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Elegante Geschäftsideen: Schürzen mit Chic
Fair produzierte Arbeitskleidung
Kann Arbeitskleidung faire Produktion, Style und beste Qualität vereinen und gleichzeitig bezahlbar sein? Ja, sie kann – nach Meinung des Start-ups Kaya & Kato, einem Label für fair produzierte Arbeitskleidung.
Aktuell fertigt das Start-up Schürzen und Kochjacken für Endkunden, Gastronomie und Hotellerie sowie Kasacks für Mitarbeiter in Pflege und medizinischen Bereichen. Kaya & Kato verlässt sich nicht nur auf Siegel und Zertifikate – das Kölner Label weiß auch, wer die Baumwolle anbaut, wie sie angebaut wird, wo die Stoffe gesponnen und die Arbeitskleidungsstücke genäht werden – nämlich bei der Caritas Wertearbeit in Köln –, und man kennt Partner und Zulieferer persönlich. Eine faire Geschäftsidee!
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King of Data
Wie Drew Houston seinen Cloud-Service Dropbox aufbaute, dabei der Konkurrenz von Google, Microsoft, Apple und Co. stets um eine Nasenlänge voraus war und wie er sein Start-up aktuell zu einem milliardenschweren Technologie-Unternehmen umbaut.
Dropbox zählt neben Uber, Airbnb und Snapchat zu den am höchsten bewerteten Start-ups weltweit. Auf gut 10 Milliarden US-Dollar wird das 2007 in den USA gegründete Unternehmen aktuell geschätzt, das Vermögen des 33-jährigen Dropbox-Erfinders Drew Houston auf satte 1,2 Milliarden Dollar. Und das trotz der großen Konkurrenz der Tech-Giganten wie Apple, Google, Microsoft und Co., die sich ebenfalls in dem Mega-Business rund um die Cloud positioniert haben.
Drew hat sich mit seinem Co-Gründer Arash Ferdowsi in dieser hart umkämpften Branche binnen weniger Jahre bis an die Spitze gearbeitet. Weder Drew noch Arash sind mediale Stars, sie selbst bleiben lieber im Hintergrund – obwohl ihre Dropbox mit weltweit über 500 Millionen Nutzern als eines der heißesten Start-ups im Silicon-Valley gilt. Umso spannender, sich die beiden Mega-Gründer und ihre Erfolgsstory einmal genauer anzusehen.
Eine Busfahrt mit Folgen
Alles beginnt mit einem Bustrip im Sommer 2006: Der 28-jährige Drew sitzt in einem Fernbus auf dem vierstündigen Weg von Boston nach New York. Drew will die Zeit nutzen, um an seinem Laptop zu arbeiten. Doch dann muss er feststellen, dass er den USB-Stick vergessen hat, auf dem wichtige Dateien gespeichert sind. „Vor meinem geistigen Auge konnte ich den USB-Stick förmlich auf meinem Schreibtisch liegen sehen – an ein Arbeiten während der Busfahrt war somit nicht zu denken“, erinnert sich Drew an diese Situation.
Statt sich nun stundenlang zu ärgern, nutzt der angehende Software-Ingenieur kurzerhand die ihm unfreiwillig geschenkte Zeit, um eine Lösung für sein „Busfahrt-Problem“ zu skizzieren. Die Idee: ein Cloud-Dienst, der Daten so verwaltet und bereithält, dass es den Nutzern auf einfachste Weise möglich ist, online von jedem Ort aus und – besser noch – von jedem Gerät aus auf Dokumente, Fotos, Videos etc. zuzugreifen und diese mit anderen zu teilen. Und zwar so synchronisiert, dass beim Zugriff stets der aktuellste Stand der Daten garantiert ist. Drew entwirft hier sehr ambitionierte Pläne. „Nachdem ich also 15 Minuten lang im Bus Frust geschoben hatte, habe ich damit begonnen, ein paar Codes zu schreiben“, beschreibt er rückblickend die ersten Schritte hin zur Entwicklung seines cloudbasierten Filehosting-Services.
Bits und Bytes im Blut
Das Programmieren hat Drew bereits als Kind für sich entdeckt. Seine Eltern, der Vater Elektroingenieur mit Harvard-Studium, die Mutter Bibliothekarin, schenken ihrem fünfjährigen Sohn einen IBM PC Junior, auf dem dieser zunächst einfach nur spielt. Da Drew aber herausfinden will, wie ein Computerspiel funktioniert, anstatt es einfach nur zu spielen, eignet er sich BASIC an und beginnt zu programmieren. Mit 14 Jahren testet er im Rahmen eines Wettbewerbs die Beta-Version eines Computerspiels auf Herz und Nieren. Angetan von dem Ergebnis, engagieren ihn die Spielehersteller kurzerhand als freien Mitarbeiter – nach Einwilligung seiner Eltern. Während der High-School-Zeit arbeitet Drew nebenher für diverse Softwarefirmen und spürt den Wunsch in sich stärker werden, mal etwas Eigenes zu machen, also selbst einmal eine Firma gründen zu wollen.
Während des Studiums am Massachusetts Institute of Technology (MIT) befasst sich Drew daher auch intensiv mit dem Thema Entrepreneurship. Eine Erkenntnis drängt sich ihm hier schnell auf: „Keiner wird als CEO geboren, auch wenn es in Zeitschriften gern mal so dargestellt wird, als ob man wie Zuckerberg eines Morgens aufwachen würde, um zu wissen, wie man mit einem Milliarden schweren Unternehmen die weltweite Kommunikation neu definiert.“ So war es bei Zuckerberg nicht und so wird es auch nicht bei Drew der Fall sein.
Stattdessen belegt er Kurse in Projektmanagement und lernt, „wie man andere für seine Ideen begeistern kann“. Dabei wird ihm erst so richtig bewusst, dass „man zunächst so mysteriös erscheinende Dinge wie Leadership, Redenhalten oder Management lernen kann“. Als Mitglied des Entrepreneurs Club trifft er erfolgreiche Gründer und MIT-Absolventen und tauscht sich so oft wie möglich mit ihnen aus.
Dies ist ein Auszug aus einem aktuellen Artikel unseres Print-Objekts StartingUp:
Den vollständigen Artikel lesen Sie in der aktuellen StartingUp - Heft 02/16 - ab dem 19. Mai 2016 im Handel oder jederzeit online bestellbar - auch als epaper - in unserem Bestellservice-Bereich
Es kann nur einen geben!
Er ist ein bekennender „Einzeltäter“, und das mit sehr großem Erfolg: Lars Hinrichs hat bereits mehrere Unternehmen gegründet. Mit Firma Nummer drei, dem sozialen Netzwerk XING, wurde er zum reichen Internet-Star. Für den Entrepreneur aus Leidenschaft sind dies nur angenehme Nebeneffekte.
Was als erstes auffällt, wenn man mit ihm spricht: Dass er langsam redet, manchmal längere Pausen zwischen den Sätzen macht, dass er die Worte sorgfältig wählt, erst einmal überlegt, bevor er etwas sagt. Warum man das so nicht erwartet hat? Weil Lars Hinrichs als Internet-Unternehmer in einer schnellen Branche zu Hause ist und bereits mehrere Unternehmen gegründet hat. Wer in so kurzer Zeit ein solches Pensum bewältigt, der muss doch rasant durchs Leben gehen.
Falsch gedacht. Lars Hinrichs rennt nicht, zumindest rennt er nicht mehr. „Ich lerne gerade mit einer völlig neuen Eigenschaft fertig zu werden“, sagt er, „mit dem Faktor Zeit.“ Die braucht er in seiner neuen Funktion als Venture-Capital-Geber und Chef seines aktuellen Unternehmens HackFwd, mit dem er im Sommer 2010 an den Start gegangen ist. HackFwd unterstützt Computerfreaks, in der Szene nennt man sie Geeks, mit Geld und Know-how dabei, aus einer guten Idee ein tragfähiges Unternehmen zu machen. Das klappt aber nicht über Nacht und manchmal klappt es gar nicht. Nur „wenn es gut läuft, bekommt man als Geldgeber etwas zurück“, sagt Hinrichs. Rund ein Dutzend Firmen hat der Hamburger bislang finanziert, „ein paar liegen über den Erwartungen, sind sehr erfolgreich, ein paar haben es nicht geschafft“, sagt Hinrichs. Verkauft hat er noch keine der Firmen. Zurückgekommen ist also noch nichts.
Geld ist nichts für die Bank
Lars Hinrichs kann sich Geduld leisten. Er kann es sich leisten, eine Zeit lang der Geldgeber zu sein. Hinrichs ist schließlich kein armer Mann. Als er 2009 das Internetportal XING an die Burda Digital GmbH, eine Tochter der Burda Media, verkaufte, sind 48 Millionen Euro auf sein Konto geflossen. „Wohin soll ich denn mit dem Geld?“, fragt Hinrichs. „Auf die Bank etwa?“ Lieber steckt er sein Kapital in Computer-Nerds. Für ihn ist das die beste Investition in die Zukunft. Um das, was man mit Geld machen kann, geht es Hinrichs, nicht darum, Geld zu verdienen. Das sei nur ein angenehmer Nebeneffekt, sagt der Vater zweier Söhne. Wer etwas nur des Geldes wegen mache, sei von vorneherein zum Scheitern verurteilt. Hinrichs packt die Dinge aus Leidenschaft an. „Man sollte etwas machen, was einem wirklich liegt“, sagt er.
Spark e-Fuels: Vom Labor-Pitch zum E-Kerosin-Hoffnungsträger
Kerosin aus CO2 & Ökostrom: Wie das Berliner ClimateTech-Start-up Spark e-Fuels das Kostenproblem synthetischer Flugkraftstoffe knacken will. Gründung, Risiken & Chancen im Check.
Geopolitische Spannungen, schwankende Rohölpreise und der drängende Zwang zur Dekarbonisierung machen den Luftverkehr zu einem der am schwersten zu transformierenden Sektoren der Weltwirtschaft. Während Elektroantriebe im PKW-Bereich und auf kurzen Strecken voranschreiten, bleibt der Langstreckenflugverkehr auf absehbare Zeit auf flüssige Kraftstoffe mit hoher Energiedichte angewiesen. Die politische Antwort der Europäischen Union steht mit der ReFuelEU-Aviation-Verordnung bereits fest: Fluggesellschaften müssen schrittweise steigende Quoten an nachhaltigem Flugkraftstoff beimischen, wozu ab dem Ende dieses Jahrzehnts zwingend auch synthetisches E-Kerosin gehört.
Doch E-Kerosin leidet bislang unter einem gravierenden Problem, denn es ist extrem teuer in der Herstellung und am Markt kaum in industriellen Mengen verfügbar. Genau an diesem Nadelöhr setzt das Berliner ClimateTech-Start-up Spark e-Fuels an. Ausgehend von einem Labor an der TU Berlin verspricht das Gründer-Trio, die Herstellungskosten von synthetischem Flugkraftstoff spürbar zu senken, indem eine der teuersten Komponenten der bisherigen Produktion schlicht überflüssig gemacht wird.
Aus der Wissenschaft ins unternehmerische Risiko
Die Entstehungsgeschichte von Spark e-Fuels geht maßgeblich auf die Promotion von Dr. Arno Zimmermann an der TU Berlin zurück. Zimmermann forschte dort intensiv zur Techno-Ökonomie der CO₂-Nutzung und stellte sich die Frage, welche chemischen Pfade zur CO₂-Verwertung nicht nur technisch machbar sind, sondern auch unter realen Marktbedingungen jemals wirtschaftlich rentabel arbeiten können.
Gemeinsam mit dem Physiker Dr. Mathias Bösl und der Chemikerin Dr. Julia Bauer formierte sich im Jahr 2021 das Gründungds-Trio. Alle drei brachten herausragende Ausgangsbedingungen mit. Bösl sammelte nach Arbeiten im Bereich der Kernfusion wertvolle Erfahrungen in der Strategieberatung bei BCG, während Bauer tiefes chemisches Fachwissen einbrachte. Anstatt sichere Laufbahnen in der Wissenschaft, in Konzernen oder in der Beratung weiterzuverfolgen, entschieden sich die drei Promovierten für den Schritt in das Wagnis einer wissenschaftlichen DeepTech-Gründung.
Warum verlässt man den sicheren Hafen von Großindustrie oder Spitzenforschung für ein solches finanzielles und persönliches Risiko? Der Entschluss sei nicht über Nacht gefallen, erinnert sich Julia Bauer an ihre Zeit bei großen Chemiekonzernen: „Ich saß bei BASF und Evonik an Prozessen, die gut liefen, aber eben genau so weiterliefen wie seit Jahrzehnten.“ Die Frustration über die fehlende Gestaltungsmacht wuchs. „Irgendwann wurde mir klar: Wenn ich dort bleibe, verdiene ich mit weniger Aufwand mehr. Verändern kann ich dabei aber nichts“, resümiert die Chemikerin. Der eigentliche Wendepunkt sei dann ein ehrliches Gespräch des Trios gewesen, in dem alle unabhängig voneinander dieselbe fundamentale Frage umtrieb: „Wie bringt man erneuerbaren Strom eigentlich dorthin, wo heute noch fossile Energie den Ton angibt?“ Von da an sei klar gewesen, dass sie dieses Mammutprojekt gemeinsam angehen wollen, anstatt es nur als Randnotiz in ihren jeweiligen Jobs mitzudenken.
Warum Lastflexibilität den Knoten platzen lassen soll
Um die Innovation von Spark e-Fuels zu verstehen, lohnt ein Blick auf das grundlegende Dilemma der E-Fuel-Herstellung. Synthetisches Kerosin entsteht vereinfacht gesagt aus Kohlenstoff und grünem Wasserstoff aus der Elektrolyse mit Ökostrom. Da Wind- und Sonnenenergie jedoch stark fluktuieren, standen herkömmliche chemische Reaktoren bislang vor einer schwierigen Wahl: Entweder läuft der Reaktor nur bei gutem Wetter – was die teuren Anlagen schlecht auslastet – oder man baut riesige Wasserstoff- und Stromspeicher als Puffer. Letzteres verursacht enorm hohe Investitionskosten.
Spark e-Fuels begegnet dieser Herausforderung mit einer proprietären, lastflexiblen Synthesetechnologie, die sich dynamisch an schwankenden Strom anpasst und teure Zwischenspeicher überflüssig machen soll. Doch wie verhindert man, dass Katalysatoren bei solch unregelmäßiger Zufuhr instabil werden oder Schaden nehmen?
„Das war tatsächlich der Kern des Problems, an dem wir am längsten gearbeitet haben“, räumt Julia Bauer ein. Klassische Prozesse bei über 850 Grad seien auf einen absolut gleichmäßigen Betrieb ausgelegt; jede Schwankung führe dort sofort zu Instabilität oder ungewollten Nebenprodukten wie Methan. Die Lösung des Start-ups lag in einem fundamentalen Umdenken: „Wir haben unser Verfahren von Grund auf anders aufgebaut: Durch einen komplett neuartigen Prozess mit sehr hoher CO2-Umwandlung und intrinsischer Flexibilität haben wir es geschafft, das Gesamtsystem zu entkoppeln.“ Dadurch könne jeder Teilschritt eigenständig auf Schwankungen reagieren. Das System arbeite zudem bei deutlich niedrigeren Temperaturen von 600 bis 700 Grad und erreiche im Labor CO-Ausbeuten von teils über 99 Prozent – völlig ohne Nebenprodukte. Anfang des Jahres sei der entscheidende Schritt gelungen, die Technologie vom Quarzglas-Laboraufbau auf Edelstahlreaktoren im Pilotmaßstab zu übertragen. „Wir rechnen mit Effekten, die wir erst in dieser Größenordnung wirklich sehen werden“, gibt sich die Gründerin kämpferisch, „genau deshalb bauen wir die Pilotanlage.“
Kapitalisierung und Meilensteine
Dass dieser Ansatz in der Investor*innenszene auf großes Vertrauen stößt, zeigte sich in der Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 2,3 Millionen Euro, unter anderem durch namhafte VCs wie IBB Ventures, BASF und Voyagers.io. Besonders aufschlussreich ist zudem der Blick auf die Business Angels: Darunter finden sich Ex-Führungskräfte von Shell, Lufthansa, BP und Siemens Energy.
