14.05.2018

„Startup“ oder nicht „Startup“?

Mit wachsender Unternehmensgröße und immer mehr Kunden aus der Old Economy stellt sich vor allem für B2B-Startups früher oder später die Frage: Soll man sich noch "Startup" nennen?
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(c) fotolia.com - nd3000

„Kannst du uns bitte als ‚Unternehmen‘ und nicht als ‚Startup‘ bezeichnen?“ – diese Bitte trägt ein Gründer am Ende des Telefoninterviews mit ihm an mich heran. Sein Unternehmen ist weniger als fünf Jahre alt. Es hat ein hoch innovatives Produkt. Es skaliert. Nach gängiger Definition ist es also das perfekte Startup. „Warum?“, frage ich also. Was stimmt mit der Bezeichnung nicht? Und ich bekomme als Antwort: „Wir haben inzwischen sehr große Kunden und wollen denen gegenüber auch öffentlich als ernstzunehmender Supplier auftreten“. Ein Schlag ins Gesicht für Startup-Enthusiasten? Es ist jedenfalls nicht die erste Konversation dieser Art, die ich führe.

+++ Archiv: Was ist eigentlich ein Startup? +++

Jung, cool, immer im T-Shirt

Gerade B2B-Startups kommen wohl nach einiger Zeit unweigerlich zur Frage: „Startup“ oder nicht „Startup“. Denn das Startup-Image bringt nicht nur positive Konnotationen mit sich. Jung, cool, immer im T-Shirt, „work hard, play hard“ – das ist natürlich nur ein Klischee, das in vielen Fällen überhaupt nicht zutrifft. Aber es ist ein Klischee, das im B2C-Bereich gegenüber Endkunden oft gut ankommt, im B2B-Bereich gegenüber etablierten Konzernen aber nicht unbedingt. Dort sucht man verlässliche Partner, die man auch herzeigen kann. Der im Stereotyp unabdingbare Tischfußball-Tisch im Startup-Office passt da vielleicht nicht dazu.

„Partnerschaft auf Augenhöhe“

Vielleicht, denn die Corporate Accelerator-Programme schießen nur so aus dem Boden. Da und dort wollen Großunternehmen mit ihren Startup-Programmen nicht nur innovative Technologien und spannende Teams finden. Sie wollen auch – auch wenn man das von offizieller Seite meist nicht so sagen will – ein wenig am coolen, jungen Image teilhaben. Die „Partnerschaft auf Augenhöhe“ gehört dabei zum rhetorischen Standard-Repertoire. Genau so aber die Formel: „Großunternehmen bietet Startup unglaubliche Möglichkeiten“. Subtext: „Geht bei uns in die Lehre, damit etwas aus euch wird“. Und bitte nicht falsch verstehen. Diese Message ist eigentlich absolut legitim, wenn ein 100 Jahre altes Unternehmen mit zehnstelligem Jahresumsatz mit einem drei Jahre alten mit sechsstelligem Jahresumsatz zusammenarbeitet.

Paradoxe Situation

Wer voll und ganz von seinen Business-Kunden ernst genommen werden will, muss sich also die Bezeichnungsfrage stellen. Das führt zu einer seltsamen, geradezu paradoxen Situation. Unternehmen, wie das eingangs beschriebene, die durchaus als Aushängeschilder der Startup-Szene herhalten können, wollen nicht so bezeichnet werden. Im B2C-Bereich tummeln sich dagegen Anbieter mäßig innovativer Produkte mit mäßig innovativen Geschäftsmodellen, die sich mit Startup-Federn schmücken wollen. Besonders beliebt ist die Bezeichnung im Food & Beverage- und im Retail-Bereich. Produktinnovation: „Einzigartiger neuer Geschmack“. Businessmodell-Innovation: „Online-Shop“. T-Shirts und Tischfußballtisch müssen hier wohl reichen. (Anm.: Natürlich gibt es auch in diesen Bereichen eine Reihe tatsächlich innovativer Unternehmen).

Von Eigendefinition der Bezeichnung und Begriffsverwässerung

Rein prinzipiell kann man nun natürlich argumentieren, dass es ja sehr konkrete Startup-Definitionen gibt (⇒ Bsp. hier). Die betreffen üblicherweise, wie bereits oben angedeutet, Alter, Innovationsgrad und Skalierbarkeit des Unternehmens. Ist die Eigendefinition also egal? Fällt man entweder in die „objektiv definierte“ Kategorie „Startup“, oder eben nicht? Oder hat ein (Jung-)Unternehmen am Ende doch das Recht, selbst zu bestimmen, ob es ein „Startup“ sein will? Und verwässert der Begriff dann dadurch zu sehr? Vielleicht, mögen böse Zungen nun resümieren, stellt sich die ganze Frage ja nur deshalb, weil der Begriff längst verwässert ist.

+++ B2B-Startups: Verstecken könnt ihr euch später! +++

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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