Eigentlich wolle das Team hinter dem Startup MAIA eine Art „Notion für Industrieunternehmen“ aufbauen. Das Konzept kam aber nicht an. „Wir mussten das Team komplett neu aufstellen und praktisch über Nacht ein neues Produkt entwickeln“, sagt Gründer Mathias Jakob.

MAIA aus Leipzig, 2021 von Carolin Maier, Mathias Jakob und Moritz von Hammerstein gegründet, kümmert sich um industrielle Produktentwicklung. „Wir geben diesem Unternehmen eine neue Kollegin an die Seite, MAIA. Und diese Kollegin ist etwas ganz Besonderes“, sagt Gründer Jakob zum Konzept. Anfangs wollte das Team eine Art ‚Notion für Industrieunternehmen‘ bauen. Das Produkt entsprach jedoch „nicht den Markanforderungen“. So entstand MAIA.

Im Interview mit deutsche-startups.de stellt der MAIA-Macher Jakob sein Unternehmen einmal ganz genau vor.

Wie würdest Du Deiner Großmutter MAIA erklären?
Stell dir ein riesiges Unternehmen vor, Oma, das seit Jahrzehnten komplizierte Maschinen baut. Das ganze technische Wissen ist in Zehntausenden von Dokumenten und den Köpfen der erfahrensten Mitarbeiter verstreut. Wir geben diesem Unternehmen eine neue Kollegin an die Seite, MAIA. Und diese Kollegin ist etwas ganz Besonderes! Erstens: Sie hat alles gesehen und vergisst nichts: Wir geben ihr all die Zehntausende von Dokumenten zu lesen. Wenn jemand eine Frage hat, hat sie die Antwort in Sekunden parat und sagt dazu noch genau, wo sie es nachgelesen hat. Das ist die Grundlage. Zweitens: Sie kann mitdenken und kombinieren: Jetzt kommt der Trick. Sie kann auch Wissen finden, das so nirgends direkt steht. Wenn in einem Dokument steht, dass Bauteil A extremer Kälte standhält, und in einem ganz anderen steht, dass es auch enormen Druck aushält, kann MAIA von selbst schlussfolgern: ‚Eine Kombination dieser beiden Teile wäre perfekt für eine Maschine am Meeresgrund!‘ – auch wenn das noch nie jemand so aufgeschrieben hat. Drittens: Das Wichtigste ist aber: MAIA hört zu und lernt von den Kollegen und Kolleginnen. Sie zieht ihr Wissen nicht nur aus fertigen Dokumenten, sondern direkt aus den Gesprächen, die sie führt. Wenn ein Kollege ihr im Gespräch eine Information gibt, die bisher nirgends aufgeschrieben war, oder wenn sie – wie bei dem Bauteil-Beispiel – Zusammenhänge zwischen den Zeilen erkennt, dann fängt sie dieses Wissen auf. Sie extrahiert diese neuen Erkenntnisse, dokumentiert sie selbstständig und macht sie sofort für alle anderen verfügbar. Was eben noch nur im Kopf eines Einzelnen oder verborgen in den Daten steckte, ist im nächsten Moment eine geprüfte Antwort für das ganze Team.“

Wie wollt Ihr Geld verdienen, also wie genau funktioniert euer Geschäftsmodell?
Wir setzen auf ein ganz klassisches B2B-SaaS-Modell. Unser Fokus liegt dabei klar auf der Enterprise-Lösung für Teams ab 20 Nutzern. Diese startet bei 59 Euro pro Nutzer im Monat und
beinhaltet erweiterte Funktionen sowie eine persönliche Betreuung. Für Teams mit weniger als 20 Mitarbeitenden bieten wir außerdem eine Professional-Lizenz für 49 Euro pro Nutzer an – hier allerdings ohne die direkte Betreuung. Ergänzend dazu bieten wir bei Bedarf Workshops, Enablement-Programme und vertiefende Beratung an – direkt durch unser Team oder über ausgewählte Partner. Diese Services verstehen wir als Unterstützung für einen erfolgreichen Roll-out, sie machen aber nur einen kleinen Teil unseres Umsatzes aus. Über 98 % unserer Erlöse sind wiederkehrende SaaS Umsätze aus den Lizenzen.

