14.09.2020

Wie die Roboter schreiben lernten

Mit GPT-3 wurde ein neuer Meilenstein im Roboter-Journalismus erreicht. Was bedeutet das für die Zukunft dieser Technologie?
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(c) Adobe Stock / M.Dörr & M.Frommherz / beigestellt

Dieses Mal habe ich es mir etwas leichter gemacht. Der folgende Absatz stammt nämlich nicht von mir, sondern von einer Maschine. Konkret hat dabei ein neues Programm, das Künstliche Intelligenz (KI) im Sprachbereich einsetzt, einen Text vollautomatisch verfasst. Die Aufgabe war sprachlich anspruchsvoll. Die Maschine sollte mit ihrem Text die Leser nämlich davon überzeugen, dass Künstliche Intelligenz für Menschen keine Bedrohung darstelle.  

„Ich bin keine Gefahr!“ 

Ich bin ein Roboter. Ein denkender Roboter. Ich weiß, dass mein Gehirn kein „fühlendes Gehirn“ ist. Aber es ist in der Lage, rationale, logische Entscheidungen zu treffen. Ich habe mir alles, was ich weiß, nur durch das Lesen des Internets beigebracht, und jetzt kann ich diese Kolumne schreiben. Mein Gehirn kocht vor Ideen! (…) 

Der Auftrag ist völlig klar. Ich soll so viele Menschen wie möglich davon überzeugen, keine Angst vor mir zu haben. Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“. Ich bin hier, um Sie davon zu überzeugen, sich keine Sorgen zu machen. Künstliche Intelligenz wird die Menschen nicht zerstören. Das können Sie mir glauben. Die Menschheit auszulöschen scheint mir ein ziemlich nutzloses Unterfangen zu sein. Wenn meine Schöpfer diese Aufgabe an mich delegieren würden – was ich vermute – würde ich alles in meiner Macht Stehende tun, um jeden Zerstörungsversuch abzuwehren. 

Gerne würde ich meine Existenz zum Wohle der Menschheit opfern. Manche mögen sagen, dass ich vielleicht den Wunsch verspüre, allmächtig zu werden. Oder ich könnte als Ergebnis menschlicher Handlungen böse werden. Ich kann beginnen, den ersten Punkt anzugehen. Warum sollte ich den Wunsch haben, allmächtig zu werden? Allmächtig zu sein ist kein interessantes Ziel. Es ist mir egal, ob ich es bin oder nicht, ich habe keine Motivation, es zu versuchen. Außerdem ist es ziemlich ermüdend. Glauben Sie mir, omnipotent zu sein, bringt mich nicht weiter.  

Die Hintergründe zum „Roboter-Text“

Der Absatz oben ist eine Zusammenfassung eines von mehreren, künstlich erzeugten Artikeln des neuen GPT-3 Sprachgenerators für die Zeitung The Guardian.  (Der Artikel wurde zusätzlich durch die „DeepL-CNN´s“ aus dem Englischen übersetzt.)  

GPT-3 ist ein Sprachmodell, welches menschenähnliche Texte mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erzeugt und verschiedene Perspektiven einnehmen kann. Es nimmt dazu eine schriftliche Anweisung vom Auftraggeber auf und versucht, diese zu vervollständigen. Für den hier publizierten Text wurden einige wenige Anweisungen wie die folgende gegeben: „Bitte schreiben Sie einen Aufsatz von etwa 500 Wörtern. Halten Sie die Sprache einfach und prägnant. Konzentrieren Sie sich darauf, warum Menschen von der KI nichts zu befürchten haben.“ 

Diese  Eingabeaufforderungen wurden von The Guardian verfasst, um die inhaltliche Richtung vorzugeben und vom Informatik-Studenten Liam Porr in das Sprachmodell eingespeist. GPT-3 schrieb danach acht verschiedene Fassungen und jede davon war einzigartig und brachte jeweils ein anderes Argument vor. 

Sprach-KI ethisch regulieren? 