Im kapitalintensiven Chemie-Anlagenbau sind 2,3 Millionen Euro jedoch rasch aufgebraucht. Wie überzeugt man Geldgeber*innen von einer Hardware-Technologie, deren spätere Skalierung astronomische Summen verschlingen wird?
„Wir haben gar nicht versucht, das Risiko kleinzureden, sondern von Anfang an transparent gemacht, dass diese Technologie hohe Kapitalanforderungen hat“, betont Mathias Bösl. Letztlich habe die Investor*innen die konsequente Fokussierung auf das Marktproblem überzeugt: „Die Kosten synthetischer Kraftstoffe müssen runter, sonst bleibt SAF eine Nische.“ Bösl verweist darauf, dass das frische Kapital explizit nur für den Aufbau der Pilotanlage gedacht sei. Die branchenerfahrenen Angels hätten zudem enorm geholfen: „Die kennen die Kapitalintensität des Anlagenbaus aus erster Hand und haben genau deshalb an unseren Ansatz geglaubt, das Investitionsrisiko über ein OEM-Modell mit Partnern zu verteilen, statt jede Anlage selbst zu bauen und zu finanzieren.“
Mit der ersten eigenen Pilotanlage, die seit Anfang 2026 läuft, muss nun der Realitätscheck gelingen. Arno Zimmermann weiß genau, welche Parameter entscheidend sind, um industrielle Abnehmer*innen von der Serienreife zu überzeugen: „Für uns steht vor allem eine Zahl im Zentrum: die CO-Ausbeute unter realen, schwankenden Bedingungen.“ Während man im Labor konstant über 99 Prozent erreicht habe, gehe es nun um die Praxis. „Jetzt konnten wir erfolgreich nachweisen, dass wir auch im Pilotmaßstab die Ausbeute bei wechselnder Stromzufuhr stabil halten können“, freut sich Zimmermann. Langfristig gehe es um die Zuverlässigkeit im wochenlangen Dauerbetrieb und den harten Beweis, tatsächlich mit deutlich weniger Speicherinfrastruktur auszukommen. Zimmermann stellt klar: „Das sind die Kennzahlen, mit denen wir Partner überzeugen wollen – nicht mit einer einmaligen Demonstration, sondern mit ersten, belastbaren Betriebsdaten.“
Kritisch hinterfragt
Bei aller Faszination für die Innovation muss das Geschäftsmodell einer nüchternen Marktanalyse standhalten. Ein zentraler Punkt bleibt das Effizienzparadoxon: Die Umwandlung von Ökostrom zu Kerosin bringt erhebliche Effizienzverluste mit sich. Auch ein noch so flexibler Reaktor kann die Gesetze der Thermodynamik nicht aufheben. Es braucht gigantische Mengen an extrem billigem Strom. Plant Spark e-Fuels seinen Rollout also von Beginn an im Ausland?
Die Gründer*innen machen sich hier keine Illusionen. Zwar sitze das Herz des Teams inklusive Forschung und Pilotanlage in Berlin-Adlershof, doch Arno Zimmermann bringt es auf den Punkt: „Aber für den kommerziellen Rollout im großen Maßstab braucht man extrem günstigen erneuerbaren Strom, und den gibt es in Deutschland aktuell einfach nicht zu den Preisen, die wir für wettbewerbsfähiges Kerosin brauchen.“ Das Geschäftsmodell sei daher von Anfang an international gedacht. Erste Absichtserklärungen gebe es bereits mit Projektentwickler*innen in Südeuropa sowie Anfragen aus Spanien oder Marokko. Mathias Bösl wirft jedoch ein: „Das heißt aber nicht, dass Deutschland komplett raus ist.“ Standorte mit viel Windkraft, etwa die Lausitz, seien denkbar, „sobald sich die Rahmenbedingungen für Ökostrompreise verändern.“
Ein weiteres Nadelöhr ist der Sprung zur kommerziellen Großanlage, der hohe zweistellige Millionenbeträge erfordert. Spark will dieses Bilanzrisiko schlank halten. „Unser Modell ist klar als OEM beziehungsweise Systementwickler ausgelegt“, definiert Bösl die künftige Rolle. „Wir wollen nicht selbst zum Anlagenbetreiber werden, sondern die Schlüsseltechnologie liefern und über Anlagenverkäufe sowie wiederkehrende Einnahmen aus IP-Lizenzen und Services verdienen.“ Angesprochen auf etablierte Konkurrent*innen wie Ineratec oder Synhelion gibt sich der Physiker selbstbewusst: „Es gibt tatsächlich mehrere ernstzunehmende Player im E-Fuel-Bereich, das ist auch gut so, weil der Markt riesig ist und weit über 3.000 neue Anlagen bis 2050 benötigt.“ Das eigene Alleinstellungsmerkmal bleibe der Verzicht auf große Speicher – ein Vorteil, der sich nun im direkten Vergleich beweisen müsse.
Zuletzt könnten die strengen Regularien der Luftfahrt den Markteintritt verzögern. Arno Zimmermann sieht dem Zertifizierungsprozess jedoch gelassen entgegen: „Ein Vorteil von E-Fuels ist, dass es sich um einen Drop-in-Kraftstoff handelt, der über etablierte Zertifizierungspfade in bestehende Luftfahrtinfrastruktur eingebracht werden kann.“ Auf konkrete Abnahmevereinbarungen angesprochen, verweist das Team auf Geheimhaltungsklauseln, lässt aber erste handfeste Erfolge durchblicken: „Wir haben bereits Corporate-Partner für ein gemeinsames Demoprojekt gewonnen, inklusive unterzeichneter Absichtserklärungen für die Kraftstoffabnahme.“ Verbindliche, großvolumige Verträge folgten typischerweise erst mit dem Nachweis der kommerziellen Anlage.
Unsere Einordnung
Für Gründerinnen und Gründer lassen sich aus dem Fall Spark e-Fuels wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Zum einen unterstreicht das Vorgehen die Bedeutung einer marktgetriebenen Entwicklung. Das Team hat nicht nach einer Anwendung für eine bestehende Erfindung gesucht, sondern ist vom drängenden Marktproblem der hohen E-Fuel-Kosten ausgegangen und hat die Lösung techno-ökonomisch rückwärts entwickelt.
Zum anderen zeigt das Beispiel, dass der Schritt aus der akademischen und beruflichen Sicherheit belohnt werden kann. In Deutschland verbleiben noch immer zu viele patentfähige Forschungsergebnisse an den Universitäten, weshalb der Mut der drei Promovierten Vorbildcharakter für das heimische DeepTech-Ökosystem besitzt. Schließlich zeigt die Zusammenstellung der Investor*innen, wie wertvoll ein smartes Syndikat ist. Die Kombination aus spezialisierten Impact-VCs und branchenkundigen Angels liefert nicht nur Kapital, sondern bringt auch das notwendige Know-how zu Regulierung und Zielmärkten an den Tisch.
Spark e-Fuels steht beispielhaft für das Potenzial deutscher Ausgründungen im Klimasektor. Ob der technologische Kniff den Durchbruch bringt, wird sich beim Übergang zur kommerziellen Skalierung zeigen. Ein Erfolg wäre nicht nur für die Luftfahrt ein wichtiger Baustein, sondern auch ein starkes Signal für die gesamte europäische Start-up-Landschaft.
Alarmstufe Rot für Start-ups: Wie „Shadow-KI“ zur unkalkulierbaren Bedrohung wird
Die schnelle Zusammenfassung eines Meetings, rasch generierter Code oder ein übersetztes Dokument: KI macht den Arbeitsalltag effizienter. Doch wenn Mitarbeitende auf eigene Faust Tools nutzen, entsteht eine gefährliche Schatten-IT. Ein aktueller Sicherheitsvorfall zeigt die Risiken – und was Gründer*innen jetzt tun müssen.
Anfang August 2026 schreckte ein massives Datenleck die Tech-Community auf. Beim beliebten KI-Meeting-Assistenten tl;dv wurde eine kritische Sicherheitslücke bekannt. Der Sicherheitsforscher, der unter dem Pseudonym BobDaHacker auftritt, konnte auf 181.874 Meeting-Datensätze zugreifen, die mehr als 84.000 Nutzern zugeordnet waren. Zudem gelang es ihm laut eigenen Angaben, sich in zwei laufende Live-Besprechungen einzuklinken. Auch wenn tl;dv die Lücke rasch schloss und betonte, dass über diese Schwachstelle keine privaten Gesprächsprotokolle oder Aufzeichnungen abrufbar gewesen seien, bleibt ein brisanter Weckruf für Unternehmen.
Für Christoph Knöll, Geschäftsführer der KI-Beratung Neurawork, offenbart dieser Fall ein viel weitreichenderes, oft unterschätztes Problem in der Unternehmenswelt: „Das größte Risiko liegt in der unkontrollierten Nutzung von KI-Tools.“ Oft seien es die Mitarbeitenden selbst, die derartige Anwendungen ohne das Wissen der IT-Abteilung einrichten.
Die unsichtbare Gefahr: Was ist Shadow-KI?
Genau dieses Phänomen bezeichnen Experten als „Shadow-KI“ (Schatten-KI). Es ist die logische, aber heikle Evolution der klassischen Schatten-IT. Während herkömmliche nicht-genehmigte Software oft isolierte Aufgaben erfüllte, werden KI-Tools kontinuierlich mit tiefgreifenden Unternehmensdaten gefüttert – von sensiblen Kundengesprächen über proprietären Code bis hin zu Finanzdaten.
Aktuelle Erhebungen aus dem Jahr 2026 unterstreichen die Brisanz: Gartner schätzt, dass mittlerweile mehr als die Hälfte der Wissensarbeiter*innen KI-Anwendungen ohne ausdrückliche Freigabe für berufliche Zwecke einsetzt. Auch der aktuelle IBM Cost of a Data Breach Report warnt vor den finanziellen Folgen: Datenschutzverletzungen, bei denen Shadow-KI im Spiel ist, erhöhen die ohnehin immensen Kosten eines Breaches im Durchschnitt um rund 670.000 US-Dollar. Gerade für Start-ups, bei denen schnelle Prozesse essenziell sind, kann ein solches Datenleck oder ein Verstoß gegen den strengen EU AI Act existenzbedrohend sein.
Warum ein pauschales Verbot scheitert
Christoph Knöll sieht in der Entstehung von Shadow-KI nicht nur ein Sicherheitsrisiko, sondern primär ein Warnsignal. Es sei ein klares Indiz dafür, dass konkrete Probleme der Belegschaft im Unternehmen nicht ausreichend gelöst würden. Daher seien pauschale Verbote der völlig falsche Ansatz. Sie führen in der Praxis lediglich zum sogenannten Wasserbetteffekt: Die Nutzung weicht auf private Geräte oder schwerer kontrollierbare Kanäle aus, was die Risiken weiter verschärft.
Ohne einen strukturierten Umgang mit künstlicher Intelligenz, so Knöll, suchen sich die Mitarbeitenden unweigerlich ihre eigenen Lösungen – was dazu führt, dass aus vereinzelten Tools schnell ein unkontrollierter Wildwuchs entsteht. Statt zuerst die Frage nach dem passenden Tool zu stellen, sollten Firmen gemeinsam mit ihrem Team analysieren: Wo haken unsere Prozesse, wo geht wertvolle Zeit verloren und an welchen Stellen kann KI eine sinnvolle Hilfestellung bieten?
Drei klassische Fehler begünstigen den Wildwuchs
Nach Erfahrungen der Expert*innen liegen der unkontrollierten KI-Nutzung meist drei grundlegende Management-Fehler zugrunde:
- Die Technologie wird vor das Geschäftsproblem gestellt: Unternehmen führen KI ein, ohne vorab klar zu definieren, welche konkreten Probleme für Kund*innen oder Mitarbeitende damit eigentlich gelöst werden sollen. Erfolgreiche Integration startet jedoch immer bei der Herausforderung, nicht bei der Tool-Auswahl.
- Das Team wird nicht mitgenommen: Selbst die raffinierteste KI-Lösung verpufft, wenn sie im Alltag nicht genutzt wird. Mitarbeitende müssen den Nutzen verstehen und wissen, wie sich ihre Arbeitsweise dadurch positiv verändert.
- Mangelnde Alltagstauglichkeit: Was im Labor oder Pilotprojekt glänzt, läuft in der Praxis oft instabil. KI-Lösungen müssen sicher in die bestehenden Unternehmenssysteme eingebunden, mit hochwertigen Daten gespeist und vor allem dauerhaft zuverlässig betrieben werden.
To-Dos für Gründer*innen: So gelingt der strukturierte Rollout
Ein strukturierter KI-Rollout, der Shadow-KI vorbeugt, basiert auf den drei Säulen Strategie, Architektur und Change-Management. Fehlt auch nur eine dieser Säulen, bleibt der erhoffte wirtschaftliche Nutzen aus. Gründer*innen sollten folgende Schritte sofort einleiten:
- Den echten Bedarf evaluieren (Strategie): Sprich mit deinen Teams. Frage offen: Welche Probleme sollen gelöst werden? Verstehe den Bedarf, bevor du Vorgaben machst oder teure Lizenzen einkaufst.
- Sichere Alternativen bereitstellen (Architektur): Verbiete nicht einfach unsichere Tools, sondern biete nahtlose, sichere Alternativen an. Die KI-Architektur muss gewährleisten, dass Systeme sicher und zuverlässig funktionieren. Implementiere Enterprise-Gateways, die den Abfluss von Unternehmensdaten zu Trainingszwecken verhindern.
- Schulung und Befähigung (Change-Management): Verankere KI-Kompetenz in deiner Unternehmenskultur. Kläre dein Team über die Risiken unautorisierter Datenfreigabe auf und etabliere klare Leitlinien (Governance), damit die neuen Tools auch produktiv und sicher im Alltag genutzt werden.
Fazit
Shadow-KI ist längst in den Büros und Homeoffices der Start-up-Welt angekommen. Der Vorfall um den Meeting-Assistenten tl;dv ist ein unmissverständlicher Weckruf. Gründer*innnen, die KI lediglich als randläufiges IT-Projekt begreifen, greifen zu kurz. Es geht vielmehr um eine strategische Transformation, bei der Sicherheit, Compliance und Produktivität im Einklang stehen müssen.
Karevo: Der 125.000-Euro-Befreiungsschlag von der Knochenarbeit?
Ein Münchner KI-Start-up automatisiert die Kartoffelernte für Familienbetriebe. Wie das TUM-Spin-off den konservativen Agrarmarkt aufmischt – und wo die Risiken des Hardware-Geschäftsmodells liegen.
Es ist laut, staubig und geht extrem auf den Rücken: Die manuelle Auslese am Kartoffelsortiertisch ist eine jener Arbeiten, die in der modernen Landwirtschaft wie ein Relikt aus vergangenen Jahrzehnten wirken. „Kartoffeln sortieren ist Knochenarbeit“, bringt es Benedikt Keßler auf den Punkt. Der Mitgründer des TUM-Spin-offs Karevo weiß genau, wovon er spricht – er ist selbst auf einem Kartoffelhof aufgewachsen. Mit seinem Start-up hat er nun eine KI-gestützte Maschine entwickelt, die bis zu zehn Tonnen Kartoffeln pro Stunde sortieren kann und dabei eine beeindruckende Erkennungsgenauigkeit von 95 Prozent erreicht. Seit Herbst 2025 ist das System erfolgreich auf dem Markt. Für StartingUp haben wir die Technologie, das Team und den hochkompetitiven Agrarmarkt genau unter die Lupe genommen.
Vom elterlichen Hof in den High-Tech-Inkubator
Die Gründerstory von Karevo ist ein Paradebeispiel für problemorientiertes Unternehmertum. Die Idee entstand aus einem echten Schmerzpunkt, wurde aber erst durch das bayerische Elite-Ökosystem zur Marktreife getrieben. Keßler, der Maschinenwesen an der Technischen Universität München (TUM) studierte, begann bereits während seiner Masterarbeit mit der Entwicklung der Technologie. Für Keßler war der Ansporn von Anfang an ein persönlicher: „Ich habe die Maschine entwickelt, die mir auf dem Kartoffelhof meiner Eltern die Knochenarbeit abgenommen hätte“, blickt der Gründer zurück.
