Generative KI - diese Fallstricke lauern

Autor: Alain Blaes
44 likes

Ist ChatGPT die Lösung, wenn die Timeline drängt oder das Kreativzentrum einmal leer ist? Ja, aber ... wir zeigen typische Fehler, die du bei der Nutzung von Generativer KI besser vermeiden solltest.

Nie mehr an Formulierungen schleifen und einfach Software die Textarbeit erledigen lassen? Ja, die Verlockungen für den Einsatz von Generativer KI sind gerade in der Kommunikationsarbeit nicht von der Hand zu weisen. Aber wie immer lohnt sich ein genauer Blick auf das Potenzial und die Risiken, bevor man die Tools zum Einsatz bringt. Wir zeigen die sechs größten Fehler beim Einsatz von Generativer KI.

1. Sorgfaltspflichten nicht beachten

Ganz egal, ob das Bauunternehmen einen Bagger einsetzt oder die Anwaltskanzlei einen Chatbot – jede Technologie im Arbeitskontext ist mit Sorgfaltspflichten verbunden. Diese Pflicht gilt im Besonderen für neue Technologien, deren Auswirkungen noch nicht absehbar sind. Verantwortliche sollten deshalb vor der Verwendung von Generativer KI die Nutzungsregeln und Verantwortlichkeiten definieren, mögliche Rechts- und Datenschutzkonflikte prüfen, die Nutzung in der Vertragsausgestaltung implementieren und den Dialog mit Stakeholdern suchen. All diese Aspekte sind entscheidend, um im Falle einer kritischen Situation den Nachweis erbringen zu können, dass sorgfältig mit der Technologie umgegangen worden ist.

2. Urheberrechte verletzen und plagiieren

Der Diebstahl geistigen Eigentums ist ein strafrechtlich relevanter Tatbestand. Wer Inhalte einer Generativen KI für berufliche oder kommerzielle Zwecke nutzt, muss deshalb prüfen, ob diese urheberrechtlichen Verstöße verursachen können. Das umfasst einerseits die Nutzungsbedingungen und Lizenzrechte von Generativen-KI-Modellen, denen man als Nutzer zwangsläufig zustimmt; zum anderen die erzeugten Inhalte, weil der KI-Anbieter die Haftung für den Content nicht übernimmt. Mit anderen Worten: Falls KI plagiierte Inhalte mit Urheberrechtsverletzungen erzeugt hat, haftet derjenige, der diese Informationen verbreitet – das gilt übrigens auch für Falschinformationen.

3. Content für bare Münze nehmen

Du bist, was du isst – diese Ernährungsweisheit gilt auch für Generative-KI-Modelle. Diese werden mit großen Datenmengen trainiert und genau davon hängt später die Qualität ihres Outputs ab. Je mehr inhaltliche Fehler, geklauten Content und Falschaussagen sich die KI im Training einverleibt hat, umso wahrscheinlicher finden sich diese problematischen Inhalte später in den Antworten wieder. Gerade die öffentlichen Modelle wie ChatGPT legen nicht transparent dar, mit welchen Trainingsdaten, Modellgrößen und Verfahren die KI trainiert wurde – hinzu kommen systembedingte Schwächen wie „Halluzinationen“ und „KI-Kannibalisierung“. Es ist also große Vorsicht geboten: Der ausgegebene Content sollte nur dann weiterverwendet werden, wenn er inhaltlich geprüft worden ist.

4. Schlechte Inhalte kommunizieren

Generative KI-Modelle erzeugen Inhalte anhand von analysierten Textmustern und Sprachstrukturen. Generative KI kann deshalb nicht zwischen wahr und falsch differenzieren, sondern lediglich Inhalte mit hoher Wahrscheinlichkeit einander zuordnen. Das bedeutet, dass der erzeugte Output weder korrekt noch originär sein muss. Es ist in der Unternehmenskommunikation und Medienarbeit also nicht nur einer Frage des guten Stils, den Output auf seine Kreativität, Angemessenheit und Qualität zu überprüfen, sondern sorgt auch für die Leserbindung und den Erhalt der Markenbotschaft.

5. Diskriminierende Inhalte publizieren

In den Trainingsdaten von Generativer KI finden sich immer wieder Informationen, die ethisch problematisch sind. Das reicht von diskriminierenden Inhalten bis zu Gewaltdarstellungen und -beschreibungen. Auch wenn Entwicklungsteams im Training versuchen, derartige Daten zu entfernen, so zeigt sich in diversen Nutzerversuchen ein kritisches Ergebnis. Stereotype und Diskriminierungen erscheinen ebenso im Output von ChatGPT wie Rassismus und ein Gender Bias. Die Inhalte sollten deshalb unbedingt auf diese ethischen Aspekte geprüft werden.

6. Langfristig strategielos agieren

Jeder Hype geht eines Tages vorbei und dann bleibt die Frage, welchen Mehrwert Generative KI für die eigene Öffentlichkeitsarbeit leisten kann. Anstatt also unreflektiert den Hype zu befeuern, ergibt es Sinn, vor dem KI-Einsatz einmal strategisch darüber nachzudenken. Passt Generative KI überhaupt zum eigenen Kommunikationsformat und Medium? Wie verändert sich dadurch das Verhältnis zu Partnern und Kunden? Welche Folgen hätte der Einsatz? Wer diese Fragen sinnvoll beantworten kann und Generative KI dann bewusst in seine Kommunikationsstrategie einbindet, hat damit ein Werkzeug zur Hand und kein Spielzeug mehr.

Fazit

Wie zu erwarten war, ist der Hype um Generative KI nach der Markteinführung von ChatGPT in den letzten Monaten wieder etwas abgeebbt. Darin liegt jetzt die Chance, sich strategisch mit der Technologie auseinanderzusetzen und den Mehrwert für die eigenen Prozesse zu evaluieren. Das sollte die Basis für jeden Einsatz sein.

Der Autor Alain Blaes ist Geschäftsführer von PR-COM. Die Agentur ist Experte für PR, Social Media und Kommunikation und fokussiert auf die High-tech- und IT-Industrie im B2B-Umfeld.

Diese Artikel könnten Sie auch interessieren:

Podcast: Die Peter Thiel Story

Tipp der Redaktion: Ab 28. Mai 2025 in der Deutschlandfunk App verfügbar – der sechsteilige Podcast „Die Peter Thiel Story“.

