Ein neuer Ansatz für Deep-Tech-Startup-Gründer

• Allgemeine Startup-Ratschläge passen oft nicht gut auf Deep-Tech-Startups
• Nicht traditionelle Wachstumskennzahlen, sondern binäre Meilensteine mit klarem Erfolg oder Misserfolg bestimmen den Unternehmenswert
• Deep-Tech-Gründer gehen einen Weg, auf dem klassische Startup-Ratschläge nicht greifen; neue Strategien und Kommunikationsweisen sind unverzichtbar, um komplexe Hürden aus Wissenschaft, Regulierung und Markt zu überwinden

Der Fall von Loyal-Gründerin Celine Halioua

• Das Scheitern der ersten Finanzierungsrunde und der Beginn der Wende

  • Celine Halioua versuchte im 4. Quartal 2022, eine Series-B-Finanzierung einzuwerben, scheiterte jedoch
  • Loyal ist ein Deep-Tech-Bio-Startup, das ein neues Medikament zur Verlängerung der Lebensspanne von Hunden entwickelt
  • Wissenschaftliche Daten, Vision und Pitch waren hervorragend, doch das Markt-Timing war denkbar schlecht
  • Durch den Kollaps der SVB und andere Faktoren kühlte die Investitionsstimmung ab, und kein VC wollte den Mut haben zu sagen: „Wir haben Geld verloren, weil wir in ein Medikament für Hunde investiert haben“
  • Am Ende gelang es nur, über 6 Monate hinweg $10M von Angel-Investoren und Family Offices einzuwerben

• Ein einziges Genehmigungsdokument veränderte alles

  • Ein Jahr später erhielt Loyals erstes Medikament zur Lebensverlängerung bei Hunden von der FDA die offizielle Anerkennung, dass die Entwicklung des ersten lebensverlängernden Medikaments möglich ist
  • Dank dieses Genehmigungsschreibens strömten beim nächsten Series-B-Versuch schon am ersten Tag Term Sheets herein
  • Die Erfahrung bei der Kapitalaufnahme war damit das komplette Gegenteil von zuvor

• Die Realität von Deep-Tech-Fundraising: die Bedeutung binärer Meilensteine

  • Im Deep Tech sind nicht Nutzerzahlen oder Umsatz, sondern binäre Meilensteine wie eine FDA-Zulassung der Kern des Unternehmenswerts
  • Loyal hatte die Wirksamkeitsdaten von LOY-001 bereits 1,5 Jahre vor der Genehmigung, doch weil „wann die Genehmigung kommt“ unklar war, sahen Investoren darin keinen Wert
  • Der Nachweis der Wirksamkeit ist in der Arzneimittelentwicklung die schwierigste Phase; nach ihrem Bestehen sanken Due-Diligence-Aufwand und Risiko für Investoren schlagartig

• Der zweite Meilenstein: Wirksamkeitsfreigabe für LOY-002 und Series B-2

  • Kürzlich erhielt das kaubare Medikament LOY-002 für ältere Hunde unterschiedlicher Größe die zweite Wirksamkeitsfreigabe der FDA
  • Gleichzeitig wurde die Series-B-2-Runde angekündigt, wodurch das insgesamt eingeworbene Kapital auf über $150M anwuchs

• Stärke als Gründerin: flexible Strategieplanung und meilensteinbasierte Unternehmensführung

  • Halioua arbeitete schon ab der frühen Seed-Phase mit einer strikt meilensteinbasierten Strategie
  • Wird ein Meilenstein erreicht, werden Mittel, Einstellungen, Entwicklung usw. für die nächste Phase ausgelöst
  • Statt die Strategie starr festzuschreiben, hält sie an einem Ansatz fest, der bestehende Annahmen je nach Lage fortlaufend neu überprüft

Die Realität von Deep Tech: Markt, Team und Regulierung sind gleichermaßen komplex

Deep-Tech-Herausforderung #1: das Paradox, dass klassische Startup-Strategien nicht funktionieren

