Evergreen Energiesysteme: Bootstrapping im Handwerk

10.06.2026

Autor: Hans Luthardt
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Wie zwei Quereinsteiger*innen einen 5-Millionen-Euro-Markteintritt orchestrierten.

Der Markt für Erneuerbare Energien ist hart umkämpft und stark reguliert. Dennoch hat die Evergreen Energiesysteme GmbH aus dem niedersächsischen Wallenhorst im Jahr 2023 einen bemerkenswerten Markteintritt vollzogen. Das Besondere an diesem Fall: Das Gründerduo bringt keinerlei handwerkliche Vorerfahrung mit. Vanessa Schulte hat einen Hintergrund im Pflegemanagement, Igor Lang ist Kaufmann. Ihr Ansatz zeigt, wie sich traditionelle Branchen durch konsequente Prozessoptimierung, strategische Pivots und eine smarte Positionierung erschließen lassen.

Startkapital versus Umsatzwachstum

Während der Markt stark von hochfinanzierten, überregional agierenden „Solar-Einhörnern“ geprägt ist, wählte Evergreen einen Bootstrapping-Ansatz. Die finanzielle Grundlage bildete ein branchenuntypisches Startkapital von lediglich 100.000 Euro. Mit diesem verhältnismäßig geringen Seed-Kapital gaben die Gründer*innen 2023 ihre bisherigen Jobs auf. Die Kapitaleffizienz dieses Modells zeigt sich in den Zahlen: Bereits im ersten vollen Geschäftsjahr 2024 erwirtschaftete das Unternehmen einen Umsatz von 5 Millionen Euro.

Regulatory Hacking und HR-Strategie im Handwerk

Für Gründer*innen ohne eigenen Meistertitel stellt der regulatorische Marktzugang im deutschen Handwerk eine hohe Barriere dar. Evergreen löst dieses Problem durch eine strikte Trennung von kaufmännisch-vertrieblicher Führung und technischer Ausführung. In einer Branche, die händeringend nach Fachkräften sucht, ist es dem Duo gelungen, am niedersächsischen Standort innerhalb kurzer Zeit ein Team von rund 30 Mitarbeitenden aufzubauen. Der strategische Hebel im Recruiting: Das Unternehmen positioniert sich als digital affiner, regionaler Akteur mit flachen Hierarchien und grenzt sich damit bewusst von den oft starren Strukturen etablierter lokaler Meisterbetriebe ab.

Der Pivot: Warum Fokus Breite schlägt

Die ursprüngliche Go-to-Market-Strategie von Evergreen sah vor, als All-in-One-Anbieter aufzutreten und auch das Dachdeckergewerk intern abzudecken. Diese Hypothese wurde jedoch schnell revidiert: Das Dachdeckerhandwerk gehört heute nicht mehr zum Betrieb. Dieser strategische Pivot ermöglichte es dem Unternehmen, komplexe und schwer skalierbare Ballastbereiche abzuwerfen. Durch die Trennung von unprofitablen oder personalintensiven Gewerken gewann Evergreen an Agilität und fokussiert sich heute rein auf die Planung und Installation von Photovoltaik-Anlagen sowie Wärmepumpen.

Unit Economics und Marktanpassung

Das schnelle Wachstum von Evergreen fällt in eine Phase, in der sich der historische Boom bei Solaranlagen und Wärmepumpen in Deutschland spürbar abkühlt. Planungsunsicherheiten bei Förderprogrammen und kurzfristige Gesetzesänderungen führen zu Investitionszurückhaltung bei den Kund*innen und sorgen für ein politisches „Stop-and-Go“ im Markt.

Trotz dieses Gegenwinds peilt das Start-up für sein viertes Geschäftsjahr eine Umsatzsteigerung auf über zehn Millionen Euro an – eine Marke, die durch das bisherige Wachstum realistisch erscheint: Bereits heute hat Evergreen über 1.000 Anlagen realisiert. Als Zielmarke formuliert das Unternehmen rund 500 verkaufte PV-Anlagen sowie 150 bis 200 Wärmepumpen pro Jahr. Analysiert man diese „Unit Economics“, ergibt sich ein stimmiges Bild: Eine PV-Anlage erzielt im Schnitt zwischen 14.000 und 18.000 Euro Nettoumsatz, eine Wärmepumpe zwischen 25.000 und 30.000 Euro. Zusammengenommen ergibt sich daraus ein rechnerisches Umsatzpotenzial von rund 12 Millionen Euro – was die formulierte Zielmarke von über zehn Millionen Euro als konservativ und gut erreichbar erscheinen lässt. Dies deutet strategisch darauf hin, dass Evergreen auf ein ausgewogenes Portfolio aus volumenstarkem PV-Geschäft und margenstarken Wärmepumpenprojekten setzt.

Learnings für die Praxis

Die Entwicklung von Evergreen Energiesysteme liefert drei zentrale Erkenntnisse für Start-ups in traditionellen Märkten:

  • Vertrieb vor Handwerk: Ein starker Vertrieb füllt die Auftragsbücher, zwingt aber zu einer ebenso schnellen und prozesssicheren Skalierung der internen Abläufe.
  • Agilität durch Outsourcing: Wer in komplexen Märkten wachsen will, muss Kernkompetenzen definieren. Das Abstoßen des Dachdeckergewerks war entscheidend für das qualitative Wachstum.
  • Resilienz in volatilen Märkten: In politisch getriebenen Märkten (wie den Erneuerbaren Energien) müssen Gründer*innen vor allem als Krisenmanager*innen agieren, die flexibel auf regulatorische Änderungen reagieren können.

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SleepTech-Start-up-Report 2026

Schlaf ist die vielleicht härteste Währung der Wirtschaft. SleepTech – über den Wandel vom Wellness-Gadget zum hochregulierten DeepTech-Milliardenmarkt.

Schlaf ist zu einem hochgradig regulierten, technologiegetriebenen Wachstumsmarkt avanciert. Angesichts explodierender volkswirtschaftlicher Schäden durch chronische Erschöpfung und produktive Ausfälle investieren multinationale Konzerne und Krankenversicherer massiv in Lösungen, die das biologische Grundbedürfnis präzise messbar, steuerbar und skalierbar machen. Zwischen klinisch validierter Neuromodulation, biometrischen Smart Textiles und prädiktiver KI hat sich ein hochkomplexes DeepTech-Ökosystem etabliert. SleepTech hat die verspielte Nische der Consumer-Wellness endgültig hinter sich gelassen und agiert an der Schnittstelle von medizinischer Prävention und High-Tech-Leistungsoptimierung, um die menschliche Regeneration völlig neu zu definieren.

Wenn Daten auf harte Fakten treffen

Der Markt für Schlaftechnologie hat seine Konsolidierungsphase hinter sich und präsentiert sich reifer denn je. Wegweisende Analysen, wie die viel zitierte Studie der RAND Corporation und aktuelle Reports von Krankenkassen wie der DAK-Gesundheit, beziffern den volkswirtschaftlichen Schaden durch schlechten Schlaf allein in Deutschland auf rund 60 Milliarden Euro jährlich. Diese Zahl hat Vorstände und Versicherer gleichermaßen aufwachen lassen. Der technologische Haupttreiber dieser neuen Marktdynamik ist die angewandte KI in Verbindung mit Closed-Loop-Systemen – also Technologien, die Schlaf nicht nur passiv tracken, sondern durch thermische oder akustische Interventionen in Echtzeit aktiv verbessern.

Die Investitionsvolumina spiegeln diese Systemrelevanz wider. Weltweit flossen zuletzt weit über dreißig Milliarden Euro Venture Capital in den erweiterten HealthTech-Sektor, wobei sich der Fokus in Europa massiv von reiner Hardware hin zu Software-as-a-Medical-Device (SaMD) und hybriden Modellen verschoben hat. Wer heute als tiefentechnologisches Schlaf-Start-up in Deutschland das Potenzial für B2B-Rahmenverträge oder offizielle DiGA-Zulassungen beweist, ruft in einer Series-A-Runde mittlerweile realistische Summen von 12 bis 18 Millionen Euro auf.

Simple Pulsmessung war gestern

Die Zeit der einfachen Wearables am Handgelenk, die uns am Morgen lediglich mitteilen, wie schlecht wir geschlafen haben, ist vorbei. Den Markt dominieren in diesem Jahr drei hochspezifische Sub-Sektoren.

  • An vorderster Front steht die aktive Neuromodulation. Hierbei messen Sensoren die Gehirnwellen und stimulieren durch exakt getimte akustische oder milde elektrische Impulse die Tiefschlafphasen – eine Technologie, die von Start-ups wie dem US-Unternehmen Somnee oder Vorreitern wie Earable Neuroscience mit ihrem FRENZ Brainband bereits erfolgreich kommerzialisiert wurde.
  • Der zweite massive Treiber sind biometrische Smart Textiles. Mit Graphen durchzogene Matratzenbezüge und sensorgestützte Recovery-Sleepwear regulieren die Mikroklimata des Körpers vollautomatisch, inspiriert von den dynamischen Temperatur-Algorithmen, die Eight Sleep einst salonfähig machte.
  • Der dritte und mit Abstand lukrativste Sektor ist der B2B Corporate Sleep Market. Hier verkaufen Gründer keine Hardware mehr an Endkunden, sondern lizensieren ganzheitliche, KI-gestützte Schlaf-Coaching-Plattformen wie Sleepio oder Shleep als Employee-Benefit-Programme an DAX-Konzerne, um die Resilienz der Belegschaft messbar zu erhöhen und Ausfallzeiten zu minimieren.

Die Friedhöfe der Wearables und ihre bitteren Lektionen

Doch der Weg in diese lukrative Gegenwart war mit prominenten Marktopfern gepflastert. Der spektakuläre Absturz des US-Unternehmens Hello, das mit seinem Schlafsensor „Sense“ knapp 50 Millionen US-Dollar einsammelte und dann krachend den Betrieb einstellen musste, oder der harte Pivot der französischen Firma Dreem weg vom teuren Endkundenmarkt hin zur klinischen Forschung unter dem Dach von Beacon Biosignals, sind mahnende Beispiele.

Aus diesen geplatzten Träumen lassen sich vier fatale Fallstricke für heutige Gründer ableiten.

  • Der erste Irrtum betrifft die Unit Economics im Hardware-Bereich. Wer komplexe Sensorik baut, verbrennt in der Produktion und Logistik Margen, die sich über Einmalkäufe nie langfristig refinanzieren lassen.
  • Der zweite Fallstrick ist die Illusion des B2C-Marktes. Die Customer Acquisition Costs (CAC) im überfüllten Consumer-Health-Segment sind derart exorbitant, dass Start-ups ohne einen klaren B2B- oder B2B2C-Vertriebskanal schlicht ausbluten.
  • Die dritte tödliche Falle ist die Regulatorik. Wer medizinische Behauptungen aufstellt, ohne die quälend langen und teuren Wege der europäischen MDR-Zertifizierung oder der US-amerikanischen FDA-Zulassung einzuplanen, scheitert spätestens bei der Series B an der Due Diligence der Investor*innen.
  • Der vierte und vielleicht subtilste Fehler ist die „Data-without-Action“-Falle. Kund*innen kündigen Abonnements nach wenigen Wochen, wenn ein Tracker ihnen jeden Morgen nur schonungslos vorhält, wie katastrophal ihr Schlaf war, ohne eine verhaltensändernde, wirksame therapeutische Intervention zu bieten.

Das deutsche Netzwerk: Die Schmieden der Erholung

In Deutschland hat sich eine hochgradig spezialisierte Cluster-Landschaft herausgebildet, die diese Fehler der Vergangenheit zu vermeiden weiß. München hat sich zum unangefochtenen Epizentrum für DeepTech entwickelt, was nicht zuletzt an der engen Verzahnung des Gründungs-Ökosystems der Technischen Universität München (TUM) mit dem Max-Planck-Institut für Psychiatrie liegt, wo Weltklasse-Forschung zur Schlafarchitektur stattfindet. Berlin bleibt der strategische Hub für digitale Geschäftsmodelle und B2B-SaaS, befeuert durch das interdisziplinäre Schlafmedizinische Zentrum der Charité und eine unübertroffene Dichte an HealthTech-Investoren. Aachen wiederum hat sich durch die Strahlkraft der RWTH und ihres Instituts für Textiltechnik (ITA) als europäischer Knotenpunkt für Smart Textiles etabiert; hier entstehen die Stoffe, die morgen berührungslos unseren Puls messen. Heidelberg und Mannheim runden das Netzwerk ab. Im engen Austausch mit dem renommierten Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI) in Mannheim und der universitären Medizintechnik in Heidelberg fokussieren sich Gründer*innen hier auf hochkomplexe Hardware-Lösungen, die den strengen Anforderungen des klinischen Alltags standhalten.

Investor*innen-Radar: Wer finanziert den Schlaf von morgen?

Das Kapital im SleepTech-Sektor ist so diversifiziert wie die Technologien selbst. Spezialisierte Venture-Capital-Fonds wie HealthCap oder Joyance Partners, die den Trend früh erkannten, dominieren die Seed-Runden tiefgreifender medizinischer Innovationen. Doch längst sind auch die Top-Tier Generalisten aufgewacht. Fonds wie Earlybird und Cherry Ventures führen mittlerweile große Runden in Start-ups an, die das Potenzial zur Skalierung im Corporate-Health-Sektor beweisen. Einen enormen Einfluss üben zudem Corporate VCs aus der Medizintechnik-Industrie aus. Akteure wie ResMed Ventures oder Philips Health Technology Ventures agieren nicht nur als Geldgeber, sondern als strategische Türöffner für globale Vertriebskanäle und klinische Studien. Der wahre Motor der Frühphase sind jedoch hochkarätige Business Angels und Syndikate. Hier finden sich oft erfolgreiche Ex-Gründer*innen aus der ersten Digital-Health-Welle – Köpfe hinter deutschen Erfolgsgeschichten wie TeleClinic oder dem an ResMed verkauften Leipziger SleepTech-Pionier mementor –, die ihr hart erarbeitetes regulatorisches Netzwerk und ihr Kapital nun gezielt an die nächste Generation von Gründern weitergeben.

Die Top Start-ups (Must-Watch)

Die Auswahl für diesen Report basiert auf einer strengen, journalistischen Filter-Matrix. Jedes gelistete Unternehmen musste den Nachweis erbringen, dass es über die reine Lifestyle-Datenmessung hinausgeht und klinisch validierte Evidenz, regulatorische Zulassungen (wie die Erstattungsfähigkeit als DiGA oder die Zertifizierung als Medizinprodukt) oder etablierte B2B-Kund*innenstrukturen vorweisen kann. Im Fokus stehen die echten, faktengesicherten Treiber der Digital-Health-Transformation im deutschsprachigen Raum mit Gründungs- oder Skalierungsfokus ab 2020.