Peter Thiel ist mit PayPal und Facebook reich geworden und hat die Gedankenwelt des Silicon Valleys wie kaum ein zweiter geprägt. Der Tech-Milliardär ist ein Architekt des neuen rechten Amerikas, ist Strippenzieher und bestens vernetzt im radikalkonservativen und -libertären Amerika.

Mit dem sechsteiligen Podcast „Die Peter Thiel Story“ beleuchtet der Deutschlandfunk jetzt die Hintergründe des geheimnisvollen Investors, der trotz seines enormen Einflusses vielen kaum bekannt ist.

Host und Autor Fritz Espenlaub zeichnet nach, wie ein in Deutschland geborener Philosophiestudent im Silicon Valley aufstieg. Er zeigt das intellektuelle Fundament – geprägt von Carl Schmitt, René Girard und Ayn Rand – sowie das Netzwerk, das heute Schlüsselpositionen in Wirtschaft und Politik besetzt.

Die Serie dokumentiert dabei auch Thiels Visionen: Die Errichtung schwimmender libertärer Städte, die Entwicklung fortschrittlicher Überwachungstechnologie und seine Suche nach dem ewigen Leben.

Die Peter Thiel Story“ bietet Einblicke in das Leben des Mannes, der ewig leben und alles verändern will.

Die Peter Thiel Story

Sechsteilige Erzählserie jeweils ca. 30 Minuten

ab 28. Mai 2025 in der Deutschlandfunk App

KI-Übergangsphase: Fluch und Segen

Zwischen Wundermaschine und Blackbox – Warum wir gerade in einer KI-Übergangsphase leben und was das generell für das Marketing bedeutet.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert gerade in rasantem Tempo unsere Welt. Sie automatisiert Prozesse, entlastet Teams, liefert Analysen in Echtzeit und ermöglicht einen bisher nicht gekannten Grad an Personalisierung. Wer heute im Marketing arbeitet, kommt an KI nicht mehr vorbei – sei es beim Texten von Werbebotschaften, beim Targeting, in der Bildgenerierung oder der Erfolgsmessung.

KI verspricht Effizienz, Präzision und neue kreative Möglichkeiten. Doch die Euphorie wird zunehmend begleitet von einer neuen, ernüchternden Erfahrung: Künstliche Intelligenz kann auch Nutzererlebnisse verschlechtern, Prozesse intransparent machen – oder gar ganze Geschäftsmodelle gefährden. Der technologische Fortschritt ist zweifellos da, doch gesellschaftlich, wirtschaftlich und kulturell befinden wir uns noch mitten in einer Übergangsphase. Und das birgt Risiken – nicht nur für Plattformen, sondern auch für Unternehmen, die sie nutzen.

Beispiel Pinterest: Wenn der Algorithmus plötzlich entscheidet

Ein aktuelles Beispiel liefert Pinterest: Die visuelle Such- und Inspirationsplattform setzt verstärkt auf KI, um Inhalte effizient zu kategorisieren, Hassrede zu erkennen, urheberrechtlich geschützte Werke zu markieren oder Spam zu unterbinden. Was auf dem Papier sinnvoll und zukunftsgerichtet klingt – ein moderner „Content Safety Stack“ mit automatisierter Moderation –, hat in der Praxis zahlreiche Creator*innen und Unternehmen auf dem falschen Fuß erwischt.

Accounts wurden gelöscht, Pins blockiert oder ganze Seiten unsichtbar gemacht – oft ohne erkennbare Begründung. Was ist passiert? Die KI-Modelle bei Pinterest wurden darauf trainiert, problematische Inhalte automatisiert zu erkennen und Plattformregeln durchzusetzen. Doch wie in vielen KI-Systemen liegt der Teufel im Detail: Die Modelle sind noch nicht präzise genug, um zwischen legitimen und grenzwertigen Inhalten zuverlässig zu unterscheiden – vor allem in einem visuellen Umfeld wie Pinterest. Besonders problematisch wird es, wenn Nutzer*innen keine Möglichkeit haben, die Entscheidungen nachzuvollziehen oder effektiv dagegen vorzugehen.

Für Unternehmen, die Pinterest als Marketingplattform nutzen, ist das ein unkalkulierbares Risiko. Wer auf Sichtbarkeit und Reichweite angewiesen ist, kann es sich kaum leisten, dass automatisierte Systeme ohne Vorwarnung Inhalte sperren. Der Vertrauensschaden ist enorm.

Im Spannungsfeld der KI-Nutzung

Dieser Fall steht exemplarisch für ein zentrales Spannungsfeld der KI-Nutzung: Auf der einen Seite die große Hoffnung auf Automatisierung, Kostenersparnis und Kontrolle – auf der anderen Seite die Realität einer noch nicht vollständig ausgereiften Technologie, die häufig wie eine Blackbox agiert. Für Nutzer*innen bedeutet das: weniger Transparenz, weniger Kontrolle, mehr Frustration. Ähnliche Phänomene beobachten wir auch bei großen Social-Media-Plattformen wie Meta oder TikTok. Auch hier sorgen KI-basierte Moderationssysteme regelmäßig für Unmut – sei es durch falsch erkannte Verstöße, Einschränkungen der Reichweite oder Verzögerungen im Kundenservice, der durch automatisierte Antworten ersetzt wurde. Dabei geht es nicht um generelle Ablehnung von KI – sondern um die Art und Weise, wie sie implementiert und kommuniziert wird.

Gute KI ist unsichtbar – weil sie funktioniert

Das Marketing der Zukunft soll nicht nur effizient, sondern muss auch verantwortungsvoll sein. Es wird davon abhängen, wie gut Unternehmen die Balance finden zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle. Zwischen der Verlockung, Prozesse zu beschleunigen, und der Notwendigkeit, Vertrauen zu erhalten. Gute KI ist unsichtbar – weil sie funktioniert. Sie analysiert, aber entscheidet nicht alleine. Zukunftsfähiges Marketing ist also geprägt von einer Kombination aus technologischer Intelligenz und menschlicher Relevanz. KI, Automatisierung und Datenanalyse ermöglichen eine bisher unerreichte Präzision: Zielgruppen werden individueller angesprochen, Inhalte in Echtzeit ausgespielt und Customer Journeys automatisiert optimiert. Personalisierung ist dabei kein Zusatz mehr, sondern Standard.

