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Gefälschte Informationen: 5 Trends beim Betrug mit KI
Jede technologische Innovation führt unweigerlich auch zu neuen Betrugsmethoden, die Lücken in Regulierungen und Gesetzen ausnutzen. Folgende fünf Trends zeichnen sich bereits jetzt rund um die KI-Nutzung ab.

Künstliche Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLM) sind in aller Munde – insbesondere ChatGPT sorgt täglich für Schlagzeilen und erhitzte Gemüter. Eines scheint dabei sicher: KI kann ungemein nützlich sein – vor allem im Kampf gegen Internet-Scammer und Finanzbetrug. Immer mehr Unternehmen vertrauen daher auf entsprechende Werkzeuge, um ihre KYC-Prozesse (Know Your Customer) zu digitalisieren und die Legitimität von Zugriffen zu überprüfen.
Mit KI-basierten Tools lassen sich beispielsweise Analyse und Verarbeitung von Benutzerdaten sowie Transaktionen automatisieren. Unternehmen können auf diese Weise ihr Onboarding verbessern und Engpässe im System vermeiden. Ebenso können Nutzer*innen mit Sanktionslisten abgeglichen werden, um Betrugsabsichten und verdächtige Aktivitäten in Echtzeit anzuzeigen.
Allerdings führt jede technologische Innovation unweigerlich auch zu neuen Betrugsmethoden, die Lücken in Regulierungen und Gesetzen ausnutzen. Das zeigen auch die jüngsten Entwicklungen im Bereich KI und LLM. Folgende fünf Trends zeichnen sich bereits jetzt ab:
1. Social Engineering wird einfacher und schneller
ChatGPT und ähnliche Tools haben die Produktivität erhöht – jedoch leider auch die von Cyber-Kriminellen. Diese betreiben immer häufiger Social Engineering mithilfe von KI-basierten Tools, um sich beispielsweise erfolgreich als reale Personen bei Romance Scams auszugeben. Auch bei Phishing-Angriffen erstellen sie verstärkt mithilfe von künstlicher Intelligenz gefälschte Dokumente wie Rechnungen, Verträge und Vermögensbilanzen – oftmals noch personalisierter und genauer als die Originale. Bisher enthielten solche gefälschten Dokumente zudem häufig Rechtschreib- oder Grammatikfehler und waren damit leichter als Betrug zu erkennen. Mithilfe von KI lassen sich solche Fehler jedoch leichter vermeiden und die Grenze zwischen echten und falschen Dokumenten verschwimmt immer mehr.
2. Cyberkriminalität erfordert kaum mehr technisches Know-how
Früher mussten Cyberkriminelle Software und Code verstehen, um glaubwürdige Dokumente oder Websites für ihre Betrugsversuche zu erstellen. Mithilfe der nutzerfreundlichen KI-basierten Tools können Cyberkriminelle auch mit wenig IT-Wissen und oft sogar ohne Programmierkenntnisse Malware, schädliche VBA-Skripte (Visual Basic for Appliances) und realistische Chatbots erstellen, um Opfer noch schneller und effektiver zu manipulieren.
3. Anspruchsvolle Dokumentenfälschung
Nicht nur LLM gehören zu den aktuellen KI-Trends. Auch Bilder, Stimmen und sogar ganze 3D-Modelle lassen sich glaubwürdig mit künstlicher Intelligenz erstellen. Damit sind Betrüger in der Lage, Pässe und andere offizielle Dokumente zu fälschen. Generative KI-Modelle vereinfachen Identitätsdiebstahl und den Zugriff auf sensible Dokumente sowie die darin enthaltenen biometrischen Informationen. Ohne strenge Security-Checks oder moderne Gesichtserkennungssoftware wird es also schwieriger für Unternehmen, Dokumente auf ihre Echtheit zu überprüfen.
4. Chatverlauf als Risiko für den Datenschutz
Eine der großen ChatGPT-Schlagzeilen kam im März 2023 als Italiens Datenschutzbehörde den Zugang zu ChatGPT im Land zwischenzeitlich gesperrt hatte. Grund war eine weitere Gefahr bei der Nutzung des Tools: Die Plattform enthielt einen Fehler, durch den der Chatverlauf und persönliche Daten für andere Benutzer sichtbar waren – Klarnamen, Adressen, Passwörter sowie alle Eingaben in das LLM waren betroffen. Diese Lücke im System öffnete Betrügern Tür und Tor, sich diese Daten zu eigen zu machen und sich als die betreffenden Personen auszugeben.
5. Manipulierte Informationen
Was ist wahr und was ist gefälscht? Das ist nicht nur in Bezug auf klassische Betrugsfälle immer schwieriger zu erkennen. Die Gefahr durch „Fake News“ wird voraussichtlich exponentiell zunehmen, während die manipulierten Inhalte immer authentischer klingen. Auch Datenbanken müssen in dieser Hinsicht sorgfältiger auf ihren Wahrheitsgehalt überprüft werden. Unternehmen sollten sich keinesfalls ausschließlich auf LLM verlassen, um beispielsweise ihre KYC-Prozesse und Geldwäsche-Checks durchzuführen. Unzählige Informationen – gerade in Bezug auf Sanktionslisten – lassen sich in den LLM manipulieren und führen so zu falschen Schlussfolgerungen.
Der Autor Lovro Persen ist Director Document & Fraud, IDnow
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FemTech-Report
Vom Nischendasein zum Hot Topic: Zahlen, Fakten und FemTech-Start-ups.

Im Rahmen einer Start-up- und Marktanalyse hat die Digital-Health-Beratung Brainwave den deutschen FemTech-Markt genauer unter die Lupe genommen. Die Erkenntnis: Lange Zeit wurde das Thema digitalgestützte Lösungen für die Frauengesundheit, Body Positivity und Female Empowerment vernachlässigt, obwohl es immerhin die Hälfte der Bevölkerung betrifft. Mittlerweile scheint das Potenzial bei Gründer*innen und Investor*innen angekommen zu sein, denn in den Bereichen Technologie, neue Geschäftsmodelle und Start-up-Finanzierungen ist im letzten Jahr viel passiert.
Was ist FemTech?
Der Begriff umschreibt technologische Angebote und Services, die sich auf die Gesundheit der Frau konzentrieren. Die Lösungen reichen von Fruchtbarkeits- und Zyklus-Tracking, über Schwangerschaftsbegleitung und Tele-Hebammen bis hin zu Lösungen zum Thema Sexual Awareness und Menopause. Aber auch E-Commerce-Produkte, wie Periodenunterwäsche oder Supplements komplementieren den Trend. Der Begriff FemTech wurde insbesondere durch Ida Tin geprägt – die Gründerin der Zyklus- und Periodentracking App Clue.
Die wichtigsten FemTech-Trends
Viele FemTech-Angebote, besonders jene aus dem Bereich Schwangerschaft und Geburt, sind bereits in der medizinischen Versorgung angekommen. So wird beispielsweise die 2017 zur Schwangerschaftsbegleitung und Geburtsvorbereitung entwickelte App keleya heute von 19 Krankenkassen erstattet; das Start-up profitierte in der Pandemie von erhöhten Nutzungszahlen (monatlich 20.000 aktive Nutzerinnen im Jahr 2021).
In den letzten Monaten konnte ein rasantes Ansteigen an digitalen Geschäftsmodellen rund um das Thema Reproduktionsmedizin beobachtet werden. Start-ups wie Avery Fertility, Levy oder fertilly sind neu in den Markt eingestiegen und befassen sich mit Fruchtbarkeitsdiagnostik, künstlicher Befruchtung und Social Freezing (Einfrieren von Eizellen).
Das Jahr stand außerdem ganz im Zeichen der Onkologie: Start-ups wie Happie Haus, PINK! oder Brea treiben erfolgreich digitale Innovationen für Frauen mit Brustkrebs voran. Darüber hinaus entstehen auch neue Start-ups im Bereich Sexual Awareness, wie bspw. being female. Kurz gesagt: Der Start-up-Markt ist in Bewegung.
VC-Investments im FemTech-Bereich
Das globale Finanzierungsvolumen für FemTech-Start-ups lag im Jahr 2019 bei über 590 Mio. US-Dollar und war damit zehnmal so hoch wie noch vor zehn Jahren. Wenngleich dies 2019 gerade einmal zehn Prozent der weltweiten VC-Investments ausmachte, verstärkt sich der Trend doch zunehmend: In den Jahren 2020 und 2021 zeichnete sich ein konstant wachsendes Finanzierungsvolumen für FemTech-Start-ups ab. 2021 überstiegen die weltweiten VC-Investitionen in diesem Bereich zum ersten Mal die Marke von 1 Mrd. Dollar.
In Europa erhielten UK-Start-ups im vergangenen Jahr beachtliche Summen an Risikokapital: Das Londoner Start-up Elvie (auch auf dem deutschen Markt aktiv) erhielt 68 Mio. Euro in einer Series C-Finanzierungsrunde. Der Anbieter der Zyklustracking-App Flo Health erhielt 50 Mio. Dollar in einer Series B-Runde.
Die deutschen Start-ups fertilly und pregfit erhielten ein Seed-Funding. Auch wenn Investor*innen offensichtlich ein immer größeres Vertrauen in FemTech-Start-ups haben, steht das Finanzierungspotenzial noch klar am Anfang. Die Investitionen sind weiterhin nur ein winziger Betrag im Vergleich zum weltweiten VC-Funding oder den medizinischen Gesundheitsausgaben für Frauen (500 Mrd. Dollar). Hinzu kommt, dass FemTech-Start-ups meist von Frauen gegründet werden und diese es, im Vergleich zu ihren männlichen Kollegen, oft schwerer haben, Risikokapital einzusammeln. Der banal klingende Grund hierfür: Die Investor*innen-Community besteht zum Großteil aus Männern (94 Prozent bei den Top-100-Unternehmen), welche die Gesundheitsprobleme von Frauen in vielen Fällen nicht wirklich verstehen.

Die deutsche FemTech-Start-up-Landschaft
Brainwave hat den deutschen FemTech-Start-up-Markt analysiert und in einer übersichtlichen Marktdarstellung zusammengefasst (s. Abbildung). Dabei wurden verschiedene Kategorien entwickelt, welche die unterschiedlichen Bereiche des Markttrends abdecken. Die Kategorien zeigen deutlich, dass der größte Teil des Marktes von Start-ups bzw. Lösungen aus der Rubrik „Zyklus- und Fruchtbarkeitstracking“ ausgemacht wird. In diesem Bereich sind vor allem digitale Angebote in Form von Tracking-Apps, Vergleichsportalen für Verhütungsmittel sowie Wearables und weitere Tools vertreten. Neben den etablierten Playern im Bereich „Schwangerschaft und Geburtsvorbereitung“ werden in der Kategorie „Telemedizin & Testkits“ jene Start-ups zusammengefasst, die sich mittels Selbsttest-Kits chronischen Frauenkrankheiten widmen und häufig online einen integrativen Ansatz anbieten. Im Vergleich zum Jahr 2020 kam die neue Kategorie „Reproduktionsmedizin“ hinzu, welche die Themen „Fruchtbarkeitsdiagnostik und Social Freezing“ abdeckt. Zusätzlich dazu heben sich Start-ups aus den indikationsgetriebenen Trends „Brustkrebs“, „Endometriose“ und „Menopause“ immer stärker hervor. Die Start-ups innerhalb dieser Kategorie versuchen, Frauen entlang des Patientinnenpfades mit Tracking, Digitalen Therapien, Supplements oder Communities zu unterstützen. Last, but not least finden sich in der Übersicht auch die Rubriken „Perioden-Konsumgüter“ und „Sexual Awareness“.
FemTech – quo vadis?
