17.09.2021

10 Jahre Speedinvest: Die Zahlen hinter der Geschichte des VCs

Speedinvest feiert sein zehnjähriges Jubiläum. Ein Blick auf die Zahlen hinter der Entwicklung des Venture-Capital-Unternehmens - und damit auch des Startup-Ökosystems.
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das Wiener Büro von Speedinvest
das Wiener Büro von Speedinvest | Foto: © Speedinvest

Zehn Jahre ist der heimische Frühphasen-Investor Speedinvest bereits am Markt aktiv – zehn Jahre, in denen sich auch in der heimischen Startupszene viel verändert hat. Im brutkasten-Interview hat Gründer Oliver Holle bereits ausführlich über die Entwicklung von Speedinvest und des österreichischen Startup-Ökosystem gesprochen. Doch wir wollen auch noch einen Blick auf die Zahlen hinter der Geschichte werfen.

Einblicke in diese gab Holle am Freitag bei einer Presseveranstaltung. Aktuell ist Speedinvest in mehr als 250 Startups und Scaleups investiert – darunter in die vier Unicorns Wefox, Bitpanda, Tier und GoStudent. Der nächste Fonds soll übrigens 2022 aufgesetzt werden. Welches Volumen dieser haben soll, wollte Holle aber noch nicht verraten.

Speedinvest hat seit 2011 insgesamt 450 Mio. Euro eingesammelt:

Grafik: © Speedinvest

Der erste Speedinvest-Fonds startete 2011 mit einem aus heutiger Sicht eher bescheidenen Volumen von 10 Mio. Euro. Der zweite Fonds 2015 war bereits deutlich größer. Ab 2017 folgten drei zusätzliche themenbezogene Fonds – die drei Schwerpunkte waren hier Marketplace, Industrie und Fintech.

2019 kam dann der “Speedinvest 3” mit knapp 200 Mio. Euro: “Damit haben wir den für uns wahrscheinlich größten Wurf gelandet und sind in der obersten europäischen Liga angekommen, was Assets under Management für einen Seedfonds angeht”, sagt Holle. Insgesamt hat Speedinvest seit dem Start 450 Mio. Euro eingesammelt.

Speedinvest dominiert die heimische Venture-Capital-Landschaft:

Grafik: © Speedinvest

Diese 450 Mio. Euro machen übrigens rund zwei Drittel des gesamten aktuell von den sechs österreichischen VC-Gesellschaften verwalteten Vermögen aus. Dieses summiert sich derzeit auf rund 680 Mio. Euro.

Für Speedinvest-Gründer Holle ist dies aber kein Grund zur Freude: “Wir sind in keiner guten Situation in Österreich. Es ist nicht gut, wenn Speedinvest alleine zwei Drittel des gesamten Kapitals an sich zieht”. In Deutschland seien alleine im Jahr 2020 deutlich über 2,5 Mrd. Euro an VC-Gelder aufgenommen worden – ohne Berücksichtigung von Corporate VCs oder staatlichen Fördergeldern.

Die heimische VC-Szene hat in den vergangenen zehn Jahr kaum an Dynamik gewonnen:

Grafik: © Speedinvest

Die heimische VC-Landschaft entwickelt sich nur langsam. Bei der Auflage des ersten Fonds 2011 gab es neben Speedinvest drei weitere VC-Gesellschften. Aktuell sind es sechs, wobei neben Speedinvest kein anderer privater Fonds ein Volumen von über 50 Mio. Euro aufweist.

“Die Dynamik in einem der allerwichtigsten Treiber der Innovationsökonomie war nahezu zehn Jahre nicht vorhanden”, sagte Holle. Dies wird noch einmal deutlicher, wenn man es in Relation zur Entwicklung in Berlin oder London setzt: In der deutschen Hauptstadt gibt es mit 112 VCs fast dreimal so viele wie vor zehn Jahren. In London hat sich ihre Zahl von 326 auf 656 immerhin verdoppelt.

Immer mehr Speedinvest-Portfolio-Unternehmen werden von Seriengründer:innen geführt:

Mehr Entwicklung sieht Holle auf Seite der Gründerinnen und Gründer: Beim ersten Speedinvest-Fonds sei nur eines von 20 Startups, also fünf Prozent, im Portfolio von einem Founder geführt worden, der zuvor schon erfolgreich gegründet hatte – crate.io mit Christian Lutz. “Alle anderen Startups waren First Time Founder”, erzählt Holle. Schon beim zweiten Speedinvest-Fonds stieg der Anteil auf 40 Prozent, beim dritten Fonds waren es dann schon über 70 Prozent.

Speedinvest wird 2021 über 10.000 Unternehmen als Investmentmöglichkeiten prüfen:

Grafik: © Speedinvest

2011 hat Speedinvest Investments in 175 Unternehehmen geprüft, 29 davon kamen aus Österreich. Investiert wurde dann auch tatsächlich nur in österreichische Startups. Für das laufende Jahr rechnet Holle mit einer Gesamtzahl von “deutlich über 10.000 Startups aus Europa”, die man bis Jahresende als mögliche Investments geprüft haben wird.

Der relative Anteil an Unternehmen aus Österreich und Deutschland ist über die Jahre gesunken: 2019 machten österreichische Untenrehmen weniger als 4 Prozent des Dealflows aus, der Anteil deutscher Startups betrug 17 Prozent. “Unser Ziel ist, dass wir jedes Startup in Europa gesehen haben, das erfolgreich eine nächste Runde, also eine Series A schafft”, sagte Holle.

Geografisch ist Speedinvest in Europa mittlerweile breit diversifiziert:

Grafik: © Speedinvest

Geografisch hat Speedinvest in den zehn Jahren den Investment-Schwerpunkt deutlich ausgeweitet: Im Gründungsjahr 2011 war nur in österreichische Startups investiert worden, 2012 kamen deutsche Unternehmen dazu. 2015 gab es dann immerhin schon 6 Investments außerhalb der DACH-Region. Mittlerweile ist der VC innerhalb Europas breit aufgestellt. Österreich und Deutschland sind mit jeweils über 30 Beteiligungen weiter führend, doch auch in Großbritannien hat Speedinvest bereits über 20 Investments getätigt.

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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.


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?


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

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