UNIO: Der "German Turbo" im globalen Space Race


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Das 2022 gegründete New-Space-Start-up UNIO – Joint Venture der deutschen Start-ups Isar Aerospace, Reflex Aerospace, Mynaric sowie des luxemburgischen Satellitenbetreibers SES – baut Europas erste eigenständige Satellitenkonstellation für nahezu alle Kerntechnologien auf.

Ein Blick in die Zukunft: Wir schreiben das Jahr 2050. Überall auf der Welt fahren autonome Autos. In Deutschland stehen an Landstraßen neue Warnschilder: „Achtung: Funkloch voraus! Selbst fahren.“

Damit dieses Szenario keine Realität und autonomes Fahren möglich wird, braucht es Konnektivität – flächendeckend, permanent und schnell. Auch, weil Menschen nicht nur autonom fahren, sondern die gewonnene Zeit nutzen wollen. Um zu arbeiten, Videokonferenzen zu führen oder Filme zu schauen. Das Auto soll wahlweise Büro oder Wohnzimmer sein. Für die nötige Internetverbindung abseits großer Städte reichen Funkmasten nicht mehr aus. Die Lösung: Internet aus dem All, das heißt von einer Konstellation hunderter Satelliten, die Daten per Laser buchstäblich in Lichtgeschwindigkeit zur Erde übertragen.

Selbstfahrende Autos mag für manche nach Science-Fiction klingen. Aber das Zukunftsbeispiel illustriert, wie Raumfahrt schon heute auf dem Weg ist, zentraler Bestandteil vieler Technologien zu werden – nicht nur in der Mobilität. Die Bandbreite möglicher Anwendungen reicht von der Abdeckung entlegener Orte (ob Kreuzfahrtschiffe, Frachtschiffe oder Ölplattformen) über das Internet der Dinge bis hin zu Echtzeit-Banking oder Smart Farming.

Auch öffentliche Akteur*innen wie Staaten oder Kommunen haben schon heute großen Bedarf nach weltweiter, schneller und sicherer Konnektivität: von verschlüsselter Kommuni­kation sensibler Daten bis hin zur Katastrophenhilfe, etwa bei der Erkennung von Bränden und der Koordination von Löschfahrzeugen und Rettungskräften. So eine lücken- und reibungs­lose Abdeckung können nur Satelliten bieten.

Weniger Porto ins Weltall

Möglich wird diese Entwicklung durch die Fortschritte bei Raumfahrt-Raketen. In den letzten Jahren haben wiederverwendbare Raketen und neue Technologien dafür gesorgt, dass die Transportkosten in die Erdumlaufbahn drastisch gesunken sind: Während ein Kilogramm „Gepäck“ bei den ersten Mondmissionen in Vanguard-Raketen noch mehr als eine Million Dollar kostete, kann eine Falcon 9 von SpaceX heute das gleiche Gewicht für weniger als 3000 Euro transportieren. Mit neuen Raketen wie der großen Falcon Heavy oder innovativen Modellen von europäischen Start-ups dürften die Preise bald weiter fallen. Das schafft Spielraum für ganz neue Geschäftsmodelle. Daher schätzt die Investmentbank Morgan Stanley, dass sich die weltweite Raumfahrtindustrie bis 2040 auf einen Umsatz von über einer Billion Dollar verdreifachen wird.

Die Kehrseite der Medaille: Je wichtiger Raumfahrt für das alltägliche Leben und Wirtschaften auf der Erde wird, desto größer ist die Gefahr neuer Abhängigkeiten, etwa, wenn ein Land oder eine Region der technischen Entwicklung hinterherhinkt.

Start me Up – eine zündende Idee

Das hat auch die Europäische Kommission erkannt und plant den Aufbau einer europäischen Satellitenkonstellation. Auch aufgrund von Druck aus Deutschland – wo aufstrebende Start-ups die Raumfahrt besonders stark prägen – sollen dabei neben großen Konzernen auch junge Unternehmen eine wichtige Rolle spielen. Schon 2021 beauftragte die Kommission dafür drei Machbarkeitsstudien.

Ein Zuschlag ging an eine Gruppe innovativer deutscher Space-Start-ups. Zusammen decken sie die wichtigsten Bereiche ab, die für Satellitenkonstellation nötig sind: vom bekannten Raketenbauer Isar Aerospace (der mit seiner letzten Finanzierungsrunde von 155 Millionen Euro gerade erst zu Europas kapitalstärkstem Raumfahrt-Start-up aufgestiegen ist), über Reflex Aerospace (Europas erstem Venture-Capital-finanzierten Satellitenbauer, der die Entwicklung und Produktion von Satelliten von vier Jahren auf nurmehr neun Monate verkürzen will) bis hin zu Mynaric (das die bisher hochspezialisierte Produktion von Laser-Terminals zur Datenübertragung in große Stückzahlen übersetzen und damit für Anwendungen in der Breite zugänglich machen will).

„Deutschlands Start-ups können eine europäische Satellitenkonstellation bauen“

Ergebnis der Studie: Deutschlands Start-ups könnten nicht nur einzelne Teile zu einer europäischen Satellitenkonstellation beitragen, sondern diese sogar im Alleingang bauen und betreiben. Schnell war der Entschluss gefasst, den bis dahin eher losen Studienverbund in ein eigenes Unternehmen umzuwandeln. Mit SES holten sich die Start-ups noch einen Branchenriesen mit an Bord: Das luxemburgische Unternehmen ist ein weltweit etablierter Betreiber von Satelliten, der auch über Funkfrequenzen verfügt. Da diese notorisch begrenzt sind, sind sie oft das Nadelöhr, an denen Netzwerke scheitern können.

Zusammen hoben die Partner – Isar Aerospace, Reflex Aerospace, Mynaric und SES – letztes Jahr ein Joint Venture aus der Taufe. Das Alleinstellungsmerkmal, die verschiedenen Technologien unter einem Dach zu vereinen, wurde dabei gleich zum Namen des Start-ups: UNIO Enterprise GmbH. Beim Geschäftsmodell setzen die Gründer auf das Credo der „New Space“-Bewegung: Statt neue Weltraumprojekte durch Steuergelder zu finanzieren, sucht sich UNIO strategische Investor*innen in der freien Wirtschaft und Partner*innen, welche die Technologie zukünftig selbst nutzen wollen. Die Devise: Lieber schnell am Markt als lang im Fördertopf.

Viel Beschleunigungspotenzial im weltweiten „Space Race“

Der Anspruch, alte Branchenprinzipien umzukrempeln, spiegelt sich auch im Führungsteam wider, das sich derzeit formiert: Seit März wird UNIO von Katrin Bacic angeführt. „Ich bin alles, nur keine klassische Weltraum-Managerin“, lacht die 45-Jährige. „Für mich ist Satellitenkommunikation einfach der nächste logische Schritt zur Vernetzung auf der Erde.“ Zu dieser Überzeugung kam sie als deutsche Geschäftsführerin von Wayra, dem Innovationsarm der Telefónica und weltweit größten Corporate Accelerator. Hier leitete sie die Start-up-Programme des Unternehmens. Dabei fiel ihr schnell auf: „Telekommunikation und Innovation funktionieren ohne Weltraum-Technologien kaum mehr. Das gilt eigentlich für alle Branchen, ist aber noch immer nur den wenigsten bewusst.“

Katrin Bacic denkt international und branchenübergreifend, zudem ist sie eine große Antreiberin von Diversität. Gerade hier liegt viel Beschleunigungspotenzial im weltweiten „Space Race“. Laut einem UN-Report dümpelt der Frauenanteil in der Raumfahrt seit Jahrzehnten bei 20 Prozent.

