LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Umfrage unter 1.500 frühen Startup-Gründern zeigt, dass KI-Nutzung zunehmend zur wirtschaftlichen Trennlinie wird. Besonders deutliche Unterschiede gibt es bei Vertrauen in die eigene Geschäftsentwicklung, beim Zugang zu Wagniskapital und bei der Art, wie Teams wachsen. Gleichzeitig steigen die laufenden KI-Kosten messbar, während viele Gründer den ROI als besser als bei traditionellen Ansätzen bewerten. Unklar bleibt, wie stark ein Vendor-Risiko die langfristige Planbarkeit in stark KI-abhängigen Unternehmen beeinflusst.
In der Startup-Welt wird häufig über Marktzyklen diskutiert: Zinsen, Nachfrage, Liquidität. Die neue Studie The New Economics of Starting Up in 2026 verlagert den Blick jedoch auf eine andere Variable, die laut den Antworten vieler Gründer im Alltag spürbarer wird als das Makro-Umfeld. Befragt wurden 1.500 frühe Gründer und Builder aus den USA, die in den vergangenen sechs Jahren an der Unternehmensgründung beteiligt waren. Die Kernaussage ist dabei nicht nur, dass Künstliche Intelligenz hilft – sondern dass sich Unternehmen, die sie besonders tief einsetzen, untereinander in einer eigenen „Ökonomie“ bewegen: in Confidence, Finanzierung, Kostenstruktur und sogar in der Ausgestaltung von Jobs.
Diese Trennung zeigt sich zuerst in der subjektiven Einschätzung der eigenen Geschäftsentwicklung. Insgesamt berichten 84% der Befragten von verbessertem Vertrauen in die Geschäftsaussichten im Jahresvergleich. Doch die Werte laufen nicht symmetrisch: Signifikante KI-Adopter kommen auf 91% mit verbesserten Aussichten, während es bei Nicht-Adoptern 60% sind – eine Lücke von 31 Prozentpunkten. Weitere Einflussfaktoren auf die Confidence sind laut Umfrage vor allem Performance der eigenen Firma (38%) sowie betriebliche Effizienz (24%). Bei denen, die von sinkender Confidence berichten, nennen Faktoren im Umfeld der Gesamtwirtschaft am häufigsten den Grund; gleichzeitig fällt aber auf, dass nicht alle in die gleiche Richtung blicken: 40% der stark KI-nutzenden Unternehmen sagen, dass Inflation ihrer Firma sogar geholfen habe, gegenüber nur 12% bei Nicht-Adoptern. Die Studie liest daraus sinnbildlich „mehr Hebel“: Wer KI einsetzt, kann den Druck, der anderswo Risiken verstärkt, offenbar eher in konkrete Vorteile umformen.
Auch beim Kapitalzugang entsteht ein klarer Bruch. Laut Umfrage sei der Zugang zu Venture Capital in diesem Jahr schwieriger geworden und viele traditionelle Finanzierungswege seien ebenfalls enger geworden. Trotzdem steigt die Selbstfinanzierung im Jahresvergleich von 61% auf 65% – als einzigem Kapitalquelltyp. Bei den anderen Quellen sinken die Anteile: Business Loans, Revenue-based Financing, Friends-and-Family, Angel Investment und Venture Capital. Entscheidend ist jedoch, wie die Verschiebung verteilt ist: Signifikante KI-Adopter seien laut Ergebnissen mehr als viermal so häufig in der Lage gewesen, Venture Capital einzusammeln wie Nicht-Adopter (31% vs. 7%). Noch deutlicher wird der Unterschied bei der VC-Realität selbst: Unter Gründern, die eine VC-Runde abschließen, seien KI-Adopter doppelt so häufig in der Lage gewesen, mindestens 1 Mio. USD aufzubringen (72% vs. 35%). Das deutet weniger auf „Glück“ hin, sondern auf ein wirtschaftliches Profil, das Investoren offenbar als besser skalierbar bewerten: KI wird dann nicht nur als Tool, sondern als Teil des Geschäftsmodells verstanden.
Der zweite große Block ist die Kostenseite – und hier wird der Preis der KI-Nutzung sehr konkret. 75% der Befragten sagen, die Geschäftskosten seien höher ausgefallen als erwartet (gegenüber 66% im Vorjahr); niemand meldet dagegen, dass die Kosten deutlich unter den Erwartungen lagen. Im Jahresverlauf berichten 77% von gestiegenen Ausgaben für KI und Tokens, am häufigsten um 25% bis 50%. Eine kleine, aber wichtige Gruppe von 4% berichtet von Kostenwachstum um 200% oder mehr. Zudem skaliert der KI-Aufwand mit der Umsatzgröße: 30% der Unternehmen mit mehr als 10 Mio. USD Umsatz geben an, monatlich über 25.000 USD für KI auszugeben, während 17% bei Firmen unterhalb von 1 Mio. USD Umsatz sogar gar nichts ausgeben. Interessant ist der Abgleich mit der Zahlungsbereitschaft: 85% bewerten ihr KI-Tooling als bessere Rendite als traditionelle Alternativen, und 87% dieser Gruppe sind zuversichtlich, dass sie die aktuellen Fähigkeiten halten können, ohne dafür Kundenpreise zu erhöhen oder an anderer Stelle stark zu kürzen. Der Haken daran ist allerdings das Abhängigkeitsrisiko: 65% sind zumindest „etwas“ besorgt, dass ein Anbieterwechsel oder ein Vendor-Risiko – etwa Preisanpassung, geänderte Vertragsbedingungen oder Shutdown – das Geschäft deutlich schädigen könnte. 29% geben sogar an, dass mehr als die Hälfte ihrer KI-Abhängigkeit bei einem einzigen Anbieter liegt. Je tiefer der KI-Einsatz, desto mehr sitzt damit die Planung in einer externen Roadmap.
