Die Branche der Steuerberatung gilt oft als traditionell und schwerfällig. Dass es auch ganz anders geht, beweist Fabian Hartlich. Mit gerade einmal 25 Jahren zählte er zu den jüngsten Steuerberatern Deutschlands und wagte den kompromisslosen Sprung in die Selbständigkeit: Er gründete seine eigene Kanzlei HARTLICH Steuerberatung im oberpfälzischen Schwarzenfeld – ohne einen übernommenen Mandant*innenstamm und ohne ein bestehendes Team im Rücken. Heute, rund fünf Jahre später, firmiert das Unternehmen als schlagkräftige GmbH, beschäftigt etwa 30 Mitarbeitende und steht kurz vor dem Einzug in einen 700 Quadratmeter großen Kanzleistandort.

Doch die eigentliche Erfolgsgeschichte ist nicht das reine Flächenwachstum, sondern der Weg dorthin. Für unsere StartingUp-Leser*innen haben wir bei Fabian genau nachgefragt: Wie baut man aus dem Nichts funktionierende Unternehmensstrukturen auf? Wie gewinnt man im akuten Fachkräftemangel die besten Köpfe? Und warum müssen Steuerberater*innen heute mehr denn je selbst echte Unternehmer*innen sein?

Der Start & die Kaltakquise

StartingUp: Fabian, mit 25 eine Kanzlei bei null zu starten, erfordert viel Mut. Was war in der Anfangszeit deine größte unternehmerische Sorge – und wie hast du aus dem Stand deine(n) allererste(n) Mandant*in gewonnen?

Fabian Hartlich: Bei mir kam damals einiges zusammen. Wir haben parallel unser Haus kernsaniert, unsere erste Tochter wurde geboren und ich habe eine Kanzlei ohne einen einzigen Mandanten gegründet. Mein Ziel war deshalb ziemlich simpel: Ich wollte möglichst schnell davon leben können und gleichzeitig die Freiheit haben, die Kanzlei so aufzubauen, wie ich es für richtig halte.

Große Wachstumspläne hatte ich ehrlich gesagt überhaupt nicht. Ich dachte damals, wenn es richtig gut läuft, habe ich irgendwann vielleicht fünf Mitarbeiter.

Für die ersten Mandanten habe ich einen Mix aus Flyern in der Region und Social Media genutzt. Gleichzeitig wollte ich von Anfang an ein bisschen anders auftreten als die Kanzleien, die ich bis dahin kannte. Etwas dynamischer, flexibler und vor allem serviceorientierter. Sicherlich kam das allein aufgrund meines Alters schon automatisch ein Stück weit so.

Ich habe am Anfang aber auch wirklich alles gemacht. Wenn ein Rentner mit seiner privaten Einkommensteuererklärung zu mir kam, habe ich die genauso gern gemacht. Ich hatte schließlich bei null angefangen. Da wäre es ziemlich vermessen gewesen, direkt Mandate auszusortieren.

Das hat überraschend schnell funktioniert. Im zweiten Monat meiner Selbständigkeit habe ich bereits mehr verdient als vorher als Angestellter. Ab diesem Zeitpunkt wusste ich: Das kann funktionieren.

Wachstum & Recruiting im Fachkräftemangel

StartingUp: Die Steuerbranche klagt über einen eklatanten Personalmangel, doch dein Team ist in fünf Jahren auf rund 30 Mitarbeitende gewachsen. Mit welchen Argumenten überzeugst du begehrte Talente, sich deiner Kanzlei anzuschließen, statt zu den etablierten Playern zu gehen?

Fabian Hartlich: Unser Anspruch ist nicht, die beste Steuerkanzlei als Arbeitgeber in der Region zu sein. Wir wollen einer der besten Arbeitgeber in der Region sein – unabhängig von der Branche.

Dafür geben wir unseren Mitarbeitern sehr viel Eigenverantwortung und Freiheit. Bei uns gibt es zum Beispiel keine Kernarbeitszeiten. Urlaub kann sehr frei geplant werden und auch beim Thema Homeoffice machen wir möglichst wenig Vorgaben.

Mir ist aber wichtig: Freiheit bedeutet bei uns nicht, dass jeder einfach macht, was er will. Wir haben klare Prozesse, klare Verantwortlichkeiten und einen hohen Qualitätsanspruch. Innerhalb dieses Rahmens sollen die Mitarbeiter möglichst viel selbst entscheiden können.

Das zieht sich durch die gesamte Kanzlei. Ich möchte nicht, dass wegen jeder Kleinigkeit beim Vorgesetzten nachgefragt werden muss. Wenn jemand fachlich in der Lage ist, eine Entscheidung zu treffen, soll er sie auch treffen dürfen.

Ich glaube, gerade gute Leute schätzen genau diese Kombination: viel Freiheit und Eigenverantwortung, aber gleichzeitig ein professionelles Umfeld mit einem klaren Anspruch an die eigene Arbeit.

Prozesse & Strukturen auf der grünen Wiese

StartingUp: Du bist auf der vermeintlichen grünen Wiese gestartet und musstest alles komplett selbst aufbauen. Wie hast du als junger Gründer effiziente Prozesse etabliert, ohne dich bei rasantem Wachstum im administrativen Chaos zu verlieren?

Fabian Hartlich: Ich würde immer wieder auf der grünen Wiese starten. Zu hundert Prozent.

Natürlich macht man sich damit erst einmal viel mehr Arbeit. Man hat eben nichts. Keine Prozesse, keine IT-Struktur, kein Kanzleihandbuch. Datenschutz, Technik, Software, Verantwortlichkeiten – das muss alles parallel zum Tagesgeschäft aufgebaut werden.

Auf der anderen Seite hatte ich dadurch völligen Gestaltungsspielraum. Ich musste niemandem erklären, warum wir etwas nicht mehr so machen wollen wie seit 20 Jahren. Und ich konnte selbst entscheiden, wen ich ins Team hole.

Prozesse habe ich von Beginn an relativ klar definiert und versucht, sie immer etwas größer zu denken, als wir gerade waren. Mir macht es aber auch Spaß, solche Systeme zu bauen. Ich beschäftige mich gerne mit der Frage: Wie können wir etwas so organisieren, dass es einfacher, schneller und trotzdem qualitativ besser wird?

Das ist bis heute nicht fertig. Mit fünf Mitarbeitern brauchst du andere Strukturen als mit 15, und mit 30 wieder andere. Wahrscheinlich werden wir bei 50 wieder Dinge ändern, von denen wir heute überzeugt sind.

Das gehört für mich zum Wachstum dazu.

 Spezialisierung & Digitalisierung

StartingUp: Deine Kanzlei ist spitz auf E-Commerce positioniert und setzt auf durchgängig digitale Arbeitsweisen. Wie sieht der Kanzleialltag bei euch konkret aus und welche digitalen Automatisierungen sind für dich mittlerweile unverzichtbar geworden?

Fabian Hartlich: Das Thema ist aktuell natürlich extrem heiß – insbesondere durch KI. Wir testen selbst sehr viel und haben auch schon einiges im Einsatz. Gleichzeitig versuche ich, nicht jedem neuen Tool sofort hinterherzulaufen. Momentan wird an manchen Stellen heißer gekocht, als am Ende gegessen wird.

Für mich ist deshalb nicht entscheidend, ob auf einer Software gerade KI draufsteht. Entscheidend ist, ob sie einen Prozess bei uns tatsächlich besser macht.

Die grundsätzliche Richtung ist für mich aber eindeutig. Wir kommen immer stärker weg davon, dass ein Mitarbeiter Geschäftsvorfälle einzeln bucht. Stattdessen geht es darum, vernünftige Schnittstellen zwischen den Systemen des Mandanten und unserer Buchführungssoftware zu schaffen. Unsere Arbeit verlagert sich dadurch immer stärker auf die Plausibilisierung, Abstimmung und fachliche Beurteilung der Daten.

Im E-Commerce sieht man das besonders gut. Wir können heute bei einem einzelnen Mandanten zehntausende Transaktionen automatisiert verarbeiten. Das wäre manuell wirtschaftlich überhaupt nicht sinnvoll.

Das bedeutet aber nicht, dass am Ende niemand mehr etwas tun muss. Im Gegenteil: Gerade bei solchen Datenmengen sind die Prüf- und Abstimmprozesse entscheidend. Automatisierung nimmt uns Arbeit ab, aber sie nimmt uns nicht die Verantwortung für das Ergebnis.

Bei KI sehe ich es ähnlich. Ich bin überzeugt, dass sie unsere Arbeit massiv verändern wird. Aber wir führen keine Technologie ein, weil sie gerade jeder haben möchte. Sie muss im Alltag funktionieren, einen konkreten Nutzen bringen und am Ende mindestens die Qualität liefern, die wir auch ohne sie erwarten würden.

Unternehmertum vs. Fachkraft

StartingUp: Bevor du Steuerberater wurdest, hast du als Online-Händler das Taschen-Label Quabster aufgebaut. Inwiefern hilft dir diese praktische Erfahrung als Amazon-Seller heute, um als echter Sparringspartner die Sprache der Start-ups zu sprechen?

