13.10.2025
FROM SCIENCE TO BUSINESS | NACHLESE

Finanzierung als Marathon: Was forschungsintensive Spin-offs brauchen

Forschungsintensive Spin-offs brauchen langen Atem – bei Entwicklung, Kosten und Kapital. Wie Finanzierung gelingen kann, diskutieren Doris Agneter (Geschäftsführerin, tecnet equity), Lukas Rippitsch (Portfolio Support Lead, Noctua Science Ventures) und Thomas Meneder (Geschäftsführer, OÖ HightechFonds) in Kapitel 4 von "From Science to Business“.
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Während Software-Startups oft in wenigen Monaten einen Prototyp entwickeln und erste Umsätze erzielen, ist die Realität bei Spinoffs im Bereich Life Sciences oder Deep Tech eine andere. Ihre Entwicklungszyklen dauern Jahre, oft ein halbes Jahrzehnt oder mehr. Parallel dazu steigen die Kosten – von aufwendiger Laborinfrastruktur über regulatorische Verfahren bis hin zu hochspezialisierten Teams.

Gerade dieser lange Weg unterscheidet Spin-offs von schnell skalierbaren Software-Modellen – und macht die Finanzierung besonders anspruchsvoll. „Teilweise sprechen wir mit Teams, die schon fünf bis sieben Jahre vor der Gründung in der Forschung gearbeitet haben“, schildert Lukas Rippitsch von Noctua Science Ventures, einem Spin-off-Fonds, der gemeinsam von TU Wien und Speedinvest gegründet wurde und akademische Forschungsteams mit Kapital und operativer Begleitung in marktfähige Unternehmen überführt.

Auch Thomas Meneder, Geschäftsführer des OÖ Hightechfonds, eines regionalen Frühphasenfonds mit Schwerpunkt auf Deep-TechStartups, hebt die besondere Dynamik hervor „Wir haben gelernt, zu Beginn kleinere Tickets zu setzen und verstärkt in Konsortien zu investieren, um hinten raus mehr Luft zu haben.“ Spin-offs brauchen Zeit – Geduld gehört daher auf beiden Seiten dazu.

Für Doris Agneter, Geschäftsführerin von tecnet equity, einem EarlyStage-Venture-Capital-Fonds, der in innovative Tech-Startups und Spin-offs in Niederösterreich investiert und den Technologietransfer unterstützt, ist es zudem entscheidend, jedes Projekt individuell zu betrachten. „Es gibt kein Kochrezept für die Finanzierung von Spinoffs. Jedes ist anders und braucht ein maßgeschneidertes Setup.“

Die zentrale Frage lautet daher: Wie lässt sich ein Finanzierungsmodell schaffen, das diesen langen Entwicklungszyklen gerecht wird? Klar ist: Finanzierung von Spin-offs bedeutet weit mehr als Kapital. Sie ist ein Gesamtpaket aus Coaching, Netzwerk, CapTable-Design und strategischer Begleitung.

Teams im Fokus: Von der Forschung zur unternehmerischen Realität

Die langen Entwicklungszyklen machen deutlich: Spin-offs brauchen nicht nur Kapital, sondern auch das richtige Setup, um diese Zeit erfolgreich zu überbrücken. Ein zentraler Faktor dabei ist das Team.

Wissenschaftler:innen, die über Jahre gemeinsam geforscht haben, sind zwar fachlich bestens aufgestellt – doch die unternehmerischen Kompetenzen fehlen oft. Vertrieb, Business Development, HR oder regulatorische Strategie müssen erst ergänzt werden.

„Wir müssen Sciencepreneurs aus ihrer Komfortzone holen und prüfen: Können sie das, wollen sie das – und ist ihnen bewusst, was auf sie zukommt?“, erklärt Lukas Rippitsch. Für ihn ist entscheidend, dass sich Gründer:innen nicht nur auf ihre Technologie verlassen, sondern auch unternehmerisch den nächsten Schritt gehen.

