11.07.2022

Oliver Holle zu Hypergrowth: “Brutal und abnormal”

Der Begriff Hypergrowth geistert seit den Massenkündigungen bei Bitpanda urplötzlich durch die Startup-Welt. Es wird diskutiert, argumentiert und sich aufgeregt. Speed-Invest-Gründer Oliver Holle ordnet den Begriff ein, erklärt die Vorteile und Risiken eines schnellen Wachstums und erinnert sich daran, selbst einmal Hypergrowth-Fehler gemacht zu haben.
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(c) Speedinvest - Oliver Holle über Hypergrowth und gesellschaftliche Relevanz.

Es war der Aufreger der letzten Woche: die Massenkündigungen von Bitpanda. Im Nachgang gab es im Netz verschiedenste Reaktionen. Von wütenden Ex-Angestellten, die sich anonym auch beim brutkasten meldeten bis hin zu Verständnis und bemerkenswerten Argumentationsketten von Vertretern der Startup-Szene, war alles dabei. Es kam auch ein Diskurs über den Begriff Hypergrowth selbst auf.

Was ist Hypergrowth?

Wir sprachen mit Oliver Holle, Managing Partner bei Speedinvest, über die Vorteile und Risiken eines rasanten Wachstums. Und darüber, was es bedeutet, bei einem Startup zu arbeiten.

Der Terminus Hypergrowth tauchte zum ersten Mal 2008 im “Havard Business Review” auf. Das Weltwirtschaftsforum definiert den Begriff wie folgt: Hypergrowth-Unternehmen weisen eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von mehr als 40 Prozent aus und verdoppeln ihre Einnahmen in weniger als zwei Jahren.

“Aus VC-Sicht ist Hypergrowth die Zielsetzung unserer Geschäfte”, präzisiert Holle. “Wir suchen Firmen, die das Potential haben, in den Hypergrowth-Modus zu kommen. Es geht darum, Wachstumsexperimente zu finanzieren. Da kann sehr viel schiefgehen. Viele Unternehmen schaffen es nicht, wenige schon. Jene sind dann für die Performance des Fonds wichtig und erlangen gesellschaftliche Relevanz.”

“Natürlich zerbrechen da Dinge”

Die großen Startups, nationale wie internationale, erhalten riesige Finanzierungsrunden ausschließlich deswegen, weil ihnen globale Investoren zutrauen, eine derartige Hypergrowth-Phase zu überstehen, meint Holle. Man sehe die Chance, dass das Geschäftsmodell stabil und die Profitabilität des Kerngeschäfts groß genug sei, sodass das Team quasi von “1 auf 100” wachsen kann. Alles andere würde die Bewertung nicht rechtfertigen und wäre “naiv” und “unrealistisch”.

“Wir haben viele Unternehmen in solche Phasen eintreten sehen. Natürlich zerbrechen da Dinge. Es ist eine Brutalität und eine Abnormalität, denn es ist nicht normal in kurzer Zeit von ‘100 auf 2.000’ Mitarbeiter zu wachsen”, sagt der Speedinvest-Gründer. Und zählt die Faktoren auf, die für Unternehmen überlebenswichtig sind, um Hypergrowth halten und überstehen zu können.

Zum einen sei eine gute Firmenkultur wichtig sowie eine unternehmensweite Gesamtkommunikation, die Mitarbeiter, Investoren und Stake Holder involviert. Zum anderen sei es essentiell zu entscheiden, wo man in dieser Phase den Fokus setzen will. Der Tag habe auch für Gründer in dieser Phase nur 24 Stunden, somit müssen man “Mut zur Lücke” haben und sich auf die wichtigsten Aufgaben konzentrieren. Fokus auf die große Linie sei entscheidend.

Gefahr: Startup-Job?

Eine andere Sache, die die letzte Woche unterschwellig gezeigt hat, ist, dass die Startup-Welt keinen sicheren Hafen darstellt. Personen, die ihren Lebensmittelpunkt dem Job entsprechend ausgerichtet hatten, standen plötzlich ohne Broterwerb da. Die sozialen Medien schwankten folglich zwischen Empörung über die Kündigungen und Verteidigern, die diesen Schritt als notwendig erachteten.

