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.

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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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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


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