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.
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© 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.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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