15.07.2025
BUSINESS ANGEL SUMMIT

Die Rolle von Business Angels bei Uni‑Spinoffs und DeepTech-Startups

Welche Rolle spielen Business Angels, wenn akademische Spinoffs und forschungsintensive DeepTech‑Startups auf Beteiligungsgesellschaften von Universiäten und spezialisierte Frühphasenfonds treffen? Ein vom brutkasten moderiertes Panel beim Business Angel Summit in Kitzbühel lieferte Antworten. 
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(c) Standortagentur Tirol

Akademische Spinoffs gelten inzwischen als vielleicht mächtigster Hebel, um steuerfinanzierte Forschung in Jobs, Exporterlöse und technologische Souveränität zu verwandeln. Allein in Österreich stammen bereits 23 Prozent der 2022 bis 2024 gegründeten Startups aus Hochschulen. Staat und Wissenschaft haben darauf reagiert: Über die aws-Spin-off-Initiative bekommen sechs Universitäten in Österreich je eine Million Euro Anschubfinanzierung, um professionelle Ausgründungsstrukturen zu schaffen. Weitere sieben Millionen fließen als LP-Commitments in spezialisierte Frühphasenfonds.

Panel-Diskussion am Business Angel Summit

Vor diesem Hintergrund diskutierten im Rahmen eines vom brutkasten moderierten Panels am diesjährigen Business Angel Summit in Kitzbühel eine renommierte Expert:innerunde über die Rolle von Business Angels am Cap-Table akademischer Ausgründungen sowie forschungsintensiver DeepTech-Startups. Am Podium vertreten waren die deutsche Impact-Investorin Mariana Bozesan, Birgit Hochenegger-Stoirer, Vizedirektorin der Medizinischen Universität Innsbruck und Geschäftsführerin des dazugehörigen Innovation-Hub MedLifeLab, Ingrid Kelly, Partnerin des DeepTech-Fonds xista science ventures, und Seriengründer Wolfgang Brunauer (DataScience Service GmbH und ubicube).

v.l. Mariana Bozesan, Birgit Hochenegger-Stoirer, Ingrid Kelly, Wolfgang Brunauer mit Moderator Martin Pacher | (c) Standortagentur Tirol

Wie tief müssen Business Angels mit der Materie vertraut sein?

Impact-Investorin Mariana Bozesan studierte bereits in den 1980er Computer Science und Artificial Intelligence und konnte in der Vergangenheit bereits mehrere Multi-Millionen-Exits hinlegen. Unter anderem hat sie AQAL Integral Investing gegründet und wurde 2019 vom German Business Angel Network (BAND) als Europe’s Female Angel Investor of the Year ausgezeichnet.

Gleich zu Beginn machte sie klar, wie tief sich Business Angels in forschungsintensive Unternehmen einarbeiten müssen: „Die kurze Antwort ist, so tief wie möglich“. Für Bozesan hängen der Erfolg eines universitären Spinoffs oder forschungsintensiven DeepTech-Startups und die Rendite der Geldgeber unmittelbar vom fachlichen Verständnis der Investor:innen ab; wer es selbst nicht mitbringe, müsse sich gezielt Expertise ins Team holen, statt sich bloß „zum Kaffee“ mit den Gründer:innen zu treffen.

Business Angels als Team-Mitglieder?

Serienunternehmer Wolfgang Brunauer, Co-Founder und CEO der DataScience Service GmbH (gegründet 2016) sowie seit Juli 2024 Mitgründer des Geo-AI-Startups ubicube. Auf dem Panel schilderte Brunauer, dass sein erster Spinoff-Anlauf scheiterte, weil sich alles um Forschungsanträge drehte, bis er einsehen musste, „dass wir eigentlich nicht zum Product-Market-Fit hinkomme und dieses tote Pferd nicht mehr weiterreiten wollte“; 2016 stellte er das Projekt daher komplett neu auf, holte Angel-Investoren an Bord und wandelte seine Forschung in eine marktfähige Lösung um. Seine Quintessenz aus dieser Erfahrung: „Die Business Angels sind ja auch sowas wie Teammitglieder“, nicht bloß stille Kapitalgeber.

Für Ingrid Kelly von xista science ventures ist genau das der Grund, warum sie in rund der Hälfte ihres Portfolios mit Angels co-investiert. „Wir müssen bereit sein, weiterhin mit Business Angels zusammenzuarbeiten. Wir brauchen euch“ , betonte sie, denn weltweit gebe es nur eine Handvoll VCs, die so früh in radikale DeepTech-Vorhaben einsteigen. Angels setzten das erste Marktsignal, überbrückten die Zeit bis zur VC-Readiness und würden oft Branchenkontakte bringen, ohne die die Pilotkundschaft schwer zu gewinnen wäre.

Uni-Professor:innen am Cap-Table?

Doch selbst die beste Technologie kann am Cap-Table scheitern. Kelly erzählte von Deals, die platzten, weil Universitäten zu große Stücke vom Kuchen verlangten: „Wir haben es erlebt, wo die Beteiligung zu hoch war, und wir sind davon weggelaufen“. Bozesan fand noch klarere Worte: „Ein Professor, der 25 Prozent im Cap-Table hat, das ist ein absolutes No-Go“. Wer später Führungskräfte oder zusätzliche Investorinnen hereinholen wolle, brauche frei verfügbares Eigenkapital – zu große Beteiligungen von Universitäten seien deshalb ein Hemmnis für die Wachstumsperspektive.

