23.04.2020

Tobias Hann ist neuer CEO des Synthetic Data-Startups Mostly AI

Das Wiener Startup Mostly AI baut das Management-Team um. Tobias Hann, bisher COO, wird als CEO die Leitung des Deep Tech Startups übernehmen.
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Tobias Hann
Tobias Hann (li.) ist der neue CEO von mostly.ai (c) mostly.ai

Das Wiener Startup Mostly AI hat heute Änderungen im Management Team bekanntgegeben. Tobias Hann wird allein vertretungsberechtigter Geschäftsführer und übernimmt damit auch die Rolle des CEO. Zuvor war Hann bereits fast ein Jahr als COO tätig und seit einem halben Jahr für die Expansion in die USA verantwortlich. Michael Platzer, Co-Founder und bisheriger CEO, verbleibt im Kern Management Team, und wird seine Schwerpunkte verstärkt auf Strategie und Innovation innerhalb des Unternehmens setzen, heißt es vom Startup.

Mostly AI setzt auf synthetische Daten

Mostly AI wurde 2017 von den drei Data Scientists Michael Platzer, Klaudius Kalcher und Roland Boubela gegründet. Ihre Software ermöglicht Unternehmen, synthetische Daten zu erzeugen und dadurch KI und Big Data Innovation mit den Anforderungen der DSGVO in Einklang zu bringen.

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Denn obwohl die synthetischen Daten dem jeweiligen Ausgangsdatensatz statistisch bis ins letzte Detail gleichen, sind sie doch  anonym und dürfen folglich frei genutzt und geteilt werden. Im Herbst 2018 folgte eine Seed Finanzierungsrunde und erst im Februar wurde – wie vom Brutkasten berichtet – eine Series A Finanzierungsrunde in Höhe von 5 Mio. USD abgeschlossen.

Tobias Hann: Ein Wirtschaftler übernimmt die Leitung

Nun übernimmt mit Tobias Hann ein Wirtschaftler die Leitung des Unternehmens. Die Initiative zu dieser Veränderung kam vom Management selbst. “Wir sind jetzt in einer Phase angekommen, in der es darum geht, von einem Startup zu einem Scaleup zu werden. Wir haben uns dazu in den vergangenen Wochen intensiv mit der Frage beschäftigt: Wie sind wir als Team und da vor allem im Management aufgestellt? Was können wir hier verändern, um das volle Potenzial des Teams noch besser zu nutzen? Ich denke so eine Diskussion wird gerade in Startups viel zu selten geführt”, sagt Hann.

Und auch der bisherige CEO Platzer bestärkt die Entscheidung: „Ich freue mich sehr auf die weitere Zusammenarbeit mit Tobias. Er hat schon im vergangenen Jahr maßgeblich die Entwicklung von Mostly AI mitgestaltet und sich durch seine großartige Arbeit das Vertrauen von uns Gründern sowie von den Investoren erarbeitet. Das neue Setup wird uns ermöglichen noch besser die weiteren Wachstumsschritte zu gehen.“

Tobias Hann: “Sind von der Corona Krise nicht stark betroffen”

Mit der aktuellen Corona Krise hat der Führungswechsel nichts zu tun und überhaupt scheint diese Mostly AI momentan nicht allzu sehr an der Arbeit zu behindern. Hann: „Wir sind von der aktuellen Corona Krise glücklicherweise bisher nicht so stark betroffen. Die Zusammenarbeit mit unseren Kunden und möglichen neuen Kunden läuft unverändert weiter. Vereinzelt kommt es zu Verzögerungen, aber in Summe geht es trotz allen Herausforderungen gut voran.“

Mostly.AI sucht Mitarbeiter

Trotz der Coronakrise ist das Unternehmen somit bestrebt, die offenen Stellen zu besetzen. Mittelfristig soll sich das Team so von aktuell 15 Mitarbeitern auf fast 30 Mitarbeiter verdoppeln. Das Recruiting musste sich dabei ebenfalls an die neuen Begebenheiten anpassen: „Ein Novum für uns ist jetzt auch ein vollständiger „Remote Recruiting Prozess“, bei dem wir bereits Verträge mit neuen Mitarbeitern unterzeichnet haben, die wir noch nie persönlich getroffen, sondern nur per Videocall interviewed haben.“

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Und ist es für Platzer schwer, als CEO von „seinem Baby“ loszulassen? „Natürlich ist das eine Entscheidung, die wir nicht von heute auf morgen, sondern wohlüberlegt getroffen haben. Für mich selbst wird jetzt mehr Zeit bleiben, um die langfristigen Themen anzugehen, aber auch wieder verstärkt in Details im Produkt und der Forschung einzusteigen. Zu tun gibt es jedenfalls genug und ich freue mich auf das, was noch vor uns liegt“, sagt der Gründer abschließend.

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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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