Gleichzeitig verändern sich die Erwartungen der Konsument*innen: Sie wollen authentische Marken, klare Haltung, Datenschutz und echte Mehrwerte – keine leeren Werbeversprechen. Deshalb wird Marketing künftig nicht nur effizient, sondern auch ethisch und wertebasiert sein müssen. Vertrauen wird zur zentralen Währung. Auch deshalb ist das Marketing der Zukunft vor allem Inhouse zu verorten. Agenturen befinden sich auf dem absteigenden Ast – sie sind teuer und liefern nicht die Ergebnisse, die Unternehmen und Marken wirklich benötigen. Zu dieser Entwicklung gehört auch, dass Inhouse-Marketing-Verantwortliche umfassend geschult werden müssen, damit sich der Einsatz von KI maximal einfach gestaltet und gleichzeitig äußerst produktiv ist.

KI ist weder Fluch noch Segen – sie ist ein mächtiges Werkzeug, das mit Bedacht eingesetzt werden muss. Wer KI einfach laufen lässt, riskiert Vertrauensverluste. Wer sie aber erklärt, einbettet und begleitet, kann gewinnen – an Effizienz, Qualität und Glaubwürdigkeit. Das Marketing der Zukunft ist nicht einfach KI-gesteuert. Es ist menschenzentriert – mit KI als starkem, aber verantwortungsbewusstem Assistenten.

Der Autor Bastian Sens gründete Sensational Marketing im Jahr 2010 – zunächst als klassische Onlinemarketing-Agentur. Im Laufe der Jahre kristallisierte sich jedoch ein alternativer Weg heraus, sodass sich das Unternehmen zu einer Onlinemarketing-Academy wandelte.

charles: DSGVO-konformer KI-Agent für WhatsApp gelauncht

Noch bevor Tech-Riesen wie Meta ihre Angebote auf den Markt bringen, bietet das Berliner Start-up charles erprobte, skalierbare und regulatorisch abgesicherte KI-Agent-Lösungen.

Während Meta LLM-gestützte Agenten auf WhatsApp für Verbraucher*innen einführt, will das Berliner Start-up charles Marken einen entscheidenden Vorsprung verschaffen. Mit der Einführung seines AI Agent Squad will sich charles als führender europäischer Anbieter markensicherer, hochspezialisierter KI-Agenten auf WhatsApp mit integrierter Sicherheit und Compliance etablieren – und damit den weltweit meistgenutzten Messenger in einen echten Handels- und Servicekanal transformieren.

Die KI-Agenten von charles nutzen WhatsApps Interaktivität, proprietäres Markenwissen und die Leistungsfähigkeit moderner KI, um Kund*innen direkt in WhatsApp anzusprechen - kontextbezogen, personalisiert und autonom. Von intelligenten Produktempfehlungen bis zu Support soll die Interaktion Kund*innen ein äußerst persönliches Gefühl vermitteln.

„Unsere KI-Agenten übernehmen echte Aufgaben wie Produktempfehlungen, Beantwortung von Fragen oder Reklamationsbearbeitung. Sie agieren wie echte Mitarbeiter: Man weist ihnen eine echte Aufgabe zu und gibt alle Mittel an die Hand, die sie benötigen, um diese Aufgabe zu erfüllen – sei es durch Zugriff auf Daten oder klare Vorgaben geben“, sagt Andreas Tussing, CEO von charles. “So ermöglichen wir Gespräche, die heute aufgrund von Ressourcen noch nicht möglich sind, und bieten gleichzeitig ein personalisiertes und innovatives Kundenerlebnis.“

WhatsApps native Interaktivität trifft auf markensichere KI

Mit den Berliner KI-Agenten soll WhatsApp zur leistungsstärksten Plattform für Kundenbeziehungen werden - und die Herausforderungen von Marken in Bezug auf Konversion und Kundenbindung lösen, ohne Authentizitätsverlust. Durch die Kombination der hohen Engagement-Raten von WhatsApp mit KI-gesteuerter Automatisierung und Personalisierung sollen Marken gleichzeitig Kundenzufriedenheit und Umsätze steigern sowie Betriebskosten senken können.

Fokus auf markenspezifisches Know-how, Security und Compliance

Der AI Agent Squad nutzt modernste KI-Technologien und verbindet generative Sprachmodelle mit markenspezifischen Datenquellen wie Produktkatalogen, CRM-Systemen und Kundenpräferenzen. Integrierte Schutzvorkehrungen und Tonalitätskontrollen gewährleisten Markensicherheit, während alle Daten auf europäischen Servern verarbeitet werden, ohne externe API-Aufrufe oder Datenextraktion - DSGVO-konform und markensicher.

What's next? Der Wettlauf um eigene Messaging-KI

Mit der Einführung von Memory durch OpenAI und Meta‘s Llama-basierte Agenten auf WhatsApp, heizt sich der Markt für personalisierte, generative Kundenkommunikation auf. Der EU AI Act und das aktuelle Handelsklima erhöhen die Dringlichkeit – Lösungen mit starker Data Governance und Auditierbarkeit sind daher unerlässlich. Charles will sich vor diesem Hintergrund als skalierbare, europäische Alternative zu generischen LLM-Lösungen positionieren – in Europa entwickelt und gehostet.

Robotik-Start-up Ottonomy startet Pilotprojekt im Münchner Flughafen

Der Lufthansa Innovation Hub und der Munich Airport kooperieren zur Förderung von Innovation in der Luftfahrt: Pilotprojekte mit Start-ups sind vor diesem Hintergrund wichtige Hebel zur Implementierung innovativer Lösungen.

Die Luftfahrtbranche steht vor einer Vielzahl von Herausforderungen, sowohl auf Kund*innenseite als auch in geschäftlichen Prozessen. Innovation spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie Möglichkeiten zur Digitalisierung, Automatisierung, Optimierung und Neuerfindung schafft.

Vor diesem Hintergrund haben der Lufthansa Innovation Hub, die Berliner Innovationseinheit der Lufthansa Group, und die Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München eine Absichtserklärung (MoU) unterzeichnet. Mit der Unterzeichnung bekunden beide ihre Absicht, durch gemeinsame Initiativen die Innovation in der Luftfahrtbranche voranzutreiben.

