Während Meta LLM-gestützte Agenten auf WhatsApp für Verbraucher*innen einführt, will das Berliner Start-up charles Marken einen entscheidenden Vorsprung verschaffen. Mit der Einführung seines AI Agent Squad will sich charles als führender europäischer Anbieter markensicherer, hochspezialisierter KI-Agenten auf WhatsApp mit integrierter Sicherheit und Compliance etablieren – und damit den weltweit meistgenutzten Messenger in einen echten Handels- und Servicekanal transformieren.

Die KI-Agenten von charles nutzen WhatsApps Interaktivität, proprietäres Markenwissen und die Leistungsfähigkeit moderner KI, um Kund*innen direkt in WhatsApp anzusprechen - kontextbezogen, personalisiert und autonom. Von intelligenten Produktempfehlungen bis zu Support soll die Interaktion Kund*innen ein äußerst persönliches Gefühl vermitteln.

„Unsere KI-Agenten übernehmen echte Aufgaben wie Produktempfehlungen, Beantwortung von Fragen oder Reklamationsbearbeitung. Sie agieren wie echte Mitarbeiter: Man weist ihnen eine echte Aufgabe zu und gibt alle Mittel an die Hand, die sie benötigen, um diese Aufgabe zu erfüllen – sei es durch Zugriff auf Daten oder klare Vorgaben geben“, sagt Andreas Tussing, CEO von charles. “So ermöglichen wir Gespräche, die heute aufgrund von Ressourcen noch nicht möglich sind, und bieten gleichzeitig ein personalisiertes und innovatives Kundenerlebnis.“

WhatsApps native Interaktivität trifft auf markensichere KI

Mit den Berliner KI-Agenten soll WhatsApp zur leistungsstärksten Plattform für Kundenbeziehungen werden - und die Herausforderungen von Marken in Bezug auf Konversion und Kundenbindung lösen, ohne Authentizitätsverlust. Durch die Kombination der hohen Engagement-Raten von WhatsApp mit KI-gesteuerter Automatisierung und Personalisierung sollen Marken gleichzeitig Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern sowie Betriebskosten senken können.

Fokus auf markenspezifisches Know-how, Security und Compliance

Der AI Agent Squad nutzt modernste KI-Technologien und verbindet generative Sprachmodelle mit markenspezifischen Datenquellen wie Produktkatalogen, CRM-Systemen und Kundenpräferenzen. Integrierte Schutzvorkehrungen und Tonalitätskontrollen gewährleisten Markensicherheit, während alle Daten auf europäischen Servern verarbeitet werden, ohne externe API-Aufrufe oder Datenextraktion - DSGVO-konform und markensicher.

What's next? Der Wettlauf um eigene Messaging-KI

Mit der Einführung von Memory durch OpenAI und Meta‘s Llama-basierte Agenten auf WhatsApp, heizt sich der Markt für personalisierte, generative Kundenkommunikation auf. Der EU AI Act und das aktuelle Handelsklima erhöhen die Dringlichkeit – Lösungen mit starker Data Governance und Auditierbarkeit sind daher unerlässlich. Charles will sich vor diesem Hintergrund als skalierbare, europäische Alternative zu generischen LLM-Lösungen positionieren – in Europa entwickelt und gehostet.

Im Rahmen einer Start-up- und Marktanalyse hat die Digital-Health-Beratung Brainwave den deutschen FemTech-Markt genauer unter die Lupe genommen. Die Erkenntnis: Lange Zeit wurde das Thema digitalgestützte Lösungen für die Frauengesundheit, Body Positivity und Female Empowerment vernachlässigt, obwohl es immerhin die Hälfte der Bevölkerung betrifft. Mittlerweile scheint das Potenzial bei Gründer*innen und Investor*innen angekommen zu sein, denn in den Bereichen Technologie, neue Geschäftsmodelle und Start-up-Finanzierungen ist im letzten Jahr viel passiert.

Was ist FemTech?

Der Begriff umschreibt technologische Angebote und Services, die sich auf die Gesundheit der Frau konzentrieren. Die Lösungen reichen von Fruchtbarkeits- und Zyklus-Tracking, über Schwangerschaftsbegleitung und Tele-Hebammen bis hin zu Lösungen zum Thema Sexual Awareness und Menopause. Aber auch E-Commerce-Produkte, wie Periodenunterwäsche oder Supplements komplementieren den Trend. Der Begriff FemTech wurde insbesondere durch Ida Tin geprägt – die Gründerin der Zyklus- und Periodentracking App Clue.

Die wichtigsten FemTech-Trends

Viele FemTech-Angebote, besonders jene aus dem Bereich Schwangerschaft und Geburt, sind bereits in der medizinischen Versorgung angekommen. So wird beispielsweise die 2017 zur Schwangerschaftsbegleitung und Geburtsvorbereitung entwickelte App keleya heute von 19 Krankenkassen erstattet; das Start-up profitierte in der Pandemie von erhöhten Nutzungszahlen (monatlich 20.000 aktive Nutzerinnen im Jahr 2021).

In den letzten Monaten konnte ein rasantes Ansteigen an digitalen Geschäftsmodellen rund um das Thema Reproduktionsmedizin beobachtet werden. Start-ups wie Avery Fertility, Levy oder fertilly sind neu in den Markt eingestiegen und befassen sich mit Fruchtbarkeitsdiagnostik, künstlicher Befruchtung und Social Freezing (Einfrieren von Eizellen).

Das Jahr stand außerdem ganz im Zeichen der Onkologie: Start-ups wie Happie Haus, PINK! oder Brea treiben erfolgreich digitale Innovationen für Frauen mit Brustkrebs voran. Darüber hinaus entstehen auch neue Start-ups im Bereich Sexual Awareness, wie bspw. being female. Kurz gesagt: Der Start-up-Markt ist in Bewegung.

VC-Investments im FemTech-Bereich

Das globale Finanzierungsvolumen für FemTech-Start-ups lag im Jahr 2019 bei über 590 Mio. US-Dollar und war damit zehnmal so hoch wie noch vor zehn Jahren. Wenngleich dies 2019 gerade einmal zehn Prozent der weltweiten VC-Investments ausmachte, verstärkt sich der Trend doch zunehmend: In den Jahren 2020 und 2021 zeichnete sich ein konstant wachsendes Finanzierungsvolumen für FemTech-Start-ups ab. 2021 überstiegen die weltweiten VC-Investitionen in diesem Bereich zum ersten Mal die Marke von 1 Mrd. Dollar.

In Europa erhielten UK-Start-ups im vergangenen Jahr beachtliche Summen an Risikokapital: Das Londoner Start-up Elvie (auch auf dem deutschen Markt aktiv) erhielt 68 Mio. Euro in einer Series C-Finanzierungsrunde. Der Anbieter der Zyklustracking-App Flo Health erhielt 50 Mio. Dollar in einer Series B-Runde.

Die deutschen Start-ups fertilly und pregfit erhielten ein Seed-Funding. Auch wenn Investor*innen offensichtlich ein immer größeres Vertrauen in FemTech-Start-ups haben, steht das Finanzierungspotenzial noch klar am Anfang. Die Investitionen sind weiterhin nur ein winziger Betrag im Vergleich zum weltweiten VC-Funding oder den medizinischen Gesundheitsausgaben für Frauen (500 Mrd. Dollar). Hinzu kommt, dass FemTech-Start-ups meist von Frauen gegründet werden und diese es, im Vergleich zu ihren männlichen Kollegen, oft schwerer haben, Risikokapital einzusammeln. Der banal klingende Grund hierfür: Die Investor*innen-Community besteht zum Großteil aus Männern (94 Prozent bei den Top-100-Unternehmen), welche die Gesundheitsprobleme von Frauen in vielen Fällen nicht wirklich verstehen.

Die deutsche FemTech-Start-up-Landschaft

Brainwave hat den deutschen FemTech-Start-up-Markt analysiert und in einer übersichtlichen Marktdarstellung zusammengefasst (s. Abbildung). Dabei wurden verschiedene Kategorien entwickelt, welche die unterschiedlichen Bereiche des Markttrends abdecken. Die Kategorien zeigen deutlich, dass der größte Teil des Marktes von Start-ups bzw. Lösungen aus der Rubrik „Zyklus- und Fruchtbarkeitstracking“ ausgemacht wird. In diesem Bereich sind vor allem digitale Angebote in Form von Tracking-Apps, Vergleichsportalen für Verhütungsmittel sowie Wearables und weitere Tools vertreten. Neben den etablierten Playern im Bereich „Schwangerschaft und Geburtsvorbereitung“ werden in der Kategorie „Telemedizin & Testkits“ jene Start-ups zusammengefasst, die sich mittels Selbsttest-Kits chronischen Frauenkrankheiten widmen und häufig online einen integrativen Ansatz anbieten. Im Vergleich zum Jahr 2020 kam die neue Kategorie „Reproduktionsmedizin“ hinzu, welche die Themen „Fruchtbarkeitsdia­gnostik und Social Freezing“ abdeckt. Zusätzlich dazu heben sich Start-ups aus den indikationsgetriebenen Trends „Brustkrebs“, „Endometriose“ und „Menopause“ immer stärker hervor. Die Start-ups innerhalb dieser Kategorie versuchen, Frauen entlang des Patientinnenpfades mit Tracking, Digitalen Therapien, Supplements oder Communities zu unterstützen. Last, but not least finden sich in der Übersicht auch die Rubriken „Perioden-Konsumgüter“ und „Sexual Awareness“.

