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Blockchain: Apps, DApps und HApps
Warum das Konzept von Blockchain-DApps wahrscheinlich scheitern wird und was HApps stattdessen leisten können.
Ein Rückblick auf Apps
Smartphones bestimmen seit mehr als zehn Jahren unser modernes, digitales Leben. Das Aufkommen von Smartphones brachte uns auch App-Ökosysteme. Und damit einen komplett neuen Weg der Softwarenutzung für den Nutzer. Das Apple iPhone hat bezüglich Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit von Anwendungen neue Meilensteine gesetzt. Quasi über Nacht. Dies war keine Evolution, sondern eine Revolution. Sogar Menschen die sich nicht für Software, Hardware und Technik interessierten wurde es ermöglicht, hochkomplexe Systeme durch das schlichte Benutzen eines Buttons und einiger Fingerbewegungen zu bedienen und zu nutzen.
Gehen wir einige weitere Schritte zurück in die Vergangenheit, um die grundlegenden Probleme von DApps zu verstehen. Bevor es Apps gab, gab es Software. Für gewöhnlich wurde diese mit einem Desktop-Computer mit Windows-Betriebssystem verwendet. Interessierte sich ein Nutzer für eine bestimmte Software, zum Beispiel um Bilder zu zeichnen, musste er diese selbst suchen – so etwas wie einen Marktplatz für Programme existierte schlichtweg nicht. Der Nutzer musste im Internet recherchieren, vergleichen und selbst entscheiden, welches Programm das richtige sein könnte. Nachdem er diese Recherche betrieben und eine Entscheidung getroffen hatte, begann der Download. Die Software musste (was auch immer noch der Fall sein kann) manuell vom Benutzer installiert werden. Der Prozess war zwar nicht allzu komplex, aber eben auch nicht so einfach wie heutige App-Systems. Ein Marktplatz, Kundenrezensionen, kein (oder zumindest weniger) Betrug und automatisch installierte Updates. Software wurde zu Apps wie Hardware zu Smartphones, Tablets und ähnlichem wurde.
Diese Veränderung hat auf beeindruckende Weise gezeigt, dass es, um die breite Masse zu erreichen, einer deutlichen Vereinfachung bedarf. Der gewöhnliche User interessiert sich nicht für Optionen, Konfigurationen, Update Logs, oder wie Apps im Kern technisch funktionieren. Die Masse wählt Benutzerfreundlichkeit über Kontrolle. So einfach ist es.
Die Idee von DApps
Wie ist dies mit dem Auftreten der Blockchain verbunden? Blockchain kam mit dem Versprechen, den Nutzern Kontrolle zurückzugeben. Dabei ignorierten sie die Tatsache, dass es überhaupt erst diese waren, die bereitwillig den Apps die Kontrolle überließen. Mit DApps sollen die Nutzer jedoch wieder im Besitz der eigenen Daten, Zugänge und Verantwortlichkeiten geraten. Neben dem Blockchain Konzept einer in Tokens migrierten und digitalisierten Wirtschaft, soll diese den Nutzern Kontrolle zurückbringen. Keine Mittelsmänner und Behörden mehr, denen der Nutzer vertrauen muss. Dieser Geist ist auch heute noch in der Blockchain Community gegenwärtig. So werden Kryptowährungen auf USB-Sticks oder Paper-Wallets gespeichert. Sicher, selbst kontrolliert und maximal komplex.
Obwohl es stichhaltige Argumente gegen die Lagerung von Kryptowährungen auf Handelsbörsen gibt, wäre eine pauschale Ablehnung zu einfach. Dies sollte differenzierter betrachtet werden. Die Blockchain ist eine junge Technologie, ebenso wie viele Akteure und Anbieter von Blockchain-Services. Daher wird häufig empfohlen, und das ist auch absolut richtig, keine Werte oder Kryptowährungen auf Plattformen zu speichern, die nicht in hohem Maße seriös und damit vertrauenswürdig sind. Dies ist jedoch nur der Status Quo. Neue Akteure betreten den Markt und bringen ein neues Level an Professionalität. Politische Maßnahmen und Regulationen bezüglich Blockchain werden weltweit festgelegt und Unternehmen mit entsprechender Erfahrung bieten ihre Dienste.
Deshalb die Frage: wie sollte man mit DApps nun umgehen? Die Eigenschaften von DApps sind ziemlich genau das Gegenteil von dem, was Apps so erfolgreich machte. Statt sich auf Benutzerfreundlichkeit und Einfachheit zu fokussieren, müssen sich Nutzer bei DApps aktiv mit der Blockchain-Technologie auseinandersetzen. Die eigenen Private Keys sicher aufzubewahren stellt eine riesige Verantwortung dar – zu viel Verantwortung und Arbeit, nur um ein einfaches Online-Game zu spielen. Damit lockt man vielleicht die Gruppe der Early Adopter und Technik-affinen aus der Ecke, aber sicherlich nicht den gewöhnlichen Nutzer. Das ist auch der Grund, warum weltweit immer noch weniger als 200.000 Menschen DApps regelmäßig benutzen. Deshalb ist CryptoKitties auch immer noch die bekannteste DApp (obwohl sie mittlerweile eineinhalb Jahre alt ist). Und das ist auch der Grund, weshalb dezentralisierte Handelsbörsen für Kryptowährungen im Vergleich zu zentralisierten weniger als 0,1% des Volumens ausmachen.
Blockchain ist nicht sexy. Normale Menschen werden sich nicht dafür interessieren ob im Hintergrund Ethereum oder Tron genutzt wird, oder ob die Gebühr pro Transaktion unter oder über einem Cent liegt. Blockchain ist nur eine Datenbank. Es wäre sehr verwunderlich wenn die Mehrheit der Leser sich schon mal aktiv mit der Datenbank von Facebook beschäftigt hätten. Vermutlich haben Sie noch nie darüber nachgedacht, geschweige denn Zeit dafür aufgewendet. Willkommen bei Blockchain.
Vorschlag von HApps
Der Standpunkt und das Konzept von DApps ist herausfordernd. Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass DApps keine Zukunft haben. Es wird sicherlich einen kleinen DApp-Markt geben. Gleichzeitig brauchen wir aber einen deutlich pragmatischeren Weg Blockchain zu nutzen.
Das ist das Ziel von Hybrid-Apps (sogenannten HApps). HApps sind Apps, die aus zentralen und dezentralen Komponenten bestehen. Es geht nicht darum, puristisch für die eine der beiden Seiten zu sein, sondern darum, was dem Nutzer das beste Erlebnis ermöglicht.
Mit HApps hat der User nach wie vor Kontrolle über sein Vermögen und Kryptowährungen. Idealerweise unterstützt durch eine klare Regulation durch die Behörden. Zusätzlich steht die Benutzerfreundlichkeit im Fokus, weshalb die grafische Benutzeroberfläche (GUI) nicht angerührt wird und so bleibt, wie wir es seit vielen Jahren gewohnt sind – einfach zu benutzen und unter Vermeidung unnötiger Elemente. Dies bedeutet auch eine Berücksichtigung der zugrundeliegenden (Digital)-Konditionierung der Nutzer. Diese sind es gewöhnt, dass das Zurücksetzen eines Passworts kein Problem darstellt. Obwohl Private Keys oft mit Passwörtern verglichen werden, funktionieren diese doch völlig anders. Private Keys zu vergessen oder einer anderen Person zu zeigen ist ganz sicher nicht die beste Idee. Das ist ein Problem, was gelöst werden muss. Nicht der User sollte für die Sicherheit seines Keys verantwortlich sein (zumindest nicht, wenn er dies nicht explizit möchte), sondern eine andere vertrauenswürdige Stelle.
Dies ist mit dem Sachverhalt vergleichbar, dass die große Mehrheit der Bevölkerung Banken nutzt, anstatt Goldbarren im Keller und Geldscheine in der Keksdose zu lagern. In unseren entwickelten und modernen Gesellschaften steigt die zu tragende Verantwortung kontinuierlich an. Sei es im privaten Umfeld, bei den Finanzen, im Job, dem Hobby oder im digitalen Leben. Dies führt dazu das Menschen es bevorzugen Verantwortung abzugeben. Verantwortung bedeutet Arbeit, und die Menschen tendieren dazu sie zu minimieren wann immer es möglich ist.
Was passieren muss
Um Blockchain an die breite Masse zu bringen und um eine weltweite Verbreitung zu erzielen, müssen wir anfangen, diese auf eine zielführende Weise zu integrieren. Blockchain kann zentralisierte Datenbanken ersetzen. Damit sollten wir beginnen, anstatt den großen Sprung von einer zentralisierten zu einer dezentralisierten Welt zu wagen. Unsere, von Tangany, sechs Maßnahmen, geben die notwendige Orientierung und helfen fokussiert an das Thema heranzugehen:
- #userfirst-Ansatz (Produkte für Kunden entwickeln)
- Berücksichtigung der 20-jährigen Verhaltens-Konditionierung von Nutzern im Internet
- Blockchain gehört vollständig in den Hintergrund
- User sollten nicht mit Keys, Gas, Blöcken und dergleichen konfrontiert werden
- Für die nötige Masse an (H)Apps-Nutzern, müssen diese auch vermarktet werden
- Blockchain benötigt mehr Interoperabilität für eine weitere Vereinfachung
Der Autor Martin Kreitmair ist Co-Founder und Managing Director der Tangany GmbH aus München, die eine Cloudlösung (‘Wallet as a Service’) auf diesem Gebiet anbietet, https://tangany.com
Karevo: Der 125.000-Euro-Befreiungsschlag von der Knochenarbeit?
Ein Münchner KI-Start-up automatisiert die Kartoffelernte für Familienbetriebe. Wie das TUM-Spin-off den konservativen Agrarmarkt aufmischt – und wo die Risiken des Hardware-Geschäftsmodells liegen.
Es ist laut, staubig und geht extrem auf den Rücken: Die manuelle Auslese am Kartoffelsortiertisch ist eine jener Arbeiten, die in der modernen Landwirtschaft wie ein Relikt aus vergangenen Jahrzehnten wirken. „Kartoffeln sortieren ist Knochenarbeit“, bringt es Benedikt Keßler auf den Punkt. Der Mitgründer des TUM-Spin-offs Karevo weiß genau, wovon er spricht – er ist selbst auf einem Kartoffelhof aufgewachsen. Mit seinem Start-up hat er nun eine KI-gestützte Maschine entwickelt, die bis zu zehn Tonnen Kartoffeln pro Stunde sortieren kann und dabei eine beeindruckende Erkennungsgenauigkeit von 95 Prozent erreicht. Seit Herbst 2025 ist das System erfolgreich auf dem Markt. Für StartingUp haben wir die Technologie, das Team und den hochkompetitiven Agrarmarkt genau unter die Lupe genommen.
Vom elterlichen Hof in den High-Tech-Inkubator
Die Gründerstory von Karevo ist ein Paradebeispiel für problemorientiertes Unternehmertum. Die Idee entstand aus einem echten Schmerzpunkt, wurde aber erst durch das bayerische Elite-Ökosystem zur Marktreife getrieben. Keßler, der Maschinenwesen an der Technischen Universität München (TUM) studierte, begann bereits während seiner Masterarbeit mit der Entwicklung der Technologie. Für Keßler war der Ansporn von Anfang an ein persönlicher: „Ich habe die Maschine entwickelt, die mir auf dem Kartoffelhof meiner Eltern die Knochenarbeit abgenommen hätte“, blickt der Gründer zurück.
Für die professionelle Umsetzung holte er sich Johannes von Wittke an Bord, einen befreundeten Ingenieur-Studenten der OTH Regensburg. Über das Netzwerk von UnternehmerTUM stieß schließlich Felix Beck hinzu, der an der TUM seinen Executive MBA absolviert hat. Nach der offiziellen Gründung im Jahr 2024 durchlief das Trio den UnternehmerTUM Incubator. Den Feinschliff – und die ersten physischen Prototypen – realisierte das Team im Makerspace. Dieser Werdegang belegt einmal mehr die Stärke des Münchner Ökosystems, in dem jährlich über 100 Unternehmen aus der TUM heraus gegründet werden.
Die Technologie: KI im Staub
Optische Sortiermaschinen sind in der Agrarindustrie grundsätzlich kein Novum. Der technologische Burggraben von Karevo liegt jedoch in einer hochspezifischen Nische: Die hauseigene KI, die mit über 100.000 Bildern trainiert wurde, funktioniert ausdrücklich auch bei ungewaschenen Kartoffeln. Das System erkennt nicht nur Fremdkörper, sondern identifiziert auch sieben verschiedene Defekttypen – darunter Fäule, Risse und Drahtwürmer.
„Andere Erkennungsverfahren stoßen bei ungewaschenen Kartoffeln häufig an ihre Grenzen, weil diese je nach Region, Bodentyp oder Lagerbedingungen sehr unterschiedlich aussehen“, erklärt Keßler den Wettbewerbsvorteil. Die KI-Modelle von Karevo können schnell an die spezifischen Kartoffeln des jeweiligen Betriebs angepasst werden.
Um die Hardware-Herausforderungen zu meistern, kooperiert Karevo nach unseren Recherchen mit der Jabelmann Maschinenfabrik, einem Traditionshersteller aus Niedersachsen. Karevo liefert das „Gehirn“ der Maschine (Kameras, Echtzeit-Bildverarbeitung, Auswurfmechanismus), während Jabelmann die robuste Mechanik beisteuert. Ein strategisch kluger Schachzug, um die extrem kapitalintensive eigene Hardware-Produktion und Skalierungsprobleme zu umgehen.
Markt & Wettbewerb: Die Nische der Kleinbetriebe
Karevo positioniert sich gezielt als Lösungsanbieter für Klein- und Familienbetriebe. Der Marktführer-Riege – bestehend aus Konzernen wie Tomra oder Bühler – überlässt man die industriellen Großanlagen. Für kleinere Landwirte waren diese Anlagen bislang schlicht zu teuer, zu groß oder zu kompliziert in der Wartung. Karevo kontert mit Maschinen, die kleiner, günstiger und modular aufgebaut sind. Dadurch wird die Wartung vereinfacht und eine nahtlose Integration in bereits bestehende Hof-Anlagen ermöglicht.
Der Bedarf an Automatisierung ist immens, denn der branchenweite Arbeitskräftemangel setzt die Höfe massiv unter Druck. Landwirt*innen finden kaum noch Personal für die monotone Sortierarbeit. Dennoch ist der adressierte Markt extrem preissensibel.
Geschäftsmodell im Stresstest: Ist das wirklich bezahlbar?
Karevo fokussiert sich auf Kleinbetriebe, fordert diesen jedoch erhebliche Investitionen ab. Aktuelle Branchenrecherchen zeigen, dass das Einstiegsmodell („Duo85“) für rund 75.000 Euro und die Hochleistungsvariante („Trio110“) für 125.000 Euro angeboten werden. Für einen klassischen Direktvermarkter ist dies ein massiver Capital Expenditure (CapEx).
Das Geschäftsmodell profitiert in der aktuellen Go-to-Market-Phase stark von staatlichen Fördermitteln. So können Betriebe, beispielsweise in Niedersachsen, bis zu 40 Prozent Investitionszuschuss für die Anschaffung einer Karevo-Anlage beantragen. Solche subventionsgetriebenen Anschaffungen bergen jedoch ein unternehmerisches Risiko: Sollten agrarpolitische Fördertöpfe gekürzt werden, könnte die Nachfrage bei der kapitalbeschränkten Zielgruppe abrupt einbrechen. Zudem muss sich Karevo der Saisonalität des Geschäfts stellen. Um die Auslastung der teuren Maschinen über das Jahr hinweg zu gewährleisten, wurde die KI bereits so adaptiert, dass sie neben Kartoffeln künftig auch Zwiebeln verarbeiten kann.
Fazit
Karevo ist ein exzellentes Beispiel für den erfolgreichen Brückenschlag zwischen Spitzenforschung und traditionellem Mittelstand. Die technologische Innovation – eine präzise KI-Auslese selbst bei widrigen Bedingungen wie ungewaschenen Knollen – löst ein reales Branchenproblem. Die intelligente Partnerschaft mit einem etablierten Maschinenbauer minimiert zudem das Hardware-Risiko signifikant.