Mementor (Macher von „somnio“) – Der digitale Pionier

Gegründet von Dr. Noah Lorenz, Alexander Rötger und Jan-Felix Topp mit operativer Wiege in Leipzig, ist Mementor der regulatorische und kommerzielle Leuchtturm der deutschen Szene. Ihr Hauptprodukt somnio ist die erste dauerhaft zugelassene Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) zur Behandlung von Ein- und Durchschlafstörungen (Insomnie). Das B2B2C-Modell funktioniert rein auf Rezept: Die App wird von Ärzt*innen verordnet und die Kosten werden zu 100 % von den gesetzlichen Krankenkassen übernommen. Die Technologie basiert auf digitalisierter kognitiver Verhaltenstherapie (KVT-I), deren Wirksamkeit in kontrollierten Studien klinisch nachgewiesen wurde. Nach einer Frühphasen-Finanzierung durch den Technologiegründerfonds Sachsen (TGFS) folgte im August 2022 der Ritterschlag: Der globale Schlafforschungsgigant ResMed übernahm das Unternehmen vollständig, um die Technologie international zu skalieren.

Sleepiz – Die Revolution des berührungslosen Trackings

Eine hochinnovative Ausgründung der ETH Zürich (gegründet von Dr. Soumya Sunder Dash, Dr. Marc Rullan und Max Sieghold), die über ihre deutsche Tochtergesellschaft (Sleepiz GmbH, Berlin) den hiesigen Klinik- und Praxis-Markt erobert hat. Das Unternehmen vertreibt seine Screening-Systeme für das Remote Patient Monitoring (RPM) direkt an Allgemeinmediziner, Pneumologen und Schlaflabore zur physiologischen Heimmessung. Ihr USP ist ein medizinisch zertifiziertes kontaktloses Tracking (CE-Klasse IIa): Ein kompaktes Gerät auf dem Nachttisch misst mittels harmloser Radar-Wellen (Millimeterwellen-Technologie) Atembewegungen und Herzrate völlig berührungslos und exakt durch die Bettdecke hindurch. Das MedTech-Unternehmen sammelte in seiner Series-A-Runde insgesamt 6,2 Millionen CHF ein, angeführt von dem renommierten Investorennetzwerk Verve Ventures, der Zürcher Kantonalbank (ZKB) und gesundheitsfokussierten Business Angels.

Diametos (Macher von „Snorefox“) – Die Acoustic-AI-Diagnostik

Das im Jahr 2020 von dem Akustik-Ingenieur Dr. Christoph Janott und Heiko Butz in Potsdam gegründete Diametos schließt die riesige Diagnostiklücke bei nächtlichen Atemaussetzern. Das B2B2C-SaaS-Unternehmen lizenziert seine zertifizierte Medizintechnik an Krankenversicherungen wie die BIG direkt gesund und fungiert als Screening-Schnittstelle für HNO-Ärzt*innen. Ihre App Snorefox ist das einzige am Markt befindliche, medizinisch zertifizierte System, das mittels KI das Risiko einer obstruktiven Schlafapnoe rein akustisch bestimmt. Der/die Patient*in benötigt keinerlei Hardware; das Smartphone-Mikrofon auf dem Nachttisch reicht aus, um Atemmuster und die Frequenz des Schnarchens auf Basis eines weltweit führenden, proprietären Audiodatensatzes fehlerfrei zu analysieren. Finanziert wird das Unternehmen durch ein Konsortium aus erfahrenen Healthcare-Business-Angels, internationalen Industriepartnern sowie strategischen Forschungs-Fördergeldern der Investitionsbank des Landes Brandenburg (ILB).

LunaLab – Das dezentrale Schlaflabor

Gegründet im Jahr 2021 von Prof. Dr. med. Ulrich Sommer und Prof. Dr. med. Clemens Heiser – zwei der führenden deutschen HNO-Fachärzte und Somnologen –, bricht das Münchner Start-up die monopolistischen Strukturen klassischer Schlafkliniken auf. Die Telemedizin-Plattform digitalisiert den gesamten Patientenpfad von der Erstanamnese über das Heimscreeing bis zur Therapieplanung. LunaLab sendet Patient*innen ein leichtes, kabelloses und CE-zertifiziertes Messgerät nach Hause, welches die Schlafarchitektur im vertrauten Bett analysiert. Durch die automatisierte Datenübermittlung und ein Netzwerk angeschlossener Fachärzt*innen wird die Wartezeit auf eine Schlafanalyse von sechs Monaten auf wenige Tage verkürzt. Das Unternehmen beweist hohe Resilienz und finanziert sein starkes Wachstum von bereits über 1.500 erfolgreich behandelten Patient*innen vollständig organisch aus eigenen operativen Mitteln.

Ausblick: Die globalen Wellen erreichen Europa

Der europäische Markt agiert nicht im Vakuum, und ein Blick über die Grenzen zeigt die tektonischen Verschiebungen, die den hiesigen Markt dominieren. Aus den USA schwappt der Siegeszug rein softwarebasierter Screening-Verfahren auf Basis von Alltags-Hardware herüber. Seit die US-Zulassungsbehörde FDA den Tech-Giganten wie Apple und Samsung die medizinische Freigabe für die Erkennung von Schlafapnoe via Smartwatch erteilt hat, wandelt sich der Markt rasant: ConsumerTech wird zum klinischen Vorzimmer und zwingt die europäische Zulassungspraxis unter der MDR zu schnelleren, agileren Prozessen. In Asien wiederum, getrieben durch die demografische Überalterung in Japan und Südkorea, hat sich SleepTech fest in der institutionalisierten Pflege etabliert. Industrie-Schwergewichte wie Paramount Bed zeigen mit Systemen wie dem sensorgestützten Nemuri SCAN, wie automatisierte Betten und vorausschauendes Schlaf-Tracking die chronisch überlastete Altenpflege entlasten. Israel wiederum zementiert seinen Ruf als DeepTech-Schmiede für das kontaktlose Zeitalter. Start-ups wie Neteera Technologies demonstrieren, wie hochentwickelte Mikroradar-Sensoren jede Art von Körperkontakt oder Wearables überflüssig machen. Diese berührungslose Erfassung von Atemfrequenz und Herzratenvariabilität verlagert das klassische Schlaflabor endgültig und barrierefrei in die eigenen vier Wände der Patient*innen.

Für Gründer*innen und Investor*innen untermauert diese Entwicklung eine unmissverständliche Wahrheit: Wer auf dem modernen SleepTech-Markt nachhaltig Wert stiften und skalieren will, muss klinische Evidenz und regulatorische Validierung zwingend mit wasserdichten B2B- oder B2B2C-Geschäftsmodellen verheiraten – sei es über die direkte Erstattungsfähigkeit der Krankenkassen oder als strategische(r) Partner*in im betrieblichen Gesundheitsmanagement von Großkonzernen. Schlaf ist längst keine esoterische Lifestyle-Nische mehr, sondern die kritische und messbare Infrastruktur der menschlichen Leistungsfähigkeit und Gesundheit. Diejenigen Akteur*innen, die diese neuronale und biologische Infrastruktur am präzisesten vermessen, analysieren und durch therapeutische Ansätze reparieren, bauen die technologischen Einhörner des nächsten Jahrzehnts.

TradeAnyMachine: Bagger, Bieten, B2B

Wie ein WHU-Alumnus den Markt für gebrauchte Baumaschinen digitalisiert.

Das Düsseldorfer Start-up TradeAnyMachine will den Verkauf gebrauchter Baumaschinen für Bauunternehmen lukrativer und sicherer machen. Anstatt Maschinen über lokale Händler*innen an internationale Käufer*innen weiterzureichen und dabei Marge einzubüßen, vernetzt das Unternehmen beide Seiten direkt. Gründer Nils Jacoby verbindet dabei digitales Know-how mit einem engen Draht in die Branche.

Vom Sneaker-Reseller zum B2B-Plattformgründer

Hinter TradeAnyMachine steht ein Gründer, der das Unternehmertum früh für sich entdeckte: Schon mit 14 Jahren baute Nils Jacoby erfolgreich ein Sneaker-Reselling-Geschäft auf. Neben seinem Studium an der WHU gründete er eine Social-Media-Agentur und setzte Kampagnen für Autohäuser von Marken wie Ferrari und Porsche um. Der Impuls zu TradeAnyMachine entstand schließlich aus einem Kundenprojekt im Bau- und Immobilienumfeld. Jacoby erkannte schnell, wie viel Geld Bauunternehmen beim klassischen Verkauf über Zwischenhändler auf der Straße liegen lassen.

Doch der Einstieg des Performance-Marketing-Experten in den traditionsgeprägten Baumaschinensektor war nicht ohne Reibung. „Die Branche hat mir früh klargemacht, dass ein Bauunternehmer nicht auf eine Plattform wechselt, weil sie gut aussieht, sondern weil sie ihm nachweislich einen besseren Preis und einen verlässlichen Prozess bietet“, erinnert sich Jacoby. Man müsse verstehen, wie die Branche tickt – ein intensiver Lernprozess, der für den Gründer im Nachhinein „das Beste war, was passieren konnte“.

Die kapitalintensive erste Entwicklungsphase stemmte er aus eigenen Mitteln und mit Unterstützung des Gründerstipendiums NRW. Der größte Hebel dabei: Jacoby programmierte die Plattform kurzerhand selbst. „Gerade heute, mit KI als Werkzeug, kann ein einzelner Entwickler umsetzen, wofür man vor wenigen Jahren ein ganzes Team gebraucht hätte“, betont der Gründer. Das spare nicht nur Geld, sondern mache das Start-up extrem agil: „Wenn ein Kunde ein Problem meldet, kann die Lösung morgen live sein.“

Die Plattform-Ökonomie im B2B-Check

TradeAnyMachine adressiert den wirtschaftlichen Druck, unter dem viele deutsche Bauunternehmen heute stehen. Die digitale Lösung verkürzt den Zwischenhandel und wird über zwei Säulen abgewickelt:

  • Inserat: Über SellAnyMachine.com können Bauunternehmen ihre gebrauchten Maschinen in wenigen Minuten kostenlos einstellen.
  • Wettbewerb & Netzwerk: Auf BuyAnyMachine.com gehen die Maschinen in ein Auktionsverfahren, bei dem aktuell mehr als 750 vorab geprüfte internationale Händler*innen mitbieten.

Obwohl die Baubranche als wenig digitalaffin gilt, zählen bereits Branchengrößen wie Eiffage-Infra Bau und Bobcat zu den Partnern des Start-ups. Jacoby räumt ein, dass die meisten Konzerne zunächst stutzig reagieren, wenn ein junges Tech-Unternehmen ihre Prozesse übernehmen will. Hochglanz-Präsentationen helfen da wenig. „Überzeugt hat am Ende kein Pitch, sondern das Ergebnis: direkter Verkauf ohne Zwischenhandel, nachweislich bessere Preise und eine komplette Abwicklung durch uns“, stellt Jacoby nüchtern fest. Seine Erkenntnis aus dem B2B-Vertrieb: „Vertrauen gewinnt man bei einem Konzern durch die erste Maschine, die sauber verkauft wird.“

Transaktionsrisiko? Übernimmt das Start-up

Der zentrale USP liegt jedoch im Juristischen: Gegenüber den verkaufenden Bauunternehmen tritt TradeAnyMachine als deutscher Vertragspartner auf. Laut Angaben der Gründer lassen sich durch den direkten internationalen Wettbewerb bis zu 15 Prozent höhere Erlöse erzielen – doch internationale Deals bergen für die Verkäufer oft erhebliche Ausfallrisiken.

„Genau dieses Risiko wollen Bauunternehmen nicht tragen, und deshalb übernehmen wir es“, erklärt Jacoby selbstbewusst. Er schränkt jedoch ein, dass dies keineswegs blind, sondern streng kontrolliert passiere. Die Regel gegen Zahlungsausfälle ist denkbar simpel: „Die Maschine wird erst übergeben, wenn das Geld vollständig bei uns eingegangen ist.“

Auch bei der Haftung für verdeckte Mängel baut das Unternehmen vor. Da gebrauchte Baumaschinen im B2B-Geschäft grundsätzlich unter Ausschluss der Gewährleistung verkauft werden, steht und fällt alles mit der Vorab-Prüfung. Jede Maschine wird vor dem Verkauf akribisch dokumentiert. „Der Verkäufer arbeitet mit uns aus dem Grund, dass er sich um nichts kümmern muss, also müssen unsere Prozesse so sauber sein, dass wir das auch halten können“, resümiert der Unternehmer das eigene Risikomanagement.

Angriff auf die Platzhirsche

Aktuell wird der Markt von großen, etablierten Portalen dominiert. Während klassische Anzeigenportale zwar Reichweite bieten, lassen sie die Verkäufer*innen bei der Abwicklung oft allein. Online-Auktionshäusern mangelt es wiederum oft an Geschwindigkeit und direkter Planbarkeit. Genau in diese Lücke stößt TradeAnyMachine.

Doch ein Plattform-Modell steht und fällt mit der Liquidität auf beiden Seiten – und der Akquise von Nutzer*innen, die oft Unsummen verschlingt. Auf die Frage, wie das Start-up internationale Händler*innen ohne verbranntes Millionenbudget anlockt, hält sich Jacoby bedeckt und deklariert die genaue Strategie als Wettbewerbsvorteil. Er lässt jedoch durchblicken, dass sein Hintergrund im Performance-Marketing hier entscheidend sei: „Wir gewinnen Käufer heute zu einem Bruchteil der Kosten, die im klassischen Marketing dafür üblich wären.“

Das Monetarisierungsmodell ist derweil äußerst transparent aufgesetzt. Für die Verkäufer*innenseite bleibt die Plattform komplett kostenlos, während der/die Käufer*in im Erfolgsfall eine Gebühr von vier Prozent des Kaufpreises zahlt. Jacoby argumentiert pragmatisch: „Der Verkäufer hat keinen Grund, nicht bei uns zu listen, und der Käufer zahlt nur, wenn er tatsächlich eine Maschine erhält.“

Unser Fazit

Für die Start-up-Szene ist TradeAnyMachine ein exzellentes Beispiel dafür, wie sich klassische B2B-Branchen durch zielgerichtete Plattform-Ökonomie modernisieren lassen. Anstatt einen Markt vom Reißbrett neu zu erfinden, digitalisiert der Gründer einen etablierten Wertschöpfungsprozess und löst ein echtes Problem: Margenverlust und Transaktionsrisiko. Diese Marktexpertise, gepaart mit den digitalen Fähigkeiten des Gründers, bildet ein solides Fundament, um das klassische Handels-Dilemma im B2B-Segment aufzubrechen.

tripbot: KI-Reiseplanung jenseits der Inspiration

Bunte Urlaubsbilder generieren kann jede KI – doch wenn es um echte Preise und Verfügbarkeiten geht, scheitern viele Systeme. Der 21-jährige Gründer Nico Neser will diese Lücke mit seinem Start-up tripbot schließen. Durch eine strikte technische Trennung von generativer Inspiration und harten Datenbank-Fakten verspricht der Autodidakt mehr Transparenz im Buchungs-Dschungel. Ein ambitionierter Plan, der sich in einem von Milliarden-Konzernen dominierten Markt erst noch beweisen muss.

