10.05.2019

500startups-Partner Marvin Liao: 3 Punkte, die für Investoren im Silicon Valley wichtig sind

Als Investor und Partner bei 500startups hat Marvin Liao ein Auge dafür, worauf es bei Startups ankommt. Gegenüber dem brutkasten erklärt er, was ihm wichtig ist - und was Startups aus Europa falsch machen, wenn sie vor VCs im Silicon Valley pitchen.
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Marvin Liao 500startups
(c) Stefan Mey

Wer als Startup ins Silicon Valley zieht, der möchte dort unter anderem frisches Kapital von den lokalen VCs einholen. Doch was gibt es dabei zu beachten? Im Rahmen des Pioneers 19 hat Marvin Liao, Partner beim Risikokapitalgeber 500startups, dem brutkasten drei Tipps dazu gegeben, worauf er als Investor achtet.

1. Das Marktpotenzial

„Als Investor möchte ich sehen, dass das Team ein großes globales Problem löst“, sagt Liao: Die Lösung sollte nicht bloß für den DACH-Raum geeignet sein, sondern Chancen für ein weltweites Rollout bieten. Der Markt per se sollte groß genug sein und daher entsprechendes Umsatzpotenzial vorweisen. Nur so kann es zu einem Multi-Milliarden-Dollar-Geschäft werden. Das Team sollte entsprechend die Fähigkeit haben, das Problem zu lösen.

2. Das Team

Außerdem ist laut Liao die Frage wichtig, ob das Team die Kapazität hat, das Business zu skalieren. Dazu gehört auch, dass man nicht ortsabhängig ist und somit bereit ist, sein Geschäft global auszurollen. Wenn nötig, dann muss das Team bereit sein, seine Tätigkeit in eine andere Stadt oder ein anderes Land zu verlegen. „Ich verstehe, dass viele Österreicher Wien nicht verlassen wollen, denn dies ist eine wirklich wundervolle Stadt“, sagt Liao: „Aber aus Sicht eines Investors ist es fraglich, ob man alle relevanten Fachkräfte hier findet, wenn das Unternehmen auf 500 Mitarbeiter wächst.“ Wenn dies nicht möglich ist, dann sollte man an einen anderen Standort wechseln.

3. Das Mindset

In einer Paneldiskussion im Rahmen des Pioneers 19 führten andere Investoren aus den USA an, dass europäische Founder auf die Frage nach der Tätigkeit des Unternehmens anders reagieren als Gründer aus den USA: Hierzulande fangen die Unternehmer an, ihr Produkt oder ihre Dienstleistung zu beschreiben – in den USA wiederum tendiert man dazu, die Vision oder die Mission des Unternehmens zu beschreiben. Die Diskutanten waren sich einig, dass dies den dortigen Startups hilft, auch schwierige Zeiten zu überleben: Sie sehen eher das große Ganze als die kleinen Stolpersteine, die auf dem Weg liegen. „Ich glaube auch, dass man sich eher auf die große Vision als auf das Produkt konzentrieren sollte“, sagt Liao: „Das gilt vor allem für Early-Stage-Startups, denn deren Produkt wird sich definitiv im Lauf der Zeit noch komplett verändern.“

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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