hey circle: Mehrweg-Versandverpackungen für den E-Commerce


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Doris Diebold, CEO und Gründerin von hey circle, zeigt mit ihren Mehrweg-Versandverpackungen, dass auch der E-Commerce mit deutlich weniger Müll und CO₂-Emissionen auskommen kann.

Der E-Commerce boomt: Mehr als 4,5 Milliarden Pakete erhalten die Deutschen von Onlinehändlern jährlich. Die Verpackungen – Einwegkartons und Mailerbags – sorgen aber leider für jede Menge Abfall und CO-Emissionen. Ein nicht unerhebliches Problem.

Doris Diebold, CEO und Gründerin von hey circle, zeigt, dass es auch anders geht. Die Mutter zweier Kinder hat Internationale BWL studiert und war lange im Management im Bereich Aviation tätig, ehe sie die Lösung für den „Walk of Shame“ zur Papiertonne selbst in die Hand nahm. „Als berufstätige Mutter kaufe ich gern online – und habe wegen des Verpackungsmülls immer ein schlechtes Gewissen. In vielen Lebensbereichen konnte ich Abfall reduzieren. Beim Online-Einkauf ist dies bisher kaum möglich. Das möchte ich ändern.“

hey circle: Müllrevolution im E-Commerce

Doris Diebold’s Credo: „Das geht auch anders! Deshalb revolutionieren wir den E-Commerce mit wiederverwendbaren Boxen und Taschen.“

Mit dem hey circle Mehrweg-Versandsystem schaffen Doris und ihre Mitstreiter*innen seit 2022 eine nachhaltige Alternative für den Einzelhandel und für Verbraucher*innen. Damit ist das Münchner Start-up zugleich das einzige Unternehmen auf dem deutschen Markt, das faltbare, leichte und zugleich robuste Boxen für den Mehrweg-Versand bietet.

Mit acht verschiedenen Größen von Versandboxen und -taschen sieht sich das Start-up bereits gut aufgestellt. „Unsere Boxen und Taschen zirkulieren bis zu 50 Mal zwischen Onlinehändler*innen und Konsument*innen. Sie reduzieren somit Abfall aus Einwegkartons, CO-Emissionen und schonen Ressourcen“, erläutert Doris.

hey circle Box: Leicht, robust und reparabel

Dank immer geschlossenem Körper und wasser- wie schmutzabweisender Oberfläche ist laut Angaben des Start-ups kaum Reinigung nötig. Die Produkte sind leicht und robust, z.B. durch Innenplatten in Wabenstruktur. Klebeband wird dank Reißverschluss nicht benötigt, Etiketten sind rückstandslos ablösbar und leicht beschädigte Produkte können wieder aufgearbeitet werden.

„Unsere Tech-Lösung ermöglicht die einfache IT-Integration in den Onlineshop und schafft einen starken Rücksende-Anreiz für maximale Umläufe“, bringt CEO Doris Diebold das innovative hey-circle-Konzept auf den Punkt.

Münchner Gründerpreis 2023 in greifbarer Nähe

Mehr als 25 Kund*innen setzen bereits in ihrem B2C- und B2B-Versand sowie in ihrer Intralogistik auf hey circle – unter ihnen trigema, die Österreichische Post oder VIU.

Dass die Idee bzw. das Konzept von hey circle nicht nur bei E-Commerce-Kund*innen gut ankommt, zeigt auch die Tatsache, dass Doris Diebold aktuell in der Finalrunde des Münchner Gründer Preises 2023 steht – wer für sie bzw. hey circle voten möchte, kann dies online tun: https://lnkd.in/eT6JkZwn

Mehr zu hey Circle gibt es in der TV-Show Die Höhle der Löwen am 16.10.23 um 20:15 Uhr auf VOX.

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Wie ScanlyAI den Markt für Produkt-Listings aufs nächste Level heben will

Das 2021 von Alexander Khramtsov gegründete SFP-IT verspricht mit seiner neuen Lösung „ScanlyAI“ das Ende manueller Produktdatenerfassung. Ein Foto soll genügen, um verkaufsfertige Inserate für eBay, Kleinanzeigen und Co. zu generieren. Doch wie tief ist der technologische Burggraben wirklich, wenn die großen Marktplätze längst eigene KI-Lösungen ausrollen?

Wer im E-Commerce wachsen will, scheitert oft an der profansten aller Aufgaben: der Dateneingabe. Jeder Artikel muss fotografiert, vermessen, beschrieben und bepreist werden – ein enormer Flaschenhals, insbesondere für Händler*innen von Retouren, Restposten oder gebrauchten Ersatzteilen. Genau hier setzt ScanlyAI an, ein neues Produkt der 2021 gegründeten SFP-IT aus dem bayerischen Neusäß.

Die Versprechung klingt nach dem feuchten Traum jedes/jeder Online-Händler*in: Ein Foto via Smartphone-App oder Browser hochladen, und eine KI extrahiert vollautomatisch Marke, Modell, Zustand und technische Eigenschaften. Sogar Barcodes und Etiketten sollen ausgelesen werden, um am Ende einen suchmaschinenoptimierten Titel, eine Beschreibung und einen marktgerechten Preisvorschlag auszuspucken. Die Zeit pro Inserat soll so auf unter eine Minute sinken.

Auf die Frage nach der tatsächlichen Trefferquote im harten E-Commerce-Alltag warnt Gründer Alexander Khramtsov jedoch vor allzu pauschalen Versprechungen. „Eine pauschale Trefferquote wäre unseriös, weil sie stark vom jeweiligen Produkt abhängt“, räumt er ein. Während sich Artikel mit intakten Typenschildern oder Barcodes leicht scannen ließen, erfordere stark beschädigte oder unvollständige Ware mehr Finesse. Deshalb verlasse sich ScanlyAI nicht auf ein einziges Modell, sondern kombiniere Bilderkennung gezielt mit OCR und weiteren Datenquellen. Die KI solle den/die Händler*in ohnehin nicht komplett ersetzen, sondern ihm lediglich den lästigsten Teil der Arbeit abnehmen. Ab wann sich die Software rechnet? „Finanziell lohnt sich ScanlyAI aus meiner Sicht bereits für Händler, die regelmäßig Produkte einstellen“, betont Khramtsov. Wer monatlich hunderte oder gar tausende Artikel verarbeite, spare nicht nur viele Stunden, sondern könne die neu gewonnene Zeit direkt in den Einkauf oder den Kund*innenservice stecken.

Aus der Werkstatt in den Browser

Die Entstehungsgeschichte von ScanlyAI unterscheidet sich vom klassischen Garagen-Start-up-Narrativ. Hinter dem Tool steht die SFP-IT unter der Leitung von Geschäftsführer Alexander Khramtsov. Das Unternehmen – ursprünglich unter dem Namen „new direction systems GmbH“ gestartet – agiert heute als etabliertes Systemhaus, das sich auf Cloud-Plattformen, Digital-Twin-Lösungen und industrielle Automatisierung versteht.

Dieser Hintergrund erklärt den eigentlichen Nukleus von ScanlyAI: Die Software hat ihre Wurzeln in der Identifikation von Kfz-Ersatzteilen. Wer jemals versucht hat, eine gebrauchte Lichtmaschine ohne lesbare Teilenummer korrekt zuzuordnen, kennt das Problem.

Der Ursprung liege tatsächlich in diesem hochkomplexen Bereich, bestätigt der Geschäftsführer. „Dort haben wir ein sehr schwieriges Problem gelöst: Produkte anhand von Fotos und wenigen vorhandenen Informationen möglichst zuverlässig zu identifizieren“, blickt er zurück. Irgendwann sei dem Team klargeworden, dass dieses Identifikations-Nadelöhr genauso bei Retouren oder Restposten existiert. Dass aus einer hochspezialisierten Nischenlösung nun ein breites E-Commerce-Tool für den Massenmarkt pivotierte, ist ein klassischer und kluger Start-up-Move. Die Technologie hatte ihren Proof of Concept im extrem schwierigen Daten-Markt bestanden und wurde nun skaliert. Bemerkenswert dabei ist die völlige Unabhängigkeit von Investoren. „Die Entwicklung wurde komplett aus unserem eigenen Unternehmen finanziert“, erklärt Khramtsov stolz. Man habe bewusst auf externes Kapital verzichtet, um sich die Freiheit zu bewahren, das Produkt „konsequent an den Bedürfnissen unserer Kunden weiterzuentwickeln.“

Wer zahlt für etwas, das eBay auch kann?

