SKOPJE / LONDON (IT BOLTWISE) – Martin Húdravý warnt vor KI-Agenten als Startpunkt: Erst sollten Startups wiederkehrende, manuelle Prozesse Ende-zu-Ende automatisieren. Er bringt dafür als Maßstab messbare Ergebnisse in Stellung, etwa saubere CRM-Hygiene oder Datentransfers zwischen Tools. Seine Kernbotschaft lautet außerdem: Beim Vertrieb zählt Sales Velocity stärker als „Stunden gespart“ oder „Tasks erledigt“. Beim späteren Übergang in den Betrieb erwartet er Fehler – entscheidend ist, wie zuverlässig und wirtschaftlich die Systeme dann bleiben.
Wer in diesen Monaten KI und Automatisierung diskutiert, hört schnell die gleiche Erwartung: Frühphase-Teams sollen „agentic“ handeln, also Abläufe möglichst autonom anstoßen lassen. Martin Húdravý stellt diesen Trend jedoch in ein pragmatisches Raster, gerade wenn aus einem erfolgreichen Pilot plötzlich der echte Skalierungsdruck im Alltag entsteht. Er betont, dass viele Setups im Tagesgeschäft nicht an der Modellgüte scheitern, sondern an internen Prozessen, die vorher nie sauber ausdefiniert und stabilisiert wurden. Genau damit will er seine Perspektive auf „workflow infrastructure“ schärfen, die nicht unter Last zusammenbricht.
Im Kontext seiner Arbeit bei Make, wo er das Startup Program nach eigenen Angaben auf über 10.000 Unternehmen weltweit ausgebaut hat, beschreibt Húdravý ein wiederkehrendes Muster: Gründer investieren zuerst in die „sichtbare“ Produktlogik, während die internen Maschinenteile nebenherlaufen. Dazu gehören Datenübergaben zwischen getrennten Tools, die Prozessabbildung oder selbst grundlegende Reporting-Routinen. Seine Konsequenz ist bewusst unspektakulär: „Don’t start with agents“. Stattdessen soll das Team den einen Prozess wählen, der aktuell am meisten Zeit kostet oder den größten Engpass erzeugt, und diesen end-to-end automatisieren, bevor es etwas baut, das wie ein autonomes Agentensystem wirkt.
Technisch betrachtet verschiebt sich damit der Fokus von „KI als Feature“ zu „Automatisierung als System“. Húdravý formuliert dafür eine harte Prioritätsregel: Jede Automatisierung oder jeder Agent muss an einen konkreten, messbaren Outcome gekoppelt sein, bevor er in den Betrieb geht. Die Alternative wäre, „Agenten laufen zu lassen“ zur Zielgröße zu machen – also zu optimieren, weil etwas automatisch arbeitet, nicht weil es das Unternehmen messbar weiterbringt. Gerade bei frühen Teams verhindert dieser Ansatz, dass sich Komplexität über mehrere Layer verteilt: Wenn Datenflüsse, Trigger-Logik, Fehlerbehandlung und Zuständigkeiten nicht zuerst stabil sind, wird ein späterer Autonomiegrad schnell zur Belastung statt zur Entlastung.
Besonders deutlich wird die Gefahr, wenn Gründer Komplexität aus Überzeugung aufbauen. Húdravý berichtet von einem Fall, in dem ein Founder ein „agentic environment“ geschaffen hatte, um Automationen zu verwalten. Ergebnis: Der Aufwand für die Pflege dieses Umgebungs-Stacks habe mehr Zeit und Geld gebunden, als die Automationen an anderer Stelle wirklich eingespart hätten. Das sei kein Beweis für eine allgemeine Ursache-Wirkungs-Beziehung, aber ein starkes Indiz dafür, wo die Aufmerksamkeit am Ende tatsächlich landet: nicht bei den Workflows, die den Umsatz bewegen, sondern bei den Werkzeugen, die diese Workflows erst möglich machen. Seine Übertragung auf größere Unternehmen folgt demselben Prinzip: Beginne in einem klar begrenzten Prozess, ordne ihn einem messbaren Ziel zu, und wenn Alt-Systeme ohnehin eine große Barriere darstellen, sollte Migration als Priorität ganz oben stehen.