Trotz dieser Sorgen kippt die Personal-Story in der Umfrage nicht in „KI ersetzt Jobs“. Stattdessen beschreiben viele Befragte Wachstum. 32% der signifikanten KI-Adopter skalieren ihre Teams aktiv, während es bei moderaten Adoptern 22% sind; bei Nicht-Adoptern sind es nur 12%. In Unternehmen, die KI einbauen, sagen 56%, sie stellten mehr ein, und weitere 38% halten ihre Einstellungspläne dank KI stabil. Das ergibt für die relevanten Befragten eine breite Spanne zwischen neutral und netto positiv. Auch bei den Rollen für Einsteiger (0 bis 3 Jahre) bleibt das Bild relativ stabil: 26% sagen, sie stellen mehr ein, 56% etwa gleich viel, und nur 10% stellen weniger ein. Damit kommen 82% der KI-nutzenden frühen Unternehmen auf „gleich viele oder mehr“ Junior-Personen als zuvor. Auffällig ist dabei laut Studie, dass signifikante KI-Adopter doppelt so häufig wie Unternehmen mit nur teilweiser Nutzung sagen, KI habe ihnen geholfen, mehr Junior-Talente einzustellen.
Was sich dann verändert, ist nicht nur die Anzahl, sondern die Form der Arbeit. 82% der KI-Adopter hätten demnach ihre Vergütung oder Rollenstruktur angepasst. In den Antworten tauchen mehrere Muster auf: 34% machen AI-Fluency zu einer Job-Anforderung, bei Tech-Unternehmen steigt dieser Anteil auf 51%. Außerdem verschieben 28% Vollzeitrollen in eine Kombination aus Contractor und KI-Unterstützung. Und 25% zahlen niedrigere Gehälter für Rollen, die KI stärker „unterstützen“ kann; das sei laut Umfrage besonders in der Fertigungsindustrie (35%) und am wenigsten in Tech (21%) der Fall. Die Daten liefern damit eine nüchterne Übersetzung dessen, was in der Praxis oft als „KI verändert Fähigkeiten“ beschrieben wird: Es geht weniger um reine Substitution, sondern um neue Skill-Mischungen und veränderte Betriebsmodelle. Dazu passt auch die Gründungsdynamik: 57% der Befragten sagen, die Verfügbarkeit von KI-Tools habe bei ihnen eine Rolle gespielt, den Schritt aus dem vorherigen Job in die Selbstständigkeit zu gehen. Besonders spannend ist der Anteil bei den Umsatz-stärkeren Firmen: 31% der Gründer, die Unternehmen mit 10 Mio. USD+ Umsatz führen, sagen, KI habe das Gründen überhaupt erst möglich gemacht. In der laufenden Unternehmensführung ist KI ohnehin zum Normalfall geworden: 95% setzen bereits KI-Agents ein, meist für Datenanalyse und Reporting (52%), Marketing (49%) und Customer Support (48%). Sobald Unternehmen über 100 Mitarbeitende hinauswachsen, berichtet niemand mehr von „keine Agents“.
Damit stellt sich die Frage nach dem „Warum“ über die Antworten hinaus: Warum klaffen Ergebnisse so stark zwischen KI-nutzenden und nicht nutzenden Unternehmen? Die Studie nennt keine einzelne Ursache, sondern beschreibt ein wiederkehrendes Muster über mehrere Dimensionen hinweg – Confidence, Funding, Hiring und die Wahrnehmung des makroökonomischen Bildes. Ein plausibler Erklärungsansatz aus der Logik von Startup-Ökonomie ist, dass KI-Nutzung schneller zu besseren Entscheidungen führt, die später als „unternehmerischer Lauf“ in Kennzahlen sichtbar werden. Allerdings bleibt auch die Gegenperspektive: Wer KI tiefer integriert, erhöht zugleich die operative Abhängigkeit von Anbietern und deren Preis- oder Verfügbarkeitsentscheidungen. Für Unternehmen bedeutet das, dass KI nicht nur als Produktivitätshebel verstanden werden sollte, sondern als strategische Architekturfrage: Wie verteilt man Workloads, wie plant man Vendor-Risiken ein, und wie stellt man sicher, dass das eigene Team die Fähigkeiten für den Betrieb mitbringt. Genau hier dürfte die Studie für Entscheider mehr als nur ein Stimmungsbild liefern – sie beschreibt, wie Künstliche Intelligenz in der Frühphase zur Art „Währung“ wird, die sich in Planung, Personalentscheidungen und Finanzierung übersetzt.
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