Der deutsche FemTech-Markt ist ein wachsender Markt mit viel Innovationspotenzial. Er bietet die Möglichkeit, nicht nur vielen Frauen auf der Welt zu helfen, sondern auch spannende unternehmerische Chancen auszuschöpfen. Der FemTech-Markt hat in den vergangenen Jahren starke Wachstumsraten erfahren und bleibt weiterhin eines der vielversprechendsten Segmente im Digital-Health-Markt mit einem riesigen Potenzial, verschiedenste sog. Pain Points im Bereich der Frauengesundheit zu lösen. Innovative Geschäftsmodelle in bereits etablierten Segmenten wie Schwangerschaft, Geburt und Zyklus werden mit Wachstumskapital und einer steigenden Akzeptanz weiter gestärkt und in den Massenmarkt getragen. Zukünftig kann erwartet werden, dass auf dem deutschen Markt weitere FemTech-Start-ups nach internationalen Vorbildern entstehen. Dies könnte insbesondere für Indikationen aus den Segmenten Menopause und Endometriose geschehen. Ebenfalls zu erwarten ist der Aufbau von Gesundheitsplattformen, die das Ziel verfolgen, Frauen umfassend mit verschiedensten Rundum-Services zu begleiten.
Im Folgenden stellen wir stellvertretend für die vielen, inhaltlich unterschiedlich aufgestellten FemTech-Start-ups vier Unternehmen im Kurzprofil vor:
Schweiz und Deutschland: So unterschiedlich sind sie beim Online Glücksspiel
Was ist erlaubt, wo sind Grenzen gesetzt: Gut zu wissen für alle, die sich grenzüberschreitend mit dem Thema Online Glücksspiel befassen wollen.

Obwohl das Online Glücksspiel seit Jahren streng reguliert wird, wächst der Markt in Deutschland und in der Schweiz munter weiter. So haben die lizenzierten Anbieter in Deutschland im Jahr 2023 Bruttospielerträge von 4,2 Milliarden Euro erzielt. Im selben Jahr lagen die Umsätze aus Lotterien und Sportwetten in der Schweiz bei 3,76 Milliarden Schweizer Franken. Setzt Deutschland auf strenge Einzahlungslimits und geringe Maximaleinsätze, so reguliert die Schweiz den Markt durch Lizenzbeschränkungen und Netzsperren, wenn es sich um einen nicht genehmigten Anbieter handelt. Die Regeln sind also in beiden Ländern klar, aber sie sind unterschiedlich, doch am Ende lukrativ für beide.
Glücksspiel unterliegt in beiden Ländern strikten Regeln
Es gibt strikte Regeln, die bestimmen, wer in Deutschland und in der Schweiz das Online Glücksspiel anbieten darf.
In Deutschland bildet der deutsche Glücksspielstaatsvertrag die Grundlage. Dieser ist seit dem Jahr 2021 in Kraft und sorgt für eine einheitliche Regulierung, mit der auch klare Grenzen gesetzt werden. Die Konzessionen sind begrenzt, zudem sind die Anforderungen sehr hoch. Jeder Anbieter muss zudem eine Lizenz der Gemeinsamen Glücksspielbehörde der Länder - GGL - vorweisen können. Der Markt wird zudem durch strenge Vorschriften geprägt: monatliches Einzahlungslimit, geringer Maximaleinsatz, 5 Sekunden-Regel, Verbot von Live Casino, keine Kryptowährungen als Einzahlungsmethode.
Wer auf der Suche nach den Top Online Casinos für Schweizer Spieler ist, wird überrascht sein, dass nur landbasierte Casinos eine Online Konzession beantragen würden, weil es kein offenes Lizenzierungsmodell für internationale Betreiber gibt. Der Markt ist somit geschlossen und schützt daher staatliche Einnahmen und reguliert den Wettbewerb. Ein Anbieter, der keine Genehmigung hat, kann seine Dienste nicht anbieten - Netzsperren blockieren unlizenzierte Plattformen.
Während also Deutschland privaten Betreibern aus den unterschiedlichsten Bereichen Lizenzen erteilt, sind in der Schweiz nur schon etablierte Casinohäuser in der Lage bzw. berechtigt, eine Lizenz zu bekommen. Das mag zwar in Deutschland für mehr Vielfalt sorgen, jedoch auch für schärfere Kontrollen. In der Schweiz hingegen bleibt das Glücksspielgeschäft in der Hand weniger Unternehmen.
Wie sieht es bei den Sportwetten aus?
In der Schweiz und in Deutschland wird das Spielangebot von gesetzlichen Vorgaben bestimmt, was natürlich einen direkten Einfluss auf die Vielfalt und auch auf die Zugangsmöglichkeiten hat. In beiden Ländern finden sich regulierte Plattformen, damit das Glück am Online Spielautomat getestet werden kann. Jedoch finden sich verschiedene Einschränkungen:
In Deutschland sind viele Anbieter lizenziert, die aber strenge Vorschriften zu den Einsatzlimits sowie Spielmechaniken beachten müssen. In der Schweiz bleibt das Angebot vorwiegend den landbasierten Casinos mit Online Lizenz vorbehalten, sodass nur eine begrenzte Auswahl geboten wird.
Ein vergleichbares Bild lässt sich mit Blick auf die Sportwetten erkennen: Sind in Deutschland nur private Wettanbieter aktiv, die strikte Werbe- und Einsatzlimits befolgen müssen, bleibt der Bereich in der Schweiz aber unter staatlicher Kontrolle. Der private Betreiber erhält hier gar keinen Marktzugang.
Beide Glücksspielmärkte werden durch technologische Entwicklungen geprägt, weil internationale Entwickler moderne Slots mit neuen Mechaniken liefern. Jedoch können in der Schweiz nur lizenzierte Casinos auf diese Innovationen zugreifen. In Deutschland hingegen besteht ein regulierter Markt, wobei hier jedoch strengere Vorgaben zu erfüllen sind.
Sicherheitsmechanismen stehen im Vordergrund
Ein Schweizer Casino setzt auf kontrollierte Abläufe sowie auf geprüfte Anbieter, damit dem Spieler ein sicheres Spielerlebnis geboten werden kann. Gesetzliche Vorgaben bestimmen den Rahmen, innerhalb dessen dann die Spielplattform operieren darf. Damit die unbefugten Nutzer keinen Zugang erhalten, müssen im Vorfeld Identitätsprüfungen durchgeführt werden. Des Weiteren müssen die Betreiber auch Maßnahmen ergreifen, damit ein problematisches Spielverhalten frühzeitig erkannt und gegebenenfalls eingedämmt werden kann.
In beiden Ländern spielen Sicherheitsmechanismen eine große Rolle: In Deutschland gibt es etwa ein festes Einzahlungslimit von 1.000 Euro pro Monat (plattformübergreifend) sowie einen Maximaleinsatz von 1 Euro pro Runde. In der Schweiz gibt es keine einheitliche Einzahlungsgrenze, aber die lizenzierten Anbieter setzen hier auf individuelle Schutzmaßnahmen, sodass das verantwortungsbewusste Spiel gefördert werden kann.
In Deutschland dürfen die Glücksspielanbieter nicht uneingeschränkt werben, sondern nur zu bestimmten Zeiten. In der Schweiz wird eine vergleichbare Strategie angewendet: Die Werbung darf nur legale Angebote enthalten, während Anreize für das übermäßige Spiel untersagt sind.
Beide Länder gehen auch unterschiedlich vor, wenn es um unregulierte Plattformen geht: Deutschland setzt auf Überwachung und Sanktionen, während die Schweiz hingegen Anbieter, die keine Schweizer Lizenz haben, per Netzsperren ausgeschlossen werden.
Wie handhaben Deutschland und die Schweiz Poker?
In der Schweiz und in Deutschland ist Poker ein Sonderfall: Auch hier vergibt Deutschland Lizenzen für private Anbieter, während die Schweizer ebenfalls nur staatlich konzessionierten Casinos erlaubt, Online Poker anbieten zu dürfen. Mit dieser Herangehensweise wird nicht nur das Spielangebot geprägt, sondern auch die Möglichkeiten für Cash Games, internationale Wettbewerbe und Turniere.
In Deutschland ist Online Poker erlaubt, jedoch gibt es klar definierte Regeln: Der lizenzierte Anbieter muss sich an feste Einzahlungslimits halten, zudem gibt es Turniere und Cash Games nur unter sehr strengen Auflagen. Die Anbieter werden von der GGL überwacht und greift sofort bei Verstößen ein. In der Schweiz unterliegt das Pokerspiel noch engeren Regulierungen: Cash Games und Turniere gibt es nur über lizenzierte landbasierte Casinos, die eine Online Konzession haben. Der private Anbieter hat keinen Zugang zum Markt.
Generative KI – Chancen für Startups
Wie Startups mit drei Tipps die Kosten und Performance für ihren KI-Case optimieren können.

Das deutsche KI-Startup-Ökosystem befindet sich 2025 weiter im Gründungsboom. Nie gab es mehr KI-Gründer in Deutschland und alleine im vergangenen Jahr wuchs die Zahl der KI-Startups um 35 Prozent. Auch für Investoren bleibt KI eines der vielversprechendsten Themen. Sie investierten 2024 fast 200 Millionen mehr in deutsche KI-Jungunternehmen als im Vorjahr. Vor allem deutsche KI-Startups im B2B-Bereich mit branchenspezifischen Lösungen für die Fertigung, Logistik und das Gesundheitswesen haben aktuell ausgezeichnete Wachstumschancen. Sie können von einer engen Vernetzung mit dem Mittelstand und führenden Forschungseinrichtungen in Deutschland profitieren. Typische KI-Anwendungsfelder von aufstrebenden deutschen Startups wie BlueAvenir, PlanA, Smart Reporting oder nnamu liegen dabei u.a. in der Softwareentwicklung, Sprach- und Bilderkennung oder datenbasierten Analyseverfahren zur Entscheidungsunterstützung.
KI-Chancen und die häufigsten Hürden
Während die Gesamtfinanzierung für KI-Projekte wächst, scheitern in der Praxis vielversprechende Ideen von Startups aber auch immer wieder am konkreten Business Case. Langfristig können sich insbesondere unterschätzte Kosten und eine schwache Performance der Anwendungen wie ein Bremsklotz auswirken. Die Nutzung von Sprachmodellen ist dank API-basierten Diensten sehr einfach geworden, dennoch können sich hier bei großen Volumina und ungeschickter Modell-Wahl schnell höhere Kosten aufsummieren. Gleichzeitig spielt die Performance des KI-Systems eine wichtige Rolle für eine langfristige Profitabilität. So führen besonders hohe Latenzzeiten bei der Model-Inference zu trägeren Systemen, die Nutzeranfragen nicht schnell genug verbreiten und die Attraktivität der Anwendung erheblich mindern.
Gerade Startups setzen oft auf die Cloud, da sie unabhängig vom technischen Hintergrund einfachen Zugang zu KI und die nötige Flexibilität ermöglicht. Drei innovative Methoden erweisen sich in der Cloud als besonders hilfreich, um eine optimale Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Kosten und Nutzerfreundlichkeit für die Umsetzung des eigenen KI-Anwendungsfalls zu finden. So kann jeder Gründer seine KI-Ideen schnell, kosteneffizient und sicher umsetzen.