Hochschulen brauchen professionelle Governance

Die MedLifeLab GmbH, erst vor einem Jahr als eigenständige Beteiligungsgesellschaft der Medizinischen Universität Innsbruck gegründet, soll genau diese Transparenz und Professionalität absichern: „Wir haben eine GmbH gegründet, an der sich die Universität maßgeblich beteiligt hat“, erklärte Birgit Hochenegger-Stoirer auf dem Panel. Seither verfüge man über ein klares Regelwerk, wie man mit IP-Fragen umgeht und nicht zum „Roadblocker“ für weitere Finanzierungsrunden wird.

Das MedLifeLab versteht sich als „Kommerzialisierungs- und Verwertungsast“ der Medizinischen Universität Innsbruck, der „diese Welten von wissenschaftlicher DeepTech und Verwertung in die industrielle Anwendung“ übersetzt und mittlerweile mehr als 20 Spin-off-Projekte begleitet. Das Leitmotiv bleibt dabei unverändert: „Ein ganz wesentlicher Punkt ist einfach Professionalität auf allen Ebenen“ – nur mit klarer Governance und verlässlichen Entscheidungsfristen lasse sich verhindern, „dass wir stranden“, wenn künftig Business Angels, VCs oder Corporates in die Runden einsteigen.

Wer garantiert den Speed?

Geschwindigkeit spielt dabei eine wesentliche Rolle, die außerhalb des akademischen Elfenbeinturms oft unterschätzt wird. Kelly brachte es auf den Punkt: „Man kann nicht mit einer Uni zusammenarbeiten, wenn die Beschlüsse nicht schnell genug gemacht werden können“. Uniräte tagen manchmal nur zweimal im Jahr – für ein Startup in der Pilotphase können solche Intervalle existenzbedrohend sein. Angels hingegen können binnen Tagen entscheiden, womit der Time-to-First-Money drastisch fällt. Dass es auch auf universitärer Seite schneller gehen kann, zeigt die Medizinische Universität Innsbruck: Mit der eigens gegründeten MedLife Lab GmbH verfügt sie über klar definierte Governance‑Strukturen, in denen schnelle Entscheidungszeiträume gewährleistet werden. Die Medizinische Universität Innsbruck gilt hier als ein Vorreiter in Österreich.

Für Life-Science braucht es einen langen Atem

Gerade im Life-Science-Umfeld sei zusätzlicher Langmut gefragt, sagte Hochenegger-Stoirer: Entwicklungszyklen dauerten „zehn Jahre plus“. Investor:innen bräuchten deshalb einen langen Atem; falsche Exit-Erwartungen führten nur zu Frust und Kapitalflucht. Die MedLifeLab versuche hier als Übersetzerin zu wirken, um „die Welten von wissenschaftlicher DeepTech und Verwertung in die industrielle Anwendung“ zu übertragen. Ohne Angels, die diesen Brückenschlag verstehen und unterstützen, bleibe manche Technologie im Labor stecken.

Due diligence, Due diligence, Due diligence.

Bozesan unterschied im Panel wiederholt zwischen „reiner Governance“ – also sauberer Vertragsarchitektur, IP‑Übertragung und klaren Entscheidungswegen – und dem kulturellen Unterbau, den sie für noch wichtiger hält. „Und Due Diligence, Due Diligence, Due Diligence – 80 Prozent ist am Team“, insistierte sie; wer nur Term-Sheet und Cap‑Table prüfe, übersehe oft die eigentlichen Deal‑Killer . In ihrer Erfahrung beginnt jede ernsthafte Prüfung deshalb mit kulturellem Abgleich: Stimmen Werte, Zielbild und Risikotoleranz? Haben Gründer:innen klar verteilte Rollen und können sie Konflikte konstruktiv lösen?

Als klassisches Warnsignal nannte sie Teams, die in der Frühphase noch erbittert über Equity streiten oder sich nicht auf eine operative Führungsstruktur einigen können: „Wenn sie da noch rum diskutieren oder nicht bereit sind, Verantwortung abzugeben, dann bitte die Finger davon.“ Häufig spalte etwa ein dominanter Professor das Team, weil er auf großer Beteiligung beharre, oder Mitgründer:innen würden ihre Beitragspflichten nebulös lassen. Für Bozesan sind das rote Flaggen, die keine vertragliche Klausel wegzaubern kann – „da hilft auch kein Nachverhandeln“, ergänzte sie sinngemäß, denn schlecht gelebte Kultur hole alle Beteiligten spätestens in der ersten Krisensituation ein.

Tipp der Redaktion: brutkasten-Serie „From Science to Business“

Mit „From Science to Business – Österreichs Zukunft gemeinsam gestalten“ startet brutkasten eine neue Serie, in der wir den Technologie-Transfer von Wissenschaft und Forschung in die Wirtschaft beleuchten. Denn nur durch den effektiven Austausch von Wissen und Innovationen können wir die Wettbewerbsfähigkeit in Österreich und das wirtschaftliche Wachstum langfristig stärken. Mehr darüber könnt ihr hier.

Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten zum Business Angel Summit wurden von der Austria Wirtschaftsservice (aws) übernommen.

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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


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