Stephen Straus, CEO und Mitbegründer von KUNGFU.AI – Interviewreihe

Stephen Straus, CEO und Mitbegründer von KUNGFU.AI, ist Unternehmer, Investor und Technologie‑Executive mit jahrzehntelanger Erfahrung im Aufbau und der Beratung von Unternehmen. Vor dem Start von KUNGFU.AI im Jahr 2017 war er General Partner bei Austin Ventures und gründete bzw. co‑gründete mehrere Unternehmen, darunter mbue, das von Bluebeam übernommen wurde. Straus ist zudem langjähriger Partner und Mentor bei Capital Factory und Mitglied des Engineering Advisory Board an der University of Texas at Austin’s Cockrell School of Engineering. Neben Technologie und Investitionen hat er Impact Dyslexia mitbegründet und leitet es und gründete das Startup Diversity and Inclusion Pledge, was einen breiteren Fokus darauf widerspiegelt, wie Technologie, Unternehmertum und organisatorische Führung positiven gesellschaftlichen Einfluss erzeugen können.

KUNGFU.AI ist ein in Austin ansässiges Management‑Beratungs‑ und Ingenieurunternehmen, das sich ausschließlich auf Künstliche Intelligenz konzentriert. Das 2017 gegründete Unternehmen kombiniert KI‑Strategie mit Engineering, um Organisationen vom Experimentieren zu produktionsbereiten KI‑Systemen zu führen, wobei die Arbeit Bereiche wie agentische KI, Machine Learning, Computer Vision, KI‑Governance und Mensch‑Maschine‑Teamarbeit umfasst. Der Ansatz betont die Gestaltung von KI nach dem tatsächlichen Arbeitsablauf von Unternehmen und deren Mitarbeitenden, anstatt KI als eigenständige Technologieeinführung zu behandeln. KUNGFU.AI arbeitet branchenübergreifend, unter anderem im Gesundheitswesen, im öffentlichen Sektor, im Private‑Equity, im Einzelhandel, im Finanzwesen und in der Versicherungsbranche, und berichtet, dass 96 % seiner Aufträge die Produktionsphase erreichen.

Sie verbrachten Jahre als Risikokapitalgeber bei Austin Ventures während des Dot‑Com‑Booms und -Busts und erkannten später Parallelen zwischen dem Aufstieg des Internets und dem, was mit KI begann. Was überzeugte Sie, dass die Gelegenheit bedeutend genug sei, um letztlich KUNGFU.AI mitzugründen, und was sahen Sie damals, das vielen Geschäftsführern noch fehlte?

Ich denke, es war das Mustererkennen aus der vordersten Reihe der Internetrevolution während der Dot‑Com‑Ära, das mich dazu brachte, das Unternehmen sechs Jahre vor dem Erscheinen von ChatGPT zu gründen. Ich kann es nicht wirklich erklären, aber ich war fest davon überzeugt, dass KI die nächste große technische Transformation sein würde, die die Welt durchlaufen würde, und wie das Internet die Wettbewerbsgrundlage verändern würde.

Persönlich habe ich in meinem Leben mehrere transformative technische Übergänge erlebt, beginnend im Alter von 11 Jahren. Ich sah einen Apple I und obwohl ich es damals nicht verstand, stellte er den Beginn der Personal‑Computer‑Revolution dar.

Aus der Sicht von Dienstleistungsunternehmen sahen nur sehr wenige Menschen dasselbe wie meine Mitgründer und ich. Vor ChatGPT war es äußerst schwierig, andere Dienstleistungsunternehmen zu finden, die sich auf KI konzentrierten, und heute ist es fast unmöglich, ein Dienstleistungsunternehmen zu finden, das nicht behauptet, KI‑Dienstleistungen anzubieten.

KUNGFU.AI wurde Jahre bevor generative KI zur Priorität im Vorstand wurde, gegründet. Wie hat sich Ihre Definition eines „AI‑first“-Unternehmens verändert, während sich die Technologie von traditionellem Machine Learning zu generativer und zunehmend agentischer KI entwickelt hat?

Als wir das Unternehmen gründeten, erkannten wir, dass wir Pioniere dessen waren, was es bedeutet, ein KI‑Professional‑Services‑Unternehmen zu sein. Doch erst mit dem Aufkommen von ChatGPT wurde uns klar, dass wir auch die Möglichkeit hatten, zu definieren, was ein KI‑aktiviertes Professional‑Services‑Unternehmen bedeutet.

