AI Workflows in Tagen statt Monaten: Wie Unframe die KI-Strategie von Konzernen revolutioniert – mit Larissa Schneider

Sanger, ich hab einen Tool gefunden, mit dem ich einen Marketing-Blockpost schreiben kann. Ist cool, aber ist das wirklich dein top Problem, womit du jetzt Leute ersetzen kannst, womit du 50 % schneller Outputs generieren kannst und so weiter. Also fangen wirklich an mit den KPIs, mit deinen Pain Points und definiere das und sucht dann dazu die Lösung. Und das lasst es nicht von einem coolen High-Produkt, was du gerade auf LinkedIn gesehen hast, definieren. Herzlich willkommen bei "Dietale Vorreiter" in deinem Podcast zur Digitalisierung von Wodafone Business. Ich bin Christoph Bursack und bei mir heute ist Larissa Schneider, sie ist co-founder und COO bei "Anframe" oder "Anframe AI". "Anframe" ist in meinen Worten ein AI-Enable für Unternehmen vom Mittelstand bis zu Konzern, denke ich mal. Und das Versprechen ist AI-Workflows einsetzbar machen und zwar nicht nach Monaten, sondern besten Fall vielleicht nach Tagen oder manchmal sogar nach Stunden. Dabei möchte "Anframe" darauf achten, dass Unternehmen starten natürlich nicht ins Training, der Modelle rutschen und dass das Investment-Risiko möglichst gering bleibt. Ich glaube teilweise zahlen Kunden erst, wenn die Anframe-Lösung wirklich in Messbahn wertliefern. Muss ich mal gucken, ob das wirklich wahr ist, denn für mich als Unternehmensberater ist das ein absoluter, absolutes Horror-Scenario. Ich möchte natürlich pro Stunde bezahlt werden. Mal gucken, ob das also bei "Anframe" besser klappt. Ich möchte mit Larissa besprechen, wo zum Beispiel die eingeworbenen 50 Millionen Dollar Kapital hinfließen, welche Produkte besonders beliebt sind, welche Lösungen sie gerade besonders viel verkaufen und welche Trends für AI-Lösung und AI ergänken sie, dieses Jahr besonders sieht. Herzlichen Bekommen, Larissa. Toll, dass du da bist. Danke für die Einladung. Ich wollte gerade einen Kaffee anbieten, hast du gesagt, nee, danke. Ich habe schon Hamburgs besten Kaffeladen, um die Ecke gefunden. Der ist eigentlich relativ gut versteckt, das Elb Gold. Hier hinten auf dem Parkplatz, wie hast du das denn gefunden? Ich habe eine sehr gute Freundin, der ich gestern aus dem Zug geschrieben habe und nach einem Fähnung gefragt habe und jetzt war ich innerhalb von 24 Stunden zwei Mal im Elb Gold. Toll. Schön auch zu hören, dass du sagst, das habe ich AI gefragt. Also dass du das sozusagen manche Sachen immer noch menschlich beantwortet werden und nicht durch AI selbst für jemanden nötig. In einem Satz, ich habe euch jetzt vorgestellt, aber wie könnte so ein aktueller Fahrstuhl pitch von "Anframe" lauten, was macht ihr noch, was ich vielleicht nicht erwähnt habe? Ja, also fängt immer so an als Großkonzern, ihr habt unglaublichen Druck, eure KI-Strategie umzusetzen. Wir als "Anframe" haben gemerkt, egal aus welcher Branche, aus welcher Abteilung die UseCases kommen, die technischen Komponenten dahinter sind immer sehr, sehr ähnlich. Also haben wir eine Plattform gebaut, ist ganz vielen Bausteinen. Wir sind sehr, sehr technisch. Kannst du dir vorstellen, wie so eine Lego-Kiste. Aus dem können wir Solutions, also die AI Software quasi machen. Die komplett für jedes Unternehmen konfiguriert angepasst werden. Innerhalb von Tagen, du kannst es ausprobieren, du bezahlst in keinem Fall etwas, bevor du mehr wert spürst. Und wir haben es als sehr skalierbare Möglichkeit entwickelt und fand damit bisher sehr gut. Ihr seid drei Gründer, ihr habt euch alle vor kennengelernt bei eurem letzten Arbeitgeber "No Name Security", in welchem Rollen war die da unterwegs? Genau. Und unser CEO bei "Anframe", der war vorher der CTO und Gründer auch bei "No Name Security". Was macht "No Name Security"? War API Security Leader, wo 2020 gegründet wurde, letztes Jahr vor zwei Jahren jetzt, im 24, von Akkamy für 500 Millionen gekauft, genau, die waren von 0 auf 200 Personen in kürzester Zeit, genau da war scheinert der Gründer. Und das quasi geh ich hinter der ganzen technischen Entwicklung. Und die ist unser dritter Kogorner und im R&D-Bereich da und ich war Partnerschaft und Marketing und so ähnlich aufgestellt sind wir jetzt auch. Anfang 24 Gründe, du sagst du als Bausteinkasten, was war denn der erste Klemmbaustein, die die so gebaut habt? Also das erste Produkt, ich glaube, normalerweise ist das Playbook. Das Silicon Valley Playbook ist ja, sucht ihr eine Industrie raus und eine Person und löst das und ihr habt aber gesagt, "Nene, KI ist überhaupt nicht vergleichbar mit allem bis herigen, setzt alle Regeln aus der Kraft, wir wollen sofort irgendwie mit so einem breiten Baukasten an Start gehen, aber irgendwas muss ja das erste Produkt gewesen sein." Tatsächlich nicht, wir haben tatsächlich mit allem von Anfang an angefangen und konnte relativ schnell sehr gut die VCs aussortieren, die gesagt haben, es geht auf gar keinen Fall, weil, wie es gerade entweder nur fängst mit einem Produkt an und machst dann ganz viele mehr oder du fängst mit einer Person an und machst für die alles mögliche oder eine Branche. Aber was wir gemacht haben, war von Anfang an komplett komisch für viele. Das