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KI-Start-up-Report
Der (Start-up-)Hype um die KI-Technologie ist ungebrochen. Wir zeigen, wie breit gefächert sowohl die Anwendungsgebiete als auch die Geschäftsmodelle von KI sind.
Einmal im Jahr veröffentlicht Deutschlands führende Initiative für künstliche Intelligenz (KI), appliedAI, ihr Update der „KI-Start-up-Landkarte“. AppliedAI ist eine Initiative der UnternehmerTUM. Sie dient Unternehmen jeder Größenordnung, Start-ups, öffentlichen Einrichtungen und Wissenschaftlern als gemeinnützige, neutrale Plattform, um die Anwendung neuester Methoden und Technologien im Bereich KI zu beschleunigen. AppliedAI ist mit derzeit 52 Partnern aus Wissenschaft und Industrie, öffentlichem Sektor und ausgewählten Start-ups die größte Initiative ihrer Art in Europa.
Die aktuellen Ergebnisse der Studie zeigen, dass der Hype um die Technologie weiter anhält. Hier die wichtigsten Fakten und Zahlen im Überblick: Deutschen KI-Start-ups geht es gut. Insgesamt gibt es in Deutschland 247 junge Unternehmen, die KI in signifikantem Umfang einsetzen. Verglichen mit den Ergebnissen aus dem Vorjahr entspricht dies einer Zunahme von 15 Prozent. 54 Start-ups kamen seitdem hinzu; entweder weil sie neu gegründet wurden oder weil sie inzwischen die Kriterien für die Aufnahme in die Landkarte erfüllen.
Nur wenig Start-ups aus dem Vorjahr – insgesamt 21 Unternehmen – sind nicht mehr Teil der diesjährigen Landkarte; entweder weil sie nicht mehr aktiv sind oder weil sie inzwischen einen anderen Technologiefokus haben. „Die Überlebensrate der inkludierten Start-ups liegt bei 90 Prozent“, sagt Dr. Andreas Liebl, Managing Director von appliedAI. „Das ist ein großartiger Wert und zeigt, dass sich Start-ups mit KI-Fokus auch in Deutschland positiv entwickeln. Da Start-ups die Innovationsfähigkeit von Ländern widerspiegeln, ist es wichtig, ihre Entwicklung in Deutschland genau zu verfolgen.“
KI-Start-ups scheitern seltener
In Sachen Finanzierung legen die Start-ups ebenfalls zu. Während sie sich im Vorjahr insgesamt 1,2 Mrd. Euro sichern konnten, sind es dieses Mal bereits 2,2 Mrd. Euro. Dies entspricht einem durchschnittlichen Plus von 24 Prozent. Auch hinsichtlich der Mitarbeiterzahl setzt sich der Skalierungstrend fort: Bereits 23 KI-Start-ups beschäftigen über 100 Mitarbeiter, im Vorjahr traf dies auf nur neun Start-ups zu. Der Münchner Process-Mining-Vorreiter Celonis kann aktuell als einziges deutsches Start-up auf mehr als 500 Mitarbeiter zählen. „Diese Zahlen belegen, dass deutsche KI-Start-ups zunehmend ‚erwachsen‘ werden und sich am Markt etablieren. Sie erhalten mehr Kapital, beschäftigen mehr Mitarbeiter und scheitern – verglichen mit anderen Start-ups – seltener“, so Dr. Liebl.
Branchentrends setzen sich fort
Wie im Vorjahr sind die meisten KI-Start-ups der Fertigung, dem Transport und der Mobilität sowie dem Gesundheitswesen zuzuordnen und haben einen B2B-Fokus. Besonders die Fertigung legt im Vergleich zum Vorjahr zu. Schlusslichter sind die Logistik- und die Pharmabranche (Letztere erhielt in der Corona-Krise wichtige Wachstumsimpulse), während der Handel und das Finanzwesen im Mittelfeld stagnieren. Nur wenige deutsche KI-Start-ups beschäftigen sich mit Deep-Tech-Themen wie IT und Cybersecurity. „Dies könnte an einer gewissen Skepsis deutscher Unternehmen liegen, die es scheinbar vermeiden, in strategisch sensiblen Angelegenheiten mit Start-ups zusammenzuarbeiten, und hier große, etablierte Unternehmen bevorzugen“, so Dr. Liebl. Vergleicht man die Zahlen im Bereich Deep-Tech mit den USA oder Israel, so zeigt sich, dass hier durchaus Aufholbedarf besteht. Die meisten Start-ups sind hierzulande weiterhin den Unternehmensbereichen Marketing und Customer Service zuzuordnen.
Regionales Gefälle bleibt bestehen
Weiterhin sind rund zwei Drittel aller deutschen KI-Start-ups in Berlin und München ansässig. Spitzenreiter bleibt Berlin mit 95 Start-ups, München kommt auf 61 Unternehmen. Deutlich hinterher hinken auf Platz drei und vier Hamburg mit 14 und Karlsruhe mit neun Start-ups. Alle anderen Städte bleiben im einstelligen Bereich. In Sachen Finanzierung bietet München aufgrund seiner Wirtschaftskraft weiterhin ein ideales Ökosystem für Start-ups: 27 Mio. Euro erhielten Start-ups in der diesjährigen Untersuchung dort im Schnitt. In Berlin waren es nur 9 Mio. Euro.
KI-Start-ups in allen Branchen aktiv
Wie breit gefächert sowohl die Anwendungsgebiete als auch die Geschäftsmodelle von KI sind, zeigen die folgenden acht Start-ups. Sie nutzen KI im Straßenverkehr, berechnen Preiselastizität, wollen den Kundenservice revolutionieren oder analysieren digitales Produktdesign. Auch intelligente Kameras und Bewässerungssysteme zeigen, wie wenig sich KI von Branchengrenzen einengen lässt, und das bei bemerkenswert hoher Praxisorientierung.
7Learnings
Felix Hoffmann, Eiko van Hettinga und Martin Nowak, die Gründer des 2019 in Berlin aus der Taufe gehobenen Start-ups 7Learnings, setzen mit ihrem Geschäftsmodell auf die Tatsache, dass der Onlinehandel immer komplexer wird. „Jeder Händler steht heute in direkter Konkurrenz mit den anderen Händlern und jeder Akteur spürt jedwede Veränderung in der Marktumgebung“, so van Hettinga. Zudem seien auch Kunden preisbewusster und anspruchsvoller geworden. Damit E-Commercler mit dieser Dynamik besser umgehen können, zapft 7Learnings eine Vielzahl von Datenquellen an: unter anderem solche von vergangenen Käufen, Kosten, Preisverhalten in bestimmten Jahreszeiten bzw. Zeitfenstern sowie Wettbewerbs- oder auch Wetterdaten. Auf dieser Basis erstellt die KI schließlich eine Gewinn-, Umsatz- und Absatzvorhersage pro Produkt und Preispunkt.
Die Vorhersage werde durch neuronale Netze möglich, so der Co-Founder. Diese identifizieren punktgenau Absatz- und Elastizitätstreiber. Danach kommt die Software für Dynamic Pricing zum Einsatz. „Der Händler legt fest, welchen Umsatz er erreichen will“, hält van Hettinga fest. Von diesen Parametern ausgehend werde das optimale Preisszenario erstellt. „Daraus errechnet sich die Preiselastizität“, so van Hettinga. Entscheidender Faktor sei dabei die Preisbereitschaft der Kunden. „Es kommt immer wieder vor, dass Profitpotenzial nicht genutzt wird, weil den Kunden voreilig Discount gegeben wird“, erläutert der Co-Founder. „Letztlich geht es dabei aber auch um die Frage der Unternehmensstrategie: Wie stelle ich mich als Unternehmen auf, welche Discounts gebe ich und wie kann ich als Unternehmen wachsen?“
Kimoknow
Künstliche Intelligenz macht es möglich, dass auch Maschinen Objekte erkennen können. Hierfür bedarf es großer Mengen an qualitativ hochwertigen Bilddaten, mit denen die Algorithmen manuell trainiert werden. Das am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entstandene Start-up Kimoknow hat eine Technologie entwickelt, um dieses Training zu automatisieren. „KI-Systeme für die Erkennung von Objekten zu trainieren, ist nach wie vor zeitaufwändig, unflexibel, teuer, stark umgebungsabhängig und erfordert einen hohen Rechenaufwand“, erklärt Mitgründer Lukas Kriete. Das Start-up greift deswegen auf Bilddaten zurück, die bei computerunterstützten Entwicklungsprozessen (CAD) und im Produktionsdatenmanagement (PDM) ohnehin für alle Objekte entstehen. Sie geben unter anderem Aufschluss über Material, Geometrie und Position des jeweiligen Gegenstandes. Die CAD- und PDM-Daten werden extrahiert und für das automatisierte Training der KI genutzt. Das auf diese Weise geschulte Objekterkennungssystem kann vielfältig eingesetzt werden, unter anderem in Augmented-Reality-Brillen (AR-Brillen). Sie erfassen relevante Gegenstände im Sichtfeld des Nutzers in Echtzeit und verfügen zudem über notwendige Kontextinformationen zum betreffenden Objekt.
Als ersten Use Case für solche AR-Brillen hat Kimoknow ein Assistenzsystem entwickelt, das Fachkräfte bei der Montage komplexer Geräte unterstützen soll. Der virtuelle Assistent führt die Nutzer durch den gesamten Montageprozess, visualisiert ohne zusätzliches Display Schritt für Schritt die Bauanleitung und zeigt so, in welcher Reihenfolge welches Teil mit welchen Werkzeugen und Montagematerialien verarbeitet wird. Er wiederholt einzelne Schritte, wenn Fehler auftauchen, und dokumentiert den Prozess. Der Monteur hat beide Hände frei und kommuniziert über Blickkontakt, Handzeichen oder Sprachbefehl mit dem System. „Der Montageassistent macht den Prozess bei besserer Qualität effizienter, produktiver, schneller und kostengünstiger“, sagt Kriete. Der Assistent eignet sich für alle Industrien, in denen hochkomplexe Produkte in geringer Stückzahl hergestellt werden. Der Prototyp wird für die Endmontage hoch spezialisierter Messgeräte eingesetzt und derzeit im Center for Artificial Intelligence Talents (CAIT) am Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI) des KIT erprobt. Kimoknow ist eine Ausgründung des IMI und im Mai 2020 an den Start gegangen. Neben Lukas Kriete gehören Roman Wiegand, Aaron Boll, Michael Grethler und Vesa Klumpp zum Gründungsteam.
Natix
Natix aus Hamburg macht ein Netzwerk aus analogen und IP-Kameras zu einem intelligenten Schwarm, wie es Co- Founder Alireza Ghods ausdrückt. Dieser Schwarm könne dann Situationen besser analysieren, einzelne Kameras können Aktionen leichter identifizieren und auslösen. Insgesamt führt das Kombinieren von Daten mehrerer Kameras dazu, dass eine bessere Erkennung, Vorhersage und Planung möglich werde. Die KI von Natix klinkt sich dabei gewissermaßen in eine bereits vorhandene Infrastruktur ein, etwa in jene von Städten. „Wir glauben, dass die dortige Kamerainfrastruktur in Kombination mit Computer-Visions-Technologie dabei helfen kann, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und die öffentliche Sicherheit zu verbessern“, so Ghods. Schließlich sei man mit der firmeneigenen KI u.a. in der Lage, Berichte zu erstellen oder auch Alarme auszulösen.
Eine weitere zeitgemäße Anwendungsmöglichkeit hat man bei Natix parat: „Wir haben an einer Covid-Lösung gearbeitet, um Kommunen und Geschäftsinhabern bei der Überwachung des Gesichtsmaskenschutzes, der Abstandsregeln und der maximalen Belegung zu helfen.“ Das bedeutet im Kontext der Überwachung von Covid-19-Schutzmaßnahmen, dass die KI-Lösung Videos in Echtzeit anonymisiert und dabei erkennt, ob Personen Gesichtsmasken tragen oder nicht. Trägt jemand keine Gesichtsmaske, kann diese Person beispielsweise am Eingang eines Geschäfts via Display darüber informiert oder ein Verantwortlicher darüber in Kenntnis gesetzt werden. Dabei ist Natix die Wahrung der Privatsphäre wichtig. Das wird dadurch garantiert, dass die Ereigniserkennung auf der Kamera erfolgt und somit GDPR-konform ist. Zudem kann die Echtzeit-Anonymisierungs-KI vor der Kamera vertrauliche Daten filtern, bevor sie gespeichert oder weitergegeben werden.
Dies ist ein Auszug aus einem aktuellen Artikel unseres Printmagazins StartingUp: Den vollständigen Artikel liest du in der StartingUp - Heft 03/20 - ab dem 20. August 2020 im Handel oder jederzeit online bestellbar - auch als ePaper erhältlich - über unseren Bestellservice
Der Fluch des Erfolgs: Wie ein 100-Mio.-Exit das VC-Spiel beim zweiten Mal radikal verändert
Nach dem Mega-Exit von Next Kraftwerke an Shell sammelte Jochen Schwill erneut 60 Millionen Euro für sein neues Start-up SpotmyEnergy ein. Ein Deep-Dive-Interview über Gründer-Psyche, FOMO bei VCs und harte Term-Sheet-Hacks.
Jochen Schwill ist einer der prägendsten Köpfe der deutschen Energiewende. 2009 gründete er Next Kraftwerke, baute eines der größten virtuellen Kraftwerke Europas auf und machte das Unternehmen zum viertgrößten Direktvermarkter von Ökostrom in Deutschland – bevor Shell es 2021 für rund 100 Mio. Euro übernahm.
2023 meldete sich Schwill mit SpotmyEnergy zurück im operativen Maschinenraum – und zeigte sofort, wie sich die Spielregeln ändern, wenn ein bewiesener Serial Entrepreneur erneut an den Start geht. Innerhalb von nur zwölf Monaten nach der Gründung strukturierte Schwill ein Finanzierungspaket von rund 60 Millionen Euro. Der Clou dabei: Anstatt das Gründungsteam durch eine massive Equity-Runde unnötig zu verwässern, sicherte er sich für den kapitalintensiven Hardware-Rollout neben 10,5 Millionen Euro Venture Capital clevere 50 Millionen Euro an Fremdkapital. Parallel bewies er durch die frühe Übernahme des Mitbewerbers Zählerhelden, dass M&A-Strategien nicht erst für Scale-ups, sondern bereits in der Seed-Phase ein massiver Wachstumshebel sein können.
Doch was passiert psychologisch, wenn man eigentlich gar nicht mehr gründen müsste? Wie radikal anders verhandelt man Term Sheets, wenn man finanziell völlig unabhängig ist? Und ab wann wird die Fallhöhe des ersten Erfolgs zum Ballast für das zweite Unternehmen? Ein ehrliches Gespräch über den „Day After“ eines Exits, das Ego von Gründer*innen und den schmalen Grat zwischen VC-Due-Diligence und reiner Investor*innen-FOMO.
StartingUp: Jochen, was raubt einem nachts mehr den Schlaf: die Due-Diligence mit Shell für einen 100-Millionen-Exit oder die Formulare für den deutschen Messstellenbetrieb?
Jochen Schwill: Haha, ich kann eigentlich immer gut schlafen. Die Due Diligence mit Shell war eine besondere und intensive Phase, aber das gehört natürlich der Vergangenheit an. Jetzt treibt mich der Smart-Meter-Rollout voran, damit unsere aktuellen und potenziellen Kunden ihre Großverbraucher effizient und flexibel steuern können.
Die Lücke nach dem Verkauf
StartingUp: Wie tief ist das emotionale Loch am berüchtigten „Day After“, wenn man sein Lebenswerk nach über einem Jahrzehnt verkauft hat und die dominierende Aufgabe plötzlich wegfällt?
Jochen Schwill: Ja, das ist für jeden Gründer eine Herausforderung, denke ich. Wir brauchen alle eine Aufgabe oder das Gefühl, nützlich zu sein.
Die Illusion des Business Angels
StartingUp: Viele erfolgreiche Exits enden in einer Rolle als Investor*in oder Board-Member. Wann hast du gemerkt, dass dir reine Ratschläge vom Seitenrand nicht reichen und du wieder operativ tätig werden musst?
Jochen Schwill: Ich hatte, glaube ich, genau den gleichen Gedanken wie viele Gründer und habe auch manchmal während meiner Zeit bei Next Kraftwerke neidisch auf die andere Seite des Tisches – auf die der Investoren und Board-Member – rübergeschaut. Ich habe auch schon einige Angel-Investments gemacht und mache das heute noch. Aber gerade nach meiner Zeit bei Next Kraftwerke und vor der Gründung von SpotmyEnergy habe ich gemerkt, wie sehr mir die operative Arbeit fehlt. Ich bin gerne im Büro und arbeite mit Kollegen zusammen am Whiteboard. Das ist das, was mich antreibt und mir Energie gibt.
Der Fluch des Erfolgs
StartingUp: Nach einem dreistelligen Millionen-Exit ist die Fallhöhe gigantisch. Wie gehst du mit der Erwartung um, dass SpotmyEnergy ein Einhorn werden muss, und erlaubt man sich als Serial Entrepreneur gedanklich überhaupt noch das Scheitern?
Jochen Schwill: Die Erwartung habe ich bei SpotmyEnergy jetzt natürlich auch. Aber ich bin mir auch ganz sicher, dass SpotmyEnergy ein Meisterstück wird.
Der „Jochen-Schwill-Bonus“
StartingUp: Ihr habt in kürzester Zeit rund 60 Millionen Euro eingesammelt. Findet bei einem bewiesenen Namen auf dem Pitchdeck noch eine kritische Due Diligence statt, oder treibt die VCs reines FOMO, um die Runde um jeden Preis zu gewinnen?
Jochen Schwill: Ganz so einfach ist es dann leider nicht. Ich denke, mit Investoren und VCs ins Gespräch zu kommen, ist definitiv einfacher mit einem Exit im Rücken. Aber das alleine reicht natürlich nicht aus. Da muss die nächste Geschäftsidee auch inhaltlich stark sein. SpotmyEnergy überzeugt durch ein Produkt, das jetzt einfach im Markt gebraucht wird. Wir haben über 13 Gigawatt Batterieleistung in den Kellern deutscher Haushalte, die aktuell noch nicht vollständig für den Strommarkt genutzt werden. Mit unserer Komplettlösung für Haushalte aus Hard- und Software, die diese Leistung an den Markt bringt, um Strom zu sparen und gleichzeitig das Netz flexibel und nachhaltig zu unterstützen, haben wir das richtige Produkt zur richtigen Zeit aufgesetzt.
Verhandlungen auf Augenhöhe
StartingUp: Wie radikal anders verhandelt man Term Sheets, wenn man finanziell völlig unabhängig ist? Und was können Erstgründer*innen von dieser Verhandlungsdynamik lernen?
Jochen Schwill: Für mich persönlich kann ich zumindest sagen, dass ich über die Jahre eine große Lernkurve durchlaufen habe. Aber gleichzeitig hat sich der Markt auch sehr verändert: Wir haben heute viel mehr Venture Capital im Bereich Pre-Seed- und Seed-Investment-Runden als noch zu Zeiten von Next Kraftwerke. Das macht die Verhandlungen natürlich etwas einfacher, wenn es viele Fonds gibt.
