Die Arbeitswelt verändert sich - sowohl für Personalmanager*innen als auch für die Belegschaft. Während sich vor wenigen Jahren die Arbeitnehmenden in einer starken Verhandlungsposition befanden, schlägt das Pendel jetzt immer stärker zugunsten der Unternehmen aus. Das eröffnet ihnen die Chance, die Arbeitswelt mehr nach ihren Vorstellungen zu gestalten, um ihren Unternehmenserfolg zu sichern. Gleichzeitig tragen sie auch die große Verantwortung, das Arbeitsumfeld ihrer Mitarbeitenden kontinuierlich zu verbessern, das Engagement zu fördern und die Rolle der KI für die kommenden Jahre mit Weitblick und Sorgfalt auszubalancieren.

Wir werfen einen Blick nach vorne und skizzieren die fünf wichtigsten HR-Trends für die DACH-Region im kommenden Jahr.

1. Kulturelle Transparenz – Strategiewechsel bei der Talentakquise

Die Stagnation der Wirtschaft, der angespannte Arbeitsmarkt, weniger Stellenangebote – all das führt dazu, dass Mitarbeitende lieber in ihren derzeitigen Positionen und Rollen verharren. Die Folge ist ein “Talentestau:” Mitarbeitende, die sonst das Unternehmen verlassen würden, bleiben und blockieren damit die Wechsel- und Entwicklungsmöglichkeiten derer, die eher bereit sind, ihre Karriere engagiert voranzubringen. Auf der Suche nach effektiven Möglichkeiten, diese Engpässe zu überwinden, werden Unternehmen im kommenden Jahr ihre Strategie hin zu mehr kultureller Transparenz ausrichten. Anstatt neue Talente mit einem Wertversprechen oder der einseitigen Hervorhebung positiver Alleinstellungsmerkmale zu gewinnen, kommunizieren sie ihre tatsächlichen Erwartungen und die Realität des Arbeitsalltags klar. Damit betonen sie bewusst auch Aspekte, die weniger passende Bewerbende eher abschrecken - damit sich die wirklich passenden umso stärker angesprochen fühlen. Beispiele dafür können u.a. die Erwartung, wieder vollständig zur Büropräsenz zurückzukehren, Prozessreife und Struktur der Unternehmen sowie die Nutzung von KI-Tools im Arbeitsalltag sein.

2. Neudefinition des Erfolgs – Leistung statt Leistungsschau?

Mitarbeitende haben oft das Gefühl, dass ihre tatsächlich geleistete Arbeit nicht richtig bewertet wird und sie nicht ausreichend Anerkennung erfahren. Analysen von Culture Amp ergaben, dass 2025 rund 20 Prozent der Mitarbeitenden nicht genau wissen, wie sich die Bewertung ihrer Performance zusammensetzt. Die Folge dieser Unkenntnis sind Mutmaßungen und die Fokussierung auf mehr Sichtbarkeit: Mitarbeitende betreiben eine Art Leistungsschau und arbeiten so, dass es vor allem produktiv aussieht. Wenn das Gefühl hinzukommt, einem passiven Monitoring ausgesetzt zu sein – in der DACH-Region nur unter strengen Auflagen erlaubt – konzentrieren sich Mitarbeitende auf das, was vermeintlich gemessen wird. Diese Kluft wird sich 2026 weiter vergrößern, wenn die Verantwortlichen ihre Leistungsbewertung nicht neu ausrichten, um ein vertrauenswürdiges und vollständigeres Bild von der Performance ihrer Mitarbeitenden zu erhalten. Wer hingegen menschzentrierte Feedbacksysteme wie Upward Feedback, 360‑Grad‑Feedback und reflektierende Einzelgespräche verankert, kann das Vertrauen stärken und ein ganzheitlicheres Verständnis der Beiträge der Mitarbeitenden erhalten.

3. Mensch und KI – zwei Seiten der HR-Medaille

2026 werden KI-Tools verstärkt Einzug in den HR-Abteilungen halten. Routineaufgaben wie z.B. eine erste Bewerberauswahl oder die Beantwortung von häufig gestellten Fragen werden zunehmend automatisiert beantwortet. Doch mit den Möglichkeiten der KI wächst auch die Erkenntnis, dass sie nicht die Lösung für alles sein darf. Darüber hinaus tritt 2026 der EU AI Act vollständig in Kraft. Demzufolge werden KI-Tools im Zusammenhang mit Personaleinsatz als Hochrisiko eingestuft: Sie unterliegen sehr strengen Richtlinien bezüglich Transparenz, Kontrolle und Grenzen des KI-Einsatzes. Bei der Frage, welche Aufgaben der KI überlassen werden können und welche nach wie vor die Empathie, die Erfahrung und das Wissen echter HR-Expert*innen erfordern, ist Fingerspitzengefühl gefragt. Auch scheinbar administrative Aufgaben benötigen manchmal den direkten persönlichen Austausch. Unternehmen werden dazu übergehen, deutlicher zu definieren, welche Fragestellungen und Bereiche maschinenbezogene Fähigkeiten und welche menschliche Fähigkeiten erfordern. 2026 wird sich ein deutlicher Trend bemerkbar machen: Die verstärkte Integration von KI in den Personalabteilungen und gleichzeitig die permanente Überprüfung, welche Aufgabenbereiche zukünftig KI-gestützt erledigt werden sollen.

