19.01.2015

7 Tipps für den Erfolg eines Startups

Airbnb, Uber und Kickstarter sind nur drei Beispiele erfolgreicher Startups. Hinter deren Erfolg steckt jahrelange, harte Arbeit. Hunderte andere vor, während und nach ihnen haben es nicht annähernd so weit geschafft. 7 Tipps für Startups, um erfolgreich zu sein.
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Was macht den Erfolg eines Startups aus?

Eine gute Idee alleine reicht nicht aus, um Erfolg zu haben. Es geht nicht um die eine gute Idee, sondern um das große Ganze: Der Erfolg eines Unternehmens hängt davon ab, ob alle Ideen – die Grundidee und jene, die auf dieser aufbauen – richtig umgesetzt werden.
Nachfolgend sieben Tipps von Josh Little, Founder und CEO von Qzzr, eine Online-Quiz-Plattform, damit das Startup erfolgreich wird.

Tipp 1: Prioritäten setzen

Effizientes, gutes Time-Management ist einer der Erfolgsfaktoren im Startup Business. Die Anzahl der Aufgaben, die der Gründer bewältigen muss, häufen sich mit jedem Tag. Bereits das Bearbeiten der täglichen E-Mails verschlingt viel Zeit – und gerade die hat man in der Anfangsphase am wenigsten. Neben der elektronischen Post wird der Tag eines Gründers von unzähligen Meetings, Mitarbeitergesprächen, den Follow-up Treffen mit den Investoren, Team Events und anderen Aktivitäten ausgefüllt. Daher muss man bald lernen, Prioritäten zu setzen und zu delegieren. Auch wenn es vor allem am Anfang schwer fällt, ist es wichtig, Aufgaben, die man nicht unbedingt selbst erledigen muss, anderen zu überlassen. Viele Startups scheitern nicht am Ideenmangel, sondern am Zeitmanagement. Founder müssen lernen, ihre begrenzte Zeit möglichst effektiv aufzuteilen.

+++ Mehr zum Thema: Was ist eigentlich ein Startup? +++

Tipp 2: Auffallen, bitte!

Zurück zur Frage aller Fragen: Was macht den Erfolg eines Startups aus? Hier ein weiteres Kriterium: Der Wiedererkennungswert. Ob das Produkt an sich, der Social Media Auftritt oder bei der Kundenaquise, es geht darum, in Erinnerung zu bleiben. Ist das Unternehmen außergewöhnlich, auffällig, bemerkenswert genug? Schließlich muss das Produkt überraschen und für Aufmerksamkeit sorgen. Es gilt immerhin, sich von der Konkurrenz abzuheben.

Tipp 3: Cool Kids

Ein Team aufzubauen, ist fast, als würde man Musiker für eine Rock Band suchen. Niemand würde in einer Band spielen wollen, die bloß “okay” ist. Nicht einmal mittelmäßige Musiker möchten mit anderen bloß durchschnittlichen Musikern spielen, denn hier wie da gilt: Man möchte immer mit den Besten zusammen arbeiten. Darum ist es so unglaublich wichtig, ein erfolgreiches Team aufzubauen, in dem sich jeder einzelne Mitarbeiter auszeichnet. Es kann zwar ein langer Prozess sein und gut ausgebildete Leute sind meist auch nicht günstig, aber es macht sich bezahlt.
Sobald das Core-Team aufgebaut ist, werden andere gute Bewerber von selbst folgen. Wenn man allerdings zu Beginn durchschnittliche B Spieler ins Team holt, werden nur C-Klassige folgen.

Tipp 4: Überzeugung

Noch ein Kriterium für den Erfolg eines Startup ist Sales. Mindestens ein genialer Salesman muss sich im Core Team befinden. Wenn dieser sich gleich zu Beginn profiliert, darf man ihn nicht mehr gehen lassen. Gute Verkäufer bringen jedes (noch so schlechte) Produkt an den Kunden. Welche Eigenschaften sollte der Verkäufer haben? Charme muss er versprühen, intelligent sein und hilfreich. Dann kann sich die Konkurrenz warm anziehen!

Tipp 5: Leinen los!

Man nehme sich ein Beispiel an Fischern. Kein Scherz! Ein Fischer würde niemals den ganzen Tag an derselben Stelle mit seinen Netzen bleiben, wenn er keinen Fang hat. Und noch etwas wissen sie: Ein besseres Netz wird ihnen auch nicht dabei helfen, wenn sie sich am falschen Platz befinden. Wenn es also schwer fällt an Kunden zu kommen, ist man vielleicht schlichtweg am falschen Ort. Bevor das Budget erschöpft ist, sollte man die Notbremse ziehen und seine Strategie neu überdenken. Flink muss man sein, spontan und keinesfalls verbissen am Plan festhalten – sonst ist es zu spät.

Tipp 6: Das richtige Rezept?

Ein Beispiel an dieser Stelle: Nur weil die Menschen krank sind, auf ein Medikament warten und hoffen, dass es sie heilt, bedeutet es nicht, dass das Medikament auch tatsächlich wirkt. Das bedeutet konkret, dass man, auch wenn man ein Produkt auf den Markt bringt, nicht aufhören darf, an der Lösung zu arbeiten. Viele Entrepreneure begehen den Fehler, dass sie die folgende Weiterentwicklung vernachlässigen, nur weil sich das Erstprodukt gut verkauft. Dabei geht es darum, nachhaltige Lösungen auf den Markt zu bringen und diese immer wieder weiterzuentwickeln.

Tipp 7: Erfahrung, Erfahrung, Erfahrung!

Unternehmen, die erfolgreich sind, machen eines richtig: Sie hören auf ihre Kunden und sammeln Erfahrungsberichte. Die ganz großen Firmen wie Southwest, Zappos, Amazon oder Apple sind gute Beispiele. Es ist wichtig, jedes noch so unwichtig anmutende Kundenfeedback, ob negativ oder positiv, zu analysieren und zu sammeln. Der Kunde muss im Fokus stehen. Das bedeutet auch, dass der Designer nicht nur gut sein muss, sondern auch versteht, dass er sich am Kunden orientieren muss. Seine ersten Produkttester muss man ferner den roten Teppich ausrollen, denn sie werden zum Erfolg des Startups beitragen. Schließlich sind sie die ersten Markenbotschafter des Produkts!

Zusammengefasst hängt der Erfolg eines Startups von diesen Faktoren ab: Dem richtigen Zeitmanagement, dem Wiedererkennungswert, von einem guten Team, sowie der Notwendigkeit, sich am Markt und den Kunden zu orientieren. Nun kann ja nichts mehr schief gehen, oder?

 

Tipps Startup Erfolg qzzr

Quelle: Entrepreneur

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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