25.08.2023

Frau im Gründungs-Team in Österreich Dealbreaker bei Startup-Investments

Der aktuelle Female Startup Funding Index zeigt eine massive geschlechterspezifische Schieflage bei Startup-Investments in Österreich.
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Frau Woman Founder Gründerin Business Startup-Investments
(c) Elisa Ventur via Unsplash

Was macht ein Startup für Investor:innen unattraktiv? Ein schlechtes Konzept? Mangelnde Kompetenz? Fehlende Erfahrung? Mag alles sein. Diese objektiv nachvollziehbaren Kriterien sind aber nicht alles. Einer der schlimmsten Dealbreaker bei Startup-Investments in Österreich scheint – wenn man der Statistik folgt – etwas anderes zu sein, das sich objektiv nicht argumentieren lässt: Frauen im Gründer:innen-Team. Das legen die Ergebnisse des aktuellen Female Startup Funding Index von Female Founders, Fund F und EY für das erste Halbjahr 2023 nahe.

Rekordwert bei von Frauen gegründeten Startups, verheerender Wert bei Investments in diese

Demnach haben laut einer Studie des WU Gründungszentrums zwar 36 Prozent der neu gegründeten Startups zumindest eine Frau im Gründungsteam – der höchste Wert innerhalb der EU. Bei Startups, die im ersten Halbjahr 2023 Investment erhielten, trifft das jedoch nur auf 18 Prozent zu. Bezieht man die investierte Summe ein, wird das Verhältnis noch schlechter: Nur elf Prozent des Kapitals flossen zuletzt in von Frauen gegründete oder mitgegründete Startups – sogar eine leichte Verschlechterung im Vergleich zum ersten Halbjahr 2022.

Konkret verzeichnete EY im ersten Halbjahr 2023 in Österreich insgesamt 91 Startup-Investments mit einem Gesamtvolumen von 356 Millionen Euro. Bei 82 Prozent der Runden war das Gründer:innen-Team rein männlich, bei 15 Prozent war es gemischt, nur bei drei Prozent – das entspricht zwei Finanzierungsrunden – war es rein weiblich. Und noch einmal anders aufgedröselt: 15 von 153 Gründer:innen, deren Startup im ersten Halbjahr ein Investment erhielt, waren weiblich – also nur rund jede:r zehnte.

FinTech- und Mobility-Startup-Investments nur an Männer

Am höchsten ist der Frauenanteil mit 50 Prozent im Bereich Professional Services, in dem es allerdings auch nur eine Finanzierungsrunde gab. In den Sektoren Health (25 Prozent; 7 Startups mit Finanzierungsrunden), ClimateTech (25 Prozent, 4 Startups) und Education (20 Prozent; 3 Startups) liegt der Anteil an Gründerinnen ebenfalls überdurchschnittlich hoch. In neun der 14 untersuchten Sektoren bestanden die Gründungsteams der Startups mit Finanzierungsrunden im ersten Halbjahr 2023 ausschließlich aus männlichen Gründern, darunter FinTech, Energy oder Mobility.

Höchster Frauenanteil bei höchsten Startup-Investments

Lisa-Marie Fassl, Managing Partner bei Fund F und Co-Gründerin von Female Founders kommentiert die Schieflage: „Die Gründe dafür sind vielfältig, aber nicht nachvollziehbar, da die Performance von gemischten Teams nachweislich besser ist“. Das zeige auch eindeutig die Auswertung des Gründerinnenanteils nach Höhe der Finanzierungsrunden: „Den höchsten Anteil an Gründerinnen sehen wir bei den wenigen Unternehmen, die es geschafft haben, zwischen zehn und 50 Millionen Euro einzusammeln und entsprechend fortgeschritten in ihrer Unternehmensentwicklung sind. Wirtschaftlicher Erfolg und Diversität gehen also nachweislich Hand in Hand“, so Fassl.

Fassl: „Wenig bis nichts“ von politischer Seite

Einmal mehr stellt die Female-Founders-Gründerin klar: „Ich glaube wir kennen mittlerweile alle die notwendigen Maßnahmen, um mehr Kapital für gender-diverse Teams zu mobilisieren“. Doch von politischer Seite passiere noch immer „wenig bis nichts, das tatsächlich einen relevanten Unterschied macht“. „Um es auf den Punkt zu bringen: ‚Women are over-mentored and underfunded‘. Und das gilt nicht nur für die Startup-Welt, sondern beinahe jeden Bereich der Wirtschaft“, meint Fassl.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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