heißt, wir haben dann die VCs rausgesucht, die gesagt haben, ihr seid einfach total verrückt und da wollen wir mitmachen. Aber ja, es ist, weil es wir haben möglich alles möglicher ausprobiert. Sagen wir mal, eines der ersten Use-Cases, die immer wieder gekommen sind, wir haben Salesforce als unser CRM, das ist total kompliziert. Wir brauchen so viele Developer und Analysten, die uns da irgendwelchen Mehrwert rausziehen können und könnt ihr nicht mal da integrieren. Aber was wir total schnell gemerkt haben, ist im gerade im Enterprise-Signand keine zwei Unternehmen auf dieser Welt nutzen Salesforce in genau der gleichen Weise. Du hast immer noch andere Schnittstellen, die gebraucht werden, andere Workflows und so weiter. Das heißt selbst wenn du ein Produkt erstellst und das Versuchst du verkaufen, du musstest sowieso wieder anpassen für alle. Da haben wir gesagt, warum können wir im Zeitalter von KI das nicht anders machen und jedem das Produkt so zur Verfügung stellen, wie es wirklich gebraucht, damit das relevant ist und dann nicht irgendwie dann anfängt, wir kaufen eine Lizenz und machen dann irgendwie Customization für, wer weiß, wie lang. Weißt du noch, wer ich das Unternehmen als erstes Umsatz bei euch gelassen hat und was ihr gesagt habt, was in so euren Learnings, der sagt, ah, dafür sind Unternehmen also bereit Geld auszugeben? Ja, würde ich schon sagen. Es weiß nicht ungefähr erst aber was mir sind, kommt es so das größte, sagt man, also und die coole Geschichte daran ist wirklich so die Skalierbarkeit, die wir da gesehen haben. Das heißt wir haben die Firma getroffen in einem online Event. Das ist jetzt nicht unbedingt für Enterprise Sales, immer da wurde sagst du, okay da wirst du jetzt den CIO von der Fortune 500 Firma finden, hat in dem Fall ganz gut geklappt und die hatten einen. Von euch organisiertes online Event? Nein, wir haben ja gesponselt, waren wir für eine halbe Stunde und haben dann pitch sozusagen gemacht, hat ganz gut geklappt und die waren beeindruckt und sind sofort auf eine Idee gekommen. Wir haben gerade dieses Problem bei uns, das wäre schon, das Ewigkeiten versuchen zu lösen. Wir haben keine Lösung gefunden, wir haben 50 verschiedene Firmen angeguckt. Darfst du das Problem nennen, also kannst du da die Idee. Ja klar, kann ich mich so mal sprechen, da geht es um Immobilienwirtschaft und die haben ich glaube, 47.000 Büros auf der ganzen Welt verteilt und haben halt Mietverträge für diese ganzen Büros. Ist cool, wenn du dir das anguckst für eine Immobilie, aber vielleicht möchtest du mal auswetten, wie viele Parkplätze haben wir überhaupt oder bei wie vielen unserer Immobilien müssen wir nächstes Jahr die Wartung der Fenster vornehmen und du hast das in verschiedenen Sprachen, verschiedenen Formaten, handschriftlich, elektronisch, PDF, bei manchen Städtsquär fehlt, bei nächsten Städtsquadratmeter und so weiter und so weiter. Du kannst dir die Komplexität vorstellen, teilweise laufen solche Immobilien für große Gebäude 30 Jahre lang. Also total Daten all over the place, wenn du so bist. Genau, da wollten wir halt Learnings rausziehen und versuchen, dass ihre Mitarbeiter da in normaler Sprache mit interagieren können. Und es gab es nicht so, es gibt viele Firmen, die wir es ähnliches machen, aber jemand, der das global angehen kann und auch skalierbar mit den Daten, da in Workflows und weiterarbeiten kann. Und das haben sie uns gegeben, da waren sie in den letzten zwei Wochen das drei monatigen Evaluerungsprozess und die haben einfach mal mitgemacht und das hatten wir vorher noch nie gemacht, natürlich. Aber da haben wir sehr relativ schnell festgestellt, dass das halt wichtig ist, im heutigen Zeitalter nicht eine Partner zu suchen, der das Wissen aus der Immobilienwelt hat, weil Wissen es heute Tage so ein bisschen Komoditiv, wenn du willst, weil das LLM halt viele solche Dinge, mittlerweile. - Die beste viele Zaußenie zu hören, jetzt sagen das Schmerz zu hören. Ja, glaube ich auch, aber deswegen müssen wir uns auch keinen Kunde was bezahlen. Wir sagen einfach, probiert es doch einfach mal aus und dann, also wir werden halt schon bezahlt, weil sie dann nachher in einem Mekken, dass wir recht hatten und genau das mit der KI anzugehen, also wirklich nur Unternehmen zu suchen. Also das macht jetzt tatsächlich teilweise, dass sie sagt, wir hör euch das Problem an, wir investieren da, ja, engineering Stunden einen Lösung, außen im Baukasten voll zusammenzuklöpeln und dann erst, wenn es bei dir klappt, musst du dafür bezahlen. Genau, nicht teilweise immer, bei jedem einzelnen Kunden, jedes einzelne Mal. Wissen die dann. also erfahren die dann den potentiellen Preis schon vorher? Ja, genau, ja. Also stell dir das so vor, wir haben so T-Shirt-Cyce-Pricing heißt das bei uns, small medium-lage, extra-lage und da haben wir so ganz gute Anhaltspunkte. Man kann. ich. ganz es kostet so im Jahr 75.000 Dollar oder so? Damit fangen wir an, genau, ja. Es kommt dann ein bisschen drauf an, manche Lösungen, wo wir halt dann fünf oder sechs oder sieben Schnittstellen haben mit Usern in allen Ecken der Welt, die irgendwie 100 Millionen Daten dadurch packen, das ist was anderes als wenn