Hinter tripbot steht kein großes Entwicklerteam, sondern ein klassischer Solo-Founder. Der Fachabiturient Nico Neser aus Mittelfranken hegte eigentlich den Berufswunsch, Pilot zu werden, weshalb das Thema Reisen für ihn auch privat eine zentrale Rolle spielt. Die Idee zu tripbot entstand laut Neser Mitte 2025 aus einer persönlichen Nutzerfrustration: Er sei es leid gewesen, unzählige Browser-Tabs öffnen zu müssen, um Preise, Hotels und Bewertungen mühsam zu vergleichen.

„Vom ersten ernsthaften Prototypen bis zum heutigen funktionierenden MVP war es ungefähr ein Jahr intensiver Entwicklung“, blickt Neser zurück. Aus einer simplen Idee entsprang schnell ein komplexes Geflecht aus Flug- und Hotelsuche, Zahlungsabläufen und einer separaten KI-Schnittstelle. Dass er sich das alles nur über YouTube beigebracht habe, sei zu kurz gegriffen, räumt der Gründer ein; KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge hätten ihm vor allem geholfen, schneller zu lernen. Dennoch betont er die menschliche Aufsichtspflicht: „Gerade bei einem Produkt, über das später echte Reisen und Zahlungen abgewickelt werden, muss ich kritische Abläufe selbst nachvollziehen, testen und absichern.“ In der gebootstrappten Anfangsphase ohne Investorengelder habe er vor allem gelernt, mit technischen Grenzen umzugehen. „Man lernt, dass Gründen nicht bedeutet, auf jede Frage sofort eine Antwort zu haben. Es bedeutet, Verantwortung dafür zu übernehmen, eine belastbare Antwort zu finden“, so der 21-Jährige.

Das Problem: Wenn Inspiration an der Buchungsrealität scheitert

Der Kern von tripbot beruht auf der Annahme, dass Reise-KI heute oft an den harten Buchungsfakten scheitert. Nico positioniert sein Produkt gegen reine „Inspirations-KIs“, die Traumstrände vorschlagen, den Buchungsprozess selbst aber kaum erleichtern.

Auf die Frage, wie er das Halluzinieren der KI bei konkreten Preisen verhindert, verweist Neser auf eine strikte Systemarchitektur. „Bei tripbot sind klassische Reisesuche und KI-Suche bewusst zwei unterschiedliche, aber miteinander verbundene Wege“, stellt er klar. Preise und Tarife werden klassisch über APIs etablierter Anbieter*innen abgerufen. Die KI fungiere lediglich als Übersetzer für natürliche Reisewünsche, wie etwa die Suche nach einem ruhigen Hotel abseits der Partymeile.

„Das Sprachmodell darf eine Anfrage verstehen, Prioritäten erkennen und Ergebnisse erklären. Es darf aber nicht selbst einen Flugpreis, eine Verfügbarkeit oder eine Buchungsbedingung erfinden“, skizziert Neser. Auf die Fehleranfälligkeit der KI angesprochen, verzichtet er auf PR-Floskeln: „Eine hundertprozentige Garantie, dass ein generatives System niemals einen Fehler macht, wäre aus meiner Sicht unseriös.“ Wichtig sei vielmehr, dass ein sprachlicher Fehler nicht automatisch zu einer fälschlichen Buchung führe. Ob diese theoretische Trennung auch einem massenhaften Stresstest mit tausenden komplexen Live-Anfragen standhält, wird allerdings erst der geplante Rollout zeigen.

Geschäftsmodell und der riskante Kampf um Nutzer*innen

Das Marktumfeld ist unerbittlich, Giganten wie Booking.com investieren selbst Milliarden. Wie also die ersten 10.000 aktiven Nutzer*innen gewinnen? „Ich möchte die ersten 10.000 aktiven Nutzer nicht über teure Anzeigen einkaufen“, blockt Neser den kapitalintensiven Weg ab. Er setzt stattdessen auf organisches Wachstum, SEO rund um echte Nutzerfragen und eine enge Einbindung der Community. „Entscheidend sind Menschen, die den Mehrwert verstehen, das Produkt wiederverwenden, es weiterempfehlen und über tripbot buchen“, lautet seine Strategie.

Aus unserer Sicht ist das ein hochriskantes Unterfangen: Im brutalen B2C-Travel-Segment, in dem die großen Portale fast alle Werbeplätze und Suchergebnisse dominieren, gilt rein organisches Wachstum heute als fast utopisch. Die Plattform selbst monetarisiert sich über Buchungsprovisionen, während die KI-Suche in einem Freemium-Modell mit optionalem Pro-Abo münden soll. Einem schnellen Investoreneinstieg erteilt Neser vorerst dennoch eine Absage: „Ich möchte nicht früh eine große Runde aufnehmen, nur um unbewiesene Werbekanäle zu finanzieren oder KI-Nutzung dauerhaft zu subventionieren. Kapital sollte einen funktionierenden Motor beschleunigen. Es sollte nicht den fehlenden Motor ersetzen.“

Haftung und das Retention-Problem

Auch die rechtlichen Hürden bei Reisebuchungen thematisiert der Autodidakt. „Die KI steht nicht zwischen dem Nutzer und einer rechtlich relevanten Bestätigung und darf keine eigene Buchungsbestätigung erfinden“, erklärt Neser. Vor jedem Abschluss werden die Preise aus den Datenbanken live re-evaluiert und dem/der Nutzer*in klassisch zum Checkout vorgelegt.

Um Nutzer*innen trotz der geringen Reisefrequenz von ein bis zwei großen Urlauben im Jahr an tripbot zu binden, verzichtet der Gründer auf künstliche App-Gamification oder aggressive Push-Nachrichten. Der Mehrwert soll stattdessen im Langzeitgedächtnis der Plattform liegen: Wer immer Direktflüge oder ruhige Hotels bucht, bekommt diese Vorlieben beim nächsten Urlaub direkt berücksichtigt. „Der eigentliche Vorteil entsteht nicht daraus, dass tripbot Menschen häufiger zu Reisen überredet. Er entsteht daraus, dass jede neue Planung auf den Erfahrungen der vorherigen aufbauen kann“, argumentiert der Entwickler. Ob dieser sanfte Ansatz im schnelllebigen Reise-Markt ausreicht, in dem Gewohnheit und aggressive Rabattschlachten oft über reine Nutzerfreundlichkeit siegen, bleibt abzuwarten.

Blick in die Zukunft

Jetzt steht der Feinschliff an. „In den kommenden zwölf Monaten steht zunächst nicht maximale Reichweite, sondern ein belastbares Fundament im Mittelpunkt“, skizziert Neser den Weg zum stufenweisen, öffentlichen Launch, der für August 2026 angesetzt ist. Bis 2028 sieht er tripbot als etablierte, mehrsprachige Reiseplattform aus Europa, die perspektivisch auch Hotels direkt und zu faireren Konditionen anbinden soll.

Am Ende geht es dem 21-Jährigen offensichtlich um mehr als nur Code und APIs. „Ich habe tripbot nicht gebaut, um einfach eine weitere Reiseplattform zu schaffen“, resümiert Nico Neser seine Motivation. „Ich habe es gebaut, weil ich glaube, dass jeder Mensch das Recht auf eine einfache, faire und stressfreie Reiseplanung hat.“ Eine ehrenwerte Vision – deren härtester Praxistest im direkten Kampf um die Gunst der Endkund*innen gerade erst beginnt.

Stichtag 2. August: Der EU AI Act zwingt Start-ups zur KI-Kennzeichnung – Das müsst ihr jetzt tun

Der Countdown läuft: Am 2. August 2026 endet die Übergangsfrist für Artikel 50 des EU AI Acts. Was das für Start-ups bedeutet, die generative KI im Content-Marketing, E-Commerce oder Kund*innenservice einsetzen, liest du hier.

Egal ob Produktbeschreibungen im Online-Shop, Social-Media-Posts, Werbevideos oder der Support-Chatbot: Generative KI ist aus den Prozessen der meisten Start-ups nicht mehr wegzudenken. Sie spart Zeit und Geld. Doch die Ära der stillschweigenden Automatisierung endet in knapp drei Wochen. Dann gilt: KI-Inhalte müssen klar gekennzeichnet werden. Wer das ignoriert, riskiert teure Abmahnungen und im schlimmsten Fall hohe Behördenstrafen. Hier ist euer Last-Minute-Briefing.

Mit dem scharfen Start der Transparenzpflichten nach Artikel 50 der europäischen KI-Verordnung verlangt Brüssel Klarheit: Nutzer*innen haben das Recht zu wissen, wann sie es mit einer Maschine zu tun haben.

Was genau fordert Artikel 50 von euch?

Die neuen Regeln betreffen fast jeden digitalen Berührungspunkt. Konkret müsst ihr folgende Bereiche ab dem 2. August kennzeichnen:

  • Chatbots und KI-Interaktionen: Wenn Kund*innen auf eurer Website mit einem KI-Support-Bot chatten, muss das eindeutig erkennbar sein. Ausnahme: Es ist aus den Umständen ohnehin offensichtlich.
  • Bilder, Videos und Audios (Deepfakes): KI-generierte visuelle oder auditive Inhalte, die echten Personen, Orten oder Ereignissen ähneln, müssen als synthetisch markiert werden. Die Markierung muss dabei so erfolgen, dass sie auch maschinenlesbar ist (etwa durch Wasserzeichen oder Metadaten).
  • Texte für die Öffentlichkeit: Werden Artikel zu gesellschaftlich, wirtschaftlich oder politisch relevanten Themen per KI generiert und für die Allgemeinheit veröffentlicht (etwa auf eurem Corporate Blog), greift ebenfalls eine Kennzeichnungspflicht.

Der Ausweg für euer Content-Marketing: "Human in the Loop"

Müsst ihr jetzt unter jeden LinkedIn-Post schreiben "Erstellt mit ChatGPT"? Nicht zwingend. Bei Texten gibt es eine entscheidende Ausnahme: Die Kennzeichnungspflicht entfällt, wenn ein Mensch (zum Beispiel euer Content-Manager) den KI-Entwurf vor der Veröffentlichung prüft und die redaktionelle Verantwortung dafür übernimmt.

Auch reine Assistenzleistungen – wie die Rechtschreibprüfung durch DeepL Write oder Grammatik-Korrekturen – müssen nicht deklariert werden. Wer die KI als Copiloten und nicht als Autopiloten nutzt, hat deutlich weniger regulatorischen Stress.

Warum ihr das Thema nicht ignorieren dürft

Wer meint, als kleines Start-up unter dem Radar zu fliegen, unterschätzt das Risiko massiv. Zwar wird die Aufsichtsbehörde bei einem kleinen Shop nicht sofort das theoretisch mögliche Maximalbußgeld von bis zu 15 Millionen Euro (oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes) verhängen. Die viel akutere und teurere Gefahr lauert im Wettbewerbsrecht: Abmahnwellen durch Mitbewerber*innen. Fehlende KI-Kennzeichnungen gelten als Marktverhaltensverstoß und können schnell von Konkurrenten oder Verbänden abgemahnt werden.

Last-Minute-Checkliste: Was heute zu tun ist

Da der 2. August unmittelbar vor der Tür steht, solltet ihr folgende Punkte sofort abhaken:

  • Schnell-Audit durchführen: Wo genau nutzt ihr KI zur Content-Erstellung? (Shopify-Beschreibungen, Meta Ads, Blog, Newsletter, Support).
  • Freigabeprozesse anpassen: Etabliert feste Workflows für Textinhalte. Sorgt dafür, dass nachweislich ein Mensch den finalen Content prüft ("Human in the Loop"), um die strenge Kennzeichnungspflicht bei Texten zu umgehen.
  • Technik für Medieninhalte klären: Generieren eure KI-Tools (wie Midjourney) bereits maschinenlesbare Metadaten? Stellt sicher, dass die visuelle Kennzeichnung für User*innen im Frontend gut sichtbar ist.
  • Chatbots transparent machen: Ergänzt das Interface eures Customer-Support-Bots sofort um einen klaren Disclaimer ("Du sprichst mit unserem KI-Assistenten").

Fazit: Der KI-Wildwest-Markt wird endgültig reguliert. Die neuen Pflichten bedeuten im ersten Moment Reibungsverluste bei automatisierten Workflows. Wer seine Prozesse jetzt aber rechtssicher aufstellt, schützt die eigene Liquidität und punktet bei Kunden mit Transparenz.

Rechtssichere Formulierungsvorschläge für euren Chatbot-Disclaimer

Hier sind drei nutzer*innenfreundliche und rechtssichere Formulierungsvorschläge für euren Chatbot-Disclaimer, die den Transparenzanforderungen des Artikels 50 im EU AI Act entsprechen. Die Formulierungen sind so gewählt, dass sie die gesetzliche Pflicht erfüllen, ohne den Nutzer bzw. die Nutzerin abzuschrecken – im Gegenteil: Sie managen die Erwartungshaltung und schaffen Vertrauen.

Option 1: Modern & Lässig (Perfekt für E-Commerce & junge B2C-Startups)

Diese Variante ist direkt, sympathisch und integriert den gesetzlichen Hinweis nahtlos in die Begrüßung.

„Hi! Ich bin der digitale KI-Assistent von [Name des Startups]. Ich antworte blitzschnell auf deine Fragen. Gut zu wissen: Ich bin eine Künstliche Intelligenz. Falls ich mal nicht weiterweiß, leite ich dich direkt an einen Menschen aus unserem Team weiter. Wie kann ich dir heute helfen?“

Option 2: Professionell & Seriös (Ideal für B2B, SaaS oder FinTech)

Wenn die Zielgruppe formeller ist (Sie-Form), sollte der Disclaimer sehr klar und funktional gehalten sein. Hier steht die Transparenz im Vordergrund.

„Willkommen im Support-Chat von [Name des Startups]. Bitte beachten Sie: Um Ihnen möglichst ohne Wartezeit zu helfen, kommunizieren Sie hier zunächst mit unserem KI-basierten Assistenten. Sie haben jederzeit die Möglichkeit, im Verlauf des Chats eine echte Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter anzufordern. Was ist Ihr Anliegen?“

Option 3: Minimalistisch & Kurz (Für kleine Chat-Widgets auf dem Smartphone)

Wenn der Platz auf mobilen Bildschirmen begrenzt ist, muss der Hinweis extrem komprimiert, aber dennoch eindeutig sein.