Für die professionelle Umsetzung holte er sich Johannes von Wittke an Bord, einen befreundeten Ingenieur-Studenten der OTH Regensburg. Über das Netzwerk von UnternehmerTUM stieß schließlich Felix Beck hinzu, der an der TUM seinen Executive MBA absolviert hat. Nach der offiziellen Gründung im Jahr 2024 durchlief das Trio den UnternehmerTUM Incubator. Den Feinschliff – und die ersten physischen Prototypen – realisierte das Team im Makerspace. Dieser Werdegang belegt einmal mehr die Stärke des Münchner Ökosystems, in dem jährlich über 100 Unternehmen aus der TUM heraus gegründet werden.
Die Technologie: KI im Staub
Optische Sortiermaschinen sind in der Agrarindustrie grundsätzlich kein Novum. Der technologische Burggraben von Karevo liegt jedoch in einer hochspezifischen Nische: Die hauseigene KI, die mit über 100.000 Bildern trainiert wurde, funktioniert ausdrücklich auch bei ungewaschenen Kartoffeln. Das System erkennt nicht nur Fremdkörper, sondern identifiziert auch sieben verschiedene Defekttypen – darunter Fäule, Risse und Drahtwürmer.
„Andere Erkennungsverfahren stoßen bei ungewaschenen Kartoffeln häufig an ihre Grenzen, weil diese je nach Region, Bodentyp oder Lagerbedingungen sehr unterschiedlich aussehen“, erklärt Keßler den Wettbewerbsvorteil. Die KI-Modelle von Karevo können schnell an die spezifischen Kartoffeln des jeweiligen Betriebs angepasst werden.
Um die Hardware-Herausforderungen zu meistern, kooperiert Karevo nach unseren Recherchen mit der Jabelmann Maschinenfabrik, einem Traditionshersteller aus Niedersachsen. Karevo liefert das „Gehirn“ der Maschine (Kameras, Echtzeit-Bildverarbeitung, Auswurfmechanismus), während Jabelmann die robuste Mechanik beisteuert. Ein strategisch kluger Schachzug, um die extrem kapitalintensive eigene Hardware-Produktion und Skalierungsprobleme zu umgehen.
Markt & Wettbewerb: Die Nische der Kleinbetriebe
Karevo positioniert sich gezielt als Lösungsanbieter für Klein- und Familienbetriebe. Der Marktführer-Riege – bestehend aus Konzernen wie Tomra oder Bühler – überlässt man die industriellen Großanlagen. Für kleinere Landwirte waren diese Anlagen bislang schlicht zu teuer, zu groß oder zu kompliziert in der Wartung. Karevo kontert mit Maschinen, die kleiner, günstiger und modular aufgebaut sind. Dadurch wird die Wartung vereinfacht und eine nahtlose Integration in bereits bestehende Hof-Anlagen ermöglicht.
Der Bedarf an Automatisierung ist immens, denn der branchenweite Arbeitskräftemangel setzt die Höfe massiv unter Druck. Landwirt*innen finden kaum noch Personal für die monotone Sortierarbeit. Dennoch ist der adressierte Markt extrem preissensibel.
Geschäftsmodell im Stresstest: Ist das wirklich bezahlbar?
Karevo fokussiert sich auf Kleinbetriebe, fordert diesen jedoch erhebliche Investitionen ab. Aktuelle Branchenrecherchen zeigen, dass das Einstiegsmodell („Duo85“) für rund 75.000 Euro und die Hochleistungsvariante („Trio110“) für 125.000 Euro angeboten werden. Für einen klassischen Direktvermarkter ist dies ein massiver Capital Expenditure (CapEx).
Das Geschäftsmodell profitiert in der aktuellen Go-to-Market-Phase stark von staatlichen Fördermitteln. So können Betriebe, beispielsweise in Niedersachsen, bis zu 40 Prozent Investitionszuschuss für die Anschaffung einer Karevo-Anlage beantragen. Solche subventionsgetriebenen Anschaffungen bergen jedoch ein unternehmerisches Risiko: Sollten agrarpolitische Fördertöpfe gekürzt werden, könnte die Nachfrage bei der kapitalbeschränkten Zielgruppe abrupt einbrechen. Zudem muss sich Karevo der Saisonalität des Geschäfts stellen. Um die Auslastung der teuren Maschinen über das Jahr hinweg zu gewährleisten, wurde die KI bereits so adaptiert, dass sie neben Kartoffeln künftig auch Zwiebeln verarbeiten kann.
Fazit
Karevo ist ein exzellentes Beispiel für den erfolgreichen Brückenschlag zwischen Spitzenforschung und traditionellem Mittelstand. Die technologische Innovation – eine präzise KI-Auslese selbst bei widrigen Bedingungen wie ungewaschenen Knollen – löst ein reales Branchenproblem. Die intelligente Partnerschaft mit einem etablierten Maschinenbauer minimiert zudem das Hardware-Risiko signifikant.
Die größte Hürde für das Start-up wird nun die flächendeckende Vertriebsskalierung sein. Das Team muss beweisen, dass die wirtschaftliche Rechnung nicht nur mit hohen Förderquoten aufgeht, sondern dass die Maschinen auch aus eigener Kraft einen positiven Return on Investment für kleine Familienbetriebe erwirtschaften können. Gelingt dies, hat Karevo das Potenzial, den Standard für die Direktvermarktung von morgen neu zu definieren.
RegTech-Start-up-Report 2026
Wie deutsche RegTech-Start-ups aus dem regulatorischen Wahnsinn der EU ein hochprofitables B2B-SaaS-Modell formen.
Noch vor wenigen Jahren galt der Bereich Compliance als ein notwendiges Übel, das in den Kellern der Rechtsabteilungen vor sich hin schlummerte. Doch dies hat sich dramatisch geändert. Mit dem nun in weiten Teilen greifenden AI Act der Europäischen Union, den massiv verschärften ESG-Reporting-Pflichten der CSRD und drakonischen Lieferkettengesetzen, deren Auflagen Großkonzerne im gnadenlosen Trickle-Down-Effekt an ihre Zulieferer durchreichen, stehen europäische kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor einer bürokratischen Wand, die mit Excel-Tabellen längst nicht mehr zu bezwingen ist.
In diesem scheinbaren regulatorischen Wahnsinn haben findige Gründerinnen und Gründer eine Goldader entdeckt. Sie transformieren die drohende Lähmung der Wirtschaft durch den Einsatz künstlicher Intelligenz in schlanke, hochprofitable B2B-SaaS-Modelle. RegTech und LegalTech sind nicht länger nur defensive Schutzschilde; sie sind zur systemrelevanten Überlebensgarantie der europäischen Industrie aufgestiegen.
Die Marktlage: Wenn Regulierung zum Milliardenmarkt wird
Der europäische RegTech-Markt hat im Jahr 2026 eine Reife erreicht, die selbst kühnste Prognosen in den Schatten stellt. Was als fragmentierter Markt für punktuelle Softwarelösungen begann, hat sich zu einem hochintegrierten Plattform-Ökosystem entwickelt. Der technologische Haupttreiber ist dabei unbestritten Generative KI, gepaart mit spezialisierten Large Language Models (LLMs), die juristische Texte nicht nur auslesen, sondern mit bemerkenswerter juristischer Präzision im spezifischen Unternehmenskontext interpretieren und strukturieren können. Eine aktuelle Branchenanalyse des Digitalverbands Bitkom aus dem Frühjahr 2026 belegt diese tektonische Verschiebung eindrucksvoll: Allein im vergangenen Jahr flossen rund 1,4 Milliarden Euro an Risikokapital in europäische Legal- und RegTechs.
Auch der KfW-Gründungsmonitor attestiert dem Sektor ein überdurchschnittliches Wachstum, das selbst die wilden Hype-Zyklen der traditionellen FinTechs übertrifft. Investoren sehen dabei vor allem hochattraktive und realistische Unternehmensbewertungen, die durch extrem niedrige Churn-Rates gestützt werden. Die betriebswirtschaftliche Logik dahinter ist simpel wie bestechend: Wer als Mittelständler ein funktionierendes Compliance-System einmal erfolgreich in seine Kernprozesse und ERP-Infrastruktur integriert hat, wechselt seinen Anbieter so gut wie nie wieder.
Die neuen Treiber: Von der Lieferkette bis zur KI-Governance
Wer den Markt heute verstehen will, muss den Blick über offensichtliche Vertragsmanagement-Tools hinaus richten. In diesem Jahr dominieren drei hochspezifische Sub-Sektoren das Geschehen. Zunächst ist da das Automated ESG Data Sourcing. Unternehmen müssen längst nicht mehr nur CO2-Ausstöße grob schätzen, sondern die berüchtigten Scope-3-Emissionen ihrer gesamten Lieferkette granular und revisionssicher nachweisen.
Ein weiterer explosiver Treiber ist das AI Act Compliance Monitoring, eine völlig neue Software-Kategorie, die KI-Modelle innerhalb von Konzernen kontinuierlich auf Bias, algorithmische Transparenz und strikte Risikoklassifizierungen nach EU-Vorgaben prüft.
Hinzu kommt das Dynamic Supply Chain Mapping, bei dem Algorithmen globale Lieferketten permanent auf Menschenrechtsverletzungen und geopolitische Sanktionen scannen. Diese neuen Felder bauen auf dem robusten Fundament auf, das etablierte Pioniere der ersten Stunde gegossen haben. Unternehmen wie das Münchner Anti-Geldwäsche-Start-up Hawk AI oder die No-Code-Automatisierungsplattform Bryter haben den Enterprise-Kund*innen längst bewiesen, dass sich komplexe regulatorische Prozesse zwar nicht juristisch abwälzen, aber hochgradig effizient durch Algorithmen strukturieren und automatisieren lassen.
Reality Check: Lehren aus dem Millionen-Grab der ersten LegalTech-Welle
Doch der Weg zum heutigen Reifegrad war gepflastert mit schmerzhaften Rückschlägen und verbranntem Risikokapital. Erfahrene Marktbeobachter*innen erinnern sich lebhaft an den spektakulären Fall von Atrium. Das hochgelobte LegalTech des Twitch-Gründers Justin Kan sammelte rund 75 Millionen US-Dollar von Top-Investor*innen wie Andreessen Horowitz ein, nur um krachend zu scheitern, weil es technologische Skalierbarkeit versprach, unter der Haube aber auf teure manuelle Anwaltsarbeit angewiesen war.
Aus solchen historischen Millionen-Gräbern lassen sich heute vier konkrete, fatale Fallstricke für aktuelle Gründer ableiten. Der erste große Fehler liegt in der Fehleinschätzung des B2C- versus B2B-Marktes; LegalTech für Endkonsumenten verbrennt durch astronomische Kundenakquisitionskosten wertvolles Kapital für Einmalnutzer, während B2B-SaaS zwar quälend lange Sales-Zyklen hat, danach aber nachhaltigen Cashflow über Jahre generiert. Der zweite Fallstrick sind ruinöse Unit Economics, die unweigerlich entstehen, wenn KI-Modelle zu stark halluzinieren und teure Juristen als "Human-in-the-loop" jeden Output manuell korrigieren müssen – exakt das Problem, das Atrium das Genick brach. Drittens unterschätzen viele junge Tech-Teams die knallharte Regulatorik der eigenen Lösung, denn wer Compliance-Software verkauft, muss sich bewusst sein, dass er bei algorithmischen Fehlern in kritischen Infrastrukturen oft in die eigene Haftung genommen wird. Der vierte und letzte Sargnagel ist die technologische Isolation: Wer im Jahr 2026 keine offene API-Architektur bietet, die sich nahtlos und sicher in die bestehenden Daten-Silos von SAP, Salesforce oder DATEV einklinkt, verliert jeden Enterprise-Deal bereits in der allerersten Verhandlungsrunde.
Das deutsche Netzwerk: Wo die RegTech-Maschine brummt
Deutschland hat sich in dieser Nische still und heimlich zu einem globalen Schwergewicht entwickelt, getragen von einem polyzentrischen Netzwerk hochspezialisierter Hubs. München verteidigt seinen Ruf als unangefochtene B2B-SaaS-Hauptstadt Europas, massiv befeuert durch die Technische Universität München (TUM), deren spezialisierte TUM Venture Labs gemeinsam mit der appliedAI Initiative tiefes Tech-Wissen direkt mit der ansässigen Dax-Konzernwelt verzahnen. Berlin hingegen fungiert als politischer Nukleus; die direkte Nähe zu den Bundesministerien und der starke Einfluss des Legal Tech Verbands Deutschland ziehen naturgemäß jene Start-ups an, die unmittelbar an der Schnittstelle zu neuen Gesetzesinitiativen und Regierungs-Dashboards arbeiten. Frankfurt am Main übersetzt seine historische FinTech-Dominanz derweil mit Hochdruck in den RegTech-Sektor. Dort ist es neben der Goethe-Universität vor allem die physische Präsenz der BaFin und der Europäischen Zentralbank (EZB), die das Mainhattan-Ökosystem zum idealen Testfeld für komplexe Finanz-Compliance macht. Im Süden des Landes hat sich schließlich der Raum Stuttgart und Karlsruhe als Epizentrum für Supply-Chain-Compliance und industrielle Datensicherheit etabliert – maßgeblich getrieben durch die exzellenten Informatik-Fakultäten des KIT, das renommierte KI-Forschungsnetzwerk Cyber Valley und die schiere Dichte an produzierendem Mittelstand, der unter der Last der neuen Lieferkettengesetze ächzt.
Investor*innen-Radar: Wer finanziert?
Das Ökosystem wird aktuell von einer diversifizierten und äußerst professionellen Investor*innenlandschaft orchestriert. Den Takt geben dabei spezialisierte VCs vor, die tiefes Domänenwissen mitbringen. Fonds wie Senovo, eCAPITAL und Cavalry Ventures haben früh erkannt, dass RegTech keine kurzfristige Wette, sondern ein langfristiges Infrastruktur-Play ist. Gleichzeitig pumpen mittlerweile die Top-Tier Generalisten aggressiv Kapital in den Markt; Namen wie Cherry Ventures, HV Capital und Point Nine sind heute in nahezu jedem signifikanten Cap Table der Branche zu finden. Eine entscheidende Brückenfunktion übernehmen die Corporate VCs der Industrie, darunter Bosch Ventures oder Allianz X, die nicht nur dringend benötigtes Kapital, sondern auch den heiligen Gral des Marktzugangs zu den eigenen Großkund*innen und verwinkelten Lieferketten bieten. Das Fundament dieses Booms bilden jedoch die Frühphasen-Motoren und Business Angels. Founder-Angels wie Hanno Renner von Personio oder spezialisierte LegalTech-Syndikate stellen das erste smarte Kapital zur Verfügung und coachen junge Teams durch das berüchtigte "Tal des Todes" der überdurchschnittlich langen B2B-Sales-Zyklen.
Unsere Top RegTech-und LegalTech-Start-ups (Must-Watch)
Für die nachfolgende Selektion der vielversprechendsten deutschen RegTech- und LegalTech-Start-ups haben wir streng objektivierbare Kriterien angelegt. Zugelassen wurden ausschließlich Unternehmen, deren Gründung im Jahr 2020 oder später erfolgte, um den Fokus auf die neue Generation der B2B-SaaS-Modelle zu legen. Die Auswahl basiert auf der aktuellen Marktrelevanz ihrer Technologie, dem Reifegrad des Geschäftsmodells im direkten Kontext der neuen EU-Gesetzgebung (wie CSRD und AI Act), der Diversität der technologischen Ansätze sowie dem messbaren Vertrauen hochkarätiger institutioneller Investoren in den letzten dokumentierten Finanzierungsrunden.
