Die Leistung und die Zuverlässigkeit von KI-Assistenten nehmen gefühlt weiter zu. Doch wer in den letzten Wochen intensives Prompting bei ChatGPT, Perplexity und Co. betrieben und die Ergebnisse eingehend analysiert hat, fühlte sich in diesem Gefühl nicht bestätigt. Im Gegenteil: Die Qualität der generierten Antworten lässt neuerdings öfter zu wünschen übrig. Auf YouTube gibt es zahlreiche Videos zu diesem Phänomen, das sich offenbar auch die Herstellenden nicht so ganz erklären können, aber auch klassische Medien berichten darüber. In Anbetracht der Tatsache, wie abhängig sich viele Menschen im Berufsleben schon heute von GenAI-Tools gemacht haben, ist dieser Trend erschreckend und ernüchternd. Ein blindes Vertrauen in die digitalen Helfer aus der Familie generativer KI birgt zudem großes Schadenspotenzial, etwa dann, wenn sich Ärzt*innen bei der Diagnose auf sie stützen oder Entwickler*innen von der KI vorgeschlagene Frameworks ohne Sicherheitscheck implementieren.

Völliges Vertrauen in GenAI ist also, zurückhaltend formuliert, mindestens gewagt. Die Situation ist ernst und erfordert von GenAI-Anbietenden ein Mindestmaß an Qualitätssicherung – offenbar kein einfaches Unterfangen. Bis dahin ist es wichtig, eigene Maßnahmen zu ergreifen, um nicht in die Falle der folgenden vier Qualitätskiller zu geraten.

1. Halluzinationen

KI-Assistenten wie ChatGPT und Co. wurde die Aufgabe erteilt, Antworten zu liefern – koste es, was es wolle. Wenn die Wissensbibliothek nicht ausreicht, um komplexe Sachverhalte zu beantworten, fängt generative KI an, sich etwas auszudenken. Die von solchen Halluzinationen ausgehende Gefahr ist bekannt. Umso bedrückender ist die Tatsache, dass laut einer aktuellen Studie nur rund ein Viertel (27 %) der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit prüfen. Das sind zwar immerhin sieben Prozentpunkte mehr als bei gewöhnlichen Inhalten aus dem Internet, wie eine Studie des PR-COM Re­search Lab belegt, aber noch immer viel zu wenige.

Gegenmaßnahmen: Wer GenAI nutzt, sollte ausnahmslos alle von ihr produzierten Inhalte überprüfen. Dazu sollten User*innen insbesondere die von der KI verwendeten Primärquellen checken oder – wenn möglich – Expert*innen zur Prüfung der Korrektheit der Antworten zurate ziehen.

2. Bias

Die Anbieter*innen aktueller KI-Assistenten haben sehr viel Arbeit in ihre Produkte gesteckt, um den Bias, also die Voreingenommenheit ihrer Modelle auszumerzen und sie zur Vorurteilsfreiheit zu erziehen.

Verlassen sollten sich User*innen auf die moralische und ethische Unantastbarkeit ihrer Modelle dennoch nicht. Zwar ist es unwahrscheinlich, dass Produkte großer Hersteller*innen noch rassistische, sexistische oder sonstige ethisch fragwürdige Ansichten vertreten, aber komplett ausgeschlossen ist es eben nicht. Noch relativ hoch ist die Gefahr zudem bei der Nutzung von kostenlosen GenAI-Assistenten oder Nischen-Tools.

Gegenmaßnahmen: Auch im Zusammenhang mit Bias gilt es, die Ergebnisse einer KI-Befragung immer genauestens zu checken und mit geltenden Gesetzen und den vorherrschenden Wertevorstellungen unserer Gesellschaft abzugleichen. Wer dubiose KI-Tools meidet, kann sich zudem viel Ärger ersparen.

3. Content-Kannibalisierung

Immer mehr KI-generierter Content flutet das Internet – die logische Folge der zunehmenden Nutzung von GenAI-Assistenten. Leider trainieren KI-Entwickler*innen ihre Chatbots und deren zugrunde liegende Sprachmodelle unter anderem mit genau diesen Inhalten. Und schlimmer noch: Der exponentiell steigende KI-Inhalt ist darüber hinaus auch der Wissensschatz, auf den die KI für ihre Antworten zurückgreift. Dadurch entsteht ein Teufelskreis aus KI, die sich irgendwann nur noch mit von ihr selbst generierten Inhalten trainiert und auch nur noch von ihr produzierten Content als Basiswissen verwendet. Der Mensch wird aus dieser Gleichung immer weiter herausgekürzt. Die Qualität der Ergebnisse von Anfragen an die KI wird somit zunehmend abnehmen. Hinzu kommt, dass alle User*­innen irgendwann die gleichen Ergebnisse abrufen, nutzen und veröffentlichen.

Gegenmaßnahmen: Es ergibt Sinn, hin und wieder auch ohne KI zu agieren und Content zu produzieren, der frei von KI-generierten Inhalten ist und das Qualitätsmerkmal „Made in a human brain“ trägt.

4. Wissensoligopol

Der KI-Markt ist derzeit auf einige wenige Big Player geschrumpft, die sich die enormen Rechenressourcen und Entwicklungskosten für generative KI leisten können. Dadurch entsteht zunehmend ein Wissensoligopol, in dem die großen Anbieter*innen wie OpenAI, Google, Microsoft und DeepSeek zukünftig die Art und Weise bestimmen, welche Informationen überhaupt noch zugänglich sind. Schon jetzt gehen Suchanfragen auf den traditionellen Suchmaschinen deutlich zurück, die Ergebnisse zwar nach Algorithmen ranken, aber selten Treffer komplett ausblenden. Viel restriktiver agieren GenAI-Tools, deren implementierte Filter die freiheitliche Verbreitung von Wissen einzuschränken drohen: Was nicht mit den politischen und moralischen Ideen der Hersteller übereinstimmt, wird automatisch unterdrückt. Das erinnert ein wenig an das Wahrheitsministerium aus Orwells „1984“.

Gegenmaßnahmen: Es ist wichtig, dass Unternehmen und offizielle Stellen auch unabhängige Projekte fördern und deren Nutzer*innen- sowie Supporter*innen-Basis wächst. Gleichzeitig sollten User*innen es dringend verinnerlichen, dass KI- Assistenten nicht der Wahrheit letzter Schluss sind. Das Nutzen möglichst vieler Quellen, um das eigene Wissen aufzubauen, ist immer besser als ein vermeintlicher „Single Point of Truth“.

Fazit

Wir sind noch lange nicht so weit, dass ein blindes Vertrauen in generative KI zu rechtfertigen ist. Es ist zwar logisch, dass wir eine vermeintlich arbeitserleichternde Technologie erst einmal ungern hinterfragen – doch dieser Bequemlichkeit wohnt, je nach Einsatzzweck, ein erhebliches Schadenspotenzial inne. Zum jetzigen Zeitpunkt lautet also die Maxime, restlos jede von GenAI generierte Antwort genauestens auf den Prüfstand zu stellen.

Der Autor Alain Blaes ist CEO der Münchner Kommunikationsagentur PR-COM (mit Fokus auf High-tech- und IT-Industrie im B2B-Umfeld).

Quantencomputing (QC) ist ein hochinnovatives Feld der Informatik und Physik, das die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um Datenverarbeitung und -analyse auf eine Weise zu leisten, die mit klassischen Computern nicht möglich ist. Während klassische Computer Informationen in Form von Bits verarbeiten, die entweder den Wert 0 oder 1 annehmen können, verwenden Quantencomputer Quantenbits oder Qubits. Diese Qubits können sich in einem Zustand der Überlagerung befinden, was bedeutet, dass sie gleichzeitig 0 und 1 darstellen können. Dies ermöglicht es Quantencomputern, komplexe Berechnungen viel schneller durchzuführen als ihre klassischen Pendants.

Herausforderungen

Trotz des enormen Potenzials stehen Forschende und Unternehmen vor vielen Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist die sog. Dekohärenz, ein Phänomen, bei dem die Quanteninformation durch Wechselwirkungen mit der Umgebung verloren geht. Um stabile und fehlerfreie Quantenberechnungen durchzuführen, müssen Qubits in einem kontrollierten Zustand gehalten werden, was technisch äußerst anspruchsvoll ist.

Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit. Während einige Prototypen von Quantencomputern bereits existieren, stellt der Bau von Systemen mit einer ausreichenden Anzahl von Qubits, um praktische Probleme zu lösen, eine erhebliche technische Herausforderung dar.

Trends

In den letzten Jahren ist ein zunehmender Fokus auf hybride Ansätze zu verzeichnen, bei denen Quantencomputer in Kombination mit klassischen Computern eingesetzt werden, um spezifische Probleme zu lösen. Diese hybriden Systeme nutzen die Stärken beider Technologien und bieten eine praktikable Lösung für viele aktuelle Herausforderungen.

