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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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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