Startups ersetzen Arbeiter durch KI, was die Möglichkeit des weltweit ersten Ein-Personen-Einhorns aufwirft.
Ilya Sutskever, OpenAI's former chief scientist and the founder of Safe Superintelligence. (Jack Guez/Getty Images)
Als Anthropic-CEO Dario Amodei gefragt wurde gefragt im Mai, wann die Welt ein Ein-Personen-Milliarden-Dollar-Unternehmen sehen würde, antwortete er: „2026.“ Der CEO von OpenAI, Sam Altman enthüllte letztes Jahr, dass er Teil eines "kleinen Gruppenchats" von Tech-CEOs ist, die darauf wetten, wann dieser Moment eintreten wird.
Unabhängig davon, ob – oder wann – die Tech-Welt diesen Meilenstein erreicht, unterstreicht die Frage eine neue Realität: Milliarden-Dollar-Privatunternehmen, auch bekannt als Einhörner, entwickeln sich zu einer schlankeren, schnelleren Art. Eine neue Generation von Start-ups im Bereich der künstlichen Intelligenz baut Werkzeuge zur Automatisierung von Workflows in Branchen vom Kundenservice über den Vertrieb bis hin zur Softwareentwicklung. Die Tools basieren auf KI-Modellen wie OpenAI's ChatGPT oder Google $GOOGL's Gemini, was bedeutet, dass sie nicht von den Kosten für Rechenzentren belastet sind, die Milliarden von den großen Technologieunternehmen abschöpfen.
Ihre Ausgaben noch weiter zu senken und im Einklang mit den von ihnen angepriesenen Produkten arbeiten diese Startups auch eher mit KI-Tools als mit Menschen.
"[KI-Startups] sind es, die am aggressivsten die Grenzen des Möglichen verschieben, weil sie nicht viel Geld haben und keine öffentlichen Aktionäre, die sie zur Rechenschaft ziehen," sagt Ash Barbour, der 2022 seine KI-gestützte Verkaufssoftware an Woodpecker.co verkauft hat, eine börsennotierte polnische Firma, die das cold-emailing automatisiert.
Da sich eine neue Generation schlankerer Startups rüstet, um mit Rekordgeschwindigkeit eine zehnstellige Bewertung zu erreichen, schreiben sie das Lehrbuch des Unternehmertums um. Gleichzeitig ist weniger sicher, ob ein solches Wachstum nachhaltig sein kann, sodass Investoren zwischen den schnellen Renditen der Moderne und der Einhaltung der Leitplanken historischer Präzedenzfälle gefangen sind.
Bisher scheint es gut zu funktionieren, schlank zu bleiben.
Lovable, eine schwedische, von KI unterstützte „Vibe-Coding“-Plattform, die es Technik-Laien ermöglicht, Software über natürliche Spracheingaben zu erstellen, ist das am schnellsten wachsende Startup in Europa. Bereits im Juli, nur acht Monate nach dem Start, wurde das Unternehmen mit 45 Mitarbeitern zum neuesten Unicorn der Region. neuestes Einhorn. Weitere Vibe-Coding-Plattform Bolt erreichte 20 Millionen US-Dollar an jährlich wiederkehrenden Einnahmen (ARR) in nur zwei Monaten. Coding-Copilot Cursor bestätigte im Juni, dass es 500 Millionen US-Dollar ARR erreicht hat, eine Verfünffachung seit Januar, erreicht mit weniger als 50 Mitarbeiter. Und das KI-fähige Workflow-Automatisierungs-Startup Gumloop sammelte 17 Millionen US-Dollar in einer Serie-A-Runde ein - mit nur zwei Vollzeitmitarbeitern - und strebt an, eine Bewertungk von 1 Milliarde US-Dollar zu erreichen - mit nur 10 Mitarbeitern, was auf eine Vorhersage von Altman hinweist, dass wir „ziemlich bald“ 10-Personen-Einhörner sehen werden. Safe Superintelligence wurde inzwischen vor einem Jahr von OpenAIs ehemaligem Chefwissenschaftler Ilya Sutskever mit dem Ziel gegründet, einen KI-Agenten zu entwickeln, der in der Lage ist, menschliche Intelligenz zu übertreffen. Es wird bereits mit 32 Milliarden US-Dollar nur bei 20 Mitarbeitern bewertet.