FemTech – quo vadis?

Der deutsche FemTech-Markt ist ein wachsender Markt mit viel Innovationspotenzial. Er bietet die Möglichkeit, nicht nur vielen Frauen auf der Welt zu helfen, sondern auch spannende unternehmerische Chancen auszuschöpfen. Der FemTech-Markt hat in den vergangenen Jahren starke Wachstumsraten erfahren und bleibt weiterhin eines der vielversprechendsten Segmente im Digital-Health-Markt mit einem riesigen Potenzial, verschiedenste sog. Pain Points im Bereich der Frauengesundheit zu lösen. Innovative Geschäftsmodelle in bereits etablierten Segmenten wie Schwangerschaft, Geburt und Zyklus werden mit Wachstumskapital und einer steigenden Akzeptanz weiter gestärkt und in den Massenmarkt getragen. Zukünftig kann erwartet werden, dass auf dem deutschen Markt weitere FemTech-Start-ups nach internationalen Vorbildern entstehen. Dies könnte insbesondere für Indikationen aus den Segmenten Menopause und Endometriose geschehen. Ebenfalls zu erwarten ist der Aufbau von Gesundheitsplattformen, die das Ziel verfolgen, Frauen umfassend mit verschiedensten Rundum-Services zu begleiten.

Im Folgenden stellen wir stellvertretend für die vielen, inhaltlich unterschiedlich aufgestellten FemTech-Start-ups vier Unternehmen im Kurzprofil vor:

Die vergangenen zwei Jahre haben einen regelrechten KI-Boom erlebt. Insbesondere generative Modelle (GenAI) haben sich rasant weiterentwickelt und etablieren sich zunehmend als feste Größe in den Arbeitsprozessen von Organisationen weltweit. Angesichts dieser Dynamik fragen sich nun viele Unternehmen, welche Entwicklungen das Jahr 2025 bestimmen werden und welche Potenziale sich daraus ergeben. Diese vier wichtigen KI-Trends werden uns 2025 maßgeblich begleiten.

Ob automatisierte Textproduktion, interaktive Chatbots oder KI-gestützte Analysen für Logistik und Finanzen: KIist längst im Tagesgeschäft angekommen. Diese Dynamik setzt sich 2025 fort. Dabei verschieben sich die Schwerpunkte zunehmend hin zu spezialisierten, effizienteren und flexibleren KI-Anwendungen.

Modular AI: Kleine Bausteine, große Wirkung

Modulare KI-Systeme werden zum Schlüssel für Unternehmen, die domänenspezifische Lösungen benötigen. Diese spezialisierten KI-Module sind genau auf einzelne Aufgabenbereiche zugeschnitten, etwa auf den Kundenservice oder auf Betrugserkennung im Bankwesen. Plug-and-Play-Architekturen beschleunigen hierbei die Implementierung: Statt monolithische Modelle einzuführen, integrieren Unternehmen bedarfsgerecht nur jene Module, die sie wirklich benötigen. Auf diese Weise lässt sich der zeitliche und finanzielle Aufwand für die Implementierung in Organisationen erheblich senken. Damit das Zusammenspiel verschiedener Module funktioniert, treiben Hersteller*innen und Standardisierungsgremien die Entwicklung einheitlicher APIs und Kommunikationsprotokolle weiter voran. Diese Interoperabilität ebnet den Weg für dynamische KI-Systeme, die sich je nach Anforderung in bestehende IT-Landschaften integrieren lassen.

Edge AI und On-Device Intelligence: Schneller zum Ergebnis

Während KI-Anwendungen bislang oft auf starke Cloud-Infrastrukturen angewiesen waren, verlagert sich die Intelligenz nun zunehmend an den Netzwerkrand. Dadurch können Daten in Echtzeit analysiert werden, um schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Gerade in sensiblen Bereichen wie der medizinischen Bildgebung oder in Branchen mit hoher Zeitkritikalität, beispielsweise bei autonomen Fahrzeugen, minimiert eine Edge-basierte KI-Analyse Latenzzeiten und ist somit wettbewerbsentscheidend. Parallel dazu treten neue, energieeffiziente KI-Chips wie neuromorphe Prozessoren oder TPUs (Tensor Processing Units) auf den Plan. Sie ermöglichen leistungsstarke KI-Anwendungen in Systemen mit begrenztem Platz oder Energiebudget – ein wichtiger Fortschritt für Wearables und sogar Satelliten.

Foundation Models: Optimieren statt komplett neu trainieren

Große KI-Basismodelle, sogenannte Foundation Models, haben 2024 ihren Nutzen in zahlreichen Branchen bewiesen. 2025 rücken jedoch kosten- und ressourcenschonende Optimierungen stärker in den Vordergrund. Verfahren wie Parameter-effizientes Tuning oder LoRA (Low-Rank Adaptation) ermöglichen es, aus umfassenden Basismodellen spezialisierte Teilmodelle zu erzeugen, ohne sie von Grund auf neu trainieren zu müssen. Kleinere, spezialisierte Modelle behalten die Leistungsfähigkeit der großen Systeme oft zu einem Bruchteil der nötigen Rechenleistung. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern trägt auch zur Nachhaltigkeit bei, da der Energieverbrauch bei Training und Einsatz von KI zunehmend kritisch hinterfragt wird. Darüber hinaus entstehen lokalisierte Modelle, die speziell auf bestimmte Regionen oder Sprachen zugeschnitten sind und dadurch genauere Ergebnisse liefern.

Fortschrittliche KI-Agenten: Mehr Kontext, mehr Kollaboration

KI-Agenten erreichen 2025 eine neue Evolutionsstufe und können nuancierte Kontexte immer besser erfassen. Das steigert die Personalisierung von Interaktionen im Kund*innenservice, Gesundheitswesen oder Bildungsbereich. Zugleich werden Self-Improving Agents immer wichtiger: Sie enthalten eingebaute Feedbackschleifen, lernen aus ihren Erfahrungen und optimieren ihre Fähigkeiten – ganz ohne Eingreifen von außen. Darüber hinaus setzt sich das Konzept der Multi-Agent Collaboration durch. Hierbei übernehmen verschiedene KI-Agenten jeweils Spezialaufgaben und koordinieren sich untereinander, um komplexe Probleme wie logistische Planungen oder den Ablauf bei Großschadenslagen effizient zu lösen.

Fazit

Das laufende Jahr wird wie das letzte – und vermutlich wie noch viele kommende Jahre – von künstlicher Intelligenz geprägt sein. Zwar müssen wir bei Aspekten wie Datensicherheit, Transparenz und dem Schutz persönlicher Informationen weiterhin aufmerksam bleiben, doch gleichzeitig eröffnen sich durch KI ganz neue Chancen für Innovation, Effizienz und Wachstum. Schon jetzt arbeiten Unternehmen, Regierungen und Forschungseinrichtungen verstärkt Hand in Hand, um Standards zu definieren und verantwortungsvolle Lösungen zu entwickeln. Damit können wir das enorme Potenzial dieser Technologie nutzen und zugleich sicherstellen, dass Fortschritt und Vertrauen im Einklang stehen.

Der Autor Ramprakash Ramamoorthy ist Director of AI Research bei Zoho.

Das deutsche KI-Startup-Ökosystem befindet sich 2025 weiter im Gründungsboom. Nie gab es mehr KI-Gründer in Deutschland und alleine im vergangenen Jahr wuchs die Zahl der KI-Startups um 35 Prozent. Auch für Investoren bleibt KI eines der vielversprechendsten Themen. Sie investierten 2024 fast 200 Millionen mehr in deutsche KI-Jungunternehmen als im Vorjahr. Vor allem deutsche KI-Startups im B2B-Bereich mit branchenspezifischen Lösungen für die Fertigung, Logistik und das Gesundheitswesen haben aktuell ausgezeichnete Wachstumschancen. Sie können von einer engen Vernetzung mit dem Mittelstand und führenden Forschungseinrichtungen in Deutschland profitieren. Typische KI-Anwendungsfelder von aufstrebenden deutschen Startups wie BlueAvenir, PlanA, Smart Reporting oder nnamu liegen dabei u.a. in der Softwareentwicklung, Sprach- und Bilderkennung oder datenbasierten Analyseverfahren zur Entscheidungsunterstützung.