Das Geschäftsmodell von ScanlyAI zielt klar auf professionelle Power-Seller*innen und KMU im B2B-Bereich ab. Während private Gelegenheitsverkäufer*innen wohl kaum für ein solches Tool zahlen würden, ist der ROI für gewerbliche Händler*innen durch die immense Zeitersparnis sofort greifbar. Die Funktionen – wie der Massenupload für große Warenbestände und der zentrale Listing-Editor – deuten auf ein klassisches SaaS-Modell hin. SFP-IT setzt hier erfreulicherweise auf ein rein kontingentbasiertes Credit-System (Pay-per-Listing) ohne klassische Abo-Falle.

Doch hier muss sich das Modell kritischen Fragen stellen. Der Markt wächst rasant und die Plattformen selbst, wie etwa eBay, haben längst eigene „Magical Listing“-KI-Tools gebührenfrei in ihre Apps integriert, die ebenfalls aus Fotos Beschreibungen generieren. Direkte Wettbewerber*innen wie Photoroom fischen im selben Teich.

Warum also für ScanlyAI zahlen? „Die KI-Funktionen der Marktplätze sind eine sinnvolle Unterstützung, lösen aber immer nur einen kleinen Teil des gesamten Prozesses“, kontert Khramtsov das drohende Plattform-Risiko. ScanlyAI verstehe sich nicht als Konkurrenz zu eBay und Co., sondern als zentrale, vorgelagerte Plattform. Es gehe darum, Barcodes auszulesen, strukturierte Produktdaten zu generieren und bei Pflichtangaben zu assistieren – völlig unabhängig vom späteren Verkaufskanal. Wer eBays KI nutzt, dessen Daten bleiben bei eBay. Bei ScanlyAI ließen sich die generierten Datensätze hingegen auch ins eigene ERP-System exportieren. „Viele Reseller verkaufen gleichzeitig über mehrere Kanäle. Genau dort spielt ScanlyAI seine Stärken aus, weil die Produktdaten nur einmal erstellt werden müssen“, argumentiert der Gründer.

Wo liegen die Hürden?

Für StartingUp lassen sich beim Blick unter die Haube von ScanlyAI drei zentrale Herausforderungen identifizieren:

  • Das Halluzinations-Risiko: KI-Modelle neigen dazu, Lücken kreativ zu füllen. Dichtet die KI bei einem Laptop auf dem Foto fälschlicherweise 16 GB statt 8 GB RAM in die Beschreibung, haftet am Ende der/die Händler*in für den Sachmangel. Beim sensiblen Thema Haftung gibt sich der Gründer ernst, wehrt eine direkte Mithaftung für KI-Aussetzer aber wenig überraschend ab. „Am Ende bleibt die Verantwortung für ein Inserat selbstverständlich beim Verkäufer“, stellt er klar. Dennoch setze man alles daran, Fehler technisch zu minimieren. „ScanlyAI ist bewusst nicht so aufgebaut, dass eine KI einfach irgendeinen Text erzeugt“, versichert Khramtsov. Das System validiere verschiedene Datenquellen gegenseitig; unsichere Angaben würden gar nicht erst übernommen oder zur manuellen Kontrolle markiert. Sein Credo: „Unser Ziel ist deshalb nicht, Vermutungen zu treffen, sondern möglichst belastbare Informationen bereitzustellen.“
  • Der technologische Burggraben: SFP-IT spricht von einem proprietären KI-System. In einer Zeit, in der multimodale KI-Modelle wie GPT-4o extrem günstige Bild-zu-Text-APIs bieten, stellt sich die Frage nach der Einzigartigkeit der Basis-Technologie. Nutzt SFP-IT am Ende doch nur fertige Large-Vision-Modelle? Darauf angesprochen gibt sich Khramtsov erfrischend pragmatisch: „Ich glaube, heute entwickelt kaum noch jemand jedes KI-Modell komplett selbst und das muss man auch nicht“, räumt er offen ein. Das Unternehmen verfolge einen technologieoffenen Ansatz und nutze APIs dort, wo es sinnvoll sei, gepaart mit eigenen KI-Modellen für spezielle Verfahren wie OCR, Barcode-Erkennung und Datensynthese. Der wahre Wert liege in der jahrelangen Vorarbeit. „Der eigentliche Mehrwert von ScanlyAI liegt daher nicht in einem einzelnen KI-Modell, sondern in der gesamten Plattform“, so der Gründer. Diese Orchestrierung von KI und eigener Logik lasse sich „nicht durch den Austausch eines einzelnen KI-Modells ersetzen.“
  • Abhängigkeit von Schnittstellen: Die direkte Veröffentlichung auf Plattformen wie Kleinanzeigen.de ist ein Segen für Nutzer*innen, aber ein ständiger Kampf für Entwickler*innen. Die APIs dieser Marktplätze sind oft restriktiv, und Änderungen können Drittanbieter*innen -Tools jederzeit ausbremsen.

Unser Fazit

Mit ScanlyAI bringt SFP-IT ein Tool auf den Markt, das ein echtes, schmerzhaftes Problem im E-Commerce löst. Dass die Köpfe dahinter aus der komplexen Ersatzteil-Logistik kommen und bereits Erfahrung mit industrieller Software haben, verleiht dem Produkt eine hohe Glaubwürdigkeit und unterscheidet es von reinen KI-Hype-Start-ups.

Der Erfolg von ScanlyAI wird letztlich nicht davon abhängen, ob es ein einzelnes Foto etwas besser analysiert als die eBay-App. Der entscheidende Hebel ist die tiefe B2B-Integration. Gelingt es ScanlyAI jedoch, sich über APIs nahtlos in die bestehenden Warenwirtschaftssysteme der Händler*innen einzuklinken und dort fehlerfreie, strukturierte Stammdaten anzuliefern, hat das Tool das Potenzial, zu einem wertvollen Standardwerkzeug für den Mittelstand zu reifen. Bleibt es hingegen „nur“ ein weiteres Web-Dashboard, dürfte der Gegenwind der Tech-Giganten schnell spürbar werden.

Genau diese tiefe System-Integration hat Alexander Khramtsov als nächsten großen Meilenstein im Visier. „In den nächsten zwölf Monaten möchten wir weitere Marktplätze und Warenwirtschaftssysteme anbinden und die Automatisierung weiter ausbauen“, kündigt er an. Die Vision des Gründers geht dabei weit über einen einfachen Listing-Editor hinaus. „Langfristig sehe ich ScanlyAI nicht nur als Tool zum Erstellen von Inseraten. Ich möchte eine Plattform schaffen, die den gesamten Prozess rund um die Produkterfassung unterstützt“, formuliert Khramtsov sein ambitioniertes Ziel für die kommenden Jahre. Wenn Reseller dadurch jeden Tag wertvolle Zeit für ihr eigentliches Geschäft gewinnen, „dann haben wir unser Ziel erreicht.“

B2B-EdTech-Start-up-Report

Der biologische Imperativ des Lernens: Wie NeuroTech und B2B-EdTech die Wissensökonomie verschmelzen und welche Start-ups hierzulande tonangebend sind.

Die Ära der passiven Web-Seminare ist endgültig vorbei. Die moderne Wissensökonomie hat eine harte Lektion gelernt: Man kann keine erschöpfte Belegschaft upskillen. Schlafmangel und kognitive Überlastung kosten die globale Wirtschaft jährlich hunderte Milliarden Euro an verlorener Produktivität und Innovationskraft. Genau an dieser Schnittstelle von Biologie und Weiterbildung entfaltet sich ein spannender High-Tech-Wachstumsmarkt unserer Zeit. Lifelong Learning im B2B-Sektor ist nicht mehr nur eine Frage von Content-Management-Systemen, sondern von kognitiver Leistungsfähigkeit. Smarte Textilien, Neuro-Tracker und digitale Schlaf-Coaches transformieren ein biologisches Grundbedürfnis in die Basis erfolgreicher Unternehmensweiterbildung. Für Gründer*innen bedeutet dies eine historische Chance: Wer heute EdTech baut, entwickelt keine reinen Lernplattformen mehr, sondern holistische Systeme für Human Performance. Dieser Report beleuchtet, wie der deutsche Markt diese Fusion aus Neuro-Enhancement und B2B-Learning meistert.

Die Marktlage

Der europäische EdTech-Markt hat die Post-Pandemie-Katerstimmung hinter sich gelassen und präsentiert sich 2026 stark konsolidiert und hochprofitabel. Laut aktuellen Bitkom-Erhebungen fließen mittlerweile rund 40 Prozent der dedizierten HR-Software-Budgets im Mittelstand in datengetriebene Weiterbildungs- und Performance-Tools. Haupttreiber dieser Entwicklung ist die generative künstliche Intelligenz, die nicht nur Lerninhalte in Echtzeit hyperpersonalisiert, sondern sich nahtlos mit biometrischen Daten synchronisiert. Relevante Erhebungen, wie das KfW-Mittelstandspanel, bestätigen die schiere Marktgröße und beziffern die jährlichen Weiterbildungsinvestitionen allein im deutschen Mittelstand auf einen starken zweistelligen Milliardenbetrag. Die Investitionssummen spiegeln diese Reife wider: Während Seed-Runden im Schnitt bei konservativen zwei bis drei Millionen Euro liegen, sehen wir in Series-A- und Series-B-Finanzierungen für skalierbare B2B-SaaS-Modelle wieder realistische, aber gesunde Tickets zwischen 15 und 30 Millionen Euro – weit entfernt von den überhitzten Bewertungen der frühen Zwanzigerjahre, aber getragen von soliden Umsätzen.

