Mikme Silver: Wiener Mikrofon-Startup mit “Light-Version” auf Indiegogo
Drei Jahre nach der ersten erfolgreichen Indiegogo-Kampagne, rund ein Jahr nach einem Millioneninvestment durch Speedinvest und etwas mehr als ein halbes Jahr nach dem Marktstart bietet Mikme ein weiteres Produkt über Indiegogo an: Eine kostengünstigere "Light-Version".
Von Beginn an war der Preis eines der großen Verkaufsargumente von Mikme. 399 Euro bzw. US-Dollar kostet das kabellose Bluetooth-Mikrofon, mit dem Mikme derzeit auf dem Markt ist. Und das bei gleicher Aufnahmequalität, wie (nicht kabellose) Studiomikrofone, die ein vielfaches kosten, wie Founder Philipp Sonnleitner immer wieder betont. Und dennoch: “Ein Feedback dass wir immer wieder erhalten haben war: ‘Tolles Produkt aber das kann ich mir nicht leisten'”, erzählt der Gründer im Gespräch mit dem Brutkasten.
Vor allem für Einsteiger in Podcasting, Videoaufnahme mit Smartphones, Musikaufnahmen und Interviews seien 399 Dollar bzw. Euro noch immer sehr viel, sagt der Founder. Man habe aber eben sehr viele verschiedene Kundengruppen – nicht nur im professionellen, sondern auch im Semipro- und Consumer-Bereich. “Das Mikme Silver kostet nun ab 199 Dollar auf Indiegogo, hat das gleich Gehäuse, dafür eine kompakte Kapsel mit einem Sound optimiert für Sprache. Es hat auch Studio-Grade Sound”, erklärt Sonnleitner.
“Die Qualität ist nach wie vor sehr hoch”
Das Mikme Silver ist also quasi eine Light-Version. Der interne Speicher reicht für 45 Stunden Audio-Aufnahme, im Gegensatz zu 360 bei der Gold-Version. Die Kapsel ist kleiner und mit Silber, statt mit Gold beschichtet. Die maximale Aufnahmefrequenz beträgt 48 statt 96 kHz. “Die Qualität ist aber nach wie vor sehr hoch”, sagt Sonnleitner und verweist auf ein Beispielvideo (siehe unten). Eine Neuerung gibt es für beide Versionen. Sie können nun auch mit Kabel als USB-Mikrofon genutzt werden. Damit wird etwa die Nutzung für Livestreams ermöglicht, die über Bluetooth aufgrund der für die hohe Qualität zu niedrigen Übertragungsrate nicht möglich ist.
Vergleich: Mikme Silver und Mikme Gold (Ton anschalten):
Zu 95 Prozent Komponenten des Mikme Gold verwendet
Äußerlich sieht das Mikme Silver nahezu gleich aus, wie die Gold-Version. Dass keine Kosten für ein neues Design dazu kamen, ist ein entscheidender Vorteil für das Wiener Startup. “Da wir dieses mal bereits zu 95 Prozent Komponenten des Mikme Gold verwenden und das Mikme OS plus das Mikme App bereits entwickelt haben, hält sich der Entwicklungs-, Produktions- und Finanzierungsaufwand des Mikme Silver in geringem Rahmen. Beide Geräte beruhen auf er gleichen mechanischen, akustischen und elektronischen Plattform”, erklärt Sonnleitner.
Learning aus gescheiterter Kickstarter-Kampagne
Das Finanzierungsziel für die seit gestern laufende Indiegogo-Kampagne legte Mikme mit 7500 US-Dollar bewusst niedrig an – es ist kurz nach Kampagnenstart bereits deutlich übertroffen. Dabei nahm sich Sonnleitner wohl ein Learning aus seiner ersten, gescheiterten, Crowd-Funding-Kampagne auf Kickstarter, knapp nach der Gründung 2014 zu Herzen. “Wir haben das Finanzierungsziel damals mit 215.000 US-Dollar viel zu hoch angesetzt und generell viele Fehler gemacht”, sagte Sonnleitner vor einigen Monaten im Video-Interview mit dem Brutkasten (siehe unten). Damals hatten rund 80.000 US-Dollar bei weitem nicht gereicht. Bereits 2015 gelang aber, laut Sonnleitner deutlich professioneller vorbereitet, ein Ergebnis von rund 400.000 US-Dollar auf Indiegogo.
(Archiv): Philipp Sonnleitner im Video-Interview:
“Schön wäre es, sechsstellig zu sein”
Was das Ziel für die laufende Kampagne angeht, gibt sich der Gründer verhalten optimistisch. “Zumindest 50.000 Dollar sollten möglich sein. Schön wäre es, sechsstellig zu sein”, sagt er. Die Auslieferung soll bereits diesen November erfolgen. Beim Mikme Gold war erst im Dezember 2017 der Marktstart erfolgt, nachdem die erste Tranche an die Indiegogo-Backer ausgeliefert worden war. Im August vergangenen Jahres hatte Speedinvest ein 1,6 Millionen Euro-Investment in das Wiener Startup bekanntgegeben.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
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.
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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