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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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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