Eine neue Studie von DeepL, einem globalen Unternehmen für KI‑Produkte und ‑Forschung, zeigt: 2026 wird für viele Organisationen den Übergang vom Experimentieren mit KI hin zu agentischer Automatisierung markieren. So erwartet die Mehrheit der weltweit befragten Führungskräfte (69 %), dass agentenbasierte KI ihre Geschäftsabläufe im kommenden Jahr deutlich verändern wird.

Die Studie wurde im September 2025 von Censuswide im Auftrag von DeepL durchgeführt. Befragt wurden 5.000 Führungskräfte in Deutschland, Frankreich, den USA, Großbritannien und Japan. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Unternehmen verstärkt planen, autonome KI-Agenten im großen Umfang einzusetzen – etwa zur Unterstützung von Wissensarbeit, zur Effizienzsteigerung oder zur Anpassung organisatorischer Strukturen. Damit zeichnet sich die bedeutendste operative Veränderung in der Wirtschaft seit der Einführung der Cloud an.

„KI-Agenten sind längst nicht mehr experimentell, sie sind unumgänglich.“ sagt Jarek Kutylowski, CEO und Gründer von DeepL. „Die nächste Phase besteht darin, sie tiefgreifend in unsere Arbeitsweisen zu integrieren. In 2026 werden KI-Agenten das mühsame Umschalten zwischen verschiedenen Kontexten und repetitive Aufgaben übernehmen, sodass sich Menschen auf das konzentrieren können, was Unternehmen tatsächlich voranbringt.“

KI-Agenten werden zum nächsten Disruptor für Unternehmen

Nach ersten Pilot- und Anwendungsfällen rücken KI-Agenten zunehmend in den produktiven Einsatz:

• Fast die Hälfte der globalen Führungskräfte (44 %) erwartet für 2026 einen tiefgreifenden Wandel durch agentische KI; ein Viertel (25 %) sieht diesen Wandel bereits heute. Nur 7 % glauben, dass KI-Agenten ihre Betriebsabläufe nicht verändern werden, was die hohe Geschwindigkeit der Implementierungen unterstreicht.
• Als die drei wichtigsten Voraussetzungen für den sinnvollen und vertrauenswürdigen Einsatz von KI-Agenten nennen die Befragten nachweisbare Effizienz- und ROI-Effekte (22 %), Anpassungsfähigkeit der Belegschaft (18 %) und zunehmende organisatorische Bereitschaft (18 %).
• Als wesentliche Herausforderungen bei der Einführung von KI-Agenten nennen die Befragten Kosten (16 %), Bereitschaft der Belegschaft (13 %) und Reife der Technologie (12 %).

KI als zentraler Wachstumstreiber für globale Unternehmen

Über Agenten hinaus gilt KI insgesamt als wichtigster Motor für das Wirtschaftswachstum in 2026:

• Über zwei Drittel (67 %) der Befragten geben an, dass sich der ROI ihrer KI-Initiativen in diesem Jahr erhöht hat; mehr als die Hälfte (52 %) erwartet, dass KI im kommenden Jahr mehr zum Unternehmenswachstum beitragen wird als jede andere Technologie.
• Wenn es um messbare Verbesserungen durch KI geht, liegt Deutschland (78 %) zusammen mit Großbritannien (80 %) an der Spitze, gefolgt von den USA (71 %) und Frankreich (70 %). Japan verzeichnet mit 35 % deutlich niedrigere Werte, was auf langsamere Implementierungen und Bereitschaften hindeutet.
• Über die Hälfte der globalen Führungskräfte (51 %) rechnet damit, dass KI im kommenden Jahr mehr neue Rollen schafft als ersetzt. 52 % geben an, dass KI-Kenntnisse für die meisten Neueinstellungen vorausgesetzt werden.

KI-Sprachtechnologie entwickelt sich vom Werkzeug zur zentralen Infrastruktur

Die Studie zeigt zudem, wie KI-Sprachtechnologie zur entscheidenden Komponente der Unternehmensinfrastruktur wird:

• Fast zwei Drittel der globalen Unternehmen (64 %) planen 2026 steigende Investitionen in KI-Sprachtechnologie – angeführt von Großbritannien (76 %) und Deutschland (74 %), gefolgt von den USA (67 %) und Frankreich (65 %) werden mehrsprachige Kommunikation und Inhalte zu zentralen Faktoren für globales Wachstum. Im Gegensatz dazu bleibt Japan (38 %) vergleichsweise konservativ, was auf eine langsamere Dynamik hindeutet, gleichzeitig aber das wachsende Interesse von mehr als einem Drittel der Führungskräfte widerspiegelt.

In diesem Zusammenhang wird Echtzeit-Sprachübersetzung 2026 unverzichtbar:

• Über die Hälfte der globalen Führungskräfte (54 %) sieht Echtzeit-Sprachübersetzung im kommenden Jahr als unverzichtbar an – derzeit sind es ein Drittel (32 %).
• Großbritannien (48 %) und Frankreich (33 %) sind Vorreiter bei der Nutzung von Tools für die Echtzeit-Sprachübersetzung; Japan liegt derzeit nur bei 11 %.
• Die Nachfrage wird angetrieben von technologischen Fortschritten in der Echtzeit-Sprachübersetzung (46 %), Kundenerwartungen (40 %) und marktübergreifender Expansion (38 %).

Die Erkenntnisse der Studie liefern wichtige Einblicke in die Zukunft der KI und zeigen, wie diese Veränderungen Branchen umgestalten, Kundenerwartungen neu definieren und sich auf das Wettbewerbsumfeld auswirken.

Was 2019 als mutige Idee von vier Studierenden begann, wurde rasch zu einem inspirierenden Beispiel für gelebte Nachhaltigkeit. In einer Zeit, in der Umweltschutz noch kein selbstverständlicher Trend war, experimentierten die Gründerinnen und Gründer mit festen Shampoos, um eine plastikfreie Alternative zu herkömmlicher Kosmetik zu schaffen. Das erste Produkt entstand mit viel Leidenschaft, Neugier und Improvisation. Damit war der Grundstein für den späteren Unternehmenserfolg gelegt.

Ein erfolgreiches Crowdfunding finanzierte 2019 die erste Produktcharge und machte den Traum vom eigenen Webshop möglich. Es folgten die ersten Partnerschaften mit Bioläden, Outdoorhändlern, Friseuren und Geschenkeläden, die an die Vision glaubten. Heute zählt NICAMA stolz über 600 Vertriebspartner und wächst weiter.

Ein entscheidender Meilenstein war die Entwicklung des 1plus1 Meeresschutz-Prinzips: Für jedes verkaufte Produkt werden 100 Gramm Plastik in Küstenregionen gesammelt. Dieses Prinzip ist transparent, messbar und von jedem/jeder Kund*in nachvollziehbar. Bis heute konnten so über 33.290 Kilogramm Plastik aus der Umwelt entfernt werden. Das entspricht mehr als 3,2 Millionen Plastikflaschen. Darüber hinaus hat das Team mehrere Elbreinigungen organisiert, unter anderem gemeinsam mit der Naturschutzjugend NAJU und Charlotte Meentzen.

Mit dem Schritt in die Upcycling Beauty wurde NICAMA zum Pionier in Deutschland. Dabei werden wertvolle Nebenprodukte aus der Lebensmittelproduktion wie Ingwertrester und Kaffeekirsche zu hochwertigen Inhaltsstoffen verarbeitet. Heute umfasst das Sortiment über 50 plastikfreie Produkte, darunter Seifen, Shampoos, Deocremes, Pflegeöle und Körperpeelings – alle minimalistisch verpackt und mit reduzierten, sorgfältig ausgewählten Rezepturen.

Die Reise war jedoch nicht ohne Herausforderungen: Die Corona Pandemie und die Inflationsfolgen des Ukraine-Krieges setzten auch NICAMA stark zu. Das einst 15-köpfige Team musste sich zwischenzeitlich deutlich verkleinern. Trotz dieser Rückschläge bewies das Unternehmen Durchhaltevermögen. Heute steht es so solide da wie nie zuvor. Seit zwei Jahren verzeichnet NICAMA wieder überdurchschnittliches Wachstum und das deutlich über dem allgemeinen Naturkosmetikmarkt in Deutschland.

Für sein Engagement und seine Innovationskraft wurde das Unternehmen mehrfach ausgezeichnet: 2021 gewann NICAMA den Sächsischen Gründerpreis und erhielt bereits viermal den eku Zukunftspreis des Sächsischen Staatsministeriums für Umwelt und Landwirtschaft.

2026 wird das Jahr, in dem Grafikdesign Menschlichkeit betont. Während KI im Alltag eine immer größere Rolle spielt, wächst die Sehnsucht nach Echtheit – nach Entwürfen, die berühren. Zu diesem Schluss kommt das Expert*innen-Team von VistaPrint auf Basis der umfassenden Beobachtungen seiner internationalen Freelancer-Community auf 99designs by Vista.

Die zentrale Erkenntnis: Grafikdesign wird wieder deutlich persönlicher. Es zeichnet sich ab, dass sich die Trends weg vom Glatten, hin zum Echten entwickeln. Marken wollen bei ihren Zielgruppen Gefühle wecken und setzen deshalb auf Geschichten statt Marketingbotschaften. So wird Design zur Bühne für Individualität und damit zum wirksamsten Werkzeug, um echte Verbindungen aufzubauen.

„Kleine Unternehmen haben den entscheidenden Vorteil, mutig, eigenwillig und authentisch auftreten zu können – großen Marken fällt das oft schwer,“ weiß Patrick Llewellyn, VP of Digital and Design Services bei VistaPrint. „In unserer laut und unpersönlich gewordenen Welt wirken unperfekte Designs ehrlich. Genau das macht sie so kraftvoll.“

Die Designtrends 2026 holen das Handgemachte ins Digitale, erzählen von kultureller Identität, feiern Unvollkommenheit und lassen Gefühle sichtbar werden. Nicht der Algorithmus, sondern der Mensch steht im Mittelpunkt.

Die Designtrends 2026 im Überblick:

Elemental Folk

Tradition trifft moderne Gestaltung: Inspiriert von regionaler Handwerkskunst und kulturellem Erbe, entstehen warme, ausdrucksstarke Designs mit floralen Mustern, ornamentalen Details und kräftigen Farben. Die Gestaltung wirkt vertraut und zeitgemäß zugleich. Elemental Folk ist ein visueller Rückgriff auf das Ursprüngliche, der die Identität und Herkunft feiert.

