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Born & Kepler is named after the mathematician and scientists Max Born and Johannes Kepler. This bilingual podcast, offered in both German and English, dives into the expansive world of Artificial Intelligence (AI), exploring its foundations, evolving technology trends, academic search, and its impact on businesses and society.
Born & Kepler will feature a diverse lineup of experts from academia, venture capital, private equity, journalism, entrepreneurship, CTOs, and policymakers. Each guest offers unique insights into how AI is reshaping their sectors and what we might expect in the future.
Our goal is to provide a deep understanding of the core principles and breakthroughs in AI, enabling you to stay updated with the latest advancements in AI technologies and how they are transforming industries. During our episodes, we will explore how AI is influencing business strategies, optimizing operations, and driving innovation. We will also explore the ethical, social, and regulatory aspects of AI in everyday life.
Andreas Deptolla (00:01.846)
Servus nach München!
Tobias Hann (00:04.078)
Hallo.
Andreas Deptolla (00:05.694)
freue mich, dass es geklappt hat. Tobias, vielleicht mal so zum Einstieg. Dein Hintergrund war es ja in der Strategieberatung bei Boston Consulting. Dann hat dich dein Weg aber jetzt so in die Start-up-Welt verschlagen. Vielleicht holst einfach mal ein bisschen aus und erzählst, wie der Werdegang war.
Tobias Hann (00:27.854)
Ja, gerne. Nein, Start-up und Entrepreneurship war eigentlich immer schon bei mir sozusagen ein Thema. Schon nach dem Studium unmittelbar bei einer kleinen Unternehmensberatung angefangen, dann ein eigenes Start-up gegründet, dann nochmal studiert sozusagen in den USA, dann eben Boston Consulting und ja, dann auch danach sozusagen immer im Start-up-Umfeld. Das heißt,
Für mich waren es spannende Themen, etwas Neues zu starten, etwas zu skalieren, neue Produkte, neue Services auf den Markt zu bringen. Das habe ich immer schon begeistert und in Summe mache ich das jetzt schon wahrscheinlich so, mehr als 15 Jahre. Und zuletzt die letzten, mehr als sechs Jahre hier bei Mos.ly AI.
Andreas Deptolla (01:12.822)
Was waren denn so für Sachen Toolkits, Frameworks, Vorgehensweisen, die du vielleicht damals von einer Zeit von BCG oder einer anderen Beratung mitgenommen hast?
Tobias Hann (01:24.27)
Oh, Frameworks, glaube ich, so die, was man so, die, Keilung Portus Five Forces oder so was, was man mal auf der Uni gelernt hat. Tatsächlich haben wir das weniger eingesetzt im täglichen Doing in der Arbeit. Ich glaube eher das so die Rangensweise, wie, wie, wie, wie gehe ich einfach an ein Thema heran? Wie, wie analysiere ich das? Vom, auch einfach way of working, ehrlicherweise. Ich glaube, ich viel mitgenommen von der Beratung. Das läuft schon sehr professionell ab.
bei Unternehmen wie BCG und einfach das Arbeiten an sich. Ich glaube, das habe ich mitgenommen, die man Sachen angeht.
Andreas Deptolla (02:03.154)
sehr strukturierte Arbeitsweise, Kommunikation und die ganzen Themen. Wenn du jetzt sagst, für Mostly AI, was war denn da? Wie habt ihr die Idee strukturiert? Was habt ihr damals gesehen? wirklich zu sagen, da brauchen wir loslegen.
Tobias Hann (02:06.647)
Kanal.
Tobias Hann (02:20.078)
Ja, Moosia habe ich ja selbst nicht mitgegründet. bin circa zwei Jahre nachdem das Unternehmen gestartet ist, zugekommen. Die drei Gründer damals hatten so 2016, 2017 einfach gesehen, dass auf der einen Seite Daten immer wichtiger wurden, selbst jeder Scientist, selbst Projekte mit Kunden gemacht und selbst da auch erlebt, wie schwierig es oft ist, einfach an die Daten heranzukommen, um zum Beispiel als externer Consultant mit Daten zu arbeiten.
Und dann war es auch so, dass es die Zeit von den ersten Gen.EI Modellen war und auch die Zeit von GDPR. Also die Datenschutzgrundverordnung kam dann 2018 in Effekt. im Bereich der generativen EI haben sich da die ersten, damals noch relativ simplen Modelle ergeben. Und sogar im Bildbereich wurden da einige erste Sachen gemacht. Und genau, die unsere drei Frauen hatten, die Idee gesagt,
kann man nicht solche generativen Modelle auch auf strukturierte Daten anwenden, neue Daten, wir nennen das jetzt synthetische Daten, zu erstellen. Und damals war so der Gedanke der primäre Use-Case eben Datenschutz, im Sinne von, okay, man erstellt Daten, die schauen aus wie die Echtdaten, die die gleichen statistischen Eigenschaften, aber keinen Personenbezug mehr. Also sind anonymisierte Daten. Und das war so die Idee. Am Anfang war das wirklich nur eine Idee.
und hat sich herausgestellt, dass das auch funktioniert.
Andreas Deptolla (03:47.926)
Man sagt ja auch, was letztendlich wertvoll ist im Moment, oder wo auch die AM Modelle sehr viel Geld für bezahlen sind ja die Daten. Es gibt ja immer mehr Deals mit der New York Times, mit Reddit etc. Wie müsste man das lesen? Seid ihr da quasi ein Supplement dazu oder würdet ihr so etwas ersetzen? Was sind eigentlich die Use Cases letztendlich für Eurokunden, wo ihr Mehrwert bringt?
Tobias Hann (04:15.406)
Genau, damals so 18, 2019, noch bis 2020, ging es primär um strukturierte Daten. Also das ist wie strukturierte Daten, das sind Daten, man so einfach in Excel darstellen könnte. irgendwie Zahlen, Kategorien, Daten, also Datumsfelder zum Beispiel. Und das war dann so die Welt, will ich sagen, der klassischen AI, Machine Learning. Auch neuronale Netze, auch generative AI, also auch sozusagen
Generativ heißt es eigentlich nur, dass was Neues entsteht. Und das war auch so die Welt, der wir gekommen sind. waren, oder es sind auch nach wie vor, natürlich große Einsatzgebiete von auch synthetischen Daten. Überall da, einfach sozusagen ein Personenbezug bei den Daten vorhanden ist und wo einfach dann Datenschutz es mir schwierig macht, diesen Daten zu arbeiten. Also es ist auch gerade bei uns im Umfeld von regulierten Industrien, Bankbereich, Versicherungen, Telekommunikation. Also große Unternehmen, die auch Endkunden haben.
die damit viele Daten haben, wo auch persönliche Informationen, personenbezogene Informationen enthalten sind. Und die dann eben zu synthetisieren, das heißt, zu anonymisieren, sie dann einfacher teilbar und nutzbar zu machen. Das ist so im Kern das, was wir machen. Auf der einen Seite ist es dann oft im Data Science Bereich, also wenn es so geht, wirklich Analysen mit diesen Daten zu machen. Auf der anderen Seite aber auch so im Bereich der Softwareentwicklung, Software Development Testing, wo ich auch oft einfach Daten brauche und nicht mit den Echtdaten arbeite.
