LONDON (IT BOLTWISE) – Eine große Analyse von 750.000 US-Startups zeigt: 60 bis 80 % der Accelerator-Programme stiften Gründern netto keinen Vorteil gegenüber dem Alleingang. Der Unterschied entsteht offenbar nicht in der Teilnahme an sich, sondern in der Qualität und im konkreten Beitrag der Top-Programme. Im besten Fall verkürzen sie die Zeit bis zur „Wahrheit“ eines Geschäftsmodells und erhöhen die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Exits über Jahre hinweg. Für die Auswahl zählt deshalb weniger das Demo-Day-Spektakel als die nachweisbare Wirkung im 10-Jahres-Verlauf.
Accelerators wirken auf viele Gründer wie eine Abkürzung: ein Programm, das aus Ideen Unternehmen macht, Mentoring liefert und am Ende den Demo Day als Sichtbarkeitshebel bereitstellt. Genau dieses Narrativ gerät nun unter Druck, denn eine Auswertung für den Zeitraum über mehrere Programme hinweg kommt zu einem provokanten Ergebnis: 60 bis 80 % der Startup-Accelerators erzeugen laut den zugrunde liegenden Daten für Gründer einen negativen Nettoeffekt, wenn man die Entwicklung mit einem Start ohne Accelerator vergleicht. Die Aussage ist nicht als „Bauchgefühl“ formuliert, sondern leitet sich aus einer großen Stichprobe ab: 750.000 US-Startups, verteilt auf 329 Accelerators, ausgewertet, um die Frage zu beantworten, ob Accelerators wirklich Wert hinzufügen – oder ob sie vor allem „gute“ Teams auswählen und dafür später die Lorbeeren einstreichen.
Technisch betrachtet liegt der Kern im methodischen Problem der Attribution: Wenn ein Programm später bessere Ergebnisse erzielt, kann das sowohl an der Selektion liegen (es wählt bereits starke Gründer und Marktimmanenzen aus) als auch an dem Wert, den es während der Laufzeit wirklich schafft. Die Studie adressiert genau diese Verwechslung, indem sie Baselines für Team-Talent, Standort und frühes Kapital herausrechnet und dadurch den isolierten Programmlaufzeit-Effekt sichtbar macht. Für die Praxis heißt das: Wenn ein Accelerator in erster Linie Zeit kostet, Equity verwässert und vor allem Kennzahlen zeigt, die sich eher gut erzählen als gut messen lassen, dann bleibt am Ende weniger Substanz übrig als im Vergleich „ohne Programm“. Die vielzitierte Demo-Day-Logik hilft dann zwar beim Pitch, aber sie verschiebt selten die fundamentale Produkt- und Wachstumsfähigkeit nachhaltig.
Umso interessanter ist die zweite Hälfte der Geschichte: Die gleiche Analyse findet einen „right tail“ – also eine kleine Gruppe besonders wirksamer Programme, deren Effekte über Jahre anhalten. In diesen Fällen wirken Accelerators eher wie Multiplikatoren auf die 10-Jahres-Entwicklung, nicht wie kurzfristige Aufmerksamkeitsschleusen. Die Studie beschreibt, dass tier-one Programme nach dem Ende der Pitch-Phase weiterhin operatives Scaling begünstigen. Genannt werden unter anderem höhere Erwerbswahrscheinlichkeiten (in Richtung erfolgreicher Exit-Events), außerdem zeigen Startups aus höherwertigen Programmen deutlichere langfristige Kennzahlen: höhere 10-Jahres-Bewertungen, stärkeres Umsatzwachstum sowie eine nachhaltigere Beschäftigungsentwicklung. Für Investoren und Gründer wird damit die Auswahlfrage fast zu einer Renditefrage: Das Programm ist nicht der „Umschlag“, der aus jedem Setup automatisch ein Gewinner-Setup macht, sondern ein Hebel, der in der Spitzengruppe zusätzliche Dynamik erzeugt.
Besonders greifbar wird das Argument bei einem Punkt, den viele Teams aus dem Alltag kennen: Aufbauarbeit ist im Kern eine Abfolge von Tests unter Unsicherheit, und jede falsche Annahme kostet Monate. Die Studie rahmt diesen Prozess als Verkürzung der „Time-to-Truth“: Beschleunigung der Phase, in der klar wird, ob ein Ansatz wirklich trägt. Gute Accelerators helfen dabei nicht nur, erfolgreiche Ideen schneller in Produkt-Market-Fit zu überführen; sie unterstützen zugleich, schwächere Thesen früher zu falsifizieren. Das ist gerade für Gründungen wichtig, die sonst jahrelang in eine falsche Richtung investieren würden, etwa weil frühe Signale zu spät richtig eingeordnet werden. In der Praxis kann das bedeuten, dass Teams schneller zu belastbaren Nutzer- und Umsatzindikatoren gelangen, schneller Iterationen anstoßen und schneller Ressourcen umschichten – also genau die Art von Lernen, die sich im späteren Wachstum widerspiegelt.
Auch wenn die Forschung stark datengetrieben ist, bleibt sie für Tech-Entscheider dann relevant, wenn sie sich mit realen Netzwerk-Mechanismen deckt. In der Selbstbeschreibung eines der genannten Anbieter wird der Mehrwert entlang eines dichten Mentor- und Partnernetzwerks erklärt: tausende betreute Gründer, Kapitalsummen in der Größenordnung von 55 Mrd. USD, ein Portfolio mit mehreren Unicorns und eine kumulierte Portfolio-Marktkapitalisierung, die die 347 Mrd. USD-Grenze übersteigt. Der konkrete Nutzen wird dabei weniger mit „drei Monaten Pitch-Training“ begründet, sondern mit der Dichte der Kontakte: Mentoren, die tatsächlich erreichbar sind, Unternehmenspartner, die Pilotprojekte ermöglichen, und ein Alumni-Netzwerk, das mit dem Prinzip „Give First“ auf langfristige Kooperationsfähigkeit setzt. Unabhängig davon, wie groß der unmittelbare Effekt jedes einzelnen Elements ist, passt das Grundmuster zur Studienlogik: Netzwerke sind dann wertvoll, wenn sie das Lernen beschleunigen, Abkürzungen zu echten Kunden und Partnern eröffnen und weniger wertvolle Pfade rascher beenden.
Für die Auswahl eines Accelerators folgt daraus eine nüchterne Leitlinie: nicht nach Hype fragen, sondern nach belastbarer Wirkung. Die Studie mit dem Titel „Beyond Demo Day: Sorting and Value Added in Startup Accelerators“ von Youn Baek und Deepak Hegde (NBER Working Paper No. 35063, April 2026) ist über https: //www.nber.org/papers/w35063 abrufbar und argumentiert genau für diese Trennung von Selektion und echter Wertschöpfung. Startups sollten bei der Entscheidung deshalb weniger darauf schauen, welche Bühne am Ende steht, sondern darauf, welche Prozesse der Accelerator in den ersten Wochen anstößt: Zugang zu relevanten Entscheidern, strukturierte Validierungspfade, klare Feedback-Schleifen und ein realistischer Umgang mit Cap-Table-Verwässerung. Wer das vergleicht, kommt oft zu einer einfachen Konsequenz: Der „richtige Partner“ ist nicht automatisch der mit der größten Markenbekanntheit, sondern der, dessen Beitrag sich statistisch und organisatorisch als Multiplikator für den 10-Jahres-Horizont lesen lässt.
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