Agnes Chung über die Gründung eines KI-Startup und Unternehmertum

Agnes Chung ist Musikwissenschaftlerin, Unternehmerin und heute Senior Director of Search and AI bei Songtradr. Ihren beruflichen Weg begann sie nicht im klassischen Tech‑Umfeld, sondern an der Schnittstelle von Musik, Daten und Technologie. 2020 gründete sie ein KI‑Startup im Bereich Music Tech, das bereits zwei Jahre später an einen amerikanischen Marktführer verkauft wurde.

In der Podcast‑Folge spricht Agnes darüber, wie aus einer fachlichen Fragestellung ein technologisches Produkt entstand, wie sie gemeinsam mit ihrem Team eine KI trainierte und was es bedeutet, Musicube von der Idee über die Gründung eines KI-Startup bis zum Exit aufzubauen. Zentrale Themen sind Unternehmertum, Arbeit mit Daten, Zusammenarbeit im Gründungsteam sowie persönliche Entwicklung in technologiegetriebenen Umfeldern. Das Gespräch zeigt, wie interdisziplinäre Hintergründe zu tragfähigen Geschäftsmodellen führen können – und warum Vertrauen in den eigenen Weg dabei eine entscheidende Rolle spielt.

Disclaimer: Dieses Transkript wurde mit KI erstellt. Es können Abweichungen zum Original-Audio vorkommen.

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Agnes Chung: Das Gespräch über KI, Gründung und unternehmerische Entwicklung

[Merlene]

Hi, ich bin Berlin und ich treffe mich jede Woche mit Frauen in Führungspositionen zum Café, um mit ihnen über ihren Karriereweg zu sprechen. Ziel ist es dabei, auch wenn wir heute noch nicht 50-50 auf Führungsebenen haben, den nächsten Generationen eine Vielfalt an Vorbildern zu bieten und sie dazu zu inspirieren oder zu ermutigen, die Themen Karriere und Führung auch für sich zu entdecken. Meine Gäste thematisieren dabei auch, was für eine Rolle ihre Lebenspartner und andere Vertrauenspersonen beim Thema Selbstverwirklichung und Gleichstellung spielen.

Der Podcast ist also was für jeden, der Lust hat, eine faire Zukunft mitzugestalten. Mein heutiger Gast ist Agnes Chang, eine Musikwissenschaftlerin, die 2020 ein KI-Startup gegründet hat, was bereits 2022 an einen amerikanischen Marktführer verkauft wurde. Heute ist sie Senior Director of Search and AI bei genau diesem Unternehmen.

Bevor wir starten, magst du dich vielleicht einmal kurz vorstellen? Wer bist du und was machst du aktuell?

[Agnes Chung]

Vielen Dank für die Einladung. Ich freue mich sehr, dass ich hier sein darf und aus meinem Leben erzählen darf. Ich bin eigentlich von Haus aus Musikwissenschaftlerin, habe aber vor fünf Jahren ein Startup gegründet und arbeite jetzt bei einem amerikanischen Unternehmen, was uns gekauft hat, in dem Bereich Innovation and Strategy.

Ich bin aber auch noch Geschäftsführerin von unserem Startup hier in Deutschland und mache so den ganzen administrativen Kram drumherum.

[Merlene]

Dann gehen wir gleich mal direkt rein ins Thema, weil du hattest ja schon gesagt, du hast ein Startup gegründet. Ich kenne das Startup auch aus historischen Gründen. Genau, das war mal in dem Accelerator-Programm, für das ich auch gearbeitet habe.

Ich weiß, du bist im Bereich KI. Man sieht im Bereich Tech generell und auch im Bereich KI relativ wenig Frauen. Könntest du vielleicht einmal generell darauf eingehen, was ihr macht?

[Agnes Chung]

Wir haben ein Startup gegründet im Bereich Music Tech, wo also die Musikindustrie oder generell das Musikbusiness auf Tech trifft. Wir haben tatsächlich eine KI entwickelt und trainiert, die Songs verschlagworten kann, also die Songs nach ihren Eigenschaften beschreibt. Zum Beispiel ist es ein glücklicher Song oder ein trauriger Song, schnell oder langsam, mit einer Frauenstimme, Männerstimme und so weiter.

Also alles, was man sich vorstellen kann, weil unsere Vision es eben war, dass wir nach der richtigen Musik suchen möchten, aber eben auch mal unbekannte KünstlerInnen finden möchten, weil die allgemeine Musiksuche momentan ist noch so, dass man immer den Namen kennen muss und wissen muss, dass es die Künstlerin oder den Künstler eben gibt. Und wenn ich aber einfach nur sagen kann, ich suche nach einer bestimmten Stimmung, weil ich die für einen Werbespot brauche, weil ich die für meinen Insta-Reel brauche oder für was auch immer, dass man dann eben die Beschreibung eingeben kann bei unserem System und dann eine Playlist mit hoffentlich unbekannten KünstlerInnen herausbekommt, die aber der perfekte Match auf die Suche sind. Und das war eben unsere Vision.

Und weil wir uns der Menge der Daten bewusst waren, die da auf uns zukommen und die Menge der Daten, die wir mit der KI produzieren wollen, bewusst waren, haben wir gedacht, wir probieren das mal mit einer KI. Wir haben ja im Dezember 2019 gegründet, also ein bisschen vor der ganzen Welle und dem Hype und haben aber da schon gedacht, ja komm, lass uns das mal ausprobieren.

[Merlene]

Ist das ein öffentlich zugängliches Produkt, weil es klingt ziemlich cool. Also ich glaube, könnte Spotify das, hätte ich es gerne.

[Agnes Chung]

Ja, also ich würde es auch gerne jedem zur Verfügung stellen, aber leider nein. Wir hatten ja im Sommer 2022 einen Exit, wurden also von einem amerikanischen Unternehmen Songtradr gekauft und dort wird es jetzt intern tatsächlich verwendet. Also was heißt intern?

