Steigende Kosten, kurzfristige Reservierungsabsagen und eine spürbare Konsumzurückhaltung setzen die deutsche Gastronomiebranche im Jahr 2026 massiv unter Druck. In diesem Klima positioniert sich das Hamburger GastroTech-Unternehmen BON BON mit einem Plattform- und Markenrelaunch neu. Der Plan des Start-ups: Es will sich vom reinen Gutscheinanbieter zum Technologie- und Infrastrukturpartner der Branche wandeln. Damit rückt der deutsche Gutscheinmarkt, der ein jährliches Gesamtvolumen von rund zehn Milliarden Euro aufweist, ins strategische Visier der Hanseaten.

Pandemie-Baby wird erwachsen: Der Weg ins B2B-Geschäft

Die Wurzeln von BON BON liegen in der Corona-Pandemie. Das Start-up ging aus der Solidaritäts-Initiative PayNowEatLater hervor, die 2020 als digitaler Rettungsschirm ins Leben gerufen wurde. Was als Hilfsaktion durch die vier Gründer David Bernhard, Patrick Kosmala, Niclas Störmer und Malte Steiert begann, verbindet heute gastronomische Betriebe mit Endverbraucher*innen und Firmenkund*innen.

Der Weg vom provisionsfreien Projekt zur B2B-Plattform ist jedoch ressourcenintensiv. Auf die Frage, wie dieser Sprung finanziert wurde und ob Venture Capital im Spiel war, erklärt Co-Gründer David Bernhard: „Tatsächlich konnten wir die Dynamik und den Rückenwind aus der Corona-Zeit nutzen, um die Weiterentwicklung aus eigener Kraft zu finanzieren. Dadurch ist BON BON bis heute vollständig bootstrapped und wir können unabhängig von externem Investorendruck unsere langfristige Vision verfolgen.“

Kassen-Schnittstellen: Der technische Umbau

Der strategische Kern der Neuausrichtung ist der Ausbau nativer Schnittstellen zu Kassen-Systemen (POS). Durch diese Systemintegration sollen Gutscheine automatisiert direkt am Tresen validiert und verbucht werden. Das Unternehmen gibt an, damit den administrativen Aufwand im operativen Alltag der Betriebe drastisch senken zu wollen. Die Gutscheine selbst sind deutschlandweit in über 10.000 Partner*innen-Betrieben einlösbar – von der Kiez-Gastronomie bis zur 3-Sterne-Küche.

Der Aufbau dieses Netzwerks sei laut Unternehmen ein zentraler Schritt gewesen. Rund 1.500 Gastronomien stammen noch direkt aus der Pandemie-Phase, der Rest sei organisch durch Empfehlungen, Messen und den Ausbau von Einzelbetrieben hin zu Ketten gewachsen.

Bezüglich der Abwanderungsquote im Wettbewerb verweist der Gründer auf das eigene Angebot: „Die Churn-Rate zu alternativen Angeboten ist bei uns sehr gering, da unser Leistungsversprechen und die erzielbaren, klar messbaren Ergebnisse für die Gastronomien äußerst überzeugend sind. Die häufigsten Gründe für Abgänge sind tatsächlich Insolvenzen oder Geschäftsaufgaben – bedingt durch die insgesamt herausfordernde wirtschaftliche Lage in der Gastronomie.“

Monetarisierung und Social Impact

Begleitet wird diese Entwicklung durch eine visuelle Neuausrichtung, für die das Unternehmen eine Food-Branding-Agentur engagiert hat. Zudem setzt BON BON auf eine Social-Impact-Komponente: Pro verkauftem Gutschein fließen 0,25 Euro an die Welthungerhilfe zur Finanzierung von Schulmahlzeiten in Burundi.

Hinsichtlich der Monetarisierung legt Bernhard dar, wie sich das Zwei-Säulen-Modell der Hamburger rechnet: „Hier profitieren wir stark davon, dass unser Geschäftsmodell auf zwei Säulen basiert: Zum einen unser Gutscheinsystem inklusive POS-Integrationen für Gastronomien, über das sie ihre eigenen Gutscheine verkaufen und verwalten können – wobei unsere Marge hier bewusst sehr gering ist. Der strategisch wichtigere Bestandteil ist der BON BON Universalgutschein, der bei allen Partner-Gastronomien eingelöst werden kann.“

Die Erlöse generiert das Unternehmen dabei vor allem über das Firmenkund*innengeschäft. „Einnahmen erzielen wir hier insbesondere über unsere B2B-Lösungen, etwa automatisierte Gutscheinversendungen zu Anlässen wie Geburtstagen, sowie über die branchenübliche Nichteinlösequote, die bei Gutscheinsystemen immer eine Rolle spielt“, so der Gründer weiter.

Der Kassenmarkt als operative Hürde

Der Gutschein-Sektor ist stark fragmentiert und umkämpft. Im Erlebnisbereich agieren Anbieter wie Jochen Schweizer, im Gastro-Segment Akteure wie Yovite oder subventionierte Stadtgutschein-Initiativen.

Eine wesentliche operative Hürde für BON BON liegt in der technologischen Zersplitterung der Branche. Gefragt nach der technischen Herausforderung, funktionierende Schnittstellen von Orderbird über Vectron bis Lightspeed trotz Software-Updates stabil zu halten, räumt Bernhard ein: „Das ist tatsächlich eine große Herausforderung, der wir mit sehr langfristig aufgebauten und partnerschaftlichen Beziehungen sowohl zu den Kassensystemanbietern als auch zu den Gastronom*innen begegnen. Erfreulicherweise sind die relevanten Schnittstellen dabei vergleichsweise stabil und weitgehend von den schnellen Entwicklungszyklen der eigentlichen Kassensoftware entkoppelt, was uns eine verlässliche technische Integration ermöglicht.“

Ausblick auf die kommenden Monate

Ob es dem Team langfristig gelingt, den Betrieben bürokratische Hürden im Alltag durch POS-Integrationen abzunehmen, wird der Praxis-Test zeigen. Gleichzeitig muss sich beweisen, ob die überarbeitete Website und die mobile Nutzer*innenführung ausreichen, um Endkund*innenkäufe außerhalb typischer Phasen wie Weihnachten konstant zu generieren.

Für die kommenden 12 bis 18 Monate hat das Team Produkt-Schritte definiert. Bernhard benennt die geplante Expansion: „Die Weiterentwicklung geht hier klar in zwei Richtungen: Zum einen in die kontinuierliche Erschließung weiterer Supermarktketten, zum anderen vor allem in den Ausbau erweiterter Firmenangebote rund um steuerfreie Sachbezüge. Dabei ermöglichen wir es Arbeitgebenden – unter bestimmten Voraussetzungen, die wir dank unserer Kassensystem-Integrationen zunehmend zuverlässig erfüllen – ihren Mitarbeitenden monatlich oder zu besonderen Anlässen steuerfrei Gutscheine bereitzustellen.“

Eine EY-Umfrage vom März 2026 zeigt deutlich: 78 Prozent der befragten Führungskräfte geben zu, dass die KI-Einführung in ihren Unternehmen schneller voranschreitet, als sie die damit verbundenen Risiken beherrschen können.

Das ist kein Zufall. Im Laufe des Jahres 2025 haben viele Unternehmen den Schritt gemacht – vom Experiment hin zur skalierbaren Nutzung von KI im operativen Alltag. Die Ausgaben für generative KI sind im selben Zeitraum auf rund 37 Milliarden US-Dollar gestiegen. Doch nicht das schnelle Wachstum des KI-Ökosystems hat die Debatte in Richtung Kontrolle verschoben, sondern eine neue Generation von Systemen: agentische KI.

Was agentische KI wirklich ist – und warum 2026 ihr Jahr ist

Klassische KI-Systeme funktionieren nach einem einfachen Prinzip: Eingabe rein, Antwort raus. Agentische Systeme gehen deutlich weiter. Sie sind Plattformen oder Programme, die:

• ein übergeordnetes Ziel entgegennehmen,
• es in Teilaufgaben zerlegen,
• passende Werkzeuge auswählen,
• einen Plan eigenständig ausführen,
• und ihr Vorgehen laufend anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen – und das alles innerhalb eines definierten betrieblichen Rahmens.

Was nach außen wie ein einzelner KI-Agent wirkt, ist in der Praxis meist ein Netzwerk spezialisierter Systeme, die jeweils einen Teil eines Workflows übernehmen und von einer Orchestrierungsebene koordiniert werden.

Gerade weil diese Systeme weitgehend autonom arbeiten, steigt ihr wirtschaftlicher Nutzen deutlich. Prozesse wie Vertriebsrecherche, Pipeline-Management oder Compliance-Prüfungen – für die früher ganze Teams nötig waren – lassen sich heute automatisieren.

Der Fortschritt ist messbar: Die Bandbreite an Aufgaben, die agentische KI mit einer Erfolgsquote von rund 80 Prozent bewältigt, verdoppelt sich etwa alle sieben Monate. Gleichzeitig sind die Kosten stark gesunken. Der Betrieb eines Systems auf dem Niveau von GPT-3.5 ist heute rund 280-mal günstiger als noch 2022. Auch Hardwarekosten sinken jährlich um etwa 30 Prozent. In diesem Tempo wird es für Unternehmen zunehmend schwer, gute Gründe gegen den Einsatz agentischer KI zu finden.

Die Governance-Lücken, über die kaum jemand spricht

Die Diskussion über Risiken konzentriert sich häufig auf das Offensichtliche: Datenlecks, Prompt Injection oder Modellschwächen. Die eigentlichen Herausforderungen liegen tiefer.

Agentische KI ist kein Projekt mit einem klaren Endpunkt. Sie ist ein laufender Betrieb, der kontinuierliche Überwachung, Anpassung und klare Verantwortlichkeiten erfordert. Genau hier liegt die Schwachstelle vieler Unternehmen: Sie behandeln KI wie ein Software-Feature – einmal einführen und dann weitermachen. Genau dort beginnen die Probleme – oft unbemerkt.

Hinzu kommt ein weiteres Risiko: Open-Source-Modelle. Wenn die zugrunde liegende Architektur beliebig verändert werden kann, wird der Datenschutz schwer kontrollierbar – besonders für Unternehmen, die mit Kund*innendaten arbeiten.

Damit verbunden ist ein grundlegendes Problem: Agentische KI ist nur so zuverlässig wie die Logik, auf der sie basiert. Wer nicht systematisch alle Grenzfälle testet, riskiert, dass das System genau dort Lücken findet und nach seiner eigenen Logik handelt – nicht im Sinne der tatsächlichen Prozesse im Unternehmen. KI ist keine Wunderwaffe. In bestimmten Fällen ist klassische Automatisierung mit fest definierten Regeln deutlich verlässlicher, wenn Prozesse zu 100 Prozent korrekt ablaufen müssen.

Wenn KI keine Wunderwaffe ist: Reale Fälle

Die beschriebenen Risiken sind längst Realität – manchmal sichtbar, manchmal kaum wahrnehmbar. Im Januar 2024 musste der Paketdienstleister DPD seinen KI-Kundenservice abschalten, nachdem ein Systemupdate die Schutzmechanismen entfernt hatte. Ein Kunde brachte den Bot dazu, zu fluchen, Gedichte über seine eigene Nutzlosigkeit zu schreiben und DPD als „schlechtesten Paketdienst der Welt“ zu bezeichnen. Das Unternehmen sprach von einem Fehler. Tatsächlich zeigte der Vorfall, was passiert, wenn KI ohne ausreichende Tests und Aufsicht eingesetzt wird. Innerhalb weniger Stunden verbreitete sich der Fall über soziale Medien und führte zu erheblichem Reputationsschaden.

In anderen Fällen bleibt das Ganze weitgehend unsichtbar. Im September 2025 berichtete Press Gazette über mehrere PR-Agenturen, die Journalist*innen systematisch mit KI-generierten Pressemitteilungen versorgten – inklusive erfundener Expert*innen. Die zitierten Personen ließen sich online nicht nachweisen, dennoch wurden Inhalte in großen Medien veröffentlicht.

Unterschiedliche Branchen, gleiche Ursache: fehlende Governance, fehlende Verantwortlichkeit und niemand, der im entscheidenden Moment die Kontrolle übernimmt.

Der hybride Ansatz: Was er ist – und was nicht

Die Antwort auf die Governance-Lücke ist nicht, die Einführung von KI zu verlangsamen. Es geht darum, KI nicht länger als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen zu behandeln – sondern Systeme zu schaffen, in denen beide das tun, was sie am besten können.