Was besonders auffiel war die Argumentationskette, dass Kündigungen zum Hypergrowth “einfach dazu gehören” und quasi “part of the game” sind. Auch Holle weiß, dass in der Startup-Welt zu arbeiten bedeuten kann, plötzlich den Job zu verlieren. Es sei ein Teil des Risikos, das man eingehe. Hypergrowth und negative Folgen nennt er Ausnahmesituationen.

“In so einem Fall (Anm.: Hypergrowth) ist es ein konstantes ‘balancing’ und ‘rebalancing'”, sagt er. “Man muss sich als Mitarbeiter:in genau ansehen, ob man die Reise mitgehen möchte. Mit dem Wissen, dass es ein kurzer Teil der Reise sein kann. Für das Weiterkommen der Mitarbeiter:innen und für den CV ist es positiv, auch wenn man nur kurz dabei war. Aber man muss sich bewusst sein, ein Job bei einem Startup ist kein sicherer.”

Startup-Gründer würden ebenso nur “auf Sicht” fahren, auch wenn es tendenziell ihre Aufgabe sei, eine klare Vision von Hypergrowth zu haben und schnell zu reagieren, wenn Veränderungen nötig sind.

Fehler bei Wachstumsplänen

“Jedes Gründerteam ist verleitet”, so Holle weiter, “an Plänen festzuhalten, auch wenn im Marktumfeld Probleme sichtbar sind. Vielleicht hält man zwei bis drei Monate zu lange am eingeschlagenen Weg fest. Die größte Herausforderung ist es, Investoren ins Gesicht zu sagen, dass das, was man vor einem Monat erzählt hat, nicht hält. Dies zerstört Vertrauen und diesen schwierigen Schritt zu machen, braucht oft zu lange. Dieses Problem haben viele Gründer. Ich selbst hatte einst dieselbe Schwierigkeit.”

Holle erinnert sich an die den “dot.com-Boom” von seinerzeit und erzählt, dass sein Startup plötzlich von fünf auf 120 Leute gewachsen ist. Dann kam der Einbruch und er als Gründer habe damals zu lange an einer Geschichte festgehalten, die er sich selbst und den Investoren erzählt hatte.

“Das Geld war viel schneller weg, als es hätte sein müssen”, sagt er und erklärt, dass man als Founder sehr vielen Personen “im Wort sei” – Co-Foundern, Investoren und Mitarbeitern. Und da schwer herauskomme.

Kommunikation als Werkzeug

Für ihn erweist sich in solchen Fällen die Kommunikation als das Tool, das eingesetzt werden muss. Zu sagen, dass Anpassung ein “harter, aber richtiger Schritt” ist. Und die ganze Situation folglich sauber und menschlich durchzuführen, wenn man harte Veränderungen wie Mitarbeiterreduzierung angeht.

“Ich glaube, es ist grundsätzlich so, dass man da nur verlieren kann. Niemand hat eine Chance, das so zu lösen, sodass alle zufrieden sind”, betont Holle. “Aber man muss auch die Vorzüge von Hypergrowth herausstreichen. Man hat die Chance, in vergleichbar kurzer Zeit ein globaler Weltmarktführer zu entwickeln. Und gerade diese Ambition braucht Europa, braucht Österreich, wenn wir unsere Wirtschaft weiter entwickeln wollen.”

DisclaimerDie Bitpanda GmbH ist mit 3,9849 % an der Brutkasten Media GmbH beteiligt.

Die Firma Speedinvest F EuVECA GmbH & Co KG Ges.m.b.H. & Co. KG ist zu einem Anteil von 0,88 Prozent an Bitpanda beteiligt. Die Firma Speedinvest Co-Invest UVG GmbH & Co KG Ges.m.b.H. & Co. KG zu einem Anteil von 0,43 Prozent.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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