27.07.2026
KI

Vom Web3-Pionier zum KI-Unternehmer: Wie Ed Prinz KI-Agenten in die KMU bringt

Ed Prinz kennt man in der Wiener Web3-Szene seit Jahren. Jetzt hat der Gründer mit der Plattform bitpull.ai einen neuen Fokus: KI-Agenten, die für Klein- und Mittelbetriebe ans Telefon gehen. Als Mentor an seiner Seite: Inode-Mitgründer Peter Augustin. brutkasten hat die beiden am Business Angel Summit in Kitzbühel getroffen.
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Ed Prinz | Foto: Ed Prinz / Hintergrund Canva

Wer in den vergangenen Jahren auf Wiener Blockchain-Events unterwegs war, ist an Ed Prinz kaum vorbeigekommen. Seit fast acht Jahren gestaltet er die Blockchain- und Web3-Landschaft als Berater, Projektleiter und Organisator. Neben der Umsetzung zahlreicher Education-Events, Workshops und Meetups verantwortete er unter anderem die Vienna Blockchain Week und unterstützte Unternehmen bei der Entwicklung von Blockchain-Projekten. „Nur wenn man darüber spricht, nimmt man den Menschen die Ängste“, sagt Prinz über seine Motivation, Wissen zu vermitteln und die Community zusammenzubringen. Mit seinem Unternehmen neob hat der Wiener Gründer nun allerdings ein Thema in den Mittelpunkt gerückt, das mit Token und Settlement Layern nur noch die technologische DNA teilt: Agentic AI.

Der Umweg über das Weinviertel

Der Einstieg in das Thema erfolgte über den Kryptomarkt. Gemeinsam mit seinem Team entwickelte Prinz zunächst moonlytics.ai, ein KI-basiertes Portfolio-Management-System für Crypto Asset Manager. Daraus entstand später moonboard.ai, eine Analyseplattform für Krypto-Investoren, die mithilfe mehrerer KI-Agenten Social Media, Markt- und Liquiditätsdaten sowie Nachrichten auswertet und daraus verschiedene Scoring-Modelle für die Identifikation aussichtsreicher Krypto-Assets berechnet.

Die eigentliche Wendung brachte dann eine Anfrage aus dem Freundeskreis: Ein befreundeter Winzer aus dem Weinviertel wollte einen Webshop. Das neob-Team baute den Shop und setzte obendrauf, was es ohnehin schon konnte: einen KI-Agenten. So entstand der „AI Sommelier“ von stich.wine, ein Assistent, der Kund:innen im Webshop berät, Weine empfiehlt und bis zum Kaufabschluss begleitet. Mit dem Projekt wollte man auch international sichtbar werden, etwa auf der Weinmesse ProWein in Düsseldorf und beim Meininger Award.

Der Zeitpunkt war günstig, wie Prinz einräumt: Die Weinbranche steckt angesichts sinkenden Konsums in den USA und Europa in einer Krise. Eine innovative Lösung, die neue Kaufanreize schafft, sei entsprechend gut angekommen.

In wenigen Minuten zum eigenen KI-Agenten

Aus dem Proof of Concept ist eine Plattform geworden: bitpull.ai. Unternehmen erstellen dort laut Prinz in wenigen Minuten einen eigenen KI-Agenten und passen ihn auf ihren Use Case an, ganz ohne Programmierkenntnisse. Danach ist der Agent überall dort im Einsatz, wo Kunden anklopfen: auf der Website, am Telefon mit eigener Rufnummer, auf WhatsApp und Telegram bis hin zur E-Mail. Er beantwortet wiederkehrende Anfragen, bucht Termine oder leitet an die richtige Stelle weiter: rund um die Uhr, in über 90 Sprachen und, wie Prinz betont, „immer freundlich und geduldig“.

Die Zielgruppe sind vor allem KMU: der Friseursalon, die Kfz-Werkstatt, die Tierarztpraxis, das Hotel. Beim Vertrieb setzt Prinz auf den denkbar direktesten Weg: Er spricht Unternehmer:innen an, denen er ohnehin begegnet, und zeigt ihnen eine Live-Demo. „Die meisten verstehen sofort, worum es geht, und haben selbst gleich wieder hundert neue Ideen“, erzählt der Gründer. Ergänzt wird der persönliche Verkauf durch Vertriebspartner, die mit Provisionen zwischen 15 und 30 Prozent beteiligt sind, sowie Affiliate-Programme. In einem nächsten Schritt sollen Kaltakquise und Meta Ads dazukommen.

