09.09.2024
GASTBEITRAG

Warum UX-Methoden die Erfolgschancen von Tech-Startups signifikant erhöhen

Rund 42 Prozent aller Startups scheitern, weil es keinen Bedarf für ihr Produkt gibt. Wie können Gründer:innen dieser Falle entgehen, ohne Unmengen an Zeit, Energie und Geld zu investieren? Für Tech-Startups liegt die Antwort darauf in der UX-Research und im UX-Design, meinen Armin Zangerl, Gründer der Softwareagentur Syon (mittlerweile in merakee Interactive umbenannt), UI/UX-Designer und Founder des Startups slamstr, sowie Madeleine Matzer, UI/UX Design-Lead bei Syon.
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UX, UI Design, Zangerl, Matzer
(c) zVg - Armin Zangerl, Founder von slamstr und Madeleine Matzer von SYON erklären die Vorteile von UX-Methoden.

Der IT-Sektor ist ein boomender Bereich für die Startup-Gründung. Ein erheblicher Anteil der Tech-Startups konzentriert sich auf die Realisierung von mobilen oder webbasierten Anwendungen. Laut Shortlister, waren 2023 ca. 32 Prozent der weltweiten Startups in der Softwareindustrie tätig.

70 Prozent der Tech-Startups scheitern

Das Agieren in einem wachsenden Markt, ist jedoch keine Erfolgsgarantie. Der IT-Startup-Sektor verändert sich rapide und die Konkurrenz ist stark. Rund 70 Prozent der Tech-Startups scheitern innerhalb von 20 Monaten nach ihrer ersten Finanzierungsrunde. Der Hauptgrund ist laut CB Insights folgender: 42 Prozent aller Startups können sich am Markt nicht beweisen, weil es keinen Bedarf für ihr Produkt gibt. Ein Artikel der Harvard Business Review unterstreicht diese Aussage und betont, dass viele Gründer:innen in die Falle tappen, Lösungen für nichtexistierende Probleme zu entwickeln.

UX-Research & UX-Design

Wie können App- und Software-Startups dieser Falle entgehen? Die Antwort: User Experience (UX). UX-Research & UX-Design können die Erfolgschancen von Tech-Startups erheblich verbessern. Unternehmen mit starken Designpraktiken wachsen fast doppelt so schnell wie die Branchenbenchmarks, laut einem Bericht von McKinsey. Viele Startups stehen unter Zeitdruck und investieren sehr früh Ressourcen in die Entwicklung, ohne vorher eine klare Vision zu schaffen oder einen Marktbedarf zu identifizieren. Sie überspringen oder sparen in den Bereichen Recherche und Design, oft zum Leiden ihres Produkts und ihres Erfolgs.

Warum sind UX-Research & UX-Design ausschlaggebend?

In der Recherche wird das Problem der Zielgruppe definiert. Folgende UX-Methoden schaffen erste Einblicke mit vergleichbar niedrigen Kosten:

  • User-Interviews: Potenzielle Nutzer:innen werden zu ihren Problemen, Zielen und Erfahrungen befragt.
  • Konkurrenz-Analysen: Konkurrenz-Produkte werden auf ihre Stärken und Schwächen geprüft und miteinander verglichen. Daraus können Anhaltspunkte für die eigene Produktentwicklung gezogen werden.
  • Umfragen: Online-Umfragen ermöglichen eine kostengünstige Befragung von vielen Teilnehmer: innen. Die resultierenden Daten sind leicht und schnell analysierbar.

Durch diese und weitere Methoden ist es möglich, Annahmen über die Zielgruppe zu bestätigen, bevor Zeit, Energie und Geld in Lösungsvorschläge investiert werden.

Erst wenn der Bedarf validiert wurde, wird im Design mit der Ausarbeitung von Lösungen begonnen. Rapid-Prototyping und Storyboarding sind besonders schnelle und günstige Methoden, um unterschiedliche Lösungsvorschläge zu entwerfen.

UX & UI Design (Prototyping)

Das wirkliche Design der Lösung sollte nicht in der Entwicklung passieren, sondern in einem klickbaren Designprototypen. Prototypen gewährleisten nicht nur ein ansprechendes und konsistentes Design, sondern können auch an Nutzer:innen getestet werden, um frühe Insights ohne teure Softwareentwicklung zu gewinnen.

Unsere Erfahrung

Wir haben bereits einige Startups auf ihrem Weg begleitet. Anhand ihres Werdegangs und unserer langjährigen Branchenerfahrung haben sich für uns drei Dinge klar herauskristallisiert:

  • Wer möglichst schnell mit der Softwareentwicklung beginnt, um Zeit und Geld zu sparen, bezahlt am Ende den größten Preis. Ohne gemeinsame Vision und ohne validierten Bedarf für das Produkt, ändern sich die Prioritäten in der Umsetzung ständig. Das Endresultat ist ein aufwändiger und teurer Prozess, der ein Produkt mit einem ungeklärten Marktbedarf zum Vorschein bringt.
  • Der Recherche- und der Designprozess muss gewisse Qualitätsstandards erfüllen und darf nicht von tiefsitzender Befangenheit dominiert werden. Seichte und voreingenommene Insights sind kaum wertvoller als gar keine Insights.
  • Startups, die von Anfang an bereit sind, mit Design-Professionals zusammenzuarbeiten und ihr Vorhaben an die tatsächlichen Bedürfnisse der Zielgruppe anzupassen, haben unserer Erfahrung nach die größten Erfolgschancen mit dem zugleich niedrigsten Risiko.
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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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