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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Die Stadtwerke Klagenfurt versorgen die Region unter anderem mit Strom, Gas, Fernwärme, Wasser und verantworten den öffentlichen Personennahverkehr. © Stadtwerke Klagenfurt

Ob E-Mails, vertrauliche Kunden-Dokumente oder interne Richtlinien: Viele österreichische Unternehmen haben verstanden, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich wird, stehen allerdings vor der Herausforderung, KI sicher in die eigenen Arbeitsabläufe zu integrieren. Bei den Stadtwerken Klagenfurt entschied man sich bewusst gegen Standard-Lizenzen externer US-Hyperscaler und entwickelte stattdessen eine maßgeschneiderte Inhouse-Lösung: den „Stadtwerke GPT“, auch liebevoll „Susi-Sorglos“ genannt.

Die Vision: Ein DSGVO-konformer „Büro-Buddy“

Das Hauptziel war von Beginn an klar definiert: eine sichere Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter:innen Bedenken bezüglich des Datenschutzes komplett ausräumen können. „Wir wollten unseren Mitarbeitern einen souveränen, DSGVO-konformen Chatbot anbieten, den sie komplett bedenkenlos nutzen können, wo sie personenbezogene Daten von Kunden reinkopieren und vertrauliche Dokumente hochladen können“, erklärt Peter Weratschnig, IT-Bereichsleiter der Stadtwerke Klagenfurt.

Neben der Chatbot-Funktion dient die KI als intelligenter „Büro-Buddy“. Über ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) wurden ca. 2.000 Seiten an internen Dokumenten, von Konzernrichtlinien bis hin zu IT-Anleitungen, eingebunden, um Fragen zu regulatorischen Vorgaben oder Systembedienungen direkt zu beantworten.

Der Gamechanger: Die Austria Wirtschaftsservice (aws)-Förderung

Das Projekt hat man nicht alleine umgesetzt, sondern entstand durch den Kontakt mit dem Wiener KI-Startup BReact, das 2022 von Raphael Fakhir und Nemanja Klincov gegründet wurde. Der entscheidende Impuls für die Realisierung lag in der Förderlandschaft. Denn das finanzielle Gesamtinvestment bewegte sich im fast sechsstelligen Bereich, erklärte Weratschnig im Interview.

Hier kam die IÖB-Toolbox-Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) als entscheidender Beschleuniger ins Spiel. „Ohne diese Förderung hätten wir es nicht gemacht“, betont Weratschnig rückblickend. Die Förderung reduzierte das finanzielle Risiko für die Stadtwerke entscheidend und machte den Weg frei für die gemeinsame Entwicklung mit dem Startup.

Das Förderungsprogramm aws IÖB-Toolbox richtet sich an öffentliche Beschaffer und hat den Zweck, die Planung und Umsetzung von IÖB-Challenges als innovativem Instrument der Markterkundung, juristische und/oder technische Expertise für die Erstellung von Unterlagen für eine geplante Ausschreibung (Modul Prepare), sowie die Durchführung von innovativen Beschaffungen (Modul Transfer) zu ermöglichen. Damit sollen Anreize für eine verstärkte Innovationsnachfrage durch den öffentlichen Sektor gesetzt werden, insbesondere für Vorhaben mit positiven Beiträgen in den Bereichen Nachhaltigkeit und Digitalisierung.

Europäische KI-Architektur On-Premise

Auch technisch setzten die Partner auf digitale Souveränität: Als Sprachmodell dient ein Modell des französischen KI-Unternehmens Mistral, das Mitte des Jahres auch das Linzer Startup EmmiAI kaufte. Die Datenhaltung erfolgt laut Weratschnig ausschließlich On-Premise in eigenen IT-Systemen. Lediglich die reine GPU-Rechenleistung wird bei einem italienischen Anbieter angemietet. „Sobald das Modell nachdenkt, tut es das in dieser Infrastruktur ohne persistente Datenspeicherung. Danach sind keine Datenspuren außerhalb unseres IT-Systems zu finden“, erklärt der IT-Bereichsleiter. Das Resultat ist der angestrebte „Susi Sorglos“-Bot für den internen Arbeitsalltag.

Große Begehrlichkeiten & wertvolle Erkenntnisse

Nach der schrittweisen Bereitstellung als internes Web-Service stieß das Tool auf enormes Interesse in den Fachbereichen. Neben Fachfragen zu Richtlinien entstehen bereits Ideen für eigene Teil-Wissensdatenbanken oder interaktive Schulungsassistenten.

Gleichzeitig liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für künftige KI-Initiativen. „Der Benefit aus unseren Lessons Learned ist fast ebenso hoch einzustufen wie das Tool an sich“, fasst Weratschnig zusammen. Seine zentralen Ratschläge an andere Unternehmen: Von Beginn an die eigene IT-Architektur und Lieferkette der Dienstleister genau prüfen sowie die Qualität der zugrundeliegenden Analog-Dokumente gründlich analysieren.


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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