Die Papair GmbH aus Hannover hat die erste Luftpolsterfolie vollständig aus Papier entwickelt und patentiert. Bisher produzierte das Start-up auf einer Pilotanlage. Jetzt übernimmt das junge Unternehmen die Leitung im Projekt BIOWRAP zur Weiterentwicklung und Skalierung dieses Verpackungsmaterials in den Industriemaßstab.

Dass die Europäische Union die Koordination eines solchen Flagship-Projekts in die Hände eines Start-ups legt, ist ein bemerkenswertes Signal an den Verpackungsmarkt: Die Impulse für zirkuläre Lösungen kommen zunehmend von agilen Technologieanbietern.

Ohne Branchenerfahrung gegen den Plastikmüll

Die Wurzeln von Papair liegen im Frühjahr 2020. Die initiale Idee entstand am Küchentisch von Mitgründer Fabian Solf im Rahmen eines universitären Entrepreneurship-Seminars. Gemeinsam mit Christopher Feist, dem heutigen CEO, und Steven Widdel startete das Team ohne Vorerfahrung in der Verpackungsindustrie.

Gefördert durch ein NBank-Gründungsstipendium entwickelten die Gründer nicht nur das Produkt, sondern mussten auch die dazugehörige Maschinerie von Grund auf neu konzipieren. Im August 2023 lief im eigenen Werk im niedersächsischen Rethem an der Aller die erste Maschine an.

BIOWRAP: Skalierung auf ein neues Level

Nun folgt der nächste Schritt: Am 17. Juni startete das EU-Flagship-Projekt BIOWRAP offiziell mit einem Kickoff-Meeting. Die Eckdaten des Vorhabens:

• Das Konsortium: 14 Partnerorganisationen aus sieben Ländern. Darunter befinden sich Papierhersteller, Maschinenbauunternehmen und Forschungseinrichtungen aus Staaten wie Deutschland, Österreich, den Niederlanden und Spanien.
• Die Finanzierung: Das Projekt umfasst ein Gesamtbudget von rund 19 Millionen Euro und wird im Rahmen von Horizon Europe über die Circular Bio-based Europe Joint Undertaking (CBE JU) kofinanziert. Die Laufzeit erstreckt sich von Juni 2026 bis Mai 2031.
• Das technische Ziel: Aufbau einer „First-of-a-Kind“-Produktionsanlage (technologische Reifestufe TRL 8) in Niedersachsen. Diese soll mit einer Breite von 1.200 mm und Produktionsgeschwindigkeiten von bis zu 100 Metern pro Minute arbeiten. Die Linie integriert dabei Nanozellulose-Verbindungen, Präzisionsprägung und bio-basierte Beschichtungen.
• Die Umwelteffekte: Angestrebt wird eine Einsparung von 25 bis 50 % CO₂ pro Quadratmeter gegenüber herkömmlicher Kunststoff-Luftpolsterfolie. Das Produkt („PapairWrap“) kann vollständig über den regulären Altpapierkreislauf entsorgt und recycelt werden.

Markt, Wettbewerb und Geschäftsmodell

Der Markt: Regulierungsdruck als stärkster Hebel

Das Marktumfeld könnte zeitlich kaum besser passen. Allein in der EU fallen laut Eurostat jährlich 15,8 Millionen Tonnen Kunststoffverpackungsabfälle an, von denen aktuell nur 42,1 % recycelt werden. Die EU-Verpackungsverordnung (PPWR) schreibt zwingend vor, dass ab 2030 alle Verpackungen recyclingfähig sein müssen. Am 12. August dieses Jahres greifen bereits die ersten Vorgaben, was den Handlungsdruck auf große Logistiker drastisch erhöht.

Wettbewerb: Hart umkämpft und preissensibel

Trotz dieses Rückenwinds ist der Markt für Schutzverpackungen im E-Commerce gnadenlos preisgetrieben. Herkömmliche Plastikfolie ist in der Produktion extrem billig. Zudem schläft die Konkurrenz nicht: Branchenriesen wie Ranpak oder Storopack dominieren den Markt für Hohlraumfüllungen längst mit eigenen papierbasierten Lösungen (z. B. Wabenpapier oder Papierkissen). Papair muss beweisen, dass die spezifische Struktur ihrer Papier-Luftpolsterfolie in der industriellen Anwendung Material und Volumengewicht so effizient einspart, dass sie preislich mit etablierten Papier-Alternativen konkurrieren kann.

Geschäftsmodell: Lizenzierung statt CapEx-Falle

Hardware-Start-ups scheitern häufig am extremen Kapitalbedarf für eigene Produktionsanlagen (CapEx). Papair adressiert dieses Risiko strategisch: Die geplante Anlage in Niedersachsen ist explizit als Blaupause konzipiert. Ihr technisches Design und die Wirtschaftlichkeit sollen dokumentiert und für die Replikation weiterer Standorte in Europa verfügbar gemacht werden.

Das Geschäftsmodell zielt langfristig auf die Skalierung durch Partner ab. Das ambitionierte Ziel des Konsortiums: Innerhalb von fünf Jahren nach Projektabschluss sollen über 100 Millionen Quadratmeter Kunststoff-Luftpolsterfolie ersetzt und mehr als 200 qualifizierte Arbeitsplätze entlang der Lieferkette geschaffen werden.

Unser Fazit

Papair liefert ein Paradebeispiel dafür, wie ein junges Hardware-Start-up das sprichwörtliche „Valley of Death“ der Skalierung überbrücken kann. Anstatt sich in aussichtslosen Hardware-Finanzierungsrunden zu verbrennen, nutzt das Team die enorme Hebelwirkung europäischer Fördermittel (rund 19 Millionen Euro Projektbudget) und strategischer Partnerschaften. Erreicht die neue Anlage die geplanten 100 Meter pro Minute in der Massenproduktion stabil, hat das Start-up das Potenzial, vom Nischen- zum Industrie-Standard zu werden.

Start-ups lieben das Wort „Purpose“. Wer für eine gemeinsame Vision brennt, leistet mehr und trägt das Unternehmen auch durch Krisen – so die gängige Gründer*innenlogik. Doch was passiert, wenn die Identifikation mit der eigenen Arbeit so absolut wird, dass fachliche Kritik am Projekt plötzlich als persönlicher Angriff auf das eigene Ego verstanden wird?

Dr. Till Wahnbaeck kennt beide Extreme dieser Skala. Als langjähriger Manager bei Procter & Gamble erlebte er eine Konzernwelt, die oft händeringend um die Identifikation ihrer Mitarbeitenden kämpfen muss. Als er später den CEO-Posten der Deutschen Welthungerhilfe übernahm, erfuhr er das genaue Gegenteil: so viel Identifikation, dass Feedback zwangsläufig persönlich genommen wird. Heute verbindet Wahnbaeck mit der von ihm gegründeten Organisation Impacc beide Welten: Er sammelt Spenden, investiert diese jedoch wie ein Venture-Capital-Fonds in afrikanische Start-ups, um lokales Wirtschaftswachstum und nachhaltige Arbeitsplätze zu schaffen.

Ein Gespräch über das Spannungsfeld zwischen Leidenschaft und Selbstaufopferung, die Schattenseiten einer reinen Sinnkultur und die Frage, was die Businesswelt und NGOs dringend voneinander lernen müssen.

Das Interview

StartingUp: Till, du kennst die Konzernwelt von Procter & Gamble und warst CEO der Welthungerhilfe. Wo ist Führung unterm Strich anspruchsvoller: im Business oder in einer NGO?

Till Wahnbeack: Ich denke, dass Führung in NGOs anspruchsvoller ist, und zwar aus zwei Gründen. Erstens fehlt die objektivierbare Erfolgsmessung. In der Wirtschaft gibt es Umsatz, Kunden, Profitabilität – das ist in Zahlen messbar. NGOs arbeiten mit einer viel diffuseren Wirkungslogik. Du kannst zählen, wie viele Sack Reis du verteilt hast, aber sobald es um echte Veränderung geht, wird es unscharf.

Zweitens die Motivationslage. In der Wirtschaft ziehst du Leute an, die – zumindest auch – persönlichen Erfolg wollen. Und da kannst du als Führungskraft an Eigeninteresse und Ehrgeiz andocken. In der NGO-Welt kommen viele mit einer sehr starken eigenen Identität und moralischen Vorstellung – und damit vielleicht auch einer genauen Vorstellung, was „gute“ Arbeit ausmacht. Effizientes oder innovatives Arbeiten im Sinne der Organisationsziele steht da nicht unbedingt im Fokus, weil es eben auch schwer zu messen und zu sehen ist. Das anzusprechen ist schwierig. Denn wer sich sehr stark mit seinem Job identifiziert, wird eine sachliche Rückmeldung schnell als Angriff empfinden.

StartingUp: Viele Start-ups werben aggressiv mit ihrer Mission. Ab welchem Punkt kippt gesunde Leidenschaft für eine Sache in eine toxische Verschmelzung mit dem Job?

Till Wahnbeack: Der soziale Sektor ist grundsätzlich stark von Selbstausbeutung geprägt. Die Leute geben unglaublich viel emotionale Energie hinein. Denn wenn du Waschmittel verkaufst, ist eine verkaufte Flasche weniger eben eine Flasche weniger. Das ist blöd fürs Business, aber mehr auch nicht. Wenn du Menschen in Not hilfst, kannst du schlecht sagen: 900 habe ich heute satt bekommen, die anderen 100 hatten Pech. Und doch muss man auch im sozialen Sektor Nein sagen können, Feierabend machen, Pausen einlegen, um selbst nicht auszubrennen. Das Abgrenzen fällt so schwer, weil immer Menschenleben dranhängen.

StartingUp: Wenn Arbeit zur Identität wird, mutiert Kritik schnell zum persönlichen Angriff. Wie setzt man als Führungskraft Korrekturen durch, ohne dass das Gegenüber seine moralische Integrität bedroht sieht?

Till Wahnbeack: Die Trennung zwischen Rolle und Person ist im Privatsektor viel selbstverständlicher als in den sozialen Berufen, die berühren einfach anders, und die Motivationen sind, wie geschildert, persönlicher. Sich das als Führungskraft, aber auch als Mitarbeitende(r), bewusst zu machen, ist der erste Schritt. Gerade von Führungskräften braucht es mehr Behutsamkeit, wenn Feedback gegeben wird. Und einen längeren Atem, da die Person es für sich dekodieren und übersetzen muss. Ich selbst bin daran immer wieder auch gescheitert.