Für die Kunden, die Songtradr benutzen, die können eben auf diese KI-Suche zugreifen. Das sind dann hauptsächlich Musik-Supervisoren, Werbeagenturen, Creative Directors und so Menschen, die halt beruflich Musik suchen müssen. Und für die steht das eben zur Verfügung.

Für den sogenannten Endverbraucher, so wie wir es nun mal sind, wenn wir Streaming-Services benutzen, leider nicht.

[Merlene]

Wir hatten ja vor Kurzem auch mal ein Treffen mit dem Unternehmen, für das ich jetzt arbeite. Und da fand ich es richtig toll, wie du das so aufschlüsseln konntest. Da würde ich auch noch mal ganz gerne tiefer rein diven, vielleicht auch, um den KI-Hype-Durst etwas zu stillen.

Weil du hattest das so toll erklärt, wie diese KI quasi die Daten verarbeitet, weil man hört immer Daten, man kann sich nicht wirklich was vorstellen darunter. Und du hast ja den Prozess beschrieben, wie ihr die KI trainieren musstet. Vielleicht gehst du darauf noch mal ein.

[Agnes Chung]

Also wir haben die KI tatsächlich selbst trainiert. Und das war ein gutes Stück Arbeit. Da muss ich aber das Lob an mein Team eigentlich wirklich aussprechen, weil die viel mehr Songs verschlagwortet haben als ich selbst.

Also wir haben uns tatsächlich hingesetzt, haben Daten genommen, also Audio-Files, haben die uns angehört und haben die verschlagwortet. Wir haben uns halt ein Kategorien-System ausgedacht, wie man Musik am besten verschlagworten kann. Mit dem System, das haben wir auch zwei-, dreimal revidiert und neu aufgebaut, weil Learning by Doing, dann merkt man so, nee, funktioniert doch nicht, müssen wir doch irgendwie anders machen.

Und dann haben wir uns tatsächlich hingesetzt und jeder von uns hat Songs gehört. Und dann habe ich halt dagesessen, habe random irgendwelche Songs gehört und musste die eben in diese Kategorien einteilen, musste sagen, ist der Song gefällig, ist er sehr energetisch, ist er sehr ruhig und musste halt lauter solche Verschlagwortungen sozusagen finden dafür oder aus unserer Liste auswählen. Und habe dabei dann aber gemerkt, dass ich das ja eigentlich total subjektiv mache.

Also, weil es macht schon einen Unterschied. Mein Lieblingsbeispiel ist immer diesen japanischen Metal. Der hat mich irgendwie nachhaltig sehr beeindruckt.

Ich höre den zwar immer noch nicht, aber ich musste ihn für diese Testrunde hören. Und das war wirklich so, dass ich gedacht habe, so morgens fand ich den furchtbar, weil ich habe auch den Text nicht verstanden, bin eh ein bisschen morgenmuffelig, finde das eh nicht so geil, mit so einer Musik morgens zugedröhnt zu werden. Und fand das aber dann irgendwie am Nachmittag, habe ich gedacht, ach, also bringt mich ja doch ein bisschen den Fad und macht wach.

Und da habe ich schon gemerkt, als Mensch ist man dann natürlich super subjektiv und das ist natürlich der Vorteil der KI, wenn man dem System genug Daten gibt. Also wenn das wirklich auch nicht nur jetzt auf zehn Daten trainiert, sondern auf tausend Daten oder zehntausend Daten trainiert, dann kann durch die Menge sowas viel objektiver werden. Und da sehe ich einfach halt auch den Vorteil der KI drin.

Aber so haben wir eben unsere KI trainiert. Und wenn wir dann festgestellt haben, das passt nicht so ganz, was die KI zum Song voraussagt, Männer-Frauen-Stimmen ist immer so eine Sache, aber da haben wir als Mensch auch schon Probleme mit, wenn man jetzt nicht weiß, wer der Sänger oder die Sängerin ist und man aber eine tiefe Stimme hört, könnte das ja auch sein, dass es trotzdem eine Frau ist, die singt. Solche Ergebnisse hat die KI dann zurückgegeben.

Dann haben wir die natürlich überprüft und haben dann gesehen, ja, okay, der Wert da war nicht so ganz überzeugend, da müssen wir noch mal ran. Und dann haben wir halt noch mal Audios genommen und jetzt zum Beispiel in Bezug auf Stimmen noch mal explizit darauf trainiert, also haben noch mal Songs kategorisiert, dann nur auf Stimmen, haben den Trainingssatz wieder der KI gegeben und so geht es halt immer weiter. Und also wir sind nicht fertig damit.

Klar, weil es neue Anwendungsfälle gibt, dann muss es neue Trainingsdaten geben. Aber es gibt halt immer wieder eine Revision der Daten, der Ergebnisse. Und dann stellen wir fest, hier ist es nicht sicher genug, da passt es nicht so ganz.

Und dann setzen wir uns halt noch mal hin und füttern die KI noch mal mit Daten und bringen so dem System immer wieder kontinuierlich weiter bei, damit es sich verbessern kann und damit es auch neue Kategorien lernt beispielsweise.

[Merlene]

Okay, das heißt, ihr habt Songs angehört und habt der KI quasi gesagt, wie ihr die eingeschätzt habt. Also das ist eine tiefe Stimme, das ist ein schneller Beat. Und die KI hat dann diese Messwerte oder diese Einschätzung genommen, um andere Songs zu kategorisieren?

[Agnes Chung]

Okay, also sie hat halt so Muster gelernt. Wir lernen ja als Mensch auch, wann ist ein Hund ein Hund und wann ist eine Katze eine Katze, wobei ja beides vierbeinig ist, irgendwie ein Gesicht hat, schnurrt Haare, Ohren, Augen, Nase, Mund, all das. Und aber trotzdem wissen wir irgendwann, dass es immer ein Hund, egal wie der Hund aussieht, das ist ein Hund und das andere ist eine Katze, egal wie diese Katze aussieht.