Wir hatten vor ChatGPT bereits einige begrenzte interne Automatisierungen umgesetzt, doch erst das Aufkommen von LLMs und jetzt agentischer KI ermöglichte es uns, zu einem KI‑aktivierten Professional‑Services‑Unternehmen zu werden. Ich denke, wir machen bedeutende Fortschritte in diese Richtung. Wir steigerten den Umsatz im vergangenen Jahr um über 80 % und hielten die Mitarbeiterzahl praktisch konstant. In der Dienstleistungsbranche ist sowohl diese Wachstumsrate als auch die Entkopplung vom Personalwachstum, meiner Meinung nach, wirklich bemerkenswert und zeigt, was in diesem neuen Zeitalter der Dienstleistungen möglich ist.

Sie haben argumentiert, dass Unternehmen einen Fehler begehen, wenn sie KI wie eine weitere Software‑Implementierung behandeln. Wie sieht es tatsächlich aus, wenn eine Organisation KI nutzt, um neu zu überdenken, was das Unternehmen sein kann, anstatt lediglich ihre bestehenden Prozesse effizienter zu machen?

KI unterscheidet sich von traditioneller Software in vielerlei Hinsicht. Diese Grafik stammt aus meinem neuen Buch, Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI.

Wie KI sich von traditioneller Software unterscheidet

Abgesehen von diesen Details und strategischer betrachtet, denke ich, dass die meisten Unternehmen einen wirklich großen Fehler begehen, und zwar, dass sie versuchen herauszufinden, wie sie KI einsetzen können, um ihr Geschäft zu automatisieren. Warum ist das ein Fehler? Fast alle dieselben Personen würden zustimmen, dass KI alles verändert. Und wenn sie alles verändert, beinhaltet das auch die Veränderung der Wettbewerbsgrundlage in Ihrer Branche.

Für mich ergibt es keinen Sinn, Ihr Unternehmen zu automatisieren, wenn Ihre Branche ohnehin gestört wird. Das ist vergleichbar damit, zu sagen, es sei eine gute Idee, Blockbuster Video zu automatisieren, während es von Netflix verdrängt wird.

Ich bin nicht gegen Automatisierung, aber ich denke, dass die erste, zweite und dritte Priorität jedes Unternehmens darin bestehen sollte, herauszufinden, wie Sie zum Disruptor in Ihrer Branche werden können. Denn wenn Sie sich nicht darauf konzentrieren, werden Sie per Definition nicht der Disruptor sein und wahrscheinlich selbst gestört werden – Sie werden gestört. Daher sollte das die Priorität sein, und sich ausschließlich auf Automatisierung zu konzentrieren, könnte ein existenzielles Risiko für Ihr Unternehmen darstellen.

KUNGFU.AI hat inzwischen an mehr als 120 Einsätzen in über 30 Branchen gearbeitet. Aus diesen Implementierungen, was unterscheidet Organisationen, die KI-Experimente in dauerhafte Wettbewerbsvorteile verwandeln, von denen, die weiterhin in Pilotprojekten feststecken? 

Es gibt tatsächlich entscheidende Unterschiede, die Organisationen, die KI-Experimente in dauerhafte Wettbewerbsvorteile verwandeln, voneinander trennen. Ich denke, es beginnt sowohl mit dem psychologischen Profil des Führenden als auch mit dem Ambitionsgrad der gesetzten Ziele.

Beginnen wir mit dem psychologischen Profil der ranghöchsten Führungskräfte in den Unternehmen, sei es der CEO, aber auch der Vorstand und das C‑Suite. Das ist sehr vereinfachend, aber ich sehe zwei primäre Archetypen von Führungskräften.

Auf der positiven Seite sehe ich Menschen, die diese gewaltige Herausforderung, in diesem neuen KI‑Zeitalter zu führen, mit der Bereitschaft angehen, verletzlich genug zu sein, um zu sagen: Das ist völlig neu. Wir wissen kaum, was wir tun, um all die Entscheidungen und Investitionen, die wir treffen müssen, treffen zu können. Und wir werden voranschreiten, wissend, dass wir Fehler machen werden, und damit einverstanden sein. Wir werden aus diesen Fehlern lernen und uns so weit wie möglich mit Experten umgeben.

Das steht im Gegensatz zu Personen, die zumindest nach außen hin mit der Einstellung an diese Aufgabe herangehen: Ich weiß, was ich tue, und mit einer Zuversicht, die für fast alle unbegründet ist, und daher eher Hybris ist.

