29.03.2023

Massenkündigungen vs. Healthy Growth – verschiedene Perspektiven und eine Wahrheit

Wie die Startup-Welt funktioniert, wurde vielen erst bewusst, als Massenkündigungen plötzlich Thema waren und Menschen von einem Tag auf den anderen ihren Job verloren. Es gab harte Kritik, nicht nur an den „Layoffs“, sondern an der Szene allgemein. Und es tauchte die Frage auf, ob es nicht Alternativen zu den Hypergrowth-Bestrebungen gebe, die ein nachhaltiges Wirtschaften ermöglichen. Dieter Rappold und Jule Wilhelm von Speedinvest Pirates, Co-Founder von Austrian Startups Daniel Cronin und Veronika Leibetseder vom Vorzeige-Unternehmen Dynatrace teilen ihre Ansichten zu diesem Thema und liefern Best-Practice-Beispiele samt Lösungsansätze.
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Massenkündigung, Hypergrowth, Cronin, Rappold, Leibetseder, Wilhelm
(c) Speedinvest Pirates/Austrian Startups/ Ines Thomsen - Veronika Leibetseder (l.o) von Dynatrace, Jule Wilhelm, Speedinvest Pirates, Dieter Rappold, Speedinvest Pirates und Daniel Cronin, Austrian Startups.

Perspektive ist so eine Sache. Sie ist fließend, sie kann gewechselt werden wie eine Meinung, kann – einmal angenommen – Standpunkte vertreten und als Verteidigerin von Positionen dienen. Sie kann aber auch, sollte sie starr und stur verwendet werden, Essenzielles ausblenden und der Kritik an einer Sache ihre Stärke entziehen. Vor diesem Hintergrund sind Wortmeldungen aus der und über die Startup-Szene stets zu durchleuchten, um ein ganzheitliches Bild des betreffenden Themas zu erreichen – besonders wenn es sich um emotional aufgeladene Themen wie Hypergrowth und Massenkündigung handelt.

2022 – Jahr des Mega-Wachstums und der Massenkündigung

2022 war das Jahr, in dem der Begriff Mega-Wachstum Einzug in die heimische Startup-Welt hielt, Unternehmen zu Unicorns wurden, neue Märkte anvisierten, auf Akquise-Tour gingen, um schlussendlich – auch den globalen Umständen geschuldet – in finanzielle Krisen zu verfallen und einen Haufen Leute zu kündigen, nachdem sie gewachsen waren und die Zukunft rosig schien. Neue Mitarbeiter:innen verlegten ihren Lebensmittelpunkt oder Wohnsitz und verloren wenige Wochen danach ihre Arbeitsplätze aufgrund von Sparmaßnahmen – so die Kurzfassung.

Es gab viel Aufregung. Entscheidungen und das Verhalten von Gründerinnen wurden kritisiert. Menschen, die ihren Job verloren haben, schlossen sich zu anonymen Gruppierungen zusammen, die Details und Interna ihrer alten Arbeitgebenden „leakten“ und allgemein ihrer Wut und ihrem Frust auf diversen Plattformen freien Lauf ließen. Von außerhalb der Startup-Szene mehrten sich Stimmen, die Startups gar als Wirtschaftsfaktor die Ernsthaftigkeit absprachen und das ganze „eine lächerliche Spielerei“ nannten. Das Konzept von Startup-Investment-Bewertung-Wachstum wurde infrage gestellt und Hypergrowth verkümmerte zu einer negativen Assoziation. Argumentationsketten drehten sich infolge darum, dass Massenkündigungen zu Startups einfach dazugehören und „Part of the Game“ seien.

Ist das wirklich nötig, Startup-Szene?

Es poppte auch die Frage auf, ob dieser sonst typische Vorgang „wirklich nötig sei“, ob die Jagd nach Risikokapital und hohen Firmenbewertungen wirklich das Nonplusultra der Startup-Community sein müsse und ob es nicht nachhaltigere Lösungen und andere Verhaltensweisen gebe, die nicht dazu führen, dass Einzelschicksale einen plötzlichen Tiefschlag erleiden bzw. Menschen von einem Tag auf den anderen ohne Beruf dastehen. Und dass vielversprechende Startups plötzlich mit einem PR-Fiasko zu kämpfen haben und Wege finden müssen, sich davon zu erholen.

Im Zuge der letztjährigen Massenkündigungen meinte der Gründer des VCs Speedinvest Oliver Holle im brutkasten-Gespräch, Hypergrowth sei „brutal und abnormal“, weil es nicht normal sei, derart schnell zu wachsen. Jedoch sei aus VC-Sicht der Hypergrowth die Zielsetzung. Man müsse sich auch als Mitarbeiter:in genau ansehen, ob man diese Reise mitgehen wolle. Mit dem Wissen, dass es ein kurzer Teil der Reise sein kann. Business Angel Hansi Hansmann indes zog damals sogar noch deutlicher ins argumentative Feld und meinte zu Massenkündigungen, es sei „selbstmörderisch“, es nicht zu tun.