4. Führung neu denken – Managementpositionen verlieren an Attraktivität

Auch das verraten die Analysen von Culture Amp: 72 Prozent der Generation Z sind nicht an Führungspositionen interessiert. Die jungen Arbeitnehmenden bleiben lieber in ihren jeweiligen Rollen, manche entscheiden sich ganz bewusst gegen eine Managementkarriere. Der Reiz, eine Leitungsfunktion zu übernehmen, nimmt insbesondere im Bereich des mittleren Managements ab: Diese Manager*innen fühlen sich zwischen den Erwartungen der Unternehmensführung und den Erwartungen ihres Teams oft unter starkem Druck. In der Folge könnte es im kommenden Jahr zu einer weiteren Abflachung der Hierarchien in den Unternehmen kommen, manche befürchten gar eine Rezession auf der Management- und Führungsebene. Gleichzeitig eröffnen sich Manager*innen durch den Einsatz von KI-Tools neue Möglichkeiten, ihren Einfluss zu vergrößern. Für jene Talente, die sich darauf einlassen, werden Führungspositionen dadurch zugänglicher und nachhaltiger. In Anbetracht dessen werden sich die Dynamiken in den Teams verändern. Unternehmen werden Führungsrollen zunehmend überdenken und ihre Manager*innen besser unterstützen, statt weitere einzustellen. Denn wenn weniger Menschen führen wollen, braucht es nicht mehr, sondern besser unterstützte Manager*innen.

5. Ambitionen und Leistungsbereitschaft wird außerhalb der Arbeitswelt ausgelebt

Ob berufliche Nebentätigkeit, Ehrenamt oder leidenschaftliches Hobby – immer mehr Mitarbeitende bringen Energie und Motivation für Tätigkeiten auf, die außerhalb ihrer regulären Arbeit liegen. Sie erkennen, dass sie ihre Stärken auch anderswo verwirklichen können. Dieser Trend hin zu mehr Kreativität, Leidenschaft und Erfüllung durch sinnvolle Tätigkeiten nach Feierabend und am Wochenende wird sich auch 2026 fortsetzen. Das Risiko für Unternehmen geht dabei über bloße Ablenkung hinaus: Bleiben angemessene Antworten im kommenden Jahr aus, wandern Ambitionen nach außen ab. Führung muss etwas Besseres anbieten: Die Chance 2026 liegt darin, den Hauptjob so zu gestalten, dass er sich wieder energiegeladen, kreativ und investitionswürdig anfühlt.

Fazit

Die Strömungen und Entwicklungen in der HR-Welt bringen einen fortdauernden Wandel mit sich. Gespannt blicken die Personalabteilungen auf die für 2026 vorgesehene nationale Umsetzung der Entgelttransparenz-Richtlinie der EU (EU Pay Transparency Directive and Equal Pay). Die weitreichendsten Veränderungen verursacht aber der Einzug der KI in die Arbeits- und Lebenswelt der Mitarbeitenden. Dies wirft unablässig neue Fragen auf: Droht der Talentepool zu versiegen, wenn Aufgaben für Berufseinsteiger*innen von KI übernommen werden und sie infolgedessen keine Erfahrung aufbauen können? Wird sich die Belegschaft eines Unternehmens früher oder später in KI-resistente und KI-affine Gruppen aufspalten? Die HR-Welt bleibt ein Schmelztiegel verschiedenster Strömungen im Unternehmen, die datengestützte Strategien erfordern.

Der Autor Dr. Arne Sjöström ist Regional Director, People Science EMEA bei Culture Amp mit dem Schwerpunkt Organisationspsychologie und angewandte Forschung.

