01.07.2022

Diese drei Biases sollten Gründer:innen kennen & kritisch hinterfragen

Der Verhaltensökonom Felix Günther wirft in einem Gastbeitrag einen Blick auf die Bedeutung von Biases, die nicht nur unsere alltägliche Wahrnehmung beeinflussen, sondern auch das Mindset beim Gründen. Zudem verrät uns Günther spannende Buchtipps rund um das Thema.
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Während sich unser gesellschaftliches Umfeld in den letzten Jahrzehnten gewaltig verändert hat, ist unsere Gehirn nach wie vor auf das Leben unter knappen Ressourcen und wilden Gefahren ausgelegt. Dies führt dazu, dass ehemals überlebenswichtige Denkmuster heute zu systematisch irrationalem Verhalten führen. Diese sogenannten Biases zeigen sich unter anderem in einer verzerrten Risikopräferenz.

Wieso sind Biases relevant? Während Wissen für sich genommen nicht schützt, ermöglicht es den Aufbau von Schutz- und Bewusstseins-Mechanismen. Diese relativieren die Auswirkungen und helfen uns somit, bessere Entscheidungen zu treffen. Was im Alltag hilfreich sein kann, wird beim Gründen essentiell. Um Fehler zu vermeiden,  schauen wir uns im Folgenden drei Biases an, die Gründer:innen kennen sollten.

1. | Confirmation Bias

Wir filtern Informationen nach Meinungen, die wir hören wollen. In Zeiten von Algorithmen, die individuelle Vorschläge machen, ist es einfacher den je, in einer Blase zu versinken. Bei Netflix kann dies vielleicht zur Entdeckung der neuen Lieblingsserie führen – beim Gründen jedoch an einer Produktentwicklung oder den tatsächlichen Kundenwünschen vorbei.

Wieso wir diese Tendenz haben? Wer von dem Buch Schnelles Denken, langsames Denken gehört hat, erinnert sich vielleicht auch an System 1 des Gehirns. Hier werden schnelle Entscheidungen ohne Mühe getroffen. Was einerseits energiesparend ist, verleitet andererseits dazu, nur das zu hören, was wir ohnehin schon wissen.

Wie man diesen Bias überkommt: die Antwort liefert System 2, das bewusst denkende und potentiell alles hinterfragende System. So, wie Wissenschaftler:innen daran arbeiten sollten, ihr eigene Disziplin zu hinterfragen, sollte jede:r Gründer:in ihre fundamentalen Hypothesen kritisch begutachten.

In seinem Buch Talking to Humans erklärt Giff Constable, dass Interviews dafür da sind, um zu lernen. Dabei empfiehlt er eine klare Zielsetzung – eine Möglichkeit den Confirmation Bias zu überkommen. Helfen tut zudem das im Innovationsbereich häufig genannte Beginners Mind; der Sweet-Spot aus Expertise und Offenheit für Neues.

2. | Contrast Bias

Diese Wahrnehmungsverzerrung lässt uns eine Option umso stärker bevorzugen, je schlechter die Alternative erscheint. Dies liegt daran, dass Beurteilungen häufig im Kontext stattfinden.

Im Alltag zeigt sich dies beim Vergleich von Restaurant-Preisen. Kosten die Gerichte auf der Karte zwischen 15 und 30 Euro, so scheint der 17 Euro Fisch günstig. Gibt es aber ein Mittagsmenu mit Gerichten um die zehn Euro, ändert sich der Kontext und der Fisch wirkt weniger günstig – ohne seinen Preis zu ändern.

In der Geschäftswelt kann diese Verzerrung starke Folgen haben. Angenommen, es werden zwei Möglichkeiten für die Go-to-Market Strategie eines neuen Produktes vorgestellt. Sollte die erste Option offensichtliche Schwächen aufzeigen, so wirkt die andere direkt besser – und zwar besser, also sie für sich genommen ist. Entsprechend lohnt es sich, die Optionen gelöst vom Kontext zu beurteilen. 

3. | Survivorship Bias

Ja, jeder und jede von uns ist einzigartig und besonders – nichtsdestotrotz sind auch wir Teil der Statistik. Wenn also die meisten Menschen an einem Sommertag am Meer einen Sonnenbrand bekommen, dann gilt das vermutlich auch für dich. Entsprechend macht es Sinn, präventiv Sonnencreme zu nutzen und Zeit im Schatten zu verbringen.

Fürs Gründen bedeutet dies, dass auch wenn ihr ein super Team habt und die Idee neu ist, viele mit ähnlicher Qualifikation gescheitert sind. Der Survivirship Bias betitelt dabei die systematische Überschätzung der eigenen Erfolgschancen. 

Anstatt sich jedoch von dem Bias demotivieren oder gar abschrecken zu lassen, lade ich euch zu einem Gedankenexperiment ein: Woran könntet ihr scheitern? Was muss für einen Erfolg gegeben sein? Leitet man davon präventive Maßnahmen ab, kann man sich zwar nicht von der Statistik lösen, jedoch beeinflussen, ob man einen Sonnenbrand bekommt.


Zum Gastautor:

Felix Günther ist nicht nur Verhaltensökonom, sondern hat im Rahmen der Sustainability-Challenge der Universität Wien auch das Startup One Meal A Day gegründet. Für den brutkasten schreibt Günther als Gastautor in regelmäßigen Abständen über die Erkenntnisse der Verhaltensökonomie und welche Bedeutung sie für Startup-Gründer:innen haben.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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