Tanso (Gründung 2021)
Das Münchner Tanso-Gründungsteam um Till Wiechmann, Gyri Reiersen und Lorenz Hetzel hat die ESG-Berichterstattung für den industriellen Mittelstand dechiffriert. Ihr B2B-SaaS-Modell bricht komplexe CSRD-Vorgaben in automatisierte Workflows herunter, die sich direkt in bestehende ERP-Systeme integrieren lassen. Der technologische USP liegt in der extrem präzisen, branchenspezifischen Emissionsfaktoren-Datenbank, die den manuellen Berechnungsaufwand gen Null senkt. Zuletzt sicherte sich das Team eine signifikante 12-Millionen-Euro-Series-A-Runde, die von den internationalen VCs henQ und Fortino Capital angeführt wurde, während die treuen Frühphasen-Investoren UVC Partners und Capnamic ihre Beteiligungen weiter ausbauten.
Atlas Metrics (Gründung 2021)
Wladimir Nikoluk hat in Berlin mit Atlas Metrics eine Plattform gebaut, die den Austausch von ESG-Daten zwischen Portfoliounternehmen, Banken und Investoren standardisiert. Das B2B-SaaS-Geschäftsmodell fungiert als eine Art verschlüsselter Daten-Hub, der sicherstellt, dass alle Stakeholder audit-sichere Kennzahlen in Echtzeit austauschen können. Der USP ist die kryptografisch gesicherte Nachverfolgbarkeit jedes Datenpunktes. In der letzten signifikanten Series-A-Finanzierungsrunde bewies der britische Fonds MMC Ventures als neuer Lead-Investor starkes Vertrauen in die Skalierbarkeit des Modells, während bestehende Frühphasen-Geldgeber wie Cherry Ventures und b2venture ihr Engagement weiter ausbauten.
Kertos (Gründung 2021)
Das Münchner Kertos-Team bestehend aus Kilian Schmidt, Johannes Hussak und Alexander Prams revolutioniert das Thema Datenschutz und IT-Compliance. Ihr B2B-SaaS-Produkt ist ein Betriebssystem, das Prozesse wie Löschkonzepte und Auskunftsersuchen vollautomatisch über API-Schnittstellen direkt in den Unternehmenssystemen (wie Jira oder Salesforce) ausführt. Diese Executable-Compliance-Technologie grenzt sie scharf von reinen Berater-Tools ab. In der jüngsten Series-A-Runde über 14 Millionen Euro stieg der globale VC Portage als neuer Lead-Investor ein, während Bestandsinvestoren wie Redstone, 10x Founders und seed + speed ihr Vertrauen in das skalierbare Modell bekräftigten.
Kodex AI (Gründung 2022)
Thomas Kaiser und Claus Lang haben mit ihrem Berliner DeepTech Kodex AI den perfekten Zeitpunkt für den KI-Boom abgepasst. Ihr B2B-SaaS-Produkt ist ein hochspezialisiertes Sprachmodell, das ausschließlich für den Compliance-Bedarf von Banken und Versicherungen trainiert wurde. Der technologische USP ist die garantierte Halluzinationsfreiheit und die strenge On-Premise-Fähigkeit, wodurch keine sensiblen Bankdaten ungeschützt in die Public Cloud fließen. Nachdem Frühphasen-Investoren wie signals Venture Capital, Techstars und die Deutsche Bank das initiale Wachstum finanzierten, lieferte das Start-up im Herbst 2025 den ultimativen Beweis für die Attraktivität dieses Milliardenmarktes: Kodex AI wurde in einem aufsehenerregenden Deal vom britischen RegTech-Giganten CUBE Global übernommen.
Sunhat (Gründung 2022)
Lukas Vogt, Alexander Behr und Ali Kamalizade starteten Sunhat in Köln, um Unternehmen vor der Flut komplexer Lieferantenfragebögen zu retten. Das B2B-SaaS-System des Start-ups ("Collaborative Proof Platform") nutzt Generative KI, um eingehende ESG- und Compliance-Fragebögen von Kunden oder Zertifizierern vollautomatisch mit historischen Unternehmensdaten abzugleichen und auditsicher zu beantworten. Die proprietäre Mapping-Engine für unstrukturierte Textdokumente bildet den Kern-USP und senkt den Zeitaufwand massiv. Im Herbst 2025 gelang dem Team der große Sprung: Der auf FinTech und RegTech spezialisierte VC CommerzVentures stieg als neuer Lead-Investor im Rahmen einer 9,2-Millionen-Euro-Series-A-Runde ein, während treue Bestandsinvestoren wie Capnamic und EnBW New Ventures ebenfalls erneut mitzogen.
Fides Technology (Gründung 2021)
Das Münchner Fides-Technology-Gründungsteam um Lisa Gradow, Philippa Peters und Vincent Bobinski operiert tief im Bereich Corporate Governance. Das B2B-SaaS-Geschäftsmodell bietet ein Board-Management-System, das Vorstands- und Aufsichtsratsbeschlüsse, Gesellschafterlisten und rechtliche Pflichten digital und rechtssicher über mehrere Jurisdiktionen hinweg verwaltet. Der USP ist die nahtlose, revisionssichere Verknüpfung von Entity-Management mit dem täglichen operativen Geschäft. Die renommierte VC-Firma La Famiglia (heute Teil des US-Giganten General Catalyst) und Sequoia traten hier früh als Lead-Investoren auf. Im Herbst 2025 lieferte das Team dann das ultimative Ausrufezeichen für diesen Boom-Markt: Fides wurde in einem aufsehenerregenden Deal vom globalen LegalTech-Schwergewicht LegalOn übernommen, um internationale Governance-Prozesse zu verschmelzen.
Briink (Gründung 2021)
Aus dem Berliner Merantix-Ökosystem heraus haben Tomas van der Heijden und Samuel King mit Briink eine KI-Lösung für die Überprüfung der EU-Taxonomie-Konformität geschaffen. Das B2B-SaaS-Modell durchleuchtet riesige, unstrukturierte Dokumentenmengen von Unternehmen, um Beweise für nachhaltige Wirtschaftsaktivitäten zu extrahieren. Der technologische USP liegt im domänenspezifischen Training proprietärer Sprachmodelle auf juristische und ökologische Fachsprache, was Halluzinationen beim Audit massiv reduziert. Nachdem Merantix das Start-up in der absoluten Frühphase begleitete, übernahmen in der letzten signifikanten Millionen-Runde die institutionellen Fonds 13books Capital und EquityPitcher Ventures den Lead, um die Expansion im europäischen Datenmarkt zu finanzieren.
ContractHero (Gründung 2020)
Mit ContractHero adressieren Sebastian Wengryn und Gerry Koch von Berlin aus ein klassisches, aber im Zuge strengerer Lieferkettengesetze wieder massiv drängendes Problem des Mittelstands: das dezentrale Vertragschaos. Die B2B-SaaS-Lösung nutzt Machine Learning, um Verträge automatisch auszulesen, Kündigungsfristen zu überwachen und Compliance-Risiken in Lieferantenverträgen zu flaggen. Der USP ist die radikal einfache Benutzeroberfläche, die im Gegensatz zu schweren Enterprise-Lösungen keine monatelange IT-Implementierung erfordert. Nachdem der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und b2venture das Start-up in der frühen Seed-Phase maßgeblich aufbauten, hat sich ContractHero bis heute durch starke Wachstumsrunden als feste, skalierende Branchengröße etabliert.
Internationaler Ausblick & Fazit: Die nächste Welle rollt an
Während Europa im Jahr 2026 stolz auf sein florierendes, hochreguliertes Compliance-Ökosystem blickt, deuten globale Makro-Trends bereits die nächsten massiven Disruptionen an. Aus den USA schwappt der Trend der "Autonomous Compliance Agents" über – Agentic-AI-Systeme, die nicht nur monitoren, sondern selbstständig und rechtsverbindlich Verträge nachverhandeln, was in der EU bereits jetzt tiefgreifende juristische Abwehrreaktionen auslöst. Asien, insbesondere Singapur, treibt derweil die absolute Standardisierung voran; getrieben durch die Zentralbank MAS kommunizieren RegTechs dort zunehmend über staatlich orchestrierte API-Ökosysteme direkt mit den Behörden, wodurch das klassische Reporting vollständig in prädiktive Echtzeit-Datenströme transformiert wird.
Aus dem Cybersecurity-Hub Israel wiederum sehen wir die Adaption von Confidential Computing und Homomorpher Verschlüsselung (FHE) für Legal-LLMs. Diese kryptografischen Durchbrüche erlauben es erstmals, hochsensible Patente und M&A-Daten durch KI analysieren zu lassen, ohne dass das Sprachmodell selbst jemals Zugriff auf den unverschlüsselten Klartext benötigt.
Für Gründer*innen und Investor*innen hierzulande lautet das ultimative Fazit daher: Wer die dichte EU-Regulatorik als unüberwindbares Hindernis betrachtet, hat das Spielfeld bereits gedanklich verlassen. Wer sie jedoch als den am besten finanzierten, krisensichersten und am stärksten wachsenden B2B-SaaS-Markt dieses Jahrzehnts versteht, hat gerade erst angefangen, richtig Geld zu verdienen.
Sheap: Wie Roman Wolf (15) den Prospekt-Dschungel digitalisiert
Zwischen Hausaufgaben und Coden am Küchentisch: Der 15-jährige Roman Wolf aus dem fränkischen Donnersdorf hat mit Sheap eine KI-gestützte App gebaut, die Supermarkt-Angebote automatisch in Rezepte verwandelt.
Wer beim Wocheneinkauf sparen möchte, kennt das Ritual: Das analoge Durchblättern bunter Supermarktprospekte, das manuelle Vergleichen von Preisen und die mühsame Frage, welche Mahlzeiten sich aus den reduzierten Produkten sinnvoll kombinieren lassen. In Zeiten spürbarer Inflation und hoher Lebensmittelpreise ist das für viele längst finanzielle Notwendigkeit. Für Roman Wolf war dieses Alltagsproblem der Startschuss für sein erstes eigenes Tech-Unternehmen.
Als eines von sechs Kindern wuchs der Schüler in einem Haushalt auf, in dem der Wocheneinkauf logistisch und finanziell ins Gewicht fiel. „Bei uns zuhause war Einkaufen immer ein großes Thema“, erinnert sich Wolf. Dabei fiel ihm ein grundlegendes Problem auf: „Angebote und Rezepte sind eigentlich immer getrennt. Entweder schaust du, was gerade günstig ist, oder du suchst ein Rezept.“ Beides manuell zusammenzubringen, kostete viel Zeit und Nerven. „Das muss doch einfacher gehen“, schoss es dem Jugendlichen durch den Kopf. So wurde Sheap geboren.
Unter diesem Namen hat der 15-Jährige eine App entwickelt, die wöchentlich die aktuellen Angebote von über neun Supermarktketten – darunter Aldi, Lidl, Rewe und Kaufland – aggregiert. Der Clou: Die App generiert aus den Angebotsdaten wöchentlich über 270 fertige Rezepte. „Klassische Rezept-Apps starten meistens beim Rezept. Angebotsportale starten beim Preis. Sheap verbindet beides“, bringt es der Gründer auf den Punkt.
Vom analogen Schmerz zur App in Rekordzeit
Bemerkenswert ist das konsequente Lean-Startup-Vorgehen. In gerade einmal vier Monaten zog Wolf das Projekt von der Idee bis zur Veröffentlichung durch. Dabei ist er kein bloßer Ideengeber, der eine Agentur beauftragt hat. Seine ersten Programmiererfahrungen sammelte er bereits mit elf Jahren beim Bau kleiner Spiele. Für Sheap brachte er sich das nötige Wissen durch Online-Kurse und Ausprobieren kurzerhand selbst wieder bei.
„Ja, das hat auf jeden Fall einiges an Nerven gekostet!“, gibt der Schüler unumwunden zu. Gleichzeitig verweist er auf technologische Schützenhilfe: „Heute gibt es mit KI unglaublich viele Möglichkeiten, die Entwicklung von Software effizienter zu machen. Da konnte ich mir auch die ein oder andere Stunde sparen.“
Die Update-Historie in den App-Stores belegt seine technische Disziplin. Fast wöchentlich spielt er Verbesserungen aus, integriert etwa Gamification-Elemente wie ein Spar-Dashboard, das den Nutzer*innen ihre finanzielle Ersparnis aufzeigt.
Accelerator-Weihen und der Kampf mit der Bürokratie
Dass es sich bei Sheap um ein ernstzunehmendes Produkt handelt, zeigen knapp 2.000 Nutzer*innen sowie die Finalteilnahme am FLIGHT Accelerator der Startbahn27 in Schweinfurt. Doch wer als 15-Jähriger gründet, stößt rechtlich schnell an harte Grenzen. Vertreten wird das Start-up daher pragmatisch durch die familiäre „Wolfs Vermietungs GbR“.
Seine Eltern hätten ihn von Anfang an unterstützt, betont der Gründer. Einen großen Pitch am Küchentisch brauchte es nicht. „Die Lösung mit der GbR war keine lange Diskussion, sondern vor allem eine praktische Möglichkeit, um die rechtlichen Voraussetzungen in der Anfangsphase zu erfüllen“, erklärt Wolf. Dennoch ist er sich bewusst, dass mit dem Wachstum auch die Verantwortung wächst. „Deshalb ist eine Umwandlung in eine UG bereits in Planung“, so der Jungunternehmer.
B2C-Haifischbecken und offene Daten-Fragen
Trotz des rasanten Starts bewegt sich das Modell in einem schwierigen Markt: Nutzer*innen sind kostenlose Rezept-Apps gewöhnt. Die Frage, woher die Echtzeit-Daten der Supermärkte stammen – ob über offizielle Schnittstellen oder mühsames Web-Scraping –, ließ der Gründer unbeantwortet. Bezüglich der Serverkosten gibt er sich jedoch transparent: „Aktuell tragen ich und meine Eltern die laufenden Kosten.“ Diese seien noch überschaubar, doch der Schüler gibt die Marschroute klar vor: „Sicherlich ist es mein Ziel, in den nächsten Monaten ins Plus zu ziehen.“
Ein lukrativer Ausweg aus der Monetarisierungsfalle ist der Schritt in den B2B-Bereich. Wolf führt bereits erste Gespräche mit Supermärkten und großen Einzelhandelsgruppen. Wer vermutet, gestandene Kaufleute würden einen 15-Jährigen belächeln, irrt. „Ich hatte erwartet, dass ich mich vielleicht drei- bis viermal öfter durchsetzen muss, aber das Gegenteil ist der Fall“, so Wolf. „Es sind immer Gespräche auf Augenhöhe.“
Der Burggraben gegen die Branchenriesen
Dennoch bleibt die Konkurrenz durch Riesen wie KaufDA oder Rewe ein Thema. Was passiert, wenn die Großen das Modell in ihre eigenen Apps einbauen? „Das ist die Frage, die mich noch am unsichersten macht“, räumt er ehrlich ein. Die großen Player hätten Budgets und Teams, die er nie einholen könne. Sein eigener Burggraben sei die extreme Agilität: „Wenn jemand mir heute Feedback schreibt, kann ich übermorgen ein Update rausspielen. Kein Meeting, kein Freigabeprozess, keine Quartalsstrategie.“
Langfristig, so betont der Gründer, suche er ohnehin nicht die Konfrontation. „Ich will gar kein Gegner der großen Ketten sein, ich will ihr Partner werden.“ Wenn Sheap dem Supermarkt helfe, rabattierte Waren cleverer zu vermarkten, ändere sich die Dynamik: „Dann bin ich nicht mehr der Außenseiter, den sie fürchten müssen, sondern jemand, mit dem sie bauen wollen. Auf diesen Moment arbeite ich hin.“
Fazit: Machen statt Planen
Roman Wolf und Sheap sind ein Paradebeispiel dafür, wie zugänglich App-Entwicklung geworden ist. Auch wenn die Skalierung im FoodTech-Markt eine massive Hürde bleibt: Wer mit 15 Jahren ein Produkt baut, in Accelerator-Finals steht und auf Augenhöhe mit dem Einzelhandel verhandelt, dem stehen alle Türen offen. Wie Wolf selbst kürzlich riet: „Fangt früher an, als ihr euch bereit fühlt. Holt euch echtes Feedback. Und gebt nicht zu schnell auf.“
„Reichweite ist nicht Wachstum“: Warum Ex-Zalando-Managerin Dr. Saskia Appelhoff heute auf Community-Building setzt
Bei Zalando baute sie laute Massenmarken auf, mit MeNotPause eine Community im Tabu-Markt. Im Interview erklärt Dr. Saskia Appelhoff, warum sie die Corporate-Welt hinter sich ließ und wieso ein treues Netzwerk mächtiger ist als eingekaufte Klicks.
