Aktuelle Events
KI für echte Nachhaltigkeit
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
Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International License (CC BY 4.0). Es steht allen frei, das Material in jedem Medium oder Format weiterzugeben, zu bearbeiten und zu veröffentlichen unter folgenden Bedingungen: Nötig sind 1) eine angemessene Urheber- und Rechteangabe, 2) ein Link zur Lizenz (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) und 3) eine Angabe, ob und welche Änderungen vorgenommen wurden.
Diese Artikel könnten Sie auch interessieren:
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).
Report: Quantencomputing
Wir sind Zeug*innen einer Transformation, die nicht nur die Tech-Branche nachhaltig beeinflussen wird: Quantencomputing und die dazugehörigen Start-ups haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten und Probleme lösen, grundlegend zu verändern.
Quantencomputing (QC) ist ein hochinnovatives Feld der Informatik und Physik, das die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um Datenverarbeitung und -analyse auf eine Weise zu leisten, die mit klassischen Computern nicht möglich ist. Während klassische Computer Informationen in Form von Bits verarbeiten, die entweder den Wert 0 oder 1 annehmen können, verwenden Quantencomputer Quantenbits oder Qubits. Diese Qubits können sich in einem Zustand der Überlagerung befinden, was bedeutet, dass sie gleichzeitig 0 und 1 darstellen können. Dies ermöglicht es Quantencomputern, komplexe Berechnungen viel schneller durchzuführen als ihre klassischen Pendants.
Herausforderungen
Trotz des enormen Potenzials stehen Forschende und Unternehmen vor vielen Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist die sog. Dekohärenz, ein Phänomen, bei dem die Quanteninformation durch Wechselwirkungen mit der Umgebung verloren geht. Um stabile und fehlerfreie Quantenberechnungen durchzuführen, müssen Qubits in einem kontrollierten Zustand gehalten werden, was technisch äußerst anspruchsvoll ist.
Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit. Während einige Prototypen von Quantencomputern bereits existieren, stellt der Bau von Systemen mit einer ausreichenden Anzahl von Qubits, um praktische Probleme zu lösen, eine erhebliche technische Herausforderung dar.
Trends
In den letzten Jahren ist ein zunehmender Fokus auf hybride Ansätze zu verzeichnen, bei denen Quantencomputer in Kombination mit klassischen Computern eingesetzt werden, um spezifische Probleme zu lösen. Diese hybriden Systeme nutzen die Stärken beider Technologien und bieten eine praktikable Lösung für viele aktuelle Herausforderungen.
Zudem ist eine wachsende Zusammenarbeit zwischen akademischen Institutionen, großen Tech-Unternehmen und Start-ups zu beobachten. Diese Partnerschaften sind entscheidend, um Wissen und Ressourcen zu bündeln und die Entwicklung von QC-Technologien voranzutreiben. Unternehmen wie IBM, Google oder Microsoft investieren erheblich in Quantenforschung und -entwicklung und bieten Plattformen für Entwickler*innen und Forschenden an, um ihre eigenen Quantenalgorithmen zu testen.
Ein weiterer Trend ist die zunehmende Verfügbarkeit von QC-Diensten über die Cloud. Unternehmen und Forschende können nun auf Quantencomputer zugreifen, ohne in teure Hardware investieren zu müssen. Dies senkt die Eintrittsbarrieren und ermöglicht es einer breiteren Palette von Nutzenden, die Möglichkeiten des QCs zu erkunden.
Die Rolle von Start-ups
Start-ups spielen hierbei mit neuen Ideen und Ansätzen eine entscheidende Rolle als Innovatoren und konzentrieren sich zumeist auf spezifische Anwendungen des QCs, sei es in der Materialwissenschaft, der Medikamentenentwicklung, der Lieferkettenlogistik oder der Optimierung komplexer Systeme u.a. in der Finanzwelt.
Die 2024 im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) veröffentlichte Studie „Quantencomputing – Markt, Zugang, Perspektiven“ zeigt: Die Zahl der Start-ups zur Entwicklung von Anwendungssoftware stieg in den letzten Jahren stetig, wobei hardwarespezifische Systemsoftware vorrangig von den Hardwareentwickler*innen selbst bereitgestellt wird. Entfielen im Zeitraum von 2002 bis 2018 weltweit noch rund 58 Prozent der kumulierten Gründungen auf Software- oder Service-zentrierte Start-ups und 42 Prozent auf Hardware- bzw. Komponenten-fokussierte Start-ups, waren es im Zeitraum 2018 bis 2022 rund 74 Prozent mit Fokus auf Software und Services sowie 26 Prozent mit Fokus auf Hardware und Komponenten.
Von weltweit über 150 Start-ups fokussiert sich dabei etwa ein Drittel auf die Entwicklung von Systemsoftware und zwei Drittel auf die Entwicklung von Anwendungssoftware. Deutschland belegt dabei mit knapp 20 Start-ups im Jahr 2023 Platz drei im internationalen Vergleich, hinter den USA und Kanada. Damit hat sich Deutschland als ein Hotspot für QC-Start-ups etabliert.
Deutsche QC-Start-ups mischen ganz vorne mit
Deutsche QC-Start-ups sind oft noch in der Entwicklungsphase, die Gründer*innen kommen meist aus Forschung und Wissenschaft, und ihre Geschäftsmodelle konzentrieren sich auf die Entwicklung und den Verkauf von Hardware, Mikroskopen oder Cloud-basierten QC-Diensten.
Als weltweit erstem Unternehmen ist es dem 2018 gegründeten Start-up kiutra, einem Spin-off der Technischen Universität München, gelungen, eine dauerhafte magnetische Kühlung für Temperaturen nahe des absoluten Nullpunkts zu entwickeln. Statt auf Quantencomputer oder QC-Software, setzen die Gründer Alexander Regnat, Jan Spallek, Tomek Schulz und Christian Pfleiderer auf vollautomatische, äußerst wartungsarme und gut skalierbare Kühlungslösungen, die den Betrieb von Quantentechnologien im industriellen Maßstab ermöglichen.
Eva Helmeth: Mutig neue Wege gehen
Eva Helmeth (44) ist die Gründerin und CEO von MON COURAGE – einer Naturkosmetikmarke, die Hautpflege für unterwegs neu denkt. Die Anthropologin und Heilpflanzenexpertin lebt als moderne Nomadin und reist um die Welt, um die besten pflanzlichen Wirkstoffe zu finden. Im Juni 2025 pitchte Eva in der TV-Show „Die Höhle der Löwen“ (DHDL). Mehr dazu im Interview.
Eva, was hat dich dazu bewogen, in der VOX-Gründer*innen-Show „Die Höhle der Löwen“ mitzumachen?
