24.01.2024

25.000 Startup-Teams untersucht: Das sind die größten Erfolgsfaktoren im Fundraising

Für seine Masterarbeit verarbeitete Johan Torssell die Daten von 25.430 europäischen Startups mit der Frage, mit welchen Team-Eigenschaften sie am meisten Erfolg beim Aufstellen von Investments haben.
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Fundraising Funding Investment Vertrag Contract Unterschrift
(c) Scott Graham via Unsplash

Darüber, was Startups bieten müssen, um Investments zu erhalten, wurde schon viel geschrieben. Einen besonders großen Datensatz verarbeitete zur Beantwortung der Frage Johan Torssell für seine Masterarbeit am KTH Royal Institute of Technology in Stockholm, Schweden. Angaben zur Team-Beschaffenheit und Investment-Runden von nicht weniger als 25.430 Startups flossen in die Untersuchung ein. Die Forschungsfrage: Welche Auswirkung hat die Zusammensetzung des Teams auf den Erfolg beim Fundraising?

Torssell berechnete dazu sogenannte SHAP-Werte. Die statistische Methode stammt aus der Spieltheorie und zeigt – vereinfacht erklärt – wie stark bestimmte Faktoren zu einem Ergebnis beitragen (positiver Wert) bzw. dieses negativ beeinträchtigen (negativer Wert).

Die Daten holte sich der Forscher unter anderem von der Plattform Crunchbase. Er konnte so im Datensatz die Entwicklung des Teams und Abschlüsse von Investment-Runden im Zeitverlauf nachvollziehen. Dann führte er eine Reihe statistischer Tests anhand unterschiedlicher Aspekte der Team-Beschaffenheit durch – mit mehreren recht eindeutigen Ergebnissen.


6 Merkmale von Startup-Teams, die erfolgreicher beim Fundraising waren

Wie sind also Startup-Teams aufgebaut, die erfolgreich beim Fundraising sind? Torssell greift in seiner Arbeit sechs Faktoren mit besonders klaren Ergebnissen heraus:

1. CEO sollte Gründer:in sein

Es ist in der Startup-Welt üblich und offenbar auch gut für die Chancen beim Fundraising: Startups, deren CEO eine:r der Gründer:innen ist, haben einen signifikant höheren SHAP-Wert.

2. Mehrere Top-Führungskräfte von Vorteil beim Fundraising

Startups mit nur einer C-Level-Führungskraft schlagen sich signifikant schlechter beim Aufstellen von Investments. Mit zwei Führungskräften wird es schon besser. Zwischen drei und sechs liegt der SHAP-Wert am höchsten.

3. Nicht nur Gründer:innen als Führungskräfte

Wer denkt, die Conclusio aus Punkt 1 und Punkt 2 ist, dass alle Top-Führungskräfte Gründer:innen sein sollten, der irrt. Tatsächlich kommen Teams mit 100 Prozent Gründer:innen im Management auf den schlechtesten SHAP-Wert. Bei 50 Prozent liegt der Wert am höchsten.

4. Business Know-how alleine reicht nicht

Die meisten Startups haben u.a. technische und businessseitige Rollen im Unternehmen. Wenn die Business-Seite Überhand nimmt – konkret über 75 Prozent der Belegschaft einnimmt, wirkt sich das laut der Untersuchung signifikant negativ auf den Funding-Erfolg aus.

5. Je älter bei der Gründung, desto besser im Fundraising

Diese Statistik zeigt einen relativ bruchlosen Aufwärtstrend: Je älter die Gründer:innen bei der Gründung, desto größer der Erfolg beim Aufstellen von Investments.

6. Reine Männer-Teams im Vorteil

Dieser Punkt fällt wohl unter die Kategorie „an inconvenient truth“. Was schon andere Statistiken gezeigt haben, wird hier bestätigt: Rein männliche Gründer-Teams haben signifikant größere Chancen auf ein Investment.


Ergebnisse mit Vorsicht zu genießen

Sollte man also sein Startup-Team entsprechend umbauen, um mehr Erfolg beim Fundraising zu haben? Allein der letztgenannte Punkt legt nahe, davon Abstand zu nehmen. Schließlich zeigen andere Studien klar, dass diverse Teams erfolgreicher sind. Statistiken stellen immer eine Verallgemeinerung dar, lassen aber nicht unbedingt einen Rückschluss auf den konkreten Einzelfall zu. Und eine statistische Korrelation bedeutet nicht automatisch, dass es auch eine Kausalität gibt.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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