Marc Andreessen erklärt, wie man falsche Gründer identifiziert „Es gibt definitiv Leute, die kommen [um uns zu pitchten] und sich als etwas präsentieren, das sie nicht sind. Sie haben alle Bücher gelesen. Sie haben dieses Interview gehört. Sie studieren alles und konstruieren eine Fassade…. Und die Menge davon ist genau korreliert mit dem NASDAQ.“ Wie Marc erklärt, wenn die Aktienkurse hoch sind und die Technologie boomt, entscheiden sich viele Menschen, dass es ein schneller Weg zu hohem Status ist, ein Tech-Gründer zu sein: „Sie sind grundsätzlich auf sozialen Status ausgerichtet – sie versuchen, den sozialen Status ohne Substanz zu erlangen. Und es gibt immer andere Orte, um sozialen Status zu bekommen. Nach 2000 war der Witz, dass B2B zurück zu Banken bedeutete und B2C zurück zu Beratungen – das heißt, die Leute, die in der Technologie auftauchten, waren so: Ja, scheiß drauf. Das ist vorbei. Ich gehe zurück zu Goldman Sachs oder McKinsey, wo ich hohen Status haben kann. Also bekommt man diesen Ausspülungseffekt, der in einem Abschwung passiert. Aber in einem großen Aufschwung kommen viele Leute mit, sagen wir, öffentlicher Persona, ohne die Substanz, um das zu untermauern.“ Wie identifiziert Marc diese Leute? Er verwendet die gleiche Technik, die Mordermittler nutzen, um herauszufinden, ob man unschuldig ist – immer detailliertere Fragen stellen: „Du stellst immer detailliertere Fragen und die Leute haben Schwierigkeiten, sich Dinge auszudenken, und die Dinge verschwimmen einfach in offensichtlichem BS, und falsche Gründer haben im Grunde dasselbe Problem. Sie können eine konzeptionelle Theorie darüber, was sie tun, wiedergeben… Aber wenn sie in die Details gehen, verschwimmt es einfach. Während die echten Leute, die du unterstützen möchtest, das können. Was du findest, ist, dass sie 5, 10 oder 20 Jahre damit verbracht haben, sich mit den Details von dem, was sie tun werden, zu beschäftigen. Und sie sind so tief in den Details und wissen so viel mehr darüber, als du jemals wissen wirst.“ Videoquelle: @hubermanlab (2023)