Smarte Kapitalstruktur (Equity vs. Debt)
StartingUp: Mit 10,5 Millionen Euro Equity und über 50 Millionen Euro Fremdkapital ist eure Seed-Finanzierung sehr untypisch strukturiert. Ist dieser Weg ein replizierbarer Hebel für andere Gründer in kapitalintensiven Märkten, um die eigene Verwässerung zu stoppen?
Jochen Schwill: Das gilt sicherlich nicht für jedes Geschäftsmodell. Für SpotmyEnergy eignet sich eine Fremdkapital-Fazilität, weil wir eben in Hardware involviert sind. Das gibt uns überhaupt erst die Möglichkeit. Es kommt also immer stark auf das Produkt an.
Die Wohlstands-Asymmetrie
StartingUp: Heute bist du finanziell abgesichert, baust aber wieder ein Team auf, das für den Erfolg brennen soll. Wie erzeugt man diesen „Hunger“ im Unternehmen, wenn die finanzielle Realität des Gründers eine völlig andere ist als die der Angestellten?
Jochen Schwill: Haha, der Hunger ist immer da! Und Nudeln gibt es übrigens auch immer noch regelmäßig. Bei mir war der innere Antrieb immer schon mehr als ein finanzieller Anreiz. Das ist ein bisschen wie die Lust am Gewinnen. Wir haben eine Strategie, bauen ein Team auf und entwickeln ein super Produkt. Der Lohn ist es dann vielmehr, zu sehen, dass das entwickelte Produkt auch wirklich funktioniert. Wir sind alle super motiviert und hungrig – und ich bin es auch.
Das „Ocean’s Eleven“-Prinzip
StartingUp: Neigt man als Serial Entrepreneur beim zweiten Mal dazu, einfach die alte Gang vom vorherigen Start-up wieder zusammenzutrommeln? Oder ist das brandgefährlich, weil man so unbewusst alte Muster in das neue Unternehmen kopiert?
Jochen Schwill: Ich habe, glaube ich, eine gute Mischung gefunden aus einigen langjährigen Wegbegleitern und vielen neuen, jungen Leuten, die Lust haben, die Energiewende mitzugestalten. Aber wenn man merkt, dass etwas aus alten Erfahrungen funktioniert, warum sollte man darauf nicht zurückgreifen?
Die „Unlearn“-Kurve
StartingUp: Welchen Ratschlag, den du nach deinem Exit als Mentor an First-Time-Founder weitergegeben hast, empfindest du heute – zurück im operativen Geschäft – als totalen Bullshit?
Jochen Schwill: Gute Frage, das weiß ich gar nicht so genau. Ich habe sicherlich den einen oder anderen Tipp hinsichtlich der Unternehmenskultur gegeben. Aber die Kultur ist eben immer sehr unterschiedlich. Da gibt es keine Blaupause. Ein Beispiel, das mir dazu einfällt, ist Remote Work. Für mich ist das noch nie etwas gewesen und ist es auch heute nicht. Ich sehe aber auch sehr viele erfolgreiche Firmen, die komplett remote funktionieren. Heute würde ich da deutlich individueller auf die Kultur und Strukturen im Unternehmen schauen, bevor ich Ratschläge dazu gebe.
M&A als Wachstumshebel
StartingUp: Ihr habt extrem früh das Portfolio von Zählerhelden übernommen. Welchen strategischen Rat gibst du anderen Gründern: Ab wann ist es sinnvoll, Marktanteile der Konkurrenz zuzukaufen, anstatt sich rein auf organisches Wachstum zu verlassen?
Jochen Schwill: Dieser konkrete Fall war für uns viel mehr eine Gelegenheit als ein struktureller Buy oder eine Build-Strategie. Dafür ist der Markt auch noch zu jung. Wir sind aktuell bei einer Penetration von 5,5 Prozent an Smart Metern deutschlandweit. Da gibt es noch gar nicht so viel aufzukaufen. Ich denke, diese Marktphase kommt etwas später.
David gegen (alte) Goliaths
StartingUp: Mit SpotmyEnergy greift ihr nun direkt das Kernrevier der etablierten lokalen Stadtwerke an – das Privatkundengeschäft. Sind die Stadtwerke heute wachsamere und härtere Gegner, als es die großen Energieversorger vor 15 Jahren waren?
Jochen Schwill: Aktuell spüren wir eher noch zu wenig Wettbewerb. Der Markt ist neu und riesig. Wir brauchen viele Player, die den Markt aktivieren. Die Stadtwerke sehen wir übrigens nicht nur als Wettbewerber, sondern auch als Partner.
StartingUp: Danke, Jochen Schwill, für die spannenden Insights.
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
PapierNest: riskante Konsolidierungsstrategie im schrumpfenden Grußkartenmarkt
In Zeiten allgegenwärtiger Messenger-Dienste gilt der Markt für analoge Grußkarten als strukturell rückläufig. Dennoch wollen die Hamburger Gründer Constantin von Braun und Burkhard Schepermann mit ihrem Grußkartenverlag PapierNest beweisen, dass durch eine B2B-Plattformstrategie und strategische Zukäufe nach wie vor Wachstum möglich ist. Ein genauerer Blick auf das Geschäftsmodell offenbart jedoch operative Fallstricke.
Die Basis von PapierNest bildet eine konsequente Buy-and-Build-Strategie. Nach der Gründung des Goldbek Verlags im Jahr 2003 erwarben die Gründer 2023 den Schweizer Traditionsverlag ABC und formten daraus die heutige Dachmarke. Durch diese Expansion beansprucht das Unternehmen im DACH-Raum mittlerweile einen Platz unter den Top 5 der Branche.
PapierNest versteht sich heute nicht mehr primär als Verlag, sondern als Systemdienstleister für den stationären Handel. Doch der massive Wachstumssprung birgt Herausforderungen: Die Integration völlig unterschiedlicher Verlagskulturen ist ein komplexer Prozess, der das Tagesgeschäft und die Lieferfähigkeit keinesfalls gefährden darf.
Das Plattform-Paradoxon: Flächenproduktivität vs. Vorleistungsfalle
Die Kernstrategie des Unternehmens ist die Abkehr vom reinen Eigenmarken-Vertrieb. PapierNest positioniert sich als Plattform, die das Sortiment auf den Verkaufsflächen bündelt. Eigene Marken wie Goldbek und ABC werden dabei gezielt mit Partner-Brands wie Ohh Deer und Pictura verzahnt. In der Schweiz, wo PapierNest nach eigenen Angaben Marktführer ist, umfasst dieses Netzwerk unter anderem Caroline Gardner, Photoglob, Nostalgic Art und Bug Art.
Für den Handel reduziert das die Komplexität durch einen zentralen Ansprechpartner. Was in der Theorie nach einer klassischen Win-win-Situation klingt, birgt in der Praxis für PapierNest enorme operative und finanzielle Hürden:
- Ein derartiges Plattformmodell für physische Produkte ist extrem kapitalintensiv.
- Das Unternehmen muss die Fremdmarken vorfinanzieren und logistisch bündeln.
- In einem von hohen Papier- und Frachtkosten geprägten Markt trägt PapierNest bei sinkender Nachfrage das volle Lagerrisiko.
- Es droht die Kannibalisierung des eigenen Sortiments: Wenn Händler*innen aus Platzgründen nur Bestseller ins Regal stellen, könnten angesagte Partner-Marken langfristig die eigenen, margenstärkeren Hausmarken verdrängen.
Der "KartenWunder"-Moonshot: Zwischen Greenwashing-Risiko und Tech-Spielerei
Trotz der klaren B2B-Ausrichtung entwickelt das Unternehmen jährlich hunderte Neuheiten für den Endkonsument*innen. Die aktuelle Kollektion „Karten Wunder“, die in Zusammenarbeit mit Branchenpionier Achim Perleberg entstand, soll die physische Karte mit einer digitalen Erlebnisebene verbinden. Scannt der/die Nutzer*in einen QR-Code, öffnet sich eine Augmented-Reality-Animation (AR) mit Musik und bewegten Figuren auf dem Smartphone. Gleichzeitig setzt die Serie auf schwer recycelbare Heißfolienveredelungen für eine besondere Haptik.
Hier zeigen sich zwei gravierende Reibungspunkte in der Produktstrategie:
- Das Nachhaltigkeits-Paradoxon: Die Vorgängerkollektion wurde noch unter dem Namen „Green Karma“ als nachhaltig positioniert. Dem Handel im direkten Anschluss schwer abbaubare Premiumprodukte mit aufwendiger Folienveredelung anzubieten, wirft Fragen bezüglich einer ernstgemeinten Nachhaltigkeit auf und macht das Unternehmen angreifbar für Greenwashing-Vorwürfe.
- Zweifelhafter AR-Nutzen: Die Nutzung von Augmented Reality via QR-Code bedeutet für den/die Endkonsument*in hohe Hürden im Alltag – vom Zücken des Smartphones über das Scannen bis hin zum Laden der Inhalte. Es ist fraglich, ob diese digitalen Features von den Karten-Empfänger*innen tatsächlich genutzt werden, oder ob sie primär als PR-Argument und Verkaufs-Gimmick gegenüber den Einkäufer*innen im Handel fungieren.
Gefangen zwischen Branchenriesen und Digital-Playern
Der globale Grußkartenmarkt verliert durch die Digitalisierung an Volumen, kompensiert diese Verluste jedoch teilweise durch höhere Stückpreise. Da viele kleine Verlage keine Nachfolger*innen finden, lassen sich Marktanteile durch Zukäufe geschickt konsolidieren.
Dennoch bewegt sich PapierNest in einem echten Haifischbecken:
- Im B2B-Segment dominieren etablierte Riesen wie bsb-obpacher oder Avancarte, die ihre Drehständer-Flächen erbittert verteidigen.
- Gleichzeitig attackieren B2C-Digital-First-Player wie Moonpig oder Send-a-Smile den Markt direkt an dem/der Endkonsument*in. Diese Anbieter bergen die akute Gefahr, klassische Grußkartenkäufer*innen langfristig komplett aus den Buchhandlungen ins Netz abzuziehen.
Das größte strukturelle Risiko für PapierNest bleibt schlussendlich die fundamentale Abhängigkeit vom stationären Einzelhandel. Das komplette Geschäftsmodell steht und fällt mit der Laufkundschaft in Buchhandlungen und Boutiquen. Sollten die Frequenzen in den Innenstädten in den kommenden Jahren weiter sinken und der Point of Sale massiv an Relevanz verlieren, stößt auch die am besten optimierte Flächenproduktivität unweigerlich an ihre Grenzen.
SpaceTech-Start-up-Report 2026
Wie deutsche NewSpace-Start-ups mit Mikrosatelliten, Erdbeobachtungsdaten und Weltraumschrott-Recycling nach den Sternen greifen – und wo die VCs aktuell investieren.
Die Ära der exzentrischen Milliardäre, die sich in privaten Raketen für wenige Minuten an die Grenze des Alls schießen ließen, ist endgültig vorbei. Willkommen im Jahr 2026. Eine neue Generation von Gründer*innen baut das unsichtbare Rückgrat unserer modernen Gesellschaft: Orbitale Rechenzentren, laserbasierte Kommunikationsnetzwerke und fliegende Klimastationen. Der Weltraum ist kein exklusiver Club für staatliche Raumfahrtagenturen mehr. Er ist der am schnellsten wachsende Industriepark der Menschheit – und deutsche bzw. europäische Start-ups spielen bei der Vergabe der begehrten orbitalen Grundstücke vorne mit.
Daten, Fakten und der Sprung zur Profitabilität
Der globale Raumfahrtmarkt kratzt in diesem Jahr spürbar an der lange prognostizierten Billionen-Dollar-Grenze. Für den europäischen Markt zeigt eine aktuelle Analyse von Roland Berger in Zusammenarbeit mit der KfW und Branchenverbänden wie dem Bitkom ein klares Bild: Die Konsolidierungsphase der frühen 2020er Jahre ist überstanden. Reale Investitionssummen im europäischen Space-Sektor haben sich auf einem gesunden, nachhaltigen Niveau von rund 1,8 Milliarden Euro jährlich eingependelt. Das Kapital fließt jedoch anders als noch vor fünf Jahren. Der technologische Haupttreiber im Jahr 2026 ist nicht mehr die reine Antriebstechnik, sondern künstliche Intelligenz gekoppelt mit Edge Computing im All. Satelliten senden keine rohen, terabyte-schweren Bilder mehr zur Erde, sondern analysieren die Daten dank hochleistungsfähiger On-Board-KI direkt im Orbit und schicken nur noch die essenziellen Erkenntnisse – in Echtzeit. Der Markt ist deutlich reifer geworden: Investor*innen belohnen heute Downstream-Anwendungen, die auf der Erde sofortigen kommerziellen Mehrwert schaffen, weitaus höher als reine Hardware-Konzepte mit jahrzehntelanger Entwicklungszeit.
Die neuen Treiber*innen
Während Raketenbauer*innen lange das Rampenlicht dominierten, wird das echte Geld in diesem Jahr in drei hochspezifischen Sub-Sektoren verdient.
Erstens: Earth Observation und Climate Intelligence. Der Orbit ist der einzige Ort, von dem aus sich die planetare Gesundheit lückenlos messen lässt. Die Überwachung von Wasserstress in der Landwirtschaft und das millimetergenaue Tracking von industriellen Emissionen sind zu einem Milliardenmarkt für B2B-Datenmodelle geworden. Ein Paradebeispiel ist der Münchner Pionier OroraTech, der mittlerweile mit einem eigenen Schwarm aus 14 Nanosatelliten die globale Infrastruktur für thermische Intelligenz und Waldbranderkennung stellt – ein essenzielles Datenmodell, das Regierungen, Versicherungen und Forstbetrieben weltweit kritische Echtzeit-Reaktionszeiten ermöglicht.
Zweitens: In-Orbit Servicing und Space Debris Recycling. Da der niedrige Erdorbit zunehmend überfüllt ist, sind Dienstleistungen zur aktiven Trümmerbeseitigung und zur Lebensdauerverlängerung von Satelliten von einer ökologischen Vision zur regulatorischen Notwendigkeit avanciert.
Drittens: Re-entry Logistics. Der Transport von Gütern zurück zur Erde, sei es für in der Schwerelosigkeit hergestellte Medikamente oder Hochleistungs-Halbleiter, ist der absolute Flaschenhals der Orbit-Ökonomie. Das liegt vor allem daran, dass die grundlegende Infrastruktur steht: Weil der nationale Champion Isar Aerospace mit seinen Trägerraketen die technologische Autobahn in den Orbit betoniert hat, ist der Zugang zum All planbar geworden. Auf dieser Schienenstruktur bauen die neuen Start-ups nun auf – sie füllen die Kapazitäten mit hochprofitablen Lieferwagen und Messstationen. Flankiert wird diese Basis von etablierten Daten-Pionieren wie dem finnisch-deutsch geprägten Radar-Spezialisten ICEYE.
Gescheiterte Hoffnungen & Lektionen
Dass der Weg zu den Sternen mit verbranntem Kapital gepflastert ist, zeigte in der jüngeren Vergangenheit der spektakuläre Absturz des US-Unternehmens Virgin Orbit sowie die dramatischen Skalierungsprobleme von Astra Space. Diese prominenten Unternehmensabstürze lieferten eine schmerzhafte, aber heilsame Marktkorrektur und offenbarten die gnadenlose Realität der orbitalen Physik und Ökonomie.
Aus diesen Crashs lassen sich vier fatale Fallstricke für heutige Gründer*innen ableiten. Der erste Fehler liegt in der Ignoranz gegenüber Unit Economics: Wer Hardware ohne ein glasklares, hochprofitables Payload- und Kund*innenmodell baut, verbrennt schlichtweg Risikokapital. Zweitens scheitern viele an regulatorischer Blindheit. Die beste Technologie ist wertlos, wenn Funkfrequenzen und Startlizenzen nicht Jahre im Voraus bei nationalen und internationalen Behörden wie der ITU gesichert werden. Ein dritter massiver Fallstrick ist die B2C-Illusion. Weltraumtourismus und Endkunden-Spielereien lenken von der Realität ab, dass SpaceTech ein knallhartes B2B- und B2G-Geschäft (Business-to-Government) ist. Der vierte und vielleicht tödlichste Fehler ist die Zeitlinien-Falle. Gründer*innen unterschätzen chronisch die Jahre, die es braucht, um von einem Technology Readiness Level (TRL) 4 zur echten „Flight Heritage“ im All zu gelangen – das Resultat ist ein fataler Cash-Burn kurz vor der Ziellinie.
Die deutschen Hotspots der Orbit-Ökonomie
Deutschland hat sich eine polyzentrische, aber extrem schlagkräftige Space-Architektur aufgebaut. Der Spitzenreiter bleibt München, das – längst auch namentlich geprägt durch den Erfolg von Isar Aerospace – als „Isar Valley“ der weltweiten Raumfahrt gilt. Die Technische Universität München (TUM), das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Oberpfaffenhofen sowie das ESA Business Incubation Centre bilden eine unvergleichliche Talentmaschine, aus der nahezu wöchentlich neue Spin-offs hervorgehen. Bremen behauptet seine Position als hanseatisches Schwergewicht; hier trifft die jahrzehntelange Industrieerfahrung von Konzernen wie OHB auf die radikale Agilität neuer Start-ups, befeuert durch Einrichtungen wie das Zentrum für angewandte Raumfahrttechnologie und Mikrogravitation (ZARM). Berlin hat sich derweil als unangefochtener Hub für Downstream-Daten und Space-Software etabliert. Die starke IT-Szene der Hauptstadt verschmilzt durch die NewSpace Initiative und die Nano-Satelliten-Forschung der TU Berlin zu einem Ökosystem für orbitale SaaS-Modelle. Ergänzt wird dieses Trio durch Baden-Württemberg, insbesondere den Raum Stuttgart, wo das DLR in Lampoldshausen mit seinen einzigartigen Triebwerkstestständen und die tief verwurzelte Automotive- und Maschinenbau-Expertise entscheidende Vorteile in der industriellen Hardwareskalierung bieten.
SpaceTech-Investor*innen-Radar
Das Ökosystem der Geldgeber*innen hat sich massiv professionalisiert. Den Ton geben spezialisierte Space-VCs an, allen voran Alpine Space Ventures aus München und Promus Ventures, die über das tiefe technische Verständnis verfügen, um Early-Stage-Risiken physikalisch und kommerziell korrekt zu bewerten. Längst haben aber auch Top-Tier Generalisten den Orbit für sich entdeckt: Fonds wie Earlybird, UVC Partners und Lakestar investieren massiv, behandeln SpaceTech jedoch konsequent als DeepTech- und Daten-Play, weniger als reine Raumfahrt. Wie radikal dieses Umdenken ist, zeigt der Blick auf die Industrie: Wenn Corporate VCs wie Porsche Ventures massiv in Isar Aerospace investieren, geht es nicht mehr um kühne Wetten, sondern um den knallharten Transfer von Automobil-Serienfertigung in die Raketenfabrik. Dieser Erfolg hat das Suchschema der VCs für die nächste Start-up-Generation nachhaltig verändert. Flankiert wird dieses industrielle Kapital von strategischen Akteuren wie Airbus Ventures, die wichtige Fertigungskompetenzen einbringen. Der eigentliche Motor in der Seed-Phase ist jedoch ein extrem potentes Netzwerk aus Business Angels und Founder-Syndikaten. Erfolgreiche Gründer*innen der ersten NewSpace-Generation reinvestieren ihr Kapital und ihre Netzwerke direkt in die nächste Welle, wodurch eine hochdynamische, sich selbst tragende Finanzierungsschleife entstanden ist.
