18.02.2016

200 Startups analysiert: Das ist der größte Erfolgsfaktor

Es gibt einen Faktor, der erfolgreiche und erfolglose Startups ganz wesentlich unterscheidet. Unternehmer Bill Gross hat 200 Startups analysiert und ist zu einem überraschenden Ergebnis gekommen.
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Warum sind manche erfolgreicher als andere?

Was entscheidet bei Startups über Erfolg und Misserfolg? Diese Frage stellen sich Gründer, Investoren, Träumer und Neider vermutlich ziemlich häufig. Von niemandem wird man darauf eine eindeutige Antwort bekommen, ganz einfach, weil es sie nicht gibt. Wirklich niemandem? Nicht ganz. Bill Gross hat 1996 in Kalifornien den Inkubator Idealab gegründet und seither rund 100 Startups begleitet – „viele waren erfolgreich, viele scheiterten“, erzählt Gross in seinem TED-Talk 2015. Der Startup-Profi glaubt ihn gefunden zu haben, den entscheidenden Erfolgsfaktor.

1. Schritt: 5 mögliche Erfolgsfaktoren für Startups

Gross ist die Frage sehr mathematisch angegangen. Die Basis seiner Analyse waren die 100 Idealab-Startups und 100 weitere Startups. Zunächst hat er sich 5 Faktoren überlegt, die für Startups eine wesentliche Rolle spielen:

  • Die Idee
  • Das Team
  • Das Business Model
  • Die Finanzierung
  • Das Timing

Anschließend hat er sich die jeweils 5 erfolgreichsten und erfolglosesten der je 100 Startups herausgesucht. Für jedes dieser Startups hat Gross jeden der 5 Erfolgsfaktoren auf einer Skala von 1 bis 10 bewertet. Zu Beginn von Idealab habe er die Idee für das Wichtigste gehalten. Mit der Zeit, sei das Team immer stärker in den Vordergrund gerückt, erzählt Gross und zitiert den Boxer Mike Tyson: „Jeder hat einen Plan, bis er einen Schlag ins Gesicht bekommt“. Genau dasselbe gelte auch für Startups. Teams müssen flexibel und anpassungsfähig sein, denn der Schlag ins Gesicht durch den Kunden, der komme ziemlich sicher.

+++ Auch interessant: Das macht erfolgreiche Teams aus +++

Gross war vom Ergebnis überrascht

Die Analyse ergab aber etwas ganz anderes. Demnach ist das Timing der wichtigste Faktor, der den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmacht. Gross bringt Beispiele: Die Idee von Airbnb wurde zu Beginn für absurd gehalten, zu glauben, dass Manchen ihre privaten Zimmer an Fremde vermieten würden. Das Timing sei aber perfekt gewesen, da der Start in eine Zeit fiel, in der die Menschen das zusätzliche Geld besonders gut brauchen konnten. Eine Videoplattform, die im Idealab gefördert wurde, hingegen hatte keinen Erfolg, da damals weder Browser, noch Bandbreite weit genug waren. Zwei Jahre nachdem das Projekt eingestellt wurde, war die Technik weit genug fortgeschritten und YouTube startete seinen Siegeszug.

Business Model und Finanzierung am wenigsten wichtig

Laut Gross‘ Analyse tragen die identifizierten Faktoren in dieser Reihenfolge zum Erfolg eines Startups bei: Timing, Team, Idee und Business Model und erst dann Finanzierung. Speziell Business Model und Finanzierung hält Gross für unkritisch, da beides auch erst zu einem späteren Zeitpunkt gesichert werden könne.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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