07.11.2018

Braintribe-Founder Stefan Ebner über seine Fehler auf dem Weg zum Erfolg

Interview. Der Gründer des Wiener Smart-Data Startups Braintribe hat heute jahrzehntelange Erfahrung als Founder im Rücken, die er beim Find Your Co-Founder Event teilen wird.
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Braintribe: Stefan Ebner
(c) Braintribe: Stefan Ebner

Stefan Ebner hat vor genau einem Jahr ein Millioneninvestment für Skalierungsmaßnahmen seines Smart-Data Startups Braintribe erhalten – unter anderem von Deep Tech-Größen wie Hermann Hauser. Braintribe arbeitet seitdem mit großen internationalen Firmen zusammen und entwickelt gemeinsam mit der UNO Smart City-Lösungen. Aber der Weg zum Erfolg war auch für Stefan Ebner nicht ohne Stolpersteine. An die Wand gefahrene Projekte machten Ebner zu einem der erfahrensten Gründer des Landes. Diese Erfahrung wird der Musiker, Data-Pionier und Familienvater beim Find your Co-Founder Event am 14. November mit Panel-Kollegen Bianca Gfrei und Ilja Jay Lawal – und dem anwesenden Publikum – teilen. Wir haben im Vorhinein mit Stefan Ebner gesprochen.

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Wenn man ein Projekt oder ein ganzes Unternehmen an die Wand fährt, gibt es immer einen Lerneffekt. Was sind deine größten Learnings aus deinen Fuck-ups?

Stefan Ebner: Wenn man wie ich sehr visionsgetrieben ist, kann es passieren, dass unterschätzt wird, wie lange die Dinge wirklich brauchen. Dann brauchen die Projekte immer dreimal so lange, wie man denkt. Mein Learning war also: Um den Faktor Drei länger rechnen, um einen Realismus reinzukriegen.

Wie schaffst du es dann doch, großen Visionen die Zeit zu geben, die sie brauchen?

Es gilt, eine Vision in einzelne Schritte herunter zu brechen und wirklich Schritt für Schritt zu gehen. Auch das habe ich früher nicht immer so gemacht. Ich habe versucht gleich das Ganze umzusetzen und bin dadurch nicht angekommen – ein paar Projekte sind daran komplett gescheitert – unnötigerweise.

Gibt es noch etwas, das du in der Vergangenheit auf die harte Tour lernen musstest?

Als wir unsere Plattform zum ersten Mal gescopt haben, also die Features festgelegt haben, hatten wir die Research and Development-Seite gut im Griff, aber den Markt eigentlich überschätzt. Wir haben nämlich erwartet, dass sich der Markt so schnell bewegt wie wir. Der hat dann aber zwei Jahre länger gebraucht, um überhaupt für das Produkt bereit zu sein. Wir sind davon ausgegangen, dass der Markt nur auf uns wartet – das ist aber nie so!

Wenn du dir das ideale CEO-CTO-Paar vorstellst, was würden beide mitbringen und wie würden sie zusammenarbeiten?

Wenn der Founder, so wie ich, eher einen Produktfokus hat, dann braucht er als gegenüber jemanden der operativ stark ist – einen Chief Operation Officer (COO) – und vielleicht gar keinen CTO. Wenn der Founder eher von einer Business-Idee ausgeht oder von der Marktseite kommt, dann braucht er einen CTO, der eine eigene Vision kreiert, die mit der Marktvision synchron ist. Das klassische CEO – CTO Paar ist dabei eher ein Klischee. Es gibt verschiedene Konstellationen, wie das funktionieren kann.

Warum hast du Braintribe gerade in Österreich gegründet?

Dadurch, dass wir noch vor dem ganzen Startup-Hype waren, hat’s eigentlich gar keine Alternative gegeben. Da war das Mindset gar nicht da, wo anders zu gründen. Es war also keine bewusste Entscheidung, sondern wahrscheinlich das einzige, was mir in den Sinn gekommen ist.

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Archiv: Stefan Ebner im Video-Interview

Stefan Ebner, der Founder & CEO von Braintribe, im Live Gespräch über sein Firestarters Space, seine Vision einer Co-Creation Community im Wien, das erste Projekt Smart City Lab Opening uvm.

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 14. Mai 2018

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

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


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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