Fabian Hartlich: Das hilft mir tatsächlich enorm, weil ich die andere Seite selbst erlebt habe.

Während meines Studiums war ich irgendwann an dem Punkt, an dem ich mich entscheiden musste: Mache ich mit der Steuerberatung weiter oder konzentriere ich mich voll auf den Onlinehandel?

Das E-Commerce-Geschäft hätte für den nächsten Schritt deutlich mehr Kapital und vor allem mehr Zeit gebraucht. Ich hatte damals unter anderem einen Pitch bei einem der zu dieser Zeit größten Amazon-Verkäufer. Vor Ort waren wir uns eigentlich einig, am Ende ist der Deal trotzdem nicht zustande gekommen. Danach war bei mir ehrlich gesagt ein Stück weit die Luft raus.

Das war dann der Punkt, an dem ich mich gefragt habe, was ich langfristig wirklich machen möchte. Ich habe mich für die Steuerberatung entschieden, das E-Commerce-Business verkauft und bin anschließend direkt nach dem bestandenen Steuerberaterexamen in die Selbständigkeit.

Für meine heutige Arbeit war die Erfahrung extrem wertvoll. Ich weiß, wie es sich anfühlt, wenn das eigene Geld im Unternehmen steckt. Ich weiß, dass Liquidität etwas anderes ist als Gewinn. Und ich weiß auch, dass ein Unternehmer manchmal innerhalb von zwei Tagen eine Entscheidung treffen muss und nicht erst in drei Monaten, wenn der Jahresabschluss fertig ist.

Deshalb versuche ich auch heute, Unternehmen nicht nur steuerlich zu betrachten. Steuerberatung ist wichtig. Aber der steuerlich perfekte Weg bringt einem Unternehmer wenig, wenn er betriebswirtschaftlich keinen Sinn ergibt.

Fuck-ups & Learnings

StartingUp: Welcher Fehler hat dich in den vergangenen fünf Jahren als Kanzlei-Gründer das meiste Lehrgeld gekostet – und was können unsere Leser*innen aus diesem Rückschlag für ihr eigenes Business lernen?

Fabian Hartlich: Den einen großen Fuck-up gab es bei der Kanzleigründung zum Glück nicht. Was ich rückblickend aber definitiv früher gemacht hätte: Unterstützung einstellen.

Am Anfang habe ich praktisch alles selbst gemacht. Das ist auch völlig normal und für eine gewisse Zeit sinnvoll. Das Problem ist nur, dass man sich sehr schnell daran gewöhnt. Irgendwann macht man als Geschäftsführer noch immer Dinge selbst, die jemand anderes genauso gut oder sogar besser erledigen könnte.

Bei mir war der Punkt definitiv zu spät erreicht, an dem ich mir Unterstützung durch eine Assistenz geholt habe. Dabei geht es gar nicht darum, möglichst schnell möglichst viele Mitarbeiter einzustellen. Es geht darum, die eigene Zeit vernünftig einzusetzen.

Wenn ich als Unternehmer eine Stunde mit Organisation, Terminabstimmungen oder administrativen Dingen verbringe, fehlt mir diese Stunde für Mitarbeiter, Mandanten oder die Weiterentwicklung der Kanzlei.

Heute würde ich eine Assistenz deutlich früher einstellen. Nicht weil ich weniger arbeiten möchte, sondern weil ich meine Zeit für die Dinge einsetzen muss, bei denen ich als Geschäftsführer tatsächlich gebraucht werde.

Skalierung & Kultur

StartingUp: Bald steht der Umzug auf 700 Quadratmeter Bürofläche an. Wie stellst du sicher, dass bei dieser schnellen Skalierung die persönliche Beratungsqualität und der anfängliche Team-Spirit nicht auf der Strecke bleiben?

Fabian Hartlich: Das ist mit 30 Leuten definitiv schwieriger als mit fünf. Das muss man auch ganz klar sagen.

Mit fünf Mitarbeitern bekommt automatisch jeder fast alles mit. Viele Dinge klärt man kurz im Büro und jeder kennt jeden Vorgang irgendwie. Das funktioniert bei unserer heutigen Größe nicht mehr.

Deshalb kombinieren wir viel Eigenverantwortung mit sehr klaren Leitplanken. Bei der Qualität gibt es beispielsweise wenig Interpretationsspielraum. Wir haben einheitliche Prozesse und dokumentieren diese konsequent in unserem Kanzleihandbuch.

Innerhalb dieser Strukturen möchte ich aber möglichst wenig Bürokratie. Wir entscheiden sehr schnell und setzen Dinge meistens auch schnell um. Außerdem ist mir der direkte Draht zum Team wichtig. Jeder darf eine Meinung haben und soll sie auch äußern.

Gleichzeitig muss man bei 30 Mitarbeitern bewusster Gelegenheiten schaffen, bei denen man auch abseits der Arbeit zusammenkommt. Wir essen beispielsweise alle zwei Wochen gemeinsam zu Mittag in der Kanzlei. Und zu unseren Weihnachtsfeiern laden wir nicht nur die Mitarbeiter ein, sondern die ganzen Familien. Das sind für mich keine großen Employer-Branding-Maßnahmen, sondern relativ einfache Dinge, die dafür sorgen, dass man sich auch persönlich kennt.

Natürlich müssen wir trotzdem akzeptieren, dass sich die Kanzlei mit jeder Wachstumsstufe verändert. Was mit zehn Mitarbeitern funktioniert hat, muss mit 30 nicht mehr funktionieren.

Ich sehe meine Aufgabe deshalb auch darin, immer wieder die nächste Struktur zu bauen, ohne dass wir dabei langsam, unpersönlich und bürokratisch werden. Genau darauf hätte ich keine Lust.

 Der ultimative Tipp

StartingUp: Zum Abschluss ein Blick auf unsere Zielgruppe: Wenn du jungen Gründer*innen heute einen einzigen strategischen oder steuerlichen Ratschlag für das erste Jahr der Selbständigkeit mit auf den Weg geben dürftest – welcher wäre das?

Fabian Hartlich: Dann bleibe ich ausnahmsweise wirklich bei einem: Kümmert euch von Anfang an um eure steuerliche Struktur – und zwar nicht erst dann, wenn das Unternehmen schon richtig Geld verdient.

Das beginnt bei der Frage, welche Rechtsform überhaupt zum Geschäftsmodell und zu den persönlichen Zielen passt. Eine GmbH ist nicht automatisch die richtige Lösung und eine Holding nicht deshalb sinnvoll, weil man auf Social Media gehört hat, dass man damit Steuern spart.

Mindestens genauso wichtig ist aber das laufende steuerliche Setup. Die Buchhaltung muss von Beginn an so organisiert sein, dass vernünftige und aktuelle Zahlen entstehen. Denn ich brauche diese Zahlen nicht nur für das Finanzamt, sondern vor allem als Unternehmer.

Wenn ich erst Monate später weiß, was ich eigentlich verdient habe, kann ich mein Unternehmen auch nur eingeschränkt steuern. Das betrifft Liquidität, Investitionen, Einstellungen und letztlich fast jede größere unternehmerische Entscheidung.

Mein Rat wäre deshalb: Steuerberatung nicht als etwas betrachten, das einmal im Jahr den Abschluss und die Steuererklärung produziert. Baut von Anfang an eine Struktur auf, die mit eurem Unternehmen wachsen kann und euch laufend die Zahlen liefert, die ihr für eure Entscheidungen braucht.

Das verhindert später unnötige Kosten und steuerliche Überraschungen. Vor allem verhindert es aber Entscheidungen im Blindflug.

StartingUp: Fabian Hartlich, vielen Dank für die spannenden Insights!

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Du musst die Welt mit den Augen von Kindern sehen. Nach dem Motto: Alles ist möglich.“ Gleich zu Anfang ist das einer der besten Tipps von Joe für alle angehenden Entrepreneure. Inspiriert dazu haben ihn die Ansichten des Möbeldesigner-Ehepaars Charles und Ray Eames. Ihnen verdankt Joe die Einsicht, dass eine weltverändernde Vision eine tiefe Einfachheit voraussetzt.

„Wie schaffe ich es, meinen Nutzern einen mühelosen, intuitiv verständlichen Service auf allen Plattformen – Mobil, Tablet und Computer – anzubieten?“ Diese scheinbar simple Frage bewegt Joe seit Jahren. Sie bewegt ihn morgens unter der Dusche, abends vor dem Einschlafen. Und sie ist der rote Faden für alles, was dazwischen geschieht – während des Arbeitstages von Joe. Kurz: Diese Frage bestimmt sein Leben.

