BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Mirko Novakovic, Gründer von Dash0, ordnet den Startup-Erfolg weniger einer perfekten Vision zu als der konsequenten Auswahl der richtigen Leute. Er bringt dabei seine Erfahrungen aus der Instana-Übernahme durch IBM und einem früheren Exit ein. Im Umfeld eines KI-basierten Startup-Fellowships betont er auch, dass enge Freundschaften im Chef-Rollenbild Konflikte auslösen können. Statt zwanghaft nach dem „Neuen“ zu suchen, setzt er auf Märkte, die bereits Nachfrage zeigen.
Mirko Novakovic ist im deutschen Startup-Ökosystem vor allem durch mehrere Unternehmensstationen bekannt, darunter der Verkauf von Instana an IBM für rund 500 Millionen US-Dollar. Dass der Serienstarter jetzt mit Dash0 ein weiteres Unternehmen aufgebaut hat, wird im Kontext eines Berlin-orientierten KI-Fellowships deutlich: Dort entwickeln ausgewählte Teams gemeinsam Consumer-Startups „von der Idee bis zum ersten Produkt“, während Mentoren und Partner über Technologie, Know-how und Coaching einsteigen. Novakovic nimmt genau diese Bühne zum Anlass, um über das zu sprechen, was seiner Erfahrung nach zwischen Pitch-Deck und tragfähigem Produkt am häufigsten entscheidet: nicht das große Narrativ, sondern die tägliche Umsetzungsfähigkeit und die Teamzusammensetzung.
Ein zentrales Learning lautet für ihn, dass Gründer nicht in erster Linie auf das „radikal Neue“ setzen sollten. Viele würden ihre Energie darauf richten, etwas zu erfinden, das es noch nicht gibt – Novakovic hält dagegen und verweist auf die Marktsicht: Ein Blue-Ocean-Ansatz kann zwar verlockend sein, aber der Red-Ocean-Gedanke hat für ihn eine pragmatische Stärke. Wenn ein Markt bereits besetzt ist und trotzdem funktioniert, existiert Nachfrage, und der Gründer kann sich an klaren Signalen orientieren statt lange im Suchmodus zu bleiben. Seine eigene Instana-Perspektive wird dabei als Beispiel genutzt: Wer den Markt kennt, besitzt ein Netzwerk und weiß eher, wo sich Lücken schließen lassen – ein Vorteil, der in frühen Wachstumsphasen besonders zählt, weil Ressourcen knapp sind.
Danach wechselt Novakovic konsequent zur Frage der Rolle des CEOs: Distanz ist für ihn keine soziale Härte, sondern ein Steuerungsinstrument. Er beschreibt, dass sich mit Mitarbeitenden zwar Beziehungen außerhalb der Arbeit entwickeln können, eine Vermischung von Unternehmensentscheidungen mit Emotionen aber gefährlich wird. Sein Kernpunkt: Wenn im Unternehmen harte Personal- oder Performance-Entscheidungen anstehen, soll der Chef nicht aus Loyalität heraus zögern. In diesem Zusammenhang lehnt er die Idee ab, die Firma mit Familie gleichzusetzen, weil damit der Interessenkonflikt systematisch wächst. Führung bedeute vor allem, Entscheidungen unabhängig von persönlichen Bindungen treffen zu können – und damit nicht nur das Business, sondern auch Freundschaften zu schützen.
Damit verbunden ist sein dritter Schwerpunkt: Die wichtigste Startup-Entscheidung findet er nicht im Produktmeeting, sondern bei der Einstellung. Novakovic formuliert das sehr konkret: Gründer sollten vor allem die Menschen auswählen, die sie ins Unternehmen holen. Neben Erfahrung priorisiert er Motivation und Lernbereitschaft; gerade in Teams, die ein Produkt noch formen müssen, zählt, wie schnell jemand Feedback verarbeitet und neue Anforderungen in Code, Design oder Prozesse übersetzt. Für technische Rollen hebt er zusätzlich die Leistungserwartung hervor, insbesondere im Ingenieurbereich, und nennt je nach Position mehrjährige Erfahrung aus Scale-Ups als hilfreiche Orientierung. Diese Mischung adressiert zwei typische Risiken im frühen Stadium: Erstens, dass Talente ohne Lernkurve „arbeiten, aber nicht wachsen“, und zweitens, dass Erfahrung ohne Antrieb zu langsam wird, wenn der Markt das Tempo vorgibt.
Technisch betrachtet passt Novakovic’ Schwerpunkt damit gut zu dem, was KI-Fellowships häufig versuchen: Aus einer Idee wird ein nutzbares System, und das gelingt nur, wenn die Pipeline aus Experiment, Implementierung und Iteration nicht an Team-Lücken scheitert. Ein KI-gestütztes Produkt bedeutet in der Praxis meist mehr als ein Modell „draufpacken“: Es braucht Daten- und Workflow-Denken, saubere Schnittstellen zwischen Backend und Nutzerprozessen sowie die Fähigkeit, Fehlerzustände zu debuggen, sobald echte Nutzerinteraktionen den Theorie-Fall überrollen. Partner wie Dash0 sowie weitere Unterstützer aus dem Ökosystem liefern dafür typischerweise das Entwicklungsgerüst, während Mentoring vor allem bei Architektur- und Rollenfragen entlastet. Novakovic’ Aussagen lesen sich in diesem Licht weniger als Motivationstext, sondern als Hinweis darauf, welche Kompetenzen im Team zuerst „marschbereit“ sein müssen.
Für die Marktseite lässt sich aus seiner Red-Ocean-Perspektive eine klare Konsequenz ableiten: Nachfragezeichen schlagen oft das Wunschdenken über eine komplett neue Kategorie. Das heißt nicht, dass Differenzierung zweitrangig wäre – aber sie wird eher über bessere Ausführung und passgenauere Positionierung erreicht, während man die Grundannahme prüft, dass der Markt bereits existiert. Für Investoren und spätere Skalierer ist das wiederum relevant, weil frühe Nutzer-Signale die Bewertung vereinfachen: Ein Produkt, das in einem besetzten Markt aus der Masse heraus performt, liefert greifbarere Lernzyklen als ein Konzept, das lange nur theoretisch „erst interessant wird“. Insgesamt zeichnet Novakovic damit ein Bild, in dem Startup-Erfolg aus einer Mischung aus Marktverständnis, disziplinierter Führung und einer Personalstrategie entsteht, die nicht erst bei der dritten Fehlentscheidung beginnt, sondern am Anfang.
Unabhängig davon, ob Gründer gerade in der Idee-Phase stecken oder schon erste Produktversionen ausrollen: Die Tonalität seiner Ratschläge zielt auf Umsetzbarkeit. Wer zu lange an einem „Familien“-Narrativ festhält, riskiert Konflikte und blinde Flecken bei Performance; wer zu lange auf „etwas völlig Neues“ wartet, verliert Iterationszeit. Novakovic’ Ansatz ist deshalb weniger spektakulär als konsequent: Der Markt liefert Hinweise, die Führung schützt die Entscheidungen, und die Mitarbeiterwahl legt den Grundstein für die Geschwindigkeit, mit der aus KI-Ideen reale Produkte werden. Damit verschiebt sich der Fokus von der Frage, wie gut ein Pitch klingt, hin zu der Frage, wie stabil ein Team Entscheidungen auch dann trifft, wenn es emotional unbequem wird.
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