Thought Leadership
Freshworks positioniert sich als Gegenentwurf zu schwergewichtigen Enterprise-Software-Anbietern. CEO Dennis Woodside, CTO Murali Swaminathan und ein langjähriger Kunde geben Einblick in die Strategie des Unternehmens und in die Frage, wie viel von der aktuellen KI-Euphorie tatsächlich schon bei den Kunden ankommt.
Die Vision: „Agile Enterprise“
CEO Dennis Woodside war zuvor bei Google und Dropbox tätig. Er sieht in allen drei Stationen seiner Karriere ein gemeinsames Muster: Sie sind bzw. waren gründergeführte Unternehmen mit einer klaren Vision. Bei Freshworks, das der indische Gründer Girish Mathrubootham aufgebaut hat, gehe es darum, „agilen Unternehmen“ dabei zu helfen, ihren Mitarbeitern herausragende Erfahrungen zu bieten. Das Softwareunternehmen bietet konkret Lösungen für IT-Service-Management, Kundenservice und Mitarbeitererfahrung an.
Gegenüber it-daily.net sagt Woodside über die Unternehmen, für die Freshworks gebaut ist: „Das sind Unternehmen wie Figma, das es mit Adobe aufnimmt, oder Seagate, das es mit Samsung aufnimmt. Das sind die Unternehmen, die sich schneller bewegen müssen, effizienter sein müssen und letztlich agiler sein müssen.“
„New Balance hat 7.000 Mitarbeiter, aber sie müssen antreten und Marktanteile von Nike gewinnen, das 90.000 Mitarbeiter hat. Die Software, die bei Nike Sinn ergibt, ergibt bei New Balance keinen Sinn.“
Freshworks-CEO Dennis Woodside
Woodside widerspricht dabei explizit der These, man müsse sich zwischen einem für Großunternehmen geeigneten, sicheren und skalierbaren Produkt einerseits und einem einfach zu bedienenden Produkt andererseits entscheiden. Freshworks wickelt nach eigenen Angaben täglich rund 20 Millionen Workflows ab. Dennoch soll etwa der neue AI Agent Studio in wenigen Minuten einsatzbereit sein, während vergleichbare Lösungen der Konkurrenz laut Woodside deutlich länger zur Konfiguration benötigen.
Die Zielgruppe sind nicht unbedingt die größten Konzerne der Welt, sondern das, was Woodside als „Agile Enterprises“ bezeichnet. Als Beispiel nennt er auch den Sportartikelhersteller New Balance im Wettbewerb mit Nike: „New Balance hat 7.000 Mitarbeiter, aber sie müssen antreten und Marktanteile von Nike gewinnen, das 90.000 Mitarbeiter hat. Die Software, die bei Nike Sinn ergibt, ergibt bei New Balance keinen Sinn.“
KI-Adoption: Zwischen Vorreitern und Nachzüglern
Auf die Frage, wie sich der Return on Investment von KI-Investitionen messen lässt, zeichnet Woodside ein differenziertes Bild. Manche Kunden hätten bereits 60 bis 90 Prozent ihrer Mitarbeiteranfragen automatisiert, etwa Passwort-Rücksetzungen oder Auskünfte zu Arbeitsrichtlinien liefen komplett über KI-Agenten. Andere Kunden, die durch zahlreiche Übernahmen gewachsen sind, müssten zunächst ihre fragmentierten Systeme konsolidieren, bevor überhaupt an KI-Nutzung zu denken sei. Woodside beschreibt das so: „Sie haben mehrere verschiedene Systeme, sie müssen diese zu einem einzigen System zusammenführen, um überhaupt zu KI zu gelangen. Um von KI zu profitieren, müssen sie zuerst all ihre Daten an einem Ort zusammenführen.“
Auf einen Fortune-Artikel vom April angesprochen, wonach zahlreiche CEOs keinen messbaren Effekt von KI auf Produktivität oder Umsatz sehen, verweist Woodside auf die eigene Praxis: „Über die Hälfte unseres Codes wird heute von KI geschrieben.“ Auch Prototyping laufe zunehmend über KI-generierte Vorschauen statt über Mockups, und im Recruiting, bei über 10.000 Bewerbungen pro Woche, helfe KI bei der Vorauswahl der aussichtsreichsten Kandidaten.
