Adrian Locher hat etliche Unternehmen gegründet, verkauft und weiter investiert. Mit der Merantix AG will er in Berlin maschinelles Lernen und damit die Entwicklung von künstlicher Intelligenz in Europa vorantreiben. Ein Gespräch über eine neue Art der Investitionsstrategie, den globalen Wettbewerb und die öffentliche Wahrnehmung des KI-Hypes.

Herr Locher, Ihr Venture-Studio, mit dem Sie aus Ideen rund um Machine-Learning handfeste KI-Start-ups formen wollen, sitzt in Berlin. Was sprach bei der Standortentscheidung für Deutschland und gegen beispielsweise das Silicon Valley, in dem Sie auch für einige Zeit gelebt haben und wo die treibenden Kräfte der Tech-Giganten schalten und walten?

Wir haben in Europa und vor allem in Deutschland alles, was wir brauchen, um erfolgreiche Geschäftsmodelle rund um künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln. Wir haben Spitzenforschung, die sich mit den besten in der Welt misst und ganz oft vorne liegt – nicht nur qualitativ, sondern auch quantitativ. So ist die Anzahl der KI-Professuren pro Einwohner in Deutschland höher als in den USA und China zusammen. Europa ist die Wiege der Wissenschaft und stand über Jahrhunderte hinweg für freies Denken und gesellschaftlichen Fortschritt. Insbesondere Deutschland ist das Zuhause von vielen Weltmarktführern, die seit Jahrzehnten überragende Ingenieurskunst an den Tag legen und makellose Produkte schaffen.

Inwieweit sticht Berlin San Francisco aus?

Berlin ist ein Ort, der kosmopolitisch, offen, divers ist und dazu eine hohe Lebensqualität mitbringt. Wir haben 30 verschiedene Nationalitäten bei uns in den Teams, da ist das Flair von Berlin passend. Zudem sind die Lebenshaltungskosten und die Lebensqualität im Vergleich zu San Francisco viel besser. In Berlin verdient ein Ingenieur vielleicht nur ein Drittel des Gehalts, das im Silicon Valley gezahlt würde, dennoch erzählen mir die Amerikaner, die bei uns arbeiten, dass sie in Berlin eine bessere Lebensqualität und am Ende des Monats mehr Geld übrig haben.

Wieso enteilen wir der Konkurrenz aus China und USA dann nicht schon längst?

Wir fallen bisher zurück beim Transfer von Forschung in die Anwendung. Da müssen Industriezweige besser und offener zusammenarbeiten. Außerdem sieht es bei den getätigten Investitionen in das Geschäftsfeld der KI im Vergleich zu China und den USA schlechter aus. Wir in Europa investieren nur ein Drittel von dem, was die anderen beiden Länder an Geld in die Hand nehmen. In frühen Phasen ist noch genug da, aber wenn es um Wachstumskapital geht, muss Europa aufholen und vor allem auch neuen Mut entwickeln.

Haben Sie Lösungsansätze parat?

Ich habe einen liberalen Geist, aber den muss ich zumindest teilweise beiseitelassen. Denn ich spreche mich offen für eine intelligent gestaltete und balancierte Industriepolitik aus. Gerade bei Themen, die die nächsten 100 oder mehr Jahre betreffen, muss und darf der Staat eine starke Rolle übernehmen. Wir müssen uns trauen, den Zweig der künstlichen Intelligenz auf die Agenda zu nehmen. Und da reicht es von Regierungsseite nicht – plump gesagt –, ein paar Milliarden locker zu machen. Wir brauchen Moonshot-Thinking, wie es John F. Kennedy Anfang der sechziger Jahre hatte. Für ihn hieß es, wir fliegen zum Mond – koste es, was es wolle. Damit haben die USA die Grundlage einer technologischen Überlegenheit in mehreren Gebieten für 50 bis 60 Jahre geschaffen. Heute sind die Chinesen bereit, 100 Milliarden US-Dollar und mehr in künstliche Intelligenz zu investieren. Wir nicht – und das ist ein Problem, weil wir den Fortschritt nicht aktiv mitgestalten und damit überhaupt keine Deutungshoheit haben, was die Rahmenbedingungen und Werte anbelangt.

Wie arbeitet ein Venture-Studio im Vergleich zu einem traditionellen Kapitalgeber?

Wir sind involviert, bevor überhaupt ein Start-up mit Geschäftsmodell entsteht. Wir helfen den Gründern erst einmal, ihre Idee zu validieren und Pilotkunden zu finden. So sind alle Beteiligten in der Folge sicher, dass aus dem Businessplan ein gesundes Geschäftsmodell werden kann, das Wachstumspotential hat. Da sind wir mit unserem Netzwerk aus Industrie, Kunden und Partnern maßgeblich die treibende Kraft bei der Entwicklung.

