24.02.2022

Das sind die „Top 12“-Gründe, warum Startups und Gründer scheitern

Falsches, Team, falscher Gründer, falscher Pivot. Und wie immer, das gute alte Kapital, an dem es mangelt. Eine kleine Aufzählung des Scheitern.
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Scheitern, Gründer fürs Scheitern, Pivot, Burnout, Startups, Kapital, Failure
(c) Stock.Adobe/Kaspars Grinvalds - Scheitern ist meist - nicht immer - eine hausgemachte Entwicklung.

„Fail fast“. Ein Credo, das immer mehr in die Kritik kommt. Auch Post Mortem-Analysen verlieren im Vergleich zur Pre-mortem-Methode an Boden. Dennoch, „Failure“ in der Startup-Szene ist ein Faktor, mit dem viele Gründer leben müssen. Laut der Plattform embroker scheitern 90 Prozent aller Startups, zehn Prozent alleine im ersten Jahr. Zwischen dem zweiten und fünftem Unternehmensjahr sind es immer noch 70 Prozent, die zusperren müssen. CB Insights hat sich über 110 Startups angesehen und dabei die Top-Gründe fürs Scheitern zusammengetragen. Das sind sie.

1. Kein Kapital mehr vorhanden bzw. keine Kapitalerhöhung möglich

Einer der logischsten Gründe für Scheitern ist das Verbrennen von Geld und die Unfähigkeit Finanzierung zu sichern oder Investoreninteresse zu generieren.

2. Kein Marktbedarf

Als zweitwichtigster Grund bei dieser Untersuchung für das Scheitern wurde in 35 Prozent der Fälle das Problem genannt, den Fokus zu sehr auf spannende Problemlösungen zu legen und nicht auf den Marktbedarf zu achten.

3. Auskonkurriert werden

Eine beliebte Investorenfrage ist die nach der Konkurrenz. Auch wenn Begriffe wie „First Mover“ oder USP ganz oben stehen, wenn Gründer versuchen sich abzuheben, führt eine gute Idee oft nach Markteintritt dazu, dass andere aus ihr Kapital schlagen wollen. Rund 20 Prozent der untersuchten Startups ignorierte den Mitbewerb und scheiterten.

4. Falsches Geschäftsmodell

Das korrekte Geschäftsmodell ist der Motor der Kapitalgenerierung. Ein einzelner Vertriebsweg ohne Adaptionsmöglichkeiten führt bei Startups zu Skalierungschallenges, die sich oft nicht überwinden lassen. Auch eine verfrühte Skalierung kann ein Grund fürs Scheitern sein.

5. Regulatorische/gesetzliche Challenges

Manchmal kann eine geniale Idee zu einer hochkomplexen werden, wenn sich die gesetzliche Grundlage ändert, wie etwa im Handelskrieg zwischen China und den USA unter Donald Trump. Und der Verhängung diverser Strafzölle.

Die US-Regierung hatte etwa Zölle für aus China importierten Produkte von zehn auf 25 Prozent erhöht und somit manche Startups vor unüberwindbare Probleme gestellt. In einem anderen Fall war es die Policy-Änderung von diversen Fluggesellschaften, die das Mitnehmen von „smartem Gepäck“ verboten hatten.

6. Preis-/Kostenfrage

Auch oft ein Grund für Failure: Wie viel darf bzw. soll etwas kosten? Die Preisgestaltung zeichnet sich oft als ein Spagat zwischen, einen Preis zu finden, der hoch genug ist, um die Kosten zu decken, aber niedrig genug, um Kunden zu gewinnen.

7. Der Klassiker: das falsche Team

Ein vielfältiges Team mit unterschiedlichen Fähigkeiten gilt oft als entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. In dieser CBI-Studie über das Scheitern sehnten sich in Nachhinein Gründer nach einem CTO; Mitarbeiter wiederum nach einem Gründer mit einem Blick für den geschäftlichen Aspekt der Dinge.