KI-Modellauswahl: Kleiner, aber schneller
Für Startups ist es entscheidend, das richtige KI-Modell für ihren Anwendungsfall zu wählen, um Kosten und Leistung optimal auszubalancieren. Anbieter wie Anthropic, AI21 Labs, Meta, Cohere, Mistral und Amazon bieten Modelle in verschiedenen Größen an – kleinere Varianten sind oft günstiger und reagieren mit kürzerer Antwortzeit. Nach einer ersten Validierung mit einem leistungsstarken Modell können Startups Tools wie Amazon Bedrock Evaluations nutzen, um herauszufinden, welches Modell in welcher Größe ähnliche Ergebnisse bei geringeren Kosten oder höherer Geschwindigkeit liefert. Diese Evaluierungen helfen dabei, die Leistungsfähigkeit und Effizienz zu beurteilen, indem Metriken wie semantische Robustheit und Genauigkeit bei der Informationsabfrage analysiert werden. Durch eine Kombination aus automatisierten Bewertungen mit Large Language Models (LLMs) und menschlicher Prüfung können Startups die beste Balance zwischen Leistung, Kosten und Geschwindigkeit für ihre individuellen Bedürfnisse finden.
Prompt Caching: Zwischenspeicherung für wiederkehrende Anfragen
Eine weitere smarte Methode, um die Antwortzeiten von KI-Modellen zu verkürzen und Kosten zu senken, ist das Prompt-Caching. Wenn ein digitaler Assistent sich bei jeder Frage immer wieder die gleichen Grundinformationen durchlesen müsste, dann wäre das extrem ineffizient. Genau hier setzt das Prompt-Caching an und speichert feste Teile des Prompts, wie grundlegende Anweisungen für das LLM, direkt in der Inferenz-Hardware zwischen. Nur die variablen, nutzerspezifischen Daten, die sich von Aufruf zu Aufruf verändern, werden bei jeder Anfrage neu übermittelt. Das spart nicht nur Rechenleistung, sondern sorgt auch für schnellere Antworten – ideal für Anwendungen wie Chatbots oder personalisierte KI-Assistenten, die häufig wiederkehrende Anfragen verarbeiten. Mit Amazon Bedrock lässt sich diese Technik einfach nutzen, indem das Caching und das Setzen von Cache-Checkpoints automatisch verwaltet werden können. Sobald das Caching aktiviert ist, übernimmt der Service das gesamte Cache-Management automatisch. So lassen sich bis zu 90 Prozent kosteneffiziente KI-Anwendungen mit minimalem Konfigurationsaufwand realisieren.
Model Distillation: KI-Wissen auf das Wesentliche fokussieren
Eine dritte bewährte Option ist Model Distillation. Das Prinzip ist einfach und kann vereinfacht als ein intelligenter Wissenstransfer in der Welt der KI beschrieben werden. Also so, als ob ein erfahrener Lehrer (ein großes, leistungsstarkes KI-Modell) seinem Schüler (einem kleineren, schnelleren Modell) die wichtigsten Konzepte beibringt. Dabei nutzt dieser Prozess synthetische Trainingsdaten, die auf realen Anwendungsbeispielen basieren. Das Ergebnis ist ein kompakteres Modell, das für einen spezifischen Anwendungsfall ähnlich gute Ergebnisse liefert wie das größere Modell, dabei aber deutlich schneller und kostengünstiger arbeitet. Destillierte Modelle in Amazon Bedrock können bis zu fünfmal schneller arbeiten und die Kosten um bis zu 75 Prozent senken im Vergleich zu den Originalmodellen – bei Genauigkeitsverlust von weniger als zwei Prozent.
Fazit
Erfolgreiche KI-Lösungen können mit der Cloud kosteneffizienter und performanter umgesetzt werden. Das erfordert zwar ein wenig technisches Know-how, aber die Cloud reduziert die Einstiegshürden erheblich und ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, mit drei bewährten Methoden das KI-Potenzial effektiver auszuschöpfen. Startups haben mit der Cloud die maximale Flexibilität, um entweder von den leistungsfähigsten vortrainierten LLMs zu profitieren oder alternativ eigene LLMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur zu entwickeln bzw. auf fertige Dienste mit integrierter generativer KI zuzugreifen.
Der Autor Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) in München.
Die Autorin Jennifer Grün ist Senior Specialist - Machine Learning bei AWS in München.
So schafft KI neue CEO-Realitäten
Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Führungsebene angekommen, doch welche Konsequenzen hat das für CEOs? Eine Studie enthüllt Eingeständnisse deutscher und internationaler CEOs zum Thema KI.

Der aktuelle „Global AI Confessions Report: CEO Edition" der KI-Plattform Dataiku enthüllt Eingeständnisse deutscher und internationaler Führungskräfte, die hinsichtlich KI einer neuen Realität gegenüberstehen. Wichtige Insights aus der Studie:
- 95 Prozent der deutschen CEOs geben zu, dass ein KI-Agent bei Geschäftsentscheidungen einen gleichwertigen oder besseren Rat geben könnte als ein menschliches Vorstandsmitglied.
- 69 Prozent der deutschen CEOs glauben, dass eine gescheiterte KI-Strategie oder eine KI-induzierte Krise dazu führen wird, dass ein CEO bis Ende 2025 aus dem Amt gedrängt wird.
- Mit 62 Prozent bzw. 66 Prozent rangieren deutsche CEOs unter allen globalen CEOs an der Spitze, wenn es um die Messung von Kosten- und Ressourcenanforderungen und Skalierbarkeit von KI geht.
- 78 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass EU-Vorschriften die KI-Nutzung in ihren Organisationen verlangsamen könnten.
Für die Studie, die von The Harris Poll durchgeführt wurde, wurden im Januar und Februar 2025 über 500 CEOs in den USA, Großbritannien, Frankreich und Deutschland befragt. Die Unternehmen der insgesamt 100 befragten deutschen CEOs rangieren bei einem Jahresumsatz von mehr als 250 Millionen Euro und eine Unternehmensgröße von mehr als 500 Mitarbeitenden.
Der Bericht enthüllt: Die KI-Strategie ist zum entscheidenden Faktor für das Überleben von Unternehmen geworden. Die Ergebnisse belegen zudem, dass die Konsequenzen des Einsatzes von KI auch auf höchster Entscheiderebene angekommen sind.
KI kommt im Vorstand an
Laut Aussagen deutscher Geschäftsführer stellt KI die Rolle der Entscheidungsfindung auf Vorstandsebene zunehmend in Frage. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören:
- 93 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass sie davon profitieren würden, ein aktuelles Vorstandsmitglied durch einen KI-Experten zu ergänzen oder zu ersetzen.
- 95 Prozent der deutschen CEOs geben zu, dass ein KI-Agent bei Geschäftsentscheidungen einen gleichwertigen oder besseren Rat geben könnte als ein menschliches Vorstandsmitglied.
KI-Strategie: Übernahme von Kernkompetenzen
Auch auf den darauf folgenden Rängen zeichnet sich ab, dass Künstliche Intelligenz das Berufsprofil der Führungsebene deutlich wandeln kann:
- 90 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass KI einen besseren Strategieplan entwickeln kann als ein Mitglied ihres Führungsteams (Vizepräsidenten bis zur Vorstandsebene).
- 49 Prozent der CEOs deutscher Unternehmen schätzen, dass sie 3–4 Teammitglieder durch KI ersetzen könnten, um strategische Planung zu betreiben. Ganze 13 Prozent gaben an, dass sie sogar 7 oder mehr Führungskräfte für die gleiche Aufgabe ersetzen könnten.
Keine KI-Strategie ist allerdings auch keine Antwort, denn
- 69 Prozent der deutschen CEOs glauben, dass eine gescheiterte KI-Strategie oder eine KI-induzierte Krise dazu führen wird, dass ein CEO bis Ende 2025 aus dem Amt gedrängt wird.
- 76 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass sie Gefahr laufen, ihren Job zu verlieren, wenn sie nicht innerhalb von 2 Jahren messbare KI-getriebene Geschäftsgewinne erzielen.
KI als Kernkompetenz zukünftiger CEOs
Führungskräfte müssen sich laut der Umfrage auf dem Jobmarkt zukünftig anders aufstellen. KI-Kompetenz gilt als “Must-Have”, was auch aus dem Berufsalltag deutscher CEOs hervorgeht.
- 31 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass Erfahrung in der Umsetzung einer erfolgreichen KI-Strategie oder deren Implementierung in 3–4 Jahren eine der wichtigsten Kompetenzen sein wird, nach denen Vorstände bei der Bewertung eines potenziellen Geschäftsführers suchen werden.
- 82 Prozent der deutschen CEOs geben an, dass ihre direkte Beteiligung an KI-bezogenen Entscheidungen im vergangenen Jahr zugenommen hat.
- 70 Prozent der deutschen CEOs geben an, an mehr als der Hälfte der KI-Entscheidungen ihres Unternehmens beteiligt zu sein.
Die „KI-Commodity-Falle“ und KI-Washing: Blinde Flecken der Geschäftsführung
Trotz zunehmender Abhängigkeit von KI sind sich viele CEOs der Gefahren schlecht umgesetzter KI-Strategien in gefährlicher Weise nicht bewusst.
- 87 Prozent der CEOs tappen weltweit in die „KI-Falle“ und sind zuversichtlich, dass KI-Standardagenten genauso effektiv sein können wie maßgeschneiderte Lösungen für hochgradig nuancierte vertikale oder domänenspezifische Geschäftsanwendungen.
- CEOs deutscher Unternehmen gehen im internationalen Vergleich mit 39 Prozent am ehesten davon aus, dass es bei eigenen KI-Initiativen mehr um die Optik als um die Wirkung geht. Dieser Umstand nennt sich auch “AI Washing” und zielt darauf ab, KI-Innovation vorzuspielen, anstatt einen bedeutenden Mehrwert zu schaffen.
Worauf deutsche CEOs allerdings vergleichsweise viel Wert legen, sind Kostenkontrolle und Skalierbarkeit von KI-Lösungen. Mit 66 Prozent rangieren deutsche CEOs unter allen globalen CEOs (62 Prozent) an der Spitze, wenn es um die Messung von Kosten- und Ressourcenanforderungen und Skalierbarkeit als Kernattribute innerhalb ihres Rahmens für die regelmäßige Bewertung der Effektivität von KI-Analysen, -Modellen und -Anwendungen geht.
KI-Governance und regulatorische Unsicherheit
Während sich die Einführung von KI beschleunigt, schaffen schlechte Governance und regulatorische Unsicherheit erhebliche Hindernisse:
- 25 Prozent der deutschen CEOs geben an, dass sich ein KI-Projekt aufgrund regulatorischer Unsicherheiten verzögert hat, während 35 Prozent zugeben, dass ein Projekt aus solchen Umständen abgebrochen oder aufgegeben wurde.
- 78 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass EU-Vorschriften die KI-Nutzung in ihren Organisationen verlangsamen könnten.
- 94 Prozent der CEOs vermuten weltweit, dass Mitarbeitende GenAI-Tools wie ChatGPT, Claude und Midjourney ohne Genehmigung des Unternehmens verwenden (bekannt als „Schatten-KI“) und damit ein massives Governance-Versagen innerhalb von Organisationen aufdecken.
Den vollständigen „Global AI Confessions Report: CEO Edition“ findest du hier
KI-Integration: Chancen und Impact für Startups
Im Interview mit Dennis Lehmeier, Startup Segment Leader Germany & Europe Central bei Amazon Web Services (AWS): Wie Startups generative KI effizient nutzen können, um zu skalieren und ihre Innovationen schneller voranzutreiben.

Herr Lehmeier – das aktuell alles überschattende Thema ist künstliche Intelligenz (KI) bzw. die Frage, wie Startups bestmöglich davon profitieren können. Welchen positiven Impact von KI sehen Sie für Startups?
KI ist fest in der deutschen Startup-Szene angekommen und die Zahl der KI-Neugründungen in Deutschland steigt, insbesondere vor dem Hintergrund neuer Einsatzmöglichkeiten. Vor allem Startups im Bereich Softwareprogrammierung, Datenanalyse, Gesundheit und Nachhaltigkeit setzen in Deutschland stark auf KI und nutzen die Technologie als Innovationsturbo.
