Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

05.08.2026

INTERVIEW

„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung

Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.

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✨ AI Kontextualisierung

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.

brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von Mai 2026 „Die nächste Stufe“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

Der Fokus im österreichischen KI-Diskurs ist meist auf die AI-Mächte in Übersee und im Osten beschränkt. Dabei wäre ein Blick zum Nachbarkontinent im Süden bemerkenswert und würde Möglichkeiten für die heimische Innovationsszene bieten.

Afrika ist gesamtkontinental schwer zu fassen, dennoch lässt sich festhalten: Die KI-Entwicklung befindet sich hier in einer Phase vergleichbar mit dem unerwarteten Boom der Telekommunikation und des mobilen Bezahlens in den frühen 2000er-Jahren.

Das ist auch die Analogie von Kwame Odame-Darkwah, Consultant des Distributed AI Research Institute (DAIR) und Fellow des International Strategy Forum (ISF), einer von Eric und Wendy Schmidt gegründeten globalen Fellowship an der Schnittstelle von Technologie, Geopolitik und Demokratie: „Ein bekanntes Beispiel aus der frühen Mobilfunkära zeigt, wie schwierig es ist, die Verbreitung neuer digitaler Infrastrukturen linear vorherzusagen. Anfang der 80er-Jahre wurde das Potenzial von Mobiltelefonie deutlich unterschätzt. Afrika wurde später zu einem der stärksten Gegenbeispiele zu solchen Annahmen; nicht, weil der Kontinent einfach bestehende Modelle kopierte, sondern weil mobile Netze, Mobile Money, digitale Durchdringung und finanzielle Inklusion eigene Leapfrogging-Dynamiken entwickelten. Beim Roll-out von KI sehen wir heute eine ähnliche Möglichkeit. Der Ausgangspunkt ist infrastrukturell herausfordernd, aber das Wachstum kann sehr schnell kommen, wenn die Technologie reale lokale Probleme löst“, sagt Odame-Darkwah.

Kwame Odame-Darkwah | Foto bereitgestellt

Afrika umfasst 55 Länder mit diversen Entwicklungsständen. Faktoren wie der Zugang zu Elektrizität beeinflussen Industrialisierung und Automatisierungsmöglichkeiten weiterhin. „Andererseits merkt man im Austausch mit Regierungsvertretern und Akteuren aus dem Privatsektor eine große Begeisterung. Diese wollen von bloßem Enthusiasmus zu konkretem Handeln übergehen“, so Odame-Darkwah.

OpenAI und Anthropic in Afrika

Auf staatlicher Ebene entstehen Partnerschaften mit lokalen wie internationalen Unternehmen. OpenAI etwa hat eine starke Präsenz bei afrikanischen Regierungen und bietet Zugangsstufen wie „Lower-Cost-Access“ für Studierende in Schwellenländern. Anthropic arbeitet mit der Regierung von Ruanda zusammen, um KI-Systeme in das Bildungssystem zu integrieren.

„Eine übergreifende kontinentale KI-Strategie wird von der Afrikanischen Union vorangetrieben, die mit der ‚Agenda 2063‘ verknüpft ist“, erklärt Odame-Darkwah. Diese Strategie zielt auf Wohlstand, Einheit und nachhaltiges Wachstum bis 2063. „Auch im Privatsektor entstehen zunehmend sogenannte Talent-Hubs.“

Afrika zwischen individuellem Handeln und Kontinental-Agenda

Während Europa auf eine einheitliche Herangehensweise setzt, kristallisiert sich in Afrika eine Mischform heraus: eine kontinentale Strategie als Rahmen, ergänzt durch nationale Ansätze. „Ein weiteres Beispiel ist der südafrikanische Entwurf einer nationalen KI-Policy, der auf mehr als drei Jahren gesellschaftlicher Konsultation basiert“, erklärt Odame-Darkwah. „Er steht im Einklang mit der Strategie der Afrikanischen Union, ist aber zugleich auf die spezifischen Bedürfnisse Südafrikas zugeschnitten. Auch Ghana hat inzwischen seine nationale KI-Strategie vorgestellt.“

Zentrales Thema ist die Datensouveränität. Afrikanische Datensätze sind in globalen KI-Modellen unterrepräsentiert; gleichzeitig wollen Regierungen Ausbeutung verhindern. „Afrikanische Regierungen machen nun Souveränitätsansprüche geltend, indem sie Gesetze erlassen, die sicherstellen, dass einheimische Datensätze nicht ausgebeutet werden. Sie verlangen beispielsweise, dass Daten von lokalen Bankkunden auch in Rechenzentren innerhalb des Landes verbleiben“, so Odame-Darkwah.

Wunsch nach Unabhängigkeit

Initiativen wie die „Africa’s AI Factory“ des Telekom-Milliardärs Strive Masiyiwa zielen auf lokale Rechenzentren und GPU-Infrastruktur. Auch Startups mischen mit: Terra aus Nigeria baut eine KI-gestützte nationale Verteidigungsinfrastruktur auf und konnte prominente Backer aus dem Silicon Valley gewinnen.