Die KI ist da an sich erst mal nichts anderes. Die ist auch erst mal blank und der muss halt auch erst mal beigebracht werden. Und dieses Beibringen machen halt nun mal Menschen.

Also wir sind noch nicht da, dass eine KI von sich aus super intelligent ist und beim ersten Mal, wenn das System irgendwas sieht, sofort sagen kann Fisch und zwar dieser und jene Fisch, sondern das muss halt erst beigebracht werden.

[Merlene]

Das ist wahrscheinlich auch so ein bisschen die Kritik da dran. Also auf jeden Fall bei diesen großen Modellen, ChatGPT und so weiter, hört man ja, dass die Menschen gemachte Fehler auch replizieren, was so Diskriminierung angeht. Genau, genau.

Das heißt, das hat sich in eurem Modell gespiegelt, aber ihr habt dafür korrigiert. Also ihr hattet mehrere Durchläufe, um das dann richtig einzustellen. Und ich fand es so spannend, wie die KI diese Musik gehört hat, weil man stellt sich das da irgendwie so vor.

Okay, da ist jetzt eine Maschine, der Roboter, eine Maschine und die hört sich durch Lautsprecher oder Kopfhörer Musik an und kategorisiert die dann. Aber es ist ja nicht so.

[Agnes Chung]

Nee, das ist aber ein schönes Bild eigentlich. Nee, wir haben die Audiodateien tatsächlich genommen und daraus, ich sag jetzt mal ganz plump Nullen und Einsen gemacht, also eine Datei, also ein Derivate sozusagen erstellt, mit dem die KI umgehen kann. Weil natürlich sitzt da keine Maschine, die sich Musik anhört.

Das funktioniert ja nicht. Und wir haben aber dann eben das Audio-Files übersetzt. Da gibt es in der Musikwissenschaft und in der Akustik verschiedene Modelle, mit denen man das durchspielen kann und so vorbereiten kann, dass man das eben in ein Computersystem, weil nichts anderes ist eine KI, am Ende füttern kann.

Und dann erkennt die KI halt Muster da drin. Zusammen mit unserer Verschlagwortung wird der KI dabei gebracht. Wenn es das Muster ist, ist es die Stimme.

Wenn es das Muster ist, ist es das Instrument und so weiter und so weiter. So hat unsere KI am Ende gelernt.

[Merlene]

Ja, interessant, dass sich so was Komplexes wie Musik dann auch quasi niederschreiben lässt in so Nullen und Einsen. Magst du noch einmal kurz noch erklären, was Derivate bedeutet?

[Agnes Chung]

So ein Audio-File ist ja multidimensional und das muss man irgendwie abbilden. So, dass wir das eben sozusagen auf was Zweidimensionales runterbrechen. Das klingt total verrückt und ich kann es auch ehrlicherweise nicht ganz exakt beschreiben.

Wir haben eben aus diesem Audio-File einen Extrakt gezogen, der für die KI eben Sinn macht, den das System lesen kann.

[Merlene]

Ja, danke, dass du das nochmal so aufgeschlüsselt hast, weil ich glaube, das Thema Daten generell, was sind Daten? Das ist manchmal ein bisschen schwierig zu greifen. Es ist irgendwie so ein Allermunde und KI braucht Daten, mit denen man sie füttert.

Aber was es letztlich ist und wie sie auch verarbeitet werden, kann man manchmal gar nicht so richtig fassen. Deswegen ist das, glaube ich, ein ganz guter Einblick. Wie bist du auf das Thema gekommen? Also wie bist du zum Gründen gekommen?

Gründung eines KI Startup, Teamarbeit und gemeinsame Werte

[Agnes Chung]

Also das Gründen war eigentlich da gar nicht so vordergründig. Es ging eigentlich eher um die Lösung, die wir anbieten wollten, weil du hast es schon gesagt, Daten. Wir sind ja umgeben von Daten, seitdem es Computer gibt, seitdem es Internet gibt, wird ja überall Daten gesammelt und das ist natürlich in der Musik auch nicht anders.

Und wir haben halt festgestellt, wir haben halt vorher für eine Firma gearbeitet, die in Hamburg, die heißt Phononet, ist Servicedienstleister, der eben Musikdaten von den Labels, also von der Musikindustrie Richtung Handel oder Richtung Radio schiebt. Und da haben wir halt immer gesehen, da gibt es eine Menge Metadaten, sogenannte Metadaten um einen Song herum. Das können dann die Mitwirkenden sein, also Komponist, Autor, Produzenten, Sänger, Instrumentalisten und so weiter.

Also alles, was dazu gehört. Und wir haben uns damals schon immer gefragt, warum kann man eigentlich nicht nach einem Produzenten zum Beispiel suchen? Also warum kann ich zum Beispiel, wir nehmen jetzt mal Rick Rubin, einer der bekanntesten.

So, warum kann ich mich da eigentlich nicht hindsights von Rick Rubin suchen? Und dann kriege ich seine komplette Diskographie, nämlich überall da, wo er mitgewirkt hat, ob es jetzt Linkin Park, Red Hot Chili Peppers, Lady Gaga oder wer auch immer. Mittlerweile funktioniert es, aber es hat vor fünf Jahren nicht funktioniert.

Und wir dachten, vielleicht wäre das ja ein Punkt zu sagen, darüber finde ich dann neue Musik. Wieso soll mir denn nicht da, wo Rick Rubin produziert hat, bei der einen Band auch eine andere Band gefallen, die er ja auch mit produziert hat? Und darüber sind wir dann halt so ein bisschen gekommen, dass wir gedacht haben, ja, über Mitwirkende.

Aber da musst du dann auch wieder den Namen parat haben. Da musst du wissen, wer sind die Mitwirkenden? Es sind auch nicht immer alle aufgeschrieben für einen Song.

Und das war dann so ein bisschen, wo wir dachten, ist das so eine zuverlässige Quelle? Und deswegen kamen wir darauf, wie kann man denn noch nach Songs suchen? Und dann war eben die Idee, okay, wir machen diese Verschlagwortung.