Die neuen Treiber

Wer den Markt heute dominieren will, muss über das Offensichtliche hinausblicken. Drei spezifische Sub-Sektoren treiben das Wachstum rasant voran. An erster Stelle steht das sogenannte Neuro-Adaptive Learning. Hierbei wird die Erholungsökonomie direkt in den Lernprozess integriert. Ermüdungserscheinungen werden durch Wearables gemessen, woraufhin die KI-gestützte Lernplattform automatisch das Tempo drosselt oder Mikrolern-Einheiten anbietet. Vorreiter wie die etablierten Corporate-Coaching-Plattformen integrieren längst digitale Schlaf-Coaches in ihre Suiten, da die Neurowissenschaft beweist, dass Tiefschlafphasen für die Gedächtniskonsolidierung essenziell sind.

Der zweite Treiber ist Immersive Skill-Routing via Spatial Computing. AR- und VR-Headsets werden für hochkomplexe Maschinenschulungen und Hochrisiko-Trainings (wie Medizintechnik oder Flugzeugwartung) genutzt. In den Acceleratoren der TUM und des Cyber Valleys entstehen derzeit erste Stealth-Spin-offs, die Spatial Computing direkt mit Echtzeit-EEG-Wearables koppeln, um kognitive Überlastung im Training live zu messen und zu korrigieren.

Der dritte Sektor umfasst Verified Credentialing mittels Blockchain-Technologie, wodurch lebenslange Lernfortschritte fälschungssicher an Personalabteilungen übermittelt werden. Pioniere wie CoachHub haben den Weg geebnet, doch die neuen Treiber gehen tief in die biometrische und technologische Infrastruktur der Unternehmen über.

Reality Check: Gescheiterte Hoffnungen & Lektionen

Doch der Weg in diese profitable Gegenwart war gepflastert mit schmerzhaften Marktkorrekturen. Ein prominentes Beispiel für gescheiterte Hoffnungen war die Insolvenz des Berliner B2B-Coaching-Start-ups Sharpist im Frühjahr 2024, bevor es in Teilen gerettet werden konnte. Trotz massiver Finanzierungsrunden in der Pandemie brach das Modell unter seiner eigenen Kostenstruktur zusammen. Dieser Crash liefert heutigen EdTech-Gründer*innen vier fatale Fallstricke, die es zwingend zu vermeiden gilt.

  • Der erste Fallstrick ist die chronische Abhängigkeit von VC-Kapital bei gleichzeitiger Vernachlässigung der Unit Economics; unprofitables Wachstum wird 2026 vom Markt brutal abgestraft.
  • Zweitens unterschätzen Gründer*innen noch immer die B2B-Sales-Zyklen. Enterprise-Kunden brauchen oft sechs bis zwölf Monate bis zur Vertragsunterschrift, was eine immense Kapitaldecke erfordert.
  • Der dritte Fallstrick ist die mangelnde Beweisführung des ROI. Eine Plattform, die HR-Abteilungen nicht messbar nachweisen kann, dass die Mitarbeitenden durch das Tool produktiver werden oder Kosten sparen, wird in Krisenzeiten sofort gekündigt.
  • Viertens scheitern viele an der Regulatorik: Wer heute Gesundheitsdaten (wie Schlaf-Tracking) mit Personalentwicklung kreuzt, rennt ohne lückenlose DSGVO-Compliance und Betriebsrats-Zustimmung ungebremst gegen eine juristische Wand.

Das deutsche Netzwerk (Hotspots)

Die deutsche EdTech- und Neuro-Tech-Landschaft hat sich auf wenige, dafür aber extrem leistungsstarke Hubs konzentriert. München führt das Feld unangefochten an, gestützt durch die Technische Universität München (TUM) und die UnternehmerTUM, die europaweit führend in den Bereichen B2B-SaaS und DeepTech ist; hier entsteht die Hardware für Wearables und komplexe KI-Architekturen. Berlin bleibt das kommerzielle Epizentrum für Skalierung und Sales. Die Dichte an internationalen VCs und die Präsenz der ESMT Berlin befeuern hier vor allem Plattform-Modelle. Ein oft unterschätzter, aber hochrelevanter Hub ist das Cluster Stuttgart/Tübingen. Durch das hier ansässige Cyber Valley – Europas größtes KI-Forschungskonsortium – und exzellente Institute für Kognitionswissenschaften kommen von hier die tiefgreifendsten Algorithmen zur Lernanalyse. Schließlich hat sich die Region Köln/Bonn als unverzichtbarer Knotenpunkt für Corporate Learning etabliert, was nicht zuletzt an der historischen Präsenz großer Telekommunikations- und Medienkonzerne liegt, die als Early Adopter und Co-Innovatoren für Start-ups fungieren.

Investor*innen-Radar

Das Kapitalökosystem für Lifelong Learning hat sich stark professionalisiert und agiert in vier klaren Clustern. Bei den spezialisierten VCs geben europäische Fonds wie Emerge Education und Brighteye Ventures den Ton an; sie verstehen die pädagogischen Nuancen und regulatorischen Hürden wie kein anderer. Im Bereich der Top-Tier Generalisten sind es Schwergewichte wie HV Capital, Cherry Ventures und Point Nine Capital, die vor allem dann investieren, wenn das EdTech-Modell astreine B2B-SaaS-Metriken aufweist und Skalierbarkeit verspricht. Corporate VCs aus der Industrie, allen voran Bertelsmann Next und Holtzbrinck Digital, sichern sich durch strategische Investments frühzeitig die Technologien, die ihr eigenes Verlags- und Bildungsgeschäft digitalisieren. Der wahre Motor der Innovation liegt jedoch in der Frühphase bei erfahrenen Business Angels. Prominente Köpfe wie Verena Pausder treiben die Branche seit Jahren voran, flankiert von starken Angel-Syndikaten wie encourageventures, die gezielt diverses Gründen im Bildungsbereich fördern und Start-ups den entscheidenden ersten Runway sichern.

Die Top Start-ups (Must-Watch)

Die Auswahl der folgenden Top Start-ups erfolgte durch unsere Redaktion auf Basis eines strengen Kriterienkatalogs. Wir bewerteten die aktuelle Marktrelevanz, den technologischen Reifegrad des Produkts, die nachgewiesene Traktion bei B2B-Kunden sowie das Vertrauen namhafter Investoren. Um die Innovationskraft der jüngsten Generation in den Fokus zu rücken, berücksichtigt diese Liste ausschließlich Start-ups mit Hauptsitz in Deutschland und einem Gründungsjahr ab 2020 (bzw. dem unmittelbaren Aufbruch der aktuellen Welle Ende 2019). Die Auswahl reicht von etablierten Kategorie-Führer*innen bis hin zu aufstrebenden Newcomer*innen, die die Grenzen des klassischen E-Learnings sprengen und DeepTech, HR-Tech sowie kognitive Optimierung miteinander vereinen.

Tomorrow University of Applied Sciences

Im Jahr 2020 von Christian Rebernik und Dr. Thomas Funke gegründet, hat sich dieses Start-up zur führenden B2B- und B2C-Plattform für akademisches Upskilling entwickelt. Das Geschäftsmodell ist eine vollwertige, remote-first Universität (SaaS- und Studiengebühren-Modell), deren USP in der challenge-basierten Lernmethodik und einer hochentwickelten App-Architektur liegt, die starre Vorlesungen obsolet macht. Zu den Lead-Investoren der letzten Runden zählen Emerge Education und EduCapital.

DeepSkill

Miriam Mertens und Peter Goeke gründeten DeepSkill im Jahr 2020, um die Soft-Skill-Lücke in Unternehmen zu schließen. Das B2B-SaaS-Modell fungiert als digitale Plattform für ganzheitliche und emotionale Mitarbeiterentwicklung, die datengetriebenes Coaching mit klassischen Lernpfaden verbindet. Der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und diverse Business Angels unterstützen diese Mission, die Menschlichkeit durch Technologie skalierbar zu machen.