KI-Chancen und die häufigsten Hürden

Während die Gesamtfinanzierung für KI-Projekte wächst, scheitern in der Praxis vielversprechende Ideen von Startups aber auch immer wieder am konkreten Business Case. Langfristig können sich insbesondere unterschätzte Kosten und eine schwache Performance der Anwendungen wie ein Bremsklotz auswirken. Die Nutzung von Sprachmodellen ist dank API-basierten Diensten sehr einfach geworden, dennoch können sich hier bei großen Volumina und ungeschickter Modell-Wahl schnell höhere Kosten aufsummieren. Gleichzeitig spielt die Performance des KI-Systems eine wichtige Rolle für eine langfristige Profitabilität. So führen besonders hohe Latenzzeiten bei der Model-Inference zu trägeren Systemen, die Nutzeranfragen nicht schnell genug verbreiten und die Attraktivität der Anwendung erheblich mindern.

Gerade Startups setzen oft auf die Cloud, da sie unabhängig vom technischen Hintergrund einfachen Zugang zu KI und die nötige Flexibilität ermöglicht. Drei innovative Methoden erweisen sich in der Cloud als besonders hilfreich, um eine optimale Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Kosten und Nutzerfreundlichkeit für die Umsetzung des eigenen KI-Anwendungsfalls zu finden. So kann jeder Gründer seine KI-Ideen schnell, kosteneffizient und sicher umsetzen.

KI-Modellauswahl: Kleiner, aber schneller

Für Startups ist es entscheidend, das richtige KI-Modell für ihren Anwendungsfall zu wählen, um Kosten und Leistung optimal auszubalancieren. Anbieter wie Anthropic, AI21 Labs, Meta, Cohere, Mistral und Amazon bieten Modelle in verschiedenen Größen an – kleinere Varianten sind oft günstiger und reagieren mit kürzerer Antwortzeit. Nach einer ersten Validierung mit einem leistungsstarken Modell können Startups Tools wie Amazon Bedrock Evaluations nutzen, um herauszufinden, welches Modell in welcher Größe ähnliche Ergebnisse bei geringeren Kosten oder höherer Geschwindigkeit liefert. Diese Evaluierungen helfen dabei, die Leistungsfähigkeit und Effizienz zu beurteilen, indem Metriken wie semantische Robustheit und Genauigkeit bei der Informationsabfrage analysiert werden. Durch eine Kombination aus automatisierten Bewertungen mit Large Language Models (LLMs) und menschlicher Prüfung können Startups die beste Balance zwischen Leistung, Kosten und Geschwindigkeit für ihre individuellen Bedürfnisse finden.

Prompt Caching: Zwischenspeicherung für wiederkehrende Anfragen

Eine weitere smarte Methode, um die Antwortzeiten von KI-Modellen zu verkürzen und Kosten zu senken, ist das Prompt-Caching. Wenn ein digitaler Assistent sich bei jeder Frage immer wieder die gleichen Grundinformationen durchlesen müsste, dann wäre das extrem ineffizient. Genau hier setzt das Prompt-Caching an und speichert feste Teile des Prompts, wie grundlegende Anweisungen für das LLM, direkt in der Inferenz-Hardware zwischen. Nur die variablen, nutzerspezifischen Daten, die sich von Aufruf zu Aufruf verändern, werden bei jeder Anfrage neu übermittelt. Das spart nicht nur Rechenleistung, sondern sorgt auch für schnellere Antworten – ideal für Anwendungen wie Chatbots oder personalisierte KI-Assistenten, die häufig wiederkehrende Anfragen verarbeiten. Mit Amazon Bedrock lässt sich diese Technik einfach nutzen, indem das Caching und das Setzen von Cache-Checkpoints automatisch verwaltet werden können. Sobald das Caching aktiviert ist, übernimmt der Service das gesamte Cache-Management automatisch. So lassen sich bis zu 90 Prozent kosteneffiziente KI-Anwendungen mit minimalem Konfigurationsaufwand realisieren.

Model Distillation: KI-Wissen auf das Wesentliche fokussieren

Eine dritte bewährte Option ist Model Distillation. Das Prinzip ist einfach und kann vereinfacht als ein intelligenter Wissenstransfer in der Welt der KI beschrieben werden. Also so, als ob ein erfahrener Lehrer (ein großes, leistungsstarkes KI-Modell) seinem Schüler (einem kleineren, schnelleren Modell) die wichtigsten Konzepte beibringt. Dabei nutzt dieser Prozess synthetische Trainingsdaten, die auf realen Anwendungsbeispielen basieren. Das Ergebnis ist ein kompakteres Modell, das für einen spezifischen Anwendungsfall ähnlich gute Ergebnisse liefert wie das größere Modell, dabei aber deutlich schneller und kostengünstiger arbeitet. Destillierte Modelle in Amazon Bedrock können bis zu fünfmal schneller arbeiten und die Kosten um bis zu 75 Prozent senken im Vergleich zu den Originalmodellen – bei Genauigkeitsverlust von weniger als zwei Prozent.

Fazit

Erfolgreiche KI-Lösungen können mit der Cloud kosteneffizienter und performanter umgesetzt werden. Das erfordert zwar ein wenig technisches Know-how, aber die Cloud reduziert die Einstiegshürden erheblich und ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, mit drei bewährten Methoden das KI-Potenzial effektiver auszuschöpfen. Startups haben mit der Cloud die maximale Flexibilität, um entweder von den leistungsfähigsten vortrainierten LLMs zu profitieren oder alternativ eigene LLMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur zu entwickeln bzw. auf fertige Dienste mit integrierter generativer KI zuzugreifen.

Der Autor Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) in München.
Die Autorin Jennifer Grün ist Senior Specialist - Machine Learning bei AWS in München.

Werte als strategischer Erfolgsfaktor. Studien belegen, dass Unternehmen, die ihre Werte konsequent leben, von höherer Mitarbeitendenbindung, gesteigerter Innovationskraft und langfristigem wirtschaftlichem Erfolg profitieren. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig eine Diskrepanz zwischen kommunizierten Werten und der tatsächlichen Wahrnehmung.

„Unternehmenswerte sind mehr als bloße Worte – sie sind das Fundament nachhaltigen Erfolgs. Entscheidend ist jedoch, ihre Authentizität zu gewährleisten“, erklärt Sarah Brauns, Mitgründerin von heart job. „Viele Unternehmen verlassen sich auf ihr Bauchgefühl. Eine objektive Analyse gibt ihnen nun erstmals eine klare Grundlage, um zu erkennen, wie ihre Werte tatsächlich wahrgenommen werden.“

Mitgründer Simon Rutar ergänzt: „Unsere KI-Technologie liefert innerhalb von 48 Stunden eine datenbasierte Auswertung der Unternehmenswerte. Damit unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre Werte nicht nur sichtbar zu machen, sondern gezielt für strategische Ziele wie Mitarbeiterbindung, Kundenbeziehungen und wirtschaftliches Wachstum einzusetzen.“

KI für mehr Transparenz und Authentizität

Die KI von heart job wertet öffentlich zugängliche Quellen wie soziale Medien, Foren, Blogs und Presseberichte aus und gibt Unternehmen eine datenbasierte Einschätzung darüber, mit welchen Werten sie in der öffentlichen Wahrnehmung assoziiert werden. Diese Analyse kann durch direktes Feedback von Mitarbeitenden, Kund*innen und Geschäftspartner*innen ergänzt werden. Online-Umfragen erfassen zusätzlich die interne Wahrnehmung, sodass Stärken und Verbesserungspotenziale identifiziert werden können. „Unsere Lösung kombiniert externe Wahrnehmung mit optionaler interner Werteanalyse und schafft damit eine fundierte Grundlage für strategische Entscheidungen“, so Brauns.

In Zeiten, in denen Authentizität und klare Werteorientierung immer wichtiger werden, bietet das Start-up Unternehmen präzise Analysen und konkrete Handlungsempfehlungen. Führungskräfte erhalten damit ein strategisches Instrument, um ihre Unternehmenskultur nachhaltig zu stärken. „Unsere Berichte gehen über reine Datenanalysen hinaus – sie sind ein strategischer Leitfaden für die Zukunft“, betont Rutar. „Wir helfen Unternehmen nicht nur, ihre Werte zu verstehen, sondern sie auch aktiv für Wachstum und Innovation einzusetzen.“

Erfolgreiche Testphase und DACH-Marktstart

Die Technologie von heart job wurde in einer Testphase mit Unternehmen unterschiedlicher Größen erprobt. Dabei trat in vielen Fällen ein deutlicher Kontrast zwischen internen Unternehmenswerten und der öffentlichen Wahrnehmung zutage. Erste Kund*innen nutzen die gewonnenen Erkenntnisse bereits, um ihre Werte gezielt zu schärfen und ihre Kommunikation zu optimieren. Mit dem offiziellen Marktstart ist die KI-gestützte Analyse von heart job nun für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz verfügbar.

