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28.02.2022

Brighteye Ventures: Insights in Europas größten EduTech-VC

Der Österreicher Hannes Aichmayr ist seit kurzem Associate bei Europas größtem EduTech-VC Brighteye Ventures. Im brutkasten-Interview spricht er über den Investment-Fokus und die wichtigsten Technologie-Trends.

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✨ AI Kontextualisierung

Brighteye Ventures ist nicht nur einer der wenigen VCs in Europa, der zur Gänze auf EduTech spezialisiert ist, sondern auch der größte und aktivste. 2017 von Alex Latsis und Ben Wirz gegründet hat das Unternehmen Büros in London und Paris und beteiligt sich an Startups in ganz Europa sowie in Israel. Aktuell wird aus dem zweiten Fonds mit einem Volumen von rund 100 Millionen Euro investiert. Das Portfolio umfasst mehr als 30 Startups, die über den kompletten Bildungsweg hinweg, von Schule, tertiärer Bildung bis hin zu Corporate- und Lifelong-Learning, aktiv sind. Allein im letzten Jahr wurde in elf neue Startups investiert.

Seit einigen Monaten arbeitet Hannes Aichmayr als Associate bei Brighteye Ventures am Standort Paris. Er war zuvor Leiter der Initiative EdTech Austria und sammelte schon davor umfassende Erfahrungen im Bildungsbereich, etwa als Fellow bei Teach for Austria oder im Master-Studiengang Education Policy an der Harvard University und als Projektmanager für den Bereich digitale Bildung bei der Bertelsmann Stiftung in Deutschland. Im Interview spricht Aichmayr über die Strategie von Brighteye Ventures und seine Einschätzungen zum EduTech-Bereich.

Wie kam es ursprünglich dazu, dass Brighteye Ventures sich komplett auf EduTech fokussiert hat?

Unsere beiden Partner, Alex und Ben, waren beide zuvor bereits sowohl als Gründer als auch als Investoren in dem Bereich tätig. Neben der Leidenschaft für das Thema kam dann aber auch noch hinzu, dass Europa in den letzten Jahren im Vergleich zu anderen Märkten – USA und auch Teilen Asiens – im Bereich der Digitalisierung des Bildungssektors aufgeholt hat, immer mehr innovative Gründer:innen spannende Startups an den Start brachten, aber de facto kein europäisches Venture Capital für EdTech-Gründungen vorhanden war. Diese Lücke will Brighteye schließen. Global gesehen sprechen wir hier außerdem von einem Markt der etwa 6,2 Billionen Dollar groß ist und nur zu etwa vier Prozent digitalisiert. Also trotz der Entwicklungen der letzten Jahre am Anfang der Digitalisierung steht und enormes Wachstumspotenzial bietet.

Gibt es innerhalb des Bereichs weitere Schwerpunkte, wo ihr bevorzugt investiert?

Wir sind in dem Bereich generell sehr breit aufgestellt und definieren für uns intern EdTech Startups als Unternehmen „that help people lern and grow“ – das schließt also eine große Bandbreite ein und natürlich sowohl B2C als auch B2B oder B2G Modelle. So sind wir zum Beispiel in Zen Educate investiert, eine On-Demand-Plattform, die das Problem des Lehrermangels in Großbritannien angeht, den Schulen Geld spart und Lehrkräften ermöglicht mehr zu verdienen. Während Ironhack das größte Tech-Bootcamp in Europa und Lateinamerika ist und seine Absolvent:innen mit einer Vermittlungsquote von 90 Prozent mit Arbeitgebern zusammenbringt. Zu den weiteren Investments zählen zum Beispiel Ornikar, eine Online-Fahrschule in Frankreich und Spanien mit mehr als 1,6 Millionen Fahrschüler:innen oder Tandem, eine in Berlin ansässige Peer-to-Peer-Sprachlernplattform mit mehr als zehn Millionen User:innen.