• Loyal vereint Themen wie Hundebiologie, Bundesregulierung, Arzneimittelherstellung und Consumer Packaging
• Weder mit reinem Verständnis des Consumer-Marktes noch von Biotech oder Deep Tech allein lässt sich Loyal vollständig begreifen
• Endkunden sind nicht Tierärzte, sondern Hundehalter; die Verschreibung läuft zwar über das Gesundheitssystem, das Marketing richtet sich aber an Verbraucher
• Durch diese Verflechtung verschiedener Bereiche wird Loyal zu einem Unternehmen, das für Biotech-VCs ebenso wie für Consumer-VCs schwer zu bewerten ist

„Wenn Deep-Tech-Gründer einfach SaaS-Startup-Ratschläge kopieren, kann das für ihr Unternehmen fatal sein“

• Lösung: Inspiration aus unerwarteten Bereichen holen

  • Durch Gespräche mit dem Luftfahrt-Startup Boom übernahm Loyal Szenarioplanung und eine meilensteinbasierte Betriebsweise
  • Mittelfreigabe, Einstellungen, Produktentwicklung usw. werden abhängig vom Erreichen bestimmter Meilensteine ausgeführt
  • Auch die Fundraising-Strategie wird nach Meilensteinen getrennt: Finanzierung im aktuellen Zustand vs. Finanzierung nach Erreichen eines Meilensteins → jeweils mit unterschiedlichem Risiko und Erwartungsniveau

  Für jeden Meilenstein werden drei Szenarien aufgestellt; wenn sich die Realität auf eines davon zubewegt, wird dieser Pfad eingeschlagen
  Alle täglich nötigen Aufgaben, Risiken und eliminierbaren Punkte bis zur angestrebten Genehmigung werden kartiert

• Lösung: Fachleute aus unterschiedlichen Bereichen im Board platzieren

  • Weil Deep Tech in jedem Teilbereich hohe Spezialisierung verlangt, ist es effektiver, Experten aus mehreren Feldern zusammenzubringen, statt nach einer einzelnen Unicorn-Beratungsperson zu suchen, die alles versteht
  • Loyals Board besteht aus 9 Personen mit jeweils unterschiedlichen Fachgebieten
    • veterinärmedizinische Regulierung
    • Deep-Tech-Operations
    • Aufbau von Biotech-Unternehmen
    • Consumer Marketing
  • Beispiel: Der FDA-Regulierungsexperte ist in Meetings oft die erste Person, deren Meinung eingeholt wird
  • Auch Boom-Gründer Blake Scholl ist Mitglied des Boards

  Wirksamer als eine einzelne Person, die alles abdeckt, ist ein sternbildartiges Board, das Perspektiven aufteilt

Deep-Tech-Herausforderung #2: der Dominoeffekt unvorhersehbarer Verzögerungen

• In Deep Tech sind Verzögerungen unvermeidlich und treten oft auf unerwartete Weise auf
• Beispiel: Die FDA fordert unerwartet zusätzliche Tests über 6 Monate, was den Projektzeitplan massiv beeinflusst
• Solche Verzögerungen verlangen sowohl von Gründern als auch vom Team Demut

„Wenn man Deep Tech macht, kommt es oft auf seltsame Weise plötzlich zu Verzögerungen, und solche Erfahrungen machen einen demütig“

• Lösung: eine weitere Kategorie von Entscheidungen öffnen — die langsame Zwei-Wege-Tür

  • Basierend auf Jeff Bezos’ Entscheidungsrahmen (Einweg-/Zwei-Wege-Türen) wird das Konzept der langsamen Zwei-Wege-Tür angewendet, bei der Zeit, Reputation und Ressourcen hohe Kosten verursachen
  • Beispiel: Eine FDA-Einreichung ist formal reversibel, praktisch aber eine Entscheidung mit hohem Zeit- und Kostenaufwand
  • Solche Entscheidungen erfordern mehr Nachdenken und Vorsicht; schnelles Handeln wird hier bewusst skeptisch betrachtet

  „Uns ist Geschwindigkeit wichtig, aber eine finale FDA-Einreichung prüfen wir immer noch eine zusätzliche Woche, bevor wir sie abschicken. Fehler sind zu groß und zu teuer“

• Lösung: szenariobasierte Unternehmensführung, die Unsicherheit als Ausgangspunkt nimmt