Daniel Cronin, Co-Founder von Austrian Startups, gilt als „Pitch Professor“. Für ihn ist zwar die Triade „Schnelles Wachstum, Bewertung, Massenkündigung“ keine in Stein gemeißelte, jedoch sieht auch er keinen anderen Weg in der Form, wie Hypergrowth-Startups finanziert sind. „Es stecken unendlich viele Einzelschicksale dahinter“, sagt er. „Wenn ich bei einer erzkonservativen Bank anheuere, dann ist mein Job ein sicherer. Bei Hypergrowth-Startups muss ich mir der Gefahr des Verlustes bewusst sein. Das ist eine Risikofrage.“

Für ihn hat die Aufregung nach den Massenkündigungen viele Facetten. Ein Punkt jedoch, den er nennt, ist bemerkenswert und soll veranschaulichen, wieso die Aufregung derart große Ausmaße erreicht haben könnte. „Startups sehen, wenn sie auf 2.000 Leute anwachsen, bloß wie ein reguläres Unternehmen aus“, erzählt er. „Sie haben ein ,fettes‘ Büro und stellen vielleicht Leute aus dem Konzernumfeld an, die das Risiko gar nicht kennen und es nicht bewerten können. Wenn man externe Investoren hat, mit dem Fokus auf Profitabilität, muss man aber vielleicht einmal Dinge reduzieren, Büroflächen etwa, oder eben auch Personal. Das Ergebnis auf menschlicher Ebene ist übel, aber vielen neuen Mitarbeiter:innen, die von großen Unternehmen oder Konzernen kommen, ist wohl nicht bewusst, dass sie auf einem Schleudersitz sitzen. Sie sehen nur das moderne ,Headquarter‘ und ihr höheres Gehalt.“

Die billigen Jahre sind vorbei

Dieter Rappold, Founder und Senior Growth Strategist bei Speedinvest Pirates, empfindet den Diskurs als berechtigt, um über Teile des Ecosystems zu reflektieren. Er hat für die Geschehnisse, die 2022 in allen Aspekten sichtbar wurden, eine Grundlage ausgemacht: Die globale Entwicklung des billigen Geldes der letzten 20 bis 30 Jahre – maßgeblich dadurch befeuert, dass die Europäische Zentralbank bzw. die Fed „Geld gedruckt“ hat – hätte dazu geführt, dass zwar eine große Geldmenge, aber nur begrenzte Wachstumsperspektiven existierten.

„Dann ist man bereit, jeden Preis für die Aussicht auf Wachstum zu bezahlen“, sagt er. „Founder nutzen aufgeblasene Investmentrunden, um Hypergrowth zu finanzieren. In der aktuellen Situation kann man Unternehmen keinen Vorwurf machen; dass damit Einzelschicksale verbunden sind, ist ein anderes Thema.“ Als Gründerin dürfe man nun mal keine Entscheidungen auf Basis dieser Einzelschicksale treffen. „Es handelt sich hierbei auch um Menschen, die hervorragend ausgebildet sind und beste Chancen auf dem Jobmarkt haben“, ordnet Rappold den Diskurs etwas ein. „Wirklich soziale Probleme haben wir, wenn einer 55-jährigen Frau ohne höhere Ausbildung gekündigt wird.“

Für ihn bewegt sich der Startup-Sektor in einer Interdependenz, in der Founder:innen und Startups versuchen, Erwartungen und Bedürfnisse des Kapitalmarktes zu erfüllen. „Und der Kapitalmarkt hat exponentielle Wachstumsziele verlangt“, so der Growth-Experte weiter. „Aber er hat sich auch schnell gedreht. Heute muss der ,Path to Profitability‘ absehbar sein.“

Veronika Leibetseder, Sr. Director R&D Lab Operations Dynatrace, hat bei dieser Thematik ebenfalls eine klare Haltung. Man brauche als Unternehmen in gewissen Phasen schnelles Mitarbeitendenwachstum, etwa um in einem stark wachsenden Markt bei großen Kund:innen konkurrenzfähig zu bleiben. „Liegt dieses prozentuell aber weit über dem Umsatz- bzw. Gewinnwachstum, ist das nicht lange durchzuhalten. Das wird manchen Startups zum Verhängnis. Lässt man sich in Phasen eines starken Wachstumsdrucks zudem dazu verleiten, nicht darauf zu achten, ob wirklich alle neuen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ,cultural fit‘ sind, oder vernachlässigt man das Onboarding und Training neuer Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, geht man einen schwierigen Kompromiss ein. Das kann verhängnisvoll sein.“

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„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Macht künstliche Intelligenz Unternehmen nur effizienter? Oder ist die Technologie transformativ und verändert auch Geschäftsmodelle? Welche Rolle spielen menschliche Faktoren? Was Antworten auf diese Fragen sind und ob es sich dabei möglicherweise um gar keine Gegensätze handelt, dem geht die vierte Folge von “No Hype KI” nach. Zu Gast waren Ana Simic (Propeller | Gründerin), Nikolaus Marek (IBM | Tech Sales Leader), Saskya Lipp (CANCOM Austria | Portfolio & Product Manager Business Innovation) und Mic Hirschbrich (Apollo.ai | Co-Founder).