Typische KI-Anwendungsfelder sind beispielsweise die Spracherkennung, Bildanalysen und Verfahren zur Entscheidungsunterstützung. So kann KI heute schon in den Biowissenschaften die klinische Entwicklung von Wirkstoffen erheblich beschleunigen und in der Industrie sowohl das Lieferkettenmanagement als auch die gesamten Produktionsabläufe deutlich effizienter gestalten. Die Cloud kann dabei helfen, KI-Tools schnell und effizient einzusetzen. Eine KI-Studie von AWS zeigte zuletzt, dass 7 von 10 deutschen Startups bereits aktiv KI einsetzen – Tendenz stark steigend. Die Adaptionsrate unter Startups ist dabei deutlich höher als in anderen Branchen. Gleichzeitig profitieren bereits 74 Prozent durch die Nutzung von KI und verzeichnen durch den Einsatz einen direkten Wertzuwachs. Unternehmen jeder Branche können von KI profitieren.
Was sind die aus Ihrer Sicht aktuell bedeutendsten KI-Trends für Startups?
Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI und Grundlagenmodelle (Foundation Models, FMs) verschiebt sich der Wettbewerbsfokus für Startups. Statt selbst leistungsstarke KI-Modelle von Grund auf zu entwickeln, können junge Unternehmen über die Cloud auf verschiedene extrem leistungsstarke Modelle wie Amazon Nova zugreifen und diese für ihre individuellen Anforderungen anpassen. Dadurch wird generative KI einfacher zugänglich und für Unternehmen jeder Größe und mit unterschiedlichen IT-Fähigkeiten leicht nutzbar.
Da viele Akteure auf dieselben technologischen Grundlagen zurückgreifen können, verlagert sich der Differenzierungsfaktor zunehmend auf die kundenspezifische Wertschöpfung. Der Erfolg hängt davon ab, wie nahtlos KI-Lösungen in bestehende Arbeitsprozesse und Systemlandschaften integriert werden können. Ähnlich wie bei SaaS-Modellen geht es darum, eine intuitive Benutzeroberfläche und ein klares Nutzenversprechen für eine definierte Zielgruppe zu schaffen. Der Mehrwert entsteht durch die intelligente, kontextbezogene Anwendung.
Unser Ziel ist es, Startups maximale Flexibilität zu bieten: sie können eigene FMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur entwickeln, bestehende vortrainierte Modelle nutzen oder auf Dienste mit integrierter generativer KI wie Amazon Q zurückgreifen. So kann jeder Gründer ein KI-Startup aufbauen und es ergeben sich vielfältige Anwendungsfelder durch cloudbasierte KI-Lösungen: von der automatisierten Kundenbetreuung über die intelligente Datenanalyse bis hin zur Entwicklung völlig neuer Produkte.
KI als Innovations-Booster birgt somit ein riesiges Potenzial. Doch wo Licht ist, ist auch Schatten: KI ist kein Selbstläufer – gefragt sind praxistaugliche Regeln, die eine vertrauensvolle Nutzung ermöglichen, ohne Innovationen zu blockieren. Wie stehen Sie vor diesem Hintergrund zum aktuellen AI-Act?
Als einer der weltweit führenden Entwickler und Anbieter von KI-Tools und -Diensten setzen wir uns für eine sichere, geschützte und verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Technologie ein. Wir arbeiten eng mit Regierungen und Industrien zusammen, um dies zu gewährleisten. Unser Ziel ist es, Innovationen im Interesse unserer Kunden und der Verbraucher voranzutreiben und gleichzeitig notwendige Schutzmaßnahmen zu etablieren und umzusetzen. Dafür bieten wir auch diverse Services und Tools. Beispielsweise bieten wir mit Amazon Bedrock Guardrails Unterstützung für die Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen, die auf die jeweiligen generativen KI-Anwendungen des Startups zugeschnitten sind, damit Halluzinationen besser verhindert und schädliche Inhalte blockiert werden können.
Ich bin überzeugt, dass KI enorme Fortschritte in essenziellen Bereichen wie Gesundheit und Bildung ermöglichen wird. Die Technologie hilft uns, komplexe Probleme zu lösen, die zuvor als unüberwindbar galten. Die Vorteile überwiegen bei verantwortungsvollem Einsatz deutlich die Risiken. Gleichzeitig sollte jeder, der KI nutzt, ethische Aspekte von Anfang an immer mitbedenken und angemessene Sicherheitsvorkehrungen zum verantwortungsvollen Einsatz treffen.
Sie unterstützen Startups umfassend dabei, generative KI in AWS auszubauen. Welche Maßnahmen bzw. Angebote stehen Startups dabei konkret zur Verfügung?
Weltweit setzen über 280.000 Startups und 80 Prozent aller Unicorns auf AWS, um mit Hilfe der Cloud zu wachsen und ihr Geschäft zu skalieren. Auch deutsche Unternehmen wie About You, Delivery Hero und FlixBus haben ihre Erfolgsgeschichte mit der Cloud gestartet. Um Startups gezielt beim Aufbau generativer KI-Lösungen zu unterstützen, bieten wir eine Vielzahl maßgeschneiderter Programme.
Mit AWS Activate haben wir seit der Gründung bereits über 6 Milliarden Dollar an AWS Guthaben für Startups bereitgestellt. Dieses können ausgewählte Gründer nutzen, um unsere leistungsstarken KI-Dienste zu testen und schon in frühen Phasen mit neuen Technologien zu experimentieren. Zusätzlich haben wir zuletzt 230 Millionen Dollar für Startups zugesagt, die die Entwicklung generativer KI aktiv vorantreiben, etwa durch die Entwicklung von Grundlagenmodellen oder KI-Tools. Neben technologischen Ressourcen bietet AWS Activate auch umfassende Unterstützung in Form von Fundraising-Hilfen, rechtlicher Beratung, technischem Coaching und Zugang zu einem globalen Netzwerk aus Experten, Investoren und Partnern. Außerdem haben wir den Generative AI Accelerator ins Leben gerufen – ein 10-wöchiges Förderprogramm für 80 Startups weltweit, das maßgeschneiderte Go-to-Market-Strategien bietet und ausgewählten Unternehmen bis zu einer Million Dollar an AWS Guthaben ermöglicht. Auch das Münchner Softwareunternehmen DQC ist Teil des Programms.
Mit solchen Maßnahmen geben wir Startups die notwendigen Werkzeuge an die Hand, um generative KI effizient zu skalieren und Innovationen schneller voranzutreiben.
Beim AWS GenAI Loft Berlin dreht sich vom 24. Februar bis zum 7. März 2025 alles rund um KI bzw. GenAI. An wen adressieren Sie das Event und was erwartet die Teilnehmenden?
Das AWS GenAI Loft findet erstmalig in Berlin statt. Das Event im Mitosis LAB in der Sonnenallee 67 richtet sich an Startups, Entwickler, Investoren, KI-Experten und alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Generative AI befassen möchten. Die Veranstaltung bietet jeden Tag eine Mischung aus praxisnahen Workshops, technischen Deep Dives und Networking-Möglichkeiten, bei denen die Teilnehmer mit führenden Experten von AWS, NVIDIA, DoiT, Storm Reply und Automat-it in Kontakt treten können. Neben zahlreichen Vorträgen, spannenden KI-Demos und Hands-on Sessions mit AWS Solutions Architects können die Teilnehmer von kostenlosem Coaching profitieren und von der Möglichkeit, sich mit anderen innovativen deutschen Startups vor Ort auszutauschen. Unter dem Motto „Learn, Build, Connect“ steht der praktische Umgang mit modernsten KI-Technologien wie Amazon Q oder Amazon Bedrock im Fokus. Das Event ist zudem kostenfrei und eine Registrierung ist vorab online möglich.
Alles dreht sich somit letztlich darum, KI-Projekte voranzutreiben und (Startup-)Innovationen schnell auf den Markt zu bringen. Was muss aus Ihrer Sicht an welcher Stelle geschehen, damit unsere Startups beim Thema KI global mithalten können – sowohl als Nutzende wie auch als KI-Entwickler?
Wir sehen in zahlreichen Studien deutlich, dass Unternehmen, die KI einsetzen, nachweislich von höherer Effizienz und Innovationskraft profitieren. Eine Bitkom-Untersuchung aus 2024 zeigt beispielsweise auch, dass drei Viertel der deutschen Startups, die KI in ihre Produkte oder Dienstleistungen integrieren, leichter an Finanzierung gelangen. Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen sind dabei oft starke Treiber für die KI-Implementierung.
Um dieses Momentum zu nutzen und das KI-Potenzial auszuschöpfen, sehe ich drei Schlüsselherausforderungen in Deutschland.
Erstens muss die digitale Kompetenzlücke geschlossen werden. KI-Kenntnisse werden in nahezu allen Bereichen essenziell sein, weshalb verstärkt in Aus- und Weiterbildungsprogramme investiert werden muss.
Zweitens muss der Zugang zu Kapital für Startups durch stärkere Finanzierungsmöglichkeiten und Unterstützungsprogramme verbessert werden, um die nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit und Skalierung von KI-Startups zu fördern.
Drittens ist es wichtig, die regulatorischen Standards für KI möglichst länderübergreifend zu harmonisieren, um Unternehmen mehr Planungssicherheit zu bieten und gleichzeitig einen verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien zu gewährleisten.
Ganz praktisch sollten Startups zunächst übergeordnet ihre langfristigen Ziele definieren – sei es in zwei oder drei Jahren, um daraus abzuleiten, welche Schritte einen Beitrag zur Erreichung dieser Ziele leisten. Diese Herangehensweise zwingt Startups und Gründer, fokussiert zu bleiben und in der Gegenwart strategische Entscheidungen zu treffen, um sich für die nächste KI-Entwicklungsphase zu positionieren.
Herr Lehmeier, danke für das Gespräch!
Europäisches KI-Gesetz in Kraft getreten
Der AI Act ist am 2. Februar 2025 in Kraft getreten und gilt für alle Unternehmen und Organisationen mit Angestellten, die KI im Auftrag des Unternehmens nutzen. Bei Nichteinhaltung drohen Geldbußen.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant und findet in immer mehr Bereichen, auch in Unternehmen, Anwendung. Deshalb schafft Europa mit dem AI Act einen einheitlichen Rechtsrahmen, den alle europäischen Unternehmen einhalten müssen.
Nicht allen Arbeitgebenden ist bewusst, dass die europäische Verordnung bereits in Kraft getreten ist. Sie gilt für jede Organisation – unabhängig von ihrer Größe – und ist verbindlich. Das Gesetz betrifft somit alle Unternehmen und Organisationen mit Angestellten, die KI im Auftrag des Unternehmens nutzen, unabhängig vom Beschäftigungsverhältnis. Europa überlässt einen Teil der Durchführung und Umsetzung des KI-Gesetzes den Mitgliedstaaten selbst – ebenso wie die Verhängung von Geldbußen bei Nichteinhaltung. Die konkrete Höhe dieser Bußgelder wird erst am 2. August 2025 feststehen. Dennoch sollten Unternehmen ab dem 2. Februar lieber gut aufgestellt sein, da die Bußgelder auch rückwirkend in Kraft treten können.
Verbindliche KI-Policy und adäquate KI-Kompetenzen
Unternehmen sind dafür verantwortlich, dass ihre Belegschaft über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt. Dabei ist es nicht erforderlich, dass jeder Mitarbeitende umfassendes Wissen über KI besitzt. Es muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, über die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen. So können sie informierte Entscheidungen treffen und potenzielle Risiken erkennen. Dazu gehören alle Mitarbeiter*innen, die mit KI-Systemen arbeiten – vom Anbietenden bis zum/zur Endnutzer*in – und erstreckt sich also nicht nur auf IKT-Fachleute in Unternehmen.
