KI in der Schwerindustrie mit Philipp Wehn: Wie Nexxa.ai spezialisierte KI-Agenten mit klarem Business Case in die Industrie bringt

Philipp WehnIch habe das Gefühl, die ganze Welt hat versucht, das Silicon Valley zu kopieren und zu wiederholen. Austin, Miami, Berlin, Paris, jeder will so sein wie dieser Ort. Marc Andreessen hat während Covid die Hoffnung gehabt, dass sich die Technologiewelt dezentralisiert. Es ist genau das Gegenteil passiert in den letzten zweieinhalb Jahren. Die Technologiewelt ist zentralisierter als je zuvor hier in der San Francisco Bay Area. Und es hat verschiedene Gründe.

Heike LöfflerDas ist der Return on Innovation Podcast mit Anne Schlösser und Heike Löffler. Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von Return on Innovation. Mein Gast heute ist Philipp Wehn. Er ist Co-Founder und CEO von Nexxa.ai. Und Nexxa.ai ist ein Unternehmen spezialisiert auf KI für, sie nennen es Heavy Industry, also die Schwerindustrie, alles rund um Schiene, Bahn, Fertigung, kritische Infrastruktur, Energie ist auch dabei. Aber das Besondere, er macht das nicht hier in Deutschland, sondern er macht das im Silicon Valley. Herzlich willkommen, Philipp.

Philipp WehnIch danke dir. Das war so eine gute Intro und ich realisiere gerade, obwohl wir uns jetzt seit über einem Jahr kennen, was du für eine gute Podcast-Stimme hast.

Heike LöfflerOh. Dann lass uns mal direkt reinstarten. Du hast fast 10 Jahre in der Industrie gearbeitet, zuletzt bei Siemens, und dann hast du gegründet. Was war denn so der Moment, wo du gemerkt hast, okay, das, was ich hier vorhabe mit Nexxa, das kann ich nicht im Konzern bauen, das muss ich rausnehmen?

Philipp WehnAlso grundsätzlich würde ich sagen, ich war nie wirklich erfüllt, während ich in der Industrie gearbeitet habe. Wenn ich heute zurückgucke, verstehe ich auch warum. Und jetzt kann ich die Probleme lösen, die es weniger angenehm gemacht haben. Aber die ehrliche Geschichte ist, ich bin in Bayern, in einem kleinen Dorf aufgewachsen und meine Familie hat in der Industrie gearbeitet, mein gesamtes Netzwerk hat in der Industrie gearbeitet und bin dann in ein Buch reingestolpert, tatsächlich, ich glaube, es war im ersten oder im zweiten Semester, von dem lieben Christoph Keese, "Silicon Valley: Was aus dem mächtigsten Tal der Welt auf uns zukommt". Und ist ja ein Sachbuch, hat sich für mich aber gelesen wie Science-Fiction. Also diese Idee, dass dass Gründer sich mit Investoren treffen und die Zukunft erstmal diskutieren und dann tatsächlich auch bauen, das war für mich so der erste Hook, wo ich gesagt habe, ich will, glaube ich, irgendwann mal darüber. Ich will nach Kalifornien, ich will ins Silicon Valley und ich will dort eine Firma aufbauen. Damals noch überhaupt keine Idee gehabt, was und wann und sonstiges. Und dann hat mich mein Weg eben, ja, durch die Industrie geführt, habe mit der SAP meine Masterarbeit geschrieben, war viel bei einem Familienunternehmen in Nürnberg auch, ein Mittelständler, und dann ganz viel Siemens in Berlin. Und habe durch Berlin die Gründerszene kennengelernt, habe Leute wie den Jochen Krauss von von FlixBus kennengelernt und habe immer mehr gemerkt, okay, ich glaube, ich habe diesen entrepreneurial Drive in mir. Und für mich war es einfach schon immer, leider für Deutschland, klar, dass ich das hier machen will. Das hat verschiedene Gründe, da können wir auch mehr drüber sprechen, aber ganz grob war das so mein Journey von dem kleinen Dorf in Bayern, von der Industrie hin zu jetzt, ja, Firma, Büro hier im im Silicon Valley und einem einem richtig coolen Team und tollen Investoren.