In eurem Portfolio findet man Startups aus mehreren Kontinenten. Wie relevant sind landesspezifische Unterschiede für euch?

Da die meisten nationalen europäischen Märkte naturgemäß eher klein sind, ist es für uns grundsätzlich sehr wichtig in Startups zu investieren, die ihre Produkte potenziell in ganz Europa skalieren können. Aber natürlich ist besonders im EdTech-Bereich der Heimatmarkt eines Startups relevant und auch die ersten Expansionsschritte müssen gut überlegt sein. Gerade im B2C-Bereich erleben wir unterschiedliche Zahlungsbereitschaften für Bildungsangebote und die B2G (Anm. Business to Government; Schule und tertiärer Bildungsbereich) Märkte unterscheiden sich stark. Aber auch hier erleben wir, vor allem angetrieben durch die Pandemie, eine verstärkte Innovationsbereitschaft in traditionell konservativeren Märkten wie dem DACH Raum. Ein gutes Positivbeispiel aus Deutschland ist hier etwa Sdui, eine digitale Kommunikationslösung für Schulen, die in den letzten Monaten ein rasantes Wachstum hingelegt hat.

Sind der DACH-Raum und speziell Österreich generell interessant für euch?

Wie schon zuvor bereits kurz angedeutet erleben wir nun auch im DACH Raum eine starke Zunahme der Aktivität im EdTech-Bereich. Im B2C- und auch im B2B-Bereich – mit vielen großen, produzierenden Unternehmen als potenzielle Kunden für EdTechs – ist der Markt ohnehin spannend und auch der staatliche Bildungssektor öffnet sich zunehmend für innovative externe Anbieter. In Österreich habe ich durch EdTech Austria viele interessante Startups kennenlernen dürfen und ein europa- bzw. weltweit erfolgreiches Unternehmen wie GoStudent bringt dem Markt vermehrt Aufmerksamkeit und Aufschwung. Wir führen daher aktuell viele Gespräche, beobachten den Markt genau und sind natürlich immer interessiert an Kontakten zu aufstrebenden Startups.

Kann man den Push, den die Pandemie der gesamten Branche gegeben hat, bei Brighteye in Zahlen fassen?

Erst kürzlich haben wir unseren European EdTech Funding Report 2022 mit vielen spannenden Trends und Zahlen veröffentlicht. Wenn wir uns allein das in EdTech-Startups investierte Venture Capital ansehen, jagt ein Rekordjahr das nächste. Im vergangenen Jahr wurden 20,1 Milliarden US-Dollar investiert, fünf Milliarden mehr als noch 2020 und sechsmal mehr als im Jahr 2014. Europa nimmt hier inzwischen hinter den USA und Indien den dritten Platz ein. Zudem sehen wir an den Zahlen auch, dass das Marktumfeld reifer wird und sich konsolidiert. Fünf EdTech-Unicorns sind im vergangenen Jahr an die Börse gegangen und während die absolute Anzahl an Investments abgenommen hat, ist die durchschnittlich investierte Summe stark gestiegen.

Bald sind die Pandemie-bedingten Maßnahmen zumindest vorerst vorbei – wird EduTech wieder einen Dämpfer bekommen?

Auch wenn die Pandemie hoffentlich abflaut und wir uns alle bald deutlich weniger Sorgen um Covid machen müssen, erwarten wir nicht, dass dies dem EdTech-Markt einen Dämpfer versetzt. Wir sehen stattdessen einen Markt, der sich langsam aber sicher etabliert, jedoch weiterhin im Vergleich zu vielen anderen Sektoren wenig digitalisiert ist und daher gerade für innovative Gründer:innen eine Vielzahl an spannenden Chancen bereithält.

Was siehst du als die größten EduTech-Trends für die kommenden Jahre?