Darüber hinaus sind die erfolgreichsten diejenigen, die erkennen, dass KI die Wettbewerbsgrundlage verändern wird, und nach KI‑gestützten Geschäftsmodellen suchen, die auf proprietären Daten basieren und an Schwachstellen der Branchenstruktur ansetzen, um die Branche zu verändern und anschließend führend zu sein.

Da KI‑Agenten zunehmend komplexere Arbeitsabläufe ausführen und Entscheidungen mit weniger menschlicher Beteiligung treffen können, wie erwarten Sie, dass sich die Struktur von Unternehmen, Management‑Ebenen und einzelnen Rollen verändern wird?

All das wird sich verändern und verändert sich bereits dramatisch. Wir haben ein komplettes Rahmenwerk für die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine, das Forschung von vor 50 Jahren auf dieses neue KI‑Zeitalter anwendet. Die Chance besteht nicht darin, Arbeit nur zu automatisieren oder KI‑Werkzeuge vor Menschen zu stellen, sondern die Arbeit selbst neu zu gestalten, indem Teams sowohl menschliche als auch maschinelle Intelligenz einbeziehen.

Das bedeutet, dass sich auch die Rolle der Menschen ändern wird. Immer häufiger werden Menschen von der Ausführung von Aufgaben zur Gestaltung der Systeme übergehen, die die Arbeit ermöglichen, und dabei das Urteil, die Aufsicht und das Kontextverständnis einbringen, das die Technologie weiterhin benötigt.

Es ist eine sehr komplexe Frage. Sie entwickelt sich schnell. Und es ist äußerst wichtig, die Rollen Ihrer Mitarbeitenden bewusst zu gestalten, da sie zunehmend mit autonomen Agenten zusammenarbeiten.

Unternehmen haben heute eine enorme Auswahl an Grundmodellen, KI‑Plattformen, Agenten und Drittanbieter‑Tools zur Verfügung. Auf welche externen Technologien sollten Unternehmen setzen, und welche KI‑Fähigkeiten oder Datenvorteile müssen sie letztlich selbst besitzen?

Bei all den neuen Tools wird der Intelligenz‑Teil von KI schnell zu einer Ware, und ich kann die Bedeutung eigener Datenbestände nicht genug betonen.

Es gibt ein Sprichwort, das besagt, der beste Tag, um einen Baum zu pflanzen, sei vor 40 Jahren. Der nächstbeste Tag sei heute. Das bedeutet im Hinblick auf Daten, dass Sie, wenn Sie nicht bereits so viele Daten wie möglich aus Ihrem Unternehmen sammeln und archivieren, diesen Prozess noch heute beginnen sollten, selbst wenn Sie sonst noch nichts in Richtung einer KI‑zentrierten Zukunft unternehmen.

Eine andere Sichtweise auf diese Frage ist, dass es eine ganze Bandbreite an Werkzeugen im KI‑Werkzeugkasten gibt und die Werkzeuge, die die Leute heute oft als traditionelle KI‑ oder Machine‑Learning‑Modelle bezeichnen, in der Regel nicht sofort einsatzbereit sind. Und selbst wenn sie verfügbar sind, liefern sie nicht unbedingt die Genauigkeit, die Sie benötigen, um echten geschäftlichen Nutzen daraus zu ziehen, und/oder sie können Ihre proprietären Daten nicht nutzen.

Ich bin daher fest davon überzeugt, dass es sinnvoll ist, auf externe Technologie zu setzen. Für viele Anwendungsfälle werden die strategisch wichtigsten wahrscheinlich maßgeschneiderte Lösungen sein, die auf Ihren proprietären Daten basieren.

Sie haben die Bedeutung einer KI‑Governance auf Vorstandsebene betont. Welche Fragen sollten Vorstände heute dem Management stellen, um zu prüfen, ob ihre KI‑Strategie echten strategischen Mehrwert schafft und nicht nur inkrementelle Produktivitätsgewinne liefert?

Vorstände stehen vor einer neuen Reihe von Herausforderungen im Zusammenhang mit KI. Sie haben ihre traditionelle Rolle der Aufsicht und Governance, die oft auf Risikominimierung und Schutz vor Nachteilen ausgerichtet ist. Aber wenn sie das nicht mit der Förderung von Risikobereitschaft, dem Ausprobieren neuer Dinge und der Bereitstellung von Ressourcen dafür ausbalancieren, wird das Unternehmen per Definition in diesem neuen KI‑Zeitalter zurückbleiben. Daher ist es entscheidend, das richtige Gleichgewicht zwischen Risikoförderung und -minderung zu finden.

