02.01.2024

“Allererste FlexCo”: Am 1.1. knapp nach Mitternacht gab es bereits mehrere FlexKaps

Über unterschiedliche Wege wollten mehrere Unternehmen zur ersten FlexKap Österreichs werden. Eine davon heißt sogar "Allererste FlexCo".
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FlexKap FlexCo
Screenshot

Die erste FlexKap bzw. FlexCo, die “tatsächlich” erste, die “wirklich” erste oder doch die – im Firmenbuch namentlich – “Allererste FlexCo”. Bei brutkasten meldeten sich rund um Silvester mehrere Startups bzw. Anwaltskanzleien, die alle den Titel “erste FlexKap Österreichs” für sich beanspruchen. Welche nun wirklich die erste Gesellschaft mit der neuen Rechtsform ist, bleibt bis zu einem gewissen Grad Interpretationssache. Fest steht: Wer am heutigen 2. Jänner, dem ersten Werktag im neuen Jahr gründet, ist zu spät. Viel zu spät.

Anwalt reichte Firmenbuchantrag 15 Sekunden nach Mitternacht ein

Um ganz vorne dabei zu sein, verzichtete eine ganze Reihe von Beteiligten sogar auf Sekt, Walzer und Co zu Neujahr um 0:00 Uhr. So etwa der Grazer Anwalt Wolfgang Stenzel, der am 1. Jänner 15 Sekunden nach Mitternacht den Firmenbuchantrag für die neue Seedback FlexCo von Gabriel Heiml und Sebastian Körber einbrachte. Der nötige Notariatsakt wurde bereits im Vorhinein am 28.12. via Notarity von Notarsubstitut Bernhard Plasser vom Notariat Dr. Christian Frühwirth erstellt. Bearbeitet wurde der Firmenbuchantrag dann aber doch erst heute am Werktag – das treffe aber bei allen FlexKaps zu, betont Gründer Heiml gegenüber brutkasten.

Geschäftskonto machte Seedback FlexCo fast einen Strich durch die Rechnung

Schon im Vorfeld wäre das Unterfangen aber fast gescheitert, erzählt Heiml: “Nach der Unterschrift [des Notariatsakts] war ich am Weg nach Schladming, um dort diesen Meilenstein auf der Skipiste zu feiern. Da erreichte mich die Nachricht, dass es aufgrund der späten Beschließung des Gesetzes Schwierigkeiten geben könnte das Geschäftskonto noch 2023 zu gründen. Das hätte unser Unterfangen, sofort zu Nichte gemacht, da die Stammeinlage vor Gründung einbezahlt werden muss”, so der Gründer. Nach vielen Telefonaten von der Skipiste aus, habe man eine neue Strategie gehabt. Letztlich habe man viel Unterstützung von der Ersten Bank erhalten und ein Treuhandkonto über Notarsubstitut Plasser genutzt.

Business & Biceps-Gründer zu Mitternacht im virtuellen Notar-Termin

Für die Business & Biceps FlexCo legten nicht nur das Gründer-Duo Patrick Taschner und Beniamino Grossrubatscher, sondern auch Notar Peter Puhr vom Notariat Puhr & Partner in Wiener Neustadt eine Nachtschicht ein. “Die Gründungsdokumente wurden in den virtuellen Datenraum der Notare hochgeladen, der Gesellschaftsvertrag wurde im Zuge der Videokonferenz nochmal sehr detailreich und in allen Facetten durchbesprochen und daraufhin von den Gründern mit ihrer ID Austria digital unterschrieben. Zum Zwecke der raschen Eintragung im Firmenbuch wurde das Stammkapital direkt auf mein Treuhandkonto bei der Notartreuhandbank einbezahlt”, erklärt Notar Puhr in einer Aussendung. Laut Startup war die Gründung um 0:01 Uhr und 44 Sekunden abgeschlossen.

Startup-Anwalt Strasser: “Wir reichen sicher nicht um Mitternacht ein”

Nichts von Nachtschichten zu Silvester hält dagegen Startup-Anwalt Christof Strasser. “Für uns war klar: Wir reichen sicher nicht um Mitternacht ein, weil wir da Feuerwerk schauen und unsere Kinder im Arm halten”, sagt er gegenüber dem brutkasten. Dennoch beansprucht der Jurist für sich, nicht nur die erste, sondern sogar die ersten drei FlexKaps gegründet zu haben. Eine davon ist das PropTech-Startup Propcorn FlexCo. Die anderen beiden gründete Strasser als “experimentelle FlexCos” selbst über sein Unternehmen 42law. Und er nannte sie, “um keine Missverständnisse aufkommen zu lassen”, “Erste FlexCo” und “Allererste FlexCo”.

“Erste” und “Allererste FlexCo” mit “aufschiebend bedingter Gründung”

Und wie handhabte es der Anwalt? “Unterzeichnet wurden die Gründungsdokumente für beide FlexCos schon letzte Woche – und zwar aufschiebend bedingt zum 1. Januar 2024, 0:01 Uhr. Damit trat das FlexCo-Gesetz um Mitternacht in Kraft und wir haben mit der Dokumentation sicherheitshalber noch 60 Sekunden dazugelegt”, so Strasser.

Kein klarer Sieger im Rennen

Ob nun “aufschiebend bedingt” um 0:01, manuell schon 45 Sekunden früher oder ganz formell mit Notar um 0:01:44 – man möge sich selbst ein Bild machen, welche FlexKap nun die wirklich tatsächlich allerallererste war. Und die genannten Beispiele sind nur jene “ersten FlexCos”, die sich aktiv bei brutkasten meldeten – es dürfte noch ein paar mehr geben.

Feedback, Fitness und Immobilien-KI

Und was machen die Unternehmen, die es so eilig mit der FlexCo-Gründung hatten? Seedback von Gabriel Heiml und Sebastian Körber tritt mit einer SaaS-Lösung für Feedback in Unternehmen an. Business & Biceps von Patrick Taschner und Beniamino Grossrubatscher hat sich auf Fitness im betrieblichen Kontext spezialisiert und Propcorn von Niki Stadler, Benni Contreras und Bertty Contreras will Immobilienentwickler:innen mit einer KI-basierten Lösung in der Entscheidungsfindung unterstützen.

Experimentelle “Allererste FlexCo” als “tolle Spielwiese”

Die “Erste FlexCo” und “Allererste FlexCo” sind, wie oben erwähnt, “experimentelle” Unternehmen von Startup-Anwalt Strasser. “Da wir schon am ‘Handbuch FlexCo – ein Gründer-Guide’ arbeiten, der im Februar erscheinen wird, ist die ‘Allererste FlexCo’ eine tolle Spielwiese für uns”, so der Jurist. Man werde nun sechs Monate lang jeden Monat eine Umgründungsmaßnahme durchführen, “z.B. eine Kapitalerhöhung, die Ausgabe oder Einziehung von Unternehmenswert-Anteilen, einen Verkauf mit Berücksichtigung komplizierter Liquidation Preference-Regelungen, etc.”, so Strasser. Das alles werde man genau dokumentieren und etwa Firmenbuchdetails und Verträge open source auf www.42law.com veröffentlichen. “Und eine besondere, gesellschaftsrechtliche Maßnahme haben wir uns für Juni ausgedacht, aber die verraten wir noch nicht”, kündigt der Anwalt an.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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