28.12.2024
STATEMENTS

Das sind die Startup-Sprüche 2024

Österreichische Founder:innen sind nicht auf den Mund gefallen. Dies sind die Startup-Sprüche aus 2024. Über verlorene Jahre, terrestrische Frauen und "keine Deppen".
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Sprüche 2024, Startup-Sprüche
(c) Marcella Ruiz-Cruz/Hauser/ WKÖ/Marek Knopp/Neoh/Tractive/Bitpanda/Novritsch/Hadia - Aussagen der Startup-Szene.

Oftmals ist man in der Startup-Szene mit professionellen und wohlüberlegten Aussagen konfrontiert, eng abgestimmt mit PR-Agenturen oder der eigenen Öffentlichkeitsabteilung. Manchmal jedoch brechen Gründer:innen daraus aus und liefern bemerkenswerte Sprüche. Hier eine kleine brutkasten-Auswahl aus diesem Jahr.

Sprüche über “faule Mitarbeiter”, “Naschereien” und “kleine Exits”

“Wir haben nicht die faulen Mitarbeiter bekommen” – Tractive-Gründer Michael Hurnaus gelang heuer ein Meilenstein mit seinem Pet-Tracking-Startup. Er erreichte ein 100 Millionen Euro ARR (Annual Recurring Revenue) und erklärte das u.a. mit der Arbeitsleistung seines Teams und verwies auf die implementierte 4-Tage-Woche. Man habe durch die verkürzten Arbeitszeit nicht Leute bekommen, die wenig arbeiten wollen, sondern sich mit der Firma identifizieren.

“Snickers ist seit jeher mein Lieblingsriegel” – Neoh-Founder Manuel Zellers eigens betitelte Snickers-Alternative des Startups gewann im Rahmen des Sweetie Awards 2024 in der Kategorie Riegel – und wurde von einer Fachjury zum “Top-Snack des Jahres 2024” gekürt. In diesem Zusammenhang gestand der Gründer seine Liebe zu Snickers.

“Wir sollten nicht ins All fliegen, um Selfies zu machen”Carmen Possnig ist Reserveastronautin für die Europäische Weltraumorganisation (ESA) und plädiert bei allen aktuellen und künftigen Weltraum-Tourismus-Aktionen nicht den Fokus auf die Erforschung des Alls zu verlieren.

“Ich hatte Glück, mein Exit war nicht riesig” – Prescreen-Co-Founder Constantin Wintoniak kam es nach seinem Exit nicht richtig vor, seine Füße hochzulegen und untätig zu sein. Deswegen gründete er gemeinsam mit Dominik Hackl und Markus Presle das LegalTech fynk im September 2022. Sein Glück dabei: Er wurde nicht “schwerreich”.

“Fucking Hell”, “Marktregelung” und “reiche Kids”

“Nicht eine einzige Planung, die ich je gemacht habe, hat gestimmt” – Unternehmensberater Ferry Fischer ist bewusst, dass das Unter nehmer:innen-Dasein viel mehr als strikte Planungsarbeit braucht. Es gehe um die richtige Mischung aus Planung und Umsetzung. Wenn man nicht in medias res gehe, plane man sich verrückt, so seine Einstellung.

“Fucking Hell! Wir haben echt Jahre verschissen!” – Der österreichische Startup-Veteran Bernhard Hauser probierte mit oratio gemeinsam mit Co-Founder David Pichsenmeister mehrere Geschäftsmodelle im Messaging-Bereich aus, 2018 erfolgte jedoch das Aus für das Unternehmen. Rückblickend waren es für den Founder verlorene Jahre. Nach beruflichen Stationen bei Facebook und in einem eigenen Beratungs-Business ging Hauser 2022 mit einem neuen Startup an die Öffentlichkeit: Heylog.

“Der Markt regelt es nicht” – Female Founders-Gründerin Lisa-Marie Fassl thematisierte den auch noch 2024 vorherrschenden Gender Funding Gap und brachte als Best-Practice-Beispiele staatsnahe Investment-Einrichtungen wie den Europäischen Investmentfonds oder die KfW in Deutschland ins Spiel, wo bereits konkrete Kriterien zu Diversität aktiv in Gründungsteams verankert seien. Sich auf den Markt zu verlassen, würde nicht genügen.

“Gerade viele Rich-Kid-Gründer wissen nicht, wie man richtig arbeitet. Die wissen nur, wie man das Geld von anderen ausgibt und sich Kunden erkauft” – Bitpanda-Gründer Eric Demuth sprach sich in einem Interview mit dem Magazin Paymentandbanking gegen die Einstellung “Entrepreneurship as a Lifestyle” aus und meinte, richtig erfolgreiche Gründer, die er kenne, hätten vor dem 2020er-Startup-Hype eine lange Zeit hart gearbeitet und sich ohne doppelten Boden und mit viel Fleiß und Tränen durchgebissen.

“Milka”, “Bargeld” und “Außerirdische”

“Intransparenter als Milka und Co” – Es war ein Aufreger des heurigen Startup-Jahres. Manuel Zellers Neoh wurde von der Bürgerinitiative Oekoreich, genauer vom Sprecher der Initiative Sebastian Bohrn Mena, öffentlich kritisiert. Nach einem persönlichen Gespräch sahen die Kritiker die Sache jedoch gänzlich anders und nannten das Startup einen “nachhaltigen Vorreiter”.

