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UX3D - die 3D-Commerce-Spezialisten
Das Start-up UX3D will mit seinem 3D-Bearbeitungstool Gestaltor den aufkommenden 3D-Commerce-Markt erobern.
Das 2017 gegründete Start-up UX3D hat sich auf Software spezialisiert, mit der man das 3D-Bildformat glTF bearbeiten und gestalten kann. Herzstück ist dabei der Editor Gestaltor, der im Frühjahr 2020 auf den Markt kommen soll.
Von einem „Momentum“ redet Managing Director Norbert Nopper, wenn er vom Thema 3D-Commerce spricht. „Diese Welle wird im Jahr 2020 kommen“, ist er sich sicher. Unter 3D-Commerce versteht man, etwas vereinfacht gesagt, den Einsatz von 3D-Inhalten in allen Phasen des Kauf- und Verkaufsvorganges.
Diese Welle sei ein Produkt der rasanten Veränderung im Umgang mit Produkten in der Online-Welt, so Nopper. „Vor 20 Jahren hat man ein Foto von seinem Produkt gemacht und gedacht, dass man es einfach so ins Internet stellen kann“, führt er aus. „Jedoch hat die Vergangenheit gezeigt, dass man in der Regel diese Fotos mit Tools wie Photoshop bearbeiten muss“, ergänzt Nopper. Das Gleiche erwarte man im Bereich von 3D-Commerce.
Der UX3D-Editor
Das Unternehmen UX3D ist indes nicht das einzige, das am Markt mit einem 3D-Bearbeitungstool reüssieren will. „Unser Produkt ist aber maßgeschneidert und liefert genau das, was man für dieses Dateiformat braucht“, betont Nopper. Andere Tools können zum Teil weniger oder hätten wiederum zu inkompatible Features, so Nopper.
Für den 3D-Commerce-Markt, den man derzeit anvisiere, habe man das Tool bewusst einfach gehalten. Beispielsweise könne man sich das 3D-File mit verschiedenen Belichtungseigenschaften ansehen, Farbtöne etwa von Möbelstücken anpassen oder auch überflüssige Elemente entfernen, berichtet der Managing Direktor des Münchner Unternehmens. Auch die Konstruktion eines Stilllebens, etwa mit Lampe, Stuhl und Teppich, sei mit dem Editor problemlos möglich.
Zielgruppe und Pläne
Der Editor Gestaltor soll jedenfalls dabei helfen, 3D-Erlebnisse für die nahende 3D-Commerce-Welle bestmöglich und kompetent zu entwickeln. „Die anvisiert Kunden sind vorranging Händler, Shops und Hersteller von Produkten“, erläutert Nopper. Diese können mit dem Editor Produkte in Echtzeit ansehen und anpassen, streicht er heraus. „Es geht für diese schlicht darum Objekte anzuschauen, zu inspizieren und zu modifizieren“, bringt es Nopper auf den Punkt.
Pläne hat das Münchner Unternehmen, das derzeit 14 Personen beschäftigt, darüber hinaus jedenfalls genug. Vorerst wolle man sich zwar auf den Editor fokussieren, in Zukunft sollen aber auch weitere GPU-basierte Softwarethemen wie zum Computergrafik und künstliche Intelligenz zunehmend Einzug halten. In welcher Form das geschehen wird, dazu hält sich Nopper aber noch bedeckt. „Im Jahr 2021 wollen wir das verstärkt angehen“, sagt er aber.
Startschuss – Seed-Investment 2019
Die Grundlage für zukünftige Entwicklungen scheint jedenfalls gesichert zu sein. „Wir haben Anfang 2019 ein Seed-Investment bekommen und zudem trägt sich das Unternehmen durch Projekte selbst“, erzählt Nopper. Im Moment gehe es stark um das Produktentwickeln, sagt er. „In den letzten zwei Jahren sind wir jedenfalls stark gewachsen“, zeigt sich Nopper stolz auf das bisher Geschaffte. Für die Zukunft möchte er offen für neue Entwicklungen bleiben. „Wir sind ein Unternehmen, das sehr agil arbeitet und agiert“, meint er abschließend.
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Jenseits von Sarg und Urne
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Auch das Scale-up November hat mit einer zweistelligen Millionenrunde durch HV Capital die Bestattungsvorsorge digitalisiert. Im lukrativen Markt der rechtlichen Vorsorge dominiert Afilio, das bereits 2022 eine 13-Millionen-Dollar-Series-A unter Führung von Cherry Ventures abschloss. Im B2B-Hintergrund hat sich Columba als unsichtbares technisches Rückgrat in den Legacy-Systemen der Bestattungsbranche verankert und übernimmt vollautomatisiert die Vertragsabmeldungen. Auf der Infrastruktur dieser Pionier*innen baut nun eine neue Generation von Gründer*innen auf, die psychologische Tiefe und radikale Nachhaltigkeit in den Mittelpunkt stellt.
Die Friedhofs-Illusion und ihre Lektionen
Trotz der Goldgräberstimmung ist der Pfad der Branche mit den Überresten gescheiterter Hypes gepflastert. Ein prominentes Beispiel der jüngeren Vergangenheit war der Versuch, reine B2C-Vergleichsportale für Bestattungen nach dem Vorbild von Check24 aufzubauen. Frühe Aggregatoren-Modelle verbrannten Millionen in der Annahme, Kund*innen würden den Tod wie eine Kfz-Versicherung vergleichen. Die Realität war ein harter Crash der Profitabilität, da die Customer Acquisition Costs (CAC) via Suchmaschinenmarketing in diesem emotionalen Ausnahmezustand astronomisch hoch waren.
Aus diesen gescheiterten Hoffnungen lassen sich harte Lektionen ableiten. Der erste Fehler ist die Ignoranz gegenüber den Unit Economics: Da der Customer Lifetime Value (LTV) beim Tod naturgemäß auf eine Transaktion beschränkt ist, müssen Geschäftsmodelle zwingend auf margenstarken B2B2C-Vertrieb oder Lebzeiten-Vorsorge-Abos ausweichen. Ein zweites Risiko lauert in der Unterschätzung der B2B-Gatekeeper; wer die traditionellen Bestatter*innen als Feinde statt als Vertriebspartner*innen betrachtet, verliert den Kund*innenzugang. Drittens bricht vielen Gründer*innen die regulatorische Tiefe das Genick, denn wer sensible Nachlassdaten verarbeitet, operiert im Hochrisikobereich der DSGVO. Der subtilste Fehler ist ein Mangel an Branding-Sensibilität; wer mit aggressiver Growth-Hacking-Mentalität an trauernde Angehörige herantritt, wird vom Markt gnadenlos abgestraft.
Wo die DeathTech-Exzellenz in Deutschland liegt
Die geografische Verteilung der DeathTech-Exzellenz in Deutschland hat sich auf wenige, aber extrem leistungsstarke Hubs konzentriert. Berlin bleibt der unangefochtene Motor für Plattformen und Venture Capital, profitierend von einem dichten Ökosystem rund um Hubs wie den Inkubator Mitte von Science & Startups der Berliner Universitäten. München und der bayerische Raum haben sich hingegen als das Epizentrum für DeepTech, InsurTech-Schnittstellen und anspruchsvolle KI-Modelle etabliert. Die physische Nähe zu Rückversicherungs-Giganten wie Munich Re sowie exzellente Fakultäten der LMU machen München zum Nährboden für versicherungsgekoppelte Vorsorgemodelle. Leipzig hat sich dank Ausgründungen im Umfeld der Handelshochschule (HHL) zu einem Hub für LegalTech und rechtssicheres Datenmanagement entwickelt. Die Metropolregion Rhein-Ruhr und das Rheinland fungieren als essenzieller Testmarkt für psychologisch fundierte Ansätze – stark getrieben durch das Exzellenz Start-up Center Köln (Gateway), das gezielt hochschulnahe Gründungen im HealthTech- und GriefTech-Bereich fördert.
Investor*innen-Radar
Das Kapital, das in diese Branche fließt, ist klüger, geduldiger und diverser geworden. Spezialisierte VCs für den Tod gibt es in Europa zwar noch nicht in Reinform, aber wir beobachten eine klare strategische Erweiterung von HealthTech-Spezialisten wie Heal Capital, die Trauerbewältigung zunehmend als Teilaspekt der mentalen Gesundheit begreifen und kapitalisieren. Die richtig großen Schecks schreiben die Top-Tier Generalisten: Player wie b2venture, HV Capital und Cherry Ventures haben die massiven TAM-Zahlen (Total Addressable Market) längst in ihren Investmentthesen verankert.
Auf der anderen Seite positionieren sich Corporate VCs, allen voran der Berliner Wagniskapitalgeber IBB Ventures, der strategisch früh in Plattformen wie Emmora investierte. Den entscheidenden Treibstoff für Frühphasen-Start-ups liefern jedoch Business Angels und geförderte Exzellenz-Programme wie die exist-Gründerstipendien, die den Teams den nötigen Runway geben, um hochsensible Produkte in der Seed-Phase ohne sofortigen Profitdruck zu iterieren.
Unsere DeathTech- und GriefTech-Start-up-Watch List 2026
Für unsere finale Selektion im Jahr 2026 haben wir bewusst eine strenge Definition des Start-up-Begriffs angelegt. Die durch große Series-A- oder Series-B-Runden bereits skalierten Pionier*innen wurden als Wegbereiter*innen klassifiziert und aus der engeren Auswahl exkludiert. Die resultierende Watchlist besteht aus acht agilen Unternehmen. Kohorte eins umfasst reifere Start-ups der Gründungsjahre ab 2019, die bereits solides Investor*innen-Vertrauen und validierte Umsätze aufweisen. Kohorte zwei integriert junge Early-Stage-Start-ups aus dem Jahr 2024, die als hochspannende universitäre Spin-offs die nächste disruptive Innovationswelle abbilden.
Meine Erde
Im Jahr 2021 von Pablo Metz und Max Hüsch ins Leben gerufen, innoviert Meine Erde den Green-Death-Markt in Deutschland massiv. Das Unternehmen bringt die Reerdigung als natürliche Kompostierung in 40 Tagen aus der regulatorischen Grauzone in den legalen Markt. Der USP ist ein patentiertes Verfahren im Kokon, das pro Bestattung laut Unternehmensangaben rund eine Tonne CO2 im Vergleich zur Feuerbestattung einspart und traditionellen Methoden ökologisch messbar überlegen ist. Dieses Impact-Potenzial überzeugte namhafte VCs: Project A Ventures führte bereits 2022 eine 5,8-Millionen-Euro-Seed-Runde an, flankiert von Vorwerk Ventures.
Emmora
Victoria Dietrich und Evgeniya Polo gründeten Emmora 2019 mit dem Ziel, Bestattungsplanung und Trauerbegleitung weiblicher und empathischer zu gestalten. Das B2C-Plattform-Modell begleitet Angehörige von der Organisation der Beisetzung bis hin zur psychologischen Unterstützung. Der klare USP liegt in der kuratierten Auswahl von Dienstleistern und einem Marktauftritt, der sich wohltuend von der drückenden Schwere traditioneller Bestatter abhebt. Das Modell überzeugte früh den Accelerator APX und führte 2021 zu einer siebenstelligen Seed-Runde unter Führung von IBB Ventures.
Memoresa
Das 2019 von Jörg Schädlich und Steffen Stundzig gegründete Leipziger Start-up hat sich der Ordnung des digitalen Chaos verschrieben. Ihr hybrides B2B2C-Modell bietet eine Plattform zur Verwaltung des digitalen Nachlasses. Der USP von Memoresa ist die tiefe API-Anbindung, wodurch im Todesfall Verträge vollautomatisiert gekündigt oder umgeschrieben werden können – ein Service, der für Banken und Versicherungen wie die Signal Iduna extrem wertvoll ist. Finanziert wurde das Start-up unter anderem durch Business-Angel-Netzwerke und den Inkubator cetup.INNOLAB der TU Dortmund.