Die größte Hürde für das Start-up wird nun die flächendeckende Vertriebsskalierung sein. Das Team muss beweisen, dass die wirtschaftliche Rechnung nicht nur mit hohen Förderquoten aufgeht, sondern dass die Maschinen auch aus eigener Kraft einen positiven Return on Investment für kleine Familienbetriebe erwirtschaften können. Gelingt dies, hat Karevo das Potenzial, den Standard für die Direktvermarktung von morgen neu zu definieren.
Die Messbarkeits-Illusion: Warum sich die Natur nicht in Start-up-Kennzahlen pressen lässt
Nach dem CO2-Markt suchen Investor*innen und Gründer*innen das nächste Milliarden-Asset: Biodiversität. Doch beim Versuch, die Natur in einen handelbaren Index zu pressen, kollidiert Hightech mit den unumstößlichen Gesetzen der Biologie.
Ein neues Rechenzentrum vor den Toren Berlins. Die Bagger rollen an, dafür muss ein lokales Feuchtgebiet weichen. Früher hätte das Unternehmen als Ausgleich einfach ein paar Setzlinge am Waldrand gepflanzt. Heute, im Zeitalter der strengen EU-Nachhaltigkeitsrichtlinien, reicht das nicht mehr. Der Konzern will – und muss – auf dem Papier „Nature Positive“ sein.
Die Lösung aus der Tech-Welt scheint elegant: „Mit einem Klick kauft das Unternehmen sogenannte Biodiversity Credits bei einem der gehypten neuen Nature-Tech-Start-ups. Die Investition fließt in den Schutz eines ausgetrockneten Pinienwaldes in Andalusien, der mit Sensoren überwacht wird. Das Gewissen der Investor*innen ist rein, die Excel-Tabelle der Nachhaltigkeitsabteilung leuchtet grün.
Doch genau in dieser grünen Zelle der Tabelle offenbart sich der fundamentale Denkfehler eines aufstrebenden Marktes. Beim klassischen Klimaschutz funktioniert diese Ausgleichslogik. Eine Tonne CO2, die in Brandenburg ausgestoßen wird, ist physikalisch identisch mit einer Tonne CO2, die in Spanien aus der Luft gesaugt wird. Dem Klima ist die Geografie egal, die Währung ist universell austauschbar.
Die Natur lässt sich aber nicht in ein globales Hauptbuch pressen. Man kann den Lebensraum der brandenburgischen Rotbauchunke nicht durch eine iberische Eidechse ausgleichen. Wer Jaguare mit Regenwürmern vergleicht, verliert. Dennoch arbeiten Dutzende europäische NatureTech-Start-ups aktuell genau daran: Sie nutzen Drohnen, Umwelt-DNA und Bioakustik-KIs, um die unendliche Komplexität eines Ökosystems in eine einzige, handelbare Finanzkennzahl zu übersetzen.
Es ist der ambitionierte Versuch der Tech-Branche, das Unmessbare messbar zu machen – und er droht zu einer gigantischen Illusion zu werden.
Die „God-Mode“-Technologien: Der Wald wird ausgelesen
An Daten mangelt es dabei nicht. Im Gegenteil: Die technologische Entwicklung der letzten Jahre ermöglicht uns einen völlig neuen, fast gottgleichen Blick auf Ökosysteme.
Nehmen wir das Münchner Start-up Hula Earth. Das Team bringt das Internet of Things in den Wald. Solarbetriebene Sensoren und Mikrofone lauschen rund um die Uhr. Eine künstliche Intelligenz filtert das Rauschen, identifiziert das spezifische Zirpen einer bestimmten Grillenart und verknüpft diese akustischen Daten mit Satellitenbildern. Ähnlich radikal ist der Ansatz des Start-ups IdentMe aus Halle an der Saale. Statt Tiere mühsam zu fangen oder zu zählen, setzt das Team auf eDNA (Umwelt-DNA). Ein winziger Tropfen Wasser aus einem See oder eine Bodenprobe reichen aus, um genetisch exakt nachzuweisen, welche Tier- und Pflanzenarten in den vergangenen Tagen hier verkehrten.
Der blinde Fleck der Biologie verschwindet. Wir wissen heute besser denn je, was im Wald passiert. Das Problem der Start-ups ist nicht die Datenerhebung. Das Problem beginnt beim nächsten Schritt: der Monetarisierung.
Der Index-Fehler: Mathematik vs. Biologie
Um einen Biodiversitäts-Credit an ein Unternehmen verkaufen zu können, müssen Start-ups Millionen von Datenpunkten – Vogelstimmen, DNA-Spuren, Lidar-Scans von Baumkronen – aggregieren. Sie müssen all das in eine einzige Zahl pressen. Einen Index. Einen Score.
Und hier schlagen Ökolog*innen und Biolog*innen Alarm. Die Natur ist kein Dashboard. Wenn ein Start-up-Algorithmus Biodiversität vor allem nach der bloßen Anzahl der gefundenen Arten bewertet (weil sich das mathematisch leicht berechnen lässt), droht eine gefährliche Gamification. Nach dieser Logik wäre ein künstlich angelegter Stadtzoo mit exotischen Tieren wertvoller als ein natürliches, hochspezialisiertes – aber naturgemäß artenarmes – Hochmoor. Die Reduktion von Ökosystemen auf eine handelbare Metrik öffnet Tür und Tor für Fehlsteuerungen.
Das Trauma der Carbon-Märkte
Die europäische Start-up-Szene agiert hier in einem extrem angespannten Umfeld. Der Vorgänger-Markt – die freiwilligen CO2-Zertifikate – liegt nach massiven Greenwashing-Skandalen um wertlose „Phantom-Wälder“ in Trümmern. Investor*innen sind nervös, das Misstrauen gegenüber reinen Tech-Versprechen ist groß.
Gleichzeitig baut sich ein immenser regulatorischer Druck auf. Durch die europäische Berichtspflicht (CSRD) geraten Konzerne in Panik. Start-ups wie das Berliner Unternehmen Kuyua bauen deshalb Plattformen, die Unternehmen helfen, ihre extrem komplexen Natur- und Klimarisiken in den globalen Lieferketten überhaupt erst einmal zu erfassen. Konzerne müssen plötzlich handeln, Metriken vorweisen und Natur-Bilanzen erstellen, obwohl die wissenschaftlichen Standards für diese Bilanzen noch gar nicht ausgereift sind. Es entsteht ein gefährlicher Blindflug, bei dem Milliardenbudgets in unfertige Systeme fließen könnten, nur um Compliance-Häkchen zu setzen.
Fazit: Von Offsetting zu Insetting
Bedeutet das, dass die europäischen NatureTech-Start-ups auf dem Holzweg sind? Keineswegs. Die Technologien von eDNA bis Bioakustik sind bahnbrechend. Der Fehler liegt nicht in der Hard- oder Software, sondern im Geschäftsmodell des Ablasshandels.
Biodiversität lässt sich schlichtweg nicht „offsetten“. Zerstörung an Ort A kann nicht durch Schutz an Ort B ungeschehen gemacht werden. Der wahre und zukunftsfähige Wert der NatureTech-Szene liegt im sogenannten Insetting.
Anstatt Zertifikate aus dem Amazonas an deutsche Autobauer zu verkaufen, müssen diese Technologien eingesetzt werden, um die Natur innerhalb der eigenen Lieferketten zu reparieren. Die KI von Hula Earth oder die eDNA-Analysen von IdentMe entfalten ihr volles Potenzial, wenn sie messen, wie sich die Pestizidreduktion auf den Feldern der direkten Zulieferer auswirkt.
Die Natur lässt sich nicht als globale Währung handeln. Aber mit der richtigen Technologie lässt sie sich vor der eigenen Haustür endlich verstehen – und im besten Fall retten.
Reflip: Die europäische Social-Media-Hoffnung
Mit eingebautem Faktencheck und anpassbaren Algorithmen will ein Stuttgarter Uni-Projekt Giganten wie X und Meta herausfordern. Ein mutiger technologischer Ansatz gegen Desinformation – doch die langfristige Tragfähigkeit des Geschäftsmodells und gigantische Markteintrittsbarrieren bergen weiterhin Risiken, auch wenn die Macher bereits konkrete Lösungsansätze für die Zukunft präsentieren.
Soziale Netzwerke stehen massiv in der Kritik. Filterblasen, politische Desinformation und Algorithmen, die Wut und Polarisierung priorisieren, um die Verweildauer der User zu maximieren, prägen den Diskurs auf Plattformen wie X oder Facebook. Hier setzt Reflip an. Die App positioniert sich als „Next-Generation Social Media – Made in Europe“ und wirbt mit einem radikalen Gegenentwurf: Transparenz, Datenschutz und uneingeschränkte Nutzer*innenkontrolle.
Das Konzept: „Truth-based“ statt toxischer Empörungsspirale
Das technische Kernfeature der App ist der titelgebende „Flip“: Durch eine automatische Muster- und KI-Erkennung werden Posts im Hintergrund analysiert. Ist sich ein(e) User*in bei einer steilen These unsicher, kann er/sie den Post buchstäblich „umdrehen“ und bekommt unmittelbar Fakten und verifizierte Quellen angezeigt, die den Inhalt entweder stützen oder widerlegen.
Die automatische Erkennung von Desinformation in Echtzeit gilt in der Praxis jedoch als extrem fehleranfällig. Der Kopf hinter Reflip – Simon Grether – räumt dies ein: „Auch wenn eine automatisierte Erkennung nie fehlerfrei sein kann, bietet unser System schon jetzt einen enormen Mehrwert gegenüber dem unkommentierten Konsum von Inhalten.“ Um Transparenz zu wahren, seien alle maschinellen Evaluationen deutlich gekennzeichnet. Im Hintergrund nutzt das Uni-Projekt einen hybriden Ansatz aus automatischen Kontrollen – unter anderem durch eine Kooperation mit dem norwegischen Anbieter Factiverse – und händischer Überprüfung durch ein Moderationsteam, das von der Community gemeldete Inhalte checkt. Dass Algorithmen nie ganz neutral sind, weiß Grether: „Komplett frei von Bias ist kein System, aber wir minimieren ihn.“ Reflip wolle gar nicht erst als unfehlbare „Wahrheitsinstanz“ auftreten, betont er, „sondern verschiedene Perspektiven in Form von befürwortenden und widersprechenden Quellen zeigen.“ So sollen Nutzer*innen befähigt werden, sich eine eigene, informierte Meinung zu bilden.
Die Macher: Aus dem Hörsaal in die App-Stores
Hinter der professionell wirkenden Fassade der App verbirgt sich (noch) kein ausfinanziertes Tech-Unternehmen, sondern ein engagiertes Projekt, das Simon Grether angestoßen hat und heute mit einem mehrköpfigen Team für Bereiche wie Business Development und UX-Design vorantreibt.
Der Zündfunke für das Mammutprojekt war reine Frustration über den Status quo. „In den vergangenen Jahren war mit wachsender Sorge zu beobachten, wie Social Media zunehmend für Manipulation missbraucht wird“, konstatiert Grether. Was bei US-Wahlen begann, sei längst in europäischen Wahlkämpfen angekommen. „Irgendwann wollten wir nicht mehr tatenlos zusehen.“ Grether kritisiert dabei auch die träge Regulierung der EU gegenüber Meta und X. Bestehende europäische Alternativen seien oft „zu idealistisch“, um mit Big Tech konkurrieren zu können.
Aktuell läuft das Uni-Projekt noch unter dem rechtlichen Schutzschirm der der TTI Technologie-Transfer-Initiative GmbH der Universität Stuttgart, die administrative Aufgaben in der Frühphase abnimmt. Auf klassisches Venture Capital (VC) verzichten die Schwaben bislang ganz bewusst. „Aktuell priorisieren wir ein organisches, gesundes Wachstum, anstatt frühphasiges VC-Kapital rein für teures Marketing zu verbrennen“, stellt Grether klar. Zwar läuft derzeit eine Startnext-Crowdfunding-Kampagne, doch dies sei laut Grether nur ein Bonus für die Community. Die eigentliche Hauptfinanzierung ist durch Fördertöpfe der Bundesregierung und der EU gesichert, was dem Team Unabhängigkeit beim Infrastrukturaufbau verschaffe.
Markt & Wettbewerb: Der Kampf um die Creator
Der Markteintritt gilt als Königsdisziplin. Das unerbittliche Henne-Ei-Problem – ohne Nutzer*innen kein Content, ohne Content keine Nutzer*innen – hat schon viele Plattformen beerdigt. Simon Grether ist sich dieser Hürde bewusst: „Das ist der Punkt, an dem viele Alternativen scheitern.“
Die Stuttgarter wählen daher bewusst einen stark kommerziellen Ansatz, um eine kritische Masse zu erreichen. Sie grenzen sich damit spitz von rein spendenfinanzierten Netzwerken wie Mastodon oder VC-getriebenen Plattformen wie Bluesky ab, auf denen Influencer*innen aktuell kein Geld verdienen können. „Ein Non-Profit-Ansatz ist gesellschaftlich begrüßenswert, greift aber in der Realität der heutigen Creator Economy oft zu kurz“, argumentiert Grether. „Social Media ist für viele Creator ein Vollzeitjob; sie müssen auf einer Plattform Geld verdienen können.“ Reflip beteiligt Creator direkt an den Werbeeinnahmen – laut Grether der „zentrale Wachstumsmotor“, der bereits reichweitenstarke Influencer*innen mit über einer Million Followern auf die Plattform gelockt habe.
Kritisch nachgehakt: Serverkosten und Profitabilität
Der technologische Ansatz ist lobenswert, doch betriebswirtschaftlich bleibt das Projekt ein Hochseilakt. Automatisierte Faktenchecks in Echtzeit durch Large Language Models erfordern enorme Rechenleistung. Jede(r) aktive Nutzer*in verbrennt bares Geld. Auf die konkrete journalistische Nachfrage, wie hoch die Kosten pro Nutzer*in tatsächlich ausfallen, mauert Grether jedoch: „Ich bitte um Verständnis, dass wir zu laufenden Infrastrukturkosten, wie auch andere Unternehmen, keine Auskunft geben.“ Er versichert lediglich, dass das Modell von Beginn an auf Skalierbarkeit ausgelegt sei. „Unser Geschäftsmodell deckt durch Werbeeinnahmen nicht nur die laufenden Server- und API-Kosten, sondern auch unser Creator-Programm“, verspricht Grether und kündigt an, künftige Überschüsse an die Multiplikatoren weiterzugeben.
Bleibt die Frage der Monetarisierung: Reflip wirbt mit europäischem Datenschutz und schließt das lukrative, extrem datengetriebene Hyper-Targeting von Meta faktisch aus. Wie soll die Plattform dennoch Gewinne abwerfen? „Datenhungriges Hyper-Targeting ist nicht zwingend erforderlich, um profitabel zu betreiben“, kontert Grether. Man setze stattdessen auf dezente, nicht-personalisierte In-Feed-Anzeigen. Zusätzlich plant Reflip in etwa einem Jahr ein werbefreies Premium-Abo, schließt aber eine radikale Paywall aus: „Die Basisnutzung von Reflip wird dauerhaft kostenlos bleiben; alles andere wäre ein massiver Wachstumsblocker.“ Selbst ein B2B-Lizenzmodell für die eigene Faktencheck-Technologie halte man sich für die Zukunft offen.
Unser Fazit: Visionär und ambitioniert
Reflip ist ein starkes Beispiel für europäischen Erfindergeist und den Willen, gesellschaftliche Probleme durch Technologie zu lösen. Die technische Umsetzung als fertige App ist für ein universitäres Projekt und geplantes Spin-off äußerst beeindruckend.
Um zu einem skalierbaren Start-up heranzuwachsen, muss das Team nun zeitnah beweisen, dass das etablierte Monetarisierungsmodell die extrem hohen Infrastrukturkosten auch dann noch trägt, wenn die aktuellen staatlichen Fördermittel auslaufen. Bis dahin bleibt Reflip ein faszinierendes Tech-Experiment – und ein David, der hofft, dass den Goliaths des Marktes die Luft ausgeht.
Nomado24: Wie zwei Studenten mit KI den Remote-Arbeitsmarkt aufräumen wollen
Jobbörsen sind voller „Remote“-Jobs – doch oft verbirgt sich im Kleingedruckten die Präsenzpflicht. Das Ludwigshafener Start-up Nomado24 nutzt Sprachmodelle, um Stellenanzeigen zu filtern. Eine smarte Idee für eine spitze Zielgruppe. Aber reicht das für ein tragfähiges Geschäftsmodell?