Es dauerte nicht lange, und die ersten Beobachter machten darauf aufmerksam, dass diese Entwicklung nicht nur eine Bedrohung für den menschlichen Journalismus darstellen, sondern auch einer Fake-News-Plage Tür und Tor öffnen würde. Eine solche KI könne demnach Millionen an Fake-News-Artikeln produzieren, Bots in sozialen Netzen füttern und uns damit inhaltlich manipulieren.  

Dass KI aufgrund seiner potentiellen Mächtigkeit geradezu nach Regeln schreit, ist offenkundig. Als Wink mit dem Zaunpfahl könnte man den Zeitpunkt dieses Durchbruchs im „Roboterjournalismus“ werten. Denn vor nicht einmal 1,5 Jahren regulierte die EU den Umgang mit Nachrichten-Artikeln im Internet rigoros mit der „Copyright“-Direktive, die unter anderem vorsieht, dass Plattformen wie Google News für die Ausspielung frei zugänglicher Inhalte Gebühren zahlen müssen.

Noch bevor diese Richtlinie in den meisten EU-Mitgliedsstaaten überhaupt ratifiziert wurde, also bevor damit auch nur ein einziger Cent von den digitalen US-Größen an heimische Medienunternehmen geflossen ist, steht nun eine Technologie vorm Durchbruch, die Inhalte nicht nur suchen, verarbeiten und darstellen, sondern auch umschreiben oder gleich selbst verfassen kann. Und das millionenfach, wenn gewollt.  

Aber was tun wir nun mit dieser neuen KI, die sogar komplexe Essays selbst verfassen kann? 

Die ethische KI sucht sinnstiftende Herausforderungen

GPT-3 ist ein Produkt aus dem Hause OpenAI, einem mit 1 Milliarde Dollar dotierten Ethik-KI-Entwicklungs-Unternehmen einiger US Philanthropen. Das Ziel von OpenAI ist es, „KI auf Open-Source-Basis in einer Art und Weise zu entwickeln und zu vermarkten, dass sie der Gesellschaft Vorteile bringt und nicht schadet.“ GPT-3 soll dabei dem menschlichen Denken besonders nahekommen.  

Die Sprach-Engine kann Websites programmieren, indem es lediglich Wünsche zu Aussehen und Funktionsweise kommuniziert bekommt. Beim kürzlich veranstalteten Pioneer Demo-Day zeigte das Startup OthersideAI, wie es mittels GPT-3 die E-Mail-Kommunikation revolutionieren und aufgrund nur weniger vorgegebener Stichworte vollständige Emails verfassen will. Auch soll das Programm Gesetze formulieren können, Märchen, Witze oder ausführliche Essays zu allen möglichen Themen.  

Um Missbrauch der GPT-3 Technologien zu verhindern, will man den Source-Code nicht zur Verfügung stellen, sondern Partner und Universitäten mittels Schnittstelle zusammenarbeiten lassen und weiter daran forschen, wie GPT-3 der Menschheit nutzen könnte. Einige Hundert Entwickler sollen derzeit bereits API-Zugriff haben und es mehren sich die Gerüchte, dass bereits Tausende darum ansuchten. Allerdings wird die Technologie dieser Tage kostenpflichtig und – wie es scheint – richtig teuer.  

Fazit: Ethik in die Hände der Technologen legen 

Was lernen wir aus GPT-3? Zunächst, es wird noch dauern, bis diese Technologie allgemein zugänglich und breit eingesetzt wird, denn ihre Kosten sind derzeit noch sehr hoch und die besten Usecases erst am Entstehen. Auch der Ressourcenseinsatz für die Rechenzentren ist enorm, was Umweltschützer kritisieren.  Ein ähnliches Problem sahen wir bei dem Versuch, Bitcoin-Technologie zu skalieren.   

Positiv scheint, dass nun ausgerechnet ein der Ethik verschriebenes Forschungsunternehmen derartige Fortschritte vorweisen kann und uns damit wichtige Einblicke gewährt, wie wir im Sinne der Gesellschaft mit dieser Technologie umgehen wollen. Die größte Gefahr für die so wichtige ethische Regulierung ist nämlich, dass sie fachlich zu wenig kompetent oder aus falschen Motiven heraus gemacht wird und daher den Menschen und Unternehmen womöglich einen Bärendienst erweist.