  • Loyal hat unternehmensweit die Grundannahme „Unerwartetes passiert“ verankert und die Betriebsstruktur entsprechend neu gestaltet
  • Ausgabenplanung, Zeitpunkte für Kürzungen und Finanzierungsszenarien werden für 6 Monate Verzögerung, 12 Monate Verzögerung usw. detailliert ausdifferenziert

  Beispiel: Während auf das Wirksamkeitspaket gewartet wurde, listete das Team gemeinsam mit einem Beraterkreis mit Erfahrung aus Dutzenden Arzneimittelzulassungen mögliche Risiken auf und schätzte deren Eintrittswahrscheinlichkeiten je Szenario

  • Ereignisse mit 40% Wahrscheinlichkeit, Ereignisse mit 20% Wahrscheinlichkeit usw.
  • Es wird entschieden, für welche Szenarien eine doppelte Sicherheitsabsicherung aufgebaut werden soll

Deep-Tech-Herausforderung #3: die scheinbar endlose Reise der Kapitalbeschaffung

• Software-Startups reduzieren Risiken mit Kennzahlen wie Umsatz und Nutzerzahlen und zeigen ein gewisses Maß an Product-Market-Fit (PMF)
• Deep Tech dagegen entfernt Risiken rund um Meilensteine wie eine FDA-Zulassung, und dieser Prozess dauert Jahre
• Loyal erreichte im fünften Jahr nach Gründung den Stand etwa ein Jahr vor Markteinführung, was selbst für Deep Tech sehr schnell ist

• Lösung: Investoren ein neues Denkmodell geben und auf Basis von Erfolgswahrscheinlichkeiten kommunizieren

  • Im Deep Tech ist nicht „Wie groß ist der Markt?“ das Hauptrisiko, sondern „Kann die FDA-Zulassung erreicht werden?“
  • Manche Investoren problematisieren noch immer die Marktgröße (TAM), doch Halioua betont, dass dies nicht das eigentliche Problem ist
    • Beispiel: Apoquel erzielt $800M Jahresumsatz, Farmer’s Dog mehr als $1B pro Jahr
    • Loyal kann sich zudem für rund 10 Jahre bundesweite Exklusivrechte sichern
  • Wissenschaftlichen Fortschritt muss man für Investoren als probabilistisches Erfolgsmodell neu übersetzen und vermitteln

  „Im Softwarebereich wissen Investoren sehr gut, worauf sie schauen müssen. Im Deep Tech müssen wir ihnen das beibringen“

  • Neues Investment-Framework: Jede Finanzierungsrunde erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem die Wahrscheinlichkeit einer FDA-Zulassung gestiegen ist
    • Beispiel: „Wir sind aktuell an diesem Punkt → Voraussetzungen für die Zulassung → Differenz zum aktuellen Zustand → Ausfallwahrscheinlichkeit → Erfolgswahrscheinlichkeit → warum wir glauben, dass wir erfolgreich sein werden → Investitionsabschlag“

• Lösung: neue Kapitalquellen jenseits traditioneller VCs erschließen

  • Die erste Series B brachte $10M nicht von traditionellen VCs, sondern von High-Net-Worth Individuals (HNWI) und Family Offices
  • Dieses Kapital schuf die Grundlage für die spätere Bain-Investition
  • Der Prozess ist sehr zeitaufwendig, sichert in instabilen Marktphasen aber Überlebensfähigkeit über alternative Finanzierungspfade

  „Es gibt viel Geld auf der Welt. Wenn man verrückt viel Zeit investiert, kann man Kapital auftreiben. Man muss nicht nur auf die bekannten VCs bestehen“

  • Bei Family Offices ist vertrauensbasierter Beziehungsaufbau zentral → nicht eine bloße Transaktion, sondern langfristiger Dialog und gegenseitiges Verständnis sind nötig