Bei UNIO wird Katrin Bacic von Sebastian Ströhl verstärkt. „Als Chief Revenue Officer ist Sebastian unser Mann für schnelle Geschäftsentwicklung“, sagt sie. Zuvor hatte Ströhl mehr als 16 Jahre verschiedene kommerzielle Management-Funktionen bei den Satellitenkonstellationsprojekten KLEO Connect, Rivada Space Networks sowie beim Satellitenbetreiber SES inne. Hier stellte er fest: „Gerade die Mobilitätsbranche wacht auf und realisiert: Innovative Services, besonders im Hinblick auf die Zukunft der Mobilität, sind nur in Zusammenarbeit mit Raumfahrtfirmen möglich. Wir reden daher gerade mit allen Autoherstellern.“ Ströhl ist sich sicher: „Das Potenzial ist hier riesig. Darüber hinaus werden unsere Services in weiteren B2B-Märkten und im B2G-Bereich bestehende Geschäftsmodelle empowern und die Grundlage für völlig neue Geschäftsmodelle sein. Und wir haben einen klaren Startvorteil gegenüber der Konkurrenz – der Eintritt ins Space-Geschäft ist komplex und unsere Shareholder-Partnerschaften sind das Fundament für unseren zukünftigen Erfolg.“

Als dritter im Bunde macht Frederic C. Baker die Runde komplett. Bei UNIO übernimmt er die Rolle des Technologiechefs. Aufgrund seiner 35-jährigen Erfahrung gilt er als der Veteran im Führungstrio. Kartin Bacic schmunzelt: „Egal welche Frage auftaucht, bei Frederic heißt es quasi: ,Been there, done that.‘“ Tatsächlich hat Baker schon mehr Stationen angesammelt als in einen üblichen Lebenslauf passen. In seiner langen Raumfahrtkarriere arbeitete er bei öffentlichen Organisationen wie der Europäischen Raumfahrtagentur, aber auch bei Großkonzernen und Start-ups. Er kennt sich sowohl im kommerziellen Markt als auch mit sensiblen Rüstungsaufträgen aus. Gerade in der weitverzweigten Welt der Raumfahrt kann solch ein breiter Erfahrungsschatz oft Gold wert sein.

Baker beschreibt sich selbst als Aerospace Native: „Mein Vater hat ein halbes Jahrhundert bei Boeing gearbeitet. Als Kind träumte ich davon, Astronaut zu werden. Als Raumfahrtingenieur bringe ich das All jetzt in den Alltag von jedermann. Das ist noch besser.“ Zudem hat der Franko-Amerikaner rund je die Hälfte seines Arbeitslebens auf beiden Seiten des Atlantiks verbracht und sieht das als seine größte Stärke: „Die Verbindung amerikanischen Unternehmertums und der Can-do-Kultur mit europäischer Vielfalt, Kreativität und Kooperationsbereitschaft ist genau die Kombination, mit der wir das nächste Kapitel der Raumfahrt aufschlagen wollen.“ Und das soll schnell gehen: Noch vor Sommerbeginn soll der Kern des Entwicklungsteams stehen.

Auch die nächsten Meilensteine folgen Schlag auf Schlag: Schon 2024 will UNIO mit einem ersten Demo-Satelliten im All sein, 2025 folgt ein zweiter. Nach einer weiteren Mission mit vier Satelliten soll 2026 der Aufbau der Konstellation aus 500 Satelliten beginnen. Ziel ist, schon 2026 mit den ersten Services am Markt zu sein. Die Verwirklichung solch großer Ambitionen kommt natürlich nicht zum Nulltarif. Bis zur Demomission will UNIO 20 Millionen Euro einsammeln. Der Aufbau der gesamten Konstellation kann bis zu zwei Milliarden Euro kosten. Aber Katrin Bacic ist sich sicher und sagt augenzwinkernd: „Unser Ziel ist: Wir erfinden die Raumfahrt neu – und bauen Deutschlands erstes UNIOcorn.“

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In fünf Schritten zu rankingfähigen KI-Texten

Das aktuelle Whitepaper von eology beleuchtet das Potenzial und die Grenzen von KI-gestütztem Content im Hinblick auf SEO. Hier gibt’s Tipps rund um das Thema rankingfähige KI-Texte.

Die auf Suchmaschinenmarketing spezialisierte Online-Marketing-Agentur eology zeigt in ihrem Whitepaper „KI-Texte und Google-Rankings: Wie gut ranken KI-Inhalte?“, wie KI-Inhalte auf Google ranken, welche Herausforderungen sie mit sich bringen und welche Schritte erforderlich sind, um sie rankingfähig zu machen. Zudem wird auch auf spezifische technische, strategische und kreative Aspekte eingegangen, die für die Erstellung hochwertiger Inhalte entscheidend sind.

Gewusst wie: rankingfähige KI-Teste

Was zweifelsfrei erwiesen ist: Nach dem SEO-Qualitätsstandard erstellte KI-Texte sind rankingfähig und können die Sichtbarkeit einer Domain genauso unterstützen wie menschliche Inhalte. Allerdings ist die Erstellung solcher Texte nicht damit getan, einfach einen Prompt einzugeben und das Ergebnis online zu stellen. Es bedarf menschlicher Zuarbeit und Kontrolle.

Di Expert*innen von eology haben aus ihrer Studie heraus Best Practices ermittelt, um zu rankingfähigen Texten zu kommen. In fünf Schritten kannst du das auch:

1. Schritt: Chatbot briefen

Bei ChatGPT einen CustomGPT anlegen mit allen notwendigen Projektinstruktionen. Auf diese greift die KI immer zurück, ihr müsst sie daher nicht immer wieder neu eingeben. Das spart Zeit und sorgt langfristig für besseren Output. Bei Claude geht das nicht. Hier kopiert ihr die Projektinstruktionen einfach in den Chat. Die KI meldet dann, dass sie die Aufgabe verstanden hat und fasst diese noch einmal zusammen.

Folgende Instruktionen sind wichtig:

• Keywordset

• Infos zur Verwendung der Keywords (Verteilung, Häufigkeit, Positionierung im Text)

• Textlänge

• Zielgruppe und Leseransprache

• Stil, Tonalität und weitere Infos zum Wording

• Formaler Textaufbau (Überschriften, Aufzählungen, Tabellen)

• Inhaltlicher Textaufbau, ggf. Gliederung

2. Schritt: Chatbot testen

Prompt erstellen mit allen für den einzelnen Text relevanten Informationen (Thema, Keywordset). Da ihr alle Projektinstruktionen bereits an den Chatbot übermittelt habt, braucht ihr in den Prompt nur noch die Infos für den einzelnen Text reinschreiben. Er lautet dann: „Hallo GPT, erstellst Du mir bitte einen Text zum Thema „XY“ mit diesen Keywords: Hauptkeyword=Thema: [Hauptkeyword] Nebenkeywords: [Nebenkeywords] W-Fragen: [W-Fragen]. Danke.“

3. Schritt: Output prüfen

Output prüfen auf alle Projektanforderungen: SEO, Keywords, Wording, Rechtschreibung sowie Inhalt.

4. Schritt: Anpassungen vornehmen

Wenn der Output nicht passt, gebt der KI Anweisungen für Änderungen, passt die Projektinstruktionen an oder optimiert den Prompt. Ladet Beispieltexte hoch mit eurem gewünschten Stil, lasst die KI den Stil beschreiben und packt die Stilbeschreibung in die Projektinstruktionen. Wenn der Chatbot wiederholt zu wenig Text liefert, kann es Sinn machen, dass ihr diese Information doch in den Prompt eingeben müsst, selbst wenn diese in den Instruktionen steht. Insbesondere ChatGPT neigt dazu, zu wenig Text zu liefern und muss immer wieder daran erinnert werden.

5. Schritt: Bilder generieren 

Instruktionen für die Bilderstellung in den Projektinstruktionen hinterlegen. Bei einem CustomGPT hinterlegt ihr auch den Stil für die Bilder, denn dann habt ihr eine Chance auf einen einheitlichen Stil. Allerdings ist ChatGPT mit der Schnittstelle zu DALL-E nicht die beste Bild-KI. Daher funktioniert nicht alles reibungs- los. Für eine hochwertige und professionelle Bildgenerierung nutzt besser eine spezielle Bild-KI wie Midjourney.

Generative KI – Chancen für Startups

Wie Startups mit drei Tipps die Kosten und Performance für ihren KI-Case optimieren können.

Das deutsche KI-Startup-Ökosystem befindet sich 2025 weiter im Gründungsboom. Nie gab es mehr KI-Gründer in Deutschland und alleine im vergangenen Jahr wuchs die Zahl der KI-Startups um 35 Prozent. Auch für Investoren bleibt KI eines der vielversprechendsten Themen. Sie investierten 2024 fast 200 Millionen mehr in deutsche KI-Jungunternehmen als im Vorjahr. Vor allem deutsche KI-Startups im B2B-Bereich mit branchenspezifischen Lösungen für die Fertigung, Logistik und das Gesundheitswesen haben aktuell ausgezeichnete Wachstumschancen. Sie können von einer engen Vernetzung mit dem Mittelstand und führenden Forschungseinrichtungen in Deutschland profitieren. Typische KI-Anwendungsfelder von aufstrebenden deutschen Startups wie BlueAvenir, PlanA, Smart Reporting oder nnamu liegen dabei u.a. in der Softwareentwicklung, Sprach- und Bilderkennung oder datenbasierten Analyseverfahren zur Entscheidungsunterstützung.

