06.10.2022

Hermann Futter: “In der Finanzwelt ist die Business Angel Szene ein Micky-Maus-Thema”

Neben Katharina Schneider wurde dieses Jahr Hermann Futter mit dem "Business Angel of the Year 2022" ausgezeichnet. Wir waren bei der Award-Verleihung in den Wiener Sofiensälen und haben mit Futter über seine Tätigkeit als Business Angel und die aktuelle Stimmung in der Startup-Szene gesprochen.
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(c) martin pacher / der brutkasten

Der Award Business Angel of the Year wurde am Mittwochabend zum mittlerweile 14. Mal von der Austria Wirtschaftservice (aws) und den Gründerzentren (AplusB) vergeben. Die Auszeichnung in der Kategorie „male“ ging dieses Jahr an Hermann Futter. Er ist seit mehr als 30 Jahren Geschäftsführer der Compass Gruppe, einem führenden Anbieter von Wirtschaftsinformation in Österreich. Ende der 1990er Jahre kamen erste Investitionen in Startups hinzu. Aktuell hält er Beteiligungen bei weit über 50 Firmen – dazu zählen unter anderem JentisusePAT oder Stardust. Im Rahmen der Preisverleihung haben wir mit Futter über seine bisherige Tätigkeit als Business Angel gesprochen. Zudem gibt er einen Einblick, wie sich die Startup- und Investorenszene über die letzten Jahre verändert hat.


Was bedeutet dir die Auszeichnung des “Business Angel of the Year” persönlich?

Hermann Futter: Der Award ist natürlich eine Bestätigung für das Herzblut, das ich in meine Arbeit reingesteckt habe. Die eigentliche Auszeichnung eines Business Angels ist allerdings der erfolgreiche Exit. Der “Business Angel of the Year” ist daher mehr eine emotionale Angelegenheit, die ans Herz geht und nicht in die Geldbörse.

Was bedeutet für dich als Business Angel Erfolg?

Hermann Futter: Die größten Erfolge sind die menschlichen Erfolge. Dies trifft insbesondere dann zu, wenn man menschlich die richtige Entscheidung getroffen hat und in die passenden Personen oder Teams investiert. Wir wissen, dass Ideen nicht alles sind. It’s all about the execution. Ein guter Business Angel trifft diese Entscheidungen oft nach dem Bauchgefühl. Er muss dafür die Menschen einschätzen können. Dafür muss man Menschen auch auf eine gewisse Art und Weise lieben. Die großen Erfolge sind, wenn man sich in Menschen nicht irrt.

Welche Exits sind dir besonders in Erinnerung geblieben?

Hermann Futter: Der erste klassische Exit war für mich – aber auch andere in der Startup-Szene – 123people. Das war 2008. An diesem Exit haben viele Menschen erstmalig erkannt, was es bedeutet, ein Risiko einzugehen und ein Jahr später die Früchte des Erfolgs heimzutragen. Das war sehr ansteckend und man hat damals natürlich Blut geleckt. Im Anschluss ist es mir gelungen, ein paar Investments zu tätigen, die sich als sehr gut erwiesen haben. Zwischen 2008 und 2011 bin ich ein paar meiner größten Wetten eingegangen. Normalerweise dauern die guten Exits sieben bis acht Jahre. Firmen müssen reifen, um einen erfolgreichen Exit hinzulegen.

Hast du gewisse Branchen, in denen du bevorzugt Investments tätigst?

Hermann Futter: Ich bin prinzipiell sehr offen, was Investments angeht. Ich habe fast sämtliche Branchen im Portfolio. Eigentlich tätige ich keine Investments in der Hardware, Food oder BioTech Branche. Dennoch halte ich auch in diesen Branchen Beteiligungen an Startups. Am wohlsten fühle ich mich aber im B2B-SaaS-Umfeld. Von dort komme ich quasi auch her.

(c) aws / pollak

Beim Investieren braucht man Menschenkenntnis. Hast du dich schon mal in Menschen geirrt?

Hermann Futter: Natürlich habe ich mich in Menschen geirrt. Ich habe zum Glück nicht sehr viele “Bauchflecke” hingelegt. Der größte umfasste ein Investment in Höhe von 350.000 Euro. Das hat natürlich schon sehr weh getan. Das war im Endeffekt menschlich mehr als enttäuschend und andere würden es vielleicht als Betrug bezeichnen. Aber das gehört natürlich zum Investieren dazu, daher heißt es auch Risikokapital und nicht Sparbuch.

Wie hat sich die Business Angel Szene über die Jahre verändert?

Hermann Futter: Die Angel-Szene hat sich professionalisiert und es ist mehr Logik dahinter. Ein Business Angel ist aber immer noch ein Mensch bzw. Bauchmensch, wie ich es immer sage. Trotz der Professionalisierung ist die heimische Angel-Szene aber noch immer ein ganz kleiner Teil der Finanzszene. Wenn man sich die Summen anschaut, dann ist die Business-Angel-Szene in der Finanzwelt ein Micky-Maus-Thema, aber auch ein sehr schönes Thema. Im Prinzip bevorzuge ich auch die schönen Themen und muss nicht zahlengetrieben analysieren, ob die siebte Nachkommastelle irgendeinen Index schlägt. Schlussendlich geht es um Menschen.

Welche Rolle spielen für dich Co-Investments mit anderen Business Angels aus der Szene?

Hermann Futter: Für mich gibt fast nur Co-Investments. Beispielsweise habe ich Investments mit Alfred Luger, Markus Ertler oder seit kurzem mit Hansi Hansmann getätigt. Wir kennen uns mittlerweile seit zwölf Jahren. Erst unlängst habe ich mit ihm in Stardust rund um Peter Buchroithner investiert. Ich habe damals mit Hansi telefoniert und er hat mir gesagt, dass es funktioniert. Es gibt Leute, denen man blind vertraut. Dafür muss man aber menschlich in der Lage sein, Misserfolge zu verkraften. Wenn man sich mit den richtigen Leuten zusammentut, dann sind Co-Investments ein No-Brainer.

Wie beurteilst du aktuell die Stimmung in der Startup- und Investoren-Szene?

Hermann Futter: Eines ist klar: Die großen Runden, die wir in der Vergangenheit gesehen haben, werden in Zukunft sehr schwer werden. Bei frühphasigen Runden ist das Problem nicht so krass. Hier geht es meist um kleine Beträge. Startups sind meines Erachtens aber noch immer das beste Investment.

Trifft dies auch auf die breite Masse zu?

Hermann Futter: Nein, für die breite Masse wird dies, nicht funktionieren. Sie wird von der Politik daran gehindert, risikoreich zu investieren. Das sehe ich als ganz großes Problem an. Man treibt die Leute ins Sparbuch oder in irgendwelche Aktienfonds, die sehr teuer sind und nicht den Ertrag bringen. Das ist die Perversion an sich.

Was muss sich deiner Meinung nach ändern?

Hermann Futter: Wir sehen ja derzeit schon erste Schritte. Die finanzielle Bildung ist in meinen Augen das A&O. Die Leute müssen verstehen, was eine Aktie ist, nämlich eine Unternehmensbeteiligung. Das ist derzeit bei 98 Prozent der Menschen nicht der Fall. Daher ist die Finanzbildung in der Schule etwas ganz wichtiges. Aktien sind nämlich kein Teufelswerks, sondern eine Unternehmensbeteiligung. Das müssten aber auch die Lehrer erst verstehen. Wenn man es schafft, dass sich eine ganz breite Masse in der Gesellschaft an Unternehmen beteiligt, hat man schon sehr viel gewonnen.


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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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