22.03.2023

Studie: Gründerinnen mit Female Investors wird weniger Kompetenz zugesprochen

Der sogenannte Female Funding Gap existiert nicht nur in Österreich. Startups mit mindestens einer Frau im Gründungsteam bekommen auch in anderen Ländern nachweislich weniger Funding als All-Male-Gründerteams. Eine neue Studie hat nun einen weiteren "unconscious" Nachteil für Gründerinnen bei der Investmentsuche identifiziert.
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Laut Studie hat soziale Homophilie einen weiteren Nachteil für Startup-Gründerinnen © BullRun/AdobeStock
Laut Studie hat soziale Homophilie einen weiteren Nachteil für Startup-Gründerinnen © BullRun/AdobeStock

Soziale Homophilie beschreibt die Neigung, jene Menschen besonders zu mögen, die einem selbst ähnlich sind. Zu dieser Ähnlichkeit gehören zum Beispiel Faktoren wie Geschlecht, ethnische Herkunft oder Bildungsstand. Auch bei Investments ist dieses Phänomen nichts Neues. Investor:innen geben ihr Geld am ehesten jenen Startup-Foundern, mit denen sie sich identifizieren können. In einer Welt, in der es deutlich mehr Investoren als Investorinnen gibt, kann das bedeuten: Weniger Funding für weibliche Founder. Dem ist nicht unbedingt ein böser Hintergedanke zuzuschreiben, sondern es kann wohl eher in die Schublade “Unconscious Bias” gesteckt werden. Der Harvard Business Review berichtete von einer Studie vom Mai 2022, die sich auf genau diesen Geschlechteraspekt bezieht und eine weitere These formuliert: Zukünftige Investor:innen lassen die Kompetenz von Gründerinnen als Schlüsselfaktor außer Acht, wenn das Startup frühphasige Investments von Frauen erhielt. Folglich sei es für diese Gründerinnen schwieriger, weitere Finanzierungen zu erhalten.

Nur Investorinnen vorzuweisen ist “zweischneidiges Schwert”

Aufgrund des oben aufgeführten Phänomens der Homophilie, lag bisher der Gedanke nahe, dass es mit mehr Investorinnen auch mehr Investments für weibliche Gründerinnen gibt. Denn nach diesem Prinzip würden Frauen eher in die Unternehmen anderer Frauen investieren, deren Potenzial ansonsten übersehen würde. Die Studienautorinnen Isabelle Solal und Kaisa Snellman bezeichnen dies allerdings als zweischneidiges Schwert.

In einer Analyse von 2000 risikokapitalfinanzierten Unternehmen in den USA fanden sie heraus: Die weiblich geführten Startups, deren erste VC-Runde mit ausschließlich Investorinnen aufgestellt wurde, haben eine halb so große Wahrscheinlichkeit, eine zweite Finanzierungsrunde zu raisen, als wenn die erste Runde auch männliche Investoren umfasst. Und das unabhängig von der Höhe der ersten Investmentrunde, der Branche, des Standorts oder dem Ruf der Investor:innen. Was die Autorinnen ebenfalls erkennen: Auf der anderen Seite habe das Geschlecht der Investor:innen der ersten Finanzierungsrunde keinen Einfluss bei männlich geführten Startups gehabt.

Laura und David mit Investments von Katherine und John

Um Gründe für diese Tendenzen zu finden, führten Solal und Snellman ein Experiment durch. Sie ließen 200 MBA Student:innen und Investor:innen ein Startup-Pitch anschauen – entweder präsentiert von “Laura” oder von “David”. Während die Pitches inhaltlich identisch waren, unterschied sich eine Zusatzinformation für die Teilnehmer:innen. Einer Hälfte wurde erzählt, dass das Startup bereits ein Funding von einem Investor namens “John” erhalten habe. Der anderen Hälfte wurde erzählt, dass das vorherige Funding von einer Investorin namens “Katherine” kam. Anschließend sollten die Teilnehmer:innen die Qualität des Pitches und die Kompetenz der Gründer:in bewerten.

Das Ergebnis: Lauras Bewertung fällt gleich aus, wie Davids Bewertung, wenn ihr Investment vom John kam. Wenn Lauras erstes Funding allerdings von Katherine kam, wird ihr Pitch von den Teilnehmer:innen als schlechter und sie selbst als weniger kompetent bewertet. Ein Ergebnis, das auch Selma Prodanovic, u.a. Vizepräsidentin des European Business Angel Networks (EBAN), überraschte. Auf LinkedIn bezeichnete sie die Information als “wohl eines der erschütterndsten Studienergebnisse” die sie in letzter Zeit gelesen hat.

In ihrem eigenen Arbeitsalltag als Business Angel habe sie diese Tendenz noch nicht bemerkt, wie sie dem brutkasten erklärt. “Ich kann es mir aber durchaus vorstellen – angesichts der gesamten Geschlechter-Asymmetrie in der Szene. Diese Ergebnisse sind erschreckend! Wir schaffen gerade Bewegung in die richtige Richtung und dann muss alles in Frage gestellt werden”, meint Prodanovic.

Der “attribution bias” bei Investments

Ihr Ergebnis begründen die Studienautorinnen mit einem psychologischen Effekt namens “attribution bias”. Er beschreibt die Tendenz, das Verhalten einer Person mit deren Charaktereigenschaften zu erklären, anstatt äußere Umstände einzubeziehen. Das heißt laut Solal und Snellman im Falle des Experiments: Wenn Menschen sehen, dass eine Gründerin einen männlichen Investor hat, gehen sie davon aus, dass sie das Investment aufgrund ihrer Kompetenz und einem starken Startup erhalten hat. Wenn Menschen jedoch sehen, dass eine Gründerin eine Investorin hat, begründen sie deren Investmenterfolg mit ihrem Geschlecht, anstatt ihrer Kompetenz. Folglich nehmen neue potenzielle Investor:innen an, dass die Gründerin weniger kompetent ist – unabhängig von ihrer tatsächlichen Qualifikation.

Trotz dieser Ergebnisse betonen die Studienautorinnen, dass sie Gründerinnen nicht davon abraten möchten, Investments von Investorinnen anzunehmen. Nicht zuletzt seien dabei auch Networking und Mentorships von Investorinnen in diesem Kontext ein wichtiger Gewinn für Startup-Gründerinnen.

Handeln: So kann man auf solche Studienergebnisse reagieren

“Wenn wir schon die Daten haben, dann müssen wir auch handeln”, findet Selma Prodanovic. Dabei verweist sie auf zwei Ebenen: Einerseits setze man sich mit dem “EBAN Gender Balanced Investing Manifesto” bereits für mehr Geschlechterdiversität auf Investor:innen-Seite, in Gründungsteams und in den Startup-Boards ein. Andererseits sei es laut Prodanovic wichtig, jetzt noch tiefer in das Thema einzutauchen, indem man Gespräche führt, ein besseres Verständnis für Biases entwickelt und dann einen konkreten Plan umsetzt. Besonders kompliziert sei dabei das bestehende Dreieck der Szene: Es betrifft nicht nur Startups, sondern auch Business Angels und VCs.

Selma Prodanovic appelliert für mehr Awareness-Building, um diese unterbewussten Vorurteile aus der Investmentwelt zu vertreiben. “Das passiert (meistens) nicht bewusst und daher müssen wir darüber reden, aufklären und uns noch mehr auf Daten stützen”, betont sie abschließend.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

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


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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