Auch Doris Agneter bestätigt: „Gerade technologieorientierte Gründerteams sind anfangs selten vollständig aufgestellt. Wichtig ist, parallel zum Kapital auch Know-how und Netzwerke hereinzubringen, damit Sales-, HR- oder Management-Kompetenzen Schritt für Schritt dazukommen.“

Für Thomas Meneder ist ein diverses Team sogar das zentrale Entscheidungskriterium: „Gute Teams mit dem richtigen Thema kriegen Finanzierungen – auch in schwierigen Zeiten. Solo Gründer sind in unserem Bereich oft problematisch.“

Doch starke Teams allein reichen nicht – entscheidend ist auch die Eigentümerstruktur.

Cap Table: Red Flags, die jede Anschlussfinanzierung gefährden

Neben dem Team ist der Cap Table einer der wichtigsten Prüfsteine für Investoren. Wer welchen Anteil hält, entscheidet über die Handlungsfähigkeit des Unternehmens – und ob spätere Finanzierungsrunden überhaupt möglich sind.

Ein wiederkehrendes Thema bei Spin-offs sind vergleichsweise hohe Anteile für Personen, die nicht im operativen Geschäft aktiv sind – etwa Professor:innen oder Betreuer:innen. Sie werden bei der Gründung oft berücksichtigt, spielen später aber manchmal keine Rolle mehr im Aufbau des Unternehmens.

„20 bis 30 Prozent Equity für inaktive Gründer sind eine absolute Red Flag – das ist nicht finanzierbar“, warnt Lukas Rippitsch. Auch Doris Agneter sieht darin ein Ausschlusskriterium: „Wir haben bereits Beteiligungen abgelehnt, weil zu viel Equity bei inaktiven Gründern lag. Man muss bedenken: Teams entwickeln sich, es kommen neue Personen dazu. Dafür braucht es Platz im Cap Table.

Thomas Meneder bringt die Investorenperspektive auf den Punkt: „Am Ende geht es um die Leute. Gute Teams mit dem richtigen Thema bekommen Finanzierung – aber nur, wenn die Eigentümerstruktur passt.“

Uni-Beteiligungen: Zwischen Anspruch und Realität

Universitäten und Forschungseinrichtungen wollen – und sollen – am Erfolg von Ausgründungen teilhaben. Doch wie diese Beteiligungen ausgestaltet sind, ist in Österreich aktuell Teil intensiver Diskussionen. Denn was als legitimes Interesse der Hochschulen beginnt, kann schnell zum Stolperstein für Gründer:innen werden.

„Wunsch wäre Geschwindigkeit und Standardisierung – je einfacher, desto besser“, fordert Lukas Rippitsch. Besonders problematisch sei es, wenn jede Universität ihr eigenes Modell entwickle „Was wir nicht brauchen, ist Wildwuchs, wenn jede Hochschule ihre eigenen Templates entwickelt.“ Als positives Beispiel verweist er auf die ETH Zürich, die ihre Regeln für Spin-offs auf wenigen Seiten klar und transparent zusammengefasst hat. Dort liegt der Richtwert bei 2 Prozent Equity für die Universität – kombiniert mit klaren Lizenzverträgen.

Auch Doris Agneter plädiert für schlanke Modelle, die Beteiligung ohne Blockade ermöglichen „Universitäten sollen am Erfolg partizipieren, aber den Weg nicht erschweren. Virtual Shares oder Treuhandlösungen sind oft geeigneter als direkte Equity-Anteile.“

Für Thomas Meneder ist die Anschlussfähigkeit an internationale Standards entscheidend. Er plädiert für Lizenzmodelle mit Cap und klare Regeln, damit Gründer:innen und Investoren Planungssicherheit haben.

In der Szene gilt als Faustregel: Uni-Anteile im niedrigen einstelligen Bereich sind akzeptabel. Alles über 10 Prozent wird kritisch; ab 20 Prozent ist eine Anschlussfinanzierung kaum mehr darstellbar.

Rahmenbedingungen: Wo Österreich nachschärfen muss

Zum Abschluss richtet die Runde den Blick auf die Rahmenbedingungen. Denn ob Spin-offs wachsen können, hängt nicht nur von Kapital ab, sondern auch von Anreizen, steuerlichen Regelungen und einer innovationsfreundlichen Kultur.

