08.04.2019

Nach diesen Kriterien investieren 4 VCs in Blockchain-Startups

Nach welchen Kriterien investieren VCs in Blockchain-Startups? Und welche Lösungen sind für sie besonders spannend? Mark Cachia, Gründer von Scytale Ventures, Asim Ahmad, Head of Portfolio Management bei Eterna Capital, Aleksei Antonov, Managing Partner SCDE Ventures und Abhishek Punia, Crypto Analyst bei Draper Associates sprachen dazu am Panel beim ANON Blockchain Summit.
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Online-Rechner zur Startup-Bewertung - Nach welchen Kriterien VCs in Blockchain-Startups investieren
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„Wir haben seit 2016 allen Müll dieser Welt gesehen“, sagt Aleksei Antonov auf die Frage, ob es inzwischen mehr Investment-taugliche Blockchain-Startups gibt, als noch vor einem Jahr. Die in Moskau und London ansässige SCDE Ventures, wo Antonov Managing Partner ist, hat sich gänzlich auf Investments im Krypto- und Blockchain-Bereich spezialisiert. Tatsächlich wäre der Anteil an „investierbaren“ Startups, deren Pitch-Decks auf seinem Schreibtisch landen, inzwischen deutlich höher geworden, sagt Antonov am Panel „the future of blockchain investments“ beim ANON Bockchain Summit.

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Weniger Pitchdecks von Blockchain-Startups, mehr Potenzial

Diese Einschätzung teilen auch die anderen Redner auf der Bühne, Mark Cachia, Gründer von Scytale Ventures, Asim Ahmad, Head of Portfolio Management bei Eterna Capital und Abhishek Punia, Crypto Analyst bei Draper Associates. Es habe auch Ende 2017 und Anfang 2018 investierbare Startups gegeben, sie wären jedoch „nicht leistbar“ gewesen. Nun sei eine gute Zeit für spezialisierte VCs, sagt etwa Mark Cachia. Und Asim Ahmad stellt fest: „Wir haben jetzt weniger Investment-Möglichkeiten am Schreibtisch. Der Prozentsatz an Investment-tauglichen ist jedoch signifikant gestiegen“.

Punia, Chachia, Antonov und Ahmad am Panel beim ANON Blockchain Summit
(c) ANON: Punia, Chachia, Antonov und Ahmad am Panel beim ANON Blockchain Summit

Klassische Investmentkriterien vs. Tokenomics

Doch was sind die Kriterien, nach denen in Blockchain-Startups investiert wird? Für Ahmad – er nennt Team, Status und Potenzial des Projekts sowie die Bewertung – und Cachia – er nennt Team, Technologie, Business Case und Exit-Potenzial – unterscheiden sie sich de facto nicht zu klassischen Investment-Kriterien. Wo sich bei den Diskutanten die Geister scheiden ist das Thema „Tokenomics“. Cachia bleibt auch im Blockchain-Bereich bei klassischen Equity-Investments. Für Ahmad ist ein Token „nicht immer notwendig“. Er habe jedoch maßgeblichen Einfluss auf die Bewertung. Und Abishek Punia erachtet eine Mischung aus Equity- und Token-Investments für sinnvoll.

„Du wirst der Letzte im Wettrennen sein“

Für Antonovs SCDE Ventures ist der Einsatz von Tokens in allen erdenklichen Feldern gleichsam die grundlegende Annahme. Ein Geschäftsfeld des VCs sind direkte Investments in Altcoins. „Wenn du in diesem Feld die Möglichkeiten der Tokenized Economy nicht ausnutzt, wirst du der Letzte im Wettrennen sein. Du wirst auch nicht die wirklichen Spezialisten als Arbeitskräfte bekommen“, sagt Antonov.

STOs: Außer Spesen nix gewesen?

Dennoch zieht er STOs (Security Token Offerings) in ihrer derzeitigen Form nicht für Investments in Betracht. „Man bekommt zwar das gleiche Ergebnis, wie bei klassischen Investments, STOs sind aber rechtlich umständlicher und teurer. Es gibt überhaupt erst einen Exchange, auf dem Securities gehandelt werden können und dort passiert nichts. Sie sind also auch nicht liquide“, sagt Antonov. Ahmad und Cachia können STOs als Mittel zur Tokenisierung von Assets wie etwa Immobilien zwar durchaus etwas abgewinnen. Beide betonen jedoch, dass das für sie aus Investoren-Perspektive irrelevant sei. Auch Punia zeigt sich bezüglich STOs skeptisch, zieht aber eine Analogie zur Frühzeit des Internets. „Am Anfang haben es die Leute dazu genutzt, schriftliche Beiträge online zu stellen. Erst mit der Zeit haben sich viele Usecases gefunden, die nur nativ im Internet funktionieren“, sagt er.

Fokus zwischen nativen Technologien und klassischen Branchen

Er setze im Blockchchain-Bereich daher generell auf Technologien, die nur dort funktionieren und einen entsprechenden Mehrwert liefern können. Antonov hingegen ist der Meinung, man müsse sich als VC innerhalb des Feldes auf bestimmte Branchen fokussieren – bei SCDE Ventures ist das etwa Decentralized Finance. Es ist ein Argument, dem auch Mark Cachia etwas abgewinnt, der mit Scytale Ventures etwa einen Fokus im Energie-Bereich setzt.

Zwischen Technologie und Ideologie

Ahmad ist mit Eterna Capital auf der Suche nach den großen neuen Technologien im Bereich. Es ist ein großes Thema für sich, wie sich in der Diskussion zeigt. Während Antonov in den Teichen unterschiedlicher Grundlagentechnologien fischt – „alle erfolgreichen Fonds sind auf das Business fokussiert. Die weniger erfolgreichen sind auf Ideologie fokussiert“ – räumt Cachia ein, dass bei Scytale Ventures praktisch nur in Ethereum-basierte Projekte investiert werde. Das treffe auch bei Draper Associates zu, sagt Punia. „Ethereum ist einfach die einzige Plattform, die es bislang in die Masse geschafft hat“, sagt er. Doch er schränkt ein: „Technologie ist nicht das, was vorrangig zählt“. Es ginge letztlich weniger um Transaktionen pro Minute als um die Services, die entwickelt werden.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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