Der Frust ist vielen Bewerber*innen und digitalen Nomad*innen nur allzu gut bekannt: Man filtert auf etablierten Job-Portalen nach „Remote“ oder „Homeoffice“, nur um dann im Textfeld über Klauseln wie „zwei Tage pro Woche am Standort“ zu stolpern. Große Plattformen filtern meist nur nach Stichworten, was für Unübersichtlichkeit sorgt. Genau hier setzt Nomado24 an. Das junge HR-Tech-Start-up aus Ludwigshafen will den Markt mit einem KI-Sprachmodell (LLM) sauberer vermessen, indem es den Kontext jeder Anzeige liest und verifiziert, ob der Job zu 100 Prozent ortsunabhängig ausgeübt werden kann.
Doch wer braucht so eine spezialisierte Plattform überhaupt? Schließlich finden sich viele echte Remote-Jobs im IT-Sektor, wo Fachkräfte sich ihre Stellen ohnehin aussuchen können. „Der Einwand stimmt“, räumt Mitgründer Anton Petuchow unumwunden ein. „Senior-Entwicklerinnen und -Entwickler bekommen drei Recruiter-Nachrichten pro Woche, die brauchen uns nicht, und sie sind ausdrücklich nicht unser Fokus.“ Nomado24 zielt stattdessen auf die andere Hälfte des Remote-Marktes ab: Berufe im Kund*innenservice, Vertriebsinnendienst, Marketing oder der Buchhaltung sowie Menschen, die einen Nebenjob von zu Hause suchen. Hier gebe es echte ortsunabhängige Stellen, aber die Kandidat*innen müssten selbst suchen. „Für sie ist eine Plattform, die aussortiert statt aufzublähen, ein spürbarer Unterschied“, betont Petuchow. Der geografische Fokus liege dabei klar auf dem deutschsprachigen Raum, da der globale englischsprachige Markt bereits gut versorgt sei.
Die Nomado24-Datenanalyse im Fokus
Wie dringend dieser KI-Filter nötig ist, zeigt ein Blick auf die Daten: Ein interner Audit des Start-ups von Ende Juli 2026 offenbart die Schwächen des aktuellen Marktes. Von 2.459 als „remote“ ausgewiesenen Stellen fielen 14,5 Prozent durch das KI-Raster, da sie de facto nicht komplett ortsunabhängig waren. Zudem nennt nur jede vierzigste Anzeige ein konkretes Gehalt – trotz der längst abgelaufenen Frist zur EU-Entgelttransparenzrichtlinie.
Für digitale Nomad*innen lauert jedoch oft ein weiterer Knackpunkt: „100 % Remote“ bedeutet in der Praxis häufig „100 % Homeoffice innerhalb Deutschlands“, da Arbeitgeber*innen bei dauerhafter Arbeit aus dem EU-Ausland schnell steuerliche Fallstricke drohen. Prüft die KI also auch das Arbeitsrecht? „Wir prüfen mehr, als der reine Remote-Haken hergibt, aber wir ziehen eine bewusste Grenze“, erklärt Petuchow. Der KI-Klassifikator lese zwar geografische Einschränkungen aus, eine verbindliche Einzelfallprüfung zu Betriebsstättenrisiken oder Sozialversicherungsfragen biete man jedoch bewusst nicht an. „Das wäre automatisierte Rechtsberatung“, so der Gründer. Gerade der Beschäftigungskontext sei laut EU-KI-Verordnung hochriskant. „Ein System, das verbindliche steuer- und arbeitsrechtliche Auskünfte zu konkreten Arbeitsverhältnissen erteilt, bringt einen Pflichtenkatalog mit, den wir als zweiköpfiges Team heute nicht seriös stemmen können“, stellt er klar. Stattdessen mache man die ohnehin entspannten Freizügigkeitsregeln innerhalb der EU sichtbar und verweise bei komplexen Einzelfällen auf Expert*innen.
Die Gründer: Aus dem Hörsaal auf den Markt
Hinter Nomado24 stehen keine langjährigen HR-Veteranen, sondern Anton Petuchow und Lars Schreiner. Die zündende Idee brachte Schreiner, der an der HWG Ludwigshafen Sustainable Management studiert, aus seiner Zeit als Surflehrer mit: Mangels lokaler Alternativen mussten viele seiner Kollegen außerhalb der Saison unterqualifizierte Jobs annehmen. Bei Nomado24 verantwortet er heute Vertrieb und Marketing, während WHU-Absolvent Petuchow nach Stationen bei BASF und Allianz die Bereiche Strategie und Produkt leitet.
Der Weg aus dem studentischen Umfeld zur offiziell gegründeten UG (haftungsbeschränkt) war jedoch zäh. „Die größte Hürde war nicht die Gründung selbst, sondern das Drumherum“, blickt Petuchow auf Themen wie Steuernummern, Datenschutz und AGBs zurück. „Für zwei Studenten ohne Vorerfahrung sind das Wochen, in denen kein einziges Produktfeature entsteht. Rückblickend war es trotzdem richtig, das früh sauber zu machen.“ Finanziert ist das Start-up, das im TechnologieZentrum Ludwigshafen (TZL) sitzt und Ende Mai 2026 live ging, bislang komplett gebootstrappt und durch Fördermittel (StartInRLP) sowie Azure-Credits von Microsoft. Business Angels sollen erst in einer kommenden Finanzierungsrunde an Bord geholt werden.
Geschäftsmodell und Markt: Ein kritischer Blick
Nomado24 bietet neben der Jobvermittlung auch eine „Pro“-Funktion für Bewerber*innen sowie mittelfristig die Vermittlung von Coworking-Spaces an. Droht dem kleinen Team hier nicht ein klassischer „Feature Creep“, bei dem man sich verzettelt? Petuchow nimmt die Kritik gelassen auf: „Die Jobbörse ist das Produkt. Alles andere muss aus derselben Datenbasis fallen und darf keine eigene Roadmap verlangen.“ Die geplante Coworking-Suche sei der beste Beleg für diese Disziplin, da man keine Ressourcen in den Aufbau eigenen Inventars stecke, sondern auf eine Partnerschaft mit einem Weltmarktführer setze. Dennoch gibt er selbstkritisch zu: „Ja, wir haben in der Anfangsphase mehr gebaut, als für den Fokus gut war, und haben deshalb inzwischen Dinge bewusst zurückgestellt.“
Um im Haifischbecken der großen Jobbörsen wie Stepstone oder Indeed zu bestehen, nutzt das Start-up Automatisierung, um schnell eine kritische Masse an Stellen zu bieten. Den Vorwurf des unerlaubten „Scrapings“ von Fremdportalen lässt die Geschäftsführung jedoch nicht gelten. Hier wird Petuchow deutlich: „Der Begriff Scraping beschreibt unsere Arbeitsweise falsch. Wir lesen keine Fremdportale aus. Indeed, Stepstone oder LinkedIn fassen wir nicht an.“ Stattdessen beziehe man die aktuell rund 2.400 Anzeigen aus offiziellen Schnittstellen der Arbeitsagentur, von Partnerschnittstellen, aus Bewerbermanagementsystemen oder direkt von Arbeitgeber*innen. „Wir entziehen niemandem Traffic, wir schicken welchen“, wehrt er rechtliche Bedenken ab.
Auch die befürchteten Serverkosten für das ständige KI-Screening seien extrem überschaubar. „Eine Anzeige wird einmal gelesen und danach beliebig oft ausgeliefert, ohne dass noch einmal ein Modell anspringt“, erklärt der Gründer. Dank des Microsoft-Förderprogramms verbrenne man aktuell ohnehin kein Geld für die Infrastruktur.
Bleibt das klassische Henne-Ei-Problem: Wie überzeugt man zahlende Unternehmenskunden, wenn die Reichweite noch im Aufbau ist? „Unsere Antwort auf das Henne-Ei-Problem heißt nicht Vertrieb, sondern Google“, verrät Petuchow die SEO-Strategie. Durch strukturiert ausgezeichnete Anzeigen bei „Google for Jobs“ und gezielte Suchseiten baue man organisch Reichweite auf. Die Klicks verdreißigfachten sich zuletzt nahezu – ganz ohne Werbebudget. Petuchows Maxime: „Erst Nutzerzahlen aufbauen, dann monetarisieren. Und wenn wir mit Arbeitgebern über bezahlte Inserate sprechen, dann mit belegbarer Reichweite statt mit Versprechen.“
Einordnung und Fazit
Nomado24 bedient zweifellos einen echten Pain Point und punktet mit seinem transparenten Ansatz, unpassende Jobs knallhart auszusortieren. Das große Risiko: Die Technologie hinter LLMs wird rasant zugänglicher. Große Player könnten die Kernfunktion mit ihren massiven Entwicklungs-Ressourcen theoretisch schnell kopieren.
Wo liegt also der Burggraben? „Ehrlich gesagt: Einen unkopierbaren Burggraben haben wir nicht, und ich würde jedem Gründer misstrauen, der bei einem Sprachmodell-Feature einen behauptet“, kontert der WHU-Absolvent selbstbewusst. Die Branchengiganten würden einen so strengen Filter jedoch kaum ausrollen wollen, da deren Geschäftsmodell auf Reichweite und Anzeigenvolumen basiere. Ein Filter, der rigoros 14 Prozent der Anzeigen als „Fake-Remote“ aussortiert, würde dort zahlende Kund*innen verprellen. „So etwas baut niemand konsequent gegen das eigene Geschäftsmodell“, ist Petuchow überzeugt. „Für die Großen wäre derselbe Filter ein Umsatzproblem, für uns ist er das Produktversprechen.“
Ein klassischer David-gegen-Goliath-Pitch mit einer cleveren Nischenstrategie. Für die Zukunft hat sich das Team bis Mitte 2027 vier klare Meilensteine gesetzt: Organische Reichweite aufbauen, eine belastbare Konversionsrate für das Pro-Modell erzielen, das Angebot an echten Remote-Stellen im deutschsprachigen Raum ausbauen und die Coworking-Partnerschaft live bringen. Erst danach sei der B2B-Verkauf an Arbeitgeber*innen der logische Schritt. Anton Petuchow schließt mit einem klaren Versprechen an sich selbst: „Wenn diese vier bis Mitte 2027 nicht stehen, schulden wir uns selbst eine ehrliche Antwort darauf, warum nicht.“
GridTech-Start-up-Report 2026: Das Stromnetz ist das neue Gold
Schluss mit reinen Apps: VCs pumpen Milliarden in smarte Netze und Speicher. Diese 10 B2B-Start-ups bauen die Energie-Infrastruktur der Zukunft.
Lange Zeit genügte ein hipper Markenauftritt und eine App zur Berechnung des persönlichen CO2-Fußabdrucks, um auf den großen europäischen Start-up-Konferenzen frenetisch gefeiert zu werden. Doch diese Ära der oberflächlichen Nachhaltigkeit ist im Jahr 2026 endgültig vorbei. Investor*innen haben schmerzhaft gelernt, dass reine Consumer-Software den Klimawandel nicht aufhält, solange die physische Infrastruktur im Hintergrund kollabiert. Was wir derzeit erleben, ist eine tektonische Verschiebung des Risikokapitals weg von seichten Lösungen hin zu DeepTech, schwerer Infrastruktur und radikaler Hardware-Innovation.
Der pauschale GreenTech-Boom ist abgekühlt, doch es manifestiert sich ein hochprofitabler, systemrelevanter Gigant: GridTech. Start-ups, die smarte Stromnetze bauen, das Batterie-Speichermanagement auf ein neues Level heben oder die Dekarbonisierung durch komplexe Hardware industrialisieren, sind die neuen Lieblinge der Venture-Capital-Welt. Sie lösen die kritischsten Flaschenhälse der globalen Energiewende und erschließen dabei milliardenschwere B2B-Märkte, die von regulatorischem Rückenwind und purer industrieller Notwendigkeit getrieben werden.
Die Marktlage
Das Jahr 2026 markiert den definitiven Reifeprozess des ClimateTech-Sektors, dessen Fokus nun schonungslos auf der Netzstabilität und technologischen Skalierbarkeit liegt. Aktuelle Studien der KfW und verschiedener Wirtschaftsberater*innen belegen unmissverständlich, dass allein in Deutschland bis Mitte der 2030er-Jahre Investitionen in einem sehr deutlichen, dreistelligen Milliardenbereich nötig sind, um die Übertragungs- und Verteilnetze für dezentrale Einspeisungen zu rüsten. Der Branchenverband Bitkom warnt zudem, dass Milliardeninvestitionen in Industrie und neue Rechenzentren aktuell nicht am Geld, sondern an mangelnden Netzkapazitäten zu scheitern drohen. Der technologische Haupttreiber dieser Transformation ist eine tiefe Symbiose aus künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT). Algorithmen steuern in Echtzeit Lastenflüsse, die menschliche Dispatcher längst überfordern würden. Diese fundamentale Dringlichkeit spiegelt sich in den Portfolios der Fonds wider. Realistische Investitionssummen für Series-A-Runden im GridTech-Segment haben sich bei 15 bis 25 Millionen Euro eingependelt, während Series-B-Finanzierungen für kapitalintensive Hardware-Skalierungen nicht selten die 70-Millionen-Euro-Marke durchbrechen.
Die neuen Treiber*innen
Wer den Markt heute verstehen will, muss die historischen Fundamente kennen. In den 2010er-Jahren legten visionäre Pioniere wie Next Kraftwerke bei den virtuellen Kraftwerken, TWAICE in der prädiktiven Batterieanalytik oder Envelio mit Software für smarte Stromnetze die intellektuelle und technologische Basis. Auf ihren Schultern steht nun die neue Generation, die sich auf drei spezifische Subsektoren konzentriert.
- An erster Stelle steht das vollautomatisierte, KI-getriebene Energie-Trading und Flexibilitätsmanagement, das Erzeuger, Speicher und Verbraucher in Echtzeit an den hochvolatilen Strombörsen orchestriert.
- Der zweite dominante Treiber ist die radikale Hardware-Innovation bei Speichermedien und deren Kreislaufwirtschaft, die weit über das reine Batterie-Betriebssystem hinausgeht und Second-Life-Konzepte sowie neue thermische Speicher industrialisiert.
- Als drittes Kraftzentrum dominiert die industrielle Dekarbonisierung durch komplexe DeepTech-Hardware. Wo Pioniere wie die Schweizer Climeworks einst bewiesen, dass Direct Air Capture physikalisch machbar ist, baut die heutige Start-up-Generation dezentrale, hochskalierbare Reaktoren und Infrastrukturen, die Carbon Capture oder Power-to-X endlich in wirtschaftlich tragfähige B2B-Modelle überführen.
Reality Check
Doch der Weg zu dieser reifen GridTech-Ära war gepflastert mit den Ruinen verbrannter Visionen und naiver Businesspläne. Ein exemplarisches Lehrstück der jüngeren Vergangenheit ist das Scheitern des Münchner Start-ups Sono Motors. Das Unternehmen wollte mit einem B2C-Solar-Elektroauto die Welt verändern, sammelte hunderte Millionen ein und kollabierte schließlich unter der schieren Last der Hardware-Produktionskosten im unerbittlichen Endkonsumentenmarkt. Aus diesem und ähnlichen Rückschlägen lassen sich vier konkrete, fatale Fallstricke für heutige Gründer ablesen.
- Der erste Fehler ist die Illusion der B2C-Skalierbarkeit bei klimarelevanter Hardware, die astronomische Summen verschlingt, während die unsexy B2B-Infrastruktur verlässliche, langfristige Unit Economics bietet.
- Der zweite Fallstrick besteht in einer geradezu fahrlässigen Naivität gegenüber regulatorischen Vorgaben; wer Produkte entwickelt, die nicht den extrem strengen Zertifizierungen der europäischen Netzbetreiber entsprechen, bleibt über Jahre in der Zulassungshölle stecken.
- Drittens wurde schmerzhaft gelernt, dass reine Software-Konzepte ohne tiefe Integration in physische Assets im Energiesektor kaum Eintrittsbarrieren besitzen und extrem schnell austauschbar sind.
- Und viertens unterschätzen noch immer viele Teams den massiven Working-Capital-Bedarf, den ein physischer Rollout mit sich bringt, wenn sie nicht von Tag eins an clevere Fremdkapital-Strukturen und Projektfinanzierungen aufbauen.
