2019

Tricentis Co-Founder über die Learnings des 165 Mio. Investments

Der Co-Founder der Wiener Software-Firma Tricentis, Franz Fuchsberger, spricht im brutkasten Interview über die Learnings, die er seit dem 165 Millionen US-Dollar schweren Investment im Jahr 2017 gemacht hat. Tricentis hat sich auf automatisierte Software-Tests spezialisiert und zählt zu Österreichs erstem Unicorn.
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Tricentis
(c) feldmann / der brutkasten: Franz Fuchsberger ist Ende 2018 operativ aus dem Unternehmen ausgestiegen und hält aber noch Gesellschaftsanteile am Unternehmen.

Die Erfolgsbilanz der Wiener Software-Firma Tricentis ist beeindruckend. Das Unternehmen wurde im Jahr 2007 gegründet und hat sich auf automatisierte Software-Tests spezialisiert. Innerhalb von zehn Jahren hat sich die Firma zu einem Hidden-Champion in der Branche entwickelt. Der aktuelle Buchwert beträgt eine Milliarde Euro. Zum Unicorn-Status hat unter anderem auch ein Rekord-Investment in der Höhe von 165 Millionen US-Dollar im Jänner 2017 beigetragen. Damals hat sich das US-amerikanische Private-Equity- und VC-Unternehmen „Insight Venture Partners“ an Tricentis beteiligt (der brutkasten berichtete). Mittlerweile ist die Softwarefirma global vertreten, zählt 700 Mitarbeiter und erwartet bis Ende 2019 einen Jahresumsatz in der Höhe von 100 Millionen Euro.

+++ Wiener Software Firma “Tricentis” bekommt 165 Millionen Dollar Investment ++

Tricentis Co-Founder am Business Angel Summit

Franz Fuchsberger, Co-Founder und ehemaliger Vertriebsleiter von Tricentis, hat in einem brutkasten-Livestream im Rahmen des Business Angel Summit 2019 in Kitzbühel über seine Erfahrungen und Learnings gesprochen, die er im Zuge des dreistelligen Millioneninvestments gemacht hat. Fuchsberger ist Ende 2018 aus dem operativen Geschäft von Tricentis ausgestiegen, hält aber nach wie vor Anteile an dem Unternehmen mit Milliardenbewertung. Derzeit ist Fuchsberger als Investor bei der steirischen Beteiligungsgesellschaft eQventure aktiv.

Franz Fuchsberger

Unicorn-Talk: Tricentis ist der österreichische #Unicorn. Der Co-Gründer Franz Fuchsberger sprach mit uns beim Business Angel Summit in Kitzbühel über seine Gründerstory, das 165 Mio Invesment, die Erfolgsfaktoren, seine Learnings, seine Investoren-Rolle bei eQventures uvm.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 5. Juli 2019

„Automatisierung war sehr gering“

Mit der Gründung des Unternehmens im Jahr 2007 sei er und sein Team in einen Markt eingestiegen, der schon drei Jahrzehnte existierte. „Testautomation war schon seit 30 Jahren verfügbar. Die Automatisierungsrate war allerdings so gering, dass man von einem Versagen der Branche sprechen konnte“, so Fuchsberger. Damals hat sein Geschäftspartner eine Software entwickelt, die das Potential hatte, das Problem der Branche zu lösen. Das Werkzeug wurde so weit optimiert, dass Mitarbeiter ohne großes Fachwissen Testfälle erstellen konnten, um automatisiert Software-Bugs zu finden.

Fokus auf Global 2000 Unternehmen

Im Fokus stehen laut Fuchsberger hauptsächlich große Enterprise-Kunden. „Grundsätzlich positionieren wir ‚Tosca‘ bei Global 2000 Unternehmen. In Österreich gibt es aber kaum Kunden, die den Status eines Global 2000 Unternehmens erfüllen“, so Fuchsberger. Demnach bestand immer schon ein hoher Druck, das Unternehmen sowie das Produkt global zu positionieren. Zu den Kunden zählen beispielsweise Unternehmen, wie Toyota, Starbucks, BMW oder die Deutsche Bank.

Trotz der raschen Internationalisierung hat Tricentis den Bezug zu Österreich nicht verloren, da sich der Unternehmenssitz nach wie vor in Wien befindet. „Hochtechnologie muss nicht nur aus dem Silicon Valley kommen, sondern kann auch im Danube Valley entstehen. Das ist uns auch gelungen und hat uns sehr stolz gemacht.“ Mittlerweile unterhält Tricentis aber auch Büros in den USA, Australien sowie Indien.

Lange Vertragsverhandlungen

Im Jänner 2017 konnte das Unternehmen ein 165 Millionen US-Dollar Investment an Land ziehen (der brutkasten berichtete). Der Grund des Investments war damals der Markteintritt in den USA, der laut Fuchsberger sehr kostenintensiv gewesen sei. Fuchsberger ist damals selbst für eineinhalb Jahre in die USA übersiedelt, um die nötigen Strukturen aufzubauen.

Im Zuge des Investments hat er gemeinsam mit seinem Team zahlreiche Learnings gemacht. Eines davon war die lange Verhandlungsdauer der Series-A-Finanzierungsrunde. „Wir haben elf Monate über die Verträge verhandelt und das war eindeutig zu lange“, so Fuchsberger. Die A-Series-Runde wurde schlussendlich in einer Höhe von sechs Millionen Euro abgeschlossen. Durch die Verhandlungsdauer wäre der Fokus zu sehr auf den Vertragswerk gelegen, wobei die Gefahr bestand, dass die wichtigen Punkte im Rahmen der Skalierung zu kurz kommen.

165 Millionen US-Dollar in acht Wochen

Aus der ersten Finanzierungsrunde hätte er und sein Team die richtigen Learnings gezogen. Kurze Verhandlungen mit einem klaren Ziel standen damals für die zweite Finanzierungsrunde auf der Agenda. In nur acht Wochen konnte er in einer B-Series-Finanzierungsrunde ein Investment in der Höhe von 165 Millionen US-Dollar an Land ziehen. Als eine Weisheit gibt Fuchsberger Gründern mit auf den Weg: „Gute Unternehmen verkauft man nicht, sondern sie werden gekauft.“


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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.

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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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