du das jetzt für ein lokales Unternehmen machst. Aber wir arbeiten halt hauptsächlich mit Großgrundsusammen. Es gibt jeder, jedes Projekt bei uns, was anfängt, bekommt ja auch so ein Business Impact-Report vorher, das heißt, die wissen, was die Einsparin, das da arbeiten wir schon mit den Kunden zusammen, das auch intern quasi Visibilität zu geben. Was kriege ich mal im Kleidunternehmen für 75.000 Euro T-Shirt S, was in da so typische Use-Cases, die man damit lösen kann? Kann eigentlich alles sein, was wir halt immer versuchen ist, nicht so diese Buzzwords. Wenn jemand zu uns kommt und sagt ich möchte jetzt AI-Agenten haben, ist das halt unser Horror-Selachio, wenn ich ganz ehrlich bin. Für uns fängt es immer an, ich möchte, dass du dir überlegst, was möchtest du überhaupt erreichen? Ich werde niemals zu dir kommen und sagen, mach doch mal ABC, sondern was ist dein PainPoint? Und was sind die KPI's, die du erreichen möchtest? Also was möchtest du am Endeffekt sehen? Diese drei Boxen haben wir jetzt erledigt und das war gut und deswegen möchte ich weiter machen. Und genau das kann sein von, du hast also Standard IT Operations, es ist oft so was, du hast ganz viele verschiedene Systeme und möchtest gucken, wo sie es meine Downtown, wie kann ich das remedieren? Aber meine liebsten Newscase sind eigentlich so, wo wir in großer Unternehmen kommen, die sagen seit zehn Jahren versuchen wir das und wir können einfach keine Lösung von der Stange finden. Accenture ist schon fünfmal gekommen und hat irgendwie mit 5 Millionen Dollar im Jahr angekloppt. Spelligty Workshop gemacht. Genau, genau. Und das sind so meine liebsten Newscase, da kann ich dir sagen, ein großes, sehr, sehr großes Deutsch, sondern neben arbeiten wir mit dem USA-Team im Moment zusammen. Da geht so um radioaktive Materialien, die für medizinische Zwecke von A nach B gebracht werden, müssen ja 40 oder so Fectories über die ganze USA verteilt, müssen es zum Krankenhaus bringen, innerhalb von sechs Stunden und das Material muss aufgetaut werden, das muss dann irgendwie da hingerbracht werden. Der Kunde oder der Patient muss im besten Fall punklich zum Terminer erscheinen. Und es ist halt total viele verschiedene Daten, Quellen, Stau, Wetter, Bericht, Patienten, Management System. Wie soll dieser Kunde anfangen, das zu googeln, um eine Software von der Stange zu finden? Geht einfach nicht. Und das kannst du ein Wieder selber bauen. Du hast aber 100.000 AI-Juskases im Backlog. Das schaffst du nicht. Wenn du es machst, musst du auch an das ganze Maintenance und neue Features und sowas denken. Das ist überhaupt nicht möglich. Das seid ich meine liebsten Projekte, weil wir wirklich so über Jahrzehnte eingesessen, eine Prozesse neu aufrollen können. Und das ist mega spannend. Zum Thema McKinsey Extentscha mich gerne aus fragen, wenn so ein Signalwort kommt, zu dem meine Kopf sagt, da weiß ich irgendwie ein Fanfekt, muss ich das leider auch nochmal los werden. Du hast eben radioaktive Produkte Materialien erwähnt. Fanfekt, Deutschland, obwohl es aus der Keinkraft ausgestiegen ist. Produziert jedes Jahr noch viele, viele Tonnen hoch, radioaktiv strahlenden Müll. Durch nämlich genau zum Beispiel Medizin oder Forschung oder so was. Das heißt, so wie viele Leute sie vorstellen. Nach dem Ende der Carnegie macht Deutschland keinen zusätzlichen Atom mehr. Das ist komplett our own. Also das sind viele, ich weiß nicht, ob sogar 1.000 Tonnen sind oder so. So was kommen noch einiges zusammen. Das fand ich irgendwie sehr interessant. Selbst ohne Atom-Kaufwerker. Und dann hast du dabei zählt, dass du mit Kunden sprichst, die Sankenscha hat irgendwie schon diverse. Und ich glaube, ihr sagt ja auch, ihr wollt irgendwie High Resource und Low-Impact-Lösung oder Strategien ablösen. Und Consulting durch Execution ersetzen. Hast du glaube ich, irgendwann erwähnt. Andererseits ist es ja häufig auch so, wenn man hätte ich gefragt, was meine Kunden wollen, hätten sie gesagt, ein Fert, das irgendwie schneller rennt und das was. Man muss teilweise doch irgendwie sich Zeit nehmen und dann vor einer Implimentierung schon noch mal sagen, ist das wirklich was du willst, bringt dich das wirklich weiter, brauchst du das in 5 Jahren immer noch oder, muss man eigentlich das ganz irgendwie ganz anders denken oder so was. So ein bisschen Beratung gehört wahrscheinlich immer dazu, oder? Klar, das auf jeden Fall der Unterschied ist, das gehört bei uns einfach mit dazu. Wir sind quasi ein beraten des Produkt-Team, weil du so willst. Da musst du jetzt nicht irgendwie für bezahlen. Es gibt natürlich mittlerweile viele Modelle, die du gerade siehst. Jede AI-Campagne stellt Forward-Deploy-Ingeniees ein. Weiß nicht, ob das bekannt ist, aber das Palantir-Modell, wo du halt für 18 Monate, 24 Monate, von denen ein Genieur hast, der sich wirklich in deine Firma mit inkrustiert, wenn du so willst. Also der leit alles über dich. Und der versucht dann intern, was zu bauen. Das brauchst du bei uns nicht. Also wir machen das extrem viel einfacher und auch sehr viel schneller. Das heißt, meistens wissen die Business User, die dann wirklich das Software benutzen, die wissen relativ gut, was gebraucht