Die im Juli 2024 verabschiedete „Continental Artificial Intelligence Strategy“ der Afrikanischen Union sowie ergänzende Initiativen positionieren KI gezielt als Treiber sozioökonomischen Fortschritts: durch massive Investitionen, lokale Expertise, digitale Infrastruktur und afrikanische Datensätze – um technologische Abhängigkeiten zu vermeiden und ethisch fundierte Governance-Strukturen zu etablieren.

60-Milliarden-AI-Fonds

Verstärkt wird dies durch die „Africa Declaration on Artificial Intelligence“ und einen geplanten Africa AI Fund von rund 60 Milliarden US-Dollar, die explizit das Leitprinzip „KI mit Afrika, durch Afrika und für Afrika“ verfolgen, wie Carnegie Europe im September 2025 beschrieb. Laut dem „Daily Africa AI Intelligence Report“ von April 2026 ergänzt das Africa AI Policy Lab diesen Ansatz, indem es eine „Dekolonisierung der KI“ vorantreibt und kontextspezifische, auf afrikanischen Werten wie Ubuntu basierende Regulierungsmodelle entwickelt.

Codeswitching

Doch wo liegen die größten Hebel im Alltag? Unter anderem in der Sprache: Viele Menschen wachsen zweisprachig auf und wechseln fließend zwischen Amtssprache (Englisch, Französisch) und lokaler Sprache – eine Art „Codeswitching“.

Odame-Darkwah dazu: „Der gemeinsame Nenner ist der Zugang zu KI-Modellen in lokaler Sprache, die den Kontext nicht nur auf Englisch oder Französisch, sondern in den indigenen Sprachen des Kontinents verstehen. Wenn man KI-Agenten hat, die darauf trainiert sind, Menschen etwa über WhatsApp in einer lokalen Sprache zu antworten, kann man seine Dienstleistungen massiv ausbauen.“

Emerging Markets im Fokus

Deepali Nangia, Speedinvest-Partner Emerging Markets Fintech und „EIF Empowering Equity“-Mentor, wuchs in Indien auf und kennt die Dynamik von Schwellenmärkten. Sie baut den Bereich Emerging Markets bei Speedinvest auf, mit Fokus auf Afrika.

Die afrikanischen Portfoliounternehmen setzen laut ihr verstärkt KI ein – für Kreditwürdigkeitsprüfungen, Forderungsmanagement, Automatisierung. „Zum Beispiel nutzt unser Portfoliounternehmen Leta, eine Logistiksoftware-Firma in Kenia, KI zur Optimierung von Fahrzeugauslastung und Fahrereinsatz und trainiert seine Modelle anschließend anhand von Dispatcher-Feedback weiter“, erklärt Nangia. „Außerdem wird KI eingesetzt, um Bestellungen für Lieferungen, die per E-Mail oder in anderen Formaten eingehen, in Echtzeit zu erfassen, wodurch die manuelle Eingabe reduziert wird.“

Zu wenig grundlegende KI-Technologie

Agnes Aistleitner Kisuule indes ging 2019 nach Uganda. Sie bemerkte Fintech-Aktivität, aber zu wenig Early-Stage-Kapital. Mit Selma Ribica gründete sie 2022 First Circle Capital. Unterstützt wurde sie u. a. von Michael Ströck (Calm/Storm Ventures), PSPDFKit-Gründer Peter Steinberger, Hermann Futter und Oskar Obereder.

„Wenn man heute auf afrikanische Märkte blickt, zeigen sich spannende Entwicklungen vor allem in Ländern wie Südafrika, Ägypten und Marokko sowie punktuell in Subsahara-Afrika“, sagt sie. „Allerdings gibt es insgesamt noch zu wenig Aktivitäten und vor allem deutlich weniger Kapital als in Europa. Was derzeit aufgebaut wird, ist häufig weniger fundamental; viele Startups arbeiten eher mit sogenannten ‚LLM Wrappers‘ – also Anwendungen auf bestehenden Modellen – statt an grundlegender KI-Technologie.“

Regulierung sei oft schwach oder schwer umzusetzen. „Ein wichtiger Grund ist, dass es oft an technischem Wissen und Kapazitäten fehlt. KI spielt in politischen Diskussionen noch keine große Rolle und Regeln werden deshalb häufig nicht durchgesetzt. Oft wird KI einfach laufen gelassen.“ Es gebe Ausnahmen, etwa Kenia, wo ein Datenerfassungsprojekt zum Schutz von Identitäten gestoppt wurde. „Aus afrikanischer Sicht wirkt Europa teilweise überreguliert, während KI in Afrika eher als Chance gesehen wird, besonders wegen der jungen Bevölkerung.“

Kleiner Markt, globales Mindset

Aistleitner Kisuule weiter: „Vor allem im Fintech-Bereich gibt es Investitionen; andere Bereiche sind weniger entwickelt. KI-Tools wie Claude können lokalen Startups helfen, weil die Kosten sinken und der Einstieg leichter wird. Auch Chinas Einfluss wächst, obwohl chinesische KI wegen Sprachproblemen noch weniger genutzt wird. Die Konkurrenz zwischen China und den USA ist aber deutlich spürbar.“

