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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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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