10.07.2017

aaia-Befragung: Das wissen wir über Österreichs Business Angels

Durchschnittlich 970.000 Euro haben sie in durchschnittlich sieben Startups investiert. Manche von ihnen verbringen bis zu 60 Stunden pro Woche mit ihren Investments. Die aaia brachte nun eine Studie über Österreichs Business Angels.
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(c) aaia: Der typische österreichische Business Angel

Die Austrian Angel Investor Association (aaia) ist das größte Investoren-Netzwerk Österreichs. Der Verband, dessen Präsident Österreichs wohl bekanntester Angel Investor Hansi Hansmann ist, bietet seinen rund 200 Mitgliedern und jenen, die Business Angel werden wollen, ein internationales Netzwerk, Know-How-Transfer und regelmäßig Investment-Möglichkeiten. Nun veröffentlichte die aaia die Ergebnisse einer 2016 durchgeführten Mitgliederbefragung. Die Auswertung der Befragung bringt Daten zum Thema “Business Angel” in Österreich, wie es sie in dieser Genauigkeit noch nicht gab. “Für die aaia sind die Daten von großer Wichtigkeit, um ihren Mitgliedern das bieten zu können, was diese am dringendsten benötigen: sei es internationale Vernetzung, Know-how oder konkrete Investmentmöglichkeiten”, heißt vom Investoren-Netzwerk.

+++ Interview mit Lisa Fassl: Für die AAIA ist das Team wichtiger als das Business-Modell +++

970.000 Euro: Der durchschnittliche österreichische Business Angel

Der durchschnittliche österreichische Angel Investor ist 47 Jahre alt, hat oder hatte eine Geschäftsführerposition inne und ist männlich. Auffällig ist, dass die meisten Business Angels erst relative kurz aktiv sind – der Großteil seit 2010. Österreichs Angels bevorzugen Co-Investments gemeinsam mit Personen aus ihrem beruflichen wie privaten Netzwerk. Rund 80 Prozent der Deals nehmen gemäß der Befragungsdaten hier ihren Anfang. Im Durchschnitt hält jeder Business Angel sieben aktive Investments und investiert rund 120.000 Euro pro Startup. Die durchschnittliche Gesamtinvestmentsumme beträgt 970.000 Euro pro Investor.

(c) aaia: Der typische österreichische Business Angel

Was der Business Angel nicht kennt…

Die eigene berufliche Erfahrung ist maßgeblich für die abgeschlossenen Investments: Beinahe die Hälfte der befragten Investoren gab an, ausschließlich in jene Branchen zu investieren, die sie selbst gut kennt. Dabei sind die Mitglieder der aaia breit gefächert, die aktuell wichtigsten Branchen sind IT/Software (40 Prozent der Business Angels haben hier Branchenerfahrung), Fintech (35 Prozent), E-Commerce (32 Prozent), Energie (29 Prozent) und Media (27 Prozent).

Internationalisierung wird wichtiger

Auch bei den geografischen Präferenzen legen die Business Angels Wert darauf, sich im Gebiet gut auszukennen. So sieht man, dass rund 60 Prozent der Investoren bevorzugt im eigenen Herkunftsland, Österreich, investieren. Die Internationalisierung findet bevorzugt in D-A-CH-Raum statt. Allerdings gaben auch 40 Prozent der Befragten an, sich auch für globale Investments zu interessieren. Um die Internationalisierung voranzutreiben, organisierte die aaia erst im Mai 2017 erstmals den internationalen Investors Day, wo zahlreiche Speaker und Business Angels aus ganz Europa ihr Wissen untereinander teilten und grenzüberschreitende Co-Investments forcierten. Dazu verstärkt die aaia ihr internationales Engagement kontinuierlich – besonders im CEE-Raum wolle man sich als treibende Kraft positionieren, heißt es vom Verband. Zusätzlich ist die aaia Mitglied des European Business Angel Networks (EBAN) und hier durch Vorstandsmitglied Selma Prodanovic vertreten.

(c) aaia: So viele aufrechte Investments haben Österreichs Business Angels.

+++ “Hansiklopädie” – Die 40 Startups des Hansi Hansmann im Überblick +++

In der “Scaling Phase” wird ungern investiert

Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Entscheidung für ein Investment in ein Startup ist, in welcher Phase es sich gerade befindet. 70 Prozent der Befragten bevorzugen ein Investment nachdem das Startup bereits erste Kunden akquiriert und erste Umsätze vorzuweisen hat. Die zweit-attraktivste Phase für die Investoren ist die „Prototyp Phase“, die am wenigsten bevorzugte die „Scaling Phase“ (Skalierung des Business Modells). Nur 15 Prozent der Business Angels investieren in dieser Phase gerne in ein Startup.

Bis zu 60 Wochenstunden für Startups aus dem Portfolio

Wie wichtig vielen der heimischen Angel Investors “ihre” Startups sind, zeigen Angaben über die Zeit die sie mit den Unternehmen aus ihrem Portfolio verbringen. Die Ergebnisse sind dabei höchst unterschiedlich: Etwa die Hälfte der Befragten gab an, bis zu 10 Stunden pro Woche mit den Startups zu verbringen. Sieben Prozent der Business Angels sind hoch engagiert und verbringen mehr als 60 Wochenstunden mit den Startups. Die Business Angels unterstützen die Startups dabei in dieser Zeit auf unterschiedlichste Art und Weise. So helfen etwa fast 90 Prozent der Investoren bei der strategischen Arbeit. Fas 70 Prozent helfen mit ihrem Netzwerk. (siehe Grafik)

(c) aaia: So unterstützen Angel Investors ihre Startups.

Angel Investors sind sich ihrer Sache sehr sicher

Sieht man sich die Portfolios der Angel Investors an, stellt man fest, dass die Lead-Investments eine Minderheit darstellen. Etwa die Hälfte der aaia-Mitglieder hat maximal 25 Prozent Lead-Investments in ihrem Portfolio, nur rund ein Viertel der Mitglieder bis zu 50 Prozent. Der hohe Anteil der Co-Investments bietet gerade für neue Investoren eine große Chance, sich schnell mit der etablierten Business Angel-Szene zu vernetzen und gemeinsam erste Investments zu tätigen. Wenn es um den Erfolg ihrer Investments geht, ist die Mehrheit der befragten Investoren sehr sicher: Über die Hälfte der Angel Investors ist der Ansicht, eine ausgewogene Mischung an Low-Potentials, durchschnittlichen Performern und High-Potentials in ihrem Portfolio zu haben. Elf Prozent der Befragten gaben sogar an, dass mehr als die Hälfte ihres Portfolios aus High-Potentials bestehe. (PA/red)

+++ ESAC: “Noch diesen Sommer 2 Mio. Euro Investment” +++

 

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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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?


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