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

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

1. Halluzinationen

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

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

2. Bias

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

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

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

3. Content-Kannibalisierung

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

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

4. Wissensoligopol

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

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

Fazit

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

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

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

Ein Weckruf mit Wachstumspotenzial

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

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

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

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

Wissensdefizite als Wachstumsbremse

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

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

KI im Marketing: Vom Tool zur Strategie

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

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

Ethik als Wettbewerbsfaktor

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

Von Anfang an strategisch denken

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

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

Kein Bremsklotz, sondern ein Beschleuniger

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

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

Was ihr da macht, ist der Wahnsinn – und genau deswegen bin ich dabei.“ Mit diesen Worten beschreibt Jan Leisse, einer der Gründer von eleQtron, die Anfänge des Unternehmens. Das erste Treffen mit dem Physiker Christof Wunderlich war geprägt von einer Mischung aus Skepsis und Begeisterung. Der Wissenschaftler hatte an der Universität Siegen einen Quantencomputer gebaut – mitten in der deutschen Provinz und ohne das Millionenbudget, das Konzernen wie Google oder IBM zur Verfügung steht. Doch genau das reizte Leisse: „Hier wurde nicht einfach nachgemacht, was andere tun. Hier wurde Neuland betreten.“

Es war ein ungewöhnlicher Ort für eine bahnbrechende

Innovation in der Quantentechnologie. Siegen, eine Mittelstadt im Süden Nordrhein-Westfalens, ist nicht gerade als Hotspot für Hochtechnologie bekannt. Doch manchmal entstehen die Top-Innovationen fernab der etablierten Zentren; die Universität Siegen hatte über Jahre hinweg eine bemerkenswerte Expertise in der Quantenphysik aufgebaut, ohne große mediale Aufmerksamkeit.

Von der Universität ...

Im Jahr 2020, als das globale Interesse an Quantentechnolo­gien exponentiell zunahm, erwuchs aus dieser mutigen Pionierarbeit das Start-up eleQtron – als Spin-off der Universität Siegen. Die Gründer – Jan Leisse, Christof Wunderlich und Michael Johanning – verbindet eine Vision: Quantencomputer für industrielle Anwendungen nutzbar zu machen.

Die Anfangsjahre waren geprägt von Experimentierfreude, Improvisation und dem festen Glauben an die eigene technologische Innovationskraft. Während Tech-Giganten wie IBM, Google und Amazon Milliarden Euro in ihre Quanten­programme investierten und viele Start-ups auf bekannte Technologien setzten, wagte eleQtron den Schritt in eine völlig neue Richtung.

In den Laboren der Gründer entstand die sogenannte MAGIC-Technologie (Magnetic Gradient Induced Coupling), eine Methode, Qubits (das Quantencomputing-Äquivalent zum klassischen Bit in der Digitaltechnik) nicht wie bislang üblich mit Lasern, sondern mit Mikrowellen zu steuern.

... zum technologischen Durchbruch

Die MAGIC-Technologie basiert auf einem raffinierten Zusammenspiel physikalischer Prinzipien: Magnetische Gradienten (räumliche Veränderungen der Magnetfeldstärke) ermöglichen es als lokale Felder, einzelne Ionen in einer so­genannten Falle selektiv anzusprechen. Die technischen Vorteile sind beeindruckend: Die Fidelity (Genauigkeit) bei Operationen an einzelnen Qubits liegt bei etwa 99,95 Prozent, die Gate-Zeiten (Gate-Zeit steht für die Dauer, die ein Quanten-Gate benötigt, um eine Operation auf einem Qubit auszuführen) betragen nur wenige Mikrosekunden. Gleichzeitig ermöglicht die Technologie eine bessere Skalierbarkeit, da sich Mikro­wellenfelder einfacher erzeugen und verteilen lassen als komplexe Lasersysteme. „Der Vorteil liegt nicht nur in der höheren Präzision, sondern auch in der deutlich geringeren Komplexität der Systeme“, erklärt Johanning. „Wir brauchen keine aufwändigen Optiken oder ultrastabile Umgebungen. Unsere Technologie funktioniert auch unter realen Bedingungen.“

Früh erkannten die drei Forscher das große Potenzial ihrer Technologie für praktische Anwendungen. „Durch das gezielte Ersetzen sensibler High-End-Komponenten – insbesondere Lasertechnologie – durch bewährte Mikrowellentechnik und Elektronik, vermeiden wir unnötige Komplexität, minimieren Aufwand und senken die Kosten“, fasst es Leisse zusammen.

Wachstumsschub und strategische Entwicklung

2022 gelang eleQtron ein entscheidender Schritt: Durch Earlybird und den Siegerlandfonds als Investoren sowie das vom BMBF geförderte Projekt „MAGIC App“ sicherte sich das Start-up eine Finanzierung in Höhe von 16 Millionen Euro. Diese Finanzierungsrunde war ein Wendepunkt für das Unternehmen und signalisierte das Vertrauen der Investor*innen in die MAGIC-Technologie.