Das deutsche Netzwerk (Hotspots)
Deutschlands Stärke in diesem Segment beruht auf einem historisch gewachsenen, polyzentrischen Ökosystem, das sich derzeit in fünf unangefochtenen Hotspots bündelt. München ist das absolute Epizentrum für GridTech und tiefe Klimatechnologie, massiv befeuert durch die Technische Universität München (TUM) und die UnternehmerTUM, die als Europas größter Accelerator einen beispiellosen Output an hochkomplexen Hardware-Start-ups liefert. Aachen folgt dicht dahinter als das unbestrittene Mekka für Batterietechnologie, Leistungselektronik und Recycling, angetrieben von der exzellenten Forschungseinrichtung der RWTH Aachen, deren Spin-offs den Markt dominieren. Karlsruhe hat sich mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) als Hub für Power-to-X, E-Fuels und angewandte Energienetz-Forschung etabliert, wo tiefgreifende wissenschaftliche Durchbrüche direkt in Industrieausgründungen münden. Berlin bleibt der unverzichtbare Software- und Trading-Knotenpunkt, wo das regulatorische Know-how und die Nähe zur Politik die Entwicklung von Smart-Grid-Plattformen begünstigen. Abgerundet wird dieses Netzwerk durch die Region Dresden, die mit weltweit führenden Instituten im Bereich Mikroelektronik den Grundstein für die feingliedrige Diagnostik und die Halbleitersteuerung der Energiewende legt.
Investor*innen-Radar
Die Kapitallandschaft hat sich auf die harten Realitäten der Hardware-Skalierung eingestellt und präsentiert sich 2026 hochgradig ausdifferenziert. Auf der Ebene der spezialisierten VCs dominieren europäische Schwergewichte wie Extantia Capital, World Fund und Planet A Ventures, die nicht nur finanzielle Rendite, sondern harte, messbare Impact-Metriken und ein extrem tiefes technisches Verständnis zur Bedingung machen. Gleichzeitig haben Top-Tier Generalisten wie Earlybird oder Cherry Ventures erkannt, dass GridTech das nächste große Trillion-Dollar-Ding ist, und investieren aggressiv in Software-definierte Infrastruktur. Eine entscheidende Rolle spielen zudem die Corporate VCs der Industrie, die verzweifelt strategischen Zugang zu Innovationen suchen; hier agieren Player wie EnBW New Ventures, E.ON Drive oder Siemens Energy Ventures als mächtige Katalysatoren, Geldgeber*innen und Pilotkund*innen in Personalunion. Den fruchtbaren Boden für all dies bereiten die Frühphasen-Motoren und Business Angels, allen voran der High-Tech Gründerfonds in der Seed-Phase, der von finanzstarken Angel-Syndikaten und erfahrenen Founder-Angels aus der ersten Unicorn-Generation flankiert wird.
Die Top 10 Start-ups (Must-Watch ab Jahrgang 2020)
Für die Zusammenstellung der diesjährigen Top 10 Start-ups haben wir bei StartingUp eine strikte und sehr bewusste rote Linie gezogen: Auf unserer Watch-List 2026 stehen ausschließlich Start-ups, die im Jahr 2020 oder später gegründet wurden. Wir kappen ganz bewusst die Pioniere der letzten Dekade, um uns voll auf die echte Post-Hype-Generation zu konzentrieren. Diese Teams sind mitten in Krisenjahren gestartet, mussten von Tag eins an Resilienz beweisen und wurden auf knallharte Unit Economics statt auf Wachstumsfantasien getrimmt. Ausgewählt wurden sie nach ihrer systemischen Marktrelevanz für die Netzstabilität, der technologischen Tiefe ihrer Geschäftsmodelle und dem nachweisbaren Vertrauen namhafter Lead-Investor*innen.
Die absolute Speerspitze der neuen Grid-Generation bildet zweifellos 1KOMMA5°. Das im Jahr 2021 von Philipp Schröder und seinem Team gegründete Unicorn hat in Rekordzeit gezeigt, wie sich physische Hardware und intelligente Netze verbinden lassen. Mit einem integrierten B2B- und B2C-Geschäftsmodell kauft das Unternehmen europaweit Installationsbetriebe auf, um dezentrale Energie-Hardware flächendeckend zu vertreiben. Ihr alles entscheidender technologischer USP ist jedoch das IoT-Betriebssystem „Heartbeat“, das hunderttausende Solaranlagen und Wärmepumpen zu einem virtuellen Kraftwerk vernetzt, was namhafte Risikokapitalgeber*innen wie Porsche Ventures, G2VP und eCAPITAL überzeugte, hunderte Millionen zu investieren.
Ein massives Problem der Netzinfrastruktur ist der Lebenszyklus von Speichermedien, den das Aachener Start-up Voltfang radikal verlängert. Die Gründer David Kaller, Roman Alberti und Afshin Doostdar starteten das Unternehmen 2020 mit einem hochprofitablen B2B-Hardware- und Software-Modell. Der USP liegt in der Entwicklung schlüsselfertiger Gewerbespeicher, die ausschließlich aus Second-Life-Batterien von Elektroautos bestehen und durch eine proprietäre Software-Architektur sicher ans Netz gebracht werden, wofür sie sich zuletzt das Vertrauen von Investor*innen wie PT1 und AENU in großvolumigen Runden sicherten.
Im Bereich der Speichermedien jenseits klassischer Batterien sorgt derzeit phelas für enormes Aufsehen. Das 2020 von Justin Scholz und Leon Haupt in München gegründete DeepTech-Start-up verfolgt ein ambitioniertes B2B-Hardware-as-a-Service-Modell für Energieversorger*innen. Ihr technologischer USP ist die Entwicklung von standardisierten Flüssigluft-Stromspeichern im Containerformat, die nachhaltiger und für die Langzeitspeicherung deutlich kostengünstiger sind als Lithium-Ionen-Lösungen, was Investor*innen wie E44 Ventures und Axon Partners dazu bewog, als Lead-Geldgeber einzusteigen.
Im hochvolatilen Strommarkt der Gegenwart liefert Entrix die intelligente Steuerungsschicht. Steffen Schülzchen gründete das Unternehmen 2021 in München, um mit einem B2B-SaaS-Ansatz das algorithmische Trading für Großbatterien zu revolutionieren. Der technologische Vorsprung liegt in der KI-gestützten Optimierung, die Batterie-Einsätze an den fragmentierten Strommärkten im Millisekundentakt steuert, Verschleiß minimiert und Erlöse maximiert, ein Asset-Light-Modell, das von Schwergewichten wie Junction Growth Investors, BNP Paribas und der Allianz massiv finanziell unterstützt wird.
Einen eng verwandten, aber noch tiefer integrierten Ansatz für den Energiehandel verfolgt suena aus Hamburg. Die Gründer Lennard Kerberg, Miguel Wesselmann und Tom Witter gingen 2021 mit einer hochkomplexen B2B-SaaS-Lösung an den Start. Ihr Alleinstellungsmerkmal ist ein Autopilot für Großspeicher, der als digitaler Zwilling agiert und das Trading über mehrere Energiemärkte hinweg gleichzeitig optimiert, womit sie Investor*innen wie Santander Climate Tech Fund und EIT InnoEnergy überzeugten.
Die Optimierung von mittelständischen Verbrauchern im Netz fokussiert sich bei Ecoplanet. Das im Jahr 2022 von Maximilian Dekorsy und Henry Keppler in München gegründete Start-up baut eine B2B-SaaS-Plattform, die Energiebeschaffung und dynamisches Lastmanagement clever verbindet. Der USP ist die KI-getriebene Demokratisierung des Energiehandels für klassische KMUs, die dadurch ihre Flexibilitäten wie ein virtuelles Kraftwerk am Markt anbieten können, was HV Capital und EQT Ventures als führende Investor*innen an Bord brachte.
Einen völlig neuen Weg zur Grundlastfähigkeit beschreitet das DeepTech-Spin-off Reverion. Das im Jahr 2022 von Stephan Herrmann aus der TUM heraus gegründete Start-up vertreibt reversible Brennstoffzellen in einem hochinnovativen B2B-Hardware-Modell. Der herausragende USP ist die Fähigkeit der Container-Anlagen, Biogas mit enormen Wirkungsgraden in Strom zu verwandeln und bei Stromüberschuss den Prozess umzukehren, um grünes Gas zu produzieren, was Extantia Capital, den Green Generation Fund und UVC Partners zu umfangreichen Finanzierungsrunden veranlasste.
Der entscheidende Flaschenhals der Speicher-Infrastruktur ist die Rohstoffrückgewinnung, die Cylib technologisch anführt. Lilian Schwich startete das Unternehmen 2022 gemeinsam mit Paul Sabarny und Gideon Schwich als Spin-off der RWTH Aachen mit einem industriellen B2B-Infrastruktur-Modell. Ihr einzigartiger Prozess ermöglicht ein durchgängiges Batterierecycling mit minimalem CO2-Abdruck und enormer Rückgewinnungsquote aller wertvollen Metalle, was den World Fund, Vsquared und Porsche Ventures als Lead-Investor*innen auf den Plan rief.
Die aktive Entfernung von Kohlenstoff aus dem System treibt Greenlyte Carbon Technologies voran. Florian Hildebrand gründete das Start-up 2022 in Essen zusammen mit Forschern, um Direct Air Capture als B2B-Hardware-Infrastruktur zu etablieren. Der entscheidende USP ist ein patentierter, flüssigkeitsbasierter Ansatz, der CO2 bei extrem niedrigem Energieverbrauch aus der Luft wäscht und dabei Wasserstoff als Nebenprodukt erzeugt, worauf Earlybird und der Green Generation Fund jüngst mit großen Runden setzten.
Den visionären Abschluss dieser Generation bildet Proxima Fusion, das die ultimative Grundlastfrage der Menschheit lösen will. Francesco Sciortino gründete das Start-up 2023 als erstes Spin-out des Max-Planck-Instituts für Plasmaphysik mit einem radikalen B2B-DeepTech-Modell. Der unvergleichliche USP ist das Design von Kernfusionskraftwerken nach dem Stellarator-Prinzip, das stabile Plasmen und damit das Versprechen auf saubere Grundlast bietet, worauf Top-Tier-Investor*innen wie Plural, Redalpine, Balderton und UVC Partners umgehend mit signifikantem Kapital reagierten.
Internationaler Ausblick & Fazit
Der Blick über den europäischen Tellerrand zeigt deutlich, wie massiv geopolitische Entscheidungen diesen Sektor lenken. Der US-amerikanische Inflation Reduction Act wirkt nach wie vor als gigantischer Magnet, der europäische Start-ups mit extremen Steueranreizen lockt und den Druck auf den Heimatmarkt erhöht, unbürokratische Skalierungshilfen für Hardware zu schaffen. Gleichzeitig diktiert Asien weiterhin weite Teile der globalen Batterie- und Solar-Lieferketten, was europäische Innovationen im Bereich Recycling, alternative Zellchemie und Software-Optimierung umso systemrelevanter macht. Zudem treibt der explosionsartige Energiehunger der weltweiten KI-Rechenzentren die Nachfrage nach Smart-Grid-Lösungen derzeit in astronomische Höhen.
Das Fazit für Gründer*innen und Investor*innen ist unmissverständlich: Wer den Klimawandel als reines B2C-Softwareproblem betrachtet, wird vom Markt verschwinden. Die echten Unicorns dieses Jahrzehnts schrauben, schweißen und programmieren tief im Maschinenraum unserer Wirtschaft, verbinden schwere Hardware mit brillanter Software und machen die Netzinfrastruktur fit für eine dezentrale Zukunft. GridTech ist nicht nur eines der wohl wichtigsten Start-up-Segmente unserer Zeit, es ist schlichtweg das technologische Fundament für das Überleben der modernen Industrie.
Wie ScanlyAI den Markt für Produkt-Listings aufs nächste Level heben will
Das 2021 von Alexander Khramtsov gegründete SFP-IT verspricht mit seiner neuen Lösung „ScanlyAI“ das Ende manueller Produktdatenerfassung. Ein Foto soll genügen, um verkaufsfertige Inserate für eBay, Kleinanzeigen und Co. zu generieren. Doch wie tief ist der technologische Burggraben wirklich, wenn die großen Marktplätze längst eigene KI-Lösungen ausrollen?
Wer im E-Commerce wachsen will, scheitert oft an der profansten aller Aufgaben: der Dateneingabe. Jeder Artikel muss fotografiert, vermessen, beschrieben und bepreist werden – ein enormer Flaschenhals, insbesondere für Händler*innen von Retouren, Restposten oder gebrauchten Ersatzteilen. Genau hier setzt ScanlyAI an, ein neues Produkt der 2021 gegründeten SFP-IT aus dem bayerischen Neusäß.
Die Versprechung klingt nach dem feuchten Traum jedes/jeder Online-Händler*in: Ein Foto via Smartphone-App oder Browser hochladen, und eine KI extrahiert vollautomatisch Marke, Modell, Zustand und technische Eigenschaften. Sogar Barcodes und Etiketten sollen ausgelesen werden, um am Ende einen suchmaschinenoptimierten Titel, eine Beschreibung und einen marktgerechten Preisvorschlag auszuspucken. Die Zeit pro Inserat soll so auf unter eine Minute sinken.
Auf die Frage nach der tatsächlichen Trefferquote im harten E-Commerce-Alltag warnt Gründer Alexander Khramtsov jedoch vor allzu pauschalen Versprechungen. „Eine pauschale Trefferquote wäre unseriös, weil sie stark vom jeweiligen Produkt abhängt“, räumt er ein. Während sich Artikel mit intakten Typenschildern oder Barcodes leicht scannen ließen, erfordere stark beschädigte oder unvollständige Ware mehr Finesse. Deshalb verlasse sich ScanlyAI nicht auf ein einziges Modell, sondern kombiniere Bilderkennung gezielt mit OCR und weiteren Datenquellen. Die KI solle den/die Händler*in ohnehin nicht komplett ersetzen, sondern ihm lediglich den lästigsten Teil der Arbeit abnehmen. Ab wann sich die Software rechnet? „Finanziell lohnt sich ScanlyAI aus meiner Sicht bereits für Händler, die regelmäßig Produkte einstellen“, betont Khramtsov. Wer monatlich hunderte oder gar tausende Artikel verarbeite, spare nicht nur viele Stunden, sondern könne die neu gewonnene Zeit direkt in den Einkauf oder den Kund*innenservice stecken.
Aus der Werkstatt in den Browser
Die Entstehungsgeschichte von ScanlyAI unterscheidet sich vom klassischen Garagen-Start-up-Narrativ. Hinter dem Tool steht die SFP-IT unter der Leitung von Geschäftsführer Alexander Khramtsov. Das Unternehmen – ursprünglich unter dem Namen „new direction systems GmbH“ gestartet – agiert heute als etabliertes Systemhaus, das sich auf Cloud-Plattformen, Digital-Twin-Lösungen und industrielle Automatisierung versteht.
Dieser Hintergrund erklärt den eigentlichen Nukleus von ScanlyAI: Die Software hat ihre Wurzeln in der Identifikation von Kfz-Ersatzteilen. Wer jemals versucht hat, eine gebrauchte Lichtmaschine ohne lesbare Teilenummer korrekt zuzuordnen, kennt das Problem.
Der Ursprung liege tatsächlich in diesem hochkomplexen Bereich, bestätigt der Geschäftsführer. „Dort haben wir ein sehr schwieriges Problem gelöst: Produkte anhand von Fotos und wenigen vorhandenen Informationen möglichst zuverlässig zu identifizieren“, blickt er zurück. Irgendwann sei dem Team klargeworden, dass dieses Identifikations-Nadelöhr genauso bei Retouren oder Restposten existiert. Dass aus einer hochspezialisierten Nischenlösung nun ein breites E-Commerce-Tool für den Massenmarkt pivotierte, ist ein klassischer und kluger Start-up-Move. Die Technologie hatte ihren Proof of Concept im extrem schwierigen Daten-Markt bestanden und wurde nun skaliert. Bemerkenswert dabei ist die völlige Unabhängigkeit von Investoren. „Die Entwicklung wurde komplett aus unserem eigenen Unternehmen finanziert“, erklärt Khramtsov stolz. Man habe bewusst auf externes Kapital verzichtet, um sich die Freiheit zu bewahren, das Produkt „konsequent an den Bedürfnissen unserer Kunden weiterzuentwickeln.“
Wer zahlt für etwas, das eBay auch kann?
