30.12.2021

EY: Zahl der Millionen-Investments hat sich 2021 in Österreich verdoppelt

Mehr Geld, aber weniger Runden. EY fasst das Rekordjahr für österreichische Startups im Startup Barometer 2021 zusammen.
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Haas - EY Start-up Barometer
Florian Haas von EY im Brutkasten-Talk | (c) der brutkasten

Das aktuelle EY Startup Barometer bestätigt, dass 2021 für die österreichische Startup-Szene ein Rekordjahr war. 1,23 Milliarden Euro sind laut EY in heimische Startups geflossen – fast fünf Mal so viel wie 2020. Auch nach der starken zweiten Jahreshälfte entfällt noch immer mehr als die Hälfte der Gesamtsumme auf die beiden neuen Unicorns Bitpanda und GoStudent.

Trotzdem: Noch nie gab es so viele Investments mit einem Volumen von mehr als einer Million Euro. EY zählte heuer 63 siebenstellige Investments, während es im Jahr davor noch 29 waren. Das durchschnittliche Volumen stieg, stark verzerrt durch die 9-stelligen Investments in Bitpanda und GoStudent, von 4,5 Millionen Euro auf 12 Millionen Euro. „Mit Bitpanda und GoStudent gibt es seit diesem Jahr die ersten österreichischen Unicorns unter weltweit aktuell rund 1.600, und Österreich hat es damit jetzt auch bei diesem Kriterium auf die Landkarte internationaler VCs geschafft“, betont Florian Haas, Head of Startup bei EY Austria, die Bedeutung der ersten österreichischen Startups mit Milliardenbewertung.


Florian Haas fasst die wichtigsten Ergebnisse des EY Startup Barometers 2021 im Podcast des brutkastens zusammen, gibt eine Einordnung der Zahlen und einen Deep Dive zur Lage der österreichischen Startup-Szene: Was bedeuten die Unicorns? Wie schneidet Österreich im internationalen Vergleich ab? Welche Bundesländer haben sich besonders stark entwickelt?


Zahl der Finanzierungsrunden rückläufig

Ohne die beiden Unicorns stieg das durchschnittliche Volumen aber immer noch auf 6 Millionen Euro. Im Unterschied zum Vorjahr gab es heuer Runden, die die Schwelle von 50 Millionen Euro übertrafen und zwar gleich zehn. Vier Runden lagen sogar über 100 Millionen Euro. Die Zahl der Finanzierungsrunden war in Österreich heuer sogar rückläufig. Und zwar gleich um 20 Prozent auf 122 Runden.

Grafik: Zahl und Volumen der Investmentrunden für österreichische Startups 2021 laut EY Startup Barometer © brutkasten
Grafik: Zahl und Volumen der Investmentrunden für österreichische Startups 2021 laut EY Startup Barometer © brutkasten

Die Gründe für den Boom

Für Haas ist der „Finanzierungsboom“ auf drei Faktoren zurückzuführen: „Erstens ist sehr viel Liquidität im Markt, die im aktuellen Niedrigzinsumfeld nach attraktiven Anlagemöglichkeiten sucht. Zweitens ist die globale Großwetterlage sehr günstig: Nie zuvor wurde so viel Kapital in Startups investiert. Am stärksten ist der Anstieg 2021 in Europa gewesen, da die Bewertungen immer noch deutlich niedriger als beispielsweise im Silicon Valley sind, während die Renditen in Europa höher sind. Drittens sind neue, disruptive Geschäftsmodelle – insbesondere in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung – sehr stark nachgefragt, was sich positiv auf die Finanzierungsrunden und Exits auswirkt“.

Startup-Szene im internationalen Vergleich

Im internationalen Vergleich habe Österreich aber noch Luft nach oben, so der Startup-Experte. EY führt das Startup Barometer in ganz Europa durch und Länder in ähnlicher Größe wie Schweden oder Finnland würden es nach wie vor auf deutlich höhere Finanzierungsrunden bringen. Um das zu ändern und auch grundsätzlich die vergleichsweise niedrige Zahl der Startup-Gründungen zu steigern, gebe es Maßnahmen, die bereits seit vielen Jahren von der Startup-Szene gefordert werden. Haas betont beispielhaft steuerliche Erleichterungen bei Mitarbeiterbeteiliung, raschere Verfahren bei der Unternehmensgründung oder die einfachere Anstellung internationaler Fachkräfte.

Bundesländer

Wenig überraschend ist Wien bei allen Kennzahlen mit großem Abstand Spitzenreiter im Bundesländer-Ranking. Bei der Zahl der Deals liegt Wien bei 73, gefolgt von Oberösterreich (18) und Steiermark (14). Gemessen am Volumen gab es aber nicht nur in Wien (> 1 Mrd. Euro) massive Zuwächse, sondern auch in der Steiermark von 17 auf 70 Millionen Euro und in Oberösterreich von 14 auf 63 Millionen Euro.

Florian Haas im Video-Talk mit dem brutkasten

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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