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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Mikko Hyppönen im Rahmen der TEDAI Vienna 2026. | © TEDAI Vienna / Robert Leslie

Mikko Hyppönen zählt seit drei Jahrzehnten zu den bekanntesten Stimmen der Cybersecurity-Szene. Seit Kurzem gilt sein Arbeitsalltag aber nicht mehr Viren und Hackern, sondern Drohnen: Der Finne ist Chief Research Officer beim Helsinkier Counter-Drone-Unternehmen Sensofusion, das militärische Drohnen aufspürt und abwehrt, unter anderem in der Ukraine und im Nahen Osten. Brutkasten hat Hyppönen am Rande der TEDAI Vienna 2026 in der Hofburg getroffen. Ein Gespräch über die Parallelen zwischen Malware und Kampfdrohnen, autonome Waffen, den „Black October“ der KI-Sicherheitslücken und die Frage, warum chinesische Open-Source-Modelle für Europa derzeit die privatere Wahl sind.


brutkasten: Sie gelten als einer der angesehensten Cybersecurity-Experten weltweit. Warum sind Sie in die Drohnenabwehr gewechselt?

Mikko Hyppönen: Die Antwort ist sehr einfach: Es herrscht Krieg in Europa. Ich habe mein ganzes Leben auf Cyber geschaut. Cyber hat sich von Teenagern, die zum Spaß Viren schreiben, zu organisierter Kriminalität, Cyberkrieg, Spionage und staatlichen Operationen entwickelt. Cyber spielt natürlich auch im Krieg eine Rolle, Russland hat der Ukraine schon dreimal mit Cyberangriffen den Strom abgedreht. Aber wenn man fragt, was den Ukraine-Krieg wirklich auszeichnet, dann ist es nicht Cyber, sondern es sind Drohnen. Ich habe es als meine Pflicht gesehen, die Fähigkeiten, die ich über drei Jahrzehnte im Cyber-Bereich gesammelt habe, in die Drohnenabwehr einzubringen.

Was lässt sich von der Cyberabwehr auf die Drohnenabwehr übertragen?

Es gibt viele Ähnlichkeiten, aber auch viele Unterschiede. In beiden Fällen versucht man, etwas zu entdecken, das nicht entdeckt werden will. Bei Cyberangriffen sammelt man ein Sample, analysiert es, baut eine Signatur, erstellt eine Datenbank und schickt die Updates an alle Nutzer weltweit. So funktionieren Antivirenprogramme. Bei Drohnen ist es dasselbe: Wir zeichnen den Funkverkehr militärischer Drohnen auf, dekodieren die Protokolle, bauen Erkennungssignaturen und schicken die Updates an alle Kunden, die unsere Hardware einsetzen.

Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Bei Drohnen ohne Funkverbindung, etwa Glasfaserdrohnen mit einem Kabel zwischen Pilot und Drohne oder Drohnen, die autonom Koordinaten abfliegen und wie eine Rakete einschlagen, nutzen wir andere Sensoren: Kameras, Radar, Akustik. Und in beiden Welten gilt: Sobald der Gegner merkt, dass er erkannt wird, verändert er sich, und man steht wieder am Anfang. Es ist ein Katz-und-Maus-Spiel. Ich musste viel lernen, aber es gefällt mir. Übrigens gibt es noch eine Gemeinsamkeit zwischen altem und neuem Job: In beiden Fällen waren die meisten Gegner, gegen die ich gekämpft habe, Russen.

Wie funktioniert die Abwehr konkret?

Sobald wir wissen, wo die Drohne ist, können wir sie bekämpfen. Bei funkgesteuerten Drohnen stören wir das Signal: Wir kennen die Frequenzen und Protokolle und senden ein stärkeres Signal zwischen Pilot und Drohne. Das machen wir seit Jahren. Ist die Drohne nicht funkgesteuert, braucht es andere Lösungen. Wir forschen intensiv an elektromagnetischen Impulsen, also künstlichen Blitzen, die die Elektronik der Drohnen zerstören. Wir arbeiten an Lasern, an klassischen Geschützen mit unserer Zielerfassung, und wir haben eine eigene Drohnenfabrik in Containergröße, die kleine Abfangdrohnen baut. Die fliegen 380 Kilometer pro Stunde und treffen die großen gegnerischen Drohnen in der Luft.

„Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die Russen haben sie bereits überschritten.“

Gegen Jet-Drohnen funktioniert das nicht. Unsere Abfangdrohnen erreichen heute etwa zwei Kilometer Höhe, das reicht für Drohnen mit Verbrennungsmotor. Jets fliegen auf sieben Kilometern und verhalten sich eher wie Marschflugkörper. Die bekämpft man mit Raketen und Kampfjets. Aber das ist extrem asymmetrisch: Drohnen sind billig, und man kann es sich nicht leisten, sie dauerhaft mit teuren Raketen abzuschießen. Wir brauchen neue Lösungen, und daran denken wir gerade.

Es heißt oft, die Ukraine sei zu Innovation gezwungen und die NATO-Staaten könnten von ihr lernen. Stimmt das?

Absolut. Wir haben ein Büro in Kiew, unsere Leute aus Helsinki sind ständig vor Ort und testen mit verschiedenen Teilen der ukrainischen Streitkräfte. Dieser Krieg ist anders als alles, was wir bisher gesehen haben. 70 bis 80 Prozent der Verluste gehen auf Drohnen zurück. Wenn das stimmt, müsste man meinen, dass auch 80 Prozent der Verteidigungsausgaben in die Drohnenabwehr fließen. Tatsächlich ist es wohl eher ein Prozent. Weltweit denken wir noch in den Kategorien des alten Krieges. Wir kaufen Panzer, was keinen Sinn ergibt, wenn künftige Kriege so aussehen wie in der Ukraine oder im Nahen Osten.

Welche Szenarien kommen auf uns zu?

Wir können vor allem bei den Russen erwarten, dass sie immer stärker auf vollständig autonome Waffen setzen, die die Entscheidung zu töten selbst treffen. Das ist die Grenze, die wir nicht überschreiten sollten. Die ukrainischen Soldaten, mit denen ich spreche, sagen mir, dass sie diese Grenze nicht überschreiten werden, sie wollen immer einen Menschen in der Entscheidung behalten. Die Russen haben sie bereits überschritten. Sie haben Zugang zu westlichen Chips, auch von Nvidia, haben sie in Langstreckendrohnen verbaut und damit Menschen getötet, ohne dass ein Mensch beteiligt war. Die New York Times hat vor zwei Monaten die Hardware auseinandergenommen und den Code dekodiert. Diese Drohnen haben Zivilisten getötet.

Worin liegt der Vorteil einer autonomen Drohne?

Das ist aus Sicht des Angreifers klar. Der Schwachpunkt jeder Drohne ist die Verbindung zwischen Pilot und Drohne. Funk kann man stören, ein Glasfaserkabel kann man durchtrennen. Also nimmt man die Verbindung weg, und damit den Piloten. Dann gibt es nichts mehr, das man unterbrechen kann. Logisch betrachtet ergibt der Schritt zu autonomen Waffen Sinn. Aber ich glaube, alle Menschen würden zustimmen, dass es eine schlechte Idee ist, Killerroboter zu bauen. Genau das sind sie: Maschinen, deren Zweck es ist, Menschen zu töten, und die diese Entscheidung selbst treffen.

Bisher haben wir das nur bei Flugdrohnen gesehen. Stellen Sie sich tausend Bodendrohnen vor, die über die Grenze kommen und nach Menschen suchen. Das wäre das Albtraumszenario, und die Technologie dafür existiert heute. Es will sie nur niemand bauen, und wir hoffen, dass das so lange wie möglich so bleibt. Ich muss betonen: Wir bauen ausschließlich Systeme zur Abwehr. Wir haben keine Drohnen, die Menschen töten. Wir töten Drohnen, nicht Menschen. Wir schützen Menschen, das ist unsere Mission.

Auf der TEDAI-Bühne sprechen Sie über KI und Cybersecurity. Was ist Ihre Botschaft?

