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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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