06.04.2018

Analyse: AI erobert langsam KMU und Institutionen

In Österreich ist das Interesse an AI voll entbrannt. Noch kennt man in erster Linie Projekte der großen Konzerne. Doch auch KMU und öffentliche Einrichtungen nutzen die Technologie, trauen sich aber noch kaum aus der Deckung. Und alle brauchen das Knowhow der Startups.
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AI
(c) fotolia.com - phonlamaiphoto - Die Zukunft spricht AI.

Bei Menschen wie Jai Menon gehört der Optimismus zur Jobbeschreibung: „Wir haben die Vision, dass 2018 beim Arztbesuch nicht nur eine Gewebeprobe entnommen wird, sondern nach einer Genanalyse auch gleich die individuell richtige Therapie begonnen werden kann“. Menon war beim Gespräch mit dem Brutkasten in Austin, Texas, vor rund zwei Jahren Forschungschef des US­-amerikanischen IT­-Konzerns Dell und arbeitete gemeinsam mit seinem Team an der dafür notwendigen Infrastruktur. Menon, heute beim Unternehmen Cloudistics, setzte sogar noch eins drauf: „Genanalyse wird bald günstiger sein, als die Toilette zu spülen – das Zitat ist aber nicht von mir“. In der dafür notwendigen Analyse von riesigen Datenmengen in Kombination mit Formen der künstlichen Intelligenz (AI) oder des kognitiven Computings, wie es immer öfter heißt, steckt unglaubliches Potenzial: für IT­-Firmen, für die Wirtschaft generell, die Gesellschaft und natürlich jeden Einzelnen – wie gerade die medizinischen Einsatzmöglichkeiten zeigen.

+++Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein?+++

AI: Weiter Weg, um die Medizin umzukrempeln

Diesen Visionen lässt sich bislang auch wenig entgegensetzen, denn viele Konzepte sind ja noch lange nicht so umgesetzt. „Alle stehen hier am Anfang“, sagt Isabell Kunst. Sie ist CEO des österreichischen Unternehmens Xephor Solutions und befasst sich mit allgemeiner künstlicher Intelligenz. Das Unternehmen kann seit vergangenem Jahr von den Umsätzen leben und versucht dabei nicht, mit ausgefeilten Algorithmen riesige Datenbanken zu durchsuchen, sondern mit den Programmen die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns selbst nachzuempfinden und so kreativere und neuere Lösungen zu finden als mit anderen AI-Ansätzen. Und obwohl es noch ein weiter Weg ist, bis AI die Medizin so richtig umkrempelt, will sich Xephor Solutions strategisch trotzdem genau um diesen Bereich kümmern. Das Interesse für die neuen Technologien ist nun auch in der österreichischen Wirtschaft angekommen. Für die Wirtschaftskammer berät Kunst Unternehmen in Sachen künstlicher Intelligenz: „2016 war die Nachfrage kaum vorhanden. Das hat sich geändert“.

Künstliche Intelligenz als „heißes Eisen“

Diese Dynamik sehen auch andere: „Künstliche Intelligenz ist gerade ein heißes Eisen“, sagt zum Beispiel Klaus Schmid, Österreich-Chef des IT-Unternehmens NTT Data. Das Unternehmen bringt als Systemintegrator neben anderen Technologien auch AI in Unternehmen und war mit einer Masterclass Ende Februar beim AI Inside Summit in Wien vor Ort. Allein diese Veranstaltung hat gezeigt, dass AI auch ein Thema der heimischen Wirtschaft geworden ist. Nachdem also über Spracherkennung bis hin zu autonomem Fahren oder spielenden Computern bei Amazon über Google bis hin zu IBMs Watson die Rede war, ist AI nun auch hierzulande ein strategisch wichtiges Thema. „Die Idee für den Gipfel kam am Rückweg aus dem Silicon Valley“, erzählt Veranstalter Haimo Lorenz von Uberall Scene Development im Interview mit dem Brutkasten. Da in den USA schon so viel passiert sei, stellte sich ihm unweigerlich die Frage nach der Situation in Österreich. Hier denkt man zuerst an Projekte in den großen Unternehmen. „Die Umsetzung von AI-Projekten benötigt, genauso wie andere Technologien – zum Beispiel Robotics –, einen Hebel, der den Einsatz sinnvoll macht“, erklärt Gerald Dipplinger, beim Beratungsunternehmen PwC für neue Technologien zuständig.