Aivy

Ebenfalls 2020 von Florian Dyballa und seinem Team ins Leben gerufen, transformiert Aivy die Art und Weise, wie Potenziale erkannt werden. Das B2B-Geschäftsmodell basiert auf game-basierten Assessments, die psychometrische Daten auswerten, um Mitarbeitern präzise, bias-freie Lern- und Karrierepfade aufzuzeigen. Zu den frühen Geldgebern gehören renommierte HR-Experten und Business Angels wie Matthias Helfrich und Andreas Schmitz (ehem. Personalvorstand Roche), die die tiefe wissenschaftliche Fundierung des USPs schätzen.

Zavvy

Mehmet Yilmaz und Joshua Cornelius (die zuvor bereits Freeletics aufbauten) gründeten Zavvy 2021 als ganzheitliche B2B-SaaS-Lösung für Employee Enablement. Der USP liegt in der nahtlosen Integration von Onboarding, Micro-Learning und Performance-Tracking direkt in Kommunikations-Tools wie Slack und Teams, wodurch Lernen in den täglichen Workflow integriert wird. Der europäische Top-VC La Famiglia führte die Seed-Runde an, begleitet von Picus Capital und Emerge Education, bevor das Start-up Anfang 2024 in einem aufsehenerregenden Exit vom HR-Giganten Deel übernommen wurde.

Edurino

Auch wenn der Fokus zunächst auf der Vorschulbildung liegt, baut das 2021 von Irene Klemm und Franziska Meyer gegründete Start-up die fundamentale Infrastruktur für digitales Lifelong Learning. Ihr Geschäftsmodell kombiniert haptische Spielfiguren mit einer adaptiven Lern-App (B2C & B2B/Kindergärten). Der USP der physisch-digitalen Interaktion wird in Zukunft auch für haptische B2B-Trainings adaptiert. b2venture und DN Capital haben zweistellige Millionenbeträge in diese Vision investiert.

Knowunity

Benedict Kurz, Gregor Weber, Lucas Hild und Yannik Prigl gründeten Knowunity 2020 noch während ihrer eigenen Schulzeit. Ursprünglich als B2C-Marktplatz für Schüler-Zusammenfassungen gestartet, hat sich die Plattform technologisch zu einem globalen, KI-gestützten Lernbegleiter (AI Tutor) entwickelt. Der hochskalierbare USP der Peer-to-Peer-Architektur und das tiefe Gen-Z-Verständnis wecken massiv das Interesse von Konzernen: Im B2B-Bereich nutzen Unternehmen wie Porsche oder Vodafone die Plattform als hochprofitablen Kanal für Employer Branding und extrem frühes Recruiting. Nach Redalpine und Project A in den frühen Phasen hat zuletzt der europäische Top-VC XAnge die 27 Millionen Euro schwere Series-B-Finanzierungsrunde angeführt.

Edyoucated

Von Marius Bicher, Jan Rellermeyer, Marius Karwat und David do O' gegründet, gehört edyoucated zu den führenden deutschen B2B-SaaS-Plattformen für KI-gestütztes Skill-Management. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Lern-Engine, die vorhandene Kompetenzen in Unternehmen analysiert und automatisiert maßgeschneiderte, hochindividuelle Lernpfade zusammensetzt. Der USP liegt in der drastischen Reduzierung von Schulungszeiten bei gleichzeitig höherer Wissensretention. Der europäische Top-VC Earlybird Venture Capital führt das Investorenkonsortium des Unternehmens an.

Internationaler Ausblick & Fazit

Der Blick über die europäischen Grenzen zeigt, dass die Fusion von EdTech und Human Performance gerade erst begonnen hat. Aus den USA schwappt der Trend der völlig autarken „AI-Tutors“ herüber – hochkomplexe KI-Agenten, die sich als persönliche Mentor*innen tief in die ERP-Systeme der Unternehmen einnisten und Lernbedarfe erkennen, bevor der/die Mitarbeitende überhaupt weiß, dass er/sie eine Wissenslücke hat. Asien treibt derweil die Hyper-Gamification und mobile-first Micro-Credentials auf die Spitze, wo Lernen fast ausschließlich in hochfrequenten, sekundenkurzen Interaktionen stattfindet. Aus dem israelischen Ökosystem wiederum drängen Start-ups in den zivilen Markt, die militärisch erprobte Neuro-Feedback-Technologien nutzen, um Stressresistenz und kognitive Fokus-Raten von Führungskräften zu tracken und zu trainieren.

Für Gründer*innen und Investor*innen in Deutschland und Europa lautet das Fazit für 2026 unmissverständlich: EdTech isoliert betrachtet ist tot. In der nächsten Dekade werden jene Unternehmen gewinnen, die Weiterbildung als biologischen und datengetriebenen Performance-Kreislauf begreift. Wer die technologische Brillanz von B2B-SaaS mit dem ethischen und sicheren Umgang von Neuro- und Gesundheitsdaten vereint, baut nicht nur die Arbeitswelt der Zukunft, sondern erschafft die nächste Generation von europäischen Unicorns.

Zinsen statt Strom-Schock: Wie SAVIN den Energiemarkt mit Fonds-Sparplänen aufmischen will

Ein Stromanbieter, der gleichzeitig als Vermögensverwalter auftritt? Die Kasseler SAVIN GmbH kombiniert Ökostrom mit nachhaltigen Investments und einem verzinsten „Sicherheitspuffer“. Wenn Start-ups den angestaubten Energiemarkt aufmischen wollen, setzen sie meist auf dynamische Tarife, smarte Zähler oder reine App-Steuerung. SAVIN wählt hingegen einen fundamental anderen Ansatz: das Bundling von Energieversorgung und Vermögensaufbau. Ein cleverer Schachzug zur Überwindung der typisch deutschen Angst vor der Nebenkostenabrechnung – oder doch nur ein eleganter Lock-in-Effekt? Eine Analyse.

Hinter dem modernen Branding von SAVIN, das sich von „SAVe und INvest“ ableitet und seit dem 1. Oktober 2025 aktiv am Markt ist, verbirgt sich kein klassisches, eigenfinanziertes FinTech. Das Unternehmen ist ein strategisches Corporate-Venture und eine 100-prozentige Tochtergesellschaft der EAM-Gruppe, eines etablierten kommunalen Energieversorgers mit fast 100-jähriger Geschichte.

„Wir haben den Vorteil, dass wir als Start-up agieren dürfen und bewusst Dinge anders machen können“, erklärt Geschäftsführer Dr. Manuel Karb die Struktur. Gleichzeitig könne das Team auf das Expertenwissen der Konzernmutter zurückgreifen. Wer nun externe Geldgeber hinter dem Projekt vermutet, irrt. Karb stellt klar: „Dass wir vollständig von unserer Muttergesellschaft finanziert werden, verschafft uns eine Unabhängigkeit, die viele Start-ups erst erreichen müssen.“ Pläne für externe Investoren gebe es aktuell nicht.

Der „Geld-Strom-Speicher“ und die Frage nach der Marge

Für die finanztechnische Umsetzung hat sich das Führungsduo aus Philip Rudolph und Dr. Manuel Karb externe Expertise an Bord geholt: Die nachhaltigen Fonds und die Vermögensverwaltung werden vom Leipziger FinTech Evergreen abgewickelt.

Das Geschäftsmodell basiert auf einem sogenannten „Geld-Strom-Speicher“ und zielt auf maximale Bequemlichkeit ab. Kundinnen und Kunden zahlen einen monatlichen Festbetrag, der bewusst über den reinen Stromkosten liegt. Die Differenz fließt direkt in diesen Speicher. Doch wo genau liegt bei diesem Konstrukt die Marge für das Start-up?

„Wir verdienen an der Energielieferung und verzichten aktuell auf die AuM-Fee“, antwortet Co-Geschäftsführer Philip Rudolph offen auf die Frage nach dem Erlösmodell. Der Ansatz sei, einen bisher nicht existierenden Kundennutzen zu erzeugen, der aber unterm Strich nicht mehr koste. Rudolph kalkuliert strategisch: „Wir glauben, dass wir dadurch langfristige Kundenbeziehungen aufbauen, die für uns dann einen hohen Wert haben.“

Bequemlichkeit versus Rendite

Dieser finanzielle Puffer erfüllt eine Doppelfunktion: Er federt eventuelle Nachzahlungen am Jahresende automatisch ab und verzinst das dort liegende Kapital mit aktuell 3,25 Prozent (Stand: Juli 2026). Ist das Sicherheitsnetz voll, fließt überschüssiges Geld automatisch in nachhaltige Investmentfonds.

„Wer Strom spart, kassiert Zinsen“, lautet das prägnante Pitch-Argument von Rudolph. Das Konzept trifft einen Nerv und monetarisiert das Bedürfnis nach Reduktion des sogenannten „Mental Load“ – schließlich ist die Angst vor unkalkulierbaren Nachzahlungen seit der Energiekrise tief verankert.

