Es ist eine Nachricht, die in der europäischen Start-up-Szene aufhorchen lässt. Der Geldregen für das erst 2021 gegründete Start-up ist laut Unternehmensangaben die bislang größte vollständig gesicherte Series-A-Finanzierung in der globalen Fusionsbranche. Unterstützt wird die Runde von Schwergewichten wie dem Energiekonzern RWE, der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND) sowie dem EIC Fund der EU. Das ambitionierte Ziel der Macher: die kommerzielle Nutzbarmachung der Kernfusion und der Aufbau einer industriellen Pilotanlage im südhessischen Biblis.

Die Köpfe hinter dem Projekt: Symbiose aus Wissenschaft und Wirtschaft

Hinter Focused Energy steht ein klassisches, vielversprechendes Gründer-Duo. Prof. Dr. Markus Roth, Co-Founder und Chief Science Officer, forscht seit über 25 Jahren auf dem Gebiet der Laser- und Plasmaphysik an der TU Darmstadt und ist weltweit vernetzt. An seiner Seite agiert CEO Thomas Forner, ein Serial Entrepreneur mit über 20 Jahren Erfahrung im Aufbau von Technologieunternehmen.

Gegründet wurde Focused Energy als Spin-off der TU Darmstadt, beflügelt durch einen historischen Durchbruch im Dezember 2022: Am Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) in den USA gelang es Forschern erstmals, durch Laserfusion mehr Energie zu erzeugen, als die Laser verbrauchten. Forner und Roth nutzten das Momentum und holten maßgebliche Köpfe dieses US-Forschungsteams ins eigene Unternehmen, um das Know-how auf beiden Seiten des Atlantiks zu bündeln.

Das Geschäftsmodell: Energie der Zukunft oder lukrative Nischen?

Der Ansatz von Focused Energy basiert auf der Trägheits- bzw. Laserfusion. Winzige Brennstoffkapseln mit Wasserstoffisotopen werden durch extrem starke Laser beschossen, um die Bedingungen im Inneren der Sonne zu simulieren. Der Plan sieht vor, bis Mitte der 2030er-Jahre ein erstes Kraftwerk ans Netz zu bringen. Die aktuellen Millionen sollen vor allem in die Technologie, industrielle Lieferketten und die Infrastruktur in Biblis fließen.

Kritiker hinterfragen diese Timeline jedoch scharf. Das renommierte DIW Berlin warnt davor, dass die Kernfusion auf absehbare Zeit keinen Beitrag zur akuten Energiewende leisten wird. Forscher weisen darauf hin, dass Startups der Fusionsbranche ihr Geschäftsmodell mittelfristig anpassen könnten – weg vom Kraftwerk, hin zu Nischenprodukten wie hochpräzisen Materialprüfverfahren oder Speziallasern. Nur so ließen sich Einnahmen generieren, bevor das (noch längst nicht garantierte) Kernprodukt fertig ist.

Markt und Wettbewerb: Das Rennen der DeepTech-Milliarden

Weltweit fließen Milliarden in Start-ups, die das Energieproblem der Menschheit lösen wollen. Zu den größten europäischen Wettbewerbern zählen Marvel Fusion (ebenfalls laserbasiert), Proxima Fusion (Magneteinschluss) und Gauss Fusion.

Auch die Konkurrenz steht unter wissenschaftlicher Beobachtung: So äußerten sich Forscher des Max-Planck-Instituts zuletzt äußerst skeptisch über den Ansatz von Marvel Fusion, da dessen wissenschaftliche Details mangels Transparenz kaum überprüfbar seien. Focused Energy hat hier durch den Bezug zu den validierten LLNL-Ergebnissen einen klaren Argumentationsvorteil. Dennoch bleibt die Ingenieursaufgabe gigantisch: Aus einem singulären wissenschaftlichen Experiment muss ein dauerhaft laufendes Kraftwerk werden.

Hinter den Kulissen: Was die Erfolgsmeldungen verschweigen

Meldungen über Rekordsummen blenden die knallharten Realitäten des DeepTech-Marktes oft aus. Drei Aspekte sind für die Zukunft von Focused Energy besonders kritisch:

• Cap Table und das Verwässerungsrisiko: Eine derart massive Series A ist in Europa ein Novum, birgt für die Gründer aber strategische Gefahren. Da ein marktreifes Kraftwerk erst in über zehn Jahren realisierbar ist, werden noch mehrere kapitalintensive Runden nötig sein. Branchenkenner gehen von stark getranchten Meilenstein-Zahlungen (Milestone-Funding) aus. Liefern Forner und Roth nicht punktgenau, droht eine massive Verwässerung (Dilution) ihrer Anteile.
• Biblis gegen Silicon Valley: Technologie ist kopierbar, ein Spitzen-Team nicht. Focused Energy muss die weltweit extrem raren Experten für Plasmaphysik rekrutieren. Während US-Wettbewerber wie Commonwealth Fusion Systems mit Valley-Gehältern locken, muss das Start-up diese Talente ins beschauliche Südhessen lotsen. Ein erheblicher Teil des Kapitals dürfte direkt in Personalkosten und attraktive Mitarbeiterbeteiligungen (ESOPs) fließen.
• Das Exit-Dilemma und die regulatorische Blackbox: Klassische VC-Fonds haben Laufzeiten von zehn bis zwölf Jahren – ein Zeitraum, in dem Focused Energy voraussichtlich noch keinen kommerziellen Strom verkauft. Die Exit-Strategie läuft somit unweigerlich auf einen gigantischen künftigen Börsengang (IPO) hinaus. Zudem bleibt das regulatorische Umfeld in Deutschland unberechenbar: Zwar birgt die Kernfusion nicht die Gefahren der Kernspaltung, doch der Bau einer solchen Anlage wird extrem komplexe Genehmigungsverfahren nach sich ziehen. Die Partnerschaft mit RWE ist daher wohl primär ein strategischer Schutzschild für die kommende Lobbyarbeit.

Fazit für das Start-up-Ökosystem

Die Runde ist ein massives Signal. Sie beweist, dass europäische Investoren und staatliche Akteure mittlerweile bereit sind, bei extrem kapitalintensiven „Moonshot“-Projekten mitzuhalten. Gleichzeitig bleibt Focused Energy ein Paradebeispiel für ein High-Risk-Investment. Ob Biblis tatsächlich zur Keimzelle einer neuen Hochtechnologie-Industrie wird oder ob sich die alte sarkastische Physiker-Weisheit bewahrheitet, dass die Kernfusion „immer 30 Jahre in der Zukunft liegt“, werden die kommenden Jahre zeigen.

Startups erleben 2026 einen Widerspruch zwischen Chancen und Hürden. Andererseits steigen die Anforderungen an technische Infrastruktur, Datensicherheit und Skalierbarkeit so rasant, dass Gründerteams bereits in der Frühphase mit zunehmend komplexen technologischen Herausforderungen konfrontiert werden. Wer heute ein Startup gründet, muss nicht nur ein überzeugendes Produkt entwickeln, sondern auch die passende technologische Basis schaffen. Genau an diesem Punkt setzen cloudbasierte Dienste an, die es Startups ermöglichen, ohne eigene physische Serverinfrastruktur eine leistungsfähige und skalierbare technologische Grundlage aufzubauen. Sie machen teure Serverhardware überflüssig, senken Anfangsinvestitionen und ermöglichen eine flexible Anpassung der Rechenleistung an den realen Bedarf. Doch welche konkreten Vorteile ergeben sich daraus im täglichen Geschäftsbetrieb eines jungen Unternehmens, wenn cloudbasierte Lösungen tatsächlich zum Einsatz kommen? Und wo lauern Stolperfallen, die besonders in frühen Unternehmensphasen zu ernsthaften Problemen führen können? Dieser Ratgeber erklärt die zentralen Zusammenhänge und bietet praktische Hilfestellung für Gründerinnen und Gründer in Deutschland.

Vom Garagenprojekt zur skalierbaren Infrastruktur: Wie Cloud-Dienste den Startup-Alltag verändern

Warum physische Server für Frühphasen-Startups kaum noch Sinn ergeben

Noch vor zehn Jahren war der Aufbau einer eigenen Serverinfrastruktur für viele Gründerteams alternativlos. Heute hat sich das Bild grundlegend gewandelt. Cloudbasierte Plattformen stellen Speicherplatz, Datenbanken und Entwicklungsumgebungen innerhalb weniger Minuten bereit. Das bedeutet: Statt Wochen mit der Beschaffung und Konfiguration von Hardware zu verbringen, können Entwicklerteams sofort mit dem Produktaufbau beginnen. Besonders für Startups mit begrenztem Kapital ergibt sich daraus ein enormer Vorteil, weil die Anfangsinvestitionen drastisch sinken. Wer eine externe technische Leitung als Dienstleistung nutzt, kann diese schlanke Infrastruktur sogar ohne eigenen CTO aufsetzen und betreiben.

Automatisierung und DevOps als Wachstumsbeschleuniger

Cloud-Plattformen liefern deutlich mehr als nur einfachen Speicherplatz. Integrierte CI/CD-Pipelines, automatisierte Testumgebungen und die Container-Orchestrierung mit Kubernetes gehören mittlerweile zum Standardangebot großer Cloud-Anbieter, sodass selbst kleine Teams auf eine leistungsfähige Infrastruktur zurückgreifen können. Gründerteams, die diese Werkzeuge von Anfang an nutzen, verkürzen ihre Entwicklungszyklen deutlich. Ein neues Feature, das zuvor mehrere Tage für Entwicklung, Tests und Freigabe benötigt hätte, lässt sich dank automatisierter Pipelines und containerbasierter Bereitstellung nun innerhalb weniger Stunden vollständig ausrollen, was den gesamten Entwicklungsprozess erheblich beschleunigt und dem Team mehr Spielraum für weitere Anpassungen verschafft. Fehler, die sich während der Entwicklung einschleichen, werden durch automatisierte Tests, die bei jedem neuen Commit in der CI/CD-Pipeline ausgelöst werden, deutlich schneller erkannt, was dazu führt, dass Korrekturen zeitnah eingespielt werden können, bevor sie sich auf die Nutzer auswirken. Das Deployment neuer Versionen läuft dabei vollständig automatisiert und ohne manuelle Eingriffe ab. Schnellere Iterationen stärken direkt die Wettbewerbsfähigkeit des Produkts.

Drei typische Wachstumsphasen, in denen Startups von Cloud-Lösungen besonders stark gewinnen

Die Anforderungen an die IT-Infrastruktur unterscheiden sich je nach Unternehmensphase erheblich, da sich Geschäftsprozesse, Teamgrößen und technische Bedürfnisse im Laufe der Zeit deutlich verändern. Dabei ist es sinnvoll, den Werdegang eines Startups in drei typische Phasen zu gliedern:

1. Validierungsphase (Pre-Seed bis Seed): In dieser frühen Phase geht es darum, einen Prototyp oder ein Minimum Viable Product (MVP) zu bauen. Cloud-Dienste mit Pay-as-you-go-Modellen halten die monatlichen Kosten im niedrigen dreistelligen Bereich. Das Team testet Hypothesen, ohne langfristige Verträge einzugehen. Wer auf der Suche nach tragfähigen Geschäftskonzepten und Gründungsideen ist, kann so verschiedene Ansätze parallel und kostengünstig erproben.
2. Wachstumsphase (Series A): Steigende Nutzerzahlen und Lastspitzen werden durch Auto-Scaling cloudbasierter Architekturen automatisch abgefangen – die Infrastruktur wächst mit dem Geschäft.
3. Skalierungsphase (Series B+): Datenintensive Workloads wie ML und Echtzeitanalysen erfordern spezialisierte Rechenleistung; Multi-Cloud-Strategien reduzieren Anbieterabhängigkeiten.

