22.12.2021

Österreich hat auch zwei Unicorns später ein Startup-Bewertungs-Problem

Es gibt zwei unterschiedliche Logiken, wie Startups zu bewerten sind. Die eine produziert viele Unicorns, die andere ist in Österreich gebräuchlich. Ein Plädoyer für mehr Risiko beim Risikokapital.
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Österreich hat ein Startup-Bewertungs-Problem - ein Plädoyer für mehr Risiko im Risikokapital
brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki (c) Magdalena Schauer-Burkart | Hintergrund: (c) Adobe Stock - Stockwerk-Fotodesign
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Seit diesem Jahr haben wir sie endlich: Unsere ersten zwei Unicorns nach gängiger Definition (Atomicos „State of European Tech“-Report kommt auf sechs Stück, aber das ist ein anderes Thema). Außerdem gab es eine ganze Reihe an hohen Investmentrunden für weitere Startups, wie man es in Österreich bislang nicht gewöhnt war. Auch entstehen endlich heimische Fonds, die sich an das Thema Anschlussfinanzierung trauen – wenn auch noch nicht in der Unicorn-Kategorie. Man könnte also meinen, der Bann ist gebrochen: Die Startup-Finanzierung bleibt endlich nicht mehr irgendwo bei Seed- bis Serie A-Runden stecken.

Doch primär hat sich nur eines geändert: Es ist erheblich mehr Geld für Startup- und vor allem Scaleup-Investments im Markt – und das primär immer noch aus Übersee. Die ersten Unicorns Österreichs waren längst überfällig. Beide sind Unternehmen, die erst einmal aus eigener Kraft bzw. mit wenig externem Kapital (und letztlich mit für sie sehr vorteilhaften äußeren Umständen) extrem weit gekommen sind, bevor sie die Aufmerksamkeit der großen internationalen Fonds erregten, die dann zur Milliarden-Bewertung investierten. Bei den weiteren heimischen Unicorn-Kandidaten ist es ähnlich. Sie haben alle mit ein paar investierten Millionen ein beachtliches, gut laufendes Business aufgebaut, bevor wirklich große Summen flossen.

Verschiedene Logiken in der Bewertung

Nun kann man argumentieren, dass es ja irgendwie logisch ist, dass sich ein Startup erst beweisen muss, bevor es soviel Vertrauen in Form einer hohen Investmentsumme mit entsprechend hoher Bewertung verdient. Ja, das ist es. In Österreich und den meisten anderen europäischen Ländern. Hier gilt: Bloß nicht zu viel Risiko beim Risikokapital. Es gibt aber auch eine andere Logik: Jene, die in den USA und China, aber etwa auch im Vereinigten Königreich und immer stärker in Indien dazu führt, dass am laufenden Band nicht nur Unicorns, sondern Decacorns entstehen, die ihren globalen Mitbewerbern blitzschnell davonziehen. Es ist eine Logik, wie sie etwa in einem kürzlich publizierten, lesenswerten Gastbeitrag des US-Investors Scott Lenet im US-Magazin TechCrunch dargelegt wird.

Diese Logik besagt (stark verkürzt): Die Idee von Risikokapital ist es, in einen zukünftigen Erfolg zu investieren (was mit einem erheblichen Risiko verbunden ist). Ob dieser Erfolg eintritt, steht und fällt damit, ob schnell (sehr) viel Kapital da ist, oder nicht. Wenn man für die Bewertung eines Startups beim Investment klassische Parameter heranzieht, vernichtet man damit vielleicht gleich seine Chancen, ganz groß herauszukommen. Denn nach klassischen Kriterien ist ein Unternehmen ganz am Anfang, bevor es Umsätze macht, oder auch etwas später, wenn es gerade seine ersten Kunden betreut, wenig bis gar nichts wert, wie auch Lenet schreibt – auch wenn es das Potenzial hätte, das nächste Google oder Facebook zu werden. Es ist aber überhaupt nicht sinnvoll, für wenig Geld einen großen Anteil oder gleich das ganze Startup zu kaufen, wenn man will, dass es stark wächst.

Denn erstens braucht man für sehr schnelles Wachstum eben sehr schnell sehr viel Geld (und natürlich auch den Willen, das durchzuziehen). Zweitens werden potenzielle weitere Investor:innen davon abgeschreckt, wenn die Gründer:innen zu einem relativ frühen Zeitpunkt schon zu große Teile ihres Startups abgegeben haben. Und drittens ist es für die Unternehmer:innen logischerweise deutlich motivierender, selbst diejenigen zu sein, die am meisten von ihrem Business profitieren.

„Wir tun so, als hätte das Startup einen Wert, damit alle eine Chance haben, zu gewinnen“

Lenet schreibt: „Wir tun so, als hätte das Startup einen Wert, damit das Team des Startups motiviert ist und alle Beteiligten eine Chance haben, zu gewinnen. In den meisten Fällen wird der Risikokapitalgeber auch nicht die Mehrheit an dem Startup übernehmen, denn eine Kontrollposition bedeutet, dass der Unternehmer ‚für die Investoren arbeitet‘. Die Philosophie des Risikokapitals besteht darin, dass der Unternehmer das Unternehmen führt und der Investor Kapital und Unterstützung im Austausch für eine Minderheitsbeteiligung und eine nicht-operative Rolle bereitstellt“.

Und wie bewertet der US-Investor Startups? Ähnlich wie im Immobilienbereich gebe es einen typischen Marktwert von Startups, der sich anhand mehrerer Parameter wie Unternehmensphase, vergleichbare Deals in der Branche und natürlich Umsatzprognosen ermitteln lasse, erklärt Lenet: „Für einen Venture Capitalist spielt es keine Rolle, ob ein Startup heute einen inneren Wert von Null hat, wenn die Chance besteht, das Zehnfache oder mehr unseres Geldes zu verdienen. Es ist das potenzielle Vielfache, das zählt, und nicht, ob wir traditionelle Finanzmetriken auf ein Startup anwenden können“.

Österreich braucht (noch immer) mehr Risiko beim Risikokapital

Vieles von dem werden heimische Investor:innen wohl auch unterschreiben. Bei den Summen und Bewertungen in der frühen Phase sind sie dann aber de facto erheblich vorsichtiger als ihre Kolleg:innen in Übersee. Dieses grundverschiedene Mindset führt zwar einerseits dazu, dass sie eine deutlich geringere Ausfallsquote unter ihren Investments haben. Andererseits sind die Erfolge der stärksten Startups im Portfolio dafür aber im Durchschnitt viel kleiner. Und das führt letztlich dazu, dass Europa keine Tech-Giganten hervorbringt, obwohl genug Startups das Zeug dazu hätten, und unser technologischer Alltag fest in US-amerikanischen und chinesischen Händen bleibt.

Natürlich hat das alles auch eine nicht zu unterschätzende politische Dimension. Die Gesetzgebung hierzulande ist der Entwicklung eines wirklich starken Risikokapitalmarkts definitiv nicht dienlich und Verbesserungen gab es in den vergangenen Jahren trotz Lippenbekenntnissen der Verantwortlichen kaum. Aber auch unter diesen Rahmenbedingungen wäre definitiv mehr drinnen. Dafür bräuchte es mehr Risiko beim Risikokapital. Doch Österreich hat auch zwei Unicorns später noch immer das selbe Startup-Bewertungs-Problem.

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

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