Das Geschäftsmodell von ScanlyAI zielt klar auf professionelle Power-Seller*innen und KMU im B2B-Bereich ab. Während private Gelegenheitsverkäufer*innen wohl kaum für ein solches Tool zahlen würden, ist der ROI für gewerbliche Händler*innen durch die immense Zeitersparnis sofort greifbar. Die Funktionen – wie der Massenupload für große Warenbestände und der zentrale Listing-Editor – deuten auf ein klassisches SaaS-Modell hin. SFP-IT setzt hier erfreulicherweise auf ein rein kontingentbasiertes Credit-System (Pay-per-Listing) ohne klassische Abo-Falle.
Doch hier muss sich das Modell kritischen Fragen stellen. Der Markt wächst rasant und die Plattformen selbst, wie etwa eBay, haben längst eigene „Magical Listing“-KI-Tools gebührenfrei in ihre Apps integriert, die ebenfalls aus Fotos Beschreibungen generieren. Direkte Wettbewerber*innen wie Photoroom fischen im selben Teich.
Warum also für ScanlyAI zahlen? „Die KI-Funktionen der Marktplätze sind eine sinnvolle Unterstützung, lösen aber immer nur einen kleinen Teil des gesamten Prozesses“, kontert Khramtsov das drohende Plattform-Risiko. ScanlyAI verstehe sich nicht als Konkurrenz zu eBay und Co., sondern als zentrale, vorgelagerte Plattform. Es gehe darum, Barcodes auszulesen, strukturierte Produktdaten zu generieren und bei Pflichtangaben zu assistieren – völlig unabhängig vom späteren Verkaufskanal. Wer eBays KI nutzt, dessen Daten bleiben bei eBay. Bei ScanlyAI ließen sich die generierten Datensätze hingegen auch ins eigene ERP-System exportieren. „Viele Reseller verkaufen gleichzeitig über mehrere Kanäle. Genau dort spielt ScanlyAI seine Stärken aus, weil die Produktdaten nur einmal erstellt werden müssen“, argumentiert der Gründer.
Wo liegen die Hürden?
Für StartingUp lassen sich beim Blick unter die Haube von ScanlyAI drei zentrale Herausforderungen identifizieren:
- Das Halluzinations-Risiko: KI-Modelle neigen dazu, Lücken kreativ zu füllen. Dichtet die KI bei einem Laptop auf dem Foto fälschlicherweise 16 GB statt 8 GB RAM in die Beschreibung, haftet am Ende der/die Händler*in für den Sachmangel. Beim sensiblen Thema Haftung gibt sich der Gründer ernst, wehrt eine direkte Mithaftung für KI-Aussetzer aber wenig überraschend ab. „Am Ende bleibt die Verantwortung für ein Inserat selbstverständlich beim Verkäufer“, stellt er klar. Dennoch setze man alles daran, Fehler technisch zu minimieren. „ScanlyAI ist bewusst nicht so aufgebaut, dass eine KI einfach irgendeinen Text erzeugt“, versichert Khramtsov. Das System validiere verschiedene Datenquellen gegenseitig; unsichere Angaben würden gar nicht erst übernommen oder zur manuellen Kontrolle markiert. Sein Credo: „Unser Ziel ist deshalb nicht, Vermutungen zu treffen, sondern möglichst belastbare Informationen bereitzustellen.“
- Der technologische Burggraben: SFP-IT spricht von einem proprietären KI-System. In einer Zeit, in der multimodale KI-Modelle wie GPT-4o extrem günstige Bild-zu-Text-APIs bieten, stellt sich die Frage nach der Einzigartigkeit der Basis-Technologie. Nutzt SFP-IT am Ende doch nur fertige Large-Vision-Modelle? Darauf angesprochen gibt sich Khramtsov erfrischend pragmatisch: „Ich glaube, heute entwickelt kaum noch jemand jedes KI-Modell komplett selbst und das muss man auch nicht“, räumt er offen ein. Das Unternehmen verfolge einen technologieoffenen Ansatz und nutze APIs dort, wo es sinnvoll sei, gepaart mit eigenen KI-Modellen für spezielle Verfahren wie OCR, Barcode-Erkennung und Datensynthese. Der wahre Wert liege in der jahrelangen Vorarbeit. „Der eigentliche Mehrwert von ScanlyAI liegt daher nicht in einem einzelnen KI-Modell, sondern in der gesamten Plattform“, so der Gründer. Diese Orchestrierung von KI und eigener Logik lasse sich „nicht durch den Austausch eines einzelnen KI-Modells ersetzen.“
- Abhängigkeit von Schnittstellen: Die direkte Veröffentlichung auf Plattformen wie Kleinanzeigen.de ist ein Segen für Nutzer*innen, aber ein ständiger Kampf für Entwickler*innen. Die APIs dieser Marktplätze sind oft restriktiv, und Änderungen können Drittanbieter*innen -Tools jederzeit ausbremsen.
Unser Fazit
Mit ScanlyAI bringt SFP-IT ein Tool auf den Markt, das ein echtes, schmerzhaftes Problem im E-Commerce löst. Dass die Köpfe dahinter aus der komplexen Ersatzteil-Logistik kommen und bereits Erfahrung mit industrieller Software haben, verleiht dem Produkt eine hohe Glaubwürdigkeit und unterscheidet es von reinen KI-Hype-Start-ups.
Der Erfolg von ScanlyAI wird letztlich nicht davon abhängen, ob es ein einzelnes Foto etwas besser analysiert als die eBay-App. Der entscheidende Hebel ist die tiefe B2B-Integration. Gelingt es ScanlyAI jedoch, sich über APIs nahtlos in die bestehenden Warenwirtschaftssysteme der Händler*innen einzuklinken und dort fehlerfreie, strukturierte Stammdaten anzuliefern, hat das Tool das Potenzial, zu einem wertvollen Standardwerkzeug für den Mittelstand zu reifen. Bleibt es hingegen „nur“ ein weiteres Web-Dashboard, dürfte der Gegenwind der Tech-Giganten schnell spürbar werden.
Genau diese tiefe System-Integration hat Alexander Khramtsov als nächsten großen Meilenstein im Visier. „In den nächsten zwölf Monaten möchten wir weitere Marktplätze und Warenwirtschaftssysteme anbinden und die Automatisierung weiter ausbauen“, kündigt er an. Die Vision des Gründers geht dabei weit über einen einfachen Listing-Editor hinaus. „Langfristig sehe ich ScanlyAI nicht nur als Tool zum Erstellen von Inseraten. Ich möchte eine Plattform schaffen, die den gesamten Prozess rund um die Produkterfassung unterstützt“, formuliert Khramtsov sein ambitioniertes Ziel für die kommenden Jahre. Wenn Reseller dadurch jeden Tag wertvolle Zeit für ihr eigentliches Geschäft gewinnen, „dann haben wir unser Ziel erreicht.“
Vom Ascheplatz in die Cloud: Wie CoTrainer mit einem Millionen-Investment das Ehrenamt professionalisiert
CoTrainer-CEO Claudius Ludwig im Interview: Eine Million Euro Seed-Kapital, starke Partner und die Digitalisierung des verstaubten Amateurfußballs.
Der Amateurfußball in Deutschland lebt von Emotionen, Schweiß und chronischer Zettelwirtschaft. Während im Profibereich datengetriebene Analysen und hochmoderne Apps Standard sind, organisieren die rund 24.000 Amateurvereine ihren Alltag oft noch via WhatsApp-Gruppen, Excel-Tabellen und auf Zuruf. Ein zeitraubender Zustand für die ohnehin belasteten Ehrenamtlichen.
Das Kölner Start-up CoTrainer (Fussballetics GmbH) hat diesem Chaos den Kampf angesagt. Gegründet Ende 2022 von André Werres, Dyke Lambertz und Claudius Ludwig, bündelt die Plattform Vereinsorganisation, Trainingsplanung und Spielerentwicklung an einem Ort. Das Konzept überzeugt nicht nur bereits über 150 Vereine, sondern nun auch namhafte Geldgeber. Ende Juni 2026 verkündete das zehnköpfige Team den erfolgreichen Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde über eine Million Euro. Als Lead-Investor steigt mit kicker ventures der Investment-Arm der traditionsreichen Sportmedienmarke ein, flankiert von hochkarätigen Business Angels wie Nationalspieler Maximilian Arnold.
Wir haben mit CEO Claudius Ludwig über die harten Realitäten beim Aufbau eines Sport-Tech-Start-ups gesprochen, über die Herausforderungen eines Sommer-Relaunchs und die Kunst, eine traditionelle Nische wie das Ehrenamt zu monetarisieren.
Das Interview
Das Funding & die Investor-Strategie
StartingUp: Glückwunsch zur Millionen-Seed-Runde! Was war das schlagkräftigste Argument, mit dem ihr kicker ventures und die anderen Investoren überzeugt habt?
Claudius Ludwig: Vielen Dank für die Glückwünsche. Überzeugt hat kicker ventures, wie auch alle Business Angels, vor allem eines: Wir verstehen als Gründerteam die Zielgruppe und den Markt. Wir haben den Fußball in ganz unterschiedlichen Funktionen erlebt – als Vorstand, als Trainer und als Spieler. Daraus konnten wir sehr genau herausarbeiten, welche Probleme im Verein tatsächlich existieren und wie wir sie mit CoTrainer lösen. Dazu kommt, dass unsere Gesellschafter diese Probleme aus ganz verschiedenen Perspektiven kennen, ob als Eltern oder, im Fall des kicker, aus dem Markt heraus. Jeder versteht die Ausgangslage sofort, und es ist eine echte Emotionalität für das Thema da. Das hat im Prozess enorm geholfen.
StartingUp: Mit kicker ventures habt ihr einen reichweitenstarken Lead-Investor an Bord. Wie stellt ihr sicher, dass daraus eine echte operative Hebelwirkung entsteht und keine reine „Logo-Partnerschaft“ bleibt?
Claudius Ludwig: Der kicker hat sich selbst zum Ziel gesetzt, den Amateursport und damit auch den Amateurfußball zu unterstützen. Genau deshalb arbeiten wir sehr eng verzahnt zusammen, und zwar auf mehreren Ebenen: über die Reichweite des kicker, über Datenschnittstellen und vor allem über ein gemeinsames Ziel. Wir wollen den Amateursport verbessern, unterstützen und professionalisieren. Diese inhaltliche Deckung ist der Grund, warum daraus keine reine Logo-Partnerschaft wird. Wir verfolgen dasselbe Ziel und stehen hierfür gemeinsam auf dem Platz.
StartingUp: Auf eurer Investorenliste stehen VCs, Business-Angels und Profis wie Maximilian Arnold. Wie steuert man ein so diverses Konsortium, ohne dass zu viele Köche den Brei verderben?
Claudius Ludwig: Wir haben diverse Business Angels und Investoren an Bord und holen uns deren Unterstützung sehr gezielt zu einzelnen Themen. Genau darin liegt der Vorteil. Wir können sagen: In diesem Bereich brauchen wir die Expertise von einem Maximilian Arnold oder einer Svenja Huth, in einem anderen Bereich eher die Unterstützung von VCs wie superangels oder eines anderen Gesellschafters. So kommt an jeder Stelle die Expertise zum Tragen, die wir dort tatsächlich brauchen. Das funktioniert bislang sehr, sehr gut.
Produkt-Relaunch, Markt-Validierung & Wettbewerb
StartingUp: Für diesen Sommer plant ihr einen Produkt-Relaunch, gleichzeitig stößt Marco Giesen als neuer CTO zu euch. Wie minimiert ihr das Risiko, beim Übergang eure über 150 Bestandskunden zu verlieren?
Claudius Ludwig: Marco Giesen ist nicht als Externer in die Firma gekommen. Er hat vorher bereits als Freelancer für CoTrainer gearbeitet und war CTO der Street Pro GmbH – also des Start-ups, das wir damals mit CoTrainer aufgekauft haben. Er kannte das Produkt dadurch nicht nur technisch, sondern auch inhaltlich und von der Vision her. Zusammen mit den Erfahrungen aus seinen vorherigen Positionen konnte er deshalb sehr schnell Verantwortung übernehmen und unsere gesamte Tech-Infrastruktur extrem stabilisieren.
StartingUp: Wie sieht eure Produktstrategie aus, um auch den digitalisierungsskeptischen Trainer der alten Schule abzuholen und eine hohe Nutzerakzeptanz zu erreichen?
Claudius Ludwig: Über unser Betreuungskonzept und die Trainerfortbildungen, die wir mit den Trainern der jeweiligen Vereine durchführen, erreichen wir eine sehr hohe Akzeptanz. Dazu kommt der Vorteil, dass wir bewusst verschiedene Ebenen bespielen: die Vereinsvorstände, die Trainer sowie Spieler und Eltern. Entscheidend ist, dass diese Hebel ineinandergreifen. Dafür müssen wir alle Akteure mitnehmen, und vor allem muss jeder verstehen, welchen Vorteil er selbst daraus zieht. Deshalb stellen wir jeden einzelnen Akteur in den Mittelpunkt und versuchen, dessen Bedürfnisse wirklich zu verstehen. Ein sauberer Problem-Solution-Fit ist an dieser Stelle das Wichtigste.
StartingUp: Was macht CoTrainer substanziell anders oder besser als etablierte Platzhirsche wie SpielerPlus oder Teamer, um kein reines „Me-too-Produkt“ zu sein?
Claudius Ludwig: Damit haben wir tatsächlich keine großen Probleme, weil wir der erste Anbieter sind, der eine 360-Grad-Lösung anbietet. Wir verbinden alle Komponenten miteinander: die Trainingsplanung, die individuelle Förderung sowie die Organisation auf Team- und auf Vereinsebene, inklusive Sponsoring. Genau diese Verbindung gibt es sonst nicht, und deshalb sind wir auch kein Me-too-Produkt.
Das Monetarisierungs-Dilemma im Ehrenamt
StartingUp: Wie schafft man es, einer chronisch unterfinanzierten Zielgruppe von ehrenamtlichen Vereinen ein Software-as-a-Service-Modell (SaaS) schmackhaft zu machen?
Claudius Ludwig: Das gelingt, indem man die Bedürfnisse und die Ausgangssituation der Zielgruppe konsequent in den Mittelpunkt stellt und sich Gedanken darüber macht, wie Vereine über die Plattform selbst Mehreinnahmen generieren können. Im Schnitt verdienen über 90 Prozent unserer Vereine mit CoTrainer Geld; sie erzielen durchschnittlich 350 € Mehreinnahmen monatlich. Das ist für uns ein starkes Zeichen, weil unsere Vereine damit nicht nur organisatorisch und auf Ebene der Trainingsinhalte stabilisiert werden, sondern eben auch finanziell langfristig stabil bleiben können. Deshalb ist es uns so wichtig, dass Vereine über unsere Sponsoren-Integration und unser Sponsoring-Konzept zusätzliche Einnahmen erzielen.
StartingUp: Ihr habt für die Saison 2026/27 eine Initiative mit einem bekannten Ausrüstungspartner angekündigt. Ist die Einbindung von B2B-Partnern und Sponsoren der eigentliche Hebel für die langfristige Skalierung?
Claudius Ludwig: Die Kooperation mit Capelli Sport, die unter anderem bei der Weltmeisterschaft Kap Verde ausgerüstet haben, sieht so aus: 1.000 Vereine erhalten bis zu 1.000 Euro an Warenwert bei Capelli Sport, also zum Beispiel Ausrüstung für Trainer oder Spieler. Stark wird das durch die Kombination. Wir haben das Motto entwickelt: „Euer erstes Jahr geht auf uns“. Wir reduzieren das erste Jahr für unsere Partnervereine auf 84 Euro monatlich. Damit liegen wir bei einem effektiven Aufwand von null Euro beim Partnerverein innerhalb des ersten Jahres. Unsere Partnervereine werden also nicht nur organisatorisch, strukturell und finanziell stabilisiert, sondern sehen durch die Kooperation auch auf dem Platz gut aus. Partner und Sponsoren ersetzen für uns damit nicht die Lizenzeinnahmen, sie machen sie für den Verein überhaupt erst tragbar.
Team-Skalierung & die Rolle des Gründers
StartingUp: Mit dem frischen Kapital soll euer zehnköpfiges Team vergrößert werden. Welche Schlüsselpositionen müsst ihr besetzen, um zur skalierten Organisation zu wachsen?
Claudius Ludwig: Wir haben die Runde zu einem Zeitpunkt gemacht, an dem wir die Firma bereits auf Effizienzsteigerung ausgelegt hatten, unter anderem durch den Einsatz diverser AI-Tools. Dadurch können wir jetzt über gezielte Neuverpflichtungen sehr gut und sehr schnell weiterwachsen, konkret im Bereich der Partnerbetreuung, im Vertrieb und im Marketing. Dass wir auf Strukturen aufsetzen können, die bei uns bereits etabliert sind, ist ein extremer Vorteil und ein echter Hebel.