Zudem ist eine wachsende Zusammenarbeit zwischen akademischen Institutionen, großen Tech-Unternehmen und Start-ups zu beobachten. Diese Partnerschaften sind entscheidend, um Wissen und Ressourcen zu bündeln und die Entwicklung von QC-Technologien voranzutreiben. Unternehmen wie IBM, Google oder Microsoft investieren erheblich in Quantenforschung und -entwicklung und bieten Plattformen für Entwickler*innen und Forschenden an, um ihre eigenen Quantenalgorithmen zu testen.

Ein weiterer Trend ist die zunehmende Verfügbarkeit von QC-Diensten über die Cloud. Unternehmen und Forschende können nun auf Quantencomputer zugreifen, ohne in teure Hardware investieren zu müssen. Dies senkt die Eintritts­barrieren und ermöglicht es einer breiteren Palette von Nutzenden, die Möglichkeiten des QCs zu erkunden.

Die Rolle von Start-ups

Start-ups spielen hierbei mit neuen Ideen und Ansätzen eine entscheidende Rolle als Innovatoren und konzentrieren sich zumeist auf spezifische Anwendungen des QCs, sei es in der Materialwissenschaft, der Medikamentenentwicklung, der Lieferkettenlogistik oder der Optimierung komplexer Systeme u.a. in der Finanzwelt.

Die 2024 im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) veröffentlichte Studie „Quantencomputing – Markt, Zugang, Perspektiven“ zeigt: Die Zahl der Start-ups zur Entwicklung von Anwendungssoftware stieg in den letzten Jahren stetig, wobei hardwarespezifische Systemsoftware vorrangig von den Hardwareentwickler*innen selbst bereitgestellt wird. Entfielen im Zeitraum von 2002 bis 2018 weltweit noch rund 58 Prozent der kumulierten Gründungen auf Software- oder Service-zentrierte Start-ups und 42 Prozent auf Hardware- bzw. Komponenten-fokussierte Start-ups, waren es im Zeitraum 2018 bis 2022 rund 74 Prozent mit Fokus auf Software und Services sowie 26 Prozent mit Fokus auf Hardware und Komponenten.

Von weltweit über 150 Start-ups fokussiert sich dabei etwa ein Drittel auf die Entwicklung von Systemsoftware und zwei Drittel auf die Entwicklung von Anwendungssoftware. Deutschland belegt dabei mit knapp 20 Start-ups im Jahr 2023 Platz drei im internationalen Vergleich, hinter den USA und Kanada. Damit hat sich Deutschland als ein Hotspot für QC-Start-ups etabliert.

Deutsche QC-Start-ups mischen ganz vorne mit

Deutsche QC-Start-ups sind oft noch in der Entwicklungsphase, die Gründer*innen kommen meist aus Forschung und Wissenschaft, und ihre Geschäftsmodelle konzentrieren sich auf die Entwicklung und den Verkauf von Hardware, Mikroskopen oder Cloud-basierten QC-Diensten.

Als weltweit erstem Unternehmen ist es dem 2018 gegründeten Start-up kiutra, einem Spin-off der Technischen Universität München, gelungen, eine dauerhafte magnetische Kühlung für Temperaturen nahe des absoluten Nullpunkts zu entwickeln. Statt auf Quantencomputer oder QC-Software, setzen die Gründer Alexander Regnat, Jan Spallek, Tomek Schulz und Christian Pfleiderer auf vollautomatische, äußerst wartungsarme und gut skalierbare Kühlungslösungen, die den Betrieb von Quantentechnologien im industriellen Maßstab ermöglichen.

Eva, was hat dich dazu bewogen, in der VOX-Gründer*innen-Show „Die Höhle der Löwen“ mitzumachen?

In meinem Freundeskreis hörte ich seit 2020: „Du musst deine Hautpflege-Sticks unbedingt bei DHDL vorstellen.“ Ich wollte mir damit aber Zeit lassen. So ein Format kann ein gewaltiger Katalysator sein. Es kann dich nach vorne katapultieren – oder dich überrollen, wenn du noch nicht bereit bist. Ich wusste, wenn ich diesen Schritt gehe, dann zum richtigen Zeitpunkt.

Wie hast du diesen für dich richtigen Zeitpunkt definiert?

Ich habe drei Jahre lang bewusst gewartet. Für mich war entscheidend, dass MON COURAGE kein reines Ideenprojekt mehr war, sondern auf eigenen Beinen steht. Ich wollte Erfahrungswerte mitbringen – in der Produktion, im Vertrieb, im Feedback der Kundinnen und Kunden. Der richtige Zeitpunkt hieß für mich konkret, getestete Produkte, etablierte Marketingkanäle und eine solide Lieferkette vorweisen zu können. Als all das stand, war klar: Jetzt oder nie – denn jetzt sind wir stabil genug, um eine Welle wie DHDL reiten zu können.

Wie war zu diesem Zeitpunkt deine Haltung zu DHDL?

Ich habe die Sendung vorher ehrlich gesagt nie geschaut. Es kursierten Geschichten von Durchbrüchen bis hin zu absoluten Pleiten. Ich habe es als Chance gesehen, meine Geschichte zu erzählen und damit einen Investor oder eine Investorin zu überzeugen der bzw. die wirklich zu MON COURAGE passt. Mir war klar, dass es im Fernsehen in erster Linie um Unterhaltung geht. Als Nomadin, die ihr Kosmetikunternehmen aufbaut während sie weltweit nach Rohstoffen sucht, habe ich genügend Geschichten auf Lager. Das hat mir geholfen, ganz ohne Erwartungsdruck in die Aufzeichnung zu gehen.

Was waren für dich die wichtigsten Learnings aus dem Bewerbungsprozess?

Ich war gerade auf den Philippinen auf der Suche nach passenden Kokosölproduzenten, als ich das erste Gespräch mit der Produktionsfirma führte. Nachdem ich bisher nur Ölraffinerien gefunden hatte, die teils schimmliges Kokosfleisch verarbeiteten, war ich kurz davor, die Suche abzubrechen. Doch plötzlich tat sich eine neue Fährte auf. Ich erzählte von dieser Odyssee – und sie waren begeistert.

Ich habe dabei vor allem eines gelernt: Menschen lieben echte Geschichten. Und die besten Geschichten entstehen nicht am Schreibtisch, sondern da draußen – bei echten Begegnungen, im echten Leben

Wie hast du dann die TV-Show bzw. Aufzeichnung erlebt?

Als die Zusage kam, war ich in einem kleinen Dorf in Sri Lanka. „Eva, du bist genommen. Hast du nächsten Mittwoch Zeit?“ Drei Tage später landete ich in Deutschland – und hatte so gut wie keine Zeit zur Vorbereitung. Aber vielleicht war genau das mein Glück: Mein Pitch war dadurch pur, lebendig, ungefiltert. Ich hatte richtig Lust auf den Dreh. Die Interviews back­stage waren ein schöner Auftakt, die Aufregung hinter dem Tor unvergesslich. Als ich dann vor den Löwen stand, war ich fokussiert und klar. Sie waren wirklich sehr höflich und interessiert, kein Gebrüll, kein Zerfleischen – vielleicht doch eher Stubentiger?

Einige „Löwen“ haben deinen Lebensstil als Nomadin infrage gestellt. Wie lässt sich denn ein wachsendes Unternehmen führen, wenn du selbst in der Welt unterwegs bist?

Ich verstehe den Reflex – klassische Unternehmensführung sieht anders aus. Aber MON COURAGE ist kein klassisches Unternehmen. Unser ganzes Konzept basiert auf echter Verbindung: zu den Menschen, die unsere Rohstoffe anbauen, und zu den Kundinnen und Kunden, die unsere Produkte nutzen. Gerade weil ich unterwegs bin, lerne ich die Menschen kennen, die hinter unseren Zutaten stehen. Ich sehe, unter welchen Bedingungen produziert wird, kann direkt und fair einkaufen, neue Ideen entwickeln und Innovationen früh­zeitig aufspüren.

Remote zu arbeiten heißt nicht, abwesend zu sein. Im Gegenteil: Ich bin im täglichen Austausch mit meinem Team, wir arbeiten digital und gleichzeitig sehr eng zusammen. Mein Lebensstil erfordert klare Kommunikation, Vertrauen und Teamkolleginnen, die diese Freiheit schätzen. Aber genau das ist ja MON COURAGE: mutig neue Wege gehen.

Das KI-Gesetz der Europäischen Union, die weltweit erste umfassende KI-Verordnung, erreicht am 2. August 2025 einen entscheidenden Meilenstein. Ab diesem Stichtag gelten für Unternehmen, Behörden und KI-Anbieter*innen in der EU zahlreiche zentrale Verpflichtungen, bei deren Nichteinhaltung Strafmaßnahmen eingeleitet und verhängt werden können. Was das für Unternehmen und ihre Mitarbeitenden bedeutet, erfährst du hier.

