21.02.2020

„Zu hohe Bewertung“ – ein österreichischer Denkfehler

Kommentar. Der Vergleich heimischer Startups mit jenen aus dem Silicon Valley ist müssig, so lange hier nach dem Ist-Zustand und dort nach dem Soll-Zustand bewertet wird. Wer Unicorns will, muss anders denken.
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Joool Refurbed - Zu hohe Bewertung
Screenshot: Leo Hillinger bei der Bewertung des Startups Refurbed bei 2 Minuten 2 Millionen

Das Titelbild dieses Beitrags entstammt einer Episode der Puls4-Show 2 Minuten 2 Millionen. Es zeigt den Gesichtsausdruck von Investor Leo Hillinger, als ein Startup seine Bewertung ausrief. Für ihn war es, wie so oft, eine „zu hohe Bewertung“ – inzwischen ein Running Gag in der Show. Doch Leo Hillinger sei an dieser Stelle in Schutz genommen. Er ist bei weitem nicht der einzige in Österreich, den das hier betrifft. Wie viele andere Investoren – vom kleinen Business Angel bis zum mittelgroßen VC (Anm. Risikokapital-Gesellschaft) – wird er wahrscheinlich nie in ein zukünftiges Unicorn, also ein Unternehmen mit mehr als einer Milliarde US-Dollar Bewertung investieren – und zwar, weil er sich selbst im Weg steht.

+++ Die beiden schnellsten Unicorns aller Zeiten machen genau das gleiche +++

Bewertung nach dem Soll-Zustand

Um zu verstehen warum, hilft ein Blick ins Silicon Valley, der Region mit der größten Unicorn-Dichte der Welt, oder auch nach China. Hämisch kommentieren wir Österreicher es gerne, wenn sich herausstellt, das eines der Scaleups dort komplett überbewertet war und mit viel medialem Krach untergeht. Aber das gehört zum Spiel dazu. Die großen VCs im Valley und auch andernorts machen nämlich eines entscheidend anders, als die meisten Investoren in Österreich: Sie bewerten Startups nach ihrem Potenzial, quasi nach dem Soll-Zustand. Die Frage lautet: Was kann das Unternehmen erreichen, wenn es ausreichend Kapital hat und alles gut geht?

„Think Big“ ist die einzige Option

Die erstgenannte Variable „ausreichend Kapital“ bedeutet: Manche Ideen – seien sie auch noch so gut – können überhaupt nur aufgehen, wenn massiv investiert wird (Anm.: Es ist freilich nicht in jedem Fall so). Mit 100.000 oder auch einer Million Euro Kapital lässt sich mit einem B2C-Produkt nicht der Weltmarkt erobern – oft braucht es schon in einer frühen Phase 100 Millionen oder mehr.

Um ein Beispiel zu nennen: In der Konsolidierung des E-Scooter-Markts werden am Ende jene Unternehmen als Sieger aussteigen, die am meisten Kapital haben. Hier geht es um hunderte Millionen US-Dollar und um die Option, von den Investoren im entscheidenden Moment noch einmal einen Mega-Betrag zu bekommen, etwa für eine Übernahme. Hätte einer der relevanten Player in der Seed-Phase 30 Prozent Anteile für 100.000 Euro abgegeben, hätte er das Rennen um weiteres Kapital und in weiterer Folge um den Markt schon verloren gehabt – und sein Investor ebenfalls. Die beteiligten VCs wussten aber: „Think Big“ ist die einzige Option. Ein gut umgesetztes Produkt und Umsätze kommen dann schon, wenn das nötige Kapital da ist.

Eine sehr Riskante Wette

Oder sie kommen nicht, was zu zweiten zuvor genannten Variable, „wenn alles gut geht“, führt. Es ist eine sehr riskante Wette, die die Seed-Investoren im Silicon Valley mit jedem einzelnen Investment eingehen. Sie rechnen daher damit, dass aus dem überwiegenden Großteil ihrer Beteiligungen nichts wird. Dieser Umstand ist nämlich nahezu irrelevant, wenn ein Unternehmen in ihrem Portfolio das nächste Facebook ist. Und was hat Facebook dorthin gebracht, wo es heute steht? Unter anderem Unsummen an Kapital zu einer guten Bewertung zu einem frühen Zeitpunkt.

„Zu hohe Bewertung“ – verwässerte Anteile – keine Chance

Hier in Österreich geht es dagegen meist nicht um das Potenzial, den Soll-Zustand, sondern um den Ist-Zustand. Noch keine Umsätze, kein ausgereiftes Produkt – zu hohe Bewertung! Problematisch wird es dann, wenn Startups, die eigentlich Unicorn-Potenzial haben, gerade so sehr auf die ersten 100.000 Euro angewiesen sind, dass sie auf den 30 Prozent-Deal einsteigen. Welcher VC soll ihnen bei so verwässerten Anteilen in der nächsten Runde zehn Millionen Euro für vielleicht zehn Prozent Anteile geben, damit der erste große Rollout gelingt? Oder in der übernächsten Runde 100 Millionen Euro für vielleicht 20 Prozent, damit sprichwörtlich die Welt erobert werden kann und dennoch Anteile für das nächste Mega-Investment übrig bleiben, mit dem die Position am Weltmarkt gefestigt und der Unicorn-Status erreicht wird?

Eine einfache Einhorn-Rechnung

Natürlich verfügt der durchschnittliche heimische Business Angel nicht über das Kapital, um gleich in mehrere Startups mit großen Summen einzusteigen. Das ist auch nicht nötig. Im allerersten Schritt können 100.000 Euro ausreichen, um soviel aufzubauen, dass man bei einem größeren VC anklopfen kann (was die Angels tatkräftig unterstützen sollten). Wenn man als Angel das Unicorn-Potenzial tatsächlich sieht, hilft eine einfache Rechnung: Wer sich um 100.000 Euro ein Prozent Anteile kauft, investiert zu einer Bewertung von zehn Millionen Euro. Erreicht das Startup dann wirklich den Unicorn-Status, kann man seinen Anteil mit einem Return on Investment verkaufen, von dem man hierzulande üblicherweise nur träumt. Man steht sich eben selbst im Weg.

EDIT: Im letzten Absatz hieß es ursprünglich, man könne den beschriebenen ein Prozent-Anteil im Fall des Erreichens des Unicorn-Status für den 100-fachen Preis verkaufen. Das ist aufgrund der Arithmetik bei Folgeinvestments nicht möglich, da der Investor sich an weiteren Kapital-Runden beteiligen müsste, um seinen Anteil von einem Prozent zu halten. Tatsächlich läge der Faktor also niedriger.

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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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„Zu hohe Bewertung“ – ein österreichischer Denkfehler

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