Das KI-Gesetz legt nicht genau fest, welche Maßnahmen Arbeitgebende ergreifen müssen, damit alle beteiligten Personen ausreichende KI-Kenntnisse erwerben. Arbeitgebende sollten daher nicht nur die technischen Kenntnisse, Erfahrungen, Ausbildungen und Fortbildungen der Mitarbeitenden berücksichtigen, sondern auch den Kontext, in dem die KI-Systeme genutzt werden, sowie die betroffenen Personen oder Personengruppe.
Arbeitgebende können selbst entscheiden, welche Kenntnisse und Fähigkeiten ihre Mitarbeitenden benötigen und wie sie diese angeeignet werden können. Mögliche Maßnahmen sind allgemeine KI-Schulungen, die Grundkenntnisse vermitteln und auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sein können. Dabei kann es sich um spezifische Schulungen handeln, die sich auf bestimmte Tools und Anwendungen konzentrieren, aber auch um die Zusammenarbeit zwischen juristischen und technischen Teams.
Arbeitgebenden wird empfohlen, eine KI-Policy mit klaren Richtlinien für den Einsatz von KI im Unternehmen zu erstellen. Darin kann festgehalten werden, welche Anwendungen von wem und auf welche Weise genutzt werden dürfen. In dieser Richtlinie kann der Arbeitgebende auch Hinweise darauf geben, wie die Mitarbeitenden ausreichend mit KI vertraut bleiben können. Wie wird zum Beispiel vorgegangen, wenn sich im Unternehmen oder bei den Tools etwas ändert? KI-Kompetenz ist schließlich nichts Statisches. Wenn ein(e) Mitarbeiter*in die Rolle wechselt, oder wenn die eingesetzten Tools sich ändern, muss der Arbeitgebende sicherstellen, dass die betreffende Person weiterhin über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt.
Verbotene bestimmter KI-Systeme
Zum anderen verbietet der AI Act ab dem 2. Februar 2025 den Einsatz von KI-Systemen, die gegen europäische Normen und Grundwerte verstoßen, indem sie beispielsweise Grundrechte missachten. Darunter fallen auch KI-Systeme für Social Scoring, die Menschen aufgrund ihres sozialen Verhaltens oder persönlicher Eigenschaften bewerten, oder KI-Systeme zur Emotionserkennung am Arbeitsplatz oder im Bildungsbereich. Arbeitgeber sollten daher die eingesetzten KI-Systeme im Hinblick auf die Identifizierung verbotener Systeme und die Einstellung ihrer Nutzung überprüfen.
Ab August 2025 drohen Geldbußen - auch rückwirkend
Ab dem 2. August 2025 drohen Unternehmen und Organisationen, die verbotene KI entwickeln oder einsetzen, hohe Geldbußen. Die Überwachung und die Festlegung der Höhe der Strafen liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Die Höhe der Geldbußen sowie die Aufsicht hierüber liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Bis zu 35 Millionen Euro Strafe oder sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes des vorangegangenen Geschäftsjahres – je nachdem, welcher Betrag höher ist – können verhängt werden.
Der Autor Sander Runkel ist Fachanwalt für Arbeitsrecht und Manager Tax & Legal bei SD Worx Deutschland
Casablanca.AI: Ein Blick, der den Unterschied macht
Mit ihrer selbst entwickelten KI ermöglicht das 2020 gegründete Start-up Casablanca.AI authentische Videocalls. Dabei wird rein softwarebasiert in Echtzeit realer Augenkontakt in digitalen Meetings erzeugt und so ein natürliches sowie direktes Gesprächserlebnis hergestellt.

„Beim ersten Augenkontakt hat’s sofort gefunkt.“ Dieser Ausspruch könnte ebenso aus einer Hollywood-Romanze stammen wie auch aus einem Verkaufs- oder Bewerbungsgespräch. Denn der Blickkontakt verkörpert einen der mächtigsten und entscheidendsten Bestandteile der nonverbalen Kommunikation. Der Austausch von Blicken aktiviert das neuronale Belohnungssystem, was wiederum für Glücksgefühle sorgt und motiviert. Bereits vor über 20 Jahren ging das aus einer Studie (Reward value of attractiveness and gaze) hervor.
Ohne Augenkontakt kein echtes Vertrauen
„Hier kommen wir wiederum sehr schnell zum Thema Vertrauen. Ohne Augenkontakt fehlt hierfür die wichtigste Grundlage, wirkliche Nähe kommt nicht zustande“, sagt Carsten Kraus, Gründer und CEO der Casablanca.AI GmbH. „Wenn wir darüber nachdenken, ergibt sich schnell ein großes Problem: Viele Gespräche, insbesondere im geschäftlichen Kontext, laufen heute auf digitalem Wege in Videokonferenzen ab. Direkter Augenkontakt besteht hier nie, ohne dass die Mimik des Gesprächspartners aus dem Sichtfeld verschwindet.“ Das Pforzheimer KI-Start-up Casablanca hat das Problem erkannt und schafft Abhilfe.
Videocalls auf neuem Level
Innerhalb eines Videocalls gibt es für die Gesprächsteilnehmende genau zwei Optionen: den Blick in die Kameralinse und den auf den Bildschirm. Bei ersterem besteht keine Möglichkeit, den Gesichtsausdruck des Gegenübers zu sehen. Dagegen führt die zweite Alternative dazu, dass sich die Augenpaare nicht treffen. „Erfahrungsgemäß schwanken User*innen und variieren innerhalb eines Calls immer wieder. Sie stehen sozusagen vor der Wahl, welche Option sich zum jeweiligen Zeitpunkt eher eignet. Damit geht dem Gespräch viel Qualität ab“, erläutert Kraus, der mit seinem Unternehmen eine „virtuelle Kamera“ mit lokaler KI entwickelt. Diese greift in Echtzeit das Bild der physischen Webcam ab und richtet den Blick sowie den Gesichtswinkel der aufgezeichneten Person aus. „Nicht erst seit der Corona-Pandemie liegen Videokonferenzen absolut im Trend. Insbesondere in der Geschäftswelt hat sich diese Technik als unverzichtbar herauskristallisiert, spart viel Zeit und damit Kosten. Die Schwierigkeit bestand aber bisher darin, in diesen Gesprächen das notwendige Vertrauen aufzubauen, beispielsweise für einen erfolgreichen Verkaufsabschluss“, so Kraus. „Das möchten wir ändern und die Kommunikation per Video auf ein neues Level heben, sozusagen auf das eines analogen Gesprächs.“
Natürlichkeit und Authentizität zählen
Blicke machen die Basis sozialer Interaktion aus. Sie tragen zur Interpretation von nonverbalen Signalen bei. Eine dementsprechend große Rolle nehmen sie in der Geschäftswelt etwa für Verkäufer*innen, Berater*innen oder Personalverantwortliche ein. „Vertrauen hat auf ihr Handeln große Auswirkungen, mangelt es daran, sinken die Erfolgsaussichten zum Beispiel im Verkaufsgespräch. Auch der zunehmend digitale Bewerbungsprozess hat nach wie vor die Hürde des fehlenden Augenkontakts und damit auch der mangelnden Nähe zu überspringen“, zeigt Kraus die Relevanz auf. „Gelingt dies aber, entsteht eine persönliche Beziehung und das Gespräch geht über die Übermittlung von Informationen hinaus – und das bei beliebiger physischer Distanz. Dabei kommt es immer auch auf die Natürlichkeit und Authentizität des Videocalls an.“ Damit dies bestmöglich funktioniert, richtet Casablanca nicht nur die Augen entsprechend aus, sondern dreht den gesamten Kopf in die passende Position. So lässt sich auch in digitalen Meetings sagen: „Beim ersten Augenkontakt hat’s sofort gefunkt.“
Nachhaltigkeit: Sinnorientierung statt Image-PR und Greenwashing
Im Interview: Co-Gründer Günther Reifer vom Terra Institute.

Als Experten mit langjähriger Erfahrung und Kompetenz in der Beratungstätigkeit gründeten Evelyn Oberleiter und Günther Reifer vor 10 Jahren gemeinsam das Terra Institute: Ein Beratungsunternehmen mit Schwerpunkt in Geschäftsmodellinnovation, Nachhaltigkeitsmanagement, Produktentwicklung, Kreislaufwirtschaft und sinnorientiertem, transformativem Leadership. Das Terra Institute hat heute 25 Mitarbeiter in Deutschland, Österreich und Italien.
Im Interview zum Thema Nachhaltiges Wirtschaften: Terra Institute-Co-Gründer Günther Reifer.
Heutzutage macht das Thema Nachhaltigkeit einen großen Teil vom Image eines Unternehmens aus. Wer nicht nachhaltig ist, geht nicht mit dem Puls der Zeit. Doch was ist überhaupt mit Nachhaltigkeit gemeint und wie kann sie in einem Unternehmen umgesetzt werden?
Nachhaltigkeit hat verschiedene Definitionen. Die gängigste besagt: „Nachhaltigkeit gewährleistet, dass zukünftige Generationen nicht schlechter gestellt sind, ihre Bedürfnisse auf der Erde zu befriedigen als die gegenwärtig lebende Generation.“ Für ein produzierendes Unternehmen bedeutet das konkret: Die Verwendung von nachwachsenden Rohstoffen, ressourcenschonende Produktion, Vermeidung von Müll, ein möglichst geringer CO2-Ausstoß und im besten Fall ein recyclebares Endprodukt. Wenn ein Produkt all diese Kriterien erfüllt, kann es sich ökologisch nachhaltig nennen.
Ein Beispiel: Ein T-Shirt aus 100 Prozent Bio-Baumwolle, dessen Aufdruck jedoch giftige Chemikalien enthält, ist keineswegs nachhaltig. Es ist wichtig, dass wir den gesamten Produktionsprozess betrachten – vom Design zum finalen Produkt bis zur Rückführung in den Wertstoffkreislauf.
Wenn ein Unternehmen ein ökologisch nachhaltiges Produkt herstellt, ist dann das gesamte Unternehmen nachhaltig?
Noch lange nicht. Nachhaltigkeit steht nämlich auf drei Standbeinen: Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Neben den ökologischen Aspekten bestimmen also noch soziale und ökonomische Faktoren, inwieweit ein Unternehmen nachhaltig ist. Die soziale Komponente widmet sich dabei in erster Linie dem Wohlergehen von Mensch und Gesellschaft. Für Mitarbeiter des Unternehmens bedeutet das zum Beispiel ein fairer Lohn, geregelte Arbeitszeiten und Pausen sowie die Möglichkeit auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Insbesondere der Aspekt Schulungen spielt wiederum eine wichtige Rolle für die ökologische Nachhaltigkeit des Unternehmens.
Um ökologische Nachhaltigkeit ganzheitlich im Unternehmen zu etablieren, muss zunächst ein gemeinsames Bewusstsein dafür geschaffen werden. Bei Führungskräften genauso wie bei allen Mitarbeitern. Durch regelmäßige Coachings der Mitarbeiter – sei es persönlich oder digital – werden Nachhaltigkeit und Klimaschutz zur Angelegenheit des gesamten Unternehmens. Alle sind auf dem neuesten Stand und ziehen am selben Strang.
Was sind die ökonomischen Faktoren, die ein Unternehmen nachhaltig machen? Und stehen diese nicht im Konflikt mit den ökologischen Aspekten der Nachhaltigkeit?
