Ich saß diese Woche im Publikum bei Puglia Orizzonti 2026 in Taranto, als ich einen Venture Capitalist etwas sagen hörte, worüber Gründer im Raum noch länger nachdenken sollten.
"Fast jeder kann heute jede Art von Software bauen"
Der Satz kam von Ken Horenstein, Gründer und General Partner von Pack Ventures, einem Pre-Seed- und Seed-Fonds mit Deep-Tech-Fokus und einer Gründungsteam-Vergangenheit im Venture-Arm von Microsoft. Er saß auf einem Panel namens "Where Capital Goes Next", gemeinsam mit Dom Ventimiglia (Squadra Ventures, National Security), Sara Polatti (CC & Soci), Neal Dempsey (Bay Partners) und Patrick Polak (Newion Partners).
Horenstein unterrichtet Venture-Diligence an der Universität und teilte sie in drei Kategorien: technisches Risiko (bricht ihr Naturgesetze oder Biologie?), Marktrisiko (schreien Menschen schon jetzt danach, oder hofft ihr nur, dass sie es tun werden?), und Execution-Risiko (seid ihr wirklich unter den fünf besten Teams weltweit, die das umsetzen können?).
Dann kam der Teil, den ich mir gemerkt habe: "Als Branche können wir praktisch jede Art von Software bauen, die es gibt, mit vielleicht einer Ausnahme, Superintelligenz. Und tatsächlich kann heute fast jeder jede Art von Software bauen." Bei Deep Tech dominiert das technische Risiko seine Diligence weiterhin: Ein neues Krebsmedikament braucht keinen Go-to-Market-Plan, um Käufer zu finden. Bei Software, sagte er, ist es fast das Gegenteil. Das technische Risiko ist praktisch auf null gefallen. Was bleibt, ist Markt- und Execution-Risiko: Erreicht ihr die richtigen Käufer, und seid ihr das Team, das die Adoption tatsächlich schafft.
Sein Folgesatz würde ich jedem Engineering-Leadership-Team auf eine Folie schreiben: "Viele Gründer, besonders technische Gründer, verbringen fünfundneunzig Prozent ihrer Zeit mit der Technik und fünf Prozent mit allem anderen. Und das sollte man wohl umdrehen."
Das ist keine flotte These über Vibe Coding als Modeerscheinung. Das ist ein aktiver Venture Capitalist, der einem Raum voller Gründer erklärt, wie er tatsächlich Risiko bepreist, bevor er einen Scheck schreibt. Das ist ein deutlich anderes Signal als eine Panel-Meinung auf einer Konferenz.
Zwei Pitches, sechs Slots auseinander, bewiesen seinen Punkt
Am selben Nachmittag pitchten acht Startups auf derselben Bühne um Funding, vor einer anderen Jury. Zwei davon landeten, ohne es zu beabsichtigen, auf gegenüberliegenden Seiten von Horensteins Linie.
Techloop, präsentiert vom eigenen Gründer, pitchte ein "Multi-Agent-Betriebssystem" für interne Firmenworkflows, das Claude, ChatGPT, Mistral und DeepSeek orchestriert, mit der eigenen Agentur als erstem Kunden. Das Unternehmen sammelt eine Pre-Seed-Runde für den ersten externen Pilotkunden ein. Ein Juror stellte die naheliegende Frage: Was hindert Anthropic oder OpenAI daran, dieselbe Orchestrierungsschicht, also die Software, die mehrere KI-Modelle gleichzeitig koordiniert, nativ auszuliefern? Die Antwort war dünn: mehrere Modelle, die gemeinsam auf ein Ziel hinarbeiten. Das ist kein Burggraben, keine dauerhafte Barriere, die ein Wettbewerber nicht einfach kopieren kann, das ist eine Beschreibung dessen, wie 2026 jedes ernsthafte Agentic-Engineering-Projekt ohnehin aussieht.
Nina Care, präsentiert von Co-Founder Roberto Salamina, macht etwas technisch deutlich Uninteressanteres: KI qualifiziert über WhatsApp Kandidaten für Healthcare-Jobs vor und automatisiert danach die tägliche Workforce-Verwaltung. Keine Frontier-Modell-Orchestrierungsstory, keine Plattform-Ambitionen im Pitch. Stattdessen: mehr als siebzig zahlende B2B-Kunden, einundneunzig Prozent Retention gegen eine Branchen-Fluktuation von siebenunddreißig Prozent, komplett bootstrapped aufgebaut, und erst jetzt eine bescheidene Fünfhunderttausend-Euro-Runde für die Expansion in Europa.
