16.03.2026
LEARNINGS

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

WKÖ-Startup-Head Kambis Kohansal Vajargah und Finanzmathematikerin Tetyana Kohansal teilen in einem neuen Buch zentrale Learnings aus ihrer Praxis und zeigen, welche Fehler Gründer:innen in der frühen Phase besonders häufig machen.
/artikel/fehler-und-learnings-von-gruenderinnen-kambis-und-tetyana-kohansal-teilen-einblicke
© Tetyana Kohansal - Kambis Kohansal Vajargah und Tetyana Kohansal.

Gründen sei kein Privileg, sondern erlernbar. Mit diesem Anspruch erschien Ende Dezember 2025 das neue Buch „Start-up Code“ von bekannten österreichischen Innovator:innen wie u. a. dem Startup-Experten und stellvertretenden Geschäftsführer des Gründerservice der Wirtschaftskammer Österreich, Kambis Kohansal Vajargah, der Finanzmathematikerin und Managing Partnerin bei KS Actuaries Tetyana Kohansal und dem Verleger und Agentur-Gründer Ivan Topic.

Praxisnahe Einblicke

Sie alle offenbaren praxisnahe Einblicke in die Welt der Unternehmensgründung, von der ersten Idee über strategische Planung und Netzwerkaufbau bis hin zu bewusster Führung und nachhaltigem Wachstum.

Entstanden über einen Zeitraum von zwei Jahren, bündelt „Start-up Code“ Erfahrungen aus der österreichischen Startup- und Unternehmenslandschaft. Herausgeber Ivan Topic wollte damit bewusst ein Buch schaffen, das „Mut macht, ohne zu beschönigen und Unternehmertum als lernbaren Prozess“ begreift. Ergänzend dazu teilten Kambis Kohansal Vajargah und Tetyana Kohansal ihre wichtigsten Learnings aus der Praxis und benannten die häufigsten Fehler, die Gründer:innen machen.

Learnings für Founder:innen

In der frühen Phase eines Startups erliegen, so Kohansal Vajargah, viele Gründer:innen der Gefahr, sich zu tief in der Produktentwicklung zu isolieren, ohne frühzeitig eine konsequente Marktvalidierung vorzunehmen. Die Folge sei oft ein technisch ausgereiftes Produkt, das jedoch am tatsächlichen Kundenbedarf vorbeigehe, da der Vertrieb und die „Go-to-Market“-Strategie gegenüber der Feature-Entwicklung vernachlässigt wurden.

Um diese Falle zu vermeiden, sei es essenziell, den Markteintritt von Beginn an als Kernaufgabe zu begreifen und Hypothesen durch direktes Kundenfeedback kontinuierlich zu testen, anstatt monatelang ohne Einbeziehung von Nutzer:innen zu entwickeln.

Puffer aufbauen

Parallel dazu identifizierte Tetyana Kohansal finanzielle Fehlannahmen als zentrale Risikofaktoren, die selbst bei vorhandenen Umsätzen zu existenzbedrohendem Druck führen können. Ein mangelnder Überblick über den monatlichen Cashflow sowie ein verfrühtes Skalieren – bevor das Geschäftsmodell in sich profitabel ist – gefährde den notwendigen Runway nachhaltig. Für eine langfristige Stabilität müssten Gründer:innen daher nicht nur ihre Fixkosten präzise kontrollieren und Puffer aufbauen, sondern auch eine strikte Priorisierung wahren, um die operative Schlagkraft durch gezielten Fokus zu schützen.

Deine ungelesenen Artikel:
vor 20 Stunden

Lovable-CEO Anton Osika: „Wir sind längst über Vibecoding hinaus“ – vom Hype zur Enterprise-Software

Erst vor etwa einem Monat holte Lovable 400 Mio. Dollar bei 13,3 Mrd. Bewertung: CEO Anton Osika erklärt nun im Interview, warum KI-Bau-Tools längst im Mainstream angekommen sind und wie aus Vibe-Coding echte Enterprise-Software wurde.
/artikel/lovable-ceo-anton-osika-wir-sind-laengst-ueber-vibecoding-hinaus-vom-hype-zur-enterprise-software
vor 20 Stunden

Lovable-CEO Anton Osika: „Wir sind längst über Vibecoding hinaus“ – vom Hype zur Enterprise-Software

Erst vor etwa einem Monat holte Lovable 400 Mio. Dollar bei 13,3 Mrd. Bewertung: CEO Anton Osika erklärt nun im Interview, warum KI-Bau-Tools längst im Mainstream angekommen sind und wie aus Vibe-Coding echte Enterprise-Software wurde.
/artikel/lovable-ceo-anton-osika-wir-sind-laengst-ueber-vibecoding-hinaus-vom-hype-zur-enterprise-software
Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Fehler und Learnings von Gründer:innen: Kambis und Tetyana Kohansal teilen Einblicke