„Mit diesem Kapitalschub konnten wir von einer reinen Forschungsorganisation zu einem echten Technologieunternehmen werden“, erklärt Leisse. Die Mittel flossen in den Ausbau der Produktionskapazitäten, die Vergrößerung des Teams und die Weiterentwicklung der Technologie-Roadmap. Auch die Mitwirkung von Infineon im Rahmen von MAGIC App war strategisch von Bedeutung: „Die Zusammenarbeit mit Infineon hat uns die Augen für die Realitäten des Industriemarkts geöffnet“, erklärt Leisse.

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

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

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

Strafen bis zu 35 Millionen Euro

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

Neue Verpflichtungen für Anbieter*innen von GPAI-Modellen

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

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

Aufsicht und Governance

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

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

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

Was bedeutet das für Personalabteilungen und Arbeitnehmende?

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

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

Fazit

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

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

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

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

Start-ups aus aller Welt arbeiten an Lösungen

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

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

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

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

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

Preisvergleiche bei Luxusuhren lohnen sich durch erhebliche Preisdifferenzen zwischen verschiedenen Händlern, die mehrere hundert bis tausend Euro betragen können. Diese Unterschiede entstehen hauptsächlich durch verschiedene Kostenberechnungen und unterschiedliche Margenstrategien der Anbieter. Während manche Händler auf Premium-Service setzen, bieten andere günstigere Preise durch schlankere Betriebsstrukturen. Besonders bei begehrten Modellen von Rolex, Patek Philippe oder Audemars Piguet variieren die Preise stark zwischen den Anbietern. Ein gründlicher Preisvergleich kann daher zu beträchtlichen Einsparungen von bis zu 30 Prozent führen. Gleichzeitig hilft er dabei, den tatsächlichen Marktwert einer Luxusuhr präzise zu ermitteln. Die Investition in eine hochwertige Armbanduhr rechtfertigt den Aufwand für einen detaillierten Vergleich verschiedener Anbieter vollständig. Die folgenden Abschnitte zeigen, worauf man achten sollte.

Zwischen den einzelnen Händlern existieren teilweise deutliche Preisunterschiede

Konkrete Beispiele verdeutlichen das Sparpotenzial beim Uhrenkauf: Spezialisierte Händler bieten permanent Armbanduhren mit Rabatten von mehreren tausend Euro unter dem Neupreis an. Diese deutlichen Preisvorteile entstehen durch unterschiedliche Beschaffungswege, Lagerbestände und Verkaufsstrategien der Anbieter. Plattformen wie Watchy24.de ermöglichen es, diese Preisunterschiede transparent zu vergleichen und das beste Angebot zu identifizieren. Während Boutiquen oft Listenpreise verlangen, können autorisierte Händler erhebliche Rabatte gewähren. Online-Händler profitieren von geringeren Betriebskosten und geben diese Kostenvorteile häufig an Kunden weiter.

Besonders bei limitierten Editionen oder seltenen aktuellen Modellen können die Preisunterschiede zwischen verschiedenen Anbietern deutlich ausfallen und eine sorgfältige Recherche rechtfertigen.

Internationale Preisunterschiede und Währungseffekte: Worauf sollte man achten?

Länderspezifische Preisdifferenzen bei Luxusuhren ergeben sich aus verschiedenen wirtschaftlichen Faktoren. Währungsschwankungen beeinflussen die Preisgestaltung deutlich, besonders bei hochwertigen Herstellern aus der Schweiz, die – ebenso wie viele Start-Ups – verstärkt darauf achten, ein hohes Maß an Markenschutz zu gewährleisten. Die unterschiedlichen Mehrwertsteuersätze zwischen den Ländern wirken sich direkt auf die Listenpreise aus. So liegt die Mehrwertsteuer in Deutschland bei 19 Prozent, während sie in der Schweiz und in einigen anderen Ländern deutlich niedriger ist.

Außereuropäische Märkte wie Hongkong oder Singapur bieten teilweise deutlich günstigere Preise, wobei Import- und Zollbestimmungen unbedingt zu beachten sind. Ein internationaler Preisvergleich kann erhebliche Kostenvorteile offenbaren, setzt jedoch Kenntnisse über Garantie- und Servicebedingungen voraus.

Lohnt es sich, auf dem Gebrauchtmarkt Ausschau zu halten?

Der Gebrauchtmarkt für Luxusuhren bietet Einsparpotenziale von bis zu 30 Prozent bei meist stabiler Wertentwicklung. Hochwertige Marken behalten auch als gebrauchte Modelle eine hohe Werterhaltungsrate von durchschnittlich 70 bis 80 Prozent. Plattformen für den Second-Hand-Handel verfügen über umfangreiche Bestände mit detaillierten Zustandsbeschreibungen.