In meinem Freundeskreis hörte ich seit 2020: „Du musst deine Hautpflege-Sticks unbedingt bei DHDL vorstellen.“ Ich wollte mir damit aber Zeit lassen. So ein Format kann ein gewaltiger Katalysator sein. Es kann dich nach vorne katapultieren – oder dich überrollen, wenn du noch nicht bereit bist. Ich wusste, wenn ich diesen Schritt gehe, dann zum richtigen Zeitpunkt.
Wie hast du diesen für dich richtigen Zeitpunkt definiert?
Ich habe drei Jahre lang bewusst gewartet. Für mich war entscheidend, dass MON COURAGE kein reines Ideenprojekt mehr war, sondern auf eigenen Beinen steht. Ich wollte Erfahrungswerte mitbringen – in der Produktion, im Vertrieb, im Feedback der Kundinnen und Kunden. Der richtige Zeitpunkt hieß für mich konkret, getestete Produkte, etablierte Marketingkanäle und eine solide Lieferkette vorweisen zu können. Als all das stand, war klar: Jetzt oder nie – denn jetzt sind wir stabil genug, um eine Welle wie DHDL reiten zu können.
Wie war zu diesem Zeitpunkt deine Haltung zu DHDL?
Ich habe die Sendung vorher ehrlich gesagt nie geschaut. Es kursierten Geschichten von Durchbrüchen bis hin zu absoluten Pleiten. Ich habe es als Chance gesehen, meine Geschichte zu erzählen und damit einen Investor oder eine Investorin zu überzeugen der bzw. die wirklich zu MON COURAGE passt. Mir war klar, dass es im Fernsehen in erster Linie um Unterhaltung geht. Als Nomadin, die ihr Kosmetikunternehmen aufbaut während sie weltweit nach Rohstoffen sucht, habe ich genügend Geschichten auf Lager. Das hat mir geholfen, ganz ohne Erwartungsdruck in die Aufzeichnung zu gehen.
Was waren für dich die wichtigsten Learnings aus dem Bewerbungsprozess?
Ich war gerade auf den Philippinen auf der Suche nach passenden Kokosölproduzenten, als ich das erste Gespräch mit der Produktionsfirma führte. Nachdem ich bisher nur Ölraffinerien gefunden hatte, die teils schimmliges Kokosfleisch verarbeiteten, war ich kurz davor, die Suche abzubrechen. Doch plötzlich tat sich eine neue Fährte auf. Ich erzählte von dieser Odyssee – und sie waren begeistert.
Ich habe dabei vor allem eines gelernt: Menschen lieben echte Geschichten. Und die besten Geschichten entstehen nicht am Schreibtisch, sondern da draußen – bei echten Begegnungen, im echten Leben
Wie hast du dann die TV-Show bzw. Aufzeichnung erlebt?
Als die Zusage kam, war ich in einem kleinen Dorf in Sri Lanka. „Eva, du bist genommen. Hast du nächsten Mittwoch Zeit?“ Drei Tage später landete ich in Deutschland – und hatte so gut wie keine Zeit zur Vorbereitung. Aber vielleicht war genau das mein Glück: Mein Pitch war dadurch pur, lebendig, ungefiltert. Ich hatte richtig Lust auf den Dreh. Die Interviews backstage waren ein schöner Auftakt, die Aufregung hinter dem Tor unvergesslich. Als ich dann vor den Löwen stand, war ich fokussiert und klar. Sie waren wirklich sehr höflich und interessiert, kein Gebrüll, kein Zerfleischen – vielleicht doch eher Stubentiger?
Einige „Löwen“ haben deinen Lebensstil als Nomadin infrage gestellt. Wie lässt sich denn ein wachsendes Unternehmen führen, wenn du selbst in der Welt unterwegs bist?
Ich verstehe den Reflex – klassische Unternehmensführung sieht anders aus. Aber MON COURAGE ist kein klassisches Unternehmen. Unser ganzes Konzept basiert auf echter Verbindung: zu den Menschen, die unsere Rohstoffe anbauen, und zu den Kundinnen und Kunden, die unsere Produkte nutzen. Gerade weil ich unterwegs bin, lerne ich die Menschen kennen, die hinter unseren Zutaten stehen. Ich sehe, unter welchen Bedingungen produziert wird, kann direkt und fair einkaufen, neue Ideen entwickeln und Innovationen frühzeitig aufspüren.
Remote zu arbeiten heißt nicht, abwesend zu sein. Im Gegenteil: Ich bin im täglichen Austausch mit meinem Team, wir arbeiten digital und gleichzeitig sehr eng zusammen. Mein Lebensstil erfordert klare Kommunikation, Vertrauen und Teamkolleginnen, die diese Freiheit schätzen. Aber genau das ist ja MON COURAGE: mutig neue Wege gehen.
EU AI Act: Status quo
Recht für Gründer*innen: der EU AI Act. Wo stehen wir in Sachen Umsetzung? Was Gründer*innen und Start-ups jetzt wissen müssen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern prägt schon heute Geschäftsmodelle, Investitionsentscheidungen und die Arbeitswelt. Mit der europäischen KI-Verordnung (EU AI Act, im Folgenden AI Act) wurde im Frühjahr 2024 der weltweit erste umfassende Rechtsrahmen für den Einsatz von KI verabschiedet. Inzwischen sind die ersten Regelungen in Kraft getreten. Für Gründer*innen und Start-ups bedeutet das nicht nur zusätzliche Pflichten, sondern auch Chancen, sofern sie sich rechtzeitig vorbereiten.
Überblick: Der AI Act
Die Verordnung folgt einem risikobasierten Ansatz: Je höher das Risiko für Grundrechte oder Sicherheit, desto strenger die Anforderungen. Auf der untersten Stufe stehen KI-Systeme, die keinerlei Vorgaben erfüllen müssen, solange sie nicht in verbotene Anwendungsfälle fallen. An der Spitze der Regulierungspyramide befinden sich die sogenannten HochrisikoSysteme, also etwa Anwendungen in der medizinischen Diagnostik, in kritischer Infrastruktur oder bei biometrischen Verfahren. Viele Tools aus dem HR-Bereich fallen darunter.
Daneben bestehen besondere Pflichten für sogenannte Generative KI beziehungsweise General Purpose AI, eingeführt, also große Modelle, die viele Anwendungen treiben und „systemische Risiken“ entfalten können.
Wichtig ist zu wissen, dass die Vorgaben schrittweise gelten. Bereits seit dem 2. Februar 2025 sind bestimmte Praktiken ausdrücklich verboten – zum Beispiel das Social Scoring von Bürger*innen, die flächendeckende Emotionserkennung in Schulen oder am Arbeitsplatz sowie das unkontrollierte Sammeln biometrischer Daten. Wer damit noch experimentiert, bewegt sich schon jetzt im rechtswidrigen Raum.
