02.12.2024
SPIN-OFF AUSTRIA KONFERENZ

Mehr Spin-Offs, weniger Optimierung: Fokus auf schnelle Ausgründungen

Die Spin-Off Austria Konferenz fand dieses Jahr zum fünften Mal statt und widmete sich einem zentralen Thema: geistiges Eigentum im Kontext universitärer Spin-Offs.
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Spin-off Austria Konferenz (c)

Es ist kein Geheimnis, dass universitäre Spin-Offs zu den erfolgreichsten Startups des Landes zählen. Ihr Erfolg basiert oft auf dem Fundament wissenschaftlicher Forschungsergebnisse. Die größte Herausforderung beginnt jedoch häufig mit dem Übergang von der Wissenschaft in die Wirtschaft – brutkasten berichtete.

Eine weitere Problematik in dem Bereich ist der Umgang mit Interessenskonflikten. Universitäten wollen angemessene Erträge aus ihren Forschungsergebnissen erzielen. Gleichzeitig benötigen junge Spin-Offs jedoch finanzielle Flexibilität und Handlungsspielraum, um wachsen zu können. Bislang fehlt es in Österreich an praxisbewährten Methoden zur Bewertung dieser Anteile.

Schnelle und experimentelle Gründungen nötig

Genau an diesem Punkt setzte die Spin-Off Austria Konferenz im November an. Das diesjährige Thema „Geistiges Eigentum“ brachte 300 Expert:innen aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik zusammen. Gemeinsam analysierten sie den Status quo der österreichischen Spin-Off-Landschaft und entwickelten konkrete Vorschläge, um dieses Ökosystem nachhaltig zu stärken.

Als Vorbilder für erfolgreiche Modelle wurden Universitäten wie Cambridge, Oxford, die TU Delft und die TU München hervorgehoben. Gerhard Plasonig (TUM School of Management) und Tony Raven (ehemaliger Geschäftsführer von Cambridge Enterprise) erläuterten in ihrer Keynote das Konzept der „Coopetition“ – einer Mischung aus Kooperation und Wettbewerb zwischen Universitäten.

In Österreich, so die Speaker, fehlt es bislang an einer systematischen Zusammenarbeit zwischen akademischen Organisationen. Plasonig hob zudem die Bedeutung schneller und experimenteller Ausgründungen hervor, die als „Versuchsballons“ dienen können. Ein Beispiel hierfür sei das Fast-Track-Programm der TU München, das genau diesen Ansatz erfolgreich umsetze.

Universitäten sollen 3 bis 8 Prozent an Spin-Offs halten

Im Rahmen der Spin-Off Austria Konferenz wurden von den Expert:innen zentrale Herausforderungen und Lösungsansätze für den Bereich universitäre Spin-Offs erarbeitet. Dabei wurde deutlich, dass Investor:innen vor allem eines wichtig ist: „transparente Lizenzmodelle und klare Term-Sheets, die Risiken minimieren und langfristige Partnerschaften fördern“.

Aufseiten der Universitäten wurden Fortschritte bei der Standardisierung von Spin-Off-Strategien hervorgehoben, gleichzeitig aber auch der Bedarf an weiterer Professionalisierung betont. Die Gründer:innen zeigten sich überwiegend zufrieden mit den bestehenden Lizenzmodellen. Universitätsbeteiligungen werden von ihnen jedoch nur dann als gerechtfertigt angesehen, wenn diese nach der Ausgründung einen messbaren Mehrwert für die Weiterentwicklung des Unternehmens liefern.

Bei der Konferenz wurde auch ein möglicher Richtwert diskutiert: Universitäten sollten Anteile zwischen drei und acht Prozent an ihren Spin-Offs halten. Dabei wurde jedoch betont, dass die Geschwindigkeit und Anzahl der Ausgründungen höher zu priorisieren sei als die wirtschaftliche und rechtliche Perfektionierung jedes einzelnen Deals.

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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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