Der AI Act, der am 2. Februar dieses Jahres in Kraft getreten ist, schafft einen einheitlichen Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz (KI) in der EU. Zwar werden viele Regelungen erst 2026 wirksam, doch bereits am 2. August 2025 beginnt eine neue Phase, die sich auf drei Bereiche fokussiert:

• Strafmaßnahmen bei Nichteinhaltung
• Verpflichtungen für allgemeine General-Purpose-AI-Modelle (GPAI)
• Aufbau von Aufsicht und Governance auf nationaler und europäischer Ebene

Strafen bis zu 35 Millionen Euro

Seit dem 2. Februar dieses Jahres sind KI-Systeme mit unannehmbaren Risiken verboten. Ab dem 2. August 2025 können zusätzlich nun Geldbußen für Verstöße gegen bereits bestehende Verpflichtungen verhängt werden, die bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent ihres gesamten Jahresumsatzes betragen können. Unternehmen müssen dazu beispielsweise sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über KI-Kenntnisse verfügen. Die Europäische Union erwartet von ihren Mitgliedstaaten, dass sie eigene wirksame, verhältnismäßige und abschreckende Strafmaßnahmen festlegen. Dabei sollen die besonderen Umstände von KMUs und Start-ups berücksichtigt werden, um deren wirtschaftliche Lebensfähigkeit nicht zu gefährden.

Neue Verpflichtungen für Anbieter*innen von GPAI-Modellen

GPAI-Modelle, die ab dem 2. August 2025 in der Europäischen Union vermarktet werden, unterliegen gesetzlichen Verpflichtungen. Das Europäische Amt für Künstliche Intelligenz hat dazu am 10. Juli 2025 die endgültige Fassung der Verhaltenskodizes veröffentlicht. Anbieter*innen solcher GPAI-Modelle müssen unter anderem technische Dokumentationen erstellen, Urheberrechte beachten und Transparenz über die verwendeten Trainingsdaten sicherstellen.

GPAI-Modelle sind KI-Systeme mit besonders breitem Einsatzspektrum und sind darauf ausgelegt, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Sie werden mit riesigen Datenmengen trainiert und sind entsprechend vielseitig einsetzbar. Das bekannteste Beispiel sind große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), etwa das generative Sprachmodell GPT-4o, das in ChatGPT integriert ist. Für GPAI-Modelle, die bereits vor dem 2. August 2025 in der Europäischen Union auf dem Markt waren, gilt eine Übergangsfirst bis zum 2. August 2027.

Aufsicht und Governance

Die KI-Verordnung schafft einen Rahmen mit Durchführungs- und Durchsetzungsbefugnissen auf zwei Ebenen.

Auf nationaler Ebene muss jeder EU-Mitgliedstaat bis zum 2. August 2025 mindestens eine Marktüberwachungsbehörde sowie eine notifizierende Behörde benennen. Erstere ist für die Überwachung von KI-Systemen zuständig, letztere für die Notifizierung unabhängiger Konformitätsbewertungsstellen. Die Mitgliedstaaten müssen bis dem Stichtag Informationen zu den nationalen Behörden und deren Kontaktdaten veröffentlichen.

Auf EU-Ebene koordinieren das Europäische Amt für KI und der Europäische KI-Ausschuss die Aufsicht. Zusätzlich werden ein Beratungsforum und ein wissenschaftlicher Ausschuss aus unabhängigen Experten eingerichtet.

Was bedeutet das für Personalabteilungen und Arbeitnehmende?

Das KI-Gesetz hat direkte Auswirkungen darauf, wie KI in den Bereichen Rekrutierung, Performance-Management, Personalanalyse und Mitarbeitenden-Monitoring eingesetzt wird. Personalverantwortliche müssen sicherstellen, dass KI-Tools in diesen Bereichen transparent, fair und konform sind.

• Fairness und Antidiskriminierung: KI-Systeme, die bei Einstellungs- oder Beförderungsentscheidungen eingesetzt werden, müssen nachvollziehbar und frei von Bias sein. Personalabteilungen sollten ihre Tools und Anbieter*innen regelmäßig überprüfen, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.
• Vertrauen und Transparenz: Mitarbeitende erhalten einen besseren Einblick, wie KI-Systeme ihre Arbeit beeinflussen, zum Beispiel bei der Einsatzplanung, Leistungsbewertung oder bei der Arbeitssicherheit. Personalabteilung können Vertrauen schaffen, indem sie offen kommunizieren, wie KI eingesetzt wird und wie die Daten der Mitarbeitenden geschützt werden.
• Verantwortlichkeit von Drittanbieter*innen: Werden KI-Tools von Drittanbieter*innen genutzt, müssen Personalabteilungen sicherstellen, dass diese Anbieter*innen die Anforderungen an Transparenz und Dokumentation erfüllen. Verträge und Beschaffungsprozesse sollten entsprechend angepasst werden.
• Training und Change Management: Mit stärkeren Regulierungen von KI wird die Personalabteilung eine Schlüsselrolle bei der Schulung von Führungskräften und Mitarbeitenden übernehmen. Ziel ist es, einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu fördern und ethische Standards in der Unternehmenskultur zu verankern.

Fazit

Anbieter*innen von GPAI-Modellen, die bereits vor dem 2. August 2025 auf dem Markt waren, haben bis zum 2. August 2027 Zeit, die neuen Vorschriften vollständig umzusetzen. Weitere Verpflichtungen für KI-Systeme mit hohem Risiko werden 2026 und 2027 folgen. Dieser Meilenstein spiegelt das Bestreben der EU wider, Innovationen zu fördern und gleichzeitig sicherzustellen, dass KI sicher, transparent und mit den europäischen Werten im Einklang steht. Damit rückt die Personalabteilung in den Mittelpunkt einer verantwortungsvollen Einführung von KI am Arbeitsplatz.

Der Autor Tom Saeys ist Chief Operations Officer bei SD Worx, einem international tätigen Dienstleistungsunternehmen im HR-Bereich.

Die jüngsten Verhandlungen in Genf über ein globales Plastikabkommen sind wieder ohne Ergebnis geblieben. Die mehr als 180 verhandelnden Nationen konnten sich nicht einigen. Seit mehr als 50 Jahren sind die Gefahren durch Plastikmüll bekannt – und doch wird immer mehr davon produziert. Jedes Jahr entstehen rund 460 Millionen Tonnen Plastik, weniger als 10 Prozent davon werden recycelt und über 30 Millionen Tonnen gelangen in die Ozeane.

Auf politischer Ebene zeichnet sich bislang keine Lösung ab, auf die man sich global einigen könnte. Neue Vorgaben wie die Pflicht zu fixierten Flaschendeckeln in der EU sorgen eher für Frust. „Seit Jahrzehnten reden wir über das Plastikproblem. Um es zu lösen braucht es technologische Ansätze“, sagt Dr. Carsten Gerhardt, Vorsitzender der gemeinnützigen Circular Valley Stiftung. Solche Ansätze liegen längst auf dem Tisch. „Start-ups aus aller Welt zeigen, dass Innovation schneller sein kann als Verhandlungen.“

Start-ups aus aller Welt arbeiten an Lösungen

Einige dieser Unternehmen hat der Circular Economy Accelerator der Circular Valley Stiftung bereits unterstützt. Das Start-up PROSERVATION etwa stellt Polsterverpackungen aus Nebenprodukten der Getreideindustrie her, BIOWEG ersetzt Mikroplastik durch Biomaterialien aus Lebensmittelabfällen und das Unternehmen Biomyc verwendet Myzel-Verbundwerkstoffe aus Pilzwurzeln und Pflanzen.

Daüber hinaus stellt NYUNGU AFRIKA Damenhygieneprodukte aus Ananasblatt- und Maisschalenfasern her, Midwest Composites nutzt Ernteabfälle für die Herstellung von Textilien und Vlastic bietet eine Alternative zu geschäumten Kunststoffen auf Flachsbasis.

Wenn Produkte das Ende ihrer Lebensdauer erreichen, können sie durch Recycling ein zweites erhalten. Ecoplastile verwandelt Abfälle in langlebige Dachziegel, Gescol macht Bauplatten aus Schuhsohlen und Novoloop nutzt schwer zu recycelndes Polyethylen zur Produktion von thermoplastischen Hochleistungs-Polyurethanen.

Chemisches Recycling zerlegt Kunststoffe in molekulare Bausteine. Das Unternehmen CARBOLIQ verwendet ein katalytisches Niedertemperaturverfahren, um gemischte Kunststoffe in Öl umzuwandeln, das fossile Rohstoffe ersetzen kann; Radical Dot extrahiert Monomere, um sie erneut verwenden zu können.

Zu chemischem Recycling hat Circular Valley in diesem Jahr einen Informationsfilm veröffentlicht, der die Möglichkeiten dieser Methode erklärt und verdeutlicht.

Menschenähnliche Roboter gelten als die nächste große Innovation in der Robotik: Der weltweit größte Markt für Industrieroboter, China, hat bereits konkrete Pläne für die Massenproduktion von Humanoiden festgelegt. Gleichzeitig kündigten Technologieunternehmen in den USA und Europa große Investitionsvorhaben in diesem Bereich an. Die Vision ist, Allzweckroboter zu entwickeln, die auf menschlicher Mechanik basieren. Einblicke in Trends, Chancen und mögliche Grenzen humanoider Roboter bietet das neue Positionspapier der International Federation of Robotics.

