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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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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