“Innovation in der Reiseindustrie ist eine gemeinschaftliche Aufgabe, die dem gesamten Ökosystem zukommt”, sagt Dr. Stefan Nothelfer, Senior Director und Leiter Corporate Venturing & Strategic Growth beim Lufthansa Innovation Hub. “Wir freuen uns darauf, mit der Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München zusammenzuarbeiten, um das Kundenerlebnis gemeinsam zu verbessern und den gesamten Reiseprozess zu optimieren.”

Robotik-Einsatz im Terminal 2 des Flughafens München

Ein konkretes Beispiel für das Vorantreiben von Innovation im Flughafenbetrieb durch Pilotprojekte ist die Zusammenarbeit mit dem Robotik-Start-up Ottonomy.

Seit dieser Woche sind zwei autonome Service-Roboter in den Bereichen der Gates und Gepäckausgabe im Terminal 2 des Flughafens München im Einsatz. Die Roboter sind darauf ausgelegt, verschiedene Aufgaben zu übernehmen, um reibungslose Kund*inneninteraktionen zu ermöglichen. Sie unterstützen Passagier*innen mit Informationen und bewerben die Dienstleistungen von Lufthansa Airlines.

Durch das Scannen eines QR-Codes auf dem Roboter mit ihrem Smartphone gelangen Reisende zu Chat-Assistenten für Self-Service-Optionen. Dort können sie Fluginformationen abrufen und Prozesse wie Umbuchungen oder Erstattungen eigenständig verwalten. Die Roboter liefern zudem wichtige Informationen zu flughafenbezogenen Themen wie Tax Refund und Lost and Found. Dank integrierter Behälter können die Roboter auch für den Warentransport eingesetzt werden – etwa künftig für die Verteilung von Wasserflaschen an Passagier*innen.

“Unser Ziel ist es, unseren Gästen das beste Reiseerlebnis in Europa zu bieten”, sagt Marcus Schnabel, Vice President Ground Operations Hub Munich. “Die Nutzung digitaler Lösungen ist für dieses Vorhaben von entscheidender Bedeutung, und wir freuen uns, als Pilotstandort für wegweisende Innovationen zu dienen.”

Ottonomy setzt seine Roboter weltweit an Flughäfen, in Krankenhäusern und für Auslieferungen auf der letzten Strecke zum/zur Kund*in ein. “Unsere Roboter, die mit Contextual AI arbeiten, ermöglichen es Unternehmenskunden, Innovationen voranzutreiben, bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und die betriebliche Effizienz in der Luftfahrt zu steigern“, sagte Ritukar Vijay, CEO von Ottonomy. „Eine Partnerschaft mit zukunftsorientierten Branchengrößen wie der Lufthansa bringt diese Vision der Realität ein großes Stück näher.“

Das Pilotprojekt mit Ottonomy entstand im Rahmen von Startup Gate, der Venture-Clienting-Initiative der Lufthansa Group. Startup Gate verbindet Teams der Lufthansa Group mit hochmodernen Start-ups, um deren Technologien schnell zu adaptieren und schlanke sowie kosteneffiziente Kooperationen zu ermöglichen.

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.

KI als Erfolgsfaktor für Mikro- und Kleinunternehmen

Wie Start-ups und Kleinunternehmen mit smarten KI-Tools Zeit und Ressourcen sparen.

Zeit ist die wertvollste Ressource für Unternehmer*innen. Zwischen wichtigen Aufgaben, wie Kund*innenmanagement, Buchhaltung und Marketing bleibt oft wenig Zeit für strategische Weiterentwicklung. Hier eröffnet künstliche Intelligenz (KI) neue Chancen und Potenziale: KI kann Prozesse automatisieren, die Effizienz steigern und Unternehmer:innen wertvolle Stunden zurückgeben. Laut der GoDaddy Global Entrepreneurship Survey 2025 sparen Start-ups und Kleinunternehmen durch den Einsatz von KI-Tools durchschnittlich zehn Stunden pro Woche. Doch nicht nur die Zeitersparnis ist entscheidend: KI bietet zudem Wettbewerbsvorteile und ermöglicht es Kleinunternehmen, auf Augenhöhe mit größeren Playern zu agieren.

Zahlen, die überzeugen: Warum Start-ups und Kleinunternehmen auf KI setzen

Die Studie zeigt, dass Kleinunternehmen und Start-ups durch den Einsatz von KI bedeutende Vorteile erzielen können. Besonders hervorzuheben: 82 % der Kleinunternehmen geben an, dass KI ihnen hilft, mit größeren Organisationen besser zu konkurrieren. Auch in der Zeitersparnis liegt ein großer Vorteil: Unternehmer:innen gewinnen durchschnittlich 10 Stunden pro Woche, die sie in strategische Aufgaben investieren können.

Langfristig zeigt sich zudem ein klarer positiver Geschäftsausblick: 69 % der Unternehmen, die KI nutzen, erwarten in den nächsten drei bis fünf Jahren Wachstum – deutlich mehr als die 45 % unter den Nicht-Nutzer*innen. Ein deutliches Signal, dass KI längst nicht mehr nur eine Zukunftsvision ist, sondern bereits heute den Unternehmensalltag revolutioniert.

Praxisbeispiele: Wie kleine Unternehmen KI erfolgreich einsetzen

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Tools sind besonders für Gründer:innen und Kleinunternehmen von Bedeutung, da sie ihnen helfen können, Prozesse zu automatisieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und mit größeren Wettbewerbern Schritt zu halten:

  • Logo-Erstellung: Der Aufbau einer überzeugenden visuellen Identität ist für jedes Unternehmen essenziell, kann aber zeit- und kostenintensiv sein. KI-gestützte Tools ermöglichen es Unternehmer:innen, innerhalb weniger Minuten einzigartige Logos zu generieren und so ein professionelles Markenbild zu etablieren.
  • Website-Entwicklung in wenigen Minuten: Moderne KI-Technologien ermöglichen es, komplette Websites mit wenigen Klicks zu generieren. Ohne technische Vorkenntnisse können Unternehmer:innen innerhalb kürzester Zeit eine funktionale Website mit personalisierten Inhalten veröffentlichen.
  • Automatisierte Suchmaschinenoptimierung (SEO): KI kann Unternehmen dabei unterstützen, ihr Suchmaschinenranking zu verbessern. Durch gezielte Keyword-Analysen und Optimierungsvorschläge wird die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen erhöht, was letztlich zu mehr Kund*innen führen kann.
  • Professionelle E-Mail-Dienste: Eine E-Mail-Adresse mit eigener Domain schafft nicht nur Vertrauen bei Kund:innen, sondern trägt auch zur Markenbildung bei. Zusätzlich sorgt KI-gestützte Technologie für den Schutz des Mailverkehrs, inklusive Funktionen wie Backups, Archivierung und nahtloser Migration.