Rechenleistung nach Bedarf: Warum GPU-basierte Cloud-Ressourcen für datengetriebene Startups unverzichtbar werden

KI-Anwendungen und die Nachfrage nach spezialisierter Hardware

Der Boom rund um künstliche Intelligenz hat die Anforderungen an Rechenleistung vervielfacht. Startups, die mit großen Sprachmodellen, Bilderkennungssystemen oder prädiktiven Analysen arbeiten, brauchen leistungsstarke Grafikprozessoren. Die Anschaffung eigener GPU-Cluster ist für junge Unternehmen wirtschaftlich kaum tragbar - ein einzelner High-End-Server kann schnell fünfstellige Beträge kosten. Cloudbasierte Angebote wie GPU Hosting lösen dieses Problem, indem sie dedizierte Grafikprozessoren stundenweise zur Verfügung stellen. So lassen sich Trainingsläufe für neuronale Netze durchführen, ohne dauerhaft teure Hardware vorzuhalten. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert, was das Kostenrisiko erheblich senkt.

Praktische Szenarien: Vom Prototyp bis zum produktiven KI-Modell

Ein konkretes Beispiel verdeutlicht den Mehrwert dieses Ansatzes: Ein Berliner Startup entwickelt ein Werkzeug, das die automatisierte Dokumentenanalyse für Rechtsabteilungen ermöglicht und dabei auf cloudbasierte Rechenleistung setzt. Während der rechenintensiven Trainingsphase benötigt das Team über einen Zeitraum von teilweise mehreren Tagen hinweg durchgehend hohe GPU-Kapazitäten, um die Modelle mit ausreichend Daten zu trainieren. Im laufenden Betrieb fällt der Ressourcenbedarf auf ein Minimum, da nur vereinzelte Inferenz-Anfragen verarbeitet werden müssen. Das Team zahlt nur für tatsächlich genutzte GPU-Stunden. Sobald das Training des Modells vollständig abgeschlossen ist, werden die beanspruchten GPU-Ressourcen umgehend wieder freigegeben, sodass keine weiteren Kosten für ungenutzte Rechenkapazitäten anfallen. Dieses Modell spart gegenüber dem Eigenbetrieb bis zu 70 Prozent der Hardwarekosten - Kapital, das stattdessen in Produktentwicklung und Kundenakquise fließen kann.

Kosten, Flexibilität und Time-to-Market: Ein direkter Vergleich zwischen Eigenbetrieb und Cloud-Infrastruktur

Viele Gründerteams stehen vor der Frage, ob sich der Eigenbetrieb von Servern langfristig lohnen könnte. Die folgende Gegenüberstellung zeigt, warum die Rechnung in den meisten Fällen zugunsten der Cloud ausfällt. Beim Eigenbetrieb fallen hohe Anfangsinvestitionen für Hardware an, dazu kommen laufende Kosten für Strom, Kühlung, Wartung und Personal. Die Time-to-Market verlängert sich, weil Beschaffung und Konfiguration Wochen dauern können. Cloud-Dienste hingegen verursachen keine Vorabkosten, bieten minutengenaue Abrechnung und ermöglichen den sofortigen Produktivstart. Laut aktuellen Erhebungen zur Startup-Forschung in Deutschland setzen bereits über 80 Prozent der deutschen Startups auf mindestens einen Cloud-Anbieter als primäre Infrastrukturquelle. Die Flexibilität, Ressourcen jederzeit hoch- oder herunterzuskalieren, erweist sich als ausschlaggebender Faktor - besonders bei unvorhersehbaren Lastspitzen nach Marketingkampagnen oder Produktlaunches.

Strategische Cloud-Entscheidungen treffen - worauf Gründerteams bei der Anbieterwahl achten sollten

Die Entscheidung für den passenden Cloud-Anbieter geht weit über rein technische Aspekte hinaus. Datenschutz spielt in Deutschland eine zentrale Rolle, weshalb Serverstandorte innerhalb der EU, eine DSGVO-konforme Datenverarbeitung sowie transparente und klar formulierte Vertragsbedingungen als unverzichtbare Mindestanforderungen bei der Anbieterwahl gelten sollten. Zusätzlich sollte man die Preisstruktur der verschiedenen Anbieter genau unter die Lupe nehmen. Günstige Einstiegspreise verbergen oft hohe Folgekosten. Ein realistischer Kostenvergleich, der auf dem eigenen Nutzungsprofil basiert und alle variablen Gebühren berücksichtigt, schützt Unternehmen zuverlässig vor unangenehmen finanziellen Überraschungen im laufenden Betrieb.

Die Frage nach dem Vendor Lock-in ist ebenso von großer Bedeutung. Wer seine gesamte Architektur auf proprietäre Dienste eines einzelnen Anbieters aufbaut, macht sich langfristig abhängig. Containerbasierte Ansätze und offene Standards wie Terraform oder Kubernetes erleichtern einen späteren Wechsel des Cloud-Anbieters erheblich, da sie eine Abstraktionsschicht schaffen, die den Betrieb weitgehend unabhängig von der darunterliegenden Infrastruktur eines bestimmten Providers ermöglicht. Wachstumsstarke Startups sollten von Anfang an eine Multi-Cloud-fähige Architektur planen.

Zuletzt sollte der Support-Aspekt genauer betrachtet werden. Fällt um drei Uhr morgens ein geschäftskritischer Dienst aus, ist jede Minute entscheidend. Anbieter mit deutschsprachigem 24/7-Support und festen Reaktionszeiten haben einen klaren Vorteil gegenüber reinen Self-Service-Plattformen. Systematische Auswahl schafft die Basis für großartige Produkte.

Der regulatorische Druck auf den europäischen Mittelstand wächst, und die Klima-Tech-Szene reagiert mit einer strategischen Konsolidierung: Die deutschen ESG-Start-ups Code Gaia und Planted schließen sich zusammen. Der Schritt sendet bereits jetzt ein starkes Signal in einen hart umkämpften Markt und wirft die Frage auf: Wie realistisch sind die wirtschaftlichen Versprechen der Gründer?

Vom Sparringspartner zur gemeinsamen Holding

Beide Unternehmen starteten in den frühen 2020er-Jahren und durchliefen klassische Pivot-Phasen, bevor sie im ESG-Reporting-Markt Fuß fassten. Code Gaia, 2020 von Markus Adler und Niklas Schönstein in München gegründet, fokussierte sich auf die KI-gestützte Automatisierung von Nachhaltigkeitsberichten. Planted, 2021 unter anderem von Wilhelm Hammes in Köln ins Leben gerufen, konzentrierte sich zunächst auf konkrete Umweltschutzprojekte und B2C-Aufforstung, bevor auch hier der Schwenk zur B2B-Software folgte.

Dass aus den anfänglichen Wettbewerbern nun Partner werden, ist laut Code-Gaia-Gründer Markus Adler ein organischer Prozess. „Wilhelm und ich haben uns über Jahre hinweg nicht nur als Wettbewerber gesehen, sondern auch als Sparringspartner“, blickt Adler zurück. Die größte Hürde sei gewesen, zu akzeptieren, dass der Markt nicht statisch bleibt.

Den entscheidenden Anstoß zur Fusion gaben letztlich die Kund*innen und der Gesetzgeber: „Spätestens beim Omnibusverfahren wurde deutlich, dass der Mittelstand praktikable, flexible und wirtschaftlich tragfähige Lösungen braucht — und zwar aus einer Hand“, erklärt Adler. „Die Fusion ist deshalb kein opportunistischer Schritt, sondern die logische Konsequenz aus jahrelangem Kundenfeedback.“

Auch Wilhelm Hammes sieht in dem Zusammenschluss eine unvermeidliche Marktreaktion. Nach einem echten „Reality-Check“ im ESG-Tech-Markt im vergangenen Jahr sei klar geworden, dass isolierte Einzellösungen ausgedient haben. „Der Markt konsolidiert sich schneller als viele erwartet haben“, konstatiert Hammes. „Unternehmen wollen heute Plattformen, die mit ihren Anforderungen mitwachsen.“

Die neue Struktur: Ambitioniert, aber verschwiegen bei Details

Der Deal formt einen neuen Schwergewichtskandidaten für den Mittelstand (200 bis 5.000 Mitarbeitende). Die harten Fakten der neuen „House of Gaia“ auf einen Blick:

• Kund*innenbasis: Die neue Gruppe startet mit über 630 Kund*innen.
• Ressourcen: An fünf Standorten beschäftigt die Gruppe mehr als 50 Mitarbeitende.
• Wirtschaftlichkeit: Das Kerngeschäft ist nach Angaben der Unternehmen bereits profitabel.
• Führung: Markus Adler übernimmt als CEO das operative Geschäft von Code Gaia, Niklas Schönstein leitet die Produktstrategie, und Wilhelm Hammes verantwortet die M&A-Strategie der Holding.

Dabei agieren die Unternehmen künftig unter einer gemeinsamen Holding, behalten aber ihre operativen Marken bei. „Bei der Transaktion handelt es sich nicht um eine klassische Übernahme, sondern um einen strategischen Zusammenschluss auf Augenhöhe“, betont M&A-Chef Hammes. Die Integration wurde über einen Anteilstausch strukturiert, der die bisherigen Gesellschafter zu etwa gleichen Teilen abbildet.

Für die nächsten 24 Monate kündigt die Holding eine aggressive Akquisitionsstrategie in Europa an. Auf die Frage, wie diese Zukäufe finanziert werden sollen, bleibt Hammes bei konkreten Bewertungsdetails vage, versichert aber eine grundsolide Strategie fernab des Silicon-Valley-Hypes: „Unser Fokus liegt aktuell klar auf kontrolliertem, gesundem Wachstum statt auf einer klassischen ‚Growth-at-all-costs‘-Strategie.“ Die nächsten Schritte wolle man primär aus dem operativen Cashflow und vorhandenem Kapital finanzieren, flankiert von Investor*innen wie dem TechVision Fonds und Neoteq Ventures.

Realitätscheck: Datensalat im Mittelstand

Ein zentrales Versprechen der Gründer lautet: Nachhaltigkeit muss Unternehmen operativ entlasten. Das klingt nach gutem Marketing, doch in der Realität ist ESG für mittelständische Betriebe derzeit vor allem ein massiver, von Regularien erzwungener Kostenblock. Zudem bremsen unstrukturierte Excel-Listen und zersplitterte Daten die digitale Skalierbarkeit – Software allein löst das Problem meist nicht ohne teure, menschliche Beratung.

Darauf angesprochen, räumt Adler das Daten-Chaos unumwunden ein: „Die Realität im Mittelstand ist tatsächlich oft: Daten liegen verteilt in Excel-Listen, E-Mail-Postfächern oder einzelnen Fachabteilungen. Genau deshalb glauben wir nicht an reine Self-Service-Software ohne Kontextverständnis.“

Er wehrt sich jedoch gegen den Vorwurf, dass Beratung die Margen auffrisst. Persönliche Betreuung sei eine optionale Ergänzung, während KI-Agenten wie „Kaia“ und „Kurt“ bereits einen Großteil der operativen Arbeit bei CO₂-Auswertungen oder im Reporting übernehmen würden. Der Return on Investment (ROI) für den/die Kund*in liege klar auf der Hand: „Der ROI entsteht weniger durch ‚Nachhaltigkeit als Selbstzweck‘, sondern durch konkrete operative Effizienz: weniger manueller Aufwand, geringere Fehleranfälligkeit und mehr Sicherheit bei regulatorischen Anforderungen“, verspricht der CEO. „Unser Ziel ist nicht, möglichst viele Beratungsstunden zu verkaufen.“

Kampf um den Mittelstand: David gegen die ERP-Goliaths

Die Konkurrenz schläft nicht. Das House of Gaia trifft auf ein hochkompetitives Umfeld mit spezialisierten Anbietern wie Tanso oder Envoria und Software-Giganten wie Workiva oder SAP. Warum also sollte ein Maschinenbauer zu einem Start-up-Zusammenschluss wechseln, statt einfach das ESG-Modul seines bestehenden ERP-Systems zu aktivieren?

Adler kontert selbstbewusst und zielt direkt auf die Trägheit der großen Player ab: „Große ERP-Systeme sind extrem wichtig — aber sie wurden nicht dafür gebaut, mittelständische Unternehmen operativ durch die ESG-Transformation zu führen.“ Dem Mittelstand fehle schlichtweg die Zeit für komplexe IT-Projekte. Man punkte stattdessen mit lokaler Nähe: „Gerade im Mittelstand sehen wir eine starke Nachfrage nach europäischen beziehungsweise deutschen Anbietern, die regulatorische Entwicklungen vor Ort verstehen und langfristig erreichbar bleiben.“

Ausblick: Die Vision eines europäischen ESG-Champions

Die Strategie ist riskant, aber vielversprechend. Viele „Roll-up“-Ansätze scheitern letztlich an der Post-Merger-Integration – wenn unterschiedliche Unternehmenskulturen und inkompatible Tech-Stacks aufeinanderprallen.