Deep-Tech-Herausforderung #4: die Falle binärer Ergebnisse

• Software-Startups können sich durch Iteration verbessern, Arzneimittelentwicklung jedoch nicht
• Wegen strenger Regulierung wird das Produkt Jahre vor dem Launch faktisch eingefroren → wirkt das Medikament nicht, muss man wieder ganz von vorn anfangen
• Halioua formuliert es so: „In der Biologie existiert bereits eine feststehende Wahrheit, und Gründer müssen sie so schnell wie möglich herausfinden“

„Im Deep Tech gibt es Dinge, die selbst mit größter Anstrengung nicht funktionieren. Man kann sie nicht durch Iteration oder Experimente erzwingen“

• Lösung: große und kleine Backup-Strategien aufbauen

  • Schon früh wurde eine Strategie zur parallelen Entwicklung mehrerer Produkte eingeführt, damit im Fall eines Fehlschlags Ersatzprodukte vorhanden sind
  • Beispiel: Das heutige Hauptmedikament LOY-002 wurde nach LOY-001 begonnen, lieferte aber letztlich schneller Ergebnisse
  • Es wurde zu einem Risikohedge gegen ein mögliches Scheitern von LOY-001; dass Loyal trotz knapper Anfangsressourcen an der Multi-Produkt-Strategie festhielt, erwies sich als sehr hilfreich

• Lösung: schon beim Design von Experimenten für Misserfolge vorsorgen

  • Die STAY-Studie (eine Lebensspannenstudie mit 1.000 Hunden) ist ein Experiment, das nach 5 Jahren in einem einzigen binären Ergebnis mündet
  • Um neben Erfolg oder Misserfolg unterscheiden zu können, ob ein Problem in der Umsetzung oder im Ansatz selbst lag, wurden verschiedene Redundanzen ins Design eingebaut
    • Beispiel: Bonus-Design für Jahr 4, strengere Kriterien bei der Klinikauswahl, doppelte Teilnehmerrekrutierung usw.

  „Wenn Technologie komplexe Dinge tut, gibt es unzählige Chancen. Man muss den Fokus halten und zugleich Spielraum lassen, um neuen Chancen folgen zu können“

• Lösung: Lernchancen strukturell einbauen

  • Die frühe Healthspan Study war ein systematisches Lernprojekt zur Messung von Biomarkern der Alterung bei Hunden
  • Anfangs war sie nur ein einfacher Pilot, später wurde sie jedoch zur zentralen Datenquelle für sämtliche FDA-Einreichungen
  • Damals wusste man das noch nicht, doch die Bereitstellung freier Ressourcen für Lerninfrastruktur erwies sich später als großer Vorteil

  „Im Deep Tech ist Fokus wichtig, aber man braucht auch Raum für Informationssuche. Was wichtig wird, lässt sich nicht vorhersagen“

• Gegenbeispiel: ein Fall, in dem dem Lernaufwand zu wenig Ergebnis gegenüberstand

  • Das X-Thousand Dogs Project: ein Experiment, das mittels Speichel das biologische Alter von Hunden messen sollte
  • Es floss viel Geld in kostenlose DNA-Kits, Validierung und AWS-Infrastruktur, doch die praktischen Erkenntnisse blieben gering
  • Es kostete deutlich mehr als die Healthspan Study, brachte aber weniger Lerngewinn

  Den Wert eines Experiments erkennt man oft erst im Nachhinein; Effizienz von Ressourceneinsatz im Verhältnis zum Ergebnis ist nie garantiert

Deep-Tech-Herausforderung #5: der emotionale Drahtseilakt von Gründern

• Deep-Tech-Gründer müssen naiven Optimismus gegenüber dem scheinbar Unmöglichen und fortlaufend pessimistisches Realitätsurteil zugleich aufrechterhalten
• Trotz langer Entwicklungszyklen und häufiger Rückschläge müssen sie Hoffnung bewahren und gleichzeitig Risiken permanent antizipieren und absichern

„Hätte ich gewusst, wie schwer es ist, ein von der FDA zugelassenes lebensverlängerndes Medikament zu entwickeln, hätte ich gar nicht erst angefangen“