StartingUp: Was tun, wenn absolute Identifikation den Wandel blockiert und ein notwendiger Pivot am emotionalen Widerstand des bzw. der Gründenden oder des Teams scheitert?

Till Wahnbeack: Wer gründet, muss sich ins Problem verlieben, nicht in die Lösung. Wenn dein Antrieb das Problem ist, das du lösen willst, suchst du automatisch immer das beste Werkzeug dafür. Bist du in die Lösung verliebt, fällt der Pivot schwer. Deshalb sollten sich Gründer*innen immer fragen: Was wollte ich eigentlich erreichen, und funktioniert mein Weg noch oder gibt es einen besseren? So bleibt das Problem im Vordergrund.

StartingUp: Mit Impacc investierst du Spenden wie ein VC-Fonds in afrikanische Start-ups. Warum stößt klassische Entwicklungshilfe an Grenzen – und was macht euer unternehmerischer Ansatz besser?

Till Wahnbeack: Klassische Entwicklungshilfe wird in der Krisenhilfe immer notwendig bleiben. Bei Naturkatastrophen etwa braucht es schnelle, direkte Hilfe. Bei der eigentlichen Entwicklungshilfe – Klassiker: Brunnenbau – sieht es anders aus. Da wird leicht Abhängigkeit geschaffen. Was passiert denn, wenn so ein Brunnenbau-Projekt endet und der Motor für die Spule kaputt geht oder das Grundwasser verschwindet? Dann wird ein neues Projekt gestartet oder aber das Problem bleibt. Natürlich sind auch wir bei Impacc extrem sinngetrieben: Wir wollen extreme Armut bekämpfen. Aber ich denke, wir sollten die Menschen in den Ländern Afrikas dafür in ihrer Selbständigkeit unterstützen. Und eine oft vernachlässigte Art der Selbständigkeit ist ganz im Wortsinn die unternehmerische, denn Unternehmertum löst Probleme mit eigenen Ideen und Lösungen.

Deshalb agieren wir bei Impacc als ein VC-Fonds. Wir investieren in Start-ups in Ostafrika, die Arbeitsplätze schaffen und auf eigenen Beinen stehen. Das Regenauffang- und Bewässerungs-Start-up IrriHub wird hoffentlich auch noch in zehn oder zwanzig Jahren existieren, wenn es unsere Unterstützung nicht mehr braucht.

StartingUp: Der Markt ist im Umbruch, Investor*innen schauen primär auf harte Rendite. Wie verkauft man eine Impact-Mission heute noch als wasserdichten Business Case?

Till Wahnbeack: Die besten Renditen liegen gerade bei KI oder Verteidigung, nicht bei sozialen Komponenten. Vermutlich ist auch das wieder eine zyklische Entwicklung und – hoffentlich – lässt sich mit einem sozialen oder Klima-Start-up bald wieder gut Geld einsammeln. Bis dahin hat es die Impact-Investment-Branche wirklich schwer, und die Teams dort brauchen keine schlauen Ratschläge von mir.

Denn wir als gemeinnützige Spendenorganisation versprechen keine Rendite. Wir sagen: Bei uns bekommst du sehr viel soziale Wirkung pro gespendetem Euro. Das ist eine klare, ehrliche Botschaft, die übrigens auch viele Menschen überzeugt, die gründen oder aus einer Unternehmerfamilie kommen. Sie sind der wichtigste Förderkreis von Impacc, weil sie es gut finden, mit ihren Spenden skalierende Wirkung zu erzielen.

StartingUp: Du forderst von afrikanischen Gründer*innen echtes Wachstum in schwierigen Märkten. Welches Mindset können sich europäische Start-ups von ihnen abschauen?

Till Wahnbeack: Die afrikanischen Gründer*innen wollen wirklich ein Problem lösen, nicht möglichst schnell Geld machen und dann raus. Ein gutes Beispiel ist TIBU Health in Kenia. Das Unternehmen hat erkannt, dass ein Großteil der Erkrankten zuerst in die Apotheke geht, weil es in Kenia viele Apotheken, aber wenige Praxen gibt. Also bietet TIBU medizinische Beratung direkt in den Apotheken an – also genau dort, wo die Menschen ohnehin Hilfe suchen. Das verbindet echte Problemorientierung mit unternehmerischer Findigkeit unter schwierigen Marktbedingungen.

Davon kann die europäische Gründerszene viel lernen, denn auch hierzulande gibt es genügend Probleme, die ernsthaft angegangen werden müssen. Wer das Problem in den Mittelpunkt stellt und nicht die Frage des größtmöglichen Exits, baut am Ende häufig das tragfähigere Unternehmen und tut auch noch was für die Gesellschaft.

StartingUp: Du pendelst seit 20 Jahren zwischen Profit und Purpose. Wie ziehst du persönlich die Linie zwischen Beruf und Identität, um nicht auszubrennen?

Till Wahnbeack: Ich habe lange gebraucht, um meinen Nordstern zu finden. 20 Jahre freie Wirtschaft, immer mit einem eher spielerischen Ansatz, weil ich das Gefühl hatte, dass es noch nicht hundertprozentig mein Ding ist. Das hat mich paradoxerweise erfolgreicher gemacht, weil ich nicht so verkrampft war. Dann der Wechsel in den sozialen Sektor: die richtigen Ziele, aber nicht die coolen Werkzeuge von früher. Erst in dem, was ich heute mache, bringe ich beides zusammen. Diese Erfahrung sorgt dafür, dass mich nicht jede Krise gleich umhaut. Ich weiß mittlerweile, dass sich viele Probleme auch morgen noch lösen lassen.

Dazu kommt Disziplin. Ich habe mal ein Praktikum bei McKinsey gemacht. Da gab’s dann semi-produktive Abendschichten mit Pizza. Ich habe gemerkt: In den Abendstunden schaffe ich so viel wie morgens in einer Viertelstunde, also bin ich früher gekommen. Den Job habe ich danach zwar nicht angeboten bekommen. Aber die Erkenntnis ist geblieben: Man muss sich nicht totarbeiten, wenn man diszipliniert ist. Deshalb denke ich viel darüber nach, was ich nicht mache. Und Hobbys helfen enorm. Ich koche gern und baue Trockensteinmauern. Ein Leben neben der Arbeit zu haben, ist die beste Versicherung gegen das Ausbrennen.

Danke, Till Wahnbaeck, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Hinter der Marke naturnista stehen die beiden Gründerinnen Ann-Kathrin Tripkewitz und Alizée Horend. Aus der persönlichen Motivation heraus, einen alltagstauglichen und präventiven Ansatz für die Gesundheit ihrer eigenen Hunde zu finden – da der klassische Markt kaum verträgliche, wissenschaftlich fundierte Alternativen bot –, riefen sie das Unternehmen im Jahr 2026 ins Leben. Angetrieben von der Überzeugung, dass Hunde eine ehrliche und ganzheitliche Ernährung verdienen, fokussierten sich die Gründerinnen von Beginn an auf die Qualität der Rohstoffe und besonders schonende Herstellungsprozesse. Die naturnista GmbH verfolgt das langfristige Ziel, Hunde bedürfnisorientiert und vital zu begleiten.

Der USP: Wissenschaft im Napf

Das Start-up positioniert sich im stark wachsenden Premium-Segment und hat sich auf funktionale Futtertoppings sowie funktionelle Snacks für Hunde spezialisiert – die sogenannten Vital Bites. Das technologische und ernährungsphysiologische Alleinstellungsmerkmal (USP) der Produkte basiert auf einem aufwendigen Verfahren: Die Snacks werden besonders schonend gefriergetrocknet, um eine maximale Nährstoffdichte im fertigen Produkt zu erhalten. Zudem setzt naturnista auf reines Monoprotein (wie Huhn oder Rind), was die Produkte gezielt für sensible oder allergische Hunde attraktiv macht.

Ein weiterer Kern des Konzepts ist der Fokus auf die Darmgesundheit: Durch den Einsatz von fermentiertem Obst und Gemüse sollen prä-, pro- und postbiotische Effekte erzielt werden, die das Hundemikrobiom nachweislich unterstützen. Um sich von reinen Lifestyle-Produkten abzugrenzen, betont das Start-up einen wissenschaftlich fundierten Ansatz. Die Rezepturen wurden nach eigenen Angaben in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Expert*innenteam aus Tierärzt*innen, Bioverfahrenstechniker*innen und Hundeernährungsberater*innen entwickelt.

Im Haifischbecken der Pet-Care

Das Geschäftsmodell von naturnista reitet auf der Welle des anhaltenden „Pet-Humanization“-Trends: Haustiere gelten in westlichen Märkten zunehmend als vollwertige Familienmitglieder, wodurch die Zahlungsbereitschaft der Halter*innen für Gesundheits- und Wellnessprodukte massiv gestiegen ist. Die Nachfrage nach Hunde-Nahrungsergänzungsmitteln wächst rasant. Gleichzeitig ist das Marktumfeld durch niedrige Eintrittsbarrieren extrem fragmentiert.

Naturnista trifft auf etablierte Konzerne sowie hunderte andere, oft VC-finanzierte D2C-Start-ups (Direct-to-Consumer), die individualisiertes Futter oder Supplements in Form von Pulvern, Tropfen und Drops anbieten. Der digitale Werbedruck ist massiv, was die Customer Acquisition Costs (Kosten für Neukund*innenakquise) im Pet-Care-Bereich stark in die Höhe treibt. Da das teure Gefriertrocknungs-Verfahren ohnehin für hohe Produktionskosten sorgt, gerät die Marge hier von zwei Seiten unter Druck.

Die Challenge: Erklärungsbedarf vs. Inflation

Die gezielte Ansprache des Hundemikrobioms bietet zwar eine moderne Story zur Produktdifferenzierung, allerdings ist der Erklärungsbedarf bei der/dem Endkund*in extrem hoch. Begrifflichkeiten wie „postbiotische Effekte“ befinden sich selbst im Humanbereich noch in der Erklärungsphase. Die Vermarktung von präventiven Gesundheitsansätzen erfordert daher eine tiefgreifende, kostspielige Content- und Aufklärungsarbeit. Zudem muss naturnista beweisen, dass die Toppings einen sichtbaren Mehrwert gegenüber herkömmlichen, deutlich günstigeren Snacks bieten.