Kritiker könnten einwenden, das Bundling sei vor allem ein cleverer Schachzug, um die Wechselquote (Churn Rate) der Stromkunden künstlich zu drücken. Rudolph räumt ein: „Ja, wir glauben, dass zufriedene Kund*innen länger bleiben.“ Er wehrt sich jedoch gegen den Vorwurf der Kundenfesselung: „Wir halten sie nicht durch Hürden, sondern durch Mehrwert.“

Auch den Vergleich mit einer Do-it-yourself-Lösung aus günstigstem Neostrom-Tarif und eigenem Neobroker-Depot scheut der Gründer nicht. Er rechnet vor: „Die einzigen Kosten sind die Fondskosten. Das Depot ist kostenlos, es gibt keinen Ausgabeaufschlag und das Post-Ident-Verfahren ist auch kostenfrei.“ Die Konditionen seien daher absolut wettbewerbsfähig. Der Hauptgewinn für die Nutzerschaft liege jedoch im Hintergrund: „Bei SAVIN muss man sich weder um mögliche Stromnachzahlungen noch um regelmäßige Überweisungen und Sparpläne kümmern“, verspricht Rudolph. Man könne sich einfach zurücklehnen. Und wer das Setup trotzdem aufbrechen will: „Wenn jemand trotz Investment den Anbieter wechseln möchte, ist das selbstverständlich möglich“, betont er.

Markt, Wettbewerb und die Kosten des Vertrauens

Aus streng rationaler Finanzperspektive birgt das Modell dennoch Tücken: Wer sich den günstigsten Neostrom-Tarif sucht und die Differenz per kostenlosem ETF-Sparplan investiert, erzielt höchstwahrscheinlich eine bessere Gesamtrendite (Unbundling-Paradoxon). Zudem droht durch das hybride Spar- und Konsumprodukt ein Verlust der Transparenz beim tatsächlichen Kilowattstunden-Preis.

SAVIN positioniert sich in der Mitte zweier hochkompetitiven Welten. Auf der einen Seite kämpfen Anbieter wie Ostrom oder Tibber mit dynamischen Tarifen um Marktanteile, auf der anderen dominieren Neobroker wie Trade Republic den Anlagemarkt. Während Strom meist nur über den Preis und Vergleichsportale verkauft wird, erfordern Anlageprodukte enormes Vertrauen.

„Zu Beginn sind die CAC höher, was aber vor allem daran liegt, dass wir eine komplett neue Marke bekannt machen müssen“, gibt Philip Rudolph mit Blick auf die Kundengewinnungskosten (Customer Acquisition Costs) zu. Vertrauen spiele auch bei Energie eine große Rolle. Das Unternehmen versucht die Kundschaft derzeit primär über digitale Werbekanäle wie Google, Meta oder Influencer direkt auf den eigenen Tarifrechner zu leiten.

Fazit: Steile Lernkurve und viel Corporate-Sprech

Für Gründer und Investoren ist SAVIN zweifellos ein Paradebeispiel für gelungene Corporate Innovation, da es ein echtes emotionales Kundenproblem durch branchenübergreifende Kooperation löst, statt reine Preiskämpfe zu führen.

Der Markteintritt war jedoch nicht ohne Hürden. Seit Oktober 2025 musste eine neue Plattform aufgebaut werden, die „zwei bislang getrennte Welten erfolgreich miteinander verbindet“, wie Dr. Manuel Karb berichtet.

Auf die journalistische Nachfrage, welche konkreten Kennzahlen (KPIs) und Meilensteine in den kommenden 12 bis 18 Monaten erreicht werden müssen, flüchtet sich der Gründer dann allerdings in klassisches Corporate-Wording. Statt messbarer Ziele bleibt Karb vage und spricht umschweifend von der „Gewinnung einer kritischen Anzahl von Kund*innen“ sowie der „weiteren Stabilisierung und Skalierung der Plattform“. Immerhin stellt er für die Zukunft unmissverständlich klar: „Erst wenn diese Ziele erreicht werden, kann das Modell auch für die Konzernmutter als voller Erfolg bewertet werden.“

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.

Vom MP3-Triumph zur Audio-AR: Der MP3-Miterfinder greift noch einmal an!

MP3-Miterfinder Prof. Dr. Karlheinz Brandenburg will mit seinem Start-up Brandenburg Labs den Kopfhörermarkt revolutionieren. Mit frischem Geld der Sprunginnovationsagentur SPRIND soll die komplexe B2B-Technologie nun fit für den Massenmarkt werden. Doch der Weg vom klobigen Studio-Equipment zum Consumer-Gadget ist gepflastert mit Tech-Giganten.

Hinter Brandenburg Labs steht kein unbeschriebenes Blatt der Start-up-Szene, sondern eine Koryphäe der deutschen Ingenieurskunst. Anstatt seinen Ruhestand zu genießen, gründete der heute über 70-jährige Prof. Dr.-Ing. Karlheinz Brandenburg im Jahr 2019 das Start-up als Spin-off der Technischen Universität Ilmenau und des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie (IDMT). Inzwischen arbeitet ein über 20-köpfiges Team im thüringischen Ilmenau an der Vision des perfekten Raumklangs.

Warum tut sich ein Mann, der seinen Platz in den Geschichtsbüchern längst sicher hat, den enormen Stress einer Neugründung noch einmal an? „Was mich antreibt, ist nicht die Vorstellung eines ‚zweiten MP3-Moments‘, sondern die Chance, das Klangerlebnis für den Menschen grundlegend zu verbessern“, stellt Brandenburg klar. Es gehe um eine seit Jahrzehnten ungelöste Herausforderung: „wirklich natürliches, räumliches Audio über Kopfhörer.“ Den Druck eines schnellen Erfolgs wischt der erfahrene Ingenieur routiniert beiseite: „Transformative Technologien entstehen nicht über Nacht; sie erfordern langfristiges Engagement und die Bereitschaft, komplexe Probleme Schritt für Schritt zu lösen.“

Mit SPRIND in die kabellose Zukunft

Die Kerntechnologie des Start-ups heißt Deep Dive Audio. Sie gibt virtuelle Schallquellen über Kopfhörer so präzise wieder, dass sie von echten Lautsprechern nicht mehr zu unterscheiden sind. Bislang wird dies im B2B-Sektor mit dem System „Okeanos Pro“ an Toningenieure vermarktet. Doch das Setup ist komplex und kabelgebunden.

Um den technologischen Sprung aus dem Tonstudio heraus zu schaffen, hat die Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND) nun einen Validierungsauftrag in Höhe von rund 211.000 Euro für ein eng getaktetes, fünfmonatiges Projekt erteilt. Das Ziel: Die Technologie soll auf einen winzigen Einplatinencomputer schrumpfen und drahtlos werden.

Gleicht die geforderte Kombination aus absoluter Phasentreue und minimaler Latenz bei einer verlustfreien Drahtlosübertragung nicht physikalisch der Quadratur des Kreises? „Wir müssen keine physikalischen Limits überwinden“, kontert der Gründer selbstbewusst. „Unser großer Vorteil gegenüber den bekannten Mitbewerbern liegt in den Algorithmen, die auf fundierter Kenntnis der Psychoakustik und der kognitiven Vorgänge im Gehirn aufbauen.“

Auf die Frage nach dem immensen Zeitdruck der SPRIND-Vorgaben räumt Brandenburg allerdings unumwunden ein: „Wir sind etwas hinter dem Zeitplan, sehen aber keine wirklichen Probleme.“ Selbst wenn am Ende der fünf Monate nicht jeder Parameter perfekt erfüllt sei, verspricht er, dass das Projekt seinen Zweck erfülle: „Sollten bestimmte Parameter innerhalb dieses Zeitrahmens noch nicht vollständig erreicht werden können, werden wir dennoch wichtige Erkenntnisse und Demonstratoren generieren, die [...] das technische Risiko erheblich reduzieren.“

Die Vision „PARty“: Droht die totale Isolation?

Das langfristige Ziel von Brandenburg Labs ist eine auditive Augmented Reality (AR) namens „PARty“ (Personalized Auditory Reality). Kopfhörer sollen mit Sensoren und KI als smarte Alltagsbegleiter fungieren, die störende Geräusche ausblenden oder hilfreiche akustische Informationen einblenden – etwa als Navigation für blinde Menschen.