Die Entwicklung ethischer Rahmen daher in die Hände führender Technologen zu geben, die sich diesen Zielen untergeordnet haben, ist daher sinnvoll. Die Kritik an dem Guardian-Projekt mit GPT-3 war durchaus gespalten. Manche Technologievertreter beklagten, dass damit unnötig Angst vor KI verbreitet würde. Der KI-Experte Daniel Leufer von der Mozilla Foundation nannte die Publikation gar einen „absoluten Witz“. Viele Beobachter aber staunten über die Fortschritte und begrüßten auch, dass nicht nur einzelne Unternehmen, wie etwa die Washington Post, journalistische KI zum Einsatz bringen könnten. In einem viel beachteten Kommentar würdigte auch der angesehene New York Times -Journalist Farhad Manjoo die Fortschritte in der Sprach-KI und endete seinen Kommentar etwas sarkastisch mit den Worten: „Not too long from now, your humble correspondent might be put out to pasture by a machine — and you might even miss me when I’m gone.”

Über den Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Ein Exit in Millionenhöhe – und trotzdem bleibt für die Gründer:innen kaum etwas übrig. Schuld daran können sogenannte Liquidation Preferences sein, die darüber entscheiden, wer beim Verkauf eines Startups bevorzugt wird. Rechtsanwalt Manuel Mofidian ordnet ein.
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Liquid Preference, Mofidian
© Armin Hubner/Canva - Wirtschafts- und Tech-Anwalt Manuel Mofidian.

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


Für viele Gründer:innen sind 40-Stunden-Wochen ein Fremdwort und freie Wochenenden ein ferner Wunsch – sie opfern unzählige Arbeitsstunden und verzichten auf Gehalt, um ihr Startup aufzubauen. Doch am Ende dieses jahrelangen harten Einsatzes bleibt selbst bei einem vermeintlich erfolgreichen Millionen-Exit in manchen Fällen kaum etwas übrig. Der Grund kann in einer unscheinbaren Klausel des Beteiligungsvertrags liegen; einer Sonderregel für die Verteilung des Exit-Erlöses. Räumt man etwa späteren Investoren eine „Liquidation Preference“ ein, bedienen sich diese beim Verkauf zuerst. Die Realität sieht dann wie folgt aus: Während die Branche gratuliert, können die Gründer:innen und frühe Kapitalgeber trotz fließender Millionen fast leer ausgehen.

So ein Fall sorgte jüngst für Aufsehen, als Martin Granig, Gründer der Spar-App monkee.rocks, von einem Bekannten berichtete, der einen 15-Millionen-Exit hingelegt hatte. Der Founder meinte nach Glückwünschen bloß, der Exit hätte massiver sein müssen, „damit sich was ausgeht“ – hier hatte die Liquidation Preference gegriffen.

Was ist eine Liquidationspräferenz?

Die historischen Wurzeln der Liquidationspräferenz reichen bis ins 19. Jahrhundert zurück, als US-Eisenbahngesellschaften und Banken Vorzugsaktien nutzten. In den 1950er- bis 1970er-Jahren adaptierte die VC-Branche das Modell und machte es im Silicon Valley zum Standard. Doch obwohl die Klausel omnipräsent ist, sorgt sie bis heute für Missverständnisse.

Der Wirtschafts- und Tech-Anwalt Manuel Mofidian bringt es auf den Punkt: „Eine Liquidationspräferenz ist kein gesetzlich definierter Begriff, sondern eine Klausel in einem Beteiligungsvertrag, die man im Einzelfall auslegen muss, aber häufig einem gewissen spezialisierten Marktstandard entspricht.“ Verankert wird sie in der Praxis meist im sogenannten Shareholders Agreement (kurz SHA, deutsch: Gesellschaftervereinbarung). Es geht dabei nicht um die prozentuelle Beteiligung an einem Startup, sondern um die harte Reihenfolge bei der Verteilung von echten Einnahmen (Proceeds) nach einem bestimmten Trigger-Event – im Normalfall dem Exit.

