00:09:14 · Felix Rösner
[00:09:14] S2: Ja, total. Genau, also vielleicht erst mal zur ersten Frage, wie funktioniert das überhaupt? Also die 1. Frage, die dann meistens den Kunden gestellt wird, ist irgendwie, hey, habt ihr Dokumentation von euren Prozessen? Könnt ihr uns darüber sein? Können wir uns irgendwie dementsprechend einlesen und schon mal irgendwie son son Vorsprung schaffen, bevor wir überhaupt in die Workshops et cetera gehen. Ich glaube, leider ist es häufig so, dass Prozesse, ja, kaum dokumentiert sind oder die Dokumentation halt unglaublich veraltet ist. Ich glaub, wir kennen das irgendwie alle selber von unseren Ideen, die wir mal hatten und auf Notion umgesetzt haben mit irgendwelchen Libraries, die dann am Ende des Tages doch recht schwierig sind, up to date zu halten. Und ja, ich glaube, so ist es halt noch mal sag ich mal, in in älteren Unternehmen, in traditionellen Unternehmen. Das heißt, es gibt schon, ja, extrem wenig Substanz, auf die man aufbauen kann und dann ist es wirklich, ja, ein interviewartiger Prozess, ne. Man man setzt sich mit den Leuten zusammen. Man hofft natürlich erst mal, dass die Leute irgendwie die jeweiligen Prozesse relativ ähnlich bearbeiten. Aber Christ meinte dann auch so, recht schnell kommt man dann zu dem Punkt und merkt, okay, hier sind irgendwie 20 Leute, die für diesen jeweiligen Prozess zuständig sind. Aber ja, über die letzten Dekaden haben quasi alle relativ individuelle Wege entwickelt, wie sie diese Prozesse bearbeiten und das erst mal so zu harmonisieren und so zusammenzufassen in quasi ein Standard Operating Procedure ist halt unglaublich viel Arbeit. Es sind unglaublich viele Post its involviert auf Whiteboards und sehr viele Interviews und Nachfragen. Et cetera. Und genau und und und vielleicht so so dann der der Schritt, wieso sind wir dorthin gekommen, wo wir wo wir dann sind? Ich glaub, das Problem haben wir so sehr klar identifiziert, so im Sinne von, hey, am Ende des Tages ist es unglaublich wichtig, dass Unternehmen sozusagen ein eigenes Verständnis haben, wie ihre Arbeit funktioniert. Weil nur wenn man dieses Verständnis hat, dann kann man auch vernünftig Initiativen priorisieren. Man kann Opportunitäten identifizieren, vielleicht mit Technologie oder ohne Technologie Prozesse effizienter zu machen.
00:11:12 · Felix Rösner
Und wenn man das Verständnis eben nicht hat, ist man immer quasi auf externe Dienstleister angewiesen in Form von, ja, Forwardabled Engineers oder Consultants, die eben ja diese Prozesse erst mal mappen und an aufzeichnen. Was natürlich dann auch, sobald diese weg sind, dann wieder veraltet. Also das heißt, das ein sehr wiederkehrendes Problem. Und dann haben wir aber auf der zweiten Seite auch gedacht, okay, is like the most and busious thing, was wir bauen können? Also wollen wir irgendwie ein Tool bauen, was wir for theployed engineers zur Verfügung stellen, damit die dann quasi unsere Daten oder unsere Informationen benutzen, quasi deren Produkt zu implementieren? Und dann ist natürlich der größte Teil der Wertschöpfungskette bei den Softwareunternehmen selber, die die Software implementieren und eben nicht bei uns. Und ich glaube, wir haben so über die letzten, ja, wahrscheinlich 18 Monate schon eben so diese exponentiellen, dieses exponentielle Wachstum an Fähigkeiten von Coding Agents oder auch KI Assistenten mitbekommen und sind irgendwie dann auch so zum Schluss gekommen, so, hey, es gibt am Ende des Tages keinen Grund, warum dieses Wachstum oder dieser dieser Slope irgendwie so stagnieren sollte in den nächsten in den nächsten Monaten. Und am Ende des Tages waren wir alle sehr konviktet, dass wir in' Welt leben werden, wo es auf der einen Seite ja sone Art Software Engineering Bandence gibt. Das heißt, alles, was ich irgendwie so granular beschreiben kann, was ich bauen will, kann ich bauen, solange ich's eben beschreiben kann. Und er hat gesagt, okay, wenn wir jetzt schon diese Task machen und in Unternehmen reingehen und eben Prozesse wirklich bis auf das granularste Detail beschreiben und und analysieren, dann können wir eben diese Informationen auch benutzen, diese, ja, KI Coworker, wie wir sie nennen, auch bei den Unternehmen selber zu implementieren. Und ja, das haben wir uns dann auf die Fahne geschrieben, haben das mit, ja, erst mal ein, 2 Kunden getestet. Das hat unglaublich gut funktioniert.