Die Top NewSpace-Start-ups (Must-Watch)
Für unsere umfassende Analyse haben wir das deutsche Ökosystem nach strengen Kriterien gefiltert: Ausschlaggebend waren die aktuelle Marktrelevanz des Geschäftsmodells im Jahr 2026, der technologische Reifegrad (TRL), die Diversität und komplementäre Expertise der Gründungsteams sowie messbares Investor*innen-Vertrauen in Form von erfolgreich abgeschlossenen Finanzierungsrunden. Um die Dynamik des Marktes optimal abzubilden, haben wir unsere Bestenliste in zwei Kategorien unterteilt: Erstens die etablierten „Wegbereiter*innen“, deren Gründung vor 2020 stattfand und die das technologische Fundament gelegt haben, und zweitens „Die nächste Generation“ – hochspannende Newcomer*innen mit Gründung ab 2020, welche die neu geschaffene Infrastruktur nun kommerziell bespielen.
Die etablierten Wegbereiter*innen (Gründung vor 2020)
- Isar Aerospace (2018): Gegründet von Daniel Metzler, Josef Fleischmann und Markus Brandl als Spin-off der TU München. Das Unternehmen ist der unangefochtene Leuchtturm und das finanzstärkste Schwergewicht des europäischen NewSpace-Sektors. Das B2B-Geschäftsmodell basiert auf dem kommerziellen Transport von Satelliten mit der eigenentwickelten, zweistufigen Trägerrakete „Spectrum“. Der USP liegt in der Bereitstellung eines flexiblen, kosteneffizienten und vor allem souveränen europäischen Zugangs zum All für Konstellationen bis zu 1.000 Kilogramm Nutzlast in den niedrigen Erdorbit (LEO). Mit einem akkumulierten Rekord-Funding von weit über 300 Millionen Euro – investiert von Schwergewichten wie der Porsche SE, Lakestar, Earlybird und HV Capital – hat das Unternehmen den Übergang vom Start-up zur industriellen Serienfertigung im „Isar Valley“ bereits vollzogen.
- OroraTech (2018): Gegründet von Thomas Grübler, Florian Mauracher, Rupert Amann und Björn Stoffers. Das Münchner Unternehmen operiert mit einem hochprofitablen B2B-Data-as-a-Service-Modell und liefert thermische Intelligenz aus dem All. Dank eines proprietären Netzwerks aus maßgeschneiderten Nanosatelliten bietet die Technologie eine weltweite Waldbranderkennung fast in Echtzeit. In ihrer großen Series-B-Finanzierungsrunde sammelte das Team 25 Millionen Euro ein, um die Konstellation massiv auszubauen. Angeführt wurde das Investment von Korys und dem European Circular Bioeconomy Fund (ECBF), flankiert von Bestandsinvestoren wie Bayern Kapital und Ananda Impact Ventures.
- Morpheus Space (2018): Das von Daniel Bock, István Lőrincz und ihren Mitgründern aus der TU Dresden heraus ins Leben gerufene Start-up revolutioniert die Satellitenmobilität. Das Geschäftsmodell basiert auf dem B2B-Verkauf von intelligenten, KI-gesteuerten Nano-Antriebssystemen (FEEP) sowie Software-as-a-Service für das orbitale Flottenmanagement. Ihr USP ist die vollständige Autonomie der Antriebe, die es Satelliten erlaubt, Kollisionen im überfüllten LEO vollkommen selbstständig auszuweichen. In ihrer entscheidenden Series-A-Runde sammelten sie 28 Millionen US-Dollar ein, getragen von Alpine Space Ventures, Vsquared Ventures und Airbus Ventures. Mit der Eröffnung ihrer hochautomatisierten Serienfertigung am Standort Dresden untermauert das Team den Anspruch, Weltraum-Hardware industriell skalierbar zu machen.
- DCUBED (2019): Gegründet von Dr. Thomas Sinn im bayerischen Gilching. Das Unternehmen dominiert ein hochspezifisches B2B-Hardware-Segment und stellt „Deployables“ (entfaltbare Origami-Solarsegel) sowie auf patentierten Formgedächtnislegierungen basierende Auslösemechanismen (Release Actuators) her. Der technologische USP liegt in der extremen Zuverlässigkeit und Kompaktheit der Komponenten, die kostbaren Platz beim Raketenstart sparen. Als globaler Pionier treibt DCUBED zudem das zukunftsweisende Feld des In-Space Manufacturing (3D-Druck von riesigen Strukturen direkt im All) voran. Finanziert wird das rasante Wachstum durch eine überzeichnete Series-A-Runde, angeführt vom NewSpace-Fonds Expansion und der BayBG, flankiert von Folgeinvestments des High-Tech Gründerfonds (HTGF).
Die „nächste Generation“ (Gründung ab 2020)
- The Exploration Company (2021): Das von Hélène Huby und einem erfahrenen europäischen Raumfahrtteam gegründete deutsch-französische Unternehmen entwickelt die modulare, wiederverwendbare Frachtkapsel „Nyx“. Das B2B-Logistik-Modell zielt auf den kommerziellen Gütertransport zu künftigen Raumstationen und mittelfristig zum Mond ab. Der USP liegt in der Agnostik: Die Kapsel kann auf unterschiedlichen Trägerraketen starten und ermöglicht dank offener Architektur drastische Kosteneinsparungen beim Transport. In der bislang größten Series-B-Finanzierung der europäischen Space-Historie sammelte das in München und Bordeaux ansässige Team Ende 2024 rund 160 Millionen US-Dollar ein. Angeführt wurde diese Rekordrunde von Balderton Capital und Plural, flankiert von Staatsfonds wie dem DTCF und Bestandsinvestoren wie EQT Ventures.
- constellr (2020): Initiiert von Dr. Max Gulde und Forschern als Spin-off des Fraunhofer-Ernst-Mach-Instituts in Freiburg. Als B2B-Data-as-a-Service-Plattform misst das Start-up mittels hochpräziser Infrarotsensorik auf Mikrosatelliten die Oberflächentemperatur der Erde. Der USP liegt in der Fähigkeit, den präzisen Wasserstress von Nutzpflanzen bis auf Feldebene herunterzubrechen, lange bevor optische Schäden sichtbar sind. Dieses unschätzbare Frühwarnsystem für die globale Agrarindustrie sicherte dem Unternehmen ein massives Funding-Fundament, darunter eine 17-Millionen-Euro-Finanzierung, die von DeepTech-Fonds wie Karista und OTB Ventures angeführt und von Top-Tier-Investoren wie Lakestar, Earlybird und Vsquared Ventures unterstützt wurde.
- Vyoma (2020): Gegründet in München von Dr. Stefan Frey, Dr. Luisa Buinhas und Christoph Bamann. Das Start-up bietet eine B2B-SaaS-Plattform für hochautomatisiertes Space Traffic Management. Ihr technologischer USP basiert auf einem geplanten Netzwerk aus weltraumbasierten Überwachungskameras. Anders als erdgebundene Radare tracken diese Sensoren den Weltraumschrott direkt im LEO und berechnen für Satellitenbetreiber in Echtzeit kollisionsfreie Ausweichmanöver. Dieses kritische Infrastruktur-Konzept überzeugte Investoren in einer 8,5 Millionen Euro schweren Finanzierungsrunde, die von Happiness Capital und Atlantic Labs angeführt und vom DeepTech-Fonds Faber strategisch unterstützt wurde.
- Reflex Aerospace (2021): Das von Walter Ballheimer und Alexander Genzel ins Leben gerufene Unternehmen bricht die verkrusteten Strukturen des Satellitenbaus auf. Das B2B-Modell bietet maßgeschneiderte, hochperformante Satellitenbusse im absoluten Rekordtempo. Der USP des in Berlin und München ansässigen Unternehmens liegt in einer konsequenten Modularität und dem algorithmusbasierten Engineering (Software-First-Ansatz). Statt jeden Satelliten jahrelang als Unikat zu entwerfen, verkürzt Reflex die Lieferzeiten von der ersten Skizze bis zum Orbit auf neun bis zwölf Monate. Dieses Vorhaben zur Industrialisierung der Raumfahrt wurde mit einer 7 Millionen Euro starken Seed-Finanzierung untermauert, als strategische Kerninvestoren agieren Alpine Space Ventures und der High-Tech Gründerfonds (HTGF).
- Atmos Space Cargo (2021): Gegründet von Sebastian Klaus widmet sich dieses hochspezialisierte Logistik-Start-up mit operativen Wurzeln und Headquarter in Stuttgart dem kritischen Rücktransport aus dem Orbit. Das B2B-Geschäftsmodell basiert auf der Bereitstellung von rückkehrfähigen, aufblasbaren Atmosphärenkapseln. Der physikalische USP: Durch die aufblasbare Struktur erfolgt die Abbremsung in der Erdatmosphäre extrem sanft und mit sehr geringen G-Kräften. So lässt sich empfindliche Fracht – wie im All gezüchtete Proteinkristalle oder Halbleiter – unbeschadet zur Erde zurückbringen. Das Vertrauen in diese Technologie zeigte sich in einer 4-Millionen-Euro-Seed-Finanzierung, die vom High-Tech Gründerfonds (HTGF) und dem Amadeus APEX Technology Fund angeführt und von internationalen Space-VCs wie Seraphim Space unterstützt wurde.
- Polaris Raumflugzeuge (2020): Das von dem ehemaligen DLR-Ingenieur Alexander Kopp in Bremen gegründete Start-up verschmilzt traditionelle Luftfahrt mit Raumfahrt. Das duale B2B- und B2G-Geschäftsmodell (kommerzieller Transport und Defense-Anwendungen) basiert auf der Entwicklung des „Aurora“-Raumflugzeugs. Der technologische USP ist der revolutionäre Einsatz von Aerospike-Triebwerken: Das Flugzeug kann wie eine normale Verkehrsmaschine von bestehenden Startbahnen abheben, Fracht in den Orbit bringen und nahtlos zurückkehren. Polaris wird durch DeepTech-Fonds wie E2MC Ventures finanziert und sicherte sich zudem millionenschwere, direkte Entwicklungs- und Flugtest-Aufträge der Bundeswehr.
Internationaler Ausblick
Der Blick über die europäischen Grenzen hinaus zeigt drei fundamentale Makro-Trends, die den DACH-Markt in den kommenden Jahren unausweichlich prägen werden. Erstens zwingt das drückende Monopol von US-Megakonstellationen wie Starlink und Kuiper Europa zur rasanten Umsetzung souveräner eigener Kommunikationsnetzwerke wie IRIS², was massive staatliche und kommerzielle Aufträge in das Start-up-Ökosystem spülen wird. Zweitens beschleunigt Chinas hochfrequentierte lunare Infrastrukturplanung die sogenannte „Cislunar Economy“ – den Wirtschaftsraum zwischen Erde und Mond –, der völlig neue Logistikanforderungen stellt. Drittens wird die absolute KI-Autonomie im All zum Standard; Satellitenschwärme werden in wenigen Jahren ohne menschliches Zutun untereinander kommunizieren, Daten fusionieren und autonom navigieren müssen.
Fazit
Die Zeit der reinen Technologiedemonstratoren ist vorbei. Der Weltraum ist kein romantisches Experimentierfeld mehr, sondern die nächste logische Erweiterung unserer terrestrischen Liefer- und Datenketten. Wer hier bestehen will, braucht exzellente Unit Economics, operative Geschwindigkeit und den Mut, globale Standards zu setzen. Der Griff nach den Sternen war gestern – heute geht es darum, sie profitabel zu vernetzen.
Reif für die KI? Vom souveränen Umgang mit KI-Technologie bei der Führung
Viele Gründer*innen und junge Selbständige stehen derzeit vor der Herausforderung, KI so zu nutzen, dass die Technologie dem Unternehmen wirklich nutzt. Und in Artikeln wie diesen mangelt es nicht an guten Ratschlägen dazu. Allerdings: Dabei finden die „dunklen“ Seiten des KI-Einsatzes oft zu wenig Beachtung.
Du willst Belege? Der neue „Gallup Engagement Index Deutschland 2025“ betont, KI würde von den Mitarbeiter*innen oft als Bedrohung wahrgenommen. In der Studie heißt es, immerhin 16 Prozent der Befragten sähen ihren Arbeitsplatz innerhalb der nächsten fünf Jahre durch KI „sehr“ oder „ziemlich“ gefährdet. „Die Sorge vor Kollege KI wächst“, heißt es.
Ein düsteres Bild malt eine weitere Studie, die 2025 vom Brand Science Institute (BSI) in Hamburg mit dem Ergebnis durchgeführt wurde, aufseiten der Führungskräfte drohe durch KI der Verlust des Selbstbildes sowie ein Autoritäts-, Identitäts- und Kompetenzverlust.
Auf deine Situation bezogen heißt das: Während du in stundenlanger Kleinarbeit auf der Grundlage deiner jahrelangen Erfahrungen zu einer Lösung vordringst, ist die „Konkurrentin“ KI in der Lage, rasch und ohne großen Aufwand eine ebenso gute, oft sogar eine bessere Lösung zu formulieren. Und das Ergebnis ist für alle Mitarbeiter*innen sichtbar. Das empfinden viele Unternehmer*innen und Gründer*innen als vehementen Angriff auf die Grundlage ihrer Führungsidentität.
KI als Kränkung
In der BSI-Studie ist die Rede von einer belastenden narzisstischen Kränkung und von „Entblößungsangst“. Gemeint ist: „Führungskräfte fürchten weniger die Technologie selbst, sondern die Möglichkeit, dass KI Wissenslücken, Fehleinschätzungen, Entscheidungsfehler oder mangelnde Orientierung sichtbar macht“. Die Einführung von KI erzeuge „nicht nur operative oder technologische Herausforderungen, sondern greift tief in die psychologische Grundarchitektur von Führung ein“.
Wie damit umgehen? Was kannst du tun, um sowohl den Ängsten deiner Mitarbeiter*innen als auch eigenen Ängsten zu begegnen? Entscheidend ist, KI behutsam einzusetzen, den Einsatz umsichtig zu planen und alle Beteiligten mitzunehmen. Und zwar mithilfe dieser zehn Schritte.
Schritt 1: Führe ein KI-Meeting durch
Setze ein Meeting an, in dem du die folgenden Aspekte vorstellst, zur Diskussion stellst und in die Umsetzung bringst. So stellst du die betroffenen Menschen in den Mittelpunkt und erhöhst die Akzeptanz für den KI-Einsatz. So sieht gutes Akzeptanzmanagement aus.
Schritt 2: Verdeutliche Strategie und Ziele
Wer einschätzen kann, wohin der KI-Weg führt und welche Ziele sich mit ihr effektiver und effizienter verfolgen und erreichen lassen, folgt gern und ist eher bereit, den Nutzen des KI-Einsatzes zu erkennen und zu akzeptieren. Überlege, ob und wie du das Argument „Bei uns zerstört KI keine Arbeitsplätze, sondern schafft neue“ authentisch und glaubhaft gegenüber deinen Mitarbeiter*innen vertreten kannst.
Schritt 3: Weise den Nutzen anschaulich nach
Profiliere KI als Unterstützungsinstrument, das den Mitarbeiter*Innen und dir hilft, Aufgaben besser zu erledigen. Jede*r muss für den eigenen Verantwortungsbereich die Vorteile der KI erkennen, sozusagen am eigenen Leib und authentisch. Bleibe dabei so konkret wie möglich: „KI hilft uns, Routineaufgaben zu automatisieren, Informationsabläufe zu beschleunigen, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen und Zeit zu sparen. So bleibt uns mehr Zeit für die wichtigen wertschöpfenden Aufgaben, etwa den Kundenkotakt.“
Schritt 4: Formuliere klare KI-Spielregeln
Erstelle einen KI-Guideline, der beschreibt, wann und wo KI zum Einsatz gelangen soll und muss. Eventuell kann überdies festgelegt werden, wo der KI-Einsatz verpönt ist. Der Guideline soll Sicherheit geben, ohne Innovation zu bremsen, er soll Orientierung bieten und Raum für Experimente lassen. Er darf darum nicht zu eng gefasst sein.
Schritt 5: Beteilige die Mitarbeiter*innen
Lass jedes Teammitglied fünf Minuten lang aufschreiben, was es sich von der KI im Arbeitsalltag erhofft und wünscht und welche Befürchtungen es plagen. Sammle die Argumente, erstelle eine Pro- und Contra-Liste und diskutiere die (wichtigsten) Punkte im Plenum. So gewinnst du KI-Befürworter und KI-Anhänger, die den KI-Einsatz unterstützen und ihn für sinnvoll erachten.
Schritt 6: Stoße KI-Lernprozesse an
Lass die Mitarbeiter*innen zum Beispiel KI-Tools ausprobieren. Das Team testet zum Beispiel ChatGPT, um Meeting-Notizen automatisch zusammenfassen zu lassen. Die Teammitglieder halten ihre Erfahrungen in einem Lernjournal fest und beschreiben, was geklappt hat und was (warum) nicht. Zu Letzterem überlegen sie sich Lösungen und unterbreiten Änderungsvorschläge. Und irgendwann wird es so weit ein: Teammitglieder, die über reichhaltige Erfahrung mit einem KI-Tool verfügen, können eine interne Schulung für die Kolleg*innen anbieten.
Du siehst: Der Umgang mit KI ist weniger eine technologische, sondern vor allem eine kulturelle Herausforderung – und eine führungsbezogene Aufgabe, der du dich stellen musst.
Nun weiter zum nächsten Umsetzungsschritt.
Schritt 7: Fortschritte messbar machen und feiern
Das Team definiert ein Ziel, das den Erfolg eines KI-Einsatzes messbar verdeutlicht: „Wir konnten mit KI-Rechenleistung 500 Kundenbeschwerden der letzten zehn Jahre analysieren und so fünf elementaren Beschwerdegründen auf die Spur kommen. Diese werden wir nun gezielt ausräumen.“ Diese Erfolgsstory wird im Unternehmen geteilt, um andere Teams zu inspirieren und um den Erfolg zu feiern.
Schritt 8: Gehe als Vorbild voran
Den Mitarbeiter*innen muss klar sein, dass du selbst bereit und kompetent bist, die Vorteile der KI sinnvoll zu nutzen. Du bist ein KI-Change-Agent, der die Risiken und Grenzen kennt, aber auch die Chancen zu nutzen versteht. Du definierst den KI-Input als Inspiration, der reflektiert und hinterfragt werden muss, nicht als fertige Lösung. In der Gallup-Studie heißt es dazu: „Wenn Vorgesetzte KI selbst verwenden, klar dahinterstehen und ihren konkreten Nutzen erläutern, fühlen sich Mitarbeitende besser vorbereitet, beurteilen die vom Unternehmen bereitgestellten KI-Werkzeuge als für die Arbeit hilfreich und setzen sie häufiger ein.“
Schritt 9: Nimm Abschied von Führungsmythen
Die BSI-Studie hält fest, viele Entscheider*innen hätten Angst davor, die KI mache ihre Fehler und falschen Entscheidungen transparent und sichtbar. Die erwähnte „Entblößungsangst“ drohe dann. Darum: Stehe zu deinen Fehlern und Fehlentscheidungen. Befreie dich von den Mythen der Unfehlbarkeit und Unersetzlichkeit. Du wirst Fehler machen, und du darfst Fehler machen.