Genau, und so am Anfang war das eben wirklich rein strukturiert, das hast du schon auch erwähnt, die Datenquellen, denen man sich heute mehr beschäftigt sind, in der Regel eher, was wir unstrukturierte Daten nennen, das sind dann Texte, längere Texte, das sind dann Bilddaten, auch Video natürlich, immer mehr auch Audiodaten. Und das war anfangs bei uns ehrlicherweise noch gar nicht so stark im Fokus, ist natürlich in den letzten Jahren immer mehr gekommen. Also auch wir haben das Produkt und unsere Plattform über die Jahre einfach weiter angepasst.
und können jetzt auch viel mehr noch mit unstruktureten Daten arbeiten. Also Textdaten können wir jetzt schon sehr gut machen. Bild ist gerade so ein bisschen so ein Research-Thema bei uns, das wird dann auch demnächst kommen. Aber klar, da geht auch die Industrie immer weiterhin aktuell und das sind auch das für die ganzen Large-Language-Modelle. Und diese ganzen Bild- und Videomodelle, brauchen natürlich dann eben auch solche Daten. Und da ist auch das Thema Privacy immer wieder ein Thema, weil auch da sind halt oft Daten, die einen Personenbezug haben, gerade so im Enterprise-Umfeld bei Unternehmen selbst, die dann gar nicht so leicht genutzt werden können für ...
Tobias Hann (06:41.934)
generative Eier an.
Andreas Deptolla (06:45.494)
Du sparst gerade das Thema synthetische Daten an. Vielleicht können wir mal so einen Use Case umrahmen, dass es ein bisschen plastischer wird. sagst ja gerade zum Beispiel eine Bank. Also wir stellen uns jetzt irgendwie vor, es gibt ganz viele Kundendaten und Kundentransaktionen und Namen. Würdet ihr dann letztendlich die Live-Daten nehmen und daraus synthetische Daten kreieren? Oder wie muss man sich das vorstellen, wie ihr letztendlich vorgeht?
Tobias Hann (07:09.806)
Genau, also sagen wir, wir haben jetzt eine Bank als Kunde. Eine Bank hat tatsächlich viele Daten über ihre Kunden. Was ich jetzt sage, zum Beispiel Kreditkartentransaktionen. Das heißt, sehe, wann hat der Kunde wo bezahlt, wie viel war das etc., was war der Merchant, der Händler. So, und jetzt kann ich diese Daten nehmen, die kann ich mit unserer Software in eine synthetische Form bringen. Wenn ich die quasi als Mensch anschaue, die Daten, werde ich da keinen Unterschied feststellen. Die schauen, als würde ich das sozusagen in Excel oder vielleicht einem größeren Tool um mit
größeren Datenarbeit zu können aufmacht, ident aus. Das sind dann genau die gleichen Spalten, das sind ähnliche Werte, das sind dann auch Beträge, Kreditkartentransaktionsdaten eben. Aber der große Unterschied ist, es nur rein fiktive Kreditkartentransaktionen Das heißt, in der echten Welt hat es diese Transaktionen so nie gegeben. Aber was erhalten bleibt, sind die statistischen Eigenschaften. Das heißt, wenn ich dann zum Beispiel sage, na gut, ich möchte mir...
anschauen, was ist denn so ein typisches Kundenverhalten, wird am Wochenende mehr ausgegeben als unter der Woche, kann man eigentlich Segmente bilden, kann ich eben hier Learnings daraus ziehen aus diesen Daten, dann kann ich das alles machen, ich kann da Machine Learning Modelle trainieren, ich kann eigentlich alles machen, was ich mit den Echtdaten gemacht hätte, ohne den Datenschutz der einzelnen Kunden zu verletzen und damit kann ich das eben auch machen, wenn ich vielleicht eben nicht einer von den privilegierten Data-Scientists bin, der unmittelbar in der Bank sitzt, sondern vielleicht zum Beispiel im Produktteam oder im
externer Consultant ist oder ein Research Partner, die dann normalerweise auf diese echte Daten einfach keine Zugriffen bekommt.
Andreas Deptolla (08:40.672)
Das heißt, wenn ich jetzt eine AI-Solution aufbauen will für ein Kreditinstitut, eine Bank, könnte ich eure synthetische Daten nehmen und dann sagen, daraufhin bauen wir jetzt irgendwie den Customer Support oder irgendwelche Revenue Modeler auf. Das ist letztendlich so der typische Use Case.
Tobias Hann (09:00.8)
Genau, das externe Teilen von Daten ist einer der großen Use Cases, aber auch intern. Gerade bei diesen größeren Unternehmen muss man sich vorstellen, wenn da irgendwie 10.000 Mitarbeiter sind. In der Regel, die, dann wirklich mit den echten Daten arbeiten können, sind gar nicht so viele. Aus gutem Grund natürlich, aber man will nicht, dass jeder dann einfach potenziell die Kreditkartentransaktionen von den ganzen Kunden von der Bank einsehen kann. Aber das ist natürlich ein wertvoller Schatz. Diese Daten beinhalten einfach extrem viele Informationen über die Kunden selbst.
Und das ist das, was wir als Unternehmen auch erreichen wollen. Datendemokratisierung, dass einfach mehr Menschen im Unternehmen, aber eben auch externe Partner, mit Daten arbeiten können. Und da gibt es natürlich extrem viele Bereiche, einfach Daten wahnsinnig hilfreich sind, gar nicht so im Enterprise-Umfeld, aber auch wenn man so an Healthcare denkt, im Gesundheitswesen, wo halt oft einfach so Silos vorhanden sind, wo einfach Daten sehr, sehr wenig geteilt werden, wo einfach viel mehr gesellschaftlicher Nutzen eigentlich erzielt werden kann, wenn Daten leichter teilbar sind.
Andreas Deptolla (09:59.474)
Gerade dieses Thema Privacy, da sind wir in Europa auch bekannt für. Sicherlich auch aus gutem Grund. ist ein ernstes Thema. Du warst ja auch viel in USA. Da wird das vielleicht nochmal anders bewertet. Für euch, heißt, das sind die meisten Kunden hier in Europa. Ist das eher ein Thema für europäische Unternehmen oder wie würdest du das beurteilen?