„KI-Support: Hallo! Ich bin ein virtueller Assistent und helfe dir sofort weiter. (Hinweis: Generiert durch Künstliche Intelligenz). Stell mir deine Frage!“

Pro-Tipps für die rechtssichere Einbindung

Damit der Disclaimer vor Abmahnungen schützt, müsst ihr bei der Implementierung im Frontend folgende Dinge beachten:

  • Sichtbarkeit: Der Hinweis darf nicht in den AGB oder im Impressum versteckt werden. Er muss direkt zu Beginn der Interaktion sichtbar sein (z. B. als automatische erste Begrüßungsnachricht im Chat-Fenster).
  • Klarheit: Nutzt eindeutige Begriffe wie „künstliche Intelligenz“, „KI-Assistent“ oder „virtueller Bot“. Vermeidet es, dem Bot einfach nur einen menschlichen Namen (z. B. „Kundenberaterin Sarah“) zu geben, ohne den KI-Hinweis deutlich zu ergänzen.
  • Optisches Signal: Ein kleines Roboter-Icon oder ein Badge wie „AI-Support“ am Avatar des Chatbots hilft zusätzlich, die Nutzer*innenerwartung direkt auf einen Blick rechtssicher zu steuern.


Fünf aktuelle Experten-Statements zum Thema EU AI Act

Markus Ehrenmann, Chief Technology Officer bei Open Systems:

„Die Schlagzeilen um die Fristverlängerung im EU AI Act wiegen viele Unternehmen in falscher Sicherheit. Zwar hat die EU-Kommission die Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme um rund 16 Monate verschoben, da technische Standards und Prüfverfahren noch nicht flächendeckend verfügbar sind. Wer daraus jedoch ableitet, dass beim Thema KI-Compliance mehr Zeit bleibt, unterschätzt den akuten Handlungsbedarf.

Denn die zentralen Transparenz- und Governance-Pflichten greifen schon ab August. Bereits in wenigen Wochen müssen Unternehmen nachweisen können, wie sie KI-Systeme steuern und überwachen – von Risikomanagement über technische Dokumentation bis hin zur menschlichen Aufsicht. Diese Vorgaben sind kein bürokratischer Selbstzweck, sondern der Rahmen für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI. Unternehmen, die die Fristverlängerung als Aufschub ihrer Verantwortung verstehen, setzen sich unnötigen Compliance-, Sicherheits- und Reputationsrisiken aus.“

Dirk Pfefferle, General Manger von Diligent DACH: 

„Die bevorstehende Frist für die Transparenzvorschriften des EU AI Acts markiert einen Wendepunkt, denn sie verlagert die KI-Debatte von Grundsatzfragen hin zur praktischen Umsetzung. Ab August 2026 müssen Organisationen mehr tun, als nur über verantwortungsvolle KI zu sprechen. Sie müssen bestimmte KI-Nutzungen gemäß EU AI Act klar offenlegen – etwa wenn Nutzer mit bestimmten KI-Systemen interagieren, und in festgelegten Fällen, wenn Inhalte KI-generiert oder manipuliert wurden.

Transparenz ist kein Hindernis für Innovation, sondern die Grundlage für Vertrauen. Und gerade für deutsche Vorstände bedeutet das: KI-Transparenz ist längst nicht mehr nur eine technische oder Compliance-Frage, sondern ein zentrales Thema für Governance und Aufsicht. Organisationen, die ihre KI-Systeme erfassen, Risiken klar klassifizieren, Verantwortlichkeiten zuweisen und nachvollziehbare Kontroll- und Freigabeprozesse etablieren, sind nicht nur mit Blick auf Compliance besser aufgestellt, sondern stärken auch ihre Glaubwürdigkeit gegenüber Kunden, Investoren und Regulierungsbehörden.“

Axel Deininger CIO, Utimaco:

„Auch wenn die Deadline für Hochrisiko-KI-Produkte verschoben wurde, bleibt der 2. August ein wichtiger Meilenstein in der Umsetzung des EU AI Acts. Ab diesem Datum werden die Transparenzanforderungen verpflichtend. Während für die meisten Anwender von KI-Systemen ein Label genügt, müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen mit allgemeinem Verwendungszweck ihre Outputs auch maschinenlesbar kennzeichnen.

Ein ergänzend zum AI Act veröffentlichter Code of Practice sieht dafür signierte Metadaten vor. Für diese Signatur benötigen Anbieter und Betreiber sichere kryptografische Systeme, um Unmanipulierbarkeit sicherzustellen. Hardware-Sicherheitsmodule (HSMs) bilden die hardwarebasierte Grundlage für die Sicherung der kryptografischen Schlüssel, mit denen digitale Signaturen überprüft werden – eine unverzichtbare Voraussetzung für den fälschungssicheren Nachweis der Herkunft von KI-Inhalten. Unternehmen aus der Branche sollten dabei aber nicht nur das ‘Jetzt’ im Blick haben, sondern auch die rasante Entwicklung von Quantencomputern. Zukunftssichere Verschlüsselungssysteme müssen kryptoagil sein, um auch mit neuen, quantensicheren Algorithmen arbeiten zu können.“

Petr Amrhyn, CEO von Swisscom Trust Services: 

„Der AI Act der EU ist ein wichtiger Schritt in Richtung mehr Vertrauen im digitalen Raum. Wir sollten diese Regularien nicht als Innovationsbremse sehen, sondern als Chance, mehr Akzeptanz für die Technologie in der Bevölkerung zu schaffen. Künstliche Intelligenz ist inzwischen ein fester Bestandteil der Gesellschaft und der täglichen Arbeit in Unternehmen geworden. Jetzt geht es darum, KI-generierten Content so zu kennzeichnen, dass Nutzerinnen und Nutzer es direkt erkennen können. Dies geht weit über das Labelling als „AI Generated“ bei künstlich erzeugten Bildern hinaus. Die Inhalte sollen von KI-Systemanbietern auch maschinenlesbar gekennzeichnet werden. Vor allem in regulierten Kontexten wird dies wichtig. Verantwortliche sollten stets nachvollziehen können, wo wann welches KI-Modell Input geliefert oder Arbeitsschritte selbstständig übernommen hat. Automatisierbare Timestamping- und Signaturfunktionen werden in diesem Zusammenhang zur Pflicht für Unternehmen, die KI tief in ihre Geschäftsprozesse einbinden wollen."

Tim Beck, CEO und Co-Founder von BLP Digital:

„Die Absicht hinter dem EU AI Act ist richtig: Menschen vor Missbrauch schützen. Das Problem ist die Umsetzung – und die ist typischer Bürokratie-Irrsinn. Alles ist entweder klein-klein durchreguliert oder so schwammig, dass am Ende Juristen statt Ingenieure entscheiden, was möglich ist.

Ein Beispiel: KI kann Bewerbungsprozesse deutlich beschleunigen. Aber bereits das Vorsortieren von Lebensläufen gilt unter dem AI Act als Hochrisiko-System. Das bedeutet konkret: technische Dokumentation, Protokollierungspflichten, menschliche Aufsicht, Konformitätsbewertung und die Registrierung in einer EU-Datenbank.

Dabei reden wir über ein Tool, das der Personalabteilung einfach nur helfen soll, aus 500 Bewerbungen die 20 relevantesten herauszufiltern. Und das ist kein Einzelfall. Der AI Act ist voll von solchen Beispielen, bei denen aus praktischen Werkzeugen bürokratische Großprojekte werden.

Wer den verantwortungsvollen Einsatz von KI so kompliziert macht, dass Unternehmen Projekte lieber aufschieben oder ganz bleiben lassen, schützt niemanden. Ganz im Gegenteil: Er bremst Innovation, gefährdet die Wettbewerbsfähigkeit und überlässt die technologische Führung anderen.“

Ark Climate: System-Update fürs Rathaus

Wie das 2024 gegründete GovTech-Start-up Ark Climate die Excel-Ära beendet und den kommunalen Klimaschutz automatisiert.

Kommunen sind der Flaschenhals der Energiewende: Die Ziele sind ambitioniert, doch in den Rathäusern regieren oft veraltete Software und endlose Tabellenkalkulationen. Wenn deutsche Städte und Landkreise bis 2040 oder 2045 klimaneutral werden sollen, scheitert es selten am politischen Willen, sondern an der operativen Umsetzung. Daten zu Emissionen sind auf verschiedene Excel-Dokumente verteilt, Bürger*innenbeteiligungen versanden in intransparenten Prozessen und Fachabteilungen arbeiten in Silos. Das 2024 gegründete Münchner GovTech-Start-up Ark Climate adressiert genau diese Lücke mit einer KI-gestützten SaaS-Lösung im komplexen Markt des öffentlichen Sektors.

Frisches Kapital für einen zähen Markt

Anfang März 2026 schloss das Unternehmen eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 2,1 Millionen Euro ab, angeführt vom ClimateTech-VC Satgana. Ein massiver Vertrauensbeweis in einem Marktumfeld, das für lange Verkaufszyklen und hohe Risikoaversion bekannt ist. Ark Climate räumte bereits 2024 den Gründungspreis „Digitale Innovationen“ ab und wurde zum Newcomer des Jahres bei den German Startup Awards 2026 gekürt. Doch wie überlebt man mit dem frischen Kapital die oft zermürbenden Verkaufszyklen in der Verwaltung?

Ruth Bosse, CEO von Ark Climate, kontert dieses Klischee gelassen: „Bei uns dauern die Sales-Cycles tatsächlich gar nicht so lang, wie sonst im öffentlichen Sektor üblich, sondern wirklich nur drei bis vier Monate.“ Der Grund dafür sei das tiefe Verständnis für die Kund*innen und ein Produkt, das einen echten, bislang ungelösten Bedarf treffe. „Wenn man so schnell verkauft, geht einem auch nicht auf halber Strecke die Puste aus“, betont die Gründerin. Die 2,1 Millionen Euro fließen daher primär in den Aufbau des inzwischen zwölfköpfigen Teams. Man habe einen starken Mix aus Tech, Sales und Customer Success zusammengestellt. „Lauter super motivierte, smarte und richtig nette Menschen. Genau die braucht es, um in diesem Markt Tempo zu machen“, so Bosse weiter.

Gründer-DNA und das B2G-Ökosystem

Hinter Ark Climate steht eine Gründerin mit klarem Founder-Market-Fit: Bosse bringt rund 20 Jahre Erfahrung aus der Kommunalpolitik mit. Sie hält einen Master in Mathematik der TU Berlin, einen MBA und promoviert zu politischen Klimaschutzmaßnahmen. Zuvor arbeitete sie fünf Jahre bei McKinsey und entwickelte dort unter anderem den Klimafahrplan 2022 für Stuttgart mit.

Die Historie von Ark Climate ist von Pragmatismus geprägt. Die Gründung startete gebootstrappt mit einem klassischen Beratungsansatz, um den Bedarf über Strategieprojekte in Kommunen zu validieren. Dies brachte erste Umsätze und tiefe Einblicke, wobei Würzburg als erster Entwicklungspartner agierte. Heute sitzt das Team, gefördert durch das exist-Gründungsstipendium, im Münchner Start-up-Inkubator WERK1.

Auf die Bedeutung dieses Standorts angesprochen, gerät die CEO ins Schwärmen: „Das WERK1 finden wir mega!“ Vor allem die Nähe zu anderen GovTechs wie SUMM AI und Merlin sei Gold wert. „Gerade in einem so speziellen Markt wie B2G ist dieser Austausch super wichtig, weil man eben nicht jedes Thema komplett allein durchdenken muss“, erklärt Bosse. Zudem helfe das Ökosystem beim personellen Wachsen, da sich dort viele passende Talente bewegen würden.

SaaS statt Zettelwirtschaft: KI als Problemlöser

Das Produkt von Ark Climate ist eine „AI first“-Software-as-a-Service-Plattform für Klimaschutzabteilungen. KI-gestütztes Daten- und Maßnahmen-Management soll die Effizienz abteilungsübergreifend massiv erhöhen und durch integrierte Assistenten Beratungskosten senken. Ein Dashboard macht Erfolge für die Öffentlichkeit sichtbar – besonders wichtig für Politiker*innen, die auf das Vertrauen der Wähler*innen angewiesen sind. Abgerechnet wird via gestaffeltem Lizenzmodell nach Einwohner*innenzahl. Da der öffentliche Sektor höchste Anforderungen stellt, ist die Lösung DSGVO-konform und garantiert Hosting auf deutschen Servern.

Doch wie schafft eine KI verlässliche Auswertungen, wenn Rohdaten unstrukturiert oder tief in analogen Aktenordnern versteckt sind? Bosse räumt ein, dass der allererste Schritt reine Fleißarbeit sei: „Wir digitalisieren all diese Informationen und führen sie zusammen.“ Dafür habe man eigene KIs gebaut, die beispielsweise alte PDF-Dokumente auslesen und direkt in die Software einspielen. „Damit holen wir das Wissen raus aus den Aktenordnern“, verspricht die Gründerin.

Der eigentliche Clou liege jedoch im Domänenwissen: „Wir haben sehr viel von unserem eigenen Wissen rund um kommunalen Klimaschutz im Tool hinterlegt“, erklärt Bosse. „So können auch Kommunen, die selbst noch kaum Daten haben, von Anfang an von uns lernen – und natürlich auch voneinander.“ Man sei nicht darauf angewiesen, dass erst unzählige Daten eingespeist werden müssten, was den entscheidenden Vorteil gegenüber einer leeren Excel-Tabelle ausmache.

Kampf gegen Excel und leere Kassen

Der Markt für „Climate Compliance“ ist gigantisch: Fast alle der rund 10.750 deutschen Kommunen stehen unter Zugzwang, Klimaschutzkonzepte vorzulegen. Der Hauptkonkurrent ist oft der Status quo: Microsoft Excel und traditionelle Beratungshäuser. Etablierte kommunale IT-Dienstleister*innen tun sich teils schwer, derart nutzer*innenzentrierte Nischen-Lösungen schnell zu bauen.

Trotzdem stellt sich die Gretchenfrage an den Vertrieb: Wie argumentiert man bei klammen Stadtkämmerern für eine Investition in Software, wenn Excel ohnehin vorhanden ist? Bosse rechnet entschlossen vor: „Ark bringt einem Kunden unterm Strich deutlich mehr Geld ein, als es kostet.“ Erstens würden enorme Berater*innenkosten gespart, die bei klassischen Projekten schnell 200.000 bis 300.000 Euro verschlingen. Vieles davon decke die KI in Kombination mit der Berichtsfunktion der Software ab. Zweitens sinken die Personalkosten durch die enorm gestiegene Effizienz. „Personal ist im öffentlichen Sektor das Thema überhaupt: Über 600.000 Stellen sind unbesetzt, der Fachkräftemangel trifft die Verwaltungen mit voller Wucht“, mahnt die CEO. Drittens hole der integrierte KI-Förderagent aktiv Fördergelder rein, meist im sechsstelligen Bereich. Bosses Fazit ist deshalb eindeutig: „Wenn man das zusammenrechnet, ist die Lizenz für Ark am Ende keine Kostenfrage, sondern rechnet sich für jeden Kämmerer.“

Skalierung und der lukrative Lock-in-Effekt

Das B2G-Geschäftsmodell (Business-to-Government) birgt Hürden durch komplexe Haushaltsplanungen und strenge Vergaberichtlinien. Dennoch kooperiert Ark Climate bereits mit 53 Kommunen bundesweit, darunter Berlin Friedrichshain-Kreuzberg, Solingen, Bamberg, Kassel und Überlingen. Sogar das Umweltministerium des Landes Schleswig-Holstein arbeitet bereits mit dem Start-up.