Für die kommenden zwei Jahre erwartet Woodside, dass die meisten Organisationen über Tausende KI-Agenten verfügen werden, die miteinander kommunizieren und selbstständig Aufgaben übernehmen. Persönliche KI-Agenten, die im Namen ihrer Nutzer handeln, hält er für realistisch: „Ich werde meinen eigenen persönlichen KI-Agenten haben, der mich versteht und versteht, wie ich arbeite, und der in meinem Namen Aufgaben erledigt.“ Die Aufgabe der IT-Abteilungen werde sich dabei grundlegend wandeln, so Woodside: „Man geht vielleicht von 5.000 Mitarbeitern zu 50.000 virtuellen Mitarbeitern über. Das ist eine ganz andere Welt.“
Deterministisch trifft probabilistisch
Woodside widerspricht aber der These, KI-Agenten würden klassische SaaS-Lösungen komplett verdrängen. Sein Argument: Unternehmenssoftware bilde häufig deterministische Logik ab, etwa exakt festgelegte Onboarding-Schritte je nach Mitarbeiterlevel, während KI naturgemäß probabilistisch arbeite. „Man kann nicht sicherstellen, dass die Antwort jedes Mal dieselbe ist, und das wird man auch nie können“, so Woodside. Sein Fazit: „Ich sehe keine Welt, in der KI das System of Record ersetzt, das man braucht, um ein Unternehmen zu führen.“
Der SAP-Chef Christian Klein hatte kürzlich prognostiziert, dass in drei bis fünf Jahren Maus und Tastatur überflüssig würden, weil Unternehmen komplett über Sprache und KI-Agenten gesteuert würden. Woodside hält das für übertrieben: „Ich glaube, viele Leute reden gerne im Hype-Modus. Und die Realität der Kunden, mit denen wir zu tun haben, selbst der fortschrittlichsten Kunden, deutet darauf hin, dass es noch einige Zeit dauern wird, bis sich das alles so entwickelt.“
Der CTO: Einfachheit als Unternehmensphilosophie
CTO Murali Swaminathan, der zuvor acht Jahre bei ServiceNow tätig war und nun seit fast zwei Jahren bei Freshworks ist, sieht den entscheidenden Unterschied zwischen beiden Unternehmen in der Kundenbasis. ServiceNow bediene keine Kunden unter etwa 3.000 bis 4.000 Mitarbeitenden, Freshworks dagegen reiche von Kleinstunternehmen mit zwei Beschäftigten bis zu Konzernen mit über 10.000 Mitarbeitenden. „Da wir von Anfang an den Kunden mit zwei Angestellten im Kopf hatten, gibt es einen großen Unterschied darin, wie wir denken und wie wir bauen“, erklärt Swaminathan. Freshworks setze auf Konfiguration statt Customization und betreibe für alle Kunden konsequent eine einzige, stets aktuelle Produktversion.
Design-technisch bedeutet das laut Swaminathan, ein Produkt zunächst so einfach zu gestalten, dass es für 80 Prozent der Anwendungsfälle funktioniert, und für die komplexeren übrigen 20 Prozent einen optionalen, erweiterten Modus bereitzustellen: „Bei den meisten Funktionen versuchen wir, sie so zu bauen, dass sie für 80 Prozent der Anwendungsfälle funktionieren. Und genau dafür gibt es dann einen erweiterten Modus, den auch anspruchsvolle Kunden nutzen können – ohne dass wir das Produkt von vornherein auf die restlichen 20 Prozent der Anwendungsfälle ausrichten.“
Die „AI Complexity Trap“
Zum vieldiskutierten Begriff der „AI Complexity Trap“ stellt Swaminathan klar, dass nicht KI selbst komplex sei, sondern häufig die zugrunde liegenden Geschäftsprozesse der Unternehmen: „Wenn jemand versucht, sein Problem zu lösen und sagt, KI wird mir helfen, meinen Geschäftsprozess zu reparieren, dann wird das nicht funktionieren.“ Erst wenn Unternehmen ihre Prozesse vereinfachen und bereinigen, könne KI sinnvoll Workflows darauf aufbauen.
Als häufigste Ursache für gescheiterte KI-Projekte im Mittelstand nennt Swaminathan fehlende interne Expertise. Kleineren und mittleren Unternehmen fehlten oft Data Scientists oder Mitarbeiter mit tiefem KI-Produktverständnis. Freshworks begegnet dem mit einem eigenen KI-Beratungsteam, das Kunden durch den gesamten Implementierungsprozess begleitet.
Auch Swaminathan widerspricht der Idee, KI-Agenten würden den SaaS-Markt komplett verdrängen: „Ich glaube nicht, dass Agenten die Software-as-a-Service-Branche zum Einsturz bringen. Es ist eher so, dass es die SaaS-Anbieter selbst zum Einsturz bringen wird, wenn sie ihre Arbeitsweise nicht ändern.“ Sicherheit und Governance seien dabei zentral. Freshworks setze auf Zugriffskontrollen, Guardrails, Content-Filterung und regionale Datenzugriffsregeln, „weil wir nicht wollen, dass die Dinge außer Kontrolle geraten“, so Swaminathan.