Der gezielte Einsatz von KI-gestützten Tools kann nicht nur wertvolle Zeitressourcen freisetzen, sondern auch dazu beitragen, die digitale Präsenz und Professionalität eines Unternehmens nachhaltig zu optimieren.

Wachstum mit Stolpersteinen?

Die Nutzung von KI kann Unternehmen enorme Vorteile bieten, stellt sie aber auch vor einige Herausforderungen. Durch den Einsatz von KI lassen sich Geschäftsprozesse skalieren, Kosten senken und datengetriebene Entscheidungen treffen, was mehr Raum für Kreativität und strategische Entwicklung schafft. Gleichzeitig müssen sich Unternehmen mit Themen wie Datenschutz, Implementierungskosten und der Einarbeitung in neue Technologien auseinandersetzen. Besonders für Gründer*innen ist es entscheidend, diese Herausforderungen frühzeitig anzugehen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Fazit

Die Ergebnisse der GoDaddy-Studie belegen, dass künstliche Intelligenz nicht nur eine technologische Spielerei ist, sondern Gründer*innen und Kleinunternehmer*innen echte Vorteile bringt. Wer heute in KI investiert, sichert sich entscheidende Vorteile für die Zukunft. Jetzt ist die perfekte Zeit, die Potenziale von KI zu erkunden und für den eigenen Geschäftserfolg zu nutzen.

Die Autorin Alexandra Anderson ist Marketing Director Germany bei GoDaddy und seit mehr als zehn Jahren als Marketingexpertin in der IT-Branche tätig. Ein besonderes Anliegen ist ihr die Digitalisierung von Mikro- und Kleinunternehmer*innen.

Acrylic Robotics: die Zukunft des Kunstmarkts?

Die Gründerin und Künstlerin Chloë Ryan will mit Acrylic Robotics den Kunstmarkt neu definieren: Mithilfe eines Roboterarms, der Gemälde Pinselstrich für Pinselstrich rekonstruiert, schlägt das Start-up die Brücke zwischen traditioneller Kunst und moderner Technologie, um Kunstwerke einem breiten Publikum zugänglich zu machen.

Kunst skalierbar machen
Die in Montreal ansässige Acrylic Robotics-Gründerin und CEO Chloë Ryan, selbst Künstlerin, hatte die Idee aus einer persönlichen Erfahrung heraus. Ein Gemälde zu schaffen, erfordert viel Zeit; und am Ende kann das Werk nur einmal verkauft werden. Inspiriert von der Skalierbarkeit der Musik- und Buchbranche entwickelte Chloë Ryan ein Konzept, mit dem Kunstwerke präzise reproduziert werden können – ohne an Qualität oder künstlerischem Anspruch zu verlieren. Gemeinsam mit Walker Singleton, Head of Engineering des Start-ups, entstand so ein interdisziplinärer Ansatz, der Robotik, Softwareentwicklung und mechanische Präzision vereint.

Der Roboter: Präzision in jedem Pinselstrich
Das Herzstück von Acrylic Robotics ist ein Roboterarm, der Gemälde detailgetreu reproduzieren kann. Der Prozess unterscheidet sich je nach Ursprung des Kunstwerks. Digitale Kunstwerke, die auf einem Tablet oder Computer erstellt wurden, können direkt an den Roboter übermittelt werden, da Daten wie Pinselrichtungen, Druckstärke und Farbwahl bereits digital vorliegen. Analoge Gemälde erfordern hingegen eine zusätzliche Analyse. Hier kommt ein speziell trainiertes KI-Modell zum Einsatz, das die wesentlichen Parameter berechnet, um eine möglichst präzise Reproduktion zu erzielen. Besonders wichtig ist es Acrylic Robotics, den Künstler kontinuierlich in den Prozess einzubeziehen. Es geht nicht darum, den kreativen Schaffensprozess zu ersetzen, sondern ihn zu ergänzen und weiterzuentwickeln.

Kunst für alle: Ein Service für Künstler und Käufer
Acrylic Robotics bietet seine Technologie Künstlern als Dienstleistung an. Über die Website können Künstler eine Zusammenarbeit anfragen, bei der ihre Werke in limitierter Auflage reproduziert werden. Käufer erhalten dadurch hochwertige Acrylreproduktionen, ohne den Wert des Originals zu schmälern. Das Konzept verbindet Exklusivität mit breiterer Zugänglichkeit und positioniert sich als innovative Lösung im Kunstmarkt.

Social-Entrepreneurship-Roadmap 2025

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

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

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

I. Die wichtigsten Trends im Social Entrepreneurship 2025

1. Social Impact Investing revolutioniert die Finanzierung

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

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

2. Teamarbeit und Zusammenarbeit über Branchen hinweg

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

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

3. Digitalisierung und KI als Treiber von Innovation

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

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

II: Zentrale Branchen und gesellschaftliche Relevanz

1. Green Economy: Nachhaltigkeit als Wachstumstreiber

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

2. Regionale Entwicklung: Chancen für ländliche Räume

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

3. Diversität und Inklusion: Innovation durch Vielfalt

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

III. Herausforderungen und Risiken

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

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

Ein Weg in die Zukunft

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

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

Initiative "KI für Deutschland" startet Aktionsplan

Die Initiative "KI für Deutschland" wurde Ende 2024 von privaten Akteur*innen aus dem KI-Ökosystem ins Leben gerufen, um hierzulande eine zukunftsorientierte Strategie für die KI-Nutzung als Schlüsseltechnologie des 21. Jhs. zu etablieren.

Die Initiative "KI für Deutschland" wurde Ende 2024 von privaten Akteur*innen aus dem KI-Ökosystem ins Leben gerufen. Ziel ist es, einen praxisnahen und unternehmerisch getriebenen Impuls zu setzen, um in dieser Phase der politischen und gesellschaftlichen Neuorientierung Eckpfeiler zu definieren, wie KI zum Wohle und unter Beteiligung aller in Deutschland, effektiv genutzt werden kann.