Ein echtes hybrides Modell bedeutet, ein Setup zu schaffen, in dem KI das Volumen übernimmt – Routineanfragen, sich wiederholende Aufgaben, vorhersehbare Interaktionen – während sich menschliche Mitarbeitende auf das konzentrieren, was KI nicht zuverlässig leisten kann: komplexe Fälle und Ausnahmefälle, bei denen Ergebnisse stark von Einschätzung und Kontextverständnis abhängen.

Genauso wichtig ist, was ein hybrides Modell nicht ist. Einen Chatbot in einen bestehenden Workflow einzubinden, ist kein hybrides Modell, sondern nur ein zusätzliches Feature. Und Mitarbeitende, die KI-Ergebnisse lediglich passiv überwachen, arbeiten nicht wirklich hybrid – das ist bloße Aufsicht ohne aktive Beteiligung.

Im Alltag ist die Grenze zwischen „das lässt sich automatisieren“ und „das besser nicht“ konkreter, als die meisten Unternehmen erwarten. Ein Beispiel: ein SaaS-Unternehmen. Anfragen zu Abonnements, Kontozugängen oder Zahlungsfragen folgen vorhersehbaren Mustern, die Antworten liegen bereits vor – Kund*innen fragen oft nur, weil sie nicht selbst suchen möchten. Das sind ideale Kandidaten für Automatisierung. Entsprechend zeigen Anbieter*innen im Kundensupport, die das hybride Modell bereits getestet haben: Ein gut trainierter KI-Agent kann bis zu 85 Prozent solcher Anfragen übernehmen – mit sofortigen Antworten und ohne Einbußen bei der Kund*innenzufriedenheit.

Bei technischen Problemen sieht das anders aus. Tritt ein Fehler auf oder fällt ein Server aus, weiß oft nicht einmal das Produktteam sofort, was passiert ist – geschweige denn, wie das Problem zu lösen ist. Ein KI-Agent ohne diesen Kontext folgt seinem Training und liefert eine scheinbar sichere Antwort – und führt Kund*innen damit in die falsche Richtung. In einem kritischen Moment ist das kein kleines Ärgernis, sondern ein direkter Weg, Kund*innen dauerhaft zu verlieren. Deshalb bleiben gezielte Weiterleitungen an menschliche Mitarbeitende ein bewusstes Element – denn manche Situationen erfordern das Urteilsvermögen und die Sorgfalt, die nur ein Mensch bieten kann.

Welche Governance-Lösungen es heute schon gibt

Unternehmen, die KI-Integrationen systematisch testen, kommen zu einem klaren Ergebnis: Der wirksamste Ansatz ist, Systeme so zu gestalten, dass sie ihre eigenen Grenzen erkennen. Das bedeutet konkret: Die KI erkennt Unsicherheit, eskaliert automatisch und übergibt an Menschen, bevor Schaden entsteht.

Regulatorisch gibt es erste Leitplanken. Der EU AI Act gilt seit August 2025 vollständig und schreibt für Hochrisiko-KI-Systeme menschliche Aufsicht und Risikomanagement vor.

Doch Regeln allein reichen nicht. Sie definieren Rahmenbedingungen, aber nicht, wie konkret gehandelt werden soll, wenn eine KI auf eine Situation trifft, für die sie nicht trainiert wurde – und ein(e) Kund*in auf eine Antwort wartet.

Genau hier entscheidet sich, ob Governance funktioniert. Und genau das sollte 2026 nicht mehr dem Zufall überlassen werden.

Die Autorin Nataliia Onyshkevych ist CEO von EverHelp. Sie arbeitet mit wachsenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen daran, Customer Support in KI-gestützten Umgebungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten.

Inhalte, Dienstleistungen und Unterhaltung werden zunehmend flexibel, mobil und individuell konsumiert. Während früher feste Zeiten und physische Angebote dominierten, stehen heute On-Demand-Modelle im Mittelpunkt. Diese Entwicklung wirkt sich nicht nur auf einzelne Produkte aus, sondern prägt ganze Branchen und schafft neue wirtschaftliche Dynamiken. Insbesondere digitale Geschäftsmodelle profitieren von der steigenden Erwartung an Verfügbarkeit, Geschwindigkeit und Personalisierung.

Digitales Nutzerverhalten im Wandel

Die Verschiebung der Nutzungsgewohnheiten von stationären Desktop-Lösungen hin zu mobilen Endgeräten ist der stärkste Treiber der aktuellen Digitalökonomie. On-Demand ist zum Standard geworden: Ob Content, Services oder Unterhaltung – die Erwartungshaltung der Konsumenten ist geprägt von sofortiger Verfügbarkeit und einer hohen Passgenauigkeit durch Personalisierung.

• Inhalte jederzeit abrufbar: Die zeitliche Entkopplung von linearen Sendeplänen oder Öffnungszeiten.
• Omnichannel-Nutzung: Ein nahtloser Übergang zwischen Smartphone, Tablet, Smart-TV und Laptop.
• Komfort als Zahlungsargument: Eine wachsende Bereitschaft, für Zeitersparnis und einfache Bedienbarkeit Abonnements abzuschließen.

Streaming als Vorreiter der digitalen Transformation

Streaming-Dienste gelten als eines der prägendsten Beispiele für die Anpassung an modernes Nutzerverhalten. Klassische Medienformate wurden durch Plattformen ersetzt, die Inhalte jederzeit zugänglich machen. Gleichzeitig haben sich abonnementbasierte Modelle etabliert, die stabile und planbare Einnahmen ermöglichen.

Ein zentraler Erfolgsfaktor liegt in der Nutzung von Daten. Algorithmen analysieren das Verhalten der Nutzer und liefern personalisierte Empfehlungen, wodurch die Verweildauer und Kundenbindung gesteigert werden. Für Unternehmen ergibt sich daraus ein skalierbares Modell, das sich international ausrollen lässt und kontinuierlich optimiert werden kann. Die Grenzkosten pro neuem Nutzer sind minimal. Eine starke Kundenbindung erfolgt hier primär durch exklusiven Content und ein personalisiertes Interface.

In diesem Bereich steht allerdings eine Wende bevor. Durch die große Akzeptanz und Nachfrage sind zahlreiche Angebote und dadurch ein fragmentierter Markt entstanden. Mehrere Abos pro Haushalt sind die Regel und Nutzer wünschen sich zunehmend eine Bündelung.

Gaming und interaktive Unterhaltung auf dem Vormarsch

Gaming hat sich von einer Nische zu einem der weltweit größten digitalen Märkte entwickelt und übertrifft in den Umsätzen längst die Film- und Musikindustrie zusammen. Besonders entscheidend ist hier der soziale Aspekt: Community-Building innerhalb der Spielewelten macht Gaming zu einem sozialen Netzwerk. Der Übergang zu Live-Events und Multiplayer-Erlebnissen schafft eine emotionale Bindung, die weit über das reine Konsumieren hinausgeht.

Gleichzeitig verschiebt sich der Fokus von einmaligen Käufen hin zu kontinuierlichen Einnahmequellen, etwa durch In-Game-Käufe oder abonnementbasierte Modelle. Diese Entwicklung zeigt, wie stark Nutzererlebnisse und soziale Komponenten den Erfolg digitaler Angebote beeinflussen.

iGaming als Teil der digitalen Entertainment-Ökonomie

Innerhalb der digitalen Unterhaltungslandschaft nimmt auch der iGaming-Bereich eine besondere Rolle ein. Dieser Sektor profitiert in ähnlicher Weise von technologischen Entwicklungen wie Streaming und Gaming, insbesondere durch mobile Nutzung, intuitive Benutzeroberflächen und schnelle Transaktionsmöglichkeiten.

Die Plattformen sind darauf ausgelegt, ein möglichst reibungsloses und immersives Nutzererlebnis zu bieten. Online Casino Schweiz präsentiert eine klare Strukturierung unterschiedlicher Games sortiert nach Themen oder Anbietern. Above the fold finden Nutzer Infos zu aktuellen Top-Gewinnern, Verlosungs-Aktionen oder neuen Titeln. Die Kombination aus Gamification-Elementen, internationaler Skalierbarkeit und datenbasierter Optimierung macht diesen Markt aus wirtschaftlicher Perspektive besonders interessant.

Typische Merkmale dieser Branche sind:

• hohe Nutzerbindung durch spielerische Elemente 
• globale Ausrichtung digitaler Plattformen 
• kontinuierliche Anpassung durch Nutzerdaten 

Wirtschaftlichkeit und Transferpotenzial

Die Branche zeichnet sich durch überdurchschnittlich hohe operative Margen aus, da nach der initialen Entwicklung der Plattform und der Integration von Content die Skalierungskosten gering bleiben. Während Marketing- und Lizenzkosten substanziell sind, ermöglichen automatisierte Prozesse in der Kundenverwaltung und Zahlungsabwicklung eine hohe Profitabilität.

Diese Effizienz lässt sich auf andere digitale Angebote übertragen: Das Prinzip der Mikro-Interaktionen und die sofortige Belohnung (Instant Gratification) sind Mechanismen, die auch im E-Commerce oder in Produktivitäts-Apps die Conversion-Rate steigern. Wer lernt, die im iGaming perfektionierten Methoden der Datenanalyse und Echtzeit-Personalisierung zu nutzen, kann die Kundenbindung in nahezu jedem digitalen Geschäftsmodell signifikant erhöhen.

Was Gründer daraus lernen können

Die Analyse erfolgreicher digitaler Branchen zeigt klare Muster. Im Mittelpunkt steht nicht die Technologie selbst, sondern deren Anwendung im Kontext realer Nutzerbedürfnisse. Plattformdenken, Datenanalyse und eine konsequente Ausrichtung auf Benutzerfreundlichkeit sind zentrale Erfolgsfaktoren.

Konkrete Impulse:

• Verhalten statt Produkt: Geschäftsmodelle sollten dort ansetzen, wo Nutzer bereits Zeit verbringen oder Reibungsverluste erleben.
• Iteration: Schnelles Testing von Funktionen (MVP-Ansatz) ermöglicht es, am Puls der Zielgruppe zu bleiben.
• Mobile-First-Denkweise: Jede Lösung muss primär auf dem kleinsten Bildschirm perfekt funktionieren.
• Entwicklung skalierbarer Plattformlösungen 

Das digitale Nutzerverhalten entwickelt sich dynamisch weiter und beeinflusst zahlreiche Branchen nachhaltig. Unternehmen, die diese Veränderungen frühzeitig erkennen und in ihre Strategien integrieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile. Besonders erfolgreich sind Modelle, die Flexibilität, Personalisierung, einfache Zugänglichkeit und die Einbindung in starke App-Ökosysteme miteinander verbinden. In einer zunehmend digitalen Wirtschaft entstehen neue Chancen vor allem dort, wo technologische Möglichkeiten auf veränderte Erwartungen treffen.

Weitere Gewinner des Nutzerwandels

Neben Unterhaltung und Gaming profitieren auch andere Branchen vom veränderten Verhalten. Besonders deutlich wird dies in Bereichen, die auf flexible Nutzung und personalisierte Angebote setzen.

Dazu zählen unter anderem:

• E-Learning-Plattformen, die ortsunabhängiges Lernen ermöglichen 
• Fitness- und Gesundheits-Apps, die individuelle Trainingspläne bieten 
• Fintech-Lösungen, die schnelle und unkomplizierte Zahlungsprozesse unterstützen 

Gemeinsam ist diesen Geschäftsmodellen eine starke Nutzerzentrierung. Sie bieten Lösungen, die sich nahtlos in den Alltag integrieren lassen und dabei individuelle Bedürfnisse berücksichtigen.

Was Gründer daraus lernen können

Der entscheidende Erfolgsfaktor in der digitalen Ökonomie ist die radikale Nutzerzentrierung. Erfolgreiche Unternehmen denken nicht mehr in isolierten Produkten, sondern in Plattformen, die ein Problem ganzheitlich lösen. Die Bedeutung von Datenanalyse zur stetigen Verbesserung der UX kann dabei nicht überschätzt werden.

Die Verfestigung digitaler Gewohnheiten ist ein unumkehrbarer Prozess. Neue Märkte werden dort entstehen, wo technologische Möglichkeiten auf neue menschliche Bedürfnisse treffen. Die größten Chancen liegen für Gründer und etablierte Unternehmen dort, wo sich das Nutzerverhalten schneller wandelt als die bestehenden, oft noch trägen Angebote am Markt.

Der Markt für verbraucherorientiertes LegalTech (B2C) hat in den vergangenen Jahren in Deutschland stark an Fahrt aufgenommen. Im Zentrum stehen oft standardisierbare Massenverfahren – von Fluggastrechten über Mietminderungen bis hin zum Arbeitsrecht. In letzterem Segment positioniert sich cleverklagen.