wird. Die haben ja in verschiedenen PainPoint. Und da setzen wir direkt an. Also meistens machen wir 1, 2 Calls mit den 45 Minuten, 60 Minuten. So was in der Art, fragen alle Fragen, die wir haben. Und dann gibt es die 1, innerhalb von 5 Tagen, die 1. Version. Und das ist jetzt nicht irgendwie eine Demo oder irgendwie ein Prototyp. So dann ist es wirklich eine Production-Ready-Lösung. Und die können sie dann einfach mal probieren. Die können anfangen, wenn sie wollen, mit Testdaten. Weil ich meine, wir arbeiten mit vielen hochregulierten Unternehmen im Finanzbereich, im Versicherungsbereich, healthcare und so weiter. Die können nicht immer in ihre Produktion-Systeme und sich involvieren. Also da fangen wir ganz oft mit Testdaten an. Wenn in das gefällt, dann können wir den Zugang geben. Und die können auch wirklich ihre richtigen Daten integrieren. Und sie können es ausprobieren. Also das ist immer der beste Startpunkt. Ganz oft passiert das dann das hier und sagen, "Hey, jetzt haben wir das benutzt, ist uns aufgefallen." Es gibt noch diesen Workflow. Den würden wir gerne noch dazu machen. Dann machen wir das natürlich auch. Das passiert aber halt im Nutzen. Und das ist halt das schöne daran, wenn du nicht irgendwie eine so einen Point zu luschen. Dann wenn es immer wirklich so eine Software von der Stange hast. Wo du dann irgendwie mit allen anderen Kunden darum kämpfen musst, kann mein Feature als nächstes, um nächsten Quartal oder über nächsten Quartal. Bei uns hat jeder Kunde seine eigene Roadmap. Und dadurch, dass wir halt diese Bausteine, also diesen Lego-Kasten, wenn wir so welts haben, können wir relativ einfach für die Kunden dann noch weitere Lego-Steine hinzufügen. Und da durchwerteilt die Lösung, dann immer weiterentwickelt und passt genau auf den Newscays zu. Kannst du uns ein bisschen zu eurem Textec mitnehmen? Wie habt ihr das alles gebaut? Mit Kunden, tatsächlich. Also wir haben im März 2024 gegründet. Das ist noch nicht so lange her. Wir waren im April auf der ersten Konferenz und haben da die ersten Kunden getroffen. Da hatten wir natürlich nur wenige Bausteine. Unsere Lego-Kiste war relativ gering. Aber mit jedem Kunden, der mit uns arbeitet, der weitere POC-S macht, der weitere Projekte hinzufügt, wächst natürlich diese Lego-Kiste, die zur Verfügung steht. Und dadurch wird das relativ schnell immer weitergehen. Und im Endeffekt, ich habe eben etwas über die Mietverträge, die im Immobilienbereich geredet. Jetzt haben wir auch Arbeitsverträge, oder wir haben auch so Financial Report als solche Geschichten. Im Endeffekt ist es auch einfach nur instrukturierte Daten, die viele Seiten lang sind, die von der KI eingezogen werden müssen und aufbereitet werden müssen. Und diesen Prozess haben wir halt einmal geknackt. Und dann können wir auf sehr, sehr viele andere Dinge wieder anwenden. Und das ist ein bisschen die Idee dahinter. Und natürlich sind wir halt im Enterprise-Bereich unterwegs. Das heißt, da hast du auch wieder andere Komplexitäten, die du im Start-up oder im Mittelstand nicht so hast. Heißt, unser Text-Dec, wir können entweder als SARS-Lösung, wo es auf unserer Cloud läuft anbieten. Wir können aber auch komplett on-prem. Das ist für viele Kunden wichtig, dass sie das in ihrem eigenen Rechenzentrum laufen lassen können. Das bieten wir auch an. Also da sind wir sehr flexibel. Wir haben nicht unser eigenes Modell. Sprich, wenn in einem Unternehmen beim Kunden ein bestimmtes Modell schon mal akzeptiert wurde, wo das IT-Team sagt oder das Security-Team oft sagt, das könnt ihr machen. Dann können wir das einfach enthekieren. Das heißt, wir brauchen jetzt nicht irgendwie noch weitere Genehmigungsprozesse. Das haben wir extra so strukturiert bei uns von Anfang an. Das ist für das Unternehmen und den CSO. Am einfachsten ist der Jahr zu sagen. Das heißt, ihr könnt das auf AWS installieren. Ihr könnt das auf Azure installieren. Ihr könnt das on-premise installieren. Ihr könnt mit ChatGPT arbeiten. Ihr könnt mit Lama arbeiten. Ihr könnt mit Jemmeyer arbeiten. Correct. Ihr müsst ja unfassbar gute Engineers haben, das irgendwie sagt, egal welches Problem, egal welche Lösungsmöglichkeiten wir schaffen. Das irgendwie, also sind das bei euch so, sind das auch die Mitarbeiter mit den höchsten gehältern bei euch? Teilweise ja. Ich glaube schon, nicht vergleichbar mit so manchen verrückten Stories, die man so aus einem Silicon Valley hört. Wir haben ein sehr internationales Team. Aber, ja, wir. Wir haben es bei Spiele, wo Mark Zuckerberg ein Entwickler für Milliardenbeträge. Ja, genau. Ich versuch das abzuwerben. Was macht ihr nicht? Nee, so was machen wir nicht. Ist auch nicht so relevant, weil da geht es halt meistens so um die Infrastructure. Die Modelle. Wir brauchen halt einfach Leute, die natürlich natürlich die besten. Kann ich nichts anderes sagen. Aber die müssen einfach verrückt sein. Weil, du musst uns halt glauben, dass wir als drei Gründer, mit einer Start-up, die noch nicht mal seit ein Jahr in den Medien unterwegs ist, noch nicht mal seit zwei Jahren seit Gründung unterwegs ist. In, ich glaube, wir sind in sieben Ländern, haben Kunden auf jedem Kontinent. Du musst halt