Zu den Initiator*innen von "KI für Deutschland" gehören maßgeblich die AI.GROUP, der AI.FUND, sowie die Rise of AI Conference - insbesondere die Unternehmer*innen und KI-Expert*innen Dr. Hauke Hansen, Fabian Westerheide, Ragnar Kruse, Petra Vorsteher, Dr. John Lange und Ingo Hoffmann. Unterstützt wird die Initiative von namhaften Institutionen wie dem KI-Bundesverband.

Die Initiative ist deutschlandweit, interdisziplinär und holistisch ausgerichtet. Sie ist offen für den Input und die Unterstützung aller relevanten gesellschaftlichen Gruppen und Persönlichkeiten.

Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs

Mitinitiator Dr. Hauke Hansen: “Die Initiative KI für Deutschland ist ein Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs. Mit unseren 11 Impulsen machen wir greifbare und umsetzbare Vorschläge, wie Deutschland die KI nutzen kann, um den gesellschaftlichen Stillstand zu durchbrechen und Wege aus der wirtschaftlichen Rezession zu finden. Wir richten uns damit an alle gesellschaftlichen Akteure, die Wirtschaft ebenso wie die Politik. Wir brauchen eine zukunftsweisende und konsequente Industriepolitik und unternehmerisches Handeln, um die KI am Standort Deutschland zur Chefsache zu machen und damit das Bruttosozialprodukt nachhaltig zu steigern. Stellen wir gemeinsam die Weichen für innovatives und wirtschaftlich erfolgreiches Deutschland von morgen.”

Diese elf Impulse will die Initiative "KI für Deutschland" zur Nutzung künstlicher Intelligenz in Deutschland in Form eines KI-Aktionsplans setzen:

Impuls 1: Einrichtung eines Digitalministeriums auf Bundesebene

Die Digitalisierung in Deutschland hat wirtschaftliche und politische Priorität. Um eine konsequente Digitalisierung der Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung zu erreichen, ist ein dediziertes Bundesministerium für Digitales mit dem Schwerpunkt KI notwendig.

Impuls 2: Förderung von KI-Forschung und -Innovationen

Deutschland muss die jährlichen Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung bis 2030 auf mindestens 5,0 Mrd. € pro Jahr aufstocken, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.

Impuls 3: Bereitstellung von KI-Wagniskapital für KI-Start-ups und -Innovationen

Deutschland benötigt ein KI-Wagniskapitalprogramm ausgestattet mit 10 Mrd. € über 5 Jahre, um KI-Startups zu fördern. Staatliche Fund-of-Funds sollten dazu genutzt werden, Mittel zielgenau und effektiv zu platzieren.

Impuls 4: Aufbau von KI-Clustern zur Förderung von Innovationen und Exzellenz in regionalen Ökosystemen

Deutschland sollte regionale KI-Cluster fördern, die räumliche Nähe mit technischer und wirtschaftlicher Exzellenz verbinden, um Innovationskraft zu maximieren und international Talente anzuziehen.

Impuls 5: Aufbau einer leistungsfähigen und souveränen digitalen Infrastruktur zur Stärkung der KI

Eine flächendeckende digitale Infrastruktur ist essenziell, um KI für Bürger und Unternehmen in der Breite nutzbar zu machen. Wir setzen uns dafür ein, GPU-Megacluster für Forschung und Industrie in Deutschland zu etablieren.

Impuls 6: Förderung der Anwendung von KI in Unternehmen

Bis 2030 sollten mindestens 80% aller deutschen Unternehmen KI-Anwendungen aktiv nutzen, um ihre Geschäfte zu optimieren und auszubauen.

Impuls 7: KI für den öffentlichen Sektor – Effizienzsteigerung und weniger Bürokratie

Bis 2029 sollte der Einsatz von KI in allen wesentlichen Behörden auf Bundes-, Landes- und Regionalebene etabliert werden, um Prozesse zu optimieren, Bürokratie abzubauen und Bürgerdienste zu verbessern.

Impuls 8: KI und Nachhaltigkeit – erschwingliche und saubere Energie für Deutschland

Deutschland sollte KI gezielt einsetzen, um die Energiewende zu unterstützen und die CO2-Emissionen im Energiesektor bis 2035 um mehr als 15% zu senken. Unser Land braucht eine sichere und bezahlbare Energieversorgung als Grundlage für technologiebasiertes Wachstum.

Impuls 9: Eine KI-Bildungsinitiative als Grundlage einer zukunftsfähigen Gesellschaft

Bis 2030 sollten mehr als 80% der Arbeitskräfte in Deutschland grundlegende KI-Kompetenzen besitzen, um den digitalen Wandel aktiv mitzugestalten.

Impuls 10: Ein klarer und sicherer rechtlicher Rahmen für KI und ein KI-Gütesiegel

Deutschland sollte bis 2026 einen flexiblen Rechtsrahmen für KI schaffen, der Innovation fördert, aber Missbrauch verhindert, und ein KI-Gütesiegel zur Förderung ethischer und transparenter KI einführen.

Impuls 11: Schaffung eines europaweiten KI-Ökosystems mit Deutschland als Schrittmacher

Deutschland sollte eine gestaltende Rolle beim Aufbau eines europäischen KI-Ökosystems übernehmen, um eine wettbewerbsfähige Alternative zu den USA und China zu etablieren.

Hier gibt’s mehr Infos zur Initiative "KI für Deutschland"

KI-gestützte Identitätsbetrugsprävention hinkt Bedrohung hinterher

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

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

Diskrepanz zwischen Sensibilisierung und Handeln

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

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

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

 2025: das Jahr des KI-Betrugs

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

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

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

HealthTech, Quo vadis?

Diese Trends und Entwicklungen im HealthTech-Markt sollten Gründer*innen und Start-ups kennen und sich 2025 zunutze machen.

