03.04.2020

Die Auswirkungen von Covid-19 auf Startup-Bewertungen

Im Gastkommentar gibt Venionaire CEO Berthold Baurek-Karlic eine Einschätzung zur Auswirkung der Coronakrise auf das heimische Startup-Ökosystem.
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Interview mit Venionaire CEO Berthold Baurek-Karlic zur Umstrukturierung bei DealMatrix - Coronakrise, Covid-19 und Startup-Bewertungen
(c) Fabian Greiler: Venionaire CEO Berthold Baurek-Karlic

Die Coronakrise ist eine tiefe Krise. Wir werden uns auf einen langen und intensiven Venture Capital Winter vorbereiten müssen. Finanzierungen werden generell schwieriger und zu schlechteren Konditionen, also auch tendenziell mit schlechteren Startup-Bewertungen, am Markt angeboten werden. Höhere Ausfallsquoten oder ein neuer Trend zum Bootstrapping wird die neue Norm sein. Investoren und Venture-Analysten aus unserem Netzwerk prognostizieren, dass 25 bis 30 Prozent der größeren Startups in den kommenden sechs Monaten in große Schwierigkeiten kommen werden. Die Weltwirtschaft ist durch Covid-19 ins Wackeln gekommen und das wird für Startups in Folgewellen – nach dem Lock-Down – noch einmal deutlich spürbar werden.

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Frankreich und Deutschland legen vor – Österreich muss nachziehen

Die Regierungen von Frankreich (4,3 Milliarden Euro) und Deutschland haben Mechanismen zum Schutz von hoch bewerteten Startups vorgestellt. Sie zeigen damit der Welt, dass sie ein verlässlicher Startup-Standort sind und dass sie den Wert dieser Innovationstreibenden Unternehmer schätzen. In Österreich drohen Startups, die kumuliert über die letzten zehn Jahre Investitionen und staatliche Förderungen im Wert von mehr als einer Milliarde Euro erhalten haben, nun vor dem aus zu stehen. Wir drohen, zehn Jahre Entwicklung des Startup-Standorts zu verlieren.

Die bisherigen Rettungsmechanismen und Stützungsmaßnahmen sind gut, aber noch nicht perfekt. Wir kämpfen immer noch um zusätzliche Programme – gerade erst in den letzten Tagen wurde ein Positionspapier, welches von nahezu allen Marktteilnehmern mitgetragen und entwickelt wurde, mit ganz konkreten Vorschlägen an die Politik übergeben. Die Regierung in Österreich ist aktuell sicherlich Startup-freundlich eingestellt. Wir wissen, dass das Problem erkannt wurde und dass an einem Rettungsschirm fieberhaft gearbeitet wird.

Market-Sentiment: Stimmung geht durch Coronakrise stark zurück

Startup-Bewertungen – ein absolutes Spezialgebiet von Venionaire Capital (siehe Gratis-Bewertungsrechner) – sind eine echte Kunst, die auf Erfahrung, guten Daten und natürlich besonderen Modellen wie der First Chicago Methode oder der Venture Capital Methode basiert. Venionaire erhebt regelmäßig die Stimmung am Markt und versucht daraus das sogenannte “Market Sentiment” abzuleiten. Die nachstehenden Zahlen und Berechnungen basieren auf der Rückmeldung einer solchen Erhebung von letzter Woche. Die Ergebnisse zeigen deutlich einen Rückgang der Marktstimmung. Die Umfrage wird nächste Woche erneut wiederholt.

Weniger Investoren sind bereit, zu investieren, und wenn sie es dennoch tun, würden sie wohl aktuell auf Discounts achten. Investoren und Schlüsselakteure der Branche konzentrieren sich auf ihr bestehendes Portfolio. Medial bereiten sie Startups und ihre Co-Investoren auf einen Abschwung vor –  siehe Interview mit Hansi Hansmann vom 27.3.2020. Die Bedingungen für Startups werden sich verschärfen, das ist sicher. Angebot und Nachfrage, sind aktuell in keinem gesunden Gleichgewicht. Die Nachfrage nach Kapital ist noch viel stärker im Überhang als üblich. Jene, die bereit sind, in der Krise zu investieren sucht man verzweifelt – auch wenn viele sagen das sie offen für Bewerber sind, häufen sich die Absagen bei unseren Schützlingen. Auf der anderen Seite geht Startups das Geld viel schneller aus, da sie teilweise dramatische Umsatzeinbußen verzeichnen. Business Angels sollten “White Knights” sein, sie werden aber wohl in den nächsten Wochen eher als gierige Haie wahrgenommen werden – insbesondere, wenn es keine staatlichen Co-Investment-Vehikel oder Förderungen gibt, die privates Eigenkapital stark aktivieren.