Tobias Hann (10:25.038)
Der unsere beiden Zielmärkte oder Hauptmärkte sind natürlich zum einen Europa, klar, österreichische Start-up und da sind wir jetzt schon lange unterwegs. Auf der anderen Seite aber auch USA, noch wieder Sachs, ich war selbst fast knapp drei Jahre drüben in den USA. Es stimmt schon, es ist einfach das Thema Datenschutz, historisch, einfach europäisch sicherlich einfach ein Thema. Das hilft aber auch oft, man sagt, man ist ein österreichisches, ein europäisches Unternehmen.
ist dann irgendwie, okay, wird gleich sehr ernst genommen. Da muss halt auch Datenschutz entsprechend so abgebildet sein. Und ja, ich würde sagen, wenn ich jetzt so auf durchschnittlichen, keine Ahnung, europäischen Kunden schaue, klar, die haben natürlich immer sehr, strikte Vorgaben. Oft auch natürlich regulatorisch getrieben, Datenschutzgrundverordnung und auch andere Regulatorien. Ich würde sagen, in den USA ist da vielleicht nicht so, da gibt es nicht ein Gesetz, da gibt es einzelne ...
Bundesstaaten in USA haben eigene Gesetze. In Kalifornien zum Beispiel gibt es den California Consumer Privacy Act. Aber es sind halt von den 50 Staaten so um die 10 aktuell, die entsprechende Gesetze haben. Trotzdem würde ich sagen zwei Sachen. Das eine ist gerade eben im Bereich von regulierten Industrien wie jetzt Banking. Da wissen einfach die großen Unternehmer, dass ihre Daten schützenswert sind und denen ist ganz klar, da brauchen wir kein Regulatorium, um zu sagen nein.
mit den Daten muss behutsam umgegangen werden. gerade das Thema Trust, Reputation ist einfach zu solchen Unternehmen sehr, sehr wichtig. Und auf der anderen Seite würde ich sagen, der Innovationswille, also gerade auch mit Daten zu experimentieren, eben auch zum Beispiel mehr Leuten Daten einfach zur Verfügung zu stellen und zu schauen, was kann man da wirklich machen? Auch mit Start-ups, mit externen Partnern zusammenzuarbeiten. Das würde ich fast sagen, ist in den USA schon nochmal ausgeprägt als in Europa. Und von daher, beide Märkte für uns sehr wichtig.
Andreas Deptolla (11:53.174)
risk management
Andreas Deptolla (12:13.814)
Wie schaut denn bei euch die Go-To-Market-Strategy aus? Habt ihr irgendwie ein Sales Team, die Court-Calling machen oder Google Ads oder geht es über Konferenzen? Was funktioniert da bei euch?
Tobias Hann (12:24.978)
Ich würde sagen all of the above. Wir haben tatsächlich auch schon über die Jahre wirklich mit vielen unterschiedlichen Grote-Markt-Strategien experimentiert. Wir haben aktuell mehrere Schienen. Also klar, der einen Seite klassisch Enterprise Sales mit Sales Team, mit Cold Calling, ehrlicherweise weniger. das Anrufen. Also selbst mag es gar nicht, angerufen zu werden. Das fühlt sich bisschen outdated an. Aber auch LinkedIn zum Beispiel hat auch gezielt versucht, Leuten Kontakt zu treten. Klar.
Andreas Deptolla (12:26.559)
Hahaha
Tobias Hann (12:52.718)
Auf der anderen Seite haben wir einen Teil unserer Plattform, den Kern Open Source gestellt Anfang des Jahres. Das ist Synthetic Data SDK. Das ist eine Fully Permissive License Apache V2. Das heißt, das kann wirklich jeder nutzen. Damit kann man machen, was man möchte. Das ist eine gute Möglichkeit, mit unserem Produkt, mit unseren Funktionalitäten, die wir haben, einfach in Berührung zu kommen. Und hat schon viele Türen geöffnet.
Und dann haben wir noch zwei weitere Kanäle. Das eine sind Marketplaces, wo auch unsere Enterprise-Software dann zum Beispiel im Amazon Web Services Marketplace vertreiben. So eine Art Self-Service Motion. Und wir haben jetzt auch vor kurzem eine SaaS-Software, also Service-Version von unserer Plattform rausgebracht. Das heißt, man kann auch einfach jetzt sagen, ich gehe einfach auf unsere Webseite, monstee.de melde mich an für den Account, kann auch damit Kreditkarte in einen Proplan abschließen und kann eigentlich all das ...
was unsere Plattform bietet, einfach selbst im Self-Service nutzen. Ist natürlich für kleinere Kunden und Teams einzelne Personen interessant. Bei den großen Enterprise-Organisationen ist es der Direct-Sales-Vertrieb.
Andreas Deptolla (13:59.866)
Was ganz spannend fand, diese Idee vom Open Source, dann letztendlich den Sprung zum Kunden. Vielleicht können wir noch mal bisschen reingehen. Was ist genau die Idee dahinter? Was ist das ursprüngliche Produkt, was ich da nutzen kann? Und was wäre letztendlich der Inflection-Punkt für den Kunden hier zu sagen, okay, jetzt möchte ich doch eine Commercial License haben.
Tobias Hann (14:19.924)
Ich glaube, ist ein durchaus bekanntes Modell, es Unternehmen gibt, die einfach aus Open Source-Ideen heraus entstanden sind und die auf der einen Seite zu den Open Source-Kern haben und auf der anderen Seite dann ein kommerzielles Produkt. Wir sind so bisschen genau andersherum gekommen. Wir hatten zuerst die Plattform und das kommerzielle Produkt und haben gedacht, wir nehmen einfach einen Teil davon Open Source. Vielleicht da ein bisschen untypisch, aber im Endeffekt zu sagen, das Endresultat würde ich sagen, hast eine gängige Industriepraxis. Was man bekommt ist ...
Andreas Deptolla (14:22.262)
Klar.
Tobias Hann (14:47.848)
ist die Kernfunktion der synthetischen Datengenerierung. Das heißt, kann bei mir lokal einen SDK in einer Python-Umgebung installieren. kann dort lokal dann Daten dem SDK zur Verfügung stellen und kann bei mir auch auf meinem Rechner oder auf meinem Server synthetische Daten erstellen. Klar, das Ganze ist ein Python SDK, das heißt, ich muss da schon Code schreiben. gewisse technische Kompetenz muss ich da mitbringen.
Was ich dann bekomme, ist, wenn ich auf die Enterprise-Plattform wechsle, da habe ich eine UI, habe ich User-Management, da habe ich die ganzen Bells and Whistles, die man mitbringt, oder die man dann kennt aus einer Software, einfach herumklicken kann, wo ich dann auch nicht mehr so technisch sein muss. Aber im Kern läuft bei unserer Plattform auch, also auf der Enterprise-Plattform auch, das SDK, das heißt, diese Kern-Funktualität der synthetischen Datenerstellung ist in der SDK genau gleich genug.
Andreas Deptolla (15:38.358)
frage gerade an, Healthcare Banking die stärksten Verticals oder worauf fokussiert ihr? Wo sitzt du die größten Chancen?
