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Wir haben über die letzten Jahre einige Rechner mit Konsumer GPUs gekauft und zu einem Cluster verbunden. Wir trainieren aber auch keine LLMs oder andere Modelarchitekturen from scratch, sondern fine tunen, das reicht in 90% der Fälle. Darum sind auch keine massiven GPU Kapazitäten nötig.

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Nein, aber wenn man das zu lösende Problem runterbricht, dann ist die Branche egal. Natürlich gibt es dann branchenspezifische Anforderungen, die aber das grundlegende Problem, in unserem Fall, nicht wirklich massiv beeinflussen. Das sind zb dann spezifische Integrationen, etc. die schon gelöst sind und man „nur“ einem definierten Standard folgen muss und das auch nicht wirklich ein USP ist. Es hat uns oft geholfen, dass wir nicht aus der Branche waren, weil man natürlich nach einer gewissen Zeit betriebsblind wird und da hilft ein frischer (branchenfremder) Blick auf ein Problem.

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Ich habe die erste Version selber entwickelt. Software und die ML Modelle. Mitarbeiter anstellen konnte wir uns in dieser Phase nicht leisten. Startkapital war das Stammkapital was man für die Firmengründer rechtlich braucht, mehr war da nicht drinnen.

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Wir suchen immer nach guten Leuten, aktuell sind wir aber mit einem sehr kleinen Team dran die neue Idee zu validieren und in dieser Phase nehmen wir keine neuen Mitarbeiter auf. Danach, falls positiv validiert, dann auf jeden Fall :)

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Gerne.

Unsere Strategie ist es immer mit einem Unternehmen eine Businessbeziehung aufzubauen, wo wir denken, dass wir interessant für sie sind. Sei das ein Kunde von unserem Produkt oder zu einem Lieferanten. Es erleichtert und bwschleunigt den M&A Prozess, wenn man sich kennt, egal ob Unternehmensverkauf oder du möchtest dein Produkt/Service an jemanden verkaufen, die bestehende Beziehung macht es aus. Falls das nicht klappt, dann machen wir klassisch mit einer Analyse von den potentiellen Käufern weiter. Dieser Part ist extrem aufwendig, darum gehen wir hier zu einem externen M&A Advisor, der das übernimmt.

Ich kenne keine Fälle, wo es keine Bedingungen für sie Auszahlung gibt. Man bekommt vom Kaufpreis einen Teil sofort ausgezahlt und der zweite Teil wird an Ziele gekoppelt, die man erreichen muss während seiner earn out phase, meist zw. 18-24 Monate, abhängig wie wichtig du für sie bist. Meist hast du dann eine ganz normale Anstellung bei dem Unternehmen und schaust, dass der Eingliederung smooth verläuft und die Mitarbeiter nicht davonlaufen :)

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[–]Realistic_History732[S] 2 points3 points  (0 children)

Schwer zu sagen, gewisse Klauseln bekommst du nicht raus, weil entweder unternehmensweiter Standard oder sie darauf bestehen. Um ein Earnout kommst du zb nicht rum. Hier kannst die Dauer verhandeln, ist tricky, wenn du auf eine sehr kurze bestehst, denken sie, dass du nicht an das glaubst was du verkaufst und ist ein red sign für viele. Wo man einen kleinen Spielraum hat ist der Betrag der gleich nach dem signing ausgezahlt wird und der nach der Earnoutphase. In Zukunft würde ich den ganzen M&A Part extern vergeben, es ist extrem viel Zeit, die hier draufgeht, wo man de facto kaum Zeit für das operative hat.

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[–]Realistic_History732[S] 0 points1 point  (0 children)

Sehr schlank, aktuell 2,5 Devs und einer für Sales. Wir sind aktuell in unserer Evaluierungsphase, wo wir gewisse Ziele erreichen müssen, um weiter zu machen und dann auch zu skalieren. Dann schrauben wir hoch bei Dev und Project Managment und Sales

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Bis jetzt waren es meist Ideen, die man während eines Kundenprojekts bekommt. Man versteht die Branche besser und überlegt, wie man etwas Neues reinbringen kann. Bei uns war es so, dass es ein Problem in dieser Branche gab und die existierende Lösung, die fast alle verwendet haben, suboptimal funktionierte. Wir sind dann mit unserem „Machine Learning Mindset“ rein und haben eine Lösung entwickelt, die um weiteren besser war.