Ich halte es zudem für wichtig, dass der Vorstand das Management zu KI‑gestützten Geschäftsmodellen drängt, die die Wettbewerbsgrundlage ihrer Branche verändern und auf proprietären Daten basieren, denn wenn sie das nicht tun, sind die zusätzlichen Produktivitätsgewinne vergeblich, sobald ihr Geschäft disruptiert wird.

In Wayfinding erzählen Sie und Ben Szuhaj die Geschichte eines CEOs, dem 90 Tage bleiben, um eine KI‑Strategie zu entwickeln, sonst riskiert er, ersetzt zu werden. Warum haben Sie sich für eine Business‑Fabel statt eines traditionellen Management‑Buches entschieden, um zu untersuchen, wie Führungskräfte auf KI‑getriebene Disruption reagieren sollten?

Ich bin ein großer Fan von Business‑Fabeln und Autoren wie Patrick Lencioni, einer Legende des Genres. Wir haben uns entschieden, dieses Buch als Fabel zu schreiben, weil es uns ermöglichte, nuancierte Themen wie die Psychologie von Führungskräften, die in diesem neuen Zeitalter erfolgreich sein wollen, auf einfache und zugängliche Weise zu beleuchten – etwas, das in einem traditionellen Business‑Buch viel schwieriger gewesen wäre.

Wir sind der Meinung, dass das Buch etwas wirklich Erreichtes geschaffen hat, worüber wir sehr begeistert sind: es vermittelt substanzielle und relevante Inhalte auf eine schnelle, unterhaltsame und ansprechende Weise für vielbeschäftigte Führungskräfte. Die darin enthaltenen Erkenntnisse, einschließlich der 11 ursprünglichen Frameworks, können Leser sofort in ihrer Arbeit anwenden.

Ein zentrales Thema von Wayfinding ist das Treffen folgenreicher Entscheidungen, wenn sich die Technologie rasant entwickelt und Sicherheit unmöglich ist. Welches Framework sollten Führungskräfte nutzen, um zu entscheiden, wann sie genügend Informationen haben, um zu handeln, insbesondere wenn das Warten auf mehr Klarheit selbst ein Wettbewerbsrisiko darstellen kann?

Eines der Frameworks, das wir entwickelt und im Buch teilen, heißt Wayfinding. Es ist eine Anpassung von Agile für KI. Es handelt sich um einen hypothesengetriebenen, strukturierten Prozess, Daten zu explorieren und die Machbarkeit einer Lösung zu validieren, bevor man sich zu einem vollständigen Produktionsaufbau verpflichtet. Ziel ist es zu klären, ob eine KI‑Lösung sowohl baulich sinnvoll ist als auch funktionieren wird. Das ist ein wesentlicher Grund dafür, dass unser Unternehmen eine Erfolgsquote von über 95 % beim Übergang von Proof‑of‑Concepts in die Produktion vorweisen kann, was echten, messbaren geschäftlichen Nutzen gebracht hat – wir haben dies für unsere Kunden mehr als 50 Mal umgesetzt.

Wenn Sie wieder Ihre Risikokapital‑Brille aufsetzen und die heutige Generation von KI‑Unternehmen betrachten, welche Signale lassen Sie erkennen, dass ein Startup einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil aufbaut und nicht nur ein Produkt, das schnell zu einem Feature eines Foundation‑Modells oder einer größeren Plattform werden könnte?

Ich habe ehrlich gesagt keine Ahnung und bin wirklich froh, dass ich heute nicht in diesem Geschäft tätig bin. Ich habe viel Mitgefühl für die heutigen Risikokapitalgeber. Sie müssen große, mutige Wetten eingehen, wenn sie erstklassige Renditen für ihre Investoren erzielen wollen. Da sich die Technologie jedoch so schnell und ziemlich unvorhersehbar entwickelt, muss es sehr schwer sein, langfristige Gewinner von Verlierern zu unterscheiden.

Ich betone den langfristigen Aspekt, weil, wenn ein Unternehmen nicht zufällig eine wichtige Gelegenheit erwischt und frühzeitig ausgeschieden wird, viele Unternehmen zwar den Anschein haben, erfolgreich sein zu können, letztlich jedoch wegen der Marktentwicklung scheitern – was wiederum kaum vorhersehbar ist. Fazit: Wie in der Dot‑Com‑Ära wird es einige wirklich große Gewinner geben, aber auch viel Geldverlust.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten KUNGFU.AI besuchen.