Die Strategie, sich bedarfsgerecht an dem/der Kund*in zu entwickeln, zahlt sich aus. Gelingt es, die Software flächendeckend als Standard zu etablieren, profitiert Ark Climate von einem entscheidenden Branchenmerkmal: dem Lock-in-Effekt. Einmal integrierte Behörden-Software wird wegen des immensen Wechselaufwands nur sehr selten wieder gekündigt.

Der Weg zur flächendeckenden Skalierung in den nächsten 24 Monaten ist bereits abgesteckt, und der Vertriebsprozess sei massiv standardisiert. Man wisse genau, mit wem man sprechen müsse – vom Klimaschutzmanager bis zum Dezernenten. „Ich bin sehr zuversichtlich, dass wir Ende dieses Jahres über 100 Kunden stehen und Ende nächsten Jahres bei mindestens 200“, gibt sich Bosse ambitioniert.

Dafür nimmt das Start-up zwei wichtige Meilensteine ins Visier. „Zum einen große Rahmenverträge“, verrät die Gründerin. „Mit einigen Bundesländern sind wir gerade in den finalen Schritten, dass die Software gleich für alle Kommunen des Landes beschafft wird – das ist für die Skalierung super wichtig.“

Zum anderen kündigt Bosse neue Produkte an: Mit Ark Urban Planning und Ark Mobility sollen bald auch Stadtplanungs- und Mobilitätsabteilungen bedient werden. Die Vision geht längst über das Klima hinaus: „Wir entwickeln uns damit Schritt für Schritt vom KI-Co-Piloten für den Klimaschutz zum Co-Piloten für die ganze Verwaltung.“

ConTech-Start-up-Report 2026

Bauen am Limit: Materialengpässe, Fachkräftemangel und harte Klimaziele zwingen die Baubranche zum Umdenken. Wie junge Start-ups mit 3D-Druck, Robotik und CO2-neutralen Baustoffen das Fundament für die Zukunft gießen – ein Branchenreport.

ConstructionTech ist 2026 ein knallharter Wirtschaftsfaktor. Marktbeobachter*innen und spezialisierte VCs prognostizieren, dass sich die Investitionssummen in europäische ConstructionTech-Start-ups nach den Übertreibungen der vergangenen Jahre auf einem gesunden, konsolidierten Niveau stabilisieren werden. Als unangefochtene technologische Haupttreiber zeichnen sich für die nahe Zukunft die künstliche Intelligenz sowie Blockchain-Anwendungen für das lückenlose ESG-Tracking ab.

Die Bauwirtschaft, traditionell das weltweite Schlusslicht der Digitalisierung, wird durch reale Fakten wie extreme Materialengpässe, anhaltenden Fachkräftemangel und die unerbittlichen Klimaziele der Europäischen Union zum massiven Umdenken gezwungen. Wer heute nicht digital plant und baut, verliert nicht nur seine Marge, sondern seine Daseinsberechtigung am Markt.

Die neuen Treiber jenseits der bloßen Bauzeitenpläne

Blickt man tiefer in die Maschinenräume der Branche, offenbaren sich in diesem Jahr drei hochspezifische Sub-Sektoren, die das Marktgeschehen fernab der rudimentären Projektmanagement-Software dominieren.

An erster Stelle steht Generative KI für das Building Information Modeling, kurz BIM. Hier übernehmen komplexe Algorithmen die Kollisionsprüfung von Bauplänen und Statik in Echtzeit, lange bevor der erste Bagger auf das Grundstück rollt.

Ein weiterer massiver Treiber sind CO2-neutrale und biobasierte Baustoffe, unaufhaltsam angetrieben von der Circular Economy. Die Wiederaufbereitung von Abbruchmaterialien und die Entwicklung von „grünem Beton“ sind längst keine idealistische Liebhaberei mehr, sondern ein millionenschweres Industriegeschäft, das von etablierten Pionieren wie Alcemy oder Schüttflix bereits vor Jahren mutig angestoßen wurde.

Der dritte essenzielle Sektor umfasst die Baustellen-Robotik und das automatisierte On-Site-Monitoring. Von autonomen Vermessungsdrohnen bis hin zu Kran-Kameras, die Baufortschritte vollautomatisch mit den digitalen Zwillingen abgleichen, wird die physische Ausführung zunehmend maschinell überwacht und unterstützt.

Reality Check: Die Lektionen der gefallenen Modulbau-Giganten

Doch der Weg ins Jahr 2026 war zweifelsohne gepflastert mit den Trümmern gescheiterter Hypes. Das prominenteste Beispiel der jüngeren Geschichte bleibt der dramatische Absturz der gigantischen, kapitalintensiven Modulbauer. Inspiriert vom legendären Kollaps des US-Riesen Katerra mussten zwischen 2023 und 2025 auch in Deutschland diverse Hoffnungsträger im Holzmodulbau Insolvenz anmelden oder drastisch redimensionieren. Die Vision, ganze Häuser als standardisierte Produkte am Fließband zu drucken, scheiterte letztlich an der Realität.

Aus diesen Ruinen lassen sich vier fatale Fallstricke für heutige Gründer*innen ableiten:

Erstens: Die Unit Economics im Hardware-Bereich. Der enorme Vorab-Kapitalbedarf für eigene Produktionshallen erdrückt Start-ups augenblicklich, sobald Zinsen steigen und der Cashflow stockt.

Zweitens: Der gnadenlose Regulatorik-Dschungel. Wer in Deutschland seriell bauen will, kämpft mit 16 verschiedenen Landesbauordnungen, was die Skalierung eines einzigen Produkts massiv ausbremst.

Drittens: Die Illusion des B2C-Marktes. Viele Plattformen verbluteten an den astronomischen Kundenakquisitionskosten für private Endverbraucher, während die wirklich lukrativen, wiederkehrenden Budgets ausschließlich im reinen B2B-Geschäft liegen.

Viertens: Die Tech-Ignoranz auf der Baustelle. Die brillanteste Cloud-Software ist völlig wertlos, wenn der Polier im Regen steht, sie wegen eines überladenen User Interfaces auf dem Tablet nicht bedienen kann und letztlich frustriert wieder zum Klemmbrett greift.

Das deutsche Netzwerk: Die Schmieden der Innovation

In Deutschland hat sich mittlerweile ein polyzentrisches Ökosystem herausgebildet, das auch global den Ton angibt.

Die absolute Speerspitze bildet München. Befeuert durch das TUM Venture Lab Built Environment, die unmittelbare räumliche Nähe zum Software-Giganten Nemetschek sowie die Strahlkraft der Weltleitmesse Bauma entsteht hier ein einzigartiger Nährboden, insbesondere für KI- und Robotik-Gründungen.

Gleichauf liegt die Region Aachen und Köln. Die RWTH Aachen liefert mit ihrem renommierten Center Construction Robotics tiefe ingenieurswissenschaftliche DNA, während die starke lokale Bauindustrie Nordrhein-Westfalens als perfektes, großflächiges Testbett fungiert.

Berlin hingegen behauptet sich unverändert als führende Hauptstadt der B2B-SaaS-Schmieden und Plattform-Ökonomien. Hier bündeln Acceleratoren und internationale Investoren wie Pi Labs oder PropTech1 ihre Hubs, um digitale Marktplätze und Energy-Tech-Lösungen rasant zu skalieren.

Komplettiert wird das mächtige Netzwerk durch die südliche Achse Stuttgart-Karlsruhe. Die Universität Stuttgart mit ihrem renommierten Exzellenzcluster IntCDC (Integratives computerbasiertes Planen und Bauen) und das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) treiben hier den architektonischen Technologietransfer an der direkten Schnittstelle zu Weltkonzernen wie Peri und Züblin voran.

Investor*innen-Radar: Die Geldgeber*innen des Wandels

Das Kapital, das diese innovativen Hotspots befeuert, agiert im Jahr 2026 höchst professionell und ist scharf segmentiert. An vorderster Front stehen spezialisierte VCs, die nicht nur Geld, sondern extrem tiefes Domänenwissen mitbringen. Fonds wie Foundamental um Patric Hellermann, PropTech1 Ventures oder der paneuropäische Investor noa (ehemals A/O PropTech) haben in den letzten Jahren die Architektur für das moderne ConTech-Funding gebaut.

Ihnen dicht auf den Fersen sind die Top-Tier Generalisten der Venture-Capital-Szene. Renommierte Adressen wie Earlybird, HV Capital und Creandum scheuen sich längst nicht mehr, zweistellige Millionenbeträge in hochskalierbare B2B-Lösungen am Bau zu pumpen.

Flankiert werden sie von den enorm wichtigen Corporate VCs der Industrie, die vor allem strategische Innovationen absichern wollen. Peri Ventures, Cemex Ventures, Holcim MAQER und die Investmentarme der Nemetschek Group treten dabei nicht nur als reine Geldgeber, sondern als essenzielle Türöffner für den Weltmarkt auf.

Der eigentliche Motor der Frühphase sind heute jedoch gut vernetzte Business Angels. Hier syndizieren sich erfolgreiche Founder aus der Software-Welt, wie etwa Personio-Gründer Hanno Renner, mit Immobilien-Veteranen und ehemaligen Gründer*innen von Start-ups wie Schüttflix oder Capmo, um den Newcomer*innen das so wichtige erste Startkapital und ein unbezahlbares Netzwerk zur Verfügung zu stellen.

Die Top Start-ups 2026: Das Must-Watch Radar

Die nachfolgende Liste der absoluten Must-Watch Start-ups wurde nach strikten journalistischen und analytischen Kriterien kuratiert. Wir fokussieren uns ausschließlich auf deutsche Unternehmen mit einem Gründungsjahr ab 2020. Die Auswahl basiert auf der aktuellen Marktrelevanz, der nachweisbaren technologischen Tiefe, dem Reifegrad des Geschäftsmodells (Traction) sowie dem starken Vertrauen hochkarätiger Investoren aus den jüngsten Finanzierungsrunden.

Plancraft | Gegründet: 2020 | Modell: B2B-SaaS | Hub: Hamburg

Unter der Leitung von Julian Wiedenhaus hat sich Plancraft zur führenden digitalen Schaltzentrale für das Handwerk entwickelt. Das präzise B2B-SaaS-Modell digitalisiert den gesamten Büroalltag von Bau- und Handwerksbetrieben – von der Angebotserstellung bis zur Rechnungsstellung. Der USP liegt in der extrem nutzerfreundlichen Cloud-Infrastruktur gepaart mit neuen KI-Features zur automatischen Dokumentenanalyse, die den administrativen Aufwand auf ein Minimum reduzieren. Dieses tiefe Verständnis für den Handwerksbetrieb überzeugte zuletzt ein Konsortium aus Headline, Creandum und dem HTGF bei einer massiven Series-A-Finanzierung.

Koppla | Gegründet: 2020 | Modell: B2B-SaaS | Hub: Potsdam

Lasse Hausmann und sein Team bringen mit Koppla die Prinzipien des Lean Management direkt auf die Großbaustelle. Das B2B-Software-Modell ermöglicht eine dynamische und interaktive Taktplanung für alle Gewerke in Echtzeit. Der entscheidende technologische USP ist die nahtlose Verbindung zwischen der groben Generalunternehmer-Planung im Büro und der kleinteiligen Ausführung durch Subunternehmer vor Ort – bei Verzögerungen berechnet das System sofort neue Taktungen für alle Beteiligten. Als Lead-Investor fungiert der Top-Tier Generalist Earlybird, der früh das immense Skalierungspotenzial erkannte.

Conxai | Gegründet: 2020 | Modell: AI-Plattform (PaaS/SaaS) | Hub: München

Gegründet von Sharique Husain, liefert Conxai die erste branchenspezifische No-Code-KI-Plattform für die AEC-Industrie (Architecture, Engineering, Construction). Das Geschäftsmodell zielt darauf ab, unstrukturierte Daten aus Plänen, Bildern und Sensoren in wertvolle Insights zu übersetzen. Der technologische USP basiert auf fortschrittlicher Computer Vision und generativer KI, die es Bauunternehmen erlaubt, ohne eigene Data Scientists sicherheitsrelevante und prozessoptimierende Algorithmen für ihre Baustellen zu konfigurieren. Zu den maßgeblichen Lead-Investoren zählt der spezialisierte Fonds noa (A/O PropTech).

Enter | Gegründet: 2020 | Modell: B2B2C-Plattform | Hub: Berlin

Max Schroeren und sein Mitgründer-Team greifen mit Enter eines der dringendsten Probleme der Dekade an: die energetische Sanierung des Gebäudebestands. Das Geschäftsmodell kombiniert digitale Energieaudits für Hausbesitzer mit einer nahtlosen Überleitung an qualifizierte Handwerksbetriebe. Der USP ist die proprietäre Technologie zur Erstellung vollumfänglicher digitaler Sanierungsfahrpläne aus der Ferne, die den extremen Flaschenhals an zertifizierten Energieberater*innen umgeht. Vertrauen in diese grüne ConTech-Lösung bewiesen Target Global und Foundamental als Lead-Investoren.

Vestigas | Gegründet: 2021 | Modell: B2B-Plattform / Supply Chain | Hub: München/Aachen

Vestigas, ins Leben gerufen von Paul Kaiser, Julian Blum, Yannick Gehring und Nicolas Blum, digitalisiert die völlig archaische Lieferkette von Schüttgut und Baumaterialien. Das Plattform-Modell vernetzt Lieferanten, Spediteure und Bauunternehmen. Der USP ist die rechtssichere, vollautomatisierte Abwicklung von digitalen Lieferscheinen in Echtzeit, wodurch auf Baustellen Tonnen von Papier, manuelle Abtippfehler und massive Abrechnungsverzögerungen eliminiert werden. Die hohe Relevanz für den Tief- und Straßenbau lockte Investoren wie den High-Tech Gründerfonds (HTGF) und branchenerfahrene Business Angels als treibende Geldgeber an.

