17.07.2023

Startup-Umfrage: “Make pitch desks for stupid people” und höre das “Nein”

Sascha Ungar war selbst Teil der Startup-Szene und erkannte Muster, die (Tech-)Startups durchlaufen. Dabei auch die gleichen Fehler machen. Deshalb widmete er sich ein halbes Jahr lang seiner Studie, die die Hürden und Prioritäten der Founder:innen aufzeigt.
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(c) Gradient Solutions - Sascha Ungar von Gradient Solutions.

Sascha Ungar, CEO von Gradient Solutions, hat das letzte halbe Jahr über damit verbracht, sich Tech- und Deep-Tech-Startups im DACH-Raum anzusehen. Und zu eruieren, welchen Trends, Best Practices und welchen “Challenges” die insgesamt 31 Teilnehmenden (13 Pre-seed, 16 Seed, zwei Series A) unterliegen. Dabei stammten 29 Startups aus Österreich, eines aus Deutschland und eines aus England.

“Wir waren davon überzeugt, dass Tech-Startups in der Frühphase recht ähnliche Probleme haben. Das wollten wir validieren”, sagt Ungar zu den Gründen seiner Untersuchung “Wir dachten uns, von diesen Erkenntnissen können alle profitieren. Nach dem Motto ‘Wir gewinnen gemeinsam als Startups. Wir verlieren gemeinsam als Startups’. Es muss nicht jeder alle Fehler machen. Man kann voneinander lernen und einander unterstützen. Ich war selbst lange in der Startup-Szene unterwegs und wollte etwas an die Community zurückgeben.”

Die Ergebnisse des Startup-Reports: Mangel an Kapital “nur” für 18 Prozent Problem

Eine allgemeine Erkenntnis des Reports ist, dass Startups ähnliche Muster in diversen Phasen ihres Bestehens durchlaufen, wie Ungar herausfand: Kapitalgenerierung, Teamaufbau und Kunde:innengewinnung.

Rund 18 Prozent der Befragten betrachten, der Studie nach, den Mangel an Kapital als ihr größtes Problem, während 65 Prozent beteuern, ihre Top-Priorität sei die Kund:innen-Akquise.

Dem folgend beschreiben 29 Prozent ihr 2023er-Ziel mit “mehr revenue” zu generieren”, gefolgt von 26 Prozent, die ihr Produkt bzw. ihre Idee validieren wollen. Drei Prozent streben an, die nächste Finanzierungsrunde zu “closen”.

Firmenstruktur und Team

Befragt man die Teilnehmenden nach ihrer höchsten Priorität, so möchten 13 Prozent ihre interne Infrastruktur verbessern, mit dem Ziel zu skalieren. 6,5 Prozent suchen ein starkes “Performance-Team”.

Ungar hat bei seiner halbjährigen-Untersuchung zudem herausgefunden, dass eine Vielzahl unterschiedlicher Faktoren Startups daran hindert, ihre Vorhaben zu erreichen.: “Fehlende Validierung (21 Prozent), Finanzierung (18 Prozent) und lange Entwicklungszyklen sind die wichtigsten Faktoren, die Startups von ihren Zielen abhalten”, so Unger. “Gerade in der Frühphase ist vieles so unglaublich ungewiss. Von den Startups, die geantwortet haben, sind einige schon nicht mehr da.”

Startup-Beteiligte: Spaß an der Arbeit?

Bemerkenswert ist zudem, dass der Grad der Frustration bei allen Startups meist als niedrig oder mittel eingestuft wird: “Wir glauben, dass Startups Spaß an der Arbeit an ihren Problemen haben und angesichts von Herausforderungen und Rückschlägen widerstandsfähig sind”, so Unger. Allerdings ist festzuhalten, dass Pre-Seed-Startups frustrierter als Seed-Startups sind. “Dies könnte daran liegen, dass Seed-Startups bereits mehr Zeit hatten, um zu lernen, wie sie mit ihren Rückschlägen und Herausforderungen umgehen können.”

Zwischen den Zahlen

Abseits der quantitativen Daten sind es zwei weitere Meldungen, die dem Gradient Solutions-CEO in Erinnerung geblieben sind. Und die wohl auf ein grundlegendes Problem der heimischen Startup-Szene hindeuten.

Die Antwort eines Gründers auf die Frage nach dem wohl größten Problem, dem er sich gegenübersieht, war: “Make pitch desks for stupid people“.

Hier ist es der Frust, der bei dieser Aussage durchscheint, da diesem Founder nach, junge Menschen sein Produkt verstehen und sie Gefallen daran finden, aber ältere Menschen, die in staatlichen Förderstellen sitzen – und für die Vergabe von Förderungen zuständig sind – einfach ihr Produkt nicht verstehen. Deshalb dieser etwas unkonventionelle und zynische Ratschlag einer Komplexreduzierung des Pitch-Desks.

Nein

Die andere Aussage, die sich bei dieser Untersuchung abhebt, eröffnet indes eine Ebene, die wohl viele Startup-Gründer:innen gerne verleugnen oder sich nie darin entdecken können bzw. wollen: “Failing”. Im Vorfeld der Aussage wurde konkret nach den short-term-Konsequenzen gefragt, wenn man Probleme “ungelöst” belässt. Ein Gründer meinte zwar scherzhaft, aber richtungsweisend: “Failing would mean that I am free from the huge challenge”.

“Ich glaube,”, so Ungar abschließend, “das ist relativ selbsterklärend. Es ist vermutlich ein ‘Struggle’, den viele Startups haben. Einerseits wollen sie es unbedingt schaffen, andererseits funktioniert es nicht so, wie es soll. Und dann hängt man irgendwo dazwischen und weiß nicht, ob die Idee funktioniert oder nicht. Hier auch mal ein klares Nein zu haben, hätte vermutlich dem Teilnehmer geholfen, einfach die Idee ad acta zu legen. Und mit etwas anderem weiterzumachen.”

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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