Die Auswirkungen von Covid-19 auf die Startup-Bewertungen

Wir müssen vorsichtig sein mit Pauschalierungen. Einige Unternehmen verlieren und fallen in ihrem Business Case zurück (siehe “Scenario – Slow”), andere gewinnen (siehe “Scenario – Speed”) und einige bleiben stabil und treten auf der Stelle – sie verlieren keine Kunden, wachsen aber auch nicht – (siehe “Szenario – ZERO”). Die Gewinner profitieren von einer beschleunigten Marktakzeptanz. Innerhalb von nur drei Monaten werden so viele Kunden unter Vertrag genommen, wie ursprünglich für zwölf Monate erwartet.

Die Gewinner der Krise werden zusätzliche Einnahmen oder zumindest Sign-Ups von Freemium-Kunden verbuchen. Die Investoren werden die Verträge dieser Neuunterzeichnungen sorgfältig prüfen, da sie verstehen müssen, wie nachhaltig und langlebig diese Kundenbeziehungen sein werden. Echte Gewinner der Krise werden gesucht. Gründer sollten dennoch nicht übermütig werden. Die Konkurrenz ist stark und Investoren gibt es aktuell kaum. Wir müssen realistisch sein: Es werden im Vergleich zum letzten Jahr reduzierte Multiplikatoren bei den Startup-Bewertungen angewandt und auch schärfere Vertragskonditionen gefordert.

Unternehmen, die auf der anderen Seite hart getroffen werden haben aus meiner Sicht zwei Möglichkeiten:

  • Sie schließen oder werden zu einem Zombie (was besser ist möge jeder für sich beurteilen) oder
  • sie erfinden sich neu und werden zu Helden.

Ich persönlich hoffe, wir sehen viele Helden, die die Hürden überwinden, die sie heute vor sich haben. Wir werden alles uns in der Macht Stehende tun, um zu unterstützen wo wir können, wenn man uns bezieht.

Mögliche Szenarien zu Startup-Bewertungen (Beispiele)

Wir haben eine oberflächliche Simulation gerechnet, um die Auswirkungen dieser Krise auf die Unternehmensbewertungen zu zeigen. In drei Szenarien, dem “Scenario – Base Case” (ursprünglicher Plan des Startups), “Scenario – slow” und ein “Szenario – speed” zeigen wir, welchen Schaden Stillstand und Verlangsamung anrichten, aber auch wie ein paar gute Monate das Wachstum positiv beschleunigen.

Die zugrunde liegenden Annahmen sind hier wie folgt: Während des “Base-Case”-Szenarios haben wir eine 18-monatige Laufzeit (wir unterstellen, dass gerade eine Finanzierung stattgefunden hat) und ein Wachstum von zehn Prozent pro Monat (“Monat auf Monat” = 10 %). Als Gewinner der Krise – “Scenario – speed” – werden drei Monate besonders stark ausfallen. Drei Monate nehmen wir ein Wachstum von je 30 Prozent und im vierten Monat von immerhin weiteren 20 Prozent an. Im “Scenario – slow” sinken die Zahlen zwei Monate in Folge um je 30 Prozent und im dritten Monat um weitere 20 Prozent. Im “Scenario – ZERO” gibt es kein Wachstum und keine Verluste, etwa aufgrund pausierender Serviceverträge.

Auswirkungen von Covid-19 auf Startup-Bewertungen - Szenarien
(c) Venoinaire

Auch bei Gewinnern ist Abschlag bei Startup-Bewertungen zu erwarten

Die obige Grafik zeigt, wie schnell Startups wieder Geld brauchen werden – bei einer Verlangsamung oder einem Ausfall der Umsätze muss sofort gehandelt werden, bei Stillstand sehr bald also binnen weniger Monate. Der Fundraising-Prozess dauert. Auch in Krisenzeiten ist mit wenigstens vier bis sechs Monaten zu rechnen, bis Geld am Konto ist. Die Zeit muss man erst einmal haben. Wenn man Rechts auf die Grafik schaut sieht man, dass sich die Startup-Bewertungen von Gewinnern aufgrund weniger starker Monate heute in 18 Monaten fast verdreifachen, während eine Verlangsamung zwei Drittel des Werts vernichten kann. Aufgrund der neuen Verhältnisse im Markt, ist selbst für gesunde oder gewinnende Startups / Scaleups aber ein Abschlag von 30 Prozent oder eine Kompensation durch härtere Vertragsbedingungen zu erwarten.

