31.10.2022

App-Business: Fünf Mythen und ihre Auflösung

Apps bieten für Startups, KMU und Einzelunternehmer:innen große Geschäftschancen – auch im kleinen Stil. Das meint Paul Dyrek, CEO von deineseite.at und entlarvt die oft fatalen und teuren Irrtümer im App-Business.
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Apps, Mythen über Apps, wie mit App Geld verdienen, wie mit Apps Geld verdienen
(c) DeineSeite.at - Paul Dyrek, CEO der App-Entwicklungs-Agentur und des Startup-Accelerators deineseite.at

Sie helfen uns beim Aufwachen, beim Kochen, bei ToDos, bei der Freizeitplanung, bei Fitness, beim Steuern von Smart Home und bei Finanzen: Die App ist aus dem Alltag längst nicht mehr wegzudenken.

App-Downloads 2021: 140 Milliarden Mal

Im Jahr 2021 wurden weltweit rund 140 Milliarden Apps heruntergeladen. (2019: 120 Mrd. Downloads). Der durch Apps generierte Umsatz stieg im Jahr 2021 global um 20 Prozent auf 135 Milliarden US-Dollar.

Mit Apps verbinden viele Unicorns mit millionenschweren Exits. Laut Paul Dyrek, Gründer und CEO der App-Entwicklungs- und Digitalagentur deineseite.at, bieten jedoch Apps gerade für kleine Unternehmen, Startups und sogar für EPUs enormes Potenzial.

Der Founder berät gemeinsam mit seinem Team diese Zielgruppen bei der App-Umsetzung und ist auch als Business Angel und Erstinvestor tätig.

„Immer wieder kommen Leute mit Ideen zu Apps zu mir – manches ist sinnlos oder nicht unternehmerisch gedacht“, sagt er. Und weiß mit seiner Erfahrung, dass sich um das App-Business einige Mythen und Irrtümer ranken, mit denen er aufräumen will.

Mythos 1: Für eine App brauchst du einen Groß-Investor

Viele Apps stammen von kleineren Entwicklerstudios oder kleinen Unternehmen – und die seltensten davon seien mit millionenschweren Investments gesegnet. Paul Dyrek hat eine Studie unter seinen rund 250 App-Kund:innen durchgeführt.

Die Ergebnisse: Nur fünf Prozent haben einen Investor an Bord. Im Schnitt setzen jene, die vor zwei Jahren mit ihrer App gestartet haben, 9.255 Euro im Monat um, Apps mit Start vor drei Jahren liegen bei 17.950 Euro Monatsumsatz.

Die Kosten für die App-Entwicklung betragen im Schnitt 30.000 Euro, aber: „Spätestens nach zwölf Monaten haben sich die Kosten amortisiert. Wir hatten auch schon Kund:innen mit nur 7.000 Euro Kosten“, sagt Dyrek.

Groß-Investoren würden oft Millionen in vielversprechende App-Startups stecken – vor allem in ein globales Rollout und Marketing, weiß er.

Und sagt: „Diesen Return on Investment müssen die Startups erst erwirtschaften – das erzeugt viel Druck. Gleichzeitig geben sie Unternehmensanteile und Entscheidungsmacht an Investoren ab. Aber, man benötigt kein Mega-Investment, sondern vor allem ein fundiertes Geschäftsmodell.“

Dyrek selbst investiert bis zu 50.000 Euro in seine App-Kunden, wenn die Geschäftsidee lohnend scheint. „Wir prüfen jede App-Idee auf Herz und Nieren und entwickeln mit unseren Kund:innen das passende Geschäftsmodell dazu – das kann auch von der Ursprungsidee abweichen“, sagt er.

Mythos 2: Eine App ist ein Geschäftsmodell

Laut Dyrek herrscht hier Verwechslungsgefahr: „Eine App allein ist noch kein Geschäftsmodell, sondern hat das Potenzial, eines zu werden“, sagt er. „Unser Smartphone ist inzwischen längst ein erweiterter Körperteil, eine App muss sich also intuitiv und natürlich in den Lebensalltag einfügen“,

Ansätze zur Umsatzgenerierung gebe es verschiedene. Über die End-User selbst lasse sich eher kein Geld verdienen, meint er.

„Wir wurden so sozialisiert, dass Apps prinzipiell kostenlos sind“, weiß der App-Experte und favorisiert prinzipiell das Freemium-Modell, also eine kostenlose App mit In-App Käufen: „Zusätzlicher Umsatz kann über Sponsoren und Kooperationspartner etwa via Affiliate-Marketing kommen.“

Mythos 3: Eine App rentiert sich erst mit Millionen User:innen

Sofort mehrere Sprachen und ein internationales Rollout? Das sei Dyrek nach anfangs nicht nötig. „Viele Apps bauen künstliche User-Blasen auf – mit Millionen Usern, die gar keinen Bedarf haben und bald wieder abspringen. Das sind Riesensterne, die rasch verglühen. Dann hat man womöglich sehr viel Geld in Personal und Standorte investiert“, so der studierte Astrophysiker.

Er ergänzt: „Apps beziehen sich meist auf bestimmte Communities – und die findet man immer auch regional. Es ist oft besser, mit einer Region zu starten und nach und nach auf andere auszuweiten, als zu breit zu streuen“, rät er. „Auch Apps, die Nischen-Interessen bedienen, können sehr lohnend sein. Dann bringt man es zwar nur auf wenige hundert oder tausend User, aber immerhin auch auf mehrere tausend Euro Umsatz im Monat mit nur wenigen Stunden Aufwand – das ist für Einzelunternehmer:innen besonders spannend.“

Mythos 4: Für den Start braucht man eine klare Zielgruppe

Zu Dyrek würden auch angehende Startups kommen, die das gegenteilige Problem haben: Statt auf die globale Masse zu setzen, würden sie ihre Zielgruppe zu eng fassen. Er rät dazu, die App am Markt früh zu testen und die Zielgruppe nach und nach zu adaptieren.

„Die ideale Zielgruppe kristallisiert sich in der Regel im Laufe des ersten Jahres heraus“, weiß er.

Mythos 5: Für den Start brauchst du ein Team

Allen Einzelunternehmer:innen, die glauben, dass sie erstmal in ein Team investieren müssten, gibt Paul Dyrek Entwarnung. Die Wartung der App kann man an das Entwicklerteam auslagern. Ansonsten sei nicht viel Aufwand vonnöten.

„Ich rate dazu, sich punktuell Freelancer für Marketingzwecke zu suchen, aber auch viel über Kooperationspartner abzuwickeln“, sagt Dyrek. Darum, so der App-Experte abschließend, seien besonders Nischen-Apps spannende Einkommensquellen für Einzelunternehmer:innen.

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