Tobias Hann (15:48.577)
Also grundsätzlich arbeiten wir mit allen Industrien und unser Software kann auch mit allen Daten arbeiten aus allen Industrien. Für uns ist Banking historisch ein sehr wichtiges Vertikel. haben wir einfach sehr viele Kunden und Traction. Healthcare ist ein Segment, was ich persönlich sehr spannend finde. Und wie gesagt, glaube, es gibt auch extrem viel Potenzial, gesellschaftlichen Nutzen zu stiften. Für uns historisch aber ehrlicherweise nicht ganz so.
Das heißt, klar, haben schon Einzelprojekte im Herfgibereich aber da würde ich gerne durchaus noch mehr machen.
Andreas Deptolla (16:20.218)
Das heißt, als Lskr jetzt mal so gesponnen die Idee wäre, wir schauen uns mal irgendwie eine Million Röntgenaufnahmen an, wie die Ärzte, vielleicht bewertet haben, was für Diagnosen Und ihr würdet euch die Daten anschauen, wie könnte man die anders aufbereiten, sodass es dann, sage ich mal, nicht mehr mit irgendwelchen Patientendaten verknüpft ist.
Tobias Hann (16:45.46)
Genau, das räumt noch ein wenig, weil aktuell machen wir noch keine Bilder, aber einfach nur allgemein Gesundheitsdaten. Auch zum Beispiel während Corona, da war natürlich mein großes Thema, okay, Daten. Länder haben alles Mögliche gesammelt an Daten, national oder vielleicht einzelne Spitäler oder Spitalsgruppen, etc. Aber Daten wurden halt nicht wirklich geteilt. Und da ist halt, wo wir sagen, da gibt es eigentlich viele Daten, aber da ist halt der Personenschutz natürlich extrem...
Andreas Deptolla (16:48.758)
Mhm. Mhm.
Tobias Hann (17:13.972)
relevant und wichtig. Es ist auch schwierig, solche Daten richtig zu anonymisieren mit traditionellen Verfahren. Aber es gibt immer eine Alternative. gibt die synthetischen Daten. Was dann möglich wäre, zu sagen, wir machen einfach wirklich hier mal groß angelegt von Millionen von Patienten synthetische Daten von deren Historie, Krankheitshistorie, wann sind die ins Spital gekommen, was haben die für Treatments gehabt etc. Und stellen das auch dann der Forschung zur Verfügung.
Und das wäre einfach was, wo wir glauben, da könnte man viel bewegen, weil die Daten beinhalten einfach viele Informationen, aber sind halt momentan noch siloartig teilweise verstanden.
Andreas Deptolla (17:55.218)
Ja, super spannend. Jetzt möchte ich mal fragen, Mostly AI, wie seid ihr auf den Namen gekommen? War das schon gesetzt, bevor du ins Board gekommen bist oder wie habt ihr...
Tobias Hann (18:05.198)
den Namen gab es schon vorher, da war ich schon dabei, nachdem ich zugestoßen bin. Aber ja, die von Isoria ist einfach ein einprägsamer Name. Also irgendwann hat auch einfach unseren Fahnen gut gefallen. Es ist ein Name, der letztendlich auch das widerspiegelt zum gewissen Grad, was wir machen, weil klar, wir haben von Anfang an immer so ein EI und generative EI in unserem Software, in unserer Plattform, unseren Modellarchitekturen gehabt. Aber
Andreas Deptolla (18:13.43)
Genau.
Tobias Hann (18:31.342)
Es ist halt schon immer ein Mensch auch in the loop. Und ganz ohne den Benutzer geht es halt dann doch nicht. deswegen ist es mostly AI, aber nicht 100 % oder ausschließlich AI.
Andreas Deptolla (18:43.926)
Ja, wie du sagst, sehr einprügsam. Du hattest von den Gründern gesprochen. Vielleicht kannst du noch mal so einen Schwenk machen. Sind die noch aktiv im Moment? Und was war vielleicht auch für dich so, die Idee reinzukommen als CEO? Also das ist wahrscheinlich auch nicht ganz einfach. Du hast ein Gründerteam, die kennen sich, eskaliert. Was war so der Entscheidungsweg da?
Tobias Hann (19:09.07)
Genau, also ich bin ursprünglich 2019 als Chief Operating Officer eingestiegen. Damals noch ein kleines Team, so zehn Leute. Sehr, sehr tech-lastig natürlich. Und mein Background ist eben auch mehr Business. Ich habe damals für mich entschlossen, dass ich gerne was Neues machen wollen würde. Ich habe damals eine Innovationsberatung mitgegründet gehabt und bin dann nach ein halb Jahren ausgestiegen und dachte, so jetzt nehme ich mir ein paar Monate mal Zeit zu überlegen, was möchte ich eigentlich machen und habe dann relativ intensiv mich auseinandergesetzt mit ...
Sachen, die mir Spaß machen vom Arbeiten her. bin dann relativ konkret gelandet auf vielen Punkten. Da waren Daten dabei, war irgendwie Start-up natürlich wieder dabei, da war Skalieren dabei. Und ja, da habe ich dann mal geschaut, was gibt es denn da so in Österreich zu der Zeit. Damals war ich in Wien und da gab es halt auch nicht so viel, muss man auch sagen, und über Netzwerk dann mit Moose einen in Verbindung gekommen, mit den Foundern. Und das hat einfach sehr gut gepasst. Und vom Thema her
Andreas Deptolla (20:06.55)
Mh.
Tobias Hann (20:07.566)
einfach super spannend, damals eben schon generative AI zu verwenden und auch das Potenzial dazu sehen. Und genau, das hat mich dann einfach dazu gebracht, sagen, okay, dann bin ich dabei. 2020 habe ich dann die CEO-Rolle von einem von den Gründern übernommen. von den drei Gründern ist jetzt noch die eine Person, von der ich die CEO-Rolle übernommen habe, mit dabei. Zwei Gründer sind mittlerweile schon ausgestiegen.
Andreas Deptolla (20:33.334)
Und ihr habt ja auch fleißig Geld eingesammelt. glaube insgesamt 31 oder 33 Millionen. Auch von 31, ja auch tolle. Also Early Bird, Molten aus UK dabei. Vielleicht wenn man so, wofür verwendet ihr das Kapital? es für die Technik, ist für den Vertrieb? Was ist so eure Strategie?
Tobias Hann (20:38.542)
31 genau.
Tobias Hann (20:58.762)
Genau, wir haben Summe 11 Millionen eingesammelt. Und bei uns sind wir sehr tech-lastig nach wie vor. Vom Team sind es knapp über 30. sind 80 Prozent des Teams nach wie vor wirklich im ... ... Research, AI Engineering, AI Platform, AI Product. bei uns ist Most.AI nicht nur im Produkt und dem, wir machen, sondern auch im Team durch und durch. Und das ist da, das meiste Geld über die Jahre hingegangen ist und weiterhin hineinfließen wird.
Andreas Deptolla (21:05.052)
Mhm.