Vom pädagogischen Zugang her sehen wir einen starken Trend hin zu sogenannten „community-based-learning“-Ansätzen. Lernen ist und bleibt ein stark sozialer Prozess und hier wird versucht, Modelle zu entwickeln, wo vor allem auch der aktive Austausch mit Gleichgesinnten im Vordergrund steht, um so Lernerfolg zu verbessern und Abschlussraten – die im Online Learning generell niedriger sind – zu erhöhen.

Aus technologischer Perspektive bleibt Künstliche Intelligenz in Bezug auf die Individualisierung von Lernerfahrungen ein großes Thema und parallel zum Aufschwung von Podcasts sehen wir auch mehr und mehr Startups, die Audio als primäre Vermittlungsform von Lerninhalten wählen.

In Bezug auf Zielgruppen sehen wir einen enormen Bedarf bei der Digitalisierung von Bildungsangeboten der tertiären Bildung sowie auch dem Re- und Upskilling von Arbeitnehmer:innen. Hier werden in den nächsten Jahren mit Sicherheit spannende Modelle entstehen, die vor allem auch jenen Gruppen Zugang zu hochwertigen digitalen Bildungsangeboten bieten, denen dies bisher Großteils verwehrt war.

Gibt es eine Art Next Big Thing, das die meisten noch nicht am Radar haben?

Wie in vielen anderen Sektoren ist auch im EdTech-Bereich Web3 die große Unbekannte. Einerseits ist die Verifizierung etwa von Zeugnissen und Abschlüssen mittels Blockchain-Technologien schon länger ein Thema. Andererseits entstehen aber aktuell auch neue Ansätze. Hier sind zum Beispiel sogenannte „Learn to earn“-Modelle zu nennen. Lernende lösen im Zuge ihres Lernprozesses verschiedene Aufgaben, die zum Lernerfolg beitragen und erhalten dafür aber gleichzeitig Kryptowährungen oder auch NFTs. Als Web3-Buzzword darf dann natürlich auch das Metaverse nicht fehlen. Bei all diesen Themen wird sich jedoch erst in den nächsten Jahren weisen, wo die Reise hingeht und welchen Mehrwert für den Bildungsprozess all diese Themen im Kern tatsächlich bieten können.

Zuletzt eine Einschätzung: Wie viel Technologie verträgt der Bildungsbereich?

Hier kann ich nur an zuvor anschließen: Lernen ist und bleibt ein stark sozialer Prozess und auch eine analoge Komponente wird immer wichtig bleiben. Technologie kann jedoch bei richtigem Einsatz helfen, Bildung zugänglicher zu machen und Lernerfolg zu verbessern. Wenn wir dann gleichzeitig einbeziehen, dass sich bis 2035 weltweit der Bedarf nach tertiärer Bildung verdoppeln wird und in den nächsten Jahren etwa die Hälfte aller Arbeitnehmer:innen weitergebildet oder umgeschult werden muss, um im Arbeitsmarkt zu bleiben, wird dies nur mit einer starken digitalen Komponente gelingen. Es sollte also immer abgewogen werden, wo durch eine technologische Komponente ein Mehrwert geboten werden kann. EdTech ist jedoch definitiv hier, um zu bleiben.

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Katja Forbes zählt zu den gefragtesten internationalen Stimmen an der Schnittstelle von Customer Experience, Künstlicher Intelligenz und Digitalstrategie. Die gebürtige Australierin war Executive Director und Head of Client Experience bei der Standard Chartered Bank, zuvor International Director und Vice President im globalen Vorstand der Interaction Design Association (IxDA); heute teilt sie ihre Zeit zwischen Singapur und Australien auf. Mit ihrem jüngsten Buch „Machine Customers: The Evolution Has Begun“ hat sie ein Thema in den Fokus gerückt, das gerade von der Theorie in die Praxis kippt. brutkasten hat mit ihr am Exporttag 26 der Wirtschaftskammer Österreich gesprochen.