Schritt 10: Bilde deine Mitarbeiter*innen und dich fort
Einführung und Einsatz von KI gelingt eher, wenn die Beteiligten die dazu erforderlichen Kompetenzen besitzen. Dazu sind KI-Weiterbildungen, KI-Lernprogramme und KI-Lernräume notwendig.
Nutze regelmäßige Kompetenzchecks, um KI-Kompetenzlücken zu analysieren und mit geeigneten Weiterbildungsmaßnahmen zu schließen. Du selbst darfst dabei nicht außen bleiben. So schützt du dich vor der in der BSI-Studie angesprochenen Angst vor Kompetenzverlust. Deine Mitarbeiter*innen sehen, dass du KI-mäßig auf der Höhe der Zeit bist.
Und jetzt ab in die Umsetzung!
Der Autor Christian Polz ist Inhaber und Geschäftsführer von Team-Polz und hat als Experte für Transformation, Agilität, Führung, Teamentwicklung, Changemanagement und Konfliktmanagement den TaschenGuide „Souveräne Unternehmensführung. Inspirationen für herausfordernde Zeiten“ im Haufe Verlag veröffentlicht.
Gewohnheit statt Willenskraft: Kann das Düsseldorfer Start-up BlueHabits den Fitness-Markt umprogrammieren?
80 Prozent aller guten Vorsätze scheitern. Das HealthTech-Start-up BlueHabits will dieses Problem mit einer Mischung aus künstlicher Intelligenz und kognitiver Neurowissenschaft lösen. Pünktlich zur FIBO im April 2026 brachte das Team um Dr. Eike Buabang, Arnd Jäger, Markus Meißner und Marco Oevermann seine App und eine B2B-Plattform auf den Markt. Kann das, was die Gründer als „Habit Blueprint“ bezeichnen, im extrem umkämpften Fitness-Markt wirklich bestehen? Unser Blick auf das Düsseldorfer Start-up.
BlueHabits ist ein noch junges Unternehmen in der deutschen Start-up-Szene. Erst im Spätsommer 2025 wurde das Unternehmen mit Sitz in Düsseldorf offiziell ins Handelsregister eingetragen. Dennoch legt das Unternehmen ein beachtliches Tempo vor, was vor allem an der Erfahrung des Gründerteams liegt, das eine interessante Brücke zwischen Wissenschaft und kommerzieller Skalierung schlägt. Auf der wissenschaftlichen Seite steht Dr. Eike Buabang, kognitiver Neurowissenschaftler am renommierten Trinity College in Dublin. Seine Forschung fokussiert sich auf die neuronalen Mechanismen von Gewohnheiten.
Den unternehmerischen Gegenpol bildet Arnd Jäger, der als Serial Entrepreneur bereits Erfahrung im digitalen Gesundheitsmarkt gesammelt hat – unter anderem als Gründer und CEO der Online-Gruppen-Psychotherapie-Plattform webPRAX. Komplettiert wird das Führungsteam durch die Mitgründer Markus Meißner und Marco Oevermann, die technologische und operative Expertise in die Waagschale werfen. Der Launch der Lösung wurde flankiert von der Auszeichnung als „Young Innovator“ durch das Bundeswirtschaftsministerium auf der vergangenen Fitnessmesse FIBO 2026.
Doch wie findet ein Neurowissenschaftler aus Dublin überhaupt mit einem Serial Entrepreneur aus Deutschland zusammen? „Arnd hat nach einem renommierten Gewohnheitsforscher aus der EU unter 35 gegoogelt – und ich stand wohl ganz oben im Ranking“, erinnert sich Dr. Eike Buabang schmunzelnd. Nach einer ersten E-Mail und einem einstündigen Call auf Englisch fiel schließlich der Groschen: Beide stammen aus dem Rheinland. „Wir hätten eigentlich auch gleich Deutsch sprechen können“, lacht der Forscher. „Der Rest ist Geschichte.“
Dieses pragmatische Tempo spiegelt sich auch in der Finanzierung wider. Das Team wählte einen unkonventionellen Weg und verzichtete beim Seed-Investment komplett auf institutionelle Geldgeber. „Wir halten wenig davon, nur im Konjunktiv zu sprechen“, betont Buabang. „Wir wollen gleich am Anfang zeigen, dass unser Modell funktioniert.“ Die erste offizielle VC-Runde wolle man erst starten, wenn der erste große B2B-Kunde an Bord sei.
Produkt & Geschäftsmodell: Ein zweigleisiger Ansatz
Im Kern entwickelt BlueHabits einen KI-Begleiter, der Nutzer*innen hilft, neue Routinen im Alltag zu verankern. Statt auf Motivation und reine Willenskraft – die laut Buabang chronisch fehleranfällig sind – setzt die App auf einen individuellen „Habit Blueprint“. Die KI erkennt Hürden frühzeitig und passt die Routinen dynamisch an. Es geht nicht um den reinen Trainingsplan an sich, sondern um das System davor und danach: Wie kommt man überhaupt ins Gym und wie bleibt man langfristig am Ball?
Wie das jenseits der üblichen Branchen-Buzzwords funktioniert, erklärt Mitgründer Markus Meißner: „Wir arbeiten unter anderem mit GPS, um orts- und zeitabhängig intervenieren zu können.“ Statt auf Standard-Push-Nachrichten setze das System auf tief personalisierte Trigger. Meißner veranschaulicht das am klassischen Feierabend-Tief: Droht die Couch nach einem langen Arbeitstag zu gewinnen, kreiert die KI eine kurze, maßgeschneiderte Meditation. „Diese wird mit Musik unterlegt, die Hormone wie Dopamin, Oxytocin und Endorphine freisetzt. So erzeugen wir positive Emotionen, die helfen, dem Sofa Lebewohl zu sagen“, verspricht der Tech-Experte. Unabhängige klinische Studien, die diese gezielte hormonelle Wirkung der App-Musik belegen, liegen der Redaktion jedoch nicht vor.
Kämpft ein(e) Nutzer*in hingegen mit dem Zeitmanagement oder Rückschlägen, schlüpft die KI in die Rolle eines individuellen Mentors. Den wahren USP sieht das Team jedoch in der Perspektive auf das Problem. „Das Neue an unserer Idee ist, dass wir uns gar nicht so sehr mit der Ausführung der eigentlichen Gewohnheit auseinandersetzen, sondern das Drumherum im Fokus haben“, fasst Meißner zusammen – unabhängig davon, ob es um das Gym, die Ernährung oder gar ein Change-Management-Projekt in einem Großunternehmen geht.
Während die im April 2026 in den App Stores gestartete Anwendung das B2C-Schaufenster des Start-ups ist, liegt der wahre wirtschaftliche Hebel im B2B-Modell. BlueHabits bietet eine technologische Plattform an, die sich als White-Label- oder Integrationslösung in bestehende digitale Angebote von Fitnessketten, Krankenversicherungen oder dem Betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) einbetten lässt.
Monetarisierung & Fitnessstudio-Paradoxon
So vielversprechend der wissenschaftliche Ansatz klingt, so kritisch muss die Monetarisierung betrachtet werden, insbesondere im Hinblick auf das klassische Fitnessstudio-Paradoxon. Es ist ein offenes Geheimnis der Branche, dass Betreiber*innen wirtschaftlich stark von sogenannten Karteileichen profitieren. Warum sollte ein Studio für eine Software zahlen, die genau diese lukrative Zielgruppe mobilisiert und damit die Auslastung sowie den Verschleiß der Geräte signifikant erhöht?
Arnd Jäger kontert diesen Vorbehalt mit einer klaren wirtschaftlichen Differenzierung: „Bei einem Beitrag von 15 Euro kündigen weniger Mitglieder als bei einem Beitrag von 80 Euro im Monat. Wir wissen, dass bei hochpreisigen Studios mehr als 30 Prozent der Neumitglieder in den ersten drei Monaten wieder kündigen. Da kommt einiges zusammen.“
Dass eine bessere Retention (Kund*innenbindung) lukrativer ist als eine hohe Fluktuation, untermauert das Start-up derzeit akademisch. Nach eigenen, von der Redaktion bisher nicht verifizierten Angaben, führen die Gründer derzeit eine groß angelegte „Real-World-Evidence“-Studie mit der Uniklinik Eppendorf, der Oxford University und der McGill Universität durch, um belastbare Daten zur nachhaltigen Verhaltensänderung zu sammeln. Den deutlich größeren Hebel sieht Jäger ohnehin außerhalb der klassischen Muckibuden: in der Integration der Plattform in bestehende Online-Größen wie Peloton, Zwift oder Les Mills. „Da verfolgen wir konsequent den integrativen Stripe-Ansatz nach dem Baukasten-Prinzip“, erläutert der CEO. „Eine zusätzliche Applikation als Stand-alone-Lösung neben der eigentlichen Fitness-Anwendung will doch keiner mehr nutzen.“
Ein weiterer potenzieller Absatzkanal ist der Markt für das BGM. Dieser Sektor ist zwar finanziell äußerst lukrativ, aber gleichzeitig berüchtigt für hochkomplexe Entscheidungsprozesse. Zudem kommt hier die sensible Frage des Datenschutzes ins Spiel: Arbeitgeber und Versicherungen sind beim Thema Gesundheitsdaten extrem vorsichtig.
Auf die kritische Frage, wie BlueHabits bei intimsten Verhaltensdaten die Hoheit der Nutzerinnen garantieren will, beteuert Mitgründer Marco Oevermann eine strikte Trennung: „Wir behandeln Verhaltensdaten strikt als persönliche Daten der Nutzerinnen, nicht als B2B-Datenbestand. Arbeitgeber oder Versicherer erhalten keinerlei Zugriff.“ Auf konkrete Nachfrage zur genauen algorithmischen Datenverarbeitung bleibt Oevermann jedoch vage und versichert lediglich auf Management-Ebene die Einhaltung hoher Sicherheitsstandards: „Für unsere KI gilt: nur notwendiger Kontext, keine direkten Identifikatoren und keine automatisierten Entscheidungen.“ Man nehme das Thema durch Vorerfahrungen im Bereich zertifizierter Videosprechstunden aus tiefster Überzeugung ernst.
Markt & Wettbewerb: Schwimmen im Red Ocean
Der Markt für digitale Habit-Tracker ist gnadenlos übersättigt. Im Endkundensegment tritt BlueHabits gegen etablierte Player wie Habitify, Streaks oder die App Fabulous an, während US-Giganten wie Noom die Standards setzen. Die B2C-Kund*innengewinnung dürfte angesichts dieser Konkurrenz eine Herkulesaufgabe werden.
Angesprochen auf diesen Kampf gegen Goliath, winkt Arnd Jäger jedoch gelassen ab. „Der B2C-Markt war hinsichtlich unseres Geschäftsmodells für uns nie interessant“, stellt der Serial Entrepreneur klar. Dass die App nun überhaupt für Privatpersonen kostenfrei in den Stores landet, diene einem anderen Zweck: „Wir haben sie lediglich dorthin gebracht, um unseren Proof of Concept zu erreichen und unsere Methode ohne Umwege direkt am Markt zu verbessern“, räumt Jäger ein.
Fazit
Trotz des rauen Umfelds wählt BlueHabits strategisch einen klugen Weg. Anstatt sich nur im teuren App-Store-Kampf aufzureiben, positioniert sich das Team als Infrastruktur-Anbieter für den Gesundheitsmarkt. Die Kombination aus tiefer neurowissenschaftlicher Evidenz und handfester Start-up-Erfahrung ist das stärkste Asset der Düsseldorfer. Der finale Erfolg wird jedoch allein von der Vertriebsexekution im Geschäftskund*innenbereich abhängen. Gelingt es den Gründern, große Ketten oder Krankenkassen davon zu überzeugen, dass der „Habit Blueprint“ den Customer Lifetime Value erhöht, hofft das Team, BlueHabits als Hidden Champion der Branche zu positionieren.
Mit der FIBO 2026 ist ein wichtiges Etappenziel erreicht, doch die eigentliche Arbeit beginnt erst jetzt. „Es ist nun essenziell, unsere ersten Kunden zufriedenzustellen und ein kontextunabhängiges SDK (Software Development Kit) für den B2B-Markt zur Verfügung zu stellen“, skizziert Markus Meißner die harte Roadmap für die kommenden zwölf Monate. Auch beim Thema Risikokapital bleibt das Team vorerst unaufgeregt: „Die erste große Finanzierungsrunde werden wir erst starten, wenn unsere Studie unter Dach und Fach ist und unser System bei unseren ersten Kunden erfolgreich läuft.“
Mikroben statt Chemie: Wie BlueActivity den Milliardenmarkt der Kühlwasserbehandlung aufmischt
Das 2021 gegründete Heidelberger CleanTech-Start-up BlueActivity ersetzt klassische Biozide in industriellen Kühlanlagen durch natürliche Mikroorganismen. Mit einer frischen ISO-Zertifizierung und Millionenkapital im Rücken stehen die Zeichen auf Skalierung. Doch wie belastbar ist das biologische Geschäftsmodell im harten, sicherheitsfokussierten Industriealltag?
Gegründet wurde die BlueActivity GmbH im Jahr 2021 von Lars Havighorst und Michael Simon. Die Vision der Gründer: Die industrielle Wasserbehandlung für Verdunstungskühlanlagen grundlegend zu verändern und dabei Ökonomie und Ökologie in Einklang zu bringen. Anstatt potenziell umweltgefährdende Chemikalien – insbesondere toxische Biozide – in die Kühlkreisläufe der Industrie zu leiten, setzt das Startup auf funktionelle Mikroorganismen und Biopolymere.
Der innovative, patentierte Ansatz hat am Kapitalmarkt überzeugt: Bis heute konnte BlueActivity ein Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro einsammeln. Zu den Geldgebern gehören neben Business Angels auch Branchen-Investoren wie Venture Stars, Wind VC und Angel Invest. Mit den Mitteln soll vor allem die Skalierung und Durchdringung europäischer Industriemärkte vorangetrieben werden.
Das Geschäftsmodell – Klares Wertversprechen mit technischer Hürde
BlueActivity verspricht seinen Industriekunden durch die patentierte Technologie signifikante Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Die Leistungsdaten lauten gemessen an den herkömmlichen Verfahren wie folgt (Unternehmensangaben):
- Reduzierung des Wasserverbrauchs um bis zu 40 %.
- Senkung der direkten Betriebskosten (OPEX) um bis zu 32 %.
- Performance-Steigerung von Kühlanlagen um bis zu 29 %.
- Vollständiger Verzicht auf umweltgefährdende Biozide.
Kritisch hinterfragt
Das ökologische und ökonomische Wertversprechen ist hoch, doch das biologische Verfahren birgt verfahrenstechnische Herausforderungen. Biologische Prozesse reagieren naturgemäß sensibler auf äußere Einflüsse als etablierte chemische Verfahren. Während herkömmliche Biozide verlässlich und rigoros sämtliches mikrobielle Leben (darunter auch gefährliche Legionellen) im Kühlwasser abtöten, erfordert der probiotische Ansatz von BlueActivity eine kontinuierliche, präzise Überwachung. Das Überleben und die Wirksamkeit der eingesetzten Mikroorganismen müssen auch bei starken industriellen Temperaturschwankungen und variierenden Wasserqualitäten lückenlos garantiert werden. Die größte Hürde für das Start-up bleibt es daher, den Nachweis absoluter Prozessstabilität im Dauereinsatz bei Großkund*innen zu erbringen.
Der Markt und der Wettbewerb
Der Markt für industrielle Kühlwasserbehandlung ist ein globales Seriengeschäft, das traditionell von finanzstarken Großkonzernen wie Ecolab, Kurita oder Solenis dominiert wird. Diese etablierten Akteure verfügen über jahrzehntelange Kundenbeziehungen und setzen im Kern auf bewährte, biozidbasierte Behandlungsprogramme.
Für BlueActivity spielt jedoch das sich verschärfende regulatorische Umfeld eine entscheidende Rolle. Die gesetzlichen Vorgaben für Abwassereinleitungen und den Umgang mit Gefahrstoffen steigen europaweit kontinuierlich an. BlueActivity garantiert hier die Compliance mit den strengen Vorgaben der VDI 2047 sowie der 42. BImSchV (Bundes-Immissionsschutzverordnung). Zudem wächst durch ESG-Kriterien und die CSRD-Berichterstattung der Druck auf Industrieunternehmen, nachhaltige Lieferketten nachzuweisen. Dass dieser Ansatz an Relevanz gewinnt, zeigt auch die Anerkennung der Technologie durch den Verein Deutscher Ingenieure (VDI) als zukunftsweisende Technologie im Jahr 2026.
Der nächste Meilenstein: Zertifiziertes Vertrauen im B2B-Sektor
Um in der eher konservativen Industrie als junges Unternehmen Vertrauen aufzubauen, hat BlueActivity einen wichtigen formalen Schritt vollzogen: Im April 2026 erhielt das Unternehmen die Zertifizierung nach DIN EN ISO 9001:2015.
Die international anerkannte Norm bestätigt dem Startup die erfolgreiche Einführung eines strukturierten Qualitätsmanagementsystems, das vom Vertrieb über die Inbetriebnahme bis hin zum Service greift. CEO Lars Havighorst ordnet den Schritt ein: „Die ISO-Zertifizierung ist für uns ein wichtiger Meilenstein. Sie zeigt unseren Kunden und Partnern, dass wir nicht nur technologisch innovativ sind, sondern auch in unseren Prozessen höchste Standards einhalten.“ Für das CleanTech-Unternehmen, das nach eigenen Angaben bereits einen Jahresumsatz im siebenstelligen Bereich erwirtschaftet, bildet diese Professionalisierung das fundamentale Sprungbrett für das weitere nationale und internationale Wachstum.
Was Gründer*innen von BlueActivity lernen können
Für die Start-up-Szene liefert die Entwicklung von BlueActivity wichtige Learnings im B2B- und DeepTech-Segment:
- Regulatorik als Hebel nutzen: Wer strenge gesetzliche Vorgaben (wie die 42. BImSchV) antizipiert, kann aus regulatorischem Druck ein funktionierendes B2B-Geschäftsmodell formen.
- Prozesssicherheit schlägt reine Innovation: In traditionellen Industriezweigen reicht ein gutes Produkt allein nicht aus. Zertifikate wie die ISO 9001:2015 fungieren als geschäftskritische Türöffner, um das inhärente Risiko der Zusammenarbeit mit einem Start-up zu minimieren.
- Investor*innen-Fokus auf harten Impact: Das Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro belegt, dass Venture-Capital-Gesellschaften bereitwillig in hardware- und prozessorientierte CleanTech-Lösungen investieren, sofern ein klar bezifferbarer wirtschaftlicher Nutzwert (OPEX- und Wasserreduktion) für den Endkund*innen nachweisbar ist.
Ryze: Swipe ins Start-up-Glück?
Die neue Co-Founder-App Ryze von Lukas Kreuch startet am 1. Juni 2026. Eine kritische Analyse der Erfolgschancen, historischen Fallstricke und aktuellen Platzhirsche.
Mit Ryze geht eine neue Matching-App im DACH-Raum an den Start, die das ewig leidige Problem der Mitgründer*innensuche lösen will. Die App kommt nach monatelanger Pilot- und Beta-Phase am 1. Juni 2026 offiziell für iOS und Android in die App-Stores.