00:12:59 · Felix Rösner, Jan Thomas
Also auch wenn dieser ganze dieses ganze Journey von Daten aufnehmen bis KI, Coworker implementieren natürlich noch nicht voll automatisiert war, haben wir einfach gemerkt, was für ein Effizienzgewinn es ist, wenn wir eben nicht diese ganzen Interviews machen müssen, nicht die ganze Discovery machen müssen, sondern wenn wir diese Informationen wirklich alle aus Daten ablesen können. [00:13:19] S1: Na, sag mal, wo ihr gerade steht und auch vielleicht, wo ihr hinwollt, ne? Aber das klingt ja nach' eigentlich nach' großen Opportunity, ne? Zeitgleich, man man kennt das ja, dass oft Startups auch eine tolle Idee haben und dann trotzdem die Adaption im Markt irgendwie zu langsam geht oder oder der ROI sich nicht sofort irgendwie bemessen lässt. Wo steht ihr? Was sind so die Herausforderungen grade? Dann vielleicht mal so ultimativ, was glaubst Du, was entsteht für ein Unternehmen?
00:13:39 · Felix Rösner
[00:13:39] S2: Ja, also klar, ich würd sagen, die Nachfrage im Markt ist ist ist unglaublich hoch nach solchen Lösungen. Ich glaube, so die 1. Herausforderung, die wir Anfang des Jahres hatten, würd ich sagen, zu sagen, ja okay, anstatt jetzt irgendwie jetzt son sehr breites Branding oder auch Proposal aufzubauen, ist es irgendwie wichtig, sich auf eine gewisse Art von Kundengruppe zu zu fokussieren, ne? Man könnte das am Ende des Tages zu allen Unternehmen fast verkaufen, vor allem, wenn unsere These hält bezüglich des Fortschritts von Coding Agents. Aber am Ende des Tages ist der Competitor unseres Kunden wahrscheinlich der beste nächste Kunde. Das heißt, wir wollten schon irgendwie so ein klares Ökosystem aufbauen, auf das wir uns fokussieren, wo Kunden uns kennen und wo wir eben auch drin skalieren können. Das haben wir gemacht und haben dann eben so unseren Kundenkreis von 2, 3 eben, wie ich schon meinte, auf so ein Dutzend, sag ich mal, erweitert. Und dann ging es wirklich darum zu sagen, okay, ich mein, Du kannst dir wahrscheinlich vorstellen, so, wir sammeln eine 1 unglaubliche Anzahl an Daten. Wie können wir jetzt Struktur da reinbringen? Wie können wir die Datenpipeline quasi so skalieren, dass wir nicht mehr irgendwie manuell die Qualität reviewen müssen, sondern uns wirklich darauf verlassen können, dass, ja, quasi unser unser Output auch die Realität widerspiegelt. Das war natürlich, hat's natürlich extrem starkes Engineering Talent für gebraucht. Das heißt, so eine große Challenge war dann Hiring. Ich glaub, das war auch ein großer Punkt, warum wir entschieden haben, erst mal München zu bleiben, einfach weil, glaube ich, das Talent der Talentpool hier extrem tief ist.
00:15:08 · Jan Thomas, Felix Rösner
[00:15:08] S1: Oh, der Wettbewerb aber auch, ne? [00:15:10] S2: Der Wettbewerb auch, aber ich meine, ich war davor in San Francisco. [00:15:13] S1: Ach so.
00:15:15 · Felix Rösner
[00:15:15] S2: Also ich glaube, natürlich, also überall, wo wo großartige Talent ist, gibt's auch Wettbewerber, aber ich glaube immer noch, dass, wenn ich das jetzt mit San Francisco vergleiche oder auch New York vergleiche, dass wahrscheinlich der Wettbewerb etwas niedriger ist, glaube ich, auch die, ja, die, sag ich mal, Sellerie Benchmarks für Top Tier Talente etwas niedriger sind und unser Netzwerk natürlich auch hier vorhanden war über das CDTM, wo wir sagen konnten, okay, hier, hier, wir wissen, wo wir starten, wenn wir irgendwie heiraten wollen. Und genau, so den Sommer über haben wir dann eben sehr viel uns auf Hiring, auch sehr viel auf Produkt fokussiert und genau sind jetzt an dem Punkt, wo wir weitere Kunden beonboarded haben, viele Kunden jetzt auch quasi expanded haben, quasi von der initialen Analyse nach Use Cases zu KI Agenten, die wirklich auch in Produktion sind. Und jetzt geht's wirklich genau, ein Go to Market. Zum Schluss hat sich der Fokus jetzt ein bisschen angeschoben. Und ja, ich glaube, unser Ziel jetzt ist bis bis Q1 haben wir uns gewisse Meilen zu uns gesetzt, was irgendwie Expansion, also Net Revenue Retention vor allem und auch Net New AI angeht. Und ja, dann geht es auch darum, okay, wie können wir in die USA expandieren? Wie können wir auch dort ein Footer on the Ground bekommen? Ich glaube, dass es extrem wichtig ist, eben nicht nur ein Produkt für einen regionalen Markt zu bauen, sondern quasi mit den global kompetitivsten anderen Produkten zu competen, eben auch ein Best in Class Produkt zu bauen. Und ich glaube, das sind so die nächsten die nächsten Milestones, die wir jeweils Firma haben.