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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Startup, Startups, Probleme, Hürden von Startups, Ungar, Studie
(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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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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