TrostHelden
Das von Hendrik Lind und der ausgebildeten Sterbe-Amme Jennifer Lind 2019 ins Leben gerufene Start-up adressiert die isolierende Einsamkeit, die dem Tod folgt. Das B2C-Subscription-Modell basiert auf einem Smart-Matching-Algorithmus, der Trauernde mit exakt passenden Schicksalsschlägen und der gleichen Trauersprache verbindet. Der USP ist diese hochpräzise Logik, die echte, kuratierte Begegnungen schafft. TrostHelden wächst primär gebootstrappt, getragen von Impact-fokussierten Netzwerken, und wurde vom BMWK als herausragendes Social-Entrepreneurship-Modell ausgezeichnet.
Grievy
Dr. Nele Stadtbäumer, Daniel Bachmann und Aenis Chebil brachten 2021 eine technologisch skalierbare, psychologische Perspektive in den Markt. Grievy ist eine auf kognitiver Verhaltenstherapie fundierte App, die Nutzern therapeutische Impulse ausspielt. Der USP liegt in der klinischen Fundierung und der Skalierbarkeit der Trauerbegleitung. Das Team durchlief erfolgreich die Inkubation am Gateway Exzellenz Start-up Center Köln, sicherte sich das exist-Gründerstipendium und belegte 2022 den dritten Platz als Digitales Start-up des Jahres des Bundeswirtschaftsministeriums.
anfang.
Dieses reinrassige GriefTech-Start-up entstand im Wintersemester 2023/24 und wurde 2024 von den Studierenden Luisa Otto, Janek Voss und Pia Mauermann auf den Weg gebracht. Das B2C-Modell dreht sich um eine App als holistischen, digitalen Trauerbegleiter. Der USP ist die Kombination aus Reflexionsmodulen und einer geschützten Community. Eng begleitet wird das Team durch HIKE, den Hochschulinkubator für Entrepreneurship der Hochschule Nordhausen, wo aktuell die Strukturierung der Skalierungsphase im geschützten universitären Umfeld vorangetrieben wird.
Kreis & Raum
Im Jahr 2024 von der Architektin Eva Hartmann und der Projektmanagerin Miriam Becker in Berlin gegründet, schlägt dieses Start-up die Brücke zwischen physischer Bestattung und moderner Trauerbegleitung. Das hybride B2C-Modell bricht mit der starren Trennung von Beerdigungsinstitut und psychologischer Betreuung. Der USP ist ein radikal individueller Ansatz, der den Trauerprozess architektonisch neu designt. Begleitet von Science & Startups im Inkubator Mitte der Humboldt-Universität zu Berlin, validiert Kreis & Raum dieses hoch-emotionale Modell aktuell im städtischen Raum.
Lebewohl App
Als Ausgründung aus dem Umfeld der Lokalpioniere in Ostwestfalen-Lippe im Jahr 2024 attackiert dieses Team die überbordende Nachlass-Bürokratie. Die App fungiert als digitaler Assistent, der Hinterbliebene mit strukturierten Checklisten durch den Behörden-Dschungel manövriert. Der USP liegt in der enormen Kosteneffizienz für den Endnutzer, da automatisierte Dokumentenbeschaffung teure Rechtsberatungen flankiert oder ersetzt. Mit starkem organischen Wachstum im OWL-Netzwerk beweist Lebewohl App zugleich, dass Innovation im DeathTech nicht zwingend aus den Metropolen kommen muss
Internationaler Ausblick & Fazit
Blicken wir über den deutschen Tellerrand, zeigen sich globale Makro-Trends, die den europäischen Markt unweigerlich erfassen werden. Aus den USA schwappt die Welle der hyperpersonalisierten Generativen KI zu uns herüber; Start-ups trainieren dort bereits Large Language Models mit den digitalen Fußabdrücken von Verstorbenen, um interaktive Legacy-Avatare zu erschaffen. Asien, insbesondere Südkorea und Japan, forciert derweil die Verschmelzung von Trauer und dem Metaverse, wo physischer Platzmangel auf Friedhöfen durch immersive, digitale Gedenkstätten kompensiert wird. Israel wiederum bringt massive Impulse im Bereich der Cybersecurity in den DeathTech-Sektor ein, um posthumen Identitätsdiebstahl zu bekämpfen.
Für Gründer*innen und Investor*innen lautet das aktuelle Fazit: Der Tod ist kein Nischenthema mehr, sondern die ultimative Customer Journey. Wer in diesem drei Milliarden Euro schweren Markt bestehen will, benötigt nicht nur brillantes Tech-Know-how und wasserdichte Unit Economics, sondern vor allem eines: tiefgreifende, authentische Empathie, die im Code ebenso verankert ist wie in der Unternehmenskultur.
„Keine Shortcuts bei der Entwicklung des Produkts nehmen“
Im Interview: Alberto Zamora, Mitgründer von osapiens. Seine Tipps und Erfahrungen für Gründer*innen. Das 2018 gegründete Mannheinmer Tech-Unternehmen hat zum Jahresbeginn Unicorn-Status erreicht.
Sie haben kürzlich im Rahmen einer Series C-Finanzierung 100 Mio. USD eingesammelt und damit Unicorn-Status erlangt. Welche Pläne und Ziele haben Sie sich mit dem frischen Kapital gesetzt?
Zamora: In erster Linie war unser Ziel, den neuen Investor Decarbonization Partners, das Joint Venture zwischen BlackRock und Temasek, als strategischen Partner zu gewinnen. Zusammen verfügen die beiden Investmentgesellschaften über ein riesiges Netzwerk, von dem wir in der nächsten Stufe unseres Wachstums stark profitieren können. Der Einstieg von Decarbonization Partners ergänzt die bestehenden Investoren Goldman Sachs Alternatives und Armira Growth hervorragend und ist nicht nur eine Anerkennung unserer bisherigen Erfolge, sondern vor allem ein Vertrauensbeweis in unseren Weg, Nachhaltigkeit und Effizienz zusammen zu denken. Das Investment selbst dient uns als Kapitalrücklage und hilft uns, die bestehende Wachstumsstrategie zu stärken. Unser Ziel ist es, weiter international zu expandieren, insbesondere in den nordischen Ländern und in den USA, und unsere Cloudplattform osapiens Hub als weltweit führende Lösung für nachhaltiges Wachstum zu etablieren. Die neu geschlossene Partnerschaft stärkt langfristig diese Strategie und hilft uns, noch flexibler zu agieren.
Als Sustainability-Software-Start-up bündelt osapiens mehr als 25 Tools und erreicht damit über 2.500 Kunden. Mit welchem Alleinstellungsmerkmal können Sie die Kunden am meisten überzeugen?
Zamora: Unser USP im Vergleich zur Konkurrenz ist unser ganzheitlicher Plattformansatz. Statt Einzellösungen anzubieten, etwa für bestimmte Regulierungen, integriert unser osapiens Hub Lösungen für zahlreiche Anforderungen: Wir vereinen Transparenz-, Compliance- und Effizienzlösungen in einem System, das unseren Kunden klare operative Mehrwerte bietet. Der osapiens Hub funktioniert automatisiert, KI-gestützt und datenbasiert. Dabei bietet er Echtzeitanalysen, strategische Steuerung und Prozessoptimierung. Zudem garantieren unsere Softwarelösungen Rechtssicherheit und können nahtlos in bestehende Systemlandschaften integriert werden. Der große Vorteil unserer Plattform ist also, dass sie regulatorische Anforderungen und operative Prozesse ganzheitlich auf einer zentralen Datenbasis adressiert.
Sie beschäftigen mehr als 550 Mitarbeitende. Welche Herausforderungen kamen auf, als das Team immer größer wurde, und wie haben Sie diese gemeistert?
Zamora: Tatsächlich ist unser Team in den letzten Jahren sehr stark gewachsen. Mittlerweile beschäftigen wir an neun Standorten in Europa und den USA Mitarbeitende mit über 40 Nationalitäten. Die größte Herausforderung war bisher, unserer hohen Wachstumsgeschwindigkeit entsprechend die richtigen Mitarbeitenden zu finden. Gemeistert haben wir das, indem wir von Anfang an klare Werte etabliert haben, die unser tägliches Arbeiten prägen: Speed, Commitment und Team. Das bedeutet im Kern: schnelle Entscheidungen und Umsetzung, hohe Eigenverantwortung und eine enge, standortübergreifende Zusammenarbeit. Diese Werte geben Orientierung und helfen uns, auch bei zunehmender Größe effizient und fokussiert zu bleiben. Unsere Entwicklerteams sind in Mannheim und Madrid konzentriert, was eine enge Zusammenarbeit und Schnelligkeit stark begünstigt.
Welche Rolle spielte künstliche Intelligenz bei der aktuellen Finanzierungsrunde, wie wichtig war Ihren Investoren dieses Thema?
Zamora: Als bedeutendste Zukunftstechnologie war Künstliche Intelligenz sowohl unserem neuen Investor Decarbonization Partners als auch unseren bisherigen Investoren sehr wichtig. Bei uns ist KI wesentlicher Bestandteil unseres Kernprodukts. Selbstlernende Systeme sind eine zentrale Komponente unserer Plattform. Im osapiens Hub bildet KI-gestützte Automatisierung die Grundlage für die Datenverarbeitung, weshalb alle unsere Softwarelösungen auf KI-gesteuerten Prozessen basieren. KI ist also eine Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz unserer Lösungen und garantiert effizientes Operieren.
Was ist Ihnen bei der Auswahl Ihrer Finanzierungspartner besonders wichtig?
Zamora: Wir achten vor allem darauf, dass unsere Investoren über ein großes Netzwerk verfügen, das uns bei unserem internationalen Wachstum unterstützt. Mit Decarbonization Partners sowie Goldman Sachs und Armira Growth als Investoren sind wir dafür optimal aufgestellt. Alle unsere Investoren sind dafür bekannt, mit schnell wachsenden jungen Unternehmen zusammenzuarbeiten und diese auf ihrem Weg an die Spitze zu unterstützen.
Sie sind mehr als sieben Jahre am Markt. Was war in der Gründungszeit Ihre größte Lesson Learned?
Zamora: Aus vorherigen Gründungen haben wir vor allem eines mitgenommen: keine Shortcuts bei der Entwicklung des Produkts nehmen. Natürlich spart man zu Beginn Geld und Ressourcen, wenn man seine Software auf externen Hyperscalern aufbaut. Langfristig begibt man sich aber nicht nur in eine gewisse Abhängigkeit, sondern wird aufgrund des eingeschlagenen Entwicklungspfads auch unflexibel. Diese Beschränkung wollten wir bei osapiens unbedingt vermeiden. Deshalb haben wir drei Jahre in den konsequenten Aufbau einer eigenen Plattform gesteckt. Das hat zunächst viele Ressourcen gebunden, gibt uns jetzt aber die Möglichkeit, maximal flexibel auf Veränderungen zu reagieren, und sichert langfristig unsere Unabhängigkeit.
Welchen Rat geben Sie Gründern und Grtünderinnen, die ein B2B-Produkt auf den Markt bringen wollen?
Zamora: Nehmt euch die Zeit, die ihr braucht, um euer Produkt vollständig zu entwickeln. Im Nachhinein fragt keiner mehr danach, ob ihr nach einem oder nach vier Jahren an den Markt gegangen seid. Euer Produkt sollte stets an erster Stelle stehen, und nur dessen Qualität sichert euch langfristigen Erfolg. Vergesst dabei aber nicht, vertrauensvolle Partner zu gewinnen und schon früh den Rat erfahrener Verbündeter einzuholen. Diese strategischen Partnerschaften sichern euch gerade im späteren Stadium die Möglichkeit, erfolgreich zu expandieren. Früh geschlossene Kontakte zahlen sich später aus. Und ganz wichtig: Bleibt optimistisch! Die Rahmenbedingungen können sich in kürzester Zeit ändern, aber wenn ihr an euer Produkt glaubt und flexibel agiert, wird es immer Wege geben, euer Produkt erfolgreich zu vermarkten und dadurch mit eurem Unternehmen zu wachsen.
Alberto Zamora, vielen Dank für das Gespräch
Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier kannst du die gesamt Ausgabe kostenfrei lesen!
Zwischen Hausaufgaben und Datenschutz: Der mutige B2C-Vorstoß von innoGPT
Die Inno KI GmbH aus Vechta öffnet ihre bisher auf Geschäftskunden ausgerichtete KI-Plattform nun für Familien. Mit einem neuen "Family Package" wollen die Gründer Mike Koene und Maurice Brumund das Problem des Datenschutzes bei der KI-Nutzung von Jugendlichen lösen. Ein cleverer Schachzug in eine unbesetzte Nische – oder ein schwieriges B2C-Geschäftsmodell mit hoher Preishürde?