Wer ist Joe? – Beginnen wir mit den einfachen Fakten: Chief Product Officer bei Airbnb lautet sein offizieller Job-Titel. Joe Gebbia ist 34 Jahre alt und einer der drei Gründer von Airbnb, dem weltweit größten Community-Marktplatz zur Buchung und Vermietung von Unterkünften – vom Matratzenlager aufwärts bis zur Luxusvilla. Laut aktueller Forbes-Liste steht Joe Gebbia an Platz 7 der reichsten Unternehmer Amerikas unter 40 Jahren. Sein privates Vermögen wird auf 3,3 Milliarden Dollar geschätzt.

Welche Ausbildung würde man vermuten bei einem Entrepreneur, der nur wenige Plätze hinter Marc Zuckerberg liegt? Bestimmt irgendwas mit Business Administration, bestimmt auch ein Gewächs von Harvard oder Stanford? – Falsch geraten. Joe hat an der Rhode Island School of Design (RISD) Grafik- und Industriedesign studiert, brotlose Kunst, wie viele sagen würden. Übrigens genauso wie sein Co-Gründer Brian Chesky. Die beiden haben sich auf der RISD kennengelernt, und bevor sie Airbnb gründeten, arbeitete Joe als Grafiker beim Buchverlag Chronicle Books – auch das klingt nicht gerade nach globalem Big Business.

Die Suche nach der perfekten User Experience

Wenn Joe gefragt wird, wie man eine perfekte User Experience entwickelt, kommt er auf seine Vorbilder zu sprechen: „Charles und Ray Eames haben mich immer bei diesem Prozess angeleitet. Ihr Hauptanliegen bestand darin, möglichst vielen Menschen das beste Design zu einem möglichst günstigen Preis zugänglich zu machen. Das war es, was mich bei meiner Vision von Airbnb inspiriert hat, ebenso wie ihre außergewöhnliche Handwerkskunst und ihre Hinwendung auch für die scheinbar unbedeutendsten Details.“ Begeistert hat ihn auch die Fähigkeit des Ehepaar Eames, ein Leben lang zu lernen, zu forschen und zu experimentieren. Den hochgradig iterativen Prozess der beiden beim Umgang mit verschiedensten Materialien wie Schichtholz und Fiberglas hat sich Joe als Vorbild genommen, vor allem wenn es darum geht, neue Produkte für Airbnb zu entwickeln.

Ein Beispiel nennt Joe im Interview mit dem Inc. Magazine (8-2015): „Als wir verstanden, dass unsere Gastgeber nicht nur ihre vier Wände anbieten konnten, sondern Koch- oder Internetkurse oder geführte Wandertouren oder Städteführungen, dachten wir lange darüber nach, wie man derartige Services leichter entdecken und buchen kann. Dazu unterhielten wir uns mit vielen unserer Gastgeber in San Francisco. Das Ergebnis war dann ein Experience Marketplace auf der Airbnb-Plattform. Das Angebot hier ist zwar noch klein, aber ein wichtiger Versuch.“

Und auch das gilt dem großen Ziel einer perfekten User Experience, die sich nach der Meinung von Joe in einfachster Bedienung für den Anwender ausdrückt. Er schwärmt: „Ich fühle mich fantastisch, wenn ich erlebe, dass meine Mutter Airbnb ohne uns technikaffine Kinder benutzen kann.“ Zukunft zu schaffen heißt für ihn, eine globale Vision zu haben und sich extrem darauf zu fokussieren, das neu Geschaffene für alle leicht zugänglich zu machen.

Design bedeutet für Joe nicht, coole, schicke oder hippe Gadgets zu erfinden, vielmehr versteht er unter Design das entscheidende Werkzeug dazu, globale Visionen für ein weltweites Publikum erreichbar zu machen. Unter seiner Ägide gilt Airbnb heute als Wegbereiter der neuen Disziplin „Serviceorientiertes Design“, das die Qualität aller Handlungen zwischen einem Anbieter und seinen Kunden nachhaltig verbessert. Im Fall von Airbnb geht es darum, die User Experience vom ersten Online-Kontakt bis zum Schluss, dem physischen Aufenthalt z.B. in einer Airbnb-Wohnung, zu optimieren.

Dies ist ein Auszug aus einem aktuellen Artikel unseres Print-Objekts StartingUp:
Den vollständigen Artikel lesen Sie in der aktuellen StartingUp - Heft 01/16 - ab dem 18. Februar 2016 im Handel oder jederzeit online bestellbar  - auch als epaper - in unserem Bestellservice-Bereich

Geopolitische Spannungen, schwankende Rohölpreise und der drängende Zwang zur Dekarbonisierung machen den Luftverkehr zu einem der am schwersten zu transformierenden Sektoren der Weltwirtschaft. Während Elektroantriebe im PKW-Bereich und auf kurzen Strecken voranschreiten, bleibt der Langstreckenflugverkehr auf absehbare Zeit auf flüssige Kraftstoffe mit hoher Energiedichte angewiesen. Die politische Antwort der Europäischen Union steht mit der ReFuelEU-Aviation-Verordnung bereits fest: Fluggesellschaften müssen schrittweise steigende Quoten an nachhaltigem Flugkraftstoff beimischen, wozu ab dem Ende dieses Jahrzehnts zwingend auch synthetisches E-Kerosin gehört.

Doch E-Kerosin leidet bislang unter einem gravierenden Problem, denn es ist extrem teuer in der Herstellung und am Markt kaum in industriellen Mengen verfügbar. Genau an diesem Nadelöhr setzt das Berliner ClimateTech-Start-up Spark e-Fuels an. Ausgehend von einem Labor an der TU Berlin verspricht das Gründer-Trio, die Herstellungskosten von synthetischem Flugkraftstoff spürbar zu senken, indem eine der teuersten Komponenten der bisherigen Produktion schlicht überflüssig gemacht wird.

Aus der Wissenschaft ins unternehmerische Risiko

Die Entstehungsgeschichte von Spark e-Fuels geht maßgeblich auf die Promotion von Dr. Arno Zimmermann an der TU Berlin zurück. Zimmermann forschte dort intensiv zur Techno-Ökonomie der CO₂-Nutzung und stellte sich die Frage, welche chemischen Pfade zur CO₂-Verwertung nicht nur technisch machbar sind, sondern auch unter realen Marktbedingungen jemals wirtschaftlich rentabel arbeiten können.

Gemeinsam mit dem Physiker Dr. Mathias Bösl und der Chemikerin Dr. Julia Bauer formierte sich im Jahr 2021 das Gründungds-Trio. Alle drei brachten herausragende Ausgangsbedingungen mit. Bösl sammelte nach Arbeiten im Bereich der Kernfusion wertvolle Erfahrungen in der Strategieberatung bei BCG, während Bauer tiefes chemisches Fachwissen einbrachte. Anstatt sichere Laufbahnen in der Wissenschaft, in Konzernen oder in der Beratung weiterzuverfolgen, entschieden sich die drei Promovierten für den Schritt in das Wagnis einer wissenschaftlichen DeepTech-Gründung.

Warum verlässt man den sicheren Hafen von Großindustrie oder Spitzenforschung für ein solches finanzielles und persönliches Risiko? Der Entschluss sei nicht über Nacht gefallen, erinnert sich Julia Bauer an ihre Zeit bei großen Chemiekonzernen: „Ich saß bei BASF und Evonik an Prozessen, die gut liefen, aber eben genau so weiterliefen wie seit Jahrzehnten.“ Die Frustration über die fehlende Gestaltungsmacht wuchs. „Irgendwann wurde mir klar: Wenn ich dort bleibe, verdiene ich mit weniger Aufwand mehr. Verändern kann ich dabei aber nichts“, resümiert die Chemikerin. Der eigentliche Wendepunkt sei dann ein ehrliches Gespräch des Trios gewesen, in dem alle unabhängig voneinander dieselbe fundamentale Frage umtrieb: „Wie bringt man erneuerbaren Strom eigentlich dorthin, wo heute noch fossile Energie den Ton angibt?“ Von da an sei klar gewesen, dass sie dieses Mammutprojekt gemeinsam angehen wollen, anstatt es nur als Randnotiz in ihren jeweiligen Jobs mitzudenken.

Warum Lastflexibilität den Knoten platzen lassen soll

Um die Innovation von Spark e-Fuels zu verstehen, lohnt ein Blick auf das grundlegende Dilemma der E-Fuel-Herstellung. Synthetisches Kerosin entsteht vereinfacht gesagt aus Kohlenstoff und grünem Wasserstoff aus der Elektrolyse mit Ökostrom. Da Wind- und Sonnenenergie jedoch stark fluktuieren, standen herkömmliche chemische Reaktoren bislang vor einer schwierigen Wahl: Entweder läuft der Reaktor nur bei gutem Wetter – was die teuren Anlagen schlecht auslastet – oder man baut riesige Wasserstoff- und Stromspeicher als Puffer. Letzteres verursacht enorm hohe Investitionskosten.

Spark e-Fuels begegnet dieser Herausforderung mit einer proprietären, lastflexiblen Synthesetechnologie, die sich dynamisch an schwankenden Strom anpasst und teure Zwischenspeicher überflüssig machen soll. Doch wie verhindert man, dass Katalysatoren bei solch unregelmäßiger Zufuhr instabil werden oder Schaden nehmen?