KI-Chancen und die häufigsten Hürden

Während die Gesamtfinanzierung für KI-Projekte wächst, scheitern in der Praxis vielversprechende Ideen von Startups aber auch immer wieder am konkreten Business Case. Langfristig können sich insbesondere unterschätzte Kosten und eine schwache Performance der Anwendungen wie ein Bremsklotz auswirken. Die Nutzung von Sprachmodellen ist dank API-basierten Diensten sehr einfach geworden, dennoch können sich hier bei großen Volumina und ungeschickter Modell-Wahl schnell höhere Kosten aufsummieren. Gleichzeitig spielt die Performance des KI-Systems eine wichtige Rolle für eine langfristige Profitabilität. So führen besonders hohe Latenzzeiten bei der Model-Inference zu trägeren Systemen, die Nutzeranfragen nicht schnell genug verbreiten und die Attraktivität der Anwendung erheblich mindern.

Gerade Startups setzen oft auf die Cloud, da sie unabhängig vom technischen Hintergrund einfachen Zugang zu KI und die nötige Flexibilität ermöglicht. Drei innovative Methoden erweisen sich in der Cloud als besonders hilfreich, um eine optimale Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Kosten und Nutzerfreundlichkeit für die Umsetzung des eigenen KI-Anwendungsfalls zu finden. So kann jeder Gründer seine KI-Ideen schnell, kosteneffizient und sicher umsetzen.

KI-Modellauswahl: Kleiner, aber schneller

Für Startups ist es entscheidend, das richtige KI-Modell für ihren Anwendungsfall zu wählen, um Kosten und Leistung optimal auszubalancieren. Anbieter wie Anthropic, AI21 Labs, Meta, Cohere, Mistral und Amazon bieten Modelle in verschiedenen Größen an – kleinere Varianten sind oft günstiger und reagieren mit kürzerer Antwortzeit. Nach einer ersten Validierung mit einem leistungsstarken Modell können Startups Tools wie Amazon Bedrock Evaluations nutzen, um herauszufinden, welches Modell in welcher Größe ähnliche Ergebnisse bei geringeren Kosten oder höherer Geschwindigkeit liefert. Diese Evaluierungen helfen dabei, die Leistungsfähigkeit und Effizienz zu beurteilen, indem Metriken wie semantische Robustheit und Genauigkeit bei der Informationsabfrage analysiert werden. Durch eine Kombination aus automatisierten Bewertungen mit Large Language Models (LLMs) und menschlicher Prüfung können Startups die beste Balance zwischen Leistung, Kosten und Geschwindigkeit für ihre individuellen Bedürfnisse finden.

Prompt Caching: Zwischenspeicherung für wiederkehrende Anfragen

Eine weitere smarte Methode, um die Antwortzeiten von KI-Modellen zu verkürzen und Kosten zu senken, ist das Prompt-Caching. Wenn ein digitaler Assistent sich bei jeder Frage immer wieder die gleichen Grundinformationen durchlesen müsste, dann wäre das extrem ineffizient. Genau hier setzt das Prompt-Caching an und speichert feste Teile des Prompts, wie grundlegende Anweisungen für das LLM, direkt in der Inferenz-Hardware zwischen. Nur die variablen, nutzerspezifischen Daten, die sich von Aufruf zu Aufruf verändern, werden bei jeder Anfrage neu übermittelt. Das spart nicht nur Rechenleistung, sondern sorgt auch für schnellere Antworten – ideal für Anwendungen wie Chatbots oder personalisierte KI-Assistenten, die häufig wiederkehrende Anfragen verarbeiten. Mit Amazon Bedrock lässt sich diese Technik einfach nutzen, indem das Caching und das Setzen von Cache-Checkpoints automatisch verwaltet werden können. Sobald das Caching aktiviert ist, übernimmt der Service das gesamte Cache-Management automatisch. So lassen sich bis zu 90 Prozent kosteneffiziente KI-Anwendungen mit minimalem Konfigurationsaufwand realisieren.

Model Distillation: KI-Wissen auf das Wesentliche fokussieren

Eine dritte bewährte Option ist Model Distillation. Das Prinzip ist einfach und kann vereinfacht als ein intelligenter Wissenstransfer in der Welt der KI beschrieben werden. Also so, als ob ein erfahrener Lehrer (ein großes, leistungsstarkes KI-Modell) seinem Schüler (einem kleineren, schnelleren Modell) die wichtigsten Konzepte beibringt. Dabei nutzt dieser Prozess synthetische Trainingsdaten, die auf realen Anwendungsbeispielen basieren. Das Ergebnis ist ein kompakteres Modell, das für einen spezifischen Anwendungsfall ähnlich gute Ergebnisse liefert wie das größere Modell, dabei aber deutlich schneller und kostengünstiger arbeitet. Destillierte Modelle in Amazon Bedrock können bis zu fünfmal schneller arbeiten und die Kosten um bis zu 75 Prozent senken im Vergleich zu den Originalmodellen – bei Genauigkeitsverlust von weniger als zwei Prozent.

Fazit

Erfolgreiche KI-Lösungen können mit der Cloud kosteneffizienter und performanter umgesetzt werden. Das erfordert zwar ein wenig technisches Know-how, aber die Cloud reduziert die Einstiegshürden erheblich und ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, mit drei bewährten Methoden das KI-Potenzial effektiver auszuschöpfen. Startups haben mit der Cloud die maximale Flexibilität, um entweder von den leistungsfähigsten vortrainierten LLMs zu profitieren oder alternativ eigene LLMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur zu entwickeln bzw. auf fertige Dienste mit integrierter generativer KI zuzugreifen.

Der Autor Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) in München.
Die Autorin 
Jennifer Grün ist Senior Specialist - Machine Learning bei AWS in München.

heart job: Werte als strategischer Erfolgsfaktor

Das 2024 gegründete deutsch-österreichische Start-up heart job nutzt künstliche Intelligenz, um öffentlich verfügbare Daten zu analysieren und zu bewerten.

Werte als strategischer Erfolgsfaktor. Studien belegen, dass Unternehmen, die ihre Werte konsequent leben, von höherer Mitarbeitendenbindung, gesteigerter Innovationskraft und langfristigem wirtschaftlichem Erfolg profitieren. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig eine Diskrepanz zwischen kommunizierten Werten und der tatsächlichen Wahrnehmung.

„Unternehmenswerte sind mehr als bloße Worte – sie sind das Fundament nachhaltigen Erfolgs. Entscheidend ist jedoch, ihre Authentizität zu gewährleisten“, erklärt Sarah Brauns, Mitgründerin von heart job. „Viele Unternehmen verlassen sich auf ihr Bauchgefühl. Eine objektive Analyse gibt ihnen nun erstmals eine klare Grundlage, um zu erkennen, wie ihre Werte tatsächlich wahrgenommen werden.“

Mitgründer Simon Rutar ergänzt: „Unsere KI-Technologie liefert innerhalb von 48 Stunden eine datenbasierte Auswertung der Unternehmenswerte. Damit unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre Werte nicht nur sichtbar zu machen, sondern gezielt für strategische Ziele wie Mitarbeiterbindung, Kundenbeziehungen und wirtschaftliches Wachstum einzusetzen.“

KI für mehr Transparenz und Authentizität

Die KI von heart job wertet öffentlich zugängliche Quellen wie soziale Medien, Foren, Blogs und Presseberichte aus und gibt Unternehmen eine datenbasierte Einschätzung darüber, mit welchen Werten sie in der öffentlichen Wahrnehmung assoziiert werden. Diese Analyse kann durch direktes Feedback von Mitarbeitenden, Kund*innen und Geschäftspartner*innen ergänzt werden. Online-Umfragen erfassen zusätzlich die interne Wahrnehmung, sodass Stärken und Verbesserungspotenziale identifiziert werden können. „Unsere Lösung kombiniert externe Wahrnehmung mit optionaler interner Werteanalyse und schafft damit eine fundierte Grundlage für strategische Entscheidungen“, so Brauns.

