04.05.2015

Wiener mischen mit crowd-o-moto den internationalen Automarkt auf

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Dejan Stojanovic und Karl-Michael Molzer von crowd-o-moto

Noch vor gar nicht allzu langer Zeit fuhr man zum Autokaufen zum Händler seines Vertrauen ins nächst gelegene Autohaus. Heute kann man dies gemütlich von der Couch aus tun – oder vom Café ums Eck. Bequem vom Computer aus. Das Internet eröffnet allerdings noch mehr Möglichkeiten: Während man früher dem Händler vertrauen musste, dass das Angebot fair und preiswert ist, kann man heute einfach und schnell Angebote auf der ganzen Welt vergleichen. Die Gemeinschaft kann dementsprechend eine große Kraft entwickeln.

Diesen Gedanken haben zwei Wiener aufgegriffen und um den Crowd-Faktor erweitert. Das Startup von Dejan Stojanovic und Karl-Michael Molzer nennt sich crowd-o-moto. Die beiden haben ihre Berufe im Investment-Banking und in der Juristerei für ihren Traum aufgegeben. Dejan Stojanovic ist in der Wiener Startup-Szene kein Unbekannter, immerhin organisiert er die FuckUp Nights in Wien. Eine Eventreihe, bei der Gründer, deren Startup gescheitert ist, von ihren Learnings erzählen.

Crowd-o-moto versteht sich als Analogie zum „crowd-buying“ – Ziel ist die Bündelung der Kaufkraft zu einer Gemeinschaft: Je mehr Käufer, desto günstiger das Angebot. Dem Brutkasten beantwortet Co-Gründer Dejan Stojanovic womit crowd-o-moto Geld verdient, aber auch, was er für Learnings aus den FuckUp Nights mitgenommen hat.

Euer Elevator Pitch: Was macht ihr und welches Problem löst ihr damit?

crowd-o-moto ist die erste nachfragegesteuerte Online-Plattform für Neuwagen. Wir unterstützen KäuferInnen bei ihrer Suche nach einem Neuwagen und vereinfachen mit unserer Plattform den gesamten Kaufprozess.

KäuferInnen mit den gleichen Präferenzen werden zu Crowds gepoolt. Gemeinsam erreichen wir die notwendige Marktübersicht, sparen wertvolle Zeit und kommen, ohne dem lästigen Feilschen, zu den besten Neuwagenangeboten. Die tatsächliche Vertragsunterzeichnung, Bezahlung oder Fahrzeugübernahme erfolgt direkt bei unseren namhaften Partnerhändler. Long story short: Wir verbinden das Beste aus 2 Welten – die Vorteile der Internetsuche mit dem persönlichen Kauferlebnis beim Händler.

Wie verdient ihr Geld?

Die Nutzung unserer Plattform ist für KäuferInnen vollkommen kostenlos und die Reservierung der Angebote ist unverbindlich. Die Händler zahlen uns nach einem erfolgreichen Deal eine Vermittlungsprovision.

Wer hatte die Idee und wieso?

Karl-Michael und ich haben uns schon als Studenten Gedanken dazu gemacht, wie wir die Position der/des einzelne/n Käufers/in stärken können. Nachdem wir aber selbst bei einem Autokauf die mühsamen Hürden erkannt haben, haben wir uns diesem konkreten Thema näher gewidmet. Die intensive Eigenrecherche, aber auch die Zusammenarbeit mit der WU Wien, hat bestätigt, dass mit diesem Problem mehr Menschen zu kämpfen haben. Somit war bewiesen, dass ein ausreichend großer – aber gleichzeitig auch attraktiver – Markt vorhanden war und das Problem nicht nur uns zwei betraf.

Wie kam es zum Gründer-Team?

Karl-Michael und ich sind die Co-Founder und kennen uns mittlerweile seit mehr als 12 Jahren. Kennengelernt haben wir uns an der WU Wien im Anfängerkurs Französisch. Ziemlich bald nach der Gründung ist Georg als CTO zu uns gestoßen. Mittlerweile sind wir ein neun-köpfiges Team, das mit Herz und Seele am Erfolg des Startups arbeitet.

Eure Marketingstrategie?

Wir sind aktuell auf sehr vielen Messen und Events vertreten. Der klare Fokus liegt jedoch auf Online-Werbung. Zusätzlich werden wir demnächst mit einer Marketingmaßnahme starten, welche es in der Form in Österreich bisher noch nicht gab.

Habt ihr einen Investor an Board? Wie seid ihr an die Investoren-Suche heran gegangen, Cold Calling oder übers Netzwerk?

Nach der Seed-Runde Anfang 2014, haben wir im Februar 2015 die Investment Round A positiv abgeschlossen. Es hat jedenfalls Vorteile, auf diverse Netzwerkveranstaltungen vertreten zu sein. Unsere Angels haben wir jedoch über unser persönliches Netzwerk gefunden.

Eure bisherigen Learnings?

Für uns hat sich das Befolgen des Lean Startup Prinzips als ideal erwiesen. Ein früher Launch und das rechtzeitige Feedback vom Markt haben uns enorm gepusht.

Die Vision: Was sind eure nächsten Ziele? Kurzfristig, aber auch Langfristig?

Wir haben unsere Plattform zu Ostern gelauncht und befinden uns gerade in der Softlaunch Phase. Mit mehr als 34.000 Seitenaufrufen bisher und dem ausschließlich positiven Feedback, sind wir mehr als zufrieden. Unser Ziel ist es, in den nächsten Tagen und Wochen die User Experience zu verfeinern und die Userzahl zu steigern. Langfristig führt uns unsere Reise nach Deutschland bis hin in die Staaten.

Dejan, Du organisierst ja auch die FuckUp Nights in Wien. Hast Du viel für dich mitnehmen und auch bei crowd-o-moto bereits anwenden können?

Die FuckUp Night zu organisieren war ein Volltreffer. Die bisherigen Stories von unseren Speakern waren mehr als nur wertvoll. Für mich habe ich mitnehmen können, dass auch die besten Ideen an teaminternen Issues scheitern können. Uns liegt daher das Wohl unseres Teams sehr am Herzen!

Danke.

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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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