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)

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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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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