Gleiche Konferenz, gleiche verfügbare Modell-Schicht für beide, gleiche drei Minuten auf der Bühne. Das eine Unternehmen verkauft einen noch nicht gebauten Burggraben. Das andere hat einen Burggraben, der komplett aus Kundenbeziehungen und Retention-Daten besteht, fast ohne technische Story. Wenn Horensteins Framework stimmt, und ich glaube, es stimmt, ist Nina Care das leichter zu bewertende Unternehmen, nicht weil die Technologie beeindruckender ist, sondern weil die Technologie aufgehört hat, die Frage zu sein.
Was das konkret für eure Roadmap bedeutet
Wenn ihr Engineering verantwortet, oder auf der anderen Seite des Tisches sitzt und Kapital in ein Portfolio allokiert, lautet die praktische Frage nicht, ob KI die technische Schicht eures Produkts kommodifizieren kann. Zunehmend hat sie das bereits getan. Die Markteintrittsbarriere im Sinne Porters, die früher in "das ist schwer zu bauen" lag, ist größtenteils zu Distribution, Kundenvertrauen und der Geschwindigkeit gewandert, mit der ein Team Feedback in funktionierendes Produkt übersetzt. Das ist eine echte Christensen-Disruption, aber nicht, weil ein Wettbewerber besser gebaut hat, sondern weil Bauen aufgehört hat, der Faktor zu sein, der Gewinner von Auch-Ran-Kandidaten trennt.
Drei Dinge, die sich diese Woche zu prüfen lohnen, egal auf welcher Seite des Tisches ihr sitzt:
Wenn ihr baut: Prüft, wo die Stunden eures Teams tatsächlich hingehen. Wenn es immer noch nach Horensteins Fünfundneunzig-fünf-Split aussieht, ist dieses Verhältnis inzwischen ein strategisches Risiko, kein Zeichen technischer Ernsthaftigkeit.
Wenn ihr raist: Führt nicht mit eurer Architektur. Führt mit dem Beweis, dass Menschen bereits nach dem schreien, was ihr gebaut habt, und dass ihr das Team seid, das die Adoption im großen Stil schafft. Das ist es, was einen Diligence-Prozess heute tatsächlich bewegt.
Wenn ihr Kapital allokiert oder Anbieter bewertet: Stellt dieselben drei Fragen wie Horenstein. Nicht "ist die Technologie beeindruckend", sondern "verlangt schon jemand verzweifelt danach" und "kann genau dieses Team es in Produktion bringen". Eine polierte Demo beantwortet keine dieser Fragen.
Dasselbe Panel hatte auch nützliche, weniger strukturelle Ratschläge für Gründer: Behandelt VC-Diligence als Zweibahnstraße, denn eine Funding-Beziehung dauert länger als die meisten Ehen, also prüft Referenzen bei den gescheiterten Portfolio-Unternehmen eines Fonds, nicht nur bei den Erfolgen. Und seid wählerisch bei Konferenzen: bevorzugt jene, die garantierte Investorengespräche bieten, gegenüber jenen, die euch nur eine Bühne neben einem berühmten Keynote-Speaker verkaufen. Beides lohnt sich, sich bei der nächsten Einladung im Postfach zu merken.
Als Claude-Berater ist genau das die Verschiebung, mit der ich meine Arbeitsstunden bei Kunden verbringe: Teams über die frühe, oft oberflächliche claude code Adoptionskurve hinauszubringen, hin zum eigentlich schwereren Problem, das Horenstein beschrieben hat, nämlich Markt- und Execution-Risiko, sobald das Bauen aufgehört hat, knapp zu sein. Agentic Engineering macht die technische Schicht fast kostenlos. Es macht den Rest der Arbeit nicht leichter.
Die Technologie funktioniert. Der Zugang nicht immer. Wenn ihr prüfen wollt, wie sich diese Verschiebung für euer Unternehmen anfühlt, sprechen wir.