Die meisten denken wahrscheinlich, dass sich Umwelt und Wirtschaft von vorneherein ausschließen. Das stimmt so jedoch nicht. Fakt ist: Nur ein Unternehmen, was auch ökonomisch nachhaltig ist, wird langfristig bestehen bleiben und so seinen Beitrag für eine bessere Zukunft leisten können. Die Umstellung auf eine ökologisch nachhaltige Produktion ist dabei kein Verlustgeschäft. Wenn Sie zum Beispiel alles regional produzieren statt einzelne Produktionsprozesse ins Ausland zu verlagern, dann sind auch Ihre Lieferketten kürzer. Das spart erhebliche Transportkosten und CO2. Zudem sind regionale Lieferketten transparenter und daher leichter zu managen.
Auch im Fall einer globalen Krise wie der Corona-Pandemie ist das Risiko einer Produktionsunterbrechung deutlich reduziert. In innovative und verbesserte Fertigungstechnologien zu investieren, zahlt sich auch aus. Material-, Wasser- und Energieverbrauch werden so reduziert und anfallende Abfallprodukte können recycelt werden. Nachhaltigkeit ist also nicht teurer, sondern langfristig gesehen sogar lukrativ.
Was sind die ersten Schritte für ein Unternehmen, um nachhaltig zu werden?
Die Bereitschaft für Veränderung ist immer der erste Schritt. Das gesamte Unternehmen – Führungskräfte wie Mitarbeiter – muss eine neue Sinnorientierung erfahren. Dafür werden zunächst die aktuellen sozioökonomischen Megatrends intensiv analysiert. Mit den gewonnenen Erkenntnissen wird anschließend der gesamte Betrieb durchleuchtet und aufgeräumt. Gemeinsam wird ermittelt, welche Kompetenzen Führungskräfte und Mitarbeiter mitbringen, was noch verbesserungswürdig ist und wie sich zukunftsrelevante Themen aus Nachhaltigkeit, Gesellschaft und Wirtschaft in das Unternehmen integrieren lassen. Dabei ist es wichtig, bestehende Strukturen zu überdenken, von alten Gewohnheiten loszulassen und sich neue Ziele zu setzen.
Natürlich ist so eine Neuorientierung, bei der alle drei Dimensionen der Nachhaltigkeit berücksichtigt werden, ein sehr komplexer Prozess, der für viele Unternehmen eine Herausforderung darstellt. Wir vom Terra Institute möchten Unternehmen in ihrem Umdenken bestärken und ihren Transformationsprozess tatkräftig unterstützen!
Fünf globale Robotik-Trends 2025
Das sind die wichtigsten Trends, die die Robotik und Automation im Jahr 2025 weltweit prägen werden. Gut zu wissen nicht nur für Robotik-Start-ups und -Gründer*innen.

Der Marktwert installierter Industrie-Roboter hat mit 16,5 Mrd. US-Dollar weltweit einen historischen Höchststand erreicht. Die künftige Nachfrage wird durch technologische Innovationen, neue Marktentwicklungen und die Erschließung neuer Geschäftsfelder angetrieben. Die International Federation of Robotics (IFR) – 1987 als nicht gewinnorientierte Organisation gegründet –, berichtet über die wichtigsten Trends, die die Robotik und Automation im Jahr 2025 prägen werden.
1. Künstliche Intelligenz – Physisch, analytisch, generativ
Der Trend zum verstärkten Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) setzt sich fort: In der Robotik helfen verschiedene KI-Technologien dabei, ein breites Spektrum von Aufgaben effizienter auszuführen: Mit analytischer KI lassen sich große Datenmengen verarbeiten und analysieren, die von der Roboter-Sensorik erfasst werden. Dies hilft dabei, auf unvorhersehbare Situationen oder wechselnde Bedingungen in öffentlichen Räumen oder bei der Produktion von „High-Mix-Low-Volume-Aufgaben“ zu reagieren. Mit Bildverarbeitungssystemen ausgerüstete Roboter analysieren ihre Arbeitsschritte, um Muster zu erkennen und Arbeitsabläufe zu optimieren. Ziel ist beispielsweise, Tempo und Präzision zu steigern.
Roboter- und Chip-Hersteller*innen investieren aktuell in die Entwicklung spezieller Hard- und Software, die Umgebungen aus der realen Welt simulieren. Diese sogenannte physische KI ermöglicht es Robotern, sich selbst in solchen virtuellen Umgebungen zu trainieren. Dabei gemachte Erfahrungen treten an die Stelle traditioneller Programmierung. Solche generativen KI-Projekte zielen darauf ab, einen „ChatGPT-Moment“ für physische KI zu schaffen.
KI-gesteuerte Simulationstechnologie für Roboter dürfte sich sowohl in typischen industriellen Umgebungen als auch in Anwendungen der Servicerobotik durchsetzen.
2. Humanoide
Roboter in menschlicher Gestalt erregen große mediale Aufmerksamkeit. Die Vision: Roboter werden zu Allzweckwerkzeugen, die selbständig eine Spülmaschine beladen und gleichermaßen anderswo am Fließband arbeiten können. Robotik-Start-ups arbeiten an diesen humanoiden Alleskönnern.
Industrielle Hersteller*innen konzentrieren sich dagegen auf Humanoide, die zunächst individuelle Einzelaufgaben bewerkstelligen. Die meisten dieser Pilotprojekte laufen in der Automobilindustrie. Diese Branche spielt seit jeher eine Pionierrolle bei der Entwicklung von Roboteranwendungen. Das gilt sowohl für die Industrie-Robotik als auch für die Logistik und Lagerhaltung. Aus heutiger Sicht bleibt jedoch abzuwarten, ob humanoide Roboter einen wirtschaftlich tragfähigen und skalierbaren Business-Case für die breite industrielle Anwendung darstellen werden, insbesondere im Vergleich zu bereits bestehenden Lösungen.
Nichtsdestotrotz gibt es zahlreiche Anwendungen, die von der humanoiden Form profitieren könnten und Marktpotenzial für die Robotik bieten, beispielsweise in der Logistik und Lagerhaltung.
3. Nachhaltigkeit und Energieeffizienz
Die Erfüllung der nachhaltigen Entwicklungsziele der Vereinten Nationen (UN) und damit korrespondierender Regularien weltweit wird zu einer wichtigen Voraussetzung sich als Lieferant*in zu qualifizieren. Roboter spielen für Hersteller*innen eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, diese Ziele zu erreichen.
Grundsätzlich verringert Robotik mit ihrer Präzisionsarbeit die Verschwendung von Material und verbessert das Output zu Input-Verhältnis in Fertigungsprozessen. Diese automatisierten Systeme gewährleisten zudem eine gleichbleibende Qualität, die für Produkte mit langer Lebensdauer und minimalem Wartungsaufwand unerlässlich ist. Bei der Herstellung umweltfreundlicher Energietechnologien wie Solarzellen, Batterien für Elektroautos oder Recyclinganlagen sind Roboter für eine kosteneffiziente Produktion von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Hersteller*innen, ihre Produktion schnell zu skalieren, um eine wachsende Nachfrage der Kund*innen zu befriedigen, ohne Kompromisse bei der Qualität oder Nachhaltigkeit einzugehen.
Darüber hinaus wird die Robotertechnologie dahingehend verbessert, Maschinen energieeffizienter zu machen: Die Leichtbauweise beweglicher Roboterkomponenten senkt beispielsweise deren Energieverbrauch, ebenso neue Standby-Modi, die die Hardware in eine energiesparende Parkposition bringen. In der Greifer-Technologie gibt es Fortschritte bei der Anwendung bionischer Lösungen, um z.B. eine starke Greifkraft bei sehr geringem Energieverbrauch zu erreichen.
4. Neue Geschäftsfelder und Kund*innenbranchen für die Robotik
In der Fertigungsindustrie gibt es insgesamt noch viel Potenzial für die Automation mit Robotern. Die meisten Betriebe im produzierenden Gewerbe zählen zu den kleineren und mittelgroßen Unternehmen (KMU). Aktuell stellen hohe Anfangsinvestitionen und Gesamtbetriebskosten für KMU jedoch eine Hürde für den Einsatz von Industrie-Robotern dar. Geschäftsmodelle wie Robot-as-a-Service (RaaS) sollen es Unternehmen erleichtern, von der Roboterautomatisierung zu profitieren, ohne eine festgelegte Kapitalsumme investieren zu müssen. RaaS-Anbietende, die sich auf bestimmte Branchen oder Anwendungen spezialisiert haben, können schnell anspruchsvolle Lösungen liefern. Darüber hinaus bietet die Low-Cost-Robotik Lösungen für potenzielle Kund*innen, für die ein Hochleistungsroboter überdimensioniert wäre. Viele Anwendungen haben geringe Anforderungen an Präzision, Traglast und Lebensdauer. Die Low-Cost-Robotik adressiert dieses neue „good enough“-Segment.
Abseits des produzierenden Gewerbes gehören Bauwirtschaft, Laborautomation und Lagerhaltung zu interessanten neuen Kund*innensegmenten. Branchenübergreifend wird die Nachfrage darüber hinaus von einem Ausbau inländischer Produktionskapazitäten in strategisch wichtigen Branchen angetrieben, deren Bedeutung aufgrund der jüngsten Krisen ins politische Bewusstsein gerückt ist. Die Automatisierung ermöglicht Hersteller*innen eine Rückverlagerung von Produktionskapazitäten näher zum/zur Kund*in ohne Einbußen bei der Kosteneffizienz.
5. Roboter gegen den Arbeitskräftemangel
Nach Angaben der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) leidet das verarbeitende Gewerbe weltweit weiterhin unter Arbeitskräftemangel. Einer der Hauptgründe dafür ist der demografische Wandel, der die Arbeitsmärkte in führenden Volkswirtschaften wie den Vereinigten Staaten, Japan, China, der Republik Korea und Deutschland belastet. Die konkreten Effekte sind zwar von Land zu Land unterschiedlich, aber in der Summe überall in der Lieferkette ein Grund zur Besorgnis.
Der Einsatz von Robotern verringert die Auswirkungen des Arbeitskräftemangels in der Fertigung deutlich. Mit der Automation von gefährlichen, schmutzigen oder repetitiven Tätigkeiten, können sich menschliche Arbeitskräfte auf interessantere und höherwertige Aufgaben konzentrieren. Roboter übernehmen Arbeiten wie ermüdende visuelle Qualitätskontrollen, gesundheitsschädliche Lackierarbeiten oder schweres Heben von Lasten. Technologische Innovationen wie einfache Bedienbarkeit, kollaborierende Roboter oder sogenannte mobile Manipulatoren helfen Lücken im Arbeitsprozess zu füllen, wann und wo immer sie benötigt werden.
Ausblick: KI und die Digitalwirtschaft
KI, politische Turbulenzen und Cookie-Fragezeichen: Die Digitalbranche wird auch 2025 vor herausfordernden Aufgaben stehen. Wie sie diesen begegnen kann, erläutern Swen Büttner und Christoph Schwarzmann von MGID Deutschland.

Das neue Jahr hat begonnen und noch sind alle Fragen offen: Welche neuen Chancen und Herausforderungen wird KI 2025 für die Digitalwirtschaft bereithalten? Wie geht es weiter rund um Cookies und Datenschutz? Und welche Auswirkungen werden die politischen Umwälzungen in Deutschland und den USA auf die Strategien und Erfolgsaussichten von Advertisern und Publishern haben? Hier fünf Thesen, welche Entwicklungen die Branche in diesem Jahr bewegen werden.