Hyper-Individualism

Dieser Trend bringt frischen Wind ins Design. Er setzt auf surreale Bildwelten, spielt mit verzerrten Formen und bricht ganz bewusst mit Konventionen. Die Darstellungen wirken mal verspielt, mal provokant, aber immer individuell. Während viele ihre Gestaltungsprozesse komplett von der künstlichen Intelligenz erledigen lassen, begeistert dieser Stil mit der kreativen Handschrift der Menschen.

Tactile Craft

Stickerei, Stoffstrukturen und handgemachte Details finden ihren Weg zurück ins digitale Design. Was dabei entsteht, fühlt sich fast schon greifbar an: Die visuellen Oberflächen erzeugen eine besondere Tiefe, die den BetrachterInnen Wärme spendet. Zwischen DIY-Charme und nostalgischer Anmutung generiert dieser Trend – als Gegenentwurf zur glatten, oft distanzierten Ästhetik der digitalen Welt – eine emotionale Nähe.

Distorted Cut

Wenn Gestaltung zum Widerstand wird, entstehen visuelle Statements mit Ecken und Kanten. Klassische Collage-Techniken werden neu interpretiert, indem Bilder zerschnitten, Schichten überlagert und Formen fragmentiert werden. Das Ergebnis wirkt roh, rebellisch und voller Energie. Fest steht: Dieser Designstil will nicht gefallen – es geht darum, Haltung zu zeigen.

Candid Camera Roll

Kreative bringen mit diesem Trend das Echte zurück ins Visuelle. Unperfekte Schnappschüsse, Filmkorn, Blitzlicht und spontane Momente wirken persönlich und nahbar. Im Zusammenspiel mit reduzierter Typografie entstehen Designs, die mit ihrer Ehrlichkeit wirken und berühren.

Hyper-Bloom

Manchmal braucht es einen visuellen Rückzugsort – einen Ort zum Durchatmen. Sanfte Verläufe, zarte Blumenmotive und pudrige Pastelltöne entführen in eine Welt zwischen Traum und Realität. Der Stil wirkt wie ein Gegenpol zum hektischen Alltag und öffnet Raum für Leichtigkeit, Optimismus und ein bisschen Tagträumerei.

Digit-Cute

Die Ästhetik bewegt sich zwischen Nostalgie und digitaler Verspieltheit und sorgt vom ersten Moment an für richtig gute Laune. Klare Strukturen treffen auf bunte Pixelgrafiken, niedliche Figuren und kräftige Farben. Der Look versprüht den Charme der frühen Computerspiele und Popkultur. Gerade weil er so verspielt wirkt, ist er gestalterisch besonders raffiniert.

Micro-Industrial

Was früher rein funktional war, wird jetzt zum Gestaltungskonzept. Inspiriert von Verpackungen, technischen Etiketten und Informationsgrafiken bildet sich ein Designstil, der Klarheit feiert. Der gezielte Einsatz von Elementen wie Barcodes, QR-Codes und Rasterstrukturen verleiht den Entwürfen eine rohe, sachliche und zugleich moderne Ästhetik.

Neon Noir

Dunkel, intensiv und voller Spannung – der Stil erinnert an Szenen aus einem Neo-Noir-Film. Knallige Farben, wie elektrisches Rot, treffen auf tiefes Schwarz, kombiniert mit Bewegungsunschärfen und rauen Texturen. Der urbane, energiegeladene Look fällt sofort ins Auge und bleibt lange im Kopf.

Frutiger Aero Revival

Ein Hauch von Zukunft, so wie man sie sich früher vorgestellt hat: Glänzende Oberflächen, sanfte Farbverläufe und fließende Formen knüpfen an die Tech-Ästhetik der frühen 2000er an. Elemente wie Wasser, Himmel oder digitale Pflanzenwelten verleihen den Designs eine fast träumerische Leichtigkeit. Der Stil ist eine liebevolle Rückschau in eine Zeit, in der Technologie noch als Versprechen galt.

Fazit

Design darf wieder fühlen, Haltung zeigen und Ecken haben. Um als Marke aufzufallen, braucht man nicht mehr das glatteste Logo oder das perfekteste Bild, sondern Persönlichkeit, Mut und eine klare Botschaft. 2026 wird das Jahr, in dem Echtheit zählt. Das Beste daran: Es wird kreativ, lebendig und überraschend schön.

Ein Technologie-begeisterter Abiturient, der schon mit 15 Jahren Jura-Vorlesungen besucht, gründet ein LegalTech-Start-up. Partnerschaftlich an seiner Seite agiert sein Vater, ein renommierter Professor für Baurecht. Das ist das Fundament der Sovereign AI Betriebs GmbH, die in Berlin antritt, das Rechtswissen ganzer Berufs-Generationen in eine juristisch kuratierte KI zu überführen. Herzstück des Unternehmens ist Sovereign Legal AI. Die Plattform bereitet juristische Fragen systematisch, verständlich und nachvollziehbar auf.

„Wir wollen das Recht aus der Blackbox holen“, sagt Jakob Koenen, Gründer und Geschäftsführer der Sovereign AI Betriebs GmbH. „Unsere KI soll kein Ersatz für Anwältinnen und Anwälte sein, sondern ein intelligentes Werkzeug, das Wissen strukturiert, Orientierung gibt und den Zugang zum Recht demokratisiert.“

Rechtspraxis-Know-how, digitalisiert für den Alltag

Die Idee zu Sovereign Legal AI entstand in einem Generationenprojekt. Prof. Dr. Andreas Koenen, Kanzleiinhaber, Fachanwalt und Herausgeber zahlreicher Werke zum Bau- und Architektenrecht, hat über Jahrzehnte beobachtet, wie Rechtswissen in der Praxis verloren geht, weil es zu spät, zu komplex oder zu exklusiv vermittelt wird.

„Das Recht wird beim Bauen oft erst dann herangezogen, wenn es knallt“, sagt Koenen. „Juristinnen und Juristen gelten als Ausputzer, nicht als Geburtshelfer. Sovereign Legal AI will das ändern. "Wir liefern Projektbeteiligten vom Architekten, Planer bis zum Bauherrn einen Kompass, der schon vor Konflikten Orientierung bietet; mit juristisch fundierter Systematik, aber barrierefrei zugänglich“, so Koenen weiter.

Die Wissensbasis der Sovereign Legal AI umfasst unter anderem kommentierte Urteile, systematisch aufbereitete Rechtsinformationen sowie Fachbeiträge von Anwältinnen und Anwälten zu typischen Praxisproblemen. Alle Inhalte sind mit Originalquellen aus Gesetz, Rechtsprechung und Literatur belegt, was den entscheidenden Unterschied zu generativen „Blackbox-Systemen“ markiert.

Neue Plattform für juristische Teilhabe

Sovereign Legal AI entstand in Zusammenarbeit mit den Anwältinnen und Anwälten der Kanzlei Koenen Bauanwälte. Die künstliche Intelligenz (KI) wurde entlang echter Fallarbeit trainiert und in einer Beta-Phase getestet. Dabei versteht sich die KI als Community-Projekt: Nutzende geben Feedback, benennen Lücken und tragen so zur Weiterentwicklung bei. Auf diese Weise wächst die KI mit der Praxis. Im Wissens-Ökosystem von Sovereign befinden sich auch die Austausch-Plattform Sovereign Community und der stationäre Sovereign Store in Münster. Beide sind Teil derselben Markenfamilie und werden von der Sovereign GmbH betrieben. Partner-, Lizenz- und Servicemodelle finanzieren das Projekt. „Wir schaffen eine KI-Plattform, die juristisches Wissen lebendig hält“, so Jakob Koenen. „Das ist Unternehmensnachfolge im besten Sinne. Das Wissen einer Generation wird nicht vererbt, sondern transformiert.“

Junger Gründer mit Tech-DNA

Dass Jakob Koenen früh Verantwortung übernimmt, überrascht kaum. Mit 11 wollte er bereits eine Web-Agentur gründen, erschuf in diesem Zuge den Digitalauftritt eines Handwerksunternehmens. Mit 15 hat er mit Unterstützung seiner Eltern beantragt, frühzeitig als geschäftsfähig erklärt zu werden und gründete nach der Bewilligung sein erstes Unternehmen. Heute ist er Gründer, App-Entwickler und Geschäftsführer des Berliner LegalTech-Unternehmens. Er arbeitet mit einem Netzwerk aus externen Entwicklerinnen und Entwicklern sowie Fachleuten an der technischen Weiterentwicklung von Sovereign Legal AI. Aktuell suchen er und sein Vater als Herausgeber der Inhalte nach Co-Autor*innen und Partner*innen, die weitere juristische Rechtsbereiche wie Energierecht oder IT-Recht innerhalb der KI für sich erschließen.

Spätestens seit der Verabschiedung des AI Acts der Europäischen Union im Jahr 2024 ist klar: Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Europa wird rechtlich geregelt – verbindlich, umfassend und risikobasiert. Für viele Unternehmen, vor allem im Start-up-Umfeld, bedeutet das erst einmal: neue Vorgaben, viel Bürokratie, hoher Aufwand. Doch dieser Eindruck greift zu kurz. Denn der AI Act ist weit mehr als ein Regelwerk zur Risikominimierung; er bietet jungen Unternehmen die Chance, Ethik, Effizienz und Rechtssicherheit von Anfang an in Einklang zu bringen. Wer ihn strategisch klug nutzt, kann sich nicht nur vor teuren Fehlern schützen, sondern auch produktiver, innovativer und vertrauenswürdiger aufstellen.