Andreas Deptolla (21:09.632)
Okay.
Tobias Hann (21:28.382)
Es ist natürlich wahnsinnig, was sich in den letzten Jahren im Bereich getan hat. auch sozusagen unser Produkt mittlerweile schaut ganz anders aus als noch vor einem Jahr, als noch vor zwei oder drei Jahren. Da hat sich auch viel getan. können mittlerweile, was synthetische Daten betrifft, noch viel mehr. haben auch links und rechts bisschen Funktionalitäten zur Plattform hinzugefügt, Assistenten und so weiter. Das heißt, ist bei uns, R &Ds sind bei uns die Hauptinvestition.
Andreas Deptolla (21:57.278)
Und das Team, sagst ja, Wien, sitzt das hauptsächlich noch in Wien, in München oder wie habt ihr euch jetzt aufgestellt? Das ist ja eine tolle Story jetzt auch für Europa, dass aus Europa Innovation und Technologie jetzt getrieben wird.
Tobias Hann (22:10.926)
Ja, wir sind mittlerweile fully remote. Vielleicht ähnlich wie bei vielen Unternehmen während Corona. ursprünglich hatten wir hatten wir klassisch ein Büro in Wien und ich kann mich erinnern, am Anfang hatten wir auch noch wirklich so einen großen Raum und da sind wir alle zu zehn drinnen gesessen. Später hatten wir dann ein noch größeres Büro im ersten Bezirk. Schön, zentral, altbar, aber echt super. Da ich echt, echt gerne hin. Und ja, dann kam Corona und von einem Tag auf den anderen und man sagt, okay, Office ist zu, wie bei vielen anderen.
Andreas Deptolla (22:13.366)
Okay.
Andreas Deptolla (22:20.886)
Hm.
Tobias Hann (22:39.214)
Naja, und dann, kann ich nicht so ein halbes Jahr später oder so, haben wir das Office wieder aufgemacht und haben dann festgestellt, dass eigentlich vom Team einfach die meisten Leute nicht mehr ins Office kommen wollten. Und dann sind wir halt dann irgendwie zu fünft oder so im Büro gesessen und der Rest zu Hause. Dann sind wir so, okay, macht irgendwie wenig Sinn. Dann haben wir gesagt, na gut, was machen wir? Und haben wir dann, wann war das? 21, vielleicht? Wir haben okay, wir machen konsequent Fully Remote.
und haben dann aber auch zu dem Zeitpunkt angefangen, noch mal internationaler zu heiraten. Klar, dem Thema, was wir hier machen, wir brauchen halt gutes Talent und in Europa haben wir einfach Top-Talent, aber nicht unbedingt immer in Österreich oder in Wien. Wien, tolle Stadt, keine Frage, aber nicht jeder ist dort. Mittlerweile haben wir einfach einen Full Remote Team in elf, zwölf verschiedenen Ländern in Europa. Und wahnsinnig tolle Kollegen aus Polen zum Beispiel, Italien, also wirklich sehr, sehr divers.
Andreas Deptolla (23:19.734)
Super, ich bin
Tobias Hann (23:36.695)
Und wir leben das Fully Remote nach wie vor. glaube, viele sind jetzt in letzten Jahren noch wieder zurückgeschwenkt auf Back-to-Office oder Hybrid-Modelle. Wäre bei uns jetzt nicht mehr so einfach, weil einfach das Team komplett verteilt ist. Aber muss auch sagen, bei uns funktioniert es einfach gut. haben natürlich sozusagen, also nur rein Remote funktioniert nicht. Also wenn ich jetzt nur die Leute immer nur am Bildschirm sehe, das glaube ich, wird nicht funktionieren. Deswegen schauen wir, dass wir einmal, einmal im Jahr
die gesamte Company zusammenbringen und dann ein paar Tage gemeinsam arbeiten, aber auch Spaß haben, Offside etc. Das heißt, die Leute kennen sich auch alle persönlich und manche Teams treffen sich dann öfter persönlich, wenn es entsprechende Anlässe gibt. Und dann funktioniert das.
Andreas Deptolla (24:20.594)
Jetzt sieht man ja ab und zu mal so in den Medien zirkulierend irgendwelche horrenden Gehälter, die jetzt im AI-Bereich bezahlt wird, speziell in Silicon Valley. Was ist denn für euch letztendlich so der Differentialer? Das ist auch Talente, also die richtigen Leute. Wie schafft ihr die, die nach Deutschland oder nach Österreich zu bekommen, für euch zu arbeiten?
und mit den Milliarden, die eine Meta, eine Google, auch mehr hat, zu konkurrieren.
Tobias Hann (24:57.006)
Ja, das ist tatsächlich die letzten Jahre nicht umgegleichter geworden. ist so. Wir hatten auch jetzt gerade wieder die Situation, wo eine große Tech-Company jemand von uns gepolstert hat und weggeheirat hat. Klar, die einfach die Pockets und können absurd hohe Gehälter zahlen.
Wir haben trotzdem wirklich ein top, top Team, auf das ich auch extrem stolz bin. Wie schaffen wir das? Ich glaube, auf der einen Seite ist es den Leuten die Challenges zu geben. Und was wir einfach machen, ist State of the Art. Und da kann man mit den neuesten Tech Stack arbeiten. Aber auf der anderen Seite nicht nur die Challenges, sondern auch einen großen Freiheitsgrad. Also wir sind, auch weil wir fully remote sind, wir sind alles andere als Micromanager. Ich sage immer,
Mir ist es egal, wann die Leute arbeiten, wie die arbeiten. Es kommt vom Output an. Wir geben sozusagen die Rahmenbedingungen vor, was wir als Team entscheiden, was wir machen wollen, etc. Das sind quasi diese Boundaries. Aber dann, wie die einzelnen Herausforderungen umgesetzt werden, auch technisch umgesetzt werden, etc. Das machen natürlich die Leute dann einfach selbst. Und das ist einfach motivierend und hat bei uns dazu geführt, dass wir sehr, sehr hohe Loyalität haben. Also unser Durchschnittszug ist jetzt knapp über drei Jahre.
was bei einem Startup schon, glaube ich, ganz gut ist.
Andreas Deptolla (26:16.976)
Und wir sprachen ja gerade so bisschen über Funding. Seid ihr aktuell profitabel? Werdet ihr noch mal ein Funding machen in der Zukunft? Wo steht ihr da?
Tobias Hann (26:27.15)
Profitabel sind wir noch nicht, also nach wie vor doch im funded Modus. Wir sind allerdings sehr kapital effizient und aktuell raisen wir nicht, aber kann sicher wieder tippen.
Andreas Deptolla (26:40.468)
Und was ist so die Vision von dir? Also geht es irgendwann Richtung IPO oder gibt es irgendwelche anderen Szenarien, die man so verfolgt?