Die Zahlen der jüngsten JIM-Studie (Jugend, Information, Medien) sprechen eine deutliche Sprache: 70 Prozent der Jugendlichen nutzen Künstliche Intelligenz zur Informationssuche, 74 Prozent lassen sich bei den Hausaufgaben helfen. Die Kehrseite dieser rasanten Adaption: Die Nutzung erfolgt zumeist über die kostenlosen Web-Versionen von US-Giganten wie OpenAI oder Google. Sensible Daten – von persönlichen Fragen bis zu hochgeladenen Schuldokumenten – fließen oft ungefiltert in die globalen Trainingsdatenbanken der Anbieter, sofern nicht manuell widersprochen wird.
Während die Politik über Social-Media-Verbote für Minderjährige debattiert, bleibt der regulatorische blinde Fleck bei KI-Tools im Kinderzimmer bislang bestehen. Genau in diese Lücke stößt nun das niedersächsische Start-up Inno KI GmbH mit seiner Plattform innoGPT.
Von der Agentur zum KI-Aggregator
Hinter innoGPT steht kein klassisches, VC-finanziertes Silicon-Valley-Konstrukt, sondern mittelständischer Pragmatismus aus Vechta. Co-Founder Maurice Brumund und sein Team begannen bereits 2022 im Umfeld einer eigenen Digitalmarketing-Agentur, intensiv mit KI-Tools zu experimentieren.
Aus dem internen Pain Point – der Frage, wie Mitarbeitende rechtssicher und datenschutzkonform mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten können – entstand Ende 2024 die Plattform innoGPT. Bisher lag der Fokus des Startups strikt auf dem B2B-Segment: Mit rein europäischem Hosting, DSGVO-Konformität und einer Zero-Retention-Policy (keine Nutzung der API-Daten für das Modell-Training) positionierte sich innoGPT als Lösung gegen die „Schatten-IT“ in Unternehmen. Laut Unternehmensangaben nutzen bereits über 2.500 Privat- und Geschäftskund*innen den Service. Nun folgt die Ausweitung des Geschäftsmodells auf den B2C-Markt.
Das Produkt: Ein "Safe Space" für die Familie
Mit dem neuen „Family Package“ erhalten bis zu fünf Familienmitglieder für 34,90 Euro im Monat individuelle Logins zu einer zentralen Plattform. Über diese können sie gebündelt auf verschiedene führende KI-Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral und Black Forest Labs zugreifen. Ein zusätzlich buchbares Add-on filtert persönliche Daten (Named Entity Recognition) wie Namen oder E-Mail-Adressen und ersetzt diese vor der Übermittlung an die Rechenzentren automatisch durch Platzhalter.
Das Geschäftsmodell und der Markt
Aus Start-up-Sicht ist der Vorstoß von B2B-SaaS in ein Family-Abo-Modell gleichermaßen spannend wie riskant. Eine kritische Analyse offenbart dabei mehrere Marktherausforderungen:
- Der technologische Burggraben (Moat): Das Geschäftsmodell von innoGPT ist im Kern ein Aggregator- oder Wrapper-Modell. Das Start-up entwickelt keine eigenen Foundation-Modelle, sondern baut eine sichere, europäische Middleware-Schicht über die Schnittstellen (APIs) der Tech-Giganten. Der technologische Burggraben ist folglich eher niedrig. Der primäre Unternehmenswert liegt in der User Experience, der reibungslosen Modellanbindung und dem abstrakten Vertrauensfaktor „Datenschutz“.
- Zahlungsbereitschaft: 34,90 Euro im Monat (knapp 420 Euro im Jahr) sind für ein klassisches Familienbudget eine erhebliche Summe. Der Preis entspricht fast den Kosten von anderthalb ChatGPT-Plus-Lizenzen. Die zentrale Herausforderung für das Marketing wird sein: Sind Eltern bereit, für den Schutz der Daten ihrer Kinder diesen Premium-Aufschlag zu zahlen, während der Nachwuchs die Basis-Tools de facto kostenlos und mit einem Klick auf dem Smartphone nutzen kann?
- Token-Ökonomie in der Praxis: Das Modell sieht einen geteilten Token-Pool für die fünf Accounts vor. In der Praxis könnte dies zu Reibereien führen, wenn beispielsweise ein Familienmitglied rechenintensive Bildgenerierungen (etwa über Black Forest Labs) durchführt und das Kontingent für die Text-Prompts der restlichen Familie vorzeitig aufbraucht.
- Wettbewerbslandschaft: InnoGPT bewegt sich in einem Sandwich-Markt. Von oben drohen die direkten B2C-Angebote der Tech-Riesen (es ist absehbar, dass OpenAI oder Google eigene „Family Plans“ ausrollen). Von der Seite drücken EdTech-Start-ups in den Markt, die KI DSGVO-konform direkt in die Lernplattformen der Schulen integrieren – was eine private Familienlizenz obsolet machen könnte.
Ein mutiger Testballon
Für das Start-up-Ökosystem ist die Inno KI GmbH dennoch ein Paradebeispiel für „bootstrapped“ Innovationskraft. Anstatt ein Produkt am Reißbrett zu entwerfen, hat das Team ein valides Angebot aus einem eigenen betrieblichen Schmerz heraus entwickelt.
Der Vorstoß in den B2C-Markt wirkt wie ein smarter, PR-wirksamer Testballon. Das Start-up greift eine hochaktuelle, emotionale gesellschaftliche Debatte auf (Jugendschutz bei KI) und besetzt rhetorisch geschickt die Rolle des Problemlösers. Ob sich das Family-Modell finanziell trägt, hängt letztlich davon ab, ob innoGPT den trockenen Begriff der „DSGVO-Konformität“ für Eltern emotional so aufladen kann, dass er als unverzichtbare Sicherheitsmaßnahme wahrgenommen wird. Gelingt dies nicht, ist das Risiko überschaubar: Das Start-up kann sich nahtlos wieder auf sein wachsendes B2B-Kerngeschäft konzentrieren.
Aiconiq.io: Das KI-Gehirn für den Mittelstand – Brillante Vision oder teure Manufaktur?
Autonome Agenten, halbierte Prozesskosten und sicheres Daten-Hosting: Mit Aiconiq.io tritt ein Start-up an, um das KI-Gehirn für den Mittelstand zu bauen. Wir wollten wissen, wie das „Corporate Brain“ funktioniert und wo die Herausforderungen bei der Skalierung liegen.
Hinter der Aiconiq GmbH stehen zwei ausgewiesene Branchenexperten. Gegründet wurde das Start-up 2025 von Prof. Dr. Peter Gentsch, einem bekannten KI-Pionier und Seriengründer, sowie dem KI-DeepTech-Experten Dr. Michael Patrushev. Gemeinsam bringen sie jahrzehntelange Erfahrung aus der KI-Forschung, im internationalen Engineering und beim Skalieren technologiegetriebener Unternehmen in ihr neues Projekt ein.
Mehr als nur ein Chatbot
Dass hier DeepTech-Experten am Werk sind, zeigt sich am technologischen Anspruch: Während viele Firmen mit generischen Chatbots experimentieren, integriert Aiconiqs Corporate Brain laut Unternehmensangaben nicht nur explizites, sondern gezielt das implizite Wissen (Tacit Knowledge) der Belegschaft. Erfasst wird dies durch KI-gesteuerte Interviews. Um Halluzinationen und subjektiven Fehleinschätzungen vorzubeugen, setzt Co-Gründer Michael Patrushev auf harte Validierung: „Die KI stellt keine offenen, spekulativen Fragen, sondern kontextualisierte, prozessbezogene Fragen entlang realer Use Cases.“
Nach einem Abgleich mit ERP-Logs und Experten-Kreuzvergleichen speichere das System keine absoluten Wahrheiten, so Patrushev, sondern „gewichtete Wissenselemente mit Vertrauens-Score und Quellenreferenz“. Gerade dieses subjektive Erfahrungswissen sei im Unternehmensalltag entscheidend, müsse aber umsichtig geprüft werden.
David gegen die Tech-Goliaths
Im hart umkämpften Markt stellt sich die Frage, wie lange das Start-up gegen die Milliarden-Budgets von Microsoft oder OpenAI bestehen kann. Prof. Peter Gentsch gibt sich pragmatisch: „Wir kämpfen nicht gegen die Hyperscaler wie OpenAI, Google oder Anthropic – wir nutzen sie.“ Das eigene System setze horizontal auf den bekannten Modellen auf. Der Burggraben entstehe durch branchenspezifische Use Cases in einer sicheren, DSGVO-konformen Umgebung, wahlweise on-premises oder in einer europäischen Cloud.
Gentsch pointiert: „Wir wollen nicht das größte Gehirn bauen; wir bauen das relevanteste Brain für ein Unternehmen. Die Tech-Giganten optimieren Skalierung – wir optimieren den Unternehmens-Kontext.“
Skalierung: Softwareprodukt oder Manufaktur?
Die schnelle Entwicklung der eigenen Modelle sichert Aiconiq durch die interne „Aiconiq Factory“ ab, die auf radikale Automatisierung setzt. Kontrollverlust fürchtet Patrushev dabei nicht: „Geschwindigkeit ersetzt bei uns nicht Qualität – sie wird durch Qualitätssicherungssysteme ermöglicht.“ Jeder KI-generierte Code durchlaufe strenge Security-Checks und Test-Pipelines.
Doch lässt sich das aufwendige Einfangen von Unternehmenswissen beim Kunden ebenso reibungslos skalieren, oder droht Aiconiq in einem beratungsintensiven Manufaktur-Modell steckenzubleiben? Gentsch wehrt ab: Man nutze KI, um KI im Unternehmen aufzubauen. Algorithmen deckten Inkonsistenzen im Wissen automatisch auf und lösten sie teils selbständig. Ganz ohne menschliches Zutun gehe es aber nicht, räumt der Gründer ein: „Damit bleibt immer ein wenig Manufaktur bzw. ‚Human in the loop‘.“
Ausblick
Mit einer aktuellen Bewertung von 10 Millionen Euro und der Aufnahme ins „German Accelerator USA-Programm“ hat Aiconiq.io nach eigenen Angaben bereits namhafte DAX-Konzerne überzeugt. Gelingt es den Frankfurtern nun, die komplexe Wissensextraktion weiter zu standardisieren, könnte sich ihr „Corporate Brain“ als eine treibende Kraft der „industriellen KI-Revolution“ aus Deutschland etablieren.
Better Sol: Zweites Leben für die Solarwende
Wie das 2023 von Mirko Laube und Luisa Schulze gegründete Start-up Better Sol den PV-Gebrauchtmarkt aufmischen will.
Das Braunschweiger Start-up Better Sol erhält rund 125.000 Euro Förderung aus dem „Green Startup“-Programm der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), um gebrauchte Solarpaneele in großem Stil zurück in den Markt zu bringen.
Hinter dem Start-up stehen Luisa Schulze und Mirko Laube. Better Sol entstand ursprünglich im Sommer 2022 als Ausgründung des Magdeburger Recycling-Unternehmens Solar Materials und agiert seit 2023 als eigenständige GmbH am Standort Braunschweig. Während sich die ehemalige Muttergesellschaft auf das komplexe werkstoffliche Recycling von Modulen konzentriert, widmet sich Better Sol voll und ganz dem „Second Life“ – also der direkten Wiederverwendung der noch intakten Platten.
KI-gestützte Prüfung statt Schredder
Die Beschaffungsseite von Better Sol zielt primär auf große Solarparks ab. Die Betreiber tauschen dort häufig größere Mengen an Solarmodulen recht früh in ihrem Lebenszyklus durch neuere, leistungsstärkere Modelle aus. Um diese Module vor dem Müll zu bewahren, hat das Better-Sol-Team mittels DBU-Förderung ein in Teilen automatisiertes Testsystem mit eigener Software auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt.