glauben, dass die wirklich das hinkriegen können, dass sie 30 Produkte im ersten Jahr für alle möglichen Branchen und Abteilungen machen können. Und du musst halt wirklich Spaß dar, dann haben, dass du sagst, ich hab morgens einen Kohl- und Arbeiter an radioaktiven Materialien. Zwei Stunden später habe ich einen Meeting mit einer Wall Street Bank und arbeitete da am Trading Desk. Und noch ein paar Stunden später arbeite ich irgendwie im Sales Operations für eine Software-Bute. Da musst du wirklich Lust drauf haben. Und das ist für jemanden, der Strukturbrauch, jemanden, der eine Liste braucht, mit darum ist mein Produkt besser als alle anderen. Das bist du am Falsch im Platz bei uns. Ich glaube, das mal wehnt. Du glaubst an Engineering Truth, Technische Wahrheit, die wertvolle ist als der KI-Hype. Trotzdem, ich gibt es jetzt zwei Jahren, hast du gerade wehnt. Ihr habt insgesamt gut 50 Millionen Dollar, Grace, von Investoren. Das macht euch wahrscheinlich irgendwo zwischen 150 bis 300 Millionen Dollar wertvoll. Das ist ja schon, also kann man sich egal wie fleißig und verrückt man es, kann man sich überhaupt dem entziehen, dass man irgendwie mit in den Heip gezogen wird. Also eine Firma, die zwei Jahre alt ist, vielleicht mehrere 100 Millionen Dollar Value hat, Evaluation hat, ist dann nicht irgendwie ein Teil Heip mit dabei. Das kann man ja fast durch Umsätze nicht erklären, oder? Es kommt immer so ein bisschen drauf ein, also ich glaube, wir sind nicht so in dieser mega Heip-Babel, die du auf LinkedIn und Twitter und so weiter verfolgen kannst. Das sind ganz andere Dinge. Wir haben uns wirklich viel auf unsere Kunden konzentriert und weniger so Öffentlichkeitsarbeit in dem Bereich gemacht, was ich ganz ehrlich bin am Anfang. Aber klar, also ich glaube, unsere Investoren finden die Skalierbarkeit, das ist das das interessante, weil du halt wirklich sehen kannst. Der Kunde ist mit einem Problem zu uns gekommen. Im nächsten Quartal sind drei, vier, fünf andere Probleme dazugekommen, wo sie gesagt haben als erstes, das hat mit Antrime einmal gut geklappt. Es ist jetzt voll einfach für mich zu sagen, ich beruf dir wieder an und ich weiß innerhalb von einer Woche, habe ich dann eine Lösung, die ich testen kann, weil was ist die Alternative? Oft ist das entweder, als Exentscha, diesen fünf Millionen Check und dann kommen die erstmal und sprechen mit uns eine Woche. Oder du hast halt dein internes Development-Team, das gibt es auch, das haben alle unsere Kunden haben, den internes Team. Aber dann hast du halt irgendwie fünf Leute, die du erstmal abstellst für acht Monate und alle möglichen internen Meetings, bist du da jemals, wenn überhaupt irgendwas sehen kannst. Und wenn du dann was gesehen hast, sind die schon wieder auf dem nächsten Projekt. Also du hast gar nicht die wirkliche Alternative und ich glaube, das ist wirklich das interessante. Wenn ich in Lösungen boh, ich kauft habe, die ist bei mir jetzt on premise installiert in meinem Data Center und die läuft, durch den sehr zufrieden, kann ich dann sagen, Larissa hat so viel Spaß gemacht, aber eigentlich will ich euch nie wieder sehen oder sagt, ihr er dann müssen wir leider auch unser Baukasten wieder mitnehmen. Also ist das eine Lösung, die ich kaufe und die dann besitze oder es ist am Ende dann doch ein Software-Service-Prinzip. Software-Service-Fervice ganz klar. Also obwohl jede Lösung für den Kunden angepasst ist, genau auf die Bedürfnisse, im Endeffekt du brauchst die Plattform, damit das laufen kann. Und das ist das ist wichtig. Also zum Glück haben wir diesen Fall noch nicht gehabt, wo ein Kunde uns rausreißen wollte, aber wir arbeiten mit unseren Kunden zusammen. Und da geht es immer weiter, es gibt jede Woche, jeden Monat, neue Use-Case, neue Anwälungsfälle und wir arbeiten halt total cool zusammen und zum Glück ist das noch nicht so passiert. Mit Wurderfunden war ich gerade auf so Elevation heißt das das so eine Tour, die Deutschland machen und dann den Leuten die Vorteile von auch zum Beispiel Managed Cloud-Systemen zu zeigen und so weiter, die man irgendwie einsetzen kann. Da sitzen dann so viele Unternehmen im Publikum und sagen ja, wir würden mir alles gerne machen und wir haben ja alles ganz toll. Aber was ist denn, wenn die Cloud nächstes Jahr viermal so viel kostet? Also wir möchten uns nicht abhängig machen, gerade bei so zentralen Lösungen von einem Anbieter, dessen pricing wir überhaupt nicht mitbestimmen können. Sind das, also ist das eines von typischen Fragen, die vielleicht Kunden mit euch haben, die euch noch nicht kennen oder die überlegen, ob sie mit euch zusammen Lösungen erarbeiten? Cloud-Kosten eher weniger, würde ich sagen, die LLM tokens, das kommt schon manchmal vor, aber auch da, also das war im ersten Jahr, in den ersten sechs Monaten war das noch relevanter, mittlerweile sind die Kosten so runtergegangen, das ist nicht mehr ganz so oft vorkommt, würde ich sagen, aber gerade sich nicht an einen Anbieter zu bieten, gerade sich nicht an einen Anbieter zu bieten. Cloud-Kosten ist schon interessant und das ist eigentlich ein großer Punkt, warum die Leute zu uns kommen, weil du denkst, gerade OpenAI ist so das