Dass durch die geplanten weiteren Zukäufe ein unübersichtlicher Software-Flickenteppich entstehen könnte, schließt Wilhelm Hammes aus: „Viele M&A-Strategien scheitern weniger an der Technologie als an kulturellen und organisatorischen Themen.“ Die Chemie zwischen Code Gaia und Planted stimme seit Jahren, und technologisch starte man keineswegs bei null, da die Systeme hochgradig kompatibel seien.

Die Zielsetzung für die nahe Zukunft formuliert Hammes angriffslustig und lässt durchblicken, in welchen Dimensionen die neue Holding denkt: „Gemeinsam bewegen wir uns bereits in Richtung eines baldigen achtstelligen Umsatzes, sind im Kerngeschäft profitabel und können nun eine sehr starke Wachstumsdynamik entwickeln.“

Gelingt es der Holding, ihre ambitionierte Akquisitionsstrategie sauber in ihr System zu integrieren und die beratungsintensive Betreuung effizient zu skalieren, hat „House of Gaia“ das Zeug dazu, sich als führender ESG-Champion im europäischen Mittelstand zu etablieren.

Das Klischee vom gut verdienenden Geschäftsführer hält sich hartnäckig. Doch in der Praxis wachsender mittelständischer Unternehmen zeigt sich oft ein anderes Bild. Gunnar Militz, Gründer und Geschäftsführer der 2018 in Hamburg gegründeten MCANISM Technology GmbH, positioniert sich hierbei bewusst als Gegenentwurf: Nach Angaben des Unternehmens zahlt er sich ein Fixgehalt von unter 100.000 Euro aus, womit Teile seines Teams mehr verdienen als er selbst. Im Gründungsjahr verzichtete er demnach sogar komplett auf ein Einkommen.

Dieses Prinzip der finanziellen Risikobereitschaft soll sich auch im Geschäftsmodell spiegeln: Das Performance-Marketing-Netzwerk setzt auf eine proprietäre Tracking-Technologie ohne Drittanbieter und fokussiert sich auf Nischen wie die Lebensmittel- und Reisebranche.

In diesem Interview haken wir kritisch nach: Ist das niedrige Gründergehalt clevere PR, schlichte Notwendigkeit oder ein echtes Führungs-Tool? Und wie behauptet sich ein Nischen-Player technologisch gegen die bequemen Standard-Tools der großen Tech-Giganten?

Das Interview

StartingUp: Herr Militz, laut eigener Angaben verdienen Sie bewusst deutlich unter 100.000 Euro im Jahr, während Teile Ihres Teams mehr nach Hause bringen. Kritisch gefragt: Wie viel davon ist clevere Employer-Branding-PR und wie viel schlichte finanzielle Notwendigkeit für das Wachstum von MCANISM? Bitte nennen Sie uns den konkreten strategischen Hebel, den diese Gehaltsstruktur für Ihr Unternehmen hat.

Gunnar Militz: Es ist weder reine PR noch blanke Not aus der Kasse. Der strategische Hebel ist die Kapitaleffizienz. Als Unternehmer muss man verstehen: Jeder Euro, den ich mir privat auszahle, ist nach Steuern und Sozialabgaben nur noch die Hälfte (oder sogar weniger) wert. Wenn dieser Euro aber in der Firma bleibt, ist er „brutto“ und arbeitet für das Wachstum. Die Rendite, die ich erziele, wenn ich das Kapital in unsere eigene Technologie oder in den Marktausbau stecke, ist faktisch immer höher als das, was ich privat am Kapitalmarkt damit erreichen könnte. Wir lassen das Cash im Unternehmen, damit es dort mit Hebel arbeiten kann. Das ist kein Verzicht, sondern Reinvestition in den eigenen Erfolg.

StartingUp: Im Gründungsjahr 2018 gab es für Sie gar kein Gehalt, nur die Krankenversicherung war abgedeckt. Solche Phasen werden von Gründer*innen im Nachhinein gern als heldenhafte „Hustle“-Phase romantisiert. Wie sah die Realität aus – gab es einen konkreten Moment, in dem Sie diese Entscheidung bereut haben, und wie hat diese Zeit die Fehlerkultur in Ihrem Unternehmen geprägt?

Gunnar Militz: Bereut habe ich es nie, aber es lehrt einen Demut gegenüber der Cashflow-Planung. Man lernt, den "Lifestyle-Fokus" komplett gegen den "Impact-Fokus" zu tauschen. Ich hatte keine Zeit zum Geldausgeben! Was viele unterschätzen: Ein niedriges Fixgehalt bedeutet ja nicht, dass man am Hungertuch nagt, wenn man die steuerlichen Spielräume nutzt. Wer clever ist, nutzt Werkzeuge wie die 0,25%-Regelung für E-Autos oder rechnet Geschäftsreisen korrekt ab. Das reduziert die privaten Lebenshaltungskosten legal und effizient.

Diese Zeit hat unsere Fehlerkultur massiv geprägt: Wenn es dein eigenes Geld ist, das du verbrennst, entwickelst du einen sechsten Sinn für Effizienz. Wir probieren viel aus, aber wir stoppen Dinge radikal, die keinen ROI bringen. Diese „Skin in the Game“-Mentalität verlange ich heute auch von der Struktur, nicht nur von mir selbst. Aber Vorsicht: Man muss dabei extrem sauber arbeiten. Gerade wenn man mehr als 25% der Anteile hält, schaut das Finanzamt beim Fremdvergleich ganz genau hin. Die Bezüge müssen angemessen sein – weder darf man sich künstlich arm rechnen, um Steuern zu sparen, noch darf man die Firma als Selbstbedienungsladen nutzen. Diese steuerliche Disziplin ist das Fundament für unsere Unabhängigkeit.

StartingUp: Wenn Angestellte am Monatsende mehr verdienen als der Chef, kann das klassische Hierarchien ins Wanken bringen. Wie wirkt sich diese Struktur in der täglichen Praxis tatsächlich auf Ihre natürliche Autorität aus? Bitte geben Sie uns ein konkretes Beispiel, wie Sie mit Gehaltsverhandlungen von Top-Talenten umgehen, deren Forderungen Ihr eigenes Gehalt sprengen.

Gunnar Militz: In der Praxis merke ich davon weniger als man denkt. Autorität kommt nicht davon, dass man das höchste Gehalt im Raum hat. Das war vielleicht mal so, aber in unserem Umfeld zählt eher wer klar entscheidet und wer Verantwortung übernimmt. Wenn ich als Geschäftsführer sichtbar nicht das Maximum für mich raushole, schafft das eher Glaubwürdigkeit als Schwäche. Bei konkreten Gehaltsverhandlungen ist mein eigenes Gehalt schlicht kein Referenzpunkt. Wenn jemand für eine kritische Rolle gebraucht wird, vergüten wir marktgerecht oder drüber. Was die Rolle kostet, hängt vom Impact ab und nicht davon, was ich verdiene. Dafür muss ich mich dann auch nicht rechtfertigen.

StartingUp: Ihre eigene Vergütung ist stark an Tantiemen gekoppelt, Sie gehen also voll ins persönliche Risiko. MCANISM setzt parallel auf eine proprietäre Softwarelösung ohne Drittanbieter. Wie hängt diese „Skin in the Game“-Mentalität mit der Entscheidung zusammen, sich technologisch unabhängig zu machen, anstatt kostensparend auf bestehende Standard-Tools zurückzugreifen?

Gunnar Militz: Das hängt direkt zusammen. Wer variabel vergütet ist, denkt automatisch in längeren Zeiträumen. nicht nur beim Umsatz, sondern auch bei Abhängigkeiten. Standard-Tools sind bequemer und kurzfristig günstiger, aber wir haben uns bewusst dagegen entschieden. Das bedeutet mehr Aufwand und mehr Risiko, doch dafür kontrollieren wir unsere Daten, unsere Logik und letztlich unser Geschäftsmodell. Das ist wie auch beim Gehalt dieselbe Grundhaltung: lieber mehr Risiko tragen, aber nicht abhängig sein.

StartingUp: Eine eigene Tracking-Technologie zu betreiben, ist teuer. Viele Kund*innen sind zudem an die Dashboards von Google oder Meta gewöhnt. Mit welchen handfesten Argumenten – abseits des oft bemühten Themas Datenschutz – bringen Sie Marketingabteilungen dazu, ihre Gewohnheiten aufzugeben und auf Ihre unabhängige Lösung zu wechseln?

Gunnar Militz: Das entscheidende Argument ist nicht das Tool, sondern die Frage, wer hier eigentlich für wen optimiert. Google und Meta bauen ihre Dashboards nach ihren Interessen und weniger nach denen ihrer Kunden. Wir argumentieren konkret: Attribution, Provisionsmodelle, Kampagnenlogiken – das alles lässt sich mit uns deutlich individueller steuern. Für Unternehmen, die ihre Kanäle wirklich verstehen wollen und nur auf Plattform-KPIs schauen, macht das einen messbaren Unterschied. Der Wechsel ist kein Selbstläufer, weil Gewohnheiten sitzen, das ist klar. Aber sobald jemand einmal sieht, wie eine unabhängige Sicht auf Performance aussieht, ist die Bereitschaft deutlich höher.

StartingUp: Mit den Netzwerken Chefs Campaign und Hotel Campaign fokussieren Sie sich auffällig spitz auf die Lebensmittel- und Reisebranche. Andere Affiliate-Netzwerke agieren deutlich breiter. Verstecken Sie sich in der Nische vor dem großen Wettbewerb oder worin genau liegt der messbare Leistungs- und ROI-Vorteil für Partner wie HelloFresh oder NH Hotels? Bitte nennen Sie uns hierfür einen konkreten Faktor, den Generalisten nicht abdecken können.

Gunnar Militz: Wir verstecken uns nicht, wir entscheiden uns. Food und Travel haben sehr spezifische Anforderungen: andere Customer Journeys, andere Buchungslogiken, andere Conversion-Mechaniken. Ein Generalist bildet das irgendwie ab. Wir bilden es genau ab. Der konkrete Unterschied liegt darin, wie wir Provisionsmodelle und Conversion-Prozesse modellieren. Näher am tatsächlichen Geschäftsmodell unserer Partner, nicht an einem generischen Template. Für HelloFresh oder NH Hotels bedeutet das weniger Streuverlust und bessere Steuerbarkeit. Das ist messbar.

StartingUp: Lassen Sie uns einen „Realitätscheck“ in Sachen Wahrnehmung von Gründer*innen-Gehältern machen. Welchen ungeschönten, praxisnahen Rat geben Sie einem jungen Gründungs-Team, das heute seinen ersten Businessplan schreibt und entscheiden muss, wie hoch das eigene Fixgehalt ausfallen darf, ohne das Unternehmen oder sich selbst zu ruinieren?

Gunnar Militz: Das eigene Gehalt ist kein Belohnungssystem. Das ist der Kern. Zu hoch, und das Unternehmen hat ein Problem. Zu niedrig, und man selbst hat irgendwann ein Problem – und zwar eines, das sich in Entscheidungen niederschlägt, ob man will oder nicht. Ich rate dazu, sich zwei ehrliche Fragen zu stellen: Was brauche ich wirklich, um vernünftig arbeiten zu können? Und was kann die Firma in dieser Phase tragen? Dazu früh über variable Modelle nachdenken. Und war nicht als Sparmaßnahme, sondern weil es die eigenen Interessen mit dem Unternehmenserfolg verbindet. Und dann noch etwas, das unterschätzt wird: Was am Anfang richtig ist, muss in zwei Jahren nicht mehr stimmen. Die eigene Rolle verändert sich. Das sollte man nicht erst merken, wenn es zu spät ist.

Gunnar Militz, Danke für die spannenden Insights!