Ein Weckruf mit Wachstumspotenzial

Der AI Act ist die erste umfassende gesetzliche Regelung weltweit, die den Umgang mit KI verbindlich definiert. Ziel ist es, Vertrauen in KI-Technologien zu schaffen, Risiken wie Diskriminierung oder Manipulation zu minimieren und gleichzeitig die Innovationskraft Europas zu sichern. Je nach Risikoklasse, von minimal über hoch bis unvertretbar, gelten unterschied­liche Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und Kontrolle. Was viele dabei übersehen: Der AI Act richtet sich nicht nur an Entwickler*innen, sondern auch an Anwender*innen. Schon wer KI zur automatisierten Lebenslaufanalyse, zur Lead-Bewertung im Vertrieb oder für interne Personalentscheidungen nutzt, kann als Betreiber*in haftbar sein – inklusive Dokumentations- und Prüfpflichten. Seit Februar 2025 gilt zudem eine allgemeine Schulungspflicht für KI-Nutzung, unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

Start-ups: (Noch) nicht betroffen? Ein Trugschluss

Gerade junge Unternehmen neigen dazu, gesetzliche Regularien auf die lange Bank zu schieben – oft verständlich, wenn Zeit, Geld und personelle Ressourcen knapp sind. Doch genau hier liegt das Risiko: Laut einer Bitkom-Studie haben sich nur rund 3 Prozent der Unternehmen intensiv mit dem AI Act beschäftigt. 25 Prozent wissen gar nichts davon. Ein gefähr­licher Blindflug, nicht nur wegen potenzieller Bußgelder von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des Jahresumsatzes, sondern weil damit auch Chancen verschenkt werden.

Dabei geht es beim AI Act nicht nur um Pflichterfüllung, sondern um Zukunftsfähigkeit. Wer KI nutzt, sei es für Marketing, Kund*innenservice oder Produktentwicklung, muss ihre Auswirkungen verstehen, Risiken identifizieren und Prozesse so gestalten, dass sie nachvollziehbar, fair und sicher bleiben. Für Start-ups, die langfristig skalieren und wachsen wollen, ist das kein Nice-to-have, sondern ein Muss.

Wissensdefizite als Wachstumsbremse

Aktuell setzen nur etwa 17 Prozent der kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland KI im Geschäftsalltag ein. Die Gründe: Über 70 Prozent nennen fehlendes Wissen, 58 Prozent Unsicherheit bei rechtlichen Fragen. Gerade bei Start-ups, deren Geschäftsmodell oft auf digitalen Lösungen basiert, ist diese Zurückhaltung alarmierend. Denn wer das Potenzial von KI nicht erkennt oder falsch einsetzt, verliert nicht nur Zeit, sondern auch Marktchancen. Dazu kommt noch die Sorge vor zukünftigen rechtlichen Einschränkungen, wie 82 Prozent der Anwender*innen generativer KI angeben, 73 Prozent verweisen auf die Datenschutzanforderungen als Hemmnis und 68 Prozent sehen Unsicherheiten durch rechtliche Unklarheiten.

Der Schlüssel liegt ganz klar in der Weiterbildung: Nur wer die Funktionsweise, Stärken und Grenzen von KI-Systemen versteht, kann sie verantwortungsvoll und effizient nutzen. Das beginnt schon bei der bloßen Auseinandersetzung mit dem AI Act: 69 Prozent der Unternehmen brauchen professionelle Hilfe dabei. Das betrifft nicht nur Entwickler*innen oder Tech-Teams, sondern auch Gründer*innen sowie Verantwortliche in Marketing, HR und Customer Support. Der AI Act kann dabei als Orientierung dienen: Er macht transparent, welche Prozesse es zu beachten gilt und wie sich Risiken frühzeitig erkennen und adressieren lassen.

KI im Marketing: Vom Tool zur Strategie

Beispiel: Im Marketing ist KI längst mehr als nur eine Helferin für Textgenerierung oder A/B-Testing. Sie analysiert Zielgruppen, erkennt Kaufmuster, generiert kreative Inhalte und liefert datenbasierte Insights in Echtzeit. Doch viele Marketingverantwortliche gehen mit KI noch zu leichtfertig um oder unterschätzen ihre strategische Wirkung. In modernen Marketingabteilungen dient KI als Beschleuniger, Effizienzmotor und kreativer Sparringspartner.

Doch um diesen Nutzen voll auszuschöpfen, braucht es klare Regeln, Datenqualität und nachvollziehbare Prozesse – genau das, was der AI Act einfordert. Was auf den ersten Blick wie ein regulatorisches Korsett wirkt, ist in Wahrheit ein Innova­tionstreiber: Wer frühzeitig in qualitätsgesicherte Datenprozesse, Modellvalidierung und Feedbackschleifen investiert, steigert nicht nur die Rechtssicherheit, sondern auch die Performance seiner Kampagnen.

Ethik als Wettbewerbsfaktor

Neben Effizienz und Legalität spielt auch Ethik eine zunehmend wichtige Rolle. Nutzer*innen und Kund*innen erwarten von Unternehmen, dass sie KI fair, transparent und verantwortungsvoll einsetzen. Diskriminierende Algorithmen, intransparente Entscheidungen oder Datenmissbrauch können nicht nur rechtliche Konsequenzen haben, sie beschädigen auch das Vertrauen in die Marke. Gerade Start-ups haben hier einen Vorteil: Sie können ethische Leitlinien von Anfang an mitdenken und in ihre Unternehmenskultur integrieren. Das schafft nicht nur Glaubwürdigkeit gegenüber Kund*innen, Investor*innen und Partner*innen – es spart auch spätere Reputationskosten. Studien zeigen: Unternehmen, die KI ethisch reflektiert einsetzen, erzielen höhere Zufriedenheitswerte bei Mitarbeitenden und Kundschaft, und sie sind resilienter gegenüber technologischen Risiken.

Von Anfang an strategisch denken

Für Gründer*innen und junge Unternehmen lautet die Empfehlung daher: Nicht warten, bis der AI Act zum Problem wird, sondern ihn frühzeitig als Chance nutzen, sich professionell aufzustellen. Das bedeutet konkret:

• Verantwortlichkeiten klären: Wer ist im Unternehmen für KI verantwortlich – technisch, ethisch, rechtlich?
• Transparente Prozesse etablieren: Wie werden Daten erhoben, verarbeitet und genutzt? Wer prüft Algorithmen auf Verzerrungen?
• Schulungen anbieten: Alle, die mit KI-Systemen arbeiten, sollten deren Funktionsweise und rechtliche Implikationen kennen.
• Ethikrichtlinien entwickeln: Wie kann das Unternehmen sicherstellen, dass KI fair, sicher und inklusiv eingesetzt wird?
• Technologische Standards einhalten: Wer dokumentiert und validiert die eingesetzten Systeme regelmäßig?

Kein Bremsklotz, sondern ein Beschleuniger

Der EU AI Act ist ein Weckruf für Start-ups, die KI nutzen oder dies künftig wollen. Er schafft Klarheit, wo zuvor Unsicherheit herrschte, und definiert Standards, an denen sich junge Unternehmen orientieren können. Wer das ignoriert, riskiert nicht nur Bußgelder, sondern auch seine Wettbewerbsfähigkeit. Wer ihn jedoch proaktiv angeht, positioniert sich als verantwortungsvolle(r) Innovator*in. Der Wandel hat längst be­- gonnen. Jetzt ist die Zeit, ihn bewusst mitzugestalten.

Der Autor Bastian Sens ist Marketing-Experte und Gründer der Beratung & Academy Sensational GmbH

Rabattaktionen gibt es viele, doch nur wenige Kampagnen schaffen es, sich im dicht gedrängten Markt so klar zu positionieren wie die Golden-Shopping-Days. Was 2020 als Frühjahrsaktion startete, hat sich längst zu einem festen Termin im Kalender zahlreicher Onlineshops und Konsument*innen entwickelt. Hinter der Plattform stehen die Geschäftsführer Jannik und Wladie, die nicht nur eine Gutscheinseite betreiben, sondern eine Art kuratiertes Event geschaffen haben, das zweimal im Jahr zehntägig läuft. Dabei geht es nicht um wahllose Codes, die irgendwo zusammengetragen werden, sondern um exklusive Kooperationen mit inzwischen über 50 Partner*innen – darunter bekannte Marken aus Mode, Food, Gesundheit oder Wohnen.

Neben diesen großen Kampagnen bildet die Plattform inzwischen auch ganzjährig ein starkes Fundament: In der neu geschaffenen Deals-Kategorie finden sich dauerhaft ausgewählte Angebote, und zusätzlich stehen Gutscheine von über 100 Onlineshops bereit. Partner*innen wie Weinfürst, DeinDesign oder HAWESKO verdeutlichen die Vielfalt und den Anspruch, Shoppingvorteile nicht nur saisonal, sondern kontinuierlich zugänglich zu machen.

Das Besondere: Die Rabatte sind zeitlich gebündelt, bewusst inszeniert und für die teilnehmenden Shops ein kalkulierbares Marketinginstrument. Gleichzeitig profitieren die Kund*innen von teils beachtlichen Nachlässen, ohne sich registrieren zu müssen oder Umwege in Kauf zu nehmen. Auch außerhalb der großen Kampagnen finden sich auf der Plattform Gutscheine, doch das eigentliche Herzstück bilden die beiden Aktionszeiträume im Frühjahr und Herbst.

Für Gründer*innen ist Golden-Shopping-Days ein spannendes Beispiel dafür, wie sich ein etabliertes Geschäftsmodell – das Couponing – neu denken lässt. Anstatt in der Masse unterzugehen, setzen die Macher auf Exklusivität, Übersichtlichkeit und klare Kommunikation mit den beteiligten Shops.

Im Interview geben Jannik und Wladie Einblicke in die Entstehungsgeschichte, die Mechanismen hinter den Aktionen und die Herausforderungen, die mit dem Aufbau einer eigenen Marke im Coupon-Segment verbunden sind.

Das Interview

Golden-Shopping-Days gibt es seit 2020. Wie kam es zu der Idee, ausgerechnet eine solche Event-Plattform für Gutscheine aufzubauen?

Jannik: Die Idee ist während des Studiums entstanden. Ich habe nach einer Möglichkeit gesucht, mein Studium zu finanzieren. Auf klassische Werkstudenten-Tätigkeiten hatte ich aber keine Lust und so bin ich irgendwann auf die Idee gekommen, ein Print-Gutscheinheft zu vermarkten. Das erste Heft war schon sehr aufwändig, da ich keinerlei Kontakte zu Onlineshops hatte und so unzählige Telefonate führen musste, um die ersten Shops von meiner Idee zu begeistern. Ein befreundeter Unternehmer hat die erste Auflage für mich gedruckt und auch die Gestaltung des TItelblattes übernommen.