„Das war tatsächlich der Kern des Problems, an dem wir am längsten gearbeitet haben“, räumt Julia Bauer ein. Klassische Prozesse bei über 850 Grad seien auf einen absolut gleichmäßigen Betrieb ausgelegt; jede Schwankung führe dort sofort zu Instabilität oder ungewollten Nebenprodukten wie Methan. Die Lösung des Start-ups lag in einem fundamentalen Umdenken: „Wir haben unser Verfahren von Grund auf anders aufgebaut: Durch einen komplett neuartigen Prozess mit sehr hoher CO₂-Umwandlung und intrinsischer Flexibilität haben wir es geschafft, das Gesamtsystem zu entkoppeln.“ Dadurch könne jeder Teilschritt eigenständig auf Schwankungen reagieren. Das System arbeite zudem bei deutlich niedrigeren Temperaturen von 600 bis 700 Grad und erreiche im Labor CO-Ausbeuten von teils über 99 Prozent – völlig ohne Nebenprodukte. Anfang des Jahres sei der entscheidende Schritt gelungen, die Technologie vom Quarzglas-Laboraufbau auf Edelstahlreaktoren im Pilotmaßstab zu übertragen. „Wir rechnen mit Effekten, die wir erst in dieser Größenordnung wirklich sehen werden“, gibt sich die Gründerin kämpferisch, „genau deshalb bauen wir die Pilotanlage.“

Kapitalisierung und Meilensteine

Dass dieser Ansatz in der Investor*innenszene auf großes Vertrauen stößt, zeigte sich in der Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 2,3 Millionen Euro, unter anderem durch namhafte VCs wie IBB Ventures, BASF und Voyagers.io. Besonders aufschlussreich ist zudem der Blick auf die Business Angels: Darunter finden sich Ex-Führungskräfte von Shell, Lufthansa, BP und Siemens Energy.

Im kapitalintensiven Chemie-Anlagenbau sind 2,3 Millionen Euro jedoch rasch aufgebraucht. Wie überzeugt man Geldgeber*innen von einer Hardware-Technologie, deren spätere Skalierung astronomische Summen verschlingen wird?

„Wir haben gar nicht versucht, das Risiko kleinzureden, sondern von Anfang an transparent gemacht, dass diese Technologie hohe Kapitalanforderungen hat“, betont Mathias Bösl. Letztlich habe die Investor*innen die konsequente Fokussierung auf das Marktproblem überzeugt: „Die Kosten synthetischer Kraftstoffe müssen runter, sonst bleibt SAF eine Nische.“ Bösl verweist darauf, dass das frische Kapital explizit nur für den Aufbau der Pilotanlage gedacht sei. Die branchenerfahrenen Angels hätten zudem enorm geholfen: „Die kennen die Kapitalintensität des Anlagenbaus aus erster Hand und haben genau deshalb an unseren Ansatz geglaubt, das Investitionsrisiko über ein OEM-Modell mit Partnern zu verteilen, statt jede Anlage selbst zu bauen und zu finanzieren.“

Mit der ersten eigenen Pilotanlage, die seit Anfang 2026 läuft, muss nun der Realitätscheck gelingen. Arno Zimmermann weiß genau, welche Parameter entscheidend sind, um industrielle Abnehmer*innen von der Serienreife zu überzeugen: „Für uns steht vor allem eine Zahl im Zentrum: die CO-Ausbeute unter realen, schwankenden Bedingungen.“ Während man im Labor konstant über 99 Prozent erreicht habe, gehe es nun um die Praxis. „Jetzt konnten wir erfolgreich nachweisen, dass wir auch im Pilotmaßstab die Ausbeute bei wechselnder Stromzufuhr stabil halten können“, freut sich Zimmermann. Langfristig gehe es um die Zuverlässigkeit im wochenlangen Dauerbetrieb und den harten Beweis, tatsächlich mit deutlich weniger Speicherinfrastruktur auszukommen. Zimmermann stellt klar: „Das sind die Kennzahlen, mit denen wir Partner überzeugen wollen – nicht mit einer einmaligen Demonstration, sondern mit ersten, belastbaren Betriebsdaten.“

Kritisch hinterfragt

Bei aller Faszination für die Innovation muss das Geschäftsmodell einer nüchternen Marktanalyse standhalten. Ein zentraler Punkt bleibt das Effizienzparadoxon: Die Umwandlung von Ökostrom zu Kerosin bringt erhebliche Effizienzverluste mit sich. Auch ein noch so flexibler Reaktor kann die Gesetze der Thermodynamik nicht aufheben. Es braucht gigantische Mengen an extrem billigem Strom. Plant Spark e-Fuels seinen Rollout also von Beginn an im Ausland?

Die Gründer*innen machen sich hier keine Illusionen. Zwar sitze das Herz des Teams inklusive Forschung und Pilotanlage in Berlin-Adlershof, doch Arno Zimmermann bringt es auf den Punkt: „Aber für den kommerziellen Rollout im großen Maßstab braucht man extrem günstigen erneuerbaren Strom, und den gibt es in Deutschland aktuell einfach nicht zu den Preisen, die wir für wettbewerbsfähiges Kerosin brauchen.“ Das Geschäftsmodell sei daher von Anfang an international gedacht. Erste Absichtserklärungen gebe es bereits mit Projektentwickler*innen in Südeuropa sowie Anfragen aus Spanien oder Marokko. Mathias Bösl wirft jedoch ein: „Das heißt aber nicht, dass Deutschland komplett raus ist.“ Standorte mit viel Windkraft, etwa die Lausitz, seien denkbar, „sobald sich die Rahmenbedingungen für Ökostrompreise verändern.“

Ein weiteres Nadelöhr ist der Sprung zur kommerziellen Großanlage, der hohe zweistellige Millionenbeträge erfordert. Spark will dieses Bilanzrisiko schlank halten. „Unser Modell ist klar als OEM beziehungsweise Systementwickler ausgelegt“, definiert Bösl die künftige Rolle. „Wir wollen nicht selbst zum Anlagenbetreiber werden, sondern die Schlüsseltechnologie liefern und über Anlagenverkäufe sowie wiederkehrende Einnahmen aus IP-Lizenzen und Services verdienen.“ Angesprochen auf etablierte Konkurrent*innen wie Ineratec oder Synhelion gibt sich der Physiker selbstbewusst: „Es gibt tatsächlich mehrere ernstzunehmende Player im E-Fuel-Bereich, das ist auch gut so, weil der Markt riesig ist und weit über 3.000 neue Anlagen bis 2050 benötigt.“ Das eigene Alleinstellungsmerkmal bleibe der Verzicht auf große Speicher – ein Vorteil, der sich nun im direkten Vergleich beweisen müsse.

Zuletzt könnten die strengen Regularien der Luftfahrt den Markteintritt verzögern. Arno Zimmermann sieht dem Zertifizierungsprozess jedoch gelassen entgegen: „Ein Vorteil von E-Fuels ist, dass es sich um einen Drop-in-Kraftstoff handelt, der über etablierte Zertifizierungspfade in bestehende Luftfahrtinfrastruktur eingebracht werden kann.“ Auf konkrete Abnahmevereinbarungen angesprochen, verweist das Team auf Geheimhaltungsklauseln, lässt aber erste handfeste Erfolge durchblicken: „Wir haben bereits Corporate-Partner für ein gemeinsames Demoprojekt gewonnen, inklusive unterzeichneter Absichtserklärungen für die Kraftstoffabnahme.“ Verbindliche, großvolumige Verträge folgten typischerweise erst mit dem Nachweis der kommerziellen Anlage.

Unsere Einordnung

Für Gründerinnen und Gründer lassen sich aus dem Fall Spark e-Fuels wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Zum einen unterstreicht das Vorgehen die Bedeutung einer marktgetriebenen Entwicklung. Das Team hat nicht nach einer Anwendung für eine bestehende Erfindung gesucht, sondern ist vom drängenden Marktproblem der hohen E-Fuel-Kosten ausgegangen und hat die Lösung techno-ökonomisch rückwärts entwickelt.

Zum anderen zeigt das Beispiel, dass der Schritt aus der akademischen und beruflichen Sicherheit belohnt werden kann. In Deutschland verbleiben noch immer zu viele patentfähige Forschungsergebnisse an den Universitäten, weshalb der Mut der drei Promovierten Vorbildcharakter für das heimische DeepTech-Ökosystem besitzt. Schließlich zeigt die Zusammenstellung der Investor*innen, wie wertvoll ein smartes Syndikat ist. Die Kombination aus spezialisierten Impact-VCs und branchenkundigen Angels liefert nicht nur Kapital, sondern bringt auch das notwendige Know-how zu Regulierung und Zielmärkten an den Tisch.