Doch laufen wir mit permanent getragenen Wearables nicht Gefahr, uns in akustischen Filterblasen vollends von der Umwelt zu isolieren? Brandenburg nimmt diese gesellschaftliche Sorge ernst, widerspricht aber der Prämisse: „Unser Ziel ist es nicht, Menschen von ihrer Umgebung abzuschotten, sondern die Interaktion mit ihr zu verbessern.“ Er verweist darauf, dass viele Menschen Kopfhörer heute ohnehin nutzen würden, um die Realität auszublenden. Sein Ansatz sei das exakte Gegenteil: „Wir wollen relevante Geräusche besser wahrnehmbar machen, nicht die Realität ausblenden.“ Die Technologie sei als Werkzeug gedacht: „Letztendlich gibt diese Technologie dem Nutzer die Kontrolle zurück. Unsere Designphilosophie konzentriert sich auf Erweiterung, nicht auf Isolation.“

Kampf gegen die Tech-Goliaths

Aus unternehmerischer Sicht begibt sich das Start-up auf hochriskantes Terrain. Der Markt für immersives Audio wird von Giganten wie Apple, Sony, Bose und Sennheiser dominiert, die Milliarden in die Entwicklung pumpen. Die Miniaturisierung und Massenproduktion von Consumer-Hardware verschlingen schnell zweistellige Millionenbeträge.

Wie will ein Thüringer Start-up diese gewaltige Hardware-Schlacht finanzieren? Brandenburg gibt sich strategisch flexibel, meidet aber klassische Wege: „Dazu wollen und müssen wir mit technologischen Partnern zusammenarbeiten. In diesem Bereich und nicht bei klassischen VCs suchen wir aktuell nach Finanzierung“, betont der Gründer.

Warum aber überhaupt der riskante Vorstoß in den Consumer-Markt? Der gigantische historische Erfolg von MP3 basierte schließlich auf kluger Lizenzierung an Hardware-Hersteller, nicht auf eigenen Playern.

Brandenburg korrigiert diesen historischen Vergleich sofort: „Man muss wissen, dass Fraunhofer-Institute kein B2C-Geschäft betreiben dürfen.“ Der Weg des MP3-Standards bis zu den ersten Millionen-Einnahmen habe damals rund zehn Jahre gedauert – getragen durch die immense Finanzkraft von Fraunhofer. Heute sieht er für Brandenburg Labs andere Möglichkeiten: „Mit Brandenburg Labs können wir dies [...] über ein Device für Verbraucher realisieren. Sobald genug Sichtbarkeit auf dem Markt vorhanden ist, kann zusätzlich ein Lizenzgeschäft aufgebaut werden.“

Als cleveren Zwischenschritt visiert das Start-up Partnerschaften an: „Als Zwischenweg sehen wir [...] die Zusammenarbeit mit aktuellen High-End-Kopfhörer-Herstellern. Wir können, anders als alle aktuellen verfügbaren Lösungen, einen Wow-Effekt liefern, einen massiven Fortschritt in der Kopfhörertechnik“, verspricht Brandenburg.

Auf den Einwand hin, dass ein reines B2B2C-Software-Lizenzmodell für Investor*innen wohl deutlich lukrativer und weniger riskant wäre, entgegnet der Audio-Pionier abschließend und trocken: „Das Lizenzgeschäft braucht viele Jahre Anlauf und damit noch höhere Finanzierung als der jetzige Weg.“

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.“

DeepTech abseits der Metropolen: Warum das wahre Start-up-Potenzial in der Region schlummert

Im StartingUp-Interview: Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg. Warum DeepTech-Gründer*innen abseits der Metropolen punkten und welche Finanzierungslogik sie wirklich brauchen.

Deutschland leidet paradoxerweise an seinem eigenen Ideenreichtum: In den Laboren und Universitäten der Republik entstehen täglich bahnbrechende Technologien, die das Potenzial haben, globale Märkte zu revolutionieren. Doch sobald es an den Transfer von der akademischen Forschung in die unternehmerische Praxis geht, reißt der Faden allzu oft ab. Während Start-up-Hubs wie Berlin oder München die Schlagzeilen und das Risikokapital dominieren, findet die eigentliche Grundlagenforschung für den boomenden DeepTech-Sektor häufig in regionalen Universitätsstädten statt.

Braucht es wirklich das Ökosystem einer Start-up-Metropole, um ein Tech-Einhorn zu bauen? Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg ist Experte für Forschungstransfer und Mitgründer des auf Frühphasen spezialisierten Venture-Capital-Fonds 14leafs. Er ist überzeugt: Ein funktionierendes Ökosystem aus Forschung, Kapital und Netzwerken lässt sich auch abseits der großen Metropolen knüpfen.

Im StartingUp-Interview erklärt er, warum die Wertschöpfung bei forschungsgetriebenen Gründungen lange vor dem Markteintritt beginnt, warum Wissenschaftler*innen oft mit der falschen Finanzierungslogik planen und wie der gefährliche Brückenschlag vom Labor zum Scale-up gelingt.

Das Interview

StartingUp: Deutschland gilt als Weltmeister im Erfinden, aber als Kreisklasse im Vermarkten. An welcher konkreten Sollbruchstelle zwischen universitärem Labor und Markteintritt scheitern Ihrer Erfahrung nach die meisten DeepTech-Hoffnungen?

Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Sollbruchstelle liegt zwischen technologischer und unternehmerischer Validierung. Wie Sie richtig anmerkten, scheitert Deutschland nicht an Ideen: Jedes vierte aller europäischen Hochschulpatente stammt aus Deutschland. Wissenschaftliche Exzellenz ist also vorhanden.

Allerdings wird eine Erfindung nicht allein durch ihre technische Überlegenheit erfolgreich. Zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und marktfähigem Unternehmen liegen Prototypen, Patente, regulatorische Fragen, Industriepartnerschaften und vor allem die konsequente Ausrichtung auf den konkreten Kundennutzen. Genau in dieser Phase entsteht häufig eine Finanzierungslücke – das sogenannte Valley of Death. Hinzu kommt: Wissenschaftliche Exzellenz wird in Deutschland hervorragend gefördert. Für die Phase zwischen Forschungsprojekt und marktfähigem Unternehmen gibt es dagegen häufig keine durchgängige Finanzierung und Begleitung. Dadurch haben viele Technologien gar keine Chance, bevor sie ihr Potenzial entfalten können. Entscheidend ist deshalb, Wissenschaft, Kapital, Industrie und unternehmerische Erfahrung früh zusammenzubringen. Ob aus einer Erfindung ein Patent für die Schublade oder ein Unternehmen wird, entscheidet sich selten im Labor – sondern im Transfer.

StartingUp: Sie brechen eine Lanze für regionale Standorte. Ketzerisch gefragt: Ist das nicht oft nur eine Ausrede für fehlendes Durchsetzungsvermögen im Haifischbecken der Start-up-Hochburgen? Welche harten KPIs – etwa Talentbindung, Burn-Rate oder Patentdichte – sprechen im direkten Vergleich wirklich für DeepTech-Ökosysteme abseits der Metropolen?

Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Frage lautet doch: Warum sollte Spitzenforschung erst 300 Kilometer umziehen müssen, bevor sie finanzierbar wird? 87 Prozent aller Entrepreneure haben einen Hochschulabschluss und mehr als jedes zweite Start-up wird durch Hochschulen unterstützt. Trotzdem konzentrieren sich rund zwei Drittel der Venture-Capital-Fonds auf zwei der vier deutschen Millionenstädte, während rund sieben von zehn Universitäten in Städten mit weniger als 200.000 Einwohnern liegen. Viele Start-ups ziehen deshalb nicht wegen besserer Ideen um, sondern wegen des Kapitals. Mit ihnen verlassen auch hochqualifizierte Mitarbeiter, unternehmerisches Know-how und Folgegründungen die Region.

Natürlich investieren überregionale VCs auch außerhalb der Metropolen. Aber universitätsnahe, regionale DeepTech-Fonds investieren anders: Sie begegnen Innovationen nicht erst beim Pitch, sondern im Labor, im Transferzentrum oder im Austausch mit Professoren, Kliniken und Industrie. Dadurch entsteht ein früher Zugang zu Technologien, Teams und Kundenproblemen. Würzburg ist dafür ein gutes Beispiel: 130.000 Einwohner, aber Spitzenforschung in RNA, personalisierter Medizin, Quantenmaterialien und Satellitentechnologie. Genau dort entstehen die Technologien von morgen.

StartingUp: Sie sagen, bei DeepTech beginnt die Wertschöpfung lange vor dem Markteintritt. Für klassische B2B-SaaS-Gründer*innen zählt als erster Beweis aber oft erst der erste zahlende Kunde. An welchen drei konkreten Meilensteinen messen Sie als Investor den Fortschritt eines forschungslastigen Start-ups, wenn das marktreife Produkt und der erste Euro Umsatz noch Jahre entfernt sind?

Prof. Axel Winkelmann: Software und DeepTech folgen unterschiedlichen Wertschöpfungslogiken. Während bei SaaS der erste zahlende Kunde häufig den entscheidenden Meilenstein markiert, liegen bei DeepTech oft noch Jahre zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und Markteintritt. Deshalb achten wir auf drei andere Signale.