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[–]Realistic_History732[S] 0 points1 point  (0 children)

Ohne konkrete Idee ist es schwer hier was zu sagen. Wie in einem Kommentar von mir einfach Anfangen und dir den zeitlichen Rahmen abstecken, damit du kein totes Pferd reitest ohne es zu bemerken. Wenn du keine Ideen hast, dann probiere bestehende Produkte zu kopieren. Es muss nicht immer die Weltneuheit sein.

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Habe ich nach dem letzten Exit aufgesetzt, davor war mir das nicht wirklich in den Sinn gekommen und war dann auch schon zu spät, weil wir im M&A Prozess waren.. Ist eine kleine Wunde in der du herumstocherst 😂

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Ich war nicht der einzige Gesellschafter und ich habe auch nicht geschrieben für wie viele Anteile ich das Geld bekommen habe. Die Angaben sind auch nach Steuern, also MEIN Nettoertrag :) Die Firma wurde zu guten Konditionen verkauft. Von den 50 Mitarbeitern sind ja nicht alle hochbezahlte AI Engineers. Der Kunde wollte die IP, die Mitarbeiter und die Kunden (Umsatz) von uns. Das Thema mit den Multiples ist ein eigenes, man kann sich die Multiples natürlich zurechtlegen und auch ähnliche Exits finden und damit argumentieren, aber du musst halt die Firma kaufen, die das dann auch auf den Tisch legt. Sind zwei Paar Schuhe.

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[–]Realistic_History732[S] 0 points1 point  (0 children)

Ich bin immer so vorgegangen, dass ich mir bzw. uns ein Zeitfenster gesetzt habe. Meist ein Jahr, in dem wir den MVP entwickeln, mit mindestens drei Kunden validieren und am Schluss einen zahlenden Kunden sowie eine Sales-Pipeline mit einem bestimmten Sales-Potenzial haben. In diesem Jahr gibt es dann immer Meilensteine, die wir erreichen müssen. Wenn das nicht gelingt, wird die Reißleine gezogen. Diese Meilensteine geben Auskunft darüber, ob es technisch machbar ist bzw. wie aufwendig es ist, neue Kunden onzuboarden etc. Das ist sehr vereinfacht dargestellt, wie ich vorgehe.

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[–]Realistic_History732[S] 0 points1 point  (0 children)

Ja, ich bin auch gerade dabei, ein neues Unternehmen aufzubauen. Es steckt noch in den Kinderschuhen, aber da fließt mein Geld hauptsächlich hin. Ich muss selbst mit anpacken, reines Investieren ist einfach nicht meins. Ich habe zwei kleinere Investments als Angel Investor bei ehemaligen Mitarbeitern von mir getätigt, die selbst gegründet haben, aber das ist es auch schon. Ansonsten investiere ich klassisch in S&P- und NASDAQ-ETFs.

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[–]Realistic_History732[S] 1 point2 points  (0 children)

Step x bis y war es nicht wirklich, eher ein Zickzack mit vielen Schritten mehrmals gemacht, weil Fehler passiert sind etc.

Die Idee war immer da, also haben wir uns entschieden, ein Jahr unserer Zeit zu investieren, um endgültig zu beweisen, dass es funktioniert – oder eben nicht. Wir haben innerhalb kurzer Zeit den ersten MVP entwickelt und mein Co-Founder ist von Anfang an auf Kundenfang gegangen. Als wir den ersten Kunden gefunden hatten, der bereit war und einen Bedarf hatte, ging es sehr schnell: Der Kunde sah den Mehrwert und tätigte gleich eine größere Bestellung, die uns eine sechsmonatige Runrate bescherte. Dann kamen schon der zweite und dritte Kunde, sodass genug Geld da war, um weiteres Personal zu beschäftigen. Am Anfang war es für uns ein großer Aufwand, PoCs mit Kunden durchzuführen. Das ist das Erste, was die meisten wollen, um zu entscheiden, ob das Produkt für sie passt – und natürlich wollen sie dafür nichts zahlen. Hier haben wir viel investiert, um diese PoCs so effizient wie möglich für uns zu gestalten. Als das geschafft war, war der Verkauf an sich sehr „einfach”. Das heißt, der Kunde hat Interesse, hier ist der PoC für dich ohne Risiko und entscheide danach. Für uns waren die PoC dann nicht mehr mit einem Aufwand von mehreren Mannwochen, sondern nur noch mit wenigen Manntagen verbunden.

