08.03.2024

“Der Markt regelt es nicht”: Lisa Fassl über den Gender Funding Gap

Viel Gründungsbereitschaft und wenig Finanzierungsmöglichkeiten: Female Founders-Gründerin Lisa Fassl spricht am Weltfrauentag im brutkasten-Talk über die Finanzierungsbenachteiligung von Gründerinnen.
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Gender Funding Gap Lisa Fassl
Lisa Fassl über den Gender Funding Gap zu Gast im Studio | (c) brutkasten / Fabian Krausböck

Weniger als jeder zehnte Euro geht an Startups mit Frauen im Gründungsteam – und das, obwohl solche Teams mehr als ein Drittel aller Startups ausmachen. Diesen Gender Funding Gap zeigt der neue Female Start-up Funding Index 2023 von Fund F und EY auf, wie brutkasten bereits berichtete. Lisa Fassl, Managing Partner bei Fund F und Co-Gründerin von Female Founders, findet klare Worte im brutkasten-Talk für diese Lage: “Das frustriert ehrlicherweise, dass so wenig weitergeht. Vor allem mit den vielen Ressourcen und der vielen Energie der Beteiligten, die in dieses Thema gehen.“

Zu wenig Vertrauen in Frauen

Was die Gründe für diesen Gap betrifft, bewertet Fassl Argumente zu Sozialisierung- und Ausbildungslücken von Frauen als nachrangig: “Wir sehen ja, dass wir Frauen haben, die gründen, aber sie kriegen kein Geld. Eine Frage, die wir oft hören: Haben Frauen nicht Angst davor, zu wachsen? Die Antwort ist nein. Viele Frauen haben wahnsinnig große Wachstumsambitionen.”

Laut Fassl sei also nicht bei den Frauen nach einem Grund für den Gender Funding Gap zu suchen, sondern bei den größtenteils männlichen Investoren. “Man investiert nicht immer rational, sondern sehr emotional, basierend auf den eigenen Erfahrungen, basierend auf Vertrauen in die Menschen“, so Fassl. Besonders bei Startups, die sich in frühen Entwicklungsstadien befinden, werde Frauen nicht genügend Vertrauen entgegengebracht: “Den Bias hat ehrlicherweise wahrscheinlich jeder von uns, dass man mit Menschen, die einem ähnlicher sind, das Vertrauen schneller aufbaut. Aber deshalb ist es so wichtig, dass Investmententscheidungen von einer diversen Gruppe von Menschen getroffen werden.” Außerdem würden zahlreiche Statistiken belegen, dass Diversität in Gründungsteams ein großer Erfolgsfaktor für Startups ist. Diesen Bias zu lösen, würde dementsprechend eine Win-Win-Situation bedeuten – für Startups genauso wie für Investor:innen.

Staatliche Regulierung gegen Gender Funding Gap

Einen Diversitätsanspruch verfolgt beispielsweise Fund F mit dem Kriterium, nur in Gründungsteams mit mindestens einer Frau zu investieren. Branchenweit nur auf die Selbstregulierung von Investor:innen zu bauen, reiche laut Fassl nicht aus. “Ich glaube, wir haben in den letzten Jahren gesehen, wie wenig gut Selbstverpflichtung tatsächlich funktioniert, vor allem, wenn es keine Sanktionen gibt.“

Obwohl sich Fassl der Kontroverse rund um freie Marktwirtschaft bewusst sei, steht sie zu ihrer Meinung: Menschen seien nur durch ein positives Incentive oder negative Konsequenzen bereit, sich zu verändern. Diesen Anstoß sehe sie durch Regelungen von öffentlicher Seite gegeben: “Ich bin auch auf der wirtschaftsliberalen Seite, aber in manchen Punkten, glaube ich, braucht es einfach tatsächlich Eingriffe, um etwas zu regulieren.”

Es bleibt zu wünschen übrig

Als Best-Practice-Beispiele nennt Fassl staatsnahe Investment-Einrichtungen wie den Europäischen Investmentfonds oder die KfW in Deutschland, wo bereits konkrete Kriterien zu Diversität in Gründungsteams verankert seien. Sie würden „verstehen, dass sie einen Auftrag haben und sehen, dass es der Markt offensichtlich nicht regelt“, so Fassl. Dennoch bleibt die Hoffnung, dass ein Umdenken in der Funding-Szene stattfindet. Fassls Wunsch am Weltfrauentag: „Ich würde tatsächlich alle Personen, die das Kapital haben, um zu investieren, bitten, sich aktiv damit auseinanderzusetzen, ob sie einen Bias haben – und ihr eigenes Portfolio besser nach wirtschaftlichen Kriterien und nicht nur nach diesem emotionalen Bias zu gestalten.”


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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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