Erstens: Technologievalidierung. Bestätigen unabhängige Experten oder Industriepartner, dass die Technologie ein relevantes Problem löst? Wenn etablierte Unternehmen Zeit und Ressourcen in einen Prototypentest investieren, ist das ein starkes Signal.

Zweitens: Schutz und Skalierbarkeit der Innovation. Sind Patente gesichert und ist der regulatorische Weg realistisch geplant? Gerade in Life Sciences oder MedTech entscheidet dies häufig über den späteren Unternehmenserfolg.

Drittens: Das Team. Wir investieren nicht nur in Technologien, sondern in Menschen. Entscheidend ist, ob sich aus einem exzellenten Forschungsteam ein unternehmerisch denkendes Gründerteam entwickelt oder mit unserer Hilfe entwickeln lässt, das Kundenbedürfnisse versteht und eine überzeugende Go-to-Market-Strategie aufbaut.

StartingUp: DeepTech bedeutet lange Entwicklungszyklen und immensen Kapitalbedarf – das beißt sich oft mit der eher kurzfristigen Rendite-Erwartung traditioneller VCs. Wie muss die „andere Finanzierungslogik“ aussehen, von der Sie sprechen, damit das Start-up das gefürchtete Valley of Death überlebt?

Prof. Axel Winkelmann: Die andere Finanzierungslogik beginnt mit einer anderen Risikobetrachtung. Klassische Venture-Capital-Fonds reduzieren Risiko häufig erst, wenn Markt, Kunden und Umsatz sichtbar werden. Bei DeepTech entsteht der Unternehmenswert aber Jahre früher: in der wissenschaftlichen Validierung, in Patenten, regulatorischen Fortschritten oder Industriepartnerschaften. Genau dort muss Kapital ansetzen.

Das Valley of Death überlebt deshalb nicht derjenige, der am meisten Geld einsammelt, sondern derjenige, dessen Finanzierung zu den Entwicklungsphasen der Technologie passt. Frühphaseninvestoren müssen Geduld mitbringen, gleichzeitig aber das Unternehmen konsequent auf Marktreife vorbereiten: Team- und Unternehmensaufbau, regulatorische Strategie, Industriekooperationen und Vorbereitung späterer Anschlussfinanzierungen. Deshalb verstehen wir uns nicht als reine Kapitalgeber. Unser Ziel ist es, wissenschaftliche Exzellenz früh in unternehmerischen Erfolg zu übersetzen – gemeinsam mit den Gründerteams und unserem industriellen Netzwerk.

StartingUp: Sie sitzen bei 14leafs auf der anderen Seite des Tisches. Wenn ein brillantes Forschendenteam bei Ihrem VC-Fonds aufschlägt: Was ist der größte toxische Denkfehler aus dem akademischen Betrieb, der bei Ihnen sofort zum „Nein“ führt – und können Sie uns ein Beispiel für einen Pitch geben, der genau daran gescheitert ist?

Prof. Axel Winkelmann: Der größte Denkfehler lautet: „Unsere Technologie ist so gut, dass sich der Markt schon ergeben wird.“ In der Wissenschaft wird der Erfolg an neuen Erkenntnissen und technischer Detailverliebtheit gemessen, in der Wirtschaft aber daran, ob ein relevantes Kundenproblem gelöst wird. Eine herausragende Technologie ist deshalb notwendig – aber niemals hinreichend. Ich erinnere mich an ein Team mit exzellenter Forschung, Patenten und hochrangigen Publikationen. Auf die Frage „Wer ist Ihr erster Kunde?“ lautete die Antwort: „Eigentlich jeder – von Automotive bis Medizintechnik.“ Genau das war das Problem. Wer alle adressiert, adressiert am Ende niemanden. Es fehlte eine klare Marktpriorisierung und damit ein plausibler Weg zum ersten zahlenden Kunden. Für uns ist das allein noch kein Ausschlusskriterium. Entscheidend ist, ob das Team bereit ist, seine Annahmen gemeinsam mit Industriepartnern und potenziellen Kunden zu überprüfen und daraus ein belastbares Geschäftsmodell zu entwickeln. Ist diese Offenheit vorhanden, kann aus exzellenter Forschung ein exzellentes Unternehmen werden. Fehlt sie, investieren wir nicht.

Danke, Prof. Winkelmann, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Im Trend: Nachhaltige Give-aways

Fünf Wege, wie Marken mit weniger Abfall und mehr Bedeutung einen bleibenden Eindruck hinterlassen können.

Weil der Wettbewerb um Aufmerksamkeit wächst, überdenken viele Unternehmen, wie sie sichtbar werden. Gerade kleine, durchdachte Berührungspunkte können langfristig eine größere Wirkung entfalten als kurzfristige, aufdringliche Maßnahmen. Physische Marken-Touchpoints – insbesondere solche mit einem Mehrwert über den ersten Kontakt hinaus – gewinnen deshalb wieder an Bedeutung.

Ein wachsendes Interesse an Werbeartikeln, die sowohl funktional als auch nachhaltig sind und die Markenwerte glaubwürdig widerspiegeln, lässt sich beobachten. Marken beginnen, stärker darüber nachzudenken, was nach der ersten Interaktion passiert. Wenn ein Produkt behalten, wiederverwendet oder sogar eingepflanzt wird, verlängert das die Beziehung ganz automatisch und macht sie greifbar.

Hier sind fünf Wege, wie Unternehmen diesen Wandel aktiv nutzen können:

1. Auf Events Gespräche anstoßen

Messen und Veranstaltungen sind nach wie vor stark umkämpfte Umfelder, in denen es für Marken immer schwieriger wird, ohne aufdringliche Werbung aufzufallen. Bei Events geht es oft zunächst nur darum, ein Gespräch zu beginnen. Ein kleines, unerwartetes Detail kann dabei den entscheidenden Unterschied machen. Früher habe ich viele Messen besucht und fühlte mich oft überfordert, weil mir ein natürlicher Einstieg fehlte. Heute erlebe ich das anders: Ein pflanzbarer Bleistift, der später zu Kräutern oder Blumen heranwachsen kann, weckt deutlich mehr Neugier und Gesprächsbereitschaft als klassische Werbeartikel wie Plastikstifte, USB-Sticks oder Stofftaschen. Solche Gegenstände sind nicht nur Give-aways, sondern echte Gesprächsstarter und bleiben dadurch länger im Gedächtnis.

2. Durchdachte Dankeschön-Gesten für Kunden schaffen

Viele klassische Werbegeschenke wirken austauschbar oder wenig relevant und verfehlen damit oft ihre eigentliche Wirkung. Ich erinnere mich noch gut an eines der gedankenlosesten Werbegeschenke, das ich je erhalten habe: ein großer „Danke für Ihre Teilnahme“-Regenschirm auf einer Messe in Dubai vor einigen Jahren. Das ergab wenig Sinn, da es dort kaum regnet, und der Schirm außerdem viel zu sperrig für mein Handgepäck war. Am Ende sah man am Ausgang der Messe hunderte dieser Schirme liegen. Ein sehr anschauliches Beispiel dafür, wie schnell gut gemeinte Gesten zur Ressourcenverschwendung werden können. Immer mehr Unternehmen setzen deshalb auf individuellere und bewusstere Formen der Wertschätzung. Ein Geschenk muss nicht teuer sein, um Wirkung zu zeigen. Entscheidend sind die Details, etwa eine Personalisierung oder eine glaubwürdige Geschichte dahinter.

3. Langlebige Give-aways bewusst einsetzen

Werbegeschenke sind weiterhin ein fester Bestandteil vieler Marketingstrategien. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein dafür, wie schnell viele dieser Artikel entsorgt werden. Immer mehr Marken stellen sich daher die Frage: Wird dieses Give-away tatsächlich genutzt oder sofort weggeworfen? Und welches Bild vermittelt es von der Marke? Wir sehen eine klare Abkehr von Einwegartikeln. Produkte, die über Monate oder sogar Jahre hinweg genutzt werden, halten auch die Marke präsent. Langlebige oder wiederverwendbare Give-aways schaffen nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch Vertrauen, weil sie Qualität und Verantwortung transportieren.

4. Beim Onboarding einprägsame Erlebnisse schaffen

Auch im internen Bereich findet ein Umdenken statt. Unternehmen hinterfragen zunehmend, wie sie neue Mitarbeitende oder Partner willkommen heißen und von Anfang an eine emotionale Bindung aufbauen können. Das Onboarding ist oft der erste echte Berührungspunkt mit der Marke im Unternehmen. Hier bietet sich die Chance, Werte nicht nur zu kommunizieren, sondern erlebbar zu machen. Das kann dazu beitragen, dass sich neue Mitarbeitende von Beginn an wertgeschätzt und integriert fühlen.

