LONDON (IT BOLTWISE) – Kevin O’Leary drängt Startup-Gründer, Scheitern früh zu erkennen und Ressourcen nicht in bereits nicht funktionierende Geschäftsmodelle zu pumpen. Er macht unmissverständlich klar, dass fortgesetztes Ausgeben schlechte Ideen nicht in tragfähige Angebote verwandelt. Als Faustregel nennt er, dass rund 80% der Startups scheitern. Entscheidend sei deshalb, Verluste einzuordnen, daraus zu lernen und dann weiterzugehen.
Kevin O’Leary, kanadischer Unternehmer und ehemaliger Investor in der TV-Show „Shark Tank“, formuliert seine Botschaft für frühe Wachstumsphasen erstaunlich direkt: Gründer sollen Fehler nicht erst akzeptieren, wenn das Produkt bereits deutlich über sein Zielpublikum hinausgeschossen ist, sondern sobald klare Hinweise auf ein gescheitertes Konzept vorliegen. Der Kern seines Arguments ist nicht „Gib schnell auf“, sondern „benenne früh, was nicht funktioniert, und vermeide, dass aus einer anfänglichen Fehlannahme ein teurer Dauerzustand wird“. In der Praxis läuft das auf Disziplin bei der Budgetsteuerung hinaus: Wer weiterfinanziert, muss auch beweisen können, dass sich das Risiko tatsächlich in Richtung PMF (Product-Market-Fit) verschiebt.
Technisch und betriebswirtschaftlich betrachtet ist das „Nachschießen“ in Startups häufig ein Symptom für fehlende messbare Benchmarks. O’Leary spricht davon, dass man einen Misserfolg nicht ignorieren dürfe, doch die eigentliche Steuerungsfrage lautet: Woran erkennt ein Team zuverlässig, ob das Lernen aus Nutzerdaten zu einer besseren Lösung führt oder ob lediglich mehr Zeit und Geld verbrannt werden? Sobald eine Iterationsschleife keine qualitativen Verbesserungen bringt – zum Beispiel sinkender Churn, steigende Aktivierung oder eine stabilere Einheitökonomie – wird der sogenannte Burn Rate zur stillen Bremse. Dann ist die „Verlustakzeptanz“ weniger psychologische Haltung als ein formaler Prozess: Hypothesen beenden, Signale auswerten, Pivot oder Shutdown entscheiden.
Dass O’Leary mit seiner Warnung nicht allein steht, passt in eine breitere Musterlandschaft öffentlicher Ratschläge aus der Startup- und Investorenszene. So hat Y Combinator-Mitgründer Paul Graham als eine zentrale Schwierigkeit beschrieben, dass Gründer die Leistung ihres eigenen Unternehmens oft schlechter einschätzen als das Außenstehende könnten – unter anderem, weil ihnen echte Vergleichswerte fehlen; als klarer Indikator taugt aus seiner Sicht häufig die Wachstumsrate. Diese Idee ergänzt O’Learys Ansatz um einen Messbezug: Nicht das Gefühl „Es dauert halt noch“ entscheidet, sondern messbare Veränderungen, die eine Richtung erkennen lassen. Auch andere Ratgeber aus dem Ökosystem drehen an dieser Stellschraube: Coinbase-CEO Brian Armstrong rät, sich auf wirklich schwierige Probleme zu konzentrieren statt auf leichter erreichbare Nischen, weil anspruchsvollere Aufgaben oft weniger Konkurrenz anziehen und das Recruiting erleichtern können. Und Jeff Bezos betont dagegen den Erfahrungshebel – erst an einer funktionierenden Organisation lernen, dann gründen, mit Fokus auf Grundlagen wie effektives Hiring und Interviewing.
Für die KI-Entwicklung in Startups ist O’Learys Haltung besonders relevant, weil KI-Projekte häufig in eine „scheinbar unendliche Iteration“ kippen: Das Modell wird retrained, Prompting-Strategien werden verfeinert, Daten werden aufgeräumt – und doch kann der Produktwert in den Nutzerflüssen ausbleiben. Genau hier kann „mehr Geld rein“ wie Fortschritt wirken, selbst wenn das Problem in der Produktlogik oder in der Datengrundlage liegt. Wenn etwa die Datenabdeckung für die Zieldomäne nicht ausreicht oder die Nutzeranforderungen nicht stabil genug sind, bleibt der Erfolg aus; dann schafft jede zusätzliche Trainingsrunde vor allem weitere Kostenposten. Eine klare Entscheidungskultur – welche Experimente gelten, welche Metriken zählen, wann ein Ergebnis als „negativ“ abgeschlossen wird – macht den Unterschied zwischen kontrolliertem Lernen und schleichendem Scheitern.
Der Markt sieht solche Dynamiken auch an den Investitionsmustern: In frühen Phasen wird oft zuerst auf Geschwindigkeit optimiert – Release-Zyklen, Pilotkunden, schnelle Prototypen. O’Learys Warnung wirkt wie eine Gegenbewegung, die nicht die Geschwindigkeit abschafft, sondern das Ziel schärft. Statt endloser Verfeinerung empfiehlt er im Ergebnis, Verluste als Lernereignis zu betrachten und konsequent weiterzugehen. Das hat Auswirkungen auf Rollen im Startup: Produkt, Engineering und Finanzierung müssen gemeinsam definieren, ab wann ein Pivot „mehr Substanz“ verspricht und ab wann nicht. Für Teams heißt das auch, Risiken transparenter zu dokumentieren – damit die Entscheidung nicht allein an individuellen Hoffnungen hängt, sondern an überprüfbaren Signalen.
Praktisch lässt sich O’Learys Forderung in operative Leitplanken übersetzen, ohne den „Startup-Spirit“ zu verlieren: Teams sollten vorab Hypothesen so formulieren, dass sie falsifizierbar sind, und sie sollten klare Exit-Kriterien für Projekte festlegen, die in die falsche Richtung laufen. Gerade bei Modellen oder KI-Workflows, in denen technische Verbesserungen nicht automatisch Nutzerwert erzeugen, hilft eine harte Trennung zwischen „Modell wird besser“ und „Produkt wird besser“. Wenn Nutzeraktionen und Geschäftsmetriken nicht mitziehen, bleibt das Modell-Training ein Teilproblem. Dann ist der Schritt „Akzeptiere den Verlust, lerne daraus und gehe weiter“ nicht das Ende von Kreativität, sondern der Beginn effizienterer Priorisierung – und genau das ist in einem Umfeld mit begrenztem Kapital der überlebensentscheidende Vorteil.
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