8. Der falsche Zeitpunkt

Wenn man ein Produkt zu früh auf den Markt bringt, besteht die Gefahr, dass die Zielgruppe vernichtende Urteile fällt, weil das Produkt Qualitätsmängel aufweist. Eine Kunden-Rückgewinnung kann sich als äußerst schwierig erweisen, wenn der erste Eindruck negativ ist. Bringt man es zu spät auf den Markt, hat man möglicherweise die Chance dort verpasst.

9. Ein schlechtes Produkt

Bei rund acht Prozent der durchleuchteten Startup war ein schlechtes Produkt der Grund fürs Scheitern. Hierbei lag der Fokus der Gründer zu sehr auf Investorenjagd, statt auf der Weiterentwicklung des Erzeugnisses. Auch das Ignorieren von Kundenerwartung kann für „Failure“ sorgen. Ein Startup etwa hat erfolglos erwartet, dass ihre Kunden per Konfigurator Schuhe online selbst gestalten, statt – wie es der „Demand“ war – fertige anzubieten.

10. Disharmonien zwischen Team oder Investoren

Unstimmigkeiten mit Mitgründern sind klarerweise ein fatales Problem für Startups. Doch auch Probleme mit einem Vorstand oder Investor können zum Ende eines Unternehmens führen. Beispielhaft zeigte der CB Insights-Bericht auf, wie bei einem hoffnungsvollen Startup strategische Unstimmigkeiten zum Verlust des halben Teams führten, oder in einem anderen Fall, Investoren die wohl rettende Neuausrichtung nicht mittragen wollten: „Die Lithium-Metall-Technologie funktionierte für Produkte wie Drohnen, aber das große Geld in der Welt der Batterien liegt im Automobilsektor. Die Investoren waren nicht bereit, das für die Entwicklung der Batterie für Elektrofahrzeuge erforderliche Geld bereitzustellen“, zitierte die Plattform einen gescheiterten Gründer.

11: Der falsche Pivot

Eine gewisse Flexibilität liegt im Wesen von Startups. Auf die Bedürfnisse am Markt strategisch einzugehen, kann nicht nur Wachstum vorantreiben, sondern auch manchmal überlebenswichtig sein. Allerdings listet die Studie Startup-Beispiele auf, wo eine Neuausrichtung schiefgegangen ist. Etwa hat eine b2b-Anfrage ein Unternehmen dazu gebracht, ihr ursprüngliches Produkt aufzugeben, um einen vermeintlich lukrativen Markt zu beschreiten. Doch das Startup war nicht gut genug aufgestellt, um den Zeitplan für die Entwicklung des neuen, wenn auch leicht verwandten, Produktes durchzuziehen. Kosten stiegen und Investoren gingen nicht mit.

12. Burnout/ Mangelnde Leidenschaft

Dürfen sich Gründer ein Privatleben und Ruhe leisten? Ist ein Rücktritt vom „Dauerpush“ ein nachhaltiger Schritt, um langfristig zu funktionieren? Kann man mit 75 Prozent Leistung erfolgreich sein? Das sind Fragen, die niemals allgemein zu beantworten sein werden, auch ein kleines Tabu-Thema innerhalb von Startup-Szenen darstellen und für teilweise hohe Fluktuationen in Unternehmen oder „Selbstfindungstrips“ sorgen. In diesem Fall der über 100 untersuchten Startups, gaben fünf Prozent an, dass ein Burnout der Grund fürs Scheitern war.

Hier wurde vor allem die Fähigkeit loszulassen und sich neu auszurichten, wenn man in eine Sackgasse gerät oder Passion für einen Bereich, als wichtig für den Erfolg und die Vermeidung von Burnout genannt. Ebenso wie ein solides, vielfältiges und engagiertes Team, in dem die Verantwortung geteilt werden könne.

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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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