Der Prüfprozess beginnt mit einer mehrstufigen optischen Untersuchung, bei der sowohl grobe Beschädigungen als auch jede Solarzelle einzeln begutachtet werden. Im Anschluss folgen eine eingehende Prüfung der elektrischen Sicherheit sowie eine Leistungsüberprüfung, die misst, wie viel Watt das Produkt im Vergleich zur ursprünglichen Leistung noch liefert. Die Software führt all diese Daten automatisiert zu einer detaillierten Leistungsprognose zusammen. Jedes funktionstüchtige Modul erhält ein Label mit den Testdaten, einer zugewiesenen Leistungsklasse und einem umfangreichen Prüfprotokoll. Nur der endgültige Rest wird zum Recycling aussortiert. Der Vertrieb erfolgt direkt über die Internetseite von Better Sol. Zielgruppe sind oft Privathaushalte oder die Dächer größerer Fabrikhallen.
Der Markt und die Technologie im Wettbewerbsvergleich
Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes verbucht die Photovoltaik mittlerweile einen Anteil von etwa 24 Prozent und ist damit der zweitwichtigste Energieträger der inländischen Stromerzeugung. Das Reservoir an ausgemusterten, aber noch funktionierenden Modulen wächst rasant. Laut Schulze ist im Schnitt jedes zweite gebrauchte Solarmodul noch für eine erneute Nutzung geeignet. Doch der Gebrauchtmarkt professionalisiert sich zusehends.
Better Sol setzt aktuell auf eine pragmatische, KI-gestützte Teilautomatisierung und plant als nächsten logischen Entwicklungsschritt eine mobile Testanlage, um die Solarmodule direkt dort zu testen, wo sie ausgemustert werden. Genau in diesem logistisch entscheidenden Bereich der Vor-Ort-Prüfung operiert bereits der etablierte Wettbewerber 2ndlifesolar, eine Marke der großen Buhck Gruppe. 2ndlifesolar greift auf ein deutschlandweites Logistiknetzwerk zurück und kombiniert stationäre Erstbehandlungsanlagen mit mobilen Prüflaboren. Technologisch geht das Unternehmen tief in die industrielle Qualitätssicherung und führt standardmäßig Elektrolumineszenz-Prüfungen durch, um unsichtbare Mikrorisse im Vorfeld zu detektieren.
Einen völlig anderen, stark hochskalierten Weg bestreitet das österreichische CleanTech-Start-up 2nd Cycle. Das Unternehmen betreibt eine vollautomatische Inspektions- und Upcycling-Anlage im industriellen Hochdurchsatz und nutzt neben klassischer Robotik auch patentierte hyperspektrale Analysen aus der Raumfahrt, um Zellalterungen frühzeitig zu erkennen.
Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg
Das Vorhaben von Better Sol leistet einen fundamentalen Beitrag, um noch leistungsfähige Materialien durch geschickte Kreislaufwirtschaft für eine Weiternutzung zu erhalten, damit die Bemühungen für mehr erneuerbare Energien nicht ins Stocken geraten. Dennoch muss sich das Geschäftsmodell in einem harten Wettbewerb beweisen.
Die Handwerkerkosten für den Aufbau einer PV-Anlage auf einem Eigenheim sind hoch und fallen völlig unabhängig davon an, ob man neue oder gebrauchte Paneele installiert. Gleichzeitig steht der Markt unter enormem Preisdruck durch historisch günstige asiatische Neuware. Wenn fabrikneue Module extrem billiger werden, schwindet das Argument der finanziellen Ersparnis bei Gebrauchtmodulen mit kürzerer Restlebensdauer. Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg von Better Sol liegt daher in der rigorosen Minimierung der eigenen Logistik- und Prozesskosten. Die geplante mobile Testanlage und die zusätzliche Automatisierung des Testsystems sind für das Start-up essenziell, um künftig auch größere Ausmusterungen von Solarparks wirtschaftlich bewältigen zu können.
KI gegen Buchhaltungsriesen: Wie Bonster den Spesen-Markt aufmischen will
Pay-per-Use statt Abo-Falle: Das Oldenburger Start-up fast2work attackiert mit seiner App bonster komplexe Software-Giganten. Doch reicht das Versprechen maximaler Einfachheit im Haifischbecken der FinTechs? Wir haben nachgehakt.
Es ist eines der letzten großen Ärgernisse im Arbeitsalltag von Freelancer*innen und kleinen Agenturen: Der Freitagabend, der für das Sortieren verknitterter Tankbelege und das Abtippen von Bewirtungsbelegen in Excel-Listen draufgeht. Genau hier setzt die Oldenburger fast2work GmbH mit ihrer am 17. Februar 2026 gelaunchten App bonster an, um den Papierkram bei der Reisekostenabrechnung zu beenden. Das Versprechen von Gründer und CEO Ronald Bankowsky: Drei Minuten Aufwand, KI-Automatisierung und keine Einstiegshürden.
Das Versprechen: Simpel statt Systemintegration
Die Funktionsweise der App ist bewusst minimalistisch gehalten: Beleg fotografieren, woraufhin die KI relevante Werte wie Datum, Betrag und Mehrwertsteuer ausliest, auf Duplikate prüft und eine fertige Abrechnung erstellt. „Kein Onboarding-Projekt, kein Vertriebsgespräch, kein IT-Setup“, fasst Bankowsky den Ansatz der Standalone-Lösung zusammen.
Die Zielgruppe ist klar definiert: Selbständige, Freelancer*innen und Mini-Teams, denen Enterprise-Lösungen wie SAP Concur zu mächtig und Start-ups wie Circula oder Pleo oft noch zu prozesslastig sind. Mit einem Preismodell von 1,99 Euro für Einzelabrechnungen und 6,99 Euro (Stand Ende Febr. 2026) für eine Flatrate positioniert sich das Unternehmen im unteren Preissegment.
Im Haifischbecken der Neobanken und Buchhaltungsriesen
Laut fast2work gab es bislang „kaum eine Alternative zwischen Excel und Enterprise-Software“. Diese Aussage hält einem Realitätscheck im Jahr 2026 allerdings nur bedingt stand. Bonster betritt ein Haifischbecken, denn die vermeintliche Lücke wird längst geschlossen.
Zum einen integrieren Buchhaltungsriesen wie Lexoffice oder sevDesk Reisekosten-Features immer tiefer in ihre Standardpakete. Zum anderen wildern Neobanken wie Qonto, Finom oder Kontist im selben Revier: Wer dort ein Geschäftskonto hat, bekommt die Belegzuordnung oft als „Commodity“ gratis dazu. Mit knapp 7 Euro im Monat bewegt sich bonster in einer Preisregion, in der man fast schon eine komplette einfache Buchhaltungssoftware bekommt. Die App muss also einen enormen Mehrwert bieten, um gegen die „Eh-da-Lösungen“ (Software, die Kund*innen ohnehin bezahlen) zu bestehen.
Auf die Frage, warum Freelancer*innen für eine Insellösung extra zahlen sollten, entgegnet der Gründer, dass bonster bewusst früher ansetze als klassische Tools. Das Hauptproblem sei nicht die Buchhaltung, sondern das Erfassen von Belegen unterwegs. „Genau dort scheitert es oft, weil Mitarbeitende keine komplexen Systeme nutzen wollen oder gar keine Zugänge haben“, argumentiert Bankowsky. Der Mehrwert liege nicht in einer weiteren Buchhaltungssoftware, sondern darin, dass durch die Reduzierung auf ein Foto „überhaupt verwertbare Abrechnungsdaten/Belege entstehen“.
Kritische Faktoren: GoBD und Datensicherheit
Neben der Marktpositionierung ist die Rechtssicherheit ein kritischer Faktor. „Fertige Abrechnung für die Buchhaltung“ ist ein mutiges Versprechen, da in Deutschland ein Foto allein oft nicht ausreicht; es muss GoBD-konform und revisionssicher archiviert werden. Zudem ist die KI-Nutzung datenschutzrechtlich sensibel. Wenn Bewirtungsbelege, die offenbaren, mit wem man gegessen hat, über US-Schnittstellen (z.B. OpenAI) fließen, ist das für deutsche Geschäftskund*innen und Steuerberater oft ein K.O.-Kriterium.
Auf die sensiblen Vorgaben der Finanzämter und den Serverstandort angesprochen, betont Bankowsky, dass die Verarbeitung „ausschließlich auf europäischen Servern“ erfolge. Zwar nutze man OpenAI-basierte Modelle, diese liefen jedoch über Azure-Rechenzentren im europäischen Raum. Datenschutz und regulatorische Anforderungen seien Grundvoraussetzung. Auch beim Export zum Steuerberater zeigt sich der Gründer zuversichtlich: Buchhaltungssysteme könnten die Daten direkt und „ohne manuelle Nacharbeit“ weiterverarbeiten.
Beta-Test als Exklusiv-Club
Zum Start setzt das Unternehmen auf eine Gamification des Rollouts. Die ersten 500 Nutzer*innen erhalten im „Club 500“ einen lebenslangen Rabatt von 50 Prozent. Was als Belohnung für Early Adopters verkauft wird, ist strategisch notwendig: Die KI muss lernen. Der Algorithmus braucht dringend „Real World Data“ – echte, verknitterte, schlecht beleuchtete Belege. Das bedeutet auch: Die ersten User*innen sind Teil des Entwicklungsprozesses.
Dass die App im Alltag noch dazulernen muss, räumt Bankowsky ein. Bei der reinen Datenerkennung sei man technisch auf dem aktuellen Stand. „Entscheidend ist jedoch die Qualität realer Belege im Alltag – etwa schlecht fotografierte oder handschriftliche Quittungen“, erklärt er den Bedarf an Praxis-Feedback. Durch schnelle Updates solle die Genauigkeit für alle Nutzer*innen laufend steigen.
Gegenmodell zur Ökosystem-Abhängigkeit
Wer ein Feature-Feuerwerk suche, werde bei bonster enttäuscht sein – was laut Unternehmen aus Überzeugung geschehe. Anbieter wie Rydoo verfolgten eine Strategie der maximalen Integration und langfristiger Verträge, was eine Abhängigkeit erzeuge, die ihr eigentliches Geschäftsmodell sei, so der Gründer. Wer einmal im Ökosystem stecke, wechsle nicht mehr, weil der Ausstieg zu teuer geworden sei.
Bonster positioniert sich als Gegenmodell für Unternehmen, die nicht für ungewollte Komplexität zahlen möchten: Kein Vertrag, keine Mindestnutzerzahl, Setup in unter fünf Minuten und ein Pay-per-Use-Modell. „Wer aufhören will, hört auf, ohne Konsequenzen“, beschreibt das Start-up den Ansatz der bewussten Entscheidung, Kund*innen freizulassen. Wer bleibe, tue dies, weil es funktioniere, was laut Bankowsky „die interessantere Innovation“ sei.
Fazit
Bonster ist ein innovativer Angriff auf die Zettelwirtschaft und wirkt durch den Verzicht auf starre Abo-Modelle bei der Einzelabrechnung fair. Doch die App steht und fällt mit der Schnittstellenkompetenz. Wenn der Export zu DATEV & Co. hakt, wird aus der Zeitersparnis schnell Mehrarbeit. Bonster muss beweisen, dass es die Brücke zwischen dem schnellen Foto und der strengen deutschen Buchhaltung schlagen kann – und zwar besser als die Banken, die das Feature bereits kostenlos anbieten.
Distart: Vom Agentur-Frust zum EdTech-Champion
Wie das 2021 von Thomy Roecklin gegründete und seit 2025 zusammen mit Lucia-Miriam Selbert geführte Leipziger EdTech Distart das Bildungssystem „gegen den Strich bürstet“.
Wer in Deutschland über Start-up-Hubs spricht, landet meist schnell in Berlin oder München. Doch in der sächsischen Metropole Leipzig wächst seit einigen Jahren ein Player heran, der beweist, dass Innovation auch abseits der üblichen Verdächtigen gedeiht: Die Distart Education GmbH. Ihr Treibstoff ist der eklatante Mangel an digitaler Kompetenz in der deutschen Wirtschaft – und der Mut, das „System Bildung“ gegen den Strich zu bürsten.
Wenn „Done for You“ nicht mehr reicht
Die Wurzeln des Unternehmens reichen weiter zurück als das offizielle Gründungsjahr 2021. Gründer Thomy Roecklin setzte jahrelang mit seinen Agenturen MNKY lab und TRDIGITAL digitale Kampagnen für Kund*innen um. Doch im Tagesgeschäft bremste das fehlende Digitalverständnis auf Kundenseite die Projekte immer wieder aus. Die Erkenntnis, dass Deutschland weniger neue Agenturen, sondern mehr digitale Mündigkeit braucht, führte schließlich zum Pivot.