Sein Rat an mittelständische Unternehmen am Anfang ihrer KI-Reise lautet: „Sucht euch einen oder zwei Geschäftsprozesse aus, denen ihr vertraut, testet sie und lasst sie zunächst im Modus mit menschlicher Unterstützung laufen. Lernt dann aus den Erfahrungen und lasst sie, wenn nötig, im autonomen Modus laufen, bevor ihr sie auf den Rest des Geschäftsprozesses ausweitet. Macht nicht alles gleichzeitig.“
Die Kundenperspektive
Wie sich diese Philosophie in der Praxis anfühlt, beschreibt Chris Kairinos, Senior Director für Global Client Services & Operations bei A+E Global Media, dem Medienkonzern hinter Marken wie History Channel und Lifetime, der zudem Inhalte an Streaming-Anbieter wie Netflix lizenziert.
A+E Global Media nutzte zuvor einen anderen Anbieter, konnte jedoch selbst grundlegende Prozesse wie das Change Management nie zufriedenstellend abbilden. Trotz zweier Reimplementierungen scheiterte die interne Akzeptanz, wie Kairinos berichtet: „Es gab intern innerhalb der Technologieabteilung so etwas wie mangelnde Akzeptanz.“ Mitten in der Corona-Pandemie, komplett remote, entschied sich das Unternehmen 2020 für einen Wechsel zu Freshservice, der IT- und Enterprise-Service-Management-Plattform von Freshworks.
Der Umstieg dauerte nach Kairinos‘ Angaben nur zwei bis drei Monate. Größte Herausforderung war die saubere Migration offener Tickets, ohne dass Mitarbeiter davon etwas mitbekamen: „Was hinter den Kulissen passiert, sollte für sie völlig nahtlos sein. Sie sollten nichts davon bemerken. Und das haben wir geschafft.“
Beim Return on Investment verweist Kairinos auf konkrete Kennzahlen: „Wir haben durch den Wechsel eine beträchtliche Summe Geld gespart, das war fantastisch. Aber wir haben auch festgestellt, dass Kennzahlen wie MTTA, die durchschnittliche Reaktionszeit, und MTTR, die durchschnittliche Lösungszeit, ebenfalls zurückgegangen sind.“ Die Kundenzufriedenheit sei trotz strengerer SLA-Vorgaben von rund 96 auf 97,5 Prozent gestiegen. Entscheidend sei zudem gewesen, dass ein kleines Team das System eigenständig betreuen könne: Bei A+E Global Media kümmern sich im Kern nur zwei Personen in Teilzeit um Administration und Produktverantwortung, ganz ohne dedizierte Fachabteilung, wie sie andere Tools erfordern.
Mittlerweile hat A+E Global Media die Nutzung von einem reinen IT-Service-Management-Tool auf ein unternehmensweites Enterprise-Service-Management ausgeweitet. Facility- und Office-Services, Production Engineering und zuletzt auch die Personalabteilung nutzen inzwischen dieselbe Plattform. Kairinos fasst seine Erfahrung so zusammen: „Es ist nach wie vor ein einfaches und zugleich komplexes System, mit dem man so agil und anpassungsfähig sein kann, wie man möchte.“ Sein Rat an Unternehmen, die neu einsteigen: zunächst mit der IT-Abteilung starten, da sie meist am reifsten für eine schnelle Umsetzung sei, und den entstehenden Nutzen anschließend Stück für Stück auf weitere Abteilungen übertragen. Wie Kairinos betont: „Die Technologieabteilung wird dadurch kein Kostenfaktor mehr, sondern zu einem Enabler für andere Abteilungen, um den Mehrwert von KI zu beweisen.“
Fazit
Zwischen Vorstandsetage, Technikchef und Kundenpraxis zeichnet sich ein einheitliches Bild ab: Freshworks setzt seine Wachstumsstrategie auf möglichst zugängliche Software, verbunden mit dem Versprechen, KI-Funktionen von Anfang an sicher und einfach nutzbar zu machen. Ob autonome KI-Agenten in wenigen Jahren tatsächlich Maus und Tastatur ersetzen, wie es SAP-Chef Christian Klein prognostiziert hat, sehen sowohl Woodside als auch Swaminathan skeptisch. Stattdessen setzen beide darauf, dass deterministische Geschäftslogik und probabilistische KI-Fähigkeiten künftig nebeneinander bestehen und dass genau in dieser Kombination der Wert von Plattformen wie Freshworks liegt.
