28.08.2025
KOLUMNE

KI-Agenten und Corporate Venturing: Warum sich das Spielfeld gerade verändert

In ihrer neuen Corporate-Venturing-Kolumne erklärt Viktoria Ilger wie KI-Agenten die Dynamik zwischen Startups und Corporates verändern und Corporate Venturing vor neue Aufgaben stellen.
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Viktoria Ilger
Viktoria Ilger | Foto: Viktoria Ilger/Adobe Stock (Hintergrund)

Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance GroupMavie NextVerbund, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.


Sam Altman, Gründer von OpenAI, hat 2024 den Begriff „One-Person Unicorn“ geprägt. Gemeint sind Unternehmen, die mithilfe von KI-Agenten von einer einzelnen Person aufgebaut und skaliert werden. Was nach Science Fiction klingt, ist längst Realität. KI-Agenten haben das Potenzial, Marketing, Vertrieb, Kundenservice, Produktentwicklung und Recherche zu automatisieren. Damit ermöglichen sie Gründer:innen, Aufgaben zu bewältigen, für die früher ganze Abteilungen nötig waren.

Erste Diskussionen drehen sich darum, wie KI-Agenten und KI-Tools das Unternehmertum demokratisieren. Doch eine spannende Frage, die mich beschäftigt, ist: Was bedeutet diese Demokratisierung für etablierte Unternehmen – und speziell für Corporate Venturing?

Eine unterschätzte Konkurrenz

Ob das von Altman beschriebene ‚One-Person Unicorn‘ Realität wird, mag man bezweifeln oder nicht. Fakt ist jedoch: Schon kleine Startups mit wenigen Personen können heute dank KI-Agenten eine Geschwindigkeit und Professionalität, die früher nur großen Unternehmen vorbehalten war, erreichen. Sie bauen ihre Prozesse von Beginn an KI-ready auf, nutzen Datenanalysen für Markttrends und Preisstrategien und professionalisieren ihre Abläufe mit deutlich kleineren Teams. Genau dadurch könnte ein zentraler Vorteil von Corporates fallen: Der über Jahrzehnte aufgebaute Erfahrungsschatz könnte an Gewicht verlieren, wenn datengetriebene KI-Systeme fundiertere Entscheidungen in kürzerer Zeit ermöglichen.

Natürlich können auch etablierte Unternehmen KI-Agenten einsetzen. Der entscheidende Unterschied liegt aber im Tempo. Während Startups ohne Legacy-Systeme loslegen, kämpfen Corporates häufig noch mit Digitalisierungslücken, gewachsenen Strukturen, Datensilos und komplexen Hierarchien. 

Corporate Venturing: Radar, Frühwarnsystem, Möglichkeitsraum

Corporate Venturing war schon immer ein Weg, Innovation von außen hereinzuholen und agiler nach dem Vorbild von Startups zu handeln. Mit dem Aufkommen von KI-Agenten gewinnt es jedoch eine neue Dimension: als Radar, als Frühwarnsystem und als Zugang zu neuen Möglichkeitsräumen. Entscheidend ist, nicht nur etablierte Wettbewerber im Blick zu haben, sondern gerade auch die kleinen, unscheinbaren Teams, die mit KI plötzlich ganze Märkte bewegen können. Je schneller und unabhängiger Startups agieren, desto wichtiger werden Vertrauen und Partnerschaft. Corporates müssen sich daher frühzeitig als spannende und verlässliche Partner im Ökosystem positionieren. 

Finanzierung im Wandel

Auch die Finanzierungslandschaft verschiebt sich. Jeder Euro in Startups hat heute das Potenzial, mehr Hebelwirkung als früher zu entfalten. Was einst Millionen erforderte, lässt sich oftmals mit KI-Agenten für einen Bruchteil umsetzen. Gründer:innen bleiben dadurch länger unabhängig.

Für CVCs heißt das: Kapital allein reicht nicht mehr. Wer in Zukunft relevant sein will, muss früher Mehrwert liefern – durch Netzwerke, technologische Unterstützung oder strategische Begleitung. Corporate VCs haben hier eine doppelte Chance. Einerseits setzen sie selbst KI ein, um Startups schneller zu finden, Marktbewegungen zu beobachten oder Due-Diligence-Prozesse effizienter zu gestalten. 

Andererseits können sie ihr Rollenverständnis schärfen – nicht nur Kapitalgeber mit strategischem Blick zu sein, sondern Mitgestalter, die aktiv gemeinsam mit Startups neue Potenziale erschließen.

Venture Building neu gedacht

Venture Building verändert sich. Schon immer ging es darum, als Corporate neue Unternehmen so aufzubauen, wie Startups es tun: agil, schnell, experimentierfreudig. Doch wenn sich Startups gerade neu erfinden, muss auch Venture Building nachziehen. Schließlich war es immer schon die Idee, Methoden aus der Startup-Welt in den Corporate-Kontext zu übertragen. 

Steve Blank, der „Godfather“ der Lean-Startup-Bewegung, betont bereits, dass seine Methodik an die neue Realität angepasst werden muss. Das Lean-Startup-Prinzip besagt im Kern: nicht lange planen, sondern Produkte möglichst schnell am Markt testen, Feedback einholen und iterativ verbessern. Genau diesen Zyklus rät Blank nun mit KI-Tools und -Agenten zu beschleunigen – von Kundentests und Produktvalidierung bis hin zu Marketing und Skalierung.

Gerade für Venture Building ist das spannend. In Zeiten angespannter Budgets können Corporates so neue Geschäftsideen schneller, schlanker und datengetriebener testen. Vielleicht entsteht das erste „One-Person Unicorn“ gar nicht in einer Garage, sondern in einem Corporate Venture Builder, der KI-Agenten systematisch einsetzt?

Genau darin liegt aus meiner Sicht eine große Chance: Venture Building kann zum strategischen Testfeld werden, um die Potenziale von KI-Agenten konsequent auszuprobieren – abseits bestehender Strukturen, mit der Freiheit, Neues radikal anders zu denken.

Einladung zur Diskussion

Natürlich sind KI-Agenten nicht fehlerfrei. Wir wissen, sie halluzinieren, sie sind bias-behaftet, sie funktionieren nicht in allen Kontexten – und sie werfen Fragen zur Datensicherheit auf. Aber die Richtung ist eindeutig – und sie verändert die Spielregeln im Entrepreneurship aus meiner Sicht grundlegend.

Für Corporate Venturing heißt das: Wir müssen das Thema ernst nehmen. Wir dürfen es weder glorifizieren noch kleinreden, aber wir müssen uns aktiv damit und mit den Auswirkungen auseinandersetzen. 

Die frühe Zusammenarbeit mit Startups wird noch wichtiger, die Positionierung im Ökosystem noch relevanter. Es reicht nicht mehr, auf etablierte Wettbewerber zu schauen. Ich bin der Meinung, es kommt eine spannende Dynamik im Startup-Ökosystem auf uns zu, die auch Corporate Venturing und Corporates betreffen wird.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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