Seit dem 2. August 2025 gelten außerdem die ersten Pflichten für Anbieter*innen von generativen Modellen. Sie müssen unter anderem Transparenzberichte veröffentlichen und Angaben zu den verwendeten Trainingsdaten machen. Für Modelle, die bereits vor Inkrafttreten am Markt waren, gibt es eine Übergangsfrist bis 2027. Für viele Unternehmen, die solche Modelle nutzen oder in Produkte einbetten, bedeutet das, genau hinzuschauen, welche Informationen von den Modellanbieter*innen zur Verfügung gestellt werden. Sonst können eigene Transparenzpflichten womöglich nicht erfüllt werden.
Noch weiter in der Zukunft liegen die Vorschriften für Hochrisiko-Systeme. Diese greifen ab 2. August 2026 und verlangen ein umfassendes Risikomanagement, eine strenge Qualität der Trainingsdaten, eine lückenlose Protokollierung und eine Konformitätsbewertung, bevor ein Produkt überhaupt in Verkehr gebracht werden darf. Für Hochrisiko-KI, die in ohnehin streng regulierten Produkten steckt, zum Beispiel in Medizinprodukten, gilt eine verlängerte Frist bis 2027.
Konformitätsbewertung heißt vor allem Risikobewertung, welche die Anbieter*innen oder Betreiber*innen selbst durchführen müssen. Eine solche „regulierte Selbstregulierung“ ist ein klassisches Merkmal einer solchen klassischen Produktregulierung und Marktüberwachung.
Was fehlt? Guidance und Governance
Noch herrscht allerdings an vielen Stellen Unsicherheit. Zwar hat die EU-Kommission schon erste Leitlinien veröffentlicht, etwa zur Definition von KI-Systemen oder zu den verbotenen Praktiken. Auch für Anbieter*innen generativer KI gibt es inzwischen ein detailliertes Dokumentationsmuster. Noch fehlen allerdings die angekündigten Handreichungen für die Einstufung und Risikobewertung von Hochrisiko-Systemen, die bis Februar 2026 folgen und praktische Beispiele enthalten sollen. Bis dahin bleibt nur, sich für die Bewertung an bestehenden internationalen Standards zu orientieren, zum Beispiel an den Normungsprojekten der Europäischen Komitees für Normung und für elektrotechnische Normung.
Auf Unionsebene entstehen parallel die neuen Governance-Strukturen. Das AI Office innerhalb der Kommission ist bereits aktiv und koordiniert die Umsetzung. Das AI Board, ein Gremium der Mitgliedstaaten, tagt regelmäßig und stimmt Vorgehensweisen ab. Ein wissenschaftliches Panel unabhängiger Expert*innen wurde im Frühjahr eingerichtet, und das Advisory Forum, das die Perspektive von Unternehmen und Zivilgesellschaft einbringen soll, befindet sich gerade in der Bewerbungsphase. Auch die geplante EU-Datenbank für Hochrisiko-Systeme existiert bisher nur auf dem Papier. Ab 2026 müssen Anbieter*innen ihre Systeme dort registrieren; die Plattform selbst wird jedoch gerade erst aufgebaut.
Und wo steht Deutschland?
Auch hierzulande hakt es noch etwas. Eigentlich hätten die Mitgliedstaaten bis 2. August 2025 ihre Marktüberwachungsbehörden benennen müssen. Ein Entwurf für das deutsche Umsetzungsgesetz sieht die Bundesnetzagentur als zentrale Aufsicht vor, doch die formale Benennung ist noch nicht erfolgt. Klar ist, dass die Bundesnetzagentur die Rolle der Notifizierungsbehörde übernimmt, also für die Anerkennung von Konformitätsbewertungsstellen zuständig ist. Zudem entsteht dort ein Kompetenzzentrum für KI, das die Arbeit von Bund und Ländern koordinieren soll.
Reallabore
Ein Bereich, der für KI-Entwickler*innen besonders interessant ist, sind KI-Reallabore, also sichere Testumgebungen, in denen neue Anwendungen unter Aufsicht erprobt und darauf geprüft werden können, ob sie den rechtlichen Rahmen einhalten. Bis zum Sommer 2026 müssen die Mitgliedstaaten mindestens ein solches Reallabor einrichten. Deutschland hat im Mai 2025 ein erstes Pilotprojekt in Hessen gestartet, gemeinsam mit der Bundesnetzagentur und der Bundesdatenschutzbeauftragten. Hier werden reale Unternehmensfälle durchgespielt, um Abläufe und Bedarfe besser zu verstehen. Solche Projekte können eine wertvolle Möglichkeit sein, mit den Aufsichtsbehörden auf Augenhöhe ins Gespräch zu kommen.
Reaktionen
Der AI Act wird zwar kritisch diskutiert, im Grundsatz aber breit akzeptiert. Gerichtliche Klagen direkt gegen die Verordnung gibt es bislang nicht. In der juristischen Literatur überwiegt die Zustimmung zur Zielrichtung. Kritisiert werden vor allem die Komplexität und die noch offenen Fragen bei der praktischen Umsetzung. Streitpunkte finden sich eher außerhalb der Verordnung bei der Frage, ob Trainingsdaten urheberrechtlich geschützt sind oder wie personenbezogene Daten für KI genutzt werden dürfen.
Die Industrie zeigt ein gemischtes Bild. Viele große Anbieter*innen – von Google über OpenAI bis Mistral – haben einen freiwilligen Verhaltenskodex unterzeichnet. Andere, wie etwa Meta, haben sich bewusst dagegen entschieden. Man muss sich also darauf einstellen, dass je nach Anbieter*in sehr unterschiedliche Informationen und Compliance-Nachweise verfügbar sind.
Andererseits wirkt der AI Act bereits am Markt. In öffentlichen Ausschreibungen tauchen Modellklauseln auf, die auf die KI-Verordnung Bezug nehmen. Investor*innen fragen verstärkt nach Compliance-Prozessen, und Unternehmen beginnen, interne Strukturen für Risikomanagement und Dokumentation aufzubauen.
Im Vergleich zu Europa gibt es in den USA bislang nur freiwillige Standards. Die dort bei der Entwicklung und Anwendung von KI (angeblich) vorherrschende größere Freiheit wird zwar viel gerühmt. Einzelne Bundesstaaten wie Colorado arbeiten allerdings an eigenen regulierenden Gesetzen, die ab 2026 greifen sollen. Vielleicht ist es also ein Vorteil, dass europäische Start-ups früh Erfahrungen in einem regulierten Markt sammeln können.
Fazit
Der AI Act entfaltet bereits jetzt Wirkung, auch wenn viele Details erst in den kommenden Monaten geklärt werden. Daher gilt es, nicht abzuwarten, sondern jetzt eine eigene Roadmap zu entwickeln. Wer früh Prozesse für Risikomanagement, Transparenz und Governance etabliert, wird nicht nur rechtlich auf der sicheren Seite sein, sondern auch Vertrauen bei Kund*innen und Investor*innen gewinnen.
Die EU hat ein klares Signal gesetzt: KI soll innovativ sein, aber auch sicher und vertrauenswürdig. Für Start-ups ist das eine Herausforderung – aber auch eine Chance, sich von Anfang an professionell aufzustellen und den Markt aktiv mitzugestalten.
Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig und betreibt seit 2018 mit DATA LAW COUNSEL seine eigene Rechtsberatung im Raum München
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.
Zeit für ein neues Leistungsnarrativ
Warum wir Ambitionen neu denken müssen. Ein Kommentar von Benedikt Sons, Co-Founder und CEO der Cansativa Group.
In Deutschland ist Leistung ein stilles Versprechen. Man bringt sie, spricht aber selten darüber. Wer es doch tut, wird schnell als selbstverliebt, unsolidarisch oder toxisch abgestempelt. Ambition? Gilt bei uns oft als Ego-Trip.
Dabei trifft genau das Gegenteil zu: Ambitionen sind der Motor des Fortschritts. Will heißen – ohne Ambitionen treten wir auf der Stelle. Können wir uns das, können wir uns ein Denken, dass Leistung ein Ego-Trip ist, heute noch erlauben? In einer Zeit, die von multiplen geopolitischen Spannungen geprägt ist?
Wir diskutieren über die Vier-Tage-Woche. Obwohl wir international an Boden verlieren und andere Länder Tempo machen, Innovation finanzieren und mutig skalieren. Deutschland? Spricht über „Entschleunigung“ und über Work-Life-Balance als übergeordnetes Ziel. Dabei geht es meiner Meinung nach nicht um weniger Arbeit, sondern um die Frage: Wofür lohnt es sich, Leistung zu bringen – und wie schaffen wir es, das Beste aus Menschen herauszuholen, ohne sie zu verheizen?
Also: Wie kommen wir da hin, dass sich Leistung wieder gut anfühlt?
Leistung: Zwischen Burnout-Mythos und Selbstoptimierungswahn
Das gegenwärtige Leistungsbild pendelt zwischen zwei Polen: Auf der einen Seite der ausgebrannte Consultant, der sein Leben für ein Projekt opfert. Auf der anderen Seite die Influencer-Ästhetik, in der jeder Tag „High Performance“ verspricht, solange die richtige Morgenroutine stimmt.
Beides ist Unsinn. Beides ist egozentriert. Beides ignoriert, worum es wirklich geht: Leistung als kollektives Ziel, als Ausdruck von Sinn, von Teamgeist, von etwas, das größer ist als man selbst. Wenn wir es schaffen, Leistung als etwas Verbindendes zu begreifen, als Teamgedanken – nicht als Konkurrenz –, dann entsteht neben Erfolg auch Identifikation.
Ambitionen sind kein Makel – sie sind Orientierung
Wir müssen wieder lernen, uns mit ambitioniertem Handeln zu identifizieren. Deutschland ist ein Land voller Talente – aber oft auch voller Zweifel. Was fehlt, ist ein klarer Rahmen: Wo wollen wir hin? Wer sind unsere Vorbilder? Und warum lohnt es sich überhaupt, den Sprint aufzunehmen?
Diese Fragen betreffen unser gesamtes Wirtschaftsverständnis. Wir brauchen mehr Mut, klare Ziele zu formulieren. Und wir brauchen den Willen, sie offen zu verfolgen.
Start-up-Kultur: Hardcore oder Heilsbringer?
Start-ups sind Meister darin, ein klares, übergeordnetes Ziel zu formulieren – und mit dem unerschütterlichen Antrieb einer Rakete arbeiten sie gerade zu Beginn mit vollem Schub darauf hin. Gleichzeitig sind Start-ups der Inbegriff von Überforderung: lange Tage, kurze Nächte, wenig Absicherung. Manche glorifizieren diesen Zustand, andere verdammen ihn. Die Wahrheit ist: Start-up ist ein Überlebenskampf, aber auch eine Schule für Fokus, Disziplin und Priorisierung. Mein alter Physiklehrer sagte: „Leistung ist Arbeit pro Zeit.“ Und genau darum geht es. Nicht um den Dauer-Hustle, sondern um kluge, fokussierte Arbeit.
Daher braucht die deutsche Wirtschaft ein Ökosystem, das Hochleistung fördert – ohne Burnout zu belohnen. In dem man mit hoher Schlagzahl arbeitet, aber nicht daran zerbricht. Studien zeigen: Ja, die Belastung im Start-up-Sektor ist hoch – längere Arbeitszeiten, geringere Gehälter, weniger Sicherheit. Besonders Frauen sind oft benachteiligt.
Aber: Die Offenheit für neue Arbeitsmodelle ist ebenfalls höher. Viele Start-ups bieten flexiblere Strukturen, Homeoffice, Fokus-Zeiten, Purpose-getriebenes Arbeiten – also eine Umgebung, die mehr bietet als den klassischen „9-to-5“-Job. Damit machen sie einen entscheidenden Unterschied gegenüber Traditionsunternehmen, die eher auf feste Arbeitszeiten und Bürokultur setzen.
Innovation braucht Raum, kein Sicherheitsdenken
Apropos Traditionsunternehmen: Ich glaube, dass in einem überregulierten Ökosystem die Innovation auf der Strecke bleibt. Wer bei jedem Schritt Angst vor Fehlern hat, wird keine Risiken eingehen. Doch Innovation ohne Risiko gibt es nicht. Unternehmen, die keine Fehler machen wollen, machen auch keine Fortschritte.
Hier ist ein Umdenken gefragt – auch politisch. Wer heute in Deutschland ein Unternehmen gründet, sieht sich mit einer Bürokratie konfrontiert, die oft mehr lähmt als schützt. Gleichzeitig verlieren wir im internationalen Wettbewerb – weil andere Länder schneller, pragmatischer und technologieoffener agieren. Innovation verlangt Raum, Geschwindigkeit – und eine Kultur für Gründer*innen und Investor*innen, in der sie schnell skalieren können.
Europas Chance: Der Weg der Qualität
Der Inbegriff für schnelles Skalieren sind China und die USA. Während China auf Masse setzt und die USA auf Kommerzialisierung, hat Europa die Chance, einen eigenen Weg zu gehen: mit Qualität und gesellschaftlicher Einheit als Alleinstellungsmerkmal. Europa ist eine der wenigen Regionen, in der wirtschaftlicher Erfolg mit sozialer Verantwortung verbunden wird. Wir haben Zugang zu Spitzenforschung, zu klugen Köpfen, zu funktionierenden Institutionen. Was uns fehlt, ist der Mut zur schnellen Umsetzung.
Wir brauchen mehr Kommerzialisierung, ohne unsere Werte zu verlieren. Wir brauchen mehr Tempo, ohne Menschen zu überfordern. Und wir benötigen ein neues Narrativ, das Leistung nicht als toxisch, sondern als Teil einer starken Gesellschaft begreift.
Warum der Leistungsanspruch tief im Unternehmen verankert sein muss
Mehr Tempo, kluge Köpfe, ein Team: Wie gut dieser Dreiklang für mehr Leistung funktioniert, zeigt die Geschichte von Cansativa selbst. 2017 mit wenig Kapital gegründet, haben mein Bruder Jakob und ich früh auf Geschwindigkeit und Umsetzung gesetzt. Während andere noch in Businessplänen dachten, organisierten wir die ersten Importe von Medizinalcannabis, navigierten durch eine regulatorisch hochkomplexe Landschaft und bauten eine Plattform auf, die heute Marktführer in Deutschland ist.
Dass wir vom Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) den Zuschlag für die Distribution von in Deutschland angebautem Cannabis erhielten, war kein Zufall, sondern Ergebnis von Expertise, strategischer Schärfe und kompromissloser Arbeit. Inzwischen haben wir über 2500 B2B-Kund*innen, ein eigenes Produktportfolio, ein starkes Partnerschaftsnetzwerk und wachsen mit jeder regulatorischen Veränderung weiter. Nicht weil wir Glück hatten, sondern weil wir Leistung als Haltung verstehen.
Ambition braucht Anerkennung
Deshalb fordere ich: Deutschland muss lernen, Ambitionen nicht zu fürchten, sondern zu fördern. Denn wer Leistung immer nur mit Egoismus, Selbstausbeutung oder Ellenbogenmentalität gleichsetzt, nimmt sich die Chance auf echten Fortschritt. Leistung ist kein Selbstzweck – sie ist ein Beitrag zum Wirtschaftswachstum Europas. Sie ist Ausdruck von Haltung, Verantwortung und dem Willen, Dinge besser zu machen. Gefragt ist ein gesellschaftliches Klima, in dem es willkommen ist, Großes zu wollen. Und in dem diejenigen, die sich anstrengen, auch Rückenwind bekommen – nicht Gegenwind.
Unser Unternehmen ist nur ein Beispiel dafür, was möglich ist, wenn Menschen Verantwortung übernehmen und mit einem klaren Ziel handeln. Der Erfolg ist kein Zufall, sondern das Ergebnis einer gelebten Leistungskultur, die nicht auf Kontrolle, sondern auf Klarheit basiert. Und auf dem Mut weiterzumachen, gerade wenn der Weg steinig ist.
Es ist Zeit, dass wir in Deutschland – und in Europa – ein neues Kapitel aufschlagen. Eines, in dem Ambition der Antrieb ist, in dem Leistung nicht verdächtig, sondern wertvoll ist. Und in dem wir verstehen: Zukunft entsteht dort, wo Menschen nicht fragen, was gerade bequem, sondern was möglich ist.
Was Unternehmen über KI-Agenten wissen müssen
Künstliche Intelligenz in Form autonomer Agenten gewinnt rasant an Bedeutung. Doch wie arbeiten diese KI-Agenten? Was ist bei der Umsetzung zu beachten? Hier gibt's die Antworten.
Die Idee, dass autonome Systeme eng mit Menschen zusammenarbeiten und sie gezielt unterstützen, ist keine Vision mehr, sondern Realität. Während bisher eine umfassende Problemlösungskompetenz im Hintergrund fehlte, bringen KI-Agenten genau diese Fähigkeit mit und übernehmen zunehmend vielfältige Aufgaben in der Arbeitswelt. Wir erklären, was Unternehmen über KI-Agenten wissen müssen.
Was sind KI-Agenten und auf welcher Technologie basieren sie?
KI-Agenten sind Softwaresysteme, die eigenständig Aufgaben ausführen, aus Erfahrungen lernen und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren. Ihr Ziel ist es, Aufgaben autonom zu lösen, ohne dass ein kontinuierliches menschliches Eingreifen notwendig ist. Im Unterschied zu herkömmlichen Automatisierungslösungen bewältigen KI-Agenten selbst komplexe Anforderungen, indem sie sich an neue Bedingungen anpassen. Auch werden sie im Gegensatz zu universellen LLMs in der Regel fein abgestimmt, um Relevanz und Datenschutz zu gewährleisten. Sinnvoll ist eine kontextbezogene Architektur, die kausale KI, Document AI und multimodale Logik kombiniert und damit optimal auf geschäftliche Anwendungsfälle zugeschnitten ist.
In welchen Bereichen der Arbeitswelt entfalten KI-Agenten ihr Potenzial?
KI-Agenten finden in nahezu allen Unternehmensbereichen Einsatzmöglichkeiten – von der Beantwortung einfacher Anfragen bis hin zur Steuerung komplexer Prozesse. Eingebettet in CRM-Plattformen analysieren sie riesige Datenmengen, die Unternehmen manuell nicht mehr auswerten können. Anstatt die Ergebnisse lediglich zu präsentieren oder Kontakte nach Prioritäten zu sortieren, qualifizieren KI-Agenten auch noch automatisch Leads, schlagen passende Angebote vor und beantworten Kundenanfragen. Oder anders formuliert: Während herkömmliche Tools in der Regel auf statischen Wenn-dann-Regeln basieren, führt die neue Generation hyperpersonalisierte Aktionen nahezu in Echtzeit aus. Diese Entwicklung entlastet Mitarbeiter von Routineaufgaben und gibt ihnen Raum, sich auf strategisch wichtige Aufgaben zu konzentrieren. Unternehmen wiederum können ohne großen Aufwand Tausende von Kunden individuell betreuen.
Werden KI-Agenten den Arbeitsmarkt verändern?
Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten. Es entstehen durch den verstärkten Einsatz von KI-Lösungen neue Berufsfelder – insbesondere bei der Entwicklung, Integration und Wartung solcher Agentensysteme werden qualifizierte Fachkräfte benötigt. Gleichzeitig stellt sich die Herausforderung, bestehende Mitarbeitende gezielt im Umgang mit diesen Technologien weiterzubilden und deren digitale Kompetenzen auszubauen. Eines muss klar sein: Das Ziel von KI-Agenten ist es nicht, menschliche Arbeitskraft zu ersetzen, sondern deren Fähigkeiten zu erweitern. Mitarbeitende können sich somit stärker auf komplexe Kundeninteraktionen oder die Entwicklung innovativer Kampagnen konzentrieren, während ihnen die KI zur Hand geht.
Worauf müssen Unternehmen bei der Auswahl von KI-Agenten-Lösungen achten?
In erster Linie benötigen sie eine digital ausgereifte Umgebung mit einheitlichen Datenformaten, optimierten Prozessen und regelbasierten Automatisierungen, um den ROI steigern zu können. Anschließend müssen sie sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen und sensible Kund*innendaten optimal geschützt sind. Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen sind ebenfalls essenziell, um das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitenden nicht zu gefährden. Auf technischer Seite ist eine interoperable Lösung notwendig, die sich so nahtlos wie möglich in die bestehende IT-Umgebung integrieren lässt. Zu den weiteren Aspekten zählen die Priorisierung der kontextuellen Abstimmung, da Agenten geschäftsspezifische Arbeitsabläufe und Datenformate verstehen müssen, sowie die Nutzung eines Federated-Model-Ansatzes statt einheitlicher LLM-Frameworks, um Effizienz, Erklärbarkeit und Kosten zu optimieren.
Wie binden Unternehmen ihre Mitarbeitenden am besten ein?
Zunächst einmal ist ein grundlegendes Change Management erforderlich. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen verstehen, dass die KI ihnen nicht die Arbeit wegnimmt, sondern sie unterstützen soll. Sinnvoll ist auch ein Low-Code-Ansatz: Maßgeschneiderte KI-Applikationen und automatisierte Workflows steigern die Arbeitseffizienz in Abteilungen um ein Vielfaches – sogar Mini-Anwendungen, die lediglich einfache Aufgaben übernehmen. Jedoch können zentrale IT-Abteilungen, die mit Entwicklungsanfragen aus verschiedenen Abteilungen überhäuft werden, diese kaum bewältigen. Mit einer Low-Code-Application-Plattform (LCAP) können auch Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse einfache KI-Anwendungen selbst erstellen. Möglich machen das einfache Drag-and-Drop-Optionen und vorgebaute Module, die je nach Wunsch kombinierbar sind.
Fazit
KI-Agenten sind als kollaborative Partner zu verstehen, nicht als Ersatz für den Menschen. Künftig werden wir eine Multi-Agent Collaboration sehen. Hierbei übernehmen verschiedene KI-Agenten jeweils Spezialaufgaben und koordinieren sich untereinander, um selbst die komplexesten Herausforderungen effizient zu lösen.
Der Autor Sridhar Iyengar ist Managing Director von Zoho Europe.
fünfeinhalb Funksysteme: Echtzeit-WLAN für die Industrie
Das 2023 als Ausgründung aus der TU Dresden gegründete Start-up fünfeinhalb Funksysteme stellt mit BlitzFunk eine 5G-Alternative für industrielle Anwendungen vor.
Die Einführung des Mobilfunkstandards 5G sollte die drahtlose Kommunikation nicht nur für den Consumer-Markt revolutionieren, sondern auch den Weg hin zur Industrie 4.0 mit vollvernetzten, intelligenten Fabriken ebnen. Doch bis heute können kommerzielle 5G- sowie zahlreiche WLAN-Systeme die Echtzeitanforderungen industrieller Anforderungen meist nicht erfüllen: Verzögerungen in der Datenübertragung (Latenzen) führen zu oft zu Systemstopps und Ausfällen ganzer Anlagen. Das Dresdner Start-up fünfeinhalb Funksysteme GmbH hat es sich zum Ziel gesetzt, dies zu ändern. Mit BlitzFunk, einem Echtzeit-WLAN-System mit berechenbaren Latenz-Garantien sowie latenzfreiem Roaming, ist ihm dies gelungen.
Fünfeinhalb Funksysteme wurde 2023 als Ausgründung aus der TU Dresden gegründet, mit dem Ziel, die nicht eingehaltenen Versprechen des Mobilfunkstandards 5G einzulösen und für Anwendungen im industriellen Umfeld nutzbar zu machen. Dafür hat das fünfköpfige Gründerteam rund um Geschäftsführer Dr. Lucas Scheuvens BlitzFunk entwickelt. Das Funksystem – bestehend aus Access Points und Clients – ist so konzipiert, dass es als eine koordinierte Einheit agiert. Die Anwendergeräte (Maschinen, Steuerungen oder Sensoren) werden über Ethernet mit dem System verbunden.
Latenzfreies Roaming ohne Unterbrechung
Einen der größten USPs des Funksystems fasst Dr. Lucas Scheuvens wie folgt zusammen: „Bei einem klassischen Roaming-Prozess, der in räumlich größeren Netzwerken immer nötig ist, ist der Client jeweils mit nur einem Access Point verbunden. Bevor er dessen Reichweite verlässt, muss er mit dem nächsten Access Point verknüpft werden. Das heißt, dass dort die Verbindung zum ersten Access Point ab- und zum nächsten Access Point neu wieder aufgebaut wird. Verschiedene Lösungen können dies zwar besonders schnell, aber es gibt immer einen zeitlichen Break. Bei Blitzfunk ist das nicht so, da unsere Access Points sich koordinieren und somit latenzfreies Roaming garantieren. Dabei koordinieren sie sich im Hintergrund automatisch so, dass sie sich nicht gegenseitig stören. Da das Roaming im BlitzFunk-System keinerlei negative Auswirkungen hat, entfällt auch die aufwendige und kostenintensive Funknetzplanung.“
Entwickelt für die Anforderungen der Industrie 4.0
BlitzFunk garantiert eine schnelle Datenübertragung – selbst bei mehreren verbundenen Geräten (Clients): Für 99,9999 Prozent aller Sendeversuche liegt die Latenz – so das Unternehmen – nachweislich bei maximal 2 × (N + 1) Millisekunden, wobei N die Anzahl der gleichzeitig aktiven Geräte ist – und das bei maximaler Ethernet-Framegröße von 1500 Bytes. Ein einzelner Client im System hat demnach eine garantierte Latenz von 4 Millisekunden, bei zehn Clients sind demnach 22 Millisekunden erwartbar, usw. Diese Garantie gilt auch für den Roaming-Fall, was vollständig unterbrechungsfreie Datenverbindungen für anspruchsvollste Industrie-Anwendungen ermöglicht.
Doch das Funksystem hat noch weitere Vorteile: es verhält sich wie ein verteilter Ethernet-Switch und bietet somit Plug&Play-Kompatibilität mit allen Ethernet-basierten Protokollen, inklusive Profinet, Profisafe, EtherNet/IP, CIP Safety und MQTT. Dazu kommen seine einfache Inbetriebnahme und Verwaltung über einen Webbrowser, was beides ohne spezielle technische Kenntnisse möglich ist. Ein weiterer Pluspunkt ist das eingebaute Troubleshooting, dank dem sich das Funksystem als Fehlerquelle eindeutig identifizieren (z.B. bei Überlastung) oder ausschließen lässt. Nicht zuletzt punktet das Funksystem auch in Bezug auf die Security mit geräteindividueller, quantensicherer Verschlüsselung sowie Authentifizierung.
Gemacht für mobile Anwendungen in der Logistik und Fertigungsbranche
Fünfeinhalb Funksysteme richtet sich insbesondere an Hersteller bzw. Systemintegratoren, die eine mobile Vernetzung ihrer Maschinen benötigen, die genauso zuverlässig funktioniert wie eine Kabelverbindung. Scheuvens erklärt dazu: „Obwohl sich mit BlitzFunk auch existierende Kabelinstallationen ersetzen lassen, ist das nicht unser Hauptanspruch. Konzipiert wurde das System hauptsächlich für Einsatzszenarien in der Fertigung, die mobile Roboter oder Fahrzeuge umfassen. Aber auch für Schlittensysteme und rotierende Elemente ist BlitzFunk geeignet – bzw. generell überall dort, wo Kabel stören oder technisch nicht sinnvoll einsetzbar sind“. Zu den zahlreichen, bereits erfolgreich durchgeführten Projekten zählen Vernetzungen von Schweißrobotern, Deckenkränen und fahrerlosen Transportfahrzeugen – sowohl im Safety- als auch Non-Safety-Bereich.
Blick in die Zukunft: Noch mehr Leistung
Gefragt nach einem Blick in die Zukunft des Unternehmens antwortet Scheuvens: „Aktuell basiert BlitzFunk auf klassischen, für den breiten Massenmarkt konzipierten Standard-Komponenten. Das macht die Lösung sofort und mit einem großen Mehrwert gegenüber anderen Systemen einsetzbar, demonstriert aber nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist. Aktuell arbeiten wir an einem komplett integrierten Echtzeit-WLAN-System, das dann selbst BlitzFunk in den Kategorien Größe, Anzahl der gleichzeitig unterstützten Geräte, Zuverlässigkeit, Latenz und Energieverbrauch noch jeweils um den Faktor zwei bis zehn verbessern kann. Wir freuen uns auf die Reise!“
Digitaler Vorreiter: Wie Bootsschule1 die Sportboot-Ausbildung umkrempelt
Bootsschule1 überzeugt mit SmartLearn™-Plattform, All‑Inclusive‑Paketen, 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 Multiple‑Choice‑Fragentrainer, 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.
All‑Inclusive‑Angebot statt versteckter Kosten
Ein echtes Alleinstellungsmerkmal ist das All‑Inclusive‑Versprechen. 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 1:1‑Betreuung. Ergänzt wird das Ganze durch ein freiwilliges Exkurs‑Paket 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 Exkurs‑Paket. Durch Aktionen mit Rabattcodes lässt sich die Summe weiter reduzieren – ohne unerwartete Zusatzkosten. Transparenz ist hier Programm.
Risikofrei dank Geld‑zurück‑Garantie
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 Theorie‑Teil 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 SRC‑Funkschein wird mit gleicher SmartLearn™‑Plattform vorbereitet – inklusive Online‑Training 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 3D‑Animationen sowie CGI‑Effekten 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 All‑Inclusive‑Pakete inklusive 1:1‑Betreuung, 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.
Wie digitale Unternehmen Alltagsprobleme systematisch lösen – Ein Blick auf Parkos
Parkos zeigt, wie ein digitales Unternehmen Herausforderungen beim Flughafenparken meistert.
Es gibt sie überall, diese kleinen alltäglichen Ärgernisse, die erst einmal banal erscheinen, im Alltag aber schnell zu echten Zeitfressern und Stressquellen werden können. Die Parkplatzsuche an Flughäfen gehört dazu – gerade in stark frequentierten Städten, wo jeder Parkplatz ein kostbares Gut ist. Genau hier setzt Parkos an, ein digitales Unternehmen mit Start-up-Wurzeln, das seit über einem Jahrzehnt den Markt für Parkplatzvermittlung revolutioniert. Parkos.de macht es möglich, entspannt einen Parkplatz zu buchen und so lästige Suchfahrten zu vermeiden.
Vom Alltagsproblem zur digitalen Lösung
Das Beispiel der Parkplatzsuche zeigt exemplarisch, wie digitale Unternehmen Alltagsprobleme systematisch angehen. Nicht immer ist es die große Innovation, die den Markt verändert, sondern die konsequente und nutzerzentrierte Verbesserung bestehender Prozesse. Die Gründer von Parkos erkannten früh, dass der Prozess des Parkplatzfindens in der Nähe von Flughäfen ineffizient und für Reisende oft belastend ist. Überfüllte Parkplätze, lange Fußwege oder teure Kurzzeitangebote waren die Regel.
Diese Herausforderungen boten die perfekte Ausgangslage für eine digitale Plattform, die Anbieter von Parkplätzen und Kunden unkompliziert zusammenbringt. Dabei geht es nicht nur um die reine Vermittlung, sondern um Transparenz, Vergleichbarkeit und Nutzerfreundlichkeit. Das ist der Kern der Plattformökonomie, die heute zahlreiche Branchen prägt – von der Mobilität über die Gastronomie bis hin zum Einzelhandel.
Parkos als Beispiel für Plattformökonomie
Plattformen funktionieren nach dem Prinzip, Angebot und Nachfrage in einem digitalen Marktplatz zu verknüpfen. Für Parkos bedeutet das: Parkplätze von verschiedensten Anbietern – private Parkflächen, Hotels, bewachte Parkhäuser – werden auf einer übersichtlichen Website zusammengeführt. Kunden können Preise, Entfernung zum Flughafen und Bewertungen vergleichen. Die Buchung erfolgt direkt online, oft mit flexiblen Stornierungsbedingungen.
Dieser transparente und einfache Zugang löst ein grundlegendes Problem: Wer kennt schon die besten Parkmöglichkeiten in Flughafennähe? Vorbei sind die Zeiten der langen Suchfahrten und Unsicherheiten. Eine entsprechende Plattform steigert nicht nur die Effizienz, sondern reduziert durch die bessere Planung auch den Stress für Reisende.
Interessant ist dabei auch, dass das Unternehmen selbst kein Parkplatzbetreiber ist. Das Unternehmen agiert als Vermittler – und zeigt damit, wie wichtig digitale Infrastruktur und Vertrauensbildung für moderne Geschäftsmodelle sind. Die Nutzerbewertungen auf der Plattform tragen dazu bei, das Angebot ständig zu verbessern.
Technologie als Enabler für bessere Nutzererfahrung
Ein weiterer wichtiger Baustein im Erfolg ist der gezielte Einsatz von Technologie. Eine übersichtliche Website, eine mobile App und einfache Bezahlmethoden sind heute Standard, doch wie diese Tools eingesetzt werden, macht den Unterschied. Die Plattform bietet nicht nur Such- und Buchungsmöglichkeiten, sondern auch Informationen zu Services wie Shuttle-Bussen, Öffnungszeiten und Sicherheitsstandards der Parkplätze.
Die Integration von Kundenbewertungen schafft eine soziale Kontrollinstanz, die Vertrauen aufbaut. So können Nutzer anhand von Erfahrungen anderer Reisender einschätzen, ob ein Parkplatz ihren Erwartungen entspricht. Dieses Feedback wird von Unternehmen genutzt, um Anbieter zu prüfen und kontinuierlich zu verbessern.
Nicht zuletzt erleichtern digitale Services auch die Reiseplanung insgesamt. Verbindliche Buchungen minimieren Überraschungen vor Ort und tragen dazu bei, den gesamten Ablauf stressfreier zu gestalten.
Digitales Angebot im Alltag – mehr als nur Bequemlichkeit
Das Beispiel Parkos zeigt, dass digitale Lösungen oft mehr leisten als reine Bequemlichkeit. Sie greifen in gesellschaftlich relevante Bereiche ein – hier etwa die Mobilität. Bessere Parkplatzplanung bedeutet weniger Suchverkehr, weniger Emissionen und damit einen Beitrag zur Entlastung urbaner Verkehrsräume.
Auch für Unternehmen eröffnen Plattformen wie Parkos neue Chancen. Kleine und mittelgroße Parkplatzanbieter können so ein größeres Publikum erreichen, ihre Auslastung verbessern und wirtschaftlicher arbeiten. Dies steht im Zeichen einer funktionierenden Sharing Economy, die Ressourcen besser nutzt.
Die Relevanz digitaler Vermittlungsplattformen
Digitale Vermittlungsplattformen sind längst mehr als reine Serviceangebote. Sie verändern zunehmend die Art, wie Menschen sich fortbewegen, arbeiten oder ihre Freizeit gestalten. Die Vermittlung von Parkplätzen am Flughafen ist ein kleines, aber anschauliches Beispiel dafür, wie digitale Geschäftsmodelle dazu beitragen können, den Alltag effizienter zu gestalten und Ressourcen besser zu nutzen.
Indem sie Buchung und Planung vereinfachen, tragen solche Plattformen dazu bei, dass unnötige Suchfahrten entfallen. Das hat nicht nur eine Zeitersparnis für den Einzelnen zur Folge, sondern auch einen spürbaren Effekt auf den Verkehr rund um stark frequentierte Orte. Weniger Staus bedeuten weniger Emissionen – ein relevanter Beitrag zum Klimaschutz, der auf den ersten Blick vielleicht unspektakulär wirkt, bei genauerem Hinsehen jedoch enorm.
Außerdem profitieren kleine Anbieter von Parkplätzen von der Reichweite solcher digitalen Marktplätze. Sie können ihre freien Kapazitäten besser auslasten und so wirtschaftlicher arbeiten. Damit entsteht eine Win-Win-Situation, die durch die Vernetzung und Digitalisierung erst möglich wird.
Praxisnahe Erkenntnisse für Gründer und Unternehmer
Für Unternehmer, die digitale Geschäftsmodelle entwickeln oder optimieren wollen, steckt in diesem Beispiel einiges an Praxiswissen. Erstens: Das genaue Erkennen eines echten Alltagsproblems ist entscheidend. Hier war es die Parkplatzsuche – eine scheinbar kleine Herausforderung mit großem Frustpotenzial.
Zweitens zeigt sich, wie wichtig eine konsequente Nutzerzentrierung ist. Transparente Preise, Vergleichbarkeit und unkomplizierte Buchungsprozesse schaffen Vertrauen. Gerade in Zeiten, in denen Konsumenten eine nahtlose User Experience erwarten, entscheidet die Qualität der digitalen Schnittstellen oft über Erfolg oder Misserfolg.
Drittens wird deutlich, wie wichtig Vertrauen im Plattformgeschäft ist. Nutzerbewertungen, transparente Kommunikation und klare Buchungsbedingungen helfen, Unsicherheiten abzubauen. Das gilt nicht nur für die Parkplatzvermittlung, sondern für alle digitalen Vermittler.
Viertens: Flexibilität und kontinuierliche Verbesserung sind ein Muss. Digitale Geschäftsmodelle müssen sich an wechselnde Anforderungen und neue technische Möglichkeiten anpassen, um relevant zu bleiben.
Wo liegen die Herausforderungen?
Trotz aller Vorteile stehen digitale Plattformen auch vor Herausforderungen. Zum Beispiel die Frage nach Datenschutz und Sicherheit der Kundendaten, die immer sensibler wahrgenommen wird. Auch die Balance zwischen Anbieterinteressen und Nutzerbedürfnissen ist oft ein Balanceakt.
Nicht zuletzt sind digitale Unternehmen auf stabile und schnelle Internetverbindungen angewiesen – was vor allem auf dem Land oder in entlegenen Gebieten nicht selbstverständlich ist. Gerade hier zeigt sich, dass digitale Innovationen nicht automatisch alle gesellschaftlichen Schieflagen beheben.
Fazit: Digitalisierung als Werkzeug für pragmatische Lösungen
Der Blick auf die Vermittlung von Parkplätzen an Flughäfen macht eines klar: Digitalisierung funktioniert dann am besten, wenn sie echte, greifbare Probleme löst. Es geht nicht um bloße Technik, sondern um den Mehrwert, den Unternehmen und Plattformen schaffen – für Nutzer, Anbieter und die Gesellschaft.
Ein erfolgreicher digitaler Vermittler zeichnet sich dadurch aus, dass er Transparenz, Vertrauen und Nutzerfreundlichkeit in den Mittelpunkt stellt. Die Kombination aus technischer Innovation und konsequenter Orientierung an den Bedürfnissen der Kunden bildet das Fundament für nachhaltiges Wachstum.
Für Gründer und Unternehmer ist die Botschaft: Kleine, präzise Lösungen können große Wirkung entfalten. Wer genau hinschaut und mit digitaler Intelligenz Alltagssituationen verbessert, schafft nicht nur Mehrwert, sondern auch ein tragfähiges Geschäftsmodell.
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