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Das Interesse von Investor*innen an europäischen Halbleiter-Start-ups erreicht neue Höchststände, doch der Weg vom Forschungslabor zur Marktreife bleibt für viele Unternehmen steinig. Während die Europäische Kommission am 27. Mai den mit Spannung erwarteten Entwurf für den Chips Act II vorlegen wird, warnen Investor*innen und Branchenexpert*innen: Ohne einen drastischen Bürokratieabbau und eine verbesserte Wachstumsfinanzierung droht der Europäischen Union ein weiterer Exodus zukunftsweisender Deep-Tech-Unternehmen.

Ein Ökosystem der Kontraste

Die aktuellen Rahmenbedingungen für DeepTech-Gründungen in Europa zeichnen ein paradoxes Bild. Einerseits verzeichnen europäische Chip-Start-ups ein massives Finanzierungsmomentum, das Investor*innen zunehmend anzieht. Laut Analysen von PitchBook sammelten Halbleiter-Start-ups auf dem Kontinent im Jahr 2025 die Rekordsumme von 972 Millionen Euro ein. Allein im ersten Quartal 2026 flossen bereits weitere 380 Millionen Euro in den Sektor. Hardware-Start-ups aus Bereichen wie Halbleitertechnik, Quantentechnologie und Robotik rücken verstärkt in den Fokus von Geldgebern, da ihre zugrunde liegenden Innovationen weitaus schwerer zu kopieren sind als klassische softwarebasierte KI-Lösungen (Software-as-a-Service).

Andererseits kämpft Europa massiv damit, diese unbestreitbare wissenschaftliche Stärke in skalierbare Geschäftsmodelle umzuwandeln. Ein aktueller Bericht von Dealroom belegt, dass Europa zwar 30 Prozent der weltweiten Top-Universitäten im DeepTech-Bereich beheimatet und doppelt so viele Absolvent*innen in natur- und ingenieurwissenschaftlichen Fächern hervorbringt wie die USA. Dennoch haben fast 40 Prozent der europäischen DeepTech-Unicorns ihren Sitz bereits vor oder nach der Finanzierung in die USA verlegt.

Die Erwartungen an den Chips Act II

Der erwartete Chips Act II baut auf dem ersten europäischen Chip-Gesetz auf, das im September 2023 in Kraft trat und nach Angaben der Kommission Investitionen in Fertigungskapazitäten von über 80 Milliarden Euro auslöste. Aktuell hält Europa einen weltweiten Marktanteil von rund 10 Prozent, der durch die politische Initiative bis 2030 auf 20 Prozent verdoppelt werden soll.

Das ist ein überaus ehrgeiziges Ziel angesichts eines globalen Branchenwertes, der laut McKinsey bis zum Ende des Jahrzehnts auf 1,6 Billionen US-Dollar anwachsen könnte. Industrievertreter*innen und politische Entscheidungsträger*innen weisen jedoch darauf hin, dass die bisherigen Fortschritte nicht ausreichen, um mit der expandierenden Subventions- und Ausbaupolitik der USA sowie asiatischer Wirtschaftsmächte mitzuhalten.

Einordnung: Das "Tal des Todes" bei der Kommerzialisierung

Daiva Rakauskaitė, Partnerin und Fondsmanagerin bei Aneli Capital, einer Fondsgesellschaft mit Fokus auf zentral- und osteuropäische (CEE) Start-ups, warnt davor, sich auf den aktuellen Rekordsummen auszuruhen. Das stärkere Interesse der Investoren löse den wesentlichen Engpass Europas – die zu langsame Kommerzialisierung – nicht automatisch.

„Viele junge europäische DeepTech-Unternehmen stehen vor einer schwierigen mittleren Phase zwischen Forschungsförderung und kommerziellen Einnahmen“, erklärt die Expertin. Besonders Halbleiter-Start-ups benötigen massives Vorabkapital für teures Prototyping, Tests, Zertifizierungen und Kundenqualifizierungen, bevor sie überhaupt im großen Stil wachsen können.

Der Erfolg der neuen EU-Initiative wird laut Rakauskaitė maßgeblich davon abhängen, ob es gelingt, die regulatorische Fragmentierung zwischen den EU-Mitgliedsstaaten abzubauen. Als direkte Bremsklötze für die europäische Wettbewerbsfähigkeit nennt sie:

• Verzögerungen bei der Genehmigungsvergabe.
• Zersplitterte Prozesse im staatlichen Beihilferecht.
• Zu hohe Compliance-Kosten für junge Unternehmen.
• Ein gravierender Mangel an Wachstumskapital ab der Series-B-Phase.

Europas Halbleiter-Ambitionen auf einen Blick

Fazit für die Start-up-Szene

Während Analyst*innen von Dealroom erwarten, dass demnächst mehrere europäische Fonds mit einem Volumen von über 1 Milliarde Euro auf den Markt kommen, um DeepTech-Unternehmen zu unterstützen, braucht es für einen nachhaltigen Durchbruch tiefgreifende Reformen.

Um das Abwandern technologischer Souveränität zu verhindern, fordert der Markt systemische Veränderungen. Dazu gehören flexiblere öffentlich-private Finanzierungsmodelle, schnellere Freigaben für staatliche Beihilfen und eine deutlich aktivere Rolle von Pensionskassen im Risikokapitalmarkt. Der Chips Act II wird daran gemessen werden, ob er nicht nur den Bau großer Produktionsstätten fördert, sondern gezielt schnellere und marktorientiertere Bedingungen für die heimische Unternehmenslandschaft schafft.

Der Schreckmoment ist fast jedem/jeder Autofahrer*in bekannt: Einmal beim Ausparken unaufmerksam gewesen, und schon prangt eine hässliche Delle im Kotflügel. Was folgt, ist meist eine zeitraubende Odyssee durch Werkstätten, um Kostenvoranschläge zu vergleichen. Das 2025 in Berlin gegründete Start-up Kai Karosse will diesen Prozess nun radikal verkürzen. Die Gründer David Schmeußer und Rico-Thore Kauert verfolgen eine klare Vision: Die Bewertung eines Karosserieschadens soll künftig so einfach funktionieren wie ein Online-Einkauf.

Die 3.000-Euro-Delle und das Versprechen der Transparenz

Die Idee zum Unternehmen entsprang laut David Schmeußer klassischem Alltagsfrust. Vor einer Leasingrückgabe fuhr der Gründer wegen zwei kleiner Dellen in der Tür bei drei verschiedenen Werkstätten vor. „Die Angebote variierten damals zwischen 300 und 3.000 Euro“, erinnert er sich. „Ich fragte mich: Wie kann das sein? Warum ist dieser Markt so intransparent? Warum muss ich als Kunde überall vorstellig werden?“

Den entscheidenden Anstoß gab schließlich seine Frau mit der Frage, warum man nicht einfach eine künstliche Intelligenz nach einem realistischen Preis frage. Eine Marktrecherche ergab zudem, dass jährlich rund eine Million Suchanfragen allein zu Smart Repair und verwandten Themen gestellt werden. Die Lösung der Berliner: Ein virtueller Werkstattmeister, der Kostenschätzungen binnen 30 Sekunden erstellt.

Aus redaktioneller Sicht klingt das nach einer perfekten Lösung für genervte Verbraucher. Allerdings rühren eklatante Preisunterschiede in der Praxis nicht nur von mangelnder Transparenz her, sondern oft von völlig unterschiedlichen Reparaturwegen: Wo die eine Werkstatt spachtelt und beilackiert (Smart Repair), kalkuliert die markengebundene Vertragswerkstatt den strikten Austausch der kompletten Tür nach Herstellervorgaben. Eine KI muss also nicht nur den Schaden erkennen, sondern auch den gewählten Reparaturweg transparent machen.

Domänen-Intelligenz vs. schmutziger Lack

Wie verhindert man, dass der Algorithmus eine teure Erneuerung empfiehlt, wo eine Politur gereicht hätte? Kai Karosse setzt auf eine Analyse-Pipeline, in der das Sprachmodell nur ein Baustein ist. Da Fotos keinen natürlichen Maßstab besitzen, nutzt die KI „Skalenanker“ wie Türgriffe oder Münzen, um die exakte Größe des Schadens zu berechnen.

Doch das Risiko von KI-Halluzinationen – etwa durch Schmutz, Regentropfen oder Spiegelungen im Metalliclack – ist hoch. „Wir nutzen verschiedene Verfahren, um Halluzinationen bestmöglich auszuschließen“, erklärt Schmeußer und nennt sogenannte Confidence-Werte als Instrument. „Wir fragen die KI also: ‚Wie sicher bist du, dass deine Analyse stimmt?‘“ Ist sich der Algorithmus unsicher, wird seine Aussage geringer gewichtet. Zudem muss die KI ihre Entscheidungsfaktoren textlich ausgeben und wird aufgefordert, sich quasi selbst zu überprüfen. „Das ist so, als stelle man die Frage: ‚Bist du ganz sicher? Bitte durchlaufe den Prozess erneut und prüfe, ob dein Ergebnis wirklich valide ist‘“, so der Gründer.

Das Start-up macht hier vieles richtig, indem es dem Algorithmus misstraut. Dennoch: Eine KI, die sich selbst prüft, operiert letztlich nur innerhalb ihrer eigenen Systemgrenzen. Ist das Ausgangsmaterial – das Foto des Kunden bzw. der Kundin – schlecht, nützt auch die beste Selbstprüfung wenig. Das weiß auch Schmeußer und räumt ein, dass der „Faktor Mensch“ oft das größte Hindernis sei. Werden nur verschwommene Nahaufnahmen hochgeladen, fehlen Kontext und Bauteil-Zuordnung.

Der harte Realitätscheck in der Werkstatt

Unter der Haube gleicht das System den Schaden mit einer Eignungsmatrix ab und empfiehlt Smart Repair, konventionelle Reparatur oder Austausch. Die Preise kalibriert das System dabei anhand der Daten einer bundesweit tätigen Werkstattkette mit über 550 Filialen. Hier liegt ein kritischer Flaschenhals des Geschäftsmodells: Die Datenbasis einer einzelnen – wenn auch großen – Kette reicht kaum aus, um das hochkomplexe, regional schwankende Preisgefüge des gesamten deutschen Reparaturmarktes abzubilden.

In der Werkstatt-Zunft regt sich entsprechend Widerstand. „Ja, den gab und gibt es, und er ist sicherlich auch teilweise berechtigt“, gibt sich Schmeußer selbstkritisch. Karosseriebauer warnen vehement davor, dass scheinbare Bagatellschäden oft strukturelle Probleme wie gebrochene Halterungen oder sicherheitsrelevante Airbag-Schäden verbergen. Auch die Preisspannen bei Originalteilen seien für die KI „noch schwer zu berücksichtigen“, gibt der Gründer zu.

Man übermittle bei jeder Schätzung daher transparent die zugrunde liegenden KI-Annahmen. „Ähnlich wie ein erfahrener menschlicher Gutachter wird Kai Karosse solche Risiken mit der Zeit immer besser einschätzen können, je mehr Daten zur Verfügung stehen“, argumentiert Schmeußer. Das System solle künftig lernen, dass etwa bei einer tiefen Delle am Stoßfänger oft auch die Aufhängung beschädigt ist.

Trotz dieser Lernkurve bleibt ein strukturelles Problem bestehen: Wenn die KI vorab 500 Euro prognostiziert, der Meister auf der Hebebühne aber verborgene Schäden für weitere 1.000 Euro entdeckt, droht massiver Kund*innenfrust. Die KI weckt Erwartungen, die die Werkstatt am Ende vielleicht nicht halten kann. Schmeußer sieht das naturgemäß positiver: „Die Hebebühne bleibt natürlich die letzte Instanz, doch der Kunde hat bereits vorab einen Wissensvorsprung. Das ist ein entscheidender Unterschied.“

David gegen die Software-Goliath

Der Markt ist ein Haifischbecken, dominiert von Konzernen wie der Allianz und etablierten Branchenstandards wie Audatex oder DAT, die über jahrzehntelange Datenhistorien verfügen. Wie will ein gebootstrapptes Start-up hier bestehen?

