BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Dash0-Gründer Mirko Novakovic verbindet Vertriebsdisziplin mit KI-gestützter Observability: Das Startup nutzt OpenTelemetry und einen KI-Agenten, um Fehler in Cloud-Anwendungen schneller zu finden. Im Gespräch steht vor allem ein Satz im Mittelpunkt: Gründende sollten nicht nur gut sein, sondern dranbleiben – bis aus Kontaktversuchen echte Gespräche werden. Novakovic nennt konkrete Regeln für Cold Calls und eine messbare Untergrenze an Versuchen, bevor B2B-Deals realistisch werden. Gleichzeitig zeigt das Beispiel Instana, wie sich aus ausgereifter Monitoring-Software ein Exit im hohen zweistelligen Millionenbereich entwickeln kann.
Wenn ein Seriengründer wie Mirko Novakovic über Vertrieb spricht, klingt das selten nach Motivationstraining. Im Kern geht es um etwas Handfestes: Wer im B2B verkaufen will, muss Sichtbarkeit erzeugen, Chancen aktiv suchen und vor allem wiederkehren. Novakovic verknüpft diese Denkweise in der gleichen Logik, die auch sein aktuelles Startup Dash0 prägt: Probleme werden nicht „einmal“ gelöst, sondern kontinuierlich identifiziert, priorisiert und abgearbeitet. Die Parallele ist auffällig – Observability lebt von wiederkehrenden Signalen, Vertrieb von wiederkehrenden Touchpoints. Genau darum drehen sich seine Regeln: weniger E-Mail, mehr Gespräch, und weniger Aufgabe nach dem ersten Nein.
Historisch betrachtet lohnt der Blick auf Novakovics Weg durch drei Gründungen. Nach dem IT-Dienstleister Codecentric (Start 2005) folgte 2015 Instana, eine Plattform zur Überwachung moderner Cloud-Anwendungen. 2020 wurde Instana für rund 500 Millionen US-Dollar an IBM verkauft – ein Exit, der den Stellenwert von Monitoring in der Enterprise-IT unterstreicht, gerade als Kubernetes- und Microservice-Architekturen den Bedarf an Echtzeit-Signalen massiv erhöhten. Diese Entwicklung war nicht nur Markt-Trend, sondern auch technischer Zwang: Ohne verlässliche Telemetrie wird Fehlersuche teuer, langsam und zunehmend reaktiv. Genau hier setzt Dash0 an – jedoch mit einem neuen Baustein: einem KI-Agenten über Observability-Daten.
Technisch ist das Setup bei Dash0 eng an den Open-Source-Standard OpenTelemetry gekoppelt. OpenTelemetry sammelt Telemetriedaten aus unterschiedlichen Systemen und macht sie vergleichbar, sodass ein Observability-Stack weniger „Proprietary Tax“ zahlen muss. Darauf aufbauend analysiert die Plattform Auffälligkeiten und unterstützt Nutzer in der Fehlersuche „in Echtzeit“ – also dort, wo Teams normalerweise zwischen Dashboards, Logs und Alerts manuell hin- und herwechseln. Entscheidend ist die Arbeitsweise des KI-Agenten: Er soll aus Rohdaten eine priorisierte Hypothese ableiten und damit die Zeit zwischen Alarm und tatsächlicher Ursache verkürzen. Im Vergleich zu rein regelbasierten Alerting-Ansätzen verschiebt sich das Risiko- und Aufwandprofil: Statt nur Symptome zu melden, wird der Suchprozess selbst unterstützt.
Marktseitig ist Dash0 damit nicht im luftleeren Raum unterwegs. Im Bereich Observability dominieren bereits etablierte Plattformen wie Datadog, New Relic, Elastic und weitere Anbieter, die jeweils ihre eigenen Datenmodelle und Integrationswege ausrollen. Auch IBM hat als Käufer von Instana gezeigt, dass Monitoring-Software strategisch wichtig ist und sich über Ökosysteme weiter ausbauen lässt. Für Novakovic ist das Umfeld zugleich Chance und Druck: Neue KI-Features müssen messbar sein, sonst bleiben sie ein Pitch-Deck-Versprechen. Branchenanalysten sehen in der Kombination aus Standard-Telemetrie (OpenTelemetry) und KI-gestützter Diagnose eine realistische Brücke, um Enterprise-Kunden von „Tool-Sammlung“ hin zu „Fallbearbeitung“ zu führen – also zu einem Prozess, bei dem Teams schneller von Daten zu Entscheidungen gelangen.