2030 bis zu 15.7 Billionen US-Dollar an Wertschöpfung durch künstliche Intelligenz

Wenn sich beispielsweise nur ein Standardprozess mit der neuen Technologie vereinfachen lasse, dann sei das wirtschaftlich betrachtet manchmal einfach nicht rentabel. Je größer aber ein Unternehmen, desto größer sei oft der Hebel. Dann würden die Ansätze ihr volles Potenzial ausspielen. Das Potenzial ist in Zahlen gemessen enorm: 2030 wird AI weltweit mit 15,7 Billionen US-Dollar zur Wertschöpfung beitragen, so eine PwC-Studie. Dabei kommen etwa 6,6 Billionen US-Dollar lediglich durch höhere Produktivität zustande. Eine Studie von NTT Data wiederum kommt zu dem Ergebnis, dass bereits in den nächsten zwei Jahren etwa 75 Prozent aller Arbeiter mit intelligenten Assistenten arbeiten werden und dass bereits heute in der Forschung ein Großteil der Systeme zumindest in einem Bereich auf AI-Ansätzen beruht. Und natürlich werden die Systeme auch schon in der Wirtschaft genutzt. Dies zeigt etwa ein Blick in den Unternehmensalltag von PwC: AI ist längst in der Steuerberatung angekommen. Dabei werden alle Rechnungen automatisch analysiert – nur Auffälligkeiten landen in der Folge noch beim menschlichen Experten. Im Kern geht es darum, die Spezialisten nicht mit Standardprozessen zu beschäftigen, sondern sie für die Fragen freizuspielen, die so komplex sind oder interpretiert werden müssen, dass ein Computer damit allein nicht fertig wird. Die Computer lernen aber laufend, immer bessere Ergebnisse auszugeben und immer mehr Prüfungen selbst durchzuführen.

AI hält in Institutionen Einzug

An einem ähnlichen System arbeitet die österreichische Sozialversicherung. Sie verfügt über einen schier unglaublichen Datenschatz, den es nun gilt, im Sinne der Kunden mit AI zu nutzen. „In unserem ersten Projekt werden wir die Erstattung von Wahlarztkosten stärker automatisieren und damit die Abwicklung beschleunigen“, erzählt Martina Paul von ITSV, dem IT-Serviceprovider der Sozialversicherung. Mittels Texterkennung werde die AI die eingereichten Rechnungen und deren relevante Informationen erkennen und Leistungen plausibilisieren. „Das schluckt momentan noch sehr viele Arbeitsstunden“, sagt Paul. Es sind Beispiele ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit, und sie schließen dabei von vornherein auch die größte Angst aus. Zuletzt haben ja Prominente wie Stephen Hawking oder Elon Musk vor der Macht dieser Systeme gewarnt. „Das System darf nicht zur Blackbox werden“, sagt Gerald Dipplinger. Es müsse zwar selbst lernen, die Entscheidungsfindung bleibe dabei aber nachvollziehbar. Um dieses Verstehen geht es auch bei anderen Beispielen: „Der Berater holt den Anrufer emotional ab“, sagt Klaus Schmid über ein gemeinsames Projekt mit Wiener Wohnen. AI wird hier im Callcenter eingesetzt. Aber anstatt mit einem Computer zu sprechen, spricht der Anrufer mit einem Mitarbeiter, der sich um die emotionale Ebene kümmert. Das System hört mit und gibt auf Stichwort mögliche Lösungen aus.

„Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case“

„Bei Wiener Wohnen gibt es über 3.000 Geschäftsprozesse. Ein Kundendienstmitarbeiter müsste alle kennen“, sagt Schmid. Mit Unterstützung muss es der Mitarbeiter gar nicht versuchen, sondern er liefert die emotionale Brücke zwischen Kunden und Unternehmen und stimmt den idealen Lösungsweg ab. Ist im Winter die Heizung oder ein Fenster kaputt, kann der Mitarbeiter mitfühlen, der Computer sagt aber, welche Schritte als Nächstes erledigt werden. Hier ist der Hebel längst groß genug für die erfolgreiche Integration von AI. Es ist ein großes Projekt für ein großes Unternehmen – Wiener Wohnen betreut 220.000 Wohnungen. Die Technologie stammt dabei vom Startup Deep Search. „AI ist grundsätzlich Open Source“, sagt PwC-Experte Dipplinger. Sie könne von jedem Unternehmen genutzt werden. Aktuell funktioniere es im Kontext großer Unternehmen aber am besten. „Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case“, so Dipplinger. PwC hat etwa weltweit 237.000 Mitarbeiter und in Österreich immerhin noch knapp 1.000. Um diese freizuspielen, lohnen sich auch höhere Investitionen.

