04.02.2019

Das 1 mal 1 des Scheiterns: Aus diesen Gründen versagen Startups

Die Plattform CB Insights hat sich 101 gescheiterte Startups angesehen und nach den Gründen für den Misserfolg gesucht. Die Conclusio: es gibt nicht einen Grund für das Versagen, jedoch lässt sich ein Muster erkennen. Ein Blick auf die Gründe für "Startup Fails".
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Scheitern für Anfänger - asu disen Gründen versagen Startups
(c) fotolia.com - Kaspars Grinvalds

Ohne Scheitern, kein Erfolg. Es gibt unzählige Erfolgsgeschichten in der Startup-Szene. Für junge Gründer sind diese für ihre eigene Motivation enorm wichtig. Allerdings können Lektionen von gescheiterten Unternehmen mindestens ebenso wertvoll sein. Auf Grundlage einer Studie von CB Insights haben wir die wichtigsten Gründe fürs Scheitern von Startups zusammengefasst.

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Kein Bedarf am Markt

Der Hauptgrund fürs Scheitern ist, dass es am Markt schlichtweg keinen Bedarf für das Produkt gibt, schreibt CB Insights. Für 42 Prozent der befragten Gründer wäre das das wichtigste Learning gewesen: kein Markt fürs Produkt vorhanden. „Startups scheitern, wenn sie kein Marktproblem lösen. Wir hatten eine tolle Technologie, genug Daten übers Einkaufsverhalten, eine gute Reputation und tolle Berater. Was uns fehlte war jedoch die Technologie oder das Geschäftsmodell, welches einen kritischen Punkt skalierbar lösen konnte“, wird Treehouse Logic auf CB Insights zitiert.

Heirate nicht deine schlechte Idee

In sieben Prozent der Fälle, die sich CB Insights angesehen hat, war das Festhalten an schlechten Entscheidungen ein Grund fürs Scheitern. Das beinhaltet sowohl ein schlechtes Produkt, als auch Fehlbesetzungen im Team oder eine mangelhafte strategische Ausrichtung.

Teile die Verantwortung

Acht Prozent der Befragten, die ein Startup nicht etablieren konnten, nannten Burnout als Grund fürs Versagen. Die vielzitierte „work-life-balance“ kann bekanntlich von vielen Gründern nicht wirklich gelebt werden. Als Tipp wird empfohlen, Arbeiten anderweitig zu vergeben, wenn man in eine Sackgasse gerät und auf ein Team zurückzugreifen, das sowohl Vision als auch Verantwortung mitträgt.

Werfe dein Netz aus

Ein weiterer Punkt in der Scheiteranaylse ist, dass sich Gründer den Notwendigkeiten eines Netzwerks nicht bewusst sind. Das Einbinden von Investoren und keine Scham um Hilfe zu fragen, wo nötig, sind essentielle Dinge am Anfang eines Unternehmens.

Rechtliche Sicherheit

Manchmal ist es nur ein kleiner Schritt von einer grandiosen Idee hin zu einer Welt rechtlicher Komplexität. Ist dieser Schritt vollzogen, finden sich Startups schnell in einer Situation wieder, in der sie sich mehr mit Gesetzen, Lizenzen und daraus folgenden hohen Kosten herumplagen müssen. Und so kein Kapital für Wachstum haben.

Kein Investor an Board

Wohl der Klassiker unter den Gründen fürs Scheitern: In der CB Insights-Analyse nannten Founder schlicht und einfach fehlende Finanzierung als Punkt, warum ihr Startup gescheitert ist.

Entfernung als Problem

Bei diesem Punkt gibt es zweierlei Problemfelder. Einerseits berichteten CEOs, dass ihr Konzept nicht über die physischen Grenzen hinaus skalierte. Das Produkt wäre an nur einer Location erfolgreich gewesen, „scheiterte aber keine 100 Meilen weiter“. Das zweite Beispiel warnt vor mangelnder Kommunikation zwischen Teams, die an verschiedenen Orten arbeiten. Die Teamarbeit und Planung könne darunter leiden.

+++ 20 Rezepte für die Fahrt in die Hölle der gescheiterten Startups +++

Ein Produkt, das ohne Leidenschaft Leiden schafft

Neun Prozent der Befragten Gründer gaben zu gescheitert zu sein, weil sie zwar eine Idee zum Geldverdienen, aber keine Ahnung von und kein Interesse an der Materie hatten. Fehlende Leidenschaft für das Produkt führte zu einem Mangel an „Know How“ im firmeneigenen Bereich. Und zu Halbherzigkeit. Ähnliches berichtet übrigens die ehemalige DiTech-Mitgründerin Aleksandra Izdebska in einem Gespräch mit dem brutkasten. Sie bezeichnet Authentizität als eines der drei essentiellen Dinge, die Neo-Founder brauchen. „Ein Raumschiff zu bauen, nur weil Menschen in zwanzig Jahren damit fliegen werden, und ich vielleicht damit Geld verdiene, bringt nichts, wenn ich es nicht kann”, warnt sie.