Bootstrapping in einem teuren Markt

Gegründet wurde die Plattform im Jahr 2020 von den beiden Rechtsanwälten Fabian Beulke und Lucas Rößler. Die Idee entstand in ihrer gemeinsamen Zeit bei der renommierten Kanzlei Hausfeld LLP, wo sie maßgeblich in die Betreuung großer Sammelklagen involviert waren. Diese Erfahrung inspirierte das Duo zu einem Ansatz, den sie selbst als eine Art „Robin Hood Litigation“ beschreiben: Sie wollen die strukturellen Nachteile von Arbeitnehmer*innen gegenüber ressourcenstarken Unternehmen ausgleichen. Dabei positioniert sich das Start-up bewusst als moderne Alternative zur klassischen Kanzlei.

Bemerkenswert für die Start-up-Szene: cleverklagen wächst seit der Gründung profitabel und verzichtet dabei vollständig auf externes Kapital. Das ist mutig. Denn im B2C-Arbeitsrecht haben Kund*innen einen extrem niedrigen Lifetime Value – man wird idealerweise nur einmal gekündigt –, während die Akquisekosten via Google Ads enorm sind. Wie stemmt man das gegen VC-finanzierte Konkurrenz?

„Wir haben bewusst klein angefangen“, blickt Lucas Rößler zurück. „Gerade beim Bootstrapping kommt es darauf an, extrem effizient und genau zu arbeiten. Denn wenn das Geld knapp ist, kann man sich nur wenige Fehler leisten“, erinnert er sich an die harte Anfangsphase, in der das Duo nahezu alles selbst übernehmen musste. Fehlerverzeihlich ist das B2C-Arbeitsrecht bis heute nicht: Wer im Google-Ads-Wettbewerb gegen VC-finanzierte Player antritt, braucht Nerven aus Stahl – und, wie Rößler anmerkt, „einen starken Sales-Funnel, von der Anzeige bis zur Conversion“. Neben dieser technischen Präzision brauche es laut dem Gründer aber auch „sehr viel Liebe fürs Detail und ein gutes Verständnis, was die Kund*innen von einem erwarten“. Ob sich ein(e) einzelne(r) Mandant*in rechne, müsse man in der Summe betrachten. Dank erfahrener Anwält*innen sei man meist erfolgreich, was dem Unternehmen heute eine finanzielle Stabilität gebe, die in der Anfangsphase gefehlt habe.

Prozesskostenfinanzierung statt Stundenlohn

Die Geschäftsidee verknüpft digitale Prozessabläufe mit der Betreuung durch echte Jurist*innen. Eine eigens entwickelte Software soll Arbeitsabläufe vereinfachen und dem Team mehr Raum für die Mandant*innenbetreuung geben. Das Kernstück ist jedoch das finanzielle Modell, das einer klassischen Prozesskostenfinanzierung entspricht: Es gibt kein Vorkostenrisiko und im Falle einer Niederlage entstehen den Arbeitnehmer*innen keine Kosten. Verfügen die Kund*innen über keine Rechtsschutzversicherung, finanziert cleverklagen den Prozess vor. Im Gegenzug wird eine Provision fällig, die als Teil der zusätzlich ausgehandelten Abfindung beschrieben wird.

Doch wie hoch ist diese Erfolgsprovision genau? „Unsere Erfolgsprovision ist bewusst nicht einheitlich festgelegt, sondern hängt immer vom jeweiligen Fall ab“, erklärt Fabian Beulke. Man berücksichtige das Verlustrisiko, die übernommenen Anwaltskosten und die realistische Abfindungshöhe. „Durchschnittlich kann man sagen, dass unser Erfolgshonorar bei knappen 30 Prozent liegt“, präzisiert Beulke. Stehe eine sehr hohe Abfindung im Raum, könne die Provision auch deutlich darunter fallen – bei hohem Risiko aber auch entsprechend steigen.

Während sich das Duo bei der Erfolgsquote auskunftsfreudig zeigt – derzeit schließe man über 90 Prozent der Fälle erfolgreich ab und wachse jährlich um rund 50 Prozent –, mauern die beiden bei der Frage nach den genauen Finanzen. „Zu konkreten Umsatzzielen äußern wir uns allerdings nicht“, wiegelt Beulke ab.

Das „Rosinenpickerei“-Dilemma

Das Modell der Prozessfinanzierung ist lukrativ, steht bei Kritikerinnen aber oft unter dem Verdacht des sogenannten Cherry-Pickings. Der Vorwurf lautet, Anbieter*innen würden durch Algorithmen rigoros vorfiltern und nur die fast risikolosen Fälle annehmen, während komplexe oder wirtschaftlich kleinere Schicksale durchs Raster fallen.

Lucas Rößler wehrt sich vehement gegen diese Darstellung: „Diese Kritik können wir so nicht bestätigen. Unsere Ablehnungsquote ist sehr niedrig, denn wir wollen so vielen Menschen wie möglich helfen.“ Zwar bleibt Rößler eine exakte Prozentzahl bei der Ablehnungsquote schuldig, verspricht aber: „Uns ist es ganz egal, ob unser(e) Mandant*in Mini-Jobber*in oder eine hochbezahlte Führungskraft ist. Auch komplexere oder risikoreichere Fälle schließen wir nicht aus.“ Abgelehnt werde laut Rößler nur bei Anfragen, die den eigenen moralischen Werten widersprechen – oder „wenn kein Anspruch oder Verhandlungshebel gegen den bzw. die Arbeitgeberin vorliegt“. Robin Hood agiert im LegalTech-Markt eben auch mit wirtschaftlichem Kalkül.

Proprietäre Software vs. Standard-KI

Cleverklagen betont medial gern den Einsatz eigener Tech- und KI-Lösungen. Doch in Zeiten, in denen sich standardisierte juristische Branchen-KIs rasant entwickeln, wird eine eigene Fallbearbeitungs-Software zunehmend zum reinen Hygienefaktor und verliert als unüberwindbarer Wettbewerbsvorteil an Strahlkraft.

Wo genau zieht das Start-up also die technische Grenze zwischen Automatisierung und anwaltlichem Handwerk? „Künstliche Intelligenz soll unsere Anwält*innen in erster Linie bei repetitiven und administrativen Aufgaben unterstützen“, ordnet Fabian Beulke ein. Es gehe vor allem um Fristen- und Aufgabenmanagement, Terminplanung oder die Dokumentenverwaltung. Dabei setze man auf hohe Datenschutzstandards: Die hauseigene KI laufe ausschließlich auf eigenen Servern, gänzlich ohne externe Datenverbindungen. Zudem durchkämme die KI laufend die Akten für Konsistenz-Checks. Ein pragmatischer statt revolutionärer Ansatz, wie Beulke unumwunden zugibt: „Das ist wichtig, damit bei der Vielzahl laufender Fälle nichts daneben geht.“

Bei der juristischen Kernarbeit zieht Beulke jedoch eine klare rote Linie: „Uns ist wichtig, dass eine Entscheidung nie von der KI getroffen wird. Diese Verantwortung liegt ausschließlich bei unseren Anwält*innen.“ Gerade das Arbeitsrecht sei viel Verhandlungssache, die oft mündlich in persönlichen Gesprächen oder vor Gericht geklärt werde. „Es braucht ein starkes Verhandlungsgeschick, Erfahrung und das richtige Timing“, so der Mitgründer. „Das kann KI aus unserer Sicht nicht ersetzen.“

Fazit & Ausblick

Cleverklagen zeigt eindrücklich, dass gesundes Wachstum ohne Investorinnen auch im anwaltlichen Dienstleistungssektor funktionieren kann. Die eigentliche Herausforderung für das Duo dürfte künftig jedoch weniger in der hauseigenen Softwareentwicklung liegen, sondern in der profitablen und skalierbaren Kund*innenakquise.

Wo sieht sich das Unternehmen in zwei Jahren? Lucas Rößler hat klare finanzielle Ambitionen: „Wenn weiterhin alles gut läuft, haben wir unseren Umsatz und Gewinn in zwei Jahren idealerweise mehr als verdoppelt.“ Ob man die vertikale Marktführerschaft im Arbeitsrecht erzwingen könne, werde sich zeigen.

Interessant ist jedoch die strategische Ausrichtung für die Zukunft: Cleverklagen plant die Expansion in weitere Rechtsgebiete. Dabei wolle man sich explizit nicht auf standardisierte Massenverfahren fokussieren, verrät Rößler: „Wir wollen Rechtshilfe in Bereichen bieten, in denen Menschen echte und oft existenzielle Unterstützung benötigen. Zum Beispiel bei Streitigkeiten mit Versicherungen oder bei familien- oder erbrechtlichen Fragen.“

Die Integration künstlicher Intelligenz gleicht in vielen mittelständischen Betrieben aktuell noch einem Blindflug. Es fehlen oft Ressourcen für komplexe Implementierungen oder das Know-how zur Einhaltung von Datenschutzstandards. Genau in diese Lücke stößt die Münchner All-in-One-Plattform firepanda.ai. Was im Jahr 2022 als direkte Reaktion auf den globalen „ChatGPT-Moment“ innerhalb eines IT-Entwicklungsbüros begann, will mit einer aktualisierten Plattformversion den Marktzugang für den Mittelstand nun endgültig vereinfachen.

Vom „ChatGPT-Schock“ zum Agentur-Spin-off

Die Geschichte von firepanda.ai nahm ihren Lauf, als die Veröffentlichung von ChatGPT die Tech-Welt erschütterte. In der Münchner IT-Agentur Fireflow erkannten die Gründer sofort den massiven Bedarf – und die gleichzeitige Verunsicherung – bei ihren Kund*innen. Statt den Trend nur zu beobachten, entwickelte das Team in intensiven Konzeptionsphasen eine Lösung, die den deutschen Mittelstand sicher in das KI-Zeitalter führen soll. Anfang 2025 erfolgte dann der offizielle Launch.

Hinter diesem Spin-off stehen zwei Köpfe mit komplementären Profilen. Dr. Peter Dornbusch (CEO & CTO) ist promovierter Informatiker und DeepTech-Veteran mit über 25 Jahren IT-Erfahrung. Flankiert wird er von Daniel Kövary, einem Experten für Business Development und digitale Markenführung.

Auf die Frage, wie schwer der Spagat zwischen anspruchsvollem Agenturgeschäft und der Inkubation einer völlig neuen SaaS-Plattform war, räumt Kövary ein: „Es war zweifellos ein enormer Kraftakt, der sich jedoch als unser größter strategischer Vorteil erwies.“ Durch das Tagesgeschäft sei man extrem nah an den realen Schmerzpunkten der Kund*innen – wie Datenschutzbedenken und Ressourcenmangel – gewesen. Die lange Entwicklungszeit bis 2025 war dabei eine bewusste Entscheidung gegen schnelle halbe Sachen. „Wir wollten keine weitere dünne ‚Wrapper-App‘ auf den Markt bringen“, betont Kövary und fügt hinzu: „Durch KI-gestütztes Coding haben wir eine echte Zeitenwende erlebt und unsere Entwicklungszyklen bei herausragender Code-Qualität massiv verkürzt.“

Schluss mit dem KI-Flickenteppich

Die Kernidee von firepanda.ai ist ein modellagnostisches KI-Backend, das Nutzer*innen flexibel zwischen den Modellen von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Google wählen lässt, ohne separate Verträge abschließen zu müssen. Ein entscheidender Hebel für den Vertrieb ist dabei die Datensicherheit, da die Plattform auf Servern in Deutschland gehostet wird.

Doch wie garantiert das Start-up rechtssicher, dass Daten bei der Nutzung von OpenAI nicht vom US-Cloud Act erfasst werden? Dr. Peter Dornbusch gibt sich hier kompromisslos: „Um höchste Datenschutzstandards zu gewährleisten, routen wir Anfragen an Modelle wie OpenAI nicht über die Standard-US-Schnittstellen, sondern ausschließlich über DSGVO-konforme Instanzen etablierter Anbieter wie Microsoft Azure oder AWS, die in Europa gehostet werden.“ Dabei würden strikte Zero-Data-Retention-Policies greifen, die verhindern, dass Kund*innendaten für das Modell-Training genutzt werden. Für Unternehmen mit extrem restriktiven Vorgaben bietet firepanda.ai zudem europäische Open-Source-Modelle wie Mistral an, die autark in Deutschland gehostet werden. „Der Kunde ist nicht in einem System gefangen, sondern behält die volle Souveränität“, resümiert der CTO.