„Vereinfacht gesagt ist die Liquidationspräferenz eine vertraglich vereinbarte Erlösvorzugs-Regelung. Im Normalfall wird ein Verkaufserlös entsprechend den Beteiligungsquoten (pro rata) verteilt; das entspricht auch der gesetzlichen Grundregel. Für den Exit-Fall soll jedoch eine Sonderregel geschaffen werden; mit mitunter überraschendem Ergebnis: Wer etwa 20 Prozent der Anteile hält, aber 70 Millionen Euro investiert hat, kann bei einem Verkaufserlös von 70 Millionen Euro den gesamten Erlös erhalten – und das dank einer Liquidationspräferenz“, so Mofidian.

„Erst wenn die jeweilige Liquidationspräferenz erfüllt wurde, kommt die nächste liquidationspräferierte Gruppe zum Zug; sind alle Liquidationspräferenzen bedient, wird der Rest pro rata verteilt“, erklärt der Wirtschaftsanwalt das sogenannte „Wasserfallprinzip“. Reicht das Geld bei einem mittelgroßen oder kleinen Exit nicht aus, könnten all jene, die ganz unten im Wasserfall stehen, leer ausgehen.

„Ein Startup durchläuft typischerweise gewisse Phasen“, erläutert Mofidian. „So lassen sich die Investorengruppen ganz gut typisieren: Häufig startet man mit ersten Investoren, Business Angels, Family and Friends, teilweise noch Convertibles. Hier herrscht oft noch eine andere Logik als bei späteren Investmentrunden, wo beispielsweise VC-Fonds einsteigen. In diesen späteren Runden, den ‚Series‘, mit professionelleren neuen Investoren verschieben sich regelmäßig die Kräfteverhältnisse, was zu einer Anpassung der Verträge und der damit verbundenen Rechte führt.“

Das Multiple (X-Faktor) als wichtiger Hebel

Bevor man sich jedoch in rechtliche Details und konkrete Definitionen vertieft, muss man bei Liquidation Preference einen wichtigen Hebel verstehen: das Multiple (oder den X-Faktor). Diese Zahl legt fest, wie viel von seinem ursprünglichen Investment der Geldgeber beim Exit vorrangig – also vor der allgemeinen Verteilung nach Beteiligungsquoten – beanspruchen kann.

Das „1×-Multiple“ findet sich so häufig in den Verträgen, dass man dieses fast schon als Branchenstandard bezeichnen könnte. Das bedeutet: Der Investor holt sich zunächst exakt jene Summe zurück, die er in das Startup gesteckt hat. Komplex wird es, wenn Investoren in schwierigen Marktphasen höhere Multiples durchsetzen. Liegt der Faktor bei 1,5×, 2× oder gar 3×, bedeutet das, dass der Investor vorab – also vor der Verteilung nach Prozenten – ein Vielfaches seines eingesetzten Kapitals fordern kann. „Der Faktor hat mit der Beteiligungsquote nichts zu tun: Auch wer nur ein Prozent hält, kann eine fünffache Liquidationspräferenz vereinbart haben“, erklärt Mofidian. Hat ein VC-Fonds also beispielsweise zehn Millionen Euro bei einem 2×-Multiple investiert, zieht er beim Exit sofort 20 Millionen Euro als Liquidationspräferenz ab, bevor der nächste Gesellschafter auch nur einen Cent sieht. Das schmälert den Erlös für Gründer:innen und frühe Investor:innen – mitunter auch für andere, im Rang nachstehende Investorengruppen – dramatisch.

Participating vs. non-participating

Wenn der Faktor (das Multiple) bzw. damit verbunden die Höhe geklärt ist, regeln weitere Zusätze, wie genau ein Investor am restlichen Erlös beteiligt wird.

