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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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