KI-Agenten per Drag-and-drop

Um ohne Programmierkenntnisse spezifische KI-Assistenten zu konfigurieren, bietet die Plattform einen Workflow-Builder an, in dem/der Nutzer*in Trigger und Aktionen per Drag-and-drop verknüpfen.

Trotz dieser Versprechen mutieren viele B2B-Start-ups oft zu Beratungsagenturen, weil Kund*innen das Self-Serve-Prinzip nicht allein bewältigen. Daniel Kövary kennt dieses Problem: Die Wucht der Technologie überfordere aktuell noch viele Organisationen. Während globale Player wie Anthropic massiv gegensteuern und sogenannte Forward Deployed Engineers einsetzen, die Use Cases direkt in Unternehmen auf eigene Kosten umsetzen, wählt das Münchner Team einen anderen Pfad. „Da wir diesen extrem ressourcenintensiven Weg weder gehen können noch wollen, lautet unsere strategische Antwort: Enablement!“, stellt Kövary klar. Statt klassischem Handholding setzt man auf ein mehrstufiges Befähigungsmodell im Produkt – von abteilungsspezifischen Prompt-Bibliotheken für Anfänger*innen bis zum Workflow-Builder für Profis. Das Versprechen des Gründers: „Unser primäres Ziel im Onboarding ist es, unternehmensinterne ‚KI-Champions‘ auszubilden, die das Wissen als Multiplikatoren eigenständig skalieren.“

Transparenter Deal oder teure Skalierung?

Seit dem 1. März 2026 lockt firepanda.ai mit einer kostenlosen Testversion inklusive einer Million Token. Im produktiven Einsatz werden 19,95 Euro pro Nutzer*in im Monat fällig, während die Token-Kosten mit einem Handling-Aufschlag von zehn Prozent transparent weitergereicht werden. Zusatzmodule kosten extra: 395 Euro für Workflow-Automatisierung und 95 Euro für API-Anbindungen.

Bislang ist das Start-up komplett bootstrapped. Um die Infrastrukturkosten und die geplante Skalierung zu stemmen, sucht das Unternehmen nun aber sehr selektive Seed-Finanzierungen. Dornbusch sucht dabei explizit nicht nach klassischem Venture Capital, sondern nach „Smart Money“ von strategischen Business Angels. Das ehrgeizige Ziel: „Unser Meilenstein bei diesem kontrollierten Wachstum ist es, durch die anstehende Skalierungsphase bis Ende 2026 den Break-even zu erreichen.“

Die „KI-Steuer“-Falle und wartende Tech-Giganten

Kritiker*innen könnten den zehnprozentigen Token-Aufschlag bei hohen Datenmengen als kostspielige „KI-Steuer“ ansehen, was zur Abwanderung Richtung Direkt-APIs führen könnte. Zudem buhlen globale Wettbewerber wie Make.com oder Microsofts Copilot Studio um den Mittelstand.

Dornbusch wehrt sich gegen den Begriff der Steuer: „Wir sehen diesen zehnprozentigen Aufschlag keineswegs als ‚KI-Steuer‘, sondern als nachvollziehbare Service-Fee.“ Diese Marge decke die komplexe Orchestrierung sowie Compliance-Sicherheit ab und erspare mühsames Vertragsmanagement. Dass Kund*innen bei steigendem KI-Reifegrad abwandern, glaubt er nicht: „Wenn ein Unternehmen erst einmal komplexe Freigabeschleifen, RAG-Pipelines mit proprietären internen Daten und externe API-Trigger in firepanda.ai modelliert hat, wechselt es nicht wegen eines marginal günstigeren Token-Preises die Plattform.“

Und was passiert, wenn Microsoft seinen Copilot so tief integriert, dass externe KMU-Layer überflüssig werden? Kövary kontert, dass Copilot zwar gut für persönliche Produktivität sei, die reale Prozesslandschaft des Mittelstands aber weitaus komplexer. „Wir müssen aufhören, diesen Layer als dünne, überflüssige Benutzeroberfläche zu missverstehen – er ist vielmehr das schützende Betriebssystem eines jeden Unternehmens in der KI-Ära“, argumentiert er. Durch diese Architektur befreie man Kund*innen aus dem Vendor-Lock-in einzelner Großkonzerne.

Genialer Eisbrecher mit Ablaufdatum?

Für die ersten 12 bis 24 Monate der KI-Transformation ist firepanda.ai als technologischer Eisbrecher hochattraktiv. Langfristig muss sich allerdings zeigen, ob die eigenen Workflow-Logiken stark genug sind, um gegen die Marktmacht der großen Ökosysteme zu bestehen.

Gefragt nach der Zukunft und einem möglichen Exit winkt Dr. Peter Dornbusch ab. Die Backend-Entwicklung sei dank 20 Jahren Agenturerfahrung keine Hürde gewesen, sondern der größte strategische Hebel, um eine sichere Enterprise-Umgebung zu schaffen. Man sei gekommen, um zu bleiben: „Ein schneller Exit ist nicht unser Fokus, denn der europäische Markt für B2B-KI steht erst ganz am Anfang“, stellt der CTO klar und gibt die zukünftige Marschroute vor: „Wir bauen hier an einem nachhaltigen und unabhängigen ‚German AI Champion‘, der dem Mittelstand dauerhaft hilft, seine Produktivität messbar und zukunftssicher zu steigern.“

Bisherige Lösungsansätze für fehlerhafte Abrechnungen – von unzulässigen Verwaltungskosten bis zu falsch umgelegten Reparaturen – waren für Mieterinnen und Mieter oft teuer oder zeitaufwendig. Der Gang zur Anwaltskanzlei frisst die Ersparnis schnell auf, Mietervereine binden einen an jährliche Mitgliedschaften und etablierte LegalTech-Wettbewerber verlangen für eine manuelle Prüfung meist rund 50 Euro.

Hinter dem Lösungsansatz von NebenkostenPro steht kein großes Entwicklerteam, sondern Julian Falk, ein Solo-Gründer aus Zirndorf bei Nürnberg. Auf die Frage, wie man sich freiwillig in die juristischen Untiefen der Betriebskostenverordnung stürzt, hat Falk eine verblüffend einfache Antwort: „Ehrlich gesagt war der Auslöser ziemlich banal“, erinnert sich der Gründer. „Ich habe selbst als Mieter eine Nebenkostenabrechnung bekommen, bei der die Zahlen einfach nicht plausibel wirkten“.

Als er sich einlesen wollte, landete er prompt im deutschen Paragraphendschungel. „Da habe ich gemerkt: Wenn ich als technikaffiner Mensch schon Probleme habe, das zu durchdringen, wie soll das ein normaler Mieter schaffen?“ Falk erkannte schnell, dass die Betriebskostenverordnung im Kern aus klaren Wenn-Dann-Strukturen besteht. „Das schreit förmlich nach Automatisierung“, fasst er seinen Heureka-Moment zusammen.

KI als Herausforderer im zweiseitigen Markt

Was als Wochenendprojekt begann, wuchs schnell. Heute nutzt die Plattform eine komplexe Pipeline aus mehreren KI-Modellen, um hochgeladene PDF-Dokumente und Fotos auszulesen, zu strukturieren und juristisch einzuordnen. Der Clou dabei ist der duale Ansatz, der beide Marktseiten bedient. Für Mieter*innen dient das Tool zunächst der Symptombekämpfung, indem ein initialer Schnellcheck die hochgeladenen Daten kostenlos mit lokalen Vergleichswerten abgleicht. Der detaillierte Prüfbericht startet bei einer preislichen Kampfansage von 7,90 Euro. Für Vermieter*innen fungiert die Plattform hingegen als Software-as-a-Service zur rechtskonformen Erstellung der Abrechnungen.

Dieses B2B-Abo-Modell ist für das Überleben der Firma essenziell. Es sorgt für den dringend benötigten wiederkehrenden Umsatz, der das stark saisonale, von geringer Kund*innenbindung geprägte Mieter*ingeschäft wirtschaftlich ausbalanciert.

Wer nun glaubt, hinter einer solch komplexen KI-Pipeline stünden „Heerscharen“ von Investoren, irrt. „NebenkostenPro ist komplett eigenfinanziert. Es gibt keine externen Geldgeber, keine Investoren, keine Beteiligungen“, betont Falk. Das Modell trage sich mittlerweile selbst – für Falk ein Blick in die Zukunft der Softwareentwicklung. „KI verändert gerade fundamental, wie Software-Unternehmen entstehen. Die Werkzeuge, die heute verfügbar sind, machen einen einzelnen Gründer so produktiv wie früher ein ganzes Team.“ Die Rolle des/der Entwickler*in verschiebe sich zunehmend zum/zur Architekt*in, der lediglich die Richtung vorgebe und Ergebnisse validiere.

Smarte Daten als Reichweiten-Hebel

Um gegen etablierte LegalTech-Player wie Wenigermiete oder Mieterengel anzukommen, fehlte dem Solo-Gründer schlicht das Marketingbudget. Falks clevere Antwort: Er baute eine frei zugängliche Wissensdatenbank mit kommunalen Nebenkostendaten für rund 400 deutsche Städte auf – von Grundsteuer-Hebesätzen bis zu lokalen Wasserpreisen.

Ein massiver Hebel, der sich auszahlt: Die Datenbank wird mittlerweile sogar von Google und KI-Modellen wie ChatGPT als primäre Quelle zitiert, was organischen Traffic generiert, ohne teure Klickpreise für umkämpfte Keywords zahlen zu müssen.

Konvertiert dieser Traffic auch? „Die Seite rankt für zahlreiche organische Keywords, der Traffic vervielfacht sich von Monat zu Monat“, freut sich der Gründer. Das beste Marketing sei ohnehin die Mundpropaganda erfolgreicher Nutzer*innen. Eine Entwicklung verblüfft den Zirndorfer dabei besonders: „Was mich überrascht hat: Die Vermieterseite wächst schneller als die Mieterseite.“ „Viele private Kleinvermieter kämpfen sich jedes Jahr mit Excel durch ihre Abrechnung und sind dankbar, wenn ihnen das jemand abnimmt.“

Juristisches Minenfeld und das Haftungsrisiko

Doch wo KI auf deutsches Mietrecht trifft, lauern Gefahren. Bedingt durch das Rechtsdienstleistungsgesetz darf NebenkostenPro keine formelle Rechtsberatung anbieten, sondern liefert lediglich Indizien und Muster-Widersprüche ohne bindende Vertretung. Zudem stoßen reine Sprachmodelle bei komplexen Sonderfällen – etwa einer gewerblich-privaten Mischnutzung – an ihre Grenzen.

Auf die berüchtigten „Halluzinationen“ von Sprachmodellen angesprochen, reagiert Falk pragmatisch. Er setze nicht auf ein einziges Modell, sondern auf eine spezialisierte Pipeline mit klar abgegrenzten Aufgaben. Die eigentliche Analyse basiere dann nicht auf Freitext-Antworten der KI, sondern auf einem präzisen Abgleich extrahierter Werte mit konkreten Gesetzestexten.

Zudem übt der Gründer Kritik an der generellen KI-Skepsis. „Was mich bei der Debatte um KI-Halluzinationen immer etwas stört: Wir tun so, als wäre das ein reines KI-Problem. In Wahrheit halluzinieren Menschen ständig“, kontert er. „Ein Sachbearbeiter, der zum dritten Mal an diesem Tag eine Abrechnung prüft, übersieht Fehler. Ein Vermieter, der seine Abrechnung in Excel zusammenbastelt, vertippt sich. KI lügt nicht strategisch, sie berechnet Wahrscheinlichkeiten.“

Um sich vor Regressansprüchen zu schützen, schiebt die Plattform die finale Verantwortung konsequent auf die Nutzer*innen ab. „Man muss mit KI genauso umgehen wie mit einem Kollegen. Den Output hinterfragen, nicht blind vertrauen“, mahnt Falk. Wer als Vermieter*in das Tool nutze, sei am Ende selbst für die Richtigkeit der eingegebenen Daten und das finale Dokument verantwortlich. „Bei komplexen Sonderfällen empfehlen wir ausdrücklich den Gang zur Fachberatung“, räumt er ein. Auch dem strengen Datenschutz bei Finanzdokumenten begegnet er kompromisslos: Daten kostenloser Nutzer*innen werden nach der Erstellung sofort gelöscht und alle Übertragungen werden strikt verschlüsselt.

David gegen die LegalTech-Goliaths

NebenkostenPro steht für den aktuellen Trend rund um gebootstrappte KI-Start-ups, bei denen ein(e) einzelne(r) Gründer *inmoderne Sprachmodelle nutzt, um teure menschliche Arbeitskraft zu kommoditisieren. Doch was hindert Branchenriesen mit riesigen Budgets daran, Falks Idee mittels offener KI-Schnittstellen einfach zu kopieren?