Tobias Hann (26:50.762)
Naja, wir sind natürlich VC finanziert, das heißt auch unsere Investoren irgendwann mal wollen sie einen Return sehen für Investment. Klar, bei uns könnte das unterschiedliche Ausmaß annehmen. IPO, klar könnte ein Thema sein eines Tages. Aber natürlich auch &A ist etwas, wo gerade in unserem Umfeld auch jetzt momentan ein paar sich sehr viel tut. Immer wieder spannende Companies von größeren Playern gekauft werden. Ich da gibt es größere Player. Muss auch bei uns viele Synergien...
geben könnte. glaube es gibt auch größere Player, die sagen, dass einen Catch-Up spielen müssen und die auch immer wieder auf der Suche sind nach, wie können wir noch einmal stärker AI-Kompetenzen reinbringen. Also da könnte schon noch was in die Richtung passieren.
Andreas Deptolla (27:23.254)
Mhm.
Andreas Deptolla (27:32.022)
Was ja auch interessanter Trend aktuell ist, von vielen deutschen, europäischen Start-ups, wenn die zu einer gewissen Skalierung kommen, gehen die in USA. Du hast ja auch gesprochen, dass das natürlich ein Riesenmarkt ist. Wie schaut das genau aus? Hast du Pläne, da ein Team aufzubauen oder wie sieht letztendlich die Planung aus, dort auszuskalieren?
Tobias Hann (27:59.359)
Naja, tatsächlich sind wir schon in den USA und wir sind auch schon relativ lange in USA. Das war einer der ersten Sachen, die ich auch gemacht habe damals 2019, dass wir eine Zweikinderlassung, ein Tocht, unter dem wir den USA gegründet haben. Dann war ich jetzt selbst auch ein paar Jahre jetzt drüben. Wir hatten da auch schon mal ein Team, das auch schon mal etwas größer war als jetzt. Wir haben nach wie vor ein Team drüben, das jetzt etwas schlanker ist. USA ist auch teuer. Das war auch ein definitives Learning von uns, also gerade auch Vertriebsmitarbeiter, die sind halt echt, echt teuer.
Andreas Deptolla (28:08.427)
Mhm.
Tobias Hann (28:27.586)
Und was wir mittlerweile erkannt haben, ist, dass wir eigentlich aus Europa raus es auch ganz gut schaffen. Ich persönlich bin jetzt Anfang des Jahres zurück nach Europa und betreue trotzdem unsere amerikanischen Kunden und trotzdem im Vertrieb drüben noch sehr viel involviert. Klar, das heißt ab und zu mal drüber fliegen, aber eigentlich geht es auch ganz gut aus Europa. Ich glaube, rechtliche Entität drüben zu haben und auch entsprechend es denen leicht zu machen, mit uns in Geschäfte abzuschließen, das ist, ich, wichtig.
Aber muss man unbedingt immer vor Ort sein? Glaub ich, ist nicht der Fall.
Andreas Deptolla (29:00.706)
Interessant. Was ist denn für euch so, wenn man so einen typischen Kunden anschaut? Gibt es einen typischen Umsatz pro Kunden, wo ihr sagt, dass das macht für uns Sinn? Ihr habt ja sehr viele verschiedene Produkte auch letztendlich im Einsatz und verschiedene Kanäle. Wie gliedert sich das auf bei euch?
Tobias Hann (29:17.214)
Ja, also gerade im Enterprise-Bereich ist es schon so, dass es einfach die wirklich größeren Unternehmen sind, denen wir da arbeiten. Weil unsere Software, wenn sie dann installiert wird, die Plattform in der Regel on-prem oder in der Private Cloud, beim Kunden installiert wird. Das ist dann meistens doch etwas mehr involviert. Es ist halt doch ein sehr technisches Thema. Das heißt, der Kunde muss auch eine gewisse Kompetenz haben, überhaupt zu verstehen, okay, was sind synthetische Daten? Wie kann man mit denen, sagen, umgehen, arbeiten? Wie kann man die Qualität evaluieren?
Andreas Deptolla (29:28.79)
Hm.
Tobias Hann (29:45.422)
Und damit ist einfach das Involvement von unserer Seite auch relativ hoch, damit ist auch klar, dass es keine sehr kleinen Deals sein sondern schon eher größere Enterprise Deals, die wir mit unseren Kunden abschließen.
Andreas Deptolla (29:58.837)
Das heißt typischerweise 6 Stellen im Bereich plus, damit es nicht so so lohnt. Und was sind so typische, du sagst ja gerade on-prem, wahrscheinlich wegen der Datensicherheit, was sind so Implementierungszyklen von Vertrag abgeschlossen bis letztendlich die Integration abgeschlossen, bis es läuft?
Tobias Hann (30:00.527)
Genau.
Tobias Hann (30:18.062)
Genau, und vor allem wegen Daten, sicher wie du sagst, weil die Kunden würden einfach nicht ihre Daten bei uns in den Infrastruktur hochladen wollen. Das muss schon dann alles sozusagen beim Kunden in deren Umgebung laufen. Auch oft in einfach airgapped Umgebungen, wo nicht mal theoretisch sozusagen irgendwas dann rausgehen könnte. Naja, ich sage immer, von der Implementierung her, wenn alles so zur Verfügung gestellt wird vom Kubernetes Cluster, also wo die Software läuft, wie wir es gerne hätten, dann kann das mit einem Call, einer Stunde vielleicht, anderthalb Stunden
installiert sein. der Praxis sind es dann doch mehrere Wochen, weil einfach der Cluster in der Regel nie so zur Verfügung gestellt wird, wir ihn gerne hätten und dann oft kommt noch Sachen dann drauf, spezielle Policies oder spezielle Security Software, die noch im Einsatz ist, dann doch nochmal entsprechende Anpassungen braucht. Das sind dann doch mehrere Wochen, bis dann auch ein Kunde up and running ist.
Andreas Deptolla (31:10.038)
Das ja für euch auch wahrscheinlich einen Vorteil hat, wenn ich mal erst mal investiert bin als Kunde, ich habe das Ganze aufgebaut, dauert ein paar Monate. Das sind natürlich auch irgendwelche Kosten für den Kunden, wieder auf eine andere Lösung zu gehen. Seht ihr das in der Customer Retention, dass ihr da recht stabil seid?
Tobias Hann (31:30.478)
Ja, klar. ist einfach ein Thema. Es ist halt Enterprise Vertrieb. ist auch der Sales Cycle. Es natürlich jetzt nicht, dass wir da nur ein paar Wochen haben, sondern allein so eine Master Service Agreement Verhandlung, typisch seit zwei, drei Monaten. Und davor hat man schon einen POC gemacht und vielleicht nochmal einen zweiten POC-Teil oder so. Das ist schon auch dann ein involierter Sales Cycle. Es ist auch klar, dass einfach dann längere Verträge abgeschlossen werden. Und ja, wir haben auch jetzt gerade die Situation, jetzt mal gerade bei einem Kunden in Kanada abzuschließen.