Interessanterweise war der Auslöser für diesen Kurswechsel kein konkretes Kundenprojekt. Auf die Frage nach dem „Aha-Moment“ erklärt Roecklin, dass er lediglich versuchte, Lucia-Miriam Selbert einzuarbeiten, und dabei schockiert feststellte, wie wenig praxisnahe digitale Weiterbildungen existierten. Er baute kurzerhand selbst ein Lernprogramm – ohne zu ahnen, dass daraus einmal Distart entstehen würde. Im Januar 2021 fiel der Startschuss für Distart learn. Mitten in der Pandemie setzte Roecklin auf ein Modell, das sich radikal von klassischen Bildungsträgern unterschied: 100 Prozent remote, aber mit enger persönlicher Betreuung und einem klaren Fokus auf die Praxis.
Das Schnellboot zwischen den Tankern
Distart operiert im sogenannten AZAV-Markt (Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung). Während etablierte Bildungsriesen oft mit der Trägheit ihrer Größe kämpfen und bis zu 24 Monate für Lehrplananpassungen benötigen, hat sich Distart als agiler „Qualitäts-Vorreiter“ positioniert.
Für Roecklin ist diese Agilität eine Frage des Überlebens, da sich Jobs und Skills heute schneller verändern als jede klassische Bildungslogik. Er betont, dass man ohne permanente Weiterentwicklung der Inhalte zwangsläufig am Markt vorbei ausbilden würde. Diese Flexibilität ist zudem essenziell für die Zielgruppe: Viele Teilnehmende bilden sich neben ihrem 9-to-5-Job weiter, betreuen Kinder oder pflegen Angehörige und benötigen daher flexible statt starrer Strukturen.
Agency-DNA statt Schulbank-Feeling
Der entscheidende Wettbewerbsvorteil liegt in der Herkunft: Distart ist keine klassische Schule, sondern wurde von Marketern für Marketer gebaut. Diese „Agency-DNA“ durchzieht das gesamte Geschäftsmodell. Mit einer modernen Lernumgebung aus Live-Sessions und asynchronen Deep-Dives spricht das Unternehmen alle Altersgruppen gleichermaßen an.
Auch technologisch ist man der Konkurrenz oft einen Schritt voraus: Als ChatGPT Ende 2022 die Arbeitswelt veränderte, reagierte Distart fast in Echtzeit. Auf die kritische Frage, ob KI das vermittelte Wissen nicht bald obsolet mache, findet Roecklin eine klare Antwort: KI ersetzt keine Menschen, sie ersetzt lediglich Mittelmaß. Während KI das Netz mit generischen Inhalten flutet, steige paradoxerweise der Hunger nach echten Stimmen, Ideen und Perspektiven – Marketing werde also menschlicher.
Bootstrapping und gesundes Wachstum
Der Erfolg gibt dem Konzept recht. Im September 2024 erfolgte die Umfirmierung zur Distart Education GmbH, was den Übergang vom Start-up zum etablierten Bildungsinstitut markierte. Während andere Tech-Unternehmen Personal abbauen mussten, verdoppelte Distart seine Belegschaft beinahe auf über 100 Köpfe und bezog im Oktober 2025 neue Räumlichkeiten im NEO Leipzig.
Besonders bemerkenswert: Das Wachstum ist organisch und gebootstrapped – finanziert aus dem eigenen Cashflow ohne externe Risikokapitalgeber. Das macht Distart unabhängig von Exit-Druck. Seit Februar 2025 verstärkt Lucia-Miriam Selbert als Geschäftsführerin die strategische Ausrichtung.
Dennoch birgt die Skalierung Risiken, da das Geschäftsmodell stark von staatlichen Bildungsgutscheinen abhängt. Auf einen möglichen „Plan B“ angesprochen, erklärt das Unternehmen, dass Förderungen zwar beim Beschleunigen helfen, man Distart aber bewusst so aufbaue, dass langfristig strukturelle Unabhängigkeit erreicht wird. Auch die Qualitätssicherung bei über 100 Mitarbeitenden ist eine Herausforderung. Thomy Roecklin gibt offen zu, dass Wachstum kein Wellnessprogramm ist und es im Getriebe zwangsläufig knirscht. Sein Schlüssel: Qualität darf nicht an Einzelpersonen hängen, sondern muss im gesamten System verankert sein, kombiniert mit echtem Vertrauen in das Team statt Kontrolle.
Der Standort als Statement und Vision
Dass Distart in Leipzig verwurzelt bleibt, ist Teil der Identität. Roecklin sieht im Osten Deutschlands ein enormes, oft unterschätztes Potenzial und erlebt dort viel Talent, Pragmatismus und Lernhunger. Distart versteht sich hier auch als Regionalentwickler.
Die Vision der Gründer geht jedoch über reine Kurse hinaus. Unterstrichen durch Auszeichnungen wie „Top Fernschule 2025“ und „2026“, arbeitet das Team nun an der Gründung der Distart University of Applied Sciences. Das Ziel bis 2030 ist ambitioniert: Ein Alumni-Netzwerk von 25.000 Absolvent*innen. Sollte der komplexe Weg zur staatlichen Anerkennung gelingen, wird Distart endgültig zum gewichtigen Faktor für die digitale Wettbewerbsfähigkeit der Bundesrepublik.
Agentic AI als Erfolgsgrundlage für Start-ups
KI befeuert den aktuellen Gründungsboom, doch für eine erfolgreiche Skalierung braucht es mehr. Warum Agentic AI auf Basis einer soliden Datenarchitektur zum entscheidenden Erfolgsfaktor für Start-ups wird.
Das Jahr startete für Start-ups mit einer Rekordmeldung: In Deutschland wurden im vergangenen Jahr fast ein Drittel mehr Gründungen verzeichnet. In absoluten Zahlen wurden 2025 insgesamt 3.568 neue Firmen geschaffen – ein neuer Höchststand, wie der Start-up-Verband im Januar verkündete. Dies ist auch der künstlichen Intelligenz (KI) zu verdanken, wie sich beim genauen Hinschauen herausstellt. 853 dieser neuen Unternehmen kommen aus dem Bereich Software. Doch nicht nur sie verwenden KI; bei einer Umfrage gab ein Drittel aller Gründer und Gründerinnen an, dass sie mit KI arbeiten. Dementsprechend sehen die Sprecher des Verbands in der Technologie auch die treibende Kraft hinter dem Start-up-Rekord.
Wirft man einen Blick über den Tellerrand hinaus, so lässt sich feststellen, dass die Start-up-Szene in Europa insgesamt floriert. Der „State of European Tech 2025“-Report im Auftrag von Atomico und anderen schätzt, dass im letzten Jahr Investitionen in Höhe von 44 Milliarden US-Dollar (umgerechnet ca. 38 Mrd. EUR) in diesen Sektor geflossen sind. Geldgeber erwarten inzwischen, dass Start-ups mit KI und Deep Tech arbeiten, so der Report. Demnach flossen auch 36 Prozent der europäischen Start-up-Investitionen in genau diese beiden Felder.
Das Gründungsumfeld könnte also kaum besser sein. Doch ein Rekord an Start-ups und steigende Investitionssummen bedeuten nicht zwangsläufig auch eine einfache Skalierung der Geschäftsmodelle. Viele – zu viele – Start-ups scheitern nach erfolgreichen ersten Jahren an der Weiterentwicklung ihres Geschäfts. Neben einer Reihe üblicher Herausforderungen stehen vor allem Bürokratie, Fragen zur Datenhoheit und ein Betrieb über Landesgrenzen und Wirtschaftszonen hinweg im Vordergrund. Start-ups müssen nachweisen, dass ihre Nutzung von KI auf soliden, regulierten Datenfundamenten basiert und den Compliance-Vorgaben entspricht.
Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Die Einbettung von KI-Agenten in den Kern der Betriebsabläufe ist die Antwort auf viele dieser Herausforderungen und wird für das Wachstum im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein.
Solide Datenbasis vor KI-Einsatz
Start-ups, die dies erreichen wollen, sollten sich darauf konzentrieren, ihre KI-Nutzung auf einer soliden Datenbasis aufzubauen, deren Fundament eine einheitliche Datenarchitektur ist. Sie tun sich deutlich leichter damit, die dafür nötigen Architekturentscheidungen zu treffen, als etablierte Unternehmen mit entsprechender Legacy-IT. Gründer und Gründerinnen sollten daher von Beginn an darüber nachdenken, wie sie eine starke Datenarchitektur aufsetzen, Silos abbauen und KI als Herzstück ihrer Prozesse einbetten.
Diese Grundlage hilft bei der Einführung von KI-Agenten, damit deren Output auch die Erwartungen erfüllt: Geschäftsprozesse effizienter zu strukturieren und zu optimieren sowie die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Start-ups, die dies umsetzen, werden sich gegen ihre Konkurrenten durchsetzen und letztlich erfolgreich sein.
KI-Agenten als Innovationsbeschleuniger
Indem Start-ups KI-Agenten von Beginn an in den Kern ihrer Geschäftsabläufe integrieren, skalieren sie schneller als mit dem Einsatz von nur einem reinen Large Language Model (LLM). Der Grund dafür liegt in der Standardisierung der Daten, die für KI-Agenten notwendig ist. Auf dieser Grundlage können die Agenten ihre einzigartigen, autonomen Fähigkeiten ausspielen, da sie mit unternehmenseigenen Daten trainiert werden. Vor allem bei Start-ups können Potenziale schnell gehoben werden: Wenn Agenten für bestimmte Aufgaben entwickelt werden, können sie diese auch lösen – egal wie komplex und fachspezifisch sie sein mögen. Stimmt die Datenbasis, lassen sich auch mehrere Agenten miteinander verknüpfen, um sogar noch komplexere Herausforderungen zu bewältigen.
Ein Beispiel dafür ist die mögliche Kooperation zwischen einem Kundensupport-Agenten und einem Prognose-Agenten. Wenn ein Kunde einen Support-Fall auslöst, kann der andere Agent sogleich die Kosten berechnen, was die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Reaktion steigern kann. Für die Skalierung von Start-ups ist ein enges Zusammenspiel der Abteilungen wichtig, um die Geschäftsbeziehungen zu zufriedenen Kunden weiter ausbauen zu können. Der Einsatz von KI-Agenten kann, gepaart mit dem menschlichen Element, begrenzte personelle Ressourcen ausgleichen und eine bessere Serviceleistung ermöglichen, was für ein schnelles Wachstum unabdingbar ist.
Doch nicht nur der Kundenkontakt lässt sich automatisieren, sondern auch eine ganze Reihe von Routinevorgängen in der internen Verwaltung der Firmen selbst. Dies ermöglicht nicht nur dem Management, sondern auch den Investoren, schnell einen fundierten Überblick über Liquidität, Umsatz, Einnahmen und Gewinn zu erhalten. Die Erkenntnisse in Echtzeit führen zu schnellen und datenbasierten Entscheidungen, was für junge Unternehmen Gold wert ist und es ihnen ermöglicht, flexibel zu bleiben.
Die Datenbasis muss stimmen
Für Start-ups sind Probleme beim Datenzugriff ein kritisches Risiko für den Geschäftserfolg. Eine einheitliche, moderne Datenarchitektur ermöglicht die Demokratisierung des Datenzugriffs und löst Datensilos auf. Der Vorteil liegt auf der Hand: Schneller Datenzugriff schafft Transparenz gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden. Darüber hinaus erhöht dies auch das Vertrauen der Mitarbeitenden und schafft ein Gefühl des Zusammenhalts.
Governance ist auch bei der Verwendung von KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Der Druck zur Einhaltung von Vorschriften sollte daher als Vorteil betrachtet werden.