In Zeiten, in denen Authentizität und klare Werteorientierung immer wichtiger werden, bietet das Start-up Unternehmen präzise Analysen und konkrete Handlungsempfehlungen. Führungskräfte erhalten damit ein strategisches Instrument, um ihre Unternehmenskultur nachhaltig zu stärken. „Unsere Berichte gehen über reine Datenanalysen hinaus – sie sind ein strategischer Leitfaden für die Zukunft“, betont Rutar. „Wir helfen Unternehmen nicht nur, ihre Werte zu verstehen, sondern sie auch aktiv für Wachstum und Innovation einzusetzen.“

Erfolgreiche Testphase und DACH-Marktstart

Die Technologie von heart job wurde in einer Testphase mit Unternehmen unterschiedlicher Größen erprobt. Dabei trat in vielen Fällen ein deutlicher Kontrast zwischen internen Unternehmenswerten und der öffentlichen Wahrnehmung zutage. Erste Kund*innen nutzen die gewonnenen Erkenntnisse bereits, um ihre Werte gezielt zu schärfen und ihre Kommunikation zu optimieren. Mit dem offiziellen Marktstart ist die KI-gestützte Analyse von heart job nun für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz verfügbar.

Florian Bretschneider: Das steckt hinter dem Appointment-Setting-System

Appointment Setter spielen im Verkaufsprozess von Coaching-, Beratungs- und Softwareunternehmen eine immer wichtigere Rolle. Das Geschäft ist mittlerweile in einem starken Aufwärtstrend und bietet vor allem Neu- und Quereinsteigern die Chance auf eine lukrative Remote-Position als Appointment Setter.

Der Appointment Setter ist dafür verantwortlich, den Posteingang von Coaching-, Beratungs- und Softwareunternehmen zu beantworten und Termine mit neuen Interessenten für Beratungsgespräche der Vertriebsmitarbeiter zu vereinbaren.

Mit dem richtigen Know-how zur „Lead-Maschine“ werden

Florian Bretschneider, Unternehmer und Self-Made-Millionär sieht die größten Vorteile darin: „Beim Appointment Setting musst du weder Geld in Werbung, Software, Mitarbeiter, Büro noch in Produkte investieren. Du startest in einem funktionierenden System, das bereits Geld produziert und kannst es nach wenigen Wochen von überall auf der Welt ausführen, solange du ein Handy mit Internetverbindung hast.“

Ideales Geschäftsmodell für Einsteiger in den Onlinemarkt: Was macht ein Appointment Setter?

Der Appointment Setter spielt eine zentrale Rolle im Vertriebsprozess von Coaching-, Beratungs- und Softwareunternehmen. Seine Hauptaufgabe besteht darin, den Posteingang dieser Unternehmen zu verwalten und qualifizierte Termine mit Interessenten für Vertriebsmitarbeiter zu vereinbaren. Diese Unternehmen erreichen täglich Hunderte bis Tausende potenzielle Kunden durch gezielte Werbung auf Plattformen wie Instagram, TikTok, Google und Snapchat. Um aus dieser großen Anzahl an Anfragen die passenden Interessenten herauszufiltern, setzen sie auf spezialisierte Appointment Setter. Diese erhalten in der Regel eine Umsatzbeteiligung von etwa 5 %, was sie besonders lukrativ macht – insbesondere in Branchen mit hochpreisigen Produkten und Dienstleistungen.

Ein Beispiel: Wenn das Unternehmen beispielsweise 20 neue Kunden á 6.000€ pro Monat durch die neuen Termine des Appointment Setters gewinnt, generiert das Unternehmen 120.000€ Umsatz, wovon der Appointment Setter im Schnitt 6.000€ (5%) ausgezahlt bekommt.

Das Vereinbaren von Terminen über den Chat bietet eine geringe Einstiegshürde und eignet sich besonders für Einsteiger. Es zählt zu den einfachsten und am schnellsten zu erlernenden Aufgaben im gesamten Verkaufsprozess.

Da beim Appointment Setting kein eigenes Business aufgebaut werden muss, ist es besonders attraktiv für Menschen, die nicht vor die Kamera treten, keine Follower auf Social Media aufbauen und keine Coaching- oder Verkaufsgespräche führen möchten – und dennoch am stark wachsenden E-Learning-Markt partizipieren wollen. Besonders gefragt sind Appointment Setter in den Bereichen Fitness/Gesundheit, Online-Business, Dating/Beziehungen, Investieren/Finanzen und Mindset/Persönlichkeitsentwicklung.

Florian Bretschneider erklärt: „Einer der größten Vorteile beim Appointment Setting ist, dass es nicht nur sehr schnell zu lernen ist und bereits in drei bis vier Wochen Ergebnisse bringt, sondern dass jeder das Modell auch zu 100 Prozent anonym machen kann. Man braucht dafür weder eine eigene Website noch muss man Social-Media-Reichweite aufbauen.“ Nur eine einzige Fähigkeit ist erforderlich: effektiv Terminierungen über den Chat durchzuführen.

Der Selfmade Millionär mit über 10 Millionen € Umsatz in den letzten Jahren: „Mit dem richtigen Know-how kann jeder zu einer “Termin-Maschine” werden.“

Social-Entrepreneurship-Roadmap 2025

Mutige Ideen für eine bessere Zukunft – aktuelle Chancen, Trends und Herausforderungen für Social Entrepreneur*innen.

Die Welt steht vor einigen Herausforderungen: Klimawandel, soziale Ungleichheit und wirtschaftliche Unsicherheiten sind nur einige der Themen in der aktuellen Zeit. Und genau hier setzen Social Entrepreneur*innen an: von ihnen werden innovative Geschäftsmodelle entwickelt, die nicht nur finanziell erfolgreich sind, sondern auch Lösungen für Probleme in Gesellschaft und Umwelt anbieten.

Doch was macht Social Entrepreneurship 2025 aus? Welche Chancen und Trends ergeben sich und welche Hürden gilt es für Gründer*innen und Unternehmer*innen zu meisten? Antworten liefern uns die Expert*innen vom Gründungszentrum Enterprise in Potsdam, die innovative, soziale und nachhaltige Gründungsprojekte im Land Brandenburg von der ersten Idee bis zur Umsetzung begleiten.

I. Die wichtigsten Trends im Social Entrepreneurship 2025

1. Social Impact Investing revolutioniert die Finanzierung

Lange war die Finanzierung sozialer Innovationen herausfordernd. Doch 2025 etabliert sich Social Impact Investing als eine der inetressantesten Formen, das soziale Vorhaben zu finanzieren. Hierbei suchen Investor*innen nicht mehr nur nach Rendite, sondern fordern auch messbare soziale und ökologische Ergebnisse ein. Besonders profitabel sind Projekte in den Bereichen GreenTech, CleanTech und soziale Inklusion.

Ein gutes Beispiel für die Förderung sozialer Unternehmen ist das 12-Milliarden-Euro-Start-up-Paket, das von der Bundesregierung gemeinsam mit der Wirtschaft auf den Weg gebracht wurde. Es bietet Gründungen Zugang zu dringend benötigtem Kapital, unterstützt die Skalierung von Projekten und schafft Anreize für Innovationen. Social Entrepreneur*innen, die ihre Wirkung authentisch nach außen tragen, können von diesem Wandel profitieren und einfacher an Investor*innen gelangen, die gemeinsame Ziele und Werte haben.

2. Teamarbeit und Zusammenarbeit über Branchen hinweg

Interdisziplinäre Teams sind die Zukunft. Social Entrepreneur*innen erkennen, dass Vielfalt und geteilte Verantwortung zu nachhaltigeren und innovativeren Lösungen führen, und setzen daher vermehrt auf Kollaborationen. Ein spannender Trend hierbei sind Cross-Industrie-Kollaborationen: Hier bündeln Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen ihr Fachwissen und entwickeln so innovative und kreative Lösungen. So können neue Märkte erschlossen, Kosten gesenkt und zeitgleich starke und nachhaltige Netzwerke aufgebaut werden.

Ein weiterer aufstrebender Trend sind Genossenschaften. Diese demokratischen Organisationsformen verbinden ganz im Sinne des sozialen Unternehmertums wirtschaftliche Stabilität mit gemeinschaftlicher Verantwortung. So werden regionale Wirtschaftskreisläufe gefördert und nachhaltige, langfristige Perspektiven kreiert.

3. Digitalisierung und KI als Treiber von Innovation

Mit künstlicher Intelligenz (KI) und Digitalisierungen können Social Entrepreneur*innen Prozesse effizienter gestalten und ihre Wirkung maximieren. KI-gestützte Tools ermöglichen eine neue Präzision in der Datenanalyse und Automatisierung von Abläufen und machen Projekte skalierbarer. Besonders hervorzuheben sind die Vorteile im Marketing durch KI, wodurch Unterstützer*innen gezielt und personalisierter angesprochen werden können.