„Futuristisch anmutende humanoide Roboter, die in unserem Zuhause, in Unternehmen und in der Öffentlichkeit arbeiten, faszinieren die Menschen“, sagt Takayuki Ito, Präsident der International Federation of Robotics. „Da die Welt in der wir leben auf den menschlichen Körper zugeschnitten ist, liegt die Idee eines schnellen, universellen Helfers in der Produktion und bei Dienstleistungen auf der Hand. Ob und wann es aber zu einer massenhaften Nutzung von Humanoiden kommen wird, bleibt ungewiss. Nicht zu erwarten ist jedenfalls, dass Humanoide in Zukunft die derzeit auf dem Markt befindlichen Robotertypen ersetzen. Stattdessen werden sie bestehende Technologien ergänzen und erweitern.“

Einsatz von Humanoiden in den Regionen

In den Vereinigten Staaten arbeiten Tech-Unternehmen wie NVIDIA, Amazon und Tesla intensiv an KI- und Robotertechnologien. Neben der Finanzierung durch das Militär wird diese Entwicklung auch durch zahlreiche private Investitionen unterstützt. Das führt zu einer bedeutenden Start-up-Szene, die sich auf humanoide Roboter spezialisiert. Besonders groß ist das Interesse an Humanoiden in Branchen wie der Logistik und in der Fertigung. Dabei werden humanoide Roboter weniger als soziale Begleiter gesehen, sondern eher als Werkzeuge, die dabei helfen, Produktivität und Effizienz zu steigern. So liegt der Schwerpunkt verstärkt auf praktischen Anwendungen und weniger auf der Integration von Robotern in das tägliche soziale Leben.

In China nehmen die Humanoiden eine zentrale Stellung in der nationalen Robotik-Strategie ein. Die Regierung möchte in diesem Technologiebereich Kompetenz und globale Wettbewerbsfähigkeit unter Beweis stellen. Der Einsatzschwerpunkt liegt dabei im Dienstleistungssektor, beispielsweise für die Kundenbetreuung. Die Automatisierung von Produktionslinien in der Fertigung und der Einsatz von Humanoiden, um weniger von menschlichen Arbeitskräften abhängig zu sein, scheint nur auf zweiter Ebene wichtig zu sein. Kernelement der chinesischen Strategie ist der Aufbau einer skalierbaren Lieferkette für Schlüsselkomponenten.

Japan ist ein Pionier in der Entwicklung humanoider Roboter. Als frühes Beispiel wurde Hondas Asimo bereits im Oktober 2000 vorgestellt. Roboter werden in Japan eher als Gefährten, denn als bloße Werkzeuge gesehen. Humanoide Roboter wie Pepper und Palro sind demzufolge in erster Linie als Sozialroboter konzipiert und kommen in Bildungseinrichtungen, Geschäften und Altenpflegeeinrichtungen zum Einsatz. Diese Ausrichtung spiegelt die Nachfrage einer alternden Gesellschaft wider, mit der Japan konfrontiert ist. Ein wichtiger Schwerpunkt der Projekte liegt auf Robotern, die harmonisch mit Menschen zusammenleben können und als Teil der Gesellschaft akzeptiert sind. Führende Unternehmen wie Kawasaki entwickeln humanoide Roboter als eine Forschungsplattform.

In Europa wird auf die ethischen Implikationen von Robotik und KI besonderes viel Wert gelegt. Im Fokus stehen kollaborative Roboter, die im industriellen Umfeld mit Menschen zusammenarbeiten. Kernthemen sind die Verbesserung der Sicherheit und Effizienz und die Nachahmung menschlicher Fähigkeiten. Die Arbeitskraft von Menschen zu kompensieren, steht dagegen nicht im Fokus. Der Schwerpunkt liegt vielmehr auf einem menschenzentrierten Design und den sozialen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Robotern. Die europäischen Unternehmen stehen dem Einsatz von Humanoiden generell eher zurückhaltend gegenüber, wenn es um die kurz- bis mittelfristigen Automatisierungsaufgaben im Fertigungs- und Dienstleistungssektor geht.

+++ Ein bahnbrechendes Robotik Start-up aus Deutschland ist NEURA-Robotics: Hier geht’s zu unserer Gründerstory von NEURA Robotics +++

Ausblick

Dank ihrer menschenähnlichen Geschicklichkeit und Anpassungsfähigkeit sind die Humanoiden prädestiniert, komplexe Aufgaben zu automatisieren, mit denen heutige Roboter durch herkömmliche Programmiermethoden Schwierigkeiten haben. Einen massenhaften Einsatz als universelle Haushaltshelfer dürfte es jedoch kurz- bis mittelfristig nicht geben.

Das POSITION PAPER Humanoid Robots - Vision and Reality von IFR gibt's hier zum freien Download

Dr. Alexander Glätzle ist Quantenphysiker und Mitgründer von planqc. Er studierte und promovierte an der Universität Innsbruck, forschte an renommierten Instituten wie Oxford, Harvard sowie in Singapur und war als Unternehmensberater tätig. 2022 gründete er planqc als Ausgründung aus dem Max-Planck-Institut in München.

Herr Dr. Glätzle, wie entstand die Unternehmensidee und welche Meilensteine haben Sie mit planqc bisher erreicht?

Die Idee zu planqc ist bereits während meines Studiums an der Universität Innsbruck entstanden. Dort habe ich intensiv im Bereich Quantentechnologie geforscht und das enorme Potenzial erkannt, aus diesen Erkenntnissen ein Start-up zu gründen. Bis zur Gründung hat es allerdings noch einige Jahre gedauert – nicht zuletzt, weil die technologische Entwicklung im Labor ebenfalls voranschreiten musste. 2022 sind wir dann als Ausgründung aus dem Max-Planck-Institut offiziell gestartet. Zu den wichtigsten Meilensteinen zählen zwei große öffentlich geförderte Projekte: Für das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt bauen wir einen Quantencomputer mit einem Volumen von 30 Mio. EUR, ein weiteres Projekt mit dem Leibniz-Rechenzentrum umfasst 20 Mio. EUR, beide mit Abschluss bis Ende 2026 bzw. 2027. Dann werden an diesen beiden Standorten voll funktionsfähige Quantencomputer von planqc installiert sein.

Sie haben bereits Venture Capital mit an Bord. Wer zählt zu Ihren Investoren?

Gestartet sind wir 2022 mit einer Seed-Runde, an der unter anderem UVC Partners, Speedinvest und Apex Ventures beteiligt waren – also bereits starke Partner auch aus Österreich. Diese Basis konnten wir in der Series-A im letzten Jahr weiter ausbauen. Die CATRON Holding, ein Wiener Family Office, ist als Lead-Investor eingestiegen. Dazu kamen weitere Partner wie der DeepTech & Climate Fonds sowie Bayern Kapital. Besonders erfreulich ist, dass auch unsere Bestandsinvestoren erneut signifikant investiert haben. Damit verfügen wir über eine starke, rein mitteleuropäische, deutsch-österreichische Investorenbasis – was in unserem Sektor tatsächlich selten ist.

Ihr Headquarter befindet sich in der Nähe von München. Was hat Sie dazu bewegt, zusätzlich einen Standort in Innsbruck zu eröffnen?

Ursprünglich haben wir planqc in München gegründet – als Ausgründung aus dem Max-Planck-Institut. Doch bereits innerhalb eines Jahres haben wir ein zweites Büro in Innsbruck eröffnet. Der Grund liegt auf der Hand: Innsbruck ist eines der weltweit führenden Zentren für Quantencomputing. Mit renommierten Instituten wie dem Institut für Quantenoptik und Quanteninformation (IQOQI) und Persönlichkeiten wie Peter Zoller und Rainer Blatt gibt es dort eine kritische Masse an international anerkannten Wissenschaftlern. Zudem ist es in der Praxis oft schwierig, hochqualifizierte Talente aus der Region nach München zu bringen. Deshalb haben wir entschieden, ihnen vor Ort ein attraktives Arbeitsumfeld zu bieten – mit einem eigenen Standort in Innsbruck.

Welche Vorteile bietet der Standort Österreich speziell für Unternehmen im Bereich Quantencomputing?

Österreich hat eine lange und starke Tradition in der Quantenphysik. Universitäten wie Innsbruck und Wien, das IQOQI und eine ganze Generation exzellenter Wissenschaftler prägen diese Landschaft. Viele bahnbrechende theoretische und experimentelle Arbeiten wurden hier in den vergangenen Jahren geleistet. Gerade für junge Start-ups bietet das Land enorme Vorteile: Der Talentpool ist außergewöhnlich – mit hervorragend ausgebildeten, dynamischen Fachkräften. Darüber hinaus ist die Nähe zu sogenannten „Industry First Movern“ gegeben, was den Standort besonders spannend macht. Und nicht zuletzt hat Österreich eine historische Verbindung zur Physik – Namen wie Schrödinger, Pauli oder Hess stehen sinnbildlich für diese wissenschaftliche Tiefe.

Welche Unterstützung erhielten Sie bei der Ansiedlung durch die Austrian Business Agency?