Agnes Aistleitner Kisuule | (c) First Circle Capital

Nangia ergänzt: „In der Regel muss Regulierung mit der Innovation Schritt halten, denn Unternehmer warten auf niemanden. Eine leichte Regulierung ist kurzfristig hilfreich, um schnell zu entwickeln und zu iterieren.“ Langfristig brauche es Compliance, Leitplanken und Datenschutz – auch für Folgefinanzierungen. „Einige afrikanische Märkte arbeiten deshalb derzeit an KI-Gesetzen und -Rahmenwerken, darunter Kenia, Ruanda, Ägypten, Nigeria und andere.“

Es bestehe digitale Abhängigkeit; lokale Infrastruktur und stabile Energieversorgung seien nötig. „Rechenzentrum-Infrastrukturen sind kapitalintensiv und müssen finanziert werden. Hinzu kommt die Koordination über verschiedene Rechtsräume hinweg sowie die Sicherstellung hochwertiger, strukturierter Daten für das Training von Modellen. Veränderungen kommen – aber angesichts des Umfangs und der erforderlichen Investitionen wird es Zeit brauchen, diese digitale Abhängigkeit zu reduzieren“, so Nangia.

Folgen für Österreich

Mit all diesen unterschiedlichen Entwicklungen im afrikanischen KI-Sektor im Hinterkopf stellt sich die Frage, was das für die österreichische Innovationsszene bedeutet und welche Chancen sich für die heimische Startup-Welt erschließen lassen.

Odame-Darkwah sieht klare Ansatzpunkte: „Es gibt das Gesundheitswesen, die Bildung, die Landwirtschaft – das sind die Kerndienstleistungen, auf die jeder Bürger angewiesen ist. Die Bereitstellung dieser Dienste über mobile Netzwerke ist eine großartige Möglichkeit für Zusammenarbeit. Generell gibt es in fast allen afrikanischen Branchen die Chance, Werte zu schaffen. Man trifft auf Regierungen, die so viel wie möglich digitalisieren wollen, und auf eine digital sehr versierte Bevölkerung.“

Der Bericht „Global VCs Entering African AI Markets“ von „aireports.africa“ (Juni 2025) zeigt einen deutlichen Aufschwung: Obwohl diese Summe nur ein Prozent der globalen KI-Investitionen 2022/23 war, flossen rund 641 Millionen US-Dollar in über 100 Deals. Sequoia Capital, Andreessen Horowitz, Microsoft, Google und IBM steigen verstärkt ein. Im Zentrum: Fintech, Agtech, Healthtech. Dabei bleiben jedoch strukturelle Hürden bestehen, etwa der Frühphasen-Fokus, fehlende Cloud-Infrastruktur, und eine unklare Regulierung; zudem gehen nur rund zwei Prozent des Kapitals an von Frauen geführte Startups.

Afrika unter prüfenden Blicken

Nangia verweist an dieser Stelle auf Unternehmen wie Moove, LemFi oder Taptap Send, die weit über Afrika hinaus skalieren. „Manche unserer europäischen Portfolio-Unternehmen prüfen Afrika als potenziellen Wachstumsmarkt. Wir erwarten, dass sich dieser Trend verstärkt, da Schwellenmärkte nicht länger ignoriert werden können. Es gibt noch andere Wege der Zusammenarbeit mit Europa jenseits von Kapital: Wir bringen jahrelanges Skalierungs-Know-how und Erfahrung ein und unterstützen Gründer sowie Fonds.“ Mit dem Micro GP Summit in Wien bringt Speedinvest etwa Erst- und Zweitfondsmanager weltweit zusammen.

Afrika blickt auf große Märkte, aber …

Für Aistleitner Kisuule hingegen können kleinere europäische Märkte wie Österreich in Afrika perspektivisch tatsächlich eine wichtige Rolle spielen; aktuell sei diese aber noch begrenzt, warnt sie. Hohe Markteintrittskosten, begrenzte Rechenkapazitäten in vielen afrikanischen Märkten sowie die noch frühe Entwicklungsphase zahlreicher Ökosysteme stellen heute zentrale Herausforderungen dar.

„In den nächsten zehn Jahren könnte sich dies allerdings ändern“, sagt sie. Südafrika sei weit entwickelt, besonders in Healthtech. Fintech bleibe der spannendste Sektor. Chancen für österreichische Startups sieht sie bei Prozessautomatisierung, Analytics und Enabler-Technologien.

„Die Regulierung wird sich kurzfristig nicht grundlegend verändern, während die Dynamik auf der Innovationsseite hoch ist“, fasst Aistleitner Kisuule zusammen. „Insgesamt ist es aber noch ‚too soon to say‘, wie sich das Kräfteverhältnis langfristig entwickeln wird. Zugespitzt gesagt spricht aktuell vieles dafür, stärker auf die Innovationsgeschwindigkeit afrikanischer Märkte zu setzen als auf europäische Regulierungskompetenz.“

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