“Wir fliegen das Bargeld nach Afghanistan” – Hadia-Founderin Anna Lauda unterstützt weibliches Unternehmertum in Afghanistan und erzählte, dass es ein wichtiger Teil ihrer Arbeit ist, das Geld den dortigen Frauen direkt in die Hand zu geben. Dies schaffe man über Volontäre und fünf Koordinatoren.

“Ihr wissts eh, der Flo ist kein Depp”Leo Hillinger war üblicherweise bei “2 Minuten 2 Millionen” auf der Bühne und hörte sich Pitches an. Im Februar jedoch wechselte er die Seite und warb für ein deutsches Startup vor seinen ehemaligen Kolleg:innen für ein Investment. Dabei ließ er es sich nicht nehmen, darauf hinzuweisen, dass auch Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner an Yuicy beteiligt sei.

“Ängstliche Personen können nicht motiviert arbeiten” – Lolyo-CEO Thomas Mörth möchte durch eine verbesserte Firmenkommunikation die Ängste von Mitarbeiter:innen lindern. Besonders in Krisenzeiten, wo Unternehmen mit Einbußen oder anderen Hürden zu kämpfen haben. Er weiß, dass Verunsicherung bei Mitarbeitenden zu Einbußen bei der Produktivität führt.

“Damit Frauen in der Führungsetage kein außerirdisches Konzept mehr sind – Forscherin Vicky Petrie meinte am Rande des Global Leaders Summit von the female factor, dass man Zweifler an der Fähigkeit von Frauen in Führungspositionen direkt in den Communitys, über Charity-Organisationen oder in Schulen erreichen müsse. Je mehr dort passiere, desto weniger würden Frauen in der Führungsetage als ein außerirdisches Konzept wahrgenommen werden.

Sprüche über “Albträume”, “Altersarmut” und “Anregungen”

“Feminismus wird oft als Kampfansage gegen Männer verstanden und damit falsch interpretiert”Lisa-Marie Fassl, die neben Female Founders auch General Partner bei Fund F ist, weiß, dass der Begriff Feminismus oftmals falsch verstanden wird. Hier sei ein neues Narrativ dringend nötig.

“Ein Startup ist ein aufregender Albtraum” – Entrepreneurship-Experte Shailendra Vyakarnam könnte das Startup-Leben nicht besser definieren. Für ihn ist das Arbeiten in einem Startup jedoch nicht nur ein Nachtmahr, sondern eine Achterbahnfahrt, bei der immer irgendetwas passiert. Startups könnten sich auf viele Arten in Schwierigkeiten wiederfinden.

“Grüne haben Beitrag zur Zuspitzung der Altersarmut geleistet” – Bitpanda-Founder Eric Demuth kann nicht nur gegen reiche Kids, die Entrepreneur spielen wollen, austeilen, sondern sich auch deutlich politisch äußern. Das Vorsorgekonto kam im heurigen Sommer nicht zustande, weil es vom grünen Koalitionspartner verhindert worden wäre, hatte Finanzminister und designierter EU-Kommissar Magnus Brunner gegenüber Medien verlautbart. Und hatte dabei von “ideologischen Blockaden” gesprochen. Die Grünen, für die diese Maßnahme eine mögliche Förderung von Spekulation dargestellt hatte, wurden so zur Zielscheibe von Demuths Zorn.

“Die Zahlen sprechen” – Blockpit-Founder Florian Wimmer erklärte im August, wie er dafür gesorgt hatte, dass bei Kunden-Feedback nicht sinnlos Ressourcen verschwendet werden. Einst hätte man zu viel an Arbeitszeit verloren, weil man auf eine Anregung von Außen gehört hatte und panisch geworden sei. Der von einem User gewünschte “Button” wurde auf der Website implementiert, dann aber allgemein kaum genutzt. Als Folge hatte man schließlich begonnen Daten zu tracken und Fakten zu erstellen. Und nicht gleich bei jedem “Request” das ganze Team zusammengetrommelt, so sein Learning.

“Taffness” und “Superkraft”

“Mentale Gesundheit ist eine Superpower” – Der Teamchef des Mercedes AMG Petronas Formula One-Teams Toto Wolff sprach sich in einer Kooperation mit dem Health-Startup Instahelp dafür aus, das Thema mentale Gesundheit nicht als Schwäche zu sehen, sondern mit dem Druck eines High-Performers richtig umzugehen.

“Immer, wenn Männer nicht mehr weiterwissen, holen sie taffe Frauen”Claudia Neuwirth, CEO von Novritsch, wurde von ihrem Bruder Christoph, der das Airsoft-Startup Novritsch gemeinsam mit Dominik Knoll gegründet hatte, um Hilfe gebeten, als das Unternehmen sich mit vielen Problemfällen konfrontiert sah. Sie übernahm den Posten als CEO und löste ein Problem nach dem anderen auf. Heute steuert das Startup auf 40 Millionen Euro Umsatz zu und gilt als ein Beispiel des Phänomens “Glass Cliff”. Das besagt, dass Frauen oft erst in Führungspositionen kommen, wenn Organisationen oder Staaten in der Krise sind.

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27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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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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