Unser Fazit: Ohne starkes Kapital wird die Skalierung zum Stresstest

Für uns zeigt naturnista exemplarisch, wie zwei Gründerinnen einen eigenen „Pain Point“ in ein hochspezialisiertes Produkt übersetzen. Durch die Kombination von Monoproteinen und biotechnologischen Ansätzen (Fermentation) versuchen sie sich klug in einer qualitativen Nische zu positionieren. Die größte Herausforderung für die junge naturnista GmbH wird jedoch in der nachhaltigen Skalierung liegen. Das Start-up muss zeigen, dass es eine ausreichend breite Käufer*innenschaft dauerhaft an sich binden kann – idealerweise durch Abo-Modelle, um die immensen Marketingkosten durch einen hohen Customer Lifetime Value (CLV) zu refinanzieren.

Im gnadenlosen D2C-Haifischbecken wird es extrem schwer, die nötige Reichweite für diese hochpreisige Aufklärungs-Nische aus dem eigenen Cashflow aufzubauen. Das Produkt und der wissenschaftliche Ansatz überzeugen fachlich – doch ob die Bootstrapping-Luft reicht, um gegen kapitalstarke Mitbewerber zu bestehen, darf angesichts der drückenden CAC-Kosten stark bezweifelt werden. Perspektivisch wird naturnista frisches Venture-Capital benötigen, um den nächsten Wachstumssprung zu schaffen.

BlueHabits ist ein noch junges Unternehmen in der deutschen Start-up-Szene. Erst im Spätsommer 2025 wurde das Unternehmen mit Sitz in Düsseldorf offiziell ins Handelsregister eingetragen. Dennoch legt das Unternehmen ein beachtliches Tempo vor, was vor allem an der Erfahrung des Gründerteams liegt, das eine interessante Brücke zwischen Wissenschaft und kommerzieller Skalierung schlägt. Auf der wissenschaftlichen Seite steht Dr. Eike Buabang, kognitiver Neurowissenschaftler am renommierten Trinity College in Dublin. Seine Forschung fokussiert sich auf die neuronalen Mechanismen von Gewohnheiten.

Den unternehmerischen Gegenpol bildet Arnd Jäger, der als Serial Entrepreneur bereits Erfahrung im digitalen Gesundheitsmarkt gesammelt hat – unter anderem als Gründer und CEO der Online-Gruppen-Psychotherapie-Plattform webPRAX. Komplettiert wird das Führungsteam durch die Mitgründer Markus Meißner und Marco Oevermann, die technologische und operative Expertise in die Waagschale werfen. Der Launch der Lösung wurde flankiert von der Auszeichnung als „Young Innovator“ durch das Bundeswirtschaftsministerium auf der vergangenen Fitnessmesse FIBO 2026.

Doch wie findet ein Neurowissenschaftler aus Dublin überhaupt mit einem Serial Entrepreneur aus Deutschland zusammen? „Arnd hat nach einem renommierten Gewohnheitsforscher aus der EU unter 35 gegoogelt – und ich stand wohl ganz oben im Ranking“, erinnert sich Dr. Eike Buabang schmunzelnd. Nach einer ersten E-Mail und einem einstündigen Call auf Englisch fiel schließlich der Groschen: Beide stammen aus dem Rheinland. „Wir hätten eigentlich auch gleich Deutsch sprechen können“, lacht der Forscher. „Der Rest ist Geschichte.“

Dieses pragmatische Tempo spiegelt sich auch in der Finanzierung wider. Das Team wählte einen unkonventionellen Weg und verzichtete beim Seed-Investment komplett auf institutionelle Geldgeber. „Wir halten wenig davon, nur im Konjunktiv zu sprechen“, betont Buabang. „Wir wollen gleich am Anfang zeigen, dass unser Modell funktioniert.“ Die erste offizielle VC-Runde wolle man erst starten, wenn der erste große B2B-Kunde an Bord sei.

Produkt & Geschäftsmodell: Ein zweigleisiger Ansatz

Im Kern entwickelt BlueHabits einen KI-Begleiter, der Nutzer*innen hilft, neue Routinen im Alltag zu verankern. Statt auf Motivation und reine Willenskraft – die laut Buabang chronisch fehleranfällig sind – setzt die App auf einen individuellen „Habit Blueprint“. Die KI erkennt Hürden frühzeitig und passt die Routinen dynamisch an. Es geht nicht um den reinen Trainingsplan an sich, sondern um das System davor und danach: Wie kommt man überhaupt ins Gym und wie bleibt man langfristig am Ball?

Wie das jenseits der üblichen Branchen-Buzzwords funktioniert, erklärt Mitgründer Markus Meißner: „Wir arbeiten unter anderem mit GPS, um orts- und zeitabhängig intervenieren zu können.“ Statt auf Standard-Push-Nachrichten setze das System auf tief personalisierte Trigger. Meißner veranschaulicht das am klassischen Feierabend-Tief: Droht die Couch nach einem langen Arbeitstag zu gewinnen, kreiert die KI eine kurze, maßgeschneiderte Meditation. „Diese wird mit Musik unterlegt, die Hormone wie Dopamin, Oxytocin und Endorphine freisetzt. So erzeugen wir positive Emotionen, die helfen, dem Sofa Lebewohl zu sagen“, verspricht der Tech-Experte. Unabhängige klinische Studien, die diese gezielte hormonelle Wirkung der App-Musik belegen, liegen der Redaktion jedoch nicht vor.

Kämpft ein(e) Nutzer*in hingegen mit dem Zeitmanagement oder Rückschlägen, schlüpft die KI in die Rolle eines individuellen Mentors. Den wahren USP sieht das Team jedoch in der Perspektive auf das Problem. „Das Neue an unserer Idee ist, dass wir uns gar nicht so sehr mit der Ausführung der eigentlichen Gewohnheit auseinandersetzen, sondern das Drumherum im Fokus haben“, fasst Meißner zusammen – unabhängig davon, ob es um das Gym, die Ernährung oder gar ein Change-Management-Projekt in einem Großunternehmen geht.

Während die im April 2026 in den App Stores gestartete Anwendung das B2C-Schaufenster des Start-ups ist, liegt der wahre wirtschaftliche Hebel im B2B-Modell. BlueHabits bietet eine technologische Plattform an, die sich als White-Label- oder Integrationslösung in bestehende digitale Angebote von Fitnessketten, Krankenversicherungen oder dem Betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) einbetten lässt.

Monetarisierung & Fitnessstudio-Paradoxon

So vielversprechend der wissenschaftliche Ansatz klingt, so kritisch muss die Monetarisierung betrachtet werden, insbesondere im Hinblick auf das klassische Fitnessstudio-Paradoxon. Es ist ein offenes Geheimnis der Branche, dass Betreiber*innen wirtschaftlich stark von sogenannten Karteileichen profitieren. Warum sollte ein Studio für eine Software zahlen, die genau diese lukrative Zielgruppe mobilisiert und damit die Auslastung sowie den Verschleiß der Geräte signifikant erhöht?

Arnd Jäger kontert diesen Vorbehalt mit einer klaren wirtschaftlichen Differenzierung: „Bei einem Beitrag von 15 Euro kündigen weniger Mitglieder als bei einem Beitrag von 80 Euro im Monat. Wir wissen, dass bei hochpreisigen Studios mehr als 30 Prozent der Neumitglieder in den ersten drei Monaten wieder kündigen. Da kommt einiges zusammen.“

Dass eine bessere Retention (Kund*innenbindung) lukrativer ist als eine hohe Fluktuation, untermauert das Start-up derzeit akademisch. Nach eigenen, von der Redaktion bisher nicht verifizierten Angaben, führen die Gründer derzeit eine groß angelegte „Real-World-Evidence“-Studie mit der Uniklinik Eppendorf, der Oxford University und der McGill Universität durch, um belastbare Daten zur nachhaltigen Verhaltensänderung zu sammeln. Den deutlich größeren Hebel sieht Jäger ohnehin außerhalb der klassischen Muckibuden: in der Integration der Plattform in bestehende Online-Größen wie Peloton, Zwift oder Les Mills. „Da verfolgen wir konsequent den integrativen Stripe-Ansatz nach dem Baukasten-Prinzip“, erläutert der CEO. „Eine zusätzliche Applikation als Stand-alone-Lösung neben der eigentlichen Fitness-Anwendung will doch keiner mehr nutzen.“

Ein weiterer potenzieller Absatzkanal ist der Markt für das BGM. Dieser Sektor ist zwar finanziell äußerst lukrativ, aber gleichzeitig berüchtigt für hochkomplexe Entscheidungsprozesse. Zudem kommt hier die sensible Frage des Datenschutzes ins Spiel: Arbeitgeber und Versicherungen sind beim Thema Gesundheitsdaten extrem vorsichtig.

Auf die kritische Frage, wie BlueHabits bei intimsten Verhaltensdaten die Hoheit der Nutzerinnen garantieren will, beteuert Mitgründer Marco Oevermann eine strikte Trennung: „Wir behandeln Verhaltensdaten strikt als persönliche Daten der Nutzerinnen, nicht als B2B-Datenbestand. Arbeitgeber oder Versicherer erhalten keinerlei Zugriff.“ Auf konkrete Nachfrage zur genauen algorithmischen Datenverarbeitung bleibt Oevermann jedoch vage und versichert lediglich auf Management-Ebene die Einhaltung hoher Sicherheitsstandards: „Für unsere KI gilt: nur notwendiger Kontext, keine direkten Identifikatoren und keine automatisierten Entscheidungen.“ Man nehme das Thema durch Vorerfahrungen im Bereich zertifizierter Videosprechstunden aus tiefster Überzeugung ernst.

Markt & Wettbewerb: Schwimmen im Red Ocean

Der Markt für digitale Habit-Tracker ist gnadenlos übersättigt. Im Endkundensegment tritt BlueHabits gegen etablierte Player wie Habitify, Streaks oder die App Fabulous an, während US-Giganten wie Noom die Standards setzen. Die B2C-Kund*innengewinnung dürfte angesichts dieser Konkurrenz eine Herkulesaufgabe werden.