Doch das Konzept des „Tinder für Start-ups“ gilt in der Tech-Szene als berüchtigte Teergrube: Nicht wenige Vorgänger*innen sind bereits an strukturellen Fehlern gescheitert. Jede erfahrene Venture-Capital-Firma weiß: Die häufigste Todesursache für junge Start-ups – laut Harvard-Studien rund 65 Prozent – ist nicht das falsche Produkt oder fehlendes Kapital, sondern ein zerrüttetes Gründungsteam.
Die Suche nach dem passenden Gegenpart ist für viele angehende Entrepreneur*innen also ein massiver Flaschenhals. Eine kritische Analyse der Erfolgschancen, historischen Fallstricke und aktuellen Platzhirsche.
Der Kopf hinter Ryze und die chaotische Mitgründersuche
Die treibende Kraft hinter Ryze ist Lukas Kreuch. Der Masterstudent der Wirtschaftsinformatik an der Ernst-Abbe-Hochschule (EAH) Jena bringt bereits Erfahrung aus der Gründung einer eigenen Marketingagentur und der App-Entwicklung mit. Die Idee entstand Anfang 2025 und wurde klassisch über das StartUpLab der EAH Jena validiert. In der technischen Umsetzung wird er von einem Entwickler unterstützt, der die Produktentwicklung und Matching-Logik begleitet.
Für Kreuch war der Schmerz der Zielgruppe aus eigener Erfahrung schnell greifbar. „Nicht die Idee war meistens das größte Problem, sondern die Frage: Mit wem setzt man sie eigentlich um?“, rekapituliert der Gründer seine Erkenntnisse aus zahlreichen Gesprächen mit Studierenden und Hochschulnetzwerken.
Dabei sei ihm klar geworden, wie unstrukturiert die Mitgründer*innensuche im DACH-Raum oft abläuft. „Die meisten suchen über Zufall, LinkedIn, WhatsApp-Gruppen, Events oder Freundeskreise. Das funktioniert manchmal, aber eben nicht zuverlässig“, bemängelt er.
Der Schritt an die Öffentlichkeit kostete dennoch Überwindung. „Am Anfang fragt man sich schon, ob man vielleicht nur selbst ein Problem sieht, das für andere gar nicht relevant ist“, gesteht Kreuch. Doch das Feedback habe genau das Gegenteil gezeigt, da viele Menschen das Problem sofort aus eigener Erfahrung erkannten.
Mitgründer*innen finden per Swipe: So funktioniert das Ryze-Matching
Das Produkt bedient sich der gelernten UX-Mechaniken moderner Dating-Apps: Per Radar- und Swiping-Funktion suchen Nutzer*innen nach potenziellen Mitgründer*innen. Die Kerninnovation soll jedoch im intelligenten Algorithmus liegen.
Dieser gleicht nicht nur harte Skills ab, sondern fokussiert sich auf ein „wissenschaftliches Matching“ basierend auf gemeinsamen Werten, Zielen und Arbeitsweisen. Ein richtiger Ansatz, denn oft scheitern Gründungs-Ehen nicht an fehlenden Programmierkenntnissen, sondern an toxischer Teamdynamik.
Doch birgt die gezielte Suche nach ähnlichen Werten nicht die Gefahr des gefürchteten „Mini-Me-Effekts“ – also völlig homogene Teams? Lukas Kreuch kontert diese Bedenken: „Unser Ziel ist nicht, in allen Dimensionen möglichst ähnliche Menschen zusammenzubringen, sondern an manchen Stellen komplementär zu matchen.“ Ein Team funktioniere langfristig nur dann gut, wenn nicht nur Kompetenzen, sondern auch Erwartungen und Werte zusammenpassen.
Auf die Nachfrage, wie die tiefgreifenden Persönlichkeitsprofile mit harten DSGVO-Standards vereinbar sind, rudert der Gründer etwas zurück und räumt ein, dass in der aktuellen Version noch gar nicht mit einem umfassenden Persönlichkeitstest gearbeitet werde. Zunächst basiere das Matching auf freiwilligen Profilangaben. Dennoch versichert er hohe Standards: „Personenbezogene Daten werden nicht an Dritte verkauft oder für externe Werbezwecke verwendet. Uns ist wichtig, dass die Plattform Vertrauen schafft.“ Gerade bei potenziellen Geschäftspartnerschaften sei das aus seiner Sicht entscheidend.
Der Friedhof der Co-Founder-Apps
In der Start-up-Welt gilt das „Tinder für Gründer*innen“ als klassische Tarpit Idea (Teergrube): Ein Geschäftsmodell, das bestechend logisch wirkt, in der Umsetzung aber hohe strukturelle Hürden aufweist. Zahlreiche Akteur*innen haben sich daran bereits die Zähne ausgebissen. Pioniere wie FounderDating oder CollabFinder scheiterten dramatisch an explodierenden Kund*innenakquisitionskosten (CAC) und der fehlenden Zahlungsbereitschaft der Zielgruppe. Auch im DACH-Raum versuchten sich schon große Medienhäuser an dem Modell, doch die reine Co-Founder-Suche lässt sich für eine meist noch kapitalarme Zielgruppe kaum monetarisieren.
Diese historischen Beispiele verdeutlichen die strukturellen Todesfallen in diesem Nischenmarkt:
- Das Erfolgs-Paradoxon: Erfolgreiche Nutzer*innen löschen die App nach einem Match sofort wieder, wodurch der Customer Lifetime Value minimal bleibt.
- Fehlende Netzverdichtung: Ein Mangel an lokaler Dichte erschwert reale Treffen für lokale Gründungen.
- Das Lemons-Problem (Adverse Selektion): Mangels harter Filter wird die App von „Idea Tourists“ ohne echte Exekutionskraft überschwemmt.
Wie Ryze diesen Fallen entgehen will – und die Frage nach dem Geld
Strategisch brillant ist daher Ryzes strikter Hochschul-Fokus. Statt teurem Massenmarketing kooperiert das Start-up zum Launch mit einem starken Netzwerk aus 16 Partner*innen, darunter die Fernuni Hagen, die Hochschule Wirtschaft und Recht Berlin und das Weimarer Gründerzentrum neudeli.
Dieser dezentrale Ansatz schafft sofortige lokale Netzverdichtung in den Uni-Städten und wirkt als starker akademischer Filter gegen das Lemons-Problem.
Die kritische Schwachstelle von Ryze bleibt jedoch das geplante Freemium-Modell, bei dem Power-User*innen Abos für exklusive Vorteile abschließen sollen. Kreuch nimmt die Kritik am drohenden Churn (Nutzer*innenabwanderung) unumwunden an: „Dass erfolgreiche Nutzer*innen die Plattform nach einem erfolgreichen Match oft wieder verlassen, ist eine der zentralen Herausforderungen.“ Deshalb habe man Ryze nie ausschließlich als klassisches B2C-Modell betrachtet.
Das Freemium-Modell bleibe wichtig, um die Einstiegshürde niedrig zu halten, doch im Fokus stehe zunächst die echte Aktivität und nicht die schnelle Monetarisierung. Eine aktive Pre-Seed-Runde führt das Team aktuell nicht, ist aber für strategische Investoren offen, die Netzwerk und Zugang zum Start-up-Ökosystem mitbringen.
Founderio & Co.: Die Konkurrenz auf dem Co-Founder-Markt
Dieses Monetarisierungsproblem wird besonders kritisch beim Blick auf den Wettbewerb, denn Ryze betritt kein Vakuum:
- Die direkten DACH-Konkurrent*innen: Hier thront Founderio mit zehntausenden registrierten Nutzer*innen. Die Plattform hat den riskanten B2C-Fokus frühzeitig korrigiert und monetarisiert heute erfolgreich über B2B-Kooperationen.
- Die analogen Schwergewichte: Große Zentren wie die UnternehmerTUM in München veranstalten exzellente Co-Founder-Matchmakings, bei denen sich der „Nasenfaktor“ analog in Sekunden überprüfen lässt.
- Die globalen Substitutions-Gefahren: Das dominierende LinkedIn und das komplett kostenlose, globale Y Combinator Co-Founder Matching ruinieren die Preisdurchsetzungsmacht für kleine, kostenpflichtige Start-ups im B2C-Segment.
Wie will man gegen diese Übermacht bestehen? Kreuch nimmt die Konkurrenz ernst, gibt sich aber fokussiert: „Wir möchten nicht einfach nur die größte Plattform für Co-Founder-Matching bauen, sondern auch qualitativ hochwertige Gründungen aus Hochschulen, Gründungszentren und lokalen Start-up-Ökosystemen entstehen lassen.“
Er pocht auf den entscheidenden Vorteil der regionalen Nähe. Am Ende sei es wichtig, ob aus einem digitalen Match schnell ein echtes Gespräch in einem Café entstehen könne. „Entscheidend ist zunächst der DACH-Raum: lieber 3.000 aktive Nutzer*innen in einem starken Gründungsumfeld als 30.000 passive Profile ohne echte Interaktion“, formuliert der Gründer sein klares Credo.
Unser Fazit: Der rettende Pivot?
Konzeptionell, technisch und durch den starken UX-Fokus macht Ryze einen exzellenten Eindruck. Die App bringt eine mobile-first Dynamik in einen bisher starren Markt und grenzt sich durch ihr Gen-Z-gerechtes Interface scharf ab.
Doch die eigentliche Überlebensfrage beginnt, sobald erste Fördergelder auslaufen. Damit Ryze nicht das Schicksal seiner historischen Vorgänger*innen teilt, liegt der lukrativste Ausweg mittelfristig im B2B-SaaS-Segment: als lizenzierte Whitelabel-Community-Lösung an Universitäten und Inkubatoren.
Dieser strategischen Einschätzung stimmt der Gründer zu. „Das B2B-Whitelabel-Modell ist für uns mittelfristig eine realistische Option, die wir bewusst im Hinterkopf behalten“, gibt Kreuch preis. Wenn man eine funktionierende Infrastruktur entwickle, entstehe automatisch auch ein Mehrwert für Institutionen.
Doch einen überstürzten Pivot wird es nicht geben. Die kommenden zwölf Monate sollen laut Roadmap primär dem Produkt und der Validierung im Markt dienen, um datenbasiert zu verstehen, wo der größte Mehrwert entsteht, bevor man sich auf ein B2C-, B2B- oder Hybridmodell festlegt.
„Ryze wird von Anfang an so aufgebaut, dass daraus perspektivisch auch eine Infrastruktur für Hochschulen und Start-up-Ökosysteme entstehen kann“, verspricht Kreuch abschließend. Gelingt dieser Shift, könnte Ryze tatsächlich das Kunststück vollbringen, an dem die Szene seit über zehn Jahren scheitert.
Wenn das Team mehr verdient als der Chef
Im Interview mit MCANISM-Gründer und -CEO Gunnar Militz haken wir kritisch nach: Ist das niedrige Gründergehalt clevere PR, schlichte Notwendigkeit oder ein echtes Führungs-Tool? Und wie behauptet sich ein Nischen-Player technologisch gegen die bequemen Standard-Tools der großen Tech-Giganten?
Das Klischee vom gut verdienenden Geschäftsführer hält sich hartnäckig. Doch in der Praxis wachsender mittelständischer Unternehmen zeigt sich oft ein anderes Bild. Gunnar Militz, Gründer und Geschäftsführer der 2018 in Hamburg gegründeten MCANISM Technology GmbH, positioniert sich hierbei bewusst als Gegenentwurf: Nach Angaben des Unternehmens zahlt er sich ein Fixgehalt von unter 100.000 Euro aus, womit Teile seines Teams mehr verdienen als er selbst. Im Gründungsjahr verzichtete er demnach sogar komplett auf ein Einkommen.
Dieses Prinzip der finanziellen Risikobereitschaft soll sich auch im Geschäftsmodell spiegeln: Das Performance-Marketing-Netzwerk setzt auf eine proprietäre Tracking-Technologie ohne Drittanbieter und fokussiert sich auf Nischen wie die Lebensmittel- und Reisebranche.
In diesem Interview haken wir kritisch nach: Ist das niedrige Gründergehalt clevere PR, schlichte Notwendigkeit oder ein echtes Führungs-Tool? Und wie behauptet sich ein Nischen-Player technologisch gegen die bequemen Standard-Tools der großen Tech-Giganten?
Das Interview
StartingUp: Herr Militz, laut eigener Angaben verdienen Sie bewusst deutlich unter 100.000 Euro im Jahr, während Teile Ihres Teams mehr nach Hause bringen. Kritisch gefragt: Wie viel davon ist clevere Employer-Branding-PR und wie viel schlichte finanzielle Notwendigkeit für das Wachstum von MCANISM? Bitte nennen Sie uns den konkreten strategischen Hebel, den diese Gehaltsstruktur für Ihr Unternehmen hat.
Gunnar Militz: Es ist weder reine PR noch blanke Not aus der Kasse. Der strategische Hebel ist die Kapitaleffizienz. Als Unternehmer muss man verstehen: Jeder Euro, den ich mir privat auszahle, ist nach Steuern und Sozialabgaben nur noch die Hälfte (oder sogar weniger) wert. Wenn dieser Euro aber in der Firma bleibt, ist er „brutto“ und arbeitet für das Wachstum. Die Rendite, die ich erziele, wenn ich das Kapital in unsere eigene Technologie oder in den Marktausbau stecke, ist faktisch immer höher als das, was ich privat am Kapitalmarkt damit erreichen könnte. Wir lassen das Cash im Unternehmen, damit es dort mit Hebel arbeiten kann. Das ist kein Verzicht, sondern Reinvestition in den eigenen Erfolg.
StartingUp: Im Gründungsjahr 2018 gab es für Sie gar kein Gehalt, nur die Krankenversicherung war abgedeckt. Solche Phasen werden von Gründer*innen im Nachhinein gern als heldenhafte „Hustle“-Phase romantisiert. Wie sah die Realität aus – gab es einen konkreten Moment, in dem Sie diese Entscheidung bereut haben, und wie hat diese Zeit die Fehlerkultur in Ihrem Unternehmen geprägt?
Gunnar Militz: Bereut habe ich es nie, aber es lehrt einen Demut gegenüber der Cashflow-Planung. Man lernt, den "Lifestyle-Fokus" komplett gegen den "Impact-Fokus" zu tauschen. Ich hatte keine Zeit zum Geldausgeben! Was viele unterschätzen: Ein niedriges Fixgehalt bedeutet ja nicht, dass man am Hungertuch nagt, wenn man die steuerlichen Spielräume nutzt. Wer clever ist, nutzt Werkzeuge wie die 0,25%-Regelung für E-Autos oder rechnet Geschäftsreisen korrekt ab. Das reduziert die privaten Lebenshaltungskosten legal und effizient.
Diese Zeit hat unsere Fehlerkultur massiv geprägt: Wenn es dein eigenes Geld ist, das du verbrennst, entwickelst du einen sechsten Sinn für Effizienz. Wir probieren viel aus, aber wir stoppen Dinge radikal, die keinen ROI bringen. Diese „Skin in the Game“-Mentalität verlange ich heute auch von der Struktur, nicht nur von mir selbst. Aber Vorsicht: Man muss dabei extrem sauber arbeiten. Gerade wenn man mehr als 25% der Anteile hält, schaut das Finanzamt beim Fremdvergleich ganz genau hin. Die Bezüge müssen angemessen sein – weder darf man sich künstlich arm rechnen, um Steuern zu sparen, noch darf man die Firma als Selbstbedienungsladen nutzen. Diese steuerliche Disziplin ist das Fundament für unsere Unabhängigkeit.
StartingUp: Wenn Angestellte am Monatsende mehr verdienen als der Chef, kann das klassische Hierarchien ins Wanken bringen. Wie wirkt sich diese Struktur in der täglichen Praxis tatsächlich auf Ihre natürliche Autorität aus? Bitte geben Sie uns ein konkretes Beispiel, wie Sie mit Gehaltsverhandlungen von Top-Talenten umgehen, deren Forderungen Ihr eigenes Gehalt sprengen.
Gunnar Militz: In der Praxis merke ich davon weniger als man denkt. Autorität kommt nicht davon, dass man das höchste Gehalt im Raum hat. Das war vielleicht mal so, aber in unserem Umfeld zählt eher wer klar entscheidet und wer Verantwortung übernimmt. Wenn ich als Geschäftsführer sichtbar nicht das Maximum für mich raushole, schafft das eher Glaubwürdigkeit als Schwäche. Bei konkreten Gehaltsverhandlungen ist mein eigenes Gehalt schlicht kein Referenzpunkt. Wenn jemand für eine kritische Rolle gebraucht wird, vergüten wir marktgerecht oder drüber. Was die Rolle kostet, hängt vom Impact ab und nicht davon, was ich verdiene. Dafür muss ich mich dann auch nicht rechtfertigen.
StartingUp: Ihre eigene Vergütung ist stark an Tantiemen gekoppelt, Sie gehen also voll ins persönliche Risiko. MCANISM setzt parallel auf eine proprietäre Softwarelösung ohne Drittanbieter. Wie hängt diese „Skin in the Game“-Mentalität mit der Entscheidung zusammen, sich technologisch unabhängig zu machen, anstatt kostensparend auf bestehende Standard-Tools zurückzugreifen?
Gunnar Militz: Das hängt direkt zusammen. Wer variabel vergütet ist, denkt automatisch in längeren Zeiträumen. nicht nur beim Umsatz, sondern auch bei Abhängigkeiten. Standard-Tools sind bequemer und kurzfristig günstiger, aber wir haben uns bewusst dagegen entschieden. Das bedeutet mehr Aufwand und mehr Risiko, doch dafür kontrollieren wir unsere Daten, unsere Logik und letztlich unser Geschäftsmodell. Das ist wie auch beim Gehalt dieselbe Grundhaltung: lieber mehr Risiko tragen, aber nicht abhängig sein.
StartingUp: Eine eigene Tracking-Technologie zu betreiben, ist teuer. Viele Kund*innen sind zudem an die Dashboards von Google oder Meta gewöhnt. Mit welchen handfesten Argumenten – abseits des oft bemühten Themas Datenschutz – bringen Sie Marketingabteilungen dazu, ihre Gewohnheiten aufzugeben und auf Ihre unabhängige Lösung zu wechseln?
Gunnar Militz: Das entscheidende Argument ist nicht das Tool, sondern die Frage, wer hier eigentlich für wen optimiert. Google und Meta bauen ihre Dashboards nach ihren Interessen und weniger nach denen ihrer Kunden. Wir argumentieren konkret: Attribution, Provisionsmodelle, Kampagnenlogiken – das alles lässt sich mit uns deutlich individueller steuern. Für Unternehmen, die ihre Kanäle wirklich verstehen wollen und nur auf Plattform-KPIs schauen, macht das einen messbaren Unterschied. Der Wechsel ist kein Selbstläufer, weil Gewohnheiten sitzen, das ist klar. Aber sobald jemand einmal sieht, wie eine unabhängige Sicht auf Performance aussieht, ist die Bereitschaft deutlich höher.
