27.07.2021

Has.to.be: Das sagt Gründer Martin Klässner zum 250 Millionen-Exit

Das auf E-Mobilitäts-Software spezialisierte Unternehmen has.to.be sorgte mit einem 250 Millionen Euro-Exit für Aufsehen. Mitgründer Martin Klässner spricht über den Weg dahin, streicht die Stärken seines Teams heraus - das keine Katzen von Bäumen rettet - und erklärt, warum am Land Gründen ein Vorteil ist.
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(c) marcelkoehler.com - Lead-Investor Gerhard Roiss (li.) und Gründer Martin Klässner von has.to.be.

Es dürfte je nach Definition einer der größten, wenn nicht der offiziell größte Exit der österreichischen Startup-Geschichte gewesen sein: Das auf Software für Ladestationen für Elektroautos spezialisierte Unternehmen has.to.be aus Radstadt, Salzburg, ging letzte Woche an den US-Ladeinfrastrukturanbieter ChargePoint – für insgesamt 250 Mio. Euro. Der Weg bis dahin war vor allem anfangs ein schwieriger, wie Martin Klässner, Co-Founder, erklärt.

“Wir (Anm.: Martin Klässner und Alexander Kirchgasser) haben die Firma 2013 gegründet. Aber das war nur ein Meilenstein in meiner Geschichte. Ich war seit 2007 im E-Mobility-Umfeld unterwegs”, so der Founder. “Und habe gemerkt, dass die Verwaltung von Infrastruktur nicht funktioniert. Somit wurde es zu unserem Ziel die Ladeinfrastruktur solide zu gestalten; Laden sollte so einfach wie Tanken werden. Die Reichweite sollte in diesem Segment kein Gegenargument mehr sein.”

Has.to.be-Gründer Klässner: “Mobilität hört nicht an Landesgrenzen auf”

Das Unternehmen wuchs, doch erst nach drei schweren Jahren, wie sich Klässner erinnert. Man sei einfach zu früh dran gewesen, habe aber bereits damals den Fokus auf Internationalität gesetzt. “Mobilität hört nicht an Landesgrenzen auf”, wusste der Gründer damals wie heute und machte sich daran die Komplexität des E-Mobility-Bereichs aufzubrechen. “Wir haben als einziger Plattform eine europaweite Gesamtlösung hinsichtlich Abrechnung angeboten und sind damit erfolgreich geworden. Deshalb haben uns die großen ‘Player’ der Szene als Dienstleister gewählt. Das war einer der wesentlichen Gründe, warum wir in der Coronakrise unbeschadet davongekommen sind und unseren Umsatz mehr als verdoppelt haben (9,5 Mio. Euro im Vorjahr).”

Den Exit an ChargePoint bezeichnet Klässner als logische Konsequenz. “Sie sind der Marktführer in den USA, wir in Europa. Nun wollen wir gemeinsam wachsen”, sagt er. Has.to.be bleibt nach dem Verkauf so bestehen, wie es ist und Klässner wird weiterhin die Funktion des Geschäftsführers innehaben.

Leute im Ort halten

Eigentlich hatte das has.to.be-Team nie das Vorhaben einen Exit hinzulegen, wie Klässner gesteht. Es waren zwei Faktoren, die das Unternehmen heute dorthin gebracht haben, wo sie stehen. “Wir hatten immer die Intention, Mobilität klimaneutral zu gestalten. Das hat alle unsere Entscheidungen beeinflusst”, so der Gründer.

Zu diesen Entscheidungen zählte vor allem die Art und Weise, wie das Unternehmen aufgebaut worden ist. Klässner und Kirchgasser legten den Fokus auf die Mitarbeiter, soziales Engagement, Förderung des Ehrenamts – alles um Leute im Ort zu halten.

Hast.to.be mit Betriebskindergarten und Feuerwehr-Einsätzen

“Das sind Themen, um die Teamfähigkeit zu fördern, einen positiven ‘Impact’ daraus zu ziehen und auf eine pragmatische Art und Weise ein gutes Arbeitsumfeld zu generieren, aus dem man nicht mehr weg will”, erklärt Klässner. Und meint damit konkret die Möglichkeit Hunde ins Büro mitzunehmen, die kostenfreie Verpflegung in der Firmenkantine oder die Errichtung eines Betriebskindergartens, um die Vereinbarkeit von Familie und Arbeit zu fördern. “Besonders für Mütter. Wir haben eine sehr hohe Frauenquote bei uns.”