Geschäftsmodelle richtig kalkulieren

Änderungen oder Ausweitungen des Geschäftsmodells sollten richtig kalkuliert sein, Hypothesen getestet und Ergebnisse gemessen werden. Änderungen rein um der Änderung willen, seien wertlos, warnt ein CEO auf der Plattform vor hastigen Kursänderungen.

Scheitern aufgrund von Disharmonie

Zwietracht zwischen Gründern oder Mitgliedern des Teams können sich für Startups als fatal erweisen. Noch drastischer kann die Sache werden, wenn es mit einem Investor Probleme gibt. Als Beispiel dient hier der Fall von „ArsDigital“, die ein Jahr lang unter totaler Kontrolle der Investoren Peter Bloom (General Atlantic), Chip Hazard (Greylock) und Allen Shaheen (CEO) standen. In dieser Zeit wurden 20 Millionen ausgegeben, ohne die Einnahmen des alten CEOs, Phillip Greenspun, zu übertreffen. Ein Angebot von Microsoft wurde abgelehnt und das alte Produkt eingestaubt, bevor das neue überhaupt fertiggestellt war.

Den Fokus verlieren

13 Prozent aller Befragten meinten, dass Ablenkung durch anderweitige Projekte, persönliche Befindlichkeiten und ein allgemeiner Verlust des Fokus das Scheitern des Startups herbeigeführt haben.

Den falschen Zeitpunkt wählen

Sein Produkt zu früh auf den Markt bringen, hat oft zur Folge, dass man es als „nicht gut genug“ abschreibt. Es dann zum richtigen Zeitpunkt wieder auf Kurs zu bringen, kann sich fortan als schwierig erweisen, da dem Gründer seitens „Key Playern“ ein schlechter erster Eindruck nachhängt. Bei diesem Punkt handelt sich wahrlich um eine feine Zeitlinie, denn ist man zu spät dran, verpasst man womöglich das „window of opportunity“.

Nicht auf Kunden hören

In alten Zeiten galt vielleicht noch „der Kunde ist König“ als Maxime des Business. Heutzutage verhält es sich wohl eher so, dass der Kunde Datenträger ist, dessen Vorlieben Startups kennen müssen. Nichtsdestotrotz führt ein Ignorieren des Kunden unweigerlich zum Scheitern. Das Produkt muss kundenfreundlich sein. Ein Tunnelblick und kein Einholen von Kunden-Feedback zählen zu den größten Fehlern junger Startups.

Schlechtes Marketing

Kenne dein Zielpublikum. Und wisse, wie du es begeisterst und seine Aufmerksamkeit erlangst. Diese beiden Sätze definieren bereits die wichtigsten Skills für ein erfolgreiches Unternehmen. Mangelndes Marketing hat bei befragten Personen der Analyse dazu geführt, dass sie ihr Produkt nicht auf den Markt bringen konnten.

Kein „business model“

(Nicht nur) gescheiterte Gründer sind sich einig, dass ein Geschäftsmodell von ungeheurer Wichtigkeit ist. Skalierbarkeit muss beim Produkt gegeben und Wege Geld zu verdienen vorhanden sein. Alles andere schrecke Investoren ab und wirke sich schlecht auf die Finanzierung aus.

Die Kunst nicht gierig, aber profitabel zu sein

Das „Pricing“ wird als die schwarze Kunst beschrieben, wenn gescheiterte Startups darüber berichten, wie schwer es sei hierbei die richtige Mischung zu finden. Das Produkt muss preislich hoch genug angesetzt sein, um die Kosten zu decken und Profit zu generieren, aber niedrig genug um Kunden zu locken.

Beachte deine Konkurrenten

Rund 19 Prozent jener Gründer, die ihr Startup sprichwörtlich gegen die Wand fuhren, gestanden, zu wenig auf die Konkurrenz geachtet zu haben. Die gängige Plattitüde sich nicht auf die anderen, sondern sich nur auf eigene Stärken zu konzentrieren, erwies sich, laut CB Insights als das was sie ist: platt. Die Realität zeige, dass sobald eine Idee zündet oder am Markt ist, Nachahmer sich schnell finden und die Konkurrenz wächst.

Das falsche Team

Viele Gründer gaben bei der Umfrage an, sich für das eigene Team von Anfang an einen CTO gewünscht zu haben. Oder eine Mannschaft mit verschiedenen Skill-Sets. Auch wurde seitens der Founder der Wunsch geäußert, sie hätten mehr auf „checks and balances“ geachtet: Eine Person oder Personengruppe, die Ideen und Entscheidungen validiert oder als „Unsinn“ verwirft.

Einfach Pleite

29 Prozent der „failed Startups“ gaben an, ihnen sei einfach das Geld ausgegangen. Durch Meinungsverschiedenheiten, wie das Firmenkapital aufgewendet werden soll oder welche Geschäftsfelder ausgelotet gehören, konnte in vielen Fällen kein „additional funding“ generiert werden.


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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.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

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

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