Angesprochen auf diesen Kampf gegen Goliath, winkt Arnd Jäger jedoch gelassen ab. „Der B2C-Markt war hinsichtlich unseres Geschäftsmodells für uns nie interessant“, stellt der Serial Entrepreneur klar. Dass die App nun überhaupt für Privatpersonen kostenfrei in den Stores landet, diene einem anderen Zweck: „Wir haben sie lediglich dorthin gebracht, um unseren Proof of Concept zu erreichen und unsere Methode ohne Umwege direkt am Markt zu verbessern“, räumt Jäger ein.

Fazit

Trotz des rauen Umfelds wählt BlueHabits strategisch einen klugen Weg. Anstatt sich nur im teuren App-Store-Kampf aufzureiben, positioniert sich das Team als Infrastruktur-Anbieter für den Gesundheitsmarkt. Die Kombination aus tiefer neurowissenschaftlicher Evidenz und handfester Start-up-Erfahrung ist das stärkste Asset der Düsseldorfer. Der finale Erfolg wird jedoch allein von der Vertriebsexekution im Geschäftskund*innenbereich abhängen. Gelingt es den Gründern, große Ketten oder Krankenkassen davon zu überzeugen, dass der „Habit Blueprint“ den Customer Lifetime Value erhöht, hofft das Team, BlueHabits als Hidden Champion der Branche zu positionieren.

Mit der FIBO 2026 ist ein wichtiges Etappenziel erreicht, doch die eigentliche Arbeit beginnt erst jetzt. „Es ist nun essenziell, unsere ersten Kunden zufriedenzustellen und ein kontextunabhängiges SDK (Software Development Kit) für den B2B-Markt zur Verfügung zu stellen“, skizziert Markus Meißner die harte Roadmap für die kommenden zwölf Monate. Auch beim Thema Risikokapital bleibt das Team vorerst unaufgeregt: „Die erste große Finanzierungsrunde werden wir erst starten, wenn unsere Studie unter Dach und Fach ist und unser System bei unseren ersten Kunden erfolgreich läuft.“

Mit dem neuen Systemformat verspricht INLEAP Photonics eine hochmobile und agile Antwort auf die Bedrohung durch Kleinstdrohnen. Die Fakten zur Plattform im Überblick:

• Die technologische Allianz: Das neueste System umfasst einen Lasereffektor, der auf einer kompakten, geländegängigen UGV-Plattform (Unmanned Ground Vehicle) von Hentschel System montiert wird. Hinzu kommt die C-UAS-Softwareplattform des Unternehmens STARK.
• Abwehr ohne Munition: Das System soll Drohnen der NATO-UAS-Klassen I und II gezielt neutralisieren.
• Geschwindigkeit und Präzision: Dies geschieht laut Unternehmensangaben in unter einer Sekunde, völlig ohne Munition und Kollateralschäden.

Wie aber löst man physikalisch die extreme Herausforderung, einen Laser auf einem über unebenes Gelände fahrenden Roboter so zu stabilisieren, dass er sein Ziel in Sekundenbruchteilen erfasst? „Wir reden weniger von einer Zielerfassung in unter einer Sekunde, sondern von einer präzisen und sehr schnellen Neutralisierung der Drohne“, korrigiert CEO und Mitgründer Dr.-Ing. Marius Lammers.

Der Trick der Hannoveraner: Sie setzen nicht einfach einen gewöhnlichen Laser auf ein Auto und verzichten gänzlich auf träge, mechanisch verkippte Bauteile. „Unsere Technologie basiert auf ultraschneller, pixelbasierter Laserstrahllenkung“, erklärt Lammers. Die nötige Stabilisierung in rauem Terrain entstehe durch das clevere Zusammenspiel aus Sensorik, Plattformdaten und der eigenen Steuerungstechnik. „Gerade weil wir aus industriellen Hochpräzisionsanwendungen kommen, in denen Optik, Maschinenbau und Prozessstabilität unter anspruchsvollen Bedingungen zusammenkommen müssen, können wir diese Robustheit auf mobile Szenarien übertragen“, betont der Gründer.

Premiere vor der Militärspitze & Gründungshistorie

Vorgestellt wurde die Lösung erstmals am 12. Mai 2026 auf der Technologieshow des Innovationszentrums der Bundeswehr auf dem Fliegerhorst Erding. Dort präsentierten Lammers und sein CTO Dr.-Ing. Felix Wellmann das System hochrangigen Offizieren, darunter Heeresinspekteur Generalleutnant Christian Freuding und Flottillenadmiral Christian Bock. Damit trifft das 2023 aus dem Laser Zentrum Hannover e.V. (LZH) ausgegründete Start-up exakt den Nerv der Truppe, die händeringend nach äußerst flexiblen, einsatzreifen C-UAS-Systemen sucht. Komplettiert wird das exist-geförderte Kernteam durch CFO Katharina Haas, die mit dem Unternehmen unlängst den 2. Platz beim „Digitalen Start-up des Jahres 2025“ des Bundeswirtschaftsministeriums holte.

Doch wie schwer fiel dem akademischen Spin-off der Schritt in die wehrtechnische Industrie? Für das Team sei dies eine logische Konsequenz der aktuellen Sicherheitsarchitektur gewesen, räumt Lammers ein. „Kleine Drohnen sind heute keine abstrakte Zukunftsbedrohung mehr. Sie sind ein reales Problem“, stellt er klar. Den Fokus auf wehrtechnische Lösungen sehe man nicht als Verrat an den zivilen Wurzeln, sondern als „verantwortungsvolle Erweiterung“ einer industriell entwickelten Technologie.

Gleichwohl verlangt der Rüstungsmarkt Antworten auf heikle ethische Fragen. INLEAP setze deshalb auf das „Human-in-the-Loop“-Prinzip, um Risiken im Einsatzumfeld zu minimieren. „Am Ende geht es für uns darum, Menschen, Infrastruktur und Einsatzfähigkeit wirksam zu schützen“, so der CEO. Flankiert wird dies von einem konsequenten Dual-Use-Ansatz: Neben der Drohnenabwehr optimiert das Start-up weiterhin industrielle Fertigungsprozesse, was im August 2025 mit einer millionenschweren Pre-Seed-Finanzierung durch den High-Tech Gründerfonds (HTGF) belohnt wurde.

Markt & Wettbewerb

Der Markt für C-UAS explodiert, denn die kleinen Fluggeräte attackieren längst nicht mehr nur stationäre Ziele, sondern auch mobile Einheiten. In diesem lukrativen Umfeld forschen Branchenriesen wie Rheinmetall oder Lockheed Martin mit gewaltigen Budgets an Hochenergielasern.

Auf die Frage, wo angesichts dieser Übermacht der eigene technologische Schutzwall liegt, gibt sich Lammers selbstbewusst: „Ein Unternehmen, das jahrelang ballistische Systeme gebaut hat, kann nicht von heute auf morgen sagen: ,Jetzt machen wir Laser.‘ Das funktioniert nicht.“ Lasertechnik sei eine völlig eigene Disziplin, die sich nicht einfach durch hohe Budgets einkaufen lasse.

Der eigentliche „Burggraben“ der Hannoveraner sei die Herkunft ihrer Innovation: Die extrem schnelle Laserstrahllenkung wurde nicht als Waffensystem, sondern für zivile Hochpräzisionsprozesse entwickelt. Während klassische Hochenergielaser der Großkonzerne zudem oft an Grenzen bei der Augensicherheit oder der schieren Systemgröße stoßen, setze INLEAP genau hier an. „Große Unternehmen haben Ressourcen; wir haben Geschwindigkeit, eine sehr spezifische Optik-Expertise und eine Technologie, die nicht aus einem klassischen Waffensystem heraus gedacht wurde“, kontert der Gründer.

Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

Trotz aller technologischer Euphorie stehen Hardware-Start-ups im DefenseTech-Sektor oft vor dem berüchtigten „Tal des Todes“ – die Beschaffungszyklen des Militärs sind quälend lang.

Fragt man Lammers konkret nach der aktuellen Burn-Rate und ob das Funding wirklich bis zu einem echten Serienauftrag der Bundeswehr reicht, mauert der CEO. Zu internen Finanzkennzahlen äußere man sich nicht im Detail, diese seien ohne den Kontext der Finanzierungsstrategie „ohnehin wenig aussagekräftig“. Stattdessen verweist er auf die breite Aufstellung des Unternehmens. Man hänge nicht an einem einzigen Beschaffungspfad. „Außerdem denken wir das Geschäftsmodell nicht nur über Hardwareverkäufe, sondern auch über Service, Wartung, Software-Updates und kundenspezifische Integration“, weicht Lammers den finanziellen Bedenken aus.

Die jüngste HTGF-Finanzierung sowie starke Partner sollen das Überleben sichern. Die Kooperationen mit STARK und Hentschel System würden Integrations- und Marktzugänge deutlich beschleunigen. Das zivile Industriegeschäft bleibt hierbei als essenzielles zweites Standbein bestehen, um Cashflows zu generieren.

Dual-Use als neuer Goldstandard

Noch vor wenigen Jahren hätten sich deutsche VCs bei militärischen Systemen stark zurückgehalten, heute ist DefenseTech hochattraktiv. Doch der Zeitplan der Bundeswehr ist ambitioniert: Im dritten Quartal 2026 soll die Erprobung in einem Bündnisverteidigungsszenario starten, bereits ab 2027 wird die Lieferung erwartet.

Kann ein so junges Start-up aus dem Stand die Produktionskapazitäten für eine Serienfertigung hochfahren? „Ja, die Serienproduktion ab 2027 ist unser klares Ziel“, verspricht Lammers. Der Schlüssel für die Skalierung liege erneut in den Partnerschaften: „Wir müssen nicht jede Komponente selbst neu entwickeln, sondern können unseren Lasereffektor in ein Gesamtsystem einbringen.“ Nach den geplanten Tests sollen erste einsatznahe Systeme ausgeliefert, Feedback evaluiert und die Produktion „kontrolliert hochgefahren“ werden.