„KMU’s trauen sich noch kaum aus der Deckung“

Der Blick auf die Großen trügt allerdings: Wie NTT Data kooperieren viele Konzerne längst mit kleineren Anbietern. Dies werde sich noch verstärken, sagt Schmid. Die Systeme seien so spezialisiert, dass es dafür auch absolute Spezialisten brauche. Der Schein trügt auch deshalb, weil AI auch in den KMU längst angekommen ist. Hans Sailer, Österreich-Chef der Innovationsagentur Hyve, kommt als Initiator des M2M-Forums oft mit Unternehmen ins Gespräch. Aktuell hätten einige bereits AI-Projekte laufen. „Die KMU’s trauen sich aber noch kaum aus der Deckung“, sagt Sailer und verweist auf ein Projekt der Hyve-Tochter Tawny, wo es um das Erkennen von Emotionalität geht. Durchgeführt wurde es mit Unterstützung von Red Bull. Aufklärung kann hier der AI Inside Summit bringen, mit Beispielen wie dem Sachverständigenbüro Ernst Stibl aus Lunz am See. Das Unternehmen mit 150 Mitarbeitern untersucht Schäden an Autos und nutzt dabei auch AI. Bald soll es mehr Beispiele aus Österreich geben – ein nächster AI-Gipfel könnte aufgrund des großen Interesses sogar noch dieses Jahr stattfinden.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++


Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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Fedor Holz | (c) Haris Dervisevic / brutkasten
Fedor Holz | (c) Haris Dervisevic / brutkasten

Mit Anfang 20 führte er die Poker-Weltrangliste an und erspielte insgesamt Preisgelder im mittleren zweistelligen Millionenbereich. Doch nach nur wenigen Jahren widmete sich Fedor Holz anderen Herausforderungen. Seine zwei Startups gründete der deutsche Wahl-Wiener in der österreichischen Hauptstadt. Als Investor stieg er bei rund 30 Startups und 20 Fonds ein. Die daraus gewonnene Expertise setzt er nun gemeinsam mit seinem Freund und Geschäftspartner Christoph Zöller im Fund of Funds „Drafted Ventures“ mit Sitz im deutschen Heidelberg um. Im Interview erzählte uns Holz mehr über seine Beweggründe und seine Strategie.


brutkasten: Du hast als Poker-Spieler internationale Bekanntheit erlangt . Vor zehn Jahren hast du dann zum ersten Mal ein Unternehmen gegründet. Wie war das damals?

Fedor Holz: Genau, da war ich sehr unerfahren. Ich war Anfang 20 und wir hatten eine ganz typische Startup-Reise. Ich habe mit dem Pokern aufgehört und meine erste Firma gegründet: Primed Mind. Das war sehr ähnlich zu Headspace [Anm. bekannte Meditations-App], die eine starke Konkurrenz waren. Wir hatten eine sehr gute Anfangs-Traction. Dann haben wir die Series A nicht bekommen, das Blatt aber noch gedreht und die Firma profitabel gemacht, bevor ich den Großteil meiner Anteile verkauft habe.

Die zweite Gründung, Pokercode, folgte 2019. Das war ein ganz anderer Hintergrund und rund um meine eigene Brand aufgebaut. Aus dem anfänglichen Masterclass-Kurs wurde ein breiteres Produkt und schließlich eine Mitgliedschaft. Kurzfristig hat uns das Umsatz gekostet, langfristig hat es das Produkt deutlich besser gemacht. Das Team führt das heute komplett eigenständig und ich bin seit zwei Jahren operativ nicht mehr involviert.

Du hast in dieser Zeit aber auch Einzel-Business-Angel-Investments in Startups gemacht, oder?

Ich habe mittlerweile wirklich viele Investments gemacht. Ich schätze es sind etwa 30 Direktinvestments und 20 Fondsinvestments über die letzten zehn Jahre.

Und nun gründest du selbst einen VC-Fonds, genauer gesagt einen Fund of Funds. Was kannst du uns dazu erzählen?