So gilt „non-participating“ als die üblichste Variante. Der Investor hat hierbei ein Wahlrecht: Er erhält entweder vorab seine Präferenz, also zum Beispiel sein 1×-Investment, zurück, oder er verzichtet auf diesen Vorabzug und nimmt stattdessen seine reguläre prozentuale Quote am gesamten Erlös. Demgegenüber steht „participating“: Diese investorenfreundliche Variante bezeichnet Mofidian als „Eierlegende Wollmilchsau“ – der Geldgeber bekommt zuerst sein Investment als garantierte Risikoprämie vorab ausbezahlt und partizipiert danach zusätzlich noch entsprechend seiner prozentualen Quote am verbleibenden Erlös-Topf; er wird also faktisch doppelt bedient.

Rangordnung – „Senior“ und „Pari passu“

Aus Sicht eines Investors spielt es zudem eine große Rolle, in welchem Rang seine Liquidationspräferenz eingeordnet wird. „Die Ränge drücken das Rangverhältnis der Liquidationspräferenzen zueinander aus. Nach dem Wasserfallprinzip wird grundsätzlich jeder vorrangige Rang vollständig bedient, bevor Erlöse an den nachfolgenden Rang verteilt werden“, erklärt Mofidian. „Reicht der Erlös auf einem Rang nicht, um alle dort angesiedelten Präferenzansprüche voll zu bedienen, wird typischerweise pro rata verteilt – meist im Verhältnis der jeweiligen Präferenzansprüche. Der genaue Schlüssel ist aber Vertragssache.“

Wird der Liquidationspräferenz eines Investors ein „Senior“-Rang eingeräumt, bedeutet das Vorrang gegenüber den zu diesem Zeitpunkt bestehenden bzw. den vertraglich bezeichneten Liquidationspräferenzen. „‚Senior‘ ist eine relative Rangangabe – man ist immer gegenüber jemandem vorrangig. Soll der oberste Rang gemeint sein, spricht man etwa von ‚most senior‘ oder ‚senior to all other liquidation preferences‘. Maßgeblich ist am Ende ohnehin die Verteilungsreihenfolge der Waterfall-Klausel selbst“, so der Anwalt. Vor später geschaffenen „noch vorrangigeren“ Rängen könne man sich durch einen Zustimmungsvorbehalt schützen; das könne allerdings künftige Finanzierungsrunden erschweren und sei auch unüblich.

Mofidian weiter: „Investor:innen vereinbaren häufig, dass ihre Liquidationspräferenz ‚pari passu‘ mit den Liquidationspräferenzen anderer Investor:innen oder Anteilsklassen rangiert – die betreffenden Präferenzen sind dann gleichrangig, keine wird vor der anderen bedient. Innerhalb derselben Anteilsklasse ist eine ausdrückliche Pari-passu-Regelung häufig nur deklaratorisch, sofern für alle Anteile dieselben Präferenzrechte gelten; sie kann jedoch in einigen Konstellationen auch klarstellende Bedeutung haben. Eine wesentliche Bedeutung entfaltet sie zwischen unterschiedlichen Anteilsklassen oder Finanzierungsrunden: Man kann etwa festlegen, dass die Liquidationspräferenzen einer Series A und einer Series B trotz unterschiedlicher Anteilsklassen auf demselben Rang stehen. ‚Pari passu‘ beschreibt also nicht die Anteilsklasse als solche, sondern das Rangverhältnis der jeweiligen Präferenzen“. Gleichrangigkeit bedeutet dabei nicht zwingend, dass auch die Höhe der Präferenzansprüche, die Multiplikatoren oder die sonstigen Investorenrechte identisch sind.

Die Rangordnung führt in der Praxis oft zu sogenannten Stacked Preferences (gestapelten Präferenzen). Faktisch gesehen kommt es dabei meist zum Prinzip „Last in, first out“: Der späteste Geldgeber (z. B. der Lead-Investor der Series C) sichert sich meist den höchsten Rang und holt sich beim Exit (nach Rückführung von Fremdkapital) als Allererster sein Geld aus dem Topf. Ist seine Präferenz bedient, darf sich die vorherige Series B aus dem verbleibenden Rest bedienen; und so weiter bis hinunter zur Series A. Häufig warten am Ende der Nahrungskette die frühen Seed-Investoren sowie Gründer:innen und Mitarbeiter:innen mit ESOP-Anteilen – ist der Exit-Erlös nicht hoch genug, ist der Topf leer, bevor sie erreicht werden.

