08.10.2014

Was in einen Business Plan für Startups muss

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Businessplan Startups

Am Anfang steht die Idee. Diese ist immer unterschiedlich. Wie aus der Idee ein Unternehmen wird, folgt jedoch genauen Spielregeln.
Das A und O ist der Businessplan: Der Gründer muss das Projekt in Worte fassen und seine konkreten Ziele darstellen.

Dabei müssen laut Experten des AWS vor allem folgende Punkte berücksichtigt werden:

  • Eigentumsverhältnisse
  • Management
  • Technologie
  • Produkte/Dienstleistungen
  • Unternehmensziel
    (Was ist der Kundennutzen?)
  • Markt
  • Zielgruppen
  • Potenzial
  • Konkurrenten
  • Vertrieb
  • Produktion
  • Mitarbeiter
  • Höhe der Investitionen
  • Finanzierung Ist-Stand
  • Soll und Rechnungswesen
  • Zeitplan inkl. Break-Even
  • Genaue Vorschaurechnung
  • Planbilanz und Plan-GuV-Rechnung

Der Umfang ist nicht entscheidend; wenige Seiten reichen. Wichtig ist, das Projekt der Bank, der Förderstelle oder dem Investor zu erklären. Er soll erfahren, wer es entwickelt hat, wie die Eigentumsverhältnisse verteilt sind, was der Kundennutzen ist, wie die Konkurrenz- und Marktsituation aussieht, wo und wie die Leistung erbracht wird und wie der Zeitplan ist.

Auch etwaige Referenzen des Gründers dürfen nicht fehlen. Entscheidend sind auch Zahlen – der finanzielle Aufwand für Personal, Materialien, Vertrieb, Betriebsstätte usw. sowie der „Break-even“, also das Erreichen der Gewinnschwelle.
Im ersten vollen Geschäftsjahr wird die Gewinnzone wohl in den seltensten Fällen erreichbar sein, mehr als zwei, drei Jahre warten Geldgeber aber nicht.  Auch der Fremdkapitalaufwand sollte für eine Bankfinanzierung weniger als 100.000 € betragen.

„Mangelnde strategische Planung, keine Vision, keine Formulierung der Ziele und keine Messlatte für das Erreichte“, Axel Dick von Quality Austria über die typischen Managementfehler von Start-ups

Die typischen Management Fehler zu vermeiden beginne bereits vor der Gründung – denn auch der beste Businessplan könne nur den Status quo abbilden, aber nicht die dynamischen Prozesse im Unternehmen und am Markt berücksichtigen.

„Die richtige Vorgangsweise heißt: planen – tun – messen – bewerten“, sagt Dick.

Ein Schwerpunkt soll auf Kundenbeziehungen, dem Umgang mit Reklamationen, liegen: Man müsse die Fehler eingestehen und aus ihnen lernen. Wichtig sei auch das Management der internen Prozesse.Start-ups würden sich oft verzetteln, indem sie einzelne Mitarbeiter zu sehr belasteten oder die Verteilung der Kompetenzen nicht im Überblick hätten.

Wirklich gute Projekte bekommen immer eine Finanzierung, sagt Achim Hartmann, Head of Business Planning & Consulting bei der Bank Austria. Damit sie aber der Bank vorgestellt werden können, brauche es einen guten Businessplan.

Für einen guten Businessplan gibt es genaue Regeln

Wichtig sei es, die Umsatzerwartungen nicht allzu hoch anzusetzen: In der Praxis kommen 90 Prozent der Erwarttungen nicht zustande. Auch die Kosten müssen genau kalkuliert sein. So komme es immer wieder vor, dass der Gründer sich selbst im Businessplan vergisst. Schöne Planzahlen aus dem PC helfen auch nicht: Oft ist der Markt doch nicht da, ein Mitbewerber anders als gedacht schon vorhanden oder das Geschäftsmodell kommt erst in vier, fünf Jahren in die Gewinnzone.

„Und ein Standardprogramm wie Excel hat keine betriebswirtschaftliche Logik“, widerspricht Hartmann der Annahme der meisten Gründer, eine Erfolgsrechnung sei ausreichend.

„Die Liquiditätsplanung ist entscheidend“, sagt er. Gerade Start-ups werden von Lieferanten oft nur gegen Vorkassa bedient, während ihre Leistungen von den Kunden erst später bezahlt würden. Daher müsse man auch Zahlungsziele sowie Finanz und Vermögenssituation berücksichtigen; so können Investitionen abgeschrieben werden, müssen am Anfang jedoch trotzdem voll bezahlt werden. Saisonabhängige
Gründer von der Bauwirtschaft bis zum Tourismus würden zudem oft vergessen, dass das Geschäftsjahr vom 1. Jänner bis zum 31. Dezember
dauert. All diese Fehler würden erklären, warum viele Gründer rasch wieder scheitern. „Am besten ist es, drei Szenarien zu entwickeln,
sprich Best Case, Normalfall und Worst Case“, sagt Hartmann.

Auch auf den Termin bei der Bank sollten sich Gründer in spe genau vorbereiten: Die Person und die Vision sind mitentscheidend bei der Bankenfinanzierung.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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