Viele “Zombie-Startups”

Es ist eine schwierige Lage für Gründer und keine schöne Situation für Fondsmanager, die ihre Startups natürlich nicht abwerten wollen. Ich bin mir bewusst, dass wir in eine heftige Diskussion und harte Verhandlungen laufen. Was mich wirklich beunruhigt, ist die Zahl der “Zombie-Startups” (die überleben, aber nicht stark genug sind, um zu wachsen), die wir mit gutem Vorsatz produzieren werden. Startups werden ihrerseits gezwungen sein, extreme Einschnitte vorzunehmen. Talente werden freigesetzt. Die Firmen verlieren ihren Schwung. Investoren werden so viel geben wie nötig, aber nicht mehr. Bewertungen werden purzeln und Firmen immer unattraktiver für weitere Investmentrunden.

Bootstrapping wird die Folge sein, aber es werden kaum Venture Cases überleben, die international wettbewerbsfähig bleiben oder werden können. Ein “Zombie” sei besser als eine Abschreibung, argumentieren viele – die Beurteilung überlasse ich jedem selbst. Ganz allgemein kann man sagen, dass ein sehr junges Unternehmen den schwenk auf Bootstrapping eher verdauen kann, als jene die bereits VC-Fonds an Bord haben und massiv auf Wachstum gesetzt haben. Bei zweiteren sind drastische Abwertungen und eventuell beschleunigte Exits zu erwarten.

Coronakrise als Chance nutzen, aufzuholen!

Die Frage ist, ob sich unsere Wirtschaft einen solchen Hammer für den Startup-Sektor leisten kann und will. Das Startup-Ökosystem könnte um zehn Jahre zurückgeworfen werden und der Standort Österreich würde darunter massiv leiden. Für eine vernünftige Zukunftssicherung unseres Landes ist auch ein starker Startup-Sektor unerlässlich. Die Regierung wird daher – so hoffe ich – Co-Investment Vehikel, Investitionsfreibeträge oder eine andere Form von Rettungsfonds analog zu den vorgestellten Mechanismen in Frankreich oder etwa Deutschland vorstellen.

Die nächste Generation der österreichischen Hidden Champions entsteht heute. Wir waren bis vor kurzem auf einem guten Weg und haben es langsam geschafft, international aufzuzeigen, dass auch in Österreich vieles möglich ist. Der jüngste Fonds von Speedinvest mit einem schönen Volumen, aber auch Anschlussfinanzierungen vieler Startups in zweistelliger Millionenhöhe sind hier wichtige Leuchttürme. Es wäre fatal, nun in der Coronakrise den Kopf einzuziehen und ein paar Schritte zurück zu machen – im Gegenteil, es wäre die Chance, jetzt aufzuholen und stärker zu agieren als andere Standorte. In diesem Sinne hoffe ich auf baldige News von unserer Regierung zu einem Mechanismus, der unsere größeren Startups absichert.


Zum Autor

Berthold Baurek-Karlic ist Gründer und Geschäftsführer der auf M&A und Venture Capital spezialisierten Firmengruppe – Venionaire, zu der u.a. auch die Beteiligungsgesellschaft MOTEC VENTURES und der Softwareanbieter DEALMATRIX gehören. Er ist darüber hinaus Gründer und Generalsekretär des Business Angel Institutes, Vorstand des European Super Angels Clubs, Expert Partner diverser Akzeleratoren und Berater verschiedener Venture Fonds, sowie Vorstand der Austrian Private Equity und Venture Capital Association, sowie externer Berater in den EU Programmen Horizon2020 (heute Horizon Europe) und Innovation Radar. Als leidenschaftlicher Blogger und Gastautor von der brutkasten schreibt er regelmäßig zu diversen Themen rund um Angel- und Venture-Investments, Startups, Startup-Bewertungen und Zukunftstechnologien.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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