16.10.2025
CORPORATE VENTURING

Venture Clienting: Vom schnellen Pilot zum Investment-Case

Im Gastbeitrag im Rahmen der Serie "Corporate Venturing" erläutert Lisa Kratochwill, Leiterin des VERBUND X Accelerators, wie Venture Clienting und Corporate Venture Capital zusammenspielen können.
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Lisa Kratochwill leitet den VERBUND X Accelerator | Foto: EAP.AT
Lisa Kratochwill leitet den VERBUND X Accelerator | Foto: EAP.AT

Die brutkasten-Serie „Corporate Venturing“ is powered by AKELA, Raiffeisen Bank International AG, UNIQA Insurance GroupMavie NextVERBUND, whataventure — New business. Powered by entrepreneurs. und Wien Energie GmbH.


Als ich vor einem Jahr den VERBUND X Accelerator (VXA) übernommen habe, war mir der Begriff „Venture Clienting“ noch völlig fremd. Mir war nicht bewusst, dass genau das, was wir tun, bereits einen Namen und eine wachsende internationale Community hat. Was ich damals schnell gelernt habe: unabhängig von der Branche – die Logik ist immer dieselbe. Es geht darum, echte Probleme zu identifizieren, Startups mit passenden Lösungen zu finden und diese schnell zu testen. Heute weiß ich: Venture Clienting ist weit mehr als ein Buzzword. Es ist eines der wirkungsvollsten Instrumente, um die Innovationen von Startups systematisch in eine Organisation zu bringen – und zwar mit messbarem Effekt.

Mehr als ein Trend

Laut dem aktuellen State of Venture Client Report haben bereits 40 Prozent der befragten Unternehmen dedizierte Venture-Client-Einheiten aufgebaut. Unternehmen mit solchen Strukturen schaffen es in mehr als der Hälfte der Fälle, innerhalb von zwölf Wochen die erste Bestellung auszustellen – ein Tempo, das klassische Beschaffungsprozesse selten erreichen. Und das ist auch der vielleicht wichtigste Vorteil von Venture Clienting: die Geschwindigkeit. Möglich wird das durch standardisierte Dokumente, beschleunigte Beschaffungsprozesse und kleine Pilotbudgets, die schnelle Entscheidungen erlauben. Diese Geschwindigkeit macht einen Unterschied – nicht nur für das Unternehmen, sondern auch für die Startups.

So können Startup-Lösungen dazu beitragen, Kosten zu senken, neue Erlöse zu ermöglichen oder bestehende Prozesse effizienter zu machen. Manchmal geht es auch „nur“ darum, Hypothesen zu testen – also in kurzer Zeit herauszufinden, ob eine Lösung funktioniert oder ob interne Strukturen angepasst werden müssen. In beiden Fällen liefert Venture Clienting echte Ergebnisse: entweder einen skalierbaren Mehrwert oder eine schnelle, günstige Erkenntnis.

Mehr als ein Instrument

Wer sich mit Venture Clienting beschäftigt, landet automatisch auch bei anderen Innovationsinstrumenten wie Venture Building oder Corporate Venture Capital (CVC). Dabei gibt es hier kein „besser“ oder „schlechter“. Es sind unterschiedliche Instrumente mit unterschiedlichen Zielsetzungen – und entsprechend unterschiedlich einzusetzen.

Bei VERBUND sehen wir Venture Clienting nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung zu anderen Instrumenten wie Corporate Venture Capital (CVC). Mit dem VERBUND X Accelerator betreiben wir eine klassische Venture-Clienting-Unit. Gleichzeitig investieren wir mit VERBUND Ventures auch in Startups. Und gerade die Kombination zeigt ihren Wert: Wenn eine Business Unit ein Produkt erfolgreich pilotiert und den Mehrwert erkennt, dann ist das eine perfekte Due Diligence für ein Investment. Für das Startup bedeutet das bewiesene Marktfähigkeit, für das Unternehmen eine validierte Lösung – und für das Investmentteam eine deutlich sicherere Entscheidung.

Ein Beispiel aus der Praxis

Das VERBUND-Projekt mit Ogre AI ist ein gutes Beispiel. Gesucht war eine Lösung, um die Vorhersagen des Lademanagements von E-Ladesäulen zu verbessern und dadurch Ausgleichsenergiekosten zu reduzieren. Das erste Pilotprojekt – bei uns nennen wir es lieber „Proof of Value“ als „Proof of Concept“, weil es oft nicht um die Machbarkeit einer Technologie geht, sondern um ihren konkreten Nutzen – war sehr vielversprechend.

Die logische Folge: eine Beteiligung durch VERBUND Ventures, gepaart mit einem Anschlussauftrag und einer Skalierung durch die Business Unit. Genau hier zeigt sich die Stärke des Modells: Pilot, Partnerschaft und Investment greifen ineinander.

Was Venture Clienting braucht

Auch wenn Venture Clienting mittlerweile fest in den Innovationsaktivitäten vieler Unternehmen verankert ist, bedeutet das nicht automatisch, dass alle diese Initiativen erfolgreich sind. Aus meinen Erfahrungen im letzten Jahr lassen sich ein paar Faktoren festhalten, die den Unterschied machen:

  • Es braucht ein echtes Problem, das gelöst wird.
  • Es braucht eine Person im Unternehmen, die Verantwortung übernimmt.
  • Es braucht das Commitment von der Führungsebene, Projekte zu unterstützen.
  • Es braucht klar definierte KPIs, um aus einem Pilot eine langfristige Partnerschaft zu machen.
  • Und es braucht eine Übersetzungsfunktion – eine Venture-Clienting-Unit wie unseren VERBUND X Accelerator, die zwischen Startup-Dynamik und Corporate-Strukturen vermittelt. Denn Vorstellungen von Geschwindigkeit, rechtlichen Prozessen oder Beschaffung unterscheiden sich massiv. Ohne diese Brücke ist das Risiko hoch, dass gute Ansätze im Sand verlaufen.

Fazit

Wenn all diese Elemente zusammenkommen, ist Venture Clienting nicht nur ein Innovationsvehikel, sondern auch ein starkes Dealflow-Instrument. Es eröffnet kontinuierlich Zugang zu qualifizierten Startups, liefert belastbare Signale über deren Potenzial und ebnet so auch den Weg für Investitionen.

Darum sollte die Frage nicht lauten: Venture Clienting oder CVC? Sondern: Wie setzen wir Venture Clienting und CVC sinnvoll zusammen ein? Denn die größte Wirkung entsteht genau an dieser Schnittstelle – wenn Pilotprojekte echten Wert zeigen, Startups wachsen können und Investitionen auf solider Evidenz basieren.

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