Das Team aus Hannover demonstriert eindrucksvoll, wie wissenschaftliche Exzellenz direkt in geostrategisch relevante Hardware übersetzt werden kann. Meistert INLEAP Photonics die kommenden Erprobungsphasen und skaliert die Produktion, könnte das Unternehmen schon bald zu einem neuen DeepTech-Leuchtturm Deutschlands avancieren. Ob die Hannoveraner ihr ambitioniertes Versprechen in den harten Feldtests der Bundeswehr wirklich einlösen können, müssen die kommenden Monate erst noch beweisen.

Mit Ryze geht eine neue Matching-App im DACH-Raum an den Start, die das ewig leidige Problem der Mitgründer*innensuche lösen will. Die App kommt nach monatelanger Pilot- und Beta-Phase am 1. Juni 2026 offiziell für iOS und Android in die App-Stores.

Doch das Konzept des „Tinder für Start-ups“ gilt in der Tech-Szene als berüchtigte Teergrube: Nicht wenige Vorgänger*innen sind bereits an strukturellen Fehlern gescheitert. Jede erfahrene Venture-Capital-Firma weiß: Die häufigste Todesursache für junge Start-ups – laut Harvard-Studien rund 65 Prozent – ist nicht das falsche Produkt oder fehlendes Kapital, sondern ein zerrüttetes Gründungsteam.

Die Suche nach dem passenden Gegenpart ist für viele angehende Entrepreneur*innen also ein massiver Flaschenhals. Eine kritische Analyse der Erfolgschancen, historischen Fallstricke und aktuellen Platzhirsche.

Der Kopf hinter Ryze und die chaotische Mitgründersuche

Die treibende Kraft hinter Ryze ist Lukas Kreuch. Der Masterstudent der Wirtschaftsinformatik an der Ernst-Abbe-Hochschule (EAH) Jena bringt bereits Erfahrung aus der Gründung einer eigenen Marketingagentur und der App-Entwicklung mit. Die Idee entstand Anfang 2025 und wurde klassisch über das StartUpLab der EAH Jena validiert. In der technischen Umsetzung wird er von einem Entwickler unterstützt, der die Produktentwicklung und Matching-Logik begleitet.

Für Kreuch war der Schmerz der Zielgruppe aus eigener Erfahrung schnell greifbar. „Nicht die Idee war meistens das größte Problem, sondern die Frage: Mit wem setzt man sie eigentlich um?“, rekapituliert der Gründer seine Erkenntnisse aus zahlreichen Gesprächen mit Studierenden und Hochschulnetzwerken.

Dabei sei ihm klar geworden, wie unstrukturiert die Mitgründer*innensuche im DACH-Raum oft abläuft. „Die meisten suchen über Zufall, LinkedIn, WhatsApp-Gruppen, Events oder Freundeskreise. Das funktioniert manchmal, aber eben nicht zuverlässig“, bemängelt er.

Der Schritt an die Öffentlichkeit kostete dennoch Überwindung. „Am Anfang fragt man sich schon, ob man vielleicht nur selbst ein Problem sieht, das für andere gar nicht relevant ist“, gesteht Kreuch. Doch das Feedback habe genau das Gegenteil gezeigt, da viele Menschen das Problem sofort aus eigener Erfahrung erkannten.

Mitgründer*innen finden per Swipe: So funktioniert das Ryze-Matching

Das Produkt bedient sich der gelernten UX-Mechaniken moderner Dating-Apps: Per Radar- und Swiping-Funktion suchen Nutzer*innen nach potenziellen Mitgründer*innen. Die Kerninnovation soll jedoch im intelligenten Algorithmus liegen.

Dieser gleicht nicht nur harte Skills ab, sondern fokussiert sich auf ein „wissenschaftliches Matching“ basierend auf gemeinsamen Werten, Zielen und Arbeitsweisen. Ein richtiger Ansatz, denn oft scheitern Gründungs-Ehen nicht an fehlenden Programmierkenntnissen, sondern an toxischer Teamdynamik.

Doch birgt die gezielte Suche nach ähnlichen Werten nicht die Gefahr des gefürchteten „Mini-Me-Effekts“ – also völlig homogene Teams? Lukas Kreuch kontert diese Bedenken: „Unser Ziel ist nicht, in allen Dimensionen möglichst ähnliche Menschen zusammenzubringen, sondern an manchen Stellen komplementär zu matchen.“ Ein Team funktioniere langfristig nur dann gut, wenn nicht nur Kompetenzen, sondern auch Erwartungen und Werte zusammenpassen.

Auf die Nachfrage, wie die tiefgreifenden Persönlichkeitsprofile mit harten DSGVO-Standards vereinbar sind, rudert der Gründer etwas zurück und räumt ein, dass in der aktuellen Version noch gar nicht mit einem umfassenden Persönlichkeitstest gearbeitet werde. Zunächst basiere das Matching auf freiwilligen Profilangaben. Dennoch versichert er hohe Standards: „Personenbezogene Daten werden nicht an Dritte verkauft oder für externe Werbezwecke verwendet. Uns ist wichtig, dass die Plattform Vertrauen schafft.“ Gerade bei potenziellen Geschäftspartnerschaften sei das aus seiner Sicht entscheidend.

Der Friedhof der Co-Founder-Apps

In der Start-up-Welt gilt das „Tinder für Gründer*innen“ als klassische Tarpit Idea (Teergrube): Ein Geschäftsmodell, das bestechend logisch wirkt, in der Umsetzung aber hohe strukturelle Hürden aufweist. Zahlreiche Akteur*innen haben sich daran bereits die Zähne ausgebissen. Pioniere wie FounderDating oder CollabFinder scheiterten dramatisch an explodierenden Kund*innenakquisitionskosten (CAC) und der fehlenden Zahlungsbereitschaft der Zielgruppe. Auch im DACH-Raum versuchten sich schon große Medienhäuser an dem Modell, doch die reine Co-Founder-Suche lässt sich für eine meist noch kapitalarme Zielgruppe kaum monetarisieren.

Diese historischen Beispiele verdeutlichen die strukturellen Todesfallen in diesem Nischenmarkt:

• Das Erfolgs-Paradoxon: Erfolgreiche Nutzer*innen löschen die App nach einem Match sofort wieder, wodurch der Customer Lifetime Value minimal bleibt.
• Fehlende Netzverdichtung: Ein Mangel an lokaler Dichte erschwert reale Treffen für lokale Gründungen.
• Das Lemons-Problem (Adverse Selektion): Mangels harter Filter wird die App von „Idea Tourists“ ohne echte Exekutionskraft überschwemmt.

Wie Ryze diesen Fallen entgehen will – und die Frage nach dem Geld

Strategisch brillant ist daher Ryzes strikter Hochschul-Fokus. Statt teurem Massenmarketing kooperiert das Start-up zum Launch mit einem starken Netzwerk aus 16 Partner*innen, darunter die Fernuni Hagen, die Hochschule Wirtschaft und Recht Berlin und das Weimarer Gründerzentrum neudeli.

Dieser dezentrale Ansatz schafft sofortige lokale Netzverdichtung in den Uni-Städten und wirkt als starker akademischer Filter gegen das Lemons-Problem.

Die kritische Schwachstelle von Ryze bleibt jedoch das geplante Freemium-Modell, bei dem Power-User*innen Abos für exklusive Vorteile abschließen sollen. Kreuch nimmt die Kritik am drohenden Churn (Nutzer*innenabwanderung) unumwunden an: „Dass erfolgreiche Nutzer*innen die Plattform nach einem erfolgreichen Match oft wieder verlassen, ist eine der zentralen Herausforderungen.“ Deshalb habe man Ryze nie ausschließlich als klassisches B2C-Modell betrachtet.

Das Freemium-Modell bleibe wichtig, um die Einstiegshürde niedrig zu halten, doch im Fokus stehe zunächst die echte Aktivität und nicht die schnelle Monetarisierung. Eine aktive Pre-Seed-Runde führt das Team aktuell nicht, ist aber für strategische Investoren offen, die Netzwerk und Zugang zum Start-up-Ökosystem mitbringen.

Founderio & Co.: Die Konkurrenz auf dem Co-Founder-Markt

Dieses Monetarisierungsproblem wird besonders kritisch beim Blick auf den Wettbewerb, denn Ryze betritt kein Vakuum:

• Die direkten DACH-Konkurrent*innen: Hier thront Founderio mit zehntausenden registrierten Nutzer*innen. Die Plattform hat den riskanten B2C-Fokus frühzeitig korrigiert und monetarisiert heute erfolgreich über B2B-Kooperationen.
• Die analogen Schwergewichte: Große Zentren wie die UnternehmerTUM in München veranstalten exzellente Co-Founder-Matchmakings, bei denen sich der „Nasenfaktor“ analog in Sekunden überprüfen lässt.
• Die globalen Substitutions-Gefahren: Das dominierende LinkedIn und das komplett kostenlose, globale Y Combinator Co-Founder Matching ruinieren die Preisdurchsetzungsmacht für kleine, kostenpflichtige Start-ups im B2C-Segment.

Wie will man gegen diese Übermacht bestehen? Kreuch nimmt die Konkurrenz ernst, gibt sich aber fokussiert: „Wir möchten nicht einfach nur die größte Plattform für Co-Founder-Matching bauen, sondern auch qualitativ hochwertige Gründungen aus Hochschulen, Gründungszentren und lokalen Start-up-Ökosystemen entstehen lassen.“

Er pocht auf den entscheidenden Vorteil der regionalen Nähe. Am Ende sei es wichtig, ob aus einem digitalen Match schnell ein echtes Gespräch in einem Café entstehen könne. „Entscheidend ist zunächst der DACH-Raum: lieber 3.000 aktive Nutzer*innen in einem starken Gründungsumfeld als 30.000 passive Profile ohne echte Interaktion“, formuliert der Gründer sein klares Credo.

Unser Fazit: Der rettende Pivot?

Konzeptionell, technisch und durch den starken UX-Fokus macht Ryze einen exzellenten Eindruck. Die App bringt eine mobile-first Dynamik in einen bisher starren Markt und grenzt sich durch ihr Gen-Z-gerechtes Interface scharf ab.

Doch die eigentliche Überlebensfrage beginnt, sobald erste Fördergelder auslaufen. Damit Ryze nicht das Schicksal seiner historischen Vorgänger*innen teilt, liegt der lukrativste Ausweg mittelfristig im B2B-SaaS-Segment: als lizenzierte Whitelabel-Community-Lösung an Universitäten und Inkubatoren.