Gebrauchte Luxusuhren werden häufig professionell aufbereitet und einer Qualitätsprüfung durch Fachbetriebe unterzogen. Die Wertstabilität macht den Gebrauchtmarkt zu einer attraktiven Investitionsmöglichkeit für Sammler. Seltene oder nicht mehr produzierte Modelle können sogar an Wert gewinnen. Die transparente Preisgestaltung ermöglicht fundierte Vergleiche und realistische Einschätzungen bei deutlich geringeren Anschaffungskosten.

Expertise als wichtiger Faktor für den Kauf einer Luxusuhr

So gut wie jeder hat individuelle Vorstellungen davon, was er sich gönnen möchte. Manche träumen davon, als digitaler Nomade die Welt zu sehen, andere möchten sich irgendwann eine Luxusuhr leisten können.

Daher ist es wichtig, sich zunächst über die eigenen Ansprüche klar zu werden. Falls die Wahl auf die Luxusuhr fällt, gilt: Die Authentizitätsprüfung bildet die Grundlage für sichere Transaktionen im Luxusuhrenmarkt und beeinflusst maßgeblich die Preisgestaltung. Erfahrene Fachhändler verfügen über spezialisierte Prüfverfahren wie Seriennummern-Checks, Analyse von Werkscodes und Materialuntersuchungen.

Zertifikate, Originalverpackungen und Servicedokumente erhöhen die Glaubwürdigkeit und den Wert einer Uhr erheblich. Experten bewerten den Zustand des Uhrwerks, die Originalität der Komponenten sowie die historische Bedeutung. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Uhrmachern minimiert Risiken beim Kauf hochwertiger Zeitmesser.

Seriöse Händler bieten Echtheitsgarantien und übernehmen die Haftung für die Authentizität ihrer Angebote.

Ein Ausblick auf die (mögliche) langfristige Wertentwicklung

Ein fundierter Preisvergleich bei Luxusuhren zahlt sich oft langfristig über einen Zeitraum von fünf bis zehn Jahren durch bessere Investitionsentscheidungen aus. Die Analyse großer Mengen weltweiter Angebote ermöglicht realistische Markteinschätzungen und das Erkennen von Trends bei renommierten Marken. Erfolgreiche Sammler berücksichtigen sowohl aktuelle Preise als auch die historische Wertentwicklung ihrer Wunschmodelle.

Die Nutzung professioneller Vergleichsplattformen und eine regelmäßige Marktbeobachtung helfen, Risiken zu minimieren und das Preis-Leistungs-Verhältnis zu maximieren. Internationale Preisunterschiede sowie der Gebrauchtmarkt bieten zusätzliche Einsparpotenziale für informierte Käufer. Langfristig profitieren Sammler von fundiertem Markt-Know-how bei zukünftigen Käufen und Verkäufen ihrer Luxusuhren-Kollektion.

Ist es bereits zu spät, den Klimawandel aufzuhalten? Während diese Frage unablässig für hitzige Debatten sorgt, arbeiten Start-ups unermüdlich an Lösungen für die dringendsten Umweltprobleme. Die DACH-Region erlebt einen rasanten Anstieg von GreenTech-Start-ups, angetrieben durch technologische Innovationen und zunehmenden regulatorischen Druck. Dies zeigt u.a. das DACH GreenTech Software Mapping 2025 von Hi Inov und veranschaulicht, welche vielversprechenden Ansätze und Technologien die Zukunft des GreenTech-Ökosystems in Europa prägen.

Mapping der Herausforderungen und Lösungen

Das Mapping bietet einen umfassenden Überblick über die Softwarelösungen von GreenTech-Start-ups im DACH-Raum. Sie umfassen eine Vielzahl von Ansätzen, um den Anstieg der globalen Temperaturen einzudämmen und die damit einhergehenden wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen zu bewältigen.

1. Messung und Optimierung des CO2-Fußabdrucks

Fortgeschrittene Techniken zur Datenerfassung und KI-gesteuerte Analysen helfen Organisationen, ihre Effizienz zu steigern und ihren CO₂-Fußabdruck zu reduzieren. Sie helfen Unternehmen, jährlich Emissionen von über 216.000 Tonnen CO₂-Äquivalenten zu vermeiden. Horizon­tale Plattformen bieten allgemeine Monitoring-Tools für branchen­übergreifende Messdienste. Vertikale Lösungen wie die für die Immobilienbranche maßgeschneiderte ESG-Datenplattform Deepki integrieren branchenspezifische Anforderungen.

2. Beschleunigung der Energiewende

Softwarelösungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Standortauswahl für die Produktion erneuerbarer Energien, der vorausschauenden Wartung von Infrastruktur und der Verbesserung der Energiespeicherung. Sie können die Schwankungen in der Stromeinspeisung erneuerbarer Energien mindern und somit die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen reduzieren. Das Stuttgarter Start-up metergrid ermöglicht es beispielsweise Mieter*innen in Mehrfamilienhäusern, umweltfreundlichen Solarstrom zu nutzen, der im selben Gebäude produziert wird (mehr dazu in der StartingUp 01/25).