Oculai | Gegründet: 2021 | Modell: AI-SaaS & Hardware-Integration | Hub: München

Constantin Kauffmann und sein Gründungsteam revolutionieren mit Oculai die Baufortschrittskontrolle von oben. Das Geschäftsmodell kombiniert hochauflösende Kamerasysteme an Baukränen mit einer intelligenten B2B-SaaS-Auswertungsplattform. Der herausragende USP ist die KI-gestützte Bilderkennung, die Bauprozesse, Materialbewegungen und Personalressourcen auf der Baustelle automatisch trackt und mit dem ursprünglichen Bauzeitenplan abgleicht – völlig autonom und DSGVO-konform. Finanziert wird das tiefe Tech-Start-up unter anderem vom HTGF und Bayern Kapital.

Specter Automation | Gegründet: 2021 | Modell: B2B-SaaS (BIM-Fokus) | Hub: Köln

Aus dem Herzen Nordrhein-Westfalens bringt Specter Automation, gegründet von Oliver Eischet, Niklas Beese, Emanuel Groh, Moritz Cremer und Max Gier, das 3D-Modell endlich dorthin, wo es gebraucht wird: in den Schlamm der Baustelle. Das SaaS-Modell übersetzt komplexe BIM-Modelle (Building Information Modeling) in verständliche, ausführbare Aufgaben für Vorarbeiter. Der USP liegt in der intuitiven Verknüpfung von Bauteildaten mit Zeit- und Kostenparametern, wodurch materialbestellungen und Ressourcenplanung direkt aus dem 3D-Modell getätigt werden können. Backing erhält das ambitionierte Team unter anderem vom Kölner Accelerator xdeck und dem HTGF.

Varm | Gegründet: 2023 | Modell: B2B-SaaS & Franchise | Hub: Berlin

Christian Gruenler und sein Team haben mit Varm ein hochspannendes Hybridmodell aus Tech-Plattform und operativer Ausführung geschaffen, um die Einblasdämmung in Deutschland zu skalieren. Das Geschäftsmodell liefert Handwerkern als eine Art digitales Franchise alles, was sie zur effizienten Umsetzung von Dämmprojekten benötigen – von der Software-Planung bis zur Materiallogistik. Der USP ist die extreme Beschleunigung von Klima-Retrofits im Bestand, indem handwerkliche Einstiegshürden technologisch minimiert werden. Angeführt wird die Liste der Unterstützer von prominenten Playern wie dem Climate-Tech-Fonds Extantia Capital, dem Energiekonzern E.ON sowie Foundamental.

Smalt | Gegründet: 2023 | Modell: Tech-Enabled Services / EdTech | Hub: Berlin

Um den dramatischen Fachkräftemangel im Bereich der erneuerbaren Energien zu lösen, hat Khurram Masood mit Smalt eine „Tech-Enabled Workforce“ gegründet. Das Modell ist eine smarte Kombination aus EdTech-Plattform zur schnellen Ausbildung von Quereinsteigern und einem B2B-Service für Installationsbetriebe (z. B. für Solar und Wärmepumpen). Der USP liegt im datengetriebenen Matching und Blended-Learning-Ansatz, der ungelernte Arbeitskräfte in Rekordzeit bau- und montagefähig macht. Auch hier sicherte sich das Team hochkarätiges Startkapital durch Lead-Investor noa.

Crafthunt | Gegründet: 2022 | Modell: HR-Tech & B2B-Marketplace | Hub: München

Als unverzichtbarer Newcomer im Kampf gegen den massiven Fachkräftemangel hat sich Crafthunt positioniert. Gegründet von Jonas Stamm und seinem Team, liefert die Plattform das größte europäische Karrierenetzwerk speziell für gewerbliche Bauarbeiter. Das Modell verbindet Bauunternehmen direkt mit verifizierten Handwerkern und Fachkräften in ganz Europa. Der entscheidende USP ist das mobile-first und KI-gestützte Matching, das auf die Bedürfnisse einer Zielgruppe zugeschnitten ist, die keinen klassischen Lebenslauf auf LinkedIn pflegt. Mit starkem Traction-Wachstum sicherte sich das Team namhaftes Backing aus der Industrie und der VC-Szene.

Internationaler Ausblick & Fazit

Wer den europäischen Markt verstehen will, muss den Blick zwingend über die Grenzen hinausrichten, denn globale Makro-Trends werden die hiesige Bauwirtschaft in den kommenden Jahren massiv umpflügen. Aus den USA schwappt mit Unternehmen wie ICON die Serienreife des 3D-Drucks für ganze Wohnquartiere herüber – eine Technologie, die durch neue Materialzulassungen bald auch den deutschen Markt aufmischen wird. Aus Asien, insbesondere Japan, importieren wir hochpräzise Robotik, die den physischen Mangel an Maurer*innen und Gerüstbauer*innen durch Exoskelette und vollautonome Schweißroboter ausgleicht. Israel positioniert sich derweil als der Pionier im Bereich des intelligenten Wasser- und Ressourcenmanagements für die Baustellenlogistik, angetrieben von Start-ups aus dem DeepTech-Militärumfeld.

Für Gründer*innen und Investor*innen gilt eine Erkenntnis, die ebenso hart wie vielversprechend ist: „Bauen am Limit“ ist nicht länger nur ein warnender Spruch, sondern die unumstößliche Realität. Wer jetzt in smarte, dekarbonisierende und KI-gestützte ConTech-Lösungen investiert, legt nicht weniger als das stabile Fundament für das gesamte nächste Jahrzehnt der europäischen Wirtschaftsgeschichte.

Von der Küchenidee zur Industrieanlage: Start-up Papair übernimmt Führung bei 19-Millionen-Euro-Projekt

Hardware-Skalierung in der Verpackungsbranche ist kapitalintensiv und riskant. Das 2020 in Hannover gegründete Start-up Papair wagt nun den entscheidenden Sprung: Mit einem internationalen Konsortium entwickelt das Unternehmen im Rahmen des EU-Projekts BIOWRAP eine großindustrielle Produktionsanlage für seine patentierte Papier-Luftpolsterfolie.

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 % CO 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.

Reif für die KI? Vom souveränen Umgang mit KI-Technologie bei der Führung

Viele Gründer*innen und junge Selbständige stehen derzeit vor der Herausforderung, KI so zu nutzen, dass die Technologie dem Unternehmen wirklich nutzt. Und in Artikeln wie diesen mangelt es nicht an guten Ratschlägen dazu. Allerdings: Dabei finden die „dunklen“ Seiten des KI-Einsatzes oft zu wenig Beachtung.

Du willst Belege? Der neue „Gallup Engagement Index Deutschland 2025“ betont, KI würde von den Mitarbeiter*innen oft als Bedrohung wahrgenommen. In der Studie heißt es, immerhin 16 Prozent der Befragten sähen ihren Arbeitsplatz innerhalb der nächsten fünf Jahre durch KI „sehr“ oder „ziemlich“ gefährdet. „Die Sorge vor Kollege KI wächst“, heißt es.

Ein düsteres Bild malt eine weitere Studie, die 2025 vom Brand Science Institute (BSI) in Hamburg mit dem Ergebnis durchgeführt wurde, aufseiten der Führungskräfte drohe durch KI der Verlust des Selbstbildes sowie ein Autoritäts-, Identitäts- und Kompetenzverlust.

Auf deine Situation bezogen heißt das: Während du in stundenlanger Kleinarbeit auf der Grundlage deiner jahrelangen Erfahrungen zu einer Lösung vordringst, ist die „Konkurrentin“ KI in der Lage, rasch und ohne großen Aufwand eine ebenso gute, oft sogar eine bessere Lösung zu formulieren. Und das Ergebnis ist für alle Mitarbeiter*innen sichtbar. Das empfinden viele Unternehmer*innen und Gründer*innen als vehementen Angriff auf die Grundlage ihrer Führungsidentität.

KI als Kränkung

In der BSI-Studie ist die Rede von einer belastenden narzisstischen Kränkung und von „Entblößungsangst“. Gemeint ist: „Führungskräfte fürchten weniger die Technologie selbst, sondern die Möglichkeit, dass KI Wissenslücken, Fehleinschätzungen, Entscheidungsfehler oder mangelnde Orientierung sichtbar macht“. Die Einführung von KI erzeuge „nicht nur operative oder technologische Herausforderungen, sondern greift tief in die psychologische Grundarchitektur von Führung ein“.

Wie damit umgehen? Was kannst du tun, um sowohl den Ängsten deiner Mitarbeiter*innen als auch eigenen Ängsten zu begegnen? Entscheidend ist, KI behutsam einzusetzen, den Einsatz umsichtig zu planen und alle Beteiligten mitzunehmen. Und zwar mithilfe dieser zehn Schritte.

Schritt 1: Führe ein KI-Meeting durch

Setze ein Meeting an, in dem du die folgenden Aspekte vorstellst, zur Diskussion stellst und in die Umsetzung bringst. So stellst du die betroffenen Menschen in den Mittelpunkt und erhöhst die Akzeptanz für den KI-Einsatz. So sieht gutes Akzeptanzmanagement aus.

Schritt 2: Verdeutliche Strategie und Ziele

Wer einschätzen kann, wohin der KI-Weg führt und welche Ziele sich mit ihr effektiver und effizienter verfolgen und erreichen lassen, folgt gern und ist eher bereit, den Nutzen des KI-Einsatzes zu erkennen und zu akzeptieren. Überlege, ob und wie du das Argument „Bei uns zerstört KI keine Arbeitsplätze, sondern schafft neue“ authentisch und glaubhaft gegenüber deinen Mitarbeiter*innen vertreten kannst.

Schritt 3: Weise den Nutzen anschaulich nach

Profiliere KI als Unterstützungsinstrument, das den Mitarbeiter*Innen und dir hilft, Aufgaben besser zu erledigen. Jede*r muss für den eigenen Verantwortungsbereich die Vorteile der KI erkennen, sozusagen am eigenen Leib und authentisch. Bleibe dabei so konkret wie möglich: „KI hilft uns, Routineaufgaben zu automatisieren, Informationsabläufe zu beschleunigen, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen und Zeit zu sparen. So bleibt uns mehr Zeit für die wichtigen wertschöpfenden Aufgaben, etwa den Kundenkotakt.“

Schritt 4: Formuliere klare KI-Spielregeln

Erstelle einen KI-Guideline, der beschreibt, wann und wo KI zum Einsatz gelangen soll und muss. Eventuell kann überdies festgelegt werden, wo der KI-Einsatz verpönt ist. Der Guideline soll Sicherheit geben, ohne Innovation zu bremsen, er soll Orientierung bieten und Raum für Experimente lassen. Er darf darum nicht zu eng gefasst sein.

Schritt 5: Beteilige die Mitarbeiter*innen

Lass jedes Teammitglied fünf Minuten lang aufschreiben, was es sich von der KI im Arbeitsalltag erhofft und wünscht und welche Befürchtungen es plagen. Sammle die Argumente, erstelle eine Pro- und Contra-Liste und diskutiere die (wichtigsten) Punkte im Plenum. So gewinnst du KI-Befürworter und KI-Anhänger, die den KI-Einsatz unterstützen und ihn für sinnvoll erachten.

Schritt 6: Stoße KI-Lernprozesse an

Lass die Mitarbeiter*innen zum Beispiel KI-Tools ausprobieren. Das Team testet zum Beispiel ChatGPT, um Meeting-Notizen automatisch zusammenfassen zu lassen. Die Teammitglieder halten ihre Erfahrungen in einem Lernjournal fest und beschreiben, was geklappt hat und was (warum) nicht. Zu Letzterem überlegen sie sich Lösungen und unterbreiten Änderungsvorschläge. Und irgendwann wird es so weit ein: Teammitglieder, die über reichhaltige Erfahrung mit einem KI-Tool verfügen, können eine interne Schulung für die Kolleg*innen anbieten.

Du siehst: Der Umgang mit KI ist weniger eine technologische, sondern vor allem eine kulturelle Herausforderung – und eine führungsbezogene Aufgabe, der du dich stellen musst.

Nun weiter zum nächsten Umsetzungsschritt.

Schritt 7: Fortschritte messbar machen und feiern

Das Team definiert ein Ziel, das den Erfolg eines KI-Einsatzes messbar verdeutlicht: „Wir konnten mit KI-Rechenleistung 500 Kundenbeschwerden der letzten zehn Jahre analysieren und so fünf elementaren Beschwerdegründen auf die Spur kommen. Diese werden wir nun gezielt ausräumen.“ Diese Erfolgsstory wird im Unternehmen geteilt, um andere Teams zu inspirieren und um den Erfolg zu feiern.

Schritt 8: Gehe als Vorbild voran

Den Mitarbeiter*innen muss klar sein, dass du selbst bereit und kompetent bist, die Vorteile der KI sinnvoll zu nutzen. Du bist ein KI-Change-Agent, der die Risiken und Grenzen kennt, aber auch die Chancen zu nutzen versteht. Du definierst den KI-Input als Inspiration, der reflektiert und hinterfragt werden muss, nicht als fertige Lösung. In der Gallup-Studie heißt es dazu: „Wenn Vorgesetzte KI selbst verwenden, klar dahinterstehen und ihren konkreten Nutzen erläutern, fühlen sich Mitarbeitende besser vorbereitet, beurteilen die vom Unternehmen bereitgestellten KI-Werkzeuge als für die Arbeit hilfreich und setzen sie häufiger ein.“

Schritt 9: Nimm Abschied von Führungsmythen

Die BSI-Studie hält fest, viele Entscheider*innen hätten Angst davor, die KI mache ihre Fehler und falschen Entscheidungen transparent und sichtbar. Die erwähnte „Entblößungsangst“ drohe dann. Darum: Stehe zu deinen Fehlern und Fehlentscheidungen. Befreie dich von den Mythen der Unfehlbarkeit und Unersetzlichkeit. Du wirst Fehler machen, und du darfst Fehler machen.

Schritt 10: Bilde deine Mitarbeiter*innen und dich fort

Einführung und Einsatz von KI gelingt eher, wenn die Beteiligten die dazu erforderlichen Kompetenzen besitzen. Dazu sind KI-Weiterbildungen, KI-Lernprogramme und KI-Lernräume notwendig.

Nutze regelmäßige Kompetenzchecks, um KI-Kompetenzlücken zu analysieren und mit geeigneten Weiterbildungsmaßnahmen zu schließen. Du selbst darfst dabei nicht außen bleiben. So schützt du dich vor der in der BSI-Studie angesprochenen Angst vor Kompetenzverlust. Deine Mitarbeiter*innen sehen, dass du KI-mäßig auf der Höhe der Zeit bist.

Und jetzt ab in die Umsetzung!

Der Autor Christian Polz ist Inhaber und Geschäftsführer von Team-Polz und hat als Experte für Transformation, Agilität, Führung, Teamentwicklung, Changemanagement und Konfliktmanagement den TaschenGuide „Souveräne Unternehmensführung. Inspirationen für herausfordernde Zeiten“ im Haufe Verlag veröffentlicht.

