28.03.2023

Das sind die Ergebnisse des Austrian Startup Monitor 2022

Der Austrian Startup Monitor (ASM) zeigt als jährlich durchgeführte Studie auf, wie sich das österreichische Startup Ökosystem entwickelt. In diesem Jahr widmete sich der ASM in einem Sonderschwerpunkt dem Thema Migration.
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ASM
(c) brutkasten / Viktoria Waba

Zum mittlerweile fünften Mal wurde am Dienstag der Austrian Startup Monitor präsentiert, der von Austrian Startups gemeinsam mit dem WU Gründungszentrum und AIT durchgeführt wurde. Bereits im Herbst 2022 waren Gründer:innen und Geschäftsführer:innen von Startups dazu aufgerufen, an der Umfrage teilzunehmen. Ingesamt gab es in diesem Jahr mit 700 Teilnehmer:innen eine neue Rekordbeteiligung, wie Hannah Wundsam, Managing Director von Austrian Startups, gegenüber brutkasten erläutert. In der aktuellen Ausgabe wurde zudem erstmals das Thema des Migrationshintergrunds von Gründer:innen näher dargestellt.

Schwerpunktthema: “Migration”

25 Prozent der Startup-GründerInnen weisen einen Migrationshintergrund auf, das heißt, dass sie selbst und/oder beide Elternteile außerhalb Österreichs geboren wurden. “Das entspricht dem Anteil von Menschen mit Migrationshintergrund in der österreichischen Gesamtbevölkerung”, wie Co-Autor Karl-Heinz Leitner vom AIT ausführt. Mehr als 80 Prozent der Gründer:innen mit Migrationshintergrund nennen als Herkunftsort ein Land in Europa, zwei Drittel ein Land innerhalb der EU. Deutschland ist mit mehr als einem Drittel aller Gründer:innen mit Migrationshintergrund das häufigste Herkunftsland (37 Prozent).

Quelle: ASM Survey 2022

Zudem wurde abgefragt, wo für Startup-Gründer:innen mit Migrationshintergrund Barrieren bestehen. Dabei zeigt sich: Über 60 Prozent haben Erfahrungen mit fehlenden Netzwerken, Sprachbarrieren, kulturellen Unterschieden und bürokratische Hürden gemacht. Fehlende Netzwerke in Österreich (33 Prozent) und sprachliche Barrieren (18 Prozent) zählen dabei zu den zwei größten Herausforderungen. In diesem Zusammenhang verweist Wundsam auf das aws First-Programm, das künftig auch in Englisch umgesetzt werden soll.

In Bezug auf das Schwerpunktthema liefert der ASM auch ein interessantes Detail: Gründer:innen mit Migrationshintergrund planen nahezu dreimal häufiger einen Börsengang als GründerInnen ohne Migrationshintergrund. “Die Gründer:innen mit Migrationshintergrund haben sehr ambitionierte Ziele. Das war wirklich ein sehr überraschendes Ergebnis”, so Leitner.

Finanzierungslage spitzt sich zu

Ein weiteres Thema, das im Zuge des ASM abgefragt wurde, bezieht sich auf die Finanzierung von Startups. Der Anteil an Startups, die externes Eigenkapital eingeworben haben, hat sich mit 56 Prozent im Vergleich zum Vorjahr (57 Prozent) kaum verändert. Der Anteil der Startups, die mehr als 500.000 Euro akquiriert haben, ist indes von 23 Prozent auf 26 Prozent gestiegen.

“Dieses Jahr ist besonders ins Auge gestochen, dass die Unterstützung durch Inkubationsprogramme, Akzeleratoren und Company-Builder stark zugenommen hat. Wir sehen mittlerweile, dass jedes vierte Startup in Österreich durch so ein Programm unterstützt wird”, so Rudolf Dömötör, Managing Director des WU Gründungszentrum & Co-Autor.

Zudem wurde erstmals anhand einer Sentiment Analyse abgefragt, wie Gründer:innen die Entwicklung von unterschiedlicher Finanzierungsquellen einschätzen. Hier zeige sich laut Dömötör ein pessimistisches Bild. “42 Prozent der Startups geben an, dass sich die Möglichkeiten zum Einwerben von externem Eigenkapital im Jahr 2022 verschlechtert”, so der Experte.