Dieser Ansatz greift auch in die Go-to-Market-Logik hinein. Wenn KI-Agenten in Sales-Pipelines eingesetzt werden, geraten Teams laut Húdravý häufig in Kennzahlen, die auf Folien gut aussehen, aber den Geschäftserfolg nicht direkt belegen. „Hours saved“ oder „tasks completed“ wirken als Produktivitätsversprechen, sagen aber nicht zwingend, ob Deals tatsächlich in Bewegung geraten. Für seine Sicht zählt Sales Velocity: also wie schnell sich Chancen durch den Funnel entwickeln und in Umsatz übergehen. Er argumentiert damit nicht gegen Effizienz, sondern gegen die falsche Messrichtung – Produktivität ohne Revenue-Anbindung ist ein hübsches Dashboard, aber kein Steuerungsinstrument für Wachstum.
In den späteren Phasen, wenn aus dem Testsystem Produktion wird, verschiebt sich die Bewertung erneut. Húdravý stellt die Unvermeidbarkeit von Fehlern in den Mittelpunkt: Erwartungsmanagement sei Teil der Architektur. Ein Agentic System werde irgendwann ausfallen oder sich anders verhalten als im Labor, und die Frage sei nicht „ob“, sondern „wie“ das passieren wird – sicher und günstig oder zu spät und teuer. Damit verlagert sich der Fokus auf Failure Modes, auf beobachtbare Signale und auf Betriebskonzepte, die Zuverlässigkeit unter Last erhöhen. Gleichzeitig verbindet er diese Haltung mit seiner früheren Laufbahn, in der er unter anderem größere Deals bei Back Market geschlossen hat und später einen Master in Impact Entrepreneurship absolvierte. Das prägt seine Sicht darauf, was Effizienz in der Praxis bedeutet: nicht nur kurzfristige Laufzeitvorteile, sondern stabile Prozesse, die Teams und Systeme langfristig tragfähig halten.
Für Gründer und Verantwortliche in Unternehmen entsteht daraus eine klare Agenda, ohne den Charme des nächsten KI-Trends zu verlieren. Wer bei Datenhygiene beginnt, die Automatisierung an einen messbaren Outcome bindet und interne Engpässe vor dem nächsten Wachstumsstoß behebt, reduziert das Risiko, dass „digitale duct tape“ später in eine teure Reibungsschicht übergeht. Und wer Sales Velocity statt Vanity-Kennzahlen als Leitplanke nutzt, macht aus KI nicht nur eine Demo, sondern ein Steuerungsobjekt. Bei der Startup Revolution AI Summit in Skopje verpackt Húdravý diese Gedanken als Sanity Check: erst belastbare Workflows, dann Agenten-Grad; erst verlässliche Infrastruktur, dann mehr Autonomie. So bleibt KI auch im Betrieb kontrollierbar – und liefert eher Umsatzbewegung als nur Betriebsgeräusche.
Wenn du die nächsten Monate planst, lohnt sich der Blick auf ein simples Prinzip: Erhöhe die Automatisierung dort, wo du Prozesskosten bereits sauber sehen kannst, und mache die Auswirkungen auf das Ergebnis des Unternehmens zur Prüfgröße. Das verhindert nicht jede Enttäuschung, aber es schafft eine bessere Fehlerkultur, weil Probleme nicht im Nebel der „Agentenmagie“ auftauchen, sondern an genau definierbaren Punkten im Workflow. Genau an diesen Stellen, so legt Húdravý nahe, entscheidet sich, ob ein Startup skalieren kann, ohne dass sein Betriebssystem selbst zum Engpass wird.
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