Und die Idee der Gründung war halt einfach, ich würde einfach sagen, wir sind da so einfach reingeplumpst. Aber na klar, also David war schon ein bisschen früher aus der Firma raus. Der hatte eh die Idee, sich selbstständig zu machen oder irgendwas daraus zu machen.

Und dann saßen wir halt so zusammen, haben darüber nachgedacht beziehungsweise so wildes Brainstorming gemacht. Und dann hat sich das irgendwie das eine zum anderen ergeben. Dann hatte er gegründet.

Dann sind wir schon mal in einem Inkubator-Programm hier in Hamburg bei Media Lift von Next Media aufgenommen worden. Und genau in dem Zuge dieser ganzen, dieses ganzen Inkubator-Programms haben wir uns dann mal angeschaut und gesagt, so spielen wir eigentlich das Startup-Spiel? Oder wollen wir einfach ein Unternehmen gründen, so was Mittelständisches, was einfach läuft, ohne dieses ganze Investoren-Finanzierungs drumherum?

Und dann haben wir gedacht, na ja, wenn uns das jetzt hier mit dem Förderprogramm schon so serviert wird, dann probieren wir das mal. Haben dann eben gesagt, gut, dann lass uns jetzt das Startup-Spiel spielen und stürzen uns da mal rein. Etwas blauäugig, zwar war eine Herausforderung, hat aber auch Spaß gemacht.

Also war so ein bisschen beides.

[Merlene]

Vielleicht einmal ganz kurz, um die Hörerschaft abzuholen. Ein Startup ist einfach nur ein neues Unternehmen, das, also es muss jung sein, es muss ein neues Business-Modell oder eine neue Technik haben, hat sehr hohe Investitionsanforderungen, weswegen es ja durch Investoren größer gemacht werden soll. Es hat das Potenzial, in relativ kurzer Zeit relativ stark zu wachsen.

Das ist so ein bisschen der Unterschied zu einem normalen Unternehmen, wenn man jetzt einfach sagt, okay, ich möchte eine Agentur aufmachen oder so. Das ist dann nichts Innovatives, nichts Neues. Das gibt es ja meistens dann schon.

Woher wusstest du, dass er der Richtige ist, mit dem du gründen möchtest? Weil das ja eine total wichtige Entscheidung eigentlich ist, ne? Also daran, ich weiß die Prozentzahl nicht, aber auf jeden Fall viele Unternehmen gehen daran zugrunde, dass die Gründer sich nicht gut miteinander verstehen.

[Agnes Chung]

Wir hatten das Glück, dass wir uns schon relativ lange eigentlich kennen, weil wir in der gleichen Firma gearbeitet haben. Also David war tatsächlich früher meine studentische Hilfskraft in dem vorherigen Unternehmen. Und so wusste ich natürlich, wie er arbeitet und er wusste, wie ich arbeite.

Wir waren jetzt nicht immer im gleichen Projekt zusammen unterwegs, aber da das Unternehmen nicht so groß war, hatten wir natürlich immer wieder Berührungspunkte und haben halt gemerkt, dass wir da eigentlich gut zusammenpassen und auch die gleiche Idee von der Art und Weise, wie wir arbeiten wollen haben. Also was uns wichtig ist, wie wir so ein Unternehmen gestalten wollen, was wir dem Team bieten wollen, aber auch was wir uns bieten wollen. Dass die Idee dann halt eben so gekommen ist, ist ein totaler Glücksgriff gewesen und dass wir beide uns auch noch verstehen.

Das war dann eben so das Sahnehäubchen obendrauf, weil es aber eigentlich schon klar war, dass das gut funktioniert. Also wir wussten schon, dass wir gut miteinander arbeiten.

[Merlene]

Sehr cool. Hast du ein Beispiel dafür, was euch gemeinsam wichtig war? Also hattet ihr da so gemeinsame Werte, weil du gerade sagtest, es war euch beiden wichtig, eine gewisse Arbeitsweise zu haben?

[Agnes Chung]

Also wir haben beide viel Wert auf Kommunikation und Transparenz gelegt, wollten beide, dass immer klar ist, wo wir gerade stehen, auch unserem Team gegenüber. Wir finden beide aber auch den Respekt und die Wertschätzung an der Arbeit des anderen wichtig. Und das sind einfach, finde ich, dann so Grundsätze, die halt gutes Zusammenarbeiten ermöglichen, weil dann auch Raum dafür geschaffen wird, was einem nicht gefällt.

Der andere das aber auch annehmen kann, damit auch umgehen kann und dass man da eben Sachen auch klären kann. Das ist jetzt nicht immer alles super harmonisch. Natürlich nicht.

So im Stress und so geht dann trotzdem mal irgendwas in der Kommunikation unter oder irgendwas ist dann doch nicht transparent. Aber wenn man grundsätzlich schon mal so Werte hat, die wichtig sind und die wir auch im Unternehmen weitertragen wollten, die wir auch dem Team gegenüber weitertragen wollten, dann ist das schon ein ganz gutes Fundament gewesen, was wir da hatten. Und da war ich auch ganz froh.

Und ich bin mir auch gar nicht so sicher, wenn wir jetzt so grundsätzlich unterschiedlicher Auffassung wären, dann wären wir, glaube ich, gar nicht so weit gekommen. Dann hätten wir, glaube ich, gar nicht erst gegründet. Also dann wären wir gar nicht auf diesen Pfad gegangen, so einfach mal uns hinzusetzen und zu brainstormen und zu gucken, kann aus so einer Idee eigentlich was werden?

Oder wie soll das eigentlich alles laufen? Wie groß wart ihr, als ihr verkauft habt? Wir waren, ich muss eigentlich immer nachzählen, weil ich habe es einfach nicht im Kopf.

Aber ich würde sagen, so sechs bis acht Leute waren wir. Und wir wurden ja samt Produkt und samt Team mit rübergenommen. Also wir haben ja tatsächlich einfach eins zu eins weitergemacht, nur unter einem neuen Dach.

