02.01.2019

So bringst du dein Startup in die Finanzierungsrunde

Für ein Startup in der frühen Phase kann es eine große Hürde sein, die richtige Finanzierung zu finden. Bevor über große Geldbeträge gesprochen wird, sollte sich jeder Gründer über drei Dinge klar sein: Drei Basic Steps von Serial Entrepreneure Florian Kandler und Speedinvest-CEO Oliver Holle.
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Finanzierung
Collage: Oliver Holle (Speedinvest) und Florian Kandler

Erstens: Stell dir die Frage, welches Unternehmen du sein willst?

Die One-Man-Show: Du bist frei, ungebunden, kämpfst dich aber auch von Kunde zu Kunde. Du arbeitest im Netzwerk mit Partnern, aber ohne Angestellte. Die Verantwortung liegt nur bei dir, Erfolge fährst du selbst ein. Du lebst von Honoraren, hast kein Unternehmen, das zu skalieren wäre.

Die Family: Du hast ein überschaubare Team und so soll es auch bleiben. 3 bis 5 Angestellte oder stark gebundene Freelancer. Hin und wieder kündigt jemand und jemand neuer kommt. Dein Unternehmen wird so bleiben wie es ist – und das ist gut so.

Startup organisch: Du hast ein Unternehmen gegründet, um groß zu werden. Aber du möchtest mit deinen Aufträgen wachsen, langsam und organisch größer werden. Es ist nicht so tragisch ob du in 3 oder 5 Jahren den nächsten Markt eroberst. Irgendwann könntest du ein großes Unternehmen leiten. Du bist die klassische Old Economy – hast viel Sicherheit, wenig Risiko.

High-Growth-Startup: Du hast hohe Entwicklungskosten, steckt in einem Winner-takes-it-all-Markt, extremen Wettbewerb oder möchtest einfach rapide wachsen. Du brauchst, du willst und freust dich über Funding. Ob du dein Unternehmen für immer führen möchtest oder einen Exit anstrebst ist eine andere Geschichte.

+++ Studie: Finanzierung für KMU trotz positivem Investitionsklima problematisch +++

Zweitens: Stell dir die Frage: Exit oder Vision?

Die Reise eines Startups bis zum großen Facebook-artigen Erfolg endet nicht nach 3 bis 5 Jahren. Meist beginn Sie dann erst – zumindest, wenn man ein dominantes Unternehmen aufbauen will. Als Gründer solltest du zu jedem Zeitpunkt wissen, ob du noch größer werden willst oder verkaufen. Natürlich ist es ein lebensveränderndes Ereignis mit einem zweistelligen Millionenbetrag nach Hause zu gehen.

Drittens: Du willst groß werden? Dann brauchst du den richtigen Investor!

Willst du wirklich groß werden, einer Vision nachgehen willst, dem steht gerade in Europa ein Kampf bevor, der mit dem richtigen Investoren besser ausgeht, als mit dem falschen. Zu viele Investoren in Europa brauchen noch ihre “Referenz- und Erfolgsstories” und kassieren lieber einen mittelgroße Erfolg ein, anstatt wirklich auszureizen was möglich ist. Ein echter Konflikt zwischen Investoren und Gründern geht dann selten zugunsten der Gründer aus. Also: Finde den richtigen Investor – diese Fragen helfen dabei.

Stell deinem Investor-Kandidaten die richtigen Fragen

  • Bekomme ein Gefühl dafür, wie groß ein Investor denkt, mit der Frage: Welches deiner aktiven Investments lief bisher am besten , auf welches bist du stolz?
  • Frage konkret nach: Wie siehst du das Spannungsfeld zwischen “große Ziele” und “Fokus auf die nächsten Schritte”, in dem sich Gründer bewegen?
  • Und bohre noch einmal, um die Nuancen zu erspüren – vielleicht mit ein bisschen Witz im Ton: Ab wann bekommst du Angst, wenn ein Gründer “zu groß” denkt?
  • Frage nach der Erfolgsphilosophie: Wie viele richtig große Erfolge pro 10 Investments peilst du an? Wenn die Antwort ist: Pro 10 Investments 1 großer Erfolg, kann das bedeuten: Dieser Investor meint mit “groß” wirklich “groß”. Ist die Antwort 3 gute Exits pro 10, dann ist das eher defensiv, du kannst mit Drang zu kleineren Exits rechnen.

Oliver Holle (Speedinvest) über Österreichs Ambition Gap

Wir haben keine Finanzierungslücke in Österreich, sondern einen massiven Ambition Gap in ganz Europa – und in China und USA sowieso – ist es völlig normal, dass ein ambitioniertes Gründungsteam eine große Firma bauen will. Series A, B, C – das ist der Pfad. Früher verkauft wird nur dann, wenn es sein muss. Auch mit dem Risiko, dass es im Worst Case für die Gründer schlechter ausgeht als beim früheren Exit.

In Österreich ticken die Uhren anders. Wer hier große Summen aufstellt, der baut eine Blase, wer organisch wachst, ist geerdet und mit beiden Füßen am Boden. Der Business Angel steht für das gute Kapital, Venture Capital für das schnelle Geld. Zu groß denken ist immer an der Grenze zu Größenwahn, man steht sofort im Verdacht, das Geld beim Fenster rauszuschmeißen.

Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Magazin #7 “Die Welt in 5 Jahren”.


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

Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


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?


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

No Hype KI
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