Man wolle Fahrzeugbesitzer*innen einen Weg völlig losgelöst von Versicherungsvorgaben oder Werkstattbindungen bieten, kontert Schmeußer. Gleichzeitig positioniert sich Kai Karosse als B2B-Lösung: „Wir möchten unsere Anwendung Werkstätten zur Verfügung stellen, die ihren Kunden eine einfache und zeitgemäße Lösung anbieten wollen.“

Der Prozess solle radikal vereinfacht werden: „Bild hochladen, Angebot erhalten, Termin buchen, Vorfahren und Schaden beheben lassen. Fertig!“, skizziert Schmeußer seine Idealvorstellung. „Davon ist die Branche derzeit weit entfernt.“

Fazit: Geniales Lead-Tool oder echtes Gutachten?

Das Potenzial für die Software ist unbestritten vorhanden, insbesondere als Lead-Generierung für Werkstätten oder zur groben Vorfilterung im Flottenmanagement. Auf die Frage nach der Entwicklung in den nächsten drei Jahren gibt sich Schmeußer bodenständig: „Wäre Kai Karosse in drei Jahren die erste Anlaufstelle für die Behebung von Karosserieschäden und das Mittel der Wahl für Werkstattwebsites und Flottenanbieter, wäre das ein sehr großer Erfolg.“

Ob dieser Erfolg eintritt, hängt von einer zentralen Frage ab: Kann die Software das Erwartungsmanagement der Nutzer*innen kontrollieren? Kai Karosse liefert aktuell kein belastbares Gutachten, sondern eine smarte Erstindikation. Schafft es das Unternehmen, diese technologische Grenze gegenüber den Autofahrer*innen transparent zu kommunizieren, könnte die Berliner KI tatsächlich viel Frust aus dem Schadensprozess nehmen. Verlässt sich der/die Kund*in aber blind auf die 30-Sekunden-Rechnung des Algorithmus, folgt die Ernüchterung auf dem Fuß – spätestens an der Hebebühne.

Altersvorsorge für Selbständige – ohne Einbeziehung der gesetzlichen Rentenversicherung vorsorgen?

Grundsätzlich gilt, dass im Rahmen eines Angestelltenverhältnisses erworbene Rentenansprüche selbstverständlich auch bei Selbständigen erhalten bleiben. Relevant ist dieser Umstand vor allem für Menschen mittleren Alters, die entsprechende Ansprüche haben – Jungen Existenzgründern hingegen fehlt es an einer soliden Absicherung, die sie selbst in die Hand nehmen müssen. Sie erwerben durch ihre Selbständigkeit keine Ansprüche in der gesetzlichen Rentenversicherung.

Dabei ist laut dem Bundeswirtschaftsministerium zunächst zu prüfen, ob eine gesetzliche Versicherungspflicht greift. Der Gesetzgeber hat nämlich bestimmten Berufsgruppen eine Mitgliedschaft in der gesetzlichen Rentenversicherung vorgeschrieben, darunter Handwerker, Hebammen und anderen. Genaueres regelt § 2 Sozialgesetzbuch VI, insbesondere die Ausnahmen bei Beschäftigung sozialversicherungspflichtiger Arbeitnehmer. Die Deutsche Rentenversicherung ist hier erste Anlaufstelle für Beratungen und Statusüberprüfungen.

Zudem gibt es die Möglichkeit einer "freiwilligen Versicherung", in der Anzahl und Höhe der Beiträge selbst festgelegt werden können. Insbesondere Selbständige, die zuvor einige Jahre als Arbeitnehmer beschäftigt waren und die Anwartschaft auf eine Erwerbsminderungsrente aufrechterhalten möchten, profitieren davon. Ähnliche Konstellationen ergeben sich bei Erhalt der Alters- respektive Hinterbliebenenrente.

Hinweis: Alle oben dargestellten Fallkonstellationen ergeben lediglich eine Grundabsicherung, die keinesfalls private Vorsorge ersetzt. Je nachdem, wie viele Jahre zuvor als Arbeitnehmer gearbeitet wurde, lohnt sich die Mindestabsicherung in der "freiwilligen Versicherung" vor allem für Familien mit Kindern.

Alternative für Selbständige: Rürup-Rente

Neben der oben dargestellten Altersvorsorge für Selbständige mittels "freiwilliger Versicherung", die gerade Alleinverdienern und Familien nach langjähriger Arbeitnehmerschaft zugutekommt, bietet sich Freiberuflern insbesondere die Basis-Rente ("Rürup-Rente") an. Bei dieser Absicherungsform handelt es sich um eine vom Staat geförderte, private Zusatzrente. Die Grundlagen werden im Folgenden kurz dargestellt, weitere Fragen ergeben sich zwangsläufig durch die persönliche Situation.

Die Vorteile liegen insbesondere darin, dass Steuerpflichtige bereits zur Zeit der Ansparphase einen hohen steuerlichen Vorteil nutzen können. Vor allem Gutverdiener profitieren, zudem ist das angesparte Kapital pfändungssicher. Es findet also keine Anrechnung im Falle einer Privatinsolvenz oder bei Einreichen eines Hartz-IV-Antrages statt. Zudem sind die Verträge so gestaltet, dass flexibel und je nach Vereinbarung eingezahlt werden kann – Sonderzahlungen sind möglich, die spätere Rentenzahlung gibt es ein Leben lang.

Zu beachten: Bei der späteren Rentenauszahlung findet eine Besteuerung im Rahmen des persönlichen Steuersatzes statt. Begrenzungen gelten lediglich bis zum Jahr 2040. Zudem lässt sich eine derart gestaltete Rente nicht vererben, sehr wohl kann aber eine Hinterbliebenenrente vereinbart werden. Zuletzt sei angemerkt, dass keine Einmalzahlung möglich ist – Rentenbeginn ist bei früheren Verträgen ab 60 möglich, Neuverträge können ab 62 bezogen werden (gilt auch bei Kündigung).

"Goldstandard" ist die Berufsunfähigkeitsversicherung für Selbständige

Während die vorgenannten Vorsorgeoptionen allesamt den Erlebensfall einer Altersrente beinhalten, geht es im Hier und Jetzt vor allem um die Absicherung beruflicher Risiken. Was passiert, wenn jemand durch einen Unfall nicht mehr in der Lage ist, seinen Beruf auszuüben? Welche Sicherungsmaßnahmen schützen die Familie vor einem finanziellen Fiasko? In diesem Segment spielt vornehmlich die Berufsunfähigkeitsversicherung eine Rolle, denn seitens des Staates gibt es nur bedingt Absicherung. Welche Vorteile eine Berufsunfähigkeitsversicherung im Vergleich zur nur bedingt gegebenen, staatlichen oder privaten Erwerbsunfähigkeitsversicherung leistet, wird im Folgenden dargestellt.

Mit The Green Deal erscheint eine neue digitale Sendung auf YouTube, die an das Pitch-Konzept bekannter Gründer*innenshows erinnert, die Vorzeichen jedoch komplett umdreht. Entwickelt wurde das Format von der Berliner Produktionsfirma Quintus Studios. Die Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU) unterstützt und fördert das Projekt mit rund 90.000 Euro.

Follower*innen-Power gegen Umsatzbeteiligung

Die erste Staffel umfasst laut Showrunner Philipp Lippert drei Folgen mit jeweils einer Länge von 45 bis 60 Minuten. Pro Folge stellen vier bis fünf Start-ups ihre Ideen einer rotierenden, dreiköpfigen Jury vor. Moderiert wird die Sendung von Magda Stefely, einer Österreicherin, die als Journalistin unter anderem für ARD und ZDF arbeitet.

Auf den Jury-Sesseln nehmen keine klassischen Venture-Capital-Geber (VCs) Platz, sondern populäre Gesichter der deutschsprachigen Social-Media-Landschaft. Dazu zählen unter anderem der Wissenschafts-Influencer Cedric Engels („Doktor Whatson“), die Standup-Komikerin Saskia Fröhlich, Schauspielerin und Podcasterin Marie Nasemann sowie der Politik-Influencer Alexander Prinz („Der dunkle Parabelritter“). Gemeinsam vereint die insgesamt achtköpfige Jury plattformübergreifend mehrere Millionen Zuschauer*innen.

Der entscheidende Unterschied zu traditionellen Pitch-Events liegt im Deal-Mechanismus: Die Influencer*innen unterstützen die jungen Firmen durch gemeinsame Veröffentlichungen in den sozialen Medien. Im Gegenzug erhalten sie eine prozentuale Beteiligung an dem durch diese Promotion ausgelösten Umsatz des Start-up-Produkts. Der Umfang dieser Partnerschaften – von wenigen Posts bis zu langfristigen Kooperationen – wird dabei frei verhandelt. Für Showrunner Lippert ist dieser Ansatz essenziell, da Reichweite in den sozialen Medien für Startups heutzutage ebenso wichtig sei wie finanzielle Investitionen.

Die Start-ups: B2C-Lösungen für den Alltag

Hinter dem Format steht auch ein industriepolitischer Gedanke. Laut DBU-Generalsekretär Alexander Bonde tragen grüne Start-ups erheblich zur Wirtschaftskraft der Branchen mit grünen Technologien bei. Seit 2010 steigerte dieser Sektor laut dem Green-Tech-Atlas 2025 des Umweltbundesamts seine Bruttowertschöpfung jährlich um rund fünf Prozent und stellt mehr als acht Prozent der Exporte.

Um die wirtschaftliche sowie ökologische Substanz zu sichern, wurden die teilnehmenden Start-ups im Vorfeld durch die Ecosign-Akademie für nachhaltiges Design und das Impact Hub Berlin auf Nachhaltigkeitskriterien und Geschäftsmodelltauglichkeit geprüft. Das Aufgebot der DBU-geförderten Unternehmen in der Show zeigt eine klare Fokussierung auf alltagsnahe Produkte:

• Das Start-up Phaeosynt aus Hannover präsentiert den ersten veganen Schwangerschaftstest. Dabei werden tierische Antikörper durch Alternativen auf Algenbasis ersetzt. Vertrieben wird dieses Produkt unter dem Namen „Hey Mela“.
• Fainin stellt eine digitale Plattform zum abgesicherten Verleihen, Vermieten und Teilen von Alltagsgegenständen in der Nachbarschaft vor, wie etwa Werkzeuge, Technik oder Fahrräder. Dies soll übermäßigen Konsum und die Entsorgung einsatztauglicher Hilfsmittel reduzieren.
• Ebenfalls vertreten ist das Berliner Unternehmen Moot, das massentaugliche Kleidung zu 100 Prozent aus entsorgten Textilien produziert.

Die zuständige DBU-Referentin Melanie Vogelpohl ordnet das Format als „Edutainment“ ein – eine Mischung aus Bildung und Unterhaltung. Mittels Influencer*innen und Format sollen neue Zielgruppen mit nachhaltigen Ideen begeistert und zum Umweltschutz motiviert werden.

Unsere Einordnung für das Start-up-Ökosystem

Aus Sicht von Gründer*innen wirft das Modell von „The Green Deal“ spannende strategische Fragen auf. Das Format als Investmentshow zu bezeichnen, ist aus klassischer Start-up-Perspektive mutig, denn betriebswirtschaftlich handelt es sich de facto um reichweitenstarke Performance-Marketing- bzw. Affiliate-Deals.

Margendruck statt Anteilsverwässerung: Der größte Vorteil für Gründer*innen ist der Schutz des eigenen Cap Tables. Es müssen keine Unternehmensanteile abgegeben werden. Allerdings tauschen die Start-ups diesen Vorteil gegen den direkten Verlust von Marge ein. Besonders im D2C-Hardware- und Textilbereich sind die Margen oft stark limitiert. Ein prozentualer Revenue-Share an prominente Creator kann die Stückkostenrechnung (Unit Economics) belasten.

Reichweite finanziert keine Maschinen: Das Konzept geht für Consumer-Brands (B2C) mit bestehenden Produkten hervorragend auf. Für tiefgreifendes, forschungsintensives DeepTech oder B2B-GreenTech greift es jedoch womöglich zu kurz. Wenn ein Start-up eine Pilotanlage bauen muss, hilft mediale Aufmerksamkeit allein nicht weiter. Hierfür wird klassisches Risikokapital benötigt.