Falk gibt sich entspannt und räumt ein, dass die reine KI-Technologie kein echter Burggraben sei. Sein Vorteil liege im Domänenwissen und in der Agilität: „Als die CO₂-Kostenaufteilung kam, hatte ich das schneller drin als die meisten etablierten Anbieter.“ Zudem bediene NebenkostenPro als einzige Plattform beide Marktseiten – sie prüft für die einen und erstellt für die anderen.

Am Ende, so ist sich der Gründer sicher, gewinne nicht derjenige mit dem größten Team, sondern der Schnellere. „Der Vorsprung entsteht nicht durch eine einmalige technische Idee, sondern dadurch, dass man jeden Tag nah am Nutzer baut und schneller iteriert als die Konkurrenz.“

Es fühlt sich an wie ein anderes Zeitalter, wenn man auf die wilden frühen 2020er Jahre zurückblickt. Damals dominierten fliegende Hunde-Münzen wie Dogecoin, überteuerte Affen-Bilder des Bored Ape Yacht Club und toxische Goldgräberstimmung die Schlagzeilen. Heute, im Jahr 2026, hat die Blockchain-Technologie ihre Pubertät endgültig hinter sich gelassen. Der Wandel vom spekulativen Nischenthema zur unverzichtbaren Infrastruktur ist vollzogen. Wir sprechen nicht mehr über Krypto als Anlageklasse für Zocke*innen, sondern über distributed Ledger als das unsichtbare Betriebssystem der globalen Wirtschaft. Die Technologie ist leise geworden – und genau darin liegt ihr heutiger Wert für die Start-up-Welt.

Wenn Systemrelevanz auf MiCA trifft

Der europäische Markt für Web3- und Blockchain-Technologien hat einen nie dagewesenen Reifegrad erreicht. Der entscheidende Befreiungsschlag war die vollständige Implementierung der europäischen MiCA-Verordnung (Markets in Crypto-Assets), die den Kontinent vom regulatorischen Flickenteppich zum sichersten Hafen für institutionelles Kapital gemacht hat. Aktuelle Erhebungen des Bitkom und des KfW-Research zeigen, dass im Jahr 2026 bereits über 35 Prozent des deutschen Mittelstands die Technologie aktiv evaluieren oder Pilotprojekte mit Blockchain-Infrastruktur betreiben – primär im Supply-Chain-Management und der automatisierten Abrechnung.

Auf Investor*innenseite hat sich das Bild gewandelt: Statt Milliarden in unregulierte Token-Sales zu pumpen, fließen aktuell jährlich rund 1,8 Milliarden Euro klassisches Venture Capital in echte Equity-Runden der DACH-Region. Der absolute technologische Haupttreiber ist dabei die Konvergenz von künstlicher Intelligenz und Blockchain. Da KI-Agenten zunehmend autonom wirtschaftlich handeln, benötigen sie ein dezentrales, programmierbares und vor allem grenzenloses Zahlungssystem. Die Blockchain liefert exakt diese finanzielle Abwicklungsschicht für die Maschinenökonomie.

Die neuen Treiber jenseits der Krypto-Börsen

Wer heute noch Krypto-Exchanges oder reine NFT-Marktplätze baut, baut für die Vergangenheit. Der Markt des Jahres 2026 wird von drei hochspezifischen Sub-Sektoren dominiert, die das Internet grundlegend neu vernetzen.

• An vorderster Front steht DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks). Hierbei wird reale Hardware – von Solarpanels bis hin zu 5G-Antennen – über Token-Incentives dezentral gesteuert und finanziert.
• Ebenso mächtig ist die Tokenisierung von Real World Assets (RWA), die den traditionellen Finanzmarkt revolutioniert, indem sie Anleihen, Immobilien und Kredite liquide auf die Chain bringt.
• Der dritte große Treiber sind Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) – kryptografische Protokolle, die es Unternehmen erlauben, die Authentizität von Daten auf öffentlichen Blockchains zu beweisen, ohne sensible Geschäftsgeheimnisse offenzulegen. Globale Pioniere wie das auf RWA spezialisierte Netzwerk Centrifuge oder das US-Projekt Helium im Bereich DePIN haben den Weg geebnet, auf dem europäische Gründer*innen nun hochskalierbare B2B-Lösungen errichten.

Die Lektionen aus dem Billionen-Kollaps

Doch diese Reife hat einen extrem hohen Preis gekostet. Der spektakuläre Zusammenbruch der Krypto-Börse FTX und das Implodieren des algorithmischen Stablecoins Terra/Luna vor wenigen Jahren dienen heute als mahnendes Pflichtprogramm in jedem BWL-Seminar. Damals verdampften hunderte Milliarden Dollar, weil Gier über Substanz siegte.

Aus diesem Epochen-Crash lassen sich für heutige Gründer*innen vier fatale Fallstricke ableiten, die absolut tödlich enden:

• Der erste Irrtum liegt in der regulatorischen Arbitrage: Wer glaubt, Gesetze durch Offshore-Konstrukte und das Mantra "Code is Law" umgehen zu können, scheitert heute an gnadenlosen Aufsichtsbehörden.
• Zweitens zerstören künstlich aufgeblähte Token-Mechaniken jedes Projekt. Wenn die Unit Economics nur durch das permanente Drucken neuer Token künstlich positiv gehalten werden (Ponzinomics), bricht das Kartenhaus bei der geringsten Marktkorrektur zusammen.
• Die dritte Lektion betrifft den ewigen B2C-Fokus. Der verzweifelte Versuch, Endkund*innen komplexe Wallets und Seed-Phrases aufzuzwingen, ist gescheitert; der wahre Wert der Blockchain liegt derzeit fast ausschließlich in B2B-Lösungen, die im Hintergrund agieren.
• Zuletzt war das fehlende Treasury-Management ein Genickbruch für hunderte Teams. Wer die Reserven seines Unternehmens im eigenen, hochvolatilen Token hielt anstatt in Fiat oder echten Stablecoins, war bei Markteinbrüchen über Nacht insolvent.

Das deutsche Netzwerk: Wo die Knotenpunkte entstehen

Deutschland hat sich in dieser neuen Ära extrem smart positioniert und eine dezentrale Hub-Struktur aufgebaut, die weltweit ihresgleichen sucht. Berlin bleibt die unangefochtene Web3-Hauptstadt Europas. Die tiefe Verwurzelung der Ethereum Foundation und eine massive Dichte an internationalen Tech-Talenten machen die Spree-Metropole zum Epizentrum für Protokoll-Entwickler und Layer-1-Infrastruktur. Frankfurt am Main hat sich im Gegensatz dazu als der Hub für institutionelles DeFi (Decentralized Finance) und RWA-Tokenisierung etabliert. Hier verschmilzt die klassische Bankenwelt durch treibende Kräfte wie das Frankfurt School Blockchain Center mit der neuen Technologie. München spielt seine Trümpfe an der Schnittstelle von DeepTech, KI und Enterprise-Blockchain aus, stark befeuert durch Ausgründungen der TU München und die Nähe zu den Corporate Venture Labs von BMW und Siemens. Die heimliche Hauptstadt für den Milliardenmarkt DePIN ist jedoch die Achse Stuttgart/Karlsruhe. Durch das geballte Ingenieurswissen der Automobilzulieferer, gepaart mit Initiativen rund um Bosch, entsteht hier die direkte Verbindung zwischen dezentralen Netzwerken und der physischen Maschinen- und Mobilitätswelt.

Investor*innen-Radar: Smart Money für das Web3

Wer im Jahr 2026 eine Krypto-Infrastruktur finanzieren will, trifft auf eine hochgradig professionalisierte Investor*innenlandschaft. Auf der einen Seite agieren die spezialisierten VCs wie Greenfield Capital, Cherry Crypto oder 1kx. Sie bringen die notwendige technische Tiefe mit, um komplexe Zero-Knowledge-Architekturen oder Token-Design auf Herz und Nieren zu prüfen. Auf der anderen Seite stehen die Top-Tier Generalisten. Häuser wie Earlybird, Point Nine oder HV Capital haben intern längst dedizierte Web3-Partner aufgebaut und führen heute massive Series-A- und B-Runden an, sobald Start-ups bewiesen haben, dass ihre Technologie echte Kundenprobleme löst.

Ein massiver Wachstumsfaktor sind zudem die Corporate VCs der Industrie, allen voran CommerzVentures im FinTech-Sektor oder Porsche Ventures, die Brücken in die klassische Wirtschaft bauen. Der eigentliche Frühphasen-Motor wird jedoch von einer extrem agilen Angel-Szene angetrieben. Erfahrene Ex-Gründer wie Peter Großkopf oder gut vernetzte Angel-Syndikate recyceln ihr Kapital aus vergangenen Zyklen und finanzieren Pre-Seed-Runden oft innerhalb weniger Wochen.

Die Top Blockchain-Start-ups: Unsere Must-Watch Liste 2026

Für unsere Watchlist haben wir klare Kriterien angelegt. Die Auswahl umfasst ausschließlich deutsche Start-ups (mit Hauptsitz oder massiver Präsenz und Wurzeln hierzulande), die ab dem Jahr 2020 gegründet wurden. Wir haben Projekte aussortiert, die rein auf spekulativen Token-Sales basieren. Stattdessen lag unser Fokus auf Marktrelevanz nach dem Krypto-Winter, institutionellem Investor*innen-Vertrauen, technologischer Substanz und einem klaren Product-Market-Fit im B2B- oder tiefen Infrastrukturbereich.

Safe (Gründung 2022)

Das von Lukas Schor, Richard Meissner und Tobias Schubotz als Gnosis-Spin-off gegründete Safe betreibt eine B2B/B2C Smart Contract Account Infrastruktur. Der absolute USP ist die Account-Abstraktion und ihr Multi-Sig-Sicherheitsstandard, der mittlerweile das globale Rückgrat für die Verwahrung digitaler Assets durch Institutionen und DAOs bildet. In den letzten Runden sammelte das Team über 100 Millionen US-Dollar ein, angeführt von Schwergewichten wie 1kx und Tiger Global.

Peaq (Gründung 2020)

Till Wendler, Leonard Dorlöchter und Max Thake bauen mit Peaq eine hochspezialisierte B2B Layer-1 Blockchain. Ihre Technologie ist exakt auf den rasant wachsenden DePIN-Sektor und die "Economy of Things" zugeschnitten, wodurch Maschinen, Fahrzeuge und Roboter souveräne digitale Identitäten und Wallets erhalten. Die jüngsten Wachstumsrunden wurden unter anderem von Generative Ventures und Borderless Capital mit gut 15 Millionen Dollar als Lead-Investoren getragen.

Chainflip (Gründung 2020)

Simon Harman hat mit Chainflip eine B2B2C Cross-Chain Decentralized Exchange (DEX) in Berlin etabliert. Der technologische Vorsprung liegt im nativen Tausch von Krypto-Assets über verschiedene Blockchains hinweg (wie Bitcoin zu Ethereum), ohne dass Nutzer*innen anfällige "Wrapped Tokens" oder unsichere Bridges nutzen müssen. Pantera Capital und Framework Ventures glaubten früh an die Vision und führten Investments in Höhe von über 24 Millionen Dollar an.

Arcium (ehemals Elusiv, Gründung 2022)

Yannik Schrade, Julian Deschler und ihre Co-Founder adressieren mit Arcium eines der größten Probleme der Enterprise-Adoption: Privatsphäre auf öffentlichen Blockchains. Ihr Geschäftsmodell ist ein B2B Confidential Computing Network, dessen USP in der Nutzung von Zero-Knowledge Proofs liegt, wodurch Daten verifiziert werden können, ohne sie zu entschlüsseln. Der auf Krypto spezialisierte Fonds Greenfield Capital sicherte sich hier gemeinsam mit Solana Ventures in frühen Runden mit einem Volumen von über 5 Millionen US-Dollar den Lead.

Gelato Network (Gründung 2020)

Hilmar Orth und Luis Schliesske agieren mit Gelato Network tief im Maschinenraum des Web3. Ihr B2B-Geschäftsmodell ist ein Automatisierungs- und Relayer-Netzwerk. Der USP besteht darin, dass Entwickler über Gelato Smart Contracts automatisieren und sogenannte Rollup-as-a-Service-Lösungen nutzen können – es ist quasi das AWS-Backend für dApps. Die Vision überzeugte Top-Fonds wie Dragonfly und IOSG Ventures, die Kapital in zweistelliger Millionenhöhe bereitstellten.