Die Austrian Business Agency sowie die Standortagentur Tirol haben uns außerordentlich engagiert unterstützt – sei es bei der Suche nach Büroflächen, bei der Eröffnung des ersten Bankkontos oder in bürokratischen Fragen. Sie standen uns nicht nur beratend zur Seite, sondern haben uns tatkräftig geholfen, Hürden aus dem Weg zu räumen. Genau so stelle ich mir die Zusammenarbeit mit einer lokalen Agentur vor: nah dran, lösungsorientiert und mit exzellentem Netzwerk. Wir hatten wirklich großes Glück mit der Unterstützung vor Ort.

Sie selbst sind in Österreich geboren, haben in Innsbruck promoviert und weltweit Forschungsaufenthalte absolviert – bevor Sie als Unternehmensberater und Gründer nach München gingen. Mit welchen Qualitäten punktet Österreich allgemein, auch als Arbeits- und Wohnort?

Ich habe viele Jahre im Ausland gelebt und gearbeitet – in Oxford, Singapur und Deutschland. Was Innsbruck und Tirol für mich besonders macht, ist die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz und hoher Lebensqualität. Die Stadt liegt inmitten der Alpen, bietet eine hervorragende Infrastruktur und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Studierenden und Einwohnern. Das schafft ein inspirierendes Umfeld – zum Leben, Forschen und Arbeiten gleichermaßen.

Dr. Alexander Glätzle, vielen Dank für das Gespräch.

Das Interview führte Janine Heidenfelder, Chefredakteurin VC Magazin

Der russische Überfall auf die Ukraine im Februar 2022 markierte einen Wendepunkt für die deutsche Verteidigungspolitik. Der Bundeskanzler rief die „Zeitenwende“ aus – einen Kurswechsel, der u.a. ein Sondervermögen von 100 Mrd. Euro für die Bundeswehr einschloss. Seither rücken technologische Innovationen für die Verteidigung verstärkt in den Fokus. DefenseTech-Start-ups (auch DefTechs genannt) – also junge Technologieunternehmen mit rein militärischen oder Dual-Use-Anwendungen (zivil und militärisch) – erleben seitdem einen Aufschwung. Die USA haben deutlich signalisiert, dass ihre Bereitschaft, als Arsenal der Demokratie unbegrenzt westliche Verteidigung zu finanzieren, nachlässt. Europa, Deutschland im Besonderen, muss also eigene Innovationskraft mobilisieren, um wirksam abschrecken zu können.

Start-ups im Gefechtsfeld der Zukunft: Lehren aus dem Ukraine-Krieg

Der russische Angriffskrieg offenbart, welche Technologien und Akteur*innen auf dem Gefechtsfeld der Zukunft dominieren werden. Auffällig ist, wie ein verteidigungsnahes Innovationsökosystem aus Tech-Start-ups und Dual-Use-Technologien in der Ukraine binnen kurzer Zeit Lösungen hervorbrachte, die Russlands konventionelle Überlegenheit teilweise neutralisierten.

Die ukrainischen Streitkräfte setzen neue Taktiken und Waffensysteme zudem mit einer Agilität ein, die westliche Armeen – mit ihren oft jahrelangen Beschaffungszyklen – nicht erreichen.

Im Ukraine-Krieg haben sich vor allem Drohnen als Gamechanger erwiesen. First-Person-View-(FPV)-Drohnen fungieren gleichsam als „Infanterie“ der Drohnenkriegsführung – sie sind zu einer tragenden Säule von Kiews Kriegsanstrengungen geworden und verursachen Schätzungen zufolge bis zu 80 Prozent der russischen Verluste auf dem Gefechtsfeld.

Ukrainische Herstellende – vielfach kleine Firmen – produzieren aktuell rund 200.000 FPV-Drohnen pro Monat und ersetzen zunehmend importierte Bauteile durch eigene Entwicklungen. Solche billigen Mini-Drohnen können aber Panzer oder Radaranlagen im Wert von Millionen zerstören – ein eklatantes Kosten-Nutzen-Missverhältnis zu Ungunsten klassischer Wehrtechnik. Daneben prägen Loitering Munitions (umherschweifende „Kamikaze-Drohnen“) den Konflikt.

Überhaupt redefiniert die Ukraine den Drohneneinsatz: Wie Forbes berichtete, wurde entlang der Front ein rund 25 km breiter „Kill-Zone“-Streifen eingerichtet, patrouilliert von Schwärmen kleiner Drohnen, der feindliche Truppenansammlungen nahezu unmöglich macht – die NATO erwägt bereits eine ähnliche „Drone Wall“ zum Schutz ihrer Ostflanke. Die Allgegenwart von Drohnen rief freilich elektronische Gegenmaßnahmen auf den Plan: Beide Seiten überziehen sich mit immer neuen Electronic-Warfare-Taktiken, vom Stören und Spoofen von GPS- und Funkverbindungen bis hin zu improvisierten physischen Schutzgittern („cope cages“) an Fahrzeugen. Im Gegenzug werden jetzt verstärkt per Glasfaser ferngelenkte Drohnen entwickelt, die gegen Funk-Jamming immun sind. Auch im Cyber-Raum tobt der Schlagabtausch, der jedoch trotz einzelner schwerer Angriffe offenbar bislang keine strategisch entscheidenden Wirkungen erzielte.

Den größten Wert haben Cyber-Operationen daher bislang für Aufklärung und Störung gegnerischer Kommunikation. Insgesamt gilt dieser Krieg auch als erster großer Konflikt, in dem kommerzielle Technik so umfassend militärisch genutzt wird, dass Beobachtende bereits vom ersten „kommerziellen Raumfahrtkrieg“ sprechen. Private Satelliten liefern der Ukraine rund um die Uhr Geodaten und Aufklärung, während tausende Starlink-Terminals ein robustes Kommunikationsnetz auf dem Gefechtsfeld sicherstellen. Ebenso werden zivil verfügbare Drohnen, handelsübliche 3D-Drucker und KI-Software in militärische Anwendungen überführt. Mit erschwinglichen Geräten und Software lässt sich realisieren, was früher teuren Spezialkräften vorbehalten war. Die Kehrseite ist, dass die Trennung zwischen zivilem und militärischem Bereich zunehmend verschwimmt, was ethische und sicherheitspolitische Fragen aufwirft.

Die Rolle von Start-ups

Viele dieser Innovationen wurden nicht von Rüstungsriesen ersonnen, sondern von kleinen, agilen Akteur*innen. In der Ukraine stützt man sich auf eine lebhafte Tech-Start-up-Szene und eine flexible Rüstungsindustrie, um Russlands zahlenmäßige Vorteile auszugleichen. Die Iterationsgeschwindigkeit ist beeindruckend: Die Entwicklungszyklen für neue Lösungen sind von Jahren auf Monate, Wochen oder gar Tage geschrumpft. Agile Start-ups und Entwickler*innen-Teams an der Front reagieren in Echtzeit auf Bedrohungen. Sie fügen ständig neue Gegenmaßnahmen und Verbesserungen hinzu, um der Gegenseite immer einen Schritt voraus zu sein.

Dieser direkte Innovationsloop vom Gefechtsfeld in die Werkstatt und zurück beschleunigt den Fortschritt enorm. So schießen etwa ukrainische Drohnen-Workshops buchstäblich in Kellern und umfunktionierten Supermärkten aus dem Boden, um Produktion und Entwicklung selbst unter Beschuss aufrechtzuerhalten. Start-ups bringen eine Kultur der schnellen Iteration ein, die klassische Rüstungsbetriebe so nicht kennen. Das Ergebnis: 500-US-Dollar-Drohnen werden im Feld per Trial-and-Error optimiert und können anschließend einen 5-Mio.-US-Dollar-Panzer ausschalten.

Gründungs-Boom im Verteidigungssektor

Auch außerhalb der Ukraine hat der Krieg einen Gründungs-Boom ausgelöst. Wagniskapital fließt so stark wie nie in europäische Verteidigungs- und Sicherheits-Technologie: 2024 wurden in diesem Sektor 5,2 Mrd. US-Dollar investiert – ein Allzeithoch. Noch vor wenigen Jahren galt Rüstungs-IT bei vielen Investor*innen als Tabu, ähnlich wie „Sündenbranchen“ à la Glückspiel und Pornografie; dieser Stigma-Effekt ist nun einer neuen Dringlichkeit, die ukrainische Verteidigung zu unterstützen, gewichen. Einige staatlich unterstützte VC-Fonds in Europa, wie z.B. SmartCap aus Estland, fördern mittlerweile explizit Rüstungsinvestments. Zwar ist die europäische VC-Branche aufgrund vertraglicher Bindungen insgesamt noch zögerlich, doch die Zurückhaltung wirkt 2025 überholt. Schließlich zeigt der Ukraine-Krieg, dass technologische Innovation das Kriegsgeschehen entscheidend beeinflusst – eine Wahrheit, die in den vergangenen Friedensdekaden in Vergessenheit geriet.