Viele Gründer*innen träumen von der großen Reichweite und dem schnellen Hype. Dr. Saskia Appelhoff weiß, wie das geht: Als Head of Strategic Marketing bei Zalando prägte sie einst die legendäre „Schrei vor Glück“-Kampagne und war später CMO beim FinTech Raisin. Doch mit ihrem eigenen Start-up MeNotPause, einer Plattform für Frauen in den Wechseljahren, wählt sie bewusst einen anderen Weg. Statt Millionenbudgets in reines Performance-Marketing zu pumpen, baut sie in einem oft ignorierten, von Tabus behafteten Markt auf Community und tiefes Vertrauen. Inzwischen erreicht sie damit eine Gemeinschaft von über 40.000 Frauen. Im StartingUp-Interview erklärt Saskia, warum sie die Corporate-Welt hinter sich ließ, wieso ein treues Netzwerk mächtiger ist als eingekaufte Klicks und welche Fehler Start-ups beim Community-Building machen.
Das Interview
Sprung in die Ungewissheit
StartingUp: Saskia, nach Top-Positionen bei Zalando und Raisin: Was war dein Auslöser, die Corporate-Komfortzone zu verlassen und mit MeNotPause das volle Gründerrisiko einzugehen?
Dr. Saskia Appelhoff: Eigentlich zieht sich das durch meine ganze Karriere: Ich wollte immer dort sein, wo etwas gerade entsteht. Bei Zalando war ich Mitarbeiterin Nummer 70, bei Raisin Founding CMO – da war „wenig corporate“. Ich habe in beiden Unternehmen erlebt, welche besondere Dynamik entsteht, wenn noch nicht alles festgelegt ist und man selbst sehr viel steuern, entscheiden und beeinflussen kann. Und genau das hat mich immer gereizt: nicht nur eine bestehende Struktur zu verwalten, sondern etwas mit aufzubauen, das wachsen und sich verändern darf. Deshalb war der Schritt in die eigene Gründung für mich weniger ein radikaler Bruch mit der Corporate-Welt als vielmehr der logische nächste Schritt. Mit MeNotPause kam dann ein Thema hinzu, das mich auch persönlich und gesellschaftlich stark beschäftigt hat. Mehr als 9 Millionen Frauen sind aktuell in den Wechseljahren, sind aber häufig schlecht informiert, fühlen sich mit ihren Symptomen nicht ernst genommen oder wissen gar nicht, was gerade mit ihnen passiert. Ich hatte das Gefühl: Hier kann ich meine Erfahrung aus Markenaufbau, Marketing und Wachstum für etwas einsetzen, das nicht nur wirtschaftliches Potenzial hat, sondern wirklich etwas verändert. Natürlich ist es noch einmal etwas anderes, wenn man selbst das volle Risiko trägt. Aber genau darin liegt auch die Freiheit: Wir können die Marke, die Community und das Angebot so aufbauen, wie wir es für richtig halten – nah an den Frauen und mit sehr direktem Feedback. Diese Gestaltungsmöglichkeit war für mich der entscheidende Antrieb.
Zalando vs. Tabu-Markt
StartingUp: Von lauten Zalando-Massenkampagnen zu einem tabuisierten Thema: Wie sehr musstest du dein Marketing-Playbook für den Aufbau von MeNotPause als sensible, vertrauensbasierte Plattform umschreiben?
Dr. Saskia Appelhoff: Die Grundprinzipien guter Markenführung sind gleich geblieben: Man muss die Zielgruppe wirklich verstehen, relevant sein und eine klare Haltung haben. Aber die Art, wie wir Vertrauen aufbauen, ist bei MeNotPause eine völlig andere. Bei einer großen Lifestyle-Marke kann Lautstärke sehr wirkungsvoll sein. Bei einem sensiblen Gesundheitsthema reicht Aufmerksamkeit allein jedoch nicht. Menschen müssen sich sicher, verstanden und respektiert fühlen. Eine Frau, die nachts nicht schläft, plötzlich starke Stimmungsschwankungen erlebt oder sich in ihrem eigenen Körper nicht mehr wiedererkennt, braucht keine perfekte Werbebotschaft. Sie braucht zunächst das Gefühl: Ich bilde mir das nicht ein. Ich bin nicht allein. Und es gibt Möglichkeiten, etwas zu verändern. Deshalb beginnt unser Marketing nicht mit dem Produkt, sondern mit Zuhören. Wir lesen Kommentare und Nachrichten, sprechen mit Frauen, arbeiten eng mit Expertinnen und Experten zusammen und greifen die Fragen auf, die viele Betroffene nicht einmal ihrer Ärztin oder ihrem Partner stellen. Ich habe gelernt, dass eine starke Marke nicht immer diejenige ist, die am lautesten spricht. Gerade in einem Tabumarkt ist es häufig diejenige, die am besten zuhört und die richtigen Worte für etwas findet, das die Zielgruppe bisher selbst kaum benennen konnte.
Die Reichweiten-Falle
StartingUp: Du sagst, Start-ups verwechseln oft Reichweite mit Wachstum. Woran erkennst du das, und ab wann wird der reine Fokus auf „Vanity Metrics“ gefährlich?
Dr. Saskia Appelhoff: Reichweite zeigt zunächst nur, dass etwas gesehen wurde. Sie sagt ja noch nicht, ob Menschen einer Marke vertrauen, wiederkommen, sie weiterempfehlen oder bereit sind, für ihr Angebot zu bezahlen. Die Verwechslung beginnt häufig dann, wenn Gründerinnen und Gründer ihre Entscheidungen vor allem nach Followerzahlen, Views oder kurzfristigen Peaks ausrichten. Ein viraler Beitrag kann sich großartig anfühlen. Wenn danach aber niemand den Newsletter abonniert, ein Angebot nutzt oder dauerhaft Teil der Community wird, war es Aufmerksamkeit, aber noch kein Wachstum. Gefährlich wird es, wenn das Unternehmen beginnt, für den Algorithmus statt für die Kundinnen und Kunden zu arbeiten. Dann wird immer mehr Content produziert, Kampagnen werden immer lauter und Budgets steigen, ohne dass klar ist, welche Beziehung daraus eigentlich entsteht. Für mich sind deshalb andere Fragen entscheidend: Kommen Menschen zurück? Sprechen sie mit uns? Empfehlen sie uns weiter? Verstehen wir besser, was sie brauchen? Und entsteht aus dieser Beziehung irgendwann eine tragfähige wirtschaftliche Verbindung? Reichweite kann der Anfang von Wachstum sein. Aber sie ist nicht das Ziel. Echte Markenstärke zeigt sich nicht darin, wie viele Menschen einmal hingeschaut haben, sondern darin, wie viele bleiben.
Community statt Kampagne
StartingUp: Hinter dem Buzzword „Community“ steckt oft nur ein Instagram-Account. Was ist für dich der strategische Unterschied zwischen einem reinen Marketing-Kanal und einer echten, wachstumstreibenden Community wie dem MeNotPause Circle?
Dr. Saskia Appelhoff: Ein Marketing-Kanal funktioniert überwiegend in eine Richtung: Eine Marke sendet, die Zielgruppe empfängt. Eine Community lebt dagegen davon, dass Beziehungen in viele Richtungen entstehen: zwischen der Marke und den Mitgliedern, aber vor allem auch zwischen den Mitgliedern selbst. Eine echte Community erkennt man für mich daran, dass Menschen nicht nur wegen des Contents kommen, sondern wegen des Gefühls, Teil von etwas zu sein. Sie stellen Fragen, teilen Erfahrungen, helfen einander und bringen Themen ein, die wir als Unternehmen vielleicht noch gar nicht auf dem Radar hatten. Gerade bei den Wechseljahren ist dieser Austausch enorm wichtig. Viele Frauen haben jahrelang gedacht, sie seien mit ihren Beschwerden allein. Wenn dann eine andere Frau sagt: „Das kenne ich auch“, verändert das sehr viel. Es nimmt Scham, schafft Orientierung und gibt häufig den Anstoß, sich Unterstützung zu holen. Strategisch ist eine Community außerdem ein extrem wertvoller Resonanzraum. Wir entwickeln nicht im luftleeren Raum, sondern erhalten laufend Rückmeldung: Welche Fragen sind ungelöst? Welche Formate helfen wirklich? Wo braucht es mehr medizinische Einordnung, wo mehr Alltagstauglichkeit? Aber man darf Community nicht als kostenlosen Vertriebskanal missverstehen. Wer nur dann mit Menschen spricht, wenn er etwas verkaufen möchte, baut keine Community auf. Vertrauen entsteht durch Kontinuität, Ehrlichkeit und echten Mehrwert. Monetarisierung kann daraus entstehen, sie darf aber nicht der einzige Grund für die Beziehung sein.
Die ersten echten Fans
StartingUp: Vertrauen wächst langsam. Wie hast du ohne großes Budget die Anfangsphase überbrückt, um das Community-„Flywheel“ in Gang zu setzen und erste „True Fans“ zu gewinnen?
Dr. Saskia Appelhoff: Wir haben am Anfang versucht, möglichst relevant zu sein. Bevor wir viele Angebote entwickelt haben, haben wir zugehört und gefragt. Qualitativ und quantitativ. Unter anderem haben wir eine Befragung mit rund 700 Frauen durchgeführt. Dazu kamen persönliche Gespräche, Nachrichten, Kommentare und Interviews mit Expertinnen und Experten. Wir wollten verstehen, welche Fragen Frauen tatsächlich beschäftigen. Unsere ersten loyalen Community-Mitglieder haben wir daher durch einen der viele kleinen Vertrauensmomente gewonnen: eine verständliche Erklärung, eine ehrliche Antwort auf eine Nachricht, ein Inhalt, bei dem eine Frau dachte: Endlich spricht es jemand aus. Gerade in der Anfangsphase war ich selbst sehr sichtbar und nahbar. Ich habe auf Kommentare reagiert, Fragen beantwortet und auch offen gesagt, wenn wir auf etwas noch keine Antwort hatten. Diese Nähe lässt sich später natürlich nicht vollständig skalieren, aber sie prägt die Kultur einer Community. Das Flywheel beginnt aus meiner Sicht nicht mit Reichweite, sondern mit Relevanz. Wenn die ersten Menschen wirklich überzeugt sind, werden sie zu Multiplikatorinnen. Sie teilen Beiträge, erzählen Freundinnen davon und bringen neue Menschen mit. Dieses Wachstum ist langsamer als eingekaufte Reichweite, aber oft wesentlich stabiler.
Marketing für Tabus
StartingUp: Wie bereits erwähnt: Die Wechseljahre sind oft noch ein Tabu. Wie vermarktest du ein Produkt, wenn die betroffene Zielgruppe die offene Auseinandersetzung oder den Suchbegriff anfangs meidet?
Dr. Saskia Appelhoff: Wir starten häufig nicht mit dem Begriff „Wechseljahre“, sondern mit der konkreten Lebensrealität der Frauen. Viele suchen nicht nach „Perimenopause“, sondern nach Schlafproblemen, Gewichtszunahme, Gelenkschmerzen, Schwindel, Stimmungsschwankungen, Erschöpfung oder Libidoverlust. Manche gehen jahrelang von Facharzt zu Facharzt, ohne dass jemand die Symptome zusammendenkt. Deshalb müssen wir dort ansetzen, wo die Frau gerade steht und nicht dort, wo wir sie gern hätten. Wir benennen das Symptom, schaffen einen Wiedererkennungsmoment und ordnen dann ein, dass Hormone eine mögliche Rolle spielen können. Ohne Panik zu machen, ohne Ferndiagnosen und ohne zu behaupten, es gebe eine Lösung für alle. Wichtig ist auch die Tonalität. Gesundheitsthemen werden häufig entweder sehr klinisch oder sehr problemorientiert kommuniziert. Wir wollen medizinisch fundiert sein, aber trotzdem so sprechen, wie Frauen tatsächlich miteinander sprechen. Dazu gehören Empathie und Ernsthaftigkeit, aber auch Humor. Denn Tabus verschwinden nicht nur durch Fakten. Sie verschwinden auch, wenn Menschen merken, dass sie offen darüber sprechen dürfen.
Die Nischen-Illusion
StartingUp: „Female Founders“-Produkte oder Tabuthemen gelten bei Investor*innen oft als „Nische“. Wie überzeugst du Skeptiker*innen, dass in diesen unterschätzten Märkten hochskalierbare Geschäftsmodelle liegen?
Dr. Saskia Appelhoff: Ich finde es bemerkenswert, wie schnell ein Markt als Nische bezeichnet wird, sobald er vor allem Frauen betrifft. Bei den Wechseljahren sprechen wir nicht über ein seltenes Phänomen, sondern über eine Lebensphase, welche die Hälfte der Bevölkerung betrifft. Jede einzelne Frau geht durch die Wechseljahre. Das Problem ist also nicht, dass der Markt klein ist, sondern dass er lange nicht richtig betrachtet wurde. Unterschätzte Märkte bieten häufig besonders große Chancen, weil die Bedürfnisse real sind, die bestehenden Lösungen aber noch nicht ausreichen. Wenn man es schafft, früh Vertrauen aufbauen und die Zielgruppe wirklich zu verstehen, dann kann man eine sehr starke Position entwickeln. Gleichzeitig reicht gesellschaftliche Relevanz allein natürlich nicht für ein tragfähiges Geschäftsmodell. Auch ein Impact-Unternehmen muss zeigen, welches konkrete Problem es löst, wer dafür bezahlt, wie häufig das Angebot genutzt wird und wie skalierbar die Lösung ist. Diese wirtschaftliche Klarheit ist wichtig, auch gegenüber uns selbst. Die Wechseljahre sind ein großer Markt, Millionen Frauen sind betroffen – und viele ihrer Bedürfnisse werden bis heute nicht gut bedient. Genau darin liegt die Chance: ein relevantes Problem wirklich zu lösen und daraus ein tragfähiges Unternehmen aufzubauen. Dass wir damit gleichzeitig das Leben vieler Frauen verbessern, ist für mich kein netter Nebeneffekt, sondern ein klarer Vorteil.
Das größte Fuck-up
StartingUp: Rückblickend auf die ersten zwei Jahre: Welchen strategischen Fehler hast du gemacht, vor dem du unsere Leser*innen unbedingt bewahren möchtest?
Dr. Saskia Appelhoff: Wir haben zu früh zu viele Dinge gleichzeitig entwickelt. Wenn man nah an einer Community arbeitet, hört man jeden Tag neue Wünsche: ein Kurs zu Schlaf, ein Webinar zu Hormonen, ein Austauschformat, ein Guide, ein Event. Und weil alle diese Bedürfnisse berechtigt sind, ist die Versuchung groß, für jedes einzelne sofort ein Angebot zu bauen. Das bedeutet sehr schnell, viel Komplexität. Ich würde heute früher und konsequenter fragen: Welches eine Problem lösen wir besonders gut? Welches Angebot hat für die Kundin einen klaren, wiederkehrenden Wert? Und was ist unser Fokus für die nächsten 3 bis 6 Monate. Mein Rat wäre deshalb: Baut früh Nähe auf, aber verliert euch nicht in jedem Wunsch. Hört genau hin und entscheidet dann sehr klar, was ihr nicht macht. Fokus ist gerade in einer frühen Phase eine Überlebensstrategie.
StartingUp: Saskia Appelhoff, danke für die spannenden Insights!
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
DRIK 17: Smartes Gadget, skalierbares Business?