Effizienz und Disruption

In der österreichischen Wirtschaft wird KI bis dato oft als Mittel zur Effizienzsteigerung eingesetzt. Doch wie groß ist das Potenzial darüber hinaus, um ganze Geschäftsmodelle zu transformieren? „Das glaube ich jedenfalls“, sagt Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai. “Ich glaube, dass sich jetzt in den kommenden Jahren die Spreu vom Weizen trennen wird.” Es reiche nicht, beliebig generative Modelle einzusetzen: “Wer glaubt, er kann das ohne Vorarbeit und Sicherheitsmaßnahmen großflächig ausrollen, wird ein böses Erwachen erleben.“

Saskya Lipp, Portfolio & Product Manager Business Innovation bei CANCOM Austria, beobachtet bereits Veränderungen: „Ich finde, man sieht es jetzt schon recht stark, dass sich bestehende Geschäftsmodelle durch Effizienzsteigerungen transformiert haben.” Als Beispiel führt sie die Automatisierung in der Produktion oder die Personalisierung im Customer-Bereich an. Sie geht davon aus, dass neue Geschäftsmodelle entstehen – insbesondere durch Agentic AI. Als Beispiel führt sie Voice-Bot-as-a-Service-Anwendungen an.

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern auch eigenständig Aktionen ausführen und Entscheidungen treffen können. Während klassische Chatbots meist bloß antworten und Informationen bereitstellen, agiert eine Agentic AI eher wie ein digitaler Assistent, der Proaktivität zeigt und Aufgaben eigenverantwortlich übernimmt.

Mehr als nur Chatbots

Für viele Unternehmen bleibt die Frage, ob sie KI bloß als Support-System nutzen oder ihre Prozesse tatsächlich umfassend umkrempeln. Tech Sales Leader Nikolaus Marek von IBM sagt dazu: „Sehr viele Unternehmen beginnen erst einmal mit KI-Projekten zur reinen Effizienzsteigerung, um überhaupt in die Lernphase einzusteigen. Das heißt, sie setzen sich mit der Technologie auseinander, machen erste Schritte, aber sie verwenden sie noch nicht wirklich disruptiv.“

Dennoch können auch Maßnahmen zur Effizienzsteigerung führen. Gerade im Patentmanagement habe IBM ein Projekt mit ABP Patent Network umgesetzt, bei dem KI nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern ein ganz neues Angebot ermöglicht: “Da haben wir ein Modell mit 160 Millionen verfügbaren Patenten trainiert, um Patentanwälten ein Tool zu geben, um Patente schneller anzumelden” Das würde gleichzeitig disruptiv, sowie effizienzsteigerend sein.

Ana Simic, Gründerin von Propeller, plädiert dafür: “Die KI verändert nicht nur Geschäftsmodelle, sie verändert uns Menschen. KI werde langfristig mehr sein als nur ein weiterer Automatisierungshebel zur Effizienzsteigerung. Simic verweist auf den neuen World Job Report des World Economic Forum, wonach 60 Prozent aller Geschäftsmodelle KI-bedingt verändern werden und sich der globale KI-Markt in den nächsten acht Jahren von derzeit 300 Milliarden Dollar auf drei Billionen Dollar verzehnfachen werde.

Mic Hirschbrich hebt in Bezug auf Effizienz und Disruption hervor, dass KI in der Unternehmensführung nicht zwangsläufig „alles auf den Kopf stellen“ muss. “Wenn ich KI zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen einsetze, möchte ich eine verlässliche Basis schaffen, die Führungskräften bei ihrer Haftung und bei ihrer Entscheidungsqualität hilft.” Hier würde man keine radikale Disruption brauchen, sondern vielmehr eine sichere und nachvollziehbare KI. Zudem müsse man bei Use-Cases bewusst zwischen Assistenz und Substitution unterscheiden.