Digitale Plattformen überwinden geografische und wirtschaftliche Grenzen, was Social Entrepreneur*innen ermöglicht, global zu agieren, Zielgruppen bewusst anzusprechen und Investor*innen für die eigene Idee zu gewinnen. Soziale Projekte können durch Digitalisierung langfristig skaliert und sinnvoll verbreitet werden.

II: Zentrale Branchen und gesellschaftliche Relevanz

1. Green Economy: Nachhaltigkeit als Wachstumstreiber

Die Green Economy ist ein relevanter Bestandteil der Social Entrepreneurship. Start-ups in diesem Bereich entwickeln bahnbrechende Lösungen wie erneuerbare Energien, Konzepte der Kreislaufwirtschaft und umweltfreundliche Technologien. Sie fördern zum einen wirtschaftliches Wachstum, zum anderen sind sie Maßstab für globale Veränderungen, Innovationen und eine zukunftsfähige Wirtschaft.

2. Regionale Entwicklung: Chancen für ländliche Räume

Gerade in ländlichen Regionen sind Abwanderung, schwache Infrastruktur und wirtschaftliche Stagnation häufig drohende Herausforderungen. Soziale Unternehmen können hier positiv wirken: von der Schaffung neuer Arbeitsplätze, der Stärkung regionaler Wirtschaft bis hin zum Angebot digitaler Lösungen im Bereich der Gesundheitsförderung und Bildung. Positiver Nebeneffekt ist zudem eine Förderung des sozialen Zusammenhalts direkt vor Ort.

3. Diversität und Inklusion: Innovation durch Vielfalt

Diversität ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein entscheidender Faktor, wenn es um den Erfolg von Unternehmen im Allgemeinen geht. Studien belegen, dass diverse Teams nachhaltigere Entscheidungen treffen und kreativer sind. Social Entrepreneur*innen setzen auf inklusive Geschäftsmodelle, die Chancengleichheit fördern, Barrieren abbauen und Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die für alle zugänglich sind.

III. Herausforderungen und Risiken

Trotz vielversprechender Entwicklungen und Trends, stehen sozialer Unternehmer*innen auch vor Herausforderungen. Mangelnde Finanzierungsmöglichkeiten durch komplexe Kommunikation mit Investor*innen, bürokratische Anforderungen erhöhten den internen Aufwand und der zunehmende Marktdruck erschweren oft den Einstieg.

Aber auch veränderte Konsumtrends, bei denen Verbraucher*innen den Preis über Nachhaltigkeit stellen, erfordern Flexibilität in Lösungsfindung und strategischen Ausrichtung. Hier liegt wiederum das Potential bei sozialen Unternehmungen, die mit ihren Projekten bereits Themen der Zukunft transparent und messbar behandeln.

Ein Weg in die Zukunft

Aktuell vereint Social Entrepreneurship Innovation, Nachhaltigkeit und gesellschaftlichen Wandel wie nie zuvor. Neue Finanzierungsmöglichkeiten, technologische Fortschritte oder starke Kooperationen und Kollaborationen bringen neue Chancen und eröffnen erfolgreiche Strategien, sich gegen mögliche Herausforderungen zu stellen. Wer mutig ist und bereit, kann unternehmerisch die Welt zu einem Besseren verändern.

Wahlprogramme 2025: Innovationsförderung, Quo vadis?

So plant die Politik die Zukunft der Innovationsförderung. Eine Analyse von Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.

Mit den Bundestagswahlen 2025 steht Deutschland vor wegweisenden Entscheidungen. Fördermittel, ein zentrales Instrument für Innovation, Nachhaltigkeit und Unternehmensentwicklung, stehen im Fokus der Parteiprogramme. Doch wie gestalten die Parteien die Zukunft der Förderpolitik, und welche Schwerpunkte setzen sie?

Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland, liefert einen Überblick über die Pläne der politischen Parteien zur Zukunft der Förderpolitik.

Dabei werden nicht nur die Unterschiede beleuchtet, sondern auch, welche Auswirkungen die jeweiligen Wahlprogramme auf die Unternehmen und den Wirtschaftsstandort Deutschland haben können.

MyriaMeat: BioTech-Start-up mit Weltpremiere in der Cultivated Meat-Branche

Das 2022 in München und Göttingen gegründete BioTech-Start-up MyriaMeat, Pionier für die Herstellung von 100 Prozent echtem Cultivated Meat auf Basis von pluripotenten Stammzellen (iPS), hat den weltweit ersten echten Schweinemuskel aus iPS entwickelt.

Auf Basis jahrzehntelanger medizinischer Forschung an der Universität Göttingen, bietet MyriaMeat nachhaltige und ethisch verantwortbare Alternativen zu herkömmlichem Fleisch. Ziel ist der Aufbau einer Plattform, die die Produktion von hochwertigem und reinen Fleisch, sowie einer Vielzahl anderer fleischhaltiger Produkte ermöglicht und das Unternehmen zum relevanten Partner für die Entwicklung innovativer Lebensmittel mit alternativen Proteinen macht.

Das von MyriaMeat entwickelte Cultivated Meat bietet dabei nicht nur ökologische Vorteile, sondern ermöglicht auch eine erhebliche Verbesserung des Tierwohls, da so für die Herstellung von Fleisch keine Tiere mehr geschlachtet werden müssen. Mit seiner bahnbrechenden Forschung setzt MyriaMeat neue Standards für die Zukunft der Ernährung.

Wegweisender Durchbruch in der Cultivated Meat-Branche

Jetzt hat das als Spin-off eines Forscherteams der Universität Göttingen gegründete und von Florian Hüttner (Geschäftsführer) und Dr. Malte Tiburcy (CSO) geführte Start-up einen wegweisenden Durchbruch in der Cultivated Meat-Branche erzielt: Zum ersten Mal weltweit wurde echter Schweinemuskel aus pluripotenten Stammzellen (iPS) entwickelt, der natürliche, ungetriggerte Kontraktionen zeigt – ein lebendiges Zucken, das die funktionelle Fähigkeit echten Muskelgewebes widerspiegelt.

Laut MyriaMeat beweist dieser Erfolg, dass echtes Schweinefleisch vollständig außerhalb eines lebenden Tieres produziert werden kann. Damit rückt kultiviertes Fleisch noch näher an herkömmliches Fleisch heran, das durch Schlachtung gewonnen wird. Das Start-up verfolgt das Ziel, eine exakte 1:1-Kopie von Schweinefleisch herzustellen – kein Ersatzprodukt, sondern echtes Fleisch.

Durch diesen Ansatz soll auch die Akzeptanz bei Fleischkonsumenten steigen, die bislang keine pflanzlichen Alternativen in Betracht ziehen. Insgesamt ist kultiviertes Fleisch geeignet, viele der Probleme, die mit der Massentierhaltung einher gehen, zu lösen.

Meilenstein für nachhaltige Ernährung und Ethik

„Zum ersten Mal zeigt ein tierischer Muskel – in diesem Fall vom Schwein – aus pluripotenten Stammzellen nicht nur die Eigenschaften echten Gewebes, sondern auch spontane Kontraktionen eines Muskels. Das ist der wissenschaftliche Beweis, dass wir echtes Schweinefleisch außerhalb eines lebenden Organismus herstellen können“, erklärt Dr. Malte Tiburcy.

Mit seinem bahnbrechenden Erfolg hebt MyriaMeat die Cultivated Meat-Branche auf ein neues Niveau. Während viele Unternehmen Zellkulturen nutzen, um fleischähnliche Produkte herzustellen, hat MyriaMeat als erstes weltweit aus pluripotenten Stammzellen echten Muskel geformt, der sowohl funktionell als auch strukturell mit natürlichem Schweinegewebe vergleichbar ist.

Einladung zur Partnerschaft

MyriaMeat richtet sich aktiv an Investoren und Unternehmen der Fleischindustrie, die daran interessiert sind, diese zukunftsweisende Technologie in Deutschland und weltweit weiterzuentwickeln. Interessierte Partner sind herzlich eingeladen, sich direkt mit dem Unternehmen in Verbindung zu setzen, um gemeinsam an einer nachhaltigeren Zukunft der Fleischproduktion zu arbeiten.