Langfristiger Markenaufbau vs. Hype: Die Zusammenarbeit bindet die Start-up-Marke stark an die persönliche Reputation der jeweiligen Content Creator. Gleichzeitig bietet die enge Bindung die Chance, eine loyale, wertegetriebene Community aufzubauen – ein Asset, das für nachhaltige Geschäftsmodelle enorm wertvoll ist.

Fazit

„The Green Deal“ füllt eine wichtige Lücke im Marketing-Mix nachhaltiger Start-ups. Es ist ein intelligentes Matchmaking-Format für frühphasige B2C-Unternehmen. Gründer*innen sollten das Format jedoch als das betrachten, was es im Kern ist: Ein innovativer Vertriebs- und PR-Kanal – aber kein Ersatz für klassisches Risikokapital bei hohen Infrastruktur-Kosten.

Eine EY-Umfrage vom März 2026 zeigt deutlich: 78 Prozent der befragten Führungskräfte geben zu, dass die KI-Einführung in ihren Unternehmen schneller voranschreitet, als sie die damit verbundenen Risiken beherrschen können.

Das ist kein Zufall. Im Laufe des Jahres 2025 haben viele Unternehmen den Schritt gemacht – vom Experiment hin zur skalierbaren Nutzung von KI im operativen Alltag. Die Ausgaben für generative KI sind im selben Zeitraum auf rund 37 Milliarden US-Dollar gestiegen. Doch nicht das schnelle Wachstum des KI-Ökosystems hat die Debatte in Richtung Kontrolle verschoben, sondern eine neue Generation von Systemen: agentische KI.

Was agentische KI wirklich ist – und warum 2026 ihr Jahr ist

Klassische KI-Systeme funktionieren nach einem einfachen Prinzip: Eingabe rein, Antwort raus. Agentische Systeme gehen deutlich weiter. Sie sind Plattformen oder Programme, die:

• ein übergeordnetes Ziel entgegennehmen,
• es in Teilaufgaben zerlegen,
• passende Werkzeuge auswählen,
• einen Plan eigenständig ausführen,
• und ihr Vorgehen laufend anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen – und das alles innerhalb eines definierten betrieblichen Rahmens.

Was nach außen wie ein einzelner KI-Agent wirkt, ist in der Praxis meist ein Netzwerk spezialisierter Systeme, die jeweils einen Teil eines Workflows übernehmen und von einer Orchestrierungsebene koordiniert werden.

Gerade weil diese Systeme weitgehend autonom arbeiten, steigt ihr wirtschaftlicher Nutzen deutlich. Prozesse wie Vertriebsrecherche, Pipeline-Management oder Compliance-Prüfungen – für die früher ganze Teams nötig waren – lassen sich heute automatisieren.

Der Fortschritt ist messbar: Die Bandbreite an Aufgaben, die agentische KI mit einer Erfolgsquote von rund 80 Prozent bewältigt, verdoppelt sich etwa alle sieben Monate. Gleichzeitig sind die Kosten stark gesunken. Der Betrieb eines Systems auf dem Niveau von GPT-3.5 ist heute rund 280-mal günstiger als noch 2022. Auch Hardwarekosten sinken jährlich um etwa 30 Prozent. In diesem Tempo wird es für Unternehmen zunehmend schwer, gute Gründe gegen den Einsatz agentischer KI zu finden.

Die Governance-Lücken, über die kaum jemand spricht

Die Diskussion über Risiken konzentriert sich häufig auf das Offensichtliche: Datenlecks, Prompt Injection oder Modellschwächen. Die eigentlichen Herausforderungen liegen tiefer.

Agentische KI ist kein Projekt mit einem klaren Endpunkt. Sie ist ein laufender Betrieb, der kontinuierliche Überwachung, Anpassung und klare Verantwortlichkeiten erfordert. Genau hier liegt die Schwachstelle vieler Unternehmen: Sie behandeln KI wie ein Software-Feature – einmal einführen und dann weitermachen. Genau dort beginnen die Probleme – oft unbemerkt.

Hinzu kommt ein weiteres Risiko: Open-Source-Modelle. Wenn die zugrunde liegende Architektur beliebig verändert werden kann, wird der Datenschutz schwer kontrollierbar – besonders für Unternehmen, die mit Kund*innendaten arbeiten.

Damit verbunden ist ein grundlegendes Problem: Agentische KI ist nur so zuverlässig wie die Logik, auf der sie basiert. Wer nicht systematisch alle Grenzfälle testet, riskiert, dass das System genau dort Lücken findet und nach seiner eigenen Logik handelt – nicht im Sinne der tatsächlichen Prozesse im Unternehmen. KI ist keine Wunderwaffe. In bestimmten Fällen ist klassische Automatisierung mit fest definierten Regeln deutlich verlässlicher, wenn Prozesse zu 100 Prozent korrekt ablaufen müssen.

Wenn KI keine Wunderwaffe ist: Reale Fälle

Die beschriebenen Risiken sind längst Realität – manchmal sichtbar, manchmal kaum wahrnehmbar. Im Januar 2024 musste der Paketdienstleister DPD seinen KI-Kundenservice abschalten, nachdem ein Systemupdate die Schutzmechanismen entfernt hatte. Ein Kunde brachte den Bot dazu, zu fluchen, Gedichte über seine eigene Nutzlosigkeit zu schreiben und DPD als „schlechtesten Paketdienst der Welt“ zu bezeichnen. Das Unternehmen sprach von einem Fehler. Tatsächlich zeigte der Vorfall, was passiert, wenn KI ohne ausreichende Tests und Aufsicht eingesetzt wird. Innerhalb weniger Stunden verbreitete sich der Fall über soziale Medien und führte zu erheblichem Reputationsschaden.

In anderen Fällen bleibt das Ganze weitgehend unsichtbar. Im September 2025 berichtete Press Gazette über mehrere PR-Agenturen, die Journalist*innen systematisch mit KI-generierten Pressemitteilungen versorgten – inklusive erfundener Expert*innen. Die zitierten Personen ließen sich online nicht nachweisen, dennoch wurden Inhalte in großen Medien veröffentlicht.

Unterschiedliche Branchen, gleiche Ursache: fehlende Governance, fehlende Verantwortlichkeit und niemand, der im entscheidenden Moment die Kontrolle übernimmt.

Der hybride Ansatz: Was er ist – und was nicht

Die Antwort auf die Governance-Lücke ist nicht, die Einführung von KI zu verlangsamen. Es geht darum, KI nicht länger als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen zu behandeln – sondern Systeme zu schaffen, in denen beide das tun, was sie am besten können.

Ein echtes hybrides Modell bedeutet, ein Setup zu schaffen, in dem KI das Volumen übernimmt – Routineanfragen, sich wiederholende Aufgaben, vorhersehbare Interaktionen – während sich menschliche Mitarbeitende auf das konzentrieren, was KI nicht zuverlässig leisten kann: komplexe Fälle und Ausnahmefälle, bei denen Ergebnisse stark von Einschätzung und Kontextverständnis abhängen.

Genauso wichtig ist, was ein hybrides Modell nicht ist. Einen Chatbot in einen bestehenden Workflow einzubinden, ist kein hybrides Modell, sondern nur ein zusätzliches Feature. Und Mitarbeitende, die KI-Ergebnisse lediglich passiv überwachen, arbeiten nicht wirklich hybrid – das ist bloße Aufsicht ohne aktive Beteiligung.

Im Alltag ist die Grenze zwischen „das lässt sich automatisieren“ und „das besser nicht“ konkreter, als die meisten Unternehmen erwarten. Ein Beispiel: ein SaaS-Unternehmen. Anfragen zu Abonnements, Kontozugängen oder Zahlungsfragen folgen vorhersehbaren Mustern, die Antworten liegen bereits vor – Kund*innen fragen oft nur, weil sie nicht selbst suchen möchten. Das sind ideale Kandidaten für Automatisierung. Entsprechend zeigen Anbieter*innen im Kundensupport, die das hybride Modell bereits getestet haben: Ein gut trainierter KI-Agent kann bis zu 85 Prozent solcher Anfragen übernehmen – mit sofortigen Antworten und ohne Einbußen bei der Kund*innenzufriedenheit.

Bei technischen Problemen sieht das anders aus. Tritt ein Fehler auf oder fällt ein Server aus, weiß oft nicht einmal das Produktteam sofort, was passiert ist – geschweige denn, wie das Problem zu lösen ist. Ein KI-Agent ohne diesen Kontext folgt seinem Training und liefert eine scheinbar sichere Antwort – und führt Kund*innen damit in die falsche Richtung. In einem kritischen Moment ist das kein kleines Ärgernis, sondern ein direkter Weg, Kund*innen dauerhaft zu verlieren. Deshalb bleiben gezielte Weiterleitungen an menschliche Mitarbeitende ein bewusstes Element – denn manche Situationen erfordern das Urteilsvermögen und die Sorgfalt, die nur ein Mensch bieten kann.

Welche Governance-Lösungen es heute schon gibt

Unternehmen, die KI-Integrationen systematisch testen, kommen zu einem klaren Ergebnis: Der wirksamste Ansatz ist, Systeme so zu gestalten, dass sie ihre eigenen Grenzen erkennen. Das bedeutet konkret: Die KI erkennt Unsicherheit, eskaliert automatisch und übergibt an Menschen, bevor Schaden entsteht.

Regulatorisch gibt es erste Leitplanken. Der EU AI Act gilt seit August 2025 vollständig und schreibt für Hochrisiko-KI-Systeme menschliche Aufsicht und Risikomanagement vor.

Doch Regeln allein reichen nicht. Sie definieren Rahmenbedingungen, aber nicht, wie konkret gehandelt werden soll, wenn eine KI auf eine Situation trifft, für die sie nicht trainiert wurde – und ein(e) Kund*in auf eine Antwort wartet.

Genau hier entscheidet sich, ob Governance funktioniert. Und genau das sollte 2026 nicht mehr dem Zufall überlassen werden.

Die Autorin Nataliia Onyshkevych ist CEO von EverHelp. Sie arbeitet mit wachsenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen daran, Customer Support in KI-gestützten Umgebungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten.

Die Konsolidierung im globalen B2B-Tech-Markt fordert ihr nächstes prominentes Beispiel: Das 2020 in Köln gegründete Start-up Sastrify, Anbieter einer KI-gestützten Managementplattform für Software-as-a-Service (SaaS), wurde von Deel übernommen. Der US-Gigant, der mit einer Bewertung im zweistelligen Milliardenbereich als weltweit führender Anbieter für internationales Personal- und Compliance-Management gilt, integriert die Kölner in sein neues Angebot „Deel IT“. Über die genaue Höhe des Kaufpreises wurde, wie in der Branche bei privat gehaltenen Tech-Unternehmen üblich, striktes Stillschweigen vereinbart. Was in der begleitenden Pressemitteilung als nahtlose strategische Expansion gefeiert wird, markiert für Sastrify das Ende einer von rasantem Wachstum, aber auch empfindlichen finanziellen Schieflagen geprägten Eigenständigkeit.

Vom Parkhaus in den globalen Software-Dschungel

Die Geschichte von Sastrify beginnt mit einem bewährten Duo: Sven Lackinger und Maximilian Messing. Die beiden Gründer hatten bereits ihr erstes Mobility-Start-up evopark erfolgreich verkauft (die Mehrheitsübernahme durch die Scheidt & Bachmann Gruppe wurde Ende 2017 besiegelt). Mit ihrem zweiten Wurf nahmen sie sich ab 2020 eines massiven Schmerzpunkts moderner Unternehmen an: des „SaaS Sprawls“ – dem unkontrollierten Wildwuchs an Software-Lizenzen, der in dezentralisierten Teams entsteht.

Die Sastrify-Plattform versprach, durch KI-gestützte Analysen, automatisierte Beschaffungsworkflows und Benchmark-Preisdaten diesen Wildwuchs zu ordnen und die Softwarekosten für Kunden drastisch zu senken. Die Story verfing bei namhaften internationalen VCs: Investoren wie HV Capital, FirstMark und Endeit Capital pumpten insgesamt über 55 Millionen US-Dollar in das Kölner Start-up (allein 32 Millionen US-Dollar in der Series-B-Runde Mitte 2023).