Der Dreiklang aus Datenherkunft, Versionierung und automatisierter Auswertung der Ergebnisse hilft jungen Unternehmen dabei, Governance auf einem soliden Fundament aufzubauen. Die Teams erhalten direkte Transparenz darüber, wie sich die KI-Agenten verhalten, auf welchen Daten sie basieren und wie sie ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit verändern. Laufende Bewertungen tragen dazu bei, dass KI-Agenten präziser werden, um genau jene hochwertigen Ergebnisse zu liefern, die Start-ups für die Skalierung ihrer Geschäftsmodelle benötigen. Dies ist besonders wichtig, wenn proprietäre KI-Modelle entwickelt und von der Testphase in die Produktion überführt werden, wobei gesetzliche Vorschriften wie die DSGVO oder der EU AI Act zwingend einzuhalten sind.
Parloa, ein deutsches Start-up-Unternehmen mit einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar, ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie dieser Ansatz in der Praxis aussehen kann: Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine einheitliche, kontrollierte Datenbasis aufgebaut, die vollständig mit der DSGVO und dem EU AI Act konform ist. Seine Plattform folgt den Prinzipien des „Privacy by Design“, sodass sensible Kundendaten ohne Kontrollverlust verwendet werden können. Durch die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten macht Parloa Governance zu etwas Greifbarem und gibt den Teams Klarheit darüber, welche Daten verwendet wurden, wie sich die Agenten verhalten haben und wie sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit entwickelt haben. Diese Kombination aus moderner Architektur und starker Governance ermöglicht es den Kunden von Parloa, Zugang zu hochwertigen Daten zu erhalten und die Transparenz für Regulierungsbehörden sowie Endnutzer zu erhöhen – und dennoch KI-gesteuerte Kundeninteraktionen in Umgebungen zu skalieren, in denen Fehler oder Missbrauch inakzeptabel sind.
Fazit
KI-Agenten bieten europäischen Start-ups eine einmalige Gelegenheit, schnell zu wachsen und gleichzeitig Investoren anzuziehen, die bekanntermaßen ihr Geld bevorzugt in Unternehmen investieren, die Wert auf Datenverwaltung, Genauigkeit, Qualität und die Schaffung von echtem Mehrwert durch Technologie legen. Es ist jedoch ein Fehler, sich ohne sorgfältige Überlegungen auf die Einführung von Agenten zu stürzen. Start-ups, die KI-Agenten einsetzen, ohne zuvor eine einheitliche Datenbasis aufzubauen und eine solide Verwaltung sowie Bewertung sicherzustellen, riskieren, mehr Komplexität als Mehrwert zu schaffen. Letztlich werden jene Gründer und Gründerinnen erfolgreich sein, die ihre Geschäftsmodelle branchen- und länderübergreifend skalieren können – hierbei spielt der Einsatz von KI-Agenten bereits jetzt eine entscheidende Rolle.
Der Autor Nico Gaviola ist VP Digital Natives & Emerging Enterprise bei Databricks EMEA.
Mission Defense: Wie Start-ups im rüstungstechnischen Markt Fuß fassen
Immer mehr Start-ups drängen mit agilen Innovationen in die hochregulierte Verteidigungs- und Luftfahrtindustrie. Daher gut zu wissen: Wie junge Unternehmen durch die richtige Systemarchitektur die strengen Auflagen meistern und vom Zulieferer zum echten Systempartner aufsteigen.
Die Luft- und Raumfahrt sowie die Verteidigungsindustrie zählen zu den am stärksten regulierten und technologisch anspruchsvollsten Märkten der Welt. Lange galt: Wer hier mitspielen will, braucht jahrzehntelange Erfahrung, Milliardenbudgets und stabile Regierungsbeziehungen. Doch genau dieses Bild verschiebt sich.
Neue Player treten auf den Plan: Start-ups entwickeln Trägersysteme, Drohnenplattformen, Kommunikationslösungen oder Sensorik, und tun das in einer Geschwindigkeit, die vielen etablierten Anbietern Kopfzerbrechen bereitet. Die zentrale Frage lautet deshalb: Wie können junge Unternehmen in einer hochregulierten Branche nicht nur überleben, sondern mitgestalten?
Agilität als Superkraft – aber Prototypen reichen nicht
Ob neue unbemannte Plattformen, Software-Defined Defense Systeme oder taktische Kommunikation – überall gilt: Was heute entwickelt wird, muss morgen schon einsatzbereit sein. Der Bedarf an schneller Innovation ist nicht theoretisch, sondern operativ. Start-ups sind in der Lage, auf diesen Druck zu reagieren, mit kurzen Entscheidungswegen, agilen Teams und digitaler DNA.
Allerdings reichen gute Ideen und schnelles Prototyping nicht aus. Wer Systeme für den operativen Einsatz liefern will, muss Anforderungen erfüllen, die weit über funktionierende Technik hinausgehen: Cybersicherheit, regulatorische Nachvollziehbarkeit, Zertifizierungsfähigkeit und Interoperabilität mit internationalen Partnern.
Das Fundament: Die Systemarchitektur entscheidet
Von Anfang an auf die richtigen technischen Grundlagen zu setzen, ist entscheidend. Das betrifft vor allem drei Bereiche: Skalierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Interoperabilität. Systeme müssen so gebaut sein, dass sie modular erweitert, in komplexe Systemlandschaften integriert und nach internationalen Standards auditiert werden können.
Ein durchgängiger digitaler Entwicklungs- und Betriebsfaden, ein sogenannter Digital Thread oder auch Intelligent Product Lifecycle, ermöglicht es, Produktdaten, Softwarestände und Konfigurationsänderungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu verfolgen. Für die Zulassung softwaredefinierter, sicherheitskritischer Systeme ist das ebenso essenziell wie für die spätere Wartung, Upgrades oder die Einbindung in multinationale Operationen.
Security by Design: Sicherheit lässt sich nicht nachrüsten
Verteidigungsnahe Produkte unterliegen Exportkontrollen, Sicherheitsauflagen und branchenspezifischen Normen, darunter etwa ISO 15288 für Systems Engineering, ISO 27001 für Informationssicherheit oder die europäischen Anforderungen für Luftfahrt und Raumfahrt. Diese Vorgaben lassen sich nicht einfach „nachrüsten“. Sie müssen von Beginn an ein integraler Bestandteil der Systemarchitektur und Prozessführung sein.
Gerade in sicherheitskritischen Bereichen ist die Fähigkeit, regulatorische Anforderungen nachweislich zu erfüllen, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Sie entscheidet darüber, ob ein Produkt zugelassen, in Serie gefertigt und in multinationale Programme integriert werden kann.
Interoperabilität als Schlüssel zum Teamplay
Ein weiterer kritischer Faktor ist die Fähigkeit zur Kooperation. In den meisten großen Programmen arbeiten unterschiedliche Unternehmen, oft aus verschiedenen Ländern, mit unterschiedlichen Systemen zusammen. Wer hier bestehen will, muss in der Lage sein, mit standardisierten Schnittstellen, interoperablen Plattformarchitekturen und harmonisierten Datenmodellen zu arbeiten. Interoperabilität ist dafür die technische Grundlage. Ohne sie lassen sich Systeme weder integrieren noch gemeinsam weiterentwickeln.
Vom Zulieferer zum echten Systempartner
Start-ups, die sich diesen Anforderungen stellen, können mehr sein als Zulieferer. Sie haben das Potenzial, Systempartner zu werden: mit eigener Wertschöpfung, eigenem IP und eigenem Einfluss auf die technologische Entwicklung. Der Weg dorthin ist anspruchsvoll, aber offen. Er erfordert keine hundertjährige Firmengeschichte, sondern eine klare Architekturstrategie, ein tiefes Verständnis für regulatorische Anforderungen und den Willen, komplexe Systeme systematisch zu entwickeln.
Der Verteidigungs- und Luftfahrtsektor steht an einem Wendepunkt. Wer heute die richtigen Grundlagen legt, kann morgen zu denjenigen gehören, die nicht nur mitlaufen, sondern die Spielregeln neu definieren.
Der Autor Jens Stephan, Director Aerospace & Defence bei PTC, bringt über 20 Jahre Erfahrung im Bereich komplexer Software-/SaaS-Lösungen und IT-Infrastruktur mit.
Automatisierung vor Hiring, sonst wird Komplexität skaliert
Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung. Tipps und To-Dos.
Wachstum wird in Start-ups oft sehr eindimensional gedacht: mehr Nachfrage gleich mehr Menschen. Sobald Anfragen steigen, Deals reinkommen oder neue Märkte locken, folgt fast automatisch der nächste Hiring-Plan. Dabei wird häufig die Ursache mit Wirkung verwechselt. Nicht fehlende Kapazität bremst junge Unternehmen, sondern fehlende Struktur. Prozesse entstehen improvisiert, Verantwortung wird situativ verteilt, operative Arbeit frisst Fokus. Und irgendwann fühlt sich Wachstum nicht mehr nach Fortschritt, sondern nach Dauerstress an.
Gerade in der Start-up-Branche wird Wachstum zudem stark über sichtbare Kennzahlen bewertet. In Gesprächen mit Investor*innen lautet eine der ersten Fragen häufig nicht Gewinn oder EBITA, sondern: Wie viele Mitarbeitende seid ihr und wie viel Umsatz macht ihr? Die Anzahl der Mitarbeitenden wird damit fast zu einem Statussymbol. Hiring wird nicht nur zur operativen, sondern auch zur psychologischen Größe und ein Zeichen von Fortschritt. Diese Logik verstärkt den Reflex, früh zu skalieren, auch wenn die strukturellen Voraussetzungen dafür noch fehlen. Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung.
Warum Hiring allein selten skaliert
Mehr Menschen im Team wirken wie eine schnelle Lösung. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig ein ähnliches Muster: Neue Kolleg*innen übernehmen Aufgaben, die eigentlich nur deshalb existieren, weil Abläufe unklar oder manuell gewachsen sind. Statt nachhaltiger Entlastung entsteht zusätzliche Koordination.
Typische Symptome sind:
- operative Aufgaben blockieren strategische Arbeit,
- Wissen verteilt sich auf einzelne Köpfe,
- Entscheidungen hängen an Personen statt an klaren Abläufen,
- Abstimmungen nehmen zu, ohne dass die Wertschöpfung im gleichen Maß wächst.
Das Problem ist nicht Hiring an sich, sondern die Reihenfolge. In vielen Fällen wird Hiring eingesetzt, um kurzfristig Druck rauszunehmen, obwohl das eigentliche Nadelöhr fehlende Klarheit ist. Wer einstellt, bevor Abläufe stabil sind, schafft zwar mehr Kapazität, skaliert aber auch Komplexität.
Prozesse als Voraussetzung für wirksames Wachstum
Prozesse werden in Start-ups häufig mit Bürokratie verwechselt. Tatsächlich sind sie das Gegenteil: Sie reduzieren Reibung. Gute Prozesse verlagern Entscheidungen vom Einzelfall ins System. Sie beantworten zwei zentrale Fragen zuverlässig: Was passiert als Nächstes – und wer ist verantwortlich?
Gerade kleine Teams profitieren davon besonders. Prozesse schaffen keine Starrheit, sondern Handlungsspielraum. Sie machen Arbeit vorhersehbar, Übergaben sauber und Entscheidungen reproduzierbar. Erst auf dieser Grundlage kann ein wachsendes Team seine Stärke wirklich entfalten.
Automatisierung im KI-Zeitalter: neue Möglichkeiten, neue Verantwortung
Mit KI hat sich die Eintrittshürde für Automatisierung massiv gesenkt. Viele Aufgaben, die früher manuell oder individuell erledigt wurden, lassen sich heute zuverlässig unterstützen oder teilweise abnehmen, vorausgesetzt, der zugrunde liegende Ablauf ist klar definiert. Entscheidend ist dabei nicht die Tool-Auswahl, sondern die Frage, was automatisiert wird. Automatisierung verstärkt bestehende Strukturen, gute wie schlechte. Wer unklare Abläufe automatisiert, skaliert keine Effizienz, sondern Chaos. Gleichzeitig gibt es zentrale Bereiche, die sich bewusst nicht oder nur sehr begrenzt automatisieren lassen und auch nicht sollten. Recruiting ist einer davon. Der Aufbau eines funktionierenden Teams lebt von persönlicher Einschätzung, Teamdynamik und kulturellem Fit. Ähnliches gilt für Sales: Vertrauensaufbau, Verhandlung und das persönliche Gespräch bleiben essenziell. Automatisierung ist hier unterstützend, aber kein Ersatz. Besonders geeignet sind Tätigkeiten, die häufig auftreten, wenig kreativen Spielraum haben und auf wiederkehrenden Informationen basieren.