„Unser Ziel ist es, strategischer Partner der Fleischindustrie zu werden und eine umweltfreundlichere, tierleidfreie sowie ressourcenschonende Alternative für echtes Schweinefleisch und andere Fleischarten zu schaffen“, erklärt Geschäftsführer Florian Hüttner. „Dieser Erfolg zeigt, dass echtes Fleisch auch ohne lebende Tiere produziert werden kann.“

„Wir sehen uns daher nicht als Konkurrenten der Fleischindustrie, sondern als deren Partner. Die Fleischindustrie verfügt über etablierte Vertriebsstrukturen, umfangreiches Know-how und Zugang zu politischen Netzwerken. Unsere Vision ist es daher, gemeinsam mit der Fleischindustrie Produkte zu entwickeln, die bestehende Produktionsmethoden nutzen und die Einführung von kultiviertem Fleisch erleichtern. Auch für die Landwirtschaft könnten sich zukünftig Wege ergeben, von den neuen Produktionsmethoden für Fleisch zu profitieren”, ist sich Hüttner sicher.

Hüttner betont zudem die Bedeutung solcher alternativen Produktionsmethoden vor dem Hintergrund aktueller Herausforderungen wie der Bedrohung durch Maul- und Klauenseuche (MKS). „Kultiviertes Fleisch bietet durch seine Herstellung im Labor nicht nur eine Lösung für ethische und ökologische Probleme, sondern reduziert auch die Angriffsfläche für Krankheiten, denen lebende Tiere ausgesetzt sind – und das ohne Genmanipulation.“

KI-gestützte Identitätsbetrugsprävention hinkt Bedrohung hinterher

E-Mails, Chat-Nachrichten, Telefonanrufe, Fotos und Videos – immer häufiger missbrauchen Cyberkriminelle diese Kommunikationstools als Vehikel für einen Identitätsbetrug – doch was tun?

Immer häufiger wird in den Medien über erfolgreiche KI-gestützte Deep-Fake-Attacken berichtet. Die Folge: Das Vertrauen der Verbraucher*innen in digitale Medien und Kanäle nimmt zusehends Schaden – und damit auch die betreffenden Online-Anbieter*innen. Bei nicht wenigen von ihnen wird das Phänomen KI-gestützter Angriffe über kurz oder lang zu massivem Imageverlust und Umsatzeinbußen führen.

Diskrepanz zwischen Sensibilisierung und Handeln

Vor diesem Hintergrund stimmt es nachdenklich, dass bislang nur 22 Prozent der Unternehmen Maßnahmen zur Verhinderung von KI-gestütztem Identitätsbetrug ergriffen haben. Der aktuelle Signicat-Report "The Battle Against AI-driven Identity Fraud" zeigt eine Kluft zwischen Bewusstsein und Handeln auf. Während über 76 Prozent der Entscheidungsträger*innen die wachsende Bedrohung durch KI bei Betrug erkennen, haben, wie erwähnt, nur 22 Prozent der Unternehmen damit begonnen, KI-gesteuerte Maßnahmen zur Betrugsprävention zu implementieren.

Für die Studie wurden über 1.200 Entscheidungsträger*innen aus Banken, FinTechs, Zahlungsanbietenden und Versicherungsunternehmen in Europa befragt. In dem Bericht wird hervorgehoben, dass sich die Unternehmen des Problems durchaus bewusst sind, aber Schwierigkeiten haben, die erforderlichen Schutzmaßnahmen zu ergreifen, und zwar aus folgenden Gründen:

  • Mangelndes Fachwissen: 76 Prozent der Entscheidungsträger*innen im Bereich Betrugsbekämpfung geben unzureichende Kenntnisse als Haupthindernis an.
  • Zeitmangel: 74 Prozent geben zu, dass sie nicht die Zeit haben, das Problem mit der erforderlichen Dringlichkeit anzugehen.
  • Fehlendes Budget: 76 Prozent geben an, dass nicht genügend Mittel zur Verfügung stehen, um robuste Technologien zur Betrugsprävention einzusetzen. 

 2025: das Jahr des KI-Betrugs

Im Hinblick auf die aktuellen Herausforderungen warnt der Bericht davor, dass Betrüger*innen KI in einem noch nie dagewesenen Ausmaß nutzen werden Deepfake-Angriffe, die laut Signicat-Daten in den letzten drei Jahren um 2137 Prozent zugenommen haben, sind nur ein Beispiel dafür, wie schnell sich KI-gesteuerte Betrugstechniken weiterentwickeln.

Um den Betrüger*innen einen Schritt voraus zu sein, sollten die Unternehmen schnell handeln: Empfohlen wird ein mehrschichtiger Verteidigungsansatz – von der frühzeitigen Risikobewertung über robuste Identitätsüberprüfungs- und Authentifizierungstools in Kombination mit Datenanreicherung bis hin zur laufenden Überwachung für einen umfassenden Ansatz, der die wichtigsten Angriffsflächen abdeckt:

  • Investitionen in KI-gesteuerte Betrugsprävention: Innovative Technologien bieten Echtzeit-Betrugserkennung, einschließlich der Erkennung von Dokumentenmanipulationen und Imitationen, einschließlich Deepfakes, und bekämpfen KI mit KI.
  • Aufbau eines internen Bewusstseins und Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Anbietenden: Ein proaktiver Ansatz für Mitarbeitendenschulungen und externe Zusammenarbeit ist der Schlüssel zum Umgang mit dieser sich entwickelnden Bedrohungslandschaft.

Ausblick: KI und die Digitalwirtschaft

KI, politische Turbulenzen und Cookie-Fragezeichen: Die Digitalbranche wird auch 2025 vor herausfordernden Aufgaben stehen. Wie sie diesen begegnen kann, erläutern Swen Büttner und Christoph Schwarzmann von MGID Deutschland.

Das neue Jahr hat begonnen und noch sind alle Fragen offen: Welche neuen Chancen und Herausforderungen wird KI 2025 für die Digitalwirtschaft bereithalten? Wie geht es weiter rund um Cookies und Datenschutz? Und welche Auswirkungen werden die politischen Umwälzungen in Deutschland und den USA auf die Strategien und Erfolgsaussichten von Advertisern und Publishern haben? Hier fünf Thesen, welche Entwicklungen die Branche in diesem Jahr bewegen werden.

1. Mehrwert: KI geht 2025 endgültig über die Generierung von Creatives hinaus

Generative KI für die Erstellung von Creatives zu nutzen, hat sich fest etabliert und spart Zeit und Geld. Sowohl Advertiser als auch Publisher erkennen aber zunehmend, welche Möglichkeiten sich ihnen darüber hinaus eröffnen. Datengetriebene Ansätze, fundierte Analysen und die Prognose der Performance einzelner Kampagnen sind dabei nur die ersten Schritte. Zunehmend sind KI-Tools verfügbar, die nahezu das komplette Kampagnen-Management und den Media-Einkauf automatisieren und dadurch wesentlich schneller, kostengünstiger und effizienter gestalten. Gerade auch speziell für kleinere Brands werden sich – etwa im Bereich programmatischer Kampagnen – durch KI Möglichkeiten bieten, die bislang als zu komplex galten.

2. Turbulenzen: Politik bestimmt das erste Quartal

Der Amtsantritt von Donald Trump in den USA, Neuwahlen in Deutschland: 2025 beginnt politisch äußerst turbulent. Davon wird auch die Werbebranche nicht unberührt bleiben. Vorstellbar ist, dass Konsumenten angesichts unklarer Zukunftsaussichten erst einmal zurückhaltend agieren. Branding-Kampagnen könnten vor diesem Hintergrund von Kürzungen betroffen sein, während die Budgets für Performance-Kampagnen tendenziell stabiler bleiben dürften. Für Advertiser kann dies bedeuten, sich noch stärker auf eine exakte Zielgruppenauswahl zu konzentrieren und Ergebnisse genau zu evaluieren, um ihre Budgets optimal zu nutzen. In Deutschland könnten Verschiebungen im politischen Spektrum zudem dazu führen, dass rechtskonservative Medien und Narrative – von vielen Brands bislang strikt gemieden – höhere Akzeptanz finden. Dadurch können sich zwar zusätzliche Möglichkeiten ergeben, für Advertiser kann sich dies 2025 allerdings auch zu einer Frage der Moral entwickeln.