ultimative Geschäft, da möchtest du mit ihnen arbeiten und dann auf einmal kommen Gemini mit irgendwie einen neuen Lösungen und einen Modell raus, dann kannst du halt in deiner Anframenlösung einfach den API key austauschen und du bist niemals an einen Modell gebunden, du kannst es von deinem AWS in einen reichen Zentrum umziehen, also wir sind da komplett flexible und das ist ein großer Punkt für uns. Was macht ihr mit dem Geld, das ihr eigentlich genommen habt, wo fließt das am meisten hin? Ja, also wie gesagt, Platform Engineering, R&D, Produkt, da geht viel rein, wir haben Sales Teams in vielen verschiedenen Ländern um die Welt, arbeiten noch gerade sehr stark an Asien Expansion, verschiedene Märkte in Europa, die wir noch nicht lokal besetzt haben, also da geht es viel darum und go to market marketing. Gibt es in Asien auch Unternehmen wie on frame? Spitz, also bestimmt ist es kommen irgendwie verschiedene, im Grunde genommen kann jede Firma, jedes Software, Firma auf der Welt kann ein Mitbewerber, wenn man kompatet davon sein, das ist ganz klar. Wir sind noch nicht wirklich jemanden auf die Schleiche gekommen, der das genauso macht wie uns und auch nur Erfolgs basiert, bezahlt wird. Also wenn es etwas ähnliches gibt, bisher haben wir das nur gesehen, wo du halt upfront deine Überweisung tätigen musst und das ist halt nicht Sinn der Sache, also als Unternehmen in vielen Möglichkeiten, wenn du da exekutive bist, du musst es halt dem Chef trotzdem erklären, warum das jetzt eine gute Möglichkeit ist mit KI etwas zu tun und es geht halt um einiges einfacher, wenn du schon mal was zeigen kannst, dann Produkt, was du noch nicht bezahlen musstest, das heißt, du hast noch nicht den ganzen Procurement-Prozess durchgehen müssen und das hilft schon. Muss dir dir schon etwas pivoten, seitdem ihr gelauen seid? Also wir sind mittlerweile in der vierten Version unserer Plattform einfach, weil wir haben noch nie etwas erlebt, was so schnell sich entwickelt wie der KI-Markt im Moment. Ich würde nicht sagen, dass wir pivoten, aber es gibt halt immer in diesem Bereich einen Thema, was gerade hype ist, was rack, dann was dies, dann was das und da sind wir halt immer dabei alles auszupropieren, so schnell wie es geht und deswegen ist schon pivot ja aber mehr aus den neuen Möglichkeiten, die entstehen als aus einem großen Problem. Stellt ihr auch viele Entrie-Level-IT-Menschen ein oder ist das so ein gutes Beispiel, dass ihr sagt ne Ah, so richtig Union ist schwierig, wir brauchen eigentlich, wir haben eigentlich fast nur nach Frage nach Menschen, die schon viele Jahre Erfahrung haben, denn das alles was Union können, das könnte teilweise Programm "Meer Agents" schon für uns leisten. Es ist ein Mix, also wir haben schon viele Erfahrungen, aber wir bilden halt intern auch gewiss aus, weil wir haben halt eine denkweise, die sehr unterschiedlich ist, wir haben eine Architektur, eine Infrastruktur, die sehr unterschiedlich ist, als man es kennt, weil viele Unternehmen sind nicht vom ersten Tag so aufgestellt, dass sie viele verschiedene Kunden auf verschiedenen Produkten gleichzeitig unterstützen können, das heißt du heißt verschiedene Skills, heißt die du da brauchst und intern haben wir sowas wie so ein Karriere, ein Karriereleiter, du fängst in einem Team an, wo halt mehr Juniors sind und überzeit wirst du dann halt in das Platform-Team kommen, wo es dann wirklich um die Bausteine geht, weniger um die verschiedenen Kunden und da haben wir einen ganz guten Mix, würde ich sagen. Ihr seid auf dem Weg, hundert Mitarbeiter zu sein, aus wie viele Ländern? Also wenn alles gut läuft, auf jeden Fall über zehn Ländern würde ich sagen ja. In Berlin sitzen irgendwie so zehn Leute von euch, viele sitzen in den USA, in Israel sitzen einige, welche Qualitäten kommen aus welchem Ländern dazu, aus Deutschland, die CEO und was, was ist in Amerika aber so stark, was in Israel ist auch noch stark? Also in Israel, wir haben angefangen als drei Gründer, die beiden Jungs scheinen, die sitzen in Israel, da ist halt technisch Innovation, es da unglaublich schnell, das ist halt die ganze DNA, das Land ist und das Textsektor ist dort, passt super zusammen, ich bin so ein bisschen, das ist deutsche Struktur-Elemente drin, genau. Ich gucke, dass wir unseren Plan zur richtigen Zeit und richtigen Ort abarbeiten, USA geht es vor allem um Kunden näher, wir arbeiten wie gesagt mit vielen Großkonzern, da ist das wichtig, dass wir unser 24/7 Always On haben, wir haben mit vielen Regulationen zu tun in verschiedenen Ländern, das heißt, es ist wichtig vor Ort direkt am Kunden auch Teams zu haben und genau sind sehr darauf aus, dass wir die besten Leute einstellen, egal wo die sitzen, das heißt, das kann nochmal sein, dass wir jemanden in Madrid haben und in London und hier und da und das ist auch voll okay, also ich glaube, da sind wir mittlerweile so aufgestellt, seit speziell seit Corona, das wir das ganz gut machen können, aber genau unser R&D ist sehr Büro Center Hub in Tel Aviv. Ich glaube, ich habe mal gelesen, dass ihr eurem Bewerbungsprozess bewusst unbefem gestaltet, zumindest vielleicht jens um Sales mitarbeiten geht, was ist damit gemeint, also