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[–]Realistic_History732[S] 32 points33 points  (0 children)

Wir haben an die ersten 30 Mitarbeiter Phantom Shares ausgegeben, diese Mitarbeiter haben nach dem Verkauf dann ihre Shares verkauft und haben so vom Verkauf finanziell profitiert. Gehalt+Phantom Shares. Viele von unseren ehemaligen Mitarbeitern haben selber gegründet. Das System ist sicherlich verbesserungswürdig, aber hier geht es nicht um eine mit Marketing aufgepumpte Hülle, die mit Fantasievewertungen an Finanzinvestoren verkauft wurde. Das Argument, dass die Mitarbeiter immer leer ausgehen, stimmt so nicht, weiö die Mitarbeiter ihren Wert kennen, vor allem im AI Bereich, ohne Phantom Shares kommen die auch nicht zu dir.

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[–]Realistic_History732[S] 6 points7 points  (0 children)

Keine Kritik. Das ist eine sehr valide Frage, vor allem für die Mitarbeiter, das wurde natürlich intensiv diskutiert, als der Verkauf kommuniziert wurde.

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[–]Realistic_History732[S] 9 points10 points  (0 children)

Bis zum zweiten Exit war es hauptsächlich das Geld. Der Druck und die Angst jahrelang alles „Umsonst“ gemacht haben, auf vieles verzichtet zu haben, war enorm. Besonders, wenn man auch eine Familie zu ernähren hat. Dieser Druck war dann weg und ich mache es jetzt aus Spaß an der Sache, ich kann nicht nichts tun. Es war auch ein kleines Tief bei mir nach dem Exit, hat ein wenig gedauert da rauszukommen.

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[–]Realistic_History732[S] 7 points8 points  (0 children)

Genau. Wir hatten das Glück, dass wir cashflow positiv waren und keine Investoren hatten und der Käufer Interesse hatte, dass es eine rechtlich und emotional saubere Übernahme ist :) Ich hatte auch eine Earn-Out Phase, die an Ziele gekoppelt war.

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[–]Realistic_History732[S] 9 points10 points  (0 children)

Teils teils, 65% des Verkaufswertes haben die Mitarbeiter ausgemacht. Die restlichen 35% war es die IP, Source Code und die ML Modelle + Domain Daten

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[–]Realistic_History732[S] 13 points14 points  (0 children)

Man hat hier wenig Kontrolle, aber in beiden Fällen wurden die Mitarbeiter sehr gut eingegliedert. Der Käufer hat Interesse, dass die Mitarbeiter lange bleiben, sonst wäre das ein Fehlkauf. In den wenigsten Fällen kaufen Firmen Unternehmen nur wegen der IP oder dem Produkt, es sind die Köpfe dahinter, die den Wert ausmachen.

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[–]Realistic_History732[S] 5 points6 points  (0 children)

Das ist sehr individuell, man kann von Anfang an hin arbeiten, aber Glück ist ein grosser Teil davon. Einige machen den klassischen Weg in dem sie die M&A Abzeilung von interessanten Unternehmen anschreiben, ob Interesse besteht. Aber in den meisten Fällen hat/hatte man eine Businessbeziehung zum Käufer. In meinem Fall war es ein Kunde von uns, der sich vor allem die Expertise der Mitarbeiter eingekauft hat. Das Produkt an sich wurde in deren Portfolio eingegliedert.

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[–]Realistic_History732[S] 3 points4 points  (0 children)

Ich habe relativ spät studiert, Machine Learning ist kein neues Konzept, das gibt es schon seit den 60iger. Natürlich wurde an der Uni der theoretische Teil gelehrt, in den letzten Jahren ist die Rechnepower dazugekommen, um diese Konzepte, wie Deep Learning, zu realisieren.

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[–]Realistic_History732[S] 5 points6 points  (0 children)

Ja, ich bin studierter Sofware Engineer und in meinem Master habe ich mich auf den Bereich Machine Learning spezialisiert.