Zwei Kampagnen im Jahr, Frühling und Herbst – warum genau dieses Modell und nicht eine kontinuierliche Rabattflut wie man sie bei anderen Anbietern sieht?

Jannik: Wir haben uns bewusst dazu entschieden im Frühjahr- und Herbst jeweils eine 10-tägige Online-Shoppingkampagne zu veranstalten. Zum Einen ist dies in der Kommunikation für die Konsumenten deutlich einfacher und zum anderen können die teilnehmenden Onlineshops diese fest in ihrem Marktetingmix einplanen und teilweise auch etwas höhere Rabatte gewähren, als es unterjährig sonst der Fall ist.

Welche Kriterien spielen bei der Auswahl der inzwischen über 50 Partnershops eine Rolle? Gibt es klare Vorgaben oder wächst das Netzwerk eher organisch?

Wladie: Wir sind in der Vergangenheit sehr organisch gewachsen und konnten von Kampagne zu Kampagne mehr Onlineshops von der Teilnahme an unserem Konzept begeistern. Klare Vorgaben haben wir nicht. Die teilnehmenden Onlineshops müssen allerdings schon eine gewisse Wertigkeit haben.

Auffällig ist, dass viele Deals exklusiv verhandelt wirken. Wie läuft dieser Prozess im Detail ab – geht es eher um klassische Affiliate-Strukturen oder um direkte Partnerschaften?

Jannik: Mit allen Shops, die an unseren Shoppingevents im Frühjahr und Herbst teilnehmen pflegen wir direkte Partnerschaften. Wir sind darauf bedacht für alle Shoppingbegeisterten die besten Gutscheine und Angebote zu verhandeln.

2025 steht die nächste große Herbstkampagne an und auch die nächste Frühjahrskampagne ist bereits in Planung. Wie bereitet ihr euch auf solche zehn Tage konkret vor, und was bedeutet das organisatorisch im Hintergrund?

Wladie: In der Regel brauchen wir gut ein halbes Jahr Vorbereitungszeit je Kampagne. Wir überlegen uns stets neue Features, um sowohl den Onlineshops als auch den Konsument*innen immer wieder neue Features zu bieten, die einen echten Mehrwert darstellen.

Manche Branchen – etwa Food, Mode oder Gesundheit – sind stark vertreten. Gibt es Bereiche, die ihr bewusst ausklammert, oder ist die Plattform prinzipiell offen für alle Segmente?

Jannik: Wir sind für viele Segmente offen, aber längst nicht für alle. Einen Onlineshop für Waffen wird man bei uns beispielsweise nicht finden.

Couponing ist für Shops ein Marketinginstrument, das nicht nur Umsatz bringen, sondern auch Markenbindung schaffen kann. Wie stellt ihr sicher, dass Golden-Shopping-Days nicht als reine Rabattschleuder wahrgenommen wird?

Wladie: Wir distanzieren uns ganz bewusst und schaffen an vielen Stellen Mehrwerte. Die Veröffentlichung von Gutscheinen stellt nur einen kleinen Teil unseres Geschäftsmodells dar. Mittlerweile fungieren wir vielmehr als Contentplattform. In unserem digitalen Magazin veröffentlichen wir regelmäßig Testberichte und Experteninterviews, auf YouTube publizieren wir Unboxing- und Testvideos - kurz gesagt: Wir schaffen echte Mehrwerte.

Ihr betont, dass Gutscheine bei euch auch außerhalb der Aktionszeiträume verfügbar sind. Wie wichtig ist diese ganzjährige Präsenz für die Markenbildung?

Jannik: Wir wollen unserer Community rund um die Uhr die besten Gutscheine und Angebote bieten. Deshalb ist es natürlich sehr wichtig, dass wir dies auch an 365 Tagen im Jahr gewährleisten können. Wir sind stets im Kontakt mit den Onlineshops, die sich und ihre Angebote bei uns auf der Plattform präsentieren, um die besten Gutscheine und Deals zu verhandeln. Viele Gutscheine sind nur exklusiv bei uns erhältlich.

Ein Blick nach vorn: Welche Rolle soll Golden-Shopping-Days in den nächsten fünf Jahren im deutschen E-Commerce spielen?

Jannik: Eine führende. **lacht**

Vielen Dank, Jannik und Wladie, für die offenen Einblicke in eure Arbeit und die Hintergründe der Golden-Shopping-Days.

In vielen Unternehmen wird der indirekte Einkauf häufig unterschätzt – dabei liegen hier oft erhebliche Einsparpotenziale verborgen. Durch die wachsende Digitalisierung und die zunehmende Verfügbarkeit von B2B eCommerce-Plattformen bestellen Mitarbeitende Waren und Dienstleistungen immer häufiger außerhalb klassischer Einkaufsprozesse. Diese Entwicklung bringt einerseits Flexibilität und Effizienz, stellt Unternehmen aber auch vor neue Herausforderungen: Wie lassen sich Ausgaben kontrollieren und Transparenz über die gesamte Einkaufskette sicherstellen?

Die beste Einkaufssoftware für den Mittelstand adressiert genau diese Herausforderungen. Hivebuy hat sich als moderne, benutzerfreundliche Lösung etabliert, die den indirekten Einkaufsprozess von der Bestellung bis zur Rechnungsprüfung digitalisiert und automatisiert. Die Software integriert sich nahtlos in bestehende ERP-, Buchhaltungs- und Kommunikationstools wie SAP, Microsoft Dynamics, Teams oder Slack – und das ohne aufwändige technische Implementierung.

Gegründet von erfahrenen Einkaufs- und Finanzexpert*innen aus Frustration über bisherige Lösungen, verfolgt Hivebuy die Mission, versteckte Kosten sichtbar zu machen, Budgets in Echtzeit zu kontrollieren und Einkaufsprozesse effizienter zu gestalten. Mit höchsten Sicherheitsstandards, inklusive ISO/IEC 27001-Zertifizierung und DSGVO-konformer Datenhaltung in Deutschland, schafft Hivebuy Transparenz und Vertrauen entlang der gesamten Einkaufskette.

Im Interview sprechen wir mit Bettina Fischer, Gründerin von Hivebuy, über die Chancen und Risiken des indirekten Einkaufs und darüber, wie Unternehmen mit der richtigen Software Kosten senken und Prozesse optimieren können.

StartingUp: Frau Fischer, viele Unternehmen sehen im indirekten Einkauf eher einen Kostenfaktor, der schwer zu kontrollieren ist. Was macht den indirekten Einkauf aus Ihrer Sicht zu einem versteckten Kostenfresser?

Bettina Fischer: Die große Herausforderung im indirekten Einkauf liegt darin, dass die einkaufenden Personen über das gesamte Unternehmen verteilt sind – anders als im direkten Einkauf, wo spezialisierte Einkaufsabteilungen tätig sind. Das bedeutet: Jede*r Mitarbeitende, der oder die einmal etwas bestellt, wird zum Einkäufer oder zur Einkäuferin – oft ohne die notwendige Erfahrung in Einkaufsprozessen.

Dadurch entstehen typische Muster: Es wird bei bekannten Lieferanten bestellt – oft aus dem privaten Umfeld, wie etwa Amazon Business – ohne Preisvergleiche, ohne Berücksichtigung von Lieferzeiten oder bereits verhandelten Konditionen. Das führt schnell zu ineffizienten und teuren Entscheidungen.

Hinzu kommt, dass im indirekten Einkauf eine hohe Produktvielfalt auf eine extrem heterogene Lieferantenlandschaft trifft. Das erschwert es, durch Bündelung bessere Konditionen zu erzielen. Es fehlt die klare, strategische Beziehung zu bestimmten Lieferanten – und genau dort entstehen die versteckten Kosten.

StartingUp: Wie hilft Hivebuy Mittelständlern konkret dabei, diese versteckten Kosten aufzudecken und zu reduzieren?

Bettina Fischer: Hivebuy verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz, um die Herausforderungen des indirekten Einkaufs zu lösen. Zum einen ermöglichen wir es Mitarbeitenden, direkt über integrierte Lieferanten zu bestellen. Das bedeutet: Die Bestellungen erfolgen zentral über Hivebuy – ohne Umwege über externe Plattformen oder individuelle Beschaffungswege. Die Bestellübermittlung ist automatisiert und erfolgt effizient über unser System.

Darüber hinaus bietet Hivebuy einen integrierten Preisvergleich für B2B-Webshops. So wird sichergestellt, dass stets der beste Preis und die optimalen Lieferzeiten berücksichtigt werden – ein entscheidender Hebel zur Kostensenkung.

Ein weiterer zentraler Punkt ist die Budgetkontrolle: Sobald eine Bestellanforderung erstellt wird, sehen Budgetverantwortliche sofort die Auswirkungen auf ihr Budget – in Echtzeit. Dadurch lassen sich Entscheidungen schnell, fundiert und transparent treffen.

Auch die Freigabeprozesse sind flexibel und konfigurierbar: Mitarbeitenden wird Freiheit für alltägliche Bestellungen gegeben, während bei kritischen oder kostenintensiven Vorgängen automatische Eskalationen und Genehmigungen greifen.

Nicht zuletzt ermöglicht Hivebuy dem Einkauf, sein Wissen an die Organisation weiterzugeben. Vorverhandelte Verträge, Katalogartikel oder bevorzugte Lieferanten sind direkt im System sichtbar – wie ein digitaler Einkaufsberater im Hintergrund. So treffen selbst unerfahrene Nutzer bessere Entscheidungen – ganz im Sinne von Kostenkontrolle und Prozesssicherheit.

StartingUp: Ihre Software ist bekannt für ihre Nutzerfreundlichkeit. Wie schaffen Sie es, auch nicht-einkaufserfahrene Mitarbeitende einzubinden?

Bettina Fischer: Benutzerfreundlichkeit steht bei Hivebuy an oberster Stelle. Wann immer wir eine neue Funktion entwickeln, testen wir diese gemeinsam mit unseren Nutzerinnen und Nutzern – direkt aus der Praxis. Unser Ziel ist es, dass Hivebuy genauso intuitiv bedienbar ist wie eine Online-Überweisung: Jeder soll auf Anhieb verstehen, was zu tun ist.