StartingUp: Du bist selbst im Amateurfußball aktiv. Wo liegt die Gefahr, wenn man „zu nah“ an der eigenen Zielgruppe baut, und wann musstest du harte Business-Entscheidungen gegen deine eigenen Vorstellungen treffen?
Claudius Ludwig: Wir sehen einen riesigen Vorteil darin, so nah an der Zielgruppe zu sein. Trotzdem ist es wichtig, eine gewisse Distanz zu halten und den Case auch von außen zu betrachten. Genau daraus ist zum Beispiel die Entscheidung entstanden, zu vertikalisieren und ab Herbst alle anderen Sportarten anzubieten. Am Ende ist das vielleicht auch eine romantische Vorstellung, aber wir wollen den Amateursport eben nicht nur im Fußball unterstützen, sondern in allen anderen Bereichen genauso.
StartingUp: Hand aufs Herz: Wo steht CoTrainer in drei Jahren, wenn das Seed-Geld aufgebraucht ist?
Claudius Ludwig: CoTrainer wird in drei Jahren nicht nur im Amateurfußball, sondern auch in allen anderen Amateursportarten Standard sein – als das System, das sowohl für die Vereinsorganisation als auch für die Teamorganisation und für die Trainingsinhalte genutzt wird. Gleichzeitig werden wir zu diesem Zeitpunkt nicht mehr nur in Deutschland aktiv sein. Ähnliche Probleme existieren nicht nur hier, sondern in vielen anderen Ländern.
StartingUp: Danke, Claudius Ludwig, für die Insights!
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
Von der Vibe-Coding-Idee zur launchfähigen App: Was Gründer*innen einplanen müssen
Mit Tools wie Lovable, Bolt oder Claude Code entsteht aus einer Idee heute in wenigen Tagen ein klickbarer Prototyp – ganz ohne Entwicklerteam. Genau das macht Vibe Coding für Gründerinnen und Gründer so attraktiv. Der Haken: Zwischen diesem Prototyp und einer App, die im App Store steht, echte Nutzerdaten verarbeitet und im Alltag stabil läuft, liegt mehr Arbeit, als die Demo vermuten lässt. Wer diese Lücke kennt, kann sie einplanen – und spart sich böse Überraschungen bei Budget und Zeitplan.
Zuerst das Positive, denn davon gibt es viel: Ein Vibe-Coding-Prototyp ist die beste Anforderungsbeschreibung, die du einer Agentur oder einem Entwickler geben kannst. Statt eines 30-seitigen Konzepts zeigst du eine klickbare App und sagst: „So soll es funktionieren.“ Das spart Abstimmungsschleifen, macht Ideen testbar, bevor Geld fließt, und hilft dir, mit echten Nutzern zu validieren, ob dein Produkt überhaupt gebraucht wird.
Für interne Tools, einfache Web-Anwendungen ohne sensible Daten oder einen Messe-Demo-Case reicht das Ergebnis oft sogar schon aus. Die Grenze verläuft dort, wo aus dem Experiment ein Produkt wird.
Die fünf Lücken zwischen Prototyp und Launch
1. Sicherheit und Datenschutz. Der unangenehmste Punkt zuerst: Laut dem GenAI Code Security Report von Veracode (2025, über 100 getestete KI-Modelle) führt KI-generierter Code in 45 Prozent der Fälle Sicherheitslücken ein. Und ein Sicherheitsreport vom Februar 2026 dokumentierte über 170 öffentlich zugängliche Datenbanken von Apps, die mit einem populären Vibe-Coding-Tool gebaut wurden – mit Kundendaten, die jeder abrufen konnte. Sobald deine App personenbezogene Daten verarbeitet, brauchst du ein Sicherheits-Review, saubere Zugriffskontrollen und eine DSGVO-konforme Architektur. Das liefert kein Prompt.
2. Der App-Store-Launch. Apple und Google prüfen jede App vor der Veröffentlichung. Signierung, Entwicklerkonten, Review-Prozesse, Datenschutzerklärungen, Store-Assets - dieser Prozess ist Handwerk und dauert beim ersten Mal deutlich länger als gedacht. Viele Vibe-Coding-Tools erzeugen zudem Web-Anwendungen, die sich gar nicht ohne Weiteres als native App veröffentlichen lassen.
3. Testing und Edge Cases. Der Prototyp funktioniert, wenn du ihn vorführst. Aber was passiert bei schlechtem Netz, altem Android-Gerät, abgelaufener Session, doppeltem Klick auf „Kaufen"? Produktionsreife heißt: Fehlerfälle sind durchdacht und getestet. Das ist erfahrungsgemäß der größte einzelne Zeitblock zwischen Prototyp und Launch.
4. Betrieb und Wartung. Eine App ist kein Einmalprojekt. Betriebssystem-Updates, Bibliotheks-Updates, Monitoring, Backups – als Faustregel solltest du 5 bis 12,5 Prozent der Entwicklungskosten pro Jahr für Wartung und Weiterentwicklung einplanen.
5. Architektur und Skalierung. KI-generierter Code ist auf „funktioniert jetzt" optimiert, nicht auf „lässt sich in einem Jahr erweitern". Wenn dein Produkt wächst, rächt sich eine chaotische Codebasis. Ein früher Architektur-Review durch erfahrene Entwickler ist deutlich günstiger als ein späterer Neubau.
Was kostet der Weg zum Launch?
Realistische Marktspannen für professionelle Umsetzung: Eine einfache App liegt bei etwa 8.000 bis 25.000 Euro, die meisten Gründer- und Mittelstandsprojekte landen zwischen 25.000 und 80.000 Euro, komplexe Plattformen darüber. Ein schlank geschnittenes MVP ist in 4 bis 8 Wochen machbar – vorausgesetzt, der Funktionsumfang bleibt diszipliniert. Dabei hilft eine Zahl aus der Produktforschung: Laut einer Pendo-Analyse von 2019 werden rund 80 Prozent aller Software-Features selten oder nie genutzt. Streiche also alles, was nicht zum Kern gehört.
Und ja, KI senkt auch die professionellen Entwicklungskosten – in Agenturprojekten typischerweise um 20 bis 40 Prozent bei einzelnen Entwicklungsschritten. Aber eben nicht pauschal aufs Gesamtprojekt: Anforderungen klären, Testing und Launch bleiben Menschenarbeit. Wer dir „90 Prozent günstiger dank KI" verspricht, spart an Stellen, die du später teuer bezahlst.
Für eine erste Hausnummer vor Anbietergesprächen helfen kostenlose App-Kosten-Rechner im Netz – so merkst du früh, ob Budget und Funktionsumfang zusammenpassen, und kannst Angebote besser einordnen.
So setzt du Vibe Coding richtig ein
Erstens: Nutze den Prototyp als Validierungs- und Kommunikationswerkzeug, nicht als Produktionscode. Zweitens: Hole vor dem Weiterbau ein technisches Review ein - Sicherheit, Architektur, Datenmodell. Drittens: Entscheide bewusst, was übernommen wird und was neu entsteht; oft ist das Datenmodell brauchbar, der Code selbst nicht. Viertens: Plane Launch, Testing und Betrieb von Anfang an ins Budget ein, nicht als Nachtrag.
Fazit
Vibe Coding ist für Gründerinnen und Gründer ein echter Fortschritt: Nie war es billiger, eine Idee zu testen, bevor ernsthaft Geld fließt. Zur launchfähigen App wird der Prototyp aber erst durch die unspektakulären Disziplinen – Sicherheit, Testing, Store-Prozess, Betrieb. Wer beides zusammendenkt, bekommt das Beste aus zwei Welten: die Geschwindigkeit der KI-Tools und ein Produkt, das dem ersten Kontakt mit echten Nutzern standhält.
Der Autor Lukas M. Beck ist Geschäftsführer der BlueBranch GmbH, einer App- und Web-App-Agentur aus Fürth, und entwickelt seit über 15 Jahren Apps und Web-Apps. Eine erste Kostenschätzung liefert sein kostenloser App-Kosten-Rechner.
Schluss mit dem teuren KI-Hype: Step-by-Step zum profitablen KI-Einsatz im Start-up
Der Hype um KI kennt scheinbar keine Grenzen. Jedes neue Tool verspricht, die Produktivität zu verdoppeln und die Konkurrenz im Staub zurückzulassen. Doch Hand aufs Herz: Wie viel von diesem Hype schlägt sich am Ende tatsächlich in euren KPIs oder auf dem Bankkonto nieder?
Die Realität sieht ernüchternd aus. Laut einer aktuellen YouGov-Umfrage vom Mai 2026 berichten gerade einmal 17 Prozent der befragten Unternehmensentscheider von messbaren Umsatz- oder Gewinneffekten durch KI in ihrem Unternehmen. Für die repräsentative Umfrage hatte die KI-Beratung Neurawork 541 Entscheider*innen befragen lassen.
Für Start-ups ist diese Zahl ein Warnsignal. Während etablierte Konzerne es sich leisten können, Millionen in „Leuchtturmprojekte“ ohne Return on Investment zu versenken, ist eure Runway dafür schlicht zu kurz. Jeder Euro und jede Arbeitsstunde müssen sitzen. Wie also verwandelt man das Buzzword KI in echten geschäftlichen Nutzen?
Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der strategischen Herangehensweise. Christoph Knöll, Mitgründer von Neurawork, bringt es auf den Punkt: „Die entscheidende Frage lautet nicht, wo Unternehmen KI einsetzen können, sondern wo sie Engpässe beseitigt, Probleme löst und neue wirtschaftliche Potenziale erschließt.“
In sieben Schritten zum profitablen KI-Einsatz im Start-up
Ein strukturierter KI-Workshop kann hier Abhilfe schaffen. Basierend auf den Beobachtungen aus der Praxis zeigt sich ein 7-Schritte-Fahrplan, mit dem aus netten Spielereien handfeste Business-Cases werden.
Schritt 1: Startet mit dem Business-Ziel – nicht mit dem Tool
Lasst euch nicht von der neuesten API-Ankündigung ablenken. Der größte Fehler ist es, eine Technologie zu nehmen und krampfhaft nach einem Problem zu suchen. Fragt euch stattdessen zuerst: Was ist unser aktueller Flaschenhals? Wollen wir Zielgruppen erschließen, Margen optimieren oder Services verbessern? Erst wenn das Ziel glasklar ist, wird geprüft, ob KI als Hebel dienen kann.
Schritt 2: Holt die richtigen Leute an den Tisch – besonders Berufseinsteiger*innen
Ein strategischer KI-Workshop gehört nicht isoliert in die Chefetage. Ihr braucht ein diverses Team aus Vertrieb, Marketing, Kund*innenservice und Produktentwicklung, denn dort kennt man die echten Schmerzpunkte der Kund*innen. Der Start-up-Hack: Bezieht unbedingt eure Praktikant*innen und Berufseinsteiger*innen mit ein. Diese nutzen KI oft völlig intuitiv im Alltag und bringen unvoreingenommene Perspektiven ein.
Schritt 3: Geht radikal von den Problemen eurer Kunden aus
Erfolgreiche Start-ups lösen echte Probleme. Analysiert im Workshop: Wo verlieren eure Kund*innen unnötig Zeit oder Geld? An welchen Stellen fallen ihnen Entscheidungen schwer? Fokussiert euch auf die Probleme, die so dringend sind, dass Kund*innen für deren Lösung auch tatsächlich bezahlen würden.
Schritt 4: Entwickelt aus Lösungen neue Geschäftsmodelle
Wenn ihr ein echtes Problem identifiziert habt, denkt groß: KI ermöglicht völlig neue Monetarisierungsstrategien. Nun gilt es im Workshop, aus der reinen Problemlösung ein tragfähiges geschäftliches Konzept zu entwickeln. Arbeitet dafür die folgenden To-dos durch:
- Zusatzleistungen definieren: Prüft gemeinsam, ob sich aus der KI-Lösung direkt neue, eigenständige Services oder digitale Zusatzleistungen für eure bestehenden Kund*innen schnüren lassen.
- Wiederkehrende Umsätze generieren: Überlegt, ob sich ein klassisches Einmal-Kauf-Modell durch KI-gestützte Abonnements ersetzen oder strategisch ergänzen lässt.
- Pricing neu denken: Diskutiert erfolgsabhängige Vergütungsmodelle. Wenn eure KI dem Kund*innen beispielsweise Zeit oder Geld spart, könntet ihr euer Pricing genau an diesen messbaren Mehrwert koppeln.
Schritt 5: Bewertet Umsatz, Gewinn und Kund*innennutzen getrennt
Nicht jede KI-Idee muss direkt den Umsatz ankurbeln. Manchmal liegt der größte Hebel in der reinen Kostensenkung, einer verbesserten Servicequalität oder einer stärkeren Kund*innenbindung. Bewertet eure gesammelten Ideen daher differenziert nach Kund*innennutzen, Umsatzpotenzial, Margeneffekt, Entwicklungsaufwand und laufenden Kosten. Nutzt dafür folgende To-dos im Workshop:
- Den strengen Kosten-Nutzen-Check durchführen: Stellt bei jeder Idee das direkte Umsatzpotenzial und den erwarteten Margeneffekt schonungslos den Kosten gegenüber. Bewertet dabei sowohl den einmaligen Entwicklungsaufwand als auch die laufenden Betriebskosten (wie Serverkapazitäten oder externe API-Gebühren).
- Interne Effizienzhebel definieren: Sucht gezielt nach zeitfressenden, repetitiven Routineaufgaben in eurem Start-up (z. B. im Support oder in der Datenpflege). Analysiert, wo Automatisierung durch KI intern massive Zeitgewinne bringt, die indirekt eure Profitabilität steigern.
- Qualität statt nur Quantität bewerten: Prüft, welche Ideen vielleicht nicht am ersten Tag mehr Geld einbringen, aber die Qualität eures Produkts messbar erhöhen – etwa durch drastisch reduzierte Fehlerquoten oder schnellere Reaktionszeiten. Bewertet diesen Kund*innennutzen als eigenständigen Faktor.
Schritt 6: Macht den ehrlichen Realitätscheck
Im kreativen Rausch eines Workshops entstehen schnell fantastische Ideen. Danach folgt der Realitätscheck. Bevor ihr Code schreibt, müsst ihr klären: Haben wir die nötigen Daten und sind diese rechtlich nutzbar? Sind Datenschutz und regulatorische Anforderungen erfüllt? Gerade für Start-ups können rechtliche Fehler existenzbedrohend sein.
Schritt 7: Geht niemals ohne einen konkreten Fahrplan auseinander
Beendet die Session erst, wenn ihr euch auf wenige priorisierte Anwendungsfälle geeinigt habt. Erstellt für jedes Projekt eine Roadmap mit einem klaren, messbaren Ziel, dem definierten Kund*innennutzen, klaren Verantwortlichkeiten und einem Zeitplan.
Fazit: Erst der messbare Nutzen, dann das Budget
Der Schritt von der Spielerei zum profitablen Business-Tool erfordert Disziplin. Wie Christoph Knöll betont: „Erst wenn ein messbarer wirtschaftlicher Nutzen erkennbar ist, lohnt sich eine größere Investition.“ Ein pragmatischer Workshop ist dafür das ideale Fundament.
tripbot: KI-Reiseplanung jenseits der Inspiration
Bunte Urlaubsbilder generieren kann jede KI – doch wenn es um echte Preise und Verfügbarkeiten geht, scheitern viele Systeme. Der 21-jährige Gründer Nico Neser will diese Lücke mit seinem Start-up tripbot schließen. Durch eine strikte technische Trennung von generativer Inspiration und harten Datenbank-Fakten verspricht der Autodidakt mehr Transparenz im Buchungs-Dschungel. Ein ambitionierter Plan, der sich in einem von Milliarden-Konzernen dominierten Markt erst noch beweisen muss.
Hinter tripbot steht kein großes Entwicklerteam, sondern ein klassischer Solo-Founder. Der Fachabiturient Nico Neser aus Mittelfranken hegte eigentlich den Berufswunsch, Pilot zu werden, weshalb das Thema Reisen für ihn auch privat eine zentrale Rolle spielt. Die Idee zu tripbot entstand laut Neser Mitte 2025 aus einer persönlichen Nutzerfrustration: Er sei es leid gewesen, unzählige Browser-Tabs öffnen zu müssen, um Preise, Hotels und Bewertungen mühsam zu vergleichen.