Nach rund zwei Jahren Entwicklungszeit und einer erfolgreichen Crowdfunding-Kampagne im Spätsommer 2025 hat das bayerische Start-up DRIK 17 im Juli 2026 mit der Auslieferung seines Premierenprodukts begonnen. Die Gründer Ralph Seel-Mayer und Emma Ehrenberg versprechen mit ihrem DRIK 17 Carrier eine smarte Lösung für ein altbekanntes Platzproblem von Rennrad- und Gravelbike-Fahrer*innen. Doch wie tragfähig ist die Geschäftsidee hinter der Hybrid-Trinkflasche, und wo liegen die Hürden im hart umkämpften Fahrradmarkt?
Der Grundstein für das Start-up, dessen Name sich aus „Drink“, „Kit“ und dem Lösungsprinzip „Trick 17“ zusammensetzt, wurde in einer Lehrveranstaltung an der Hochschule München gelegt. Unterstützt vom Programm exist women und dem Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE), wagte das radsportbegeisterte Duo den Sprung in die Selbständigkeit. Beim SCE handelt es sich um das Gründungszentrum der Hochschule München, das als Start-up-Hub junge Unternehmen von der ersten Ideenentwicklung bis zur Marktreife mit Know-how, Netzwerken, Mentoring und Förderprogrammen begleitet.
Crowdfunding als Markttest
Dass in der Nische eine enorme Nachfrage besteht, bewies die Kickstarter-Kampagne im September 2025: Das Finanzierungsziel von 8.000 Euro war in nur 33 Stunden geknackt, am Ende kamen knapp 12.000 Euro von 218 Unterstützern zusammen. Für komplexe Spritzgusswerkzeuge und eine deutsche Produktion ist das jedoch ein Tropfen auf den heißen Stein.
„Kickstarter war für uns vor allem ein Market Proof – wir wollten zeigen, dass es echte Nachfrage nach unserem Produkt gibt“, betont Ingenieur Ralph Seel-Mayer, der im Team für Zahlen und Partnerschaften zuständig ist. Das eigentliche Startkapital stammte aus einer früheren Trikot-Verkaufsaktion („June of Joy“), flankiert von Fördergeldern wie dem Innovationsgutschein und Fremdkapital. Das SCE habe dem Team dabei den Zugang zu Fördermöglichkeiten erleichtert und als Sparringspartner fungiert, so der Mitgründer.
Die Technik: 450 Milliliter und kein Klappern
Der DRIK 17 Carrier sieht von außen aus wie eine reguläre 850-ml-Flasche. Im Inneren verbirgt sich jedoch ein Zwei-in-Eins-Konzept: 450 ml Platz für Flüssigkeit, gepaart mit einem Stauraum für Werkzeug, Ersatzschläuche oder CO₂-Kartuschen. Eine passgenaue Stofftasche verhindert störendes Klappern auf Schotterpisten. Zudem lagert das Konzept harte, potenziell rückenverletzende Metallgegenstände aus den Trikottaschen sicher in den Rahmen aus.
Doch Flüssigkeit und Gegenstände auf engstem Raum zu vereinen, barg technologische Tücken. „Die größte Herausforderung war, die beiden Funktionen sinnvoll miteinander zu kombinieren“, räumt Seel-Mayer ein. Es ging vor allem darum, das System für wirtschaftliche Blasform- und Spritzgussverfahren zu optimieren. „Genau diese Balance hat uns die meiste Entwicklungszeit gekostet“, fasst er zusammen.
Produkt-Designerin Emma Ehrenberg ergänzt, dass unzählige Iterationen nötig waren, um Technik und Ästhetik zu vereinen. „Durch den 3D-Druck konnten wir sehr schnell neue Varianten entwickeln und testen“, erklärt sie den rasanten Prototypen-Prozess. „Unser Ziel war immer, dass die User Experience im Vordergrund steht.“
Kritisch hinterfragt: Nische oder Massenmarkt?
Trotz des runden Marktstarts muss sich das Hardware-Start-up im rauen Konsumgüterbereich beweisen. Dabei offenbaren sich drei zentrale Knackpunkte:
1. Das Volumen-Dilemma: Wer den DRIK 17 Carrier nutzt, opfert effektiv rund 400 ml Trinkvolumen im Vergleich zu einer Standard-850-ml-Flasche – ein potenzielles K.-o.-Kriterium für Langstreckenfahrer*innen. Emma Ehrenberg kontert diese Bedenken resolut: „Die 450 ml sind für uns kein Kompromiss, sondern eine bewusst gewählte Balance aus Trinkvolumen und Stauraum.“ Sie argumentiert, dass das Volumen zusammen mit einer zweiten Flasche für viele Ausfahrten genüge und das Fach auch für Kohlenhydratpulver genutzt werden könne, um unterwegs lediglich Wasser nachzufüllen.
2. Margendruck durch „Made in Germany“: Ein Preis von rund 44 Euro ist ambitioniert, und die teure Produktion in Deutschland drückt die Rohmarge. Will das Duo zweistufig über den Fachhandel wachsen, fordern Händler*innen ihren Anteil. Auf die Frage, wie realistisch der Sprung in den B2B-Markt unter diesen Umständen sei, reagiert Seel-Mayer optimistisch, bleibt bezüglich konkreter Margen-Kalkulationen aber vage: Man schätze vor allem die schnellen Entwicklungswege und führe bereits Gespräche mit dem Handel. „Eine Verlagerung der Produktion schließen wir zum jetzigen Zeitpunkt aus“, versichert der Gründer.
3. Das Single-Product-Risiko: Die Kund*innenakquisitionskosten für ein einzelnes Zubehörteil im Direct-to-Consumer-Geschäft sind hoch. Um den Customer Lifetime Value zu steigern, muss schnell ein Ökosystem her. „Bereits konkret geplant ist eine reine Trinkflasche, die die gleiche Designsprache aufgreift“, verrät Ehrenberg. Ein mutiger Schritt, denn ohne das smarte Werkzeugfach begibt sich das Start-up in einen stark gesättigten Markt, der stark über den Preis dominiert wird. Zudem arbeite man an verschiedenen Compartments und Equipment-Kits für das modulare System.
Kampf gegen die Branchenriesen
Sollten Branchenriesen wie SKS oder Specialized das – wenn auch zum Patent angemeldete – Multi-Storage-Konzept kopieren, droht ein ungleicher Verdrängungswettbewerb. Ralph Seel-Mayer gibt sich angesichts dieses Szenarios gelassen: „Sollten große Marken ähnliche Konzepte entwickeln, wäre das für uns zunächst einmal eine Bestätigung.“ Er verweist auf junge Marken wie Cyclite oder Ryzon, die zeigen, dass Identität und Kund*innennähe heute oft schwerer wiegen als Unternehmensgröße. „Genau diese Nähe lässt sich nur schwer kopieren“, gibt er sich selbstbewusst. Eine charmante, aber riskante Wette: Denn ob ein treuer Kern an Community-Kund*innen ausreicht, um zu überleben, wenn etablierte Riesen das eigene Konzept mit enormer Vertriebspower in jeden Fahrradladen drücken, bleibt die eigentliche Feuerprobe für DRIK 17.
Fazit
Mit dem DRIK 17 Carrier besetzt das Münchner Duo eine clevere Nische zwischen sperrigen Satteltaschen und reinen Werkzeugflaschen, verlangt den Nutzer*innen aber Abstriche bei der Trinkmenge ab. Das Community-Building hat perfekt funktioniert. Nun muss das Team beweisen, dass die Marke auch über ihr Erstlingswerk hinaus skalierbar ist und den Sprung in den Fachhandel übersteht – ohne dass die hohen heimischen Produktionskosten das Wachstum ausbremsen.
Wie ScanlyAI den Markt für Produkt-Listings aufs nächste Level heben will
Das 2021 von Alexander Khramtsov gegründete SFP-IT verspricht mit seiner neuen Lösung „ScanlyAI“ das Ende manueller Produktdatenerfassung. Ein Foto soll genügen, um verkaufsfertige Inserate für eBay, Kleinanzeigen und Co. zu generieren. Doch wie tief ist der technologische Burggraben wirklich, wenn die großen Marktplätze längst eigene KI-Lösungen ausrollen?
Wer im E-Commerce wachsen will, scheitert oft an der profansten aller Aufgaben: der Dateneingabe. Jeder Artikel muss fotografiert, vermessen, beschrieben und bepreist werden – ein enormer Flaschenhals, insbesondere für Händler*innen von Retouren, Restposten oder gebrauchten Ersatzteilen. Genau hier setzt ScanlyAI an, ein neues Produkt der 2021 gegründeten SFP-IT aus dem bayerischen Neusäß.
Die Versprechung klingt nach dem feuchten Traum jedes/jeder Online-Händler*in: Ein Foto via Smartphone-App oder Browser hochladen, und eine KI extrahiert vollautomatisch Marke, Modell, Zustand und technische Eigenschaften. Sogar Barcodes und Etiketten sollen ausgelesen werden, um am Ende einen suchmaschinenoptimierten Titel, eine Beschreibung und einen marktgerechten Preisvorschlag auszuspucken. Die Zeit pro Inserat soll so auf unter eine Minute sinken.
Auf die Frage nach der tatsächlichen Trefferquote im harten E-Commerce-Alltag warnt Gründer Alexander Khramtsov jedoch vor allzu pauschalen Versprechungen. „Eine pauschale Trefferquote wäre unseriös, weil sie stark vom jeweiligen Produkt abhängt“, räumt er ein. Während sich Artikel mit intakten Typenschildern oder Barcodes leicht scannen ließen, erfordere stark beschädigte oder unvollständige Ware mehr Finesse. Deshalb verlasse sich ScanlyAI nicht auf ein einziges Modell, sondern kombiniere Bilderkennung gezielt mit OCR und weiteren Datenquellen. Die KI solle den/die Händler*in ohnehin nicht komplett ersetzen, sondern ihm lediglich den lästigsten Teil der Arbeit abnehmen. Ab wann sich die Software rechnet? „Finanziell lohnt sich ScanlyAI aus meiner Sicht bereits für Händler, die regelmäßig Produkte einstellen“, betont Khramtsov. Wer monatlich hunderte oder gar tausende Artikel verarbeite, spare nicht nur viele Stunden, sondern könne die neu gewonnene Zeit direkt in den Einkauf oder den Kund*innenservice stecken.
Aus der Werkstatt in den Browser
Die Entstehungsgeschichte von ScanlyAI unterscheidet sich vom klassischen Garagen-Start-up-Narrativ. Hinter dem Tool steht die SFP-IT unter der Leitung von Geschäftsführer Alexander Khramtsov. Das Unternehmen – ursprünglich unter dem Namen „new direction systems GmbH“ gestartet – agiert heute als etabliertes Systemhaus, das sich auf Cloud-Plattformen, Digital-Twin-Lösungen und industrielle Automatisierung versteht.
Dieser Hintergrund erklärt den eigentlichen Nukleus von ScanlyAI: Die Software hat ihre Wurzeln in der Identifikation von Kfz-Ersatzteilen. Wer jemals versucht hat, eine gebrauchte Lichtmaschine ohne lesbare Teilenummer korrekt zuzuordnen, kennt das Problem.
Der Ursprung liege tatsächlich in diesem hochkomplexen Bereich, bestätigt der Geschäftsführer. „Dort haben wir ein sehr schwieriges Problem gelöst: Produkte anhand von Fotos und wenigen vorhandenen Informationen möglichst zuverlässig zu identifizieren“, blickt er zurück. Irgendwann sei dem Team klargeworden, dass dieses Identifikations-Nadelöhr genauso bei Retouren oder Restposten existiert. Dass aus einer hochspezialisierten Nischenlösung nun ein breites E-Commerce-Tool für den Massenmarkt pivotierte, ist ein klassischer und kluger Start-up-Move. Die Technologie hatte ihren Proof of Concept im extrem schwierigen Daten-Markt bestanden und wurde nun skaliert. Bemerkenswert dabei ist die völlige Unabhängigkeit von Investoren. „Die Entwicklung wurde komplett aus unserem eigenen Unternehmen finanziert“, erklärt Khramtsov stolz. Man habe bewusst auf externes Kapital verzichtet, um sich die Freiheit zu bewahren, das Produkt „konsequent an den Bedürfnissen unserer Kunden weiterzuentwickeln.“
Wer zahlt für etwas, das eBay auch kann?
Das Geschäftsmodell von ScanlyAI zielt klar auf professionelle Power-Seller*innen und KMU im B2B-Bereich ab. Während private Gelegenheitsverkäufer*innen wohl kaum für ein solches Tool zahlen würden, ist der ROI für gewerbliche Händler*innen durch die immense Zeitersparnis sofort greifbar. Die Funktionen – wie der Massenupload für große Warenbestände und der zentrale Listing-Editor – deuten auf ein klassisches SaaS-Modell hin. SFP-IT setzt hier erfreulicherweise auf ein rein kontingentbasiertes Credit-System (Pay-per-Listing) ohne klassische Abo-Falle.
Doch hier muss sich das Modell kritischen Fragen stellen. Der Markt wächst rasant und die Plattformen selbst, wie etwa eBay, haben längst eigene „Magical Listing“-KI-Tools gebührenfrei in ihre Apps integriert, die ebenfalls aus Fotos Beschreibungen generieren. Direkte Wettbewerber*innen wie Photoroom fischen im selben Teich.
Warum also für ScanlyAI zahlen? „Die KI-Funktionen der Marktplätze sind eine sinnvolle Unterstützung, lösen aber immer nur einen kleinen Teil des gesamten Prozesses“, kontert Khramtsov das drohende Plattform-Risiko. ScanlyAI verstehe sich nicht als Konkurrenz zu eBay und Co., sondern als zentrale, vorgelagerte Plattform. Es gehe darum, Barcodes auszulesen, strukturierte Produktdaten zu generieren und bei Pflichtangaben zu assistieren – völlig unabhängig vom späteren Verkaufskanal. Wer eBays KI nutzt, dessen Daten bleiben bei eBay. Bei ScanlyAI ließen sich die generierten Datensätze hingegen auch ins eigene ERP-System exportieren. „Viele Reseller verkaufen gleichzeitig über mehrere Kanäle. Genau dort spielt ScanlyAI seine Stärken aus, weil die Produktdaten nur einmal erstellt werden müssen“, argumentiert der Gründer.
Wo liegen die Hürden?
Für StartingUp lassen sich beim Blick unter die Haube von ScanlyAI drei zentrale Herausforderungen identifizieren:
- Das Halluzinations-Risiko: KI-Modelle neigen dazu, Lücken kreativ zu füllen. Dichtet die KI bei einem Laptop auf dem Foto fälschlicherweise 16 GB statt 8 GB RAM in die Beschreibung, haftet am Ende der/die Händler*in für den Sachmangel. Beim sensiblen Thema Haftung gibt sich der Gründer ernst, wehrt eine direkte Mithaftung für KI-Aussetzer aber wenig überraschend ab. „Am Ende bleibt die Verantwortung für ein Inserat selbstverständlich beim Verkäufer“, stellt er klar. Dennoch setze man alles daran, Fehler technisch zu minimieren. „ScanlyAI ist bewusst nicht so aufgebaut, dass eine KI einfach irgendeinen Text erzeugt“, versichert Khramtsov. Das System validiere verschiedene Datenquellen gegenseitig; unsichere Angaben würden gar nicht erst übernommen oder zur manuellen Kontrolle markiert. Sein Credo: „Unser Ziel ist deshalb nicht, Vermutungen zu treffen, sondern möglichst belastbare Informationen bereitzustellen.“
- Der technologische Burggraben: SFP-IT spricht von einem proprietären KI-System. In einer Zeit, in der multimodale KI-Modelle wie GPT-4o extrem günstige Bild-zu-Text-APIs bieten, stellt sich die Frage nach der Einzigartigkeit der Basis-Technologie. Nutzt SFP-IT am Ende doch nur fertige Large-Vision-Modelle? Darauf angesprochen gibt sich Khramtsov erfrischend pragmatisch: „Ich glaube, heute entwickelt kaum noch jemand jedes KI-Modell komplett selbst und das muss man auch nicht“, räumt er offen ein. Das Unternehmen verfolge einen technologieoffenen Ansatz und nutze APIs dort, wo es sinnvoll sei, gepaart mit eigenen KI-Modellen für spezielle Verfahren wie OCR, Barcode-Erkennung und Datensynthese. Der wahre Wert liege in der jahrelangen Vorarbeit. „Der eigentliche Mehrwert von ScanlyAI liegt daher nicht in einem einzelnen KI-Modell, sondern in der gesamten Plattform“, so der Gründer. Diese Orchestrierung von KI und eigener Logik lasse sich „nicht durch den Austausch eines einzelnen KI-Modells ersetzen.“
- Abhängigkeit von Schnittstellen: Die direkte Veröffentlichung auf Plattformen wie Kleinanzeigen.de ist ein Segen für Nutzer*innen, aber ein ständiger Kampf für Entwickler*innen. Die APIs dieser Marktplätze sind oft restriktiv, und Änderungen können Drittanbieter*innen -Tools jederzeit ausbremsen.