Das ist aus meiner eigenen Investmentstrategie heraus gewachsen. Als ich mit Anfang 20 sehr viel Geld beim Pokern verdiente, verspürte ich einen großen Druck, dieses Vermögen sinnvoll anzulegen. Aktien und Private Equity wirkten auf mich etwas altbacken, Venture Capital schien mir dagegen viel näher an den Gründern zu sein – in deren Rolle ich mich potenziell auch selbst sah.

Über die letzten zehn Jahre habe ich als Investor und Gründer viel gelernt. Beim Pokern ist es sehr wichtig, Vergleichswerte zu kalibrieren: Was ist gut, was ist herausragend? Genau diese Vergleichswerte fehlten mir anfangs. Erst mit der Zeit habe ich besser einschätzen können, wie ein wirklich guter Founder oder Investor aussieht. Heute liegt meine Messlatte hoch. Ich möchte viele gute potenzielle Investments sehen und nur die besten daraus auswählen.

Dabei habe ich gemerkt, dass für mich Fondsinvestments sinnvoller sind. Mit einzelnen Direktinvestments bin ich weit weg von einer statistisch relevanten Strategie. Deshalb habe ich gemeinsam mit meinem guten Freund Christoph Zöller unseren Dach-Fonds Drafted Ventures gestartet. Wir haben gerade unser First Closing mit 15 Millionen gezeichnet; das Hardcap liegt bei 25 Millionen. Wir werden jeweils rund eine Million Euro in etwa 20 der besten frühphasigen Venture-Capital-Fonds investieren. Wenn diese wiederum in je 20 Companies investieren, haben wir ein Portfolio von 400 Startups. Das bringt eine hervorragende Streuung und ermöglicht es, eine deutlich diversifiziertere VC-Allokation zu haben.

Heißt das, du wirst keine Direct Investments in Startups mehr machen?

Teilweise ja, wir schließen es nicht komplett aus. Wir machen über unseren Fonds gezielte Co-Investments in Portfolio-Companies unserer Fondsmanager. Ein Beispiel ist unsere Beteiligung an Conduct AI, die für alte SAP-Systeme einen „Explainable Layer“ mit KI bauen. Da ein uns sehr naher Fonds dort der erste Investor war, hatten wir früh tiefe Einblicke und Vertrauen auf beiden Seiten. Wir investieren hier nicht in der Pre-Seed-Phase, sondern in wachstumsstarke Firmen mit Millionenumsätzen.

Private Ausnahmen, die nicht in dieses Profil passen, mache ich weiterhin über eigene Vehikel. Das ist aber nur noch ein kleiner Teil, da mein Fokus auf dem Fonds liegt.

Wie bist du als Privatinvestor? 30 Portfolio-Companies können ja extrem viel Arbeit sein. Wie aktiv bist du da involviert?

Man muss bedenken, dass sich das über einen langen Zeitraum aufgebaut hat und manches auch schon abgeschrieben ist. Ich pflege zu zwei oder drei Gründern eine sehr enge Beziehung mit regelmäßigem Austausch. Bei den restlichen bin ich eher passiv und bringe mich nur ein, wenn konkrete Themen oder Probleme aufkommen.

Wird euer Fund of Funds in Europa oder global investieren?

Wir zielen auf 50 Prozent Europa und 50 Prozent USA ab, mit einer kleinen Allokation für spannende Märkte wie Lateinamerika, Israel oder Indien. Da wir extrem return-getrieben sind, suchen wir weltweit nach den absolut besten Early-Stage-Investoren.

Ein wichtiges Kriterium: Wir investieren nur in Fonds unter 100 Millionen Dollar Volumen. Außerdem schließen wir Fonds mit einem Investmentkomitee (IC) aus. Unsere These basiert auf der herausragenden Qualität einzelner Manager. In Komitees entsteht oft Bias; häufig setzt sich einfach die lauteste Person durch oder es werden nur „sichere“, konsensfähige Deals durchgewunken. Bridgewater analysiert nicht umsonst seine Meetings mit KI, um diesen Bias zu vermeiden. Deshalb fokussieren wir uns auf Solo-GPs oder Zweier-Teams, wo die finale Entscheidung direkt bei den Managern liegt. Strukturell bedeutet das, dass diese Fonds meistens zwischen 10 und 50 Millionen groß sind, mit wenigen größeren Ausnahmen.

Sind da viele First-Time Fund Manager dabei?