Spark e-Fuels steht beispielhaft für das Potenzial deutscher Ausgründungen im Klimasektor. Ob der technologische Kniff den Durchbruch bringt, wird sich beim Übergang zur kommerziellen Skalierung zeigen. Ein Erfolg wäre nicht nur für die Luftfahrt ein wichtiger Baustein, sondern auch ein starkes Signal für die gesamte europäische Start-up-Landschaft.

Anfang August 2026 schreckte ein massives Datenleck die Tech-Community auf. Beim beliebten KI-Meeting-Assistenten tl;dv wurde eine kritische Sicherheitslücke bekannt. Der Sicherheitsforscher, der unter dem Pseudonym BobDaHacker auftritt, konnte auf 181.874 Meeting-Datensätze zugreifen, die mehr als 84.000 Nutzern zugeordnet waren. Zudem gelang es ihm laut eigenen Angaben, sich in zwei laufende Live-Besprechungen einzuklinken. Auch wenn tl;dv die Lücke rasch schloss und betonte, dass über diese Schwachstelle keine privaten Gesprächsprotokolle oder Aufzeichnungen abrufbar gewesen seien, bleibt ein brisanter Weckruf für Unternehmen.

Für Christoph Knöll, Geschäftsführer der KI-Beratung Neurawork, offenbart dieser Fall ein viel weitreichenderes, oft unterschätztes Problem in der Unternehmenswelt: „Das größte Risiko liegt in der unkontrollierten Nutzung von KI-Tools.“ Oft seien es die Mitarbeitenden selbst, die derartige Anwendungen ohne das Wissen der IT-Abteilung einrichten.

Die unsichtbare Gefahr: Was ist Shadow-KI?

Genau dieses Phänomen bezeichnen Experten als „Shadow-KI“ (Schatten-KI). Es ist die logische, aber heikle Evolution der klassischen Schatten-IT. Während herkömmliche nicht-genehmigte Software oft isolierte Aufgaben erfüllte, werden KI-Tools kontinuierlich mit tiefgreifenden Unternehmensdaten gefüttert – von sensiblen Kundengesprächen über proprietären Code bis hin zu Finanzdaten.

Aktuelle Erhebungen aus dem Jahr 2026 unterstreichen die Brisanz: Gartner schätzt, dass mittlerweile mehr als die Hälfte der Wissensarbeiter*innen KI-Anwendungen ohne ausdrückliche Freigabe für berufliche Zwecke einsetzt. Auch der aktuelle IBM Cost of a Data Breach Report warnt vor den finanziellen Folgen: Datenschutzverletzungen, bei denen Shadow-KI im Spiel ist, erhöhen die ohnehin immensen Kosten eines Breaches im Durchschnitt um rund 670.000 US-Dollar. Gerade für Start-ups, bei denen schnelle Prozesse essenziell sind, kann ein solches Datenleck oder ein Verstoß gegen den strengen EU AI Act existenzbedrohend sein.

Warum ein pauschales Verbot scheitert

Christoph Knöll sieht in der Entstehung von Shadow-KI nicht nur ein Sicherheitsrisiko, sondern primär ein Warnsignal. Es sei ein klares Indiz dafür, dass konkrete Probleme der Belegschaft im Unternehmen nicht ausreichend gelöst würden. Daher seien pauschale Verbote der völlig falsche Ansatz. Sie führen in der Praxis lediglich zum sogenannten Wasserbetteffekt: Die Nutzung weicht auf private Geräte oder schwerer kontrollierbare Kanäle aus, was die Risiken weiter verschärft.

Ohne einen strukturierten Umgang mit künstlicher Intelligenz, so Knöll, suchen sich die Mitarbeitenden unweigerlich ihre eigenen Lösungen – was dazu führt, dass aus vereinzelten Tools schnell ein unkontrollierter Wildwuchs entsteht. Statt zuerst die Frage nach dem passenden Tool zu stellen, sollten Firmen gemeinsam mit ihrem Team analysieren: Wo haken unsere Prozesse, wo geht wertvolle Zeit verloren und an welchen Stellen kann KI eine sinnvolle Hilfestellung bieten?

Drei klassische Fehler begünstigen den Wildwuchs

Nach Erfahrungen der Expert*innen liegen der unkontrollierten KI-Nutzung meist drei grundlegende Management-Fehler zugrunde:

• Die Technologie wird vor das Geschäftsproblem gestellt: Unternehmen führen KI ein, ohne vorab klar zu definieren, welche konkreten Probleme für Kund*innen oder Mitarbeitende damit eigentlich gelöst werden sollen. Erfolgreiche Integration startet jedoch immer bei der Herausforderung, nicht bei der Tool-Auswahl.
• Das Team wird nicht mitgenommen: Selbst die raffinierteste KI-Lösung verpufft, wenn sie im Alltag nicht genutzt wird. Mitarbeitende müssen den Nutzen verstehen und wissen, wie sich ihre Arbeitsweise dadurch positiv verändert.
• Mangelnde Alltagstauglichkeit: Was im Labor oder Pilotprojekt glänzt, läuft in der Praxis oft instabil. KI-Lösungen müssen sicher in die bestehenden Unternehmenssysteme eingebunden, mit hochwertigen Daten gespeist und vor allem dauerhaft zuverlässig betrieben werden.

To-Dos für Gründer*innen: So gelingt der strukturierte Rollout

Ein strukturierter KI-Rollout, der Shadow-KI vorbeugt, basiert auf den drei Säulen Strategie, Architektur und Change-Management. Fehlt auch nur eine dieser Säulen, bleibt der erhoffte wirtschaftliche Nutzen aus. Gründer*innen sollten folgende Schritte sofort einleiten:

• Den echten Bedarf evaluieren (Strategie): Sprich mit deinen Teams. Frage offen: Welche Probleme sollen gelöst werden? Verstehe den Bedarf, bevor du Vorgaben machst oder teure Lizenzen einkaufst.
• Sichere Alternativen bereitstellen (Architektur): Verbiete nicht einfach unsichere Tools, sondern biete nahtlose, sichere Alternativen an. Die KI-Architektur muss gewährleisten, dass Systeme sicher und zuverlässig funktionieren. Implementiere Enterprise-Gateways, die den Abfluss von Unternehmensdaten zu Trainingszwecken verhindern.
• Schulung und Befähigung (Change-Management): Verankere KI-Kompetenz in deiner Unternehmenskultur. Kläre dein Team über die Risiken unautorisierter Datenfreigabe auf und etabliere klare Leitlinien (Governance), damit die neuen Tools auch produktiv und sicher im Alltag genutzt werden.

Fazit

Shadow-KI ist längst in den Büros und Homeoffices der Start-up-Welt angekommen. Der Vorfall um den Meeting-Assistenten tl;dv ist ein unmissverständlicher Weckruf. Gründer*innnen, die KI lediglich als randläufiges IT-Projekt begreifen, greifen zu kurz. Es geht vielmehr um eine strategische Transformation, bei der Sicherheit, Compliance und Produktivität im Einklang stehen müssen.

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.

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.

Wer beim Wocheneinkauf sparen möchte, kennt das Ritual: Das analoge Durchblättern bunter Supermarktprospekte, das manuelle Vergleichen von Preisen und die mühsame Frage, welche Mahlzeiten sich aus den reduzierten Produkten sinnvoll kombinieren lassen. In Zeiten spürbarer Inflation und hoher Lebensmittelpreise ist das für viele längst finanzielle Notwendigkeit. Für Roman Wolf war dieses Alltagsproblem der Startschuss für sein erstes eigenes Tech-Unternehmen.

Als eines von sechs Kindern wuchs der Schüler in einem Haushalt auf, in dem der Wocheneinkauf logistisch und finanziell ins Gewicht fiel. „Bei uns zuhause war Einkaufen immer ein großes Thema“, erinnert sich Wolf. Dabei fiel ihm ein grundlegendes Problem auf: „Angebote und Rezepte sind eigentlich immer getrennt. Entweder schaust du, was gerade günstig ist, oder du suchst ein Rezept.“ Beides manuell zusammenzubringen, kostete viel Zeit und Nerven. „Das muss doch einfacher gehen“, schoss es dem Jugendlichen durch den Kopf. So wurde Sheap geboren.

Unter diesem Namen hat der 15-Jährige eine App entwickelt, die wöchentlich die aktuellen Angebote von über neun Supermarktketten – darunter Aldi, Lidl, Rewe und Kaufland – aggregiert. Der Clou: Die App generiert aus den Angebotsdaten wöchentlich über 270 fertige Rezepte. „Klassische Rezept-Apps starten meistens beim Rezept. Angebotsportale starten beim Preis. Sheap verbindet beides“, bringt es der Gründer auf den Punkt.

Vom analogen Schmerz zur App in Rekordzeit

Bemerkenswert ist das konsequente Lean-Startup-Vorgehen. In gerade einmal vier Monaten zog Wolf das Projekt von der Idee bis zur Veröffentlichung durch. Dabei ist er kein bloßer Ideengeber, der eine Agentur beauftragt hat. Seine ersten Programmiererfahrungen sammelte er bereits mit elf Jahren beim Bau kleiner Spiele. Für Sheap brachte er sich das nötige Wissen durch Online-Kurse und Ausprobieren kurzerhand selbst wieder bei.