StartingUp: Mit den Netzwerken Chefs Campaign und Hotel Campaign fokussieren Sie sich auffällig spitz auf die Lebensmittel- und Reisebranche. Andere Affiliate-Netzwerke agieren deutlich breiter. Verstecken Sie sich in der Nische vor dem großen Wettbewerb oder worin genau liegt der messbare Leistungs- und ROI-Vorteil für Partner wie HelloFresh oder NH Hotels? Bitte nennen Sie uns hierfür einen konkreten Faktor, den Generalisten nicht abdecken können.
Gunnar Militz: Wir verstecken uns nicht, wir entscheiden uns. Food und Travel haben sehr spezifische Anforderungen: andere Customer Journeys, andere Buchungslogiken, andere Conversion-Mechaniken. Ein Generalist bildet das irgendwie ab. Wir bilden es genau ab. Der konkrete Unterschied liegt darin, wie wir Provisionsmodelle und Conversion-Prozesse modellieren. Näher am tatsächlichen Geschäftsmodell unserer Partner, nicht an einem generischen Template. Für HelloFresh oder NH Hotels bedeutet das weniger Streuverlust und bessere Steuerbarkeit. Das ist messbar.
StartingUp: Lassen Sie uns einen „Realitätscheck“ in Sachen Wahrnehmung von Gründer*innen-Gehältern machen. Welchen ungeschönten, praxisnahen Rat geben Sie einem jungen Gründungs-Team, das heute seinen ersten Businessplan schreibt und entscheiden muss, wie hoch das eigene Fixgehalt ausfallen darf, ohne das Unternehmen oder sich selbst zu ruinieren?
Gunnar Militz: Das eigene Gehalt ist kein Belohnungssystem. Das ist der Kern. Zu hoch, und das Unternehmen hat ein Problem. Zu niedrig, und man selbst hat irgendwann ein Problem – und zwar eines, das sich in Entscheidungen niederschlägt, ob man will oder nicht. Ich rate dazu, sich zwei ehrliche Fragen zu stellen: Was brauche ich wirklich, um vernünftig arbeiten zu können? Und was kann die Firma in dieser Phase tragen? Dazu früh über variable Modelle nachdenken. Und war nicht als Sparmaßnahme, sondern weil es die eigenen Interessen mit dem Unternehmenserfolg verbindet. Und dann noch etwas, das unterschätzt wird: Was am Anfang richtig ist, muss in zwei Jahren nicht mehr stimmen. Die eigene Rolle verändert sich. Das sollte man nicht erst merken, wenn es zu spät ist.
Gunnar Militz, Danke für die spannenden Insights!
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
Vom Textil-Müll zum Industrie-Rohstoff: Der Masterplan des Kölner Start-ups CRCL
Das von Lauritz Schmidt, Timur Oruz und Lars Conzendorf gegründete Kölner Start-up CRCL macht aus Alttextilien einen neuen Rohstoff für die Industrie.
Hinter CRCL stehen die Gründer Lars Conzendorf, Lauritz Schmidt und Timur Oruz. Letzterer ist ehemaliger deutscher Hockey-Nationalspieler, der 2023 Weltmeister wurde und bei den Olympischen Spielen 2016 in Rio de Janeiro Bronze gewann. Die drei Gründer kennen sich bereits seit ihrer Jugend aus dem Sport.
Auf den ersten Blick wirkt der Pivot vom Hockeyplatz in die technologisch hochkomplexe Recyclingwirtschaft hart. Doch Oruz sieht darin klare Parallelen: „Aus dem Leistungssport lässt sich unfassbar viel ins Unternehmertum transferieren.“ Gerade eine konservative Branche setze zunächst auf etablierte und bestehende Prozesse, räumt er ein. Das Kölner Team bringt jedoch entscheidende Netzwerkvorteile über den Hockeysport und Lars Conzendorfs familiäre Verbindung zum Entsorgungsriesen Remondis mit. Der Respekt der Industrie-Veteranen ist dennoch kein Selbstläufer. „Am Ende des Tages kämpfen wir täglich für einen Mindset-Shift zu mehr Innovations- und Risikobereitschaft – anstelle von Derisking und Stagnation“, fasst Oruz zusammen.
Tatsächlich ist der direkte Zugang zu Branchen-Know-how für DeepTech- und Recycling-Start-ups essenziell. Hier kann das Team punkten: Thomas Conzendorf, der seit 20 Jahren im Remondis-Vorstand sitzt, begleitet das junge Unternehmen aufgrund der familiären Verbindung von Beginn an als Mentor. Ergänzt wird die Expertise durch Business Angel Thomas Kyriakis, ein ehemaliger PreZero-CEO mit über 20 Jahren Erfahrung in der Schwarz Gruppe, sowie durch Dr. Dirk Kilian, einem technischen Experten mit mehr als 30 Jahren Erfahrung in der Kunststoffindustrie.
Zweimal kassieren: Das hybride Geschäftsmodell
Die zentrale technologische Innovation von CRCL ist ein Verfahren, mit dem bislang nicht verwertbare Alttextilien – insbesondere Mischfasern – gemeinsam mit Kunststoffströmen zu dem kreislauffähigen Werkstoff Apatura verarbeitet werden. Das betriebswirtschaftliche Potenzial liegt im Ansatz der Monetarisierung: Das Unternehmen verbindet den Entsorgungs- und Absatzmarkt in einem Modell. Einerseits entsteht für Entsorger und Modemarken durch nicht recycelbare Mischtextilien ein wachsender Kostendruck, bei dem CRCL als Problemlöser auftritt. Andererseits erschließt das Start-up durch das entstehende Granulat einen skalierbaren Absatzmarkt für industrielle Anwendungen im Möbel-, Interior- und Bausektor.
Auf dem Papier klingt dieses Vorhaben lukrativ. Doch wie viel davon ist schon messbares Seriengeschäft abseits der Pilotprojekt-Phase? Oruz gibt sich selbstbewusst und verweist auf die Fortschritte seit dem Einstieg von Thomas Kyriakis: Man habe „den Schritt vom Labscale zum Industrialscale erfolgreich gemeistert“. Dabei konnte das Team auf technologische Unterstützung aus der Industrie zurückgreifen. Der Fokus liege nun darauf, ein leistungsfähiges Netzwerk strategischer Partner aufzubauen, um Produktion und Skalierung effizient umzusetzen. Bei der Frage nach dem angestrebten Beteiligungsmodell bleibt der Gründer pragmatisch: Man sei als Start-up zum jetzigen Zeitpunkt flexibel. Dass die Struktur belastbar ist, untermauert das Unternehmen mit der FEDDEM GmbH & Co. KG als Partner im Bereich Extrusion sowie ersten Pilotprojekten und Absichtserklärungen (LoI) von Firmen wie VITRA oder Hanit.
Gesetzgeber*in als Treiber
Dass die Kölner gerade jetzt auf den Markt drängen, scheint passend getimt. Jedes Jahr entstehen weltweit rund 120 Millionen Tonnen Textilabfälle, von denen der Großteil noch immer verbrannt, deponiert oder in den globalen Süden exportiert wird. Der regulatorische Rahmen zwingt den Markt nun jedoch zum Umdenken. Seit 2025 müssen Textilien in der EU getrennt erfasst werden, zudem wurden die Regeln zur erweiterten Herstellerverantwortung (EPR) verschärft. Ab Juli 2026 gilt für große Unternehmen außerdem ein striktes Verbot, unverkaufte Kleidung und Schuhe zu vernichten.
CRCL profitiert vom anstehenden Druck. Was aber, wenn die EU der Industrie nachgibt und Fristen verschiebt? Für Oruz ist das globale Problem schlicht zu groß, um es weiter zu ignorieren. Sollte Europa einknicken, greift ein Plan B: „Es ist gut möglich, dass andere Länder bzw. Kontinente eher den Handlungsdruck erhöhen, und dann ist unsere Produktion modular einsetzbar“, kontert der Gründer. Bei Gesprächen außerhalb der EU erfahre das Team bereits einen wesentlich größeren Transformationswillen. Er spielt den Ball daher an die Politik zurück: „Es stellt sich aus unserer Sicht vielmehr die Frage, ob Deutschland und die EU es schaffen, starke Innovationen zu halten oder durch Trägheit und Reformstau zu verlieren.“ Denn Regulierung allein schafft zwar noch keine Kreislaufwirtschaft, aber sie erzeugt den nötigen Druck, um neue Lösungen in den Markt zu bringen und konkrete Nachfrage zu generieren.
Pragmatismus statt Heiliger Gral
Betrachtet man den Wettbewerb im generellen Textilrecycling, zeichnet sich ein extrem hartes Marktumfeld ab. Zahlreiche Start-ups haben versucht, das Faser-zu-Faser-Recycling zu skalieren, scheitern jedoch oft am hohen Kapitalbedarf, den Energiekosten und den enormen Reinheitsanforderungen der Modeindustrie.
Genau hier setzt CRCL an. Indem das Team die Alttextilien in Sektoren wie Möbel, Interior oder Bau anwendet, umgehen sie diese Hürden und schaffen einen Baustein für neue Materialstrategien. Da die Textilien de facto aus ihrem eigentlichen Kreislauf herausgenommen werden, steht beim Thema Nachhaltigkeit allerdings schnell der Vorwurf des klassischen Downcyclings im Raum.
Angesprochen auf die fehlende „lupenreine“ Circular Economy, geht der Gründer in die Offensive: „Wie sieht denn der aktuelle Kreislauf für Textilien überhaupt aus? Überproduktion – Altkleidercontainer – globaler Süden/Verbrennung – CO2 Emissionen. Wenn das lupenreine Circular-Economy bedeutet, dann sollten wir alle diese dringend überdenken.“ Für ihn ist diese Kritik das Sinnbild für eine transformationsscheue Gesellschaft, die sich durch ein Verharren im Ist-Zustand in Sicherheit wiegt. Das Start-up habe einen industriell funktionierenden, verifizierten Prozess entwickelt, der aus einem linearen System ein zirkuläres mache. „Altkleider werden zu Granulat, Granulat wird zu Produkt, Endprodukt wird recycelt. Ein funktionierender Kreislauf“, stellt Oruz klar. Er wünscht sich für solche Ansätze ein „wertschätzenderes Wording, um auch in Deutschland nachhaltig weiterzukommen“.
Zur Einordnung: Beim Downcycling verliert ein Material in der Regel an Wert und landet in weniger anspruchsvollen Anwendungen. Der CRCL-Ansatz versteht sich als Upcycling. Das Start-up schafft eine ressourcenschonende Alternative zur Kunststoffneuware und führt Materialien wieder in den industriellen Kreislauf zurück. Aus akademischer Sicht handelt es sich dabei eher um eine Form des Cross-Cyclings, bei dem die Fasern den textilen Kreislauf verlassen. Für die Abnehmerindustrien stellt das Granulat jedoch eine Alternative zu fossilen Kunststoffen dar. Dies ist besonders für jene Unternehmen relevant, die künftig stärker nachweisen müssen, wie sie Ressourcen schonen und ihre Recyclinganteile erhöhen.
Fazit: Starker Case mit Hardware-Risiko
CRCL bedient einen akuten, regulatorisch erzeugten Schmerzpunkt und hat es verstanden, sich frühzeitig mit Top-Entscheidern aus der Abfallwirtschaft abzusichern. Das doppelte Marktpotenzial löst ein Kostenproblem für Modefirmen und erschließt zugleich neue Sekundärmärkte.
Dennoch bleibt ein klassisches Hardware-Risiko bestehen. Die Verarbeitung im Spritzguss ist zwar nachgewiesen, doch der Aufbau eigener, großskaliger Extrusionsanlagen ist extrem kapitalintensiv. Auf das berüchtigte „Tal des Todes“ bei Hardware-Start-ups angesprochen, setzt das Team in seiner Finanzierungsstrategie auf Kooperation. Man sei in Gesprächen mit strategischen Partnern, „um vorhandenes Know-how zu nutzen, zu teilen und Anschaffungskosten zu reduzieren“, erklärt Oruz. Er gibt sich siegessicher: Man sei fest davon überzeugt, mit dem starken Team und Netzwerk in Zukunft eine industrielle Produktion zu sehen.
Gleichzeitig sendet er eine dezente Warnung an den heimischen Standort: Zwar würde man das Team gerne in Deutschland und der EU verstärken, man sei aber „ebenfalls bereit, unsere ausgereifte Technologie für mehr Ressourceneffizienz auf unserem Planeten außerhalb der EU zu verfolgen“. Zudem muss sich der Werkstoff preislich langfristig gegen schwankende Weltmarktpreise für Neu-Kunststoffe behaupten. Gelingt die Skalierung, hat das Start-up jedoch das Potenzial, lineare Geschäftsmodelle in der Industrie durch wirtschaftlich tragfähige Zirkularität zu ersetzen.
KI-Agenten auf dem Vormarsch: Warum 2026 alles von Kontrolle abhängt
Agentische KI ist das dominierende Technologiethema des Jahres 2026 – und trotzdem stehen die meisten Unternehmensverantwortlichen noch immer vor einer grundlegenden Frage: Wer hat hier eigentlich das Steuer in der Hand?
Eine EY-Umfrage vom März 2026 zeigt deutlich: 78 Prozent der befragten Führungskräfte geben zu, dass die KI-Einführung in ihren Unternehmen schneller voranschreitet, als sie die damit verbundenen Risiken beherrschen können.
Das ist kein Zufall. Im Laufe des Jahres 2025 haben viele Unternehmen den Schritt gemacht – vom Experiment hin zur skalierbaren Nutzung von KI im operativen Alltag. Die Ausgaben für generative KI sind im selben Zeitraum auf rund 37 Milliarden US-Dollar gestiegen. Doch nicht das schnelle Wachstum des KI-Ökosystems hat die Debatte in Richtung Kontrolle verschoben, sondern eine neue Generation von Systemen: agentische KI.
Was agentische KI wirklich ist – und warum 2026 ihr Jahr ist
Klassische KI-Systeme funktionieren nach einem einfachen Prinzip: Eingabe rein, Antwort raus. Agentische Systeme gehen deutlich weiter. Sie sind Plattformen oder Programme, die:
- ein übergeordnetes Ziel entgegennehmen,
- es in Teilaufgaben zerlegen,
- passende Werkzeuge auswählen,
- einen Plan eigenständig ausführen,
- und ihr Vorgehen laufend anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen – und das alles innerhalb eines definierten betrieblichen Rahmens.
Was nach außen wie ein einzelner KI-Agent wirkt, ist in der Praxis meist ein Netzwerk spezialisierter Systeme, die jeweils einen Teil eines Workflows übernehmen und von einer Orchestrierungsebene koordiniert werden.
Gerade weil diese Systeme weitgehend autonom arbeiten, steigt ihr wirtschaftlicher Nutzen deutlich. Prozesse wie Vertriebsrecherche, Pipeline-Management oder Compliance-Prüfungen – für die früher ganze Teams nötig waren – lassen sich heute automatisieren.
Der Fortschritt ist messbar: Die Bandbreite an Aufgaben, die agentische KI mit einer Erfolgsquote von rund 80 Prozent bewältigt, verdoppelt sich etwa alle sieben Monate. Gleichzeitig sind die Kosten stark gesunken. Der Betrieb eines Systems auf dem Niveau von GPT-3.5 ist heute rund 280-mal günstiger als noch 2022. Auch Hardwarekosten sinken jährlich um etwa 30 Prozent. In diesem Tempo wird es für Unternehmen zunehmend schwer, gute Gründe gegen den Einsatz agentischer KI zu finden.
Die Governance-Lücken, über die kaum jemand spricht
Die Diskussion über Risiken konzentriert sich häufig auf das Offensichtliche: Datenlecks, Prompt Injection oder Modellschwächen. Die eigentlichen Herausforderungen liegen tiefer.
Agentische KI ist kein Projekt mit einem klaren Endpunkt. Sie ist ein laufender Betrieb, der kontinuierliche Überwachung, Anpassung und klare Verantwortlichkeiten erfordert. Genau hier liegt die Schwachstelle vieler Unternehmen: Sie behandeln KI wie ein Software-Feature – einmal einführen und dann weitermachen. Genau dort beginnen die Probleme – oft unbemerkt.
Hinzu kommt ein weiteres Risiko: Open-Source-Modelle. Wenn die zugrunde liegende Architektur beliebig verändert werden kann, wird der Datenschutz schwer kontrollierbar – besonders für Unternehmen, die mit Kund*innendaten arbeiten.
Damit verbunden ist ein grundlegendes Problem: Agentische KI ist nur so zuverlässig wie die Logik, auf der sie basiert. Wer nicht systematisch alle Grenzfälle testet, riskiert, dass das System genau dort Lücken findet und nach seiner eigenen Logik handelt – nicht im Sinne der tatsächlichen Prozesse im Unternehmen. KI ist keine Wunderwaffe. In bestimmten Fällen ist klassische Automatisierung mit fest definierten Regeln deutlich verlässlicher, wenn Prozesse zu 100 Prozent korrekt ablaufen müssen.
Wenn KI keine Wunderwaffe ist: Reale Fälle
Die beschriebenen Risiken sind längst Realität – manchmal sichtbar, manchmal kaum wahrnehmbar. Im Januar 2024 musste der Paketdienstleister DPD seinen KI-Kundenservice abschalten, nachdem ein Systemupdate die Schutzmechanismen entfernt hatte. Ein Kunde brachte den Bot dazu, zu fluchen, Gedichte über seine eigene Nutzlosigkeit zu schreiben und DPD als „schlechtesten Paketdienst der Welt“ zu bezeichnen. Das Unternehmen sprach von einem Fehler. Tatsächlich zeigte der Vorfall, was passiert, wenn KI ohne ausreichende Tests und Aufsicht eingesetzt wird. Innerhalb weniger Stunden verbreitete sich der Fall über soziale Medien und führte zu erheblichem Reputationsschaden.
In anderen Fällen bleibt das Ganze weitgehend unsichtbar. Im September 2025 berichtete Press Gazette über mehrere PR-Agenturen, die Journalist*innen systematisch mit KI-generierten Pressemitteilungen versorgten – inklusive erfundener Expert*innen. Die zitierten Personen ließen sich online nicht nachweisen, dennoch wurden Inhalte in großen Medien veröffentlicht.
Unterschiedliche Branchen, gleiche Ursache: fehlende Governance, fehlende Verantwortlichkeit und niemand, der im entscheidenden Moment die Kontrolle übernimmt.
Der hybride Ansatz: Was er ist – und was nicht
Die Antwort auf die Governance-Lücke ist nicht, die Einführung von KI zu verlangsamen. Es geht darum, KI nicht länger als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen zu behandeln – sondern Systeme zu schaffen, in denen beide das tun, was sie am besten können.
Ein echtes hybrides Modell bedeutet, ein Setup zu schaffen, in dem KI das Volumen übernimmt – Routineanfragen, sich wiederholende Aufgaben, vorhersehbare Interaktionen – während sich menschliche Mitarbeitende auf das konzentrieren, was KI nicht zuverlässig leisten kann: komplexe Fälle und Ausnahmefälle, bei denen Ergebnisse stark von Einschätzung und Kontextverständnis abhängen.
Genauso wichtig ist, was ein hybrides Modell nicht ist. Einen Chatbot in einen bestehenden Workflow einzubinden, ist kein hybrides Modell, sondern nur ein zusätzliches Feature. Und Mitarbeitende, die KI-Ergebnisse lediglich passiv überwachen, arbeiten nicht wirklich hybrid – das ist bloße Aufsicht ohne aktive Beteiligung.
Im Alltag ist die Grenze zwischen „das lässt sich automatisieren“ und „das besser nicht“ konkreter, als die meisten Unternehmen erwarten. Ein Beispiel: ein SaaS-Unternehmen. Anfragen zu Abonnements, Kontozugängen oder Zahlungsfragen folgen vorhersehbaren Mustern, die Antworten liegen bereits vor – Kund*innen fragen oft nur, weil sie nicht selbst suchen möchten. Das sind ideale Kandidaten für Automatisierung. Entsprechend zeigen Anbieter*innen im Kundensupport, die das hybride Modell bereits getestet haben: Ein gut trainierter KI-Agent kann bis zu 85 Prozent solcher Anfragen übernehmen – mit sofortigen Antworten und ohne Einbußen bei der Kund*innenzufriedenheit.
Bei technischen Problemen sieht das anders aus. Tritt ein Fehler auf oder fällt ein Server aus, weiß oft nicht einmal das Produktteam sofort, was passiert ist – geschweige denn, wie das Problem zu lösen ist. Ein KI-Agent ohne diesen Kontext folgt seinem Training und liefert eine scheinbar sichere Antwort – und führt Kund*innen damit in die falsche Richtung. In einem kritischen Moment ist das kein kleines Ärgernis, sondern ein direkter Weg, Kund*innen dauerhaft zu verlieren. Deshalb bleiben gezielte Weiterleitungen an menschliche Mitarbeitende ein bewusstes Element – denn manche Situationen erfordern das Urteilsvermögen und die Sorgfalt, die nur ein Mensch bieten kann.
Welche Governance-Lösungen es heute schon gibt
Unternehmen, die KI-Integrationen systematisch testen, kommen zu einem klaren Ergebnis: Der wirksamste Ansatz ist, Systeme so zu gestalten, dass sie ihre eigenen Grenzen erkennen. Das bedeutet konkret: Die KI erkennt Unsicherheit, eskaliert automatisch und übergibt an Menschen, bevor Schaden entsteht.
Regulatorisch gibt es erste Leitplanken. Der EU AI Act gilt seit August 2025 vollständig und schreibt für Hochrisiko-KI-Systeme menschliche Aufsicht und Risikomanagement vor.
Doch Regeln allein reichen nicht. Sie definieren Rahmenbedingungen, aber nicht, wie konkret gehandelt werden soll, wenn eine KI auf eine Situation trifft, für die sie nicht trainiert wurde – und ein(e) Kund*in auf eine Antwort wartet.
Genau hier entscheidet sich, ob Governance funktioniert. Und genau das sollte 2026 nicht mehr dem Zufall überlassen werden.
Die Autorin Nataliia Onyshkevych ist CEO von EverHelp. Sie arbeitet mit wachsenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen daran, Customer Support in KI-gestützten Umgebungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten.
Stallgrün: Mit Hightech-Kräutern gegen den Agrar-Strukturwandel
Leere Ställe als Chance: das 2023 von Judith Ryll und Thorsten Lansmann-Niehaus gegründete Stallgrün nutzt Bestandsbau für Indoor Farming. Wir checken das Modell hinter der aktuellen 125.000-€-DBU-Förderung.
Der Strukturwandel in der deutschen Landwirtschaft ist unaufhaltsam: Allein zwischen 2013 und 2023 ging die Zahl der hiesigen Betriebe mit Schweinehaltung um 44 Prozent zurück, wie Zahlen des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) belegen. Jedes Jahr geben Landwirt*innen auf. Zurück bleiben leere Ställe – und Landwirtschaftsbetriebe auf der Suche nach neuen finanziellen Perspektiven.
Das 2023 in Münster gegründete Start-up Stallgrün will aus diesen „Stranded Assets“ einen lukrativen Zukunftsmarkt formen: Indoor Farming im ehemaligen Schweinestall. Die Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU) unterstützt das Projekt aktuell mit 125.000 Euro im Rahmen ihrer Green Startup-Förderung. Wir wollten wissen: Wie tragfähig ist das Modell jenseits der Fördergelder wirklich?
Die Köpfe hinter der Idee & die Historie
Hinter Stallgrün stehen die Gründer Judith Ryll und Thorsten Lansmann-Niehaus. Ryll bringt als Biowissenschaftlerin tiefe Expertise in der Pflanzenbiologie mit, während Lansmann-Niehaus – der bezeichnenderweise selbst auf einem Schweinemastbetrieb aufwuchs – die kaufmännische Führung übernimmt. Gefördert durch regionale Inkubatoren wie das Seedhouse, hat das Duo den technologischen Machbarkeitsnachweis bereits erbracht: In den vergangenen zwei Jahren wurde das Konzept auf einer Pilotfarm erfolgreich entwickelt.
Das Geschäftsmodell: Mehr als nur Hardware
Die Grundprämisse ist so simpel wie pragmatisch: Ehemalige Schweineställe sind in der Regel massiv gebaut sowie gut isoliert und bieten damit architektonisch ideale Bedingungen für den ganzjährigen Anbau von regionalen Kräutern und Gemüse. Stallgrün positioniert sich als B2B-Technologie- und Service-Provider für Höfe im Wandel und will deutschlandweit agieren. Das System fußt auf drei wesentlichen Säulen:
- Automatisierte Anlagentechnik: Als Kernprodukt hat das Start-up während der DBU-Förderung eine Anlage entwickelt, welche die Bewässerung, Düngung, Belichtung und Klimatisierung automatisiert steuert.
- Datengetriebene Agrar-Software: Ergänzend liefert das Team spezifische Anbauprotokolle für die teilnehmenden Betriebe. Für geeignete Kulturen wurde der optimale Einsatz von Parametern wie Saatgut, Erde, Dünger, Licht und Bewässerungszyklen definiert.
- B2B-Ökosystem: Um die Einstiegshürde zu minimieren, hat Stallgrün einen Materialhandel für passendes Anbaumaterial aus einer Hand aufgebaut und bietet rechtliche Hilfen bei der Verwaltung an. Zudem unterstützt das Start-up beim Aufbau der Vermarktung.
Stallgrün versteht sich dabei nicht als Feind der traditionellen Landwirtschaft. Laut Lansmann-Niehaus ist Indoor Farming kein Ersatz für den etablierten Freiland- oder Gewächshausanbau, sondern eine wetter- und klimaunabhängige Ergänzung.
Die Vision: Produkte sollen ganzjährig regional verfügbar gemacht werden. Die vermehrte Nutzung regionaler Lebensmittel anstelle von Importen reduziere zudem den Transportaufwand und die daraus entstehenden Emissionen.
Kritische Markteinordnung
Der Markt für Vertical- und Indoor-Farming ist ein hartes Pflaster. Prominente Branchenvorreiter wie das ehemals hochgelobte Berliner Start-up Infarm haben in der Vergangenheit massiv Risikokapital verbrannt, weil die schiere Skalierung von energieintensiven Hightech-Farmen in urbanen Ballungsräumen betriebswirtschaftlich oft zum Scheitern verurteilt war.
Hier liegt der geniale, aber auch kritische Hebel von Stallgrün: Anstatt teure Gewerbeimmobilien anzumieten, nutzt das Team bestehende, ländliche Infrastruktur. Das verhindert eine zusätzliche Versiegelung von Flächen, was auch DBU-Generalsekretär Alexander Bonde als zentralen ökologischen Faktor hervorhebt. Ein weiterer Wettbewerbsvorteil: Viele Höfe verfügen bereits über großflächige Photovoltaikanlagen auf ihren Stalldächern. Damit lässt sich der enorme Strombedarf für die Belichtung und Klimatisierung teilweise direkt durch eigenen, günstigen Sonnenstrom abdecken.
Dennoch bleiben aus unserer Sicht drei gravierende Hürden für das Geschäftsmodell:
- CAPEX-Intensität: Die Umrüstung eines leeren Stalls in eine funktionsfähige Hightech-Anlage ist extrem kapitalintensiv. Es bleibt fraglich, wie Landwirte, die gerade aus der unprofitablen Schweinehaltung ausgestiegen sind, das nötige Investitionskapital für diesen Hardware-Neustart bei ihren Banken abrufen können.
- Radikaler Kulturwandel: Einen traditionellen Schweinemäster in einen agilen, datengetriebenen Indoor-Kräuterproduzenten zu transformieren, erfordert enormen Beratungs- und Change-Management-Aufwand seitens Stallgrün.
- Wettbewerb & Margendruck: Die teilnehmenden Bauern und Bäuerinnen kämpfen letztlich gegen die extrem knappen Margen des Lebensmitteleinzelhandels.
Unser Fazit
Stallgrün liefert einen erfrischend bodenständigen „Hardware-meets-Agrar“-Ansatz in einem Tech-Segment, das lange Zeit von utopischen, rein urbanen Vertical-Farming-Träumereien dominiert wurde. Durch die kluge Umnutzung von Infrastruktur-Altlasten und die clevere Kombination aus Hardware, Software-Protokollen und einem integrierten B2B-Serviceangebot hat das Duo ein System aufgebaut, das ein hohes Skalierungspotenzial besitzt.
Die DBU-Förderung von 125.000 Euro ist ein sauberes Validierungssignal für den positiven ökologischen Impact der Gründer*innen. Die wahre Reifeprüfung wird nun jedoch in den Bilanzen der kooperierenden Landwirte stattfinden: Nur wenn die Höfe durch den automatisierten Anbau zügig ihre hohen Anfangsinvestitionen amortisieren können, wird aus dem Münsteraner Pilotprojekt ein neuer bundesweiter Agrar-Standard. Ein mutiger Pivot für die heimische Landwirtschaft – und ein Start-up, das man als Investor*in und Beobachter*in der Agrar-Wende unbedingt auf dem Zettel haben sollte.
Bootstrapping im LegalTech: Wie cleverklagen den Arbeitsrechtsmarkt aufmischt – und wo die Grenzen des Modells liegen.
LegalTech-Start-ups versprechen den niederschwelligen Zugang zum Recht. Das 2020 von Fabian Beulke und Lucas Rößler gegründete cleverklagen fokussiert sich dabei auf das Arbeitsrecht und will Arbeitnehmer*innen bei Kündigungen sowie Abfindungen unterstützen. Die Besonderheit: Das Gründer-Duo wächst im Gegensatz zu vielen Wettbewerber*innen profitabel und das gänzlich ohne Investor*innen. Doch in einem hart umkämpften Markt stellt sich die Frage, wie nachhaltig das provisionsbasierte Geschäftsmodell und der technologische Vorsprung wirklich sind.
Der Markt für verbraucherorientiertes LegalTech (B2C) hat in den vergangenen Jahren in Deutschland stark an Fahrt aufgenommen. Im Zentrum stehen oft standardisierbare Massenverfahren – von Fluggastrechten über Mietminderungen bis hin zum Arbeitsrecht. In letzterem Segment positioniert sich cleverklagen.
Bootstrapping in einem teuren Markt
Gegründet wurde die Plattform im Jahr 2020 von den beiden Rechtsanwälten Fabian Beulke und Lucas Rößler. Die Idee entstand in ihrer gemeinsamen Zeit bei der renommierten Kanzlei Hausfeld LLP, wo sie maßgeblich in die Betreuung großer Sammelklagen involviert waren. Diese Erfahrung inspirierte das Duo zu einem Ansatz, den sie selbst als eine Art „Robin Hood Litigation“ beschreiben: Sie wollen die strukturellen Nachteile von Arbeitnehmer*innen gegenüber ressourcenstarken Unternehmen ausgleichen. Dabei positioniert sich das Start-up bewusst als moderne Alternative zur klassischen Kanzlei.
Bemerkenswert für die Start-up-Szene: cleverklagen wächst seit der Gründung profitabel und verzichtet dabei vollständig auf externes Kapital. Das ist mutig. Denn im B2C-Arbeitsrecht haben Kund*innen einen extrem niedrigen Lifetime Value – man wird idealerweise nur einmal gekündigt –, während die Akquisekosten via Google Ads enorm sind. Wie stemmt man das gegen VC-finanzierte Konkurrenz?
„Wir haben bewusst klein angefangen“, blickt Lucas Rößler zurück. „Gerade beim Bootstrapping kommt es darauf an, extrem effizient und genau zu arbeiten. Denn wenn das Geld knapp ist, kann man sich nur wenige Fehler leisten“, erinnert er sich an die harte Anfangsphase, in der das Duo nahezu alles selbst übernehmen musste. Fehlerverzeihlich ist das B2C-Arbeitsrecht bis heute nicht: Wer im Google-Ads-Wettbewerb gegen VC-finanzierte Player antritt, braucht Nerven aus Stahl – und, wie Rößler anmerkt, „einen starken Sales-Funnel, von der Anzeige bis zur Conversion“. Neben dieser technischen Präzision brauche es laut dem Gründer aber auch „sehr viel Liebe fürs Detail und ein gutes Verständnis, was die Kund*innen von einem erwarten“. Ob sich ein(e) einzelne(r) Mandant*in rechne, müsse man in der Summe betrachten. Dank erfahrener Anwält*innen sei man meist erfolgreich, was dem Unternehmen heute eine finanzielle Stabilität gebe, die in der Anfangsphase gefehlt habe.
Prozesskostenfinanzierung statt Stundenlohn
Die Geschäftsidee verknüpft digitale Prozessabläufe mit der Betreuung durch echte Jurist*innen. Eine eigens entwickelte Software soll Arbeitsabläufe vereinfachen und dem Team mehr Raum für die Mandant*innenbetreuung geben. Das Kernstück ist jedoch das finanzielle Modell, das einer klassischen Prozesskostenfinanzierung entspricht: Es gibt kein Vorkostenrisiko und im Falle einer Niederlage entstehen den Arbeitnehmer*innen keine Kosten. Verfügen die Kund*innen über keine Rechtsschutzversicherung, finanziert cleverklagen den Prozess vor. Im Gegenzug wird eine Provision fällig, die als Teil der zusätzlich ausgehandelten Abfindung beschrieben wird.
Doch wie hoch ist diese Erfolgsprovision genau? „Unsere Erfolgsprovision ist bewusst nicht einheitlich festgelegt, sondern hängt immer vom jeweiligen Fall ab“, erklärt Fabian Beulke. Man berücksichtige das Verlustrisiko, die übernommenen Anwaltskosten und die realistische Abfindungshöhe. „Durchschnittlich kann man sagen, dass unser Erfolgshonorar bei knappen 30 Prozent liegt“, präzisiert Beulke. Stehe eine sehr hohe Abfindung im Raum, könne die Provision auch deutlich darunter fallen – bei hohem Risiko aber auch entsprechend steigen.
Während sich das Duo bei der Erfolgsquote auskunftsfreudig zeigt – derzeit schließe man über 90 Prozent der Fälle erfolgreich ab und wachse jährlich um rund 50 Prozent –, mauern die beiden bei der Frage nach den genauen Finanzen. „Zu konkreten Umsatzzielen äußern wir uns allerdings nicht“, wiegelt Beulke ab.
Das „Rosinenpickerei“-Dilemma
Das Modell der Prozessfinanzierung ist lukrativ, steht bei Kritikerinnen aber oft unter dem Verdacht des sogenannten Cherry-Pickings. Der Vorwurf lautet, Anbieter*innen würden durch Algorithmen rigoros vorfiltern und nur die fast risikolosen Fälle annehmen, während komplexe oder wirtschaftlich kleinere Schicksale durchs Raster fallen.
Lucas Rößler wehrt sich vehement gegen diese Darstellung: „Diese Kritik können wir so nicht bestätigen. Unsere Ablehnungsquote ist sehr niedrig, denn wir wollen so vielen Menschen wie möglich helfen.“ Zwar bleibt Rößler eine exakte Prozentzahl bei der Ablehnungsquote schuldig, verspricht aber: „Uns ist es ganz egal, ob unser(e) Mandant*in Mini-Jobber*in oder eine hochbezahlte Führungskraft ist. Auch komplexere oder risikoreichere Fälle schließen wir nicht aus.“ Abgelehnt werde laut Rößler nur bei Anfragen, die den eigenen moralischen Werten widersprechen – oder „wenn kein Anspruch oder Verhandlungshebel gegen den bzw. die Arbeitgeberin vorliegt“. Robin Hood agiert im LegalTech-Markt eben auch mit wirtschaftlichem Kalkül.
Proprietäre Software vs. Standard-KI
Cleverklagen betont medial gern den Einsatz eigener Tech- und KI-Lösungen. Doch in Zeiten, in denen sich standardisierte juristische Branchen-KIs rasant entwickeln, wird eine eigene Fallbearbeitungs-Software zunehmend zum reinen Hygienefaktor und verliert als unüberwindbarer Wettbewerbsvorteil an Strahlkraft.
Wo genau zieht das Start-up also die technische Grenze zwischen Automatisierung und anwaltlichem Handwerk? „Künstliche Intelligenz soll unsere Anwält*innen in erster Linie bei repetitiven und administrativen Aufgaben unterstützen“, ordnet Fabian Beulke ein. Es gehe vor allem um Fristen- und Aufgabenmanagement, Terminplanung oder die Dokumentenverwaltung. Dabei setze man auf hohe Datenschutzstandards: Die hauseigene KI laufe ausschließlich auf eigenen Servern, gänzlich ohne externe Datenverbindungen. Zudem durchkämme die KI laufend die Akten für Konsistenz-Checks. Ein pragmatischer statt revolutionärer Ansatz, wie Beulke unumwunden zugibt: „Das ist wichtig, damit bei der Vielzahl laufender Fälle nichts daneben geht.“
Bei der juristischen Kernarbeit zieht Beulke jedoch eine klare rote Linie: „Uns ist wichtig, dass eine Entscheidung nie von der KI getroffen wird. Diese Verantwortung liegt ausschließlich bei unseren Anwält*innen.“ Gerade das Arbeitsrecht sei viel Verhandlungssache, die oft mündlich in persönlichen Gesprächen oder vor Gericht geklärt werde. „Es braucht ein starkes Verhandlungsgeschick, Erfahrung und das richtige Timing“, so der Mitgründer. „Das kann KI aus unserer Sicht nicht ersetzen.“
Fazit & Ausblick
Cleverklagen zeigt eindrücklich, dass gesundes Wachstum ohne Investorinnen auch im anwaltlichen Dienstleistungssektor funktionieren kann. Die eigentliche Herausforderung für das Duo dürfte künftig jedoch weniger in der hauseigenen Softwareentwicklung liegen, sondern in der profitablen und skalierbaren Kund*innenakquise.
Wo sieht sich das Unternehmen in zwei Jahren? Lucas Rößler hat klare finanzielle Ambitionen: „Wenn weiterhin alles gut läuft, haben wir unseren Umsatz und Gewinn in zwei Jahren idealerweise mehr als verdoppelt.“ Ob man die vertikale Marktführerschaft im Arbeitsrecht erzwingen könne, werde sich zeigen.
Interessant ist jedoch die strategische Ausrichtung für die Zukunft: Cleverklagen plant die Expansion in weitere Rechtsgebiete. Dabei wolle man sich explizit nicht auf standardisierte Massenverfahren fokussieren, verrät Rößler: „Wir wollen Rechtshilfe in Bereichen bieten, in denen Menschen echte und oft existenzielle Unterstützung benötigen. Zum Beispiel bei Streitigkeiten mit Versicherungen oder bei familien- oder erbrechtlichen Fragen.“
KI-Baukasten für den Mittelstand: Kann firepanda.ai das Versprechen der Einfachheit halten?