Mit Funktionen wie unserem B2B-Preisvergleich und dem sogenannten Guided Buying führen wir Mitarbeitende gezielt durch den Einkaufsprozess – Schritt für Schritt, ganz ohne Schulungsaufwand. So wird selbst komplexes Einkaufswissen einfach zugänglich gemacht.

Für Freigabeverantwortliche haben wir zusätzlich eine besonders komfortable Lösung geschaffen: Freigaben können direkt über Messenger-Apps wie Microsoft Teams erteilt werden – ohne sich ins System einloggen zu müssen. Die relevanten Informationen kommen automatisch dorthin, wo man ohnehin schon arbeitet – aufs Handy oder den Desktop. Das senkt die Einstiegshürden enorm und sorgt für eine breite Akzeptanz im gesamten Unternehmen.

StartingUp: Welche Rolle spielen Transparenz und Echtzeit-Reporting in der Budgetkontrolle?

Bettina Fischer: Wir sind überzeugt: Budgetkontrolle funktioniert nur in Echtzeit. Es bringt wenig, wenn Budgetübersichten nur monatlich, quartalsweise oder gar halbjährlich zur Verfügung stehen. Entscheidungen im Einkauf werden täglich getroffen – also muss auch die Budgettransparenz jederzeit aktuell sein.

Deshalb haben wir bei der Entwicklung von Hivebuy besonderen Fokus auf eine unmittelbare Budgeteinsicht gelegt. Sobald eine Bestellung angefragt wird, sieht der oder die Budgetverantwortliche sofort, wie sich diese auf das verfügbare Budget auswirkt. Diese Echtzeit-Transparenz ist ein zentrales Element unserer Software.

Gleichzeitig möchten wir Mitarbeitende befähigen, innerhalb ihrer Befugnisse selbstständig Entscheidungen zu treffen. Nicht jede Anfrage muss durch mehrere Instanzen laufen. Vielmehr setzen wir auf smarte, automatisierte Prozesse – kombiniert mit dem Vertrauen in die Souveränität der Nutzer. Das spart nicht nur Zeit, sondern steigert auch die Effizienz und Zufriedenheit im Unternehmen.

StartingUp: Die Einführung neuer Software bedeutet oft hohen Aufwand. Wie gestaltet sich die Implementierung von Hivebuy?

Bettina Fischer: Ich habe selbst über viele Jahre ERP- und Einkaufssoftwareprojekte geleitet – und ehrlich gesagt: Es war jedes Mal ein enormer Aufwand. Genau diese Erfahrungen haben mich dazu motiviert, Hivebuy so zu entwickeln, dass Implementierung eben nicht zur Belastung wird.

Unsere Lösung ist bewusst so aufgebaut, dass sie schnell, unkompliziert und ohne großen IT-Aufwand eingeführt werden kann. Neue Unternehmen können innerhalb kürzester Zeit starten – oft sogar innerhalb eines Tages mit einem eigenen Testsystem.

Die Einführung begleiten wir durch leicht verständliche Videotutorials und Onboarding-Materialien. Darüber hinaus gibt es persönliche Sessions, in denen die Nutzer befähigt werden, das System selbstständig für ihr Unternehmen zu konfigurieren. Schnittstellen zu ERP-Systemen wie SAP, Microsoft Dynamics oder DATEV richten wir in der Regel innerhalb weniger Stunden bis Tage ein.

Wenn beide Seiten fokussiert an das Projekt herangehen, können wir bei Unternehmen mit mehreren tausend Mitarbeitenden innerhalb von acht Wochen vollständig live gehen – inklusive Integration, Schulung und Rollout.

StartingUp: Wie unterstützt Hivebuy IT-Teams und technische Entscheider bei der Integration?

Bettina Fischer: Unsere größte Stärke in der Zusammenarbeit mit IT-Teams ist unsere Schnelligkeit. Bereits im ersten Kick-Off mit der IT tauschen wir alle relevanten technischen Dokumentationen aus, klären die Rahmenbedingungen und ermöglichen in kürzester Zeit die Integration in ein Testsystem. Wir verzichten bewusst auf langwierige Business-Blueprint-Phasen und setzen stattdessen auf eine praxisnahe, direkte Umsetzung.

Hivebuy verfolgt eine klare Integration-First-Strategie. Das bedeutet: Unsere Lösung ist von Grund auf so konzipiert, dass sie sich schnell und flexibel in bestehende ERP-Systeme und IT-Landschaften integrieren lässt. Für alle gängigen Systeme – ob SAP, Microsoft Dynamics, DATEV oder NetSuite – stellen wir vollständige Schnittstellen-Dokumentationen zur Verfügung.

Mein Mitgründer Stefan Kiehne bringt aus seiner Zeit bei PwC tiefes technisches Know-how mit und hat zahlreiche ERP-Implementierungen verantwortet. Dieses Wissen fließt direkt in unsere Projekte ein. Inzwischen haben wir Hivebuy in so viele verschiedene Systeme integriert, dass kaum noch Überraschungen aufkommen. Für IT-Verantwortliche bedeutet das: minimale Unsicherheiten, schnelle Umsetzung und maximale Kompatibilität.

StartingUp: Wie sieht die Zukunft des indirekten Einkaufs aus? Welche Trends beobachten Sie?

Bettina Fischer: Ich sehe im indirekten Einkauf ganz klar einen Wandel hin zu intelligenter Automatisierung und echter Transparenz. Schon heute beobachten wir den Trend in Richtung „Agent AI“ – also digitale Einkaufsassistenten, die Nutzer durch Prozesse begleiten und Entscheidungen mit datenbasierten Empfehlungen unterstützen. Das wird sich in den nächsten Jahren deutlich verstärken.

Was mich persönlich schon lange wundert: Im B2C-Bereich haben wir mit Plattformen wie Idealo längst Preis- und Konditionsvergleiche. Im B2B gibt es das kaum. Deshalb war es uns wichtig, mit Hivebuy eine Lösung zu schaffen, die genau das möglich macht – inklusive der hinterlegten, unternehmensspezifischen Konditionen. Das ist ein echter Gamechanger.

In Zukunft wird der indirekte Einkauf zunehmend automatisiert ablaufen – von der Bedarfserkennung bis hin zur Bestellung. Vergleichbar mit einem intelligenten Kühlschrank, der automatisch Milch nachbestellt, wird auch im Unternehmen vieles automatisch geschehen: Bedarfe erkennen, Angebote vergleichen, Bestellungen auslösen – ganz ohne manuelles Zutun.

Strategische Beschaffung wird dabei zur Grundlage. Das Ziel ist nicht, jede Bestellung individuell zu behandeln, sondern Prozesse zu standardisieren, auf Unternehmensziele auszurichten und individuelle Bedarfe intelligent einzubinden.

Und auch die Rückseite des Einkaufs wird sich stark verändern: Rechnungsprüfung, Buchung und Zahlungsfreigabe werden zunehmend automatisiert ablaufen. In einer idealen Zukunft brauchen wir keine manuelle Rechnungserfassung mehr – weil alles systemgestützt, regelbasiert und transparent funktioniert.

StartingUp: Vielen Dank für das Gespräch, Frau Fischer. Ihre Einblicke verdeutlichen, wie entscheidend es für Unternehmen ist, den indirekten Einkauf transparent und effizient zu gestalten. Mit Lösungen wie Hivebuy können Mittelständler versteckte Kosten sichtbar machen und ihre Beschaffungsprozesse nachhaltig optimieren. Wir wünschen Ihnen weiterhin viel Erfolg bei Ihrer Mission, Einkaufsteams bestmöglich zu unterstützen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern prägt schon heute Geschäftsmodelle, Investitionsentscheidungen und die Arbeitswelt. Mit der europäischen KI-Verordnung (EU AI Act, im Folgenden AI Act) wurde im Frühjahr 2024 der weltweit erste umfassende Rechtsrahmen für den Einsatz von KI verabschiedet. Inzwischen sind die ersten Regelungen in Kraft getreten. Für Gründer*innen und Start-ups bedeutet das nicht nur zusätzliche Pflichten, sondern auch Chancen, sofern sie sich rechtzeitig vorbereiten.

Überblick: Der AI Act

Die Verordnung folgt einem risikobasierten Ansatz: Je höher das Risiko für Grundrechte oder Sicherheit, desto strenger die Anforderungen. Auf der untersten Stufe stehen KI-Systeme, die keinerlei Vorgaben erfüllen müssen, solange sie nicht in verbotene Anwendungsfälle fallen. An der Spitze der Regulierungspyramide befinden sich die sogenannten Hochrisiko­Systeme, also etwa Anwendungen in der medizinischen Diagnostik, in kritischer Infrastruktur oder bei biometrischen Verfahren. Viele Tools aus dem HR-Bereich fallen darunter.

Daneben bestehen besondere Pflichten für sogenannte Generative KI beziehungsweise General Purpose AI, eingeführt, also große Modelle, die viele Anwendungen treiben und „systemische Risiken“ entfalten können.

Wichtig ist zu wissen, dass die Vorgaben schrittweise gelten. Bereits seit dem 2. Februar 2025 sind bestimmte Praktiken ausdrücklich verboten – zum Beispiel das Social Scoring von Bürger*innen, die flächendeckende Emotionserkennung in Schulen oder am Arbeitsplatz sowie das unkontrollierte Sammeln biometrischer Daten. Wer damit noch experimentiert, bewegt sich schon jetzt im rechtswidrigen Raum.

Seit dem 2. August 2025 gelten außerdem die ersten Pflichten für Anbieter*innen von generativen Modellen. Sie müssen unter anderem Transparenzberichte veröffentlichen und Angaben zu den verwendeten Trainingsdaten machen. Für Modelle, die bereits vor Inkrafttreten am Markt waren, gibt es eine Übergangsfrist bis 2027. Für viele Unternehmen, die solche Modelle nutzen oder in Produkte einbetten, bedeutet das, genau hinzuschauen, welche Informationen von den Modellanbieter*innen zur Verfügung gestellt werden. Sonst können eigene Transparenzpflichten womöglich nicht erfüllt werden.