Auch das Engagement bei der freiwilligen Feuerwehr oder der Rettung gehört zum firmeninternen Sozialkonzept für ein gutes Arbeitsumfeld. Mit allem was dazugehört, wie spontanen Unterbrechungen von Meetings oder “rescheduling” von Treffen. Klässner dazu: “Zwar müssen wir nicht die Katze vom Baum retten, aber wir haben unheimlich viele Unfälle. Zwei bis dreimal die Woche als Jahresdurchschnitt, wo wir Folgetermine suchen müssen.”

Fachfremde Ausbildungschancen

Doch damit nicht genug. Auch in Sachen Ausbildung verfolgt das Team ein klares Konzept, das nicht als betriebsblind bezeichnet werden kann. Es geht dabei um die persönliche Weiterentwicklung der Mitarbeiter. “Bei uns ist die Weiterbildung nicht nur fachspezifisch, sondern auch fachfremd. Zum Beispiel, wenn ein Entwickler Vertrieb lernt oder sich Marketing-Skills aneignet. Es geht darum, sich im Unternehmen zu entwickeln und um die Möglichkeit in Zukunft Führungspositionen einzunehmen. Das sind notwendige Umstrukturierungen, damit Mitarbeiter die Firma nicht verlassen. Kurz, Wachstumsperspektiven”, erläutert Klässner.

Komfort gestiegen

Allgemein hält der Gründer die Ziele der EU-Kommission, dass bis 2030 jedes zweite Fahrzeug ein E-Auto ist, für realistisch, wenn nicht sogar für früher erreichbar. Die Gründe dafür liegen an der aktuellen strukturellen Situation im Vergleich zu vor fünf Jahren. “Heute gibt es ein flächendeckendes Schnellade-Netzwerk, wo man in zehn Minuten sein Auto für 200 Kilometer Fahrstrecke aufladen kann”, so Klässner. “Für den normalen Individualverkehr ist das vollkommen ausreichend, denn nach zwei Stunden Fahrt sind zehn Minuten Pause keine Einschränkung im Komfort.”

E-Mobility im Massenmarkt angekommen

Ein weiterer Faktor für eine rasante E-Mobility-Entwicklung sieht Klässner darin, dass neben den Förderungen der Länder, durch E-Fahrzeuge auch geringere Betriebskosten im Vergleich zu einem ‘Verbrenner’ entstehen. “Unheimlich viele Fahrzeuge werden in Leasing-Verträgen aufgenommen, im b2b-Bereich etwa. Diese laufen aus und es werden private Käufer gefunden. Wer ein E-Auto kauft, der kauft sich wieder eines. E-Mobilität ist im Massenmarkt angekommen”, sagt er.

All diese Entwicklungen hat has.to.be bemerkenswerterweise vom Land aus mitgetragen. Die Gründung in Radstadt war zu Beginn ein Zufall, da beide Gründer dort gelebt haben. Inzwischen denkt Klässner aber, dass es speziell für IT-Unternehmen, die international agieren wollen, am Land attraktiver ist, als in den Städten. Man ziehe IT-Experten in einem Umkreis von 50 Kilometer an, die in der Firma bleiben, weil sie keinen Grund sehen, in die Stadt zu pendeln. Es gebe weniger Fluktuation als im urbanen Bereich und auch das Lohnniveau in Kombination mit den genannten Faktoren, sorge dafür, dass man sich international behaupten kann.

“Zum Beispiel sind die Lohnnebenkosten deutlich günstiger”, sagt er. “Wir zahlen hier mit 3000 Quadratmeter Fläche, genau so viel wie für unser 180 Quadratmeter-Office in München. Das auf ‘cost to market’ gerechnet, ist der Wettbewerbsvorteil in ländlichen Regionen.”

Die nächsten Monate geht es beim radtstädter Unternehmen darum, mit ChargePoint eine Integration zu finden und die gemeinsamen Stärken zu optimieren. Inhaltlich, neue Entwicklungen zu forcieren und das Laden an Standorten steuerbarer zu machen. Auch das Thema Rückspeisung der Energie steht auf der Agenda, sowie der Fokus auf “Convenience-Verbesserung”.

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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