• Lösung: emotional an der Mission hängen, nicht an der Methode

  • Wichtig ist, emotional an der letztlichen Mission festzuhalten, nicht an Strategie oder technischer Herangehensweise
    • Im Fall von Halioua: „das erste von der FDA zugelassene lebensverlängernde Medikament zu entwickeln“
  • Der technische Ansatz kann sich jederzeit ändern
    • Beispiel: Anfangs hielt sie eine Gentherapie zur Hemmung von IGF-1 für die Lösung, änderte den Ansatz jedoch aufgrund von Einwänden aus dem Team
    • Im Ergebnis war die Strategie „große Hunde + kurze Lebensspanne“ richtig, „Gentherapie“ dagegen falsch

  „Bevor objektive Daten vorliegen, darf man sich emotional nicht an eine bestimmte Methode klammern“

  • Halioua lässt stets offen, dass sie falschliegen könnte
    • Eher geht sie mit der Haltung heran: „Ich nehme an, dass ich falschliege“
    • Wenn Unsicherheit oder Zweifel entstehen, weicht sie ihnen nicht aus, sondern geht ihnen sofort nach und überprüft sie

  „Ich hänge mein Ego nur an das Ziel, nicht an die Methode. Es ist überhaupt kein Problem, falschzuliegen. Wichtig ist vielmehr, es schnell herauszufinden“

Deep-Tech-Herausforderung #6: die Recruiting-Falle ‚Hammer und Nagel‘

• Deep-Tech-Startups brauchen Talente mit hoher technischer Spezialisierung, doch zu enge Fachlichkeit kann selbst ein Risiko sein
• Promovierte, die jahrelang an einem bestimmten Problem gearbeitet haben, neigen dazu, emotional an ihrer eigenen Herangehensweise zu hängen
  • Diese Denkweise führt leicht zum „Hammer-und-Nagel“-Muster, bei dem jedes Problem mit dem eigenen Werkzeug gelöst werden soll

„Das ist einer der Gründe, warum viele Biotech-Gründer scheitern, wenn sie direkt nach der Promotion gründen“

• Lösung: beim Hiring stärker auf Denkprozesse als auf Domäne achten

  • Wer über ein solides Denksystem verfügt, kann sich auch in fremde Bereiche schnell einarbeiten
  • Tatsächlich bestand Loyals frühes Wissenschaftsteam überwiegend aus Neurowissenschaftlern, obwohl deren Fachgebiet nicht direkt mit der Lebensspanne von Hunden zusammenhängt
    • Gerade weil die Neurowissenschaft komplex und voller Unsicherheit ist, bringen Forschende daraus tiefe Analysefähigkeit und flexibles Denken mit

• Wie erkennt man diese Denkkraft im Hiring?

  • Das Niveau der Interviewfragen ist entscheidend
    • Beobachtet wird, welche Fragen Kandidaten stellen, wie sie bestehende Logik hinterfragen und ihr Denken erweitern
  • Test der Verständnis-Tiefe
    • Ein bestimmter Teil der Forschung oder des Projekts eines Kandidaten wird ausgewählt und bis auf ‚Atom‘-Ebene durchdrungen
    • Viele hören auf einem gewissen Niveau auf, doch starke Kandidaten können immer weiter in die Tiefe gehen

  „Ein wirklich hervorragender Wissenschaftler sollte im Interview so stark denken können, dass er am Ende mich bewertet“

Deep-Tech-Herausforderung #7: technische Sprachbarrieren und Vertrauenslücken

• Deep-Tech-Startups arbeiten an Technologien, die Investoren nicht direkt selbst beurteilen können → dadurch entsteht eine Hürde beim Vertrauensaufbau
• Daraus kann Frust entstehen wie: „Warum muss ausgerechnet ich durch so viele zusätzliche Prozesse?“
• Selbst nach einer Finanzierung kann die Board-Arbeit oder Kommunikation noch schwieriger werden
  • Situationen, in denen komplexe Technologie erklärt und strategische Logik entfaltet werden muss, wiederholen sich laufend

„Das erste Board-Meeting war so schlecht, dass jemand sagte, es sei ‚das schlechteste Meeting, das ich je gesehen habe‘. Inzwischen sind wir wenigstens auf einem ‚okayen‘ Niveau angekommen“