Auch in Deutschland entsteht ein dynamisches Ökosystem, das viele Technologiefelder abdeckt. Die wichtigsten sind künstliche Intelligenz und autonome Systeme, Quantentechnologien, Human Enhancement, Hyperschalltechnologien, neuartige Materialien und Fertigungsverfahren, Raumfahrttechnologien, Advanced Manufacturing sowie resiliente Energiesysteme. Die Bitkom befragte kürzlich 44 deutsche DefTech- und Dual-Use-Start-ups, aber die Dunkelziffer dürfte höher liegen, da inzwischen viele DeepTech-Start-ups mit dem Verteidigungsmarkt liebäugeln.

So hat das Digital Hub Security & Defense BASED während der letzten Münchner Sicherheitskonferenz 80 DefTech-Start-ups auf dem „Sicherheitsfrühstück“ einer fast ebenso großen Zahl an Investor*innen vorgestellt. BASED hat sich auf die Fahnen geschrieben, DefTech-Start-ups „investment ready“ zu machen. Und viele Gründer*innen und Talente entscheiden sich angesichts der Bedrohungslage auch „mission driven“ für die Verteidigung, um einen Beitrag zum Schutz unserer Demokratie zu leisten.

Ein Beispiel für ein erfolgreiches europäisches Verteidigungs­Start-ups ist neben ARX Robotics (mehr dazu liest du hier in der Coverstory unserer Magazin-Ausgabe 02/25) oder Quantum Systems aus München auch das Unicorn Helsing, das den HX-2-Drohnenjäger entwickelte und Produktionskapazitäten in Deutschland aufbaut, um monatlich vierstellige Stückzahlen zu liefern. Solche Newcomer zeigen, wie Innovationskraft, Tempo und Skalierung im Ernstfall aussehen können – und dass Start-ups mit unkonventionellen Ansätzen binnen kurzer Zeit Fähigkeiten bereitstellen könnten, für deren Entwicklung traditionelle Rüstungsprogramme in der Vergangenheit Jahrzehnte gebraucht haben. Nicht zuletzt hat der Krieg die Produktionslogik verändert: Entscheidend ist nicht mehr, ein Waffensystem mit allen erdenklichen Sonderwünschen als „Goldrandlösung“ zu perfektionieren, sondern es schnell und robust in großen Stückzahlen bereitzustellen. Auch deutsche Rüstungsfirmen wie Hensoldt sprechen von einem Paradigmenwechsel: weg von der früheren „Boutique“-Fertigung hin zur Massenproduktion. Geschwindigkeit schlägt Sonderanfer­tigung: Statt monatelanger Feintuning-Schleifen gilt nun, was an der Front sofort wirkt.

Lehren für den Westen und Deutschland

Was bedeuten diese Erfahrungen für die Bundeswehr und ihre Partner*innen? Zunächst, dass Beschaffungsbürokratien und veraltete Prozesse zum Sicherheitsrisiko werden. In der Ukraine hat sich der traditionell träge Militärapparat unter existenziellem Druck rasant gewandelt. Westliche Länder müssen diese Lektionen proaktiv aufgreifen. Im Schnitt dauern Rüstungsprojekte in Deutschland sechs bis sieben Jahre – eine so lange Durststrecke überlebt kein Start-up in der schnelllebigen Tech-Welt. In der Vergangenheit haben sich talentierte Gründer*innen und Investor*innen daher lukrativeren Branchen zugewandt, statt jahrelang auf einen Durchbruch im Verteidigungssektor zu hoffen. Wollen staatliche Stellen die Innovationskraft der Start-up-Welt nutzen, müssen sie nun zu verlässlichen und schnelleren Kund*innen werden. Dazu gehört, Vergabeverfahren radikal zu verschlanken, mehr Wettbewerb und Transparenz zu schaffen und nicht-traditionelle Anbieter*innen aktiv einzubinden.

Die Politik hat dies erkannt: In Berlin hat sich die neue Koalition vorgenommen, die langsamen Beschaffungsabläufe grundlegend zu reformieren. Eine Analyse des Wirtschaftsministeriums (BMWK) identifizierte bereits 2023 Bremsklötze: übermäßige parlamentarische Einmischung bei jedem Auftrag über 25 Mio. Euro, komplizierte Regulierung sowie zu enge Grenzen bei der Forschungsförderung. Diese Hürden führen dazu, dass Innovationen im „Tal des Todes“ versickern – dem Übergang von Prototypen in die Serienbeschaffung. Durch bürokratische Verzögerungen verliert neue Technik dort kritische Zeit und Schwung, bisweilen verschwindet sie ganz. Um das zu verhindern, muss es strukturelle Änderungen geben: von der Verstetigung von Innovationsbudgets über beschleunigte Genehmigungswege bis hin zur besseren Verzahnung von zivilen Talenten mit militärischen Bedarfsträger*innen. Kurz: Die Streitkräfte dürfen nicht länger in Friedensroutine verharren.

Zugleich müssen Produktionskapazitäten hochgefahren werden. Der Krieg lehrt, dass eine industriell-logistische Mobilmachung nötig ist, um im Ernstfall genug Material bereitstellen zu können – seien es Munition, Drohnen oder Ersatz­teile. Dafür braucht es auch neue Geschäftsmodelle und modulare „Factories“ in Europa, die bei Bedarf binnen kürzester Zeit die Ausstoßzahlen hochskalieren können. Auch Abhängigkeiten von langen und störanfälligen Lieferketten im Bereich der Rohstoffe und Komponenten müssen reduziert werden.

Generell sollten westliche Regierungen verstärkt Kapital in junge Verteidigungsfirmen lenken – etwa durch Wagniskapitalfonds oder Innovationsprogramme – und verhindern, dass große Rüstungskonzerne vielversprechende Neulinge bloß aufkaufen, um deren Technologien vom Markt zu nehmen. Die Innovationsökosysteme rund um Verteidigung müssen sorgfältig kultiviert werden, damit die aktuelle Aufbruchsstimmung nicht abrupt endet. Dazu gehört auch ein Mentalitätswandel bei Investor*innen: Die Jahrzehnte währende Scheu vor Wehrtechnik-Investments ist nicht mehr zeitgemäß – letztlich hängt die Sicherheit Europas von unserer technologischen Stärke ab.

Fazit

Der Ukraine-Krieg führt vor Augen, wie künftig Kriege entschieden werden: durch Geschwindigkeit und Innovationskraft. Günstige, flexibel einsetzbare Technologien – oft entwickelt von neuen Akteur*innen – können hochgerüstete Gegner*innen ins Wanken bringen. Start-ups avancieren hierbei zum strategischen Faktor. Sie liefern Agilität, frische Ideen und die Fähigkeit, sich im Kriegsverlauf iterativ anzupassen.

Die Autorin Prof. Dr. Rafaela Kraus ist Professorin für Unternehmens- und Personalführung soeir ehem. Vizepräsidentin der Universität der Bundeswehr München und hat dort u.a. das Entrepreneurship-Center founders@unibw ins Leben gerufen. Als Defense-Innovation-Expertin ist sie Initiatorin von BASED, dem Münchner Digital Hub Security & Defense

Die Spielregeln der digitalen Sichtbarkeit werden gerade neu geschrieben – und die Unternehmen müssen sich neu aufstellen. Denn während viele Unternehmen ihre Strategien noch immer ausschließlich auf Google-Rankings und SEO-Kriterien ausrichten, verlagert sich die digitale Aufmerksamkeit längst in Richtung KI: Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini ersetzen zunehmend die klassische Suche. Sie liefern keine Trefferlisten mehr, sondern direkte, aufbereitete Antworten – oft mit konkreten Empfehlungen und Verlinkungen. Für Marken, Produkte und Unternehmen wird es damit entscheidend, in diesen zusammengefassten Antworten stattzufinden. Das Stichwort hierfür ist technisches SEO für KI-Rankings.

Suchmaschinen waren gestern das führende Element in der Sortierung von Wissen im Netz und vor allem das Google-Ranking war entscheidend für die Sichtbarkeit von Informationen und Seiten. In Zukunft entscheiden dagegen Sprachmodelle darüber, welche Inhalte gesehen, zitiert und empfohlen werden. Und wer in diesen Systemen nicht genannt wird, verliert den direkten Draht zur Zielgruppe.

Diesen Paradigmenwechsel vom Google-Ranking zur Antwortlogik hat die SMAWAX, die auf Strategieberatung spezialisierte Agentur der Smarketer Group, erstmals systematisch im Rahmen eines Whitepapers analysiert (s. Link am Ende des Beitrags). Die Expert*innen erklären dabei detailliert, wie GPT-Modelle Inhalte auswählen – und welche Inhalte von den Systemen überhaupt referenziert werden dürfen. Die zentrale Erkenntnis: Suchmaschinenoptimierung nach alten Regeln greift zu kurz, ist aber weiterhin die Sichtbarkeitsgrundlage. Denn Sprachmodelle wie ChatGPT denken nicht in Keywords und Rankings, sondern in semantischen Relevanzräumen, Entitätenbeziehungen und struktureller Klarheit.

