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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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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