Noch weiter in der Zukunft liegen die Vorschriften für Hochrisiko-Systeme. Diese greifen ab 2. August 2026 und verlangen ein umfassendes Risikomanagement, eine strenge Qualität der Trainingsdaten, eine lückenlose Protokollierung und eine Konformitätsbewertung, bevor ein Produkt überhaupt in Verkehr gebracht werden darf. Für Hochrisiko-KI, die in ohnehin streng regulierten Produkten steckt, zum Beispiel in Medizinprodukten, gilt eine verlängerte Frist bis 2027.

Konformitätsbewertung heißt vor allem Risikobewertung, welche die Anbieter*innen oder Betreiber*innen selbst durchführen müssen. Eine solche „regulierte Selbstregulierung“ ist ein klassisches Merkmal einer solchen klassischen Produkt­regulierung und Marktüberwachung.

Was fehlt? Guidance und Governance

Noch herrscht allerdings an vielen Stellen Unsicherheit. Zwar hat die EU-Kommission schon erste Leitlinien veröffentlicht, etwa zur Definition von KI-Systemen oder zu den verbotenen Praktiken. Auch für Anbieter*innen generativer KI gibt es inzwischen ein detailliertes Dokumentationsmuster. Noch fehlen allerdings die angekündigten Handreichungen für die Einstufung und Risikobewertung von Hochrisiko-Systemen, die bis Februar 2026 folgen und praktische Beispiele enthalten sollen. Bis dahin bleibt nur, sich für die Bewertung an bestehenden internationalen Standards zu orientieren, zum Beispiel an den Normungsprojekten der Europäischen Komitees für Normung und für elektrotechnische Normung.

Auf Unionsebene entstehen parallel die neuen Governance-Strukturen. Das AI Office innerhalb der Kommission ist bereits aktiv und koordiniert die Umsetzung. Das AI Board, ein Gremium der Mitgliedstaaten, tagt regelmäßig und stimmt Vorgehensweisen ab. Ein wissenschaftliches Panel unabhängiger Expert*innen wurde im Frühjahr eingerichtet, und das Advisory Forum, das die Perspektive von Unternehmen und Zivilgesellschaft einbringen soll, befindet sich gerade in der Bewerbungsphase. Auch die geplante EU-Datenbank für Hochrisiko-Systeme existiert bisher nur auf dem Papier. Ab 2026 müssen Anbieter*innen ihre Systeme dort registrieren; die Plattform selbst wird jedoch gerade erst aufgebaut.

Und wo steht Deutschland?

Auch hierzulande hakt es noch etwas. Eigentlich hätten die Mitgliedstaaten bis 2. August 2025 ihre Marktüberwachungsbehörden benennen müssen. Ein Entwurf für das deutsche Umsetzungsgesetz sieht die Bundesnetzagentur als zentrale Aufsicht vor, doch die formale Benennung ist noch nicht erfolgt. Klar ist, dass die Bundesnetzagentur die Rolle der Notifizierungsbehörde übernimmt, also für die Anerkennung von Konformitätsbewertungsstellen zuständig ist. Zudem entsteht dort ein Kompetenzzentrum für KI, das die Arbeit von Bund und Ländern koordinieren soll.

Reallabore

Ein Bereich, der für KI-Entwickler*innen besonders interessant ist, sind KI-Reallabore, also sichere Testumgebungen, in denen neue Anwendungen unter Aufsicht erprobt und darauf geprüft werden können, ob sie den rechtlichen Rahmen einhalten. Bis zum Sommer 2026 müssen die Mitgliedstaaten mindestens ein solches Reallabor einrichten. Deutschland hat im Mai 2025 ein erstes Pilotprojekt in Hessen gestartet, gemeinsam mit der Bundesnetzagentur und der Bundesdatenschutzbeauftragten. Hier werden reale Unternehmensfälle durchgespielt, um Abläufe und Bedarfe besser zu verstehen. Solche Projekte können eine wertvolle Möglichkeit sein, mit den Aufsichtsbehörden auf Augenhöhe ins Gespräch zu kommen.

Reaktionen

Der AI Act wird zwar kritisch diskutiert, im Grundsatz aber breit akzeptiert. Gerichtliche Klagen direkt gegen die Verordnung gibt es bislang nicht. In der juristischen Literatur überwiegt die Zustimmung zur Zielrichtung. Kritisiert werden vor allem die Komplexität und die noch offenen Fragen bei der praktischen Umsetzung. Streitpunkte finden sich eher außerhalb der Verordnung bei der Frage, ob Trainingsdaten urheberrechtlich geschützt sind oder wie personenbezogene Daten für KI genutzt werden dürfen.

Die Industrie zeigt ein gemischtes Bild. Viele große Anbieter*innen – von Google über OpenAI bis Mistral – haben einen freiwilligen Verhaltenskodex unterzeichnet. Andere, wie etwa Meta, haben sich bewusst dagegen entschieden. Man muss sich also darauf einstellen, dass je nach Anbieter*in sehr unterschied­liche Informationen und Compliance-Nachweise verfügbar sind.

Andererseits wirkt der AI Act bereits am Markt. In öffentlichen Ausschreibungen tauchen Modellklauseln auf, die auf die KI-Verordnung Bezug nehmen. Investor*innen fragen verstärkt nach Compliance-Prozessen, und Unternehmen beginnen, interne Strukturen für Risikomanagement und Dokumentation aufzubauen.

Im Vergleich zu Europa gibt es in den USA bislang nur freiwillige Standards. Die dort bei der Entwicklung und Anwendung von KI (angeblich) vorherrschende größere Freiheit wird zwar viel gerühmt. Einzelne Bundesstaaten wie Colorado arbeiten allerdings an eigenen regulierenden Gesetzen, die ab 2026 greifen sollen. Vielleicht ist es also ein Vorteil, dass europäische Start-ups früh Erfahrungen in einem regulierten Markt sammeln können.

Fazit

Der AI Act entfaltet bereits jetzt Wirkung, auch wenn viele Details erst in den kommenden Monaten geklärt werden. Daher gilt es, nicht abzuwarten, sondern jetzt eine eigene Roadmap zu entwickeln. Wer früh Prozesse für Risikomanagement, Transparenz und Governance etabliert, wird nicht nur rechtlich auf der sicheren Seite sein, sondern auch Vertrauen bei Kund*innen und Investor*innen gewinnen.

Die EU hat ein klares Signal gesetzt: KI soll innovativ sein, aber auch sicher und vertrauenswürdig. Für Start-ups ist das eine Her­ausforderung – aber auch eine Chance, sich von Anfang an professionell aufzustellen und den Markt aktiv mitzugestalten.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig und betreibt seit 2018 mit DATA LAW COUNSEL seine eigene Rechtsberatung im Raum München

Ob steuerliche Forschungszulage, Investitionsförderung oder EU-Programme. Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT liefert in Sekundenschnelle eine Vielzahl möglicher Förderprogramme. Doch zwischen der reinen Information und der tatsächlichen Erschließung von Fördermitteln liegt ein erheblicher Unterschied. Hier gilt es, Unternehmen zu sensibilisieren.

Fördermittel sind heute ein strategischer Bestandteil moderner Unternehmensfinanzierung. Es reicht daher nicht, die Programme zu kennen. Entscheidend ist, sie rechtssicher, vollständig und förderlogisch aufeinander abgestimmt umzusetzen, um die vollen Förderpotenziale zu heben. Genau hier beginnt die Arbeit von Fördermittelexpert*innen.

Fünf Gründe, warum KI-Tools nicht als Fördermittelberater funktionieren

1. KI erkennt die wahren Förderpotenziale nicht

ChatGPT kann erklären, was ein Förderprogramm leistet. Doch welche Kosten eines konkreten Vorhabens tatsächlich und wie hoch förderfähig sind, lässt sich so nicht beurteilen. Gerade bei komplexen Programmen wie der steuerlichen Forschungszulage sind Erfahrung, Struktur und rechtssichere Abgrenzung entscheidend. Eine gute Fördermittelberatung prüft jedes Vorhaben systematisch: von der Förderfähigkeit nach dem Forschungszulagengesetz (FZulG), AGVO oder De-minimis-Verordnung bis hin zur klaren Trennung förderfähiger und nicht förderfähiger Aufwände.

2. KI kann keine Förderstrategien entwickeln

Eine Liste von Förderprogrammen ersetzt keine Strategie. KI kann nur Optionen nennen, aber keine Strategien zur Umsetzung im Unternehmen entwickeln. Eine gute Fördermittelberatung integriert die Forschungszulage sinnvoll in laufende Projekte und strukturiert Innovations- sowie Investitionsprozesse auf Bundes-, Landes- und EU-Ebene. So entstehen nicht nur Optionen, sondern belastbare, wirtschaftlich wirksame Lösungen.

3. KI kann nicht mit Menschen kommunizieren

Ein Antrag ist mehr als ein Formular. Er muss Anforderungen erfüllen und überzeugen. KI liefert Textbausteine, aber führt keine Gespräche und reagiert nicht auf Rückfragen mit der notwendigen Erfahrung in der Verwaltungspraxis der verschiedenen Förderprogramme. Eine gute Fördermittelberatung übernimmt die gesamte Kommunikation mit Förderstellen, koordiniert mit Bescheinigungsstellen und entwickelt formal korrekte und überzeugende Argumentationen.

4. KI endet beim Prompt – Fördermittelberatung bei der erfolgreichen Projektprüfung

Nach dem Antrag geht die Arbeit oft erst richtig los. Rückfragen, Prüfungen, Nachweise. KI kann Unternehmen dabei nicht unterstützen und keine Verantwortung übernehmen. Eine gute Fördermittelberatung hingegen begleitet die Kund*innen durch den gesamten Förderzyklus mit sauberer Dokumentation, revisionssicherer Aufbereitung und Unterstützung bei Audits und Außenprüfungen.

5. KI zeigt nur den Dschungel – Förderexperten finden den Schatz

Datenbanken geben einen Überblick, aber keine Richtung. Eine gute Fördermittelberatung bewertet alle denkbar möglichen Förderprogramme im konkreten Unternehmenskontext und entwickelt daraus konkrete Maßnahmen, um das Maximum an Fördermöglichkeiten für die Kund*innen rauszuholen. Eine gute Fördermittelberatung schafft so echte wirtschaftliche Vorteile statt der bloßen Auflistung von Fördermöglichkeiten.

Der Autor Efe Duran Sarikaya ist CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.

