25.02.2016

Investorensuche: Das richtige Team ist entscheidend

Bei der Auswahl von förderwürdigen Startups schauen Investoren nicht nur auf Businesspläne, Wachstumschancen oder Sales-Pitches. Auch die menschliche Komponente spielt eine entscheidende Rolle. Julian Carter, Mitgründer des britischen Investmentfonds EC1 Capital, erklärt warum das richtige Team bei seinen Entscheidungen ausschlaggebend ist – und worauf Startups bei der Investorensuche sonst noch achten sollten.
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Ein eingespieltes Team kann überzeugen. - Rawpixel.com

Investoren sind auch nur Menschen. Wenn es darum geht, hohe Geldsummen in riskante Unternehmungen zu stecken, suchen auch sie nach harmonischen Beziehungen, die Vertrauen erwecken. Das gilt sowohl für die Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens als auch für die Verbindung mit dem Investor.

Vision und Leidenschaft

(C) fotolia-kasto: Die Investorensuche dauert meist mehrere Monate.
(C) fotolia-kasto: Die Investorensuche dauert meist mehrere Monate.

In der Welt des Risikokapitals drückt sich das so aus: „Das Team ist wirklich entscheidend. Haben sie die Vision und die Leidenschaft? Du musst wirklich interessiert sein an dem was du machst. Es braucht Tatkraft, sonst ist das Geld der Investoren weg.“ Julian Carter spricht aus Erfahrung: Der Mitgründer und Vorstand des britischen Investmentfonds EC1 Capital hat in den vergangenen vier Jahren rund zwei Dutzend Startups zu frischem Geld verholfen. Bei der Auswahl schaue er besonders darauf, ob das betroffene Team gut zusammenarbeiten kann, ob es bereits Krisen gemeistert hat, ob es die Risiken versteht.

„Du musst wirklich interessiert sein an dem was du machst. Es braucht Tatkraft, sonst ist das Geld der Investoren weg.“

„Das ist so wichtig weil es sich auf das gesamte Leben des Unternehmens auswirken wird“, so Carter. Es sei nicht genug, „einen Haufen von Raketenwissenschaftlern mit MBA-Absolventen“ zusammen zu bringen und rein auf Wachstum aus zu sein. Die entscheidende Frage sei: „Glaubt das Team an den Gründer und seine Idee?“

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Absprung eines Gründers kann fatal sein

So sei der sicherste Weg zum Scheitern auch der Wegfall eines Gründers in der Anfangsphase. „Davon kann man sich nur schwer erholen“, sagt der Manager. Viele Startups würden vergessen, einen Gründervertrag aufzusetzen, in dem genau geregelt ist, wer für welche Aktivitäten zuständig ist und wie Auseinandersetzungen gehandhabt werden. Besonders schwer sei es für Menschen, die vorher in einem Konzern gearbeitet haben. „Viele, die aus der Corporate-Welt kommen, haben Probleme, sich an Startup-Land anzupassen“.

„Viele, die aus der Corporate-Welt kommen, haben Probleme, sich an Startup-Land anzupassen“

EC1 Capital vergibt Seed-Funding, also erstes Startkapital, und beteiligt sich an Startups in Series-A-Runden – die ersten nennenswerten Finanzierungsrunden, meist mit weiteren Investoren als Partner. Laut Carter wird EC1 von einem Familienfonds aus dem Nahen Osten gespeist und beteiligt sich durchschnittlich mit bis zu 1,5 Millionen €, der Fokus liegt auf Unternehmen in Großbritannien. Heuer würde man wieder neues Kapital aufstellen und damit in bis zu 20 weitere Startups investieren können. Normalerweise würde es rund zwei Monate dauern, bis ein Startup an Geld kommt.

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Zu früh zu viel abgeben

Oft würden sich Gründer aber zu früh an potenzielle Investoren wenden, so Carter. „Man muss verstehen, worum es bei Venture Capital geht: Alles dreht sich um groß skalierbares Geschäft“. Dies müsse man aber durch solide Nachfrage vom Kunden erreichen. Nur wenn es Leute gebe, die das Produkt oder Service eines Startups wirklich kaufen wollen, und dafür auch wieder zurückkommen, könne man profitabel wachsen.

„Man muss verstehen, worum es bei Venture Capital geht: Alles dreht sich um groß skalierbares Geschäft“

„Wenn du zu viel für Kundenakquise ausgibst kaufst du das Wachstum nur und verbrennst Geld. Das kann jeder machen“, sagt Carter. Um an Investorengeld zu kommen müsse ein Startup beweisen, dass es „expandieren und das auf einem großen Markt replizieren kann“.

Auch das Timing ist ausschlaggebend: „Es ist die eine Sache, die man nicht beeinflussen kann“, so Carter. Ist der Markt bereit für das Angebot eines Unternehmens? Wie groß ist der Markt und wie schnell wächst er? Dies seien die ersten Fragen, die man in Betracht ziehe.
Und schließlich müsse jedes Startup darauf achten, „nicht zu schnell zu viel vom Unternehmen an opportunistische Investoren abzugeben“. EC1 würde sich in einer Seed-Runde normalerweise zu 20 bis 25 Prozent an einem Unternehmen beteiligen. „Wenn du davor schon die Hälfte hergegeben hast, kannst du gar nicht so schnell schauen und deine Anteile sind im einstelligen Bereich“, sagt Carter.

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