Inhalte müssen modular und semantisch präzise sein – doch das reicht nicht

Es geht nicht mehr um Top-Rankings – es geht darum, die richtige Antwort zu sein. Wir müssen SEO neu denken – als Schnittstelle zwischen Struktur, Relevanz und maschinellem Verstehen. Inhalte müssen dazu maschinenlesbar, modular aufgebaut und semantisch präzise sein. Nur dann haben Unternehmen eine Chance, in den Empfehlungslogiken von Claude, GPT & Co. aufzutauchen.

Besonders überraschend ist dabei aber, dass viele Unternehmen in GPT-Antworten zwar durchaus latent präsent, aber nicht sichtbar sind. Der Grund hierfür sind unscharfe Entitäten, fehlende „About“-Seiten, keine Verankerung in externen Quellen wie Wikidata, Trustpilot oder LinkedIn. Die Folgen wirken sich negativ auf die Marken aus und sorgen für Fehlinformationen: KI-Modelle verwechseln Marken, halluzinieren Funktionen oder verschweigen relevante Angebote. Halluzinationen sind in Wahrheit ein strategischer Hinweis auf Unsichtbarkeit. Wenn GPT ein Produkt falsch beschreibt oder dich mit einem Mitbewerber verwechselt, zeigt das: Deine Inhalte sind zwar irgendwo im Modell – aber nicht stabil genug verankert, um korrekt genannt zu werden.

Fünf konkrete Hebel für bessere GPT-Sichtbarkeit

Diese praxisnahe Handlungsempfehlungen können Unternehmen sofort umsetzen können – unabhängig davon, ob sie im B2B- oder B2C-Bereich aktiv sind.

1. Entitäten definieren: Jede Marke braucht heute eine kanonische „About“-Seite, ergänzt um ein Wikidata-Profil, semantische Markups und gleiche Namensverwendungen auf Plattformen wie LinkedIn oder Handelsregister.

2. Aktualität signalisieren: GPT-Modelle bevorzugen Inhalte mit klaren Update-Daten (z.B. dateModified). Ohne erkennbaren Pflegezustand gelten Inhalte als veraltet – und werden ausgefiltert.

3. Bing wird zum Gateway: Weil GPT seine Websuche auf Bing stützt, ist dessen Indexierung entscheidend. Wer dort nicht sauber auffindbar ist, existiert in GPT-Antworten nicht.

4. Content chunkbar machen: Inhalte sollten nicht mehr aus langen Fließtexten bestehen, sondern in modularen Blöcken mit H2-Strukturen, Listen und Zwischenfazits aufgebaut sein.

5. Externe Signale einbinden: Erwähnungen auf Trustpilot, Reddit oder in der Fachpresse stärken die semantische Autorität – und erhöhen die Chance, von Sprachmodellen zitiert zu werden.

Fazit

Die neue Sichtbarkeit entsteht durch das, was das Modell nicht selbst erzeugen kann – sie entsteht also nicht über Rankings, sondern über Relevanzräume. Wer auf Standard-Content setzt, wird paraphrasiert oder übergangen. Wer dagegen einzigartigen, strukturierten und technisch klaren Content liefert, wird empfohlen.

Zum Weiterlesen: Das Whitepaper steht zum kostenlosen Download bereit unter www.smawax.com/whitepaper-ki-sichtbarkeit

Die Zeiten, in denen man für die Umsetzung einer App monatelang ein Entwicklerteam zusammenstellen, riesige Budgets planen und unzählige Meetings überstehen musste, scheinen langsam zu verblassen. Vibe Coding, eine neue KI-gestützte Methode der App-Entwicklung, macht es Gründern und kreativen Köpfen in Deutschland heute deutlich einfacher, aus einer Idee ein funktionierendes digitales Produkt entstehen zu lassen.

Was steckt hinter Vibe Coding?

Vibe Coding nutzt künstliche Intelligenz, um auf Basis einfacher Sprache Code zu erzeugen. Statt eine App Zeile für Zeile zu programmieren, beschreibt man, was sie können soll. Die KI wandelt diese Wünsche in Code um, der sich dann weiter anpassen und verfeinern lässt. Anders als bei klassischen No-Code-Plattformen entstehen keine bloßen Baukastenlösungen, sondern anpassbarer, individuell nutzbarer Code.

Im Unterschied zu Low-Code-Ansätzen braucht es keine aufwendige UI und keine grafische Umgebung, in der man mühsam Komponenten zusammensetzt. Stattdessen genügt es, der KI präzise zu erklären, welches Ergebnis angestrebt wird. Das spart nicht nur Zeit, sondern eröffnet auch Menschen ohne tiefgehendes Technikverständnis ganz neue Möglichkeiten.

Aktuell eignet sich dieser Ansatz besonders für die Entwicklung von Prototypen, Minimum Viable Products und überschaubaren Business-Apps. Wer dagegen komplexe Anwendungen mit tiefen Backend-Strukturen, Hochsicherheitsanforderungen oder extrem hoher Nutzerlast plant, stößt mit Vibe Coding derzeit noch an natürliche Grenzen. Doch für den ersten Schritt in die App-Welt ist dieses Werkzeug so vielversprechend wie kaum ein anderes.

Wie KI-basierte Entwicklung neue Möglichkeiten für Gründer eröffnet

In der Praxis bedeutet das: Was früher ein ganzes Entwicklerteam beschäftigt hätte, kann heute oft in wenigen Tagen oder sogar Stunden entstehen. Vibe Coding verkürzt die Entwicklungszeiten deutlich, die ersten funktionsfähigen Entwürfe stehen schneller zur Verfügung als je zuvor.

Nicht zu unterschätzen ist dabei auch die finanzielle Seite. Wo man früher fünfstellige Summen investieren musste, genügt heute oft ein Bruchteil davon, um einen ersten lauffähigen Prototypen zu testen. Damit wird der Einstieg in die App-Entwicklung auch für Gründer ohne Tech-Hintergrund realistischer. Kein Zwang mehr, einen CTO an Bord zu holen oder teure Agenturen zu engagieren.

Gerade in Deutschland, wo Gründungsteams häufig an fehlender Entwicklerkapazität scheitern, eröffnet diese Entwicklung eine völlig neue Dynamik. Wer eine gute Idee hat, kann sie dank Vibe Coding sehr viel leichter in die Realität umsetzen. Das fördert die Innovationskultur und macht Platz für mehr mutige Experimente.

Ein Beispiel, das hier besonders hervorsticht, ist die Founders Foundation in Ostwestfalen-Lippe. Mit gezielten Programmen und Workshops unterstützt sie Gründerinnen und Gründer dabei, KI-gestützte Methoden sinnvoll einzusetzen und so eigene digitale Produkte schneller auf die Straße zu bringen. Genau solche Impulse tragen dazu bei, dass sich der Trend immer stärker durchsetzt.

Welche deutschen Start-ups zeigen bereits, was mit KI und No-Code möglich ist?

Dass das alles keine Theorie mehr ist, sondern in deutschen Gründungszentren längst gelebt wird, zeigen einige aktuelle Beispiele sehr anschaulich. Leaping AI aus Berlin etwa entwickelt Voicebots, die im Kundenservice 70 Prozent aller Anfragen automatisiert beantworten. Eine Anwendung, die ohne moderne KI-Tools in dieser Geschwindigkeit und Qualität wohl kaum möglich wäre.

Auch qru aus Stuttgart beweist, was möglich ist. Mit ihren Videomarketing-Tools, die auf einem cleveren Mix aus Low-Code und KI basieren, können selbst kleinere Unternehmen ihre Marketingprozesse automatisieren und professionell gestalten, ohne dafür eine eigene IT-Abteilung zu benötigen.

Ein drittes Beispiel: Paul’s Job, ein Berliner Startup, das HR-Prozesse mit agentischer KI unterstützt. Recruiting und Personalverwaltung laufen dort in weiten Teilen automatisiert, was Gründern wie Personalabteilungen jede Menge Zeit und Nerven spart.

Diese und ähnliche Projekte zeigen deutlich, dass Vibe Coding und vergleichbare Methoden längst ihren Weg in die praktische Nutzung gefunden haben. Die Technologie entwickelt sich dabei so schnell weiter, dass immer mehr Gründer den Mut fassen, ihre App-Ideen mit solchen Ansätzen umzusetzen.

Warum die App-Entwicklung perspektivisch günstiger wird

Ein Blick auf die allgemeine Marktentwicklung macht schnell deutlich: App-Entwicklung wird in den kommenden Jahren noch günstiger und einfacher werden. Mit jedem Fortschritt der KI sinken die Kosten für die technische Umsetzung, gleichzeitig steigen die Möglichkeiten, individualisierte Lösungen zu entwickeln.

Das hat Folgen, insbesondere für kleinere und spezialisierte Anbieter. Wo früher nur große Unternehmen eigene Apps auf den Markt bringen konnten, öffnet sich der Zugang nun auch für kleinere Player. Gerade in Nischenmärkten entstehen so neue Chancen.