Welche Investoren sind bei diesem Ansatz dabei?

Einige europäische Single Family Offices sind bei uns im Fonds investiert. Dazu kommen viele institutionelle Anleger aus den Vereinigten Staaten – beispielsweise Trusted Insight, die Robert Wood Johnson Foundation und die W.K. Kellogg Foundation. Wir sind mit Merantix noch vor der ersten Finanzierung eines Start-ups involviert. Vor allem bei Institutionellen aus Europa passt das nicht ins Portfolio. Dabei passen wir mit unserem Set-up einer auf zehn Jahre und mehr angelegten Strategie schon eher zu einer institutionellen Denkweise.

Der KI wird vorausgesagt, kühl, kalkuliert und datengetrieben Entscheidungen zu treffen. Wie viel Zwischenmenschliches steckt denn in Ihren Investitionen und Ihren Entscheidungen, wer unter dem Dach von Merantix gefördert wird?

Zwei Dinge sind entscheidend: der IQ und die EQ – die emotionale Intelligenz sogar mehr als der Intelligenzquotient. Natürlich sollen unsere Gründerpersönlichkeiten in ihren Feldern überdurchschnittlich gebildet und wissenshungrig sein. Aber – und das ist viel entscheidender – man muss im Team arbeiten können und den sozialen Charakter haben, im KI-Umfeld zurechtzukommen. Denn unsere Gründerinnen und Gründer sollen Menschen sein, die nicht nur eine Vision haben, sondern diese Vision mit anderen teilen und andere einladen, im Team und mit dieser Idee erfolgreich zu sein. Dass wir genau darauf so viel Wert legen, liegt daran, dass junge Unternehmen im Bereich des maschinellen Lernens andere Herausforderungen zu meistern haben als klassische Internet- Start-ups zum Beispiel. KI-Projekte klappen nicht beim ersten Wurf. Zudem sind die Felder, in denen KI zum Einsatz kommt, schwer zu durchdringen. Oftmals braucht es Teams, die sehr interdisziplinär arbeiten und Komplexität in gangbare Lösungen herunterbrechen können. Ein gutes Beispiel dafür ist unser Unternehmen Vara im Bereich Krebsdiagnostik, das aus einem sehr multidisziplinären Team aus Ärzten, Ingenieuren, Produkt und Vertrieb sowie Regulatorik besteht.

Wo liegen dann die Bereiche, in denen solche Persönlichkeiten Ihre Hilfe beziehungsweise die von Merantix benötigen?

Geld ist es sicherlich nicht. In den frühen Phasen können sich die KI-Gründer den Geldgeber aussuchen, wenn sie eine gute Idee pitchen. Es geht eher um das, was ich bereits geschildert habe: Die Gründer wollen wissen, ob sie auf dem richtigen Weg sind und ob ihr Plan langfristig funktioniert. Wenn wir mit den Teams über Ansätze und Methoden der Ideenumsetzung sprechen, arbeiten wir an vier oder fünf möglichen Modellen des Geschäftsmodells gleichzeitig. Damit wollen wir verhindern, dass man in eingefahrenen Strukturen denkt und nur der Idee nachgeht, in die man sich sozusagen bereits am Anfang verliebt hat.

Wie geht es weiter?

Bei der Umsetzung in die Praxis stehen die meisten KI-Projekte vor denselben Herausforderungen. Für alle Start-ups müssen erstmal Daten her, damit das Projekt ins Laufen kommt. Diese Daten müssen dann verbessert und überprüft werden. Dann trainiert die KI damit. Diese Schritte gehen alle KI-Start-ups. Wir wollen mit Merantix eine Art Alumni-Denkweise und ein Ökosystem schaffen, in dem sich die Teams unter unserem Dach gegenseitig helfen. Eine aktive Community. Darüber hinaus kümmern wir uns um die Infrastruktur: Wir stellen Büroflächen und Tools zur Kommunikation bereit, übernehmen die Buchhaltung für die Unternehmen, machen Steuer- und Lohnabrechnungen. Die Gründer sollen sich ganz auf ihre Idee konzentrieren können.

Merantix wird vom Business-Angel zum Dienstleister?

Eher eine Art Beirat. Wir stehen den Teams nach der Entwicklung der Idee weiterhin für Fragen und Orientierung zur Verfügung, vermitteln zu unserem Netzwerk. Später kümmern wir uns dann um weitere Finanzierungen, wenn es darum geht, Wachstum und Skalierung der Idee mit mehr Kapital voranzutreiben.

Sie finanzieren alles mit einem Fonds; der neue Fonds Anfang 2020 wurde mit 25 Millionen Euro aufgesetzt. Wenn die zweite oder dritte Finanzierungsrunde eines Ihrer jungen KI-Unternehmen ansteht, gehen Sie dann von Bord?