5. Kleine Details in die Kundenerfahrung integrieren

Oft sind es nicht die großen Inszenierungen, sondern die unerwarteten kleinen Momente, die im Gedächtnis bleiben. Besonders dann, wenn sie nützlich, persönlich oder überraschend sind. Ein einfaches, aber durchdachtes Extra kann die Wahrnehmung eines gesamten Kauferlebnisses verändern. Das zeigt sich beispielsweise in vielen Branchen ganz unterschiedlich: Ein Café legt dem Kaffee ein kleines handgeschriebenes Dankeschön oder einen Rabattcode für den nächsten Besuch bei. Ein Online-Shop packt eine kleine, nützliche Beigabe ins Paket. Hotels hinterlassen eine lokale Kleinigkeit auf dem Zimmer, etwa eine regionale Süßigkeit oder eine kleine Karte mit einem persönlichen Tipp für die Umgebung. Auch im Einzelhandel oder bei Beauty-Marken funktionieren kleine, gut gewählte Samples oder personalisierte Botschaften oft besser als klassische Massen-Goodies. Solche Gesten müssen weder teuer noch komplex sein; entscheidend ist, dass sie einen Bezug zum Moment oder zur Marke herstellen und nicht beliebig wirken. Auch hier gewinnen nachhaltige und sinnvolle Produkte zunehmend an Bedeutung, weil sie nicht sofort weggeworfen werden, sondern einen längeren Nutzen haben oder eine Geschichte transportieren.

Der Autor Michael Stausholm ist ein Pionier im Bereich der nachhaltigen Markenführung und Gründer sowie CEO von SproutWorld. Mit dem klaren Ziel, der klassischen Wegwerfkultur in der Werbebranche sinnvolle und kreislauffähige Alternativen entgegenzusetzen, rief er das Unternehmen im Jahr 2013 ins Leben.

Wenn der Purpose toxisch wird: Warum zu viel Identifikation mit dem Job brandgefährlich ist

Ex-Welthungerhilfe-CEO und Impacc-Founder Dr. Till Wahnbaeck über die Gefahr von extremem Purpose, warum Job-Identifikation den Wandel blockiert und was Start-ups daraus lernen können.

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

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

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

Das Interview

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Danke, Till Wahnbaeck, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Evergreen Energiesysteme: Bootstrapping im Handwerk

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.

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.

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.

Mikroben statt Chemie: Wie BlueActivity den Milliardenmarkt der Kühlwasserbehandlung aufmischt

Das 2021 gegründete Heidelberger CleanTech-Start-up BlueActivity ersetzt klassische Biozide in industriellen Kühlanlagen durch natürliche Mikroorganismen. Mit einer frischen ISO-Zertifizierung und Millionenkapital im Rücken stehen die Zeichen auf Skalierung. Doch wie belastbar ist das biologische Geschäftsmodell im harten, sicherheitsfokussierten Industriealltag?

Gegründet wurde die BlueActivity GmbH im Jahr 2021 von Lars Havighorst und Michael Simon. Die Vision der Gründer: Die industrielle Wasserbehandlung für Verdunstungskühlanlagen grundlegend zu verändern und dabei Ökonomie und Ökologie in Einklang zu bringen. Anstatt potenziell umweltgefährdende Chemikalien – insbesondere toxische Biozide – in die Kühlkreisläufe der Industrie zu leiten, setzt das Startup auf funktionelle Mikroorganismen und Biopolymere.

Der innovative, patentierte Ansatz hat am Kapitalmarkt überzeugt: Bis heute konnte BlueActivity ein Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro einsammeln. Zu den Geldgebern gehören neben Business Angels auch Branchen-Investoren wie Venture Stars, Wind VC und Angel Invest. Mit den Mitteln soll vor allem die Skalierung und Durchdringung europäischer Industriemärkte vorangetrieben werden.

Das Geschäftsmodell – Klares Wertversprechen mit technischer Hürde

BlueActivity verspricht seinen Industriekunden durch die patentierte Technologie signifikante Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Die Leistungsdaten lauten gemessen an den herkömmlichen Verfahren wie folgt (Unternehmensangaben):

  • Reduzierung des Wasserverbrauchs um bis zu 40 %.
  • Senkung der direkten Betriebskosten (OPEX) um bis zu 32 %.
  • Performance-Steigerung von Kühlanlagen um bis zu 29 %.
  • Vollständiger Verzicht auf umweltgefährdende Biozide.

Kritisch hinterfragt

Das ökologische und ökonomische Wertversprechen ist hoch, doch das biologische Verfahren birgt verfahrenstechnische Herausforderungen. Biologische Prozesse reagieren naturgemäß sensibler auf äußere Einflüsse als etablierte chemische Verfahren. Während herkömmliche Biozide verlässlich und rigoros sämtliches mikrobielle Leben (darunter auch gefährliche Legionellen) im Kühlwasser abtöten, erfordert der probiotische Ansatz von BlueActivity eine kontinuierliche, präzise Überwachung. Das Überleben und die Wirksamkeit der eingesetzten Mikroorganismen müssen auch bei starken industriellen Temperaturschwankungen und variierenden Wasserqualitäten lückenlos garantiert werden. Die größte Hürde für das Start-up bleibt es daher, den Nachweis absoluter Prozessstabilität im Dauereinsatz bei Großkund*innen zu erbringen.

Der Markt und der Wettbewerb

Der Markt für industrielle Kühlwasserbehandlung ist ein globales Seriengeschäft, das traditionell von finanzstarken Großkonzernen wie Ecolab, Kurita oder Solenis dominiert wird. Diese etablierten Akteure verfügen über jahrzehntelange Kundenbeziehungen und setzen im Kern auf bewährte, biozidbasierte Behandlungsprogramme.

Für BlueActivity spielt jedoch das sich verschärfende regulatorische Umfeld eine entscheidende Rolle. Die gesetzlichen Vorgaben für Abwassereinleitungen und den Umgang mit Gefahrstoffen steigen europaweit kontinuierlich an. BlueActivity garantiert hier die Compliance mit den strengen Vorgaben der VDI 2047 sowie der 42. BImSchV (Bundes-Immissionsschutzverordnung). Zudem wächst durch ESG-Kriterien und die CSRD-Berichterstattung der Druck auf Industrieunternehmen, nachhaltige Lieferketten nachzuweisen. Dass dieser Ansatz an Relevanz gewinnt, zeigt auch die Anerkennung der Technologie durch den Verein Deutscher Ingenieure (VDI) als zukunftsweisende Technologie im Jahr 2026.

Der nächste Meilenstein: Zertifiziertes Vertrauen im B2B-Sektor

Um in der eher konservativen Industrie als junges Unternehmen Vertrauen aufzubauen, hat BlueActivity einen wichtigen formalen Schritt vollzogen: Im April 2026 erhielt das Unternehmen die Zertifizierung nach DIN EN ISO 9001:2015.

Die international anerkannte Norm bestätigt dem Startup die erfolgreiche Einführung eines strukturierten Qualitätsmanagementsystems, das vom Vertrieb über die Inbetriebnahme bis hin zum Service greift. CEO Lars Havighorst ordnet den Schritt ein: „Die ISO-Zertifizierung ist für uns ein wichtiger Meilenstein. Sie zeigt unseren Kunden und Partnern, dass wir nicht nur technologisch innovativ sind, sondern auch in unseren Prozessen höchste Standards einhalten.“ Für das CleanTech-Unternehmen, das nach eigenen Angaben bereits einen Jahresumsatz im siebenstelligen Bereich erwirtschaftet, bildet diese Professionalisierung das fundamentale Sprungbrett für das weitere nationale und internationale Wachstum.

Was Gründer*innen von BlueActivity lernen können

Für die Start-up-Szene liefert die Entwicklung von BlueActivity wichtige Learnings im B2B- und DeepTech-Segment:

  • Regulatorik als Hebel nutzen: Wer strenge gesetzliche Vorgaben (wie die 42. BImSchV) antizipiert, kann aus regulatorischem Druck ein funktionierendes B2B-Geschäftsmodell formen.
  • Prozesssicherheit schlägt reine Innovation: In traditionellen Industriezweigen reicht ein gutes Produkt allein nicht aus. Zertifikate wie die ISO 9001:2015 fungieren als geschäftskritische Türöffner, um das inhärente Risiko der Zusammenarbeit mit einem Start-up zu minimieren.
  • Investor*innen-Fokus auf harten Impact: Das Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro belegt, dass Venture-Capital-Gesellschaften bereitwillig in hardware- und prozessorientierte CleanTech-Lösungen investieren, sofern ein klar bezifferbarer wirtschaftlicher Nutzwert (OPEX- und Wasserreduktion) für den Endkund*innen nachweisbar ist.