1. Mehrwert: KI geht 2025 endgültig über die Generierung von Creatives hinaus
Generative KI für die Erstellung von Creatives zu nutzen, hat sich fest etabliert und spart Zeit und Geld. Sowohl Advertiser als auch Publisher erkennen aber zunehmend, welche Möglichkeiten sich ihnen darüber hinaus eröffnen. Datengetriebene Ansätze, fundierte Analysen und die Prognose der Performance einzelner Kampagnen sind dabei nur die ersten Schritte. Zunehmend sind KI-Tools verfügbar, die nahezu das komplette Kampagnen-Management und den Media-Einkauf automatisieren und dadurch wesentlich schneller, kostengünstiger und effizienter gestalten. Gerade auch speziell für kleinere Brands werden sich – etwa im Bereich programmatischer Kampagnen – durch KI Möglichkeiten bieten, die bislang als zu komplex galten.
2. Turbulenzen: Politik bestimmt das erste Quartal
Der Amtsantritt von Donald Trump in den USA, Neuwahlen in Deutschland: 2025 beginnt politisch äußerst turbulent. Davon wird auch die Werbebranche nicht unberührt bleiben. Vorstellbar ist, dass Konsumenten angesichts unklarer Zukunftsaussichten erst einmal zurückhaltend agieren. Branding-Kampagnen könnten vor diesem Hintergrund von Kürzungen betroffen sein, während die Budgets für Performance-Kampagnen tendenziell stabiler bleiben dürften. Für Advertiser kann dies bedeuten, sich noch stärker auf eine exakte Zielgruppenauswahl zu konzentrieren und Ergebnisse genau zu evaluieren, um ihre Budgets optimal zu nutzen. In Deutschland könnten Verschiebungen im politischen Spektrum zudem dazu führen, dass rechtskonservative Medien und Narrative – von vielen Brands bislang strikt gemieden – höhere Akzeptanz finden. Dadurch können sich zwar zusätzliche Möglichkeiten ergeben, für Advertiser kann sich dies 2025 allerdings auch zu einer Frage der Moral entwickeln.
3. KI-Schattenseiten: Noch mehr Fake News, noch mehr Made-for-Advertising-Seiten
Neben den vielen Vorteilen der KI wird diese 2025 leider auch negative Trends weiter befeuern. So ist davon auszugehen, dass die Zahl so genannter MFA-Seiten – „Made for Advertising“, also dubiose, rein für Werbeschaltungen konzipierte Websites mit niedriger inhaltlicher Qualität – nochmals steigen wird. Gleiches gilt für die Verbreitung von Fake News. Der Grund dahinter ist simpel: Per KI lassen sich komplette MFA-Seiten, die zumindest auf den ersten Blick kaum noch von seriösen, legitimen Publishern zu unterscheiden sind, abstruseste Fake News und Verschwörungstheorien noch schneller und einfacher erstellen und monetarisieren. Ein Qualitätsproblem, dem sich auch in diesem Jahr die gesamte Werbebranche stellen muss.
4. Monetarisierung: Publisher müssen sich noch breiter aufstellen
Die Zeiten, in denen sich Publisher auf einige wenige Einnahmequellen beschränken konnten, sind definitiv vorbei. 2025 wird vielfach von einer weiteren Diversifizierung geprägt sein. Hier können beispielsweise Optionen wie direkte Partnerschaften, Abo-Modelle oder auch native Ads für viele Publisher eine stärkere Rolle spielen. Dies sorgt nicht nur für mehr Sicherheit und Stabilität, sondern kann gleichzeitig auch dazu beitragen, die Abhängigkeit von einzelnen großen Playern wie Google oder Facebook zu verringern. Selbst plötzliche Änderungen an Algorithmen oder der Infrastruktur dieser BigTech-Giganten treffen gut aufgestellte Publisher nicht so hart.
5. Cookies & Co.: Flexibilität ist Trumpf, First-Party-Daten stehen im Fokus
Das Hin und Her beim „Cookie-Aus“ wird vermutlich auch 2025 erst einmal weitergehen. Brands ziehen daraus jedoch zunehmend ihre Konsequenzen und setzen vermehrt auf einen Mix aus Cookie-basierten und Cookie-losen Strategien. Dadurch bleiben sie einerseits flexibel und tragen andererseits dem Datenschutz Rechnung, der noch weiter an Bedeutung gewinnen wird. Für Publisher steht weiter das Thema First-Party-Daten im Fokus. Sie müssen sich damit beschäftigen, ihre Daten auf clevere Weise zu sammeln, aufzubereiten und gewinnbringend zu nutzen. Positiver Nebeneffekt: Auf diese Weise können sie gleichzeitig engere Verbindungen zu ihren Partnern auf Advertiser-Seite aufbauen.
Cloud-Trends 2025: Wohin zieht die Wolke?
Jerome Evans, Gründer und Geschäftsführer der firstcolo GmbH, blickt voraus und betrachtet die anstehenden Entwicklungen rund um die Cloud.

Die Einführung der Cloud hat nicht nur unsere Arbeitsweise, sondern auch unseren Alltag verändert. Aus der Cloud gehen enorme Möglichkeiten hervor – viele davon werden wir erst in den kommenden Jahren wahrnehmen. Für 2025 zeichnen sich jedoch konkrete Trends ab, die unser Leben schon bald mitbestimmen:
1. Der neue Standard: Hybrid- und Multi-Cloud
So simpel wie zielführend: Viele Unternehmen bauen zukünftig auf eine Anpassung ihrer Cloud-Strategie. Dabei kombinieren sie öffentliche und private Infrastrukturen unterschiedlicher Anbieter. Auf diese Weise gelingt der Aufbau einer flexiblen und widerstandsfähigen Architektur, um auf neue Herausforderungen bestmöglich reagieren zu können. Dementsprechend geht der Ansatz vermehrt in Richtung einer durchdachten Hybrid- und Multi-Cloud-Strategie.
2. Ein neuer Player: Quantum Computing
Branchenriesen wie IBM, Google, Microsoft und Amazon basteln an Superrechnern, deren Leistungsstärke immense Möglichkeiten eröffnet. Hierfür nutzen sie Quantenmechanik, um Problemstellungen deutlich schneller aufzulösen als der klassische Computer. Der Markt für diese High-End-Hardware wird sich laut Morgan-Stanley-Analysten bis 2025 auf zehn Milliarden Dollar pro Jahr verdoppeln. Damit findet Quantum Computing allmählich auch den Weg in ‚unsere‘ Welt – und es öffnen sich Tür und Tor für Quanten-Cloud-Dienste mit innovativem Potenzial.
3. Das neue Ganze: Edge Computing und Cloud verschmelzen
Übergänge gestalten sich fließend, eine Grenze existiert kaum noch. Im Ergebnis entsteht eine neue Berechnungsstruktur, die vorhandene Möglichkeiten neu definiert. Zum Beispiel treffen selbstfahrende Autos Entscheidungen lokal und in Sekundenbruchteilen, indem sie Cloud-basierte Intelligenz nutzen. Auch die Performance erhöht sich durch die Kombination des präzisen Edge Computings mit den Deep-Learning-Fähigkeiten der Cloud. So entsteht fast nebenbei eine neue Generation von Anwendungen, die massive Geschwindigkeit und herausragende Intelligenz auszeichnet.
4. Die neue Schaltzentrale: KI auf dem Fahrersitz
Künstliche Intelligenz steht nicht nur in Form verschiedener Dienste in der Cloud zur Verfügung, sie optimiert auch den Betrieb der Cloud selbst. Beispielsweise erkennt die KI bereits im Voraus, wo sich ein Bedarf an Ressourcen abzeichnet. Diese weist sie in Echtzeit zu und verhindert so, dass Engpässe entstehen. Auf ähnliche Weise neutralisieren KI-getriebene Sicherheitssysteme potenzielle Gefahren, bevor diese bedrohliche Situationen entstehen lassen. Das alles führt zu mehr Effizienz, geringeren Kosten und zuvor unerreichbaren Leistungsniveaus.
5. Der neue Treiber: Nachhaltigkeit
Nachhaltigkeit ist schon lange kein Buzzword mehr. Das wird sich 2025 in besonderem Maße zeigen. Wer beim Thema Grüne Cloud nur an unternehmerische Verantwortung und gute Presse denkt, wird sich umschauen: Für Betriebe steht nicht weniger als ihre Zukunft auf dem Spiel. Daher sei Cloud-Anbietern und -Nutzern dringend geraten, ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern. Das Rechenzentrum beispielsweise steht gespeist aus erneuerbaren Energiequellen deutlich besser da als sein nuklear betriebenes Pendant. Und auch eine energieeffiziente Infrastruktur gehört zu den nachhaltigen Cloud-Praktiken, die in einer umsichtigen Unternehmensstrategie nicht fehlen sollten.
6. Die neue Datenfabrik: Supercloud
Noch nicht allzu lange ist es her, da stolperten Nutzer beim Verwalten der Cloud über verschiedene Plattformen hinweg. Der Schlüssel: die sogenannte ‚Supercloud‘, eine einheitliche Verwaltungsebene. Sie bringt hybride Umgebungen in Einklang und löst das Versprechen nahtlosen Datenzugriffs über lokale, öffentliche und private Clouds hinweg ein. Dieser Trend bietet Unternehmen bessere Übersicht und erleichtert effizientes Arbeiten – ein willkommener Rettungsring im Meer der zunehmenden Datenkomplexität.“
Empion: Dem Perfect Match auf der Spur
Dr. Larissa Leitner und Dr. Annika von Mutius haben mit Empion das erste automatisierte Headhunting-System auf Basis von KI entwickelt, das – wissenschaftlich fundiert – Fachkräfte schneller aufspürt und treffsicherer vermittelt.

Angesichts des steigenden Fachkräftemangels werben Unternehmen immer stärker um gut ausgebildete, motivierte Mitarbeitende. Sie bieten attraktive Gehälter, zusätzliche Benefits und investieren viel in ihre Arbeitgebermarken. Zahlreiche Jobplattformen und Dienstleister*innen versprechen, dass sie das ideale Match zwischen Bewerber*innen und Unternehmen herstellen können. Doch die Realität sieht häufig anders aus. Beschäftige sind unzufrieden mit ihrem Job, sie wechseln auf gut Glück den Arbeitgebenden oder kündigen innerlich. Für Unternehmen bedeuten unzufriedene Mitarbeitende und Fehlbesetzungen Reibungsverluste und finanzielle Einbußen.
„In Deutschland stehen wir vor dem Problem, dass die Beschäftigung steigt, gleichzeitig jedoch die Produktivität sinkt“, sagt Dr. Annika von Mutius, Mitgründerin und CEO des Berliner HR-Start-ups Empion. Das Phänomen lasse sich durch den falschen Einsatz der Kompetenzen erklären: „Menschen sind besonders leistungsbereit und zufrieden, wenn sie einen Job machen, in dem sie wirklich gut und produktiv sind“, so Annika, und dazu müsse man die richtigen Skills mit den richtigen Aufgaben zusammenbringen.
Wertebasiertes, KI-gestütztes Matching von Kandidat*innen und Jobs
Idealerweise werden die Persönlichkeit und die Anforderungen einer Stelle schon im Bewerbungsprozess umfassend berücksichtigt. Dazu zählen insbesondere auch weiche Faktoren wie individuelle Werte, Unternehmenskultur, Wertschätzung und Respekt, die für Mitarbeitendenzufriedenheit entscheidend sind. Genau das ermöglicht Empion. Kandidat*innen und Unternehmen werden beim Onboarding eingehend befragt und charakterisiert. „Wir betrachten sowohl Persönlichkeitselemente und kulturelle Präferenzen als auch harte Kriterien wie Ausbildung, Berufserfahrung und Mitarbeiterbenefits“, sagt Annika. „So ermöglichen wir Arbeitnehmern und Unternehmen, das entsprechend ideale Match zu finden.“ Das Ziel ist eine maximale Mitarbeitendenzufriedenheit, die sich in einer entsprechend hohen Produktivität und langjähriger Betriebszugehörigkeit widerspiegelt.