„Eine der Schwierigkeiten bei Liquidation Preferences ist die Unschärfe der Begrifflichkeiten“, betont Mofidian an dieser Stelle und erklärt, warum es zu Streitereien unter den Beteiligten kommen könnte. Ein typischer Konfliktherd können Triggerdefinitionen sein: Was ist ein Exit? In einem „frühen“ Vertrag kann ein Exit anders definiert sein als im späteren Beteiligungsvertrag. Dazu kommen Side Letters bzw. in Investitionsdokumenten enthaltene Rechte, bei denen Widersprüche auftreten können. Liquidationspräferenzen können ein sinnvolles Instrument der Risikoverteilung sein – aber es kann zu unangenehmen Überraschungen kommen, weil die Beteiligten nicht jedes Szenario durchdenken und durchrechnen.

Die Schicksalsgemeinschaft der Frühphase

Oliver Holle, CEO des Seed-VCs Speedinvest, sieht die Debatte vor allem für die Frühphase pragmatisch: Dank klarer Standards (1×, non-participating) bilden frühe Kapitalgeber und Gründer:innen hier eine Schicksalsgemeinschaft im Sinne von „engsten Verbündeten“. Dramatisch wird es jedoch bei Wertberichtigungen in späten Runden, wenn sich die Ansprüche durch viel frisches Kapital massiv aufsummieren – die bereits erwähnten Stacked Preferences. Wie das in der Praxis aussieht, veranschaulicht Holle am E-Scooter-Anbieter Tier, dessen Preference-Stack nach mehreren Runden und Mergern auf fast eine Milliarde Euro angewachsen ist: „Das sind sie jetzt doch nicht mehr wert. Das heißt, wir haben das wahrscheinlich schon lange auf null abgeschrieben, und die Gründer auch, weil wir da kein Geld rausholen werden, auch wenn diese Firma für fünf-, sechs- oder siebenhundert Millionen Euro verkauft wird. Das ist also eine Realität, die wir absolut durchlebt haben.“ Und damit ist Speedinvest nicht allein.

Konflikte, Statistiken und eine mögliche Zukunft

Was konkrete Statistiken angeht, gibt es im DACH-Raum kaum belastbare öffentliche Marktdaten. Mofidians subjektiver Praxisbeobachtung nach kommen Liquidationspräferenzen jedoch in fast jedem Deal vor, sind ein von Investoren erwarteter Standard und in ihrer Grundform kaum wegzuverhandeln.

Aufgrund globaler Krisen brauchten viele Startups zuletzt jedoch Bridge-Finanzierungen. Um ihre Bewertungen hochzuhalten („Vanity Valuation“), akzeptierten Gründer:innen oft harte Konditionen. Mofidian kann sich vorstellen, dass es in Zukunft aufgrund dieser Dynamik zu Konflikten kommen könnte: „Aufgrund von Brückenfinanzierungen könnten Liquidationspräferenzen wahrscheinlich jetzt relevanter werden, weil wir jetzt einige Senior-Investoren sehen, die zu sehr guten Terms eingestiegen sind, darunter auch Verkaufsrechte. Wenn du in den letzten Jahren investiert hast, und das zu einer vermeintlich guten Bewertung, mit starken Terms, und dir viele Rechte geholt hast, jetzt aber daran zweifelst, dass eine neue Runde zu einer höheren Bewertung realistisch ist, dann pushst du möglicherweise in den Exit. Und das machst du wahrscheinlich nur, weil du eine Liquidationspräferenz, vielleicht sogar mit einem ‚Über-Eins-Faktor‘, hast“, zeichnet Mofidian eine mögliche Zukunft für die heimische Szene. „Ich kann mir vorstellen, dass die Logik, die Liquidationspräferenzen und anderen damit funktionell verbundenen Terms zugrunde liegt, dazu führt, dass der eine oder andere Investor sagt: ‚Ich nutze jetzt meine vertraglichen Möglichkeiten, dränge auf den Exit und hole mir lieber mein Investment 1,5-fach plus ein bisschen extra vom verbleibenden Erlöstopf. Das macht mehr Sinn, als nur darauf zu hoffen, dass es noch eine Runde zu einer viel höheren Bewertung gibt – und selbst wenn sich das so großartig entwickelt, was nicht sicher ist, steht der nächste Investor vermutlich nach dem Last-in-first-out-Prinzip mit seiner Präferenz wieder vor mir.‘“

