Mit 22 Jahren, während meines Informatikstudiums an der Universität Zürich, gründete ich zusammen mit zwei Kommilitonen PolygonSoftware. Als Tech-Lead und einer der Visionsträger prägte ich die technologische Ausrichtung des Unternehmens in einer Zeit, als wir alle – jung und unerfahren – den Sprung ins Unternehmertum wagten.
Jede unternehmerische Entscheidung war Neuland für uns. Während sich meine Mitgründer um Finanzen und Administration kümmerten, verantwortete ich den technologischen Aufbau: Wie strukturiert man einen modernen Tech-Stack? Wie führt man technische Verkaufsgespräche mit erfahrenen CEOs? Wie baut man ein Team von Entwicklern auf, das innovative Lösungen entwickeln kann? Moderne Tools wie monday.com unterstützten uns dabei, effiziente Arbeitsprozesse zu etablieren.
Unsere fehlende Unternehmenserfahrung erwies sich als unerwarteter Vorteil: Unbelastet von etablierten Strukturen entwickelten wir innovative Lösungen. In meiner Rolle als Tech-Lead förderte ich früh den Einsatz von KI-Technologien und Computer Vision. Unser Team realisierte wegweisende Projekte: Ein Computer-Vision-System zur Paketerkennung für die Schweizerische Post, KI-gestützte Supportlösungen für Klapp und komplexe Datenvisualisierungen für die Ziegler Consultants.
Unter meiner technischen Führung, aber dank des Einsatzes des gesamten Teams, wuchs PolygonSoftware in zwei Jahren von drei auf 18 Mitarbeitende. Ich etablierte technische Mentoring-Programme und förderte eine Kultur des kontinuierlichen Lernens. Gemeinsam entwickelten wir Prozesse und Tools, die es uns ermöglichten, parallel über zehn komplexe Projekte erfolgreich zu managen.
PolygonSoftware wurde unser Labor für moderne Arbeitsmodelle: Unbegrenzte Ferien, vollständiges Home-Office und flexible Arbeitspensen während der Prüfungszeiten waren keine Benefits, sondern Teil unserer DNA. Diese für die Schweiz ungewöhnlichen Ansätze funktionierten, weil wir von Anfang an auf Eigenverantwortung und intrinsische Motivation setzten.
2023 endete das Kapitel PolygonSoftware durch einen gescheiterten Merger. Die gewonnenen Erkenntnisse sind jedoch unschätzbar: Wir bewiesen, dass technologische Innovation nicht von Jahren der Erfahrung abhängt, sondern von der Bereitschaft, mutig zu experimentieren und schnell zu lernen.
Die bei PolygonSoftware entwickelten Ansätze zur Integration von Machine Learning und Computer Vision in Geschäftsprozesse prägen heute meine Arbeit als KI-Engineer. Die Erfahrung, ein technologiegetriebenes Team zu führen und komplexe Innovationsprojekte umzusetzen, bildet die Grundlage meines Verständnisses davon, wie technologische Innovation in Unternehmen verankert werden kann.
PolygonSoftware wurde von drei Studenten der Universität Zürich gegründet, als sie 22 Jahre alt waren. Die Gründung erfolgte während ihres Informatikstudiums, wobei einer der Gründer als Tech-Lead und CTO die technologische Ausrichtung des Unternehmens prägte.
PolygonSoftware setzte früh auf KI-Technologien und Computer Vision. Das Unternehmen entwickelte unter anderem ein Computer-Vision-System zur Paketerkennung für die Schweizerische Post, KI-gestützte Supportlösungen für Klapp und komplexe Datenvisualisierungen für verschiedene Kunden.
Das Unternehmen wuchs innerhalb von zwei Jahren von drei auf 18 Mitarbeitende. Dabei wurden technische Mentoring-Programme etabliert und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens gefördert. Das Team managte parallel über zehn komplexe Projekte erfolgreich.
PolygonSoftware implementierte moderne Arbeitsmodelle wie unbegrenzte Ferien, vollständiges Home-Office und flexible Arbeitspensen während der Prüfungszeiten. Diese für die Schweiz ungewöhnlichen Ansätze basierten auf Eigenverantwortung und intrinsischer Motivation.
Zu den wichtigsten Projekten gehörten ein Computer-Vision-System zur Paketerkennung für die Schweizerische Post, KI-gestützte Supportlösungen für Klapp und komplexe Datenvisualisierungen für die Ziegler Consultants.
PolygonSoftware endete 2023 durch einen gescheiterten Merger. Trotz des Endes wurden wichtige Erkenntnisse über technologische Innovation, Teamführung und die Integration von Machine Learning und Computer Vision in Geschäftsprozesse gewonnen.
Die akademische Herkunft erwies sich als Vorteil, da das Team unbelastet von etablierten Strukturen innovative Lösungen entwickeln konnte. Der wissenschaftliche Hintergrund ermöglichte einen frischen Blick auf technologische Herausforderungen und die Integration moderner Technologien.
Die wichtigsten Lehren waren, dass technologische Innovation nicht von jahrelanger Erfahrung abhängt, sondern von der Bereitschaft zu experimentieren und schnell zu lernen. Die Erfahrungen in der Integration von KI und Computer Vision sowie in der Teamführung prägen bis heute die berufliche Entwicklung der Gründer.
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