3. Förderung der Kreislaufwirtschaft und Ressourcenoptimierung

Digitale Lösungen erleichtern die Schonung von natürlichen Ressourcen durch intelligentes Ressourcenmanagement, indem sie die Planung und Nutzung von Ressourcen verbessern. Durch den Einsatz von KI lassen sich viele Prozesse optimieren, darunter Recycling, Landwirtschaft und Wassermanagement. So reduziert das Berliner Start-up Freshflow Abfall, indem es die Nachbestellung von frischen Lebensmitteln mit Machine Learning automatisiert und optimiert. Darüber hinaus verbinden digitale Markt­plätze Produzent*innen überschüssiger Ware mit potenziellen Abnehmer*innen, um Ressourcen effizierter zu nutzen.

4. Förderung von Nachhaltigkeitsinitiativen in Unternehmen

Unternehmen nutzen digitale Werkzeuge, um ihre Nachhaltigkeit über die regulatorischen Anforderungen hinaus zu verbessern. Zu den eingesetzten Lösungen zählen CO₂-Kreditbörsen, die es Organisationen ermöglichen, Emissionen durch strukturierte Märkte auszugleichen, und Mitarbeiterengagement-Plattformen, die die Teilnahme der Belegschaft an ESG-Initiativen fördern. Start-ups wie das Hamburger CarbonStack unterstützen Unternehmen bei der Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten und dabei die relevanten Richtlinien einzuhalten.

Die Entwicklung von 2023 bis heute

Insgesamt zeigt das Mapping ein reiferes und strukturierteres GreenTech-Ökosystem, das Europas Position als Pionier in digitalen Klimaschutzlösungen stärkt. Die Entwicklung zwischen den Mappings aus den Jahren 2023 und 2025 verdeutlicht drei wichtige Trends:

1. Anstieg der Anzahl der angebotenen Softwarelösungen

Die steigende Nachfrage nach nachhaltigkeitsorientierten Innovationen in verschiedenen Branchen hat das Wachstum des GreenTech-Ökosystems beschleunigt und zu einem rasanten Anstieg der angebotenen Softwarelösungen geführt.

2. Regulatorisch getriebene Fortschritte

Aufgrund des zunehmenden regulatorischen Drucks wächst der Anteil der angebotenen Lösungen, die auf Compliance-Bedürfnisse wie CSRD, die Rückverfolgbarkeit von Produkten und transparente CO₂-Buchhaltung eingehen. Es werden zunehmend vertika­lisierte Monitoring-Tools entwickelt, um spezialisierte Datensätze und branchenspezifische Algorithmen zu erstellen.

3. Einfluss von generativer KI

Der Einsatz von generativer KI nimmt zu. Neue Anwendungsfälle im Bereich Nachhaltigkeit umfassen verbesserte Datenanalyse, automatisierte Com­pliance-Berichterstattung, sowie die Echtzeit-Optimierung von CO₂-Fußabdrücken und Ressourcenmanagement.

Fazit: Ein florierendes Ökosystem mit starker europäischer Führung

Der Klimawandel stellt eine immense Herausforderung dar, deren Bewältigung innovative technologische Lösungen erfordert. Das GreenTech Mapping 2025 verdeutlicht die führende Rolle Europas bei der Entwicklung dieser Lösungen und zeigt ein reiferes GreenTech-Ökosystem mit großer Dynamik. Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenana­lysen, KI und Automatisierung sind Start-ups in der DACH­Region gut positioniert, um sowohl wirtschaftlichen als auch ökologischen Mehrwert zu schaffen. Sie werden Unternehmen und politischen Entscheidungsträger*innen dabei helfen, den Übergang zu einer nachhaltigeren Wirtschaft zu beschleunigen und die Folgen des Klimawandels einzudämmen.

Der Autor Dr. Wolfgang Krause leitet als Managing Partner das Deutschlandgeschäft des auf B2B-Digital­lösungen spezialisierten VC-Fonds von Hi Inov.

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

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

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

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

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

Werden KI-Agenten den Arbeitsmarkt verändern?

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

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

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

Wie binden Unternehmen ihre Mitarbeitenden am besten ein?

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

Fazit

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

Der Autor Sridhar Iyengar ist Managing Director von Zoho Europe.

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

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

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

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

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

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

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

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

Die Rolle von Start-ups

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

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

Gründungs-Boom im Verteidigungssektor

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

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

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

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

Lehren für den Westen und Deutschland

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

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

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

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

Fazit

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

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

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

Was steckt hinter Vibe Coding?