„Ja, das hat auf jeden Fall einiges an Nerven gekostet!“, gibt der Schüler unumwunden zu. Gleichzeitig verweist er auf technologische Schützenhilfe: „Heute gibt es mit KI unglaublich viele Möglichkeiten, die Entwicklung von Software effizienter zu machen. Da konnte ich mir auch die ein oder andere Stunde sparen.“

Die Update-Historie in den App-Stores belegt seine technische Disziplin. Fast wöchentlich spielt er Verbesserungen aus, integriert etwa Gamification-Elemente wie ein Spar-Dashboard, das den Nutzer*innen ihre finanzielle Ersparnis aufzeigt.

Accelerator-Weihen und der Kampf mit der Bürokratie

Dass es sich bei Sheap um ein ernstzunehmendes Produkt handelt, zeigen knapp 2.000 Nutzer*innen sowie die Finalteilnahme am FLIGHT Accelerator der Startbahn27 in Schweinfurt. Doch wer als 15-Jähriger gründet, stößt rechtlich schnell an harte Grenzen. Vertreten wird das Start-up daher pragmatisch durch die familiäre „Wolfs Vermietungs GbR“.

Seine Eltern hätten ihn von Anfang an unterstützt, betont der Gründer. Einen großen Pitch am Küchentisch brauchte es nicht. „Die Lösung mit der GbR war keine lange Diskussion, sondern vor allem eine praktische Möglichkeit, um die rechtlichen Voraussetzungen in der Anfangsphase zu erfüllen“, erklärt Wolf. Dennoch ist er sich bewusst, dass mit dem Wachstum auch die Verantwortung wächst. „Deshalb ist eine Umwandlung in eine UG bereits in Planung“, so der Jungunternehmer.

B2C-Haifischbecken und offene Daten-Fragen

Trotz des rasanten Starts bewegt sich das Modell in einem schwierigen Markt: Nutzer*innen sind kostenlose Rezept-Apps gewöhnt. Die Frage, woher die Echtzeit-Daten der Supermärkte stammen – ob über offizielle Schnittstellen oder mühsames Web-Scraping –, ließ der Gründer unbeantwortet. Bezüglich der Serverkosten gibt er sich jedoch transparent: „Aktuell tragen ich und meine Eltern die laufenden Kosten.“ Diese seien noch überschaubar, doch der Schüler gibt die Marschroute klar vor: „Sicherlich ist es mein Ziel, in den nächsten Monaten ins Plus zu ziehen.“

Ein lukrativer Ausweg aus der Monetarisierungsfalle ist der Schritt in den B2B-Bereich. Wolf führt bereits erste Gespräche mit Supermärkten und großen Einzelhandelsgruppen. Wer vermutet, gestandene Kaufleute würden einen 15-Jährigen belächeln, irrt. „Ich hatte erwartet, dass ich mich vielleicht drei- bis viermal öfter durchsetzen muss, aber das Gegenteil ist der Fall“, so Wolf. „Es sind immer Gespräche auf Augenhöhe.“

Der Burggraben gegen die Branchenriesen

Dennoch bleibt die Konkurrenz durch Riesen wie KaufDA oder Rewe ein Thema. Was passiert, wenn die Großen das Modell in ihre eigenen Apps einbauen? „Das ist die Frage, die mich noch am unsichersten macht“, räumt er ehrlich ein. Die großen Player hätten Budgets und Teams, die er nie einholen könne. Sein eigener Burggraben sei die extreme Agilität: „Wenn jemand mir heute Feedback schreibt, kann ich übermorgen ein Update rausspielen. Kein Meeting, kein Freigabeprozess, keine Quartalsstrategie.“

Langfristig, so betont der Gründer, suche er ohnehin nicht die Konfrontation. „Ich will gar kein Gegner der großen Ketten sein, ich will ihr Partner werden.“ Wenn Sheap dem Supermarkt helfe, rabattierte Waren cleverer zu vermarkten, ändere sich die Dynamik: „Dann bin ich nicht mehr der Außenseiter, den sie fürchten müssen, sondern jemand, mit dem sie bauen wollen. Auf diesen Moment arbeite ich hin.“

Fazit: Machen statt Planen

Roman Wolf und Sheap sind ein Paradebeispiel dafür, wie zugänglich App-Entwicklung geworden ist. Auch wenn die Skalierung im FoodTech-Markt eine massive Hürde bleibt: Wer mit 15 Jahren ein Produkt baut, in Accelerator-Finals steht und auf Augenhöhe mit dem Einzelhandel verhandelt, dem stehen alle Türen offen. Wie Wolf selbst kürzlich riet: „Fangt früher an, als ihr euch bereit fühlt. Holt euch echtes Feedback. Und gebt nicht zu schnell auf.“

Leonardo und Alexander gehören selbst der Gen Z an und sind mit jenen Plattformen aufgewachsen, die sie nun sicherer machen wollen. Die beiden Gründer, die sich bereits seit dem Kindergarten kennen, haben die Dynamiken von digitaler Ausgrenzung und Belästigung am eigenen Leib erfahren: Leonardo war als Kind selbst Opfer von Cybermobbing. Wer nun glaubt, dieses Trauma sei der einzige Auslöser für die Gründung der Helmit GmbH im Juli 2025 gewesen, irrt. „Der Auslöser war keine Erfahrung, sondern eine Recherche“, stellt Leonardo Benini klar. Das Gründer-Duo habe analysiert, was Eltern heute tatsächlich zur Verfügung stehe, was jedoch meist nur auf App-Sperren oder Webfilter hinauslaufe. Der 23-Jährige wird deutlich: „Das ist die falsche Antwort auf die richtige Sorge. Wenn ein Kind nur noch zwei Stunden am Tag online ist, wird in diesen zwei Stunden nichts sicherer.“ Cybergrooming passiere schließlich nicht wegen zu viel Bildschirmzeit, sondern weil Erwachsene unbemerkt Kontakt aufnehmen und die Kinder aus Scham schweigen. Technisch möglich sei Helmit laut Benini ohnehin erst seit kurzem, da kleine Sprachmodelle nun effizient genug seien, um Kontext direkt und lokal auf dem Gerät zu verarbeiten. „Vor drei Jahren wäre dieses Produkt nicht baubar gewesen“, erinnert er sich. „Das war der Punkt, an dem wir gesagt haben: entweder jetzt, oder jemand anderes macht es.“

Die akademischen und beruflichen Profile der beiden 23-Jährigen stechen hervor: Benini studierte Mathematik an der TU München sowie der University of Toronto und war bereits als Aktuar bei der Allianz tätig. Wolters absolvierte ein Studium der Elektrotechnik an der TU München und der National University of Singapore, spezialisierte sich an der ETH Zürich auf Privacy-Preserving Machine Learning und sammelte Praxiserfahrung bei der Boston Consulting Group sowie bei BMW. Beide werden durch die renommierten Stipendienprogramme EWOR und Sigma Squared gefördert.

Kontext-KI statt Vollüberwachung

Helmit grenzt sich bewusst von klassischen „Parental Control“-Lösungen ab. Das Setup dauert weniger als zwei Minuten: Eltern installieren die Software und verknüpfen die Accounts der Kinder unkompliziert per QR-Code. Die KI analysiert daraufhin in Echtzeit Interaktionen auf WhatsApp, Instagram, Discord, Signal und YouTube auf Muster von Cybermobbing, pädokrimineller Kontaktanbahnung, Hassrede oder suizidalen Inhalten. Diese massiven Datenströme zu verarbeiten, ohne dass das System im Alltag zusammenbricht, war eine enorme technische Hürde. Alexander Wolters erklärt den hart erarbeiteten Lösungsansatz: „Die Analyse läuft vollständig auf dem Gerät. Kein Server, keine Cloud, kein Chatverlauf, der irgendwo hochgeladen wird.“ Damit falle zwar der einfache Weg weg, die Rechenlast schlichtweg in ein Rechenzentrum auszulagern, räumt er ein. Doch nach anderthalb Jahren Entwicklungszeit laufe Helmit nun stabil im Hintergrund, „auch auf älteren Mittelklasse-Geräten, ohne den Akku zu ruinieren“, verspricht der Tech-Experte.