„Vom ersten ernsthaften Prototypen bis zum heutigen funktionierenden MVP war es ungefähr ein Jahr intensiver Entwicklung“, blickt Neser zurück. Aus einer simplen Idee entsprang schnell ein komplexes Geflecht aus Flug- und Hotelsuche, Zahlungsabläufen und einer separaten KI-Schnittstelle. Dass er sich das alles nur über YouTube beigebracht habe, sei zu kurz gegriffen, räumt der Gründer ein; KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge hätten ihm vor allem geholfen, schneller zu lernen. Dennoch betont er die menschliche Aufsichtspflicht: „Gerade bei einem Produkt, über das später echte Reisen und Zahlungen abgewickelt werden, muss ich kritische Abläufe selbst nachvollziehen, testen und absichern.“ In der gebootstrappten Anfangsphase ohne Investorengelder habe er vor allem gelernt, mit technischen Grenzen umzugehen. „Man lernt, dass Gründen nicht bedeutet, auf jede Frage sofort eine Antwort zu haben. Es bedeutet, Verantwortung dafür zu übernehmen, eine belastbare Antwort zu finden“, so der 21-Jährige.
Das Problem: Wenn Inspiration an der Buchungsrealität scheitert
Der Kern von tripbot beruht auf der Annahme, dass Reise-KI heute oft an den harten Buchungsfakten scheitert. Nico positioniert sein Produkt gegen reine „Inspirations-KIs“, die Traumstrände vorschlagen, den Buchungsprozess selbst aber kaum erleichtern.
Auf die Frage, wie er das Halluzinieren der KI bei konkreten Preisen verhindert, verweist Neser auf eine strikte Systemarchitektur. „Bei tripbot sind klassische Reisesuche und KI-Suche bewusst zwei unterschiedliche, aber miteinander verbundene Wege“, stellt er klar. Preise und Tarife werden klassisch über APIs etablierter Anbieter*innen abgerufen. Die KI fungiere lediglich als Übersetzer für natürliche Reisewünsche, wie etwa die Suche nach einem ruhigen Hotel abseits der Partymeile.
„Das Sprachmodell darf eine Anfrage verstehen, Prioritäten erkennen und Ergebnisse erklären. Es darf aber nicht selbst einen Flugpreis, eine Verfügbarkeit oder eine Buchungsbedingung erfinden“, skizziert Neser. Auf die Fehleranfälligkeit der KI angesprochen, verzichtet er auf PR-Floskeln: „Eine hundertprozentige Garantie, dass ein generatives System niemals einen Fehler macht, wäre aus meiner Sicht unseriös.“ Wichtig sei vielmehr, dass ein sprachlicher Fehler nicht automatisch zu einer fälschlichen Buchung führe. Ob diese theoretische Trennung auch einem massenhaften Stresstest mit tausenden komplexen Live-Anfragen standhält, wird allerdings erst der geplante Rollout zeigen.
Geschäftsmodell und der riskante Kampf um Nutzer*innen
Das Marktumfeld ist unerbittlich, Giganten wie Booking.com investieren selbst Milliarden. Wie also die ersten 10.000 aktiven Nutzer*innen gewinnen? „Ich möchte die ersten 10.000 aktiven Nutzer nicht über teure Anzeigen einkaufen“, blockt Neser den kapitalintensiven Weg ab. Er setzt stattdessen auf organisches Wachstum, SEO rund um echte Nutzerfragen und eine enge Einbindung der Community. „Entscheidend sind Menschen, die den Mehrwert verstehen, das Produkt wiederverwenden, es weiterempfehlen und über tripbot buchen“, lautet seine Strategie.
Aus unserer Sicht ist das ein hochriskantes Unterfangen: Im brutalen B2C-Travel-Segment, in dem die großen Portale fast alle Werbeplätze und Suchergebnisse dominieren, gilt rein organisches Wachstum heute als fast utopisch. Die Plattform selbst monetarisiert sich über Buchungsprovisionen, während die KI-Suche in einem Freemium-Modell mit optionalem Pro-Abo münden soll. Einem schnellen Investoreneinstieg erteilt Neser vorerst dennoch eine Absage: „Ich möchte nicht früh eine große Runde aufnehmen, nur um unbewiesene Werbekanäle zu finanzieren oder KI-Nutzung dauerhaft zu subventionieren. Kapital sollte einen funktionierenden Motor beschleunigen. Es sollte nicht den fehlenden Motor ersetzen.“
Haftung und das Retention-Problem
Auch die rechtlichen Hürden bei Reisebuchungen thematisiert der Autodidakt. „Die KI steht nicht zwischen dem Nutzer und einer rechtlich relevanten Bestätigung und darf keine eigene Buchungsbestätigung erfinden“, erklärt Neser. Vor jedem Abschluss werden die Preise aus den Datenbanken live re-evaluiert und dem/der Nutzer*in klassisch zum Checkout vorgelegt.
Um Nutzer*innen trotz der geringen Reisefrequenz von ein bis zwei großen Urlauben im Jahr an tripbot zu binden, verzichtet der Gründer auf künstliche App-Gamification oder aggressive Push-Nachrichten. Der Mehrwert soll stattdessen im Langzeitgedächtnis der Plattform liegen: Wer immer Direktflüge oder ruhige Hotels bucht, bekommt diese Vorlieben beim nächsten Urlaub direkt berücksichtigt. „Der eigentliche Vorteil entsteht nicht daraus, dass tripbot Menschen häufiger zu Reisen überredet. Er entsteht daraus, dass jede neue Planung auf den Erfahrungen der vorherigen aufbauen kann“, argumentiert der Entwickler. Ob dieser sanfte Ansatz im schnelllebigen Reise-Markt ausreicht, in dem Gewohnheit und aggressive Rabattschlachten oft über reine Nutzerfreundlichkeit siegen, bleibt abzuwarten.
Blick in die Zukunft
Jetzt steht der Feinschliff an. „In den kommenden zwölf Monaten steht zunächst nicht maximale Reichweite, sondern ein belastbares Fundament im Mittelpunkt“, skizziert Neser den Weg zum stufenweisen, öffentlichen Launch, der für August 2026 angesetzt ist. Bis 2028 sieht er tripbot als etablierte, mehrsprachige Reiseplattform aus Europa, die perspektivisch auch Hotels direkt und zu faireren Konditionen anbinden soll.
Am Ende geht es dem 21-Jährigen offensichtlich um mehr als nur Code und APIs. „Ich habe tripbot nicht gebaut, um einfach eine weitere Reiseplattform zu schaffen“, resümiert Nico Neser seine Motivation. „Ich habe es gebaut, weil ich glaube, dass jeder Mensch das Recht auf eine einfache, faire und stressfreie Reiseplanung hat.“ Eine ehrenwerte Vision – deren härtester Praxistest im direkten Kampf um die Gunst der Endkund*innen gerade erst beginnt.
Europas Quantenrennen: Die vielleicht größte wirtschaftliche Chance seit dem Internet
Während die öffentliche Debatte von KI dominiert wird, läuft im Hintergrund bereits das nächste große Technologierennen. Es geht um Quantencomputing – eine Technologie, die das Potenzial besitzt, ganze Industrien grundlegend zu verändern und neue Märkte in Billionenhöhe entstehen zu lassen. Warum Europa in diesem Tech-Rennen exzellente Karten hat, erklärt eleQtron-CEO Jan Leisse.
Die Dimensionen sind enorm: Nach Schätzungen von McKinsey könnten Quantentechnologien bis zum Jahr 2035 einen wirtschaftlichen Mehrwert von rund zwei Billionen US-Dollar generieren. Gleichzeitig investieren die großen Wirtschaftsräume mit Hochdruck in die Entwicklung der Technologie. Die USA haben in den vergangenen Jahren öffentliche und private Mittel in zweistelliger Milliardenhöhe mobilisiert, China verfolgt ambitionierte nationale Programme und Europa hat mittlerweile mehr als elf Milliarden Euro an öffentlichen Geldern für Quantentechnologien bereitgestellt.
Der Grund für diesen globalen Wettlauf liegt auf der Hand. Quantencomputer versprechen nicht einfach schnellere Rechenleistungen. Sie ermöglichen völlig neue Arten von Berechnungen, die selbst für die leistungsfähigsten Supercomputer der Welt praktisch unlösbar sind. Damit könnten sie Durchbrüche in Bereichen ermöglichen, die für die Wettbewerbsfähigkeit moderner Volkswirtschaften entscheidend sind.
Die nächste industrielle Revolution entsteht bereits
Um die Bedeutung dieser Entwicklung zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die Geschichte technologischer Umbrüche. Die Dampfmaschine revolutionierte die industrielle Produktion. Das Internet veränderte Kommunikation und Handel. Künstliche Intelligenz automatisiert heute Wissensarbeit. Quantencomputing könnte all diese Entwicklungen um eine weitere Dimension ergänzen: die Fähigkeit, hochkomplexe Probleme zu lösen, die bislang als praktisch unberechenbar galten.
Besonders relevant wird dies für Branchen, die das Rückgrat der europäischen Wirtschaft bilden. Die Chemieindustrie, die Pharmaforschung, die Automobilbranche, der Maschinenbau, die Energieversorgung oder die Logistik stehen vor Herausforderungen, die mit herkömmlichen Computern nur begrenzt modelliert werden können. Genau hier setzt Quantencomputing an.
In der Pharmaindustrie könnten Quantencomputer die Simulation komplexer Moleküle drastisch beschleunigen und damit die Entwicklung neuer Medikamente verkürzen. Statt jahrelanger Versuchsreihen könnten bestimmte Wirkstoffkandidaten deutlich präziser vorausberechnet werden. In der Chemieindustrie eröffnen sich neue Möglichkeiten bei der Entwicklung effizienterer Katalysatoren, nachhaltiger Kunststoffe oder innovativer Materialien.
Ähnlich groß ist das Potenzial im Energiesektor. Die Entwicklung leistungsfähiger Batterien, effizienterer Solarzellen oder neuer Materialien für die Wasserstoffwirtschaft basiert auf atomaren und molekularen Prozessen, die sich mit klassischen Rechnern nur eingeschränkt simulieren lassen. Quantencomputer könnten diese Entwicklungszyklen erheblich verkürzen und damit die Energiewende beschleunigen.
Auch die Industrie selbst steht vor einem Paradigmenwechsel. Ob Produktionsplanung, globale Lieferketten oder Verkehrssteuerung – viele dieser Aufgaben gehören zur Klasse der Optimierungsprobleme. Bereits kleine Verbesserungen können hier Einsparungen in Millionenhöhe erzeugen. Quantenalgorithmen versprechen, genau solche komplexen Optimierungsaufgaben künftig deutlich effizienter zu lösen.
Europas Chance liegt in seiner industriellen Stärke
Genau an dieser Stelle unterscheidet sich Europa von den USA und China. Während die Vereinigten Staaten ihre Stärke vor allem aus den großen Technologiekonzernen schöpfen und China auf massive staatliche Investitionen setzt, verfügt Europa über eine einzigartige industrielle Basis. Weltmarktführer aus den Bereichen Chemie, Automotive, Maschinenbau, Energie und Pharmazie sitzen direkt vor unserer Haustür.
Unternehmen wie BASF, Bayer, Siemens, Bosch, Volkswagen, Mercedes-Benz, BMW, Airbus oder SAP beschäftigen sich bereits intensiv mit den Möglichkeiten von Quantentechnologien. Sie wissen: Wer künftig neue Materialien schneller entwickelt, Lieferketten effizienter steuert oder Produktionsprozesse optimiert, verschafft sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.
Genau deshalb ist das Quantenrennen weit mehr als ein wissenschaftlicher Wettbewerb. Es geht um die Frage, wo die industrielle Wertschöpfung der nächsten Jahrzehnte entsteht.
Europas Quantum-Champions greifen an
Die gute Nachricht lautet: Europa startet keineswegs von der Ersatzbank. Im Gegenteil: Viele der weltweit führenden Quantum-Unternehmen stammen heute aus Europa oder basieren auf europäischer Spitzenforschung. Frankreich hat mit Pasqal einen der globalen Vorreiter im Bereich neutraler Atome hervorgebracht. Das Unternehmen wurde unter anderem vom Nobelpreisträger Alain Aspect mitgegründet und arbeitet bereits mit großen Industriepartnern an konkreten Anwendungen.
Mit Alice & Bob verfügt Frankreich über einen weiteren hochinteressanten Akteur, der an besonders fehlertoleranten Quantenarchitekturen arbeitet. In Finnland hat sich IQM innerhalb weniger Jahre zu einem der führenden europäischen Hersteller supraleitender Quantencomputer entwickelt und zählt mittlerweile zu den bekanntesten Quantum-Unternehmen Europas.
Die Niederlande wiederum haben rund um Delft eines der dynamischsten Quantum-Ökosysteme weltweit aufgebaut. Forschungseinrichtungen wie QuTech arbeiten dort eng mit Unternehmen wie QuantWare oder Orange Quantum Systems zusammen und schaffen ideale Voraussetzungen für die Kommerzialisierung neuer Technologien.
Auch Deutschland spielt in diesem Rennen eine wichtige Rolle. Mit Unternehmen wie planqc, Quantum Brilliance, HQS Quantum Simulations, ParityQC und uns von eleQtron entsteht eine vielfältige Landschaft, die unterschiedliche Bereiche des Quantum-Stacks adressiert – von Hardware über Software bis hin zu Architekturen und industriellen Anwendungen.
Wir bei eleQtron verfolgen dabei einen Ansatz auf Basis gefangener Ionen. Das Unternehmen ist aus dem Lehrstuhl für Quantenoptik der Universität Siegen hervorgegangen und nutzt mit seiner MAGIC-Technologie Mikrowellen zur Steuerung von Qubits. Ziel ist es, die Systemkomplexität zu reduzieren und Quantencomputer schrittweise in Richtung skalierbarer, industriell nutzbarer Systeme weiterzuentwickeln.
Besonders spannend ist dabei, dass sich die verschiedenen Unternehmen nicht auf eine einzige Technologie festlegen. Stattdessen verfolgt Europa unterschiedliche Ansätze – von supraleitenden Qubits über neutrale Atome bis hin zu Ionenfallen und photonischen Systemen. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Europa unabhängig davon erfolgreich bleibt, welche Plattform sich langfristig durchsetzt.
Warum das Rennen noch völlig offen ist
Anders als viele glauben, gibt es im Quantencomputing bislang keinen klaren Sieger. Keine Technologie hat die entscheidenden Herausforderungen rund um Fehlerkorrektur, Skalierbarkeit und wirtschaftlichen Betrieb vollständig gelöst.
Genau deshalb befinden wir uns aktuell in einer Situation, die an die Frühphase des Computerzeitalters erinnert. Niemand konnte in den 1960er-Jahren mit Sicherheit sagen, welche Computerarchitektur den Markt dominieren würde. Ähnlich offen ist die Situation heute im Quantencomputing.
Für Europa ist das eine historische Chance. Noch ist das Rennen offen. Noch ist nicht entschieden, welche Technologieplattformen sich langfristig durchsetzen werden. Und noch verfügt Europa über genau die Stärken, die in dieser Phase zählen: exzellente Forschung, industrielle Tiefe, starke Anwenderbranchen und eine wachsende Landschaft ambitionierter Quantum-Unternehmen. Was jetzt benötigt wird, sind gezielte Investitionen, schnelle industrielle Adoption und Ökosysteme, die technologische Exzellenz in skalierbare Geschäftsmodelle übersetzen. Europa muss zeigen, dass es Deep Tech nicht nur erforschen, sondern auch schnell, effizient und global wettbewerbsfähig an den Markt bringen kann.
Die nächste große Computerrevolution hat bereits begonnen. Die Frage ist nicht, ob Quantencomputing kommt. Die Frage ist, wo die Wertschöpfung entsteht. Europa sollte alles daransetzen, dass die Antwort nicht nur Silicon Valley oder Shenzhen lautet.
Der Autor Jan Leisse arbeitet an einem der richtungsweisenden Projekte unserer Zeit: Er und eleQtron bauen für Deutschland einen Quantencomputer. Quantencomputing gilt als Schlüsseltechnologie des Jahrhunderts, keiner kann so recht die Möglichkeiten fassen, die Quantencomputing bietet, weil es auch für den Menschen unvorstellbar ist. IBM, Google und alle großen Player sind an der Technik dran, aber eleQtron aus Siegen, NRW, liegt mit seiner Ionenfallen-Technik vorne und schreibt grade deutsche Technikgeschichte.