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

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

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

Wie KI-basierte Entwicklung neue Möglichkeiten für Gründer eröffnet

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Warum die App-Entwicklung perspektivisch günstiger wird

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

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

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

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

Wo klassische Entwicklerkompetenz weiterhin unverzichtbar bleibt

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

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

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

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

Vibe Coding bringt frischen Wind in die App-Entwicklung

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

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

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

Die digitale Transformation von Parkplätzen birgt großes Potenzial – vor allem, wenn sie nicht nur Schranken und Tickets eliminiert, sondern neue Geschäftsmodelle erschließt. In einem europäischen Markt für automatisierte Parksysteme, der auf 50 Milliarden Euro geschätzt wird, hat sich das Münchner Unternehmen Wemolo innerhalb kürzester Zeit in die erste Liga gearbeitet.

Mit einem Jahresumsatz von rund 40 Millionen Euro im Jahr 2024 und einer positiven EBIT-Marge im ersten Quartal 2025 hat das Scale-up trotz des signifikanten Wachstums die Gewinnzone erreicht. Die jährliche Wachstumsrate betrug seit Gründung 2019 durchschnittlich 280 Prozent (CAGR), was Wemolo laut Deloitte zu einem der am schnellsten wachsenden Tech-Unternehmen Deutschlands macht. Nach mehreren Finanzierungsrunden mit insgesamt rund 30 Millionen Euro (650.000 € Pre-Seed, 4,7 Mio. € Seed, 15 Mio. € Series A und zuletzt 10 Mio. € Growth Financing durch Partner wie die CIBC Innovation Banking) untermauert Wemolo damit die Attraktivität digitaler Parklösungen als Wachstumsbranche.

“Wir haben unsere Skalierungsphase genutzt, um parallel die Entwicklung unserer Technologie zu beschleunigen und rasch Marktanteile in fünf europäischen Ländern zu gewinnen”, sagt Wemolo-Mitgründer und CEO Dr. Yukio Iwamoto. Zu den Investor*innen zählen neben den strategischen Partnern Armira Growth und henQ auch die Flix Founders (Gründerteam des Mobilitätsanbieters Flix), wobei Jochen Engert dem Unternehmen als Beirat zur Seite steht.

"Dass sich Wemolo nach vergleichsweise kurzer Zeit ins Plus gearbeitet hat, ist das Ergebnis unseres kapitaleffizienten Wachstumskurses - mit deutlich weniger Investitionskapital als bei vergleichbaren Tech-Unternehmen. Unser KI-basiertes System liefert für Immobilieneigentümer, Asset-Manager, Einzelhandel und Kommunen nicht nur digitale Parklösungen, sondern auch wertvolle Daten für strategische Geschäftsentscheidungen", so Jochen Engert.

Vom Campus-Projekt zur Digitalplattform

Ursprünglich im Juli 2019 aus einem Projekt der UnternehmerTUM entstanden, betreibt Wemolo heute KI-basierte Kamerasysteme zur Kennzeichenerfassung und Abrechnung an über 3.000 Standorten in fünf Ländern. Täglich erfasst das Unternehmen mehr als zwei Millionen Parkvorgänge digital und wickelt diese ab. Das Unternehmen beschäftigt aktuell rund 250 Mitarbeitende und verwaltet insgesamt 255.000 Stellplätze – von Supermärkten und zentralen Parkhäusern über Krankenhäuser bis hin zu Freizeitanlagen wie Skigebieten und Badeseen.

"Unsere Profitabilität basiert nicht auf Kostendiät, sondern auf nachhaltiger Skalierung: mehr Volumen bei stabilen Fixkosten, bessere Flächenauslastung und immer wertvollere Daten-Assets für unsere Kunden", erklärt CEO und Mitgründer Jakob Bodenmüller. "Dank unserer KI-basierten Plattform können wir sehr schnell auf Marktanforderungen reagieren und unsere Lösung kontinuierlich weiterentwickeln."

Geschäftsmodell mit messbarem Mehrwert für Betreiber*innen

Das Kernprinzip: Mithilfe KI-basierter Computer Vision werden Ein- und Ausfahrten erfasst, was Schranken, Tickets, Parkscheiben und vor allem kostenintensives Personal vor Ort überflüssig macht. Wemolo bietet verschiedene Module für die Parkraumdigitalisierung - von der Überwachung kostenfreier Flächen bis zu volldigitalen Bezahlsystemen, die auf die jeweiligen Kund*innenanforderungen angepasst werden können. Die intelligente Plattform ermöglicht nicht nur die effiziente Bewirtschaftung von Parkraum und reibungslose Nutzer*innenerlebnisse, sondern liefert auch wertvolle Daten für optimierte Geschäftsentscheidungen.

