Was KI-Startups wirklich brauchen – diese Tipps geben Top-Investoren
KI verändert alles – auch beim Unternehmensaufbau. Erfahrene VCs erklären, worauf es bei KI-Startups jetzt ankommt und welche Kriterien über eine Finanzierung entscheiden.
Künstliche Intelligenz krempelt derzeit weltweit bewährte Geschäftsmodelle und Produktstrategien um – und die Technologie verändert, wie Unternehmen entstehen, wachsen und finanziert werden. Startups im KI-Bereich sehen in diesen Entwicklungen große Chancen. Zugleich sollten die steigenden Anforderungen, was Vision, Geschwindigkeit und Differenzierung angeht, nicht unterschätzt werden.
Weil in der KI-Branche im Wochenrhythmus neue Fortschritte gemacht werden, scheinen sich einige der traditionellen Maßstäbe für Unternehmen überholt zu haben. Was heute als innovativ gilt, gehört morgen bereits zum Standard. Wer mit seiner Idee überzeugen möchte, muss daher echten Mehrwert schaffen. Der neue Report „Startup 2025: Building a Business in the Age of AI“ zeigt, worauf führende Venture Capitalists jetzt achten.
Einblicke in ihre Erwartungen an Startups teilen im Report von Snowflake acht VCs aus Europa und den USA – darunter Vertreterinnen und Vertreter von Kleiner Perkins, EQT Ventures, Redpoint Ventures und NewBuild Capital. Was sie eint, ist der Glaube an das transformative Potenzial von KI, aber auch die Erkenntnis, dass nicht alles, was „AI“ im Namen trägt, automatisch zukunftsfähig ist. Den Unterschied machen die Technologiearchitektur, das Produktverständnis und die Go-to-Market-Strategie.
Rohini Chakravarthy von NewBuild Venture Capital bringt es im Report auf den Punkt: „Mit den grundlegenden Modellen der generativen KI lassen sich Dinge realisieren, die zuvor nicht möglich waren, und das Interesse der Community ist groß – die klügsten Köpfe der Welt arbeiten daran.“ Für sie zählen drei Dinge: ökonomische Skalierbarkeit, neue Geschäftsmodelle und ein funktionierendes Ökosystem.
Ein zentrales Thema im Report ist die Unterscheidung zwischen „experimental recurring revenue“ (experimentelle wiederkehrende Einnahmen, kurz ERR) und „annual recurring revenue“ (ARR), was dem klassischen, dauerhaften Umsatz entspricht. Gerade bei jungen KI-Produkten ist es verlockend, erste Einnahmen als langfristigen Erfolg zu werten. Davor warnt Sakib Dadi von Stage 2 Capital jedoch eindringlich: „Es scheint sich für diese KI-Unternehmen ein Trend abzuzeichnen: Die Qualität der Einnahmen in Bezug auf die Kundenbindung ist einfach nicht so hoch wie die Qualität der Einnahmen bei traditioneller Unternehmenssoftware.“
Auch für Patrick Chase von Redpoint Ventures sind langlebige Enterprise-Anwendungen das Ziel – ein kurzfristiger Hype bringe wenig. Startups sollten sich also fragen: Wie lässt sich aus einem frühen Experiment eine dauerhafte Kundenbeziehung formen?
Viele Startups präsentieren KI als zentrales Feature, aber das reicht oft nicht. Sam Teden von Anthos Capital stellt klar: „Wenn etwas ausschließlich um der KI willen entwickelt wurde und öffentlich zugängliche Daten nutzt, ohne dass darüber nachgedacht wurde, wie man im Laufe der Zeit einen Wettbewerbsvorteil aufbauen kann, verliert es für uns erheblich an Attraktivität.“
Spannend wird es dort, wo KI greifbare Effizienzgewinne bringt. Dies ist etwa in den Servicebranchen Recht, Bau oder Gesundheit der Fall, da hier bisher wenig Digitalisierung stattgefunden habe. Laut Liam Mulcahy von Kleiner Perkins gelten diese Bereiche als unterversorgte Märkte mit enormem Potenzial.
Letzten Endes unterstützen viele VCs aber weiterhin Menschen sowie das, was sie repräsentieren. Patrick Chase fasst es so zusammen: „Die Startphase, in der wir investieren, ist häufig die Vorproduktionsphase. In dieser Phase betrachten wir in erster Linie das Team und den Markt.“
Zudem ist Effizienz entscheidend. Akash Bajwa von Earlybird VC betont, dass KI nicht nur das Produkt verändert, sondern auch das Unternehmen selbst: „Ich wünsche mir heute mehr Kapitaleffizienz in Unternehmen, die sich beispielsweise darin widerspiegelt, dass sie nicht zu früh ihren ersten Marketingmitarbeiter einstellen. Viele der Marketing-, SDR- und BDR-Aktivitäten, die man normalerweise dieser Person übertragen würde, können heute mit einem handelsüblichen KI-Produkt erledigt werden.“
Snowflake gehört mit einem der größten Tech-Börsengänge der jüngeren Vergangenheit zweifelsohne zu den erfolgreichsten Data-Startups des letzten Jahrzehnts. Das Unternehmen weiß nur zu gut, wie man auf datenintensiven Märkten Innovation vorantreibt. Heute unterstützt das Business über sein „Powered by Snowflake Startup Program“ Hunderte von Startups weltweit.
Genau aus dieser Praxisperspektive ist der Report entstanden: ein Leitfaden für Gründerinnen und Gründer, die in der Ära von KI und Cloud skalieren wollen. Wer verstehen möchte, worauf es beim Aufbau eines erfolgreichen KI-Unternehmens ankommt, findet in „Startup 2025: Building a Business in the Age of AI“ fundierte Antworten.
Wissen, worauf es beim Gründen in der KI-Ära ankommt – hier geht es zum Report!
businessinsider