Unser Fazit
Mit ScanlyAI bringt SFP-IT ein Tool auf den Markt, das ein echtes, schmerzhaftes Problem im E-Commerce löst. Dass die Köpfe dahinter aus der komplexen Ersatzteil-Logistik kommen und bereits Erfahrung mit industrieller Software haben, verleiht dem Produkt eine hohe Glaubwürdigkeit und unterscheidet es von reinen KI-Hype-Start-ups.
Der Erfolg von ScanlyAI wird letztlich nicht davon abhängen, ob es ein einzelnes Foto etwas besser analysiert als die eBay-App. Der entscheidende Hebel ist die tiefe B2B-Integration. Gelingt es ScanlyAI jedoch, sich über APIs nahtlos in die bestehenden Warenwirtschaftssysteme der Händler*innen einzuklinken und dort fehlerfreie, strukturierte Stammdaten anzuliefern, hat das Tool das Potenzial, zu einem wertvollen Standardwerkzeug für den Mittelstand zu reifen. Bleibt es hingegen „nur“ ein weiteres Web-Dashboard, dürfte der Gegenwind der Tech-Giganten schnell spürbar werden.
Genau diese tiefe System-Integration hat Alexander Khramtsov als nächsten großen Meilenstein im Visier. „In den nächsten zwölf Monaten möchten wir weitere Marktplätze und Warenwirtschaftssysteme anbinden und die Automatisierung weiter ausbauen“, kündigt er an. Die Vision des Gründers geht dabei weit über einen einfachen Listing-Editor hinaus. „Langfristig sehe ich ScanlyAI nicht nur als Tool zum Erstellen von Inseraten. Ich möchte eine Plattform schaffen, die den gesamten Prozess rund um die Produkterfassung unterstützt“, formuliert Khramtsov sein ambitioniertes Ziel für die kommenden Jahre. Wenn Reseller dadurch jeden Tag wertvolle Zeit für ihr eigentliches Geschäft gewinnen, „dann haben wir unser Ziel erreicht.“
B2B-EdTech-Start-up-Report
Der biologische Imperativ des Lernens: Wie NeuroTech und B2B-EdTech die Wissensökonomie verschmelzen und welche Start-ups hierzulande tonangebend sind.
Die Ära der passiven Web-Seminare ist endgültig vorbei. Die moderne Wissensökonomie hat eine harte Lektion gelernt: Man kann keine erschöpfte Belegschaft upskillen. Schlafmangel und kognitive Überlastung kosten die globale Wirtschaft jährlich hunderte Milliarden Euro an verlorener Produktivität und Innovationskraft. Genau an dieser Schnittstelle von Biologie und Weiterbildung entfaltet sich ein spannender High-Tech-Wachstumsmarkt unserer Zeit. Lifelong Learning im B2B-Sektor ist nicht mehr nur eine Frage von Content-Management-Systemen, sondern von kognitiver Leistungsfähigkeit. Smarte Textilien, Neuro-Tracker und digitale Schlaf-Coaches transformieren ein biologisches Grundbedürfnis in die Basis erfolgreicher Unternehmensweiterbildung. Für Gründer*innen bedeutet dies eine historische Chance: Wer heute EdTech baut, entwickelt keine reinen Lernplattformen mehr, sondern holistische Systeme für Human Performance. Dieser Report beleuchtet, wie der deutsche Markt diese Fusion aus Neuro-Enhancement und B2B-Learning meistert.
Die Marktlage
Der europäische EdTech-Markt hat die Post-Pandemie-Katerstimmung hinter sich gelassen und präsentiert sich 2026 stark konsolidiert und hochprofitabel. Laut aktuellen Bitkom-Erhebungen fließen mittlerweile rund 40 Prozent der dedizierten HR-Software-Budgets im Mittelstand in datengetriebene Weiterbildungs- und Performance-Tools. Haupttreiber dieser Entwicklung ist die generative künstliche Intelligenz, die nicht nur Lerninhalte in Echtzeit hyperpersonalisiert, sondern sich nahtlos mit biometrischen Daten synchronisiert. Relevante Erhebungen, wie das KfW-Mittelstandspanel, bestätigen die schiere Marktgröße und beziffern die jährlichen Weiterbildungsinvestitionen allein im deutschen Mittelstand auf einen starken zweistelligen Milliardenbetrag. Die Investitionssummen spiegeln diese Reife wider: Während Seed-Runden im Schnitt bei konservativen zwei bis drei Millionen Euro liegen, sehen wir in Series-A- und Series-B-Finanzierungen für skalierbare B2B-SaaS-Modelle wieder realistische, aber gesunde Tickets zwischen 15 und 30 Millionen Euro – weit entfernt von den überhitzten Bewertungen der frühen Zwanzigerjahre, aber getragen von soliden Umsätzen.
Die neuen Treiber
Wer den Markt heute dominieren will, muss über das Offensichtliche hinausblicken. Drei spezifische Sub-Sektoren treiben das Wachstum rasant voran. An erster Stelle steht das sogenannte Neuro-Adaptive Learning. Hierbei wird die Erholungsökonomie direkt in den Lernprozess integriert. Ermüdungserscheinungen werden durch Wearables gemessen, woraufhin die KI-gestützte Lernplattform automatisch das Tempo drosselt oder Mikrolern-Einheiten anbietet. Vorreiter wie die etablierten Corporate-Coaching-Plattformen integrieren längst digitale Schlaf-Coaches in ihre Suiten, da die Neurowissenschaft beweist, dass Tiefschlafphasen für die Gedächtniskonsolidierung essenziell sind.
Der zweite Treiber ist Immersive Skill-Routing via Spatial Computing. AR- und VR-Headsets werden für hochkomplexe Maschinenschulungen und Hochrisiko-Trainings (wie Medizintechnik oder Flugzeugwartung) genutzt. In den Acceleratoren der TUM und des Cyber Valleys entstehen derzeit erste Stealth-Spin-offs, die Spatial Computing direkt mit Echtzeit-EEG-Wearables koppeln, um kognitive Überlastung im Training live zu messen und zu korrigieren.
Der dritte Sektor umfasst Verified Credentialing mittels Blockchain-Technologie, wodurch lebenslange Lernfortschritte fälschungssicher an Personalabteilungen übermittelt werden. Pioniere wie CoachHub haben den Weg geebnet, doch die neuen Treiber gehen tief in die biometrische und technologische Infrastruktur der Unternehmen über.
Reality Check: Gescheiterte Hoffnungen & Lektionen
Doch der Weg in diese profitable Gegenwart war gepflastert mit schmerzhaften Marktkorrekturen. Ein prominentes Beispiel für gescheiterte Hoffnungen war die Insolvenz des Berliner B2B-Coaching-Start-ups Sharpist im Frühjahr 2024, bevor es in Teilen gerettet werden konnte. Trotz massiver Finanzierungsrunden in der Pandemie brach das Modell unter seiner eigenen Kostenstruktur zusammen. Dieser Crash liefert heutigen EdTech-Gründer*innen vier fatale Fallstricke, die es zwingend zu vermeiden gilt.
- Der erste Fallstrick ist die chronische Abhängigkeit von VC-Kapital bei gleichzeitiger Vernachlässigung der Unit Economics; unprofitables Wachstum wird 2026 vom Markt brutal abgestraft.
- Zweitens unterschätzen Gründer*innen noch immer die B2B-Sales-Zyklen. Enterprise-Kunden brauchen oft sechs bis zwölf Monate bis zur Vertragsunterschrift, was eine immense Kapitaldecke erfordert.
- Der dritte Fallstrick ist die mangelnde Beweisführung des ROI. Eine Plattform, die HR-Abteilungen nicht messbar nachweisen kann, dass die Mitarbeitenden durch das Tool produktiver werden oder Kosten sparen, wird in Krisenzeiten sofort gekündigt.
- Viertens scheitern viele an der Regulatorik: Wer heute Gesundheitsdaten (wie Schlaf-Tracking) mit Personalentwicklung kreuzt, rennt ohne lückenlose DSGVO-Compliance und Betriebsrats-Zustimmung ungebremst gegen eine juristische Wand.
Das deutsche Netzwerk (Hotspots)
Die deutsche EdTech- und Neuro-Tech-Landschaft hat sich auf wenige, dafür aber extrem leistungsstarke Hubs konzentriert. München führt das Feld unangefochten an, gestützt durch die Technische Universität München (TUM) und die UnternehmerTUM, die europaweit führend in den Bereichen B2B-SaaS und DeepTech ist; hier entsteht die Hardware für Wearables und komplexe KI-Architekturen. Berlin bleibt das kommerzielle Epizentrum für Skalierung und Sales. Die Dichte an internationalen VCs und die Präsenz der ESMT Berlin befeuern hier vor allem Plattform-Modelle. Ein oft unterschätzter, aber hochrelevanter Hub ist das Cluster Stuttgart/Tübingen. Durch das hier ansässige Cyber Valley – Europas größtes KI-Forschungskonsortium – und exzellente Institute für Kognitionswissenschaften kommen von hier die tiefgreifendsten Algorithmen zur Lernanalyse. Schließlich hat sich die Region Köln/Bonn als unverzichtbarer Knotenpunkt für Corporate Learning etabliert, was nicht zuletzt an der historischen Präsenz großer Telekommunikations- und Medienkonzerne liegt, die als Early Adopter und Co-Innovatoren für Start-ups fungieren.
Investor*innen-Radar
Das Kapitalökosystem für Lifelong Learning hat sich stark professionalisiert und agiert in vier klaren Clustern. Bei den spezialisierten VCs geben europäische Fonds wie Emerge Education und Brighteye Ventures den Ton an; sie verstehen die pädagogischen Nuancen und regulatorischen Hürden wie kein anderer. Im Bereich der Top-Tier Generalisten sind es Schwergewichte wie HV Capital, Cherry Ventures und Point Nine Capital, die vor allem dann investieren, wenn das EdTech-Modell astreine B2B-SaaS-Metriken aufweist und Skalierbarkeit verspricht. Corporate VCs aus der Industrie, allen voran Bertelsmann Next und Holtzbrinck Digital, sichern sich durch strategische Investments frühzeitig die Technologien, die ihr eigenes Verlags- und Bildungsgeschäft digitalisieren. Der wahre Motor der Innovation liegt jedoch in der Frühphase bei erfahrenen Business Angels. Prominente Köpfe wie Verena Pausder treiben die Branche seit Jahren voran, flankiert von starken Angel-Syndikaten wie encourageventures, die gezielt diverses Gründen im Bildungsbereich fördern und Start-ups den entscheidenden ersten Runway sichern.
Die Top Start-ups (Must-Watch)
Die Auswahl der folgenden Top Start-ups erfolgte durch unsere Redaktion auf Basis eines strengen Kriterienkatalogs. Wir bewerteten die aktuelle Marktrelevanz, den technologischen Reifegrad des Produkts, die nachgewiesene Traktion bei B2B-Kunden sowie das Vertrauen namhafter Investoren. Um die Innovationskraft der jüngsten Generation in den Fokus zu rücken, berücksichtigt diese Liste ausschließlich Start-ups mit Hauptsitz in Deutschland und einem Gründungsjahr ab 2020 (bzw. dem unmittelbaren Aufbruch der aktuellen Welle Ende 2019). Die Auswahl reicht von etablierten Kategorie-Führer*innen bis hin zu aufstrebenden Newcomer*innen, die die Grenzen des klassischen E-Learnings sprengen und DeepTech, HR-Tech sowie kognitive Optimierung miteinander vereinen.
Tomorrow University of Applied Sciences
Im Jahr 2020 von Christian Rebernik und Dr. Thomas Funke gegründet, hat sich dieses Start-up zur führenden B2B- und B2C-Plattform für akademisches Upskilling entwickelt. Das Geschäftsmodell ist eine vollwertige, remote-first Universität (SaaS- und Studiengebühren-Modell), deren USP in der challenge-basierten Lernmethodik und einer hochentwickelten App-Architektur liegt, die starre Vorlesungen obsolet macht. Zu den Lead-Investoren der letzten Runden zählen Emerge Education und EduCapital.
DeepSkill
Miriam Mertens und Peter Goeke gründeten DeepSkill im Jahr 2020, um die Soft-Skill-Lücke in Unternehmen zu schließen. Das B2B-SaaS-Modell fungiert als digitale Plattform für ganzheitliche und emotionale Mitarbeiterentwicklung, die datengetriebenes Coaching mit klassischen Lernpfaden verbindet. Der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und diverse Business Angels unterstützen diese Mission, die Menschlichkeit durch Technologie skalierbar zu machen.
Aivy
Ebenfalls 2020 von Florian Dyballa und seinem Team ins Leben gerufen, transformiert Aivy die Art und Weise, wie Potenziale erkannt werden. Das B2B-Geschäftsmodell basiert auf game-basierten Assessments, die psychometrische Daten auswerten, um Mitarbeitern präzise, bias-freie Lern- und Karrierepfade aufzuzeigen. Zu den frühen Geldgebern gehören renommierte HR-Experten und Business Angels wie Matthias Helfrich und Andreas Schmitz (ehem. Personalvorstand Roche), die die tiefe wissenschaftliche Fundierung des USPs schätzen.
Zavvy
Mehmet Yilmaz und Joshua Cornelius (die zuvor bereits Freeletics aufbauten) gründeten Zavvy 2021 als ganzheitliche B2B-SaaS-Lösung für Employee Enablement. Der USP liegt in der nahtlosen Integration von Onboarding, Micro-Learning und Performance-Tracking direkt in Kommunikations-Tools wie Slack und Teams, wodurch Lernen in den täglichen Workflow integriert wird. Der europäische Top-VC La Famiglia führte die Seed-Runde an, begleitet von Picus Capital und Emerge Education, bevor das Start-up Anfang 2024 in einem aufsehenerregenden Exit vom HR-Giganten Deel übernommen wurde.
Edurino
Auch wenn der Fokus zunächst auf der Vorschulbildung liegt, baut das 2021 von Irene Klemm und Franziska Meyer gegründete Start-up die fundamentale Infrastruktur für digitales Lifelong Learning. Ihr Geschäftsmodell kombiniert haptische Spielfiguren mit einer adaptiven Lern-App (B2C & B2B/Kindergärten). Der USP der physisch-digitalen Interaktion wird in Zukunft auch für haptische B2B-Trainings adaptiert. b2venture und DN Capital haben zweistellige Millionenbeträge in diese Vision investiert.
Knowunity
Benedict Kurz, Gregor Weber, Lucas Hild und Yannik Prigl gründeten Knowunity 2020 noch während ihrer eigenen Schulzeit. Ursprünglich als B2C-Marktplatz für Schüler-Zusammenfassungen gestartet, hat sich die Plattform technologisch zu einem globalen, KI-gestützten Lernbegleiter (AI Tutor) entwickelt. Der hochskalierbare USP der Peer-to-Peer-Architektur und das tiefe Gen-Z-Verständnis wecken massiv das Interesse von Konzernen: Im B2B-Bereich nutzen Unternehmen wie Porsche oder Vodafone die Plattform als hochprofitablen Kanal für Employer Branding und extrem frühes Recruiting. Nach Redalpine und Project A in den frühen Phasen hat zuletzt der europäische Top-VC XAnge die 27 Millionen Euro schwere Series-B-Finanzierungsrunde angeführt.