“Wir liefern anonymisierte, aber hochgradig aussagekräftige Daten zur Flächennutzung”, erklärt CPTO und Mitgründer Bastian Pieper. “Ein Beispiel: Durch die effektive Vermeidung von Fremdparkern konnte einer unserer Lebensmittelkunden die Verfügbarkeit seiner Kundenparkplätze deutlich erhöhen. Das Ergebnis: Ein messbarer Anstieg des Filialumsatzes, der bei typischen Margen des Lebensmitteleinzelhandels eine Gewinnsteigerung im mittleren fünfstelligen Bereich pro Jahr ermöglicht.”

“Bei gewerblichen Immobilienprojekten ermöglichen unsere präzisen Nutzungsdaten eine optimierte Stellplatzdimensionierung, was für Investoren zu signifikanten Einsparungen bei Tiefgaragen-Investitionen führt und die Gesamtrendite der Immobilie verbessert”, ergänzt Pieper.

Wachstumsfinanzierung strategisch eingesetzt

Den Break-even wertet das Management als Bestätigung des Geschäftsmodells, aber auch als Signal des wachsenden Bedarfs am Markt. “Wir merken, dass immer mehr Unternehmen und Immobilieneigentümer aktiv nach einer unkomplizierten, verlässlichen Lösung suchen, um ihre Parkflächen zu digitalisieren – und zugleich relevante Daten zu erheben. Das Thema steht weiterhin am Anfang. Wir wollen Wemolo zum stärksten Anbieter auf dem Feld der smarten Parklösungen ausbauen”, sagt Iwamoto.

“Wir verfolgen bei unserer Technologieentwicklung einen hybriden Ansatz”, erklärt Pieper. “Die entscheidenden Komponenten – unsere custom-trainierte KI und die zentrale Softwareplattform – entwickeln wir komplett inhouse, während wir Spezialkomponenten wie Bezahlautomaten nach unserem Design in Deutschland fertigen lassen.”

“Wir setzen auf robuste Industrial-Grade-Hardware, auf der unsere speziell trainierte KI läuft, um jedes Fahrzeug unter allen Wetterbedingungen zuverlässig zu erfassen. Diese Kombination aus eigener Software-Expertise und gezielter Hardware-Integration ermöglicht uns viel schnellere Innovationszyklen als bei traditionellen Parksystembetreibern oder reinen Software-Anbietern”, führt Pieper fort. “Ähnlich wie Tech-Vorreiter aus dem Silicon Valley bringen wir neue Features und KI-Optimierungen in Wochen statt Quartalen zur Marktreife.”

Expansion und Herausforderungen des Wachstums

Wemolo ist bereits in fünf europäischen Ländern aktiv, darunter Deutschland, Österreich, Schweiz, Polen und Italien. Für 2025 plant das Unternehmen, seine digitalen Bezahllösungen in diesen und weiteren europäischen Märkten auszubauen. Dabei setzt das Scale-up auf ein Netzwerk aus strategischen Kooperationen mit Lebensmitteleinzelhändlern, Immobilienentwicklern und kommunalen Einrichtungen.

“Die klassischen Schrankenparksysteme sind in vielen Regionen noch Standard, aber der Markt wandelt sich rapide”, sagt Bodenmüller. “Unser digitales Konzept steigert den Verbraucherkomfort, die Wirtschaftlichkeit von Immobilien und erfüllt ESG-Anforderungen.”

Die größten Herausforderungen beim weiteren Wachstum sieht das Management vor allem in der unterschiedlichen Regulierung zur Kameraüberwachung in den europäischen Ländern sowie in der Akzeptanz schrankenloser Systeme bei traditionell orientierten Betreibern. “Mit unserer DSGVO-konformen Technologie und messbaren Kostenvorteilen durch den Wegfall wartungsintensiver Schranken und Ticketsysteme überzeugen wir den Markt”, betont Pieper.

Ambitionierte Ziele in einem wachsenden Markt

Vor dem Hintergrund der Profitabilität plant Wemolo nun den nächsten Wachstumsschritt. “Wir sind im digitalen Parksegment bereits Marktführer in Europa und wollen zum absolut stärksten Provider werden”, sagt Iwamoto. “Dass wir jetzt bereits profitabel sind, verschafft uns die nötige Unabhängigkeit, um in Technologie, Teams und Expansion zu investieren, ohne dabei von externem Kapital abhängig zu sein." Branchenexperten prognostizieren für den europäischen Markt digitaler Parksysteme ein anhaltend starkes Wachstum. Denn bislang gelten weniger als 25 Prozent des auf rund 50 Milliarden Euro geschätzten Gesamtmarktes als technologisch modernisiert – etwa durch kamerabasierte Zugangssysteme, automatisierte Bezahlprozesse oder intelligente Flächenanalysen.

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

Battery Lifecycle Management Solution

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

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

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

Real-Life-Simulation im Testlabor

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

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