Heike LöfflerNimm uns doch mal ein bisschen mit, was ihr genau macht. Genauer geht's um KI für die, ihr nennt es Heavy Industry, also die Schwerindustrie, alles rund um Schiene, Bahn, Fertigung, kritische Infrastruktur, Energie ist auch dabei. Aber wie müssen wir uns das vorstellen? Also wer sitzt bei euren Kunden vor dem Bildschirm und was erleben sie, wenn sie Nexxa.ai auf ihren Computern laufen haben?

Philipp WehnAlso das Kernproblem, was ich gesehen habe, als ich dann Nexxa gegründet habe, war, dass durch die teilweise jahrzehntelange, teilweise sogar über 100 Jahre lange Geschichte von Industrieunternehmen sich ein relativ fragmentierter Technologie-Stack angehäuft hat. Also das Kernsystem, was die meisten kennen, ist das ist das ERP-System. Die meisten deutschen Firmen haben SAP oder kleinere ERP-Systeme. Dann haben wir CRM-Systeme, dann haben wir gewisse Ingenieurstools, ganz viel Excel-Sheets. Und was passiert ist über die letzten 20 Jahre, ist, dass die sich dieser Technologie-Stack durch die digitale Transformation eher verkompliziert hat. Es ist mehr geworden. Es hat sich mehr und mehr angehäuft. Das heißt, das Problem, was wir lösen und dann eben auch das Produkt, was wir haben, ist eine Intelligenzplattform, die sich auf den existierenden Technologie-Stack setzt, die dann automatisch den Kontext versteht zwischen den Tools, über die ich gerade gesprochen habe, und basierend darauf dann KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme vorschlägt, die wir dann für den Kunden bauen, einsetzen und auch maintainen, also sicherstellen, dass alles funktioniert und alles sicher ist, z. B. im Bereich RFP zu einem Proposal, also die Angebotsphase ist ein Riesenthema für Industriefirmen, wo extrem viel Zeit verloren wird und extrem viel Ressourcen investiert werden. Das ganze Thema Forecasting,