Unstoppable Finance (Gründung 2021)

Das Berliner Start-up Unstoppable Finance startete unter den Gründern Peter Großkopf, Maximilian von Wallenberg und Omid Aladini ursprünglich mit einer B2C-DeFi-Wallet. Nach einem radikalen strategischen Pivot und dem operativen Ausstieg von Großkopf im Jahr 2024 wandelten Wallenberg und Aladini das Modell erfolgreich zu einer B2B-Infrastruktur für Stablecoins. Der starke USP ist der Aufbau einer vollumfänglich regulierten Brücke („Swift 2.0“), die es institutionellen Kunden vereinfacht, Stablecoins nahtlos in ihre traditionellen Produkte einzubinden. Lightspeed Venture Partners und Speedinvest führen hier das Cap Table mit einem 12,5-Millionen-Dollar-Investment an.

Senken (Gründung 2022)

Das Gründerteam um Adrian Wons, René Schäfer und Djamel Mekibes verknüpft Blockchain mit echtem Klimaschutz. Sie bauen einen B2B-Marktplatz für den Handel mit tokenisierten CO2-Zertifikaten (Carbon Credits). Der USP dieses Regenerative Finance (ReFi) Modells ist die absolute Transparenz und Nachverfolgbarkeit von Klimakompensationen, die das Double-Spending-Problem klassischer Zertifikate eliminiert. Obvious Ventures und namhafte Krypto-Fonds investierten frühzeitig in Senken rund 7,5 Millionen US-Dollar.

Internationaler Ausblick & Fazit

Der Blick über die europäischen Grenzen zeigt, dass die Innovationszyklen rasant bleiben. Aus den USA schwappt aktuell der Makro-Trend der „Chain Abstraction“ zu uns herüber: Blockchain-Technologie wird im Backend so unsichtbar, dass Nutzer*innen gar nicht mehr wissen, auf welchem Netzwerk sie sich bewegen – ähnlich wie heute niemand mehr TCP/IP versteht, um das Internet zu nutzen.

Gleichzeitig forcieren asiatische Märkte, allen voran Singapur und Hongkong, mit massiven staatlichen Förderungen die Verschmelzung von KI-Agenten und Krypto-Payments. Zudem zwingt die globale Entwicklung von digitalen Zentralbankwährungen (CBDCs) die Finanzsysteme endgültig zur Modernisierung.

Für Gründer*innen und Investor*innen lautet das aktuelle Fazit daher so simpel wie hart: Wer heute in der Blockchain-Branche überleben will, muss bauen wie ein traditionelles Softwareunternehmen – besessen davon, echte, drängende Probleme der Wirtschaft zu lösen, nur eben mit einer radikal überlegenen, dezentralen Architektur.

Wer sich den Pitch von Sahm Shojai, Geschäftsführer der Frankfurter Diingu GmbH, durchliest, spürt schnell den typischen Start-up-Idealismus. Es geht um „konkrete Wirkung“, „soziale Teilhabe“ und die Vision einer „globalen sozialen Infrastruktur“, um weltweit die Lebensrealität von Kindern zu verbessern. Das klingt zweifellos gut im Pitch-Deck für potente VCs. Doch zieht man die schillernde Marketing-Ebene ab, bleibt ein konkretes und weitaus pragmatischeres Kerngeschäft. Diingu ist im Kern eine E-Learning- und Recruiting-Plattform für pädagogische Assistenzkräfte. Es handelt sich um ein klassisches B2B2C-Modell in einer Nische, die von der Digitalisierung bislang stiefmütterlich behandelt wurde.

Vom Bruder-„Frust“ zum Uni-Spin-off

Die Geschichte von Diingu – kurz für Digital Inclusion Guide – beginnt im echten Leben. Der Bruder von Mitgründer Sahm Shojai arbeitete als Schulbegleiter und berichtete von den massiven Herausforderungen in seinem Job. Das grundlegende Problem: Immer mehr ungelernte Quereinsteiger*innen strömen in die soziale Branche, denen es eklatant an fachlicher Einarbeitung, Fortbildungen und Qualitätsstandards mangelt.

Aus diesem Engpass formten Sahm Shojai und seine Mitgründer Felix Kolb und Florian Kranz eine digitale Lösung. Dabei gingen sie methodisch klug vor und holten sich von Beginn an wissenschaftliche Expertise ins Boot. Unter der Mentorenschaft von Prof. Dr. Wolfgang Dworschak vom Lehrstuhl für Pädagogik bei geistiger Behinderung an der Universität Regensburg wurde das Start-up als Ausgründung der Hochschule etabliert. Das sicherte dem Team nicht nur ein exist-Gründerstipendium, sondern 2023 auch den Hochschulgründerpreis sowie den 2. Platz beim Frankfurter Gründerpreis. Die Plattform profitiert stark von diesem Fundament, denn die Inhalte sind keine bloßen Wikipedia-Zusammenfassungen, sondern wissenschaftlich fundierte, praxisnahe Kurse.

Doch wie stellt das Team sicher, dass das akademische Wissen der Uni Regensburg nicht zu theoretisch ist und an der rauen Realität einer überforderten Hilfskraft in einer Brennpunkt-Schule vorbeigeht? „Die Entwicklung der Kursinhalte findet mit sorgfältig ausgewählten Experten und Expertinnen statt“, versichert Shojai. Diese verfügten nicht nur über den nötigen akademischen Bezug, sondern brächten auch umfassende praktische Erfahrung mit. „Wir geben klare Richtlinien für die sprachliche Ausgestaltung der Kurse vor und legen großen Wert darauf, dass der Fokus auf praxisnahen Inhalten liegt“, betont der Gründer.

Um die Theorie-Praxis-Lücke zu schließen, fließen daher neben Fachliteratur vor allem persönliche Praxiserfahrungen in die Entwicklung ein. Zudem belässt es Diingu nicht bei der Uni Regensburg, die primär mit Forschungsarbeiten die Qualität sichert. Man kooperiert laut Shojai ebenfalls mit der LMU München, wo der Schwerpunkt auf formativer Diagnostik und Monitoring-Services liege. „Gemeinsam entwickeln wir beispielsweise aktuell ein KI-Tool, das Verhalten- und Risikoanalysen bei Kindern und Jugendlichen durchführen kann“, kündigt der Geschäftsführer an. Sozialarbeitende sollen dadurch befähigt werden, Kindeswohlgefährdungen besser zu erkennen. „Diese innovativen Services sollen den Arbeitsalltag professionalisieren“, resümiert er.

E-Learning trifft auf Jobbörse

Diingu fungiert als zweiseitiger Marktplatz. Auf der einen Seite stehen Privatpersonen wie Schulbegleitende, Kita-Kräfte oder Familienhelfer*innen. Sie können sich gegen eine monatliche Gebühr von aktuell 15 Euro flexibel über mehr als 70 Online-Kurse zu Themen wie Autismus oder ADHS weiterbilden. Bei Verständnisfragen hilft ein KI-Chatbot. Mit den erworbenen Zertifikaten bauen sich die Nutzer*innen dann ein digitales Profil auf. Auf der anderen Seite stehen die großen Träger wie das DRK, die Johanniter oder die Lebenshilfe. Sie zahlen für jährliche Lizenzen, um ihr bestehendes Personal digital zu schulen, Nachweise zentral zu verwalten und schlichtweg Verwaltungskosten zu sparen.

Hand aufs Herz: Wie viele der ohnehin meist schlecht bezahlten pädagogischen Hilfskräfte zahlen die 15 Euro im Monat wirklich selbst aus eigener Tasche? Und plant Diingu langfristig nicht doch einen kompletten Pivot zum lukrativeren, reinen B2B-Modell? Shojai holt bei dieser Frage etwas weiter aus: Man sei vor rund drei Jahren ursprünglich als reine Lernplattform im B2B-Bereich gestartet. Träger nutzten die Kurse zur Schulung des eigenen Personals. „Mit der Zeit erhielten wir jedoch auch zunehmend Anfragen von Privatpersonen, die sich mit unseren Inhalten weiterbilden möchten, um sich auf einen Job im sozialen Bereich zu bewerben“, blickt er zurück. Daraufhin habe man dasselbe Lernangebot über eine App auch für B2C-Kund*innen geöffnet, um die berufliche Vorqualifizierung zu ermöglichen. Gleichzeitig wurde die Jobplattform gelauncht, um beide Kund*innengruppen zusammenzubringen.

Auf die Skepsis bezüglich der privaten Zahlungsbereitschaft kontert Shojai selbstbewusst: „Das sind Menschen, die einen Job im sozialen Bereich suchen und davon gibt es viele, weil der Fachkräftemangel eine sehr hohe Nachfrage nach beruflicher Weiterbildung erzeugt.“ Er spricht im gleichen Atemzug gar von einer handfesten Marktdisruption. Klassische Fortbildungen zur Schulbegleitung kosteten bei anderen Bildungsträgern schnell zwischen 800 und 1.200 Euro. Dies werde heute meist über Bildungsgutscheine finanziert.

Doch genau hier wittert Diingu seine strategische Chance: „Diese Finanzierung über Bildungsgutscheine wird sich mit der Grundsicherung ab Juli 2026 ebenfalls verändern“, prognostiziert Shojai. Aufgrund des Vermittlungsvorrangs würden die Gutscheine künftig nicht mehr so großzügig vergeben. Diingu hingegen biete Wissen für zahlreiche Berufe bereits ab 15 Euro an. „Mit anderen Worten: Wir haben diesen Markt demokratisiert und Wissen überhaupt erst auf Selbstzahlerbasis bezahlbar gemacht“, stellt er klar. Selbst ohne große Werbung könne man erste bezahlte Abonnements vorweisen. „In den kommenden Monaten planen wir, größere Kampagnen zu launchen und mittelfristig den B2B2C-Weiterbildungsmarkt für soziale Berufe mit unserem Selbstzahler-Konzept und unserem E-Learning-Ansatz zu übernehmen“, gibt sich der Geschäftsführer kämpferisch.

Der eigentliche Clou – und das potenzielle Schwungrad des Geschäftsmodells – ist jedoch die Verzahnung: Träger können über das Diingu-Jobportal direkt auf die vorqualifizierten Privatnutzer zugreifen und diese rekrutieren. Doch die großen Wohlfahrtsverbände gelten oft als extrem schwerfällig in der Digitalisierung. Wie hart war es, Traditionsverbände wie das DRK davon zu überzeugen, ihr Recruiting über ein noch unbekanntes Start-up abzuwickeln? Shojai räumt ein, dass die Anfangszeit kein Selbstläufer war. „Digitalisierung bedeutete für viele im sozialen Bereich vor allem Veränderung“, analysiert er. „Und Veränderungen vermeidet man gern, solange nichts anbrennt.“ Heute punkte man schlichtweg mit einem guten Service zum erschwinglichen Preis, weshalb immer mehr große Träger Diingu ausprobieren wollten. Die Einführung bei den Platzhirschen erfordere natürlich Prozessumstellungen, was aber branchenübergreifend bei Großunternehmen der Fall sei. Dennoch gibt der Gründer zu: „Aber ja, keine Frage: Sales war bisher die größte Herausforderung in diesem Unternehmen.“ Das Geschäftsmodell und die Verkaufsstrategien mussten mehrfach nachgeschärft werden. Heute, so Shojai, sei es aber „deutlich einfacher geworden als noch zu Beginn“.

Markt & Wettbewerb

Der Markt für soziale Dienstleistungen ist riesig, aber extrem komplex. Der Fachkräftemangel ist immens; Träger müssen notgedrungen auf ungelernte Hilfskräfte zurückgreifen, was unweigerlich die Qualität der Betreuung gefährdet. Hier trifft Diingu einen echten Pain Point. Der Wettbewerb besteht derzeit vor allem aus den analogen Akademien der Wohlfahrtsverbände, regionalen Fortbildungsanbietern und stark generalisierten E-Learning-Plattformen. Auch klassische Recruiting-Plattformen mischen mit. Diingu grenzt sich durch die spitze Zielgruppe rund um Inklusion und Schulbegleitung sowie durch die intelligente Kombination aus Qualifizierung und Recruiting ab.

Skalierungsträume vs. Marktrealität

So lobenswert der Ansatz ist, das Geschäftsmodell muss sich im Härtetest einigen kritischen Fragen stellen. Ein massives Problem ist der Markt als regulatorischer Flickenteppich. Diingu spricht aktuell mit Investor*innen, um europaweit zu skalieren, doch das Sozial- und Bildungswesen ist hochgradig lokalisiert. Da sich die Vorgaben für Inklusion in Deutschland bereits von Bundesland zu Bundesland massiv unterscheiden, bedeutet eine europäische Expansion zwingend, dass Fortbildungsinhalte an völlig andere gesetzliche Rahmenbedingungen angepasst werden müssen. Das kostet enorm viel Zeit und verbrennt Kapital.