3. KI-Schattenseiten: Noch mehr Fake News, noch mehr Made-for-Advertising-Seiten

Neben den vielen Vorteilen der KI wird diese 2025 leider auch negative Trends weiter befeuern. So ist davon auszugehen, dass die Zahl so genannter MFA-Seiten – „Made for Advertising“, also dubiose, rein für Werbeschaltungen konzipierte Websites mit niedriger inhaltlicher Qualität – nochmals steigen wird. Gleiches gilt für die Verbreitung von Fake News. Der Grund dahinter ist simpel: Per KI lassen sich komplette MFA-Seiten, die zumindest auf den ersten Blick kaum noch von seriösen, legitimen Publishern zu unterscheiden sind, abstruseste Fake News und Verschwörungstheorien noch schneller und einfacher erstellen und monetarisieren. Ein Qualitätsproblem, dem sich auch in diesem Jahr die gesamte Werbebranche stellen muss.

4. Monetarisierung: Publisher müssen sich noch breiter aufstellen

Die Zeiten, in denen sich Publisher auf einige wenige Einnahmequellen beschränken konnten, sind definitiv vorbei. 2025 wird vielfach von einer weiteren Diversifizierung geprägt sein. Hier können beispielsweise Optionen wie direkte Partnerschaften, Abo-Modelle oder auch native Ads für viele Publisher eine stärkere Rolle spielen. Dies sorgt nicht nur für mehr Sicherheit und Stabilität, sondern kann gleichzeitig auch dazu beitragen, die Abhängigkeit von einzelnen großen Playern wie Google oder Facebook zu verringern. Selbst plötzliche Änderungen an Algorithmen oder der Infrastruktur dieser BigTech-Giganten treffen gut aufgestellte Publisher nicht so hart.

5. Cookies & Co.: Flexibilität ist Trumpf, First-Party-Daten stehen im Fokus

Das Hin und Her beim „Cookie-Aus“ wird vermutlich auch 2025 erst einmal weitergehen. Brands ziehen daraus jedoch zunehmend ihre Konsequenzen und setzen vermehrt auf einen Mix aus Cookie-basierten und Cookie-losen Strategien. Dadurch bleiben sie einerseits flexibel und tragen andererseits dem Datenschutz Rechnung, der noch weiter an Bedeutung gewinnen wird. Für Publisher steht weiter das Thema First-Party-Daten im Fokus. Sie müssen sich damit beschäftigen, ihre Daten auf clevere Weise zu sammeln, aufzubereiten und gewinnbringend zu nutzen. Positiver Nebeneffekt: Auf diese Weise können sie gleichzeitig engere Verbindungen zu ihren Partnern auf Advertiser-Seite aufbauen.

Was gehört in eine KI-Policy?

Recht für Gründer*innen: Über den verantwortungsvollen Umgang mit KI.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Alltags und hält in Unternehmen auch zunehmend Einzug. Ob beim Erstellen von Texten, in der Datenanalyse oder bei der Automatisierung von Routine­aufgaben – KI ist ein starkes Werkzeug, das Unternehmen viele Vorteile bieten kann. Doch mit diesen Vorteilen kommen auch Verantwortung und Risiken, die eine klare und durchdachte KI-Policy erfordern.

Diese Einleitung zu einem Artikel über KI-Policies ist KI-generiert. Es ist so schön bequem und schnell gemacht: eines der gängigen LLM-Systeme online aufrufen, beispielsweise ChatGPT, und binnen Sekunden ist der Artikel fertig.

Ihr kennt das im Privaten, vor allem aber auch im Arbeitsumfeld. KI-Tools sind aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Nutzung von KI – insbesondere für berufliche Aufgaben – birgt jedoch Risiken. Manche KI neigt, falsch trainiert, zu diskriminierenden Entscheidungen, was z.B. im HR-Bereich gefährlich ist. Unbedacht erstellte Prompts können den Schutz von Geschäftsgeheimnissen aufs Spiel setzen. Die Datenschutzgrundsätze sind wie immer einzuhalten.

Generative KI schert sich, wenn wir als Nutzer*innen nicht da­rauf Acht geben, nicht um die Urheberrechte derer, deren Werke wir – ob bewusst oder unbewusst – verwenden oder verletzen. Zudem ist seit August 2024 die KI-Verordnung in der EU in Kraft und stellt an Unternehmen, die KI-Systeme und -Modelle entwickeln, anbieten oder betreiben, umfangreiche Anforderungen. Auch die mit KI einhergehenden Risiken sind nicht außer Acht zu lassen.

Seid ihr als Gründer*innen oder in sonst verantwortlicher Position in einem Unternehmen mit mehreren Mitarbeiter*innen tätig, müsst ihr euch Gedanken darüber machen, wie solche Risiken zu fassen und zu begrenzen sind. Tut ihr das nicht, drohen aus diversen Rechtsgrundlagen z.B. Schadensersatzforderungen, Bußgelder oder der Verlust an Assets – Dinge, die allerspätestens bei der nächsten Finanzierungsrunde negativ bewertet werden. In Bezug auf eure Belegschaft müsst ihr also Awareness für diese Themen schaffen und konkrete Vorgaben machen.

Denn eines ist klar: KI wird in eurem Unternehmen genutzt werden, ob mit oder ohne euer Wissen. Und bevor die Mitarbeiter*innen auf privaten Geräten sensible berufliche Aufgaben nicht reglementiert mittels ChatGPT & Co. lösen, beschreibt lieber beizeiten Dos and Don’ts, um sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll, sicher und rechtskonform im Unternehmen eingesetzt wird.

Dazu dient eine die Belegschaft informierende und verpflichtende KI-Policy. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, welche Aspekte in eine solche Policy gehören.

1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz

Generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E und andere erstellen Inhalte nach Maßgabe der Eingaben der Nutzenden. Bei diesen Prompts und bei der Verwendung der generierten Ergebnisse ist auf Folgendes zu achten:

  • Schutz sensibler Daten: Die Eingabe vertraulicher Informationen in KI-Modelle stellt ein erhebliches Risiko dar, da generative KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert sind und Informationen potenziell unkontrolliert verarbeiten und speichern. Die KI-Policy sollte explizit verbieten, sensible oder vertrauliche Informationen in generative KI-Systeme einzugeben, insbesondere, wenn diese extern betrieben werden. Die Policy sollte beschreiben wie mit sensiblen Daten umzugehen ist und welche Daten für die Verarbeitung durch KI-Systeme ungeeignet sind.
  • Einhaltung des Datenschutzes: Die KI-Policy sollte klarstellen, dass der Einsatz generativer KI-Tools den Anforderungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG) entsprechen muss. Dazu gehören Vorgaben, wie personenbezogene Daten rechtssicher zu handhaben sind und welche dieser Daten überhaupt für den Einsatz von KI-Modellen geeignet sind. Zudem bedarf es Vorgaben zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, daneben Transparenzvorgaben, um betroffene Personen über die Nutzung ihrer Daten zu informieren. Personenbezogene Daten in öffentlichen KI-Systemen einzusetzen, sollte möglichst untersagt werden.
  • Umgang mit geistigem Eigentum: Die Nutzung generativer KI-Modelle kann zu Problemen führen, wenn die KI auf geschütztem Material trainiert wurde, von dem/der Nutzenden urheberrechtlich geschützte Werke in den Prompt einbezogen werden oder die KI Werke erstellt, die bestehende Urheber- oder sonstige Schutzrechte verletzen. Die KI-Policy sollte ein Verbot der Verwendung von Werken enthalten, an denen nicht die für die Bearbeitung erforderlichen Rechte bestehen. Und sie kann Regelungen zur Überprüfung und Genehmigung von KI-erstellten Inhalten festlegen, etwa durch eine Rechtsabteilung oder eine speziell dafür zuständige Stelle.
  • Transparenz und Kennzeichnung: Die KI-Policy sollte festlegen, dass Inhalte, die mithilfe von generativer KI erstellt wurden, transparent gekennzeichnet werden. Dies trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Herkunft von Texten und Bildern klar erkennbar ist. Diese Kennzeichnungspflicht sollte insbesondere dann gelten, wenn KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, aber auch im internen Gebrauch.
  • Positivliste erlaubter KI-Systeme: Um die Mitarbeiter*innen mit der Anwendung dieser Vorgaben auf einzelne am Markt angebotene KI-Systeme nicht allein zu lassen, kann eine KI-Policy auch eine Auflistung der vom Unternehmen freigegebenen Systeme enthalten. Voraussetzung ist dafür natürlich, dass diese Systeme vorab entsprechend fachlich geprüft wurden. Das kann schwierig sein, weil sich Anbieter*innen meist nicht in die Karten schauen lassen.