was, wie würde jetzt so ein Bewerbungsgespräch ablaufen, wenn ich mich bewerbe? Ja, ist total wichtig für uns, dass wir das so gemacht haben, das war uns tatsächlich als Gründer am Anfang gar nicht so bewusst, wie sonst Sales Prozess abläuft, aber das hat Jacqueline als unsere VPC, dass sie reingekommen, es hat das geändert. Das, der Hintergrund dazu ist halt, dass wir nicht nur ein Produkt verkaufen, sondern theoretisch jede Software, jede Abteilung in jedem Unternehmen, jeder Branche. Das heißt, wir brauchen Sales sollte, die da halt total schnell umdenken können, die verschiedene Produkte verkaufen können und sich in einem Moment irgendwie mit einem Head-off Sales im nächsten Moment mit einem Legal Council und im nächsten Moment mit irgendwie einem Cybersecurity Experten unterhalten können. Das kannst du nicht, wenn du sehr Struktur orientiert bist und genau deine Vorgaben brauchst und Da geht es darum, dass du einen USK bekommst. Wir sind die Kunden und wir machen wirklich so Rollenspieler, wo wir den Bewerber. Ich will nicht sagen, auseinandernehmen, aber teilweise schon alle Harten fragen. Nach einem langen Tag, die mir von einem Kunden gestellt werden, die bekommt dann der Bewerber auch. Es ist ganz interessant zu sehen, wie darauf geantwortet und damit umgegangen wird. Habt ihr das selbst gebaut oder habt ihr da um die HR-Berater, damit dabei die euch um ihr helfen? Selbst gebaut, mit vielleicht ein bisschen KI-Hilfe. Bisschen KI-Hilfe. Da hast du meine DMIT-Studie zittiert, wo nach nur 5% der AI-Piloten erfolgreich übernommen werden oder erfolgreich werden, und 95% nicht. Und die euch aber mir geben wollen, dass ihr zu diesen 5% gehört. Was machen die 95% deiner Beobachtung nach falsch, dass sie nicht erfolgreich werden? Gibt es unterschiedliche Gründe, die meisten, die ich im Moment sehe, wenn wieder so diese Bottoms-Up-Approach, wo jemand kommt, sagt, ich hab ein cooles Tool entdeckt, lasst uns das mal ausprobieren, ohne wirklich den Business-Keyes sich überlegt zu haben. Das passiert ganz oft, also so Technology first. Hast du ein Beispiel? Ist eigentlich egal, was das Beispiel ist. Ich hab einen Tool gefunden, mit dem ich einen Marketing-Blockpost schreiben kann. Ist cool, aber ist das wirklich dein Top-Problem, mit du jetzt Leute ersetzen kannst, womit du deine Zeit 50% schneller Outputs generieren kannst. Und so weiter. Es soll halt schon irgendwie stattfinden, dass man überlegt, was ist gerade der Punkt? Muss ich Leute gehen lassen aus wirtschaftlichen Gründen und muss jetzt mir überlegen, was kann KI damit helfen? Hab ich irgendwie ein Problem, dass man in Customer Support drei Tage braucht, um den Kunden zu kontaktieren. Also fangen wirklich an mit den KPIs, mit deinen Pay-Points und definiere das und sucht dann dazu die Lösung. Und das lässt es nicht von einem coolen High-Produkt, was du gerade auf LinkedIn gesehen hast, das definieren. Damit man noch so ein bisschen Ben schmarken kann, wo all Kunden sind, wo vielleicht, um die Leute sind die zuhören, was sind so typische Probleme, wo du denkst, da oder wo du merkst, da ist gerade bei anderen Kunden, 26. Der Fokus drauf. Im ersten Jahr war es als Beispiel, wie Support-Anfragen. Im zweiten Jahr war es vielleicht Dokumente besser, super machen oder ein oder nur. Also was unter welchem Zeichen steht 26? Wir haben drei Haupt-Team, die wir uns beschäftigen. Und da fühlen wir uns wirklich gut in den letzten Monaten. Das sind wirklich da, wo die Kunden immer wiederkommen. Es ist erst für uns, das heißt Observability und Reporting. Also es sind alles deine Business, Intelligence, Analyse, Enterprise Search, Use Cases. Dann haben wir Extratern, Abstraction, also alles, was mit unstrukturierten Daten zu tun hat. Das können jetzt die Mietverträge sein, das können Finanz-Report sein, das können Board-Slide-Dex, das kann unstrukturierte Daten aus dem Internet sein, oder aus E-Mails, die über 30 Jahre in irgendeinem Inbox schon sind. Und das letzte ist Automation and Agents. Agents ist immer wichtig, mit dabei zu haben, obwohl ich nicht das eigentlicher dieses. Agents. Ich finde dieses Wort ganz, ganz schrecklich, weil es in meisten Fällen so ist. Ich hab mal gehört, es gibt jetzt AI-Agents. Ich brauche das. Und ich liebe eigentlich proaktive Workflows. Das ist für mich viel logischer. Weil in den wenigsten Fällen brauchst du irgendein AI-Agents, der irgendwas für dich macht. Du brauchst halt eine holistische Lösung, die den Enterprise Workflow von Start zu zum Ende quasi ganzheitlich anguckt. Das brauchst du. Dann Interface, du brauchst eine Konnector zu einem anderen System. Du brauchst irgendwelche Workflows, die irgendwas triggert. Und du schlaust, solide das if this then that. Und nicht. - Genau. Ja, das in meisten Fällen ist das, was du das unternehmen wirklich braucht und im wenigsten ein AI-Agents. Das ist schön, dass du es sagst. Wenn ich höre, wir haben ganz viele Agents, und dann hör ich so was, die machen, ich sag, okay, okay, wenn du das Agents nennen willst, ist es normal. - Genau, aber eigentlich guck dir nur, also sagen, ob das Feedback eins von diesen drei Kays, es ist auch je nach Kays wird es in die Software B oder