Andreas Deptolla (31:35.67)
Hm.
Tobias Hann (31:58.515)
Die wollten jetzt noch mal einen längeren Vertrag abschließen, weil sie gesagt haben, es ist für sie dann einfacher, weil sonst müssen sie halt bei Vertragsende wieder sozusagen ein Audit machen und Security Assessment. Das heißt, wenn sie jetzt gleich mal schon mehrere Jahre abschließen, dann wissen sie, okay, sind sie erst mal safe. Für uns ist es natürlich angenehm, sag ich, okay, machen wir gerne. Weil ja, dann ist es mal doch etwas stickier, als wenn man da immer noch von Jahr zu Jahr einen Jahresvertrag hat.
Andreas Deptolla (32:23.446)
Gibt es irgendwelche Kunden, die du hier erwähnen kannst mit Use Cases, ... irgendwelche Referenzkunden, dass man so bisschen mal auch sieht, ... in Europa vielleicht wer euch benutzt für welche Trainingsansätze?
Tobias Hann (32:35.934)
Ja, also bei uns, nachdem es immer sensible Daten geht, sind die Kunden immer etwas ein bisschen, sag ich mal, sperrig, was so Referenz-Cases betrifft. Aber wir arbeiten zum Beispiel mit O2-Telefoniker in Deutschland, wir arbeiten mit Schweizer Post in der Schweiz, Erste Group, eine der größten Bankengruppen in Österreich. Also, das sind so die Unternehmen. Und von den Uskis, einfach wie auch schon vorher generisch gesprochen, es ist einfach das Thema, wie kann ich Daten einfacher zur Verfügung stellen?
Andreas Deptolla (32:48.317)
Mh.
Tobias Hann (33:04.122)
entweder eben intern im Unternehmen und mehr Menschen im Unternehmen, Mitarbeiter im Unternehmen mit Daten ermächtigen zu arbeiten oder eben das externe Teilen von Daten, das sind so die Haupt-Use-Cases.
Andreas Deptolla (33:15.368)
Jetzt gibt es ja oft in so einem Lebenszyklus von so Startup, Mackey Clients oder irgendwelche Events, wo dann man gesehen hat, ja wir haben jetzt irgendwie O2 abgeschlossen und dann sind irgendwie alle anderen im Telekom Bereich auch nachgekommen. Gibt es irgendwelche Momente, wo du nicht so erinnerst, wo du sagst, okay das waren so ein, zwei Momente für uns, wo es dann nochmal richtig nach vorne gegangen ist?
Tobias Hann (33:41.263)
Ja, also glaube schon, gerade wie du sagst, gerade so Industrien ist so Thema. Weil was einfach extrem wichtig ist, Referenzen. wenn ich jetzt schon mal eine Bank gewinnen konnte als Kunden, dann hilft das einfach extrem, in einem Bankenumfeld weiter zu verkaufen. Witzigerweise hilft das dann immer nicht so stark im Telekommunikationsumfeld. Weil ich sage immer so ganz nett, dass es nicht eine Bank nutzt, aber machen das dann meine Mitbewerber, meine direkten Mitbewerber.
Und das ist dann schon so, man sagt, okay, man hat einmal eine neue Industrie erschlossen, dass es dann einfach deutlich schneller geht, wenn man sagen kann, wir haben schon einfach mal hier einen Kunden in der Industrie. Das ist dann immer relevant gewesen, absolut.
Andreas Deptolla (34:21.59)
Du sagtest ja, dass euer Team remote aufgestellt ist. Ihr seid sehr tech-lastig, es ein hoher Freiheitsgrad für die Mitarbeiter. Jetzt gerade im Sales-Bereich, wie nutzt ihr denn AI intern? Also es gibt ja ganz viele neue Tools jetzt, die direkt den Core ...
dann sagen die zwei drei Sachen sind nicht richtig angegangen worden oder Pipeline Management gibt es da irgendwelche Sachen wo du sagst okay das hat uns noch mal richtig nach vorne gebracht
Tobias Hann (34:54.158)
Naja, Most.i sagen auch vom Tooling, würde ich sagen. Also wir haben schon länger uns einfach damit beschäftigt, was können wir auch selbst für Tools einsetzen? Und Querbeet. Wir haben wirklich dann auch nochmal im Finance Bereich geschaut, wir haben im HR Bereich geschaut, wirklich Querbeet. Eins ist klar, bei uns im Software-Engineering-Bereich, glaube ich, kann man den Return am einfachsten quantifizieren, weil, ja, also da ist einfach...
Andreas Deptolla (35:16.694)
Mhm.
Tobias Hann (35:20.878)
Cloud Code und Cursor und die ganzen Tools einfach nicht mehr wegzudenken bei allen unseren Developern und Researchern. wenn ich mit den Kollegen spreche, dann sie, dass sie 50 Prozent schneller geworden und effektiver geworden sind. Ich glaube, ist einfach der größte Impact. Im Vertrieb, im Sales haben wir auch recht früh schon letztes Jahr experimentiert mit Automated Outreach und solchen Tools. Wir davon ehrlicherweise wieder weggegangen, weil letztendlich dann
Andreas Deptolla (35:44.118)
Mhm.
Tobias Hann (35:49.167)
Qualität doch nicht so gepassert und ich selbst merkt ja auch, selbst irgendwie die E-Mails bekommt, die auch wenn die dann schön recherchiert sind und man sich denkt, klar, hat der Agent sich das irgendwie angeschaut mit dem LinkedIn-Profil und dann die E-Mail so erstellt. Wenn es halt trotzdem nicht relevant ist, dann hilft das alles nichts. Auch wenn er sich schön auf meinen LinkedIn-Post bezieht. Und von daher sind wir da jetzt momentan stärker auf, gerade im Sales und im Marketing, Kommunikationsbereich.
Andreas Deptolla (35:54.262)
Ciao!
Tobias Hann (36:17.044)
Auf dem Trend würde ich sagen, mehr diese B2C Kommunikation zu nutzen als klassische B2B mit Events und sowas. Das heißt, machen viel auf Reddits zum Beispiel. Wir fangen jetzt gerade mit TikTok an, experimentieren. Also wirklich auch so neuere Kanäle. Und da machen wir das meiste mit Handys, manuell. Da machen wir relativ wenig AI. Und ansonsten, ja klar, alle unsere Mitarbeiter haben eine Chat-GVT-Subscription, alle haben eine Cursor-Subscription, auch die nicht-technischen, wenn sie das wollen, weil wir einfach sagen, hey,
Andreas Deptolla (36:21.344)
Hm.
Tobias Hann (36:46.542)
muss ich mit den Technologien auseinandersetzen. Und spezifische Lösungen haben wir dann tatsächlich fast weniger im Einsatz, weil einfach mit JTBT und über APIs etc. man schon extrem flexibel ist.
