02.02.2022

Butchershop-Gründer Trevor Hubbard: Fundraising 2.0: Wie ziehe ich die richtigen Investoren an?

Trevor Hubbard ist Gründer von Butchershop und hat bereits mit über 700 Startups zusammengearbeitet und 30 davon zu Unicorns aufsteigen gesehen. Seine Kreativagentur sitzt in San Francisco, verfügt aber seit letztem Jahr über eine Niederlassung in Wien. Der Kalifornier ist ein Verfechter der "beat-failure"-Methode, hält wenig von der "fail-fast"-Philosophie und bevorzugt lieber einen "Pre-Mortem"-Ansatz, bei dem man das Scheitern offen anspricht.
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Trevor Hubbard, Beat Faulure, WIe man Investoren bekommt, Investorensuche, wie finde ich Investoren, Fundraising, Investment
(c) Butchershop - Trevor Hubbard, Founder Butchershop.

Pre-money Valuation, Due Diligence und Risk Assessment mit strategischem Failure-Management.

Jeder, der schon einmal daran gearbeitet hat, eine Beteiligung bevorzugter Investoren zu erreichen, weiß, dass der Prozess nicht einfach ist. Zwischen den Verhandlungen und dem Feilschen stehen sowohl die Gründer als auch die Investoren vor der schwierigen Aufgabe, das Geschäft unter einen Hut zu bringen. Für die Investoren ist dieser Prozess jedoch Teil ihrer täglichen Routine – was man von den Gründern nicht behaupten kann. Wie können Unternehmer also bevorzugte Investoren ansprechen und die von ihnen gewünschte Beteiligung erhalten?

Beat Failure

Es gibt einen Weg, der Gründern und dem Team hilft, proaktiver und weniger reaktiv zu werden, indem man Misserfolge im Kern angeht. Wir nennen es die „Beat Failure“-Methode. Alles, was man tun muss, ist, sich eine einfache Frage zu stellen: Was würde einen zum Scheitern bringen?

Sehen wir uns vier Phasen der Beziehung zwischen Investor und Gründer an, in denen der Umgang mit potenziellen Misserfolgen Unternehmern helfen kann, Gespräche zu führen, Abstimmung und Übereinstimmung zu schaffen und letztendlich das Vertrauen und die Sicherheit zu gewinnen, die man braucht, um Investoren anzuziehen.

I Pre-money Valuation

Die Pre-Money-Bewertung im Vorfeld von Investitionsgesprächen ist ein wichtiges Element im Investitionsprozess, das Startups zu einem schnellen Wachstum verhelfen kann. Die Formel ist einfach: Je höher die Pre-Money-Bewertung ist, desto einfacher die Gespräche mit einer neuen Investoren-Runde. Höhere Schätzungen werden nicht nur größere Summen an Investitionsgeldern anziehen, sondern auch erfahrenere Investoren für das eigene Startup gewinnen. Aber wie kann man die Kommunikation nutzen, um den Pre-Money-Bewertungsprozess zu beeinflussen?

Hier kommt das Scheitern ins Spiel. Eine Möglichkeit, um festzustellen, wie viel Kapital als Gegenleistung für einen Unternehmensanteil ausgegeben werden sollte, besteht darin, zu untersuchen, mit welchen potenziellen Misserfolgen Investoren rechnen und was man als Gründer tun kann, um das Auftreten solcher Fallstricke präventiv zu verhindern.

Die Kunst, potenzielle Fehlschläge vorherzusagen und das Unternehmen unter dem Gesichtspunkt der Fehlervermeidung zu führen (anstatt sich ausschließlich auf KPIs und Visionen zu stützen), sendet eine starke Botschaft aus und wirkt sich auf die Bewertung vor dem Investment aus. Die kritische Pre-Money-Bewertung liegt also nicht ausschließlich in den Händen potenzieller Investoren, sondern kann durch einen proaktiven Ansatz der Fehlerantizipation und Vermeidung positiv beeinflusst werden.

II Investor Pitch Deck

Gründer sollten die Kalkulationen über potentielles Scheitern nicht nur hinter den Kulissen stattfinden lassen, sondern dem Pitch-Deck für Investoren auch eine Folie mit Faktoren für mögliches Scheitern hinzufügen. Business-Pläne, Produkt-USPs, Markteintritts- und Expansionsstrategien sowie Wettbewerbsanalyse sind für jedes gute Pitch-Deck unerlässlich. Eine zusätzliche Minute für die Planung des Scheiterns wird dem Deck jedoch einen enormen zusätzlichen Mehrwert geben.