2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI

Auch wenn ihr in eurem Unternehmen KI-Systeme entwickeln oder implementieren wollt, sind ethische, rechtliche und technische Anforderungen in einer KI-Policy zu adressieren.

  • Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme können, wenn sie auf verzerrten Datensätzen trainiert werden, Diskriminierung oder Vorurteile reproduzieren. Eine KI-Policy sollte deshalb klare ethische Richtlinien fest­legen, die sicherstellen, dass die entwickelten Modelle fair, transparent und frei von Diskriminierung sind. Ein mögliches Vorgehen ist, regelmäßige Audits und Bias-Tests durchzuführen und in der Policy verpflichtend vorzusehen, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
  • Datenschutz und Datensicherheit: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzer*innendaten ist eine der wichtigsten Anforderungen in der KI-Entwicklung. Die KI-Policy sollte festlegen, dass bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die KI strenge Schutzanforderungen, am besten strenge Begrenzungen, gelten. Rein automatisierte Entscheidungen sind schon laut DSGVO verboten. Es sollten nur die für die jeweilige Anwendung notwendigen Daten erhoben und verarbeitet werden, und diese Daten sollten weitestgehend anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Regelungen für den Zugang zu diesen Daten sowie Maßnahmen zur Datensicherheit (wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen) sollten ebenfalls Bestandteil der Policy sein.
  • Überprüfung auf Halluzinationen und Fehlinterpretationen: Generative KI-Modelle neigen dazu, Informationen zu „halluzinieren“, also falsche oder ungenaue Inhalte zu erstellen. In der KI-Policy sollte festgelegt sein, dass entwickelte KI-Modelle regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit überprüft werden. Dies kann durch vorgeschriebene Tests und Simulationen geschehen, bei denen die KI in verschiedenen Szenarien eingesetzt und auf ihre Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, geprüft wird. Es sollten auch definiert werden, wie Fehler erkannt und behoben werden können.
  • Erklärbarkeit und Nutzer*infreundlichkeit: Komplexe KI-Modelle sind oft schwer verständlich und wirken wie eine Black Box, deren Entscheidungen für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Die KI-Policy sollte daher sicherstellen, dass die KI so gestaltet ist, dass ihre Funktionsweise für Nutzer*innen transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen haben können. Ihr solltet sicherstellen, dass für Nutzer*innen eine verständliche Erläuterung darüber bereitgestellt wird, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Das ist Voraussetzung für Kontrolle und rechtskonformen Betrieb der KI.
  • Gesetzeskonformität gemäß KI-Verordnung: Nicht zuletzt hat die Europäische Union die KI-Verordnung in Kraft gesetzt, die strenge Anforderungen an die Entwicklung und Nutzung von KI stellt. Die KI-Verordnung dient der Produktsicherheit und verlangt zunächst eine Risikoeinschätzung für die KI-Systeme. Die Maßgaben für eine solche Einschätzung sollten in der Policy angerissen und No-Gos für die Entwicklung von Funktionalitäten, die zu den laut KI-Verordnung verbotenen KI-Anwendungen gehören, ausgesprochen werden. Für sogenannte Hochrisiko-­KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, die bei einer Entwicklung mitgedacht werden müssen, wofür eine KI-Policy zumindest sensibilisieren sollte. Die im Einzelfall geforderte Überprüfung und Einstufung des jeweiligen Systems oder Modells kann eine Policy nicht leisten. Die initialen und regelmäßigen Überprüfungen sowie Risikobewertungen sollte sie aber fordern.
  • Regelmäßige Überwachung und Wartung der KI-Modelle: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen regelmäßige Überwachung und Wartung, um die Leistung zu optimieren und mögliche Fehler zu minimieren. Die KI-Policy sollte eine solche sich wiederholende Maintenance festlegen, etwa die schon erwähnten regelmäßigen Aktualisierungen, Fehler­behebungen und Performance-Überprüfungen, damit die KI-Systeme immer den aktuellen Standards und Anforderungen entsprechen.


3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy

Eine KI-Policy sollte nicht nur detaillierte Vorgaben zur Nutzung und Entwicklung von KI enthalten, sondern auch allgemeine Leitlinien und Prinzipien für den Einsatz von KI im Unternehmen, um ein Bewusstsein für die Potenziale und Risiken der Technologie zu schaffen.

  • Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Da sich KI-Technologien und gesetzliche Anforderungen stetig weiterentwickeln, sollte auch die KI-Policy regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand ist und seine KI-Systeme konform mit den aktuellen gesetzlichen, ethischen und technischen Standards sind. Es ist empfehlenswert, regelmäßige Audits durchzuführen und die Policy an neue Entwicklungen in der KI-Forschung und Gesetzgebung sowie an die Marktanforderungen anzupassen.
  • Unternehmenskultur in Bezug auf KI: Eine KI-Policy sollte dazu dienen, den transparenten und offenen Umgang mit KI in allen Unternehmensbereichen und damit die Akzeptanz für KI-Systeme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch bei Kund*innen und Partner*innen zu fördern. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen offenlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen die Technologie beeinflusst. Letztendlich ist die KI-Policy ein Ins­trument zur Förderung einer verantwortungsvollen und ethischen Unternehmenskultur in Bezug auf KI. Das schützt letztlich auch die Integrität und die Werte des Unternehmens.
  • Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen: Um einen solchen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erreichen, sind regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter*innen zu den hier genannten Aspekten vorzusehen.

Fazit

Dieser Artikel kann nur einen groben Überblick und Rahmen geben. Die konkreten Inhalte einer auf eure Belange und Nutzungsformen passenden Policy müsst ihr in Anschauung der Spezifika der eingesetzten oder zu entwickelnden KI-Systeme erarbeiten. Das kann auch schlecht an KI delegiert werden: Der Rest des eingangs erwähnten KI-generierten Artikels war nicht wirklich brauchbar, ebenso die testweise mit KI erstellten Policies. Dafür braucht es professionelle Unterstützung.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist seit 2004 als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig. Nach Stationen in spezialisierten und Großkanzleien betreibt er seit 2018 seine eigene Rechtsberatung im Raum München, www.datalawcounsel.com

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Visuelles Storytelling mit Ecken und Kanten statt KI-Perfektion

In einer Zeit, in der uns KI-optimierte, makellose Visuals eine glattgebügelte Welt präsentieren, setzt sich 2025 ein gegenläufiger Trend durch: Echtheit. Sie wird zur Währung, um sich inmitten der perfektionierten Bilderflut abzuheben. Marken, die im digitalen Raum Nähe schaffen wollen, werden sich bewusst von der sterilen Hochglanz-Ästhetik der KI lösen. Das heißt: Statt in dämlich-hübschen KI-Avataren à la Emma von der Deutschen Zentrale für Tourismus liegt die Zukunft in realen Geschichten und echten Menschen mit Ecken und Kanten. Eine bewusst ungeschliffene Brand mit Charakter schafft mehr Nähe und Vertrauen als ein aufpoliertes oder ganz und gar Fake-Visual. 2025 gilt es, die Chance des visuellen Storytellings zu nutzen, statt bloß technischer Perfektion nachzueifern.

Gesunde Geschäftsideen: Low carb via Versandhandel

Low-Carb-Lebensmittel werden seit einigen Jahren immer beliebter. Diesen Trend hat Jasmin Mengele früh erkannt und bereits vor einigen Jahren in Nürnberg das Soulfood Lowcarberia Café eröffnet.

Schnell kam Jasmin die Geschäftsidee, Kunden in ganz Deutschland anzusprechen und einen Onlineshop zu eröffnen, in dem sie erfolgreich Backmischungen für Brot und Kuchen, Müsli, Marmelade, Mehl, Snacks und vieles mehr verkauft. Alle Produkte enthalten weder Getreide noch herkömmlichen Zucker und haben einen niedrigen Kohlenhydrat-Anteil.

Ende 2014 ging Jasmin dann eine Vertriebskooperation mit dem selbständigen Nürnberger Rewe-Partner Pascal Kneuer ein. Die Sortimentserweiterung um zucker- und glutenfreie handgefertigte Low-Carb-Lebensmittel made in Nürnberg zahlt sich für Pascal Kneuer aus. Er hebt sich damit von der Konkurrenz ab und spricht mit dem Angebot ganz neue Zielgruppen an. In Süddeutschland folgten bereits einige Rewe-Märkte seinem Beispiel.