Ein besonders interessantes Feld ist aktuell der Gambling-Sektor. Lange Zeit galten die hohen Entwicklungskosten als Einstiegshürde für viele Anbieter. Inzwischen zeigt sich jedoch, dass speziell in diesem Bereich vermehrt Apps auf den Markt kommen, weil die technische Umsetzung dank KI-Tools deutlich günstiger geworden ist.

Aber nicht nur im Glücksspiel-Markt tut sich etwas. Health und Fitness, E-Learning, Content Creation sowie regionale Dienstleistungen profitieren in ähnlicher Weise von den neuen Möglichkeiten. Über Smartphones und Tablets gelangen viele dieser Lösungen direkt zu den Nutzern und ermöglichen eine viel engere Bindung als klassische Webanwendungen.

Wo klassische Entwicklerkompetenz weiterhin unverzichtbar bleibt

Natürlich hat auch Vibe Coding seine Grenzen. Gerade wenn es um anspruchsvolle Architektur, komplexe Backend-Systeme oder hochskalierbare Anwendungen geht, kommt man ohne erfahrene Entwickler nach wie vor nicht aus.

KI generiert Code auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, was in der Praxis immer wieder zu fehlerhaften oder ineffizienten Strukturen führen kann. Qualitätssicherung, Testing und fundiertes Architekturwissen bleiben deshalb unerlässlich, sobald eine App mehr sein soll als ein einfaches MVP.

Auch bei Themen wie Performance, Sicherheit und Datenschutz kann KI derzeit noch nicht mithalten. Hier braucht es das Know-how klassischer Entwickler, um Anwendungen stabil und vertrauenswürdig zu machen.

Gerade für Anwendungen im Finanz- oder Gesundheitsbereich, wo hohe regulatorische Standards erfüllt werden müssen, bleibt der menschliche Faktor entscheidend. Vibe Coding ist ein fantastisches Werkzeug für den schnellen Einstieg und die Umsetzung erster Ideen, doch auf dem Weg zu einem ausgereiften Produkt wird klassisches Engineering weiterhin eine tragende Rolle spielen.

Vibe Coding bringt frischen Wind in die App-Entwicklung

Vibe Coding verändert die Art, wie in Deutschland Apps entstehen, in rasantem Tempo. Prototypen und erste marktfähige Tools lassen sich heute so schnell und günstig umsetzen wie nie zuvor. Für viele Gründer ohne Tech-Hintergrund eröffnen sich dadurch Möglichkeiten, die es vor wenigen Jahren schlicht nicht gab.

Die Beispiele aus der Startup-Szene zeigen eindrucksvoll, wie die neuen Werkzeuge bereits eingesetzt werden. Gleichzeitig bleibt klar: Für echte Skalierung, Sicherheit und Performance führt an klassischem Entwicklerwissen kein Weg vorbei.

Die Zukunft gehört wahrscheinlich zu einem hybriden Ansatz, bei dem KI als mächtiges Assistenzwerkzeug fungiert und Entwickler sich auf das konzentrieren, was KI noch nicht zuverlässig beherrscht. So entsteht Raum für mehr Innovation, mehr mutige Ideen und letztlich mehr spannende Apps. Und genau das dürfte der deutschen Tech-Szene mehr als guttun.

„Die Kreislaufwirtschaft ist in Zukunft von immer größerer Bedeutung. Dies ist für uns die große Chance, mit dem digitalen Marktplatz für gebrauchte Batterien, Module und Zellen eine herausragende Position einzunehmen“, sagt Felix Wagner, Co-Founder und CEO von Circunomics. „Im Jahr 2030 werden alleine im Automobilsektor zwischen 200 und 300 Millionen Elektrofahrzeuge auf den Straßen der Welt unterwegs sein. Das bedeutet, dass dann jedes Jahr etwa sechs Millionen gebrauchte Batterien als Rückläufer aus Altfahrzeugen auf den Markt kommen. Diese wiederzuverwenden oder gezielt zu recyclen ist eine Mega-Aufgabe, die gelöst werden muss. Schließlich haben wir alle ein Ziel: Weniger CO₂ zu produzieren und weniger der wertvollen, seltenen Rohstoffe zu verbrauchen.“

Battery Lifecycle Management Solution

Die Ergebnisse KI-basierter Analysen von gebrauchten Batterien, die beispielsweise in elektrischen Fahrzeugen verwendet werden, mit selbst ermittelten Laborwerten aus einer Real-Life-Simulation abgleichen, trainieren und verifizieren: Das ist die Aufgabe des neuen Batterie-Testlabors, das vom Start-up Circunomics in Roßdorf bei Darmstadt eingerichtet wurde und jetzt seinen Betrieb vollumfänglich aufgenommen hat.

Die 2019 gegründete Circunomics GmbH ist damit in der Lage, eine Datenbasis für die selbst entwickelte Software aufzubauen, die wiederum genutzt wird, um den Gesundheitszustand (State of Health) einer gebrauchten Batterie während und nach einer Erstverwendung (First Life) sehr präzise zu ermitteln. Vielmehr aber kann detailliert simuliert und hochgerechnet werden, wie sich die gebrauchte Batterie bei einer Zweitverwendung (Second Life) zum Beispiel in einem stationären Speichersystem verhält. Zudem kann eine Empfehlung ausgesprochen werden, welche Batterien für das jeweilige Projekt am besten geeignet sind.

Mit der Einrichtung des Batterie-Testlabors setzt das Start-up mit Hauptsitz Mainz seine Expansion fort, die nach einer erfolgreich durchgeführten Series-A-Finanzierungsrunde möglich ist. Zu Jahresbeginn 2025 hatte Circunomics von Investor*innen über acht Millionen Euro erhalten.

Real-Life-Simulation im Testlabor

Im neuen Batterie-Testlabor in Roßdorf können je nach Bedarf und Programm verschiedene Zellen gleichzeitig in einer sicher abgeschirmten Prüfeinrichtung untergebracht und unterschiedlichsten Belastungen ausgesetzt werden. Es erfolgt eine umfangreiche Real-Life-Simulation täglicher Batterienutzungssituationen beispielsweise in einem Elektrofahrzeug: Schnell oder langsam aufeinander folgende Ladezyklen, unterschiedliche Ladestromstärken mit bis zu 300 Ampere Gleichstrom, verschiedene Degradierungszustände der Batterie und das Ganze – wenn notwendig – bei unterschiedlichen Temperaturen. Möglich ist eine Temperaturspanne von minus 20 bis plus 60 Grad Celsius. Die jeweiligen Tests der Zellen können über einen kurzen, mittleren oder längeren Zeitraum durchgeführt werden. Das können wenige Tage, Wochen und Monate, aber auch bis zu zwei Jahre sein.

„Bisher haben wir die Zellen von einem externen Dienstleister analysieren lassen. Diese Aufgaben nehmen wir jetzt selbst in die Hand, erhöhen damit unsere Effizienz, sind schneller mit dem Abgleich von Daten, wodurch wir in der Lage sind, unsere Simulationen und Hochrechnungen für eine Verwendung im Second Life noch genauer und zuverlässiger anbieten zu können“, erklärt Jan Born, Co-Founder und CTO von Circunomics. Und ergänzt: „Wir haben einerseits Millionen von Daten, die während des First Life einer Batterie gesammelt werden und die uns zur Verfügung gestellt werden. Auf dieser Basis haben wir bisher mit der KI-unterstützten Software am Computer analysiert, was die gebrauchte Batterie noch im Stande ist, im Second Life zu leisten, bevor sie dann endgültig dem Recycling zugeführt wird. Im neuen Labor und mit den eigenen Analysen sehen wir nun, wie sich eine Zelle im simulierten Batterieleben verhält und wir können die dabei ermittelten Ergebnisse, mit denen aus der Software abgleichen und verifizieren.“

Peter Thiel ist mit PayPal und Facebook reich geworden und hat die Gedankenwelt des Silicon Valleys wie kaum ein zweiter geprägt. Der Tech-Milliardär ist ein Architekt des neuen rechten Amerikas, ist Strippenzieher und bestens vernetzt im radikalkonservativen und -libertären Amerika.

Mit dem sechsteiligen Podcast „Die Peter Thiel Story“ beleuchtet der Deutschlandfunk jetzt die Hintergründe des geheimnisvollen Investors, der trotz seines enormen Einflusses vielen kaum bekannt ist.

Host und Autor Fritz Espenlaub zeichnet nach, wie ein in Deutschland geborener Philosophiestudent im Silicon Valley aufstieg. Er zeigt das intellektuelle Fundament – geprägt von Carl Schmitt, René Girard und Ayn Rand – sowie das Netzwerk, das heute Schlüsselpositionen in Wirtschaft und Politik besetzt.

Die Serie dokumentiert dabei auch Thiels Visionen: Die Errichtung schwimmender libertärer Städte, die Entwicklung fortschrittlicher Überwachungstechnologie und seine Suche nach dem ewigen Leben.

„Die Peter Thiel Story“ bietet Einblicke in das Leben des Mannes, der ewig leben und alles verändern will.

Die Peter Thiel Story

Sechsteilige Erzählserie jeweils ca. 30 Minuten

ab 28. Mai 2025 in der Deutschlandfunk App