Nachdem man auf die Bedürfnisse des potenziellen Investors bei der Risikobewertung eingegangen ist, sollte man also eine letzte Folie hinzufügen, auf der man mögliche Fehlerquellen aufzeigt und die genauen Maßnahmen gegenüberstellt, die man plant, um solchen Risiken entgegenzuwirken. Es hat sich gezeigt, dass dieser zusätzliche Schritt das Vertrauen zwischen Investoren und Gründern in hohem Maße stärkt. Eine zusätzliche Folie auf dem Pitch-Deck, die unverhältnismäßig mehr Vertrauen schafft, ist ein No-Brainer.

III Due Diligence aus der Sicht des Gründers

Risikobewertung und Due-Diligence-Prüfung sind wichtige Bestandteile einer jeden Investitionsrunde. Um zu beurteilen, welcher Investor zum eigenen Portfolio passt, sollten man die Erfahrung und das Netzwerk definieren, die man für ein maximales Wachstum benötigt. An dieser Stelle kommt wieder das Scheitern ins Spiel.

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(c) Butchershop – Beispiel eines Failure-Boards.

Die Konzentration auf „Failure“ kann helfen zu verstehen, welche Investoren am besten zum Unternehmen passen. Es empfiehlt sich eine Tabelle mit einer Spalte zu erstellen, in der man möglichen Misserfolge sammelt, sowie eine Spalte für jeden Investor, mit dem man Gespräche führt. Man darf dabei nicht vergessen, dass man auch als Gründer mit dieser ‚vetting matrix’ eine solide Sicherheitsprüfung durchführen sollte. Wenn man keine klare Vorstellung von den eigenen Kriterien hat, lässt man sich leicht zu einer nachteiligen Partnerschaft verleiten.

Die Frage, die man sich schlussendlich stellen muss: Welcher Investor wird einem helfen, mögliche Elemente, die zum Scheitern führen können, am besten zu verhindern?

IV Risikobewertung plus Aufbau von Beziehungen gemeinsam mit den Investoren

Man hat einen langen Weg zurückgelegt und die nächste Investitionsrunde eingeleitet. Jetzt ist der Zeitpunkt gekommen, an dem nur noch eine Handvoll Investoren übrig ist und die Runde kurz vor dem Abschluss steht. Um endlich die Zustimmung der bevorzugten Investoren zu erhalten, sollten man das „strategisches Failure-Management“ als letzten Schritt zur erfolgreichen Beziehungsbildung nutzen.

Tipp: Für den potenziellen Cap-Table sollte man sich zwei bis drei konkurrierende Investoren für die nächste Runde an den Tisch holen und jene (erneut) proaktiv zu einer holistischen und gemeinsamen „Risk-Assessment“-Prüfung einladen. Sowie eine offene Diskussion darüber starten, was der Meinung der Investoren nach zum Scheitern des eigenen Unternehmens führen könnte. Diese letzte Übung und der vierte Anwendungsfall der „Beat Failure-Methode“ ermöglicht es Gründern, die Bedenken aller Beteiligten zu bewerten.

Zweitens mindern solche Gespräche Risiken. Im Idealfall hat man bereits intern ein „risk-assessment“ durchgeführt und Maßnahmen festgelegt, um ein Scheitern zu verhindern. Bei diesem abschließenden Treffen kann man dann zeigen, dass man mögliche schädigende Elemente bereits antizipiert hat, und die Investoren ein letztes Mal beeindrucken. Als Sahnehäubchen ist es auch möglich, der faktenbasierten „risk assessment-Prüfung“ auch eine auf emotionaler Intelligenz (EQ) basierende hinzufügen, um eine starke Beziehung zu den künftigen Stakeholdern aufzubauen.

Mit Strategie das Scheitern verhindern

Als Fazit lässt sich sagen: Die Beat Failure-Methode bietet beiden Seiten im Due-Diligence und „Risk Assessment“-Prozess die Möglichkeit, Misserfolge zu antizipieren, konkrete Strategien für Misserfolge zu identifizieren und gegenseitige Erwartungen zu kommunizieren. Als vertrauensbildende Maßnahme hat der im Silicon Valley etablierte Ansatz viele Startups und Investoren in der richtigen Kombination zusammengebracht und klare Maßnahmen zur Vermeidung von Fehlschlägen hervorgebracht.

Betrachtet das Scheitern nicht im Sinne der „fail fast-fail often“-Methode, sondern macht es zu einem Werkzeug – indem „strategisches Failure-Management“ zu einem Teil der Gespräche wird. Denn, man kann Scheitern tatsächlich strategisch verhindern.


Anm.: Dieser Beitrag wurde aus dem Englischen übersetzt. Hier geht’s zum Originaltext.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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