Der Begriff „Machine Customer“ geht auf Gartner zurück und beschreibt einen nicht-menschlichen wirtschaftlichen Akteur: eine KI, die eigenständig entscheidet, verhandelt und Geld ausgibt. Was nach ferner Zukunft klingt, ist längst Realität. Visa hat mit „Intelligent Commerce“ einen Zahlungsstandard für Agenten gestartet, Googles Shopping-Agent greift auf einen Produktgraphen mit Milliarden Einträgen zu, und Handelsriesen wie Walmart verhandeln Lieferantenverträge bereits weitgehend automatisiert.

Für europäische Unternehmen ist das mehr als eine technische Spielerei. Wenn KI-Agenten zu einem unkontrollierbaren Filter zwischen Marke und Kunde werden, verlieren klassische Marketing-Hebel ihre Wirkung – und maschinenlesbare, überprüfbare Werte- und ESG-Nachweise werden zum stärksten Verkaufsargument. Hinzu kommt eine geopolitische Dimension: die Abhängigkeit von US-Modellen und die Frage der „kommerziellen Souveränität“. Im Interview erklärt Forbes, was Konzerne, Startups und KMU jetzt tun sollten.

Was ist ein „Machine Customer“?

Die breiteste Definition kommt von Gartner: ein nicht-menschlicher wirtschaftlicher Akteur. Ich betrachte es lieber etwas kategorisierter: Es ist etwas, das in der Wirtschaft agieren, Transaktionen durchführen, Entscheidungen treffen und Geld ausgeben kann – entweder von einem Menschen gesteuert oder autonom. Ein B2C-Beispiel: Visa Intelligent Commerce ist letztes Jahr mit der Anweisung gestartet: „Finde mir die besten Kopfhörer unter 200 Dollar – und wenn du sie gefunden hast, kauf sie.“ Googles Spark geht noch weiter, weil darunter ein Produktgraph mit rund 65 Milliarden Einträgen liegt. Der Agent gleicht die Parameter ab, findet das Produkt und bezahlt über Google Pay. Das Bemerkenswerte: Es ist ein vollständig disintermediierter Kauf. Wenn Spark ein Paar Bose-Kopfhörer findet, geht es nie wieder auf die Bose-Website. Bose wird für Google effektiv zum Drop-Shipper – die Marke verschwindet aus der Beziehung.

Heißt das, Logik ersetzt Emotion?

Das ist der erste, naive Reflex – und er greift zu kurz. Ein Agent fällt zwar auf seine harten Vorgaben zurück, meist rund um den Preis. Aber Agenten sind bemerkenswert gut darin, emotionale Stimmungen zu quantifizieren. Wenn ich sage: „Ich will lustige Socken, die mich glücklich machen“, durchsucht der Agent das Web nach genau diesem Sentiment über zehntausende Bewertungen hinweg und verknüpft es mit meinem Wunsch. In China habe ich ein BYD-Auto gesehen, das die Stimmung erkennt und die Umgebung entsprechend anpasst. Mercedes Pay kann im Fahrzeug bereits bezahlen, parken und Ladevorgänge aushandeln. Neun chinesische Autohersteller bauen Alibabas Qwen-Modell ins Cockpit ein, ebenso BMW China. Agenten fühlen nichts – aber sie leiten Emotionen bemerkenswert kreativ ab. So einfach wie „Logik schlägt Emotion“ ist es also nicht.

Was bedeutet das für Konsumgütermarken?

Ein Albtraum. Ich arbeite gerade mit vielen CMOs zusammen, und die Frage lautet immer: „Wie vermarkte ich an einen KI-Agenten?“ Die Antwort: gar nicht. Der Agent wird zu einem Filter, den man nicht mehr kontrolliert. Keiner der klassischen Hebel, mit denen man früher Menschen zum Kauf bewegt hat, wirkt bei einem Agenten.