Der entscheidende Hebel der Software liegt im Privatsphäre-Ansatz: Eltern erhalten keinen pauschalen Zugang zu den privaten Nachrichten ihrer Kinder. Erst wenn die KI eine konkrete Grenzüberschreitung identifiziert, wird ein relevanter Textauszug als Alarm an die Eltern übermittelt. Doch Teenager kommunizieren oft rau oder ironisch. Wie verhindert das Start-up Fehlalarme, die das Vertrauen zwischen Eltern und Kind durch ständiges Nachfragen ruinieren könnten? „Fehlalarme entstehen fast immer dann, wenn man einzelne Nachrichten bewertet“, kontert Wolters. „Ein einzelner derber Satz sagt nichts aus.“ Die KI bewerte daher ganze Verläufe und analysiere die Dynamik über Tage hinweg, da etwa Cybergrooming ein wochenlanger Prozess sei. Zudem seien die Modelle gezielt auf Jugendsprache und Slang trainiert. Das Team arbeitet mit variablen Schweregraden: „Bei niedriger Schwere fahren wir die Sensitivität bewusst herunter und nehmen in Kauf, dass wir eine harmlose Stichelei übersehen“, gibt Wolters zu bedenken. Geht es jedoch um Grooming oder suizidale Inhalte, ist seine Haltung kompromisslos: „Lieber ein Fehlalarm zu viel als ein übersehener Fall.“

Wettbewerb und Marktstruktur

Der Markt für digitale Kindersicherheit wächst rasant, befeuert durch politische Debatten über Altersgrenzen. Die Konkurrenz im FamilyTech-Segment ist stark: Anbieter wie Kidgonet setzen primär auf klassische Restriktionen, während ChildSaver als offene App auf dem Endgerät läuft. Zudem gibt es die kostenfreien Bordmittel von Apple und Google. Wie überzeugt man Eltern, für Helmit 9,99 Euro im Monat zu zahlen? Leonardo Benini: „Ehrlich gesagt ist das leichter als gedacht, sobald Eltern verstanden haben, was die kostenlosen Bordmittel eigentlich tun.“ Screen Time und Family Link würden lediglich Nutzungsdauer und Zugriff regeln. „Sie sagen einem nicht, dass ein Erwachsener mit gefälschtem Profil seit drei Wochen Kontakt aufbaut“, bringt es Benini auf den Punkt. Basis-Features wie App-Sperren und Webfilter seien bei Helmit zwar enthalten, sie bildeten aber lediglich das Fundament – der eigentliche Kaufgrund sei die „Schutzebene darüber“.

Das B2C-Abo-Modell – 9,99 Euro monatlich oder 99 Euro jährlich für unbegrenzt viele Kinder – greift offenbar: Seit dem Beta-Launch im September 2025 generierte das mittlerweile siebenköpfige Team über 5.000 Nutzer*innen. Eine fundamentale Plattform-Abhängigkeit bleibt jedoch bestehen, da Helmit auf die Messenger-Schnittstellen angewiesen ist. Ändern Tech-Giganten ihre Architektur, droht dem Geschäftsmodell Gefahr. Alexander Wolters redet diese Achillesferse nicht klein: „Die Abhängigkeit ist real, aber sie betrifft nur die Anbindung, nicht das Produkt.“ Ein Grooming-Muster sehe auf Discord schließlich genauso aus wie auf WhatsApp. Zudem setze das Start-up nicht auf technische Grauzonen, sondern nutze die offiziellen Entwickler-Zugänge der Plattformen, etwa für Instagram. Wolters gibt sich daher entspannt: „Das ist keine geduldete Schnittstelle, die morgen zugeht.“ Man gehe bei der Anbindung streng den offiziellen Weg.

Auch finanziell stehen die Vorzeichen auf Wachstum. In einer Pre-Seed-Runde im August 2025 sicherte sich das Start-up mehr als 350.000 Euro. Zu den prominenten Geldgebern gehört Adjust-Gründer Paul Müller, der die App laut Pressemitteilung auch privat für seinen eigenen Sohn nutzt. Über den genauen Runway hüllt sich das Duo in Schweigen, doch Benini gibt sich entspannt: „Wir sind komfortabel finanziert und stehen nicht unter Druck.“ Die nächste Seed-Runde ist für Ende des Jahres angesetzt. „Geld beschleunigt ab diesem Punkt etwas, das bereits läuft“, erklärt er die Taktik. „Das ist der Moment, in dem man raist, nicht der, in dem das Konto leer wird.“

Ausblick: Prävention statt Kontrolle

Mit Helmit betritt ein technologisch extrem anspruchsvolles Start-up den FamilyTech-Markt, dessen Mission exakt den Nerv moderner Erziehung trifft. Für das Jahr 2027 hat das Duo klare Ziele definiert. Produktseitig wolle man in die Breite und Tiefe gehen, kündigt Wolters an. Dazu gehören die Integration von Gaming-Plattformen sowie der Ausbau von Helmit zu einem proaktiven digitalen Gegenüber, das den familiären Kontext versteht und per Chat oder Sprache bedient werden kann.

Geografisch bleibt der Fokus vorerst auf der DACH-Region. „Ein Markt, den man gewinnt, ist mehr wert als fünf, in denen man vorkommt“, argumentiert Benini. Erst nach der Seed-Runde stehe Europa auf dem Plan. Die Vision für 2027 misst der Gründer in konkreten Zahlen: Eine sechsstellige Anzahl geschützter Kinder soll es werden. „Das Endziel ist unverändert, dass Helmit auf jedem Kinder-Smartphone selbstverständlich dazugehört, so wie ein Fahrradhelm“, resümiert Benini selbstbewusst.

In einer zunehmend volatilen Weltlage werden kritische Infrastrukturen zur Zielscheibe. Das sogenannte Spoofing und „amming – also die Manipulation oder Störung von globalen Satellitennavigationssystemen (GNSS) wie GPS oder Galileo – betrifft längst nicht mehr nur militärische Drohnen. Zivile Luftfahrt, autonome Systeme und die Logistik stehen vor massiven Herausforderungen. Branchenexperten schätzen die täglichen wirtschaftlichen Schäden durch GPS-Ausfälle auf bis zu eine Milliarde US-Dollar.

Genau in diese Lücke stößt QOODA. Das Start-up entwickelt quantenbasierte Lösungen, die eine präzise Navigation ohne Satellitensignal ermöglichen. Das Zauberwort lautet Magnetic Anomaly Navigation (MagANav). Die Idee: Das Magnetfeld der Erde gleicht einem einzigartigen Fingerabdruck. QOODA nutzt extrem empfindliche Quantensensoren, um selbst kleinste Anomalien im Magnetfeld zu messen. Diese Daten werden anschließend mit weiteren Sensordaten fusioniert und mithilfe Künstlicher Intelligenz – genauer gesagt Physics-Informed Neural Networks – zu präzisen Magnetfeldkarten verarbeitet. Das Ergebnis ist eine ausfallsichere, alternative Referenz für die Lokalisierung in sicherheitskritischen Bereichen.

„Mit unserer quantensensorbasierten Technologie gestalten wir GPS-freie Navigation neu.“ – Dr. Björn Pötter, Geschäftsführer von QOODA

Gründerteam und Historie

Hinter der technologischen Vision steht ein Schwergewicht an akademischer und industrieller Expertise. Die QOODA GmbH wurde im Jahr 2025 in München gegründet. Das fünfköpfige Gründerteam bringt das notwendige Rüstzeug aus Quantenphysik, Informatik und Industrieerfahrung mit: Neben CEO Dr. Björn Pötter stehen Dr. Inés de Vega, Dr. Peter Eder (COO), Dr. Sadegh Ebrahimi (CTO) und Ahmad Nikmanesh an der Spitze des Unternehmens.

Ihre gemeinsame Mission beschreiben sie als die Modernisierung der sogenannten „OODA-Schleife“ (Observe, Orient, Decide, Act) – einem Konzept aus der Militärstrategie, das durch Quantentechnologie und KI in diversen Anwendungsdomänen schnellere und intelligentere Entscheidungen ermöglichen soll.

Die Hard Facts zu QOODA

• Gründung: 2025 (HRB 305706, Amtsgericht München)
• Stammkapital: 25.000 Euro
• Technologie: Quantensensorik, Sensorfusion, KI-gestützte Magnetfeldkartierung (MagANav)
• Zielmärkte: Luftfahrt, autonome Systeme, Robotik, UXO-Detektion
• Auszeichnungen: 1. Platz beim Münchener Businessplan Wettbewerb 2026 (BayStartUP)

Der Markt: Mehr als nur Navigation

Die Anwendungsfälle für QOODAs Technologie gehen weit über die klassische Luftfahrt hinaus. Ein besonders eindrucksvolles Beispiel für den praktischen Nutzen ihrer DeepTech-Entwicklung ist die Kampfmittelräumung (UXO – Unexploded Ordnance) in Krisengebieten wie der Ukraine. In Zusammenarbeit mit der Dropla Tech ApS nutzt QOODA die Tatsache, dass Quantensensoren eine bis zu tausendfach höhere Sensitivität als klassische Methoden aufweisen, um Minen und Blindgänger zuverlässiger zu detektieren.

Darüber hinaus streckt das Start-up seine Fühler in Richtung Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) aus. Mit quantenmagnetischer und THz-Bildgebung sollen beispielsweise nichtleitende Bauteile von Flugzeugen (wie Radome) präzise auf Defekte inspiziert werden. Diese Diversifikation des Portfolios ist strategisch klug, um unterschiedliche Einnahmequellen in B2B-Märkten zu erschließen.

Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

Wer Hardware, insbesondere Quanten-Hardware, entwickelt, steht unweigerlich vor dem "Tal des Todes" – der extrem kapital- und zeitintensiven Phase zwischen Prototyp und Serienfertigung. Ein kritischer Blick auf das Geschäftsmodell von QOODA offenbart jedoch einen pragmatischen Ansatz zur Risikominimierung.

Das Start-up positioniert sich explizit in den Technology Readiness Levels (TRL) 4 bis 6. Hier liegt der Fokus auf dem Aufbau von Intellectual Property (IP), der Entwicklung wiederverwendbarer Module und Prototyping. Für die teure Industrialisierungsphase (TRL 7-9) – also Zertifizierung, Härtung der Systeme und Skalierung für den Massenmarkt – sucht QOODA den Schulterschluss mit etablierten Industriepartnern.

Um die frühen Phasen der Unternehmensentwicklung zu finanzieren, betreibt das Team zudem Consulting. Die Identifikation von Use-Cases, Strategieberatung für Unternehmen im Quanten-Bereich sowie die Bereitstellung ihrer Entwicklungsplattform „ODIN“ sollen offenbar den Cashflow ankurbeln, während das Kernprodukt reift. Diese Strategie reduziert zwar das anfängliche Kapitalrisiko, macht QOODA auf lange Sicht jedoch stark abhängig vom Wohlwollen und der Geschwindigkeit seiner industriellen Partner.

„Der Münchener Businessplan Wettbewerb bietet uns die passende Plattform, um Technologie und Marktpotenzial sichtbar zu machen“, erklärt Dr. Pötter. Nun geht es darum, das Wachstum strukturiert vorzubereiten und genau diese strategischen Partnerschaften gezielt auszubauen.

Wettbewerb: Ein globales Wettrüsten

QOODA bewegt sich in einem Markt, in dem keine Gefangenen gemacht werden. Die Idee der Navigation mittels magnetischer Anomalien wird derzeit weltweit vorangetrieben. Das australische Start-up Q-CTRL hat mit seinem System "Ironstone Opal" bereits reale Demonstrationen absolviert und behauptet, traditionelle Trägheitsnavigationssysteme (INS) um ein Vielfaches an Genauigkeit zu übertreffen. Auch Giganten der Branche, wie Maxar Intelligence mit ihrer kamerabasierten Software "Raptor", entwickeln alternative Lösungen für GPS-freie Umgebungen.

Die Konkurrenz ist massiv finanziert und operiert international (z.B. Q-CTRL mit Büros unter anderem in Sydney, Los Angeles und Berlin). Für ein junges Münchner Startup bedeutet das: Die Uhr tickt. Der Sieg beim BayStartUP-Wettbewerb ist ein erstklassiger Meilenstein, muss nun aber zügig in hochvolumige Finanzierungsrunden umgemünzt werden.

Einordnung und Fazit

QOODA ist ein Paradebeispiel für den modernen DeepTech-Ansatz "Made in Germany". Das Team kombiniert herausragende akademische Exzellenz mit einem erstaunlich pragmatischen Markteintritt. Anstatt den Versuch zu wagen, mit 25.000 Euro Startkapital eine eigene Hardware-Fabrik aus dem Boden zu stampfen, fokussieren sich die Münchner auf den USP: die Algorithmen, die Sensorfusion und die Modulentwicklung (TRL 4-6). Das begleitende Consulting-Geschäft liefert zudem wichtige Bodenhaftung und frühe Kund*innenkontakte.

Die Technologie adressiert ein brennendes, globales Problem: die Verletzlichkeit von GPS-Systemen. Wenn es QOODA gelingt, die Industrialisierungspartnerschaften (TRL 7-9) erfolgreich abzuschließen, steht dem Start-up ein Multi-Milliarden-Markt offen. Das größte Risiko bleibt jedoch das Timing und das Kapital. Die internationale Konkurrenz, insbesondere aus dem angloamerikanischen und australischen Raum, ist mit prall gefüllten Kriegskassen bereits im Feldtest. Für QOODA gilt es nun, den Schub des Businessplan-Siegs zu nutzen, um die europäische technologische Souveränität in diesem Sektor entscheidend mitzugestalten.

Hinter der Ausgründung steht Managing Partner Florian Klages, der als ehemaliger Leiter Corporate HR der Axel Springer SE reichlich Konzern-Expertise in die Start-up-Welt mitbringt. Mit einem rund 30-köpfigen Team an den Standorten Berlin und Hamburg und Referenzkunden wie Auto1, Emma und Sunday Natural hat sich die Einheit bereits einen Namen gemacht.

Das Versprechen des neuen Markenauftritts: Weg von administrativen Altlasten hin zu „Human Relevance“. Das Team konzentriert sich auf die Schnittstelle von Technologie und operativer Umsetzung – konkret auf HR Operations, die Auswahl und Implementierung von Software sowie Interim-Management, um personelle Engpässe bei schnell wachsenden Unternehmen (50 bis 1.000 Mitarbeitende) zu überbrücken.

Ein unübersichtlicher Tech-Dschungel trifft auf Konsolidierungsdruck

Dass der Bedarf für solche Übersetzer zwischen Software-Anbietern und HR-Abteilungen riesig ist, zeigt ein Blick auf die Marktdaten. Der DACH-Markt für HR-Tech boomt, wird aber zunehmend unübersichtlich: Im ersten Quartal 2025 buhlten bereits über 535 Anbieter um die Budgets der Personalabteilungen.

Da inzwischen rund 67 Prozent der KMU und Scale-ups auf HR-Automatisierung setzen, wächst der Druck auf Gründer, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig zwingt das aktuelle Marktklima zu massiver Investitionssicherheit. Das VC-Funding für deutsche HR-Tech-Start-ups sank 2024 um fast ein Viertel auf unter 100 Millionen US-Dollar, was aktuell zu einer spürbaren Marktkonsolidierung durch Übernahmen führt. Wenn Tools heute gekauft und morgen von einem größeren Konzern geschluckt werden, ist der Beratungsbedarf für eine zukunftssichere, modulare Cloud-Infrastruktur extrem hoch.

Drei Hürden für das neue Spin-off

Der operative Hands-on-Ansatz von Friday/Poppins adressiert ein echtes Problem vieler Gründungs-Teams. Schließlich verfehlt laut SHRM-Daten jede vierte Software-Implementierung im HR die Erwartungen, weil das Setup im Alltag scheitert. Dennoch muss das Unternehmen auf seinem weiteren Wachstumskurs drei wesentliche Hürden nehmen:

1. Das Budget-Dilemma: Scale-ups stöhnen nicht nur über die immensen SaaS-Lizenzkosten großer HR-Plattformen. Ob sie – gerade im restriktiven Finanzierungsumfeld – zusätzlich noch signifikante Budgets für externe Beratung und Implementierung freimachen können, bleibt eine strategische Herausforderung. Der Mehrwert (ROI) muss von Friday/Poppins extrem schnell und messbar geliefert werden.
2. Die Unabhängigkeits-Frage: Das Unternehmen bezeichnet sich explizit als „herstellerunabhängig“. Gleichzeitig rühmt man sich in der Ausgründungs-Meldung mit der Auszeichnung als HiBob EMEA Partner des Jahres 2025. Für Neukunden wird es entscheidend sein, dass die Beratung im Tool-Auswahlprozess tatsächlich agnostisch bleibt und nicht aus Gewohnheit die immer gleichen, vertrauten Partnersysteme ins Spiel bringt.
3. Die KI- und Compliance-Falle: Friday/Poppins verspricht als Kernziel, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im People-Bereich voranzutreiben. Das ist in der aktuellen Marktphase ein ambitioniertes Versprechen. Mit dem stufenweisen Greifen der strengen Auflagen des europäischen AI Acts gelten viele KI-Anwendungen im HR (etwa beim automatisierten Recruiting oder Performance-Tracking) als Hochrisikosysteme. Eine Beratung muss hier künftig nicht nur für Effizienz, sondern vor allem für absolute Compliance sorgen – ein massiver Drucktest für das junge Spin-off.

Ausblick: Ein „Freitagnachmittag“ für das HR-Team?

Trotz dieser marktüblichen Hürden sind die Startvoraussetzungen exzellent. Die Historie und Ausgründung aus torq.partners – die sich in der Szene vor allem als strategischer Finance-Partner für Start-ups einen sehr guten Ruf erarbeitet haben – liefert einen wertvollen Vertrauensvorschuss.

Schaffen es Friday/Poppins, die komplexe Tool-Landschaft für wachsende Unternehmen so zu orchestrieren, dass sie rechtssicher, modular und automatisiert läuft, könnte die Neugründung zu einem wichtigen Enabler werden. Das erklärte Ziel von Florian Klages, das „befreiende Gefühl eines Freitagnachmittags“ in die Personalabteilungen zurückzubringen, ist zumindest schon einmal ein starkes Narrativ für eine oft von Administrations-Chaos geplagte Berufsgruppe.

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.

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.