Ja, von unseren bisherigen neun Commitments sind drei First-Time Manager. Wir investieren grundsätzlich in keine Fonds, die älter als die dritte Generation sind. Über 10 bis 15 Jahre einen absoluten Top-Dealflow aufrechtzuerhalten, ist ein ziemlicher Grind. Zudem ist Venture Capital auch eine Altersfrage: Der Zugang zur jeweils nächsten Founder-Generation ist ein eigener Skill, den nicht jeder über 15 Jahre hält. 

Was ist dabei euer eigener Wettbewerbsvorteil, eure Edge?

Unsere Edge ist, dass wir einen starken Dealflow haben und oft den Aufwand betreiben, den andere scheuen. Ich kenne nicht viele europäische Investoren mit exzellenten US-Connections, weil das ständige Präsenz vor Ort erfordert. In Amerika sind die Intensität und die „Capital Velocity“ – die Geschwindigkeit, mit der sich Geld bewegt – viel höher. 

Wenn beispielsweise ein 24-Jähriger aus dem OpenAI-Umfeld einen 10-Millionen-Fonds auflegt und Top-Leute investieren, wollen wegen des Signaling-Effekts plötzlich viele andere rein. In solchen stark umkämpften Situationen geht es nur über echte Beziehungen und Schnelligkeit. Diesen extremen Wettbewerb auf der LP-Seite gibt es in Europa selten.

Gehen andere LPs das Ganze vielleicht manchmal zu unprofessionell an?

Viele Investoren machen Investments nicht in Vollzeit und investieren in vereinzelte Startups oder Fonds aus ihrem nahen Umfeld. Dementsprechend fehlt es oft an Dealqualität und Diversifikation. Wenn dann nicht ein glücklicher Treffer dabei ist, dann geht die Motivation weiter zu investieren leider oft verloren. Das ist völlig verständlich, niemand macht das nebenbei gut – genau die Lücke wollen wir schließen.

In dieser Größenordnung, wo wirklich alles am GP liegt, kann man das wahrscheinlich mit der Seed-Phase eines Startups vergleichen…

Der Vergleich passt sehr gut. Das Durchschnittsalter unserer Manager liegt zwischen 28 und 35 Jahren. Sie brauchen den Biss eines Gründers, aber eben auch schon echte Erfahrung und Kompetenz. Wir mögen Ex-Founder, die zehn Jahre operativ gearbeitet haben und jetzt zum Beispiel Biotech-Startups in Boston scouten. Aber auch ehemalige Investoren von Top-Fonds wie Sequoia, die sich selbstständig machen, passen in unser Profil.

Sind auch Leute mit Domänenexpertise, zum Beispiel ein ehemaliger Top-Manager in der Pharmaindustrie, gute Fund Manager?

Ein bestimmtes Profil garantiert noch keinen Erfolg. Das Wichtigste ist, dass der Manager einen sehr hohen Qualitätsanspruch hat, mit den Foundern connecten kann und ihre Sprache spricht. Ein Investor, der frische MIT-Absolventen sucht, braucht einen anderen Zugang als jemand, der in etablierte „Second Time Founder“ Mitte 30 investiert.

Das zeigt, dass es ein extremes „People Business“ ist…

Absolut, aber Soft Skills sind am Ende nur Multiplikatoren. Die Basis ist opportunistisches Denken und die Fähigkeit, Qualität schnell zu erkennen. Die Qualitäten eines guten Investors unterscheiden sich von denen eines guten Gründers.

Hummingbird Ventures, die über mehrere Fondsgenerationen fantastische Returns erzielen, suchen zum Beispiel ganz gezielt nach „unbequemen“, edgy Gründern, mit denen man vielleicht nicht unbedingt ein Bier trinken gehen möchte, die aber sofort zur Sache kommen. Als Investor musst du nicht unbedingt 70 Stunden arbeiten, sondern kannst in 40 fokussierten Stunden viel Wert für dein Portfolio liefern. Die einzelnen Investmententscheidungen sind ausschlaggebend. Außerdem ist es ein hartes Signaling- und Reputations-Spiel, bei dem du im Wettbewerb mit anderen Investoren die besten Deals gewinnen musst.

Beurteilst du die Fondsinvestments ausschließlich nach dem potenziellen Return, oder gibt es technologische Spezifikationen, etwa dass ihr nur in KI oder Quantencomputer investiert?

Wir investieren hauptsächlich in Frontier-Technologie-Fonds und achten dabei primär auf zwei Säulen: die Investmentfähigkeit des Managers und strukturelle Vorteile.