[Merlene]

Ja, es hat sehr gut bei dir und deinem Co-Gründer funktioniert, die Arbeitsweise. Wie habt ihr eingestellt? Weil das stelle ich mir auch eine sehr große Herausforderung vor.

Also dann noch die richtigen Leute zu finden, die da reinpassen.

[Agnes Chung]

Also wir mussten natürlich gucken, dass es fachlich passt, also dass die natürlich auch das fachlich liefern können, was wir brauchen. Aber andererseits mussten die natürlich auch bereit sein, in ein Startup einzusteigen, weil das ist ja überhaupt nichts Gesichertes. Also das haben wir halt auch immer wieder offen gesagt, dass wir nicht garantieren können.

Du weißt ja als Startup nicht, wie lange geht die? Also du kannst abstoßen, wie lange hält die nächste Finanzierungsrunde? Aber wird dem noch eine folgen?

Oder wie wird sie es gestalten? Und das war dann halt immer so ein bisschen die Kunst. Aber es war mehr so dieses, ob es persönlich passt.

Also in einem persönlichen Gespräch einfach zu gucken, was ist die fachliche Expertise und wie sind die so als Mensch drauf? Und irgendwie hatten wir da Glück. Wir haben ja immer gar nicht so ganz explizit gesucht, sondern wir haben immer so ein bisschen angefangen.

Und natürlich hatten wir eine Jobseite auf unserer Webseite, weil macht man ja so, ist ja auch ein bisschen Marketing sozusagen so. Hier, wir brauchen Leute. Aber wir haben natürlich auch nach Leuten gesucht.

Immer mal wieder waren es eben auch Leute, die dann über uns gestolpert sind, weil sie irgendwo was gelesen haben oder irgendwie gesucht haben. Und es war diese Verbindung Tech und Musik, weil Musik sowas Emotionales ist. Und weil also in unserem Team ist jeder irgendwie musikalisch unterwegs.

Also jeder spielt irgendwie ein Instrument oder hat ein Instrument gespielt oder hört enorm viel Musik, also ist damit viel beschäftigt. Und das ist ja was sehr Emotionales und was sehr Persönliches. Und das aber zu verbinden mit einem Job, weil es sind natürlich alles Datenspezialisten, Datenanalysten, Softwareentwickler und das aber miteinander zu verknüpfen, ist natürlich schon besonders und macht dann natürlich so Menschen, die genau diese beiden Spielfelder haben, das beruflich in eins zu packen, ist natürlich dann so ein bisschen auf der Jackpot.

Ich glaube, das war so ein bisschen das, wovon wir zehren konnten, dass die Leute da Bock hatten, bei uns zu arbeiten und dass wir dann darüber auch die richtigen Leute gefunden haben. Wir haben natürlich auch Gespräche geführt mit Leuten, wo wir dachten, na ja, passt vielleicht nicht so. Dann haben wir da auch nicht angefangen.

Aber das Team, was wir am Ende hatten, das hat uns eigentlich tatsächlich von Anfang an begleitet. Das wollte ich tatsächlich auch noch.

[Merlene]

Das heißt, ihr habt von Anfang an darauf geachtet, dass es auf der persönlichen Ebene auch passt.

Und habt ihr auch mal eine Fehlentscheidung getroffen?

[Agnes Chung]

Nicht so richtig. Also es entwickelt sich natürlich. Man merkt in der Zusammenarbeit, es gibt Menschen, denen passt das Remote-Arbeiten zum Beispiel nicht.

Wir haben ja nur kurz vor der Pandemie angefangen und es blieb ja erst mal sowieso nichts anderes übrig. Aber es war auch gar nicht unsere Absicht, in ein Büro zu gehen. Da hat man dann natürlich erst im Laufe der Zeit festgestellt, das sind dann aber so Arbeitsweisen.

Das ist dann gar nicht der Mensch selbst, sondern es sind einfach so, passt die Arbeitsweise des Remotes, passt das selbstständige Arbeiten, weil wir nicht daneben sitzen und Händchen halten, sag ich jetzt mal, sondern eben dann schon wollen, dass die Leute zu Hause oder wo auch immer sie dann arbeiten, eben wissen, was sie zu tun haben, was der nächste Schritt ist und da so ein bisschen eigenständiger sind. Das ist natürlich nicht jedem gelegen und das ist natürlich klar. Und das sind natürlich so Learnings, die wir dann machen, wo wir dann wissen, okay, bei der nächsten Einstellung müssen wir das ein bisschen expliziter sagen, damit den Leuten das klar ist, worauf sie sich einlassen.

Das sind dann immer so Learnings, die man natürlich hat. Genau, das waren jetzt eigentlich so die Hauptgründe, dass das vielleicht dann noch mal gescheitert ist. Heißt es, ihr saßt nie zusammen in einem Office?

Genau, weil wir haben ja im Dezember 2019 gegründet und im, weiß ich nicht, März 2020 oder so wurde dann, war ja das ganze Leben quasi mehr oder weniger stillgelegt und wir haben nie zusammen in einem Office gearbeitet. Also wir hatten zwar einen Platz in einem anderen kleineren Co-Working-Space in der Lindenallee, da hatte David hauptsächlich gesessen und ich bin immer mal hingegangen, aber weil wir ja auch eigentlich nicht durften oder dann nur unter bestimmten Voraussetzungen, haben wir uns dann da mal getroffen. Also wenn wir Sachen wie einen Workshop gemacht haben oder Strategiegeschichten, da haben wir uns natürlich dann versucht, schon örtlich auch wieder zu treffen.

Aber zum Beispiel die ganzen Förderprogramme von Next Media, NMA und so, da waren wir ja komplett digital unterwegs. Ist das etwas, was du dir anders gewünscht hättest? Also so schlimm sozusagen diese Pandemie war, war ich aber trotzdem doch glücklich, dass ich meinen Job hatte, dass ich den machen konnte, dass ich den auch machen konnte, einfach von zu Hause, ohne dass ich das Büro brauche.