Bereiche, die sich heute besonders gut automatisieren lassen
Lead- und Anfragequalifizierung
Unstrukturierte Anfragen lassen sich mithilfe von KI zusammenfassen, bewerten und priorisieren. Statt jede Anfrage manuell zu prüfen, entstehen klare Kriterien, die relevante von irrelevanten Leads trennen und Follow-ups vorbereiten.
Angebots- und Abrechnungsprozesse
Angebote, Verträge und Rechnungen folgen in vielen Startups ähnlichen Mustern. Automatisierte Vorlagen, angebundene Datenquellen und definierte Freigaben sparen Zeit, reduzieren Fehler und schaffen Transparenz.
Onboarding von Kund:innen und Mitarbeitenden
Onboarding ist kein Einzelfall, sondern ein wiederkehrender Prozess. Checklisten, automatische Aufgaben und zentrale Informationspunkte sorgen für Verlässlichkeit. KI kann helfen, Informationen zu strukturieren und kontextbezogen bereitzustellen.
Support und interne Anfragen
Ein Großteil von Fragen wiederholt sich. Wissensbasen in Kombination mit KI-gestützter Suche und Antwortvorschlägen entlasten Teams und machen sichtbar, wo Standards fehlen.
Projektmanagement und Übergaben
Klare Projekt-Templates, automatisierte Status-Updates und definierte Trigger reduzieren Abstimmungsaufwand. KI kann dabei unterstützen, Risiken früh zu erkennen oder nächste Schritte vorzuschlagen.
Was Start-ups daraus lernen können
Automatisierung ersetzt keine Entscheidungen, sie macht sie skalierbar. Voraussetzung dafür ist Klarheit über Abläufe, Verantwortlichkeiten und Prioritäten. Wer versucht, Chaos zu automatisieren, verstärkt es lediglich.
Hilfreiche Leitfragen sind:
- Welche Aufgaben wiederholen sich regelmäßig?
- Wo entstehen manuelle Engpässe?
- Welche Tätigkeiten binden qualifizierte Menschen ohne echten Mehrwert?
Die Antworten darauf liefern meist schnell die größten Hebel.
Der KI-Wendepunkt: Systeme und Personal
Nachhaltiges Wachstum entsteht dort, wo Start-ups Systeme aufbauen und diese bewusst mit ihrem Team verzahnen. Nicht, weil Systeme Menschen ersetzen, sondern weil sie Menschen von struktureller Überforderung entlasten. Automatisierung schafft dabei nicht nur Effizienz, sondern Entscheidungsqualität: Wenn Daten sauber fließen, Übergaben klar sind und Standards greifen, werden Prioritäten weniger Bauchgefühl und stärker reproduzierbar.
Der gezielte Einsatz von KI-Tools verschiebt diesen Wendepunkt zusätzlich. Sie können Routinearbeiten abfangen, Informationen aus unstrukturierten Inputs verdichten und Entscheidungen vorbereiten – etwa durch Lead-Vorqualifizierung, Support-Clustering oder zusammengefasste Status-Updates. KI wirkt dabei nicht als Ersatz für Klarheit, sondern als Verstärker funktionierender Prozesse.
Hiring bleibt auch weiterhin essentiell. Seine Wirkung entfaltet es jedoch erst dann vollständig, wenn Prozesse klar sind und Automatisierung sowie KI gezielt unterstützen. So entsteht Wachstum, das nicht nur schneller, sondern auch gesünder ist.
Der Autor Markus Hetzenegger ist Gründer & CEO von NYBA Media. 2018 gegründet, zählt NYBA heute zu den führenden Marketing-Unternehmen im Live-Entertainment.
Von der Kochbox zum Hundenapf: Ex-HelloFresh-Duo startet Tasty Petfood
Wie Lisa Vannini und Nadja Chylla mit ihrem Start-up Tasty Petfood die etablierten Premium-Tierfuttermarken herausfordern.
Das Berliner Start-up Tasty Petfood ist offiziell in den Markt eingetreten. Das Unternehmen, gegründet von den ehemaligen HelloFresh-Kolleginnen Lisa Vannini und Nadja Chylla, positioniert sich im Premium-Segment für Hundefutter und setzt dabei auf ein digitales Vertriebsmodell. Der offizielle Marktstart in Deutschland und der Schweiz erfolgte am 6. Februar 2026.
Transfer von Food-Logistik auf den Heimtiermarkt
Die Gründerinnen arbeiteten zuvor über fünf Jahre gemeinsam beim Kochboxen-Versender HelloFresh. Das dort in den Bereichen Skalierung und Operations gewonnene Know-how wollen Lisa und Nadja nun auf den Heimtiermarkt übertragen.
„Wir haben gemerkt, dass viele Hundehalter entweder bei klassischem Trockenfutter bleiben oder sehr viel Zeit in aufwendige BARF-Konzepte investieren müssen. Genau diese Lücke zwischen Bequemlichkeit und echter Qualität wollten wir schließen“, berichtet Lisa.
Das Kernprodukt von Tasty Petfood unterscheidet sich logistisch von herkömmlichem Nassfutter oder Barf-Angeboten: Das Unternehmen vertreibt dampfgegartes Frischfutter im Glas. Ein wesentlicher Unterschied zu vielen Wettbewerbern im Frische-Segment ist die Haltbarmachung: Die Produkte benötigen keine geschlossene Kühlkette und können ungekühlt gelagert werden. Dies reduziert die Komplexität in der Lagerhaltung und im Versand erheblich – ein Faktor, der im D2C-Bereich direkten Einfluss auf die Unit Economics hat. „Unser Anspruch war Qualität wie selbstgekocht – aber ohne Kühlschrank und ohne komplizierte Logistik. Dass wir Frische, Haltbarkeit und Alltagstauglichkeit verbinden können, ist für viele Kundinnen und Kunden ein echter Gamechanger“, sagt Nadja.
Wachstumskurs in einem Milliardenmarkt
Mit ihrem Geschäftsmodell stoßen die Gründerinnen in ein wirtschaftlich hochattraktives Umfeld vor. Nach aktuellen Daten des Industrieverbands Heimtierbedarf (IVH) und des Zentralverbands Zoologischer Fachbetriebe (ZZF) liegt der Gesamtumsatz der Branche bei rund sieben Milliarden Euro, wobei allein das Segment für Fertignahrung gut 4,4 Milliarden Euro ausmacht. Trotz allgemeiner wirtschaftlicher Herausforderungen bleibt die Zahlungsbereitschaft der Halter hoch.
Während der Absatz im Standard-Segment teils stagniert, wächst der Bereich für Premium-Nahrung kontinuierlich. Tasty Petfood ordnet sich im oberen Preissegment ein und zielt auf eine kaufkräftige Zielgruppe, die den Trend zur „Humanisierung“ des Haustiers vorantreibt.
„Hunde werden heute immer stärker als Familienmitglieder gesehen. Entsprechend steigen die Ansprüche an Transparenz, Zutatenqualität und Nährstoffversorgung – ähnlich wie beim eigenen Essen“, so Lisa.
Die Nische zwischen Konzern und Tiefkühltruhe
In diesem dynamischen Umfeld muss sich Tasty Petfood gegen zwei Lager behaupten. Zum einen konkurriert das Start-up mit etablierten Premium-Marken im stationären Handel wie Terra Canis, das als Pionier für „Human Grade“-Nahrung gilt und seit 2017 mehrheitlich zum Nestlé-Konzern gehört. Zum anderen wächst der Druck durch rein digitale Player wie Butternut Box oder HelloBello, die ebenfalls auf personalisiertes Frischfutter setzen, dieses jedoch tiefgekühlt versenden.
Genau hier besetzt Tasty Petfood eine strategische Lücke: Start-ups fungieren in diesem Sektor aktuell als wesentliche Innovationstreiber, und die Berliner Gründerinnen nutzen dies für eine „Ambient Fresh“-Strategie. Mit ungekühlt haltbarem Frischfutter verbindet das Unternehmen den steigenden Wunsch nach Convenience mit der Qualität von Frische-Menüs – ein entscheidender Logistik-Vorteil gegenüber der aufwendigen Tiefkühl-Konkurrenz. „Wir sitzen genau zwischen Tiefkühltruhe und Trockenfutter. Unser Futter ist reisefähig, blockiert keinen Gefrierschrank und passt damit perfekt in den Alltag moderner Hundehalter“, sagt Nadja.
Datengetriebenes Abo-Modell
Der Bestellvorgang für den/die Endkund*in ist vollständig datengestützt aufgebaut. Zu Beginn erfassen Interessent*innen über ein Online-Quiz relevante Parameter wie Rasse, Alter und Gewicht des Tieres. Auf Grundlage dieser Daten berechnet das Unternehmen einen individuellen Futterplan, der exakt auf den Hund zugeschnitten ist. Um die Akzeptanz zu testen, erhalten Neukund*innen zunächst eine Probebox mit verschiedenen Sorten. Bei erfolgreicher Annahme geht das Modell automatisch in ein flexibles Abonnement über, bei dem sowohl die Rationsgröße als auch der Lieferrhythmus dynamisch an den tatsächlichen Bedarf des Hundes angepasst werden. „Viele Halter sind unsicher, ob sie ihren Hund wirklich bedarfsgerecht füttern. Unser Algorithmus nimmt ihnen diese Entscheidung ab und sorgt dafür, dass Menge und Nährstoffe langfristig passen“, so Lisa.
Positionierung im Premium-Segment
Das Produktportfolio umfasst zum Start sechs Sorten auf Monoprotein-Basis. Durch den hohen Fleischanteil und den Verzicht auf Füllstoffe oder Konservierungsmittel zielt das Start-up auf die „Human Grade“-Nische ab. Das Produkt ist dabei so designt, dass es optisch und qualitativ an selbstgekochtes Futter erinnert, um die Hürde für qualitätsbewusste Käufer*innen zu senken. Das Kalkül: Die Zielgruppe sucht die Qualität einer BARF-Ernährung, benötigt aber die Convenience eines Fertigprodukts. „Unser Ziel ist es, Pet Nutrition durch sichtbare Qualität und Transparenz neu zu definieren“, so Nadja über den Anspruch, moderne Halterbedürfnisse mit dem Produkt-Design zu adressieren.
Comeback in der Energiebranche: Ex-Yello-Chef Peter Vest fordert mit neuem Modell den Strommarkt heraus
Mit STARQstrom ist zum Jahresanfang ein neuer Player in den Energiemarkt eingetreten. Das Hamburger Start-up setzt auf ein prominentes Gründer-Duo und ein Modell, das den klassischen Börsenhandel umgehen will. Der Fokus liegt dabei nicht nur auf dem Preis, sondern auf den wachsenden ESG-Nachweispflichten des Mittelstands.
In der deutschen Energielandschaft meldet sich ein bekanntes Gesicht zurück: Dr. Peter Vest, der ehemalige Geschäftsführer von Yello Strom, hat gemeinsam mit Fabio Griemens zum 1. Januar 2026 den neuen Energieversorger STARQstrom gelauncht. Während Vest die Branchenerfahrung aus der Konzernwelt mitbringt, kommt Co-Gründer Griemens aus der Tech- und Skalierungsecke, mit Stationen im Management von LinkedIn und FREENOW.
Das Duo tritt an, um die Wertschöpfungskette der Stromversorgung zu straffen. Das Kernversprechen des neuen Anbieters liegt in der sogenannten „Direktvermarktung“. Anstatt den erzeugten Strom über die Strombörse zu handeln – wo er oft anonymisiert und wieder zurückgekauft wird –, setzt das Startup auf eine direkte Verzahnung von Erzeugung und Belieferung.
Umgehung der „Doppelschleife“
Das Geschäftsmodell zielt darauf ab, Handelsstufen zu eliminieren. Laut Peter Vest vermeidet das Unternehmen die übliche „Doppelschleife“ über die Börse, bei der Energie zunächst vermarktet und später für die Belieferung wieder beschafft wird. Stattdessen nutzt STARQstrom Energie aus eigenen PV- und Windparks sowie den direkten Einkauf, um sie ohne Umwege an die Endkunden zu bringen.
