09.09.2024
GASTBEITRAG

Warum UX-Methoden die Erfolgschancen von Tech-Startups signifikant erhöhen

Rund 42 Prozent aller Startups scheitern, weil es keinen Bedarf für ihr Produkt gibt. Wie können Gründer:innen dieser Falle entgehen, ohne Unmengen an Zeit, Energie und Geld zu investieren? Für Tech-Startups liegt die Antwort darauf in der UX-Research und im UX-Design, meinen Armin Zangerl, Gründer der Softwareagentur Syon (mittlerweile in merakee Interactive umbenannt), UI/UX-Designer und Founder des Startups slamstr, sowie Madeleine Matzer, UI/UX Design-Lead bei Syon.
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UX, UI Design, Zangerl, Matzer
(c) zVg - Armin Zangerl, Founder von slamstr und Madeleine Matzer von SYON erklären die Vorteile von UX-Methoden.

Der IT-Sektor ist ein boomender Bereich für die Startup-Gründung. Ein erheblicher Anteil der Tech-Startups konzentriert sich auf die Realisierung von mobilen oder webbasierten Anwendungen. Laut Shortlister, waren 2023 ca. 32 Prozent der weltweiten Startups in der Softwareindustrie tätig.

70 Prozent der Tech-Startups scheitern

Das Agieren in einem wachsenden Markt, ist jedoch keine Erfolgsgarantie. Der IT-Startup-Sektor verändert sich rapide und die Konkurrenz ist stark. Rund 70 Prozent der Tech-Startups scheitern innerhalb von 20 Monaten nach ihrer ersten Finanzierungsrunde. Der Hauptgrund ist laut CB Insights folgender: 42 Prozent aller Startups können sich am Markt nicht beweisen, weil es keinen Bedarf für ihr Produkt gibt. Ein Artikel der Harvard Business Review unterstreicht diese Aussage und betont, dass viele Gründer:innen in die Falle tappen, Lösungen für nichtexistierende Probleme zu entwickeln.

UX-Research & UX-Design

Wie können App- und Software-Startups dieser Falle entgehen? Die Antwort: User Experience (UX). UX-Research & UX-Design können die Erfolgschancen von Tech-Startups erheblich verbessern. Unternehmen mit starken Designpraktiken wachsen fast doppelt so schnell wie die Branchenbenchmarks, laut einem Bericht von McKinsey. Viele Startups stehen unter Zeitdruck und investieren sehr früh Ressourcen in die Entwicklung, ohne vorher eine klare Vision zu schaffen oder einen Marktbedarf zu identifizieren. Sie überspringen oder sparen in den Bereichen Recherche und Design, oft zum Leiden ihres Produkts und ihres Erfolgs.

Warum sind UX-Research & UX-Design ausschlaggebend?

In der Recherche wird das Problem der Zielgruppe definiert. Folgende UX-Methoden schaffen erste Einblicke mit vergleichbar niedrigen Kosten:

  • User-Interviews: Potenzielle Nutzer:innen werden zu ihren Problemen, Zielen und Erfahrungen befragt.
  • Konkurrenz-Analysen: Konkurrenz-Produkte werden auf ihre Stärken und Schwächen geprüft und miteinander verglichen. Daraus können Anhaltspunkte für die eigene Produktentwicklung gezogen werden.
  • Umfragen: Online-Umfragen ermöglichen eine kostengünstige Befragung von vielen Teilnehmer: innen. Die resultierenden Daten sind leicht und schnell analysierbar.

Durch diese und weitere Methoden ist es möglich, Annahmen über die Zielgruppe zu bestätigen, bevor Zeit, Energie und Geld in Lösungsvorschläge investiert werden.

Erst wenn der Bedarf validiert wurde, wird im Design mit der Ausarbeitung von Lösungen begonnen. Rapid-Prototyping und Storyboarding sind besonders schnelle und günstige Methoden, um unterschiedliche Lösungsvorschläge zu entwerfen.

UX & UI Design (Prototyping)

Das wirkliche Design der Lösung sollte nicht in der Entwicklung passieren, sondern in einem klickbaren Designprototypen. Prototypen gewährleisten nicht nur ein ansprechendes und konsistentes Design, sondern können auch an Nutzer:innen getestet werden, um frühe Insights ohne teure Softwareentwicklung zu gewinnen.

Unsere Erfahrung

Wir haben bereits einige Startups auf ihrem Weg begleitet. Anhand ihres Werdegangs und unserer langjährigen Branchenerfahrung haben sich für uns drei Dinge klar herauskristallisiert:

  • Wer möglichst schnell mit der Softwareentwicklung beginnt, um Zeit und Geld zu sparen, bezahlt am Ende den größten Preis. Ohne gemeinsame Vision und ohne validierten Bedarf für das Produkt, ändern sich die Prioritäten in der Umsetzung ständig. Das Endresultat ist ein aufwändiger und teurer Prozess, der ein Produkt mit einem ungeklärten Marktbedarf zum Vorschein bringt.
  • Der Recherche- und der Designprozess muss gewisse Qualitätsstandards erfüllen und darf nicht von tiefsitzender Befangenheit dominiert werden. Seichte und voreingenommene Insights sind kaum wertvoller als gar keine Insights.
  • Startups, die von Anfang an bereit sind, mit Design-Professionals zusammenzuarbeiten und ihr Vorhaben an die tatsächlichen Bedürfnisse der Zielgruppe anzupassen, haben unserer Erfahrung nach die größten Erfolgschancen mit dem zugleich niedrigsten Risiko.
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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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