Das eSIM-Phänomen: Geschichte und Herausforderungen

Im Jahr 2025 verblüffen eingebettete SIMs durch ihre Funktionalität. Nutzer können zwischen einer Ein-Länder-Verbindung, einem Pay-As-You-Go-eSIM-Datenplan mit mobilen Daten aus 140 Ländern, unbegrenzten Verbindungsoptionen, kostenlosem VPN und vielen weiteren Zusatzfunktionen wählen. Ständige Herausforderungen stehen hinter dem aktuellen Trend.

2010er: Das Konzept taucht auf

In den 2010er Jahren war das Konzept der eSIM mit dem Bereich des Internets der Dinge verbunden. Die Idee war einfach: „Was wäre, wenn wir SIM-Chips direkt in Geräte einbauen könnten, anstatt SIM-Karten zu kaufen?“

In der Tat ist eine eingebettete SIM-Karte ein winziger Chip, der in das Gerät eingesetzt wird und wie herkömmliche SIM-Karten eine Verbindung zu den Mobilfunkmasten herstellen kann. Die Idee wurde vom Global System for Mobile Communications genehmigt.

2011-2015: Die ersten Implementierungen

Bekannt ist, dass eSIM als Technologie für Industriegeräte begann. Auto-Telematik und Industriegeräte nutzten bereits eSIM-Chips für eine einfachere Internetverbindung und Datenüberwachung. Die Öffentlichkeit war jedoch nicht so sehr an dem Konzept interessiert.

2017: Das erste eSIM-Smartphone

2017 brachte Google das Google Pixel 2 heraus — das erste Smartphone mit eSIM-Kompatibilität. Google als innovativer Hersteller bemühte sich darum, der erste Hersteller mit einer revolutionären Verbindungsmethode zu sein.

2018 und folgende Jahre: Breitere Implementierung

Im Jahr 2018 veröffentlichte Apple die iPhones XR und XS — die ersten iOS-Geräte mit eSIM-Unterstützung. Seitdem haben sich eingebettete SIMs zu einem weltweiten Trend entwickelt und die Öffentlichkeit angezogen. Seitdem und seit 2025 wird die Technologie erweitert und bietet immer mehr Funktionen.

Was können wir von der eSIM-Branche in den nächsten Jahren erwarten?

Es wird erwartet, dass der weltweite eSIM-Markt im Jahr 2032 ein Volumen von 6,2 Milliarden USD erreichen wird. Nordamerika ist zwar die größte Industrieregion, aber auch in der Europäischen Union werden eingebettete SIMs immer beliebter. Sehen wir uns die weiteren Prognosen und zu erwartenden Merkmale an.

Der wachsende Markt für internationale eSIMs

Virtuelle SIM-Karten für ein einzelnes Land sind zweifelsohne bequemer als herkömmliche SIM-Karten. Dennoch schöpfen sie nicht das gesamte Potenzial der Technologie aus.

Der globale Anbieter Yesim hat bereits 10 regionale und 5 globale eSIM-Pläne eingeführt. Diese eingebetteten SIM-Karten können automatisch zwischen Mobilfunkanbietern in mehreren Regionen (bis zu 148 Ländern) wechseln. Der Nutzer kauft und aktiviert den Tarif einmal, und der Anbieter stellt die Internetverbindung in allen ausgewählten Ländern her. Dieser Ansatz ist kostengünstig und viel bequemer, da die Nutzer nicht zwischen den eSIM-Tarifen wechseln müssen.

Die Beliebtheit des „Pay-as-You-Go“-Formats

Ein weiterer Ansatz, der sich bei allen Anbietern durchsetzt, ist das Preismodell „Pay-as-You-Go“. Anstelle von Prepaid-Tarifen mit einem bestimmten Datenvolumen funktioniert dieses Format ständig und verbindet die Nutzer in mehreren Regionen mit dem Internet. Im Grunde lädt der Kunde sein Guthaben auf, und der Anbieter schaltet das Internet im Ausland entsprechend dem lokalen Preis frei. Auf diese Weise zahlen die Kunden nur für das, was sie nutzen.

Die Technologie ist noch nicht so weit verbreitet, da ihre Umsetzung kompliziert ist. Dennoch setzen mehrere Anbieter sie bereits 2025 ein.

Vorherrschaft der eSIM gegenüber herkömmlichen Verbindungsformen

Eingebettete SIMs ersetzen schon jetzt herkömmliche SIM-Karten und der Trend wird immer größer. Studien aus Nordamerika zeigen, dass sich die Zahl der Geräte mit eSIM-Anschluss von 2023 bis 2024 fast verdoppelt hat (310 Millionen auf 598 Millionen). SIM-Karten werden zweifelsohne auch 2025 die wichtigste Verbindungsmethode bleiben. Gewohnheit und Beliebtheit sind die Hauptgründe dafür, wobei es Menschen gibt, die sich generell nicht sehr für Technik interessieren, und deshalb finden sie das Thema eSIM oft kompliziert.

Der Anstieg der eSIM-Nutzer zeigt jedoch, dass sich die Situation ändert. In den 2030er Jahren könnten virtuelle SIM-Karten die Hauptmethode der Datennutzung in Mobiltelefonen werden.

Eingebettete SIMs im IoT

Im Jahr 2025 sind eingebettete SIM-Karten nicht nur auf Smartphones und Tablets beschränkt. Smartwatches, die nach 2020 hergestellt werden, unterstützen diese Technologie bereits. Außerdem unterstützen mehrere Autos, darunter die Audi A- (3, 4, 5) und Q- (2 und 7) Serien, virtuelle SIMs.

Dies deutet auf eine breitere Nutzung der Technologie hin. Höchstwahrscheinlich wird die eSIM ein primäres Mittel zur Verwaltung von intelligenten Haushalten und Geräten, städtischen Technologien und Industrieanlagen sein.

Zunehmender Wettbewerb

Da die Zahl der Anbieter steigt, brauchen die Unternehmen dauerhafte Weiterentwicklungen und Innovationen. Das Angebot von Prepaid-eSIMs reicht nicht aus, um im Wettbewerb zu bleiben. Viele Anbieter wie Yesim bieten mehrere Funktionen an:

• unbegrenztes Internet
• kostenloser VPN-Zugang für Kunden
• Treueprogramme
• regionale und globale SIM-Karten
• Datensparende Browser und Anwendungen
• virtuelle Nummern auf Anfrage
• automatische eSIM-Aktivierung in Anwendungen

Dies ist nur ein Teil der zusätzlichen Funktionen, die von modernen Anbietern angeboten werden. Der Wettbewerb ist ein positives Merkmal, da die Branche dank der eSIM-Unternehmen expandiert.

Fazit

Der beste Weg, alle Möglichkeiten zu erkunden, ist, die Technologie selbst auszuprobieren. Mit einem Schnuppertarif für 0,50 € können Sie bereits jetzt 500 MB für internationale Verbindungen nutzen. Entscheiden Sie sich für eSIM bei Ihrer nächste Reise ins Ausland und halten Sie sich über die neuesten Trends in der virtuellen SIM-Branche auf dem Laufenden.

1. „Agentic AI“ für Legal Workflows

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Herzstück der LegalTech-Zukunft. Anwendungen unterstützen schon heute Kanzleien und Unternehmen dabei, Dokumente zu analysieren und komplexe rechtliche Fragestellungen mit automatischer Prüfung von Gerichtsurteilen zu bearbeiten. KI ist dabei jedoch nur ein einzelnes Feature einer ganzheitlichen Legal-Workflow-Plattform. Aber ein wichtiges. Mit KI werden zeitintensive Aufgaben automatisiert, sodass Anwält*innen mehr Zeit für strategische Tätigkeiten haben und Legal Assistants von administrativen Aufgaben entlastet werden.

Gleichzeitig entstehen durch KI neue Herausforderungen. Digitale Souveränität, Datenschutz, Bias in Algorithmen und die Qualität der automatisierten Entscheidungsprozesse sind Themen, die sowohl Kanzleien, Rechtsabteilungen als auch Gesetzgeber beschäftigen werden. Da Datenschutz und Privacy i.d.R. bei europäischen und deutschen LegalTech-Anbieter*innen ein stärkerer Teil der Software-Anbieter DNA sind, haben sie einen Vorteil gegenüber US-amerikanischen Hersteller*innen.

2. Unified Contract Management & Enterprise Legal Management

Beim Contract & Matter Management zeichnet sich eine große Veränderung ab – hin zu modernen, flexiblen, cloudbasierten Contract- und Matter-Management-Tools. Durch höhere Anforderungen der Fachbereiche hinsichtlich der Geschwindigkeit bei der Bearbeitung von Rechtsfällen, nimmt die Bedeutung von Unternehmensjuristen weiter zu. Während sie früher primär als Berater agierten, übernehmen sie mittlerweile eine zunehmend strategische Rolle. Hierbei helfen ihnen ganzheitliche Enterprise Legal Management Software Lösungen die sowohl bei der Anfrage, Annahme und effizienten Durchführung von Rechtsfällen unterstützen. Die neue Rolle der Inhouse-Jurist*innen erfordert nicht nur technologische Kompetenz, sondern auch betriebswirtschaftliches Verständnis und die Fähigkeit, mit anderen Unternehmensbereichen zusammenzuarbeiten.