Gewohnheit statt Willenskraft: Kann das Düsseldorfer Start-up BlueHabits den Fitness-Markt umprogrammieren?

80 Prozent aller guten Vorsätze scheitern. Das HealthTech-Start-up BlueHabits will dieses Problem mit einer Mischung aus künstlicher Intelligenz und kognitiver Neurowissenschaft lösen. Pünktlich zur FIBO im April 2026 brachte das Team um Dr. Eike Buabang, Arnd Jäger, Markus Meißner und Marco Oevermann seine App und eine B2B-Plattform auf den Markt. Kann das, was die Gründer als „Habit Blueprint“ bezeichnen, im extrem umkämpften Fitness-Markt wirklich bestehen? Unser Blick auf das Düsseldorfer Start-up.

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.“

1 Mio. Euro ARR ohne Investor*innen: Der kalkulierte Drahtseilakt von Inno KI

Eine Million Euro ARR in zwei Jahren – ganz ohne Investor*innen. Wie das Start-up Inno KI den VC-Hype ignoriert und sein B2B-Geschäft nutzt, um mutige B2C-Testballons zu finanzieren.

Das KI-Start-up Inno KI aus dem niedersächsischen Vechta vermeldet einen Meilenstein: Im Mai 2026 – rund zwei Jahre nach der Gründung – hat das Unternehmen die Marke von einer Million Euro Annual Recurring Revenue (ARR) erreicht. Das Besondere daran: Dieser Aufbau gelang vollständig aus eigenem Startkapital und ohne externes Wachstumskapital. In einem Markt, der primär von milliardenschweren Risikokapitalrunden Schlagzeilen macht, horcht die Szene auf. Ein genauerer Blick auf das Geschäftsmodell zeigt jedoch: Die Unabhängigkeit hat ihren Preis – und ermöglicht zugleich überraschende strategische Freiheiten.

Vom Agentur-Projekt zur DSGVO-Plattform

Die Historie von Inno KI zeigt einen klassischen pragmatischen Ansatz. Das Unternehmen entstand unter anderem aus der Marketing-Agentur moin media und der Magic Labs GmbH, die bereits ab 2022 intensiv mit KI-Anwendungen experimentierten. Aus der Kernfrage, wie Mitarbeiter rechtssicher und datenschutzkonform mit Künstlicher Intelligenz arbeiten können, wurde Ende 2024 schließlich die Plattform innoGPT gelauncht.

Hinter dem Projekt stehen die Gründer Mike Koene und Maurice Brumund, der als Geschäftsführer agiert. Das von ihnen entwickelte Produkt fungiert als Brücke zu den großen Sprach- und Bildgenerierungsmodellen der US-Konzerne und europäischer Entwickler*innen – darunter OpenAI, Anthropic, Google, Meta und Mistral sowie Black Forest Labs. Der entscheidende Hebel für den deutschen Mittelstand: Die Plattform ist komplett DSGVO-konform und wird auf Servern in Deutschland innerhalb der EU gehostet. Laut Unternehmensangaben nutzen bereits über 1.000 Unternehmen und mehr als 600 Professionals das System täglich, unterstützt von einem Netzwerk aus über 30 Vertriebspartnern. Zu den namhaften Kund*innen zählen Schwergewichte wie PwC, die GC Gruppe, Hansa-Flex und die Böckmann Fahrzeugwerke.

Die ARR-Metrik im Branchen-Check

Innerhalb der Start-up-Welt ist die Kennzahl ARR (Annual Recurring Revenue) ein hoch bewertetes Gut, da sie in der Regel für planbare und hochskalierbare Abo-Einnahmen steht. Inno KI erklärt in seiner Mitteilung, dass die Plattform derzeit mit rund 30 Prozent pro Monat wächst. Gleichzeitig fließen Einnahmen aus begleitendem KI-Consulting und intensiven Schulungen direkt in die Weiterentwicklung des Produkts.

Für Analyst*innen zeigt sich hier ein interessanter Hybrid: Während klassische SaaS-Investoren oft eine strikte Trennung von reinen Software-Lizenzen und schwer skalierbaren Dienstleistungen fordern, nutzt Inno KI eine starke Verknüpfung beider Welten. Consulting und das vom Unternehmen angebotene Change-Management sind zeit- und personalintensiv. Das aktuelle Wachstum wird somit maßgeblich durch ein Systemhaus-ähnliches Modell querfinanziert. Das senkt zwar das finanzielle Risiko enorm, wirft bei Tech-Puristen aber unweigerlich die Frage auf, wie schnell sich das Modell global ohne massiven Personaleinsatz skalieren lässt.

Technologische Tiefe vs. „Middleware“-Dilemma

Technologisch bewegt sich innoGPT im Bereich der Middleware. Das Start-up entwickelt keine eigenen Foundation-Modelle, sondern legt eine datenschutzkonforme Schnittstellen-Hülle über bestehende Drittanbieter-Technologien. In der Tech-Szene wird bei solchen Modellen oft die Tiefe des technologischen „Burggrabens“ hinterfragt.

Den oft geäußerten Vorwurf, ein reiner „API-Wrapper“ zu sein, kontert Inno KI jedoch mit einer eigenen technologischen Wertschöpfungsschicht: Wie StartingUp bereits in der Meldung zum B2C-Vorstoß von innoGPT berichtete, nutzt das System eine "Named Entity Recognition". Dabei werden sensible personenbezogene Daten in hochgeladenen Dokumenten automatisch durch Platzhalter ersetzt, bevor sie überhaupt an die Schnittstellen der US-Anbieter*innen gesendet werden.

Zusätzlich zu diesem technischen Datenschutz bleibt die Strategie stark auf die menschliche Komponente fokussiert: Da die Einführung von KI primär die Veränderung von Arbeitsweisen bedeutet, ist das operative Change-Management ein fester Bestandteil der Leistung geworden. Die Kund*innenbindung erfolgt also maßgeblich durch Beratungs- und Implementierungskompetenz vor Ort.

B2B als Cashcow für den B2C-Testballon

Geschäftsführer Maurice Brumund betont, dass man Angebote von Kapitalgeber*innen bewusst abgelehnt habe. Der Verzicht auf Venture Capital sichere dem Unternehmen die Unabhängigkeit von harten Quartalsvorgaben externer Investoren, die fast immer einen schnellen Exit anstreben. Für Kund*innen wolle man so ein stabilerer, langfristiger Partner sein.

Genau diese Unabhängigkeit erklärt auch die ungewöhnlichen strategischen Züge des Start-ups. Die Gewinne aus dem B2B-Kerngeschäft dienen als Motor für neuartige Experimente. Wie wir kürzlich berichteten, wagt sich Inno KI mit einem „Family Package“ (34,90 Euro/Monat) an den ungelösten datenschutzkonformen KI-Zugang für Familien und das Kinderzimmer heran. Ein derartiger B2C-Testballon für ein B2B-fokussiertes Unternehmen wäre unter dem strengen Fokus klassischer VC-Geber*innen, die meist eine eindimensionale Skalierung im Kerngeschäft fordern, kaum denkbar gewesen.

Fazit

Inno KI liefert ein starkes Beispiel für erfolgreiches Bootstrapping im deutschen Tech-Sektor. Dem Team ist es gelungen, die akute Compliance-Unsicherheit des Mittelstands schnell und profitabel zu monetarisieren. Der Fall zeigt Gründer*innen, dass ein tragfähiges Geschäftsmodell im KI-Bereich nicht zwingend auf Milliardeninvestitionen basieren muss, wenn die vertriebliche Nische und der Service stimmen. Ob sich das Hybrid-Modell langfristig gegen die fortschreitende Marktkonsolidierung der Tech-Riesen behauptet, wird sich zeigen – doch vorerst nutzt Inno KI seine finanzielle Freiheit konsequent für eigene Wege.

Marlow: Kein Führerschein, aber das Auto neu gedacht

Die Gründer Florian Ritzel und Jannik Kirchhoff aus Hamburg wollen das Problem der versteckten Autokosten lösen. Ihre App Fahrfuchs* kletterte ohne Marketingbudget in die Top 100 der Finanz-Charts im App Store – eine klassische Bootstrapping-Erfolgsgeschichte. Doch wie tragfähig ist das Geschäftsmodell, wenn etablierte Konkurrenten den Markt beherrschen?

* Hinweis der Redaktion (29.05.26): Aufgrund eines Copyright-Streits mussten die Gründer ihre App umbenennen – diese heißt jetzt Marlow statt Fahrfuchs.

Während andere Abiturient*innen für Klausuren büffeln, programmierten Florian Ritzel und sein Mitgründer Jannik Kirchhoff (beide 18) ein Start-up. Die Initialzündung war laut den beiden Hamburger Gymnasiasten eine gesellschaftliche Beobachtung: Die Belastung durch Mobilitätskosten. „Die alleinerziehende Mutter sollte nicht an der Zapfsäule stehen müssen und entscheiden, ob sie ihr Kind in die Kita oder sich selbst zur Arbeit fährt“, beschreibt Ritzel die Motivation hinter dem Projekt. Die amüsante Ironie ihrer Gründung: Die Marlow-Gründer besitzen aktuell nicht einmal einen Führerschein.

Auf die naheliegende Skepsis bezüglich dieses fehlenden „Nutzer-Wissens“ reagiert Florian Ritzel offensiv: „Natürlich gibt es immer Leute, die unsere Idee kritisieren. Und fehlendes Nutzerwissen ist gerade am Anfang schwierig, vor allem, wenn man eine App bauen möchte, die möglichst vielen Menschen hilft.“ Doch aus der vermeintlichen Schwäche machten sie eine Stärke durch maximale Nutzerorientierung. „Wir haben bereits vorher im Umfeld rumgefragt, was die Leute eigentlich brauchen, und danach gezielt um Feedback gebeten“, erklärt der Gründer. Der Erfolg gibt ihnen recht: „Inzwischen erreichen uns täglich dutzende Mails mit Tipps – was die Nutzer*innen sich wünschen und wie wir die App verbessern können. Dadurch wird uns das Ganze nicht zum Verhängnis, sondern sogar zum Vorteil.“

Mit Marlow wollen sie den rund 48,5 Millionen Pkw-Halter*innen in Deutschland auf den Cent genau aufzeigen, wo das Auto wirklich Geld frisst. Denn der teure Kraftstoff ist nur ein Teil der Wahrheit. Falsche Versicherungstarife, unbemerkter Wertverlust, Wartung und vergessene Pendlerpauschalen reißen oft weitaus größere Löcher ins Budget. Die Resonanz ist für die frühe Phase beachtlich: Ganz ohne bezahltes Marketing sammelte die App schnell über 700 Downloads ein – eine für den Massenmarkt zwar noch bescheidene Zahl, die jedoch ausreichte, um mehrfach in die Top 100 der Finanz-Charts im App Store zu stürmen. Zudem generierte das Projekt rein organisch Presseberichte, unter anderem in der FAZ, der SWP und bei Antenne Bayern.

Holistischer Ansatz statt reiner Tank-App

Auf den ersten Blick wirkt Marlow wie ein weiterer Spritpreis-Radar. Die App zieht in Echtzeit Daten der Markttransparenzstelle für Kraftstoffe, listet Ladesäulen für E-Autos und alarmiert per Push-Nachricht bei günstigen Preisen. Der entscheidende Pivot ist jedoch das ganzheitliche Kostentracking: Die Gründer haben einen eigenen Versicherungsrechner sowie einen Steuer-Sparrechner integriert, bieten detaillierte Monatsreports an und binden die Nutzer*innen über einen Gamification-Ansatz („Sparfuchs-Score“). Ein zentrales Versprechen in Zeiten von Datenskandalen: Alle sensiblen Nutzer*innendaten werden lokal auf dem Endgerät gespeichert – es gibt keine zentrale Cloud.

Angesprochen auf die Skalierbarkeit dieses Modells bezieht Jannik Kirchhoff klar Stellung: „Die lokale Datenspeicherung ist gerade in Deutschland kein strategisches Eigentor. Ich halte nichts für wichtiger, als die privaten Daten unserer Nutzer*innen zu schützen“. Er warnt vor den Risiken zentraler Speicherlösungen: „Niemand muss wissen, wo ich wohne, wohin ich morgens fahre oder wo meine Kinder zur Kita gehen. Wir haben in der Vergangenheit immer wieder gesehen, dass jeder gehackt werden kann. Und gerade als junge Entwickler können und wollen wir diese Verantwortung nicht übernehmen“. Personalisierte Spar-Vorschläge ließen sich laut Kirchhoff auch direkt auf dem Smartphone „hervorragend realisieren“.

Ein echtes Haifischbecken

Die Vision ist ambitioniert, doch der Markt ist hart umkämpft. Die Konkurrenz reicht von Excel-Tabellen bis zu Platzhirschen wie Spritmonitor oder Giganten wie Clever Tanken. Warum also wechseln? Florian Ritzel gibt sich selbstbewusst: „Die Spritpreis-Übersicht ist bei uns nur eines von vielen Features – nicht der Hauptteil. Wer Spritmonitor so gut findet, darf dort gerne bleiben.“ Der Fokus liege woanders: „Wer aber wirklich tracken möchte, was sein Auto insgesamt kostet, der kann das eben nur bei uns. Diese Gesamtheit an Features gibt es bisher in keiner anderen App in dieser Form.“ Selbst das Argument der manuellen Excel-Tabelle lässt er nicht gelten: „Natürlich kann man sich das selbst in Excel bauen – aber darauf haben die meisten Leute schlicht keine Lust. Genau deswegen sind wir so gut.“

Kritisch hinterfragt

Trotz des Aufklärungscharakters ist Marlow kein reines Hobbyprojekt; In-App-Käufe für eine „Plus“-Version (0,99 €/Monat) sowie eine „Pro“-Version (2,99 €/Monat bzw. 19,99 €/Jahr) bilden das Monetarisierungsmodell. Ob die selbstgestrickte Mathematik hinter dem Versicherungsrechner, der auf hunderten per Hand durchgerechneten Profilen basiert, ohne echte API-Schnittstellen dauerhaft standhält, bleibt abzuwarten.