Wie will Diingu diese gewaltige regulatorische Wand durchbrechen, ohne sich finanziell und personell zu verheben? „Das ist eigentlich die entscheidendste Frage, und genau diese begleitet uns seit fast zwei Jahren“, gibt Shojai offen zu. Mit der Lösung stehe und falle der internationale Erfolg. Die Antwort des Start-ups lautet: Automatisierung. Man entwickle gerade eine zweigeteilte „Kursfabrik“. Eine Abteilung konzipiere kleinere Kurse mithilfe von Künstlicher Intelligenz, die am Ende lediglich von Expert*innen lektoriert und qualitätsgeprüft werden. Dafür habe man eigens eine von AWS geförderte Kooperation zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen gestartet, um einen skalierbaren Workflow zu etablieren.

Große und wichtige Kurse bleiben jedoch Handarbeit nach strengen Richtlinien. „KI kommt da nicht hin, und ihr fehlt auch reales Praxiswissen, das nur ausgewählte Expertinnen und Experten mitbringen“, stellt Shojai klar. Diese Zweiteilung bedingt logischerweise extrem hohe Kosten bei der Lokalisierung der Inhalte. Auf die konkrete Frage nach der Finanzierbarkeit bleibt der Gründer allerdings unkonkret. Man habe zwar bereits eine „finanzstrategische Lösung“ erarbeitet, doch Details wolle er zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht verraten. Er gibt sich jedoch siegessicher: „Wir glauben, mit diesem hybriden KI-Mensch-Kursentwicklungsansatz einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.“

Gleichzeitig stößt das Modell unweigerlich an die Grenzen der Digitalisierung. Das Start-up wirbt mit einem KI-Guide, in der sozialen Arbeit gilt jedoch unumstößlich das Credo: Beziehung vor Technik. Empathie, Deeskalation und der Umgang mit schwer beeinträchtigten Kindern lassen sich über Klick-Kurse und KI-Chats nur in der grauen Theorie erlernen. Eine reine Digitalisierung der Fortbildung ersetzt keine Praxisbegleitung im wahren Leben.

Abschließend wirft auch das avisierte „Big Picture“ rund um die Vision „Diingu Care“ Fragen auf. Die Ankündigung, künftig weltweit Bildungsprojekte zu unterstützen, wirkt aktuell noch wie ein sehr ambitioniertes PR-Versprechen für Impact-Investor*innen. Für ein Start-up in der vulnerablen Skalierungsphase birgt ein solcher Nebenschauplatz stets die Gefahr, den Fokus auf das stark erklärungsbedürftige DACH-Kerngeschäft zu verlieren.

Lenkt diese noble globale Vision das Team nicht gefährlich vom eigentlichen Überlebenskampf und der schwierigen Marktdurchdringung in Europa ab? „Absolut“, stimmt Shojai überraschend direkt zu. Genau aus diesem Grund bewerbe man das Projekt derzeit weder öffentlich noch bei Investor*innen. „Es steht weder auf der Website noch auf irgendeinem Pitch Deck“, versichert er. Der Fokus liege aktuell ausschließlich auf dem Aufbau eines funktionierenden und stark wachsenden Geschäfts. „Erst wenn wir damit Investoren und auch uns selbst geholfen haben, können wir anfangen, mit Diingu Care anderen zu helfen“, erklärt Shojai sein strategisches Prinzip. Dennoch ist es ihm spürbar ein Anliegen zu betonen, dass Diingu Care keine hohle PR-Phrase sei. Diese globale Infrastruktur für Länder ohne stabile soziale Systeme werde unweigerlich kommen. „Und an diesem Ziel wird sich auch nichts ändern, nur weil es ambitioniert ist“, bekräftigt der Geschäftsführer abschließend. „Denn genau das soll Diingu ausmachen: eine Organisation, die Verantwortung übernimmt.“

Fazit

Diingu ist ein exzellentes Beispiel dafür, wie aus einem echten, greifbaren Alltagsproblem eine kluge SaaS-Lösung entstehen kann. Das Team hat durch die universitäre Anbindung seine Hausaufgaben gemacht und mit über 100 Trägern bereits beachtliche Traction im B2B-Markt erreicht. Der Weg zum europaweiten Skalierungserfolg oder gar zur „globalen sozialen Infrastruktur“ wird jedoch steinig. VCs werden künftig genau prüfen, ob die Margen im chronisch klammen Sozialsektor ausreichen und ob der stark regulierte Bildungsmarkt schnelle geografische Sprünge überhaupt zulässt. Diingu muss jetzt beweisen, dass es nicht nur ein nützliches Werkzeug für deutsche Wohlfahrtsverbände bietet, sondern das Zeug zu einem hochprofitablen, grenzüberschreitenden Plattformgeschäft hat.

Im Jahr 2022 wurde cylib, das ganzheitliche Batterierecyclingunternehmen, in Aachen von Dr. Lilian Schwich (Co-CEO), Paul Sabarny (CTO) und Dr. Gideon Schwich (COO) als Spin-off gegründet. Das Kernteam hat seine technologischen Wurzeln tief in der Forschung an der RWTH Aachen University. Mit enormem Tempo zog das Team erste Pilotanlagen hoch: Bereits knapp neun Monate nach dem Einzug in die Hallen in Aachen Rothe Erde lief die erste Pilotlinie an, die rund 500 Kilogramm Batteriematerial pro Tag verarbeiten kann „Wir haben den Einzug in unsere heutige Recyclingstätte im Januar über den Aufbau der Infrastruktur bis hin zur Inbetriebnahme in weniger als 9 Monaten geschafft. Darauf sind wir im Team sehr stolz“, kommentiert CTO Paul Sabarny den rasanten Aufbau.

Heute, im April 2026, beschäftigt das Unternehmen über 120 Mitarbeitende. Durch Runden mit namhaften Investor*innen wie dem World Fund, 10x Founders, Vsquared Ventures, Porsche Ventures und Bosch Ventures hat das Unternehmen insgesamt über 140 Millionen Euro an Eigenkapital und öffentlichen Fördermitteln akquiriert.

Die Technologie und der Vorstoß bei Natrium-Ionen-Batterien

Das technologische Herzstück von cylib ist die sogenannte OLIC-Technologie (Optimized Lithium and Graphite Recovery). Im Gegensatz zu konventionellen, stark chemie- oder hitzegetriebenen Prozessen setzt cylib auf ein wasserbasiertes Verfahren zur Rückgewinnung. Das Start-up erzielt nach eigenen Angaben eine Recyclingeffizienz von über 90 Prozent für wertvolle Elemente wie Lithium, Graphit, Nickel, Kobalt und Mangan – bei einem um 80 Prozent reduzierten CO₂-Fußabdruck im Vergleich zur primären Rohstoffgewinnung. Co-CEO Lilian Schwich betont diesen Ansatz: „Statt auf eine Vielzahl umweltschädlicher und gesundheitsgefährdender Chemikalien setzen wir in der Lithium und Graphit Rückgewinnung überwiegend auf Wasser.“

Aktuell bereitet das Team den Bau seiner ersten Industrieanlage im CHEMPARK Dormagen vor, die für eine jährliche Kapazität von bis zu 60.000 Tonnen (entspricht rund 140.000 Elektrofahrzeugbatterien) ausgelegt ist.

Nun erweitert das Unternehmen seinen Fokus: Cylib leitet fortan gemeinsam mit der Technischen Universität Braunschweig die Recyclingaktivitäten des 25-Partner-Konsortiums „SIB:DE“. Das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) mit 14,5 Millionen Euro geförderte Projekt läuft von März 2026 bis Februar 2029. Gemeinsam mit Schwergewichten wie VARTA, EDAG und acht Fraunhofer-Instituten soll Europas erstes industrielles Recyclingverfahren für Natrium-Ionen-Batterien entstehen. Für cylib übernehmen Till Gerlach (Head of R&D) und Lisa Pillar (Projektleiterin SIB:DE) die Verantwortung.

Das erklärte Ziel: Die Kreislaufwirtschaft soll direkt bei der Etablierung der neuen Technologie auf europäischen Märkten mitgedacht und Infrastruktur aufgebaut werden, bevor Altbatterien in großem Maßstab anfallen. Lilian Schwich bringt diese Vorreiterrolle auf den Punkt: „Wir warten nicht darauf, dass sich ausgediente Natrium-Ionen-Batterien ansammeln. Wir integrieren Kreislaufwirtschaft von Anfang an in die Technologie.“

Markt, Skalierung & Wettbewerb

So beeindruckend die technologische Basis und die Kapitalisierung sind, so komplex ist die Realität des Geschäftsmodells. Der Markt für Batterierecycling wird laut Schätzungen des Fraunhofer ISI bis 2040 in Europa auf rund 2,1 Millionen Tonnen anwachsen. Getrieben wird dies durch strenge EU-Regularien, die ab 2027 verbindliche Mindest-Recyclingquoten für kritische Rohstoffe fordern. Der Bedarf für cylibs Dienstleistung ist also zweifellos enorm.

Dennoch muss sich cylib massiven operativen und wirtschaftlichen Herausforderungen stellen:

• Die Hardware-Skalierungsfalle: Der Sprung von einer 500-kg-Tageskapazität auf 60.000 Tonnen pro Jahr im industriellen Maßstab erfordert eine beispiellose operative Exzellenz. Das Geschäft ist extrem kapitalintensiv (CapEx-lastig). Dass Hardware-Skalierung im Recycling tückisch ist, zeigte jüngst der internationale Player Li-Cycle, der bei der Skalierung in Nordamerika mit extremen Kostenüberschreitungen zu kämpfen hatte. Cylib muss beweisen, dass die Anlage in Dormagen nicht nur ökologisch, sondern auch auf Dauer margenstark und im Zeitplan funktioniert.
• Starker Wettbewerb: Cylib agiert keineswegs in einem Vakuum. Etablierte Akteure wie Duesenfeld betreiben in Deutschland bereits seit Jahren Recyclingverfahren auf mechanisch-thermodynamischer Basis. Im direkten Start-up-Ökosystem zieht das Münchner Unternehmen tozero stark an: Das CleanTech-Start-up hat jüngst ebenfalls enorme Skalierungsfortschritte gemacht, seine industrielle Demonstrationsanlage eröffnet und bereits erfolgreich recyceltes Lithium sowie Graphit für kommerzielle Kunden qualifiziert. Auf europäischer Ebene bauen zudem Giganten wie Northvolt (mit „Revolt“) mächtige Inhouse-Recycling-Kapazitäten auf. Der Kampf um die lukrative „Schwarzmasse“ (geschredderte Batterien) wird die Einkaufspreise für Start-ups in die Höhe treiben.
• Das Margen-Problem der Natrium-Technologie: Der Schritt in das Natrium-Ionen-Recycling (SIB) ist ökologisch sinnvoll, aber wirtschaftlich ein Balanceakt. Im Gegensatz zu Lithium-Ionen-Akkus kommen Natrium-Zellen ohne teure kritische Metalle wie Kobalt oder Nickel aus. Für das Recycling bedeutet das: Die extrahierten Materialien erzielen auf dem Rohstoffmarkt deutlich geringere Preise. Die chemische Rückgewinnung (hydrometallurgische Aufbereitung) droht hier unwirtschaftlich zu werden. Es ist daher eine zwingende Notwendigkeit, dass cylib im SIB:DE-Projekt einen dualen Ansatz verfolgt und das sogenannte Direktrecycling erforscht. Dabei werden Aktivmaterialien ohne vollständigen chemischen Aufschluss direkt in die Zellproduktion zurückgeführt. Zwar könnte das die Verarbeitungskosten insbesondere für Produktionsausschuss erheblich senken und die Materialqualität erhalten, jedoch ist die Demonstration im Pilotmaßstab erst für Anfang 2029 geplant. Bis sich dieses Verfahren wirtschaftlich selbst trägt, dürfte noch viel Zeit vergehen.

Fazit

Cylib hat sich durch tiefgreifende wissenschaftliche Expertise, eine aggressive und zugleich clevere Skalierungsstrategie und das Vertrauen großer Geldgeber*innen eine absolute Pole-Position erarbeitet. Mit der Etablierung des SIB:DE-Konsortiums festigt das Unternehmen zudem seinen Anspruch, als Vordenker der Branche zu agieren. Die eigentliche Bewährungsprobe steht Lilian Schwich und ihrem Team jedoch noch bevor: Das fehlerfreie Hochfahren der Industrieanlage in Dormagen in einem Umfeld, in dem die Wettbewerber*innen immer schneller werden. Nur wenn hier der operative Durchbruch gelingt, wird aus dem Versprechen echter Kreislaufwirtschaft ein tragfähiges europäisches Geschäftsmodell.