Dieser strategischen Einschätzung stimmt der Gründer zu. „Das B2B-Whitelabel-Modell ist für uns mittelfristig eine realistische Option, die wir bewusst im Hinterkopf behalten“, gibt Kreuch preis. Wenn man eine funktionierende Infrastruktur entwickle, entstehe automatisch auch ein Mehrwert für Institutionen.

Doch einen überstürzten Pivot wird es nicht geben. Die kommenden zwölf Monate sollen laut Roadmap primär dem Produkt und der Validierung im Markt dienen, um datenbasiert zu verstehen, wo der größte Mehrwert entsteht, bevor man sich auf ein B2C-, B2B- oder Hybridmodell festlegt.

„Ryze wird von Anfang an so aufgebaut, dass daraus perspektivisch auch eine Infrastruktur für Hochschulen und Start-up-Ökosysteme entstehen kann“, verspricht Kreuch abschließend. Gelingt dieser Shift, könnte Ryze tatsächlich das Kunststück vollbringen, an dem die Szene seit über zehn Jahren scheitert.

Gegründet wurde Furo im Jahr 2025 von Lena Sophia Voß, Leonie Wagner und Simon Wittner. Das Trio bringt Praxiserfahrung aus dem Silicon Valley mit – geprägt durch Stationen bei Apple, Google X und der Boston Consulting Group sowie akademischen Abschlüssen der Stanford University und der UC Berkeley.

Auf die Frage, warum man mit einer solchen Vita ausgerechnet im oft zähen Deutschland gründet und nicht in den USA bleibt, kontert Mitgründerin Lena Sophia Voß die landläufige Skepsis selbstbewusst. „Oft hört man, man solle in Deutschland gar nicht gründen. Dem würden wir so nicht zustimmen“, betont Voß. Sie verweist auf das extrem gründungsaffine Münchner Netzwerk und Förderungen wie das exist-Gründungsstipendium, welches die Startphase des Unternehmens maßgeblich mitfinanziert hat.

Dennoch räumt die Gründerin strukturelle Hürden ein: „Was jedoch stimmt: In Deutschland geht vieles noch langsamer. Unternehmen zu gründen, Finanzierungsrunden abzuschließen – all das dauert hier länger.“ Auch die Mentalität unterscheide sich stark: „Kulturell wird man hierzulande immer noch gefragt, warum man so viel Risiko auf sich nimmt, anstatt einem sicheren Job nachzugehen. Unsere amerikanischen Freunde haben da ganz anders reagiert.“

Planung und Echtzeitbetrieb aus einer Hand

Nachdem sich das junge Start-up in der DACH-Region und Spanien bereits erfolgreich als Standard-Tool für die Simulation gewerblicher Speicher etabliert hat, folgt nun der nächste strategische Schritt: Mit dem neuen Software-Launch übernimmt die Plattform künftig nach der Planung auch nahtlos den Echtzeitbetrieb, die Optimierung und die Vermarktung der Anlagen.

Das System basiert auf einer „virtuellen Batterie“. Dieser digitale Zwilling soll bereits vor der Installation die zu erwartenden Einnahmen exakt berechnen. Sobald die Anlage am Netz ist, übernehmen KI-gestützte Prognosen, aktiver Energiehandel und eine kontinuierliche Multi-Use-Optimierung die Steuerung. Furo stellt Industriebetrieben in Aussicht, ihr wirtschaftliches Potenzial um bis zu 40 Prozent zu steigern und die Amortisationszeit von branchenüblichen 15 auf sportliche fünf Jahre zu verkürzen.

Doch wie beweist man konservativen Industriekunden solche traumhaften Laborwerte im realen Betrieb? Voß setzt hier auf radikale Transparenz: „Bevor ein Kunde auch nur einen Cent investiert, starten wir mit einer Potenzialanalyse auf Basis historischer Verbrauchsdaten. Erst dann kommt unsere virtuelle Batterie ins Spiel.“

Der eigentliche Clou liege in der Technologie selbst: „Dieses Prognosemodell ist dasselbe, das später auch den echten Betrieb steuert – jede Projektion ist damit direkt an der Realität messbar“, verspricht die Gründerin. Während traditionelle Systeme nach statischen Regeln agieren, nutze Furo eine vorausschauende KI, die auf Basis von Echtzeitpreisen und Wetterdaten berechnet, wie der Speicher am Folgetag am wirtschaftlichsten eingesetzt wird. Voß bringt es auf den Punkt: „Was wir garantieren: Kein Kunde geht ohne eine belastbare, datenbasierte Kalkulation in eine Investitionsentscheidung.“

Start-up vs. Energie-Goliaths: Ein unterversorgtes Marktsegment

Während etablierte Betreiber*innen virtueller Kraftwerke sich vorrangig auf lukrative Großspeicher ab 10 Megawatt konzentrieren, bleibt das gewerblich-industrielle Segment oft unterversorgt. Furo besetzt genau diese Nische für Anlagen im Bereich von rund 150 Kilowatt bis hin zu über 3 Megawatt.

Dass etablierte Energiemarkt-Riesen Furo diesen Platz einfach streitig machen könnten, glaubt Voß nicht. Gewerbliche Speicher müssten gleichzeitig Eigenverbrauch maximieren, Lastspitzen kappen, Netzentgelte optimieren und am Energiemarkt teilnehmen. „Diese Kombination aus mehreren Anwendungsfällen in einem einzigen System – das ist die eigentliche Komplexität, die große Energieversorger und Aggregatoren nicht abbilden können“, analysiert sie messerscharf. Deren Systeme seien auf reine Marktarbitrage ausgelegt, nicht auf die betriebliche Realität einer Fabrik.

Auch Batteriehersteller*innen seien keine direkte Konkurrenz, da sie unter enormem asiatischen Hardwaredruck stünden und kaum Kapazitäten für eigene Softwareentwicklung hätten. Player wie Enpal, die Deutsche Bahn, sonnen, Fenecon oder BayWa arbeiten laut Furo bereits mit dem Start-up zusammen. Wer heute noch in dieses Segment wolle, müsse bei null anfangen. „Mit jeder neuen Partnerschaft werden wir jeden Tag schneller. Das kann niemand einfach replizieren“, untermauert Voß den Burggraben ihres Unternehmens.

Was passiert, wenn sich der Markt beruhigt?

Die Versprechen klingen verlockend, bedürfen jedoch einer kritischen Betrachtung. Die anvisierte fünfjährige Amortisationszeit hängt naturgemäß stark an dauerhaft hohen Preisschwankungen am Strommarkt. Sollte sich diese Volatilität durch den Netzausbau künftig stabilisieren, könnten die Margen im Energiehandel empfindlich schrumpfen. Zudem erfordert die internationale Skalierung in teils stark regulierte Netze einen massiven Entwicklungsaufwand.

Auf das Risiko schrumpfender Margen angesprochen, verweist Voß auf ein robustes Erlösmodell. „Unser Umsatzmodell ist bewusst dreigleisig aufgebaut: eine SaaS-Lizenz für die Planungsplattform, eine Betriebslizenz für das Betriebssystem und ein Erfolgsanteil an Handelserträgen“, erklärt sie. Die Lizenzeinnahmen seien von kurzfristigen Preissprüngen völlig unabhängig. Zudem funktioniere die Wertschöpfung durch lokale Optimierungen beim Kund*innen – wie Lastspitzenkappung – auch in einem stabilen Preisumfeld weiterhin wirtschaftlich.

Unser Fazit

Furo liefert ein Paradebeispiel für einen klugen strategischen Ansatz: Aus einem reinen Einstiegsprodukt zur Anlagenplanung wird sukzessive ein umfassendes Ökosystem. Mit dem initialen Tool hat das Team Vertrauen bei mittlerweile rund 100 zahlenden Kund*innen und über 600 Nutzer*innen aufgebaut. Der nun vollzogene Schritt zum aktiven Anlagenbetreiber ist logisch, verlagert das Geschäftsrisiko jedoch stark in Richtung der technischen Ausführung.

Für die kommenden zwölf Monate steht laut Voß vor allem der vollständige Rollout der Plattform im Fokus. „Wir übernehmen die intelligente Steuerung der Speicher in Echtzeit und optimieren sie täglich neu.“

Die größte Herausforderung bleibt allerdings die Politik und die träge Infrastruktur. Die laufende Reform der Netzentgelte betrachtet Voß noch als Chance für agile Software-Anbieter. Viel mehr Kopfzerbrechen bereitet der Gründerin hingegen die Hardware-Realität: „Das strukturelle Problem bleibt der Netzanschluss: Zu viele Projekte warten zu lange, bis sie überhaupt ans Netz dürfen. Das bremst nicht nur uns – das bremst die gesamte Energiewende.“

Der Schreckmoment ist fast jedem/jeder Autofahrer*in bekannt: Einmal beim Ausparken unaufmerksam gewesen, und schon prangt eine hässliche Delle im Kotflügel. Was folgt, ist meist eine zeitraubende Odyssee durch Werkstätten, um Kostenvoranschläge zu vergleichen. Das 2025 in Berlin gegründete Start-up Kai Karosse will diesen Prozess nun radikal verkürzen. Die Gründer David Schmeußer und Rico-Thore Kauert verfolgen eine klare Vision: Die Bewertung eines Karosserieschadens soll künftig so einfach funktionieren wie ein Online-Einkauf.

Die 3.000-Euro-Delle und das Versprechen der Transparenz

Die Idee zum Unternehmen entsprang laut David Schmeußer klassischem Alltagsfrust. Vor einer Leasingrückgabe fuhr der Gründer wegen zwei kleiner Dellen in der Tür bei drei verschiedenen Werkstätten vor. „Die Angebote variierten damals zwischen 300 und 3.000 Euro“, erinnert er sich. „Ich fragte mich: Wie kann das sein? Warum ist dieser Markt so intransparent? Warum muss ich als Kunde überall vorstellig werden?“

Den entscheidenden Anstoß gab schließlich seine Frau mit der Frage, warum man nicht einfach eine künstliche Intelligenz nach einem realistischen Preis frage. Eine Marktrecherche ergab zudem, dass jährlich rund eine Million Suchanfragen allein zu Smart Repair und verwandten Themen gestellt werden. Die Lösung der Berliner: Ein virtueller Werkstattmeister, der Kostenschätzungen binnen 30 Sekunden erstellt.