Wie viele Abonnent*innen braucht es, um nach dem Abitur davon zu leben? Jannik Kirchhoff rechnet vor: „Ehrlicherweise vermutlich mehr als 10.000 zahlende Abonnent*innen – aber das ist zunächst auch nicht unser Ziel.“ Aktuell stehe das Lernen im Vordergrund: „Wir wollen vor allem Erfahrungen sammeln durch das, was wir machen, und gleichzeitig die laufenden Kosten decken. Das sollte demnächst möglich sein.“

Für die Zeit nach dem Abschluss hält er sich alle Türen offen: „Risikokapital halte ich ab dem Moment für unumgänglich, an dem wir wirklich konkret expandieren wollen. Das wird vermutlich nach dem Abitur der Fall sein. Dann muss man schauen, ob es sich lohnt, Anteile abzugeben oder Kredite aufzunehmen.“ Sein Fazit: „Spannend wird es erst, wenn wir die Idee wirklich groß skalieren wollen.“

Ein exzellentes MVP mit Pivot-Potenzial

Marlow ist ein Lehrbuchbeispiel für ein hervorragendes Minimum Viable Product (MVP). Um jedoch hochprofitabel zu werden, könnte mittelfristig ein Wechsel hin zur Affiliate-Provision für Versicherungswechsel nötig sein. Doch hier bremst Florian Ritzel bewusst: „Versicherungspartner wollen wir zunächst bewusst nicht werden, denn einer der entscheidendsten Punkte unserer App ist, dass wir Versicherungsdaten unabhängig zur Verfügung stellen.“

Sein Ziel ist technologische Exzellenz: „Meilenstein eins ist, den Versicherungsrechner so akkurat zu machen, dass wir auf Check24-Niveau sind – ohne dafür Provisionen zu kassieren.“ Zudem plane man Kooperationen mit Fahrschulen und Werkstätten, um die Leute genau dort zu erreichen, „wo sie am meisten ans Auto denken“. Die größte Hürde bleibt derweil technischer Natur: „Meilenstein drei ist die Android-Version – das ist allerdings extrem schwer umzusetzen, gerade wenn man iOS-Coding gewohnt ist.“ Dennoch verspricht er: „Wir planen das aber innerhalb der nächsten drei Monate.“

Der Grundstein ist gelegt. Nun müssen die beiden Hamburger beweisen, dass sie nach dem Abitur nicht nur programmieren, sondern auch unternehmerisch durch den dichten Verkehr des Mobilitätsmarktes navigieren können.

Vom Planungs-Tool zum Kraftwerks-Betreiber: Furo greift im Milliardenmarkt für Industriespeicher an

Das Software-Unternehmen Furo, ehemals Lumera Energy, bringt eine neuartige Lösung für gewerbliche Batteriespeicher auf den Markt. Das große Versprechen des Münchner Gründungsteams: eine deutlich schnellere Amortisation der Anlagen durch KI-gestützte Multi-Use-Optimierung. Doch wie realistisch sind diese ambitionierten Ziele in einem hochkomplexen und streng regulierten Marktumfeld?

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.“

KI-Werkstattmeister: Revolutioniert Kai Karosse die KFZ-Schadensanalyse?

Handyfoto statt Werkstatt-Odyssee: Das Berliner Start-up Kai Karosse verspricht präzise Reparatur-Kostenschätzungen per KI. Ein radikaler Ansatz, der die Branche herausfordert – doch der digitale Blick durch die Smartphone-Kamera hat physikalische Grenzen.

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.

Substanz statt Start-up-Glamour

Melanie Kell zeigt, wie man im vermeintlich „unsexy“ Markt der Finanzbuchhaltung ein krisensicheres und hochskalierbares Business aufbaut. In unserem Interview spricht die Unternehmerin über ihren Weg vom Start 2004 bis zum erfolgreichen Mehrheitsverkauf 2024 – und verrät, warum saubere Prozesse am Ende jeden Hype schlagen.

Während viele Gründer*innen-Storys heute von schnellem Wachstum um jeden Preis und kurzlebigen Hypes geprägt sind, zeigt Melanie Kell, dass echter unternehmerischer Erfolg oft leise, beständig und mit viel Substanz entsteht. Bereits im Jahr 2004 gründete sie ihr Unternehmen Kell Outsourcing in einem Feld, das weit weg von jeglichem Start-up-Glamour liegt: dem Outsourcing von Rechnungswesen und Finanzbuchhaltung.

Über zwei Jahrzehnte hinweg hat die Steuerberaterin und Expertin für digitales Rechnungswesen und automatisierte Finanzprozesse im Mittelstand bewiesen, dass Klarheit und Konsequenz in einem vermeintlich „unsexy“ Markt zu einem stabilen und hochgradig skalierbaren Business führen. In einer Zeit, in der wirtschaftliche Unsicherheit und steigende Insolvenzen viele Unternehmen hart treffen, wirkt ihr Fokus auf saubere Finanzprozesse und strategische Weitsicht wie ein Kontrastprogramm zu oberflächlichen Trends. Von der Gründung über die Wachstumsphase ab 2017 bis hin zum erfolgreichen Verkauf der Mehrheitsanteile im Jahr 2024 ist ihr Weg ein echter Zeitstrahl des Unternehmertums. Melanie Kells Geschichte zeigt, dass Sichtbarkeit kein Selbstzweck sein muss, sondern eine bewusste strategische Entscheidung ist.

Im Interview erfährst du, warum gerade die Abkehr vom Hype und die Konzentration auf das Wesentliche die Basis für einen erfolgreichen Exit bildet. Ein Gespräch über den Mut zur Langfristigkeit, die Macht der Zahlen und die Kunst, ein Unternehmen zu bauen, das auch in stürmischen Zeiten funktioniert.

Das Interview

Frau Kell, Sie haben Ihr Unternehmen Kell Outsourcing im Jahr 2004 gegründet. Ihr Fokus liegt auf dem Outsourcing von Rechnungswesen und Finanzbuchhaltung – ein Feld weit weg vom Start-up-Glamour. Warum haben Sie sich damals bewusst für diesen oft als „unsexy“ bezeichneten Markt entschieden?

Melanie Kell: Mein Weg war ehrlich gesagt nicht besonders strategisch. Nach meiner kaufmännischen Ausbildung habe ich BWL studiert. Mit Themen wie Marketing konnte ich mich nie wirklich anfreunden, Steuerwesen dagegen ist mir leichtgefallen. Also habe ich diesen Weg eingeschlagen.

Was mich an diesem Fachbereich bis heute fasziniert: Man bekommt Einblicke in unterschiedlichste Unternehmen. Ich erinnere mich noch gut an meine ersten Wochen in der Wirtschaftsprüfung. Ich war zur Lagerbeobachtung bei einem Marmeladenhersteller kurz nach der Wende in Berlin. Diese Einblicke in echte Wertschöpfung, in Prozesse, in Unternehmen haben mich geprägt. Und genau das motiviert mich bis heute, Unternehmen mit meinem Wissen und meiner Begeisterung für Zahlen am Laufen zu halten.

Es ist doch so: Jedes Unternehmen braucht eine ordentliche Buchhaltung bzw. ein sauberes Rechnungswesen, um gut zu laufen, und tatsächlich merke ich immer wieder, wie selbstverständlich die Arbeit der Buchhaltung bzw. des Rechnungswesens wahrgenommen wird und wie wenig Begeisterung dem Thema zugesprochen wird. Unternehmer*innen sprechen begeistert über Produkte, über ihre Teams und über ihre Vertriebserfolge, ich habe allerdings noch nie einen Unternehmer*in gehört, der bzw. die seine Buchhaltung öffentlich gefeiert hat. Schade eigentlich, denn wir tragen am Ende das Gerüst des Unternehmens.

In der aktuellen Wirtschaftslage steigen die Insolvenzen. Spüren Sie, dass die Bedeutung sauberer Finanzprozesse heute wieder ernster genommen wird, um den gefährlichen „Blindflug“ zu vermeiden?

Melanie Kell: Leider wird die Bedeutung sauberer Finanzprozesse oft erst erkannt, wenn es zu spät ist. Genau da kommt zum Tragen, dass für viele Buchhaltung lästig ist, eine gesetzliche Pflicht, nichts weiter. Ich sehe das komplett anders: In meinen Augen ist sie wichtiger als ein perfekter Social-Media-Auftritt oder Employer Branding. Denn was immer wieder unterschätzt wird: Wenn die Zahlen nicht stimmen, stimmt am Ende gar nichts. Ich würde mir daher viel mehr Fokus, Aufmerksamkeit und Wertschätzung für meinen Fachbereich wünschen.

Ihre Geschichte ist eine Erzählung über Jahre, mit einer starken Wachstumsphase ab 2017. Welche Entscheidungen haben damals den Unterschied gemacht zwischen bloßem „Mitlaufen“ und echtem „Skalieren“?

Melanie Kell: Wir bedienen eine klare Nische. Kleine Unternehmen gehen zum Steuerberater, große machen alles inhouse. Dazwischen entsteht Raum für uns. Der echte Unterschied kam durch Sichtbarkeit. Eine sehr gute Agentur hat es geschafft, uns im Internet sichtbar zu machen. Und das Entscheidende war nicht Technik oder Kreativität – sondern die Fähigkeit der Agentur zuzuhören. Sie können sich vorstellen, dass es ein Problem ist, mit Schlagwörtern wie Buchhaltung im Netz gefunden zu werden. Hier bedarf es eines echten Google-Könners, der das so rausarbeitet, dass man sichtbar wird. Heute arbeite ich intensiv an meiner Sichtbarkeit und dem Brand und an der laufenden Entwicklung meines Vertriebs. Aber es funktioniert, wir dürfen weiterwachsen.

In 20 Jahren Unternehmertum läuft nicht immer alles nach Plan. Gab es eine strategische Fehlentscheidung oder eine besonders kritische Phase, aus der Sie im Nachhinein am meisten gelernt haben?

Melanie Kell: Fehler gehören dazu – jeden Tag. Und auch ich habe Fehler gemacht, keine Frage. Ein Beispiel, das mir bis heute prägend im Kopf geblieben ist: 2009 habe ich eine Steuerberatungskanzlei gekauft, nachdem ich einen großen Kunden verloren hatte. Ich wollte damals Mitarbeitende halten und habe emotional entschieden. Heute würde ich das anders machen. Ich würde das Geld in Marketing investieren, das hätte uns weitergebracht. Aber dieses Learning musste ich machen, um dann Beispielsweise den Wert von gutem Marketing schätzen zu lernen.

Gerade im Rechnungswesen passiert durch Digitalisierung und Automatisierung extrem viel. Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz heute in Ihrem Business und wie schätzen Sie die KI-Nutzung in der Finanzbuchhaltung generell ein?

Melanie Kell: Natürlich ist die Anwendung von KI vielseitig und wird vieles ändern.  Das Thema ist aber nicht, dass die KI die Prozesse nicht automatisieren kann, das Thema ist mehr wie und wo es ansetzt. Es ist wie in vielen Bereichen; die KI kann einfache Sachverhalte heute schon abbilden. Je komplexer ein Geschäftsmodell ist, desto komplexer müssen auch die KI-Anwendungen sein und so mehr braucht es jemanden, der auch Veränderungen nachhalten kann. Zunächst müssen die Prozesse und Arbeitsschritte, die in die Buchhaltung eingespeist werden, richtig gut sein: richtig und vollständig. Sie würden sich wundern, wenn Sie wüssten, wie viel heute in der Buchhaltung händisch nachgepflegt werden muss. Wichtig ist auch, dass die Organisation möglichst stringent organisiert ist.

Nehmen Sie ein Hotel: Hier gibt es Übernachtungen, Gastronomie, Gutscheine, Events und Vorauszahlungen. Wenn für jeden Bereich das Geld aus einer anderen Quelle kommt, ist es sowohl für die KI als auch für den Buchhalter schwer, das zusammen zu führen. Nur wenn es gut organisiert ist, kann es auch gut automatisiert werden. Ich sage immer, unsere Dienstleistung ist nur so gut wie das, was wir geliefert bekommen. Wir arbeiten am Anfang viel mit unserem neuen Kunden zusammen, um genau das sicherzustellen.

Ein weiterer Punkt ist die Akzeptanz der Kunden und auch meines Teams. Alle müssen das lernen, mit der KI zu arbeiten. Das ist auch ein Prozess, der nicht immer gesehen wird. Unsere Kunden sind komplex und anspruchsvoll, das kann die KI noch nicht an jeder Stelle.

In der Branche herrscht Fachkräftemangel. Wie schaffen Sie es, in einem klassischen Markt Fachkräfte zu gewinnen und langfristig zu binden?

Melanie Kell: Unsere Leute fühlen sich wohl. Wir haben ein gutes Miteinander und arbeiten auf Augenhöhe. Wertschätzung ist kein Schlagwort, sondern Alltag. Und ganz ehrlich: Oft reichen genau diese Dinge. Kultur schlägt viele vermeintlich „moderne“ Benefits. Genau daran arbeite ich, dass wir eine gesunde Unternehmenskultur haben, denn wer Spaß an seiner Arbeit hat und sich wohl fühlt, der kommt gern ins Büro und gibt sein Bestes.

Im Jahr 2024 folgte der Verkauf der Mehrheitsanteile an die Infoniqa Group. Was bedeutet ein solcher Schritt in einem klassischen Business – und wie kommt man strategisch an diesen Punkt?

Melanie Kell: Ich bin wie gesagt keine klassische Strategin, die alles Jahre im Voraus plant. Ich nutze Chancen, wenn sie sich ergeben und Infoniqa hat mir eine Chance geboten, die für mich gepasst hat. Ich bin Ende 50, da spielt das Thema Nachfolge eine Rolle. Gleichzeitig wollte ich weiter wachsen und brauchte technologische Unterstützung.

Sie sagen von sich selbst: „Ich bin keine Rampensau – aber wenn es Sinn ergibt, mache ich es.“ Wie wichtig ist es heute, Sichtbarkeit nicht als Show, sondern als strategisches Werkzeug zu nutzen?

Melanie Kell: Sichtbarkeit wird immer wichtiger. Ich arbeite intensiv an meinem LinkedIn-Profil und daran, das Thema Rechnungswesen verständlicher und greifbarer zu machen. Es geht mir dabei definitiv nicht um Show, sondern um Wirkung. Wenn Sichtbarkeit dazu beiträgt, die richtigen Kunden zu erreichen und Vertrauen aufzubauen, dann ist sie ein strategisches Instrument. Und ich wünsche mir generell mehr Wertschöpfung für Rechnungswesen und da hilft es, konkrete Einblicke in meinen Fachbereich zu geben, um ihn greifbarer zu machen.

Viele Founder-Storys klingen heute nach Wachstum um jeden Preis. Warum hat langfristiges Unternehmertum oft weniger Glamour, aber dafür mehr Substanz?

Melanie Kell: Weil echtes Unternehmertum Ausdauer braucht. Es geht nicht um den schnellen Erfolg, sondern darum, über Jahre hinweg gute Entscheidungen zu treffen und auch mit schwierigen Phasen umzugehen. Das ist weniger glamourös, aber deutlich nachhaltiger.

Zum Abschluss gefragt: Welche drei konkreten Ratschläge geben Sie Gründerinnen und Gründern mit auf den Weg?

Melanie Kell: Gelassenheit. Mut. Und: einfach immer weitermachen.

Danke, Melanie Kell, für die spannenden Insights

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt