KI für echte Nachhaltigkeit

Autor: CC BY Rainer Rehak
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Wie künstliche Intelligenz (KI) bei der Nachhaltigkeitstransformation helfen kann.

Wie nur wenige andere Technologien ist künstliche Intelligenz von geradezu magischen Versprechungen umgeben, die sich gut in die seit Langem bestehende Erzählung von der bevorstehenden digitalen Revolution einfügen, die durch ein scheinbar aktuelles Zitat von Hubert L. Dreyfus beschrieben wurde: „Jeden Tag lesen wir, dass digitale Computer Schach spielen, Sprachen übersetzen, Muster erkennen und bald in der Lage sein werden, unsere Arbeit zu übernehmen. In der Tat scheint dies heute ein Kinderspiel zu sein.“ Die Tatsache, dass das Zitat aus dem Jahr 1972 stammt, zeigt, wie notwendig eine nuancierte Analyse des KI-Bereichs ist.

Ursprünglich bezog sich der Begriff KI auf ein Gebiet der Informatik, das zunächst den trockenen Namen Automatentheorie trug. Die Informatiker John McCarthy und Marvin Minsky waren jedoch der Meinung, dass der Begriff Artificial Intelligence (Deutsch: künstliche Intelligenz) passender wäre, vor allem im Hinblick auf die Popularität und Finanzierbarkeit des Fachgebiets, und benannten es anlässlich eines Workshops im Jahr 1955 entsprechend um.

KI ist keine eigenständige Technologie, sondern ein vielschichtiger Bereich innerhalb der Informatik. Lange Zeit stellten KI-Systeme Wissen explizit dar oder „symbolisierten“ es, indem sie logische Schlussfolgerungen und Entscheidungsbäume ermöglichten. Diese symbolischen Ansätze ermöglichen formale Schlussfolgerungen wie „alle süßen Dinge sind klebrig und Marmelade ist süß, also ist Marmelade klebrig“.

In den 1980er-Jahren kamen die sogenannten subsymbolischen Ansätze auf, wie künstliche neuronale Netze (ANN), genetische Algorithmen oder andere statistische und heuristische Annäherungen. Diese Ansätze erfordern eine Vorkonfiguration mit großen Datenmengen in vielen Iterationen, die oft als Training bezeichnet werden und bei denen das Wissen nur implizit repräsentiert wird und schwer zu überprüfen ist. Aktuelle Bilderkennungs- und große Sprachmodelle sowie Übersetzungssysteme arbeiten auf diese Weise.

Starke, schwache und Zeitgeist-KI

In der akademischen KI-Diskussion werden gewöhnlich zwei Arten von KI unterschieden: starke KI und schwache KI. Ich möchte jedoch einen dritten Typus hinzufügen, den ich Zeitgeist-KI nenne. Starke KI, auch bekannt als Artificial General Intelligence (AGI), bezieht sich auf ein System, das über eine allgemeine und flexible Intelligenz verfügt, Fragen stellen kann und echte Kreativität, vielleicht sogar Bewusstsein, aufweist. Ein solches System könnte eigenständig handeln, hätte möglicherweise eigene Ziele und müsste daher die Verantwortung für sein Handeln übernehmen. Diese Art von KI existiert nur im Bereich der Science-Fiction, und in der technischen KI-Forschung gibt es keine Anzeichen dafür, dass sich dies in absehbarer Zeit ändern wird.

Schwache KI, auch als Artificial Narrow Intelligence (ANI) bekannt, bezieht sich auf ein System, das nur eng definierte, hoch spezialisierte und domänenspezifische Aufgaben ausführen kann. Es kann nicht die Domäne wechseln oder eigene Ziele setzen; es ist ein Werkzeug, wenn auch ein sehr komplexes. Zu dieser Kategorie gehören Systeme, die Muster erkennen (visuelle und akustische Objekterkennung oder Datenanalyse wie die Optimierung der Ressourcennutzung, z.B. des Strom- und Wasserverbrauchs) oder automatisch andere domänenspezifische Aufgaben mit klaren Zielen ausführen (z.B. Go spielen, abgeleitete Texte oder Bilder produzieren). Alle aktuellen KI-Systeme fallen in diese Kategorie, einschließlich der aktuellen großen Sprachmodelle.

Drittens möchte ich Zeitgeist-KI als ein diskursives Phänomen definieren, bei dem sich politische, gesellschaftliche und sogar akademische Akteure auf KI beziehen, obwohl sie eigentlich alles meinen, was mit komplexen digitalen Technologien wie Algorithmen, Big Data, Software, Programmen, Computersystemen, Automatisierung, IT, tatsächlicher KI, Statistik und sogar Digitalisierung im Allgemeinen zu tun hat. Mit einem derart vagen KI-Konzept sind ernsthafte und fruchtbare KI-Debatten schwierig, weshalb sie regelmäßig eingedämmt werden müssen.

Präzise Sprache

Darüber hinaus ist bei der Wahl der Sprache für die Diskussion über KI große Vorsicht geboten, da viele der vorherrschenden Fachbegriffe historisch gesehen auf menschliche Tätigkeiten und Fähigkeiten verweisen, aber nicht als Analogien verstanden werden sollten. Die Begriffe handeln, entscheiden, erkennen, verstehen, (selbst)lernen, wissen, trainieren, Autonomie, vorhersagen und sogar Intelligenz sind höchst irreführend. Falsche Begriffe wecken falsche Assoziationen, schüren unbegründete technologische Fiktionen und implizieren unsinnige oder sogar (gesellschaftlich) schädliche Anwendungen. Geeignete Begriffe wurden vorgeschlagen, z.B. bewegen, ausführen, erkennen, den Erwartungen entsprechen, dynamische Konfiguration, Daten/Information, Vorkonfiguration, Automatisierung, Projektion und komplexe Daten/Informationsverarbeitung. Solche Begriffe sind besonders in interdisziplinären Kontexten oder in der Wissenschaftskommunikation relevant.

Was KI nicht gut kann

KI-Systeme können bestimmte Aufgaben effektiv erledigen, für die klare Regeln, geeignete Modelle, spezifische Ziele und geeignete Daten zur Verfügung stehen. Zu diesen Aufgaben gehören die vorausschauende technische Wartung (z.B. für rotierende Teile), die Optimierung des Ressourcenverbrauchs (z.B. Wasserverbrauch in der Landwirtschaft, Energieverbrauch in Rechenzentren), Sprach-/Bilderkennung (z.B. Sprache, Landmarken und Tiere) und Sprach-/Bildsynthese. Darüber hinaus kann KI eingesetzt werden, um beliebige Daten nach Mustern zu durchsuchen (Kompartimentierung, Clustering usw.). Es gibt auch beeindruckende generative KI-Anwendungen in den Bereichen Bild, Sprache und Musik, aber sie lösen keine spezifischen Aufgaben und haben bisher nur explorativen Wert.

Viele der Eigenschaften, die der KI zugeschrieben werden, sind oft klassische Methoden der Informatik, gerade Zeitgeist-KI oder auch nur menschliche Arbeit im globalen Süden. Doch um das Potenzial von KI richtig zu diskutieren, müssen wir differenzieren, wovon wir sprechen. Zwei aufschlussreiche Beispiele:

1. Der Kern des automatisierten Fahrens (AD) ist nicht KI, da KI bisher nur für die Bilderkennung (z.B. Verkehrszeichenerkennung) zuständig ist, der Rest ist keine KI. Daher würde die Finanzierung von KI nicht unbedingt AD verbessern.

2. KI-Systeme können per se keine Prognosen erstellen. Was KI leisten kann, ist die statistische Analyse vergangener Daten und die daraus resultierende Berechnung einer mathematischen Prognose. Ob das berechnete Ergebnis eine sinnvolle Vorhersage ist, hängt jedoch stark vom Themenbereich ab. Wetterdaten unterscheiden sich grundlegend von sozialen Daten. Daher funktionieren „Vorhersagen“ im sozialen Bereich nur, wenn eine soziale Physik angenommen wird, was in Theorie und Praxis höchst umstritten ist. Nicht nur im Bereich der Kriminalität, z.B. bei der vorausschauenden Polizeiarbeit oder der Rückfallprognose, sind solche Vorhersageversuche im Allgemeinen gescheitert. Bevor wir also KI anwenden können, müssen wir den betreffenden Bereich erst einmal verstehen.

Selbst wenn der Bereich mathematisch gut verstanden ist, wollen wir als Gesellschaft oft nicht einmal korrekte „unvoreingenommene“ Vorhersagen auf der Grundlage der Vergangenheit als Grundlage für unser Handeln treffen. Eine rein mathematisch begründete Kreditvergabe auf der Grundlage des Einkommens beispielsweise würde, wenn sie korrekt angewandt würde, lediglich das geschlechtsspezifische Lohngefälle reproduzieren und systematisch niedrigere Kredite an Frauen vergeben. In diesem Fall wären mathematisch korrekte Ergebnisse ungerecht, und gerechte Ergebnisse wären mathematisch falsch. Um es anschaulich zu formulieren: Vorhersagen mit KI zu treffen, ist wie Autofahren, bei dem man ausschließlich in den Rückspiegel schaut. Trotz der großen Anstrengungen zur Bekämpfung von Vorurteilen in diesem Bereich gibt es eine prinzipielle Grenze für die Neutralität und Fairness, die KI verspricht.

KI und Digitalisierung als Organisationsmittel

Im Lichte der Überlegungen zu den Möglichkeiten von KI wird deutlich, dass das im Zusammenhang mit KI häufig aufgeworfene Thema „Mensch versus Maschine“ ein Pseudoproblem ist, das nur in der Science-Fiction vorkommt. Gegenwärtig existierende und denkbare KI hat keine persönlichen Ziele oder Motivationen – selbst wenn sie in Form von Robotern auftritt – und muss daher als ein komplexes Werkzeug verstanden werden.

Die Betrachtung von KI als mächtiges Werkzeug erfordert jedoch eine Ausweitung der Analyse von der ausschließlichen Konzentration auf spezifische KI-Techniken, so interessant und einzigartig sie auch sein mögen, auf die Organisationen, die sie entwickeln, implementieren und verbreiten. Werkzeuge werden von Akteuren eingesetzt, um Interessen und Ziele zu verfolgen, möglicherweise gegen andere Organisationen oder Einzelpersonen.

Zeitgeist-KI (einschließlich KI) ist immer eine Erweiterung einer Organisation. Wenn überhaupt, entstehen KI-Konflikte entlang der Linie „Organisation gegen Organisation“, weshalb die Interessen der beteiligten Akteure immer im Mittelpunkt von KI-Analysen stehen sollten. Wenn also das Interesse einer Organisation nicht die Nachhaltigkeit umfasst, wird KI nicht dafür eingesetzt werden (oder auf den Rebound-Effekt stoßen).

Diese organisatorische Sichtweise ist besonders wichtig und spezifisch für KI, da diese in der Regel datenintensive Technologien umfasst und damit – der Vergleich mit der Kernkraft drängt sich auf – eine machtzentrierende Wirkung hat. Die Tatsache, dass große Unternehmen ihre KI-Frameworks und -Dienste frei zur Verfügung stellen, ändert nichts daran, dass KI ohne die entsprechenden und immensen Datengrundlagen kaum einen wirklichen Nutzen haben kann. KI ist daher nur die jüngste Entwicklung des digitalen Feudalismus, bei dem nur wenige große KI-Anbieter*innen ihre Dienste vermieten.

KI für die Nachhaltigkeit

Grundsätzlich ist es wünschenswert, wenn KI für Nachhaltigkeit, „gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen“ (EU High-Level Expert Group on Artificial Intelligence) oder für den Naturschutz (Art. 20a Grundgesetz) eingesetzt wird. Allerdings muss bei jedem durchdachten Einsatz von Technik eine ganzheitliche Betrachtung erfolgen, insbesondere bei so ressourcenintensiven und zentralisierenden Technologien, wie sie unter dem Oberbegriff KI zusammengefasst werden.

Der gesamte Lebenszyklus von KI darf keinen großen ökologischen Fußabdruck an anderer Stelle auf dem Planeten hinterlassen. Andernfalls würde die KI-Anwendung selbst, trotz guter Absichten, zur Zerstörung unserer Lebensgrundlagen beitragen. Es muss also immer ein positiver Nettonutzen angestrebt werden, auch wenn dieser manchmal kaum abschließend bewertet werden kann. Es gibt viele Beispiele, wie bestimmte KI-Systeme konkret zum Schutz von Ressourcen, Biodiversität und Natur eingesetzt werden können, und mit einem breiten Verständnis von Nachhaltigkeit lassen sich weitere Anwendungen hinzufügen. In diesen Bereichen sind gute Ergebnisse zu erwarten.

Wenn das Versprechen, dass KI die Nachhaltigkeit verändern wird, eingelöst werden soll, muss jedoch immer eine ernsthafte Frage gestellt werden: Ist KI die beste Lösung, um bei einem bestimmten Problem voranzukommen? Wissen wir derzeit zu wenig über die genaue Anzahl bestimmter Insekten, die beste Art, Autos in Städten zu parken, oder den Stromverbrauch von Rechenzentren? Werden neue Daten aus der KI eine Informationslücke schließen und somit Maßnahmen ermöglichen?

Wenn ja, dann sollten wir weitermachen. Lautet die Antwort jedoch, dass wir in dem betreffenden Bereich bereits genug wissen, dann verbraucht der Einsatz von KI lediglich wichtige Ressourcen, lenkt den politischen Fokus ab und dient letztlich als Ausrede für Untätigkeit, während die Zeit abläuft. Schließlich würde eine AGI mit echter Intelligenz uns wahrscheinlich empfehlen, viele Dinge, die wir bereits wissen, schnell zu tun, von der Nutzung 100 Prozent erneuerbarer Energien über Fahrradstädte bis hin zur konsequenten Entkolonialisierung; warum also nicht eine Abkürzung nehmen und bereits damit beginnen?

Dieser Beitrag wurde ursprünglich in Englisch veröffentlicht und stammt aus der Publikation: Jankowski, P., Höfner, A., Hoffmann, M. L., Rohde, F., Rehak, R. & Graf, J. (Eds.) (2023), Shaping Digital Transformation for a Sustainable Society. Contributions from Bits & Bäume. TU Berlin

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Jakob Koenen: Mit 18 zum LegalTech-Start-up-Gründer

Die Sovereign AI Betriebs GmbH – 2025 von Jakob Koenen und seinem Vater Prof. Dr. Andreas Koenen mit Sitz in Berlin gegründet – entwickelt spezialisierte KI-Plattformen für die juristische Praxis.

Ein Technologie-begeisterter Abiturient, der schon mit 15 Jahren Jura-Vorlesungen besucht, gründet ein LegalTech-Start-up. Partnerschaftlich an seiner Seite agiert sein Vater, ein renommierter Professor für Baurecht. Das ist das Fundament der Sovereign AI Betriebs GmbH, die in Berlin antritt, das Rechtswissen ganzer Berufs-Generationen in eine juristisch kuratierte KI zu überführen. Herzstück des Unternehmens ist Sovereign Legal AI. Die Plattform bereitet juristische Fragen systematisch, verständlich und nachvollziehbar auf.

„Wir wollen das Recht aus der Blackbox holen“, sagt Jakob Koenen, Gründer und Geschäftsführer der Sovereign AI Betriebs GmbH. „Unsere KI soll kein Ersatz für Anwältinnen und Anwälte sein, sondern ein intelligentes Werkzeug, das Wissen strukturiert, Orientierung gibt und den Zugang zum Recht demokratisiert.“

Rechtspraxis-Know-how, digitalisiert für den Alltag

Die Idee zu Sovereign Legal AI entstand in einem Generationenprojekt. Prof. Dr. Andreas Koenen, Kanzleiinhaber, Fachanwalt und Herausgeber zahlreicher Werke zum Bau- und Architektenrecht, hat über Jahrzehnte beobachtet, wie Rechtswissen in der Praxis verloren geht, weil es zu spät, zu komplex oder zu exklusiv vermittelt wird.

„Das Recht wird beim Bauen oft erst dann herangezogen, wenn es knallt“, sagt Koenen. „Juristinnen und Juristen gelten als Ausputzer, nicht als Geburtshelfer. Sovereign Legal AI will das ändern. "Wir liefern Projektbeteiligten vom Architekten, Planer bis zum Bauherrn einen Kompass, der schon vor Konflikten Orientierung bietet; mit juristisch fundierter Systematik, aber barrierefrei zugänglich“, so Koenen weiter.

Die Wissensbasis der Sovereign Legal AI umfasst unter anderem kommentierte Urteile, systematisch aufbereitete Rechtsinformationen sowie Fachbeiträge von Anwältinnen und Anwälten zu typischen Praxisproblemen. Alle Inhalte sind mit Originalquellen aus Gesetz, Rechtsprechung und Literatur belegt, was den entscheidenden Unterschied zu generativen „Blackbox-Systemen“ markiert.

Neue Plattform für juristische Teilhabe

Sovereign Legal AI entstand in Zusammenarbeit mit den Anwältinnen und Anwälten der Kanzlei Koenen Bauanwälte. Die künstliche Intelligenz (KI) wurde entlang echter Fallarbeit trainiert und in einer Beta-Phase getestet. Dabei versteht sich die KI als Community-Projekt: Nutzende geben Feedback, benennen Lücken und tragen so zur Weiterentwicklung bei. Auf diese Weise wächst die KI mit der Praxis. Im Wissens-Ökosystem von Sovereign befinden sich auch die Austausch-Plattform Sovereign Community und der stationäre Sovereign Store in Münster. Beide sind Teil derselben Markenfamilie und werden von der Sovereign GmbH betrieben. Partner-, Lizenz- und Servicemodelle finanzieren das Projekt. „Wir schaffen eine KI-Plattform, die juristisches Wissen lebendig hält“, so Jakob Koenen. „Das ist Unternehmensnachfolge im besten Sinne. Das Wissen einer Generation wird nicht vererbt, sondern transformiert.“

Junger Gründer mit Tech-DNA

Dass Jakob Koenen früh Verantwortung übernimmt, überrascht kaum. Mit 11 wollte er bereits eine Web-Agentur gründen, erschuf in diesem Zuge den Digitalauftritt eines Handwerksunternehmens. Mit 15 hat er mit Unterstützung seiner Eltern beantragt, frühzeitig als geschäftsfähig erklärt zu werden und gründete nach der Bewilligung sein erstes Unternehmen. Heute ist er Gründer, App-Entwickler und Geschäftsführer des Berliner LegalTech-Unternehmens. Er arbeitet mit einem Netzwerk aus externen Entwicklerinnen und Entwicklern sowie Fachleuten an der technischen Weiterentwicklung von Sovereign Legal AI. Aktuell suchen er und sein Vater als Herausgeber der Inhalte nach Co-Autor*innen und Partner*innen, die weitere juristische Rechtsbereiche wie Energierecht oder IT-Recht innerhalb der KI für sich erschließen.

Vorsicht vor diesen KI-Versuchungen

Allzu großes Vertrauen in GenAI ist fahrlässig, dennoch prüfen nur rund ein Viertel der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit. Das sind die größten Gefahren und effektivsten Gegenmaßnahmen.

Die Leistung und die Zuverlässigkeit von KI-Assistenten nehmen gefühlt weiter zu. Doch wer in den letzten Wochen intensives Prompting bei ChatGPT, Perplexity und Co. betrieben und die Ergebnisse eingehend analysiert hat, fühlte sich in diesem Gefühl nicht bestätigt. Im Gegenteil: Die Qualität der generierten Antworten lässt neuerdings öfter zu wünschen übrig. Auf YouTube gibt es zahlreiche Videos zu diesem Phänomen, das sich offenbar auch die Herstellenden nicht so ganz erklären können, aber auch klassische Medien berichten darüber. In Anbetracht der Tatsache, wie abhängig sich viele Menschen im Berufsleben schon heute von GenAI-Tools gemacht haben, ist dieser Trend erschreckend und ernüchternd. Ein blindes Vertrauen in die digitalen Helfer aus der Familie generativer KI birgt zudem großes Schadenspotenzial, etwa dann, wenn sich Ärzt*innen bei der Diagnose auf sie stützen oder Entwickler*innen von der KI vorgeschlagene Frameworks ohne Sicherheitscheck implementieren.

Völliges Vertrauen in GenAI ist also, zurückhaltend formuliert, mindestens gewagt. Die Situation ist ernst und erfordert von GenAI-Anbietenden ein Mindestmaß an Qualitätssicherung – offenbar kein einfaches Unterfangen. Bis dahin ist es wichtig, eigene Maßnahmen zu ergreifen, um nicht in die Falle der folgenden vier Qualitätskiller zu geraten.

1. Halluzinationen

KI-Assistenten wie ChatGPT und Co. wurde die Aufgabe erteilt, Antworten zu liefern – koste es, was es wolle. Wenn die Wissensbibliothek nicht ausreicht, um komplexe Sachverhalte zu beantworten, fängt generative KI an, sich etwas auszudenken. Die von solchen Halluzinationen ausgehende Gefahr ist bekannt. Umso bedrückender ist die Tatsache, dass laut einer aktuellen Studie nur rund ein Viertel (27 %) der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit prüfen. Das sind zwar immerhin sieben Prozentpunkte mehr als bei gewöhnlichen Inhalten aus dem Internet, wie eine Studie des PR-COM Re­search Lab belegt, aber noch immer viel zu wenige.

Gegenmaßnahmen: Wer GenAI nutzt, sollte ausnahmslos alle von ihr produzierten Inhalte überprüfen. Dazu sollten User*innen insbesondere die von der KI verwendeten Primärquellen checken oder – wenn möglich – Expert*innen zur Prüfung der Korrektheit der Antworten zurate ziehen.

2. Bias

Die Anbieter*innen aktueller KI-Assistenten haben sehr viel Arbeit in ihre Produkte gesteckt, um den Bias, also die Voreingenommenheit ihrer Modelle auszumerzen und sie zur Vorurteilsfreiheit zu erziehen.

Verlassen sollten sich User*innen auf die moralische und ethische Unantastbarkeit ihrer Modelle dennoch nicht. Zwar ist es unwahrscheinlich, dass Produkte großer Hersteller*innen noch rassistische, sexistische oder sonstige ethisch fragwürdige Ansichten vertreten, aber komplett ausgeschlossen ist es eben nicht. Noch relativ hoch ist die Gefahr zudem bei der Nutzung von kostenlosen GenAI-Assistenten oder Nischen-Tools.

Gegenmaßnahmen: Auch im Zusammenhang mit Bias gilt es, die Ergebnisse einer KI-Befragung immer genauestens zu checken und mit geltenden Gesetzen und den vorherrschenden Wertevorstellungen unserer Gesellschaft abzugleichen. Wer dubiose KI-Tools meidet, kann sich zudem viel Ärger ersparen.

3. Content-Kannibalisierung

Immer mehr KI-generierter Content flutet das Internet – die logische Folge der zunehmenden Nutzung von GenAI-Assistenten. Leider trainieren KI-Entwickler*innen ihre Chatbots und deren zugrunde liegende Sprachmodelle unter anderem mit genau diesen Inhalten. Und schlimmer noch: Der exponentiell steigende KI-Inhalt ist darüber hinaus auch der Wissensschatz, auf den die KI für ihre Antworten zurückgreift. Dadurch entsteht ein Teufelskreis aus KI, die sich irgendwann nur noch mit von ihr selbst generierten Inhalten trainiert und auch nur noch von ihr produzierten Content als Basiswissen verwendet. Der Mensch wird aus dieser Gleichung immer weiter herausgekürzt. Die Qualität der Ergebnisse von Anfragen an die KI wird somit zunehmend abnehmen. Hinzu kommt, dass alle User*­innen irgendwann die gleichen Ergebnisse abrufen, nutzen und veröffentlichen.

Gegenmaßnahmen: Es ergibt Sinn, hin und wieder auch ohne KI zu agieren und Content zu produzieren, der frei von KI-generierten Inhalten ist und das Qualitätsmerkmal „Made in a human brain“ trägt.

4. Wissensoligopol

Der KI-Markt ist derzeit auf einige wenige Big Player geschrumpft, die sich die enormen Rechenressourcen und Entwicklungskosten für generative KI leisten können. Dadurch entsteht zunehmend ein Wissensoligopol, in dem die großen Anbieter*innen wie OpenAI, Google, Microsoft und DeepSeek zukünftig die Art und Weise bestimmen, welche Informationen überhaupt noch zugänglich sind. Schon jetzt gehen Suchanfragen auf den traditionellen Suchmaschinen deutlich zurück, die Ergebnisse zwar nach Algorithmen ranken, aber selten Treffer komplett ausblenden. Viel restriktiver agieren GenAI-Tools, deren implementierte Filter die freiheitliche Verbreitung von Wissen einzuschränken drohen: Was nicht mit den politischen und moralischen Ideen der Hersteller übereinstimmt, wird automatisch unterdrückt. Das erinnert ein wenig an das Wahrheitsministerium aus Orwells „1984“.

Gegenmaßnahmen: Es ist wichtig, dass Unternehmen und offizielle Stellen auch unabhängige Projekte fördern und deren Nutzer*innen- sowie Supporter*innen-Basis wächst. Gleichzeitig sollten User*innen es dringend verinnerlichen, dass KI- Assistenten nicht der Wahrheit letzter Schluss sind. Das Nutzen möglichst vieler Quellen, um das eigene Wissen aufzubauen, ist immer besser als ein vermeintlicher „Single Point of Truth“.

Fazit

Wir sind noch lange nicht so weit, dass ein blindes Vertrauen in generative KI zu rechtfertigen ist. Es ist zwar logisch, dass wir eine vermeintlich arbeitserleichternde Technologie erst einmal ungern hinterfragen – doch dieser Bequemlichkeit wohnt, je nach Einsatzzweck, ein erhebliches Schadenspotenzial inne. Zum jetzigen Zeitpunkt lautet also die Maxime, restlos jede von GenAI generierte Antwort genauestens auf den Prüfstand zu stellen.

Der Autor Alain Blaes ist CEO der Münchner Kommunikationsagentur PR-COM (mit Fokus auf High-tech- und IT-Industrie im B2B-Umfeld).

Code für die künstliche Intelligenz: technische Optimierung für die Ära der KI-Suche

Code für die KI: So optimierst du deine Website technisch mit strukturierten Daten und Protokollen für die besten generativen Suchergebnisse.

Die Regeln der Online-Sichtbarkeit werden neu geschrieben. Es geht nicht mehr nur darum, von einem herkömmlichen Algorithmus indiziert zu werden. Stattdessen müssen Websites so aufbereitet werden, dass sie von künstlicher Intelligenz (KI) und großen Sprachmodellen (LLMs) fehlerfrei interpretiert und verarbeitet werden können.

KI erstellt ihre Antworten, indem sie Inhalte blitzschnell liest, deren Bedeutung versteht und die wichtigsten Fakten daraus extrahiert. Wenn der technische Unterbau einer Website unsauber ist, kann die KI die Informationen entweder nicht zuverlässig finden oder sie falsch interpretieren.

Das bedeutet, die technische Seite der Website – der Code – wird zum Fundament für eine gute Platzierung in den generativen Suchergebnissen. Wer hier Nachholbedarf hat, riskiert, als vertrauenswürdige Quelle für die KI unsichtbar zu werden.

Dieser Artikel beleuchtet die entscheidenden technischen Anpassungen, die notwendig sind, um deine Website optimal für die neue Ära der KI-Suche vorzubereiten.

Kontrolle und Zugang: Die Regeln für Sprachmodelle

Der erste technische Schritt zur Optimierung für KI-Ergebnisse ist die Steuerung des Zugriffs durch die großen Sprachmodelle (LLMs). Traditionell wird der Zugang durch die robots.txt Datei geregelt, die festlegt, welche Bereiche der Website von herkömmlichen Suchmaschinen-Crawlern besucht werden dürfen.

Mit dem Aufkommen verschiedener, spezialisierter KI-Crawler (die nicht immer identisch mit dem Googlebot oder Bingbot sind) entsteht jedoch die Notwendigkeit, diesen neuen Akteuren eigene Regeln zu geben. Es geht darum, Transparenz darüber zu schaffen, welche Daten zur Generierung von Antworten verwendet werden dürfen und welche nicht.

Neue Protokolle für neue Crawler

Experten diskutieren und entwickeln neue Protokolle, um diese Unterscheidung zu ermöglichen. Ein viel diskutierter Ansatz ist die Einführung von Protokollen, die spezifisch den Umgang mit generativer KI regeln. Dies könnte die Einführung von Protokollen wie einer llms.txt Datei beinhalten. Solche spezifischen Dateien könnten festlegen, ob ein KI-Modell Inhalte zur Schulung oder zur generativen Beantwortung von Nutzeranfragen nutzen darf.

Diese Kontrollmechanismen sind entscheidend. Sie geben den Website-Betreibern die Autorität darüber zurück, wie ihre Inhalte in der KI-Ära verwendet werden. Wer hier klare Regeln setzt, schafft die technische Grundlage für eine kontrollierte und damit vertrauenswürdige Sichtbarkeit in den KI-Ergebnissen.

Strukturierte Daten als universelle KI-Sprache

Nach der Regelung des Zugangs durch Protokolle ist die Strukturierung der Inhalte der wichtigste technische Schritt. Suchmaschinen nutzen strukturierte Daten schon lange, um Rich Snippets in den klassischen Ergebnissen anzuzeigen. Für die KI sind diese Daten jedoch absolut essenziell.

Strukturierte Daten, die auf dem Vokabular von Schema.org basieren, sind im Grunde eine Übersetzungshilfe im Code, die dem Sprachmodell den Kontext des Inhalts direkt mitteilt. Sie sind die "Sprache", die die KI am schnellsten und präzisesten versteht.

Die Bedeutung für die Generierung

Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, sucht die KI nicht nur nach Stichwörtern, sondern nach definierten Informationstypen. Mit strukturierten Daten liefert man der KI diese Informationen als fertige, fehlerfreie Bausteine.

  • Fehlerfreie Extraktion: Die KI muss keine Textpassagen interpretieren, um beispielsweise ein Rezept, die Bewertung eines Produkts oder einen FAQ-Abschnitt zu identifizieren. Die korrekte Auszeichnung macht die Daten sofort nutzbar.
  • Vertrauensbildung: Fehlerhafte oder inkonsistente strukturierte Daten führen zu einer falschen Interpretation und können bewirken, dass die KI deine Seite als unzuverlässig einstuft.

Die Implementierung muss fehlerfrei sein und sollte alle relevanten Inhaltstypen der Website abdecken. Nur eine saubere Schema-Implementierung garantiert, dass deine Fakten korrekt in die generativen Antworten der KI einfließen.

Ladezeit und Interaktivität als Vertrauenssignal

Die Geschwindigkeit und die Nutzbarkeit einer Website sind in der Ära der KI-Suche nicht mehr nur ein Komfortfaktor, sondern ein entscheidendes technisches Vertrauenssignal. Wenn deine Seite langsam lädt oder schlecht bedienbar ist, wird das von der KI als Indikator für mangelnde Qualität und niedrige Autorität gewertet.

Die Basis dafür sind die sogenannten Core Web Vitals (CWVs). Diese Messwerte, die sich auf das Nutzererlebnis konzentrieren, sind feste Ranking-Faktoren und haben direkten Einfluss darauf, ob eine KI deine Seite als zitierwürdig einstuft:

  • LCP (Largest Contentful Paint): Misst die Zeit, bis der größte sichtbare Inhalt geladen ist.
  • FID/INP (First Input Delay / Interaction to Next Paint): Misst die Zeit bis zur ersten Interaktion und die allgemeine Reaktionsfähigkeit der Seite.
  • CLS (Cumulative Layout Shift): Misst die visuelle Stabilität.

Mobile Performance ist der Schlüssel

Da ein Großteil der Online-Aktivität über mobile Geräte stattfindet, legt die KI höchsten Wert auf die Optimierung der Mobilversion. Eine schlechte mobile Performance kann das gesamte Ranking negativ beeinflussen.

Die technische Anpassung muss daher darauf abzielen, die CWVs zu perfektionieren. Dies beinhaltet die Optimierung von Bildern, das Bereinigen unnötiger Code-Lasten und das Priorisieren wichtiger Ressourcen. Eine schnell ladende und reaktionsfreudige Website signalisiert nicht nur dem Nutzer, sondern auch der KI, dass die Quelle professionell und damit vertrauenswürdig ist.

Redundanz vermeiden: kanonische Klarheit

Eines der größten technischen Probleme für KI-Modelle ist die Verwirrung durch doppelte Inhalte (Duplikate). Wenn die gleiche Information unter verschiedenen URLs verfügbar ist, weiß die KI nicht, welche die Originalquelle darstellt. Dies zersplittert deine Autorität.

Der technische Schlüssel zur Lösung ist der Canonical Tag (<link rel="canonical" ...>). Dieser Tag im Code muss auf jeder Seite korrekt auf die bevorzugte, indexierbare URL zeigen. Durch die Vermeidung von Duplikaten und die korrekte Nutzung dieses Tags stellst du technisch sicher, dass die KI deine Inhalte als eindeutig und autoritär wahrnimmt und dich als zuverlässigen Faktenlieferanten zitiert.

Schlussworte

Die Zukunft der Online-Sichtbarkeit wird durch künstliche Intelligenz neu definiert. Der Erfolg hängt von einer technisch sauberen Vorbereitung ab.

Die wichtigsten Schritte in der Generative Engine Optimization (GEO) sind:

1. Zugangskontrolle durch Protokolle wie die diskutierte llms.txt Datei.

2. Die Nutzung von strukturierten Daten als unverzichtbare KI-Sprache.

3. Die Perfektionierung der Core Web Vitals als Vertrauenssignal.

4. Die Vermeidung von Duplikaten durch kanonische Klarheit.

Investiere in diese technische Qualität, um Autorität und Sichtbarkeit in der Ära der KI-generierten Antworten zu sichern.

Coupon-Marketing – exklusive Einblicke von Golden-Shopping-Days

Im Interview geben die Golden-Shopping-Days-Gründer Jannik Westbomke und Wladimir Ruf Einblicke in die Entstehungsgeschichte ihres Unternehmens und die Herausforderungen, die mit dem Aufbau einer eigenen Marke im Coupon-Segment verbunden sind.

Rabattaktionen gibt es viele, doch nur wenige Kampagnen schaffen es, sich im dicht gedrängten Markt so klar zu positionieren wie die Golden-Shopping-Days. Was 2020 als Frühjahrsaktion startete, hat sich längst zu einem festen Termin im Kalender zahlreicher Onlineshops und Konsument*innen entwickelt. Hinter der Plattform stehen die Geschäftsführer Jannik und Wladie, die nicht nur eine Gutscheinseite betreiben, sondern eine Art kuratiertes Event geschaffen haben, das zweimal im Jahr zehntägig läuft. Dabei geht es nicht um wahllose Codes, die irgendwo zusammengetragen werden, sondern um exklusive Kooperationen mit inzwischen über 50 Partner*innen – darunter bekannte Marken aus Mode, Food, Gesundheit oder Wohnen.

Neben diesen großen Kampagnen bildet die Plattform inzwischen auch ganzjährig ein starkes Fundament: In der neu geschaffenen Deals-Kategorie finden sich dauerhaft ausgewählte Angebote, und zusätzlich stehen Gutscheine von über 100 Onlineshops bereit. Partner*innen wie Weinfürst, DeinDesign oder HAWESKO verdeutlichen die Vielfalt und den Anspruch, Shoppingvorteile nicht nur saisonal, sondern kontinuierlich zugänglich zu machen.

Das Besondere: Die Rabatte sind zeitlich gebündelt, bewusst inszeniert und für die teilnehmenden Shops ein kalkulierbares Marketinginstrument. Gleichzeitig profitieren die Kund*innen von teils beachtlichen Nachlässen, ohne sich registrieren zu müssen oder Umwege in Kauf zu nehmen. Auch außerhalb der großen Kampagnen finden sich auf der Plattform Gutscheine, doch das eigentliche Herzstück bilden die beiden Aktionszeiträume im Frühjahr und Herbst.

Für Gründer*innen ist Golden-Shopping-Days ein spannendes Beispiel dafür, wie sich ein etabliertes Geschäftsmodell – das Couponing – neu denken lässt. Anstatt in der Masse unterzugehen, setzen die Macher auf Exklusivität, Übersichtlichkeit und klare Kommunikation mit den beteiligten Shops.

Im Interview geben Jannik und Wladie Einblicke in die Entstehungsgeschichte, die Mechanismen hinter den Aktionen und die Herausforderungen, die mit dem Aufbau einer eigenen Marke im Coupon-Segment verbunden sind.

Das Interview

Golden-Shopping-Days gibt es seit 2020. Wie kam es zu der Idee, ausgerechnet eine solche Event-Plattform für Gutscheine aufzubauen?

Jannik: Die Idee ist während des Studiums entstanden. Ich habe nach einer Möglichkeit gesucht, mein Studium zu finanzieren. Auf klassische Werkstudenten-Tätigkeiten hatte ich aber keine Lust und so bin ich irgendwann auf die Idee gekommen, ein Print-Gutscheinheft zu vermarkten. Das erste Heft war schon sehr aufwändig, da ich keinerlei Kontakte zu Onlineshops hatte und so unzählige Telefonate führen musste, um die ersten Shops von meiner Idee zu begeistern. Ein befreundeter Unternehmer hat die erste Auflage für mich gedruckt und auch die Gestaltung des TItelblattes übernommen.

Zwei Kampagnen im Jahr, Frühling und Herbst – warum genau dieses Modell und nicht eine kontinuierliche Rabattflut wie man sie bei anderen Anbietern sieht?

Jannik: Wir haben uns bewusst dazu entschieden im Frühjahr- und Herbst jeweils eine 10-tägige Online-Shoppingkampagne zu veranstalten. Zum Einen ist dies in der Kommunikation für die Konsumenten deutlich einfacher und zum anderen können die teilnehmenden Onlineshops diese fest in ihrem Marktetingmix einplanen und teilweise auch etwas höhere Rabatte gewähren, als es unterjährig sonst der Fall ist.

Welche Kriterien spielen bei der Auswahl der inzwischen über 50 Partnershops eine Rolle? Gibt es klare Vorgaben oder wächst das Netzwerk eher organisch?

Wladie: Wir sind in der Vergangenheit sehr organisch gewachsen und konnten von Kampagne zu Kampagne mehr Onlineshops von der Teilnahme an unserem Konzept begeistern. Klare Vorgaben haben wir nicht. Die teilnehmenden Onlineshops müssen allerdings schon eine gewisse Wertigkeit haben.

Auffällig ist, dass viele Deals exklusiv verhandelt wirken. Wie läuft dieser Prozess im Detail ab – geht es eher um klassische Affiliate-Strukturen oder um direkte Partnerschaften?

Jannik: Mit allen Shops, die an unseren Shoppingevents im Frühjahr und Herbst teilnehmen pflegen wir direkte Partnerschaften. Wir sind darauf bedacht für alle Shoppingbegeisterten die besten Gutscheine und Angebote zu verhandeln.

2025 steht die nächste große Herbstkampagne an und auch die nächste Frühjahrskampagne ist bereits in Planung. Wie bereitet ihr euch auf solche zehn Tage konkret vor, und was bedeutet das organisatorisch im Hintergrund?

Wladie: In der Regel brauchen wir gut ein halbes Jahr Vorbereitungszeit je Kampagne. Wir überlegen uns stets neue Features, um sowohl den Onlineshops als auch den Konsument*innen immer wieder neue Features zu bieten, die einen echten Mehrwert darstellen.

Manche Branchen – etwa Food, Mode oder Gesundheit – sind stark vertreten. Gibt es Bereiche, die ihr bewusst ausklammert, oder ist die Plattform prinzipiell offen für alle Segmente?

Jannik: Wir sind für viele Segmente offen, aber längst nicht für alle. Einen Onlineshop für Waffen wird man bei uns beispielsweise nicht finden.

Couponing ist für Shops ein Marketinginstrument, das nicht nur Umsatz bringen, sondern auch Markenbindung schaffen kann. Wie stellt ihr sicher, dass Golden-Shopping-Days nicht als reine Rabattschleuder wahrgenommen wird?

Wladie: Wir distanzieren uns ganz bewusst und schaffen an vielen Stellen Mehrwerte. Die Veröffentlichung von Gutscheinen stellt nur einen kleinen Teil unseres Geschäftsmodells dar. Mittlerweile fungieren wir vielmehr als Contentplattform. In unserem digitalen Magazin veröffentlichen wir regelmäßig Testberichte und Experteninterviews, auf YouTube publizieren wir Unboxing- und Testvideos - kurz gesagt: Wir schaffen echte Mehrwerte.

Ihr betont, dass Gutscheine bei euch auch außerhalb der Aktionszeiträume verfügbar sind. Wie wichtig ist diese ganzjährige Präsenz für die Markenbildung?

Jannik: Wir wollen unserer Community rund um die Uhr die besten Gutscheine und Angebote bieten. Deshalb ist es natürlich sehr wichtig, dass wir dies auch an 365 Tagen im Jahr gewährleisten können. Wir sind stets im Kontakt mit den Onlineshops, die sich und ihre Angebote bei uns auf der Plattform präsentieren, um die besten Gutscheine und Deals zu verhandeln. Viele Gutscheine sind nur exklusiv bei uns erhältlich.

Ein Blick nach vorn: Welche Rolle soll Golden-Shopping-Days in den nächsten fünf Jahren im deutschen E-Commerce spielen?

Jannik: Eine führende. **lacht**

Vielen Dank, Jannik und Wladie, für die offenen Einblicke in eure Arbeit und die Hintergründe der Golden-Shopping-Days.

EU KI-Gesetz wird scharf gestellt

Diese Strafen für KI-Verstöße drohen ab dem 2. August 2025 – was Personalverantwortliche und Arbeitnehmende jetzt wissen und beachten müssen.

Das KI-Gesetz der Europäischen Union, die weltweit erste umfassende KI-Verordnung, erreicht am 2. August 2025 einen entscheidenden Meilenstein. Ab diesem Stichtag gelten für Unternehmen, Behörden und KI-Anbieter*innen in der EU zahlreiche zentrale Verpflichtungen, bei deren Nichteinhaltung Strafmaßnahmen eingeleitet und verhängt werden können. Was das für Unternehmen und ihre Mitarbeitenden bedeutet, erfährst du hier.

Der AI Act, der am 2. Februar dieses Jahres in Kraft getreten ist, schafft einen einheitlichen Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz (KI) in der EU. Zwar werden viele Regelungen erst 2026 wirksam, doch bereits am 2. August 2025 beginnt eine neue Phase, die sich auf drei Bereiche fokussiert:

  • Strafmaßnahmen bei Nichteinhaltung
  • Verpflichtungen für allgemeine General-Purpose-AI-Modelle (GPAI)
  • Aufbau von Aufsicht und Governance auf nationaler und europäischer Ebene

Strafen bis zu 35 Millionen Euro

Seit dem 2. Februar dieses Jahres sind KI-Systeme mit unannehmbaren Risiken verboten. Ab dem 2. August 2025 können zusätzlich nun Geldbußen für Verstöße gegen bereits bestehende Verpflichtungen verhängt werden, die bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent ihres gesamten Jahresumsatzes betragen können. Unternehmen müssen dazu beispielsweise sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über KI-Kenntnisse verfügen. Die Europäische Union erwartet von ihren Mitgliedstaaten, dass sie eigene wirksame, verhältnismäßige und abschreckende Strafmaßnahmen festlegen. Dabei sollen die besonderen Umstände von KMUs und Start-ups berücksichtigt werden, um deren wirtschaftliche Lebensfähigkeit nicht zu gefährden.

Neue Verpflichtungen für Anbieter*innen von GPAI-Modellen

GPAI-Modelle, die ab dem 2. August 2025 in der Europäischen Union vermarktet werden, unterliegen gesetzlichen Verpflichtungen. Das Europäische Amt für Künstliche Intelligenz hat dazu am 10. Juli 2025 die endgültige Fassung der Verhaltenskodizes veröffentlicht. Anbieter*innen solcher GPAI-Modelle müssen unter anderem technische Dokumentationen erstellen, Urheberrechte beachten und Transparenz über die verwendeten Trainingsdaten sicherstellen.

GPAI-Modelle sind KI-Systeme mit besonders breitem Einsatzspektrum und sind darauf ausgelegt, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Sie werden mit riesigen Datenmengen trainiert und sind entsprechend vielseitig einsetzbar. Das bekannteste Beispiel sind große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), etwa das generative Sprachmodell GPT-4o, das in ChatGPT integriert ist. Für GPAI-Modelle, die bereits vor dem 2. August 2025 in der Europäischen Union auf dem Markt waren, gilt eine Übergangsfirst bis zum 2. August 2027.

Aufsicht und Governance

Die KI-Verordnung schafft einen Rahmen mit Durchführungs- und Durchsetzungsbefugnissen auf zwei Ebenen.

Auf nationaler Ebene muss jeder EU-Mitgliedstaat bis zum 2. August 2025 mindestens eine Marktüberwachungsbehörde sowie eine notifizierende Behörde benennen. Erstere ist für die Überwachung von KI-Systemen zuständig, letztere für die Notifizierung unabhängiger Konformitätsbewertungsstellen. Die Mitgliedstaaten müssen bis dem Stichtag Informationen zu den nationalen Behörden und deren Kontaktdaten veröffentlichen.

Auf EU-Ebene koordinieren das Europäische Amt für KI und der Europäische KI-Ausschuss die Aufsicht. Zusätzlich werden ein Beratungsforum und ein wissenschaftlicher Ausschuss aus unabhängigen Experten eingerichtet.

Was bedeutet das für Personalabteilungen und Arbeitnehmende?

Das KI-Gesetz hat direkte Auswirkungen darauf, wie KI in den Bereichen Rekrutierung, Performance-Management, Personalanalyse und Mitarbeitenden-Monitoring eingesetzt wird. Personalverantwortliche müssen sicherstellen, dass KI-Tools in diesen Bereichen transparent, fair und konform sind.

  • Fairness und Antidiskriminierung: KI-Systeme, die bei Einstellungs- oder Beförderungsentscheidungen eingesetzt werden, müssen nachvollziehbar und frei von Bias sein. Personalabteilungen sollten ihre Tools und Anbieter*innen regelmäßig überprüfen, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.
  • Vertrauen und Transparenz: Mitarbeitende erhalten einen besseren Einblick, wie KI-Systeme ihre Arbeit beeinflussen, zum Beispiel bei der Einsatzplanung, Leistungsbewertung oder bei der Arbeitssicherheit. Personalabteilung können Vertrauen schaffen, indem sie offen kommunizieren, wie KI eingesetzt wird und wie die Daten der Mitarbeitenden geschützt werden.
  • Verantwortlichkeit von Drittanbieter*innen: Werden KI-Tools von Drittanbieter*innen genutzt, müssen Personalabteilungen sicherstellen, dass diese Anbieter*innen die Anforderungen an Transparenz und Dokumentation erfüllen. Verträge und Beschaffungsprozesse sollten entsprechend angepasst werden.
  • Training und Change Management: Mit stärkeren Regulierungen von KI wird die Personalabteilung eine Schlüsselrolle bei der Schulung von Führungskräften und Mitarbeitenden übernehmen. Ziel ist es, einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu fördern und ethische Standards in der Unternehmenskultur zu verankern.

Fazit

Anbieter*innen von GPAI-Modellen, die bereits vor dem 2. August 2025 auf dem Markt waren, haben bis zum 2. August 2027 Zeit, die neuen Vorschriften vollständig umzusetzen. Weitere Verpflichtungen für KI-Systeme mit hohem Risiko werden 2026 und 2027 folgen. Dieser Meilenstein spiegelt das Bestreben der EU wider, Innovationen zu fördern und gleichzeitig sicherzustellen, dass KI sicher, transparent und mit den europäischen Werten im Einklang steht. Damit rückt die Personalabteilung in den Mittelpunkt einer verantwortungsvollen Einführung von KI am Arbeitsplatz.

Der Autor Tom Saeys ist Chief Operations Officer bei SD Worx, einem international tätigen Dienstleistungsunternehmen im HR-Bereich.

Start-ups gegen Plastikmüll

Während die Verhandlungen zu einem globalen Plastikabkommen ergebnislos bleiben, entwickeln Start-ups weltweit innovative Technologien gegen Plastikmüll. Wir stellen eine Auswahl davon vor.

Die jüngsten Verhandlungen in Genf über ein globales Plastikabkommen sind wieder ohne Ergebnis geblieben. Die mehr als 180 verhandelnden Nationen konnten sich nicht einigen. Seit mehr als 50 Jahren sind die Gefahren durch Plastikmüll bekannt – und doch wird immer mehr davon produziert. Jedes Jahr entstehen rund 460 Millionen Tonnen Plastik, weniger als 10 Prozent davon werden recycelt und über 30 Millionen Tonnen gelangen in die Ozeane.

Auf politischer Ebene zeichnet sich bislang keine Lösung ab, auf die man sich global einigen könnte. Neue Vorgaben wie die Pflicht zu fixierten Flaschendeckeln in der EU sorgen eher für Frust. „Seit Jahrzehnten reden wir über das Plastikproblem. Um es zu lösen braucht es technologische Ansätze“, sagt Dr. Carsten Gerhardt, Vorsitzender der gemeinnützigen Circular Valley Stiftung. Solche Ansätze liegen längst auf dem Tisch. „Start-ups aus aller Welt zeigen, dass Innovation schneller sein kann als Verhandlungen.“

Start-ups aus aller Welt arbeiten an Lösungen

Einige dieser Unternehmen hat der Circular Economy Accelerator der Circular Valley Stiftung bereits unterstützt. Das Start-up PROSERVATION etwa stellt Polsterverpackungen aus Nebenprodukten der Getreideindustrie her, BIOWEG ersetzt Mikroplastik durch Biomaterialien aus Lebensmittelabfällen und das Unternehmen Biomyc verwendet Myzel-Verbundwerkstoffe aus Pilzwurzeln und Pflanzen.

Daüber hinaus stellt NYUNGU AFRIKA Damenhygieneprodukte aus Ananasblatt- und Maisschalenfasern her, Midwest Composites nutzt Ernteabfälle für die Herstellung von Textilien und Vlastic bietet eine Alternative zu geschäumten Kunststoffen auf Flachsbasis.

Wenn Produkte das Ende ihrer Lebensdauer erreichen, können sie durch Recycling ein zweites erhalten. Ecoplastile verwandelt Abfälle in langlebige Dachziegel, Gescol macht Bauplatten aus Schuhsohlen und Novoloop nutzt schwer zu recycelndes Polyethylen zur Produktion von thermoplastischen Hochleistungs-Polyurethanen.

Chemisches Recycling zerlegt Kunststoffe in molekulare Bausteine. Das Unternehmen CARBOLIQ verwendet ein katalytisches Niedertemperaturverfahren, um gemischte Kunststoffe in Öl umzuwandeln, das fossile Rohstoffe ersetzen kann; Radical Dot extrahiert Monomere, um sie erneut verwenden zu können.

Zu chemischem Recycling hat Circular Valley in diesem Jahr einen Informationsfilm veröffentlicht, der die Möglichkeiten dieser Methode erklärt und verdeutlicht.

Warum KI bei Förderanträgen versagt

Fünf Gründe, warum Unternehmen auf menschliche Intelligenz setzen sollten.

Ob steuerliche Forschungszulage, Investitionsförderung oder EU-Programme. Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT liefert in Sekundenschnelle eine Vielzahl möglicher Förderprogramme. Doch zwischen der reinen Information und der tatsächlichen Erschließung von Fördermitteln liegt ein erheblicher Unterschied. Hier gilt es, Unternehmen zu sensibilisieren.

Fördermittel sind heute ein strategischer Bestandteil moderner Unternehmensfinanzierung. Es reicht daher nicht, die Programme zu kennen. Entscheidend ist, sie rechtssicher, vollständig und förderlogisch aufeinander abgestimmt umzusetzen, um die vollen Förderpotenziale zu heben. Genau hier beginnt die Arbeit von Fördermittelexpert*innen.

Fünf Gründe, warum KI-Tools nicht als Fördermittelberater funktionieren

1. KI erkennt die wahren Förderpotenziale nicht

ChatGPT kann erklären, was ein Förderprogramm leistet. Doch welche Kosten eines konkreten Vorhabens tatsächlich und wie hoch förderfähig sind, lässt sich so nicht beurteilen. Gerade bei komplexen Programmen wie der steuerlichen Forschungszulage sind Erfahrung, Struktur und rechtssichere Abgrenzung entscheidend. Eine gute Fördermittelberatung prüft jedes Vorhaben systematisch: von der Förderfähigkeit nach dem Forschungszulagengesetz (FZulG), AGVO oder De-minimis-Verordnung bis hin zur klaren Trennung förderfähiger und nicht förderfähiger Aufwände.

2. KI kann keine Förderstrategien entwickeln

Eine Liste von Förderprogrammen ersetzt keine Strategie. KI kann nur Optionen nennen, aber keine Strategien zur Umsetzung im Unternehmen entwickeln. Eine gute Fördermittelberatung integriert die Forschungszulage sinnvoll in laufende Projekte und strukturiert Innovations- sowie Investitionsprozesse auf Bundes-, Landes- und EU-Ebene. So entstehen nicht nur Optionen, sondern belastbare, wirtschaftlich wirksame Lösungen.

3. KI kann nicht mit Menschen kommunizieren

Ein Antrag ist mehr als ein Formular. Er muss Anforderungen erfüllen und überzeugen. KI liefert Textbausteine, aber führt keine Gespräche und reagiert nicht auf Rückfragen mit der notwendigen Erfahrung in der Verwaltungspraxis der verschiedenen Förderprogramme. Eine gute Fördermittelberatung übernimmt die gesamte Kommunikation mit Förderstellen, koordiniert mit Bescheinigungsstellen und entwickelt formal korrekte und überzeugende Argumentationen.

4. KI endet beim Prompt – Fördermittelberatung bei der erfolgreichen Projektprüfung

Nach dem Antrag geht die Arbeit oft erst richtig los. Rückfragen, Prüfungen, Nachweise. KI kann Unternehmen dabei nicht unterstützen und keine Verantwortung übernehmen. Eine gute Fördermittelberatung hingegen begleitet die Kund*innen durch den gesamten Förderzyklus mit sauberer Dokumentation, revisionssicherer Aufbereitung und Unterstützung bei Audits und Außenprüfungen.

5. KI zeigt nur den Dschungel – Förderexperten finden den Schatz

Datenbanken geben einen Überblick, aber keine Richtung. Eine gute Fördermittelberatung bewertet alle denkbar möglichen Förderprogramme im konkreten Unternehmenskontext und entwickelt daraus konkrete Maßnahmen, um das Maximum an Fördermöglichkeiten für die Kund*innen rauszuholen. Eine gute Fördermittelberatung schafft so echte wirtschaftliche Vorteile statt der bloßen Auflistung von Fördermöglichkeiten.

Der Autor Efe Duran Sarikaya ist CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.

Die Rolle von natürlichem Licht in modernen Architekturkonzepten

Natürliches Licht gilt als einer der zentralen Bausteine zeitgemäßer Baugestaltung. Wie moderne Gebäudeplanungen Licht gezielt als formgebendes Element einsetzt.

Architekten und Bauherren setzen zunehmend auf großflächige Fensterfronten, Dachverglasungen oder offene Raumkonzepte, um Innenräume mit ausreichend Helligkeit zu versorgen. Dabei spielt nicht nur die ästhetische Komponente eine Rolle: Tageslicht wird auch mit einem gesunden Lebensumfeld, größerem Wohlbefinden und einer verbesserten Leistungsfähigkeit in Verbindung gebracht. Diese Erkenntnis hat dazu geführt, dass moderne Gebäudeplanungen das Licht gezielt als formgebendes Element einsetzen. Insbesondere in urbanen Gebieten ist der kluge Umgang mit Sonnenlicht eine anspruchsvolle, aber lohnende Aufgabe.

Das wachsende Bewusstsein für Lichtqualität

In jüngster Zeit interessieren sich immer mehr Fachleute für die Optimierung von Gebäudehüllen und deren lichttechnische Eigenschaften. Passende Lösungen entstehen unter anderem durch hochwertige Tageslichtsysteme, die sowohl in ökologischer als auch ökonomischer Hinsicht von Vorteil sind. Dabei wird den Bewohnern oder Nutzern eine angenehme, gleichmäßige Belichtung geboten, ohne dass sie von übermäßigem Wärmeeintrag oder blendendem Sonnenlicht beeinträchtigt werden. Neben der visuellen Wirkung zählt hier auch die thermische Performance: Ein strukturiertes Vorgehen bei der Auswahl von Filtern, Glasarten und Verschattungslösungen begünstigt ein stimmiges Raumklima, das einen hohen Wohn- und Arbeitskomfort generiert.

Architektonische Vielfalt dank Tageslicht

Die Integration von Fenstern, Oberlichtern und transparenten Fassadenelementen ermöglicht eine außergewöhnliche Flexibilität in der Raumgestaltung. Spezialisierte Fachleute beschäftigen sich mit Tageslichtarchitektur, um neue Wege zu eröffnen, Lichtstreuung und -lenkung auf innovative Art zu realisieren. Nicht zuletzt profitieren junge Unternehmen davon, wenn sie derartige Belichtungsaspekte geschickt einsetzen und im Rahmen ihres Marketing-Konzepts die Attraktivität ihrer Räumlichkeiten sichtbar hervorheben. Hohe Räume, diverse Lichtquellen und die gezielte Einbindung von Fassadenelementen geben Bauherren die Möglichkeit, sich an die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer anzupassen und ein stimmiges, einladendes Gesamtbild zu erschaffen.

Energieeffizienz und Gesundheit

Wer auf eine durchdachte Tageslichtplanung setzt, profitiert von einer gewinnbringenden Symbiose aus ökologischem und ökonomischem Mehrwert. Die angemessene Einbindung von Sonnenstrahlen reduziert künstliche Beleuchtung und kann durch sinnvolle Bauphysik -Konzepte auch den Heiz- und Kühlaufwand minimieren. Gleichzeitig enden die Vorzüge nicht bei nachhaltig niedrigen Energiekosten: Studien legen nahe, dass natürliches Licht das Wohlbefinden fördert und geistige Prozesse positiv beeinflussen kann. Indem Räume gleichmäßig und blendfrei ausgeleuchtet werden, profitieren Angestellte oder Bewohner von einer entspannten Atmosphäre, die Stress mindert und Konzentration steigert. Darüber hinaus wirkt ein gutes Lichtkonzept stimmungsvoll und angenehm, was sich auf Motivation und Produktivität auswirken kann.

Materialauswahl und technologische Innovationen

Moderne Bauprojekte setzen häufig auf spezifische Gläser, Membranen und Metallkonstruktionen, um diffuses, aber dennoch ausreichendes Sonnenlicht zu gewinnen. Eine ausgeglichene Balance zwischen Wärmeschutz und Belichtungsintensität bedeutet für Investoren und Planer zugleich höhere Miet- oder Verkaufschancen. Wer in die Praxis blickt, stellt fest, dass sich die Materialinnovation stetig weiterentwickelt: Von mehrschichtigen Isoliergläsern bis hin zu smarten Beschichtungen ist das Angebot überaus reichhaltig. Diese Vielfalt erlaubt Bauherren, ein maßgeschneidertes Konzept zu wählen, das exakte Vorstellungen hinsichtlich Energieeffizienz, Komfort und Design berücksichtigt. Dabei ist die umfassende Beratung durch Spezialisten wesentlich, um jedes Detail zu perfektionieren.

Planungsaspekte für moderne Gebäude

Bei modernen Bauvorhaben lässt sich beobachten, dass Architektinnen und Architekten natürliche Lichtquellen bereits frühzeitig in die Entwürfe einbeziehen. Die Lichtführung, das Zusammenspiel von Ausrichtung und Verschattung sowie die räumlichen Proportionen sind nur einige Faktoren, die für das Gesamtergebnis entscheidend sind. Auch städtebauliche Gegebenheiten wie benachbarte Gebäude oder der vorhandene Baumbestand spielen eine Rolle. Darüber hinaus sind bauordnungsrechtliche Vorschriften zu berücksichtigen, damit der Lichteinfall technisch und rechtlich harmonisch umgesetzt wird. Ein kompetentes Team aus Statikern, Bauphysikern und Designern gleicht diese Parameter untereinander ab.

Gestalterische Freiheit durch Tageslichtlösungen

Da Sonnenlicht eine natürliche Dynamik besitzt, verändert es sich abhängig von Tages- und Jahreszeit. Dieses Wechselspiel bietet Raum für gestalterische Experimente – etwa durch transparente Innenwände, gläserne Verbindungselemente oder spezielle Deckenaufbauten. Somit werden Lichtakzente geschaffen, die verschiedene Bereiche eines Raums hervorheben und ihm eine lebendige, wandelbare Gestalt verleihen. Ob industriell anmutende Lofts oder repräsentative Büroräume mit hellen Gemeinschaftsflächen: Die Anpassungsfähigkeit naturlichter Planungen erlaubt es, Konzepte zu entwickeln, die so einzigartig sind wie ihre Nutzer selbst. Gleichzeitig können Farben, Oberflächenstrukturen und Möblierung die Lichtwirkung verstärken oder abschwächen.

Inspirierende Beispiele aus der Gegenwart

Rund um den Globus existieren Bauwerke, deren Ausstrahlung wesentlich auf der klugen Verwendung von Tageslicht beruht. Museumsbauten, deren Ausstellungsräume großflächig mit Oberlichtern ausgestattet sind, erzeugen eine fast sakrale Atmosphäre. Ebenso gibt es Wohnbaufassaden, die durch neuartige Verglasungstechniken sowohl stilvoll als auch energieeffizient wirken. In vielen Ländern nimmt die öffentliche Hand aktiv Einfluss und fördert Projekte, die eine nachhaltige Lichtgestaltung ermöglichen. Auf diese Weise entsteht eine vielgestaltige Palette architektonischer Ausdrucksformen, bei denen ästhetische und gesundheitliche Bedürfnisse gleichermaßen berücksichtigt werden.

Ausblick auf künftige Entwicklungen

Künftige Baukonzepte werden das Zusammenspiel von Umweltschutz, Nutzungsflexibilität und gesundheitsfördernder Tageslichtgestaltung weiter ausbauen. Forschung und Praxis streben an, energieeffiziente Systeme mit noch intelligenteren Steuerungen zu verknüpfen und so den Lichteinfall in Echtzeit zu regulieren. Überdies ist zu erwarten, dass sich die Verbindung von wetterabhängigen Sensoren, automatisierter Beschattung und innovativen Materialien weiter professionalisiert – was Gebäude für die Bewohnerinnen und Bewohner noch attraktiver macht. So bleibt die Rolle des natürlichen Lichts auch in der kommenden Generation der Architektur ein beständiger Motor für Kreativität, Wohlbefinden und Effizienz.

„Österreich hat einen langen Atem – und das zahlt sich im Bereich Applied AI aus“

Als führende Standorte in Sachen Künstliche Intelligenz liegen die USA und Asien auf der Hand, doch auch in Österreich gibt es eine vielfältige AI-Landschaft. Welche Vorteile der Standort für künstliche Intelligenz mit sich bringt und welche Rolle dabei Applied AI spielt, weiß Clemens Wasner, Gründer von AI Austria und CEO der EnliteAI.

Clemens Wasner ist Gründer des österreichischen Verbandes für Künstliche Intelligenz, AI Austria und CEO des Wiener Venture Studios EnliteAI. Der studierte Informatiker arbeitete über ein Jahrzehnt in Asien, bevor er 2017 EnliteAI gründete.

Herr Wasner, Sie kennen die AI-Szene aus erster Hand. Wie gut ist Österreich im internationalen Vergleich aktuell aufgestellt, wenn es um Applied AI geht?

Gemessen an seiner Größe steht Österreich erstaunlich gut da. Unsere AI–Landscape verzeichnet mittlerweile über 450 Unternehmen, die aktiv mit KI arbeiten – nicht nur Start-ups, sondern auch klassische Industrieunternehmen, Dienstleister und der öffentliche Sektor. Gerade im Bereich der industriellen Anwendungen ist Österreich breit aufgestellt: Es gibt zahlreiche Corporates, die eigene Competence Center gegründet, Ausgründungen vorgenommen oder Lizenzmodelle für KI aufgebaut haben. Auch die Zahl der Inkubatoren und Corporate Venture Capitalisten ist beachtlich. Das Thema ist in der Realwirtschaft angekommen – und das nicht erst seit gestern. Bereits 2018 gab es hierzulande einen deutlichen Aufschwung. Im Bereich der Spitzenforschung sind wir ebenfalls stark: Mit drei sogenannten ELLIS-Hubs –  European Laboratory for Learning and Intelligent Systems – gehören wir zur europäischen Spitze, gemessen an der Größe des Landes.

Sie sprechen beim Blick auf Österreich oftmals vom „AI-Standort mit langem Atem“. Was genau meinen Sie damit und was macht aus Ihrer Sicht einen exzellenten Standort für AI-Start-ups aus?

Der „lange Atem“ ist positiv gemeint und beschreibt das, was Österreich im Bereich Forschung & Entwicklung auszeichnet: kontinuierliche Investitionen, strategischer Weitblick und langfristige Förderstrukturen. Die Steiermark war lange OECD-Spitzenreiter bei F&E-Ausgaben, Wien verfügt über eine dichte Forschungslandschaft. Das sind keine kurzfristigen Hypes, sondern über Jahrzehnte gewachsene Strukturen. Österreich verfügt zudem über eine differenzierte Förderarchitektur, die alle TRL-Stufen abdeckt – von der Grundlagenforschung bis zur Markteintrittsunterstützung. Auch Clusterstrukturen spielen eine Rolle: In Life Sciences etwa gibt es in Wien und Graz funktionierende Ökosysteme, in denen zunehmend auch KI eine Rolle spielt. Diese Verankerung ermöglicht Planbarkeit, die gerade in technologieintensiven Bereichen entscheidend ist.

Zu den Schlüsselfaktoren einen erfolgreichen Standorts zählen Infrastruktur, Talent Pool und Anwendungsmöglichkeiten. Wo sehen Sie hier derzeit die größten Hebel – und auch die größten Defizite – in Österreich?

Ein klarer Vorteil liegt in der Verfügbarkeit von Talenten: Wien zieht seit Jahren hochqualifizierte Developer aus dem osteuropäischen Raum an. Der AI-Fachkräftemangel ist hier weniger ausgeprägt als in anderen europäischen Hauptstädten. Hinzu kommt: Österreich bildet mehr AI-Absolventen aus, als die Wirtschaft derzeit absorbieren kann. Das schafft einen Bewerbermarkt, der gerade für Start-ups günstig ist. Auch Standortfaktoren wie Lebensqualität und erschwingliche Mieten machen zum Beispiel die Hauptstadt Wien attraktiv. Als Besonderheit sehe ich zudem den aktiven Zugang der Stadt: Wien versteht sich als First Client für KI-Anwendungen, etwa in der Analyse von Geodaten, IoT oder der Digitalisierung von Baueinreichprozessen. Hier ist wesentlich mehr Offenheit für politische Vergabe zu finden als in anderen Ländern. Weniger stark ist Wien in der Spitzenforschung vertreten, hier liegt Linz mit der JKU vorn. Aber man kann als kleines Land nicht alles abdecken – und sollte dort Schwerpunkte setzen, wo bestehende Stärken ausbaubar sind.

Was war der Gründungsimpuls für EnliteAI und wie ist Ihr Venture Studio heute aufgestellt?

Ich kam 2016 nach zehn Jahren in Asien zurück nach Österreich. In China und Japan war KI allgegenwärtig, ein regelrechter Hype. Zurück in Europa herrschte Funkstille – das war ein Kulturschock. Ich wollte dem Thema hierzulande Schub geben: 2017 gründete ich den Verband AI Austria und kurz darauf EnliteAI. Unsere Erkenntnis aus früheren Projekten zeigte, dass viele Unternehmen gute Ideen, aber keine Ressourcen zur Umsetzung hatten. Daraus entstand das Venture Studio: Wir entwickeln Prototypen gemeinsam mit Unternehmen und gründen darauf spezialisierte Start-ups. Aktuell sind wir 20 Personen und verfolgen zwei Themen – Detekt, das sich auf den Bereich Mobile Mapping spezialisiert hat, und ein weiteres im Stromnetzmanagement. Mit EnliteAI möchten wir künftig weitere Projekte unterstützen und bereiten dafür eine Dual-Entity-Struktur mit einem eigenen Fonds vor. Ziel ist es, das Modell professionell zu skalieren und Investoren direkt in die Spin-outs zu bringen.

Rechenleistung zählen zu den Schlüsselressourcen in der AI. Was braucht es aus Ihrer Sicht, damit europäische Standorte hier nicht dauerhaft in Abhängigkeit geraten?

Realistisch betrachtet: Die Abhängigkeit besteht bereits. Die großen Hyperscaler sind US-dominiert, ebenso Chips, Kommunikationstools, Social Networks. Europa muss in die digitale Souveränität investieren. Erste Schritte wie AI Factories sind wichtig, aber nicht ausreichend. Wir brauchen europäische Cloud-Anbieter, Chipproduktion auf europäischem Boden und eine nachhaltige Energiepolitik. Frankreichs KI-Boom basiert auf Atomstrom – weil er langfristig planbar ist. Diese Planbarkeit fehlt in vielen europäischen Ländern derzeit. Ohne Strom gibt es keine KI. Auch das zeigen Stimmen von Sam Altman, Elon Musk und anderen. Hier ist ein strategischer Paradigmenwechsel notwendig.

Sie sprachen bereits die vielfältige Landschaft von kleinen und mittleren Unternehmen in Österreich an, die offen für KI sind. Wie gut funktioniert das Matching zwischen Start-ups und klassischen Industrieunternehmen?

Österreich macht hier sehr viel richtig. Es gibt ein breites Netz an Förderinstrumenten – von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG über die Austria Wirtschaftsservice bis hin zu regionalen Wirtschaftskammern. Zudem bietet Österreich eine Forschungsförderungsprämie an, bei der 14 Prozent der F&E-Ausgaben quasi mit einem Blankoschein gefördert werden können. Zudem organisieren viele Institutionen aktiv Matchmaking-Events, etwa im Rahmen von PreSeed-, AI-Adoption- oder Innovationsprogrammen. Hinzu kommt der Industry-Startup-Marktplatz mit mehreren Tausend registrierten Unternehmen. Auch Pitchings werden gefördert. Das Ziel ist stets, AI nicht nur in der Theorie zu belassen, sondern in die Realwirtschaft zu bringen. Trotzdem: Viele Unternehmen wissen noch immer nichts davon. Hier braucht es also noch mehr Aufklärung.

Welcher KI-Standort – in Österreich und darüber hinaus – hat Sie zuletzt positiv überrascht?

In Österreich ist Linz für mich der Hotspot schlechthin – die Kombination aus Spitzenforschung und erfolgreichem Technologietransfer ist dort besonders gut gelungen. International beeindruckt mich Twente in den Niederlanden: kein großer Name, aber mit klarer Strategie. Sie haben das Spin-out-Modell von Oxford und Cambridge adaptiert und konsequent umgesetzt – mit IP-Offices, Gründungsberatung und Infrastruktur für Start-ups. Ein weiteres Vorbild ist Heilbronn mit den Campus Founders: Sie haben, unterstützt durch die Dieter Schwarz Stiftung, einen Ort für Unternehmertum und Innovationen geschaffen und könnten Vorbild für viele europäische Regionen werden. Viele Stiftungen schaffen Parks oder Schlösser, aber wesentlich gewinnbringender wäre die Förderung von Entrepreneurship wie es in Heilbronn passiert statt Museumsstiftung. Europa braucht diese neue Denkweise.

Clemens Wasner, vielen Dank für das Gespräch.

Das Interview führte Janine Heidenfelder, Chefredakteurin VC Magazin

DefenseTech-Report 2025

Noch vor wenigen Jahren galt Rüstungs-IT bei vielen Investor*innen als Tabu, ähnlich wie „Sündenbranchen“ à la Glückspiel und Pornografie; dieser Stigma-Effekt ist nun einer neuen Dringlichkeit, die ukrainische Verteidigung zu unterstützen, gewichen. Wie DefTech-Start-ups Sicherheit und Verteidigung durch Innovationskraft, Agilität und Flexibilität revolutionieren.

Der russische Überfall auf die Ukraine im Februar 2022 markierte einen Wendepunkt für die deutsche Verteidigungspolitik. Der Bundeskanzler rief die „Zeitenwende“ aus – einen Kurswechsel, der u.a. ein Sondervermögen von 100 Mrd. Euro für die Bundeswehr einschloss. Seither rücken technologische Innovationen für die Verteidigung verstärkt in den Fokus. DefenseTech-Start-ups (auch DefTechs genannt) – also junge Technologieunternehmen mit rein militärischen oder Dual-Use-Anwendungen (zivil und militärisch) – erleben seitdem einen Aufschwung. Die USA haben deutlich signalisiert, dass ihre Bereitschaft, als Arsenal der Demokratie unbegrenzt westliche Verteidigung zu finanzieren, nachlässt. Europa, Deutschland im Besonderen, muss also eigene Innovationskraft mobilisieren, um wirksam abschrecken zu können.

Start-ups im Gefechtsfeld der Zukunft: Lehren aus dem Ukraine-Krieg

Der russische Angriffskrieg offenbart, welche Technologien und Akteur*innen auf dem Gefechtsfeld der Zukunft dominieren werden. Auffällig ist, wie ein verteidigungsnahes Innovationsökosystem aus Tech-Start-ups und Dual-Use-Technologien in der Ukraine binnen kurzer Zeit Lösungen hervorbrachte, die Russlands konventionelle Überlegenheit teilweise neutralisierten.

Die ukrainischen Streitkräfte setzen neue Taktiken und Waffensysteme zudem mit einer Agilität ein, die westliche Armeen – mit ihren oft jahrelangen Beschaffungszyklen – nicht erreichen.

Im Ukraine-Krieg haben sich vor allem Drohnen als Gamechanger erwiesen. First-Person-View-(FPV)-Drohnen fungieren gleichsam als „Infanterie“ der Drohnenkriegsführung – sie sind zu einer tragenden Säule von Kiews Kriegsanstrengungen geworden und verursachen Schätzungen zufolge bis zu 80 Prozent der russischen Verluste auf dem Gefechtsfeld.

Ukrainische Herstellende – vielfach kleine Firmen – produzieren aktuell rund 200.000 FPV-Drohnen pro Monat und ersetzen zunehmend importierte Bauteile durch eigene Entwicklungen. Solche billigen Mini-Drohnen können aber Panzer oder Radaranlagen im Wert von Millionen zerstören – ein eklatantes Kosten-Nutzen-Missverhältnis zu Ungunsten klassischer Wehrtechnik. Daneben prägen Loitering Munitions (umherschweifende „Kamikaze-Drohnen“) den Konflikt.

Überhaupt redefiniert die Ukraine den Drohneneinsatz: Wie Forbes berichtete, wurde entlang der Front ein rund 25 km breiter „Kill-Zone“-Streifen eingerichtet, patrouilliert von Schwärmen kleiner Drohnen, der feindliche Truppenansammlungen nahezu unmöglich macht – die NATO erwägt bereits eine ähnliche „Drone Wall“ zum Schutz ihrer Ostflanke. Die Allgegenwart von Drohnen rief freilich elektronische Gegenmaßnahmen auf den Plan: Beide Seiten überziehen sich mit immer neuen Electronic-Warfare-Taktiken, vom Stören und Spoofen von GPS- und Funkverbindungen bis hin zu improvisierten physischen Schutzgittern („cope cages“) an Fahrzeugen. Im Gegenzug werden jetzt verstärkt per Glasfaser ferngelenkte Drohnen entwickelt, die gegen Funk-Jamming immun sind. Auch im Cyber-Raum tobt der Schlagabtausch, der jedoch trotz einzelner schwerer Angriffe offenbar bislang keine strategisch entscheidenden Wirkungen erzielte.

Den größten Wert haben Cyber-Operationen daher bislang für Aufklärung und Störung gegnerischer Kommunikation. Insgesamt gilt dieser Krieg auch als erster großer Konflikt, in dem kommerzielle Technik so umfassend militärisch genutzt wird, dass Beobachtende bereits vom ersten „kommerziellen Raumfahrtkrieg“ sprechen. Private Satelliten liefern der Ukraine rund um die Uhr Geodaten und Aufklärung, während tausende Starlink-Terminals ein robustes Kommunikationsnetz auf dem Gefechtsfeld sicherstellen. Ebenso werden zivil verfügbare Drohnen, handelsübliche 3D-Drucker und KI-Software in militärische Anwendungen überführt. Mit erschwinglichen Geräten und Software lässt sich realisieren, was früher teuren Spezialkräften vorbehalten war. Die Kehrseite ist, dass die Trennung zwischen zivilem und militärischem Bereich zunehmend verschwimmt, was ethische und sicherheitspolitische Fragen aufwirft.

Die Rolle von Start-ups

Viele dieser Innovationen wurden nicht von Rüstungsriesen ersonnen, sondern von kleinen, agilen Akteur*innen. In der Ukraine stützt man sich auf eine lebhafte Tech-Start-up-Szene und eine flexible Rüstungsindustrie, um Russlands zahlenmäßige Vorteile auszugleichen. Die Iterationsgeschwindigkeit ist beeindruckend: Die Entwicklungszyklen für neue Lösungen sind von Jahren auf Monate, Wochen oder gar Tage geschrumpft. Agile Start-ups und Entwickler*innen-Teams an der Front reagieren in Echtzeit auf Bedrohungen. Sie fügen ständig neue Gegenmaßnahmen und Verbesserungen hinzu, um der Gegenseite immer einen Schritt voraus zu sein.

Dieser direkte Innovationsloop vom Gefechtsfeld in die Werkstatt und zurück beschleunigt den Fortschritt enorm. So schießen etwa ukrainische Drohnen-Workshops buchstäblich in Kellern und umfunktionierten Supermärkten aus dem Boden, um Produktion und Entwicklung selbst unter Beschuss aufrechtzuerhalten. Start-ups bringen eine Kultur der schnellen Iteration ein, die klassische Rüstungsbetriebe so nicht kennen. Das Ergebnis: 500-US-Dollar-Drohnen werden im Feld per Trial-and-Error optimiert und können anschließend einen 5-Mio.-US-Dollar-Panzer ausschalten.

Gründungs-Boom im Verteidigungssektor

Auch außerhalb der Ukraine hat der Krieg einen Gründungs-Boom ausgelöst. Wagniskapital fließt so stark wie nie in europäische Verteidigungs- und Sicherheits-Technologie: 2024 wurden in diesem Sektor 5,2 Mrd. US-Dollar investiert – ein Allzeithoch. Noch vor wenigen Jahren galt Rüstungs-IT bei vielen Investor*innen als Tabu, ähnlich wie „Sündenbranchen“ à la Glückspiel und Pornografie; dieser Stigma-Effekt ist nun einer neuen Dringlichkeit, die ukrainische Verteidigung zu unterstützen, gewichen. Einige staatlich unterstützte VC-Fonds in Europa, wie z.B. SmartCap aus Estland, fördern mittlerweile explizit Rüstungsinvestments. Zwar ist die europäische VC-Branche aufgrund vertraglicher Bindungen insgesamt noch zögerlich, doch die Zurückhaltung wirkt 2025 überholt. Schließlich zeigt der Ukraine-Krieg, dass technologische Innovation das Kriegsgeschehen entscheidend beeinflusst – eine Wahrheit, die in den vergangenen Friedensdekaden in Vergessenheit geriet.

Auch in Deutschland entsteht ein dynamisches Ökosystem, das viele Technologiefelder abdeckt. Die wichtigsten sind künstliche Intelligenz und autonome Systeme, Quantentechnologien, Human Enhancement, Hyperschalltechnologien, neuartige Materialien und Fertigungsverfahren, Raumfahrttechnologien, Advanced Manufacturing sowie resiliente Energiesysteme. Die Bitkom befragte kürzlich 44 deutsche DefTech- und Dual-Use-Start-ups, aber die Dunkelziffer dürfte höher liegen, da inzwischen viele DeepTech-Start-ups mit dem Verteidigungsmarkt liebäugeln.

So hat das Digital Hub Security & Defense BASED während der letzten Münchner Sicherheitskonferenz 80 DefTech-Start-ups auf dem „Sicherheitsfrühstück“ einer fast ebenso großen Zahl an Investor*innen vorgestellt. BASED hat sich auf die Fahnen geschrieben, DefTech-Start-ups „investment ready“ zu machen. Und viele Gründer*innen und Talente entscheiden sich angesichts der Bedrohungslage auch „mission driven“ für die Verteidigung, um einen Beitrag zum Schutz unserer Demokratie zu leisten.

Ein Beispiel für ein erfolgreiches europäisches Verteidigungs­Start-ups ist neben ARX Robotics (mehr dazu liest du hier in der Coverstory unserer Magazin-Ausgabe 02/25) oder Quantum Systems aus München auch das Unicorn Helsing, das den HX-2-Drohnenjäger entwickelte und Produktionskapazitäten in Deutschland aufbaut, um monatlich vierstellige Stückzahlen zu liefern. Solche Newcomer zeigen, wie Innovationskraft, Tempo und Skalierung im Ernstfall aussehen können – und dass Start-ups mit unkonventionellen Ansätzen binnen kurzer Zeit Fähigkeiten bereitstellen könnten, für deren Entwicklung traditionelle Rüstungsprogramme in der Vergangenheit Jahrzehnte gebraucht haben. Nicht zuletzt hat der Krieg die Produktionslogik verändert: Entscheidend ist nicht mehr, ein Waffensystem mit allen erdenklichen Sonderwünschen als „Goldrandlösung“ zu perfektionieren, sondern es schnell und robust in großen Stückzahlen bereitzustellen. Auch deutsche Rüstungsfirmen wie Hensoldt sprechen von einem Paradigmenwechsel: weg von der früheren „Boutique“-Fertigung hin zur Massenproduktion. Geschwindigkeit schlägt Sonderanfer­tigung: Statt monatelanger Feintuning-Schleifen gilt nun, was an der Front sofort wirkt.

Lehren für den Westen und Deutschland

Was bedeuten diese Erfahrungen für die Bundeswehr und ihre Partner*innen? Zunächst, dass Beschaffungsbürokratien und veraltete Prozesse zum Sicherheitsrisiko werden. In der Ukraine hat sich der traditionell träge Militärapparat unter existenziellem Druck rasant gewandelt. Westliche Länder müssen diese Lektionen proaktiv aufgreifen. Im Schnitt dauern Rüstungsprojekte in Deutschland sechs bis sieben Jahre – eine so lange Durststrecke überlebt kein Start-up in der schnelllebigen Tech-Welt. In der Vergangenheit haben sich talentierte Gründer*innen und Investor*innen daher lukrativeren Branchen zugewandt, statt jahrelang auf einen Durchbruch im Verteidigungssektor zu hoffen. Wollen staatliche Stellen die Innovationskraft der Start-up-Welt nutzen, müssen sie nun zu verlässlichen und schnelleren Kund*innen werden. Dazu gehört, Vergabeverfahren radikal zu verschlanken, mehr Wettbewerb und Transparenz zu schaffen und nicht-traditionelle Anbieter*innen aktiv einzubinden.

Die Politik hat dies erkannt: In Berlin hat sich die neue Koalition vorgenommen, die langsamen Beschaffungsabläufe grundlegend zu reformieren. Eine Analyse des Wirtschaftsministeriums (BMWK) identifizierte bereits 2023 Bremsklötze: übermäßige parlamentarische Einmischung bei jedem Auftrag über 25 Mio. Euro, komplizierte Regulierung sowie zu enge Grenzen bei der Forschungsförderung. Diese Hürden führen dazu, dass Innovationen im „Tal des Todes“ versickern – dem Übergang von Prototypen in die Serienbeschaffung. Durch bürokratische Verzögerungen verliert neue Technik dort kritische Zeit und Schwung, bisweilen verschwindet sie ganz. Um das zu verhindern, muss es strukturelle Änderungen geben: von der Verstetigung von Innovationsbudgets über beschleunigte Genehmigungswege bis hin zur besseren Verzahnung von zivilen Talenten mit militärischen Bedarfsträger*innen. Kurz: Die Streitkräfte dürfen nicht länger in Friedensroutine verharren.

Zugleich müssen Produktionskapazitäten hochgefahren werden. Der Krieg lehrt, dass eine industriell-logistische Mobilmachung nötig ist, um im Ernstfall genug Material bereitstellen zu können – seien es Munition, Drohnen oder Ersatz­teile. Dafür braucht es auch neue Geschäftsmodelle und modulare „Factories“ in Europa, die bei Bedarf binnen kürzester Zeit die Ausstoßzahlen hochskalieren können. Auch Abhängigkeiten von langen und störanfälligen Lieferketten im Bereich der Rohstoffe und Komponenten müssen reduziert werden.

Generell sollten westliche Regierungen verstärkt Kapital in junge Verteidigungsfirmen lenken – etwa durch Wagniskapitalfonds oder Innovationsprogramme – und verhindern, dass große Rüstungskonzerne vielversprechende Neulinge bloß aufkaufen, um deren Technologien vom Markt zu nehmen. Die Innovationsökosysteme rund um Verteidigung müssen sorgfältig kultiviert werden, damit die aktuelle Aufbruchsstimmung nicht abrupt endet. Dazu gehört auch ein Mentalitätswandel bei Investor*innen: Die Jahrzehnte währende Scheu vor Wehrtechnik-Investments ist nicht mehr zeitgemäß – letztlich hängt die Sicherheit Europas von unserer technologischen Stärke ab.

Fazit

Der Ukraine-Krieg führt vor Augen, wie künftig Kriege entschieden werden: durch Geschwindigkeit und Innovationskraft. Günstige, flexibel einsetzbare Technologien – oft entwickelt von neuen Akteur*innen – können hochgerüstete Gegner*innen ins Wanken bringen. Start-ups avancieren hierbei zum strategischen Faktor. Sie liefern Agilität, frische Ideen und die Fähigkeit, sich im Kriegsverlauf iterativ anzupassen.

Die Autorin Prof. Dr. Rafaela Kraus ist Professorin für Unternehmens- und Personalführung soeir ehem. Vizepräsidentin der Universität der Bundeswehr München und hat dort u.a. das Entrepreneurship-Center founders@unibw ins Leben gerufen. Als Defense-Innovation-Expertin ist sie Initiatorin von BASED, dem Münchner Digital Hub Security & Defense

ARX Robotics: Tech for Defense

Wie die ARX-Robotics-Gründer Maximilian Wied, Marc A. Wietfeld und Stefan Röbel Europas führendes DefTech-Start-up für unbemannte autonome Landsysteme gebaut haben.

Ein Start-up aus München denkt Europas Sicherheit neu – mit modularen Robotern, digitalen Aufklärungssystemen und einem iterativen Entwicklungsansatz, der hinsichtlich Flexibilität und Geschwindigkeit in der Branche neue Maßstäbe setzt. „Wir nutzen das transformative Potenzial von Robotik und KI, um die Leistungsfähigkeit der europäischen Landstreitkräfte zu stärken“, sagt Marc A. Wietfeld, Mitgründer und CEO von ARX Robotics in München. „Mit unserem Betriebssystem Mithra OS ermög­lichen wir fernoperierbare, kettenbetriebene Landfahrzeuge sowie die Digitalisierung bestehender Flotten.“

Die Roboter entstehen auf einer einheitlichen technologischen Plattform mit flexiblem, modularem Aufbau. Sie lassen sich einfach anpassen und aufrüsten, was das Einsatzspektrum enorm erweitert. „Unsere Plattform ist wie das Schweizer Taschenmesser für Militäreinsätze“, so der Gründer. Neben der Hardware und dem KI-gestützten Betriebssystem liefert das Start-up auch Schnittstellen, um bestehende analoge Rüstungstechnologie und softwaregetriebene Systeme zu integrieren.

Drei Offiziere nehmen die Entwicklung selbst in die Hand

Gegründet wurde ARX Robotics von drei ehemaligen Bundeswehroffizieren. Marcs Weg begann mit einer Schlosserlehre, bevor er 2010 für den Wehrdienst eingezogen wurde. Damals konnte er kaum glauben, wie veraltet die Technologie der Truppe war. „Eine Playstation hatte bessere Software als viele Waffensysteme, und Drohnen aus dem Elektrofachmarkt waren leistungsfähiger als die im Kampfeinsatz.“ Während Marc in New York ein militärisches Programm absolvierte, lernte er Maximilian (Max) Wied kennen, der zu dieser Zeit an der Militärakademie West Point studierte. Beide hatten den Innovationsstau jahrelang erlebt und durch ihre Zeit in der Kampftruppe die Realität von Häuser-, Wald- und Grabenkämpfen hautnah kennengelernt.

In Robotik und Automatisierung sahen sie enormes ungenutztes Potenzial, um Soldat*innen zu schützen und Einsätze effizienter zu gestalten. „Am Anfang ging es uns gar nicht darum, Roboter zu bauen“, so Marc, „sondern darum, wie wir neue Technologie schneller in die Hand der Soldatinnen und Soldaten bekommen.“ Rund zwei Jahre arbeiteten sie am Konzept und an der Umsetzung. Die ersten Prototypen entstanden in Eigenregie, finanziert aus privaten Mitteln.

Stefan Röbel stieß dazu, als klar wurde, dass aus dem Projekt ein Unternehmen werden sollte. Neben dem militärischen Hintergrund bringt er Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung von Start-ups mit. Zuvor war Stefan bereits bei Tech-Unternehmen an Bord, darunter Amazon, ASOS und Grover, wo er den Weg von der Series-A-Finanzierung bis zum Unicorn begleitete.

Als die Ersparnisse aufgebraucht waren, erhielt das Gründungsteam Unterstützung vom Innovation Hub der Bundeswehr und der Universität der Bundeswehr in München. Ende 2022 gründeten die drei schließlich ihr Unternehmen.

Die Brücke zur vernetzten Zukunft des Militärs

ARX Robotics füllt eine kritische Lücke in der militärischen Technologielandschaft, zwischen der analogen Vergangenheit und der softwaregesteuerten Zukunft. Viele bestehende Systeme wie etwa Panzer, Transportfahrzeuge und Helikopter operieren noch weitgehend analog und damit isoliert voneinander. Doch bewaffnete Konflikte werden heute vernetzt, KI-gestützt und mithilfe unbemannter Systeme entschieden. Die militärische Ausrüstung ist in vielen Ländern Europas noch nicht auf der Höhe der Zeit. „Mit unseren Lösungen bauen wir die Brücke zwischen den beiden Welten“, sagt Marc.

ARX Robotics überträgt die moderne technologische Architektur auf bestehende Militärfahrzeuge. Die analogen Bestandssysteme werden damit robotisiert, sodass sie mit modernen Drohnen und digitalen Einheiten zusammenarbeiten können – ein entscheidender Faktor für die Digitalisierung der Landstreitkräfte und Interoperabilität. „Früher war das Militär die Technologieschmiede der Gesellschaft, doch in den 1980er-Jahren hat die zivile Forschung die Streitkräfte überholt, auch bei den sicherheits­relevanten Anwendungen“, so Marc.

Die etablierte Verteidigungsindustrie hat sich unterdessen auf immer komplexere und schwerfällige Großsysteme konzentriert. Bei einem größeren militärischen Entwicklungsprojekt ist in der Regel der gesamte militärische Apparat involviert, mit Planungs- und Beschaffungsämtern, langen Prozessen und seitenlangen Anforderungskatalogen. Erhält ein Ausrüster den Zuschlag, bekommt dieser Steuergelder, um einen Prototyp zu bauen „Die Entwicklung neuer Plattformen dauert dadurch oft ein Jahrzehnt, und die Produktion braucht weitere fünf Jahre“, sagt Marc. Schon bei der Indienststellung ist das Material zwangsläufig technologisch veraltet. ARX Robotics will den Prozess vom Kopf auf die Füße stellen. „Wir sind davon überzeugt, dass unsere Systeme den Soldatinnen und Soldaten im Einsatz sofort Mehrwert liefern“, so Marc. „Darum übertragen wir die neuen Technologien so schnell wie möglich ins Militär.“

Zurückhaltende Investor*innen und hohe Eintrittsbarrieren

Der Weg zur ersten externen Finanzierung war jedoch alles andere als einfach. „Kaum ein Risikokapitalgeber hat sich 2022 für DefenseTech und Hardware interessiert“, sagt Marc. Unter europäischen VCs dominierte das Dogma, dass nur Software skalierbar sei, idealerweise als SaaS-Modell. „Als Start-up mit einer physischen Technologie, noch dazu geführt von drei Soldaten ohne Gründungserfahrung, passten wir nicht ins Schema“, erinnert sich Marc.

Zudem war das Thema Verteidigung als Investment noch sehr negativ behaftet. VCs wollten nicht in Systeme investieren, die potenziell im Kampfeinsatz genutzt werden können. Sie sorgten sich um das öffentliche Bild und mögliche Bedenken institutioneller Geldgeber*innen. Mitte 2023 konnte ARX Robotics dann mit dem Risikokapitalgeber Project A Ventures als Lead Investor die Seed-Finanzierungsrunde schließen.

„Die anfänglich größte Hürde für uns war, nicht als Start-up, sondern als ernstzunehmender Anbieter wahrgenommen zu werden“, so Marc. Der Rüstungsmarkt ist stark konsolidiert und protektiv. Etablierte Player wie Rheinmetall, BAE Systems oder Krauss-Maffei Wegmann arbeiten seit Jahrzehnten fest mit ihren Kund*innen zusammen und bewegen sich in gewachsenen Strukturen. „Das Vertrauen der Streitkräfte zu gewinnen und die Beteiligung an einem großen Rüstungsprojekt zu erhalten, ist eine Schallmauer, die nur sehr wenige Start-ups durchbrechen“, sagt Marc.

Iterative Entwicklung und Tests im Feld

ARX Robotics punktet im Markt unter anderem mit dem radikal nutzer*innenzentrierten Entwicklungsansatz. Das Team setzt auf schnelle Iterationen mit voll funktionsfähigen Proto­typen. Diese werden von Soldat*innen zeitnah getestet, häufig direkt in der Kampfzone. Das Feedback fließt sofort in die Weiterentwicklung ein, sodass in kürzester Zeit gebrauchsfertige Systeme entstehen. Der Fokus in der Entwicklung liegt stets auf der Software. „Das Betriebssystem ist der Kern unserer Lösungen, ob es am Ende einen Roboter oder einen Panzer steuert, ist zweitrangig“, sagt Marc.

Anders als der Wettbewerb setzt ARX Robotics auf offene Schnittstellen, modulare Komponenten und flexible Integra­tion. Die großen Rüstungsfirmen mit ihren etablierten, geschützten Ökosystemen können dieses Modell nur schwer adaptieren. Stattdessen setzen sie auf Partnerschaften.

Mit Rheinmetall zum Beispiel arbeiten die Gründer derzeit an mehreren Projekten, und Daimler nutzt die ARX-Technologie, um die gesamte militärische Fahrzeugflotte zu digitalisieren. Um sicherzustellen, dass das Know-how und die Technologie in europä­ischer Hand bleiben, hat das Team frühzeitig den NATO Innovation Fund mit ins Boot geholt.

Digitaler Vorreiter: Wie Bootsschule1 die Sportboot-Ausbildung umkrempelt

Bootsschule1 überzeugt mit SmartLearn™-Plattform, AllInclusivePaketen, hoher Qualität und bundesweiter Praxis – digital, transparent und risikofrei.

Der Weg zum Sportbootführerschein galt lange als bürokratisch, zeitraubend und unflexibel – geprägt von Präsenzunterricht, Papierbergen und Prüfungsstress. Wer beruflich eingespannt ist oder außerhalb von Metropolregionen lebt, sah sich oft mit logistischen Hürden konfrontiert. Genau an diesem Punkt setzt Bootsschule1 an – und definiert die Ausbildung auf dem Wasser neu. Nicht mit leeren Marketingversprechen, sondern mit einem durchdachten Gesamtkonzept, das sich konsequent an den Bedürfnissen moderner Lerner orientiert.

Was einst nach trockener Theorie und starren Kurszeiten roch, verwandelt sich hier in ein digitales Lernsystem, das in punkto Nutzerfreundlichkeit und Didaktik Maßstäbe setzt. Im Zentrum steht eine selbst entwickelte Lernplattform, die Inhalte in kurzen, präzise aufbereiteten Videolektionen vermittelt – ergänzt durch realistische Prüfungssimulationen und ein umfassendes All-Inclusive-Paket, das vom Navigationsbesteck bis zur persönlichen Betreuung reicht. Transparente Preise, flexible Praxisstandorte und eine Geld-zurück-Garantie zeigen: Hier geht es nicht um den schnellen Schein, sondern um nachhaltige Qualität.

Dieser Artikel beleuchtet, wie Bootsschule1 mit technischer Präzision, durchdachten Services und didaktischer Klarheit nicht nur mit alten Konventionen bricht, sondern ein neues Kapitel in der Ausbildung für Wassersportbegeisterte aufschlägt – nah am Alltag, weit entfernt vom Schulbank-Gefühl.

Moderne Lernplattform mit smarten Tools

Die digitale Bootsschule von Bootsschule1 übernimmt in Deutschland eine Vorreiterrolle, wenn es um eine moderne Bootsführerschein-Ausbildung geht. Die selbst entwickelte SmartLearn™Lernplattform bildet das Herzstück dieses Konzepts. Sie bietet über 50 Videolektionen in hochwertiger 4K-Qualität und einen MultipleChoiceFragentrainer, die den gesamten Stoff für Sportbootführerscheine strukturiert abdecken. Die Videos dauern meist zwischen drei und fünf Minuten – ideal, um Inhalte gezielt und ohne Zeitdruck zu konsumieren: Sei es unterwegs beim Pendeln, in der Mittagspause oder abends auf dem heimischen Sofa. Dieses modulare Format erlaubt es, einzelne Themen effizient zu wiederholen oder gezielt Vertiefungen abzurufen.

Doch Bootsschule1 bietet weit mehr als reine Videospots: Ein interaktiver Prüfungssimulator integriert alle 15 offiziellen Prüfungsbögen. Nutzer*innen können die komplette Prüfungssituation durchspielen, inklusive Originalfragen und zeitlicher Vorgabe – so entsteht ein realistisches Trainingserlebnis. Dieser praxisnahe Ansatz führt weg vom bloßen Auswendiglernen hin zu gezielter Vorbereitung, mit hoher Trefferquote bei der echten Prüfung. Durch regelmäßiges Simulations-Training werden Schwachstellen sichtbar und lassen sich gezielt bearbeiten – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Kursformaten.

AllInclusiveAngebot statt versteckter Kosten

Ein echtes Alleinstellungsmerkmal ist das AllInclusiveVersprechen. In einer einzigen Kursbuchung sind enthalten: Lernplattform, hochwertige Lernvideos, Kursmaterialien wie Kurs und Anlegedreieck, Zirkel sowie Tampen und Klampe, dazu die praktische Ausbildung inklusive einer kostenfreien 1:1Betreuung. Ergänzt wird das Ganze durch ein freiwilliges ExkursPaket mit über 25 zusätzlichen Lektionen mit einem Gegenwert von 119 €, das Kunden gratis erhalten.

Der Preis erscheint dabei vergleichsweise günstig: Ein Kombiangebot für SBF See & Binnen kostet gerade mal 445 € statt ursprünglich 495 € – inklusive ExkursPaket. Durch Aktionen mit Rabattcodes lässt sich die Summe weiter reduzieren – ohne unerwartete Zusatzkosten. Transparenz ist hier Programm.

Risikofrei dank GeldzurückGarantie

Bootsschule1 gibt Anfängern besonderen Rückhalt: Innerhalb von 14 Tagen nach Buchung kann man bei Nichtgefallen rückabwickeln – sofern bislang keine Praxisstunde gebucht und maximal 60 % der Kursinhalte absolviert wurden. Darüber hinaus gibt es eine Garantie für den Prüfungserfolg: Wer den TheorieTeil bestanden, aber in der Praxisprüfung durchfällt, erhält anteilig die Kursgebühr zurück. Das reduziert das finanzielle Risiko und lässt den Kurs zu einer sicheren Investition werden.

Flexible praktische Ausbildung in ganz Deutschland

Ein weiterer wichtiger Aspekt, in dem Bootsschule1 überzeugt, ist der bundesweite Zugang zur praktischen Ausbildung. Mehr als 100 Prüfzentren und zahlreiche Praxispartner ermöglichen es, Theorie online zu lernen und die Bootsfahrstunden lokal zu absolvieren. Unter anderem gibt es Angebote in großen Städten wie Berlin, Hamburg oder entlang des Rheins (z.B. Bonn, Koblenz, Köln).

Praktische Einheiten dauern meist 60 Minuten und reichen oft aus, um die Fahrpraxis für die Prüfung zu erlangen. Zudem übernimmt die Plattform die Terminbuchung, Organisation und Anmeldung bei der Prüfung – der gesamte Papierkram liegt in digitaler Hand, was Zeit und Aufwand spart.

Umfangreiche Kursvarianten für jeden Bedarf

Bootsschule1 deckt sämtliche Sportbootführerscheine ab: getrennte Kurse für SBF See, SBF Binnen sowie Kombikurse See & Binnen. Darüber hinaus werden spezielle Qualifikationen angeboten, etwa das Bodenseeschifferpatent, der SRC- und UBI-Funkschein sowie Fachkundenachweise (FKN/SKN).

  • Das Bodenseeschifferpatent ist als Ergänzung zum SBF günstig kombinierbar (145 € Theorie oder Kombipreis von € 590).
  • Der SRCFunkschein wird mit gleicher SmartLearn™Plattform vorbereitet – inklusive OnlineTraining und praktischer Prüfung in einem Prüfungszentrum (127,88 € Prüfungsgebühr).

Wer nur den Funkschein machen möchte, erhält dafür bis zu 365 Tage Zugriff auf Lernmaterial und Praxisaufgaben.

Qualitativ hochwertiger Unterricht

Bootsschule1 legt klar Wert auf hohe Produktionsqualität: Einzelne Videolektionen entstehen aus bis zu 200 Stunden Rohmaterial, das anschließend mehr als 100 Stunden postproduziert und mit 3DAnimationen sowie CGIEffekten angereichert wird. Das Ergebnis ist eine visuell ansprechende und fachlich präzise Darstellung, die man in vielen herkömmlichen Kursen vergeblich sucht. Ergänzt wird das durch profunde Fahrsessions per Videochat und persönliche Unterstützungsangebote.

Medizinischer Beleg und gesundheitliche Voraussetzungen

Vor Prüfungsanmeldung ist ein ärztliches Attest nötig. Dieses umfasst Sehtest (DIN 58220, Sehschärfe ≥ 0,8), Farbunterscheidung und Hörtest. Brillenträger schaffen den Führerschein problemlos – die Vermerkpflicht auf der Fahrerlaubnis ist im Einklang mit Vorschriften. Empfehlenswert ist es, frühzeitig die optionalen Testangebote bei Optikern zu nutzen, um die ärztliche Bescheinigung vorzubereiten.

Prüfung mit digitaler Unterstützung

Bootsschule1 nimmt Interessierten den bürokratischen Aufwand ab: Prüfterminbuchung, Anmeldeunterlagen und Zertifikatrecherche übernimmt das Team. Nach Bestehen der Prüfung erreicht man den Führerschein binnen zwei Wochen bequem per Post. Wer beim ersten Mal nicht besteht, kann Theorie und Praxis beliebig oft wiederholen – zusätzliche Kosten entstehen nur durch behördliche Prüfungsgebühren.

Fazit

Bootsschule1 präsentiert ein Konzept, bei dem Technik und didaktischer Anspruch eng miteinander verbunden sind: Die Lernplattform mit qualitativ hochwertigen Videos, Prüfungssimulationen und smartem Fragebetrieb bildet das Rückgrat der Ausbildung. Zeitgleich liefern AllInclusivePakete inklusive 1:1Betreuung, bundesweite Praxis sowie Garantien echte Mehrwerte.

In einer Zeit, in der Flexibilität und Qualität gefragt sind, liefert Bootsschule1 eine Antwort auf praktische Herausforderungen. Es ist kein theoretisches Referenzmodell, sondern ein funktionierendes System, das vielen den Zugang zum Wassersport erleichtert – und dabei ganz klar zeigt, wie moderne Bildung in der Praxis aussehen kann. Somit liefert der Anbieter im Sportbootbereich das, was bei Autofahrschulen schon länger Realität ist.

Münchner Scale-up Wemolo erreicht Break-even

Mit KI zur Profitabilität: Das 2019 gegründete Münchner Tech-Scale-up Wemolo, der "schrankenlose Parkraumspezialist", verzeichnet nach eigenen Angaben ein durchschnittliches Jahreswachstum von 280 Prozent, ist profitabel und verwaltet mehr als 255.000 Stellplätze in Europa.

Die digitale Transformation von Parkplätzen birgt großes Potenzial – vor allem, wenn sie nicht nur Schranken und Tickets eliminiert, sondern neue Geschäftsmodelle erschließt. In einem europäischen Markt für automatisierte Parksysteme, der auf 50 Milliarden Euro geschätzt wird, hat sich das Münchner Unternehmen Wemolo innerhalb kürzester Zeit in die erste Liga gearbeitet.

Mit einem Jahresumsatz von rund 40 Millionen Euro im Jahr 2024 und einer positiven EBIT-Marge im ersten Quartal 2025 hat das Scale-up trotz des signifikanten Wachstums die Gewinnzone erreicht. Die jährliche Wachstumsrate betrug seit Gründung 2019 durchschnittlich 280 Prozent (CAGR), was Wemolo laut Deloitte zu einem der am schnellsten wachsenden Tech-Unternehmen Deutschlands macht. Nach mehreren Finanzierungsrunden mit insgesamt rund 30 Millionen Euro (650.000 € Pre-Seed, 4,7 Mio. € Seed, 15 Mio. € Series A und zuletzt 10 Mio. € Growth Financing durch Partner wie die CIBC Innovation Banking) untermauert Wemolo damit die Attraktivität digitaler Parklösungen als Wachstumsbranche.

“Wir haben unsere Skalierungsphase genutzt, um parallel die Entwicklung unserer Technologie zu beschleunigen und rasch Marktanteile in fünf europäischen Ländern zu gewinnen”, sagt Wemolo-Mitgründer und CEO Dr. Yukio Iwamoto. Zu den Investor*innen zählen neben den strategischen Partnern Armira Growth und henQ auch die Flix Founders (Gründerteam des Mobilitätsanbieters Flix), wobei Jochen Engert dem Unternehmen als Beirat zur Seite steht.

"Dass sich Wemolo nach vergleichsweise kurzer Zeit ins Plus gearbeitet hat, ist das Ergebnis unseres kapitaleffizienten Wachstumskurses - mit deutlich weniger Investitionskapital als bei vergleichbaren Tech-Unternehmen. Unser KI-basiertes System liefert für Immobilieneigentümer, Asset-Manager, Einzelhandel und Kommunen nicht nur digitale Parklösungen, sondern auch wertvolle Daten für strategische Geschäftsentscheidungen", so Jochen Engert.

Vom Campus-Projekt zur Digitalplattform

Ursprünglich im Juli 2019 aus einem Projekt der UnternehmerTUM entstanden, betreibt Wemolo heute KI-basierte Kamerasysteme zur Kennzeichenerfassung und Abrechnung an über 3.000 Standorten in fünf Ländern. Täglich erfasst das Unternehmen mehr als zwei Millionen Parkvorgänge digital und wickelt diese ab. Das Unternehmen beschäftigt aktuell rund 250 Mitarbeitende und verwaltet insgesamt 255.000 Stellplätze – von Supermärkten und zentralen Parkhäusern über Krankenhäuser bis hin zu Freizeitanlagen wie Skigebieten und Badeseen.

"Unsere Profitabilität basiert nicht auf Kostendiät, sondern auf nachhaltiger Skalierung: mehr Volumen bei stabilen Fixkosten, bessere Flächenauslastung und immer wertvollere Daten-Assets für unsere Kunden", erklärt CEO und Mitgründer Jakob Bodenmüller. "Dank unserer KI-basierten Plattform können wir sehr schnell auf Marktanforderungen reagieren und unsere Lösung kontinuierlich weiterentwickeln."

Geschäftsmodell mit messbarem Mehrwert für Betreiber*innen

Das Kernprinzip: Mithilfe KI-basierter Computer Vision werden Ein- und Ausfahrten erfasst, was Schranken, Tickets, Parkscheiben und vor allem kostenintensives Personal vor Ort überflüssig macht. Wemolo bietet verschiedene Module für die Parkraumdigitalisierung - von der Überwachung kostenfreier Flächen bis zu volldigitalen Bezahlsystemen, die auf die jeweiligen Kund*innenanforderungen angepasst werden können. Die intelligente Plattform ermöglicht nicht nur die effiziente Bewirtschaftung von Parkraum und reibungslose Nutzer*innenerlebnisse, sondern liefert auch wertvolle Daten für optimierte Geschäftsentscheidungen.

“Wir liefern anonymisierte, aber hochgradig aussagekräftige Daten zur Flächennutzung”, erklärt CPTO und Mitgründer Bastian Pieper. “Ein Beispiel: Durch die effektive Vermeidung von Fremdparkern konnte einer unserer Lebensmittelkunden die Verfügbarkeit seiner Kundenparkplätze deutlich erhöhen. Das Ergebnis: Ein messbarer Anstieg des Filialumsatzes, der bei typischen Margen des Lebensmitteleinzelhandels eine Gewinnsteigerung im mittleren fünfstelligen Bereich pro Jahr ermöglicht.”

“Bei gewerblichen Immobilienprojekten ermöglichen unsere präzisen Nutzungsdaten eine optimierte Stellplatzdimensionierung, was für Investoren zu signifikanten Einsparungen bei Tiefgaragen-Investitionen führt und die Gesamtrendite der Immobilie verbessert”, ergänzt Pieper.

Wachstumsfinanzierung strategisch eingesetzt

Den Break-even wertet das Management als Bestätigung des Geschäftsmodells, aber auch als Signal des wachsenden Bedarfs am Markt. “Wir merken, dass immer mehr Unternehmen und Immobilieneigentümer aktiv nach einer unkomplizierten, verlässlichen Lösung suchen, um ihre Parkflächen zu digitalisieren – und zugleich relevante Daten zu erheben. Das Thema steht weiterhin am Anfang. Wir wollen Wemolo zum stärksten Anbieter auf dem Feld der smarten Parklösungen ausbauen”, sagt Iwamoto.

“Wir verfolgen bei unserer Technologieentwicklung einen hybriden Ansatz”, erklärt Pieper. “Die entscheidenden Komponenten – unsere custom-trainierte KI und die zentrale Softwareplattform – entwickeln wir komplett inhouse, während wir Spezialkomponenten wie Bezahlautomaten nach unserem Design in Deutschland fertigen lassen.”

“Wir setzen auf robuste Industrial-Grade-Hardware, auf der unsere speziell trainierte KI läuft, um jedes Fahrzeug unter allen Wetterbedingungen zuverlässig zu erfassen. Diese Kombination aus eigener Software-Expertise und gezielter Hardware-Integration ermöglicht uns viel schnellere Innovationszyklen als bei traditionellen Parksystembetreibern oder reinen Software-Anbietern”, führt Pieper fort. “Ähnlich wie Tech-Vorreiter aus dem Silicon Valley bringen wir neue Features und KI-Optimierungen in Wochen statt Quartalen zur Marktreife.”

Expansion und Herausforderungen des Wachstums

Wemolo ist bereits in fünf europäischen Ländern aktiv, darunter Deutschland, Österreich, Schweiz, Polen und Italien. Für 2025 plant das Unternehmen, seine digitalen Bezahllösungen in diesen und weiteren europäischen Märkten auszubauen. Dabei setzt das Scale-up auf ein Netzwerk aus strategischen Kooperationen mit Lebensmitteleinzelhändlern, Immobilienentwicklern und kommunalen Einrichtungen.

“Die klassischen Schrankenparksysteme sind in vielen Regionen noch Standard, aber der Markt wandelt sich rapide”, sagt Bodenmüller. “Unser digitales Konzept steigert den Verbraucherkomfort, die Wirtschaftlichkeit von Immobilien und erfüllt ESG-Anforderungen.”

Die größten Herausforderungen beim weiteren Wachstum sieht das Management vor allem in der unterschiedlichen Regulierung zur Kameraüberwachung in den europäischen Ländern sowie in der Akzeptanz schrankenloser Systeme bei traditionell orientierten Betreibern. “Mit unserer DSGVO-konformen Technologie und messbaren Kostenvorteilen durch den Wegfall wartungsintensiver Schranken und Ticketsysteme überzeugen wir den Markt”, betont Pieper.

Ambitionierte Ziele in einem wachsenden Markt

Vor dem Hintergrund der Profitabilität plant Wemolo nun den nächsten Wachstumsschritt. “Wir sind im digitalen Parksegment bereits Marktführer in Europa und wollen zum absolut stärksten Provider werden”, sagt Iwamoto. “Dass wir jetzt bereits profitabel sind, verschafft uns die nötige Unabhängigkeit, um in Technologie, Teams und Expansion zu investieren, ohne dabei von externem Kapital abhängig zu sein." Branchenexperten prognostizieren für den europäischen Markt digitaler Parksysteme ein anhaltend starkes Wachstum. Denn bislang gelten weniger als 25 Prozent des auf rund 50 Milliarden Euro geschätzten Gesamtmarktes als technologisch modernisiert – etwa durch kamerabasierte Zugangssysteme, automatisierte Bezahlprozesse oder intelligente Flächenanalysen.

Neue Start-up-Landkarte für die Circular Economy

Die aktuelle Circular-Economy-Start-up-Landscape von CIRCULAR REPUBLIC stellt die größte datenbasierte Analyse europäischer zirkulärer Start-ups dar und zielt darauf ab, jungen wie etablierten Unternehmen die Innovationspotenziale zirkulären Wirtschaftens aufzuzeigen, Kollaboration zu stärken und gemeinsam Projekte zu initiieren.

CIRCULAR REPUBLIC, die Initiative für Kreislaufwirtschaft von UnternehmerTUM, präsentiert ihre neue Start-up Landscape für den Bereich Circular Economy. Die Datenerhebung geht in diesem Jahr über Deutschland hinaus und stellt als größte datenbasierte Analyse europäischer zirkulärer Start-ups eine Übersicht über Finanzierungstrends und Chancen zur Verfügung.

Die größte datenbasierte Analyse europäischer zirkulärer Start-ups

Über 2.500 Start-ups der Kreislaufwirtschaft florieren in ganz Europa. Großbritannien, Deutschland und Frankreich führen anhand Gründungszahlen und Investitionsvolumen: im Vereinigten Königreich sind es 528 Start-ups und 7,2 Milliarden Euro Kapital, gefolgt von Deutschland mit 499 Start-ups die 5,7 Milliarden Euro erhielten sowie 306 Start-ups finanziert von 2,2 Milliarden Euro in Frankreich.

Ein Grund für die gute Entwicklung in diesen Ländern, sind reife Innovationsökosysteme. Sie bündeln die Kräfte zwischen weltklasse Forschungsinstituten, führenden Industrievertretern und Gründungszentren als Brücken. Dazu zählen Berlin, London, München, Paris, aber auch Barcelona und Stockholm. Die Kreislaufwirtschaft zieht zudem diverse Gründungsteams an, der Frauenanteil liegt mit 30 % deutlich über dem Durchschnitt. Auch gilt der Bereich als attraktiv für abwandernde Top-Talente aus den USA.

Starke Finanzierung trotz Investitionskrise

Während die Finanzierung europäischer Start-ups seit 2021 zurückgeht, erreichen Start-ups im Bereich der Kreislaufwirtschaft 2023 mit über 9 Milliarden US-Dollar eingenommen Kapitals einen neuen Höchststand. Die Finanzierung für Circular Economy Start-ups ist seit 2015 kontinuierlich gewachsen – trotz weltweiter Krisen wie der COVID-19-Pandemie oder dem Angriffskrieg auf die Ukraine. Besonders Neugründungen, die zirkuläre Lösungen für kritische Rohstoffe in Bereichen wie Energie und Batterien anbieten, profitieren von wenig Konkurrenz und ziehen viel Kapital an. Demgegenüber erhalten Start-ups, die bestehende Produkte reparieren oder aufbereiten, nach wie vor am wenigsten Geld.

„Am Gründungs- und Investmentverhalten zeigt sich klar, dass die Circular Economy die Nachhaltigkeitsdomäne verlassen hat und als wichtiger Garant für resiliente Lieferketten erkannt wurde”, sagt Dr. Matthias Ballweg, Mitgründer und Director von CIRCULAR REPUBLIC. „Ein starkes Zeichen für die europäische Souveränität.”

Leonhard Teichert, Projektleiter bei CIRCULAR REPUBLIC, ergänzt: „Investments in Europas Circular Economy-Start-ups nehmen stetig zu – trotz aller Krisen. Das zeigt: Der europäische Markt erkennt zirkuläre Geschäftsmodelle nicht nur als ökologisch sinnvoll, sondern auch als einen Schlüssel zur Resilienz von Lieferketten. Wer in die Circular Economy investiert, investiert in Zukunftssicherheit.“

Potenziale der Kreislaufwirtschaft

Die Untersuchung zeigt noch unberücksichtigte Bereiche der Kreislaufwirtschaft auf. So sind die Gründungszahlen entlang des Stoffkreislaufes ungleich verteilt. 27 % der Start-ups entwickeln Produkte aus nachwachsenden oder recycelten Materialien, dagegen entwerfen nur weniger als ein Prozent der Unternehmen Lösungen zur Verfeinerung oder Demontage von Materialien. Damit Stoffkreisläufe jedoch nachhaltig und vollständig geschlossen werden, bräuchte es in diesen Bereichen ausreichend Angebote. Zudem nutzen gerade vier Prozent aller erfassten Start-ups Künstliche Intelligenz (KI). 31 % davon sitzen in Deutschland - so viel, wie in keinem anderen Land in Europa. Hier könnte sich Deutschland weiter hervortun und einen strategischen Fokus auf die Entwicklung KI-basierter Lösungen der Kreislaufwirtschaft setzen.

Wer wird in der Start-up-Landkarte gelistet?

Um Teil der Übersicht zu sein, müssen Start-ups mindestens einen der folgenden Aspekte im Geschäftsmodell verankert haben: Sie stellen Produkte aus nachwachsenden oder recycelten Materialien zur Verfügung (z.B. das Start-up Traceless), sie setzen auf „Product-as-a-Service” (z.B. everphone), dienen Nutzerinnen und Nutzern als Sharing-Plattform (z.B. Recup), tragen zur Verlängerung der Lebenszeit eines Produkts bei (z.B. STABL), setzen auf Rückgewinnung von Materialien aus Produkten am Ende ihrer Lebenszeit (z.B. Radical Dot) oder sie unterstützen Unternehmen dabei, zirkuläre Wertschöpfungsketten zu etablieren (z.B. Resourcify). Unternehmen, die eine Zusammenarbeit mit Start-ups in verschiedenen Phasen der Circular Economy anstreben, können Matching-Dienstleistungen wie die von EasyMatch beanspruchen.

Hier geht’s zur größeren Ansicht der Start-up Landscape