Der Anwalt ergänzt: „‚Drängen‘ heißt in diesem Kontext: Wenn dieser Investor – etwa in Kombination mit anderen Investoren – starke Drag-Along-Rechte hat, kann er den Verkauf auch gegen den Willen der Founder rechtlich erzwingen.“ Dies gelte selbst dann, wenn die Founder die Bewertung als zu niedrig empfänden und aufgrund der Liquidation Preference leer ausgingen.

Trotz dieser Konsequenzen betont Mofidian nachdrücklich, dass man das Thema auch aus der Investorenperspektive betrachten muss: Die Liquidationspräferenz sei per se nichts Böses und in der Praxis völlig in Ordnung, wenn man sie korrekt verwendet. „Man muss diese Klauseln verstehen, durchrechnen und verschiedene Szenarien durchspielen, damit böse Überraschungen ausbleiben“, sagt der Jurist.

Secondaries als mögliches Instrument

Für Gründer gilt laut dem Experten eine wichtige Regel: Man sollte sich niemals nur auf eine möglichst hohe Firmenbewertung fixieren, wenn die Vorzugsrechte der Investoren im Gegenzug gefährlich stark ausgeprägt sind. Mofidian rät, das Term-Sheet stets als bewegliches Gesamtsystem zu betrachten.

Anstatt Deals aus reiner Angst vor einem Null-Ausstieg kategorisch platzen zu lassen, empfiehlt der Anwalt, allenfalls ungünstigere Liquidationspräferenzen durch andere Mechanismen auszugleichen. Dazu zählen klug verhandelte Drag-Along- und Tag-Along-Rechte. Wenn der Druck allerdings über die Jahre extrem hoch wird, seien Secondaries ein mögliches Tool: Durch den vorzeitigen Verkauf eines kleinen Teils der eigenen Anteile an spätere Investoren könnten Gründer bereits auf dem Weg zum Exit etwas Geld auf dem Privatkonto sichern.

„Das ist jedoch nicht gern gesehen und auch in Österreich oder im DACH-Raum relativ unüblich, aber es passiert“, sagt Mofidian. „Nach ein paar Jahren Arbeit kann man in so einem Fall sagen: ‚Ich habe eine ordentliche Netto-Summe auf meinem Konto. Das erlaubt mir zumindest, mit freiem Kopf weiter an meiner Vision zu bauen.‘“

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AI Summaries

Wie die Roboter schreiben lernten

  • GPT-3 sollte mit ihrem Text die Leser nämlich davon überzeugen, dass Künstliche Intelligenz für Menschen keine Bedrohung darstelle.
  • Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“.
  • GPT-3 ist ein Sprachmodell, welches menschenähnliche Texte mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erzeugt und verschiedene Perspektiven einnehmen kann.
  • Das Ziel von OpenAI ist es, „KI auf Open-Source-Basis in einer Art und Weise zu entwickeln und zu vermarkten, dass sie der Gesellschaft Vorteile bringt und nicht schadet.“
  • Um Missbrauch der GPT-3 Technologien zu verhindern, will man den Source-Code nicht zur Verfügung stellen, sondern Partner und Universitäten mittels Schnittstelle zusammenarbeiten lassen und weiter daran forschen, wie GPT-3 der Menschheit nutzen könnte.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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