3. Legal Front-Door & Self-Service Legal Tools

In der IT wird seit vielen Jahren das „Shift to left“ Prinzip verfolgt. Jetzt wird es verstärkt auch in Legal Prozessen genutzt. Das Prinzip zielt darauf ab, die Effizienz über Self-Service Möglichkeiten zu steigern, Reaktionszeiten zu verkürzen und Kosten zu senken, indem Probleme näher an ihrer Quelle – also dem Mandanten, Anwender bzw. dem Fachbereich gelöst werden. Eine Legal Front Door ist im Grunde eine digitale Rezeption, eine zentrale Plattform, die es den Mitarbeitenden eines Unternehmens oder Mandant*innen einer Kanzlei ermöglicht, auf rechtliche, standardisierte Dienstleistungen wie NDA-Erstellung, Digitale Mandatsannahme, Compliance Anleitungen und Legal Ressourcen zuzugreifen.

4. Compliance Analytics: Risiken in rechtlichen Dokumenten erkennen und beheben

Die Analyse von Verträgen und Schriftgut ist zentraler Bestandteil der modernen Rechtspraxis. Compliance Analytics ermöglicht es Jurist*innen Risiken in Verträgen und Dokumenten zu analysieren, vorherzusagen und Verstöße proaktiv und automatisiert zu korrigieren. Durch datenbasierte Analysen können potenzielle Verstöße gegenüber Unternehmensrichtlinien wie Haftungsgrenzen, AGB-Compliance identifiziert und über automatisierbare Workflows angepasst bzw. Compliance-Verstöße automatisch behoben werden. Diese präventive Herangehensweise bietet nicht nur einen finanziellen Mehrwert, sondern reduziert auch Haftungsrisiken und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit von Kanzleien und Rechtsabteilungen.

5. Von der/vom Jurist*in zum/zur LegalTech-Expert*in

Die Automatisierung repetitiver Aufgaben, wie die Überprüfung von Dokumenten oder Durchführen von Recherchen, hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Arbeitsweise von Jurist*innen. Während Junior-Anwält*innen früher oft mit derartigen Tätigkeiten betraut wurden, können sie sich heute dank moderner Technologien auf strategischere Aufgaben konzentrieren. Das beschleunigt ihre berufliche Entwicklung und verändert traditionelle Karrieremodelle. Dabei sollte jedoch sichergestellt sein, dass die notwendigen praktischen Erfahrungen gesammelt werden können, denn nur so lässt sich eine fundierte Expertise aufbauen. Zwar bleibt das juristische Wissen weiterhin wichtig, aber die Fähigkeit die richtigen juristischen Fragen zu entwickeln und zu stellen wird in Zukunft wichtiger sein als „nur“ juristisches Wissen and geeignete Antworten zu haben. Auch die juristische Ausbildung verändert sich, inkl. der Nutzung moderner KI-basierten LegalTech-Tools zur Recherche, Analyse und Erstellung von Dokumenten. Universitäten und Kanzleien passen ihre Ausbildungsprogramme an, um die nächste Generation von Jurist*innen auf die Anforderungen des digitalen Zeitalters vorzubereiten.

6. Investitionen in LegalTech

Laut einer aktuellen Umfrage von JP Morgan unter Unternehmensjurist*innen haben bei 71 Prozent der Rechtsabteilungen die Investition in LegalTech-Tools eine hohe bis sehr hohe Bedeutung. Aber nur 32 Prozent der Rechtsabteilungen haben LegalTech-Tools in ihren Budgets berücksichtigt. 80 Prozent gaben an, KI-LegalTech-Tools im laufenden Jahr einführen zu wollen – wollen dafür aber nur durchschnittlich 13 Prozent des gesamten Legal Budget ausgeben. Das belegt, dass die Investitionen in LegalTech-Tools zwar weiter zunehmen, die Diskrepanz zwischen KI-Ambitionen und Finanzierung jedoch bleibt. Die Legal-Innovationsfähigkeit ist also abhängig von der Legal-Investitionsfähigkeit.

Fazit

Die LegalTech-Trends zeigen, wie Technologie die juristische Arbeit verändert. Da generative KI trotz heutiger multi-modaler Fähigkeiten wie Text, Bild und Audio vor allem die Analyse und Erstellung von Text hervorragend beherrscht, hat der Legal-Bereich quasi eine Pionierstellung in der modernen KI-Bewegung. Der Rechtsmarkt ist eine „Text First“-Industrie und hervorragend geeignet, um die Innovationen von generativer KI zu beschleunigen. Von KI-gestützter Effizienzsteigerung über datenbasierte Risikoanalysen bis hin zur Automatisierung von Routineaufgaben: Der Legal-Markt wird nicht nur digitaler, sondern auch dynamischer. Für Kanzleien und Unternehmensjurist*innen bringt das einerseits neue Möglichkeiten mit sich, andererseits aber auch die Notwendigkeit, sich weiterzuentwickeln. Die Herausforderungen sind vielfältig, doch eines steht fest: Die Zukunft des Rechtsmarkts gehört denen, die technologische Innovationen nicht nur akzeptieren, sondern aktiv mitgestalten.

Der Autor Oliver Bendig ist CEO des LegalTech-Anbieters stp.one

Im Interview zum Thema Nachhaltiges Wirtschaften: Terra Institute-Co-Gründer Günther Reifer.

Heutzutage macht das Thema Nachhaltigkeit einen großen Teil vom Image eines Unternehmens aus. Wer nicht nachhaltig ist, geht nicht mit dem Puls der Zeit. Doch was ist überhaupt mit Nachhaltigkeit gemeint und wie kann sie in einem Unternehmen umgesetzt werden?

Nachhaltigkeit hat verschiedene Definitionen. Die gängigste besagt: „Nachhaltigkeit gewährleistet, dass zukünftige Generationen nicht schlechter gestellt sind, ihre Bedürfnisse auf der Erde zu befriedigen als die gegenwärtig lebende Generation.“ Für ein produzierendes Unternehmen bedeutet das konkret: Die Verwendung von nachwachsenden Rohstoffen, ressourcenschonende Produktion, Vermeidung von Müll, ein möglichst geringer CO2-Ausstoß und im besten Fall ein recyclebares Endprodukt. Wenn ein Produkt all diese Kriterien erfüllt, kann es sich ökologisch nachhaltig nennen.

Ein Beispiel: Ein T-Shirt aus 100 Prozent Bio-Baumwolle, dessen Aufdruck jedoch giftige Chemikalien enthält, ist keineswegs nachhaltig. Es ist wichtig, dass wir den gesamten Produktionsprozess betrachten – vom Design zum finalen Produkt bis zur Rückführung in den Wertstoffkreislauf.

Wenn ein Unternehmen ein ökologisch nachhaltiges Produkt herstellt, ist dann das gesamte Unternehmen nachhaltig?

Noch lange nicht. Nachhaltigkeit steht nämlich auf drei Standbeinen: Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Neben den ökologischen Aspekten bestimmen also noch soziale und ökonomische Faktoren, inwieweit ein Unternehmen nachhaltig ist. Die soziale Komponente widmet sich dabei in erster Linie dem Wohlergehen von Mensch und Gesellschaft. Für Mitarbeiter des Unternehmens bedeutet das zum Beispiel ein fairer Lohn, geregelte Arbeitszeiten und Pausen sowie die Möglichkeit auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Insbesondere der Aspekt Schulungen spielt wiederum eine wichtige Rolle für die ökologische Nachhaltigkeit des Unternehmens.

Um ökologische Nachhaltigkeit ganzheitlich im Unternehmen zu etablieren, muss zunächst ein gemeinsames Bewusstsein dafür geschaffen werden. Bei Führungskräften genauso wie bei allen Mitarbeitern. Durch regelmäßige Coachings der Mitarbeiter – sei es persönlich oder digital – werden Nachhaltigkeit und Klimaschutz zur Angelegenheit des gesamten Unternehmens. Alle sind auf dem neuesten Stand und ziehen am selben Strang.

Was sind die ökonomischen Faktoren, die ein Unternehmen nachhaltig machen? Und stehen diese nicht im Konflikt mit den ökologischen Aspekten der Nachhaltigkeit?

Die meisten denken wahrscheinlich, dass sich Umwelt und Wirtschaft von vorneherein ausschließen. Das stimmt so jedoch nicht. Fakt ist: Nur ein Unternehmen, was auch ökonomisch nachhaltig ist, wird langfristig bestehen bleiben und so seinen Beitrag für eine bessere Zukunft leisten können. Die Umstellung auf eine ökologisch nachhaltige Produktion ist dabei kein Verlustgeschäft. Wenn Sie zum Beispiel alles regional produzieren statt einzelne Produktionsprozesse ins Ausland zu verlagern, dann sind auch Ihre Lieferketten kürzer. Das spart erhebliche Transportkosten und CO2. Zudem sind regionale Lieferketten transparenter und daher leichter zu managen.