Diese Zahlen übertreffen bereits 2024, als KI-Einhörner durchschnittlich rund 200 Mitarbeiter hatten und in nur zwei Jahren eine Milliardenbewertung erreichten, laut CB Insights. Typische Nicht-KI-Einhörner benötigten in der Regel neun Jahre und nahezu die doppelte Teamgröße, um dies zu erreichen.
„Ich arbeite auf ein zukünftiges Szenario hin, in dem wir null Operations- und Back-End-Mitarbeiter haben. Die einzigen Mitarbeiter, die wir haben, sind personennahe“, sagt Barbour. Letztes Jahr gründete er Yes.inc, einen Dienst, der Startups, darunter Lovable, mit Branchenexperten zusammenbringt, die deren Produkt fördern können. Barbour führt das Startup mit nur einem Mitarbeiter, dessen Aufgabe darin besteht, mit ihrer internen KI zu kommunizieren.
Die menschliche Note
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Artisan, der Schöpfer eines KI-Agenten, der die Arbeit eines B2B-Vertriebsmittlers übernimmt, ist nur eines der Unternehmen, die Werkzeuge für die Konsolidierung entwickeln. Das Unternehmen wurde letztes Jahr gegründet und sammelte schnell 25 Millionen Dollar in einer Serie-A-Finanzierung. Der KI-Agent von Artisan, Ava, verfügt über 300 Millionen Kontakte, kann Echtzeitdaten über potenzielle Käufer extrahieren und sendet personalisierte E-Mails aus dem Postfach eines Vertreters, was der Leistung von fünf bis zehn Vertretern entspricht. Die "Grunzarbeit" des Verkaufs – wie das Kopieren und Einfügen von E-Mails und die Suche nach potenziellen Kunden auf LinkedIn – sei "wo KI eingreifen kann und sollte", sagt Gründer und CEO Jaspar Carmichael-Jack.
Artisan löste outrage Anfang dieses Jahres Empörung aus, als seine Marketingkampagne viral ging. Pendler entdeckten Werbetafeln in Manhattan und Anzeigen, die in der Londoner U-Bahn plastered waren, die lauteten: „Hören Sie auf, Menschen einzustellen.“ Getreu seinem Motto wird Artisan von einem schlanken Team von 35 Personen betrieben.
Während die Kampagne möglicherweise dazu gedacht war, Aufmerksamkeit zu erregen, sieht Carmichael-Jack die menschliche Arbeit nicht aussterben. „Menschliche Vertreter werden weiterhin entscheidend sein, aber eher wie Elite-Operatoren", sagt er. Tatsächlich plant Artisan, weitere 22 Mitarbeiter einzustellen – darunter im Vertrieb.
In diesem Sinne glaubt auch Barbour, dass nur die "wirklich guten" Kundenbetreuungsspezialisten und Vertriebsleiter bleiben werden. Er erwartet, dass sie "höchst begehrt" werden und infolgedessen höhere Gehälter erhalten.
KI-getriebene Start-ups wachsen auch schneller als traditionelle Software-as-a-Service-Unternehmen und erreichen ARR-Meilensteine in kürzerer Zeit. Ein kürzlich erschienener report durch das Fintech-Unternehmen Stripe enthüllte, dass die Top 100 KI-Unternehmen auf seiner Plattform innerhalb eines mittleren Zeitraums von nur 11,5 Monaten ein ARR von 1 Million Dollar erreichten - etwa vier Monate vor den am schnellsten wachsenden SaaS-Unternehmen auf dem Höhepunkt des Abonnementbooms. Der Bericht stellte auch fest, dass die der Top 100 KI-Unternehmen, die vor 2020 gegründet wurden, im Durchschnitt 41 Monate benötigten, um 5 Millionen Dollar ARR zu erreichen, verglichen mit nur 13 Monaten bei den seitdem gegründeten.
Es ist also nicht überraschend, dass laut PitchBook-Daten KI-Startups in der ersten Hälfte des Jahres 2025 64 % aller Risikokapitaldollar in den USA erhielten. Dies veranschaulicht: Hälfte die Startups im Frühjahrsprogramm des Beschleunigers Y Combinator waren Unternehmen, die Tools zur Erstellung oder Gestaltung von KI-Agenten entwickelten.