Software C weitergeschoben. Das ist für mich jetzt. Das ist für mich noch nicht komplett das, was ich mir vorstellen will, ich habe Agenten. Aber ich habe letztens mit einem Kunden gesprochen, der wollte eine Plattform, wo alle seine Mitarbeiter und die haben 10.000 Mitarbeiter auf der ganzen USA verteilt, alle sollen ihre eigenen Agents bauen können. Das ist baufschmerz willkommen. - Oh mein Gott. Ich hab ihm gesagt, das tut mir so weit. Ich unterbreche, ich muss jetzt einfach ehrlich zu dir sein. Und er hat noch niemanden gehabt, er wirklich ehrlich zu ihm war. Es war wirklich eine interessantes Gespräch. Ich bin, was passiert, wie viel Turnover hast du mit deinen Mitarbeitern? Weil es, was passiert mit diesen Agents, wenn die Mitarbeiter weg sind? Und war unglaublich interessant. Und zum Leid des Agent-Platformanbieters ist es diese Lösung dann im Endeffekt nicht geworden. Geht es OpenAI Ende 2026 besser oder schlechter als heute? Ich würde jetzt mal sagen, vielleicht etwas schlechter, weil man sie schon viele Innovationen aus allen anderen Richtungen und es ist einfach egal geworden, welches Modell man nimmt in vielen Möglichkeiten. Geht es Anframen Ende des Jahres besser oder schlechter? Auf jeden Fall besser. Gibt es spannende AI-Beobachtungen, die gerade machst, die vielleicht jetzt nicht komplett mit Anframen zu tun haben, aber du sagst, oh, das ist ja da. Hab ich jetzt so erste Möglichkeiten gesehen, dass konnten wir vorhin noch nichts so einfach machen. Gibt es da was, was du gerade siehst oder was ihr gerade testet? Fuh, interessant. So direkt kommt mir nichts in den Kopf. Wir beobachten schon viel, was passiert. Es gibt viele coole Point Solutions, die gerade interessant sind. Das Problem, ich sehe als halt nicht im globalen Kontext, dass das wirklich realistisch ist für einen Großkonzern, die zu nehmen. Aber da passiert viele coole Dinge, und die können halt bei kleineren, ängeren Use-Cases halt vielmehr in die Tive teilweise gehen. Ich kook es mir an, aber ich kann nicht irgendwie einen Ding direkt sagen. Gibt es ein Thema, zu dem du nörd bist, ob das jetzt direkt mit Eier zu tun hat oder mit anderen technischen Themen? Oder so, es gibt es irgendwas, wo du gerne drauf abnördest oder hyper fixierst, obwohl das vielleicht nicht 100 Prozent deines Tagesgeschäfts ausfüllt. Das wäre schön, wenn man Zeit hätte für irgendwas anderes in den ersten zwei Jahren, der Grundung. Kann ich jetzt auch ehrlich gesagt nicht wirklich sagen? Okay, und welches Anfram-Produkt benutzt du am liebsten? Oder am häufigsten? Am Anfang war es wirklich so, dass ich jedes zum Test bekommen habe, bevor wir wirklich eine Test-Team hatten. Ich liebe einfach diesen Immobilien- Use-Case, weil es so viel Sinn macht, dass es sehr. Visuell. Und einfach total spannend, dass eine Welt, mit der ich vorher nicht viel zu tun hatte, und dass, wie man das auswalten kann. Und ich meine, wir haben alle schon mal Mietverträge gesehen. Du musst es dir 100-mal komplexer vorstellen. Also, es ist auf jeden Fall mein Lieblings- Use-Case. Und weil einer unserer ersten Großkunden, die uns sehr, sehr früh vertraut haben, obwohl es keine einzige Website oder keine Einzigenartikel gab, also das lieb ich. Durch das Thema AI und vielleicht auch die gute Arbeit, die ihr macht, kriegt ihr wahrscheinlich wahnsinnig rückenwind, gibt es auch Themen, bei denen ihr Gegenwind bekommt. Ich glaube, es gibt Themen, bei denen wir uns selbst gegenwind setzen. Nur weil wir vieles machen können, heißt es nicht, dass wir alles machen wollen. Also, wie gesagt, es gibt einige Point Solutions, die total ihre Daseinsberechtigung haben. Sprich, jemand kommt zu uns und sagt, ich möchte jetzt mein Voice Agent haben, für mein Customer Support, dann sagt ich, guck dir doch mal an ABC an. Oder, letztens hatte ich jemanden, auch eine Immobilienfirma, die wollten mit VR durch Shoppingcenter gehen und wollten halt so eine virtuelle Environment haben. Das guckt immer an der Gets bestimmt was vor mag. Das heißt, wir müssen nicht alles machen. Es ist immer wichtig, das zu definieren. Aber ja, da würde ich sagen, sind wir die ersten, die sagen, wir wissen, wo wir gut sind. Gibt es etwas, was ich heute noch hätte ansprechen sollen, was total spannend gewesen wäre? Aber mich erfolgreich bisher drum gedrückt habe. Irgendem, dass ihr naunst irgendwas, was gerade spannend ist, wenn du denkst, komisch, dass Christoph darauf gar nicht eingegangen ist. Nee. - Schön. Das ist auch gut. Heißt das, dass meine Vorbereitung einigermaßen okay war? Hat zu Spaß. - Ja voll. Super, danke. - Laryssa, tausend Dank. Sehr spannendes Setup, was ihr da macht, unfassbare Traction. Falls ihr noch 1 bis 2.000 Euro Investments in einer niedrigen Bewertung braucht, sagt bitte Bescheid. Ganz viel Erfolg. Und dann geht das weiter bei uns was. Danke, dass ich hier sein durfte. Wir sprechen über deine Newscase. - Okay, voll. Danke auch fürs Zuhören. Die nächste Folge gibt's im nächsten Montag. Drück jetzt aber abonnieren, falls euch das Gespräch mit Laryssa gefallen hat. Ich freue mich, euch nächstes Mal wieder dabei zu haben. Bis dahin bleibt gesund, liebe digitale Grüße von Laryssa. Und von Kessar. Tschüss.