Auch im Fall einer globalen Krise wie der Corona-Pandemie ist das Risiko einer Produktionsunterbrechung deutlich reduziert. In innovative und verbesserte Fertigungstechnologien zu investieren, zahlt sich auch aus. Material-, Wasser- und Energieverbrauch werden so reduziert und anfallende Abfallprodukte können recycelt werden. Nachhaltigkeit ist also nicht teurer, sondern langfristig gesehen sogar lukrativ.

Was sind die ersten Schritte für ein Unternehmen, um nachhaltig zu werden?

Die Bereitschaft für Veränderung ist immer der erste Schritt. Das gesamte Unternehmen – Führungskräfte wie Mitarbeiter – muss eine neue Sinnorientierung erfahren. Dafür werden zunächst die aktuellen sozioökonomischen Megatrends intensiv analysiert. Mit den gewonnenen Erkenntnissen wird anschließend der gesamte Betrieb durchleuchtet und aufgeräumt. Gemeinsam wird ermittelt, welche Kompetenzen Führungskräfte und Mitarbeiter mitbringen, was noch verbesserungswürdig ist und wie sich zukunftsrelevante Themen aus Nachhaltigkeit, Gesellschaft und Wirtschaft in das Unternehmen integrieren lassen. Dabei ist es wichtig, bestehende Strukturen zu überdenken, von alten Gewohnheiten loszulassen und sich neue Ziele zu setzen.

Natürlich ist so eine Neuorientierung, bei der alle drei Dimensionen der Nachhaltigkeit berücksichtigt werden, ein sehr komplexer Prozess, der für viele Unternehmen eine Herausforderung darstellt. Wir vom Terra Institute möchten Unternehmen in ihrem Umdenken bestärken und ihren Transformationsprozess tatkräftig unterstützen!

Immer häufiger wird in den Medien über erfolgreiche KI-gestützte Deep-Fake-Attacken berichtet. Die Folge: Das Vertrauen der Verbraucher*innen in digitale Medien und Kanäle nimmt zusehends Schaden – und damit auch die betreffenden Online-Anbieter*innen. Bei nicht wenigen von ihnen wird das Phänomen KI-gestützter Angriffe über kurz oder lang zu massivem Imageverlust und Umsatzeinbußen führen.

Diskrepanz zwischen Sensibilisierung und Handeln

Vor diesem Hintergrund stimmt es nachdenklich, dass bislang nur 22 Prozent der Unternehmen Maßnahmen zur Verhinderung von KI-gestütztem Identitätsbetrug ergriffen haben. Der aktuelle Signicat-Report "The Battle Against AI-driven Identity Fraud" zeigt eine Kluft zwischen Bewusstsein und Handeln auf. Während über 76 Prozent der Entscheidungsträger*innen die wachsende Bedrohung durch KI bei Betrug erkennen, haben, wie erwähnt, nur 22 Prozent der Unternehmen damit begonnen, KI-gesteuerte Maßnahmen zur Betrugsprävention zu implementieren.

Für die Studie wurden über 1.200 Entscheidungsträger*innen aus Banken, FinTechs, Zahlungsanbietenden und Versicherungsunternehmen in Europa befragt. In dem Bericht wird hervorgehoben, dass sich die Unternehmen des Problems durchaus bewusst sind, aber Schwierigkeiten haben, die erforderlichen Schutzmaßnahmen zu ergreifen, und zwar aus folgenden Gründen:

• Mangelndes Fachwissen: 76 Prozent der Entscheidungsträger*innen im Bereich Betrugsbekämpfung geben unzureichende Kenntnisse als Haupthindernis an.
• Zeitmangel: 74 Prozent geben zu, dass sie nicht die Zeit haben, das Problem mit der erforderlichen Dringlichkeit anzugehen.
• Fehlendes Budget: 76 Prozent geben an, dass nicht genügend Mittel zur Verfügung stehen, um robuste Technologien zur Betrugsprävention einzusetzen. 

 2025: das Jahr des KI-Betrugs

Im Hinblick auf die aktuellen Herausforderungen warnt der Bericht davor, dass Betrüger*innen KI in einem noch nie dagewesenen Ausmaß nutzen werden Deepfake-Angriffe, die laut Signicat-Daten in den letzten drei Jahren um 2137 Prozent zugenommen haben, sind nur ein Beispiel dafür, wie schnell sich KI-gesteuerte Betrugstechniken weiterentwickeln.

Um den Betrüger*innen einen Schritt voraus zu sein, sollten die Unternehmen schnell handeln: Empfohlen wird ein mehrschichtiger Verteidigungsansatz – von der frühzeitigen Risikobewertung über robuste Identitätsüberprüfungs- und Authentifizierungstools in Kombination mit Datenanreicherung bis hin zur laufenden Überwachung für einen umfassenden Ansatz, der die wichtigsten Angriffsflächen abdeckt:

• Investitionen in KI-gesteuerte Betrugsprävention: Innovative Technologien bieten Echtzeit-Betrugserkennung, einschließlich der Erkennung von Dokumentenmanipulationen und Imitationen, einschließlich Deepfakes, und bekämpfen KI mit KI.
• Aufbau eines internen Bewusstseins und Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Anbietenden: Ein proaktiver Ansatz für Mitarbeitendenschulungen und externe Zusammenarbeit ist der Schlüssel zum Umgang mit dieser sich entwickelnden Bedrohungslandschaft.

Das neue Jahr hat begonnen und noch sind alle Fragen offen: Welche neuen Chancen und Herausforderungen wird KI 2025 für die Digitalwirtschaft bereithalten? Wie geht es weiter rund um Cookies und Datenschutz? Und welche Auswirkungen werden die politischen Umwälzungen in Deutschland und den USA auf die Strategien und Erfolgsaussichten von Advertisern und Publishern haben? Hier fünf Thesen, welche Entwicklungen die Branche in diesem Jahr bewegen werden.

1. Mehrwert: KI geht 2025 endgültig über die Generierung von Creatives hinaus

Generative KI für die Erstellung von Creatives zu nutzen, hat sich fest etabliert und spart Zeit und Geld. Sowohl Advertiser als auch Publisher erkennen aber zunehmend, welche Möglichkeiten sich ihnen darüber hinaus eröffnen. Datengetriebene Ansätze, fundierte Analysen und die Prognose der Performance einzelner Kampagnen sind dabei nur die ersten Schritte. Zunehmend sind KI-Tools verfügbar, die nahezu das komplette Kampagnen-Management und den Media-Einkauf automatisieren und dadurch wesentlich schneller, kostengünstiger und effizienter gestalten. Gerade auch speziell für kleinere Brands werden sich – etwa im Bereich programmatischer Kampagnen – durch KI Möglichkeiten bieten, die bislang als zu komplex galten.

2. Turbulenzen: Politik bestimmt das erste Quartal

Der Amtsantritt von Donald Trump in den USA, Neuwahlen in Deutschland: 2025 beginnt politisch äußerst turbulent. Davon wird auch die Werbebranche nicht unberührt bleiben. Vorstellbar ist, dass Konsumenten angesichts unklarer Zukunftsaussichten erst einmal zurückhaltend agieren. Branding-Kampagnen könnten vor diesem Hintergrund von Kürzungen betroffen sein, während die Budgets für Performance-Kampagnen tendenziell stabiler bleiben dürften. Für Advertiser kann dies bedeuten, sich noch stärker auf eine exakte Zielgruppenauswahl zu konzentrieren und Ergebnisse genau zu evaluieren, um ihre Budgets optimal zu nutzen. In Deutschland könnten Verschiebungen im politischen Spektrum zudem dazu führen, dass rechtskonservative Medien und Narrative – von vielen Brands bislang strikt gemieden – höhere Akzeptanz finden. Dadurch können sich zwar zusätzliche Möglichkeiten ergeben, für Advertiser kann sich dies 2025 allerdings auch zu einer Frage der Moral entwickeln.

3. KI-Schattenseiten: Noch mehr Fake News, noch mehr Made-for-Advertising-Seiten

Neben den vielen Vorteilen der KI wird diese 2025 leider auch negative Trends weiter befeuern. So ist davon auszugehen, dass die Zahl so genannter MFA-Seiten – „Made for Advertising“, also dubiose, rein für Werbeschaltungen konzipierte Websites mit niedriger inhaltlicher Qualität – nochmals steigen wird. Gleiches gilt für die Verbreitung von Fake News. Der Grund dahinter ist simpel: Per KI lassen sich komplette MFA-Seiten, die zumindest auf den ersten Blick kaum noch von seriösen, legitimen Publishern zu unterscheiden sind, abstruseste Fake News und Verschwörungstheorien noch schneller und einfacher erstellen und monetarisieren. Ein Qualitätsproblem, dem sich auch in diesem Jahr die gesamte Werbebranche stellen muss.

