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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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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