Diese Strategie soll vor allem Preistransparenz schaffen und die Volatilität abfedern. Im ersten Betriebsmonat nach dem Start im Januar 2026 konnte das Unternehmen nach eigenen Angaben bereits rund drei Millionen Kilowattstunden (kWh) Grünstrom absetzen.
ESG-Pflichten als Wachstumstreiber
Obwohl das Angebot auch Privatkunden offensteht, visiert das Startup strategisch vor allem den energieintensiven Mittelstand an. Hier identifizieren die Gründer ein drängendes Problem jenseits der reinen Kosten: die bürokratischen Anforderungen der Energiewende.
Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, im Rahmen von ESG-Berichtspflichten (Environment, Social, Governance) und Audits die Herkunft ihrer Energie lückenlos nachzuweisen. „Wer heute Strom einkauft, schaut nicht nur auf den Preis, sondern genauso auf Herkunft und Nachweislogik“, erklärt Mitgründer Fabio Griemens die Marktlücke. Da der Strom aus definierten Anlagen in Deutschland stammt und nicht als Graustrom über die Börse fließt, können Herkunftsnachweise für jede Kilowattstunde direkt bereitgestellt werden, was die Compliance-Prozesse für Firmenkunden vereinfachen soll.
Ambitionierte Skalierungsziele
Die Ziele für die Anlaufphase sind sportlich gesteckt. Für das laufende Geschäftsjahr 2026 plant das Hamburger Unternehmen mit einem Volumen von rund 500 GWh im eigenen Bilanzkreis. Gedeckt wird dieser Bedarf durch einen Mix aus PV- und Onshore-Windanlagen, wobei bei Spitzenlasten ergänzend auf Börsenbeschaffung zurückgegriffen werden kann.
Mittelfristig zielt das Gründer-Duo auf den Massenmarkt: Bis Ende 2027 soll rechnerisch eine Menge an Erneuerbarer Energie bereitgestellt werden, die der Versorgung von einer Million Haushalte entspricht. Ob das Modell der direkten Vermarktung angesichts des volatilen Erzeugungsprofils erneuerbarer Energien auch bei dieser Skalierung die versprochene Planungssicherheit halten kann, wird die Marktentwicklung in den kommenden zwei Jahren zeigen.
Dr. Peter Vest und Fabio Griemens werden ihr Konzept dem Fachpublikum erstmals auf der E-World im Februar vorstellen.
KI erfolgreich industrialisieren
Warum 95 Prozent der KI-Pilotprojekte scheitern – und wie du deine Chancen erhöhst, zu den erfolgreichen fünf Prozent zu gehören.
Künstliche Intelligenz ist in der Industrie angekommen, doch zwischen Anspruch und Wirklichkeit klafft oft eine Lücke. Eine aktuelle Untersuchung des MIT - Massachusetts Institute of Technology („The GenAI Divide“) zeigt: Nur fünf Prozent der KI-Pilotprojekte schaffen tatsächlich den Sprung in die produktive Anwendung. Diese „Pilot-to-Production“-Falle ist eines der größten Risiken für Industrieunternehmen heute.
Der feine Unterschied
GenAI ist keine Produktions-KI Oft werden Äpfel mit Birnen verglichen. Generative KI (GenAI) ist fantastisch für kreative Aufgaben und Chatbots, scheitert aber oft an der Verlässlichkeit, die in der Produktion nötig ist. Industrietaugliche „Produktions-KI“ hingegen muss anders funktionieren: Sie lernt aus Maschinendaten, erkennt Zusammenhänge in Echtzeit und muss absolut robust laufen.
Besonders in der Kunststoffverarbeitung, etwa bei schwankenden Recyclingmaterialien oder Verschleiß, spielt Produktions-KI ihre Stärken aus: Sie gibt den Mitarbeitenden an der Maschine konkrete Handlungsempfehlungen, statt nur Daten zu sammeln.
Faktor Mensch und Organisation
Das MIT fand heraus: Technik ist selten das Problem. Es sind die organisatorischen Hürden. Unternehmen, die sich externe Expertise und spezialisierte Software-Partner ins Haus holen, verdoppeln ihre Chance, KI-Projekte erfolgreich in den Regelbetrieb zu überführen. Es geht darum, Fachwissen mit Technologie zu verheiraten.
Wie gelingt der Transfer in den Shopfloor?
- Fokus statt Gießkanne: Identifiziere konkrete Probleme (z.B. Anfahrausschuss) und priorisiere diese nach wirtschaftlichem Mehrwert.
- Integration planen: KI darf keine Insel sein. Die Anbindung an IT- und OT-Systeme muss von Anfang an stehen.
- Externe Power nutzen: Setze auf Partner, die deine Industrie verstehen, um die Kinderkrankheiten von Pilotprojekten zu vermeiden.
- Skalierung: Starte fokussiert, miss den Erfolg anhand harter Kennzahlen (OEE, Ausschussrate) und rolle sodann funktionierende Lösungen breit aus.
Fazit
Wer KI nicht als IT-Projekt, sondern als Werkzeug für den Shopfloor begreift und strategisch implementiert, sichert sich echte Wettbewerbsvorteile.
Die Autorin Dr. Louisa Desel ist Mitgründerin und CEO der OSPHIM GmbH. Das 2024 gegründete Unternehmen entwickelt spezialisierte KI-Lösungen für die Kunststoffindustrie.
Diese 10 Start-ups bauen an der Zukunft der AgriFood-Branche
Die deutsche Start-up-Landschaft verzeichnete 2025 ein Rekordhoch bei Neugründungen. Doch gerade im AgriFood-Sektor ist der Weg vom Prototyp zum Marktführer steinig. Kapitalintensive Hardware und strenge Regulatorik bremsen viele aus. Der Growth Alliance Accelerator zeigt, wie Gründer*innen diese Hürden überspringen – und präsentiert zehn Akteure, die auf der Erfolgsspur sind.
Es ist ein Paradoxon: Die Nachfrage nach nachhaltigen Lebensmitteln und effizienter Landwirtschaft ist so hoch wie nie, doch für Gründer*innen und junge Unternehmen in der AgriFood-Branche bleibt der Markteintritt ein Hürdenlauf. Während Software-Start-ups oft mit geringem Kapital skalieren, kämpfen Food- und AgTech-Pioniere mit der „Hardware-Falle“. Sie benötigen teure Produktionsanlagen, Labore und müssen langwierige Zulassungsverfahren (z.B. Novel-Food-Verordnung) durchlaufen.
Dennoch ist die Branche im Aufwind: Laut dem Deutschen Startup Monitor und aktuellen Zahlen des Startup-Verbands stiegen die Gründungszahlen 2025 um beachtliche 29 Prozent. Das Kapital ist da, doch es fließt selektiv. Investor*innen suchen heute keine reinen Ideen mehr, sondern validierte Geschäftsmodelle mit technologischem Tiefgang (DeepTech). Genau hier setzte das Finale des Growth Alliance Accelerator 2025 am 28. Januar 2026 in Frankfurt/Main an.
Brückenschlag zwischen Acker und Finanzwelt
Initiiert vom TechQuartier und der Landwirtschaftlichen Rentenbank, hat sich der Accelerator als Schmiede für die „Scale-up“-Phase etabliert. Vier Monate lang wurden zehn Start-ups, die bereits eine Nutzer*innenbasis vorweisen konnten, fit für die nächste Finanzierungsrunde gemacht.
Das Programm adressierte genau die Pain Points der Branche: Verhandlungstaktik, Rechtsfragen und vor allem den Zugang zu Kapital. Ein Highlight war das Investor Dinner im November 2025, bei dem die Gründer*innen direkten Zugang zu Risikokapitalgeber*innen erhielten – in der aktuellen Marktphase ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Die „Class of 2025“: Wer die Transformation treibt
Die zehn Absolvent*innen decken die gesamte Wertschöpfungskette ab – vom Boden über das Labor bis zum Supermarktregal. Hier ein Blick auf die Köpfe hinter den Innovationen:
1. High-Tech auf dem Acker: Robotik und Daten
Die Digitalisierung der Landwirtschaft (Smart Farming) ist der stärkste Hebel für mehr Effizienz.
Paltech GmbH
Die Brüder Felix und Florian Schiegg gründeten 2022 Paltech zusammen mit Jorge Decombe im Allgäu. Ihr autonomer Roboter für chemiefreie Unkrautbekämpfung im Grünland ist eine Antwort auf strengere Pestizid-Gesetze und Personalmangel.
Bacchus Software GmbH
Das 2023 gegründete Start-up bacchus Weinbau-Software um das Trio Maximilian Dick, Julian Herrlich und Philipp Bletzer digitalisiert den Weinbau. Ihre Software ersetzt das händische Fahrtenbuch und koordiniert die komplette Weinbergsarbeit.
Agrario Energy
Die Energiewende macht Landwirt*innen zu Energiewirt*innen. Seit 2023 bieten die Gründer Alexander von Breitenbach und Chris Weber mit Agrario Energy eine unabhängige Vergleichsplattform, die Flächeneigentümer mit Betreiber*innen von Erneuerbare-Energien-Anlagen zusammenbringt.
2. Deep Tech & Sicherheit: Das Labor als Wächter
Lebensmittelsicherheit wird durch globale Lieferketten immer komplexer. Hier setzen wissenschaftsbasierte Ausgründungen an.
NanoStruct GmbH
NanoStruct wurde 2021 als Spin-off der Universität Würzburg gegründet. Das Team nutzt Nanotechnologie, um gefährliche Bakterien in Lebensmitteln in Minuten statt Tagen aufzuspüren.
SAFIA Technologies
Gegründet 2020 von Timm Schwaar (aus der Bundesanstalt für Materialforschung), entwickelt das Berliner Start-up SAFIA Technologies Schnelltests für Mykotoxine (Schimmelpilzgifte). Ihre Technologie ermöglicht Laborqualität im Schnelltest-Format.
Landman.Bio
Das noch junge Unternehmen (Gründung 2023) Landman.Bio nutzt Bakteriophagen (Viren, die Bakterien fressen) als natürliche Waffe gegen Pflanzenkrankheiten – eine dringend benötigte Alternative zu Antibiotika und klassischen Pestiziden in der Nutzpflanzenzucht.
3. Sustainability & Climate: Kohlenstoff als Währung
CO2-Tracking ist kein Marketing-Gimmick mehr, sondern ökonomische Notwendigkeit.
CinSOIL
Das 2024 in Berlin gegründete CinSOIL-Team um Dr. Giorgi Shuradze, Dr. Antonella Succurro und Dr. Tavseef Shah kommt aus der Wissenschaft. Ihr KI-Tool nutzt Satellitendaten, um Bodenkohlenstoff zu erfassen. Das ermöglicht Agrarunternehmen, Dekarbonisierung nicht nur zu behaupten, sondern zu beweisen.
Niatsu
Gegründet 2023 von Marius Semm und Jakob Tresch in Zürich, adressiert Niatsu die Lebensmittelindustrie. Ihre Software berechnet den Product Carbon Footprint (PCF) automatisiert und kostengünstig, was gerade für den Mittelstand entscheidend ist.
4. Future Food
Was wir morgen essen (und trinken).
VANOZZA
Eines der etabliertesten Start-ups der Runde. Gegründet 2019 von Nico Hansen in Hamburg, hat sich Vanozza mit fermentierten Käsealternativen auf Cashew-Basis einen Namen gemacht und arbeitet nun an der „zweiten Generation“ ihrer Produkte.
food42morrow/JUMA
Die Frankfurter Gründer Raoul und Max Kammann sowie Carlos Lopez Granado gründeten die GmbH bereits 2020 und brachten 2022 ihre Marke JUMA (Tee-Eistees auf Guayusa-Basis) auf den Markt. Sie bedienen den Trend zu „Functional Food“.
Fazit
Die AgriFood-Start-ups des Abschlussjahrgangs des Growth Alliance Accelerators 2025 haben die Phase der reinen Ideen-Findung bereits eindrucksvoll gemeistert. Jetzt geht es um Skalierung, industrielle Anwendung und messbaren Impact. Programme wie die Growth Alliance sind dabei der Katalysator, der wissenschaftliche Exzellenz mit dem nötigen Geschäftssinn verbindet.