Quelle: ASM Survey 2022

Austrian Startup Monitor: Die Bewertung von Startups

Im Rahmen des ASM wurden jene Startups, die eine Risikokapitalfinanzierung erhalten haben, nach der Höhe der Unternehmensbewertung bei der jeweils letzten Finanzierungsrunde befragt. Dabei zeigt sich ein kontinuierlicher Anstieg bei Bewertungen von über fünf Millionen Euro seit 2019. Lag der Anteil von Startups mit einem Unternehmenswert von mehr als fünf Millionen Euro im Jahr 2019 bei 26 Prozent, stieg er bis 2022 auf mittlerweile 42 Prozent. Das kann laut Dömötör als Hinweis auf einen gewissen “Reifegrad des heimischen Startup Ökosystems” gewertet werden.

Beim Anteil von Startups, die mit bis zu einer Million Euro bewertet wurden, sind im Jahresvergleich seit 2019 allerdings relativ starke Rückgänge zu beobachten – 2019 lag der Wert bei 18,6 Prozent, 2022 nur mehr bei 11,5 Prozent “Das Pre-Seed-Segment kommt uns gerade ein wenig Abhanden. Umso wichtiger sind staatliche Förderprogramme”, wie der Experte in diesem Zusammenhang ausführt.

Profitabilität und Umsätze

Mit insgesamt 33 Prozent weist der aktuelle ASM im mehrjährigen Vergleich den niedrigsten Anteil Startups aus, die bereits profitabel sind bzw. die Gewinnschwelle erreicht haben. Im letzten Jahr lag der Wert bei 36 Prozent. Dies ist laut den Studienautor:innen eine “mögliche Folge von COVID-19 sowie der weiterhin instabilen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen in Folge des Ukraine-Kriegs.

Diese Entwicklung würde sich laut Dömötör auch bei der Einschätzung der eigenen Geschäftslage zeigen. Im Jahr 2022 haben österreichische Startups die Geschäftslage tendenziell etwas schlechter eingestuft als in den Vorjahren. Zwölf Prozent bezeichnen die aktuelle Lage als schlecht oder sehr schlecht, was einem Anstieg von drei Prozentpunkten im Vergleich zu 2021 entspricht.

Dennoch zeigt sich auch Optimismus in der Szene: Fast die Hälfte der Unternehmen erwartet, ihren Umsatz in den nächsten zwölf Monaten zu verdoppeln. Knapp ein Viertel der Startups plant sogar eine Verdreifachung des Umsatzes. Zudem planen fünf von sechs Startups im nächsten Jahr zusätzliches Kapital aufzunehmen.

Zusammensetzung von Gründerteams

Der Anteil von weiblichen Personen an der Gesamtzahl aller GründerInnen liegt bei 19 Prozent und ist damit marginal gestiegen. Der Anteil der Startups, die zumindest eine Frau im Gründungsteam haben, ist im Vergleich zum Vorjahr von 36 Prozent auf 39 Prozent gestiegen. “Es gibt definitiv noch Luft nach oben, aber die Richtung stimmt”, so Wundsam. Beim Anteil von Frauen an der Grundgesamtheit der Gründer:innen gab es hingegen einen Anstieg, denn mittlerweile sind 19 Prozent aller Gründer:innen weiblich (17 Prozent im Jahr 2021).



Weitere wichtige Key Facts des Austrian Startup Monitor

  • In Österreich wurden seit 2011 mehr als 3.300 Startups gegründet, dabei hat sich seit 2017 die Anzahl der Gründungen pro Jahr auf ein Niveau von rund 360 eingependelt.
  • Der Anteil neu gegründeter akademischer Spinoffs ist in den letzten Jahren leicht auf zuletzt rund ein Viertel aller Startup-Gründungen gestiegen.
  • Der österreichische Startup-Sektor umfasst damit aktuell mehr als 25.000 Beschäftigte.
  • Jedes zweite Startup verfolgt übergeordnete Unternehmensziele in den Bereichen Ökologie und/oder Soziales. Rund ein Drittel kann als Green Startup bezeichnet werden, rund ein Sechstel als Social Startup.
  • 35 Prozent der österreichischen Startups erzielen dabei mehr als 50 Prozent ihrer Umsätze im Ausland, jedes fünfte macht sogar mindestens 90 Prozent der Umsätze auf internationalen Märkten.
  • Künstliche Intelligenz liegt nach wie vor auf Platz 1 bei den Innovations- und Technologie-Trends.
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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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