In den letzten Jahren hat sich – nicht zuletzt durch die COVID-19-Pandemie beschleunigt – eine Vielzahl von HealthTech-Unternehmen etabliert, die innovative Lösungen für die Gesundheitsversorgung entwickelt haben. Unternehmen wie Withings, das Sensoren für die Überwachung von Risikopatient*innen im Krankenhaus entwickelt hat, oder Hersteller von Apps zum Selbstcheck der Gesundheit in den eigenen vier Wänden haben in dieser Zeit positive Entwicklungen erfahren. Der Erfolg solcher Technologien hat deren Potenzial der breiten Masse vorgeführt und den Bedarf nach digitalen Gesundheitslösungen weltweit verstärkt. Kurzum: Der HealthTech-Sektor erlebte goldene Zeiten.

Doch diese Zeiten scheinen heute so fern wie das Schlangestehen im Impfzentrum. Bleiben die Fragen: Wie endet das aktuelle Jahr nach den allgemein schwierigen Marktbedingungen im Vorjahr? Und wie sieht die Zukunft dieser Branche aus? So viel ist sicher: Es zeichnet sich eine Phase der Neuausrichtung ab, die sowohl Herausforderungen als auch Chancen birgt.

Der Markt konsolidiert sich

Nach einem massiven Anstieg des Investitionsvolumens während der Pandemie hat sich der HealthTech-Markt mittlerweile stabilisiert. Investor*innen legen nun, ähnlich wie in anderen Technologiesektoren, wieder größeren Wert auf Profitabilität und weniger auf reines Wachstum um jeden Preis. Dies führt zu einer Konsolidierung des Markts. Unternehmen, die eine stabile Infrastruktur aufgebaut haben oder durch starke und innovative Technologien überzeugen, sind potenziell attraktive M&A-Ziele für Strateg*innen und Finanzinvestor*innen. Große, finanzstarke Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Pharma und Gesundheit suchen aktiv nach innovativen Ergänzungen und Erweiterungen ihrer digitalen Angebote, sowohl innerhalb Europas als auch auf globaler Ebene.

Laut dem aktuellen Pava Digital Health Report haben sich die globale Investitionsdynamik und M&A-Aktivitäten in der digitalen Gesundheitsbranche – nach einer Abkühlung im Jahr 2023 – in diesem Jahr wieder deutlich beschleunigt. Bis Dezember werden sie das Niveau vor der Pandemie sowie jenes von 2023 übertreffen. Nach einer längeren Durststrecke bei Börsengängen nehmen die Aktivitäten auch auf dem öffentlichen Markt wieder zu, was Unternehmen wie Tempus AI und Waystar zeigen. Obwohl viele börsennotierte HealthTechs derzeit noch unter ihren Höchstbewertungen von 2022 gehandelt werden, wird die grundsätzlich deutlich positivere Stimmung im Markt in Bezug auf den Sektor immer offenkundiger.

Regulatorische Entwicklungen und Chancen für „Made in Germany“

Gründen im HealthTech-Sektor erfordert Mut, da der deutsche Gesundheitsmarkt zu den am strengsten regulierten weltweit gehört. Dies gilt besonders für die Nutzung sensibler Daten. Das 2024 eingeführte Gesundheitsdatennutzungsgesetz (GDGN), das den Zugang zu Gesundheitsdaten für die gemeinnützige Forschung erleichtern soll, ist zwar ein positiver Schritt in die richtige Richtung, doch bleibt der Markt herausfordernd. Die komplexe Regulatorik kann dabei jedoch auch als Qualitätsmerkmal und Wettbewerbsvorteil fungieren. Junge Unternehmen, die in der Lage sind, sich in diesem anspruchsvollen Umfeld zu behaupten und trotz regulatorischer Hürden erfolgreiche Geschäftsmodelle ent­wickeln, gelten als besonders vertrauenswürdig, robust und werden für internationale Investor*innen zunehmend attraktiv.

Internationale Unternehmen, insbesondere aus weniger regulierten Märkten, betrachten die Fähigkeit, sich im streng regulierten europäischen Markt durchzusetzen, als wertvolle Ressource. Die Einhaltung von Vorschriften im deutschen Markt ist ein Qualitätsmerkmal, das potenziellen Investor*innen Sicherheit bietet und gleichzeitig Markteintrittsbarrieren für neue Wettbewerber*innen schafft. Deutsche Health- Tech-Unternehmen sollten diesen regulatorischen Unterschied aktiv in ihre Expansions- und Fundraising-Strategie einfließen lassen und das enorme weiterführende und globale Potenzial außerhalb europäischer Datenschutz- und Gesundheitsrichtlinien positionieren.

HealthTech-(Start-up-)Trends für 2025

Neben der allgemein deutlich positiveren Entwicklung in 2024 gibt es eine Reihe von Trends, die wir aktuell bis weit in das nächste Kalenderjahr erwarten sowie die M&A- und Investmentaktivität beeinflussen werden. Folgende Trends und sektorspezifische Entwicklungen im HealthTech-Markt sollten sich Gründer*innen zunutze machen:

1. Biohacking und Datennutzung im Massenmarkt

Die Nutzung von Healthcare-Apps, Software und Wearables boomt und ist längst nicht mehr nur Leistungssportler*innen und Biohacker*innen vorbehalten. Immer mehr Patient*innen wollen aktiv auf ihre Gesundheitsdaten zugreifen, diese verstehen und proaktiv an diesen arbeiten, um ihren Lifestyle zu optimieren und teilweise sogar aktiv Therapien zu unterstützen. Dieser Trend wird durch die wachsende Bereitschaft der Nutzer*innen und Patient*innen unterstützt, für diese proaktiven Einblicke in die eigene Gesundheit zu bezahlen.

Während es in anderen Märkten wie zum Beispiel den USA längst Normalität ist, für die eigene Gesundheit Geld auszugeben, zieht der lokale Markt aufseiten des Nutzer*innenverhaltens langsam nach. Besonders Unternehmen, die direkt an die Endverbraucher*innen vertreiben, können von dieser stetig steigenden Zahlungsbereitschaft in Europa profitieren. Dies gilt sowohl für Lifestyle-Anwendungen als auch für medizinische Lösungen und digitale Therapien. Der Markt entwickelt sich weg von reinen Überwachungsfunktionen hin zu personalisierten Empfehlungen, Echtzeit-Coaching und integrativen Plattformen, die verschiedene Gesundheitsdaten zusammenführen, um ganzheitliche Gesundheitsbilder zu erstellen und die Nutzer*innen ermächtigen, eigenständig oder mit deutlich reduzierter ärztlicher Intervention zu agieren und positive Effekte zu erzielen.