CX-Expertin Katja Forbes im brutkasten-Interview am Exporttag 26 der Wirtschaftskammer Österreich. © Martin Pacher / brutkasten

Wie differenziert man sich dann noch?

Ich sehe drei Ebenen im Agentic Commerce. Erstens: Auffindbarkeit – GEO, AEO, im Grunde das, was früher SEO war, neu gedacht für Agenten. Rund 90 Prozent der Anbieteraktivität spielt sich hier ab, weil es am leichtesten zugänglich ist. Zweitens: die technische Vertrauensebene – kann ich eine vertrauenswürdige Transaktion abwickeln? Hier kommen die Payment-Rails ins Spiel – Mastercard, Visa, Stripe. Und drittens, die anspruchsvollste Ebene: Werte. In meinen Experimenten war der Ausschlag gebend, wenn alle gleich auffindbar und gleich vertrauenswürdig waren, dass eine Marke zu meinen Werten passte – und das unabhängig in Drittquellen überprüfbar war. Wenn ich sage: „Ich will einen Regenmantel, Nachhaltigkeit ist mir wichtig“, landet der Agent bei Patagonia, weil deren Footprint Chronicles das mit Daten belegen. Und genau darum geht es: Man kann eine KI nicht greenwashen. Sie kann jede Behauptung überprüfen – und was sich nicht belegen lässt, fliegt raus.

Wo stehen wir bei der Adoption?

Im B2C-Bereich sind wir noch ganz am Anfang. Eine aktuelle Gartner-Umfrage beziffert es auf rund 11 Prozent, die einem Agenten einen Kauf ohne Rückfrage zutrauen würden. Im B2B-Bereich steckt das eigentliche Geld – und dort ist man bereits weit fortgeschritten. Seit einem Pilotprojekt 2022 verhandelt Walmart mit Lieferanten über KI, via der von einem Esten gegründeten Plattform Pactum. Fast 70 Prozent der Verträge wurden ohne menschliche Beteiligung auf Walmart-Seite abgeschlossen, und drei Viertel der Lieferanten bevorzugten die Verhandlung mit der KI. Das Ergebnis: rund drei Prozent bessere Einkaufspreise und 35 Tage längere Zahlungsziele – Working Capital, das aus den Taschen der Lieferanten zurück zu Walmart wandert. Auch Maersk, Honeywell und Astra Zeneca sind Kunden. Für Lieferanten bedeutet das: Die KI hat alle Zeit der Welt, die Lieferkette bis ins Detail zu durchleuchten. Wenn ESG- und Werte-Nachweise nicht verifizierbar dokumentiert sind, kommt man nicht mehr durch.

Und die geopolitische Dimension – Europas Abhängigkeit von US-KI?

Es geht um kommerzielle Souveränität: Unternehmen müssen selbst bestimmen können, zu welchen Bedingungen sie KI-Akteure in ihr Geschäft lassen. Mein Rat: sich nicht nur auf die USA zu fixieren. Fünf der Top-Ten-Modelle kommen aus China – leichter und günstiger im Betrieb. Die VAE wollen bis 2028 mindestens die Hälfte ihrer Regierungsdienste über agentische KI abwickeln und dieses Governance-Modell in den Globalen Süden exportieren – womit der gesamte afrikanische Kontinent ins Spiel kommt. Australien hat ein souveränes Modell. KI ist nicht politisch neutral; entscheidend ist, wie sie gesteuert wird.

Deine Botschaft an KMU?

Findet heraus, welche Machine Customers bei euch anklopfen. Es gibt fünf Typen: den delegierten Agenten, den autonomen Käufer, das Multi-Agenten-Netzwerk, den Co-Buyer und den Intermediär – wie Amazons Rufus. Beginnt mit dem Machine Customer Canvas. Vielleicht baut ihr selbst Machine Customers: Mercedes-Fahrzeuge sind welche. Mit Agenten verdreifacht sich der mögliche Geschäftsmodellraum. Das wird alles verändern.

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