Food-Start-ups haben in den vergangenen Jahren einen bemerkenswerten Aufschwung erlebt. Der zunehmende Wunsch nach nachhaltiger, gesunder und funktionaler Ernährung, das wachsende Bewusstsein für Klima- und Umweltschutz sowie der Trend zur Individualisierung der Ernährung haben eine neue Gründungswelle ausgelöst. Dennoch: Der Markteintritt im deutschen Lebensmittelmarkt zählt zu den anspruchsvollsten Herausforderungen, denen sich Gründer*innen stellen können. Wer als Start-up nicht durch außergewöhnliche Innovation oder gezielte Nischenstrategie punktet, hat kaum eine Chance, hier gelistet zu werden.

Ohne klare Zielgruppenfokussierung, glaubwürdiges Produktversprechen und professionelle Umsetzung funktionieren auch gute Ideen nicht – wie es u.a. die Frosta-Tochter elbdeli (trotz starker Marke keine Resonanz) und Bonaverde (Kaffeemaschine mit Röstfunktion, die trotz Kickstarter-Erfolg) scheiterte zeigen.

Da dieser Markt so groß ist, ist er auch stark reguliert, hochkonkurrenzfähig und von mächtigen Einzelhandelsstruk­turen dominiert. Zu den größten Hürden zählen die komplexe Regulatorik, Logistik und Produktion, Finanzierung sowie die Konsument*innenakzeptanz.

Laut dem Deutschen Startup Monitor nennen 43 Prozent aller Start-ups die Finanzierung als größte Hürde. Kapitalbedarf entsteht früh – für Verpackungen, Lebensmittelsicherheit, Produktion, Mindestabnahmemengen und Vertrieb.

Ein typisches Seed-Investment liegt zwischen 250.000 und 1,5 Millionen Euro. In späteren Phasen steigen institutionelle VCs mit Ticketgrößen von bis zu fünf Millionen Euro ein. Erfolgreiche Exits wie der Verkauf von yfood an Nestlé (2023) zeigen: Der Markt ist in Bewegung, aber selektiv.

Functional Food als Innovationsmotor – aber nicht der einzige

Functional Food ist längst mehr als ein Trend: Es ist ein wachsendes Segment mit wissenschaftlicher Fundierung. Produkte wie funktionale Riegel, Drinks oder Functional Coffee verbinden Geschmack mit gesundheitlichem Mehrwert. Besonders gefragt sind derzeit Inhaltsstoffe wie Adaptogene, Pro- und Präbiotika, pflanzliche Proteine und weitere Mikronährstoffe.

Zugleich gewinnen auch alternative Proteinquellen (Pilze, Algen, Fermentation), klimapositive Lebensmittel und Zero-­Waste-Konzepte an Bedeutung. Konsument*innen wollen Ernährung, die nachhaltig und leistungsfördernd ist.

Worauf Investor*innen achten – und was sie abschreckt

Aus Sicht eines/einer Investor*in zählen nicht nur Produkt­idee und Branding. Entscheidender ist:

• Ist das Team umsetzungsstark, resilient, multidisziplinär?
• Gibt es Traktion (z.B. Verkaufszahlen, Feedback, D2C-Erfolge)?
• Wie realistisch ist der Finanzplan? Sind Margen und Logistik durchdacht?
• Ist das Produkt skalierbar – auch international?

Abschreckend wirken hingegen: überschätzte Umsatzpro­gnosen, fehlende Markteinblicke, instabile Lieferketten oder reine Marketingblasen ohne echte Substanz.

Es ist unschwer zu erkennen: Wer im Food-Bereich gründen will, braucht mehr als eine gute Idee. Der deutsche Markt ist selektiv, komplex und durch hohe Einstiegshürden geprägt. Gleichzeitig ist er enorm spannend für alle, die bereit sind, langfristig zu denken, regulatorisch sauber zu arbeiten und echten Mehrwert zu schaffen.

Food-Start-ups, die ihre Zielgruppe kennen, finanziell solide aufgestellt sind und wissenschaftlich fundierte Produkte entwickeln, haben reale Chancen auf Marktdurchdringung – besonders, wenn sie es schaffen, Handelspartner*innen und Konsument*innen gleichermaßen zu überzeugen.

Investor*innen sind bereit, in solche Konzepte zu investieren, aber sie erwarten mehr als Visionen: Sie erwarten belastbare, integrierte Geschäftsmodelle mit echtem Impact.

Internationaler Vergleich: Was Food-Start-ups in den USA anders machen

Die USA gelten als Vorreiter für Food-Innovation. Der Markt ist schneller, risikofreudiger und deutlich kapitalintensiver. Allein im Jahr 2023 flossen in den USA rund 30 Milliarden US-Dollar Wagniskapital in FoodTech und AgriFood-Start-ups – ein Vielfaches im Vergleich zu Deutschland. Start-ups wie Beyond Meat, Impossible Foods oder Perfect Day konnten in kurzer Zeit hunderte Millionen Dollar einsammeln, skalieren und international expandieren. Die wesentlichen Unterschiede zur deutschen Szene sind:

• Zugang zu Kapital: Amerikanische Gründer*innen profitieren von einer ausgeprägten Investor*innenlandschaft mit spezialisierten VCs, Family Offices und Corporate Funds. In Deutschland dominiert oft konservative Zurückhaltung.
• Marktzugang: Der US-Markt ist dezentraler organisiert. Start-ups können regional Fuß fassen und wachsen, ohne gleich auf landesweite Listungen angewiesen zu sein.
• Regulatorik: Die U.S. Food and Drug Administration (FDA) ist in vielen Bereichen offener gegenüber neuen Inhaltsstoffen und Health Claims – das ermöglicht schnellere Markteinführungen.
• Kultur & Narrative: Amerikanische Konsument*innen sind innovationsfreudiger. Sie schätzen Storytelling, Vision und Purpose deutlich mehr als europäische Kund*innen.

Das bedeutet nicht, dass der US-Markt einfacher ist. Er ist aber zugänglicher für disruptive Ideen, insbesondere wenn sie skalierbar und investor*innentauglich aufgesetzt sind.

Operative Herausforderungen: vom Prototyp zur Produktion

Die operative Skalierung ist einer der größten Stolpersteine für Food-Start-ups. Eine Rezeptur im Labormaßstab oder im Handwerk zu entwickeln, ist vergleichsweise einfach. Sie jedoch für den industriellen Maßstab zu adaptieren, bringt komplexe Fragestellungen mit sich:

• Wo finde ich einen Co-Packer mit Kapazitäten für Kleinserien?
• Wie skaliert mein Produkt ohne Qualitätsverlust?
• Wie optimiere ich Haltbarkeit ohne künstliche Zusätze?
• Welche Verpackung schützt das Produkt, erfüllt die Nachhaltigkeitsansprüche und passt zu den Preisvorgaben des Handels?

In Deutschland ist die Infrastruktur für Food-Start-ups im Vergleich zu den USA oder den Niederlanden unterentwickelt. Während es in den USA Inkubatoren mit angeschlossenen Produktionsstätten (z.B. The Hatchery in Chicago oder Pilotworks in New York) gibt, fehlt es hierzulande oft an bezahl­baren, flexiblen Produktionslösungen.

Gerade nachhaltige Verpackungen stellen viele Gründer*­innen vor Probleme: Biologisch abbaubare Alternativen sind teuer, nicht immer kompatibel mit Logistikprozessen und oft nicht lagerstabil genug. Ein Spagat, der Investitionen und viel Know-how erfordert.

Erfolgsfaktor Vertrieb: Wie Produkte wirklich in den Handel kommen

Viele unterschätzen den Aufwand, der hinter einem erfolgreichen Listungsgespräch steht. Händler*innen erwarten nicht nur ein gutes Produkt – sie wollen einen Business Case:

• Wie hoch ist die Spanne für den Handel?
• Wie ist die Wiederkaufsquote?
• Wie sieht das Launch-Marketing aus?
• Gibt es POS-Materialien oder begleitende Werbekampagnen?

Ein Listungsgespräch ist kein Pitch – es ist ein Verhandlungstermin auf Basis knallharter Zahlen. Ohne überzeugende Umsatzplanung, Distributionserfahrung und schnelle Liefer­- fähigkeit hat ein Start-up kaum Chancen auf eine langfristige Platzierung im Regal. Viele Gründer*innen lernen das schmerzhaft erst nach dem Launch.

Zukunftstechnologien im Food-Bereich

Die Food-Branche steht am Beginn einer technologischen Revolution. Neue Verfahren wie Präzisionsfermentation, Zellkultivierung, 3D-Food-Printing oder molekulare Funktionalisierung eröffnen völlig neue Produktkategorien. Beispiele sind:

• Perfect Day (USA) stellt Milchprotein via Mikroorganismen her – völlig ohne Kuh.
• Formo (Deutschland) produziert Käseproteine durch Fermentation.
• Revo Foods (Österreich) bringt 3D-gedruckten Fisch auf pflanzlicher Basis in die Gastronomie und Handel.

Diese Technologien sind kapitalintensiv, regulatorisch komplex, aber langfristig zukunftsweisend. Wer heute die Brücke zwischen Wissenschaft, Verbraucher*innenbedürfnis und industrieller Machbarkeit schlägt, wird zu den Innova­tionsführer*innen von morgen zählen.

Neben dem klassischen Lebensmitteleinzelhandel gewinnen alternative Vertriebskanäle zunehmend an Bedeutung. Insbesondere spezialisierte Bio- und Reformhäuser wie Alnatura, Denns oder basic bieten innovativen Start-ups einen niedrigschwelligen Einstieg, da sie auf trendaffine Sortimente, nachhaltige Werte und kleinere Produzent*innen setzen. Hier zählen Authentizität, Zertifizierungen und persönliche Beziehungen mehr als reine Umsatzversprechen.

Auch der Onlinehandel wächst rasant: Der Anteil von E-Commerce im deutschen Lebensmitteleinzelhandel liegt zwar erst bei etwa drei bis vier Prozent, doch Plattformen wie Amazon Fresh, Picnic, Knuspr oder Getir bieten zunehmend Raum für neue Marken. Gerade Quick-Commerce-Anbietende ermöglichen kurzfristige Testmärkte und agile Vertriebspiloten in urbanen Zielgruppen.