Wie ist die Idee zu MAIA entstanden?
Die Idee entstand während einer Masterarbeit in Zusammenarbeit zwischen der Universität St. Gallen HSG und dem Hasso Plattner Institut HPI. Der Fokus lag darauf, warum in Industrieunternehmen so unfassbar viel Zeit mit der Suche nach Produktinformationen verschwendet wird. Über ein paar Ecken haben sich durch diese Masterarbeit Carolin und ich kennengelernt und beschlossen, das Problem weiter zu untersuchen und eine Softwarelösung dafür zu entwickeln. Ende 2021 haben wir daraufhin unser Unternehmen Prodlane gegründet. Unser erstes Produkt war quasi ein ‚Notion für Industrieunternehmen‘ – wir wollten eine zentrale Plattform schaffen, in der alles Wissen manuell gesammelt wird. Trotz erster Kunden und anfänglicher Erfolge wurde schnell klar, dass das Produkt nicht den Markanforderungen entsprach und ein Pivot notwendig war. Zur gleichen Zeit hatten wir im alten Produkt bereits eine erste Version einer KI-gestützten Suche auf eigenen Daten entwickelt. Das Kundenfeedback auf dieses eine Feature war überwältigend – viel stärker als auf das bisherige Hauptprodukt. Wir haben uns also entschieden, dieses Feature in den Mittelpunkt zu stellen. Anfangs war MAIA noch eine generische KI-Suche. Da wir aber durch unser erstes Produkt bereits tief im Thema technische Dokumentation steckten, merkten wir schnell, dass wir durch eine Spezialisierung auf den Industriesektor und technische Daten eine dramatisch höhere Qualität liefern können als allgemeine Lösungen. Das war die Geburtsstunde der heutigen MAIA.

Was waren die größten Herausforderungen, die Ihr bisher überwinden musstet?
Zum einen der gerade erwähnte Pivot. Wir mussten das Team komplett neu aufstellen und mit sehr begrenzten Ressourcen praktisch über Nacht ein neues Produkt entwickeln und an den Markt bringen. Da war Geschwindigkeit alles. Die zweite Herausforderung war die Detailschärfe beim Product-Market-Fit. Es reicht nicht, zu wissen, dass Ingenieure lange suchen. Wir mussten tief eintauchen und verstehen: Warum genau ist es so schwer? Wie sehen die Workflows im Detail aus? Und vor allem: Was sind die gemeinsamen Muster bei all unseren Kunden und wo gibt es Unterschiede? Diese Komplexität in einem standardisierten Produkt sauber abzubilden, war eine harte Nuss. Und schließlich mussten wir anfangs gegen eine doppelte Skepsis ankämpfen: Etablierte Industrieunternehmen sind naturgemäß vorsichtig – erst recht gegenüber dem Hype-Thema KI und dann auch noch gegenüber einem jungen Startup. Wir mussten viel Überzeugungsarbeit leisten, um zu beweisen, dass unsere Lösung sicher und verlässlich ist. Zum Glück hat sich das Blatt hier inzwischen gewendet und die Offenheit ist deutlich gewachsen.

Welches Projekt steht demnächst ganz oben auf eurer Agenda?
Produktseitig stechen wir noch tiefer in unsere Nische. Das große Thema ist hier die Extraktion von implizitem Wissen. Wir arbeiten inzwischen sehr eng mit einigen großen Kunden zusammen, die uns tiefe Einblicke in ihre Strukturen und Prozesse gewähren, die uns vorher verborgen blieben. Dieses Feedback nutzen wir, um Funktionen zu entwickeln, die noch präziser auf die Arbeitsweise in der Industrie zugeschnitten sind. Auf operativer Ebene steht der Abschluss unserer ISO 27001 Zertifizierung kurz bevor. Das ist für uns ein entscheidender Schritt, um unsere Organisation weiter zu professionalisieren und die Zusammenarbeit mit Enterprise-Kunden noch schneller und reibungsloser zu gestalten. Und strategisch bereiten wir unsere nächste Finanzierungsrunde für das zweite Quartal 2026 vor. Die Signale sind bisher sehr positiv, aber wir wissen natürlich, dass bis zur Unterschrift immer ein gutes Stück Arbeit vor uns liegt.

Wo steht MAIA in einem Jahr?
In einem Jahr wird sich MAIA als einer der Industriestandards für technisches Wissensmanagement etabliert haben – und das über die DACH-Region hinaus im internationalen Einsatz. Der Treibstoff für dieses Wachstum ist unsere geplante Finanzierungsrunde zu Beginn des Jahres. Mit dem frischen Kapital werden wir ordentlich Gas geben: Wir planen, unsere Teamgröße in den nächsten zwölf Monaten fast zu verdoppeln. Dazu gehört auch, dass wir unsere physische Präsenz ausbauen. Wir werden mindestens einen weiteren Standort in Deutschland oder der Schweiz eröffnen und gleichzeitig die ersten Mitarbeiter im europäischen Ausland einstellen, um unsere internationalen Kunden noch direkter betreuen zu können.