Rote Zahlen und die Grenzen des Geschäftsmodells

Doch der Preis des rasanten Skalierens war hoch. Sastrify befindet sich im klassischen, extrem kapitalintensiven Wachstumsmodus. Die nackten Zahlen aus dem Bundesanzeiger offenbaren die finanzielle Realität: Allein im Jahr 2022 fuhr das Unternehmen einen Verlust von 9,9 Millionen Euro ein (nach 1,7 Millionen Euro im Vorjahr). Bis Ende 2022 verschlang der Aufbau des Unternehmens bereits rund 11,8 Millionen Euro.

Als das VC-Klima 2023 abkühlte und Tech-Unternehmen weltweit massiv Personal abbauten, geriet das Geschäftsmodell zunehmend unter Druck. Sastrify, das angetreten war, um Kunden beim Kostensparen zu helfen, litt unter den eingefrorenen Budgets der eigenen Zielgruppe. Sastrify-CEO Sven Lackinger bezeichnete das Jahr 2023 rückblickend öffentlich als „spannendes Jahr“ und rief für 2024 die Devise „effizientes Wachstum“ aus – in der Start-up-Sprache oft ein Euphemismus für harte Restrukturierungen und den Zwang zur Profitabilität mangels frischen VC-Geldes.

Haifischbecken SaaS-Management: Ein Feature, kein Produkt?

Ein kritischer Blick auf den Markt zeigt zudem ein strukturelles Problem: Der Markt für SaaS-Spend-Management ist hochgradig gesättigt. Mit US-Schwergewichten wie dem hochfinanzierten Platzhirsch Vendr sowie starken Konkurrenten wie Spendflo, Zylo oder Cledara bewegte sich Sastrify in einem extrem kompetitiven Haifischbecken. Die Dienstleistungen – Schatten-IT aufdecken, Lizenzen kündigen, Preise verhandeln – unterscheiden sich oft nur in Nuancen. Sastrify lief Gefahr, in einem Markt zerrieben zu werden, der zunehmend nach ganzheitlichen Plattformen verlangt. Eine isolierte Software, die nur andere Software verwaltet, verliert bei CTOs und CFOs an Reiz, wenn sie nicht tief in übergeordnete HR- und IT-Prozesse integriert ist.

Der Exit als logische Konsequenz

Genau diese rettende Integration bietet nun Deel. Für den US-Konzern, der das globale Onboarding, die Payroll und die Compliance von Remote-Workern dominiert, ist der Zukauf ein logisches Puzzleteil. Wer über Deel einen Entwickler in Brasilien oder eine Designerin in Berlin einstellt, muss diese Person nicht nur bezahlen, sondern auch mit den nötigen Zugängen (Slack, Salesforce etc.) ausstatten. Durch die Übernahme baut Deel diese Brücke vom reinen HR-Tool zum „Full-Stack-IT-Anbieter“.

Dabei setzt der US-Riese voll auf das Know-how aus Köln: Das gesamte Sastrify-Team mitsamt den beiden Gründern wechselt geschlossen zu Deel. Sven Lackinger und Maximilian Messing bleiben also an Bord und sollen mit den weitaus größeren Ressourcen des US-Giganten im Rücken den neuen Geschäftsbereich „Deel IT“ maßgeblich auf- und ausbauen.

Einordnung für die Start-up-Szene

Für Gründer*innen und Start-ups hält dieser Case eine zentrale Lektion bereit: Die Zeit der extrem kapitalintensiven „One-Trick-Ponys“ im B2B-SaaS-Sektor nähert sich dem Ende. Wenn Investor*innengelder knapp werden, beschleunigt sich die Konsolidierung. Standalone-Tools mutieren unweigerlich zu Features größerer Ökosysteme. Für Lackinger und Messing ist der Verkauf an Deel angesichts der finanziellen Kennzahlen der letzten Jahre und des verschlossenen IPO-Fensters zweifelsohne ein strategischer Befreiungsschlag. Dass sie und ihr Team die neue Sparte bei Deel anführen dürfen, ist zudem ein beachtlicher Vertrauensbeweis – auch wenn der ungenannte Kaufpreis im Verhältnis zu den zuvor investierten 55 Millionen Dollar im Markt durchaus Fragen offenlassen dürfte.

Während viele KI-Start-ups ihre Ideen zunächst in Präsentationen für Investoren entwickeln, sind drei Gründer aus Deggendorf einen anderen Weg gegangen. Marco Jülke, Leonhard Pöppel und Anton Kirchner bauen seit 2022 mit der malmachen GbR eine Telefon-KI ohne externes Funding und direkt im Markt auf. Zu einem Zeitpunkt, als es hierzulande kaum praxistaugliche Lösungen gab, begannen sie, reale Anwendungsfälle umzusetzen. Ihr Ansatz war dabei von Anfang an klar formuliert: Nicht erzählen, sondern bauen. Anstatt früh Kapital einzusammeln, arbeiteten sie unmittelbar an konkreten Kund*innenprojekten und entwickelten daraus über drei Jahre eine skalierbare Technologie.

In einem extrem rechen- und technologieintensiven Umfeld war das fehlende Risikokapital dabei durchaus spürbar. „Gerade am Anfang war Telefon-KI technisch extrem aufwendig, weil es kaum fertige Infrastruktur gab, auf die man einfach hätte aufsetzen können“, räumt Mitgründer Marco Jülke ein. Die Folge war viel eigenes Testen, Verwerfen und Neubauen. Rückblickend sieht Jülke in dieser finanziell herausfordernden Zeit jedoch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. „Weil wir kein großes Kapital im Rücken hatten, konnten wir nicht einfach monatelang im stillen Kämmerlein entwickeln“, so der Gründer. Das Team war gezwungen, die Entwicklung über laufende Projekte zu finanzieren. „Wir haben nicht gebaut, was theoretisch spannend klingt, sondern das, wofür Unternehmen wirklich bereit waren zu zahlen.“ Dieser Druck habe letztlich für ein sehr praxisnahes Produkt gesorgt.

Vom Projektgeschäft zur Plattform

Die Use-Cases des Start-ups umfassen heute konkrete Anwendungen wie automatisierte Inbound-Systeme im Kund*innenservice, KI-gestützte Lead-Qualifizierung sowie Recruiting-Prozesse, bei denen Bewerber*innen ein telefonisches Erstgespräch mit einer KI führen. Ein besonderer Fokus liegt auf Outbound-Prozessen: KI-Systeme kontaktieren neue Leads innerhalb von Sekunden, führen Gespräche und qualifizieren Termine. Die Kundschaft reicht dabei vom Einzelunternehmen bis hin zum Konzern.

Doch gerade bei der Outbound-Telefonie bewegt man sich in Deutschland juristisch auf dünnem Eis. Die rechtlichen Hürden im Hinblick auf den Datenschutz (DSGVO) und das Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG) sind enorm hoch – automatisierte Kaltakquise ohne vorherige, ausdrückliche Einwilligung ist in der Regel unzulässig. Angesprochen auf die Gefahr, dass die KI für illegale Spam-Anrufe missbraucht werden könnte, zieht Leonhard Pöppel eine klare Haftungsgrenze. „Wir wollen ausdrücklich keine Technologie bauen, die für Spam oder aggressive Kaltakquise genutzt wird“, stellt er klar. Man setze plattformseitig auf strikte Nutzungsbedingungen. Die rechtliche Verantwortung für Datenherkunft und saubere Opt-ins bleibt jedoch beim Nutzer: „Unsere Kunden müssen selbst sicherstellen, dass sie eine rechtliche Grundlage für die Kontaktaufnahme haben.“ Pöppel sieht das Start-up dennoch in der Pflicht: „Unsere Verantwortung liegt darin, Missbrauch nicht zu fördern und Kunden für eine rechtssichere Nutzung zu sensibilisieren.“

Zuletzt vollzog das Unternehmen einen strategischen Wandel: Heute bündeln die Gründer ihre Technologie in einer Self-Service-Plattform und öffnen das Modell über White-Label-Lösungen für Agenturen. Dieser Wechsel senkt zwar die Einstiegshürde, erfordert nun aber ein hohes Nutzer*innen-Volumen, um profitabel zu wachsen.

„Die größte Hürde war, unser gesamtes Praxiswissen aus individuellen Kundenprojekten so zu vereinfachen, dass Unternehmen es selbst nutzen können“, resümiert Anton Kirchner den Pivot. Während man in der Dienstleistung vieles persönlich erklären könne, müsse das Produkt auf einer Plattform selbsterklärend sein. Um das notwendige Wachstum zu generieren, setzt das Team auf strategische Partnerschaften. „Gerade Agenturen sind für uns spannend, weil sie bereits Kundenbeziehungen haben und unsere Plattform nutzen können, um KI-Telefonie in bestehende Prozesse zu integrieren“, rechnet Kirchner vor.

Die Strategie der Marktmitte

Der Markt für KI-Telefonassistenten ist in den letzten 24 Monaten explodiert. Auf der einen Seite stehen hochfinanzierte Enterprise-Schwergewichte wie das Berliner Start-up Parloa, auf der anderen drängen globale US-Provider wie Vapi oder ElevenLabs in den DACH-Raum. Malmachen positioniert sich dazwischen: prozessnäher als reine US-Schnittstellen, aber zugänglicher als hochpreisige Enterprise-Lösungen.

Doch was hindert einen der globalen Tech-Riesen daran, den deutschen Mittelstand mit einem eigenen Frontend aufzurollen? Leonhard Pöppel verweist hierbei auf die Firmen-DNA: „Unser Ansatz war von Anfang an ein anderer – nicht aus Angst vor Wettbewerb zu handeln, sondern konsequent zu bauen, zu testen und zu verbessern. Genau daraus ist auch unser Name entstanden.“ Das über Jahre gewachsene operative Know-how im Mittelstand betrachten die Gründer als ihren eigentlichen Burggraben. „Ein globaler Player kann Technologie replizieren – aber nicht ohne Weiteres die gewachsene Marktkenntnis, die Nähe zu den Kunden und die daraus resultierende Produktqualität“, zeigt sich Pöppel überzeugt.

Profitabilität statt Pitchdeck

Für die Start-up-Szene liefert das Deggendorfer Unternehmen damit einen markanten Gegenentwurf zum üblichen Funding-first-Narrativ. Das Team beweist, dass es im kapitalintensiven KI-Sektor möglich ist, ohne Millionen-Runde und sofortigen Hyperscaling-Druck einen Product-Market-Fit anhand echter Umsätze zu validieren.

Ob das Team diesem Weg dauerhaft treu bleibt, ist offen. „Bootstrapping war für uns in der Anfangsphase genau der richtige Weg“, bilanziert Anton Kirchner. Beim Thema externes Kapital zeige man sich für das weitere Wachstum jedoch nicht dogmatisch. Sollte VC-Geld helfen, die Plattform professioneller zu skalieren, sei dies eine Option. Eine Bedingung knüpft Kirchner aber daran: „Es geht nicht um Geld allein. Der richtige Kapitalgeber sollte auch strategisch zu uns passen, Know-how mitbringen und Türen öffnen.“ Kapital nur um des Kapitals willen schließt der Gründer kategorisch aus.

Dein Start-up wächst, und du musst Verantwortung abgeben. Wenn es darum geht, die ersten Teamleads zu ernennen, fällt deine Wahl wahrscheinlich auf die Personen, die am lautesten „Hier!“ schreien, vor Selbstbewusstsein strotzen und in Pitches glänzen. Doch Vorsicht: Eine weltweite Studie von Hogan Assessments zeigt, dass eine erhebliche Diskrepanz zwischen dem besteht, was Unternehmen bei Führungskräften belohnen, und dem, was Mitarbeiter*innen tatsächlich wollen. Genau jene Eigenschaften, die Führungskräften helfen, die Karriereleiter zu erklimmen, treiben Mitarbeiter*innen möglicherweise gleichzeitig in die Flucht.

In der frühen Phase eines Start-ups ist dein Kernteam dein wichtigstes Kapital. Jede Abwanderung bedeutet den Verlust von wertvollem Wissen und bremst das Wachstum. Die Studie „The Leadership Divide: Global Insights on Who Leads vs. Who Should“ deckt in diesem Zusammenhang auf: Es gibt keinerlei Überschneidungen zwischen den wichtigsten Eigenschaften, die Führungskräfte an den Tag legen, und den Eigenschaften, die sich Mitarbeiter nach eigenen Angaben tatsächlich von ihnen wünschen.