Agentic AI, Akzeptanz und die Zukunft der Interaktion

Wo KI heute bereits oft ansetzt, sind Chat- und Voicebots. Doch wie hoch ist die Akzeptanz? “Ich glaube, die Kundinnen und Kunden werden sich daran gewöhnen“, sagt Marek. “Wir hatten am Anfang regelbasierte Chatbots, die rasch an ihre Grenzen gestoßen sind. Jetzt erkennen Transformer-Modelle natürliche Sprache deutlich besser, was die Akzeptanz steigert.“ Entscheidend sei, wie Unternehmen damit umgehen: “Show me, tell me and do it for me. Das heißt, mir die richtige Information zu liefern, mir meinen nächsten Schritt zu erklären und im Idealfall auch gleich in den Systemen dafür zu sorgen, dass er ausgeführt wird.”

Für Saskya Lipp liegt der nächste Schritt schon in Reichweite: “Agentic AI heißt, dass sich Prozesse automatisieren.” Unter anderem führt sie autonome Produkte ins Spiel, wie eine Heizung, die selbst entscheidet, ob sie sich höher oder niedriger einstellt. Im Bereich von Agentic AI wird man künftig auch vermehrt neue Ertragsmodelle sehen.

Von großen und kleinen Modellen: Was tun mit Daten?

Die Entwicklung der Basistechnologien stellt Unternehmen vor die Wahl, große vortrainierte Modelle zu nutzen oder eigene KI-Modelle zu bauen. Bei IBM verfolgt man den Ansatz, verschiedene Modelle auf einer Plattform bereitzustellen. Dazu gehöre auch, die nötige Governance zu bedenken, damit Verantwortliche bei gesetzlichen Vorgaben und Haftungsfragen sicher seien. “Gerade in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen ist das essenziell. Wer sein Geschäftsmodell auf KI stützt, muss sichergehen, dass Datenbasis und Governance passen.” Auch CANCOM Austria berät dazu, ergänzt Lipp. “Bei KMU sehen wir, dass es effizienter ist, auf vorhandene Modelle aufzusetzen und dann ein Fine-Tuning zu machen.”

Regulatorik als Stolperstein – oder als Chance?

Regulierung kann Innovation hemmen, wie Hirschbrich aus eigener Erfahrung weiß. “Wir haben damals versucht, ein Produkt im Medienbereich aufzubauen, sind aber an europäischen Datenschutzvorgaben gescheitert, während in den USA ganz andere Freiheiten herrschen. Da sehe ich die Gefahr, dass internationale Player den Markt überschwemmen und europäische Anbieter gar nicht zum Zug kommen.”

Allerdings, so Nikolaus Marek von IBM, sei Governance und Compliance im Geschäftsbereich unabdingbar. Er betonte, dass man Regulatorik entweder als Hürde betrachten oder KI nutzen könne, um diese Hürde zu überwinden. Governance-Tools ermöglichten es dabei, nachvollziehbar zu machen, welche Daten auf welche Weise verwendet worden seien. Dies sei unverzichtbar, wenn ein Geschäftsmodell auf KI aufgebaut werde. IBM verfolgt im Bereich Governance einen ganzheitlichen Ansatz, der die gesamte KI-Wertschöpfungskette abdeckt – von der Datenaufbereitung über das Training bis zum laufenden Monitoring der Modelle. Dabei setzt IBM auf watsonx.governance, um die fortlaufend zu prüfen, ob ein Modell Abweichungen, Halluzinationen oder Biases aufweist.

Simic will sich weder vom Thema Regulierung noch von anderen Fragen bremsen lassen: “In Europa ist jetzt schon vieles möglich. Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was schon möglich ist”. Es gilt jetzt für Unternehmen herauszufinden, welche Use-Case möglich sind. Wichtig sei dabei jedoch die menschliche Komponente nicht zu unterschätzen.

Wohin führt die Reise in den nächsten zwölf Monaten?

Am Ende des Talks richteten die Expert:innen ihren Blick auf die Entwicklungen der nächsten zwölf Monate, um zu diskutieren, welche konkreten Auswirkungen die rasant fortschreitende KI auf künftige Geschäftsmodelle haben könnte.

“Die Entwicklung ist rasant“, sagt Hirschbrich. „Ich glaube, dass wir uns weiter entfernen von einzelnen Modellen, die alles machen, und mehr zu einem Mix an KI-Tools kommen.“ Zudem werden die Grenzkosten für Sprachmodelle weiter sinken. Lipp rechnet damit, dass Agentic AI schon bald stärker Fuß fassen wird.

Marek erwartet eine Kombination aus Mut und Vorbereitung und gibt Unternehmen mit auf den Weg: “Bringt eure Daten in Ordnung”. Und auch Ana Simic meint: „Softwareentwicklung und Marketing waren die ersten Bereiche, in denen KI schon große Fortschritte gemacht hat.” In einer nächsten Phase erwartet die Expertin Fortschritte im Gesundheitsbereich bei R&D-Aktivitäten. Auch für die heimische Industrie sieht sie große Chancen.


Die gesamte Folge ansehen

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI



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