Es war schon eine Challenge hier und da, aber es war auch ein bisschen so, dass wir uns ja sowieso überlegt hatten, wie wollen wir denn eigentlich arbeiten? Und dieses Konzept des New Works eigentlich schon sehr zugesagt hat, also dieses nicht fest von 9 bis 17 Uhr in einem Büro sitzen und nichts anderes machen dürfen. Da war unsere Idee schon zu sagen, nee, eigentlich ein bisschen offener darf es schon sein.

Das muss natürlich die Arbeit getan werden. Es müssen Meilensteine erreicht werden. Aber so ein bisschen auch, wenn du halt dann einen Arzttermin am Tag hast oder was auch immer man gehabt hätte, wenn die Pandemie nicht gewesen wäre, dann wäre das halt einfach so gewesen.

So da hätten wir jetzt auch nicht auf die Uhr geguckt und gesagt, du musst aber jetzt noch bis 18 Uhr da sitzen oder so. Also wir hatten das eh so ein bisschen freier im Kopf. Da hat uns die Pandemie halt irgendwie zugespielt, aber irgendwie auch einen Strich durch die Rechnung gemacht.

Also so beides irgendwie. Und von daher, wir haben einfach das Beste draus gemacht, weil das aber sowieso ein bisschen auch unsere Marschrichtung war und weil wir auch unser Team, da war zum Beispiel einer aus Italien mit dabei, den hätten wir jetzt auch nicht nach Deutschland holen wollen und ihn irgendwie in unser Büro zwangsverpflichtend wollen. Sondern haben wir gesagt, ja, bleibt doch, bleibt doch in Italien.

Er hätte eh nicht kommen können, aber so war das halt so ein bisschen flexibler. Also konnten wir natürlich auch noch mal anders nach Mitarbeitenden suchen.

Entwicklungsphasen und Scaling im Startup

[Merlene]

Du hattest gerade gesagt, dass es ja für Mitarbeiter auch, dass sie vielleicht sogar überzeugt werden müssen, auch bei einem Startup einzusteigen, weil die Sicherheit nicht immer so gegeben ist, wie vielleicht bei einem Corporate man das erwarten würde, weil die Finanzierung vielleicht nicht immer gesichert ist, oder man hat diesen Runway, wo man weiß, okay, irgendwann geht das Geld vielleicht aus, wenn nichts nachkommt oder wenn das Unternehmen nicht weiter wächst.

Aber wie war das für dich? Wie bist du damit umgegangen, weil es ja auch für dich eine Unsicherheit ist?

[Agnes Chung]

Ich habe mir da tatsächlich gar nicht so die Sorgen ehrlich gemacht, vielleicht auch, weil ich es nicht wollte, weil ich auch eher die Optimistin dann bin und sage, irgendwas wird sich schon ergeben. Und wir hatten ja einen ganz guten Start mit den Förderprogrammen. Das hat sich ja immer eins nach dem anderen angereiht.

Wir hatten gute Testkunden von Anfang an auch schon dabei. Ein Business Angel war auch schon drin. Also wir hatten irgendwie einen guten Start.

Und für mich hat es sich halt immer richtig angefühlt, weil ich aber auch mit dem Bewusstsein natürlich reingegangen bin, dass mein Co-Founder und ich ein gutes Team sind, dass uns da schon Ideen kommen, was wir machen können. Und irgendwo in irgendeiner Schublade liegt immer noch ein Plan C, D, E, F bis Z. Irgendwas wird uns da schon noch einfallen.

Also ich war gar nie so, dass ich gedacht habe, oh Gott, wenn es jetzt nicht gut läuft und wenn es schief geht. Also mich haben in dem Moment immer nicht so die Sorgen und Ängste überrannt. Kurioserweise so.

Also ich war auch ein bisschen überrascht über mich selbst, dass ich das gar nicht so hatte. Na klar, ich meine, wenn das jetzt alles schief gegangen wäre, dann hätte ich ja tatsächlich ohne Job dagestanden und hätte halt irgendwie gucken müssen, was mache ich denn jetzt? So, aber irgendwie habe ich dem gar nicht so viel Beachtung geschenkt, weil ich einfach sehr, sehr in uns geglaubt habe und sehr an das Produkt und sehr an das, was wir gemacht haben, aber auch an das Netzwerk, was wir haben und mich irgendwie darauf verlassen habe, dass es irgendwie schon was geben wird.

[Merlene]

Mir ist gerade aufgefallen, du sagtest, uns würde dann schon was einfallen, dass du da so ein Vertrauen drin hattest. Zu welchem Zeitpunkt habt ihr denn gegründet? Also gab es da schon ein Produkt, als ihr gegründet habt, oder gab es das noch gar nicht?

[Agnes Chung]

Nee, da war die Idee einfach da. David hat dann schon ein bisschen angefangen, damit rumzuspielen und zu gucken, geht das überhaupt und so. Und dann, wir haben eigentlich relativ schnell gegründet, ohne uns so ganz bewusst zu sein, was denn die Konsequenz jetzt eigentlich davon ist.

Für uns war irgendwie klar, wir gründen jetzt erst mal. Man hätte ja auch sagen können, wir entwickeln erst mal die Idee und dann gründen wir, was üblicherweise eigentlich so der Fall wäre. Aber irgendwie sind wir erst ins Gründen gegangen und dann haben wir an der Idee weiterentwickelt und wir haben die Idee tatsächlich auch erst klargekriegt oder klarer bekommen, als wir dann in dem Förderprogramm drin waren.

Als es dann hieß, so dann erzählt mal, was ist denn eure Idee? Und dann fängst du irgendwie bei A an, endest bei Z und denkst so, ja, aber so richtig konkret war es jetzt auch nicht. Und dann haben wir natürlich an unserer Idee weitergearbeitet und das so peu à peu rausgearbeitet.

Aber die Vision an sich war schon relativ klar.