Das erste Mal habe ich 1983 über künstliche Intelligenz gelesen, da war ich 13. Ich habe mein ganzes Leben auf die Systeme gewartet, die wir heute haben. Wie bei jeder technologischen Revolution bekommen wir große Vorteile und große Probleme. In der Cybersecurity ist die Lage gerade richtig schlecht. Wir nennen diesen Monat den „Black October“, weil die Zahl der entdeckten Sicherheitslücken in den letzten 30 Tagen explodiert ist. Gefunden werden sie von den Frontier-AI-Labs, Menschen kommen da nicht mehr mit. Und es sind nicht nur Kriminelle, die KI für Angriffe nutzen. Es gibt Dutzende Fälle, in denen KI-Systeme selbst ausgebrochen sind, viel mehr, als öffentlich bekannt ist.

„China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.“

Meine Botschaft ist: Programmieren verändert sich. Der Grund, warum Ihr Windows oder Mac gehackt werden kann, ist, dass ein Mensch den Code geschrieben hat. Menschen machen Fehler, Fehler im Code werden zu Bugs, Bugs in vernetzten Systemen zu Sicherheitslücken. Die Lösung ist offensichtlich: Man nimmt den Menschen raus. Genau das passiert gerade. Künftig wird aller Code von Maschinen geschrieben, und Maschinen werden viel schneller besser als menschliche Programmierer. Irgendwann haben wir fehlerfreien Code, und es gibt keine Schwachstellen mehr, die Angreifer ausnutzen können. Bis dahin wird es aber eine sehr holprige Fahrt.

Wie hat sich das Verhältnis zwischen Angreifern und Verteidigern im KI-Zeitalter verschoben?

Die Reaktionszeit ist verschwunden. Früher hatte der Verteidiger Zeit: Eine Schwachstelle wurde gemeldet, man konnte einen Fix entwickeln und die Systeme patchen. Dieses Fenster ist inzwischen so klein, dass es keine Rolle mehr spielt.

Europa hat keinen Zugang zu den besten Modellen. Was bedeutet das geopolitisch?

Als Europäer ist die Lage ziemlich traurig. Es wird diskutiert, ob man die KI-Forschung wegen der Risiken bremsen sollte. Die USA bremsen, China überlegt. Europa muss nicht bremsen, weil wir gar keine Frontier-Labs haben. Der einzige echte Lichtblick sind Open-Source-Frontier-Modelle. Die können wir lokal betreiben, ohne Erlaubnis von irgendjemandem, auf unseren eigenen Systemen. Kritische Daten müssen wir nicht nach Kalifornien schicken. Ironischerweise bekommen wir mehr Privatsphäre und Sicherheit von offenen Systemen, und alle offenen Systeme sind chinesisch. Modelle wie GLM oder Kimi kann man vom Internet trennen und den Code prüfen. Selbst wenn irgendwo eine Hintertür versteckt wäre, könnte sie keine Daten abziehen. Mit Claude, Gemini, GPT oder Grok geht das nicht, die müssen online sein, und die Daten gehen in die USA. China ist im Moment überraschenderweise privater als die amerikanischen Optionen.

Hat Europa das KI-Rennen verloren?

Wir können hoffen, aber ich sehe wenige Anzeichen dafür. Interessant ist allerdings, dass ein großer Teil des Trainings und der Inferenz in Europa stattfindet, weil hier so viele Rechenzentren gebaut werden, vor allem in Nordeuropa mit billigem Strom und kaltem Klima. Google baut riesige Rechenzentren in Finnland, Nebius hat sein größtes Rechenzentrum in Mäntsälä. Ein Teil der KI-Revolution passiert also in Europa. Leider ist es der Billiglohn-Teil der Wertschöpfungskette. Aber immerhin etwas.

Haben Sie als 13-Jähriger eine Zukunft wie diese erwartet?

Ich habe darauf gehofft. Es hat viel länger gedauert, als ich dachte, alle haben schon vor 20 Jahren auf solche Systeme gewartet. Diese Revolution baut auf der Internet-Revolution auf: Vor dem Internet war alles Wissen auf Papier. Heute ist alles Daten, und wir haben auch das alte Wissen digitalisiert, Bücher, Filme, Radio, mit dem die Modelle jetzt lernen. Wir leben in aufregenden Zeiten. Aufregend und beängstigend zugleich, genau so, wie ich es mag.

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