07.10.2022

Studie zeigt: Für mehr Frauen in Tech-Startups reichen Förderprogramme nicht aus

Eine neue Studie der WU befasst sich mit Frauen in der IT-Startup-Szene. Bei der Frage, weshalb diese in der Branche unterrepräsentiert sind, lenken die Autor:innen den Blick auf Prototype, anstatt auf das Skillset der weiblichen Founder. Ihrer Meinung nach führe erst die Gender imbalance zu Gender bias.
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Eine neue WU-Studie beschäftigt sich mit den Hintergründen der Unterrepräsentanz von Frauen in Tech-Startups © wocintechchat.com
Eine neue WU-Studie beschäftigt sich mit den Hintergründen der Unterrepräsentanz von Frauen in Tech-Startups © wocintechchat.com

In einer Studie der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) haben die Wissenschaftler:innen Sonja Sperber und Christian Linder die Gründe für die geringe Anzahl an Frauen in Tech-Startups erforscht. Dabei kommen sie zu dem Ergebnis: Es liegt nicht an mangelnden Kompetenzen von Frauen (wie Ausbildung oder Erfahrungen), sondern an der klassischen Assoziation der Tech-Szene, die sich in der Gesellschaft durchsetzt. Die Tech-Szene ist bis heute vorwiegend jung, technikaffin, weiß und männlich und wird auch als solche wahrgenommen. Sperber und Linder erklären, warum dieser Fakt zu gender bias (geschlechtsspezifische Vorurteile) führt und was man ihrer Meinung nach dagegen tun kann.

“The cause of male overrepresentation is male overrepresentation”

In der Studie hinterfragen die Autor:innen die Annahme, dass die Digitalisierung zur Demokratisierung führen würde bzw. einen speziellen “gender-democratising effect” hätte. Vielmehr würde der Status quo einer männerdominierten Tech-Startup-Szene, die Wahrnehmung des Founder-Prototyps prägen. Die Studie stellt fest: Die Normalität führt zunächst zu einer Normativität und letztendlich dazu, dass auch Frauen den “white, male, tech-savvy” Gründer als Imperativ wahrnehmen – was einen erhöhten Druck ausüben würde. 

In der IT-Startup-Branche sehen die Autor:innen der Studie eine Besonderheit, da die Business Modelle in dieser Branche häufiger von Unsicherheiten geprägt seien. Das würde sich dementsprechend auch in den Entscheidungen von Investor:innen widerspiegeln. Investor:innen wollen diese Unsicherheiten kompensieren indem sie sich an den Stereotypen des Tech-Gründers halten – was laut Studie weiterhin dazu führt, dass Männer stärker in der Tech-Branche überrepräsentiert sind, als in Branchen mit stabilen Business Modellen.

“IT entrepreneurship is widely equated with a ‘lifestyle’ that is highly homogeneous and by no means representative of race, gender, or cultural and ethnic background.”

Das Dilemma der Female Founding Teams

Die besondere Herausforderung, die laut Sperber und Linder für Frauen in der Tech-Branche entsteht, ist einerseits der selbst auferlegte Druck, “wie” der Prototyp zu sein und andererseits die eigenen einzigartigen Merkmale als Vorteile hervorzuheben.

Lösung im Nischenmarkt?

Mit Blick auf die Lösungsvorschläge betonen Sperber und Linder, dass sie Gründerinnen davon abraten, ihren Erfolg darin zu suchen, sich entsprechend dem beschriebenen Prototypen zu verhalten. Ebenfalls erklären sie, dass bisherige Ausbildungs- und Förderprogramme, die sich ausschließlich auf Frauen in der Branche fokussieren, bisher keinen ausreichenden Erfolg verzeichnen würden – schließlich liege das Problem nicht in der mangelnden Kompetenz bzw. Ausbildung der Frauen, sondern in dem vorhandenen Prototypen, von dem Frauen zu stark abweichen.

Als mögliche Lösung verweisen Sperber und Linder auf Nichenmärkte, in denen Frauen weniger stark oder überhaupt nicht unterrepräsentiert sind. Wenn man diese identifiziert, würde man an der Relevanz solcher Prototypen rütteln: “Prototypen verlieren an Relevanz, wenn nicht klar definiert ist, wer zu einer bestimmten Kategorie gehört und wer nicht. Die Lösung kann daher darin bestehen, die Konfrontation mit dem vorherrschenden IT-Prototyp zu vermeiden und stattdessen alternative Prototypen durch langsame, aber stetige Infiltration zu etablieren”, fasst die Studie abschließend zusammen.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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