[Merlene]

Magst du vielleicht einmal auf dieses Pre-Seed, Seed-Level eingehen, was es bei Startups gibt? Die war dann ja in der Pre-Seed-Phase sozusagen, wo es noch gar kein Produkt gab. Vielen ist gar nicht bewusst, dass man auch zu diesem Zeitpunkt sich quasi einem Startup oder einer Business-Idee widmen kann, zu einem Punkt, wo es das Produkt noch gar nicht gibt, weil es ja bei Nicht-Startups zum Beispiel eigentlich gar nicht so ist.

[Agnes Chung]

Ja, genau. Also man kann tatsächlich schon mit einer Idee losgehen und sich dann überlegen, was man daraus machen will. Wir waren relativ schnell dabei und haben ein sogenanntes MVP gebaut, also Minimum Valuable Product, weil wir festgestellt haben, im Erzählen unserer Vision wird den Leuten, die mit der Musikindustrie zu tun haben oder die nicht mit der Musikindustrie zu tun haben, gar nicht klar, was es eigentlich sein soll.

Und deswegen sind wir ziemlich schnell in ein Produkt gegangen. Also wir waren gar nicht so lange, aber da waren wir immer noch in der Pre-Seed-Phase, hatten den Business Angel an Bord und haben dann mit den Förderprogrammen erst mal angefangen und waren dann so ein bisschen, ja gut, jetzt haben wir ein Produkt, jetzt können wir unsere Geschichte erzählen. Und wir haben uns tatsächlich erst mal durch Next Media Lift, dann NMA und dann am Ende die Innovationsförderbank hier in Hamburg, so haben wir uns das so ein bisschen gesichert.

Unser Grundrauschen ist jetzt auch ein bisschen sehr untertrieben, aber so, dass wir unser Produkt weiterentwickeln können, das Team haben und haben das dann eben weiterentwickelt und haben dann, glaube ich, erst so ein halbes, dreiviertel Jahr später eigentlich einen Investor auch dann gehabt, der dann gesagt hat, ja, ich glaube an eure Idee, ich gebe euch jetzt mal das Geld. Und dann ging es plötzlich los, dass wir dachten, oh, jetzt wird es tatsächlich ein Start-up-Spiel. Jetzt wird es tatsächlich, jetzt wird es ernst, jetzt haben wir einen Investor, jetzt müssen wir auch, hatten auch, die Förderprogramme kriegen ja teilweise auch Anteile, dann musst du plötzlich Berichte schreiben und so weiter.

Und da war dann schon klar, okay, jetzt sind wir drin, jetzt rollen wir mit.

[Merlene]

Du hattest gerade gesagt, Investoren haben an eure Idee geglaubt. Was sind dann die Fragen, wenn man noch gar kein Produkt hat sozusagen, aber dann Investoren nach Geld fragt?

[Agnes Chung]

Also die Investorengespräche führt man tatsächlich auch erst, wenn man ein Produkt hat. Also vorher interessiert sich da erst mal keiner, außer man ist so in dem Business Angel-Bereich und Business Angel bezeichnet man ja immer so die Menschen, die so Friends and Foes sind, also die, die einfach an dich glauben und an die Idee glauben. Mit dem Investor, der will im besten Fall halt schon sehen, dass du ein Produkt hast, dass es auch schon läuft.

Da muss jetzt nicht gleich 100 Kunden dranhängen und das Produkt benutzen, aber dass es zumindest läuft, dass es was ist, was realisiert wurde, damit sie dann eben auch das Vertrauen haben, dass das Produkt funktioniert. Wir hatten durch unser Netzwerk auch schon ein paar Musikunternehmen als Partner mit drin. Die haben das mal getestet und konnten dann eben schon sagen, die und die haben das getestet, so und so ist das Modell, das ist schon zuverlässig, was da läuft, das und das sind die zukünftigen Schritte.

Die brauchen ja immer so einen Statusmoment, wo man dann sagen kann, so sieht es gerade aus, das ist das Produkt und dann, wie gehen wir aber eigentlich weiter? Was ist unsere Vision? Und darauf lässt sich dann ja ein Investor eben ein, wenn er sagt, ja, das Produkt überzeugt mich in dem jetzigen Status und mich überzeugt aber auch eure Zukunftsvision, in Klammern auch eure Zahlen.

Und dann kannst du dann im besten Fall einen Investor von dich überzeugen. Was wir zahlen? So was, was dein Businessmodell ist, also welche Kosten du generierst und ob du Kunden findest, die halt für das Produkt bezahlen würden, wie der Markt aussieht, also es wird dann, das sind dann die sogenannten Pitchdecks, die man dann ja vorbereiten muss.

Du hast ja auch schon einige gesehen, wo man dann eben heraussehen kann, okay, wie sieht der Markt aktuell aus? Wer sind potenzielle Kunden? Wie viele wären davon potenzielle Kunden?

Was werden die bereit zu bezahlen? Da geht es halt um das Businessmodell am Ende.

[Merlene]

Genau, ich hatte dich ursprünglich ja vor unserem ersten Workshop einmal angesprochen, weil du meintest, du hast selber für dich so Techniken in dieser Welt gefunden, wie du quasi selbstbewusst rausstichst. Du hattest mir auch ein Buch mit an die Hand gegeben sozusagen, das dich damals bewegt hat oder das du genutzt hast.

[Agnes Chung]

Das Ding ist ja, in der Musikindustrie ist, also wie in jeder Industrie ist ja immer die Diskussion, wie viele Männer arbeiten da drin, wie viele Frauen arbeiten da drin. Gerade im Musik-Tech-Bereich sind es noch mal weniger Frauen. Auch wir als Start-Up hatten, obwohl wir gerne Entwicklerinnen zum Beispiel eingestellt haben, haben wir nicht so wirklich welche gefunden.