Kandidat*innen, die sich für Jobangebote interessieren, können sich bei Empion kostenlos registrieren. „Wir sprechen hier besonders den passiven Bewerbermarkt an“, so Annika, „also diejenigen Menschen, die grundsätzlich offen für neue Chancen und somit wechselbereit sind, die aber nicht unbedingt bereits aktiv suchen.“ Unternehmen schreiben auf der Plattform ihre offenen Positionen aus. Die Bewerber*innenprofile und Stellen werden entlang der zahlreichen Faktoren mit KI-Unterstützung abgeglichen, auf Korrelation geprüft und vorqualifiziert. Die Unternehmen erhalten die voraussichtlich am besten passenden Kandidat*innen als Vorschläge und können in den persönlichen Austausch einsteigen.
Durch die Vorauswahl sparen Unternehmen viel Zeit und bis zu 60 Prozent an Recruitingkosten. Mit der Genauigkeit des Matchings seien die Kund*innen zufrieden, und auch die Mitarbeitendenbindung sei höher als bei Kandidat*innen, die über andere Kanäle rekrutiert werden, so Annika. „Da wir erst knapp drei Jahre als Unternehmen existieren, können wir natürlich noch keine Langzeitwerte liefern und müssen hier einschränken, doch die Erfolge in der Mitarbeitersuche und den ökonomischen Mehrwert von Empion sehen unsere Kunden bereits heute.“
Von der Doktorarbeit zum Start-up
Annika, die in dritter Generation einer Unternehmerfamilie entstammt, entschied sich während ihrer Dissertation in Mathematik für die Gründung. Ihre Mitgründerin Dr. Larissa Leitner lernte sie während einer Konferenz kennen. Larissa schrieb damals ihre Doktorarbeit zur Unternehmenskultur im Mittelstand. Über den Verteiler der Universität erfuhr Annika von Larissas erfolgreicher Dissertation und gratulierte. So begannen sie, sich regelmäßig zu schreiben. Während eines Arbeitsaufenthalts im Silicon Valley trainierte Annika dann Datenmodelle für den pharmazeutischen Markt, um Medikamente zu individualisieren. Als sie nach Deutschland zurückkehrte, traf sie Larissa für ein Wochenende in ihrer Heimat Südtirol. „Da wir beide damals in engem Austausch mit dem Mittelstand standen, kannten wir die Herausforderungen in der Mitarbeitersuche“, so Annika. Mittelständler*innen können bei Bewerber*innen nicht mit den größten Gehältern oder den schönsten Locations punkten, stattdessen aber durch Faktoren wie Teamwork und Unternehmenskultur. „Wir wussten, dass diese Vorzüge im Recruiting kaum eingesetzt werden.“
Sie begannen, mathematische Modelle für das Matching von Unternehmen und Kandidat*innen mit Daten aus Larissas Promotion zu füttern. Die Ergebnisse waren vielversprechend. „Es war ein klassischer Forschungstransfer“, erinnert sich Annika. Der Fokus lag zunächst auf den kulturellen Faktoren. Doch bald stellten sie fest, dass sich die Mitarbeiter*innensuche nicht allein über die Kultur lösen lässt, und sie erweiterten den Ansatz um zusätzliche Persönlichkeitsmerkmale.
Schneller Start, rasantes Wachstum
Um den Prototypen zu entwickeln, beantragten Annika und Larissa das EXIST-Gründerstipendium. „Der Förderantrag war unser erstes gemeinsames Projekt“, so Annika, „und bereits das funktionierte sehr gut.“ Die Wochen der Ideenentwicklung, in der sie die Eckdaten für Produkt und Plattform festlegten, waren für beide die bislang anstrengendste Phase: „Larissa und ich sind wohl eher Macher, und die rein konzeptionelle Arbeit war nichts für uns.“ Doch nach zwei Wochen stand das Konzept. Sie brachten den Ansatz in den Markt, testeten und holten Feedback ein. „Es ist sicherlich eine Persönlichkeitsfrage, aber ich kann jedem Gründerteam nur empfehlen, nicht zu lang im theoretischen Ideenstadium zu verweilen, sondern loszulegen und die Dinge dann schnell anzupassen“, sagt Annika.
Direkt zur Gründung zogen sie nach Berlin. Weil das Geld für ein Büro fehlte, kam das Team zunächst im Büro eines Freundes unter. „Der Deal war, dass wir aufräumen und für Kaffee und Snacks sorgen würden“, so Annika. Das Büro befand sich zufällig unter der Privatwohnung von Angela Merkel, sodass es Tag und Nacht mit bewacht wurde. Empion wurde schnell professioneller, gewann erste Kund*innen und Traktion. Zur weiteren Finanzierung entschlossen sich Annika und Larissa, Beteiligungskapital an Bord zu holen und gewannen so neue Unterstützer wie etwa Robin Behlau von Aroundhome, die nicht nur investierten, sondern auch wichtiges Know-how für das Start-up in der Frühphase mitbrachten. Auch Samuli Siren und Michael Brehm von Redstone Partners waren von der Idee, den HR-Markt datengetrieben anzugehen, angetan. Sie ermutigten das Team, bereits in der Pre-Seed-Runde Venture-Capital-Fonds einzubinden. So konnten sie die Pre-Seed-Runde schließlich mit 20 Business Angels und zwei VC-Fonds schließen.
Ein Jahr später stieg bei der Seed-Runde Cavalry Ventures mit ein. „Das Fundraising war ein schneller, schlanker Prozess, was uns sehr half“, sagt Annika, „so konnten wir uns weiterhin voll auf das operative Kerngeschäft konzentrieren, statt langwierige Fundraising-Prozesse voranzutreiben.“ Bei der Seed-Runde investierten viele Business Angels erneut – ein eher ungewöhnlicher Schritt, der das Vertrauen in das Team und das Unternehmen unterstreicht. Insgesamt hat Empion neun Mio. Euro Beteiligungskapital gesammelt. Das Team umfasst heute rund 50 Personen, das Büro befindet sich am Hackeschen Markt. Zu den über 500 Kund*innen zählen Unternehmen wie Procter & Gamble, Osram, Tengelmann sowie die Volks- und Raiffeisenbanken.
Erfolg stellt das Gründungsteam auf die Probe
Doch der Weg zum Erfolg hatte auch steinige Abschnitte. „Als Gründerinnen verbrachten Larissa und ich zu Beginn viel Zeit zusammen und wurden wirklich gute Freundinnen“, erzählt Annika. Doch mit dem wachsenden Start-up arbeiteten sie irgendwann nicht mehr im selben Büro, sie reisten viel, kümmerten sich um Kund*innen und Mitarbeitende. Die Gespräche wurden seltener und verlagerten sich auf Videocalls. Unter dem fehlenden Austausch litt die Beziehung. Doch gute Beziehungen und Kommunikation im Gründungsteam sind essenziell für den Erfolg eines Start-ups. Sie engagierten einen Coach, der ihnen half, die fehlende gemeinsame Zeit wiederzufinden. Seitdem treffen sich die Gründerinnen wöchentlich an einem Nachmittag und widmen sich gemeinsam strategischen Themen und anderen Dingen, die zusammen zu besprechen sind. „Häufig gehen wir dann noch essen, und das tut uns sehr gut“, sagt Annika.
Das rasante Wachstum von Umsatz und Mitarbeitendenzahl stelle auch Ansprüche an die Entwicklung als Persönlichkeit und Führungskraft: „Im Prinzip entsteht alle sechs Monate ein komplett neues Unternehmen – mit neuen Herausforderungen und Anforderungen an das Management“, so Annika. Einen Teil der notwendigen Fähigkeiten könne man sich erarbeiten, manche Fragen müsse man delegieren und gegebenenfalls auch neue Mitarbeitende an Bord holen. Und für manche Themen müsse man eigene Lösungen entwickeln. „Persönlich geht es darum, die richtige Balance zwischen strategischer und operativer Arbeit sowie zwischen Kontrolle und Abgeben von Verantwortung zu finden“, sagt Annika, „und das kann durchaus herausfordernd sein.“
Weiterentwicklung von Team und Technologie
Im August übernahm Empion das Berliner Unternehmen Zalvus, das ebenfalls Recruiting-Dienstleistungen mit KI-Unterstützung anbietet. Die Stärken von Zalvus liegen im Bereich Performance-Marketing, Big-Data-Analysen und Beratungsleistungen. „Zalvus gibt es seit rund zehn Jahren, das Team bringt neben dem Zugang zu neuen Kundengruppen natürlich auch wertvolle Expertise mit“, sagt Annika. Zalvus verfügt unter anderem über jahrelange Erfahrung im Blue-Collar-Markt, während Empion bislang eher die White-Collar-Jobs im Fokus hat. Die technischen Funktionalitäten und Daten sollen nun in die Empion-Plattform integriert werden, sodass ein gesamtheitliches Produkt entsteht. Parallel dazu arbeitet das Team an der Weiterentwicklung der KI-Systeme, um die wachsende Datenmenge optimal nutzen zu können.
Auch wenn die Gründerinnen mittlerweile hauptsächlich mit dem Management beschäftigt sind, sind sie weiterhin auch im Engineering involviert. „Die ursprünglichen Algorithmen stammen von Larissa und mir, und es freut mich zu sehen, wie wir die Technologie zusammen mit unserem Team weiterentwickeln“, sagt Annika. An den Entwicklungsmeetings teilzunehmen, bereitet den beiden immer noch große Freude. Beim Ausbau des eigenen Teams setzen Annika und Larissa auch auf ihre Plattform. Die Talente durchlaufen danach einen dreistufigen Interviewprozess mit einem Vorgespräch, gefolgt von einem klassischen Interview mit Fallstudien und Scorecards. Im dritten Interview, bei dem der Fokus auf kulturellen Themen liegt, wird geschaut, wie gut ein(e) Kandidat*in tatsächlich ins Team passt. „Wenn ich dieses Gespräch führe, versuche ich immer, meinen ersten Eindruck, egal ob positiv oder negativ, zu revidieren, und mich vom Gegenteil zu überzeugen“, so Annika.
Im Wettbewerb mit den großen Playern
Im Markt konkurriert Empion unter anderem mit Plattformen wie Stepstone und internationalen Unternehmen wie LinkedIn, Monster und Indeed. Neben den großen Playern gibt es hunderte Personalberatungen, Agenturen und Headhunter. „Dazwischen ist jedoch eine große Lücke, und da liegt für uns die Chance“, sagt Annika. Auch viele große Plattformen arbeiten daran, ihre Angebote durch KI zu unterstützen und aufzuwerten. „Doch in der Regel ist das für diese Unternehmen kein Kernthema, weil die alten Geschäftsmodelle für sie noch sehr gut funktionieren.“ Einige Start-ups bieten Lösungen für andere Teilbereiche des HR-Marktes. Testgorilla aus den Niederlanden zum Beispiel ist auf Einstellungstests spezialisiert. „Unser Vorteil ist, dass wir bereits heute zeigen, dass unser Ansatz wissenschaftlich valide ist und ökonomische Vorteile bietet“, so Annika.
Seit Kurzem ist Annika zudem im Vorstand des KI-Bundesverbands, der sich für eine innovationsfreundliche KI-Regulierung einsetzt: „Gesellschaftliches Engagement war mir schon immer ein Anliegen, und ich glaube, dass ich meine Expertise hier sehr gut einbringen kann.“
Empion soll nun zunächst in der DACH-Region weiterwachsen und den Markt durchdringen. Parallel dazu konzentriert sich das Team auf die Produktentwicklung und die Optimierung der Performance. Danach könnte Empion das Angebot auch auf weitere Länder ausweiten.
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