SUNNYVALE, CALIFORNIA / LONDON (IT BOLTWISE) – Adi Prasad, Mitgründer und CEO des AI-Manufacturing-Startups Matter, verbindet Prinzipien- und Ingenieursdenken aus der Tesla-Zeit mit einer konsequenten Skalierungslogik von Travis Kalanick. Er beschreibt, wie er bereits in den 20ern bewusst Erfahrungen sammelte, statt direkt „durchzuziehen“. Heute baut Matter autonome Fabriken, die komplexe Produkte wie Drohnen und Robotiksysteme in den USA montieren. Im Zentrum steht dabei die Idee, Fertigung als Softwareproblem zu begreifen.
Adi Prasad erzählt rückblickend, warum sein Weg in der Unternehmensgründung nicht mit einem „Sprung ins kalte Wasser“ begann, sondern mit einer gezielten Lernphase: In seinen 20ern wollte er bewusst von großen Gründern lernen, bevor er selbst ein eigenes Unternehmen aufzieht. Der Startpunkt war technisch geprägt. Nach seinem MIT-Abschluss 2015 im Maschinenbau zog es ihn zu Tesla, weil dort das Thema Fertigung nicht als Routineprozess verstanden wurde, sondern als Bereich, in dem man Fabrikgrenzen systematisch verschiebt. Besonders greifbar wird das bei seiner frühen Aufgabe: Er half beim Hochskalieren der Produktion der Falcon-Wing-Türen, einem der größten Ingenieurs- und Skalierungsprobleme im Fahrzeugumfeld des Unternehmens.
Aus dieser Zeit nimmt Prasad vor allem eine Denkweise mit, die er als „first-principles“-Prinzip beschreibt. In den Treffen habe er erlebt, dass Elon Musk komplexe Probleme nicht nur delegiert, sondern sie live bis auf die Wurzeln herunterbricht. Entscheidend findet Prasad dabei nicht, dass Musk immer der „offensichtliche Experte im Raum“ gewesen sei, sondern dass der Ansatz auch ohne formale Spezialabschlüsse auskommen konnte: Durch gezielte, intelligente Fragen komme man schneller zum Kern. Für Prasad wirkt das weniger wie ein Talent, das man „hat“, und eher wie eine Arbeitsmethode, die man trainiert.
Neben dem Technikfokus spielt im zweiten Teil der Erzählung das Skalieren als Geschäftsdisziplin die Hauptrolle. Prasad wechselt einige Jahre später in eine neue Umgebung und findet über eine vorherige Tätigkeit als Product-Quality-Manager bei Apple den Zugang zu Travis Kalanick und dessen neuerem unternehmerischem Umfeld: CloudKitchens, ein Konzept für kommerzielle Küchen, die ausschließlich für Lieferdienste betrieben werden. Prasad betont, dass der Reiz auch darin lag, zu den ersten Mitarbeitenden zu gehören, weil frühe Entscheidungen besonders stark auf den späteren Betrieb einzahlen. Seine zentrale Beobachtung: Kalanick sei nicht der beste Techniker gewesen, aber ein bemerkenswert pragmatischer und geschäftlich scharfer Denker.
Wie dieser Pragmatismus in der Praxis aussah, beschreibt Prasad über konkrete Skalierungsprinzipien. Dazu zählen Priorisierung, zero-based budgeting und die durchgängige Begründung von Ausgaben „vom Boden aus“ statt auf Basis historischer Budgets. Dadurch blieb das Unternehmen bei allem Wachstum konsequent auf den Return-on-Investment ausgerichtet. Das ordnet Prasad außerdem in eine breitere Vision ein: Kalanick habe die digitale Durchdringung der physischen Welt früh gesehen und baut seine Vorhaben deshalb um digitale Steuerung herum. Seine Merksatz-Formulierung „Entrepreneurs fast-forward the future“ nutzt Prasad als Rahmen, um zu erklären, warum die Zeitachse hier mehr ist als Managementsprache: Wer weiter in die Zukunft schaut, trifft auf größere Unsicherheit und damit auf mehr Komplexität, die dann trotzdem bewältigt werden muss.
Diese Kombination aus ingenieurgetriebenem Problemlösen und kaufmännisch disziplinierter Skalierung will Prasad heute in seinem eigenen Unternehmen Matter in die Fertigung übertragen. Nach einem MBA 2025 an der Harvard Business School ging es für ihn direkt in die Bay Area und damit „all in“ für Matter – ohne Plan B. Das Ziel klingt bewusst anders als die klassische Produktionsstrategie: Matter entwickelt AI-native, autonome Fabriken, die komplexe Produkte wie Drohnen und robotische Systeme in den USA zusammensetzen. Dabei formuliert Prasad die Leitidee sehr klar: Fertigung soll als Softwareproblem behandelt werden, weniger als reines Arbeitskraftproblem. Heute arbeiten laut eigener Darstellung „mehr als zwei Dutzend“ Menschen an dem Aufbau; die erste Fabrik ist bereits live – in Sunnyvale, Kalifornien, in einem Gebäude mit 54.000 Quadratfuß.
Aus strategischer Sicht zeigt die Geschichte damit auch, wie sich Skills und Rollen in der KI-Ära verschieben. Prasad beschreibt zwei große Lehren aus seiner eigenen Gründungsspur: Erstens fühlt man sich nie wirklich bereit, eine Firma zu starten. Man springt, iteriert und lernt währenddessen. Zweitens verändern KI-Tools, welche Fähigkeiten am Ende am meisten zählen. Tiefe Expertise bleibt wichtig, aber stärker gefragt seien zunehmend breit angelegte reale Erfahrung und die Fähigkeit, daraus bessere Entscheidungen zu treffen und Probleme in neuen Mustern zu lösen. Genau diese Mischung versucht Prasad in Matter zu operationalisieren: nicht nur Technik einzukaufen oder Automatisierung „anzustöpseln“, sondern das gesamte System so zu designen, dass es mit KI-Methoden, messbaren Prozessen und einer klaren Budget-Logik als Ganzes funktioniert.
Für Unternehmen, die heute über KI-gestützte Produktion, Robotik und Automatisierung nachdenken, steckt darin eine praktische Blaupause: Lernphasen, in denen man Methoden statt nur Tools übernimmt, wirken oft schneller als reine Einstiegsprojekte. Und auch wenn viele Organisationen bereits Daten sammeln oder Modelle einsetzen, bleibt die Herausforderung häufig ähnlich wie in Prasad’ Rückblick: Man muss sowohl in der Problemzerlegung als auch in der Skalierungsrechnung diszipliniert sein. Wenn Matter tatsächlich autonome Fabriken weiter hochzieht, wird sich zeigen, ob das Zusammenspiel aus first-principles-Engineering und ROI-getriebenem Skalieren auch unter echten Produktionsbedingungen trägt – also nicht nur im Prototyp, sondern im stabilen Betrieb.
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