Die Geschwindigkeit, mit der KI-Startups ARR-Meilensteine erreichen, wirft Fragen für Investoren auf. Vorher wurde angenommen, dass ein Startup Fortschritte machte, wenn es Mitarbeiter hinzufügte und Büros erweiterte, stellt Right Side Capital, ein Pre-VC-Investmentfonds, in einem aktuellen Blog Beitrag. Aber wenn die Skalierungskosten dramatisch fallen, werden diese Indikatoren unzuverlässig.
"Investoren müssen jetzt traditionelle Bewertungsrahmen überdenken," schreibt die Firma. "Wenn ein Startup ein ARR von 10 Millionen Dollar mit einem Bruchteil des Verlustes im Vergleich zu 2018 erreichen kann, rechtfertigt es dann immer noch denselben Bewertungsfaktor? Wie ändert sich dadurch die Größe der Frühphasenfinanzierungsrunden?"
Gleichzeitig können hohe Bewertungen von KI-Startups basierend auf der Geschwindigkeit, mit der sie Umsätze steigern, riskant sein. Unternehmen neigen dazu, mit vielen KI-Tools zu experimentieren, sagt Jamin Ball von Altimeter Capital, einer VC-Firma, kürzlich gesagt Der Economist. Er nennt dies den „Easy-Come, Easy-Go“-Ansatz, was bedeutet, dass die Unternehmen sich nicht auf ein einziges Produkt festlegen. Ball schlägt vor, dass dies eine „experimentelle Run-Rate“ schafft, anstatt ARR.
Dies könnte erklären, warum Blossom Capital, ein auf Technologie fokussierter VC-Fonds, gesehen KI-SaaS-Unternehmen mit hohem Wachstum und einer monatlichen Abwanderungsrate von bis zu 10-20%. (Eine „gute“ Abwanderungsrate – der Prozentsatz der Kunden, die innerhalb eines Monats abwandern – liegt bei B2B-SaaS zwischen 5-10%, LiveX KI bemerkt.) Darüber hinaus tendieren KI-Startups dazu, verbrauchsbasierte Preisgestaltung zu verwenden. anstatt benutzerbasiert, was die Umsatzprognose weniger vorhersehbar machen kann.
Ein weiteres potenzielles Risiko des Rennens in Richtung Ein-Personen-Imperien ist die Frage der Rechenschaftspflicht.
„KI ist in der Lage, alle unsere Jobs zu erledigen, auch meinen eigenen“, schrieb Klarna-CEO Sebastian Siemiatkowski in einem X $TWTR post im Januar. Dies widerhallend, eine Umfrage von edX, einer Plattform, die Online-Kurse zu KI-Fähigkeiten anbietet, ergab, dass etwa die Hälfte der Führungskräfte der Ansicht ist, dass die Rolle des CEO „meist“ oder „völlig“ automatisiert oder durch KI ersetzt werden sollte — und 49 % der CEOs stimmen zu.
Aber Barbour spekuliert, dass es bei den Gesprächen über KI-CEOs mehr darum geht, Schlagzeilen zu machen als um realistische Prognosen.
„Wenn [menschliche Führungskräfte] einen schlechten Job machen, kann man sie feuern, deshalb sind sie immer für ihre Entscheidungen verantwortlich“, sagt er. Eine KI hingegen kann „tun, was sie will“, ohne Konsequenzen befürchten zu müssen. Deshalb sieht Barbour voraus, dass CEOs sich KI-Assistenten zuwenden werden, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen.
„Ich finde es äußerst schwer zu glauben, dass ein Unternehmen, insbesondere börsennotierte Unternehmen, die endgültige Entscheidung einer KI überlassen würde“, sagt er.
In die Zukunft blickend kündigen Unternehmen unverhohlen ihre Absicht an, KI im Zentrum ihrer Operationen zu verankern und dabei Abteilungen auszulagern. Darüber gibt es vielleicht keine Diskussion mehr. Aber was unklar bleibt, ist, wie konsolidiert die KI-Landschaft werden wird. Über 80 % der KI-Projekte werden scheitern, laut einer Untersuchung der RAND Corporation, was die doppelte Ausfallrate von nicht auf KI basierenden Technologie-Startups darstellt. Die Herausforderung könnte daher nicht darin liegen, Investoren davon zu überzeugen, dass die Zukunft automatisiert ist, sondern vielmehr zu beweisen, dass ein schlanker Betrieb nicht das Gewicht ihrer Produkte opfern wird.
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