06.04.2020

Corona-Shutdown: Zweitschnellstes Unicorn aller Zeiten ist bald keines mehr

Die Coronakrise trifft die USA hart. Auch die beiden E-Scooter-Riesen Bird und Lime geraten in erhebliche Turbulenzen. Erstere kündigten nun 30 Prozent der Mitarbeiter, zweitere bemühen sich um eine Not-Kapitalrunde mit 80 Prozent niedrigerer Bewertung.
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Lime: AI-Algorithmus erkennt, ob E-Scooter auf dem Gehsteig fahren - Corona-Shutdown zweitschnellstes Unicorn
(c) Adobe Stock - hanohiki

Sind Down-Rounds, also Kapitalrunden zu einer niedrigeren Bewertung als zuvor, in der Coronakrise angebracht? Dieser Frage sind wir in mehreren Beiträgen nachgegangen. Nun könnte es bald einen ausgesprochen prominenten Präzedenzfall geben – allerdings nicht in Österreich. Der US-E-Scooter-Riese Lime ist durch den Umsatz-Wegfall wegen der weltweiten Shutdowns derartig in Bedrängnis, dass er sich um eine Not-Kapitalrunde umsieht. Laut dem US-Magazin The Information steht eine 80 Prozent niedrigere Bewertung als bei der letzten Runde im Raum: Sie soll demnach von 2,4 Milliarden auf 400 Millionen US-Dollar fallen.

+++ Hintergründe und News zum Coronavirus +++


brutkasten-Beiträge zu Down-Rounds in der Coronakrise:

⇒ Experten-Tipps: Das müssen Startup-Gründer in der Coronakrise beachten

⇒ Coronakrise: Down-Rounds gegen das Startup-Sterben?

⇒ Die Auswirkungen von Covid-19 auf Startup-Bewertungen

⇒ Down-Rounds in der Krise? Gezielte Insolvenz gegen unliebsame Investoren


E-Scooter-Riesen in der Coronakrise: Kündigungswellen bei Bird und Lime

Lime, das (von der Definition abhängig) das zweitschnellste Unicorn aller Zeiten war, dürfte den Status also bald los sein. Doch auch dem Hauptkonkurrenten Bird, übrigens das schnellste Unicorn aller Zeiten, geht es dem Vernehmen nach nicht viel besser. Dort kündigte man wegen der Coronakrise rund 30 Prozent der Mitarbeiter, wie das Magazin TechCrunch berichtet. Das soll per Zoom passiert sein. Konkret sind 406 Mitarbeiter betroffen. Bei Lime sollen laut TechCrunch rund 70 Mitarbeiter vor der Kündigung stehen.

“Bis heute gab es kein Problem, das wir nicht gemeinsam lösen konnten”

In einem begleitenden Memo zur Kündigungswelle bei Bird schreibt CEO Travis VanderZanden: “Ich bin üblicherweise überzeugt, dass jede Herausforderung mit dem richtigen Team zu bewältigen ist. Und ich glaube, dass Bird in den letzten Jahren das richtige Team aufgebaut hat. Bis heute gab es kein Problem, das wir nicht gemeinsam lösen konnten. Das macht diese Situation so schmerzhaft. Aus Gründen, die sich unserer Kontrolle entziehen, von einigen der unglaublichsten, intelligentesten, verspieltesten, lustigsten, liebevollsten und engagiertesten Mitglieder unserer Bird-Familie Abschied zu nehmen, schmerzt zutiefst. Ich bin mir darüber im Klaren und habe Verständnis dafür, dass diese Situation in einer ohnehin bereits schwierigen Zeit hinzukommt”.

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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.


Die gesamte Folge ansehen:

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.

No Hype KI
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AI Summaries

Corona-Shutdown: Zweitschnellstes Unicorn aller Zeiten ist bald keines mehr

  • Der US-E-Scooter-Riese Lime ist durch den Umsatz-Wegfall wegen der weltweiten Shutdowns derartig in Bedrängnis, dass er sich um eine Not-Kapitalrunde umsieht.
  • Laut dem US-Magazin The Information steht eine 80 Prozent niedrigere Bewertung als bei der letzten Runde im Raum: Sie soll demnach von 2,4 Milliarden auf 400 Millionen US-Dollar fallen.
  • Auch dem Hauptkonkurrenten Bird geht es dem Vernehmen nach nicht viel besser.
  • Dort kündigte man wegen der Coronakrise rund 30 Prozent der Mitarbeiter, wie das Magazin TechCrunch berichtet.

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