• Lösung: radikale Transparenz

  • Probleme oder Fehler sofort und ohne Beschönigung zu teilen, ist der schnellste Weg zu Vertrauen
    • Beispiel: Sobald die Mitteilung über die FDA-Verzögerung eintraf, wurden Investoren innerhalb einer Stunde direkt informiert
    • Ohne Verpackung oder Ausreden wird direkt kommuniziert: „Das ist passiert, und wir suchen nach einer Lösung“
  • Auch das Eingestehen von Fehlern wird zu einem wichtigen Teil der Kultur
    • Selbst bei der Entlassung von Führungskräften wurden Investoren ausführliche E-Mails geschickt
    • Vor dem Team wurde sich direkt für eine falsche Personalentscheidung entschuldigt

  „Weil ich als Gründerin die komplexe Technologie im Wesentlichen allein verantworte, finde ich, dass ich absurd transparent teilen muss, was ich denke“

• Lösung: konsistente Kommunikationsformate anwenden

  • Wenn dem Board Technologie erklärt wird, ist es entscheidend, nicht alles lehren zu wollen, sondern in einer konsistenten Struktur zusammenzufassen
  • Haliouas Format:
    1. Der im letzten Meeting angekündigte Plan
    2. Der aktuelle Stand
    3. Die Differenz zwischen beidem
    4. Die Gründe für die Veränderung
  • Zu Beginn jedes Meetings werden die wichtigsten Follow-up-Punkte des vorherigen Meetings durchgegangen:
    • „Punkt 2 haben wir nicht gemacht, und zwar aus diesem Grund / Punkt 3 haben wir abgeschlossen, und das ist das Ergebnis“
  • Wichtige Meilensteine (z. B. FDA-Genehmigungszeitplan) werden unter Einbeziehung der Risikostufe immer wieder wiederholt erklärt
    • „Erwartetes Datum im letzten Meeting → aktuelles erwartetes Datum → Grund für die Änderung → Engpass → hohes/mittleres/niedriges Risiko“

  „Erwarte nicht, dass Menschen sich erinnern. Framework, Fortschritt, Veränderungen und Risiken immer wieder zu wiederholen, ist die Grundlage“

Die Stärke von Deep Tech: Herausforderungen in Markteintrittsbarrieren verwandeln

• Wie Sam Altman in seinem Blog sagt, kann es paradoxerweise der leichtere Weg sein, schwierige Dinge zu tun
• Im Fall von Loyal brachte die Entscheidung für Deep Tech enorme Halo-Effekte bei Aufmerksamkeit, Leidenschaft, Medienpräsenz und Talentgewinnung
  • eine Annahmequote bei Einstellungen von nahezu 100%
  • Berichterstattung in großen Medien wie WIRED, New York Times und WSJ
  • Menschen fühlen sich emotional mit dem Thema „Lebensverlängerung für Hunde“ verbunden

• Die besonderen Moats von Deep Tech

  • Es gibt verschiedene: Patente, Anreize der Bundesregierung, Schlüsselpersonal usw.
  • Der stärkste Burggraben ist jedoch die Zeit selbst
    • Biologiebasierter Deep Tech braucht physisch eine gewisse Mindestzeit
    • Beispiel: Bei Tierarzneimitteln beträgt die Review-Zeit der FDA für jeden eingereichten technischen Abschnitt fest 6 Monate
    • Das gilt gleichermaßen für ein Startup wie für einen 70-Billionen-Konzern wie Zoetis
    • Der Faktor Zeit, der sich nicht mit Geld lösen lässt, wirkt zugunsten von Startups

  „Ich war schon vor Jahren überzeugt, dass dieses Medikament am Ende zugelassen wird. Die eigentliche Frage war nur: ‚Wie lange wird es dauern?‘“

  • Der Marathon zu den Meilensteinen dauert noch an, aber nach mehr als fünf Jahren rückt die Ernte näher

Der paradoxe Vorteil lautet: ‚Weil es schwierig ist, gibt es weniger Wettbewerb — und genau das schafft Chancen.‘

[asheswook]

Auch wenn es kein Deeptech ist, scheint das in unserem Land besonders für Unternehmen zu gelten, die staatlicher Regulierung unterliegen, etwa Fintechs.