Der Blick in die USA zeigt, was in Europa bevorsteht: Dort erzielt TikTok bereits über seinen eigenen TikTok Shop mehr als 20 Milliarden US-Dollar Umsatz – Tendenz stark steigend. Immer mehr Food-Start-ups nutzen die Plattform direkt als Verkaufs- und Marketingkanal. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis ähnliche Social-Commerce-Strukturen auch in Europa an Relevanz gewinnen – sei es über TikTok, Instagram oder neue, native D2C-Plattformen.

Weitere Trendfelder, die aktuell in den Fokus rücken, sind unter anderem:

• Regeneratives Essen: Lebensmittel, die nicht nur neutral, sondern positiv auf Umwelt und Biodiversität wirken. Beispiele: Produkte mit Zutaten aus regenerativer Landwirtschaft oder CO₂-bindende Algen.
• Blutzuckerfreundliche Ernährung: Start-ups wie Levels (USA) oder NEOH (Österreich) zeigen, wie personalisierte Ernährung über Glukose-Monitoring neue Märkte erschließen kann.
• „Food as Medicine“: Produkte, die gezielt auf chronische Beschwerden oder Prävention ausgelegt sind – beispielsweise bei Menstruationsbeschwerden, Wechseljahren oder Verdauungsstörungen.
• Zero-Waste-Produkte: Verwertung von Nebenströmen (z.B. aus Brauereien oder Obstpressen) zur Herstellung von Lebensmitteln mit Nachhaltigkeitsanspruch.
• Biohacking-Produkte: hochfunktionale Lebensmittel für kognitive Leistung, Schlaf, Erholung oder hormonelle Balance wie zum Beispiel der Marke Moments – by Biogena.

Die Zukunft von Food liegt in der Synthese aus Wissenschaft, Individualisierung und Nachhaltigkeit. Start-ups, die diese Megatrends frühzeitig besetzen, positionieren sich als Pioniere für eine neue Esskultur. Besonders wichtig in der Investor*innenansprache sind:

• Fundierte Zahlenkenntnis: Gründer*innen sollten Unit Economics, Break-Even-Szenarien und Roherträge detailliert erklären können. Vage Aussagen über Marktpotenzial reichen nicht – es braucht belastbare Szenarien.
• Proof of Concept: Idealerweise liegt bereits ein MVP (Minimum Viable Product) mit echter Kund*innenvalidierung vor. Pilotprojekte mit Handelspartner*innen oder Online-­Abverkäufe liefern harte Daten.
• Storytelling mit Substanz: Purpose ist gut – aber er muss betriebswirtschaftlich verankert sein. Was motiviert das Team? Wo liegt der USP? Wie stark ist der Wettbewerb?
• Team-Komplementarität: Ein starkes Gründer*innen-Team vereint Produkt- und Marktwissen, betriebswirtschaft­liches Denken und Leadership-Kompetenz.
• Exit-Szenario: Investor*innen wollen eine Perspektive: Wird es ein strategischer Verkauf, ein Buy- & Build-Modell oder ein langfristiger Wachstums-Case?

Wer Investor*innen mit klarer Struktur, realistischen Annahmen und ehrlicher Kommunikation begegnet, hat bessere Chancen auf Kapital – inbesondere in einem Markt, der aktuell selektiver denn je agiert. Genau hier liegt die Kernkompetenz von Food-Start-up-Helfer*innen wie der Alimentastic Food Innovation GmbH, die nicht nur in innovative Unternehmen investiert, sondern ihnen aktiv dabei hilft, die oben genannte operative Komplexität zu überwinden und den Time to Market signifikant zu verkürzen – von der Produktidee bis hin zur Umsetzung im Handel.

Fazit

Der deutsche Food-Start-up-Markt ist herausfordernd, aber voller Chancen. Wer heute erfolgreich gründen will, braucht nicht nur eine starke Produktidee, sondern ein tiefes Verständnis für Produktion, Vertrieb, Kapitalstruktur und Markenaufbau. Functional Food, nachhaltige Innovationen und technologiegetriebene Konzepte bieten enorme Wachstumsmöglichkeiten – vorausgesetzt, sie werden professionell umgesetzt und skalierbar gedacht.

Der Autor Laurenz Hoffmann ist CEO & Shareholder der Alimentastic Food Innovation GmbH und bringt langjährige Erfahrung aus dem Lebensmitteleinzelhandel mit.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dr. Alexander Glätzle, vielen Dank für das Gespräch.

Das Interview führte Janine Heidenfelder, Chefredakteurin VC Magazin

Die Idee, dass autonome Systeme eng mit Menschen zusammenarbeiten und sie gezielt unterstützen, ist keine Vision mehr, sondern Realität. Während bisher eine umfassende Problemlösungskompetenz im Hintergrund fehlte, bringen KI-Agenten genau diese Fähigkeit mit und übernehmen zunehmend vielfältige Aufgaben in der Arbeitswelt. Wir erklären, was Unternehmen über KI-Agenten wissen müssen.

Was sind KI-Agenten und auf welcher Technologie basieren sie?

KI-Agenten sind Softwaresysteme, die eigenständig Aufgaben ausführen, aus Erfahrungen lernen und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren. Ihr Ziel ist es, Aufgaben autonom zu lösen, ohne dass ein kontinuierliches menschliches Eingreifen notwendig ist. Im Unterschied zu herkömmlichen Automatisierungslösungen bewältigen KI-Agenten selbst komplexe Anforderungen, indem sie sich an neue Bedingungen anpassen. Auch werden sie im Gegensatz zu universellen LLMs in der Regel fein abgestimmt, um Relevanz und Datenschutz zu gewährleisten. Sinnvoll ist eine kontextbezogene Architektur, die kausale KI, Document AI und multimodale Logik kombiniert und damit optimal auf geschäftliche Anwendungsfälle zugeschnitten ist.

In welchen Bereichen der Arbeitswelt entfalten KI-Agenten ihr Potenzial?

KI-Agenten finden in nahezu allen Unternehmensbereichen Einsatzmöglichkeiten – von der Beantwortung einfacher Anfragen bis hin zur Steuerung komplexer Prozesse. Eingebettet in CRM-Plattformen analysieren sie riesige Datenmengen, die Unternehmen manuell nicht mehr auswerten können. Anstatt die Ergebnisse lediglich zu präsentieren oder Kontakte nach Prioritäten zu sortieren, qualifizieren KI-Agenten auch noch automatisch Leads, schlagen passende Angebote vor und beantworten Kundenanfragen. Oder anders formuliert: Während herkömmliche Tools in der Regel auf statischen Wenn-dann-Regeln basieren, führt die neue Generation hyperpersonalisierte Aktionen nahezu in Echtzeit aus. Diese Entwicklung entlastet Mitarbeiter von Routineaufgaben und gibt ihnen Raum, sich auf strategisch wichtige Aufgaben zu konzentrieren. Unternehmen wiederum können ohne großen Aufwand Tausende von Kunden individuell betreuen.

Werden KI-Agenten den Arbeitsmarkt verändern?

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten. Es entstehen durch den verstärkten Einsatz von KI-Lösungen neue Berufsfelder – insbesondere bei der Entwicklung, Integration und Wartung solcher Agentensysteme werden qualifizierte Fachkräfte benötigt. Gleichzeitig stellt sich die Herausforderung, bestehende Mitarbeitende gezielt im Umgang mit diesen Technologien weiterzubilden und deren digitale Kompetenzen auszubauen. Eines muss klar sein: Das Ziel von KI-Agenten ist es nicht, menschliche Arbeitskraft zu ersetzen, sondern deren Fähigkeiten zu erweitern. Mitarbeitende können sich somit stärker auf komplexe Kundeninteraktionen oder die Entwicklung innovativer Kampagnen konzentrieren, während ihnen die KI zur Hand geht.

Worauf müssen Unternehmen bei der Auswahl von KI-Agenten-Lösungen achten?

In erster Linie benötigen sie eine digital ausgereifte Umgebung mit einheitlichen Datenformaten, optimierten Prozessen und regelbasierten Automatisierungen, um den ROI steigern zu können. Anschließend müssen sie sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen und sensible Kund*innendaten optimal geschützt sind. Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen sind ebenfalls essenziell, um das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitenden nicht zu gefährden. Auf technischer Seite ist eine interoperable Lösung notwendig, die sich so nahtlos wie möglich in die bestehende IT-Umgebung integrieren lässt. Zu den weiteren Aspekten zählen die Priorisierung der kontextuellen Abstimmung, da Agenten geschäftsspezifische Arbeitsabläufe und Datenformate verstehen müssen, sowie die Nutzung eines Federated-Model-Ansatzes statt einheitlicher LLM-Frameworks, um Effizienz, Erklärbarkeit und Kosten zu optimieren.

Wie binden Unternehmen ihre Mitarbeitenden am besten ein?

Zunächst einmal ist ein grundlegendes Change Management erforderlich. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen verstehen, dass die KI ihnen nicht die Arbeit wegnimmt, sondern sie unterstützen soll. Sinnvoll ist auch ein Low-Code-Ansatz: Maßgeschneiderte KI-Applikationen und automatisierte Workflows steigern die Arbeitseffizienz in Abteilungen um ein Vielfaches – sogar Mini-Anwendungen, die lediglich einfache Aufgaben übernehmen. Jedoch können zentrale IT-Abteilungen, die mit Entwicklungsanfragen aus verschiedenen Abteilungen überhäuft werden, diese kaum bewältigen. Mit einer Low-Code-Application-Plattform (LCAP) können auch Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse einfache KI-Anwendungen selbst erstellen. Möglich machen das einfache Drag-and-Drop-Optionen und vorgebaute Module, die je nach Wunsch kombinierbar sind.

Fazit

KI-Agenten sind als kollaborative Partner zu verstehen, nicht als Ersatz für den Menschen. Künftig werden wir eine Multi-Agent Collaboration sehen. Hierbei übernehmen verschiedene KI-Agenten jeweils Spezialaufgaben und koordinieren sich untereinander, um selbst die komplexesten Herausforderungen effizient zu lösen.

Der Autor Sridhar Iyengar ist Managing Director von Zoho Europe.

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

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

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

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

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

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

Fünf konkrete Hebel für bessere GPT-Sichtbarkeit

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

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

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

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

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

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

Fazit

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

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