26.01.2022

Mitarbeiterbeteiligung: Darauf müssen Startups achten

Noch wartet die Startup-Welt auf die versprochene Neuregelung der Mitarbeiterbeteiligung. So funktioniert der derzeit praktikabelste Weg.
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Mitarbeiterbeteiligung
© Adobe Stock/Studio Romantic

Was in der aktuellen „Ökosozialen Steuerreform“ als „Mitarbeiterbeteiligung“ tituliert wurde, kam bei der heimischen Startup-Szene bekanntlich nicht gut an. Es ist nämlich eine Gewinnbeteiligung, die nichts mit der langjährigen Forderung der Szene – der Möglichkeit zur Vergabe stimmrechtsloser Anteile – zu tun hat. Noch hat das Warten auf eine entsprechende bereits angekündigte Neuregelung kein Ende. Bis dahin müssen Startups in Österreich mit einer anderen Lösung Vorlieb nehmen: Virtuelle Mitarbeiterbeteiligung – auch als Phantom Shares bezeichnet.

Virtuelle Mitarbeiterbeteiligung „nach wie vor die praktikabelste Variante“

„Virtuelle Pläne sind nach wie vor die praktikabelste Variante für Mitarbeiterbeteiligung in der GmbH“, erklärt dazu Rainer Rainer, Senior Manager People Advisory Services bei EY Österreich. Denn die mitunter praktizierte Möglichkeit, tatsächlich Unternehmensanteile an Mitarbeiter:innen abzugeben habe mehrere Nachteile, erklärt der Experte: „Übertrage ich Mitarbeiter:innen wirklich Anteile, werden sie zu Mitgesellschafter:innen. Sämtliche Entscheidungsprozesse im Unternehmen hängen somit an weiteren Personen, was in der Regel nicht förderlich ist. Auch Investor:innen werden von einer hohen Zahl an Gesellschafter:innen tendenziell abgeschreckt, weil das schon beim Einstieg oder etwa später bei einem möglichen Exit die Wahrscheinlichkeit von Komplikationen erhöht“, so Rainer.

Zudem treffe Mitarbeiter:innen, wenn sie echte Anteile überschrieben bekommen, sofort die entsprechende Steuerlast, obwohl kein Geld fließt. „Hinzu kommt, dass so eine Anteilsüberschreibung nicht per Handschlag geht. Sie muss notariell beurkundet werden. Es gibt für gewöhnlich einen recht langen Planungsvorlauf und es entstehen Kosten“, sagt der EY-Experte. All diese möglichen Probleme seien der Hauptgrund für die insgesamt geringe Verbreitung der Mitarbeiterbeteiligung in heimischen GmbHs.

Phantom Shares: Steuern erst bei der Auszahlung

Dabei gebe es eine Reihe von Gründen, die für eine Beteiligung sprechen, etwa eine stärkere Bindung der Mitarbeiter:innen ans Unternehmen, eine Förderung deren unternehmerischen Denkens und insgesamt die Erhöhung der Attraktivität des Startups für Spitzenkräfte. Zu empfehlen seien dafür aus aktueller Sicht die bereits erwähnten virtuellen Beteiligungsprogramme, meint Rainer Rainer. (Diese werden in der heimischen Startup-Szene mitunter durchaus kritisch gesehen, wie etwa kürzlich von Hansi Hansmann im brutkasten-Interview).

Bei diesen handle es sich um ein „vertraglich vereinbartes Recht, das dem Begünstigten in einem bestimmten Anlassfall einen Zahlungsanspruch gegenüber der Gesellschaft einräumt“. Dieser Anlass könne etwa das Ablaufen eines bestimmten Zeitraums (bei „Vesting“) oder ein möglicher Exit sein. Im zweiten Fall kann dann synonym nicht nur von „Phantom Shares“ sondern auch von „Exit Shares“ die Rede sein. Rechtlich handle es sich um eine schuldrechtliche Vereinbarung zwischen Begünstigtem und Gesellschaft. Steuern fallen hierbei erst bei der Auszahlung an – dann allerdings in Form der vergleichsweise sehr hohen Lohnsteuer.

„Vertraglich einfach zu gestalten“ – mit klaren Konditionen

Im Gegensatz zur Übertragung echter Anteile sei eine virtuelle Beteiligung vertraglich relativ einfach zu gestalten, erklärt Rainer: „Im Endeffekt brauche ich zwei Dokumente: klare Bedingungen und einen Zeichnungsschein der Mitarbeiter:innen“. In der Praxis üblich seien etwa „Vesting“, also die Festlegung eines fixen Zeitraums bis zur Auszahlung, und klare „Leaver Conditions“. „Es wird beispielsweise festgelegt, dass jemand, der das Unternehmen innerhalb von zwölf Monaten, oder im Bösen verlässt, nichts erhält“, erklärt der Experte. „Es ist am Ende des Tages keine Raketenwissenschaft. Man kann es sehr strukturiert umsetzen“, sagt Rainer.

In der Beratung bei EY verfolge man einen Fünf-Stufen-Ansatz: „In der Phase ‚Planung‘ werden die Ziele abgeklärt. In der zweiten Phase ‚Gestaltung‘ werden die Planbedingungen wie Vesting und Leaver Conditions festgehalten. In der dritten Phase ‚Compliance‘ wird abgeklärt, wie sich diese Bedingungen in der Praxis auswirken und ob es negative Effekte geben kann. Dann folgt die Kommunikationsphase, die wie sooft besonders wichtig ist: Ich muss kurz, bündig, klar und deutlich kommunizieren, was es den Teilnehmenden bringt, um Akzeptanz zu erreichen. Die letzte Phase ist die ‚Administration‘. Hier gilt es Jahr für Jahr anzusehen, ob es Neuerungen gibt“. Die ersten vier Phasen könne man durchaus innerhalb von sechs bis acht Wochen umsetzen, „wenn man am Ball bleibt“, meint Rainer.

Bilanz als Herausforderung bei virtueller Mitarbeiterbeteiligung

Die möglichen Modelle der Mitarbeiterbeteiligung haben sehr unterschiedliche Auswirkungen auf die Bilanz, erklärt Martin Schügerl, Manager Financial Accounting & Advisory Services bei EY Österreich. Im Fall der virtuellen Mitarbeiterbeteiligung sei der vereinbarte Betrag als Personalaufwand als Rückstellung zu verbuchen. „Dafür braucht es auch eine Bewertung nach dem ‚fair value‘-Prinzip. Das ist nicht ganz trivial zu ermitteln“, sagt der Experte. Dazu müsse man etwa wissen, wie viele Mitarbeiter:innen im Programm sind und für welchen Zeitraum die Rückstellung getätigt wird. Zum Ende einer Vesting-Periode muss eine Neuberechnung erfolgen und die Rückstellung zum Stichtag verbucht werden.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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