Aus redaktioneller Sicht klingt das nach einer perfekten Lösung für genervte Verbraucher. Allerdings rühren eklatante Preisunterschiede in der Praxis nicht nur von mangelnder Transparenz her, sondern oft von völlig unterschiedlichen Reparaturwegen: Wo die eine Werkstatt spachtelt und beilackiert (Smart Repair), kalkuliert die markengebundene Vertragswerkstatt den strikten Austausch der kompletten Tür nach Herstellervorgaben. Eine KI muss also nicht nur den Schaden erkennen, sondern auch den gewählten Reparaturweg transparent machen.

Domänen-Intelligenz vs. schmutziger Lack

Wie verhindert man, dass der Algorithmus eine teure Erneuerung empfiehlt, wo eine Politur gereicht hätte? Kai Karosse setzt auf eine Analyse-Pipeline, in der das Sprachmodell nur ein Baustein ist. Da Fotos keinen natürlichen Maßstab besitzen, nutzt die KI „Skalenanker“ wie Türgriffe oder Münzen, um die exakte Größe des Schadens zu berechnen.

Doch das Risiko von KI-Halluzinationen – etwa durch Schmutz, Regentropfen oder Spiegelungen im Metalliclack – ist hoch. „Wir nutzen verschiedene Verfahren, um Halluzinationen bestmöglich auszuschließen“, erklärt Schmeußer und nennt sogenannte Confidence-Werte als Instrument. „Wir fragen die KI also: ‚Wie sicher bist du, dass deine Analyse stimmt?‘“ Ist sich der Algorithmus unsicher, wird seine Aussage geringer gewichtet. Zudem muss die KI ihre Entscheidungsfaktoren textlich ausgeben und wird aufgefordert, sich quasi selbst zu überprüfen. „Das ist so, als stelle man die Frage: ‚Bist du ganz sicher? Bitte durchlaufe den Prozess erneut und prüfe, ob dein Ergebnis wirklich valide ist‘“, so der Gründer.

Das Start-up macht hier vieles richtig, indem es dem Algorithmus misstraut. Dennoch: Eine KI, die sich selbst prüft, operiert letztlich nur innerhalb ihrer eigenen Systemgrenzen. Ist das Ausgangsmaterial – das Foto des Kunden bzw. der Kundin – schlecht, nützt auch die beste Selbstprüfung wenig. Das weiß auch Schmeußer und räumt ein, dass der „Faktor Mensch“ oft das größte Hindernis sei. Werden nur verschwommene Nahaufnahmen hochgeladen, fehlen Kontext und Bauteil-Zuordnung.

Der harte Realitätscheck in der Werkstatt

Unter der Haube gleicht das System den Schaden mit einer Eignungsmatrix ab und empfiehlt Smart Repair, konventionelle Reparatur oder Austausch. Die Preise kalibriert das System dabei anhand der Daten einer bundesweit tätigen Werkstattkette mit über 550 Filialen. Hier liegt ein kritischer Flaschenhals des Geschäftsmodells: Die Datenbasis einer einzelnen – wenn auch großen – Kette reicht kaum aus, um das hochkomplexe, regional schwankende Preisgefüge des gesamten deutschen Reparaturmarktes abzubilden.

In der Werkstatt-Zunft regt sich entsprechend Widerstand. „Ja, den gab und gibt es, und er ist sicherlich auch teilweise berechtigt“, gibt sich Schmeußer selbstkritisch. Karosseriebauer warnen vehement davor, dass scheinbare Bagatellschäden oft strukturelle Probleme wie gebrochene Halterungen oder sicherheitsrelevante Airbag-Schäden verbergen. Auch die Preisspannen bei Originalteilen seien für die KI „noch schwer zu berücksichtigen“, gibt der Gründer zu.

Man übermittle bei jeder Schätzung daher transparent die zugrunde liegenden KI-Annahmen. „Ähnlich wie ein erfahrener menschlicher Gutachter wird Kai Karosse solche Risiken mit der Zeit immer besser einschätzen können, je mehr Daten zur Verfügung stehen“, argumentiert Schmeußer. Das System solle künftig lernen, dass etwa bei einer tiefen Delle am Stoßfänger oft auch die Aufhängung beschädigt ist.

Trotz dieser Lernkurve bleibt ein strukturelles Problem bestehen: Wenn die KI vorab 500 Euro prognostiziert, der Meister auf der Hebebühne aber verborgene Schäden für weitere 1.000 Euro entdeckt, droht massiver Kund*innenfrust. Die KI weckt Erwartungen, die die Werkstatt am Ende vielleicht nicht halten kann. Schmeußer sieht das naturgemäß positiver: „Die Hebebühne bleibt natürlich die letzte Instanz, doch der Kunde hat bereits vorab einen Wissensvorsprung. Das ist ein entscheidender Unterschied.“

David gegen die Software-Goliath

Der Markt ist ein Haifischbecken, dominiert von Konzernen wie der Allianz und etablierten Branchenstandards wie Audatex oder DAT, die über jahrzehntelange Datenhistorien verfügen. Wie will ein gebootstrapptes Start-up hier bestehen?

Man wolle Fahrzeugbesitzer*innen einen Weg völlig losgelöst von Versicherungsvorgaben oder Werkstattbindungen bieten, kontert Schmeußer. Gleichzeitig positioniert sich Kai Karosse als B2B-Lösung: „Wir möchten unsere Anwendung Werkstätten zur Verfügung stellen, die ihren Kunden eine einfache und zeitgemäße Lösung anbieten wollen.“

Der Prozess solle radikal vereinfacht werden: „Bild hochladen, Angebot erhalten, Termin buchen, Vorfahren und Schaden beheben lassen. Fertig!“, skizziert Schmeußer seine Idealvorstellung. „Davon ist die Branche derzeit weit entfernt.“

Fazit: Geniales Lead-Tool oder echtes Gutachten?

Das Potenzial für die Software ist unbestritten vorhanden, insbesondere als Lead-Generierung für Werkstätten oder zur groben Vorfilterung im Flottenmanagement. Auf die Frage nach der Entwicklung in den nächsten drei Jahren gibt sich Schmeußer bodenständig: „Wäre Kai Karosse in drei Jahren die erste Anlaufstelle für die Behebung von Karosserieschäden und das Mittel der Wahl für Werkstattwebsites und Flottenanbieter, wäre das ein sehr großer Erfolg.“

Ob dieser Erfolg eintritt, hängt von einer zentralen Frage ab: Kann die Software das Erwartungsmanagement der Nutzer*innen kontrollieren? Kai Karosse liefert aktuell kein belastbares Gutachten, sondern eine smarte Erstindikation. Schafft es das Unternehmen, diese technologische Grenze gegenüber den Autofahrer*innen transparent zu kommunizieren, könnte die Berliner KI tatsächlich viel Frust aus dem Schadensprozess nehmen. Verlässt sich der/die Kund*in aber blind auf die 30-Sekunden-Rechnung des Algorithmus, folgt die Ernüchterung auf dem Fuß – spätestens an der Hebebühne.

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.

Die Vision einer post-fossilen Wirtschaft ist im Jahr 2026 keine bloße Utopie mehr, sondern eine präzise Ingenieursleistung. Wir erleben den Moment, in dem die Natur von einer Ressource, die wir ausbeuten, zu einer Technologie wird, die wir programmieren. In den Laboren der Republik entstehen heute Lösungen für die größten Versorgungskrisen unserer Zeit. Der Aufstieg der Synthetischen Biologie (SynBio) markiert den Übergang vom Zeitalter der Petrochemie in das Zeitalter der Biomanufaktur – eine Transformation, die so tiefgreifend ist wie die industrielle Revolution, jedoch mit der Geschwindigkeit der digitalen Transformation erfolgt.

Wenn Bits auf Atome treffen

Der SynBio-Markt ist 2026 in eine Phase der industriellen Skalierung eingetreten. Aktuelle Analysen der KfW sowie Branchenberichte von BCG beziffern das globale Marktpotenzial für bio-basierte Produkte bis Ende des Jahrzehnts auf über 300 Milliarden Euro. Allein in Deutschland ist das Investitionsvolumen in DeepTech-BioTech-Start-ups im vergangenen Geschäftsjahr laut Bitkom-Daten auf einen Rekordwert von 1,4 Milliarden Euro gestiegen. Der entscheidende technologische Katalysator ist die Verschmelzung von Generativer KI und Biologie. Dank Modellen, die Proteinfaltungen präziser vorhersagen können, als es je ein menschlicher Forscher vermochte, wurde die Entwicklungszeit für neue Enzyme um den Faktor zehn verkürzt. Die Biologie wird damit endgültig zum „Software-Stack“, bei dem Design-Build-Test-Learn-Zyklen in digitalisierten Bio-Gießereien automatisiert ablaufen.

Jenseits der Petrischale: Die Treiber der Bio-Ökonomie

Drei spezifische Sub-Sektoren dominieren in diesem Jahr die Agenda der Investor*innen. An erster Stelle steht die zellfreie Biosynthese, bei der komplexe Moleküle ohne den Einsatz lebender Zellen produziert werden, was die Skalierbarkeit massiv erhöht. Pioniere wie das US-Unternehmen Solugen haben hier den Weg geebnet, doch deutsche Akteure ziehen in der Effizienz der Bioreaktor-Steuerung nach. Ein zweiter massiver Treiber ist das Microbial Carbon Upcycling: Mikroben werden so programmiert, dass sie industrielles CO₂ direkt in hochwertige Proteine oder Kunststoffe umwandeln. Hier verschmelzen Klimaschutz und Produktion zu einer Einheit. Drittens sehen wir den Siegeszug der Biomanufaktur bei Alternativmaterialien – sei es durch Biomasse-Fermentation für Lederersatz aus Myzel oder durch echte Präzisionsfermentation, bei der etablierte Akteure wie die bayrische AMSilk zeigen, dass programmierte Spinnenseide-Proteine bereits in Serie gehen können. Die Lieferkette der Mode- und Automobilindustrie wird durch diese Biopolymere radikal dekarbonisiert.