Andreas Deptolla (37:01.43)
Gibt es für dich vielleicht auch aus dem persönlichen Umfeld, ne Eithoode sag so unter 20€ im Monat, der GDP ist natürlich unheimlich wertvoll und wird genutzt, aber irgendwas anderes was dich jetzt vielleicht in letzten 1, 2, 3 Monaten überzeugt hat?
Tobias Hann (37:19.43)
Ich bin jetzt kurz einen relativ großen Fan von Granola, wenn das kennt. Die machen Recording, Transcript von Meetings. Aber halt so, nicht jemanden hasse sich dazu einwählt, sondern die holt sich das Audio direkt vom Computer. heißt, Gegenüber weiß gar nicht, dass das mitläuft. Von der Qualität einfach super. Ich war früher ein großer Fan davon, meinem Notizblock bei Meetings zu sitzen und mitzuschreiben.
Andreas Deptolla (37:38.678)
Mhm.
Tobias Hann (37:49.139)
Das ist halt jetzt alles automatisiert und einfach extrem zauberspannend.
Andreas Deptolla (37:52.759)
Effizient. Ja, das ist wahrscheinlich auch interessant im Bereich dann, was das mit Privacy angeht, den Gesprächspartner auch mitzuteilen, dass das mitgeschnitten ist und so, dass das auch letztendlich transparent ist.
Tobias Hann (38:09.71)
Ja, wobei, wie gesagt, so habe ich manuell mitgeschrieben und jetzt schreibt halt ein Agent mit. So lange ich das selbst für mich verändere, ich da eigentlich aus privater Sicht keine Bedeutung.
Andreas Deptolla (38:12.95)
Hm.
Andreas Deptolla (38:20.278)
Wie sieht die Zukunft für euch aus? Woran arbeitet ihr gerade? Gibt es irgendwelche Sachen, auf die du dich besonders freust?
Tobias Hann (38:34.376)
Ja, vieles. Ich hab schon ein paar Sachen angesprochen gehabt. Auf der Research-Seite ist gerade das Thema Multimodality ein großes Thema bei uns. Wir haben in der Vergangenheit viel mit tabularen Daten, mit Textdaten gemacht. Gerade jetzt eben so Bild ist bisschen das nächste. Auch was du bei deinem Use-Key aus dem Healthcare-Bereich angesprochen hast, damit mit zum Beispiel Röntgenaufnahmen oder so was. Da gibt es immer wieder auch Anfragen, die wir bekommen aus dem Bereich. Und da sind wir einiges an Potential. Das heißt da so Bilddaten.
Dann gibt es jetzt viele Integrationen und gerade das Thema Agents, Agentic ist halt groß. Auch da haben wir jetzt MCP schon vor ein paar Monaten bei uns auf die Plattform gebracht und da zu schauen, wo kann man auch dann vielleicht noch mal in so Agentic Workflows einklinken, auch mit unserem Tool. ist großes Thema. Da wird sich auch viel tun in kommender Zeit. Und dann bei uns zu sagen, go-to-market-mäßig, ist auf der einen Seite schon das erwähnte, das SDK, Open Source, auch weiter zu promoten.
Andreas Deptolla (39:10.536)
Mhm.
Tobias Hann (39:31.509)
Das wollen wir als den Standard für synthetische Datengenerierung am Markt etablieren. ist das große Ziel. Da gibt es schon ein paar Tools da draußen. Ehrlicherweise waren wir nie so wirklich überzeugt. Teilweise sind die auch nicht wirklich völlig open source. Und das auch somit die Motivation für uns, da gibt es was Besseres. Das können wir besser und das wollen wir auch der Welt zeigen. Und da dieses SDK wirklich zu dem Marktstandard zu bringen. ist das eine Ziel. Und auf der anderen Seite das SaaS Offering, das wir vor 1,5 Monaten relauncht haben.
Da halt was total wirklich schönes, ist die schnelle Feedback-Schleife. Weil im Enterprise-Umfeld installierst was on-prem oder in der Private Cloud. Wie gesagt, läuft manchmal Air Gap. Das heißt, du siehst nicht direkt oder unmittelbar, was die Kunden damit machen. Das heißt, du bist halt darauf angewiesen, in deinen, man nicht weekly, biweekly Calls, irgendwie zu schauen, okay, was passiert wirklich, wo gibt es vielleicht Probleme, was könnten an Funktionalitäten und Features benötigt werden.
Umgekehrt im SaaS-Bereich, wenn das bei uns gehostet ist, haben wir natürlich viel größere Einblick, was machen die Leute wirklich? Wo hakt es vielleicht, was kann man optimieren? Da sind wir auch vom Release-Cycle viel schneller. Das heißt, schauen, dass wir jede Woche releasen und neue Features reinbringen, Funktionalitäten verbessern, Bugs ausmerzen etc. Das ist schön zu sehen, wie sich das entwickelt. Da möchten wir in der Zukunft einfach weiter wachsen und stetig verbessern.
Andreas Deptolla (40:52.694)
Ich gerade nochmal dieses Thema angesprochen, was ich sehr interessant finde, ich glaube auch für die Zuführer MCP, würde das bedeuten, dass eure Lösung dann letztendlich über Zapier, Make oder NNN dann angebunden werden könnte oder was ist so die Idee dahinter, dass kleinere Unternehmen vielleicht auch schnell Zugriff dann haben?
Tobias Hann (41:13.614)
Genau, also das ist ja dann über unsere SaaS-Dösung, dass man dann sagt, okay, man hat einen MCP-Service, das da angeboten ist und wo man dann einfach sagt, okay, ich habe halt, ich brauche die Funktionalität, Synthetische Daten zu generieren, habe jetzt bei mir irgendwie in meiner Plattform-Ungebung nicht, aber kann halt das Service von Most.io nutzen, genau.
Andreas Deptolla (41:31.574)
Tobias, freut mich total, dass es so eine schöne Geschichte gibt hier aus Wien, Europa raus, euer Erfolg hier. Was ich ein bisschen raushöre, für euch ist natürlich wichtig, Talente. Wenn sich jemand für das Thema interessiert, findet man dich wahrscheinlich über LinkedIn oder was sind so die Kanäle.
Tobias Hann (41:52.116)
Absolut, LinkedIn bin ich auch ein großer Fan davon. Ich schaue tatsächlich auch wirklich alle meine Nachrichten an. Also wenn man mir schreibt, dann wenn es relevant ist, gibt es auch eine Antwort. Selbst wenn nicht relevant ist, dann schreibe ich zumindest zurück, nein danke. Also ja, gerne. Immer auf der nach guten Talenten. Man findet uns auf LinkedIn und aktuelle Job Openings auf unserer Webseite.
Andreas Deptolla (42:13.302)
Ja, klasse. Tobias, vielen herzlichen Dank. mich gefreut, dass wir auch heute mal deine und eure Story noch mal näher beleuchten konnten.
Tobias Hann (42:23.134)
Vielen Dank für den Anruf, Andreas.