Für Thomas Meneder ist der steuerliche Rahmen für private Investor:innen ein entscheidender Hebel: „Wenn Verluste steuerlich nicht absetzbar sind, fehlt der Anreiz. Gewinne werden voll versteuert, Verluste trägt man allein – das ist kein attraktives Modell.“ Ohne attraktive Bedingungen für Business Angels bleibe ein wichtiger Teil des Finanzierungsökosystems zu schwach, um die Wachstumsphasen von Spin-offs ausreichend abzusichern.

Lukas Rippitsch wiederum mahnt mehr Zusammenarbeit und Standardisierung im Hochschulsektor ein: „Ein klarer, einheitlicher Rahmen würde Gründer:innen in den Mittelpunkt stellen und Investoren schnelle Prozesse ermöglichen.“ Noch zu oft entwickeln Universitäten eigene Modelle für Beteiligungen und IPÜbertragungen, was zu Verzögerungen und Unsicherheit führt. Vorbilder wie die ETH Zürich zeigen, dass es auch schlanker und transparenter geht.

Doris Agneter setzt auf einen kulturellen Impuls: Sciencepreneurship müsse viel früher an den Universitäten verankert werden. „Wir müssen schon bei PhD-Studierenden und jungen Forscher:innen Bewusstsein schaffen, dass Gründung eine legitime Karriereoption ist – gleichwertig zu Publikationen oder einer akademischen Laufbahn.“ Kleine Module und Programme könnten hier den Einstieg erleichtern und die Grundlage für spätere Spin-offs legen.


Takeaways

  • Teams stärken: Komplementarität und Anpassungsfähigkeit sind wichtiger als Technologie allein.
  • Cap Table sauber halten: Keine überzogenen Uni-Anteile, keine großen Stakes für Inaktive. Raum schaffen für künftige Schlüsselpersonen und investorenfähige Strukturen.
  • Uni-Beteiligungen standardisieren: Österreich braucht einfache, transparente und einheitliche Modelle – nach internationalen Vorbildern.
  • Runden realistisch planen: Genug Kapital, Co-Investoren mit Follow-on-Power und eine vorausschauende Planung bis zur nächsten Stufe.
  • Mindset entwickeln: Von Förderlogik zu Marktlogik, Anreize für Business Angels, Entrepreneurship an Unis verankern.

Diese Themen werden in „From Science to Business“ behandelt:

Folge 1: Status quo der Spin-offs in ÖsterreichStrukturen, Leistungsvereinbarungen, Beteiligungsgesellschaften und Mindset-Veränderungen an Hochschulen.
Folge 2: Von der Idee zum Patent und Spin-offWie Universitäten und Industrie den Transferpfad gestalten, inkl. IP- und Scouting-Prozesse.
Folge 3: Life Sciences im FokusLange Entwicklungszyklen von Medikamenten, hohe Investitionskosten und wie MedLifeLab und Takeda Spin-offs und Innovationen unterstützen.
Folge 4: Finanzierung von DeepTech-Spin-offsHerausforderungen langer Entwicklungszyklen, Evergreen-Fonds, Co-Investments und Investorensicht.
Folge 5: Kooperationen als Erfolgsfaktor (erscheint am 15.10.2025)Von der Idee zum globalen Skalieren. Wie Universitäten, Inkubatoren und Industriepartner Innovationen gemeinsam entwickeln.
Folge 6: Gründungsmindset an Hochschulen stärken (erscheint am 22.10..2025)Best Practices, Infrastruktur und Anreizsysteme, um mehr Spin-offs bis 2030 zu ermöglichen.

„From Science to Business“ setzen wir gemeinsam mit unseren Partnern AplusB (Academia plus Business), Austria Wirtschaftsservice (aws), MedLifeLab Innovation Hub (Medizinische Universität Innsbruck), Noctua Science Ventures, JKU – LIT Open Innovation Center (Johannes Kepler Universität Linz), OÖ HightechFonds, Spin-off Austria, Takeda, tecnet equity, The Spinoff Factory (Technische Universität Wien), Universität Innsbruck und WU (Wirtschaftsuniversität Wien) um.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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