Die harten Lektionen der Skalierung

Der Weg zum Erfolg war jedoch von schmerzhaften Rückschlägen gepflastert. Der prominente Crash des einstigen Branchenlieblings Amyris im Jahr 2023 wirkt bis heute als warnendes Beispiel nach. Das Unternehmen scheiterte trotz Milliardenbewertung an der Komplexität der vertikalen Integration und dem Versuch, gleichzeitig Technologieplattform und B2C-Marke zu sein. Für heutige Gründer*innen haben sich daraus vier fatale Fallstricke herauskristallisiert, die über Sieg oder Niederlage entscheiden. Erstens: Die Ignoranz gegenüber den Unit Economics. Ein Produkt, das im 5-Liter-Maßstab funktioniert, muss im 50.000-Liter-Kessel nicht zwangsläufig profitabel sein. Zweitens: Das „Regulatorik-Vakuum“. Wer die EU-Novel-Food-Verordnungen oder GVO-Richtlinien nicht von Tag eins an in die Produktentwicklung einplant, riskiert Jahre des Stillstands. Drittens: Die Fokussierung auf den Endkonsument*innen statt auf B2B-Integration. Der wahre Hebel liegt in der Lizenzierung von Prozessen an die Industrie. Viertens: Die Unterschätzung der Hardware-Komponente. SynBio ist kein reines Software-Business; ohne Zugang zu physischer Infrastruktur bleibt jede Innovation im Labor gefangen.

Deutschlands Bio-Cluster

Deutschland hat sich im internationalen Vergleich als einer der stärksten Hubs für SynBio etabliert, getrieben durch eine einzigartige Verzahnung von Spitzenforschung und industrieller Basis. In München und dem angeschlossenen IZB Martinsried konzentriert sich die größte Dichte an Venture Capital und Talenten, eng flankiert durch die Exzellenz-Cluster der TU München. Berlin hat sich durch spezialisierte Inkubatoren wie den ProVeg Incubator, Atlantic Food Labs (FoodLabs) und den Science Park Berlin-Buch zum absoluten Zentrum für FoodTech und zelluläre Landwirtschaft entwickelt. Ein weiterer Hotspot ist das Rhein-Neckar-Delta rund um Heidelberg, wo das European Molecular Biology Laboratory (EMBL) und der BioRN-Cluster eine Brücke zwischen Grundlagenforschung und Marktreife schlagen. Aachen punktet mit der RWTH und einer starken Fokussierung auf Bio-Verfahrenstechnik, während der Raum Darmstadt/Frankfurt durch die Nähe zu Giganten wie Merck und die TU Darmstadt als Kraftzentrum für die industrielle Bioproduktion gilt.

Investor*innen-Radar

Die Finanzierungslandschaft hat sich spezialisiert. Wir unterscheiden im Jahr 2026 vier Ebenen der Kapitalgeber*innen. Die spezialisierten VCs wie Forbion, BlueYard Capital oder Sofinnova Partners bringen das notwendige tiefe Domänenwissen mit. Auf der zweiten Ebene stehen Top-Tier Generalisten wie HV Capital und Earlybird, die SynBio zunehmend als Teil ihrer Dekarbonisierungs-Strategie begreifen. Besonders kritisch für die Skalierung sind die Corporate VCs der Industrie, allen voran BASF Venture Capital und Evonik Venture Capital, die nicht nur Geld, sondern auch Abnahmegarantien und technisches Know-how bieten. In der Frühphase bewegen zudem spezialisierte Mikro-Fonds wie Nucleus Capital oder erfahrene ClimateTech-Angels den Markt, oft organisiert in Syndikaten, die das „Valley of Death“ zwischen Labor und Prototyp überbrücken

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

Für die folgende Auswahl der Start-ups haben wir Unternehmen analysiert, die nach 2019 in Deutschland gegründet wurden. Die Auswahlkriterien basieren auf der technologischen Tiefe (IP-Portfolio), dem Reifegrad der Pilotierung, der Validierung durch renommierte Investoren sowie dem Potenzial, bestehende industrielle Lieferketten systemisch zu verändern. Diversität in Gründungsteams und die Skalierbarkeit der zugrunde liegenden Bio-Plattform waren weitere entscheidende Faktoren.

• Cambrium (Berlin, gegründet 2020): Das Team um Dr. Mitchell Duffy nutzt eine KI-gestützte Designplattform, um neuartige Proteine mit molekularen Funktionen zu entwickeln, die in der Natur so nicht vorkommen. Ihr Fokus liegt auf der Kosmetik- und Textilindustrie, wo sie petrochemische Inhaltsstoffe durch bio-designte Alternativen ersetzen. Mit massiven Finanzierungsrunden, angeführt von Tech-Schwergewichten wie Essential Capital und dem Google-KI-Fonds Gradient Ventures, gilt Cambrium als Leuchtturm für eine neue Generation von Biomaterial-Zulieferern, die aus digitalem Code physische Hochleistungsprodukte erschaffen.
• Bluu Seafood (Berlin, gegründet 2020): Gegründet von Dr. Sebastian Rakers und Simon Fabich, ist Bluu einer der führenden europäischen Akteure im Bereich kultivierter Fisch. Durch die Kultivierung echter Fischzellen im Bioreaktor adressieren sie die Überfischung der Meere. Nach signifikanten Investments durch Lead-Investor Sparkfood sowie LBBW VC und Delivery Hero Ventures steht das Unternehmen kurz vor der ersten Marktzulassung in Singapur und den USA.
• Colipi (Hamburg, gegründet 2022): Das Spin-off der TU Hamburg, geführt von Maximilian Webers, nutzt eine patentierte Gasfermentationstechnologie, um CO₂ in nachhaltige Öle und Lipide umzuwandeln. Der USP von Colipi ist die Nutzung von industriellen Abgasströmen als Rohstoff, was die Produktion extrem kosteneffizient macht. Sie konnten sich frühzeitig die Unterstützung von Top-Investoren wie dem High-Tech Gründerfonds (HTGF) und dem Innovationsstarter Fonds Hamburg sichern.
• Kynda (Jelmstorf, gegründet 2019): Ursprünglich als Keen 4 Greens von Daniel MacGowan-von Holstein und Franziskus Schnabel gegründet, bietet Kynda Plug-and-Play-Fermentationssysteme für die Lebensmittelindustrie an. Als B2B-Technologiepartner stellen sie modulare Bioreaktoren und Pilzkulturen bereit, mit denen Hersteller ihre eigenen Produktionsabfälle direkt vor Ort kostengünstig in Mykoproteine umwandeln können. Eine kürzliche 3-Millionen-Euro-Seed-Finanzierung – angeführt vom VC EnjoyVenture und massiv flankiert durch ein strategisches Investment des Geflügel-Giganten PHW-Gruppe – unterstreicht das enorme Skalierungspotenzial dieses Kreislauf-Modells.
• Nosh.bio (Berlin, gegründet 2022): Das Team um Tim Fronzek nutzt Pilzbiomasse als funktionalen Inhaltsstoff für die Lebensmittelindustrie, um Clean-Label-Produkte ohne Zusatzstoffe zu ermöglichen. Der technologische Vorsprung von Nosh.bio liegt in der Geschwindigkeit des Fermentationsprozesses. Frühphasen-Finanzierungen durch Earlybird unterstreichen das hohe Vertrauen in das Skalierungspotenzial.
• Ucaneo (Berlin, gegründet 2022): Das Team um Florian Tiller und Carla Glassl beweist, dass Synthetische Biologie auch beim Direct Air Capture (DAC) den Unterschied macht. Statt energieintensiver chemischer Filter nutzt Ucaneo eine biomimetische Technologie: Sie setzen das Enzym Carboanhydrase ein – eines der schnellsten Enzyme der Natur –, um CO₂ bei Raumtemperatur direkt aus der Umgebungsluft zu binden. Mit starken Frühphasen-Finanzierungen durch DeepTech-Fonds wie Nucleus Capital und der US-amerikanischen Grantham Foundation baut Ucaneo derzeit in Berlin-Marienfelde ihre erste industrielle Testanlage auf.
• Insempra (München, gegründet 2021): Das Team um Gründer Jens Klein hat sich zum Ziel gesetzt, die massive Abhängigkeit der globalen Lieferketten von der Petrochemie zu beenden. Über ihre B2B-Technologieplattform nutzen sie Präzisionsfermentation, um maßgeschneiderte Inhaltsstoffe für die Kosmetik-, Lebensmittel- und Textilbranche quasi zu programmieren – von bio-basierten Lipiden und Aromen bis hin zu neuartigen Proteinfasern. Eine hochkarätige Finanzierungsrunde, angeführt von europäischen DeepTech-Schwergewichten wie EQT Ventures und BlueYard Capital, unterstreicht den Anspruch von Insempra, ein globaler industrieller Zulieferer der nächsten Generation zu werden.

Ausblick & Fazit: Der globale Wettlauf

Der Blick über den Tellerrand zeigt: Wir stehen in einem globalen Systemwettbewerb. In den USA treibt die per Executive Order erlassene „National Biotechnology and Biomanufacturing Initiative“ Milliardeninvestitionen in die heimische Infrastruktur, flankiert von Pionieren, die dort und in Frankreich (wie Biomemory) bereits an der Verschmelzung von SynBio und DNA-Datenspeicherung arbeiten. In Asien, insbesondere in China und Singapur, werden derweil regulatorische Hürden in Rekordzeit abgebaut, um die Marktführerschaft bei der Biomanufaktur zu übernehmen. Flankiert wird dies von Hubs wie Israel, die mit massivem VC-Kapital den globalen Markt für kultivierte Proteine dominieren wollen.

Das Fazit für das Jahr 2026: Biologie ist die Infrastruktur der Zukunft. Für Gründer*innen bedeutet dies, dass die Zeit der reinen Plattform-Versprechen vorbei ist; gefragt sind konkrete Produkte und belastbare Unit Economics. Für Investor*innen bietet SynBio die seltene Chance, echte „Impact-Rendite“ zu erzielen, indem sie Industrien transformieren, die über Jahrzehnte festgefahren waren. Wer heute den Code der Natur versteht und skalieren kann, wird die Welt von morgen nicht nur verstehen, sondern neu bauen.

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.“