2. Künstliche Intelligenz und Diagnostik

KI revolutioniert nicht nur die medizinische Dia­gnostik, sondern wird auch zunehmend als Schlüsseltechnologie zur Verbesserung von Effizienz und Präzision in der Gesundheitsversorgung gesehen. KI-basierte Lösungen können beispielsweise bei der Analyse von Bilddaten und der Vorhersage von Krankheitsverläufen eingesetzt werden, was eine personalisierte Behandlung erleichtert. Mit der Integration von KI in die klinische Praxis werden Abläufe optimiert, Kosten gesenkt und Behandlungsentscheidungen verbessert. Unternehmen, die auf KI setzen, sind daher attraktive Übernahmeziele für strategische Investor*innen. Die Fokussierung auf KI ist ein wesentlicher Teil der M&A-Strategie, da große Gesundheitsunternehmen und Dateninhaber*innen die Chancen der Technologie nutzen wollen, um Innovationen schneller zu realisieren. KI-basierte Lösungen in der Arzneimittelentwicklung und Diagnostik bieten ebenfalls enorme Chancen, um die Gesundheitsversorgung weiter zu verbessern und personalisierte Ansätze zu fördern.

3. Telemedizin 2.0

Virtuelle und erweiterte Realität (VR und AR) verändern die Telemedizin grundlegend. Mit AR-Brillen können Chirurg*innen aus der Ferne assistieren, und neue Plattformen ermöglichen es Patient*innen, sich von zu Hause aus mit ihren Ärzt*innen zu verbinden und Nachsorgepläne zu besprechen. Dies verbessert den Zugang zu medizinischen Leistungen, besonders in ländlichen Regionen, wo der Fachkräftemangel ein Problem bleibt. Zudem ermöglicht die Telemedizin eine intensivere Betreuung chronisch Kranker, indem regelmäßige Konsultationen und Überwachung des Gesundheitszustandes vereinfacht werden.

Die Weiterentwicklung hin zu sogenannten digitalen Krankenhäusern, die digitale Diagnostik- und Behandlungsangebote unter einem Dach vereinen, könnte die Effizienz des Gesundheitssystems erheblich steigern. Allgemein wird und muss die Entwicklung der Versorgung physisch und digital näher an die Patient*innen rücken sowie medizinisches Personal in die Lage versetzt werden, fokussierter und effizienter die Tätigkeiten auszuüben, die ausschließlich von ihm ausgeübt werden können, um der globalen Ressourcenknappheit im Gesundheitswesen entgegenzuwirken.

4. Mental Health Solutions

Die Nachfrage nach digitalen Lösungen für die mentale Gesundheit wächst stetig. Die Pandemie hat den Bedarf an psychologischer Unterstützung stark erhöht, und digitale Plattformen bieten nicht nur leichten Zugang, sondern auch Anonymität und personalisierte Unterstützung. Dieser Bereich zählt zu den am besten finanzierten innerhalb des digitalen Gesundheitssektors und bleibt ein zentraler Fokus für Investor*innen. Die Kombination aus niedrigeren Zugangshürden und einer zunehmenden Akzeptanz für digitale Gesundheitsangebote bietet spannende Perspektiven, um das traditionelle Angebot psychologischer Dienste zu ergänzen und zu erweitern. Hinzu kommt die zunehmende Integration von KI in digitale Lösungen für mentale Gesundheit, die personalisierte Therapieansätze und eine kontinuierliche Betreuung vereinfachen.

5. Integrative Gesundheitslösungen

Im Zuge der Konsolidierung im HealthTech-Sektor rücken Strategien der Expansion und Integration zunehmend in den Mittelpunkt. Größere Unternehmen nutzen Akquisitionen nicht nur, um ihre Marktpräsenz zu erweitern, sondern auch, um umfassende Gesundheitslösungen anzubieten, die verschiedene Teilsektoren miteinander verbinden. Die Fähigkeit, Diagnostik, Therapie und Nachsorge in integrierte digitale Angebote zu überführen, wird als Schlüssel zur Zukunft des HealthTech-Markts betrachtet. Dabei geht es nicht nur um Effizienzgewinne, sondern auch darum, Patient*innenerfahrungen zu verbessern und individuelle Bedürfnisse besser abzudecken.

Insbesondere US-amerikanische Unternehmen sehen Akquisitionen in Europa als attraktive Möglichkeit, ihre Expertise auf dem stark regulierten europäischen Markt einzusetzen. Diese Strategien sind Teil einer übergreifenden Bewegung hin zu größeren, stärker integrierten Gesundheitsakteuren. Start-ups, die spezialisierte Dienstleistungen und technolo­gische Innovationen kombinieren, können sich so als führende Anbietende in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt positionieren.

HealthTech bietet vielversprechende Perspektiven

Der Health Tech-Markt befindet sich in einer Phase der Konsolidierung. Für Start-ups, die bewiesen haben, dass ihre Technologien funktionieren, deren medizinische Evidenz nachgewiesen ist und das Geschäftsmodell entweder profitabel ist oder sich das attraktive Profitabilitätsprofil abzeichnet, kann dies ein günstiger Zeitpunkt für einen Exit sein. Strategische Käufer*innen suchen nach starken Technologien und attraktiven Einstiegs- bzw. Erweiterungsopportunitäten im europäischen Markt. Finanzinvestor*innen haben in den vergangenen Jahren ausgiebig Erfahrung mit dem Sektor gesammelt und häufig ein tiefes Verständnis von Regulatorik, Marktdynamik, Chancen und Risiken in den jeweiligen Subsektoren.

Gründer*innen, die grundsätzlich einen Exit anstreben, sollten unabhängig von ihrer Unternehmensphase kontinuierlich über mögliche Exit-Szenarien und ihre Positionierung nachdenken: Welche Rolle spielt meine Technologie? Wie einzigartig ist diese und für wen ist sie potenziell strategisch am wertvollsten?

Welche Potenziale und Hürden hat mein Geschäftsmodell in einem anderen Markt? Dies sind nur beispielhafte Fragestellungen, die kurz- oder langfristig an Relevanz gewinnen.

Der Autor Kevin Kissner ist Partner und M&A-Experte im Bereich Software und HealthTech bei Pava Partners, einer europaweit agierenden M&A- und Debt-Advisory-Beratungen für dynamisch wachsende Tech-Unternehmen.