Erstens brauchen wir Manager, die dank eines großen Erfahrungsschatzes Qualität sofort erkennen, sich aber nicht blind in Startups verlieben, sondern gleichzeitig das Pricing im Blick behalten. Wenn du 500 Optionen siehst, macht es einen enormen Unterschied, ob du auf einer Bewertung von 15 oder 30 Millionen investierst. Zudem müssen die Manager in der Lage sein, mit wenig Zeiteinsatz großen Wert zu stiften, etwa durch hochkarätige Introductions für neue Mitarbeiter oder zu guten Funds für Follow-on-Runden.

Zweitens suchen wir immer nach strukturellen Marktvorteilen. Das kann ein geografischer Vorteil sein, wie etwa in Boston: Dort gibt es Top-Talente, aber einige der großen Tier-1-VCs haben ihren Fokus auf San Francisco gelegt, wodurch die Bewertungen im direkten Vergleich niedriger sind. Ähnliches gilt für Indien, wo exzellent ausgebildete Tech-Talente günstig zu finden sind. Bringst du so einen Founder in die USA, hast du sofort einen potenziellen Bewertungs-Uplift. Solche strukturellen asymmetrischen Vorteile wollen wir sehen – so wie Y Combinator extrem günstig an gute Assets kommt, weil ihre Finanzierungsstruktur ihnen einen riesigen Wettbewerbsvorteil bietet.

Wie macht ihr bei kleineren Fonds, die kaum Marketingbudgets haben, überhaupt das Sourcing? Wie findet ihr die global?

Marketing spielt bei uns keine relevante Rolle. Zu 70 Prozent läuft das über direkte Relationships. Die Incentives sind perfekt aligned: Wenn unsere GPs einen anderen brillanten Fondsmanager treffen, stellen sie ihn uns vor. Auf der LP-Ebene sind sie ja keine Konkurrenten. Wir bekommen durch unser Netzwerk von mehreren Dutzend Leuten so viele gute Intros, dass wir unsere Pipeline straff managen und den Großteil absagen müssen.

Ist das eine aktuelle Dynamik, dass es mehr spezialisierte kleine Fonds geben wird und nicht mehr so große Strukturen?

Zum Teil schon, aber kleine Fonds haben es aktuell auch sehr schwer beim Fundraising, weil die Qualität heute viel härter hinterfragt wird. Wer heute in Deutschland einen 100- bis 200-Millionen-Fonds für Series-A-Runden auflegt, konkurriert bei Top-Startups direkt mit amerikanischem Geld.

Da stellt sich schnell die Frage nach der echten Edge. Generalistische Fonds haben oft kein starkes Signal mehr im Markt und Investoren werden skeptisch, wenn nach zehn Jahren die Rendite ausbleibt. Venture Capital verzeiht Mittelmäßigkeit nicht: Ein durchschnittlicher Fonds liefert am Ende nur die Rendite des Aktienmarkts oder weniger, allerdings mit deutlich höherem Risiko. Nur die echten Outlier bringen die Performance, für die sich das Risiko lohnt. Genau deshalb ist Selektion alles und genau das ist unser Fokus.

Wer sind die LPs bei euch?

Ohne Namen zu nennen: Es ist ein Mix aus erfahrenen Unternehmern – Leuten, die selbst Firmen aufgebaut und verkauft haben –, Family Offices und Menschen aus unserem langjährigen Umfeld, die unsere Entwicklung von Anfang an verfolgt haben. 

Zum Abschluss: Was hast du als Ziele definiert?

Mein Ziel ist es, mittelfristig einen zweiten größeren Fonds aufzulegen. Ich möchte das aber nicht künstlich aufblähen; wir wollen die Entscheidungen so lange wie möglich zu zweit oder maximal zu dritt treffen und dafür einfach größere Tickets schreiben und uns stetig weiterentwickeln.

Für unsere Investoren wollen wir das Maximum herausholen. Wir als GPs haben 1,5 Millionen Euro eigenes Geld investiert und haben eine Hurdle Rate von 8 Prozent eingebaut. Das heißt, erst wenn unsere Investoren mehr als 8 Prozent jährliche Rendite machen, greift unsere Gewinnbeteiligung überhaupt. Mich würde selbst kein Vehikel interessieren, bei dem den Leuten nur Gebühren aus der Tasche gezogen werden. Es ist absolut leistungsorientiert: Wenn wir einen guten Fonds bauen, haben alle Spaß – wenn nicht, dann eben nicht.

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