Für diese Erkenntnis wurden die Persönlichkeitsdaten von mehr als 21.000 Führungskräften und die Antworten von 9.794 Mitarbeiter*innen aus 25 Ländern ausgewertet. Das Ergebnis sollte für alle Gründer*innen ein Weckruf sein.

Die „Hustle Culture“-Falle: Worauf wir fälschlicherweise achten

Gerade in Start-ups, in denen Pitching und schnelles Wachstum zum Alltag gehören, lassen wir uns oft vom falschen Typus blenden. Führungskräfte zeichnen sich laut den Daten in der Regel durch Selbstbewusstsein, Präsenz, Wettbewerbsfähigkeit und Selbstdarstellung aus. Unternehmen neigen seit jeher dazu, genau diese Aspekte wie Präsenz, Selbstbewusstsein und Ehrgeiz bei Führungskräften zu belohnen.

Das Problem: Organisationen belohnen damit oft eher das reine Hervortreten von Führungskräften – also Personen, die sich durch ihr Auftreten auszeichnen –, anstatt auf ihre tatsächliche Führungskompetenz zu schauen. Wer sich so verhält, ist nicht automatisch in der Lage, Vertrauen aufzubauen und gesunde Teams zu schaffen.

Der Realitäts-Check: Was dein Team wirklich braucht

Wenn du eine Führungskultur aufbauen willst, die Top-Talente bindet, musst du umdenken. Mitarbeiter legen überwiegend Wert auf Kommunikation, Integrität, Verantwortungsbewusstsein und fundierte Entscheidungsfindung. Es besteht eine wachsende Kluft zwischen den intern belohnten Eigenschaften und den tatsächlichen Erwartungen des Teams: Mitarbeiter*innen erwarten zunehmend Konsequenz, Transparenz, Verantwortungsbewusstsein und klare Kommunikation.

Kurz gesagt: Teams wollen Führungskräfte, denen sie vertrauen können, die klar kommunizieren und die die Voraussetzungen für den gemeinsamen Erfolg schaffen.

Red Flags: Die 4 größten Treiber für Kündigungen

Eigenschaften, die mit einer starken Führungspräsenz in Verbindung gebracht werden, können das Vertrauen der Belegschaft erschüttern und zu Unzufriedenheit führen, wenn sie nicht im Zaum gehalten werden. Achte bei Beförderungen auf diese Warnsignale, die von Mitarbeiter*innen als größte Probleme genannt wurden:

• Arroganz und Überlegenheitsgefühle: Während Durchsetzungsstärke beim Aufstieg oft hilft, geben 59 % der Beschäftigten an, dass Arroganz die Führungswirksamkeit deutlich untergräbt.
• Unberechenbarkeit: Start-ups sind oft chaotisch – umso wichtiger ist Stabilität an der Spitze. Emotionale Schwankungen sind ein großes Problem am Arbeitsplatz. 72 % geben an, dass unvorhersehbares Verhalten die Führungsstärke massiv schwächt.
• Passive Aggression: 62 % der Befragten sehen passiv-aggressives Verhalten als schädlich für die Teamleistung und die Arbeitsmoral an.
• Zu langes Zögern: Auch das Gegenteil von lautem Auftreten ist gefährlich. Übermäßige Vorsicht oder Unentschlossenheit werden von 56 % als schädlich für das Team angesehen.

Deine Praxis-Strategie: So vermeidest du teure Fehlentscheidungen

Vertrauen, Verantwortungsbewusstsein und ein gesundes Urteilsvermögen sind keine zweitrangigen Eigenschaften. Sie sind entscheidend für die Effektivität des Teams und die langfristige Leistungsfähigkeit. Wie findest du diese Eigenschaften in der Praxis?

1. Passe deine Führungspipeline an

Führungskräftepipelines sind dann am stärksten, wenn du die Art und Weise, wie du Kandidaten identifizierst und förderst, auf das abstimmst, was die Mitarbeiter*innen tatsächlich schätzen. Befördere nicht automatisch den/die lauteste(n) Verkäufer*in zum Teamlead, sondern die Person, die andere am besten unterstützt.

2. Stelle im Interview die richtigen Fragen

Statt zu fragen: "Was sind deine größten Erfolge?" (fördert Selbstdarstellung), frage lieber:

• "Erzähle mir von einer Entscheidung, bei der du die Bedürfnisse deines Teams über deine eigenen Ziele gestellt hast." (Testet Verantwortungsbewusstsein).
• "Wie gehst du vor, wenn du eine wichtige Entscheidung unter hoher Unsicherheit treffen musst?" (Testet fundierte Entscheidungsfindung und schließt Unentschlossenheit aus).
• "Wie stellst du sicher, dass dein Team dir vertrauen kann, wenn es mal schlecht läuft?" (Fokus auf Kommunikation und Integrität).

3. Teste die emotionale Stabilität unter Druck

Da unberechenbares Verhalten ein großes Problem darstellt, solltest du in der Probezeit für eine neue Führungskraft genau beobachten, wie sie bei Stress reagiert. Wer hier unberechenbar wird oder passiv-aggressiv agiert, wird auf Dauer deine besten Mitarbeiter*innen vertreiben.

Fazit

Wahre Leader in einem Start-up müssen nicht die lautesten im Raum sein. Wenn du auf Leute setzt, die Konsequenz und Transparenz mitbringen und gesunde Teams aufbauen, sparst du dir hohe Recruiting-Kosten durch Fluktuation und stellst die Weichen auf nachhaltiges Wachstum.

Die Arbeitswelt verdichtet sich zusehends. Inmitten geopolitischer und wirtschaftlicher Unsicherheiten wird künstliche Intelligenz (KI) in alle Lebensbereiche integriert, was das Arbeitstempo spürbar beschleunigt. In diesem Spannungsfeld positioniert sich das Münchner Start-up Regulate. Das Unternehmen hat nun eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 1,4 Millionen Euro abgeschlossen.

Angeführt wird die Runde vom Impact-Investor 4impact.vc. Zu den Business Angels zählen zudem bekannte Namen der deutschen Startup-Szene, darunter Hanno Renner (Co-Founder & CEO, Personio), Mike Wax (Co-Founder, Forto), Marlena Hien (Co-Founder, Bears with Benefits) und Felix Haas (10x Group, Bits & Pretzels, IDnow).

Die Köpfe und die Historie

Hinter Regulate stehen CEO Peter van Woerkum und Paul Laechelin, die das Unternehmen im Jahr 2024 gründeten.

• Peter van Woerkum: Der Gründer ist ein zertifizierter Breathwork- und Executive-Coach, der auf über zehn Jahre Erfahrung in der C-Level-Beratung zurückblickt.
• Paul Laechelin: Als ehemaliger Product Lead für die BMW App bringt er die notwendige technische Expertise mit, um das Produkt für den Enterprise-Einsatz zu skalieren.
• Wissenschaftliches Fundament: Die inhaltliche Entwicklung der App erfolgte in Partnerschaft mit Prof. Dr. Hottenrott von der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Die angebotenen Methoden basieren zudem auf Forschungen der Harvard Medical School und Stanford Medicine.

Das Geschäftsmodell: Präzision statt Gießkanne

Regulate grenzt sich bewusst von herkömmlichen Wellness-Apps ab. Anstatt allgemeine Meditationsübungen bereitzustellen, die in firmeninternen Benefit-Portalen oft ungenutzt bleiben, zielt die Plattform darauf ab, im passenden Moment die richtige Intervention anzubieten.

• Contextual Intelligence: Die App verknüpft sich mit Wearables und den digitalen Arbeitssystemen der Nutzer.
• On-Demand-Tool: Durch das Auslesen physiologischer Signale und die Analyse der Arbeitsstruktur werden personalisierte Atemübungen (Dauer: 90 Sekunden bis 60 Minuten) vorgeschlagen. Dies kann ein Fokus-Protokoll vor einem wichtigen Meeting oder eine Übung zur Beruhigung nach einer intensiven Diskussion sein.
• HR-Dashboard: Arbeitgeber erhalten aggregierte Dashboards, die HR- und Führungsteams Einblicke in Nutzungsmuster und Team-Resilienz geben, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu kompromittieren.

Das Geschäftsmodell stößt auf Resonanz: Innerhalb von weniger als zwölf Monaten wurden über 50.000 Sessions in der App absolviert. Die Enterprise-Pipeline umfasst ein potenzielles Volumen von über 9 Millionen Euro Annual Recurring Revenue (ARR). Zu den Kunden gehören unter anderem die Raiffeisen Bank International, Personio und Vattenfall. Mit dem neuen Kapital will Regulate das Wachstum beschleunigen, die Produktfunktionen vertiefen, Live-Formate ausbauen und europaweit expandieren.

Der Markt: Wachstumsdruck trifft auf Regulatorik

Regulate agiert in einem enormen Markt. Der globale Bereich für Stressmanagement am Arbeitsplatz wurde im Jahr 2023 auf 10,6 Milliarden US-Dollar geschätzt und wächst jährlich um 7,7 Prozent.

• Laut dem „State of the Global Workplace“ Report 2026 von Gallup gibt weltweit nur jede(r) dritte Arbeitnehmer*in an, am Arbeitsplatz zu „florieren“.
• Diese mangelnde Mitarbeiter*innenbindung kostet die Weltwirtschaft schätzungsweise 10 Billionen US-Dollar an ungenutzter Produktivität pro Jahr.
• Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) bezifferte in einer Analyse von 2024 die zusätzlichen Kosten durch arbeitsplatzbedingte Angstzustände und Depressionen auf jährlich 1 Billion US-Dollar durch Produktionsausfälle.

Während in den USA vor allem direkte Gesundheitskosten die Arbeitgeberprogramme antreiben, wird der europäische Markt maßgeblich durch rechtliche Verpflichtungen geprägt. Die EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD) – seit Januar 2024 in Kraft – und die EU-Richtlinie zur Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben zwingen Unternehmen zu mehr Transparenz und Berichterstattung beim Wohlbefinden der Belegschaft.

Unsere Einordnung: Heilsbringer oder Symptombekämpfung?

Aus Gründer*innen- und Investor*innensicht ist die Positionierung von Regulate strategisch klug. Der B2C-Markt für Achtsamkeit ist hochkompetitiv. Durch den strikten Fokus auf den B2B-Enterprise-Bereich und die nahtlose Integration in den Arbeitsalltag schafft Regulate eine starke Differenzierung. Besonders clever ist die Nutzung der europäischen CSRD-Richtlinie als Vertriebshebel: Unternehmen müssen Wohlbefinden reporten, Regulate liefert das passende aggregierte Dashboard direkt mit.

Trotzdem muss sich das Modell kritischen Fragen stellen:

1. Symptombehandlung vs. Ursachenbekämpfung: Eine App kann strukturelle Überlastung durch Personalmangel, fehlendes Management oder toxische Unternehmenskulturen nicht lösen. Es besteht die Gefahr des „Wellbeing-Washings“, bei dem Unternehmen die Verantwortung für Stressbewältigung auf das Individuum abwälzen. CEO Peter van Woerkum betont zwar, dass die Plattform „keine weitere Stressquelle“ hinzufügen soll, doch in stark verdichteten Arbeitsumgebungen kann selbst ein technischer Push-Reminder zur Atemübung als belastend wahrgenommen werden.
2. Datenschutz und Vertrauen: Die Koppelung physiologischer Wearable-Daten an ein vom Arbeitgeber finanziertes Dashboard betritt eine sensible Linie. Auch wenn Regulate betont, die Daten streng zu aggregieren, ist die Auswertung von Stressparametern am Arbeitsplatz – gerade in DACH-Unternehmen mit starken Betriebsräten – ein Terrain, das maximales Vertrauen der Belegschaft erfordert.

Fazit

Regulate hat erkannt, dass Corporate Health in Zukunft messbar und direkt in den Arbeitsalltag integriert sein muss. Kann das Start-up beweisen, dass seine Dashboards den Unternehmen helfen, Arbeitsbedingungen datenbasiert und strukturell zu verbessern, steht dem europaweiten Rollout kaum etwas im Wege.