19.11.2021

Geldanlage nach Startup-Exit: „Die meisten haben sich darauf nicht vorbereitet“

Nach einem Exit sind Startup-Gründer oft Millionäre – wie veranlagen sie dann ihr Geld? Die LGT Bank lud zu einer Diskussion.
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Roman Scharf (3VC), Janice Goodenough (Hydrogrid) und Business Angel Hansi Hansmann © Maximilian Rosenberger
Roman Scharf (3VC), Janice Goodenough (Hydrogrid) und Business Angel Hansi Hansmann © Maximilian Rosenberger

Wenn Gründer:innen ihr Startup verkaufen, ist das auf vielen Ebenen ein besonderer und herausfordernder Moment: monatelange harte Verhandlungen, emotionale Achterbahn und gleichzeitig das Geschäft operativ normal weiterführen. Die wenigsten Founder setzen sich nach einem Exit zur Ruhe – Verträge binden sie als Manager meist noch einige Jahre an das Unternehmen und nicht wenige werden zu Serial Entrepreneurs. Nach einem Millionenexit werden viele auch zu Investor:innen. Aber auf diese Situation sind nicht alle gut vorbereitet, wie eine Diskussion unter Unternehmer:innen und Investor:innen auf Einladung der LGT Bank in Wien zeigte.

„Viel Geld veranlagen ist viel Arbeit“

Roman Scharf ist bereits lange auf der Seite der Investoren. Er war mit dem Exit von Jajah 2009 einer der ersten heimischen Startup-Millionäre und leitet heute mit 3VC einen Wiener Venture-Capital-Fonds. Auf die Euromillionen nach dem Exit war er gut vorbereitet: „Ein Exit passiert ja nicht plötzlich und unerwartet“, sagt er im Rahmen einer Podiumsdiskussion, die von brutkasten-CEO Dejan Jovicevic moderiert wurde. „Ich habe bereits im Jahr davor eine Stiftung gegründet, um mich darauf vorzubereiten“, erinnert er sich. Viel Geld zu veranlagen sei auch viel Arbeit und das gelte für Unternehmer ganz besonders, ist er überzeugt: „Unternehmer suchen nach unternehmerischen Wegen, um ihr Geld zu veranlagen“.

Gemeint ist damit, dass viele Founder ihr Geld wieder in neue Geschäftsmodelle stecken. Entweder in eigene neue Gründungen oder in andere vielversprechende Startups. Kaum jemand hat das so intensiv getan (und tut es noch wie vor ab und zu) als Johann „Hansi“ Hansmann. Da Startup-Investments mit hohem Risiko verbunden sind, konzentriert er sich bei der Geldanlage darüber hinaus auf eher konservative Werte: „Ich investiere entgegen der Regel einen großen Teil meines Geldes in Startups – den Rest lege ich eher konservativ an“. Grundsätzlich rät er Foundern eher zu einer konservativen Anlagestrategie, „weil die meistens sehr risikoaffin sind“. Den Großteil des Exit-Geldes wieder in Startups zu stecken, empfiehlt er nicht. Scharf bestätigt: „Gute Gründer sind nicht unbedingt auch gute Investoren“.

Kein Geld verplanen, das noch nicht da ist

In was die meisten Startup-Gründer nach einem Exit zuerst investieren? „Fast alle ändern ihre Wohnsituation“, sagt Hansmann, der bereits viele Gründer in einen Exit begleitet hat. „Die meisten haben sich darauf nicht wirklich vorbereitet“, erzählt er. Bei solchen Deals könne bis zum letzten Tag etwas schief gehen, weshalb viele Gründer Vorbehalte haben, Geld zu verplanen, das noch nicht in trockenen Tüchern ist. Hydrogrid-Gründerin Janice Goodenough kann das bestätigen: Derzeit stehe kein Exit im Raum und grundsätzlich wolle sie „kein Fell verteilen, das nicht nicht da ist“. Geldanlage sei vor allem vor der Gründung wichtig gewesen – als Polster für die ersten vier Jahre Startup, in denen sie auf ein marktübliches Gehalt verzichtete.

Ein Punkt, den Hansmann für einen Fehler hält. Es sei auch Aufgabe der Investoren, darauf zu achten, dass das „Geldbedürfnis“ der Gründer:innen – abhängig von der Lebenssituation – gedeckt ist, damit sie sich auf ihr Unternehmen konzentrieren können. Gleichzeitig sollte man als Investor verhindern, dass Gründer vorzeitig aussteigen, um bei einem Exit siebenstellige Beträge zu bekommen. „Investoren wollen ja, dass Gründer ihre Firma sehr groß machen und nicht vorzeitig verkaufen“. Das sieht auch Scharf so und empfiehlt, Gründer:innen ab der Series-B-Finanzierung bei jeder Runde über ein Secondary mit 1 – 2 Millionen Euro zu bedenken.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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