Dass Novakovic den Vertrieb als entscheidende Erfolgsvariable behandelt, passt dazu. Er argumentiert, E-Mail sei im B2B häufig zu leise und zu beliebig geworden, während Telefonate Aufmerksamkeit erzeugen und zugleich Produktfeedback liefern. Besonders klar wird seine Logik beim Bottom-up-Ansatz: Erst operativ sprechen, also mit den Menschen, die später täglich mit dem Produkt arbeiten, statt sofort die Entscheiderhierarchie zu adressieren. Diese Herangehensweise reduziert das Risiko, in eine „Feature-Frage“ zu rutschen, bevor man den eigentlichen Pain verstanden hat. Dazu kommt eine messbare Ausdauer-Komponente: Er nennt 16 Versuche als notwendigen Rahmen und sagt, viele würden nach fünf Versuchen aufhören. Genau diese Lücke – von dem Moment, in dem „kein Interesse“ vermutet wird, bis zur nächsten Gelegenheit – ist im B2B oft der Unterschied zwischen Zufall und Pipeline.
Damit verbunden sind Regeln, die sich erstaunlich gut in Prozesslogik übersetzen lassen. Novakovic empfiehlt Vorbereitung auf Kundenseite, ein freundliches, aber bestimmtes Auftreten und eine kurze Ansprache: ein Cold Call soll idealerweise nicht länger als ein bis anderthalb Minuten dauern. Das Ziel sei nicht der Abschluss, sondern ein Termin oder ein erweitertes Folgegespräch. Außerdem rät er, abgelehnte Anrufe nicht personalisiert zu betrachten: Im schlimmsten Fall wird man einfach aufgelegt. Praktisch entlastet das auch Teams, wenn Cold Calls gemeinsam durchgeführt werden – dann entsteht sowohl Lerneffekt als auch eine Art „Quoten-Grundrauschen“, das Rückschläge abfängt. Übertragen auf Observability bedeutet das: Der Vertrieb wird wie ein System betrachtet, das auf Iteration optimiert wird.
Aus Compliance- und Datenschutzsicht ist der Schritt zu KI-gestützter Observability ebenfalls nicht trivial. Telemetriedaten können personenbezogene Metadaten enthalten, etwa wenn Logs Requests, Nutzerkontexte oder interne Identifikatoren widerspiegeln. In der DSGVO-Realität heißt das: Unternehmen müssen klären, welche Daten genau verarbeitet werden, wie lange sie gespeichert werden, wer Zugriff erhält und wie Daten minimiert werden. Bei KI-Agenten kommt hinzu, dass Modell-Workflows und Prompt-/Context-Mechaniken sauber dokumentiert und kontrolliert werden müssen, damit keine sensiblen Daten unbeabsichtigt in Trainings- oder Debug-Prozesse geraten. Je stärker Dash0 dabei auf Standards wie OpenTelemetry setzt, desto leichter wird typischerweise eine konsistente Governance über unterschiedliche Dienste hinweg – vorausgesetzt, das Product-Design ermöglicht klare Datenflüsse und Rollenmodelle.
In die Zukunft übertragen deutet das Zusammenspiel aus KI-Agent, Telemetrie-Standard und konsequenter Vertriebslogik auf eine nächste Reife in beiden Domänen hin. Produktseitig wird der Markt vermutlich stärker von „Time-to-Resolution“-Kennzahlen getrieben werden: Nicht nur „wie viele Alerts“, sondern wie schnell ein Team von Diagnose zur Behebung kommt, gewinnt an Gewicht. Gleichzeitig könnten sich KI-Assistenten von reiner Auffälligkeitsanalyse zu agentischen Workflows weiterentwickeln, die über definierte Aktionen nach Freigabe verfügen. Vertrieblich spricht Novakovic bereits diese Iterationsphase an: Touchpoints werden zu einem wiederholbaren Prozess, der aus Fehlversuchen Lernkurven erzeugt. Für Gründer heißt das: KI allein verkauft selten; sie muss in einen messbaren Nutzen und einen klaren Kontaktmodus eingebettet werden, der Ergebnisse über mehrere Versuche hinweg ermöglicht.
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