07.02.2020

Niki Futter verlässt die Compass-Gruppe und wird “Vollzeit-Business Angel”

Mit Jahresende ist Niki Futter aus seinem Familienunternehmen, der Compass-Gruppe, ausgestiegen, um sich Vollzeit seiner Leidenschaft als Business Angel widmen zu können. Im Hintergrundgespräch mit dem Brutkasten erläutert er seine Beweggründe und welche Strategie er beim Investieren verfolgt.
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Compass-Gruppe
Das Hintergrundgespräch mit Niki Futter wurde im Rahmen des Launch Events von Business Angel Devils über den Dächern von Wien geführt | Foto: Anthony Torno

Ganze 35 Jahre lang war Niki Futter als Geschäftsführer gemeinsam mit seinem Bruder Hermann an der Spitze seines Familienunternehmens, der Compass-Gruppe, tätig.

Der Compass-Verlag wurde bereits 1867 als Adressbuchverlag in Wien gegründet. Futter führte das Unternehmen ins digitale Zeitalter. Er war maßgeblich dafür verantwortlich, dass bereits Ende 1995 alle Firmeninformationen online verfügbar waren und sich das Unternehmen mit rund 70 Mitarbeitern zum führenden Anbieter in diesem Segment entwickelte.

Während seiner Zeit in der Compass-Gruppe betätigte sich Futter bereits als Business Angel in Österreich. Er hält Anteile an zahlreichen bekannten Startups. Mit Jahresende 2019 zog sich Futter aus der Compass-Gruppe zurück, um sich von nun voll und ganz seiner Leidenschaft als Business Angel zu widmen. Der Brutkasten hat mit Futter in einem Hintergrundgespräch über seine persönliche Beweggründe gesprochen und welche Strategie er beim Investieren verfolgt.

+++ mehr zum  Investment-Ticker +++ 


Warum hast du die Compass-Gruppe verlassen?

Mit Jahresende bin ich aus unserem Familienunternehmen, der Compass-Gruppe, ausgeschieden, damit ich mich voll und ganz meiner Tätigkeit als Business Angel widmen kann. Mein Bruder Hermann mit dem ich gemeinsam als Geschäftsführer die Doppelspitze im Unternehmen ausgeübt habe, wird nun die operativen Geschicke des Unternehmens alleine weiterführen. 

Natürlich waren auch persönliche Gründe ausschlaggebend. In Kürze werde ich meinen 55. Geburtstag feiern und nach 35 Jahren im Familienunternehmen war einfach auch der Wunsch nach einer Veränderung da. Und wann, wenn nicht jetzt nochmals neu durchstarten?

Du warst schon während deiner Zeit bei der Compass-Gruppe als Business Angel tätig. Wie viele Beteiligungen hältst du aktuell?

Aktuell halte ich Anteile an 13 Unternehmen. Über meinen bisherigen Lebenszyklus waren es um die 28 Beteiligungen. Zum Teil bin ich sehr gut ausgestiegen. Vor zwei Jahren hatten wir beispielsweise einen sehr erfolgreichen Exit mit Cyan. Das Unternehmen ist mittlerweile an der Frankfurter Börse notiert und wird derzeit mit rund 220 Millionen Euro bewertet. Aber natürlich läuft nicht immer alles so gut. Derzeit habe ich auch zwei “Zombies” in meinem Portfolio, von denen ich eines 2020 beenden möchte. 

Business Angel Niki Futter im Interview

Worauf achtet Business Angel Niki Futter bei seinen Investements und warum ist er bei seinem Familienunternehmen, der Compass Gruppe, ausgestiegen? Antworten darauf liefert er im Brutkasten-Interview.

Gepostet von DerBrutkasten am Freitag, 7. Februar 2020

Hast du bei deinen Investments einen spezifischen Branchenfokus?

Einen Branchenfokus habe ich in diesem Sinne nicht. Ich würde es eher Schwerpunktthemen nennen. Im Mobility-Bereich halte ich beispielsweise Anteile an Parkbob und Go-Urban. Zudem bin ich auch im Krypto-Infrastruktur-Bereich aktiv. Beteiligungen in diesem Segment umfassen Blockbit oder block42. 

Zudem halte ich selbst Kryptos und habe den Crowd-Token der Conda und von Bitpanda gezeichnet. Weiters investierte ich in die zwei HR-Startups WeAreDevelopers und WisR. Letzteres verfolgt einen klaren Impact-Fokus. Also mein Portfolio ist breit gefächert.

Wie behältst du den Überblick über die Startup-Landschaft?

Einen Überblick über die Startup-Landschaft halte ich insbesondere einfach durch meine Präsenz in der Szene und bei Veranstaltungen. Zudem bin ich auch im Vorstand der AAIA aktiv, was mir einen guten Gesamteindruck verschafft.

Niki Futter im Gespräch mit dem Brutkasten | (c) Anthony Torno /der brutkasten

Bist du im Moment offen für neue Investments?

Nachdem ich im Herbst eine Reihe an Nach- und Zwischenfinanzierungen tätigen musste, stehe ich ehrlich gesagt zur Zeit eher auf der Bremse. Gegen Jahresende erkennen die meisten Gründer, dass es eng wird mit dem Geld. Das hat meinen Spielraum ein wenig verengt. 

Nach welchen Kriterien wählst du deine Investments aus?

Das Team spielt natürlich eine große Rolle. Zudem ist mir das Geschäftsmodell sehr wichtig. Überspitzt formuliert: Wenn mir ein Gründer nicht in 30 Sekunden das Geschäftsmodell erklären kann, dann lasse ich meine Finger vom Investment. 

Zudem bin ich kein Fan von exitorientierten Strategien, weil dafür oft Luftschlösser gebaut werden. Ich habe zu oft von Gründern gehört, dass sie erst ihre Userbase aufbauen müssen und danach wird schon irgendwie Geld fließen. Diese Investments gehen in der Regel nicht auf. 

Abschließend eine Frage zum Regierungsprogramm. Wie beurteilst du dieses aus Sicht eines Business Angels?

Ich bin sehr zuversichtlich. Die Grünen sind ja per se nicht wirtschaftsfeindlich. Zudem brauchen wir für die positive Entwicklung des Startup-Ökosystems hauptsächlich Incentive-Maßnahmen. Diese benötigen in der Regel keine budgetäre Bedeckung, sprich zusätzliche  Mittel, sondern lediglich Maßnahmen wie Steuererleichterungen, die sich über die Umwegrentabilität wieder bezahlt machen.


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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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Masse an Möglichkeiten

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Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

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Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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