Am Markt ist neob damit freilich nicht allein: Voice- und Agenten-Lösungen für KMU sind derzeit eines der am dichtesten besetzten Felder im AI-Bereich. Prinz reklamiert für bitpull.ai dennoch ein Alleinstellungsmerkmal: Man sei aktuell einer der wenigen Anbieter, der Agenten-Erstellung samt Knowledge Base über mehrere Kanäle in wenigen Minuten ermögliche, bei einer Marge von 90 Prozent, so seine Darstellung.

Bootstrapped, mit Mentor an der Seite

Finanziert ist das alles bislang aus eigener Tasche. „Ich war schon lange in der Berufswelt tätig und hab mir ein kleines Pölsterchen zur Seite gelegt“, sagt Prinz. Externe Investoren gibt es keine, und aktuell auch keinen akuten Bedarf: Das nächste Etappenziel für 2026 sind 100 zahlende Kunden, danach soll die Marke von 1.000 Kunden fallen.

Begleitet wird Prinz dabei von einem prominenten Mentor: Peter Augustin, einer der Internet-Pioniere des Landes. Augustin gründete 1996 gemeinsam mit Michael Gredenberg den Internetprovider Inode, der aus kleinsten Anfängen zum größten privaten Provider Österreichs heranwuchs und Ende 2005 für einen kolportierten dreistelligen Millionenbetrag an UPC verkauft wurde. Zuletzt war Augustin vor allem als Web3-Investor aktiv, unter anderem gemeinsam mit dem von David Teufel aufgesetzten Fonds Tigris Web3.

Die ersten vier Jahre führten Gredenberg und Augustin Inode komplett zu zweit, ohne Mitarbeiter. „Da kriegst du einfach die besten Learnings“, erinnert sich Augustin: „Du hast deine Technik, du hast dein Produkt und du verkaufst.“ Das Projekt von Prinz erinnere ihn stark an die eigene Anfangszeit im Internet-Boom: „Du hast kein Branchenlimit. Du kannst es einem Anwalt verkaufen, einem Arzt, einer Autowerkstatt, einem Architekten.“ Der Bedarf sei damals wie heute praktisch zu hundert Prozent vorhanden gewesen, man habe nur den Markt einfangen müssen: „Genau in der Phase sind wir jetzt.“

Investiert ist Augustin bei neob übrigens nicht, wie beide betonen. Die Beziehung sei freundschaftlich, Augustin coacht. Perspektivisch sieht er sich aber durchaus auf der Investorenseite, „wenn es eines Tages dazu kommen sollte“. Momentan sei das schlicht nicht notwendig: „Das Produkt verkauft sich von selber.“

Die wichtigste Lektion aus dem Mentoring? Für Prinz ist es der Fokus auf den Vertrieb: Wer Product-Market-Fit finden wolle, müsse in erster Linie lernen, das eigene Produkt selbst zu verkaufen, und über das direkte Kundenfeedback prüfen, ob es überhaupt ein konkretes Problem löst.

AI Act als Pflichtprogramm, Krypto als Geduldsspiel

Beim Thema Regulierung gibt sich Prinz gelassen: Dieses sei von Anfang an mitgedacht worden. Die Transparenzpflichten des EU AI Acts (Art. 50) setze die Plattform standardmäßig um: Anrufer wie Website-Besucher werden zu Beginn jeder Interaktion darauf hingewiesen, dass sie mit einem KI-System sprechen, im Gespräch selbst ebenso wie in schriftlicher Form. Auch beim Datenschutz orientiert sich bitpull.ai an europäischen Standards: Die Verarbeitung erfolgt DSGVO-konform auf Servern in der EU, Auftragsverarbeitungsverträge stellt das Unternehmen seinen Kunden standardmäßig bereit. Eine Übergabe an einen menschlichen Mitarbeiter bleibt (je nach Konfiguration) jederzeit möglich.

Und die alte Heimat Krypto? Dort sieht Prinz ein gespaltenes Bild: Auf institutioneller Seite gebe es dank Regulierung immer mehr Adoption, auf der Retail-Seite komme davon derzeit wenig an. Es fehle schlicht an sinnvollen Produkten mit guter Usability, und „es hat ziemlich oft verbrannte Erde gegeben, weil viele sehr viel Geld verloren haben“.

Vorerst gehört die Aufmerksamkeit des Gründers also den Agenten. Aktuell ist neob bewusst breit aufgestellt, um herauszufinden, welche Branche und welche Nische am besten funktioniert. Danach, so der Plan, geht es spitz hinein.

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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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