Das Münchner Start-up firepanda.ai launcht neue Plattform-Features und ein überarbeitetes Preismodell. Mit prominenter Gründer-Erfahrung aus E-Commerce und IT will das Unternehmen den DACH-Mittelstand erobern. Doch wie zukunftssicher ist der Spagat zwischen Orchestrierung und „KI-Steuer“?
Die Integration künstlicher Intelligenz gleicht in vielen mittelständischen Betrieben aktuell noch einem Blindflug. Es fehlen oft Ressourcen für komplexe Implementierungen oder das Know-how zur Einhaltung von Datenschutzstandards. Genau in diese Lücke stößt die Münchner All-in-One-Plattform firepanda.ai. Was im Jahr 2022 als direkte Reaktion auf den globalen „ChatGPT-Moment“ innerhalb eines IT-Entwicklungsbüros begann, will mit einer aktualisierten Plattformversion den Marktzugang für den Mittelstand nun endgültig vereinfachen.
Vom „ChatGPT-Schock“ zum Agentur-Spin-off
Die Geschichte von firepanda.ai nahm ihren Lauf, als die Veröffentlichung von ChatGPT die Tech-Welt erschütterte. In der Münchner IT-Agentur Fireflow erkannten die Gründer sofort den massiven Bedarf – und die gleichzeitige Verunsicherung – bei ihren Kund*innen. Statt den Trend nur zu beobachten, entwickelte das Team in intensiven Konzeptionsphasen eine Lösung, die den deutschen Mittelstand sicher in das KI-Zeitalter führen soll. Anfang 2025 erfolgte dann der offizielle Launch.
Hinter diesem Spin-off stehen zwei Köpfe mit komplementären Profilen. Dr. Peter Dornbusch (CEO & CTO) ist promovierter Informatiker und DeepTech-Veteran mit über 25 Jahren IT-Erfahrung. Flankiert wird er von Daniel Kövary, einem Experten für Business Development und digitale Markenführung.
Auf die Frage, wie schwer der Spagat zwischen anspruchsvollem Agenturgeschäft und der Inkubation einer völlig neuen SaaS-Plattform war, räumt Kövary ein: „Es war zweifellos ein enormer Kraftakt, der sich jedoch als unser größter strategischer Vorteil erwies.“ Durch das Tagesgeschäft sei man extrem nah an den realen Schmerzpunkten der Kund*innen – wie Datenschutzbedenken und Ressourcenmangel – gewesen. Die lange Entwicklungszeit bis 2025 war dabei eine bewusste Entscheidung gegen schnelle halbe Sachen. „Wir wollten keine weitere dünne ‚Wrapper-App‘ auf den Markt bringen“, betont Kövary und fügt hinzu: „Durch KI-gestütztes Coding haben wir eine echte Zeitenwende erlebt und unsere Entwicklungszyklen bei herausragender Code-Qualität massiv verkürzt.“
Schluss mit dem KI-Flickenteppich
Die Kernidee von firepanda.ai ist ein modellagnostisches KI-Backend, das Nutzer*innen flexibel zwischen den Modellen von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Google wählen lässt, ohne separate Verträge abschließen zu müssen. Ein entscheidender Hebel für den Vertrieb ist dabei die Datensicherheit, da die Plattform auf Servern in Deutschland gehostet wird.
Doch wie garantiert das Start-up rechtssicher, dass Daten bei der Nutzung von OpenAI nicht vom US-Cloud Act erfasst werden? Dr. Peter Dornbusch gibt sich hier kompromisslos: „Um höchste Datenschutzstandards zu gewährleisten, routen wir Anfragen an Modelle wie OpenAI nicht über die Standard-US-Schnittstellen, sondern ausschließlich über DSGVO-konforme Instanzen etablierter Anbieter wie Microsoft Azure oder AWS, die in Europa gehostet werden.“ Dabei würden strikte Zero-Data-Retention-Policies greifen, die verhindern, dass Kund*innendaten für das Modell-Training genutzt werden. Für Unternehmen mit extrem restriktiven Vorgaben bietet firepanda.ai zudem europäische Open-Source-Modelle wie Mistral an, die autark in Deutschland gehostet werden. „Der Kunde ist nicht in einem System gefangen, sondern behält die volle Souveränität“, resümiert der CTO.
KI-Agenten per Drag-and-drop
Um ohne Programmierkenntnisse spezifische KI-Assistenten zu konfigurieren, bietet die Plattform einen Workflow-Builder an, in dem/der Nutzer*in Trigger und Aktionen per Drag-and-drop verknüpfen.
Trotz dieser Versprechen mutieren viele B2B-Start-ups oft zu Beratungsagenturen, weil Kund*innen das Self-Serve-Prinzip nicht allein bewältigen. Daniel Kövary kennt dieses Problem: Die Wucht der Technologie überfordere aktuell noch viele Organisationen. Während globale Player wie Anthropic massiv gegensteuern und sogenannte Forward Deployed Engineers einsetzen, die Use Cases direkt in Unternehmen auf eigene Kosten umsetzen, wählt das Münchner Team einen anderen Pfad. „Da wir diesen extrem ressourcenintensiven Weg weder gehen können noch wollen, lautet unsere strategische Antwort: Enablement!“, stellt Kövary klar. Statt klassischem Handholding setzt man auf ein mehrstufiges Befähigungsmodell im Produkt – von abteilungsspezifischen Prompt-Bibliotheken für Anfänger*innen bis zum Workflow-Builder für Profis. Das Versprechen des Gründers: „Unser primäres Ziel im Onboarding ist es, unternehmensinterne ‚KI-Champions‘ auszubilden, die das Wissen als Multiplikatoren eigenständig skalieren.“
Transparenter Deal oder teure Skalierung?
Seit dem 1. März 2026 lockt firepanda.ai mit einer kostenlosen Testversion inklusive einer Million Token. Im produktiven Einsatz werden 19,95 Euro pro Nutzer*in im Monat fällig, während die Token-Kosten mit einem Handling-Aufschlag von zehn Prozent transparent weitergereicht werden. Zusatzmodule kosten extra: 395 Euro für Workflow-Automatisierung und 95 Euro für API-Anbindungen.
Bislang ist das Start-up komplett bootstrapped. Um die Infrastrukturkosten und die geplante Skalierung zu stemmen, sucht das Unternehmen nun aber sehr selektive Seed-Finanzierungen. Dornbusch sucht dabei explizit nicht nach klassischem Venture Capital, sondern nach „Smart Money“ von strategischen Business Angels. Das ehrgeizige Ziel: „Unser Meilenstein bei diesem kontrollierten Wachstum ist es, durch die anstehende Skalierungsphase bis Ende 2026 den Break-even zu erreichen.“
Die „KI-Steuer“-Falle und wartende Tech-Giganten
Kritiker*innen könnten den zehnprozentigen Token-Aufschlag bei hohen Datenmengen als kostspielige „KI-Steuer“ ansehen, was zur Abwanderung Richtung Direkt-APIs führen könnte. Zudem buhlen globale Wettbewerber wie Make.com oder Microsofts Copilot Studio um den Mittelstand.
Dornbusch wehrt sich gegen den Begriff der Steuer: „Wir sehen diesen zehnprozentigen Aufschlag keineswegs als ‚KI-Steuer‘, sondern als nachvollziehbare Service-Fee.“ Diese Marge decke die komplexe Orchestrierung sowie Compliance-Sicherheit ab und erspare mühsames Vertragsmanagement. Dass Kund*innen bei steigendem KI-Reifegrad abwandern, glaubt er nicht: „Wenn ein Unternehmen erst einmal komplexe Freigabeschleifen, RAG-Pipelines mit proprietären internen Daten und externe API-Trigger in firepanda.ai modelliert hat, wechselt es nicht wegen eines marginal günstigeren Token-Preises die Plattform.“
Und was passiert, wenn Microsoft seinen Copilot so tief integriert, dass externe KMU-Layer überflüssig werden? Kövary kontert, dass Copilot zwar gut für persönliche Produktivität sei, die reale Prozesslandschaft des Mittelstands aber weitaus komplexer. „Wir müssen aufhören, diesen Layer als dünne, überflüssige Benutzeroberfläche zu missverstehen – er ist vielmehr das schützende Betriebssystem eines jeden Unternehmens in der KI-Ära“, argumentiert er. Durch diese Architektur befreie man Kund*innen aus dem Vendor-Lock-in einzelner Großkonzerne.
Genialer Eisbrecher mit Ablaufdatum?
Für die ersten 12 bis 24 Monate der KI-Transformation ist firepanda.ai als technologischer Eisbrecher hochattraktiv. Langfristig muss sich allerdings zeigen, ob die eigenen Workflow-Logiken stark genug sind, um gegen die Marktmacht der großen Ökosysteme zu bestehen.
Gefragt nach der Zukunft und einem möglichen Exit winkt Dr. Peter Dornbusch ab. Die Backend-Entwicklung sei dank 20 Jahren Agenturerfahrung keine Hürde gewesen, sondern der größte strategische Hebel, um eine sichere Enterprise-Umgebung zu schaffen. Man sei gekommen, um zu bleiben: „Ein schneller Exit ist nicht unser Fokus, denn der europäische Markt für B2B-KI steht erst ganz am Anfang“, stellt der CTO klar und gibt die zukünftige Marschroute vor: „Wir bauen hier an einem nachhaltigen und unabhängigen ‚German AI Champion‘, der dem Mittelstand dauerhaft hilft, seine Produktivität messbar und zukunftssicher zu steigern.“
Schluss mit Swipen: Wie vibe deep aus Dating-Frust ein Relationship-Business machen will
Dating-Apps frustrieren, die Einsamkeit wächst. Das Hamburger Start-up vibe deep setzt daher auf „Deep Talk“ statt Swiping. Eine Analyse des neuen Geschäftsmodells, das beweisen will, dass sich mit emotionaler Tiefe ein skalierbares Tech-Unternehmen aufbauen lässt.
Die makroökonomischen und gesellschaftlichen Vorzeichen für eine Neuausrichtung digitaler sozialer Dienste sind eindeutig. Weltweit gilt laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) mittlerweile jede sechste Person als einsam. Allein in Deutschland geben über 42 Prozent der Bevölkerung an, in regelmäßigen Abständen Einsamkeit zu verspüren. Gleichzeitig zeigen klassische, auf raschen Konsum ausgelegte Dating-Apps massive Ermüdungserscheinungen. Die aktiven Nutzer*innenzahlen von Branchengrößen wie Tinder, Bumble und Hinge fielen im vierten Quartal 2024 global um sechs Prozent. Rund 69 Prozent aller heruntergeladenen Dating-Apps werden bereits innerhalb eines Monats wieder gelöscht.
Vor allem die junge Zielgruppe zieht Konsequenzen: Im Jahr 2024 planten 63 Prozent der Generation Z einen bewussten „Social-Media-Detox“ – mehr als jede andere Generation. Der Markt verlangt ganz offensichtlich nach echter Verbindung statt nach oberflächlichem, medialem Dopamin, welches das Fehlen realer Nähe oftmals nur vernebelt.
Genau in diese Lücke der wachsenden Dating-Ermüdung stößt die App vibe deep, mit der das Hamburger Start-up von Lui und Saskia Michalski den Fokus konsequent auf Deep Talk statt Swiping verschiebt.
Vom Content zum Tech-Produkt
Dabei war der Weg zum Tech-Unternehmen für die Gründer*innen, die zunächst als Content-Creator*innen im Bereich nicht-monogamer Lebensweisen erfolgreich wurden, keine klassische Laufbahn. Doch der Schritt in die Tech-Branche war eine logische Konsequenz aus dem wachsenden Frust ihrer Community. „Der Schlüsselmoment war eigentlich ein schleichender“, erinnert sich Saskia. Jahrelang hätten sie fehlende Tiefe und Einsamkeit thematisiert, doch die Probleme der Menschen seien eher gewachsen als geschrumpft. „Content allein bringt Menschen nicht ins Handeln“, konstatiert Saskia. „Er schafft Bewusstsein, aber keine echte Veränderung.“ Daraus sei der Entschluss gereift, ein Werkzeug zu bauen, das konkrete Interaktion ermöglicht.
Lui ergänzt: „Genau daraus ist vibe deep entstanden: als Produkt, nicht als Content-Verlängerung.“ Um das Vorhaben umzusetzen, übernahm er dank seines Hintergrunds in der Tech-Industrie das Product Management. Unterstützt werden die beiden von einem externen CTO, der die Entwicklung mit einem internationalen Team vorantreibt. Doch die Technik sei nur die halbe Miete: „Die eigentliche Innovation liegt nicht nur in der Technologie, sondern im Verständnis von Beziehungen – und genau das bringen wir als Gründer*innen mit“, betont Lui.
Deep Talk statt Dauerkonsum
Im Gegensatz zu bestehenden Plattformen, die auf die Quantität neuer Kontakte ausgelegt sind, setzt vibe deep auf die Intensivierung bereits bestehender Beziehungen. Der Mechanismus ist simpel, aber wirkungsvoll: Die App liefert den Nutzenden individuell angepasste Anregungen und stellt tiefgreifende psychologische Fragen – etwa zum persönlichen Umgang mit Konflikten. Der entscheidende Clou zur Steigerung des Engagements liegt darin, dass die Antworten erst ersichtlich werden, wenn alle beteiligten Parteien sich mit ihren eigenen Erwartungen auseinandergesetzt und diese in der App beantwortet haben.
Flankiert wird dieses Konzept von einer künstlichen Intelligenz, deren Nutzung jedoch streng an die Zustimmung aller Beteiligten geknüpft ist. Gerade beim Umgang mit hochsensiblen Paardaten stellt sich unweigerlich die Frage nach Datensicherheit. Auf Nachfrage versichert Lui strenge Standards: „Wir bauen kein Produkt, das ohne Vertrauen funktionieren kann.“ Er verweist auf Datensparsamkeit, pseudonymisierte Strukturen und die klare Regel, Inhalte nicht für das Training von KI-Modellen zu nutzen.
Saskia präzisiert den ethischen Rahmen der Technologie: Die KI sei darauf ausgelegt, „nicht zu bewerten oder Lösungen vorzugeben, sondern Verbindung zu fördern durch Spiegeln, Nachfragen und Perspektivwechsel“. Dabei bleiben die Algorithmen bewusst in einer unterstützenden, nicht-dominanten Rolle und greifen nur ein, wenn beide Partner*innen dies explizit wünschen. Den Kern ihres Anspruchs fasst Saskia pointiert zusammen: „Die intimsten Gespräche eines Menschen gehören nicht uns – wir dürfen nur den Raum dafür halten.“
Community-Power als Raketenstart im Haifischbecken
Mit über 600.000 Follower*innen über alle sozialen Netzwerke hinweg verfügt das Duo über eine immense organische Reichweite. Diese schlägt sich in den Startmetriken der App wider: In den ersten acht Wochen wurden bereits über 50.000 Fragen von den User*innen beidseitig beantwortet. Zudem verzeichnete die App in den ersten Wochen über 10.000 Installationen und konnte dabei mehr als 300 Premium-Aktivierungen vermerken.
Besonders bemerkenswert sind die emotionalen Erfolgsmetriken: Laut Unternehmensangaben bestätigen 75 Prozent der Nutzenden, dass sich ihr Verhältnis zueinander nach zehn Tagen signifikant verbessert hat. Ehrliche Kommunikation birgt jedoch auch Konsequenzen, denn laut denselben Daten endete jede zehnte Beziehung in diesem Zeitraum mit einer sofortigen Trennung.
Der Markt für „Relationship Care“ wächst und lockt international Wagniskapital an. Zu den Mitbewerbenden zählen das britische Start-up Paired sowie die US-amerikanischen Pendants Agapé und Coral. Im deutschsprachigen Raum konkurriert vibe deep unter anderem mit PAIRfect und recoupling, die durch TV-Show „Die Höhle der Löwen“ nationale Bekanntheit erlangten.
Doch wie grenzt man sich von diesen Millionen-Playern ab? „Viele der bestehenden Player bauen im Kern Therapie-Tools für romantische Zweierbeziehungen. Das bildet aber nur einen sehr kleinen Ausschnitt davon ab, was Beziehung eigentlich ist“, kritisiert Saskia Michalski. Vibe deep begreife Verbundenheit deutlich breiter – ob in Freundschaften, beim Dating oder in offenen Konstellationen. Tatsächlich nutze über die Hälfte der User*innen die App mit mehr als einer Person. „Deshalb bauen wir keine Therapie-App für Paare, sondern eine Infrastruktur für Verbindung“, resümiert Saskia.
Zwischen Viralität und Churn-Gefahr
Die Monetarisierung erfolgt derzeit über ein monatliches Abo-Modell, das dem Start-up verlässliche wiederkehrende Umsätze (MRR) sichern soll und tiefere Einblicke sowie mehr KI-Funktionen freischaltet. Für Lui war dieser erste Schritt ein erfolgreicher Test: „Die Frage war, ob Menschen grundsätzlich bereit sind, für tiefere Verbindung zu zahlen. Und die Antwort ist klar: Ja.“ Gleichzeitig räumt er ein, dass die App weniger als Daily-Produkt, sondern eher in intensiven emotionalen Peak-Phasen genutzt wird, weshalb man nun auch mit Wochen- und Jahres-Abos experimentiere. Finanziell agiert das Duo bislang völlig eigenständig („100% bootstrapped“), schließt aber externe Investor*innen für die nächste Wachstumsphase nicht aus. „In sechs Monaten können wir diese Frage also sicherlich schon deutlich präziser beantworten“, so Lui.
Das Geschäftsmodell ist ein klassisches Beispiel für die Monetarisierung innerhalb der Creator Economy. Durch die riesige Community bleiben die Akquisekosten extrem niedrig. Zudem erzeugt die Mechanik der zunächst verborgenen Antworten einen eingebauten Viral-Loop, der enorme Neugier weckt. Dennoch zeigen sich Skalierungsrisiken: Mit einer Conversion-Rate von rund drei Prozent muss vibe deep beweisen, dass es den Sprung aus der Influencer*innen-Blase in den Massenmarkt schafft.
Die größte Herausforderung bleibt das branchenbekannte „Churn-Paradoxon“: Löst die App ihr Versprechen ein und heilt die Beziehung – oder führt sie zur Trennung –, entfällt auf Dauer der primäre Use Case für die Endkonsument*innen.
Saskia widerspricht dieser Lesart jedoch energisch. Das Paradoxon basiere auf einem überholten Verständnis von Beziehungen, bei dem man ein Problem löst und dann „fertig“ sei. „Verbindung ist kein Zustand, den man einmal erreicht, sondern etwas, das sich ständig verändert“, analysiert Saskia. Weil die Nutzenden die App über mehrere Verbindungen und Lebensphasen hinweg nutzen, steige der Customer Lifetime Value ganz natürlich.
Perspektivisch plant das Start-up zudem Erweiterungen im B2B2C-Bereich, etwa als Begleit-Tool für Coaches und Paartherapeut*innen oder für das Team-Building in Unternehmen. Der Fokus bleibe vorerst jedoch auf den Endkonsument*innen. Saskia Michalski bringt die Vision selbstbewusst auf den Punkt: „Wir bauen kein Tool für ein Problem, das verschwindet, sondern für etwas, das immer wieder entsteht.“
