15.07.2025
CORPORATE VENTURING

Eine Frage des Mindsets

Wie gelingt Innovation in etablierten Unternehmen? Hinter allen Maßnahmen und Programmen brauche es vor allem die richtige Einstellung, meinen Stanford-Professor Ilya Strebulaev und McKinsey-Senior-Advisor Alex Dang: das "Venture-Mindset". Im Rahmen der brutkasten-Serie "Corporate Venturing" waren die beiden Autoren gemeinsam mit Franz Zöchbauer, Managing-Director von Verbund X Ventures, zu Gast im brutkasten-Studio.
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vlnr.: brutkasten-CEO Dejan Jovicevic, Stanford-Professor Ilya Strebulaev, McKinsey-Senior-Advisor Alex Dang und Franz Zöch- bauer, Managing-Director von Verbund X Ventures | (c) brutkasten
vlnr.: brutkasten-CEO Dejan Jovicevic, Stanford-Professor Ilya Strebulaev, McKinsey-Senior-Advisor Alex Dang und Franz Zöch- bauer, Managing-Director von Verbund X Ventures | (c) brutkasten

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von Juni 2025 “Neue Welten” erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

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Sie kommen regelmäßig, und sie sind nicht zu überhören: die Rufe nach Innovation in etablierten Unternehmen. Der Wille ist da, das Budget sehr oft auch. Und doch will es vielfach nicht so recht funktionieren. Woran liegt das?

Geht es nach Stanford-Professor Ilya Strebulaev, Professor für Private Equity und Finance an der US-Elite-Uni, und Alex Dang, Senior Advisor bei McKinsey und ehemaliger Senior Product Manager bei Amazon, ist die Antwort einfach: Es ist eine Frage der Einstellung. Die beiden legten mit dem Buch „The Venture Mindset“ eine konkrete Anleitung vor, mit der es gelingen soll. In den USA wurde das Buch zum Bestseller.

Der Grundgedanke ist dabei schnell erklärt: Etablierte Unternehmen müssen Denk- und Entscheidungsweisen von Venture Capitalists – zu deutsch: Risikokapitalinvestor:innen – anwenden, um innovativ zu bleiben und neue Geschäftsfelder zu entwickeln. Es geht also, wie man bereits erahnen kann, darum, Risiken in Kauf zu nehmen – aber nicht nur; und auch nicht in allen Unternehmensbereichen.

„Im Kerngeschäft, wo man eine gewisse Stabilität und Vorhersehbarkeit hat, ist ein ‚traditionelles Mindset‘ nicht nur anwendbar, sondern sogar empfehlenswert. Überall, wo man es jedoch mit Unsicherheit zu tun hat und nicht vorhersehen kann, was nächstes Jahr passiert, ist das Venture-Mindset entscheidend“, meint Alex Dang im Gespräch mit brutkasten.

„Double down or quit“

Ein Prinzip sei dabei etwa „double down or quit“. Dang erklärt: „Man geht Wetten ein und verfolgt deren Entwicklung mit. Je nachdem werden einige davon gekillt, die anderen verfolgt man umso entschlossener weiter.“ Als Beispiel bringt er den Aufbau der Cloud-Sparte Amazon Web Services (AWS) seines früheren Arbeitgebers Amazon: „Es ist die Profit-Maschine des gesamten Unternehmens geworden. Ob es jetzt ‚New Business‘ oder Kerngeschäft ist, kann man nicht mehr sagen. Aber es ist das, was passiert, wenn man ein neues Geschäftsfeld von innen heraus entwickelt und wachsen lässt.“

Wichtig sei diese „Double down or quit“-Strategie, weil sie gegen „eines der allergrößten Probleme in großen Organisationen“ wirke, erklärt Ilya Strebulaev: die „Escalation of Commitment“, also das Festhalten an Projekten, obwohl diese nicht erfolgreich sind. Ein Projekt nicht aufzugeben, in das bereits viel Geld und Zeit geflossen ist, klinge zunächst nachvollziehbar, „ist es aber nicht – ist es ganz einfach nicht!“, betont Strebulaev. Man müsse erfolglose Projekte loslassen, um Ressourcen für erfolgreiche frei zu machen. Um die Strategie umzusetzen, könne man ebenfalls ein Prinzip aus dem Venture-Capital-Bereich anwenden.

Genau das tut Franz Zöchbauer, Managing Director bei Verbund X Ventures, der Startup-Beteiligungsgesellschaft von Österreichs größtem Energieversorger Verbund. Er nutzt in seiner Organisation aktiv das Buch „The Venture Mindset“, erzählt er im brutkasten-Talk, und er wendet eines der Prinzipien der „Double down or quit“-Strategie an. „Wir haben ein Rotationsprinzip bei Follow-on-Investments: Der Investmentmanager, der die erste Finanzierungsrunde geleitet hat, leitet die zweite nicht mehr, weil er zu ‚verliebt‘ sein und dabei Probleme übersehen könnte“, erklärt Zöchbauer.

Und er berichtet von einem weiteren „The Venture Mindset“-Prinzip, das er direkt anwendet und das „sehr leicht zu implementieren“ sei: „Juniors speak first“. „Zu Beginn eines Meetings schauen alle immer auf mich und warten darauf, dass ich oder ein anderer aus dem Management etwas sagen. Jetzt verweise ich immer auf das Buch und sage, dass ich der Letzte in der Runde bin, der spricht, und die Juniors beginnen. Das bringt andere Perspektiven“, sagt der Verbund-X-Chef. Denn, so die grundlegende Erkenntnis hinter dem Prinzip: Wenn die Seniors bereits ihre Ansichten dargelegt haben, trauen sich die Juniors nicht mehr, entgegengesetzte Meinungen zu äußern.

„Conviction beats Consensus“

Genau diese unterschiedlichen Meinungen stehen im Zentrum eines weiteren Prinzips: „Conviction beats Consensus“. „Ich habe mir die Geschichte einer der bekanntesten Venture-Capital-Firmen mit ihren Hunderten Investments angesehen: Bei jedem einzelnen Investment, das sich als besonders erfolgreich herausstellte, war zu Beginn die Mehrheit der Partner dagegen. Währenddessen wurde kein einziges Investment, bei dem sofort Einigkeit herrschte, zum wirklich großen Deal“, erzählt Ilya Strebulaev.

Alex Dang führt aus: „Wenn du nach Ausreißern suchst, wenn du das nächste Unicorn, das nächste Amazon, Google oder Apple finden willst, muss manchmal eine einzelne Person die Wette machen. Denn per definitionem kann ein Ausreißer nicht von allen verstanden und befürwortet werden, sonst wäre er kein Ausreißer.“

Um dieses Prinzip umzusetzen, brauche es wiederum eine konstruktive Scheiterkultur und ein „Safe Failure Environment“. „Wenn du nie scheiterst, hast du höchstwahrscheinlich nicht in genügend innovative Projekte investiert“, sagt Strebulaev. Dang ergänzt: „Die größte Angst von Venture Capitalists ist nicht, mit den gescheiterten Startups Geld zu verlieren, sondern das nächste Google oder Amazon zu verpassen.“

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
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Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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