4. Monetarisierung: Publisher müssen sich noch breiter aufstellen

Die Zeiten, in denen sich Publisher auf einige wenige Einnahmequellen beschränken konnten, sind definitiv vorbei. 2025 wird vielfach von einer weiteren Diversifizierung geprägt sein. Hier können beispielsweise Optionen wie direkte Partnerschaften, Abo-Modelle oder auch native Ads für viele Publisher eine stärkere Rolle spielen. Dies sorgt nicht nur für mehr Sicherheit und Stabilität, sondern kann gleichzeitig auch dazu beitragen, die Abhängigkeit von einzelnen großen Playern wie Google oder Facebook zu verringern. Selbst plötzliche Änderungen an Algorithmen oder der Infrastruktur dieser BigTech-Giganten treffen gut aufgestellte Publisher nicht so hart.

5. Cookies & Co.: Flexibilität ist Trumpf, First-Party-Daten stehen im Fokus

Das Hin und Her beim „Cookie-Aus“ wird vermutlich auch 2025 erst einmal weitergehen. Brands ziehen daraus jedoch zunehmend ihre Konsequenzen und setzen vermehrt auf einen Mix aus Cookie-basierten und Cookie-losen Strategien. Dadurch bleiben sie einerseits flexibel und tragen andererseits dem Datenschutz Rechnung, der noch weiter an Bedeutung gewinnen wird. Für Publisher steht weiter das Thema First-Party-Daten im Fokus. Sie müssen sich damit beschäftigen, ihre Daten auf clevere Weise zu sammeln, aufzubereiten und gewinnbringend zu nutzen. Positiver Nebeneffekt: Auf diese Weise können sie gleichzeitig engere Verbindungen zu ihren Partnern auf Advertiser-Seite aufbauen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Alltags und hält in Unternehmen auch zunehmend Einzug. Ob beim Erstellen von Texten, in der Datenanalyse oder bei der Automatisierung von Routine­aufgaben – KI ist ein starkes Werkzeug, das Unternehmen viele Vorteile bieten kann. Doch mit diesen Vorteilen kommen auch Verantwortung und Risiken, die eine klare und durchdachte KI-Policy erfordern.

Diese Einleitung zu einem Artikel über KI-Policies ist KI-generiert. Es ist so schön bequem und schnell gemacht: eines der gängigen LLM-Systeme online aufrufen, beispielsweise ChatGPT, und binnen Sekunden ist der Artikel fertig.

Ihr kennt das im Privaten, vor allem aber auch im Arbeitsumfeld. KI-Tools sind aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Nutzung von KI – insbesondere für berufliche Aufgaben – birgt jedoch Risiken. Manche KI neigt, falsch trainiert, zu diskriminierenden Entscheidungen, was z.B. im HR-Bereich gefährlich ist. Unbedacht erstellte Prompts können den Schutz von Geschäftsgeheimnissen aufs Spiel setzen. Die Datenschutzgrundsätze sind wie immer einzuhalten.

Generative KI schert sich, wenn wir als Nutzer*innen nicht da­rauf Acht geben, nicht um die Urheberrechte derer, deren Werke wir – ob bewusst oder unbewusst – verwenden oder verletzen. Zudem ist seit August 2024 die KI-Verordnung in der EU in Kraft und stellt an Unternehmen, die KI-Systeme und -Modelle entwickeln, anbieten oder betreiben, umfangreiche Anforderungen. Auch die mit KI einhergehenden Risiken sind nicht außer Acht zu lassen.

Seid ihr als Gründer*innen oder in sonst verantwortlicher Position in einem Unternehmen mit mehreren Mitarbeiter*innen tätig, müsst ihr euch Gedanken darüber machen, wie solche Risiken zu fassen und zu begrenzen sind. Tut ihr das nicht, drohen aus diversen Rechtsgrundlagen z.B. Schadensersatzforderungen, Bußgelder oder der Verlust an Assets – Dinge, die allerspätestens bei der nächsten Finanzierungsrunde negativ bewertet werden. In Bezug auf eure Belegschaft müsst ihr also Awareness für diese Themen schaffen und konkrete Vorgaben machen.

Denn eines ist klar: KI wird in eurem Unternehmen genutzt werden, ob mit oder ohne euer Wissen. Und bevor die Mitarbeiter*innen auf privaten Geräten sensible berufliche Aufgaben nicht reglementiert mittels ChatGPT & Co. lösen, beschreibt lieber beizeiten Dos and Don’ts, um sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll, sicher und rechtskonform im Unternehmen eingesetzt wird.

Dazu dient eine die Belegschaft informierende und verpflichtende KI-Policy. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, welche Aspekte in eine solche Policy gehören.

1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz

Generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E und andere erstellen Inhalte nach Maßgabe der Eingaben der Nutzenden. Bei diesen Prompts und bei der Verwendung der generierten Ergebnisse ist auf Folgendes zu achten:

• Schutz sensibler Daten: Die Eingabe vertraulicher Informationen in KI-Modelle stellt ein erhebliches Risiko dar, da generative KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert sind und Informationen potenziell unkontrolliert verarbeiten und speichern. Die KI-Policy sollte explizit verbieten, sensible oder vertrauliche Informationen in generative KI-Systeme einzugeben, insbesondere, wenn diese extern betrieben werden. Die Policy sollte beschreiben wie mit sensiblen Daten umzugehen ist und welche Daten für die Verarbeitung durch KI-Systeme ungeeignet sind.
• Einhaltung des Datenschutzes: Die KI-Policy sollte klarstellen, dass der Einsatz generativer KI-Tools den Anforderungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG) entsprechen muss. Dazu gehören Vorgaben, wie personenbezogene Daten rechtssicher zu handhaben sind und welche dieser Daten überhaupt für den Einsatz von KI-Modellen geeignet sind. Zudem bedarf es Vorgaben zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, daneben Transparenzvorgaben, um betroffene Personen über die Nutzung ihrer Daten zu informieren. Personenbezogene Daten in öffentlichen KI-Systemen einzusetzen, sollte möglichst untersagt werden.
• Umgang mit geistigem Eigentum: Die Nutzung generativer KI-Modelle kann zu Problemen führen, wenn die KI auf geschütztem Material trainiert wurde, von dem/der Nutzenden urheberrechtlich geschützte Werke in den Prompt einbezogen werden oder die KI Werke erstellt, die bestehende Urheber- oder sonstige Schutzrechte verletzen. Die KI-Policy sollte ein Verbot der Verwendung von Werken enthalten, an denen nicht die für die Bearbeitung erforderlichen Rechte bestehen. Und sie kann Regelungen zur Überprüfung und Genehmigung von KI-erstellten Inhalten festlegen, etwa durch eine Rechtsabteilung oder eine speziell dafür zuständige Stelle.
• Transparenz und Kennzeichnung: Die KI-Policy sollte festlegen, dass Inhalte, die mithilfe von generativer KI erstellt wurden, transparent gekennzeichnet werden. Dies trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Herkunft von Texten und Bildern klar erkennbar ist. Diese Kennzeichnungspflicht sollte insbesondere dann gelten, wenn KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, aber auch im internen Gebrauch.
• Positivliste erlaubter KI-Systeme: Um die Mitarbeiter*innen mit der Anwendung dieser Vorgaben auf einzelne am Markt angebotene KI-Systeme nicht allein zu lassen, kann eine KI-Policy auch eine Auflistung der vom Unternehmen freigegebenen Systeme enthalten. Voraussetzung ist dafür natürlich, dass diese Systeme vorab entsprechend fachlich geprüft wurden. Das kann schwierig sein, weil sich Anbieter*innen meist nicht in die Karten schauen lassen.

2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI

Auch wenn ihr in eurem Unternehmen KI-Systeme entwickeln oder implementieren wollt, sind ethische, rechtliche und technische Anforderungen in einer KI-Policy zu adressieren.

• Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme können, wenn sie auf verzerrten Datensätzen trainiert werden, Diskriminierung oder Vorurteile reproduzieren. Eine KI-Policy sollte deshalb klare ethische Richtlinien fest­legen, die sicherstellen, dass die entwickelten Modelle fair, transparent und frei von Diskriminierung sind. Ein mögliches Vorgehen ist, regelmäßige Audits und Bias-Tests durchzuführen und in der Policy verpflichtend vorzusehen, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Datenschutz und Datensicherheit: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzer*innendaten ist eine der wichtigsten Anforderungen in der KI-Entwicklung. Die KI-Policy sollte festlegen, dass bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die KI strenge Schutzanforderungen, am besten strenge Begrenzungen, gelten. Rein automatisierte Entscheidungen sind schon laut DSGVO verboten. Es sollten nur die für die jeweilige Anwendung notwendigen Daten erhoben und verarbeitet werden, und diese Daten sollten weitestgehend anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Regelungen für den Zugang zu diesen Daten sowie Maßnahmen zur Datensicherheit (wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen) sollten ebenfalls Bestandteil der Policy sein.
• Überprüfung auf Halluzinationen und Fehlinterpretationen: Generative KI-Modelle neigen dazu, Informationen zu „halluzinieren“, also falsche oder ungenaue Inhalte zu erstellen. In der KI-Policy sollte festgelegt sein, dass entwickelte KI-Modelle regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit überprüft werden. Dies kann durch vorgeschriebene Tests und Simulationen geschehen, bei denen die KI in verschiedenen Szenarien eingesetzt und auf ihre Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, geprüft wird. Es sollten auch definiert werden, wie Fehler erkannt und behoben werden können.
• Erklärbarkeit und Nutzer*infreundlichkeit: Komplexe KI-Modelle sind oft schwer verständlich und wirken wie eine Black Box, deren Entscheidungen für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Die KI-Policy sollte daher sicherstellen, dass die KI so gestaltet ist, dass ihre Funktionsweise für Nutzer*innen transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen haben können. Ihr solltet sicherstellen, dass für Nutzer*innen eine verständliche Erläuterung darüber bereitgestellt wird, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Das ist Voraussetzung für Kontrolle und rechtskonformen Betrieb der KI.
• Gesetzeskonformität gemäß KI-Verordnung: Nicht zuletzt hat die Europäische Union die KI-Verordnung in Kraft gesetzt, die strenge Anforderungen an die Entwicklung und Nutzung von KI stellt. Die KI-Verordnung dient der Produktsicherheit und verlangt zunächst eine Risikoeinschätzung für die KI-Systeme. Die Maßgaben für eine solche Einschätzung sollten in der Policy angerissen und No-Gos für die Entwicklung von Funktionalitäten, die zu den laut KI-Verordnung verbotenen KI-Anwendungen gehören, ausgesprochen werden. Für sogenannte Hochrisiko-­KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, die bei einer Entwicklung mitgedacht werden müssen, wofür eine KI-Policy zumindest sensibilisieren sollte. Die im Einzelfall geforderte Überprüfung und Einstufung des jeweiligen Systems oder Modells kann eine Policy nicht leisten. Die initialen und regelmäßigen Überprüfungen sowie Risikobewertungen sollte sie aber fordern.
• Regelmäßige Überwachung und Wartung der KI-Modelle: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen regelmäßige Überwachung und Wartung, um die Leistung zu optimieren und mögliche Fehler zu minimieren. Die KI-Policy sollte eine solche sich wiederholende Maintenance festlegen, etwa die schon erwähnten regelmäßigen Aktualisierungen, Fehler­behebungen und Performance-Überprüfungen, damit die KI-Systeme immer den aktuellen Standards und Anforderungen entsprechen.

3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy

Eine KI-Policy sollte nicht nur detaillierte Vorgaben zur Nutzung und Entwicklung von KI enthalten, sondern auch allgemeine Leitlinien und Prinzipien für den Einsatz von KI im Unternehmen, um ein Bewusstsein für die Potenziale und Risiken der Technologie zu schaffen.

• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Da sich KI-Technologien und gesetzliche Anforderungen stetig weiterentwickeln, sollte auch die KI-Policy regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand ist und seine KI-Systeme konform mit den aktuellen gesetzlichen, ethischen und technischen Standards sind. Es ist empfehlenswert, regelmäßige Audits durchzuführen und die Policy an neue Entwicklungen in der KI-Forschung und Gesetzgebung sowie an die Marktanforderungen anzupassen.
• Unternehmenskultur in Bezug auf KI: Eine KI-Policy sollte dazu dienen, den transparenten und offenen Umgang mit KI in allen Unternehmensbereichen und damit die Akzeptanz für KI-Systeme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch bei Kund*innen und Partner*innen zu fördern. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen offenlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen die Technologie beeinflusst. Letztendlich ist die KI-Policy ein Ins­trument zur Förderung einer verantwortungsvollen und ethischen Unternehmenskultur in Bezug auf KI. Das schützt letztlich auch die Integrität und die Werte des Unternehmens.
• Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen: Um einen solchen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erreichen, sind regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter*innen zu den hier genannten Aspekten vorzusehen.

Fazit

Dieser Artikel kann nur einen groben Überblick und Rahmen geben. Die konkreten Inhalte einer auf eure Belange und Nutzungsformen passenden Policy müsst ihr in Anschauung der Spezifika der eingesetzten oder zu entwickelnden KI-Systeme erarbeiten. Das kann auch schlecht an KI delegiert werden: Der Rest des eingangs erwähnten KI-generierten Artikels war nicht wirklich brauchbar, ebenso die testweise mit KI erstellten Policies. Dafür braucht es professionelle Unterstützung.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist seit 2004 als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig. Nach Stationen in spezialisierten und Großkanzleien betreibt er seit 2018 seine eigene Rechtsberatung im Raum München, www.datalawcounsel.com

Personalführung und Human Ressources müssen konstant weitergedacht werden. Gründe dafür gibt es genug – ob Digitalisierung und KI oder demografischer Wandel und Fachkräftemangel. Die HR-Verantwortlichen von ToolTime, Ella Media, Kenjo, Family Office 360grad AG und Mashup Communications zeigen, welche Trends Fach- und Führungskräfte 2025 erwarten.

Als Folge der immer kürzer werdenden Aufmerksamkeitsspannen – insbesondere beim jüngeren Publikum – konkurruieren die traditionellen Videospiele zusehends mit Kurzform-Content auf Social Media, wie Tiktok, Instagram Reels und Youtube Shorts.

Die einzige Alternative, die die Games-Branche bisher anbietet, sind typische Mobilegames aus dem App Store. Diese sind in der Regel mit Glücksspielmechanismen und weiteren „dark patterns“ (manipulativen Mechanismen) verbunden und bieten als einfache Gelegenheitsspiele auch nur selten einen sozial-kulturellen Mehrwert.

Das Gründungsteam riprip entwickelt ein innovatives Mobilegame-Genre, das auf typische Glücksspielmechanismen und weitere dark patterns verzichtet. Als Pilotprojekt produziert riprip aktuell bereits die erste Staffel (10 Folgen) der Spieleserie „Terminal Crossing“ (Arbeitstitel), eine satirische Dekonstruktion des populären Cozy-Game-Genres. Die Spieleserie für mobile Geräte soll im regelmäßigen Rhythmus auf Social Media erscheinen. Die Pilotspielserie dient darüber hinaus dem Aufbau einer eigenen Community, die sich mit dem neuen Genre in einem hohen Maß identifiziert. Schließlich entwickelt das Team im Rahmen der Förderlaufzeit eine eigene Spiel-Engine, die die Entwicklung von Mobilegames erleichtert und Entwicklungsbarrieren abbaut.

„Wir stellen uns eine Welt vor, in der jede(r) Games-Macher*in sein kann“, so Robin Vehrs, Mitglied im ripip-EXIST Team. Das Gründungsteam, bestehend aus Robin Vehrs, Nico Fiona Brauer, Christoph Schnerr und Hannes Drescher, vereint Kompetenzen aus dem Studium der Visuellen Kommunikation an der Kunsthochschule, mit Erfahrungen im Projekt-, Finanz- und Communitymanagement.

Als EXIST Mentor unterstützt Prof. Joel Baumann, ehemaliger Rektor und Leiter des Fachbereichs Neue Medien an der Kunsthochschule, das Team mit seiner Expertise und seinem Netzwerk. Der Studienschwerpunkt Neue Medien wurde Ende 2003 im Studiengang Visuelle Kommunikation an der Kunsthochschule Kassel etabliert. „Das Studium der neuen Medien bedeutet eine künstlerische oder gestalterische Auseinandersetzung mit Technologien einzugehen. Es gilt zukünftige Infrastrukturen zu erforschen und zu entwickeln, hierbei Irrwege zu akzeptieren und daraus zu lernen. Studierende sind aufgefordert, Technologiebegeisterung kritisch zu hinterfragen, zu reflektieren und in theoretischen und gesellschaftlichen Diskursen neu zu verhandeln“, so Baumann.

EXIST ist ein Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Ziel ist es, das Gründungsklima an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen zu verbessern. Darüber hinaus sollen die Anzahl und der Erfolg technologieorientierter und wissensbasierter Unternehmensgründungen erhöht werden. Bisher konnten bereits rund 50 Projekte der Universität Kassel durch das EXIST-Förderprogramm unterstützt werden. Die Fördersumme umfasst Personal-, Sach- und Coachingmittel. Betreut werden die Teams vom UniKasselTransfer Inkubator, der zentralen Gründungsförderung der Universität Kassel. Der Inkubator begleitet Nachwuchswissenschaftler*innen, Mitarbeitende, Studierende und Alumni der Universität Kassel und der Kunsthochschule mit einem weitreichenden Unterstützungsangebot in der Phase von der Ideenfindung bis zur Gründung.