19.04.2019

Wiener Startup wowflow: “Weil Trello sich nicht für Putzkräfte eignet”

Als technischer Leiter des Wiener Donau Zentrums musste Drazen Ivanis den Überblick über die Instandhaltung eines riesigen Gebäudekomplexes bewahren. Seine Erfahrungen setzt er nun mit seinem Startup Adage GmbH mit der App wowflow um.
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wowflow-Gründer Drazen Ivanis
(c) Markus Bacher: wowflow-Gründer Drazen Ivanis

“Ich hatte die Verantwortung für 80 bis 120 Mitarbeiter unterschiedlichster Dienstleister. Einerseits war ich für Projekte mit jeweils mehr als einer Million Euro Budget zuständig – das Gesamtvolumen waren rund 16 Millionen Euro – andererseits lag es in meinem Verantwortungsbereich, wenn eine Steckdose ausgerissen oder eine Fliese kaputt war”, erzählt Drazen Ivanis. Er spricht über seine Zeit als technischer Leiter im Wiener Donau Zentrum. Als solcher sei er in vielen Belangen “der erste in der Schusslinie” gewesen. Dabei habe es sich als denkbar schwierig erwiesen, den Überblick über alle Arbeiten für die Aufrechterhaltung des Betriebs zu behalten. Genau diese Erfahrungen brachten ihn auf eine Idee, die er nun mit der App wowflow umsetzt.

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Ein System für alle Beteiligten

“Es gab natürlich Verwaltungssysteme, die aber nur von jenen Dienstleistern genutzt wurden, bei denen das vertraglich abgesichert war. Andere nutzten für die Kommunikation WhatsApp-Gruppen. Was, wann, wer, wem reported hat, war dadurch kaum nachvollziehbar”, erzählt Ivanis. Daraus sei für ihn klar geworden: Es brauche ein System, das von allen Beteiligten genutzt wird. “Das Prinzip von wowflow ist einfach erklärt: Ich sehe etwas. Ich nehme es auf – schriftlich und gegebenenfalls fotografisch. Ich delegiere es. Wenn der Task erledigt ist, bekomme ich einen Report, der wieder mit einem Foto kombiniert sein kann. Dazu gibt es dann eine Rating-Funktion”, erklärt der Gründer.

Management-Strukturen in der mehrsprachigen App

Dabei kann im System innerhalb einer dort abgebildeten Management- bzw. Hierarchie-Struktur weiterdelegiert werden. “Dadurch ist trotz des großen Umfangs bei bis zu mehreren Hundert involvierten Menschen, jeder Einzelne über die App mit einer überschaubaren Menge an Leuten in Kontakt”, sagt Ivanis. Damit will er sich von Produkten auf dem Markt abheben. Denn gängige Organisationstools wie Trello seien zwar für Bürokräfte, nicht aber für Haustechniker, Putzkräfte und Co. geeignet. Derzeit ist wowflow in Deutsch, Englisch, Serbokroatisch, Polnisch und bald auch Türkisch verfügbar und übersetzt Tasks auch automatisch. “Damit sind hierzulande mehr als 80 Prozent der relevanten Arbeitskräfte in der Muttersprache abgedeckt”, sagt Ivanis.

Dashboard für den Überblick

Die Usability sei aber nicht das einzige Verkaufsargument von wowflow. Punkten will der Gründer auch mit dem mit dem System verbundenen Dashboard (Desktop oder Tablet). “Ich bekomme damit etwa am Ende des Jahres eine detaillierte Aufstellung, aus der ich weitere Schlüsse ziehen kann”. Denn das Dashboard zeige dem Verwalter unter anderem, welche Dienstleister wie lange für welche Tasks gebraucht haben – inklusive Rating. “Das schafft eine viel bessere Vergleichbarkeit und hilft Verwaltern zudem, ihrer Dokumentationspflicht nachzukommen”, sagt Ivanis. Das spare nochmal weitere Zeit und ermögliche die Optimierung der operativen Kosten. Und das – geht es nach Ivanis – nicht nur im Facility Management.

Aus MyHausTechniker wurde wowflow

Über sein ursprüngliches Konzept ist er inzwischen nämlich weit hinaus. Begonnen hatte der Gründer bereits im Frühjahr 2018 mit der Vorgänger-App MyHausTechniker. Relativ bald kam nach einer Reihe von Hausverwaltungsunternehmen auch eine Putzerei-Kette als Kunde hinzu. “Das hat mir gezeigt, wie gut sich das System auf weitere Felder anwenden lässt. Da war mir klar: Ich muss raus aus meiner Immobilien-Blase”, erzählt Ivanis. Nicht nur Name und Zielgruppe haben sich danach geändert – das “Wow” in wowflow steht übrigens für “Way of Work”. Es ist also “the way of workflow”, den Ivanis mit seiner “Lösung für analoge Teams, die in geographisch aufgeteilten Arbeitsbereichen tätig sind”, verändern will.

“Jeden Stein gedreht”

“Wir haben für die erste App super Feedback bekommen. Aber sie war noch nicht ausreichend skalierbar und auch die Usability war noch nicht optimal”, erzählt Ivanis. Seitdem habe man “jeden Stein gedreht”. Externes Kapital nahm man dafür übrigens nicht auf. “Ich habe WowFlow aus meiner Berater-Tätigkeit und den Umsätzen von MyHausTechniker finanziert”, erklärt der Gründer. Generell sei man einem Investment aber nicht abgeneigt. “Es muss aber startegisch sehr gut passen. Wir brauchen es prinzipiell nicht, aber es könnte uns weitere Türen öffnen”.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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