Es ist eines der letzten großen Ärgernisse im Arbeitsalltag von Freelancer*innen und kleinen Agenturen: Der Freitagabend, der für das Sortieren verknitterter Tankbelege und das Abtippen von Bewirtungsbelegen in Excel-Listen draufgeht. Genau hier setzt die Oldenburger fast2work GmbH mit ihrer am 17. Februar 2026 gelaunchten App bonster an, um den Papierkram bei der Reisekostenabrechnung zu beenden. Das Versprechen von Gründer und CEO Ronald Bankowsky: Drei Minuten Aufwand, KI-Automatisierung und keine Einstiegshürden.

Das Versprechen: Simpel statt Systemintegration

Die Funktionsweise der App ist bewusst minimalistisch gehalten: Beleg fotografieren, woraufhin die KI relevante Werte wie Datum, Betrag und Mehrwertsteuer ausliest, auf Duplikate prüft und eine fertige Abrechnung erstellt. „Kein Onboarding-Projekt, kein Vertriebsgespräch, kein IT-Setup“, fasst Bankowsky den Ansatz der Standalone-Lösung zusammen.

Die Zielgruppe ist klar definiert: Selbständige, Freelancer*innen und Mini-Teams, denen Enterprise-Lösungen wie SAP Concur zu mächtig und Start-ups wie Circula oder Pleo oft noch zu prozesslastig sind. Mit einem Preismodell von 1,99 Euro für Einzelabrechnungen und 6,99 Euro (Stand Ende Febr. 2026) für eine Flatrate positioniert sich das Unternehmen im unteren Preissegment.

Im Haifischbecken der Neobanken und Buchhaltungsriesen

Laut fast2work gab es bislang „kaum eine Alternative zwischen Excel und Enterprise-Software“. Diese Aussage hält einem Realitätscheck im Jahr 2026 allerdings nur bedingt stand. Bonster betritt ein Haifischbecken, denn die vermeintliche Lücke wird längst geschlossen.

Zum einen integrieren Buchhaltungsriesen wie Lexoffice oder sevDesk Reisekosten-Features immer tiefer in ihre Standardpakete. Zum anderen wildern Neobanken wie Qonto, Finom oder Kontist im selben Revier: Wer dort ein Geschäftskonto hat, bekommt die Belegzuordnung oft als „Commodity“ gratis dazu. Mit knapp 7 Euro im Monat bewegt sich bonster in einer Preisregion, in der man fast schon eine komplette einfache Buchhaltungssoftware bekommt. Die App muss also einen enormen Mehrwert bieten, um gegen die „Eh-da-Lösungen“ (Software, die Kund*innen ohnehin bezahlen) zu bestehen.

Auf die Frage, warum Freelancer*innen für eine Insellösung extra zahlen sollten, entgegnet der Gründer, dass bonster bewusst früher ansetze als klassische Tools. Das Hauptproblem sei nicht die Buchhaltung, sondern das Erfassen von Belegen unterwegs. „Genau dort scheitert es oft, weil Mitarbeitende keine komplexen Systeme nutzen wollen oder gar keine Zugänge haben“, argumentiert Bankowsky. Der Mehrwert liege nicht in einer weiteren Buchhaltungssoftware, sondern darin, dass durch die Reduzierung auf ein Foto „überhaupt verwertbare Abrechnungsdaten/Belege entstehen“.

Das Braunschweiger Start-up Better Sol erhält rund 125.000 Euro Förderung aus dem „Green Startup“-Programm der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), um gebrauchte Solarpaneele in großem Stil zurück in den Markt zu bringen.

Hinter dem Start-up stehen Luisa Schulze und Mirko Laube. Better Sol entstand ursprünglich im Sommer 2022 als Ausgründung des Magdeburger Recycling-Unternehmens Solar Materials und agiert seit 2023 als eigenständige GmbH am Standort Braunschweig. Während sich die ehemalige Muttergesellschaft auf das komplexe werkstoffliche Recycling von Modulen konzentriert, widmet sich Better Sol voll und ganz dem „Second Life“ – also der direkten Wiederverwendung der noch intakten Platten.

KI-gestützte Prüfung statt Schredder

Die Beschaffungsseite von Better Sol zielt primär auf große Solarparks ab. Die Betreiber tauschen dort häufig größere Mengen an Solarmodulen recht früh in ihrem Lebenszyklus durch neuere, leistungsstärkere Modelle aus. Um diese Module vor dem Müll zu bewahren, hat das Better-Sol-Team mittels DBU-Förderung ein in Teilen automatisiertes Testsystem mit eigener Software auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt.

Der Prüfprozess beginnt mit einer mehrstufigen optischen Untersuchung, bei der sowohl grobe Beschädigungen als auch jede Solarzelle einzeln begutachtet werden. Im Anschluss folgen eine eingehende Prüfung der elektrischen Sicherheit sowie eine Leistungsüberprüfung, die misst, wie viel Watt das Produkt im Vergleich zur ursprünglichen Leistung noch liefert. Die Software führt all diese Daten automatisiert zu einer detaillierten Leistungsprognose zusammen. Jedes funktionstüchtige Modul erhält ein Label mit den Testdaten, einer zugewiesenen Leistungsklasse und einem umfangreichen Prüfprotokoll. Nur der endgültige Rest wird zum Recycling aussortiert. Der Vertrieb erfolgt direkt über die Internetseite von Better Sol. Zielgruppe sind oft Privathaushalte oder die Dächer größerer Fabrikhallen.

Der Markt und die Technologie im Wettbewerbsvergleich

Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes verbucht die Photovoltaik mittlerweile einen Anteil von etwa 24 Prozent und ist damit der zweitwichtigste Energieträger der inländischen Stromerzeugung. Das Reservoir an ausgemusterten, aber noch funktionierenden Modulen wächst rasant. Laut Schulze ist im Schnitt jedes zweite gebrauchte Solarmodul noch für eine erneute Nutzung geeignet. Doch der Gebrauchtmarkt professionalisiert sich zusehends.

Better Sol setzt aktuell auf eine pragmatische, KI-gestützte Teilautomatisierung und plant als nächsten logischen Entwicklungsschritt eine mobile Testanlage, um die Solarmodule direkt dort zu testen, wo sie ausgemustert werden. Genau in diesem logistisch entscheidenden Bereich der Vor-Ort-Prüfung operiert bereits der etablierte Wettbewerber 2ndlifesolar, eine Marke der großen Buhck Gruppe. 2ndlifesolar greift auf ein deutschlandweites Logistiknetzwerk zurück und kombiniert stationäre Erstbehandlungsanlagen mit mobilen Prüflaboren. Technologisch geht das Unternehmen tief in die industrielle Qualitätssicherung und führt standardmäßig Elektrolumineszenz-Prüfungen durch, um unsichtbare Mikrorisse im Vorfeld zu detektieren.

Einen völlig anderen, stark hochskalierten Weg bestreitet das österreichische CleanTech-Start-up 2nd Cycle. Das Unternehmen betreibt eine vollautomatische Inspektions- und Upcycling-Anlage im industriellen Hochdurchsatz und nutzt neben klassischer Robotik auch patentierte hyperspektrale Analysen aus der Raumfahrt, um Zellalterungen frühzeitig zu erkennen.

Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg

Das Vorhaben von Better Sol leistet einen fundamentalen Beitrag, um noch leistungsfähige Materialien durch geschickte Kreislaufwirtschaft für eine Weiternutzung zu erhalten, damit die Bemühungen für mehr erneuerbare Energien nicht ins Stocken geraten. Dennoch muss sich das Geschäftsmodell in einem harten Wettbewerb beweisen.

Die Handwerkerkosten für den Aufbau einer PV-Anlage auf einem Eigenheim sind hoch und fallen völlig unabhängig davon an, ob man neue oder gebrauchte Paneele installiert. Gleichzeitig steht der Markt unter enormem Preisdruck durch historisch günstige asiatische Neuware. Wenn fabrikneue Module extrem billiger werden, schwindet das Argument der finanziellen Ersparnis bei Gebrauchtmodulen mit kürzerer Restlebensdauer. Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg von Better Sol liegt daher in der rigorosen Minimierung der eigenen Logistik- und Prozesskosten. Die geplante mobile Testanlage und die zusätzliche Automatisierung des Testsystems sind für das Start-up essenziell, um künftig auch größere Ausmusterungen von Solarparks wirtschaftlich bewältigen zu können.

Hinter der Aiconiq GmbH stehen zwei ausgewiesene Branchenexperten. Gegründet wurde das Start-up 2025 von Prof. Dr. Peter Gentsch, einem bekannten KI-Pionier und Seriengründer, sowie dem KI-DeepTech-Experten Dr. Michael Patrushev. Gemeinsam bringen sie jahrzehntelange Erfahrung aus der KI-Forschung, im internationalen Engineering und beim Skalieren technologiegetriebener Unternehmen in ihr neues Projekt ein.

Mehr als nur ein Chatbot

Dass hier DeepTech-Experten am Werk sind, zeigt sich am technologischen Anspruch: Während viele Firmen mit generischen Chatbots experimentieren, integriert Aiconiqs Corporate Brain laut Unternehmensangaben nicht nur explizites, sondern gezielt das implizite Wissen (Tacit Knowledge) der Belegschaft. Erfasst wird dies durch KI-gesteuerte Interviews. Um Halluzinationen und subjektiven Fehleinschätzungen vorzubeugen, setzt Co-Gründer Michael Patrushev auf harte Validierung: „Die KI stellt keine offenen, spekulativen Fragen, sondern kontextualisierte, prozessbezogene Fragen entlang realer Use Cases.“

Nach einem Abgleich mit ERP-Logs und Experten-Kreuzvergleichen speichere das System keine absoluten Wahrheiten, so Patrushev, sondern „gewichtete Wissenselemente mit Vertrauens-Score und Quellenreferenz“. Gerade dieses subjektive Erfahrungswissen sei im Unternehmensalltag entscheidend, müsse aber umsichtig geprüft werden.

David gegen die Tech-Goliaths

Im hart umkämpften Markt stellt sich die Frage, wie lange das Start-up gegen die Milliarden-Budgets von Microsoft oder OpenAI bestehen kann. Prof. Peter Gentsch gibt sich pragmatisch: „Wir kämpfen nicht gegen die Hyperscaler wie OpenAI, Google oder Anthropic – wir nutzen sie.“ Das eigene System setze horizontal auf den bekannten Modellen auf. Der Burggraben entstehe durch branchenspezifische Use Cases in einer sicheren, DSGVO-konformen Umgebung, wahlweise on-premises oder in einer europäischen Cloud.

Gentsch pointiert: „Wir wollen nicht das größte Gehirn bauen; wir bauen das relevanteste Brain für ein Unternehmen. Die Tech-Giganten optimieren Skalierung – wir optimieren den Unternehmens-Kontext.“

Skalierung: Softwareprodukt oder Manufaktur?

Die schnelle Entwicklung der eigenen Modelle sichert Aiconiq durch die interne „Aiconiq Factory“ ab, die auf radikale Automatisierung setzt. Kontrollverlust fürchtet Patrushev dabei nicht: „Geschwindigkeit ersetzt bei uns nicht Qualität – sie wird durch Qualitätssicherungssysteme ermöglicht.“ Jeder KI-generierte Code durchlaufe strenge Security-Checks und Test-Pipelines.

Doch lässt sich das aufwendige Einfangen von Unternehmenswissen beim Kunden ebenso reibungslos skalieren, oder droht Aiconiq in einem beratungsintensiven Manufaktur-Modell steckenzubleiben? Gentsch wehrt ab: Man nutze KI, um KI im Unternehmen aufzubauen. Algorithmen deckten Inkonsistenzen im Wissen automatisch auf und lösten sie teils selbständig. Ganz ohne menschliches Zutun gehe es aber nicht, räumt der Gründer ein: „Damit bleibt immer ein wenig Manufaktur bzw. ‚Human in the loop‘.“

Ausblick

Mit einer aktuellen Bewertung von 10 Millionen Euro und der Aufnahme ins „German Accelerator USA-Programm“ hat Aiconiq.io nach eigenen Angaben bereits namhafte DAX-Konzerne überzeugt. Gelingt es den Frankfurtern nun, die komplexe Wissensextraktion weiter zu standardisieren, könnte sich ihr „Corporate Brain“ als eine treibende Kraft der „industriellen KI-Revolution“ aus Deutschland etablieren.