Und das fing schon bei mir früher an, in meinem vorherigen Job als Projektmanagerin, dass ich immer so ein bisschen in so einer Männerwelt umgeben war und mich schon immer gefragt habe, wie kann ich mir denn eigentlich Gehör verschaffen, um eben auch wahrgenommen zu werden und nicht nur die zu sein, die dann das Wasser bringen. Und da habe ich dann eben mir so Techniken angeeignet, wie zum Beispiel mehr Raum einnehmen. Ich meine, wir beide sitzen gerade mit überschlagenen Beinen hier so, nehmen nicht wirklich viel Raum ein.

Und Männer sitzen da gerne mal breitbeinig da, legen ja auch gerne, man kennt das ja so, die Arme links und rechts auf die Arme lehnen und haben dann Raum genommen. Und da habe ich dann festgestellt, okay, ich muss auch Raum nehmen. Ich muss mir mehr Präsenz, ich muss ja jetzt schon gleich automatisch aufrechter hin, man muss ein bisschen präsenter sein in dem, wie man da eben sitzt und nicht so das Übliche und vielleicht auch Gemütliche einfach so ein bisschen so im Stuhl hängen.

Das ist zum Beispiel so etwas, wo ich gedacht habe, ja, okay, das kann ich mir ja aneignen. Man kennt das ja auch, wenn man einen Vortrag hält oder irgendwo ganz besonders aufgeregt ist, dass man sich einmal aufrecht hinstellt und den Brustkorb öffnet, so die Arme in die Hüfte verschränkt und dann einmal so richtig atmet und so richtig dieses Selbstbewusstsein rausholt, diesen Stolz, den man eigentlich hat. Das sind so Techniken, die ich mir dann einfach auch angeeignet habe und auf die ich dann auch immer wieder zurückgreife, wenn ich merke, ich brauche mal mehr Präsenz, ich muss mal mehr da sein oder für mich selbst auch das Gefühl zu haben, okay, ich bin jetzt hier und ich bin die, die ich bin.

Und das hilft natürlich schon enorm. Es ist natürlich immer so ein Ding, wie sind Frauen auch in so einer Präsentation, in so einem Panel, auf so einer Konferenz zum Beispiel vertreten und so. Das war früher ja noch ganz anders als es heutzutage ist.

Es ist ja schon sehr viel, viel besser geworden, aber wir sind noch längst nicht da, wo es eigentlich hingehört. Und da war dann auch immer so, ja, will ich da jetzt hin, bin ich das fachlich oder bin ich da eigentlich jetzt nur, weil ich die Frau bin und zufällig gerade die Einzige bin, die das Thema irgendwie bearbeitet. Aber auch da habe ich dann irgendwann gesagt, ja gut, irgendjemand muss ja mal den Anfang machen und sich hinsetzen.

Ich werde jetzt gar nicht so, dass ich jetzt unbedingt das Vorbild sein muss, aber zu sehen, dass es halt geht, also die Sichtbarkeit zu fördern, also Sichtbarkeit von Frauen in bestimmten Positionen, bestimmten Bereichen zu fördern, finde ich schon sehr wichtig und möchte dann aber auch, dass Frauen wissen, wie sie damit umgehen und dass sie sozusagen gewappnet sind dafür, dass sie wissen, ah ja, okay, so muss ich mich vielleicht hinsetzen, so muss ich reagieren und nicht immer so ein bisschen so zurückhaltend schüchtern sein, weil das halt so gewünscht ist vielleicht oder gewollt.

[Merlene]

Ich frage meine Gästinnen zum Schluss immer, gibt es etwas, was du deinem jüngeren Ich gerne mitgeben würdest? Vielleicht so deinem 20-jährigen Ich, das du aus heutiger Perspektive weißt? Einfach das Selbstvertrauen haben.

[Agnes Chung]

Das Selbstvertrauen haben, dass mein 20-jähriges Ich immer das Beste machen wird aus dem Moment, wo es gerade ist. Aber dass es eben vertrauensvoll in die Zukunft gehen kann, also selbstbewusst und vertrauensvoll in die Zukunft zu gehen. Mein 20-jähriges Ich hat nicht gedacht, dass ich jetzt da bin, wo ich gerade bin.

Mein 20-jähriges Ich war noch damit beschäftigt. Ich wollte eigentlich Musiktherapeutin werden und war eigentlich mehr so auf so einer Sozialschiene unterwegs. Deswegen ist es jetzt meinem 20-jährigen Ich ein bisschen schwer zu sagen, weil ich hatte da eine völlig andere Vorstellung, merke aber auch das Vertrauen in mich selbst zu haben und dann eben auch zu wissen, das klingt jetzt ein bisschen pathetisch, aber dass Fleiß sich schon auch auszahlt, also ich will gar nicht so fleißig in dem Sinne sein, dass man immer ganz alles fleißig machen muss, sondern aber, dass man einfach, dass man auch weiß, wer man ist und zu sich steht. Hast du eine Definition davon, wer du bist?

[Merlene]

Ich bin einfach ich. Ich finde, das ist ein schönes Schlusswort. Okay, Agnes, ganz, ganz herzlichen Dank, dass du dich heute mit mir hier hingesetzt hast.

Und dass du den Podcast aufgenommen hast. Ich finde, die Themen, die du gesagt hast, jetzt auch zum Schluss, wir hatten gar nicht so viel Zeit, da genauer darauf einzugehen.

Aber ich finde, genau deswegen machen wir auch noch mal einen Workshop. Wo du das vielleicht ein bisschen mehr erläutern kannst, Raum einzunehmen und sich dazu zu trauen.

[Agnes Chung]

Sehr gerne. Da freue ich mich sehr drauf. Das machen wir.

[Transkript Ende]

Agnes zeigt, wie die Gründung eines KI-Startup mit Vertrauen und Mut erfolgreich ist

Erfolgreiche Karrieren müssen nicht geradlinig verlaufen. Fachliche Tiefe, Vertrauen in das eigene Urteilsvermögen und die Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen, können unerwartete Wege eröffnen – auch in hoch technologischen Kontexten. Danke Agnes, für die Insights.

Hör hier die ganze Folge mit Agnes.

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