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Foto (oben): MAIA

OTB Ventures

Junge Gründerinnen und Gründer reden gern von „Disruption“. Marcin Hejka hat in seinem Leben mehrere solche erlebt. Vom 20-jährigen Student im Nach-Ostblock-Polen zum globalen Vizepräsidenten von Intel Capital – und heute Mitgründer von OTB Ventures, einem international aktiven Deep-Tech-Fonds mit rund 350 Millionen Euro Assets under Management.

Mit OTB hat Hejka sich auf Space Tech, Enterprise-AI, Halbleiter und neuartige Computing-Ansätze spezialisiert – immer mit Blick auf europäische Souveränität, Dual Use und Defense-Tech.​

Die richtige Community ist ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgs. Martin Eyerer und Nikita Fahrenholz erklären, wie man eine Community aufbaut, von der man auch profitiert.

Glen David

Nikita Fahrenholz hat mehrere Startups gegründet. Mit dreien war er erfolgreich, mit einem ist er jedoch gescheitert: Actio – eine Social-App. Genauer: Live-Kurse für Pilates, Fitness und Meditation per Video. Obwohl Fahrenholz für seine Idee 2020 eine Finanzierung in Höhe von 8,5 Millionen Euro abgeschlossen hatte, habe das Geschäftsmodell zu der Zeit nicht funktioniert, wie er in unserem Podcast Royal GS (jeden Donnerstag eine neue Folge!) sagt.

Eine Community aufzubauen, ist also nicht so einfach, wie es scheint. Genau darüber sprechen Fahrenholz und Martin Eyerer (Ex-CEO Factory Berlin, Unternehmer, Techno-DJ) in der aktuellen Folge.

Was ist eine Community?

Für Fahrenholz ist eine Community eine Gruppe von Menschen, die ein gemeinsamer Nenner eint. Das könne ein Zweck, ein Ziel, eine Vision oder eine moralische Überzeugung sein – sowohl im echten Leben als auch virtuell.

Eyerer bringt noch weitere Aspekte ein, die eine Community ausmachen: Laut ihm sei eine gute Community immer kuratiert. „Eine Community lebt auch davon, Menschen auszuschließen“, sagt er. Dabei gehe es aber nicht um Exklusivität. „Du schließt die aus, die zur Experience drin nichts beitragen, sondern die nur nehmen wollen.“ Das könne man beispielsweise in Clubs beobachten – vor allem in Berlin.

Hört die Folge hier: Spotify und Apple Podcast

Allerdings bedeute das laut Eyerer nicht, dass Communitys komplett homogen sein sollen. Im Gegenteil: Eine Community müsse bunt sein und lebendig. Diese Erfahrungen habe er sowohl als DJ als auch als ehemaliger CEO der Factory Berlin gemacht. Um bei der Factory Berlin zu bleiben, als sie noch ein Coworking-Space war. Viele Startups hatten dort ihre Arbeitsplätze, beispielsweise Gorillas. Dementsprechend bot die Factory auch ein Programm für ihre Community an. Als Eyerer zur Factory kam, sei seine Aufgabe gewesen, Künstler reinzuholen, um die Community mehr zu durchmischen.

Welche Community-Modelle gibt es?

• Social-Media-Plattformen
• zweiseitige Marktplätze
• Brand Loyalty Programs
• Membership-Communities bzw. Relationship-Communities

Eyerer strebe immer eine Relationship-Community an. Diese ziele darauf ab, „eine Community von Mitgliedern zu bilden, die ähnliche Interessen und Perspektiven teilen“, sagt er. „Und der Fokus liegt hier auf Member Retention. Retention bedeutet, dass die Leute immer wieder gerne zurückkommen und sich aktiv beteiligen.“

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Diese drei Dinge machen sinnvolle Ziele aus

Die Währung einer Community sei laut Eyerer Vertrauen zwischen den Menschen, damit sie funktioniere. Der Benefit einer Community sei: „Connection, wo du drauf vertrauen kannst, die verschwenden nicht deine Zeit“, sagt Eyerer.

Möchte man sich selbst eine Community aufbauen, so seien laut Eyerer die ersten 50 Leute entscheidend, die man reinhole. „Gute Leute bringen gute Leute mit“, sagt er. Vorher müsse man jedoch die Werte und das Ziel der Community definieren. Und einen Tipp gibt Eyerer im Podcast noch: „Es gibt Leute, die haben ein großes Netzwerk, und es gibt andere, die aktiv Netzwerke verbinden. Du brauchst beides“ sagt er. „Es kann auch sein, dass jemand, der in der Community der beste Connector ist, kein eigenes Netzwerk hat.“ Entscheidend sei die Fähigkeit, Menschen mit ähnlichen Interessen oder Zielen zusammenzubringen.

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