DeepTech abseits der Metropolen: Warum das wahre Start-up-Potenzial in der Region schlummert
Im StartingUp-Interview: Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg. Warum DeepTech-Gründer*innen abseits der Metropolen punkten und welche Finanzierungslogik sie wirklich brauchen.
Deutschland leidet paradoxerweise an seinem eigenen Ideenreichtum: In den Laboren und Universitäten der Republik entstehen täglich bahnbrechende Technologien, die das Potenzial haben, globale Märkte zu revolutionieren. Doch sobald es an den Transfer von der akademischen Forschung in die unternehmerische Praxis geht, reißt der Faden allzu oft ab. Während Start-up-Hubs wie Berlin oder München die Schlagzeilen und das Risikokapital dominieren, findet die eigentliche Grundlagenforschung für den boomenden DeepTech-Sektor häufig in regionalen Universitätsstädten statt.
Braucht es wirklich das Ökosystem einer Start-up-Metropole, um ein Tech-Einhorn zu bauen? Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg ist Experte für Forschungstransfer und Mitgründer des auf Frühphasen spezialisierten Venture-Capital-Fonds 14leafs. Er ist überzeugt: Ein funktionierendes Ökosystem aus Forschung, Kapital und Netzwerken lässt sich auch abseits der großen Metropolen knüpfen.
Im StartingUp-Interview erklärt er, warum die Wertschöpfung bei forschungsgetriebenen Gründungen lange vor dem Markteintritt beginnt, warum Wissenschaftler*innen oft mit der falschen Finanzierungslogik planen und wie der gefährliche Brückenschlag vom Labor zum Scale-up gelingt.
Das Interview
StartingUp: Deutschland gilt als Weltmeister im Erfinden, aber als Kreisklasse im Vermarkten. An welcher konkreten Sollbruchstelle zwischen universitärem Labor und Markteintritt scheitern Ihrer Erfahrung nach die meisten DeepTech-Hoffnungen?
Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Sollbruchstelle liegt zwischen technologischer und unternehmerischer Validierung. Wie Sie richtig anmerkten, scheitert Deutschland nicht an Ideen: Jedes vierte aller europäischen Hochschulpatente stammt aus Deutschland. Wissenschaftliche Exzellenz ist also vorhanden.
Allerdings wird eine Erfindung nicht allein durch ihre technische Überlegenheit erfolgreich. Zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und marktfähigem Unternehmen liegen Prototypen, Patente, regulatorische Fragen, Industriepartnerschaften und vor allem die konsequente Ausrichtung auf den konkreten Kundennutzen. Genau in dieser Phase entsteht häufig eine Finanzierungslücke – das sogenannte Valley of Death. Hinzu kommt: Wissenschaftliche Exzellenz wird in Deutschland hervorragend gefördert. Für die Phase zwischen Forschungsprojekt und marktfähigem Unternehmen gibt es dagegen häufig keine durchgängige Finanzierung und Begleitung. Dadurch haben viele Technologien gar keine Chance, bevor sie ihr Potenzial entfalten können. Entscheidend ist deshalb, Wissenschaft, Kapital, Industrie und unternehmerische Erfahrung früh zusammenzubringen. Ob aus einer Erfindung ein Patent für die Schublade oder ein Unternehmen wird, entscheidet sich selten im Labor – sondern im Transfer.
StartingUp: Sie brechen eine Lanze für regionale Standorte. Ketzerisch gefragt: Ist das nicht oft nur eine Ausrede für fehlendes Durchsetzungsvermögen im Haifischbecken der Start-up-Hochburgen? Welche harten KPIs – etwa Talentbindung, Burn-Rate oder Patentdichte – sprechen im direkten Vergleich wirklich für DeepTech-Ökosysteme abseits der Metropolen?
Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Frage lautet doch: Warum sollte Spitzenforschung erst 300 Kilometer umziehen müssen, bevor sie finanzierbar wird? 87 Prozent aller Entrepreneure haben einen Hochschulabschluss und mehr als jedes zweite Start-up wird durch Hochschulen unterstützt. Trotzdem konzentrieren sich rund zwei Drittel der Venture-Capital-Fonds auf zwei der vier deutschen Millionenstädte, während rund sieben von zehn Universitäten in Städten mit weniger als 200.000 Einwohnern liegen. Viele Start-ups ziehen deshalb nicht wegen besserer Ideen um, sondern wegen des Kapitals. Mit ihnen verlassen auch hochqualifizierte Mitarbeiter, unternehmerisches Know-how und Folgegründungen die Region.
Natürlich investieren überregionale VCs auch außerhalb der Metropolen. Aber universitätsnahe, regionale DeepTech-Fonds investieren anders: Sie begegnen Innovationen nicht erst beim Pitch, sondern im Labor, im Transferzentrum oder im Austausch mit Professoren, Kliniken und Industrie. Dadurch entsteht ein früher Zugang zu Technologien, Teams und Kundenproblemen. Würzburg ist dafür ein gutes Beispiel: 130.000 Einwohner, aber Spitzenforschung in RNA, personalisierter Medizin, Quantenmaterialien und Satellitentechnologie. Genau dort entstehen die Technologien von morgen.
StartingUp: Sie sagen, bei DeepTech beginnt die Wertschöpfung lange vor dem Markteintritt. Für klassische B2B-SaaS-Gründer*innen zählt als erster Beweis aber oft erst der erste zahlende Kunde. An welchen drei konkreten Meilensteinen messen Sie als Investor den Fortschritt eines forschungslastigen Start-ups, wenn das marktreife Produkt und der erste Euro Umsatz noch Jahre entfernt sind?
Prof. Axel Winkelmann: Software und DeepTech folgen unterschiedlichen Wertschöpfungslogiken. Während bei SaaS der erste zahlende Kunde häufig den entscheidenden Meilenstein markiert, liegen bei DeepTech oft noch Jahre zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und Markteintritt. Deshalb achten wir auf drei andere Signale.
Erstens: Technologievalidierung. Bestätigen unabhängige Experten oder Industriepartner, dass die Technologie ein relevantes Problem löst? Wenn etablierte Unternehmen Zeit und Ressourcen in einen Prototypentest investieren, ist das ein starkes Signal.
Zweitens: Schutz und Skalierbarkeit der Innovation. Sind Patente gesichert und ist der regulatorische Weg realistisch geplant? Gerade in Life Sciences oder MedTech entscheidet dies häufig über den späteren Unternehmenserfolg.
Drittens: Das Team. Wir investieren nicht nur in Technologien, sondern in Menschen. Entscheidend ist, ob sich aus einem exzellenten Forschungsteam ein unternehmerisch denkendes Gründerteam entwickelt oder mit unserer Hilfe entwickeln lässt, das Kundenbedürfnisse versteht und eine überzeugende Go-to-Market-Strategie aufbaut.
StartingUp: DeepTech bedeutet lange Entwicklungszyklen und immensen Kapitalbedarf – das beißt sich oft mit der eher kurzfristigen Rendite-Erwartung traditioneller VCs. Wie muss die „andere Finanzierungslogik“ aussehen, von der Sie sprechen, damit das Start-up das gefürchtete Valley of Death überlebt?
Prof. Axel Winkelmann: Die andere Finanzierungslogik beginnt mit einer anderen Risikobetrachtung. Klassische Venture-Capital-Fonds reduzieren Risiko häufig erst, wenn Markt, Kunden und Umsatz sichtbar werden. Bei DeepTech entsteht der Unternehmenswert aber Jahre früher: in der wissenschaftlichen Validierung, in Patenten, regulatorischen Fortschritten oder Industriepartnerschaften. Genau dort muss Kapital ansetzen.
Das Valley of Death überlebt deshalb nicht derjenige, der am meisten Geld einsammelt, sondern derjenige, dessen Finanzierung zu den Entwicklungsphasen der Technologie passt. Frühphaseninvestoren müssen Geduld mitbringen, gleichzeitig aber das Unternehmen konsequent auf Marktreife vorbereiten: Team- und Unternehmensaufbau, regulatorische Strategie, Industriekooperationen und Vorbereitung späterer Anschlussfinanzierungen. Deshalb verstehen wir uns nicht als reine Kapitalgeber. Unser Ziel ist es, wissenschaftliche Exzellenz früh in unternehmerischen Erfolg zu übersetzen – gemeinsam mit den Gründerteams und unserem industriellen Netzwerk.
StartingUp: Sie sitzen bei 14leafs auf der anderen Seite des Tisches. Wenn ein brillantes Forschendenteam bei Ihrem VC-Fonds aufschlägt: Was ist der größte toxische Denkfehler aus dem akademischen Betrieb, der bei Ihnen sofort zum „Nein“ führt – und können Sie uns ein Beispiel für einen Pitch geben, der genau daran gescheitert ist?
Prof. Axel Winkelmann: Der größte Denkfehler lautet: „Unsere Technologie ist so gut, dass sich der Markt schon ergeben wird.“ In der Wissenschaft wird der Erfolg an neuen Erkenntnissen und technischer Detailverliebtheit gemessen, in der Wirtschaft aber daran, ob ein relevantes Kundenproblem gelöst wird. Eine herausragende Technologie ist deshalb notwendig – aber niemals hinreichend. Ich erinnere mich an ein Team mit exzellenter Forschung, Patenten und hochrangigen Publikationen. Auf die Frage „Wer ist Ihr erster Kunde?“ lautete die Antwort: „Eigentlich jeder – von Automotive bis Medizintechnik.“ Genau das war das Problem. Wer alle adressiert, adressiert am Ende niemanden. Es fehlte eine klare Marktpriorisierung und damit ein plausibler Weg zum ersten zahlenden Kunden. Für uns ist das allein noch kein Ausschlusskriterium. Entscheidend ist, ob das Team bereit ist, seine Annahmen gemeinsam mit Industriepartnern und potenziellen Kunden zu überprüfen und daraus ein belastbares Geschäftsmodell zu entwickeln. Ist diese Offenheit vorhanden, kann aus exzellenter Forschung ein exzellentes Unternehmen werden. Fehlt sie, investieren wir nicht.
Danke, Prof. Winkelmann, für die spannenden Insights.
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
Im Trend: Nachhaltige Give-aways
Fünf Wege, wie Marken mit weniger Abfall und mehr Bedeutung einen bleibenden Eindruck hinterlassen können.
Weil der Wettbewerb um Aufmerksamkeit wächst, überdenken viele Unternehmen, wie sie sichtbar werden. Gerade kleine, durchdachte Berührungspunkte können langfristig eine größere Wirkung entfalten als kurzfristige, aufdringliche Maßnahmen. Physische Marken-Touchpoints – insbesondere solche mit einem Mehrwert über den ersten Kontakt hinaus – gewinnen deshalb wieder an Bedeutung.
Ein wachsendes Interesse an Werbeartikeln, die sowohl funktional als auch nachhaltig sind und die Markenwerte glaubwürdig widerspiegeln, lässt sich beobachten. Marken beginnen, stärker darüber nachzudenken, was nach der ersten Interaktion passiert. Wenn ein Produkt behalten, wiederverwendet oder sogar eingepflanzt wird, verlängert das die Beziehung ganz automatisch und macht sie greifbar.
Hier sind fünf Wege, wie Unternehmen diesen Wandel aktiv nutzen können:
1. Auf Events Gespräche anstoßen
Messen und Veranstaltungen sind nach wie vor stark umkämpfte Umfelder, in denen es für Marken immer schwieriger wird, ohne aufdringliche Werbung aufzufallen. Bei Events geht es oft zunächst nur darum, ein Gespräch zu beginnen. Ein kleines, unerwartetes Detail kann dabei den entscheidenden Unterschied machen. Früher habe ich viele Messen besucht und fühlte mich oft überfordert, weil mir ein natürlicher Einstieg fehlte. Heute erlebe ich das anders: Ein pflanzbarer Bleistift, der später zu Kräutern oder Blumen heranwachsen kann, weckt deutlich mehr Neugier und Gesprächsbereitschaft als klassische Werbeartikel wie Plastikstifte, USB-Sticks oder Stofftaschen. Solche Gegenstände sind nicht nur Give-aways, sondern echte Gesprächsstarter und bleiben dadurch länger im Gedächtnis.
2. Durchdachte Dankeschön-Gesten für Kunden schaffen
Viele klassische Werbegeschenke wirken austauschbar oder wenig relevant und verfehlen damit oft ihre eigentliche Wirkung. Ich erinnere mich noch gut an eines der gedankenlosesten Werbegeschenke, das ich je erhalten habe: ein großer „Danke für Ihre Teilnahme“-Regenschirm auf einer Messe in Dubai vor einigen Jahren. Das ergab wenig Sinn, da es dort kaum regnet, und der Schirm außerdem viel zu sperrig für mein Handgepäck war. Am Ende sah man am Ausgang der Messe hunderte dieser Schirme liegen. Ein sehr anschauliches Beispiel dafür, wie schnell gut gemeinte Gesten zur Ressourcenverschwendung werden können. Immer mehr Unternehmen setzen deshalb auf individuellere und bewusstere Formen der Wertschätzung. Ein Geschenk muss nicht teuer sein, um Wirkung zu zeigen. Entscheidend sind die Details, etwa eine Personalisierung oder eine glaubwürdige Geschichte dahinter.
3. Langlebige Give-aways bewusst einsetzen
Werbegeschenke sind weiterhin ein fester Bestandteil vieler Marketingstrategien. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein dafür, wie schnell viele dieser Artikel entsorgt werden. Immer mehr Marken stellen sich daher die Frage: Wird dieses Give-away tatsächlich genutzt oder sofort weggeworfen? Und welches Bild vermittelt es von der Marke? Wir sehen eine klare Abkehr von Einwegartikeln. Produkte, die über Monate oder sogar Jahre hinweg genutzt werden, halten auch die Marke präsent. Langlebige oder wiederverwendbare Give-aways schaffen nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch Vertrauen, weil sie Qualität und Verantwortung transportieren.
4. Beim Onboarding einprägsame Erlebnisse schaffen
Auch im internen Bereich findet ein Umdenken statt. Unternehmen hinterfragen zunehmend, wie sie neue Mitarbeitende oder Partner willkommen heißen und von Anfang an eine emotionale Bindung aufbauen können. Das Onboarding ist oft der erste echte Berührungspunkt mit der Marke im Unternehmen. Hier bietet sich die Chance, Werte nicht nur zu kommunizieren, sondern erlebbar zu machen. Das kann dazu beitragen, dass sich neue Mitarbeitende von Beginn an wertgeschätzt und integriert fühlen.
5. Kleine Details in die Kundenerfahrung integrieren
Oft sind es nicht die großen Inszenierungen, sondern die unerwarteten kleinen Momente, die im Gedächtnis bleiben. Besonders dann, wenn sie nützlich, persönlich oder überraschend sind. Ein einfaches, aber durchdachtes Extra kann die Wahrnehmung eines gesamten Kauferlebnisses verändern. Das zeigt sich beispielsweise in vielen Branchen ganz unterschiedlich: Ein Café legt dem Kaffee ein kleines handgeschriebenes Dankeschön oder einen Rabattcode für den nächsten Besuch bei. Ein Online-Shop packt eine kleine, nützliche Beigabe ins Paket. Hotels hinterlassen eine lokale Kleinigkeit auf dem Zimmer, etwa eine regionale Süßigkeit oder eine kleine Karte mit einem persönlichen Tipp für die Umgebung. Auch im Einzelhandel oder bei Beauty-Marken funktionieren kleine, gut gewählte Samples oder personalisierte Botschaften oft besser als klassische Massen-Goodies. Solche Gesten müssen weder teuer noch komplex sein; entscheidend ist, dass sie einen Bezug zum Moment oder zur Marke herstellen und nicht beliebig wirken. Auch hier gewinnen nachhaltige und sinnvolle Produkte zunehmend an Bedeutung, weil sie nicht sofort weggeworfen werden, sondern einen längeren Nutzen haben oder eine Geschichte transportieren.
Der Autor Michael Stausholm ist ein Pionier im Bereich der nachhaltigen Markenführung und Gründer sowie CEO von SproutWorld. Mit dem klaren Ziel, der klassischen Wegwerfkultur in der Werbebranche sinnvolle und kreislauffähige Alternativen entgegenzusetzen, rief er das Unternehmen im Jahr 2013 ins Leben.