Nein. Wir wollen bis zum Börsengang bleiben, im Idealfall. Bis jetzt sind wir so jung (2016 gegründet, Anmerkung der Redaktion), dass es so weit noch nicht gekommen ist. Bis KI-Start-ups ihre endgültige Wertschöpfung erreichen, brauchen sie viel Zeit. Unsere Investitionsphilosophie, die von den Investoren im Fonds unterstützt wird, ist klar: KI-Entwicklungen nach vorn treiben und keine kurzfristigen Performance-Ziele festlegen, sondern langfristig denken.

Passt das zu Investoren aus dem Umfeld von Familienunternehmen?

Einerseits schon, weil diese Unternehmer natürlich in längeren Zeiträumen denken als so mancher Konzern. Zudem haben Familienunternehmen generell ein gutes Gefühl für KI-Start-ups, da sie von ihrer Unternehmenskultur her auf Aspekte Wert legen, die auch die jungen Unternehmen brauchen: interdisziplinäres Denken, aufwendige und genaue Validierung von Ideen vor der Umsetzung, der Mensch und das Team mehr im Mittelpunkt, kurze Entscheidungswege und Langfristigkeit. Andererseits sind KI-Projekte in ihrer Umsetzung und Zielsetzung grundverschieden zu Familienunternehmen in Deutschland. Erfolg ist bei diesen Unternehmen eine Kultur, die auf Fehlerfreiheit basiert. Der Grundsatz bei Maschinenbauern ist beispielsweise: „Ich baue die besten Maschinen, die funktionieren jeden Tag und das immer und immer perfekt. Damit gehe ich an den Markt.“ Dieser Ansatz ist diametral zur Softwareentwicklung. Eine Software kann nur schnell wachsen, wenn ich bereit bin, Fehler zuzulassen und wenn Dinge bei den ersten Durchläufen nicht funktionieren. Erst mit der Zeit wird das was mit den KI-Projekten.

Was kann KI heute schon gut?

Erst einmal muss man darüber sprechen, was KI eigentlich in der Praxis bedeutet. Es gibt gerade einen sehr großen Hype und riesige Versprechungen. Wenn wir bei Merantix an KI denken, meinen wir maschinelles Lernen. In zwei Bereichen sehen wir Lösungen, die im Moment Sinn ergeben und umsetzbar sind: die Automation und die Genauigkeit. Ersteres ist der Gesellschaft bewusst, da müssen wir nicht drüber sprechen. Eine Maschine kann trainiert werden, automatisch immer die gleiche Tätigkeit durchzuführen. Was aber viel spannender und wichtiger ist, dass wir uns vergegenwärtigen, in welchen Prozessen der Mensch beteiligt ist und Fehler macht. Im medizinischen Kontext müssen wir uns fragen, was passiert, wenn die gestellten Diagnosen eines Menschen falsch sind. Eine Software kann viel genauer lernen und ist massiv überlegen, wenn es darum geht, Daten zu analysieren und Parallelen zu erkennen. Die KI übernimmt für die Ärzte in diesem Beispiel die einfachen Fälle, so dass diese mehr Zeit für Sonderfälle haben.

Was sind Ihre Zukunftsvisionen bei Merantix?

Wir wollen unseren Ansatz erweitern. Im April startet unser „AI Campus Berlin“. Hier sollen junge Start-ups mit Konzernen und Mittelständlern zusammenkommen – ein neues Modell der Zusammenarbeit mit Nährboden für Innovationen und einem Ökosystem des Größer-Denkens. Wir sind in Deutschland – wie gesagt – auf Forschungsseite sehr stark. Der Transfer muss her. Das soll der Campus leisten.

Soll für die Zukunft heißen, dass …

… das Thema KI überall ganz oben auf der Agenda stehen muss. Denn wir als Gesellschaft müssen uns fragen, wie wir mit der Technologie, die in den kommenden Jahren entsteht, zusammenleben wollen. Denn dass sie geschaffen wird, ist keine Frage. Die Frage ist, wo das passiert. Wenn wir jetzt nicht vorangehen und selbst organisieren, dann müssen wir die neue Technologie von anderswo adaptieren, wo unser Verständnis von Gesellschaft und Politik vielleicht nicht gelebt wird. Wir haben global den Anschluss noch nicht verloren. Aber beispielsweise muss parallel zur Entwicklung einer KI-Lösung bereits ihre Regulation abgewogen und darüber entschieden werden, wie das in den USA der Fall ist. Wenn dort eine Entwicklung reif und bereit zur Anwendung ist, kann es losgehen. Bei uns muss erst ein fertiges Produkt da sein, bevor evaluiert wird, inwieweit es reguliert werden soll und welche Rechtsprechungen gelten und eingehalten werden müssen. Da verlieren wir wertvolle Zeit. Da muss ein Umdenken her.

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