LONDON (IT BOLTWISE) – Die Gründerin und CEO von Papaya Global, Eynat Guez, beschreibt beim Launch von ScaleUp House, warum in der frühen Phase vor allem Unordnung hilft. Sie ordnet eine Finanzierungsspur von einem Bootstrap-Start bis zu 450 Millionen US-Dollar ein und warnt zugleich davor, sich am Endzustand anderer Unternehmen zu messen. Ihr Leitprinzip lautet: Stimmen filtern, Ziele für 1, 3 und 12 Monate scharf halten und Kunden trotz KI-Werkzeugen „auf dem Boden“ verstehen. Remote-Work und KI machen den persönlichen Kundenkontakt nach ihrer Sicht sogar noch wichtiger.
Wenn Startups über Künstliche Intelligenz (KI) sprechen, dreht sich der Fokus oft sofort um Automatisierung, Metriken und neue Produktfeatures. Eynat Guez, Gründerin und CEO von Papaya Global, setzte beim Launch von ScaleUp House jedoch zuerst bei einem anderen Engpass an: Beim Aufbau eines Unternehmens geht es selten geradlinig zu. In ihrer Schilderung reicht der Weg von einem Programm für Startups während der Pandemie bis hin zu einem globalen Unternehmen mit rund 1.000 Mitarbeitenden in zehn Ländern. Das sei zwar rückblickend „leicht“ erklärbar, funktioniere in der Gegenwart aber nicht als Plan mit klaren Meilensteinen.
Besonders anschaulich macht sie diesen Punkt an der frühen Phase, die sie nicht romantisiert. Selbst der Support des damaligen Startup-Programms lief untypisch: Essen und Erfrischungen wurden laut ihrer Erinnerung bis zur Haustür geliefert, mit einem Boten, der Kaffee und Cookies brachte. Entscheidend sei dennoch gewesen, dass das Programm einen Rahmen bot, in dem Unternehmer sich treffen, lernen und weiterentwickeln konnten – gerade am Anfang, wenn Netzwerk, Feedback und Orientierung knapp sind. Ihre zentrale Botschaft lautet entsprechend: Der Unternehmensaufbau sieht im Tagesgeschäft häufig unordentlich aus, und die „messbare“ Ordnung entsteht erst, wenn Erfolge bereits sichtbar sind.
Auch bei der Finanzierung zieht sie eine harte Linie gegen den Blick von außen. Guez sagt, sie habe Papaya Global zunächst als „Bootstrap“ mit Partnern gestartet. Auf dem Weg Richtung Investitionen sei es „die Hölle“ gewesen, am Ende habe man jedoch 450 Millionen US-Dollar eingesammelt. Für viele Gründer klingt das später wie eine durchgehende Wachstumsgeschichte; aus ihrer Sicht war es jedoch nicht linear. Gerade diese Nicht-Linearität ist für Entscheider relevant: Wer Rückschläge, Ablehnungen und schiefe Phasen als Warnsignal interpretiert, verliert Zeit und fokussiert oft auf die falschen Dinge.
Darum landet sie bei einem zweiten Hebel, der sich direkt auf operative Entscheidungen auswirkt: Stimmen filtern. Guez rät Unternehmern, jeden Morgen bewusst zu prüfen, was sie aus dem Korridor der Ratschläge behalten und was sie aktiv verwerfen. Es gebe „guten Lärm“, aber auch schlechten Lärm und Ablenkungen, die sich wie Fortschritt anfühlen. In ihrer Perspektive können Technologie und moderne Tracking-Mechanismen den Effekt sogar verstärken, weil sich scheinbar alles messen lässt. Stattdessen sollten Gründer die Ziele für den nächsten Monat, die nächsten drei Monate und das nächste Jahr nicht nur definieren, sondern konsequent daran ausrichten, wie sie diese erreichen – nicht an jeder neuen Branchenwahrnehmung oder jedem frischen KPI-Hype.
Die Metapher mit dem Auto trifft dabei einen Punkt, der über Motivation hinausgeht. Ohne klares Ziel könne man sich schnell „mitziehen lassen“, sagt sie sinngemäß. Sie unterscheidet mehrere Startup-Typen, aber am Ende zählt das konkrete Zielbild: Was funktioniert und was funktioniert nicht. Ein weiterer Teil ihrer Aussage verweist auf das praktische Design von Entscheidungen, ähnlich wie bei Navigations-Apps: Es gibt Hindernisse, die man treffen muss, und andere, an denen man nicht unbedingt entlang navigieren sollte. Für Führungsteams übersetzt sich das in Priorisierung unter Unsicherheit: Nicht jede neue Information führt zu einem besseren Experiment, und nicht jede Kennzahl beantwortet die Frage, die gerade über das Überleben entscheidet.
Als nächstes adressiert sie den KI-Teil der Gegenwart. Zwar sieht sie eine schnelle Transformation durch KI-Werkzeuge, aber sie hält ein Element für konstant: Kundenverständnis und Personalisierung. „Seid vor Ort“, bringt sie die Haltung auf den Punkt – und das gerade in einer Zeit, in der Zoom, Remote Work und KI-Tools den Alltag stärker digitalisieren. Ihre Argumentation ist dabei nicht nur kulturell, sondern organisatorisch: Wenn Kundenbeobachtung im Kern zeitkritisch ist, reicht eine rein virtuelle Sicht häufig nicht. In ihrem Beispiel führt ein Gründer sogar versehentlich ein Zoom-Meeting als vor-Ort-Termin durch, weil er in der Eile beim Kunden statt am Computer landet; er nutzt die Situation statt umzudrehen. Für Guez steht dahinter ein Leitprinzip: „Bring yourself“ – also die eigene Präsenz und die Fähigkeit, aus dem direkten Kontakt abzuleiten, was auf dem Boden wirklich passiert.
Für den Markt ergibt sich daraus eine interessante Konsequenz. In vielen Scale-up-Programmen und Growth-Debatten wird die „nächste“ KI-Funktion schnell zur Projektidee, während der Kundenkontakt als unveränderliche Basis eher selbstverständlich wirkt. Guez stellt das Gegenteil heraus: Je mehr KI verfügbar ist, desto wichtiger wird die Fähigkeit, Kundenprobleme präzise zu erkennen und die passenden Prioritäten auszuwählen. Das passt auch zu ihrer Geschichte von der Pandemie-Startphase bis zur internationalen Skalierung: Frameworks können den Start erleichtern, aber die Richtung wird durch fokussierte Entscheidungen, gefilterten Input und echte Kundennähe bestätigt. Ihr Schluss richtet sich daher nicht an einzelne KI-Use-Cases, sondern an Gründer zu Beginn ihrer Reise: Es ist eine aufregende Phase – und gerade jetzt entscheidet sich, welche Strategie Lärm in Klarheit verwandelt.
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