und Produktionsauslastungsplanung und auch Produktions- und Supply-Chain-Optimierung. Ist alles sind alles kleine Datenprobleme oder große Datenprobleme und unser System, also die Kernplattform, ist unsere KI-Infrastruktur, die quasi in dem Umfeld des des Unternehmens sitzt, der Industriefirma, und dann haben wir unsere Multi-Agenten-Applikationen, die unsere Applied AI Engineers beim Kunden dann entwickeln, finetunen, die Modelle neu posttrainen und sicherstellen, dass die Themen funktionieren. Das heißt, wir haben quasi eine eine Mischform von einem puren Software-Play und aber auch einem Beratungs-Play, kombinieren beides und bringen funktionierende KI-Systeme bei den Industriefirmen zum Einsatz mit einem ganz klaren Return on Invest. Also wirklich das das Allerwichtigste für uns ist, dass ein Business Case hinter jedem Projekt ist, weil das ist, was ich gesehen habe auf der Industrieseite, man sollte keine Software kaufen, nur um Software zu kaufen. Dieses Per-Seat-per-Month-Modell macht für eine Industriefirma keinen Sinn, weil das Kerngeschäft ist nicht Software. Genau, das ist das, was wir machen. Wenn wir noch mal tiefer einsteigen, kann man sich natürlich die Frage stellen, also kann ich diese Dinge als Unternehmen nicht mit den großen LLMs, mit denen inzwischen alle arbeiten, auch lösen? Also die Frage ist, warum braucht es diese spezialisierte Vertical, was ihr ja anbietet, ja, und was macht euch da anders? Ja, also wenn wir uns wenn wir uns KI-Modelle angucken, dann geht es ja um das Kernthema Intelligenz. Und die großen Modelle sind General-Purpose-Modelle. Das heißt, sie wurden trainiert auf allem Kernwissen und haben eine relativ generalisierte Intelligenz. Genauso wie wir Menschen. Also du und ich, wir haben wahrscheinlich die gleiche Kernbildung, ja? Wir wissen ungefähr, welche Länder es in Europa gibt und wir wissen auch ein bisschen was über Physik. Aber der Mensch, ja, wenn wir aus aus der Schule kommen, dann gehen wir in die Uni und wir spezialisieren uns auf bestimmte Bereiche. Und danach spezialisieren wir uns für eine bestimmte Branche. Also bei mir war es Betriebswirtschaft, Innovation und dann habe ich erst mal vier Jahre in der Eisenbahn und dann drei Jahre in dem im Gebäudemarkt gearbeitet. Die Spezialisierung von Intelligenz führt zu guten Outcomes. Und bei KI-Modellen ist es genau das Gleiche. Natürlich nutzen wir ganz oft die Frontier-Modelle von Anthropic, von OpenAI, von Google, aber es gibt ganz spezifisch trainierte Modelle und wir entwickeln unsere eigenen Modelle, kombinieren dann quasi diese generalisierte Intelligenz mit spezialisierter Intelligenz für physische Ingenieursarbeit, z. B. im Eisenbahnbereich, aber dann wiederum auch basierend auf dem Wissen der Firma. Also wenn ich jetzt z. B. einen gut ausgebildeten Menschen nehme und setze den bei einer Firma rein und sage, lös mir mal das Problem, ohne dem Wissen und dem Kontext der spezifischen Firma wird er nicht in der Lage sein, das Problem zu lösen. KI-Modelle sind genau gleich. Also dieses Thema AGI, dass wir sagen, ein Modell kann jedes Problem auf der Welt lösen, bin ich relativ skeptisch. Ich bin der Meinung, dass die Spezialisierung für je für die spezifischen Aufgaben ganz, ganz wichtig ist und auch so es wird auch so bleiben. Also die Kernthese, die ich überall teile, ist, spezialisierte KI-Modelle werden generalisierte Intelligenz outperforment für spezifische Use Cases und spezifische Industrien. Da gehen wir später auf jeden Fall noch mal mehr drauf ein. Ich habe noch mal eine Frage zu den Industrien, die ihr euch ausgesucht habt. Also natürlich ist es bedingt durch deinen Hintergrund. Auf der anderen Seite, was wir erleben, also gerade die hochsicherheitsrelevanten, hochregulierten Industrien, da schrecken viele auch zurück, ja, bzw. sagen, ja, okay, Innovation brauche ich gar nicht da starten, weil ich laufe gegen, weiß nicht, Zulassungen, Haftungsfragen, ja, lange Beschaffungszyklen. Wie knackt ihr das? Also ich würde sagen, die Zulassungen etc. sind sind ein Problem. Das andere Thema ist Mentalität und Kultur. Also ist es einfach, eine KI-Firma in dieser Branche zu bauen? Absolut nicht. Ich habe extrem viele Freunde, die auch Gründer sind hier in der Bay Area, die z. B. KI-Software für Wachstums-Start-ups, Series A, B, C, entwickeln, die einfach ihre Kreditkarte nehmen, ihre Subscription bezahlen für ein Jahr, sind Venture-gefunded, also haben quasi das Wagniskapital, und das Wachstum gerade am Anfang von von diesen Firmen meiner Freunde war deutlich einfacher, deutlich schneller, konnten deutlich schneller ihre Verträge unterzeichnen. Für uns, ich sag mal, das erste Jahr bis zu dem ersten eineinhalb Jahren, es war schwierig, in der Industrie Fuß zu fassen, die richtigen Use Cases zu finden, die richtigen Leute, die einem auch das Vertrauen geben, mit einem Piloten oder einem POC sich zu beweisen und das zu realisieren, was wir vorhaben, war unfassbar schwierig. Jetzt aktuell sehen wir, dass wir unsere Referenzen haben, dass die richtigen Firmen mit uns arbeiten, dass auch dass sie auch darüber sprechen wollen, dass sie mit uns arbeiten. Und da dann wiederum finde ich die Industrie relativ interessant, weil wenn man sich behauptet hat, dann