Edyoucated
Von Marius Bicher, Jan Rellermeyer, Marius Karwat und David do O' gegründet, gehört edyoucated zu den führenden deutschen B2B-SaaS-Plattformen für KI-gestütztes Skill-Management. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Lern-Engine, die vorhandene Kompetenzen in Unternehmen analysiert und automatisiert maßgeschneiderte, hochindividuelle Lernpfade zusammensetzt. Der USP liegt in der drastischen Reduzierung von Schulungszeiten bei gleichzeitig höherer Wissensretention. Der europäische Top-VC Earlybird Venture Capital führt das Investorenkonsortium des Unternehmens an.
Internationaler Ausblick & Fazit
Der Blick über die europäischen Grenzen zeigt, dass die Fusion von EdTech und Human Performance gerade erst begonnen hat. Aus den USA schwappt der Trend der völlig autarken „AI-Tutors“ herüber – hochkomplexe KI-Agenten, die sich als persönliche Mentor*innen tief in die ERP-Systeme der Unternehmen einnisten und Lernbedarfe erkennen, bevor der/die Mitarbeitende überhaupt weiß, dass er/sie eine Wissenslücke hat. Asien treibt derweil die Hyper-Gamification und mobile-first Micro-Credentials auf die Spitze, wo Lernen fast ausschließlich in hochfrequenten, sekundenkurzen Interaktionen stattfindet. Aus dem israelischen Ökosystem wiederum drängen Start-ups in den zivilen Markt, die militärisch erprobte Neuro-Feedback-Technologien nutzen, um Stressresistenz und kognitive Fokus-Raten von Führungskräften zu tracken und zu trainieren.
Für Gründer*innen und Investor*innen in Deutschland und Europa lautet das Fazit für 2026 unmissverständlich: EdTech isoliert betrachtet ist tot. In der nächsten Dekade werden jene Unternehmen gewinnen, die Weiterbildung als biologischen und datengetriebenen Performance-Kreislauf begreift. Wer die technologische Brillanz von B2B-SaaS mit dem ethischen und sicheren Umgang von Neuro- und Gesundheitsdaten vereint, baut nicht nur die Arbeitswelt der Zukunft, sondern erschafft die nächste Generation von europäischen Unicorns.
Von der Vibe-Coding-Idee zur launchfähigen App: Was Gründer*innen einplanen müssen
Mit Tools wie Lovable, Bolt oder Claude Code entsteht aus einer Idee heute in wenigen Tagen ein klickbarer Prototyp – ganz ohne Entwicklerteam. Genau das macht Vibe Coding für Gründerinnen und Gründer so attraktiv. Der Haken: Zwischen diesem Prototyp und einer App, die im App Store steht, echte Nutzerdaten verarbeitet und im Alltag stabil läuft, liegt mehr Arbeit, als die Demo vermuten lässt. Wer diese Lücke kennt, kann sie einplanen – und spart sich böse Überraschungen bei Budget und Zeitplan.
Zuerst das Positive, denn davon gibt es viel: Ein Vibe-Coding-Prototyp ist die beste Anforderungsbeschreibung, die du einer Agentur oder einem Entwickler geben kannst. Statt eines 30-seitigen Konzepts zeigst du eine klickbare App und sagst: „So soll es funktionieren.“ Das spart Abstimmungsschleifen, macht Ideen testbar, bevor Geld fließt, und hilft dir, mit echten Nutzern zu validieren, ob dein Produkt überhaupt gebraucht wird.
Für interne Tools, einfache Web-Anwendungen ohne sensible Daten oder einen Messe-Demo-Case reicht das Ergebnis oft sogar schon aus. Die Grenze verläuft dort, wo aus dem Experiment ein Produkt wird.
Die fünf Lücken zwischen Prototyp und Launch
1. Sicherheit und Datenschutz. Der unangenehmste Punkt zuerst: Laut dem GenAI Code Security Report von Veracode (2025, über 100 getestete KI-Modelle) führt KI-generierter Code in 45 Prozent der Fälle Sicherheitslücken ein. Und ein Sicherheitsreport vom Februar 2026 dokumentierte über 170 öffentlich zugängliche Datenbanken von Apps, die mit einem populären Vibe-Coding-Tool gebaut wurden – mit Kundendaten, die jeder abrufen konnte. Sobald deine App personenbezogene Daten verarbeitet, brauchst du ein Sicherheits-Review, saubere Zugriffskontrollen und eine DSGVO-konforme Architektur. Das liefert kein Prompt.
2. Der App-Store-Launch. Apple und Google prüfen jede App vor der Veröffentlichung. Signierung, Entwicklerkonten, Review-Prozesse, Datenschutzerklärungen, Store-Assets - dieser Prozess ist Handwerk und dauert beim ersten Mal deutlich länger als gedacht. Viele Vibe-Coding-Tools erzeugen zudem Web-Anwendungen, die sich gar nicht ohne Weiteres als native App veröffentlichen lassen.
3. Testing und Edge Cases. Der Prototyp funktioniert, wenn du ihn vorführst. Aber was passiert bei schlechtem Netz, altem Android-Gerät, abgelaufener Session, doppeltem Klick auf „Kaufen"? Produktionsreife heißt: Fehlerfälle sind durchdacht und getestet. Das ist erfahrungsgemäß der größte einzelne Zeitblock zwischen Prototyp und Launch.
4. Betrieb und Wartung. Eine App ist kein Einmalprojekt. Betriebssystem-Updates, Bibliotheks-Updates, Monitoring, Backups – als Faustregel solltest du 5 bis 12,5 Prozent der Entwicklungskosten pro Jahr für Wartung und Weiterentwicklung einplanen.
5. Architektur und Skalierung. KI-generierter Code ist auf „funktioniert jetzt" optimiert, nicht auf „lässt sich in einem Jahr erweitern". Wenn dein Produkt wächst, rächt sich eine chaotische Codebasis. Ein früher Architektur-Review durch erfahrene Entwickler ist deutlich günstiger als ein späterer Neubau.
Was kostet der Weg zum Launch?
Realistische Marktspannen für professionelle Umsetzung: Eine einfache App liegt bei etwa 8.000 bis 25.000 Euro, die meisten Gründer- und Mittelstandsprojekte landen zwischen 25.000 und 80.000 Euro, komplexe Plattformen darüber. Ein schlank geschnittenes MVP ist in 4 bis 8 Wochen machbar – vorausgesetzt, der Funktionsumfang bleibt diszipliniert. Dabei hilft eine Zahl aus der Produktforschung: Laut einer Pendo-Analyse von 2019 werden rund 80 Prozent aller Software-Features selten oder nie genutzt. Streiche also alles, was nicht zum Kern gehört.
Und ja, KI senkt auch die professionellen Entwicklungskosten – in Agenturprojekten typischerweise um 20 bis 40 Prozent bei einzelnen Entwicklungsschritten. Aber eben nicht pauschal aufs Gesamtprojekt: Anforderungen klären, Testing und Launch bleiben Menschenarbeit. Wer dir „90 Prozent günstiger dank KI" verspricht, spart an Stellen, die du später teuer bezahlst.
Für eine erste Hausnummer vor Anbietergesprächen helfen kostenlose App-Kosten-Rechner im Netz – so merkst du früh, ob Budget und Funktionsumfang zusammenpassen, und kannst Angebote besser einordnen.
So setzt du Vibe Coding richtig ein
Erstens: Nutze den Prototyp als Validierungs- und Kommunikationswerkzeug, nicht als Produktionscode. Zweitens: Hole vor dem Weiterbau ein technisches Review ein - Sicherheit, Architektur, Datenmodell. Drittens: Entscheide bewusst, was übernommen wird und was neu entsteht; oft ist das Datenmodell brauchbar, der Code selbst nicht. Viertens: Plane Launch, Testing und Betrieb von Anfang an ins Budget ein, nicht als Nachtrag.
Fazit
Vibe Coding ist für Gründerinnen und Gründer ein echter Fortschritt: Nie war es billiger, eine Idee zu testen, bevor ernsthaft Geld fließt. Zur launchfähigen App wird der Prototyp aber erst durch die unspektakulären Disziplinen – Sicherheit, Testing, Store-Prozess, Betrieb. Wer beides zusammendenkt, bekommt das Beste aus zwei Welten: die Geschwindigkeit der KI-Tools und ein Produkt, das dem ersten Kontakt mit echten Nutzern standhält.
Der Autor Lukas M. Beck ist Geschäftsführer der BlueBranch GmbH, einer App- und Web-App-Agentur aus Fürth, und entwickelt seit über 15 Jahren Apps und Web-Apps. Eine erste Kostenschätzung liefert sein kostenloser App-Kosten-Rechner.
TradeAnyMachine: Bagger, Bieten, B2B
Wie ein WHU-Alumnus den Markt für gebrauchte Baumaschinen digitalisiert.
Das Düsseldorfer Start-up TradeAnyMachine will den Verkauf gebrauchter Baumaschinen für Bauunternehmen lukrativer und sicherer machen. Anstatt Maschinen über lokale Händler*innen an internationale Käufer*innen weiterzureichen und dabei Marge einzubüßen, vernetzt das Unternehmen beide Seiten direkt. Gründer Nils Jacoby verbindet dabei digitales Know-how mit einem engen Draht in die Branche.
Vom Sneaker-Reseller zum B2B-Plattformgründer
Hinter TradeAnyMachine steht ein Gründer, der das Unternehmertum früh für sich entdeckte: Schon mit 14 Jahren baute Nils Jacoby erfolgreich ein Sneaker-Reselling-Geschäft auf. Neben seinem Studium an der WHU gründete er eine Social-Media-Agentur und setzte Kampagnen für Autohäuser von Marken wie Ferrari und Porsche um. Der Impuls zu TradeAnyMachine entstand schließlich aus einem Kundenprojekt im Bau- und Immobilienumfeld. Jacoby erkannte schnell, wie viel Geld Bauunternehmen beim klassischen Verkauf über Zwischenhändler auf der Straße liegen lassen.
Doch der Einstieg des Performance-Marketing-Experten in den traditionsgeprägten Baumaschinensektor war nicht ohne Reibung. „Die Branche hat mir früh klargemacht, dass ein Bauunternehmer nicht auf eine Plattform wechselt, weil sie gut aussieht, sondern weil sie ihm nachweislich einen besseren Preis und einen verlässlichen Prozess bietet“, erinnert sich Jacoby. Man müsse verstehen, wie die Branche tickt – ein intensiver Lernprozess, der für den Gründer im Nachhinein „das Beste war, was passieren konnte“.
Die kapitalintensive erste Entwicklungsphase stemmte er aus eigenen Mitteln und mit Unterstützung des Gründerstipendiums NRW. Der größte Hebel dabei: Jacoby programmierte die Plattform kurzerhand selbst. „Gerade heute, mit KI als Werkzeug, kann ein einzelner Entwickler umsetzen, wofür man vor wenigen Jahren ein ganzes Team gebraucht hätte“, betont der Gründer. Das spare nicht nur Geld, sondern mache das Start-up extrem agil: „Wenn ein Kunde ein Problem meldet, kann die Lösung morgen live sein.“
Die Plattform-Ökonomie im B2B-Check
TradeAnyMachine adressiert den wirtschaftlichen Druck, unter dem viele deutsche Bauunternehmen heute stehen. Die digitale Lösung verkürzt den Zwischenhandel und wird über zwei Säulen abgewickelt:
- Inserat: Über SellAnyMachine.com können Bauunternehmen ihre gebrauchten Maschinen in wenigen Minuten kostenlos einstellen.
- Wettbewerb & Netzwerk: Auf BuyAnyMachine.com gehen die Maschinen in ein Auktionsverfahren, bei dem aktuell mehr als 750 vorab geprüfte internationale Händler*innen mitbieten.
Obwohl die Baubranche als wenig digitalaffin gilt, zählen bereits Branchengrößen wie Eiffage-Infra Bau und Bobcat zu den Partnern des Start-ups. Jacoby räumt ein, dass die meisten Konzerne zunächst stutzig reagieren, wenn ein junges Tech-Unternehmen ihre Prozesse übernehmen will. Hochglanz-Präsentationen helfen da wenig. „Überzeugt hat am Ende kein Pitch, sondern das Ergebnis: direkter Verkauf ohne Zwischenhandel, nachweislich bessere Preise und eine komplette Abwicklung durch uns“, stellt Jacoby nüchtern fest. Seine Erkenntnis aus dem B2B-Vertrieb: „Vertrauen gewinnt man bei einem Konzern durch die erste Maschine, die sauber verkauft wird.“
Transaktionsrisiko? Übernimmt das Start-up
Der zentrale USP liegt jedoch im Juristischen: Gegenüber den verkaufenden Bauunternehmen tritt TradeAnyMachine als deutscher Vertragspartner auf. Laut Angaben der Gründer lassen sich durch den direkten internationalen Wettbewerb bis zu 15 Prozent höhere Erlöse erzielen – doch internationale Deals bergen für die Verkäufer oft erhebliche Ausfallrisiken.
„Genau dieses Risiko wollen Bauunternehmen nicht tragen, und deshalb übernehmen wir es“, erklärt Jacoby selbstbewusst. Er schränkt jedoch ein, dass dies keineswegs blind, sondern streng kontrolliert passiere. Die Regel gegen Zahlungsausfälle ist denkbar simpel: „Die Maschine wird erst übergeben, wenn das Geld vollständig bei uns eingegangen ist.“
Auch bei der Haftung für verdeckte Mängel baut das Unternehmen vor. Da gebrauchte Baumaschinen im B2B-Geschäft grundsätzlich unter Ausschluss der Gewährleistung verkauft werden, steht und fällt alles mit der Vorab-Prüfung. Jede Maschine wird vor dem Verkauf akribisch dokumentiert. „Der Verkäufer arbeitet mit uns aus dem Grund, dass er sich um nichts kümmern muss, also müssen unsere Prozesse so sauber sein, dass wir das auch halten können“, resümiert der Unternehmer das eigene Risikomanagement.
Angriff auf die Platzhirsche
Aktuell wird der Markt von großen, etablierten Portalen dominiert. Während klassische Anzeigenportale zwar Reichweite bieten, lassen sie die Verkäufer*innen bei der Abwicklung oft allein. Online-Auktionshäusern mangelt es wiederum oft an Geschwindigkeit und direkter Planbarkeit. Genau in diese Lücke stößt TradeAnyMachine.
Doch ein Plattform-Modell steht und fällt mit der Liquidität auf beiden Seiten – und der Akquise von Nutzer*innen, die oft Unsummen verschlingt. Auf die Frage, wie das Start-up internationale Händler*innen ohne verbranntes Millionenbudget anlockt, hält sich Jacoby bedeckt und deklariert die genaue Strategie als Wettbewerbsvorteil. Er lässt jedoch durchblicken, dass sein Hintergrund im Performance-Marketing hier entscheidend sei: „Wir gewinnen Käufer heute zu einem Bruchteil der Kosten, die im klassischen Marketing dafür üblich wären.“
Das Monetarisierungsmodell ist derweil äußerst transparent aufgesetzt. Für die Verkäufer*innenseite bleibt die Plattform komplett kostenlos, während der/die Käufer*in im Erfolgsfall eine Gebühr von vier Prozent des Kaufpreises zahlt. Jacoby argumentiert pragmatisch: „Der Verkäufer hat keinen Grund, nicht bei uns zu listen, und der Käufer zahlt nur, wenn er tatsächlich eine Maschine erhält.“
Unser Fazit
Für die Start-up-Szene ist TradeAnyMachine ein exzellentes Beispiel dafür, wie sich klassische B2B-Branchen durch zielgerichtete Plattform-Ökonomie modernisieren lassen. Anstatt einen Markt vom Reißbrett neu zu erfinden, digitalisiert der Gründer einen etablierten Wertschöpfungsprozess und löst ein echtes Problem: Margenverlust und Transaktionsrisiko. Diese Marktexpertise, gepaart mit den digitalen Fähigkeiten des Gründers, bildet ein solides Fundament, um das klassische Handels-Dilemma im B2B-Segment aufzubrechen.
