Startup-Investoren: Das sind die wichtigsten Eigenschaften für Gründer

Und darum gehen Frauen so oft leer aus

02.06.2022 - Deutschland

Eine Studie des KI basierten Venture Capitalist "Morphais" aus Berlin hat die wichtigsten Eigenschaften erfolgreicher Gründer analysiert. Die Auswertung zeigt, welche Gründerteams am ehesten Risikokapital einsammeln. Deutlich wird aber auch, dass Frauen aus einem recht einfachen Grund bei Finanzierungsrunden benachteiligt werden... Das Ziel des VC "Morphais" ist es, diese systematische Benachteiligung von Gründerinnen zu beenden.

Morphais HSTL Technologies GmbH

Eva-Valérie Gfrerer ist CEO & Founder von "Morphais" - ein neuer Quant VC aus Berlin, der in Gründerteams in der Frühphase (pre-seed) investiert. Der Vorteil von "Morphais" besteht darin, dass der VC mithilfe von Daten und seiner proprietären Technologie für künstliche Intelligenz bessere, schnellere und umfassendere Investitionsentscheidungen treffen will.

Was wurde untersucht?

Um herauszufinden, welche Rolle Persönlichkeitsmerkmale bei der Bewertung von Gründerteams spielen, wurde gemeinsam mit Wissenschaftlern und Psychologen der Humboldt-Universität und der Freien Universität Berlin eine Studie durchgeführt. Knapp 100 Gründer wagniskapitalfinanzierter Start-ups wurden über einen Onlinefragebogen zu ihrer Persönlichkeit sowie zu dem Erfolg ihrer Jungunternehmen befragt.

Basierend auf der Firmenbewertung zählen einige der erfolgreichsten Gründer im DACH-Raum zu den Studienteilnehmern: Ein Viertel aller Befragten gründeten Unternehmen, deren letzte Bewertung bei über 50 Mio. EUR liegt, und über 7% der befragten Start-ups erreichen eine Unternehmensbewertung von über 500 Mio. EUR. Der Fragebogen basiert auf dem OCEAN-Persönlichkeitsmodell, einem sehr etablierten Modell zur Messung von Persönlichkeitsattributen.

Persönlichkeitsstrukturen ähneln sich!

Die Ergebnisse zeigen, dass die für Unternehmer charakteristischen Persönlichkeitsmerkmale bei wagniskapitalfinanzierten Gründern ausgeprägter sind als bei Vergleichsgruppen, die kein Risikokapital erhielten: Die befragten Gründer zeigten noch höhere Werte für Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion (nach aussen gerichtet) und Verträglichkeit (Hilfsbereitschaft) sowie einen niedrigeren Wert für Neurotizismus, der mit einer hohen emotionalen Stabilität einhergeht.

Bei der Befragung einer Vielzahl von Risikokapitalgebern zu ihren Persönlichkeitseigenschaften zeigte sich, dass Venture Capitalisten genau wie die Gründer offener und extrovertierter sind, allerdings weniger gewissenhaft, umgänglich und neurotisch. Das bedeutet: die Persönlichkeiten von Gründern und Investoren sind sich sehr ähnlich, unterscheiden sich aber von anderen Vergleichsgruppen und dem Durchschnitt der deutschen Bevölkerung.

Similarity Bias bei Entscheidungen maßgebend.

Frühere Forschungsarbeiten haben bereits gezeigt, dass der sogenannte "Similarity Bias" den Entscheidungsprozess von Venture Capital-Gebern beeinflusst. Dieser Bias beschreibt, dass Menschen andere Personen positiver bewerten, wenn sie ihnen ähnlich sind. Es wurde gezeigt, dass Wagniskapitalgeber Gründer systematisch bevorzugen, die ihnen etwa in Bezug auf Bildung, Erfahrung und beruflichen Hintergrund ähneln. Diese Bevorzugung erfolgt unterbewusst, hat jedoch gravierende Konsequenzen. Die Ergebnisse der Studie weisen darauf hin, dass Risikokapitalgeber eher Teams bevorzugen, die ihnen nicht nur in soziodemografischen Merkmalen, sondern auch in ihrer Persönlichkeit ähneln - und eben auch das selbe Geschlecht haben.

"Morphais"-CEO Eva Gfrerer: "Gleich und gleich gesellt sich gern. Da Investitions-Entscheidungen bei VCs vor allem von Männern gefällt werden, profitieren vor allem auch männliche Gründerteams bei der Bewertung, während Frauen oft leer ausgehen. Im Resultat führen solch subjektiv verzerrten Entscheidungen zu homogenen Portfolios und sehr geringer Diversität von Gründerteams, was sich nachweislich negativ auf die Renditen auswirkt. Venture Capital braucht deshalb quantifizierbare Entscheidungsmetriken, sodass basierend auf Talent und nicht auf Bauchgefühl des Investors Kapital allokiert wird. Hierbei können Machine Learning-Algorithmen wertvolle Entscheidungsunterstützung liefern, sodass sich Investmententscheidungen nicht nur effizienter, sondern auch gewinnbringender und fairer treffen lassen. Genau das ist unser Ziel."

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