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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
HR-Trends 2026
Die Arbeitswelt verändert sich, die Position der Unternehmen wird stärker, eine Rezession auf Management- und Führungsebene droht: die HR-Welt bleibt ein Schmelztiegel verschiedenster Strömungen. Das sind die fünf größten Herausforderungen für 2026.
Die Arbeitswelt verändert sich - sowohl für Personalmanager*innen als auch für die Belegschaft. Während sich vor wenigen Jahren die Arbeitnehmenden in einer starken Verhandlungsposition befanden, schlägt das Pendel jetzt immer stärker zugunsten der Unternehmen aus. Das eröffnet ihnen die Chance, die Arbeitswelt mehr nach ihren Vorstellungen zu gestalten, um ihren Unternehmenserfolg zu sichern. Gleichzeitig tragen sie auch die große Verantwortung, das Arbeitsumfeld ihrer Mitarbeitenden kontinuierlich zu verbessern, das Engagement zu fördern und die Rolle der KI für die kommenden Jahre mit Weitblick und Sorgfalt auszubalancieren.
Wir werfen einen Blick nach vorne und skizzieren die fünf wichtigsten HR-Trends für die DACH-Region im kommenden Jahr.
1. Kulturelle Transparenz – Strategiewechsel bei der Talentakquise
Die Stagnation der Wirtschaft, der angespannte Arbeitsmarkt, weniger Stellenangebote – all das führt dazu, dass Mitarbeitende lieber in ihren derzeitigen Positionen und Rollen verharren. Die Folge ist ein “Talentestau:” Mitarbeitende, die sonst das Unternehmen verlassen würden, bleiben und blockieren damit die Wechsel- und Entwicklungsmöglichkeiten derer, die eher bereit sind, ihre Karriere engagiert voranzubringen. Auf der Suche nach effektiven Möglichkeiten, diese Engpässe zu überwinden, werden Unternehmen im kommenden Jahr ihre Strategie hin zu mehr kultureller Transparenz ausrichten. Anstatt neue Talente mit einem Wertversprechen oder der einseitigen Hervorhebung positiver Alleinstellungsmerkmale zu gewinnen, kommunizieren sie ihre tatsächlichen Erwartungen und die Realität des Arbeitsalltags klar. Damit betonen sie bewusst auch Aspekte, die weniger passende Bewerbende eher abschrecken - damit sich die wirklich passenden umso stärker angesprochen fühlen. Beispiele dafür können u.a. die Erwartung, wieder vollständig zur Büropräsenz zurückzukehren, Prozessreife und Struktur der Unternehmen sowie die Nutzung von KI-Tools im Arbeitsalltag sein.
2. Neudefinition des Erfolgs – Leistung statt Leistungsschau?
Mitarbeitende haben oft das Gefühl, dass ihre tatsächlich geleistete Arbeit nicht richtig bewertet wird und sie nicht ausreichend Anerkennung erfahren. Analysen von Culture Amp ergaben, dass 2025 rund 20 Prozent der Mitarbeitenden nicht genau wissen, wie sich die Bewertung ihrer Performance zusammensetzt. Die Folge dieser Unkenntnis sind Mutmaßungen und die Fokussierung auf mehr Sichtbarkeit: Mitarbeitende betreiben eine Art Leistungsschau und arbeiten so, dass es vor allem produktiv aussieht. Wenn das Gefühl hinzukommt, einem passiven Monitoring ausgesetzt zu sein – in der DACH-Region nur unter strengen Auflagen erlaubt – konzentrieren sich Mitarbeitende auf das, was vermeintlich gemessen wird. Diese Kluft wird sich 2026 weiter vergrößern, wenn die Verantwortlichen ihre Leistungsbewertung nicht neu ausrichten, um ein vertrauenswürdiges und vollständigeres Bild von der Performance ihrer Mitarbeitenden zu erhalten. Wer hingegen menschzentrierte Feedbacksysteme wie Upward Feedback, 360‑Grad‑Feedback und reflektierende Einzelgespräche verankert, kann das Vertrauen stärken und ein ganzheitlicheres Verständnis der Beiträge der Mitarbeitenden erhalten.
3. Mensch und KI – zwei Seiten der HR-Medaille
2026 werden KI-Tools verstärkt Einzug in den HR-Abteilungen halten. Routineaufgaben wie z.B. eine erste Bewerberauswahl oder die Beantwortung von häufig gestellten Fragen werden zunehmend automatisiert beantwortet. Doch mit den Möglichkeiten der KI wächst auch die Erkenntnis, dass sie nicht die Lösung für alles sein darf. Darüber hinaus tritt 2026 der EU AI Act vollständig in Kraft. Demzufolge werden KI-Tools im Zusammenhang mit Personaleinsatz als Hochrisiko eingestuft: Sie unterliegen sehr strengen Richtlinien bezüglich Transparenz, Kontrolle und Grenzen des KI-Einsatzes. Bei der Frage, welche Aufgaben der KI überlassen werden können und welche nach wie vor die Empathie, die Erfahrung und das Wissen echter HR-Expert*innen erfordern, ist Fingerspitzengefühl gefragt. Auch scheinbar administrative Aufgaben benötigen manchmal den direkten persönlichen Austausch. Unternehmen werden dazu übergehen, deutlicher zu definieren, welche Fragestellungen und Bereiche maschinenbezogene Fähigkeiten und welche menschliche Fähigkeiten erfordern. 2026 wird sich ein deutlicher Trend bemerkbar machen: Die verstärkte Integration von KI in den Personalabteilungen und gleichzeitig die permanente Überprüfung, welche Aufgabenbereiche zukünftig KI-gestützt erledigt werden sollen.
4. Führung neu denken – Managementpositionen verlieren an Attraktivität
Auch das verraten die Analysen von Culture Amp: 72 Prozent der Generation Z sind nicht an Führungspositionen interessiert. Die jungen Arbeitnehmenden bleiben lieber in ihren jeweiligen Rollen, manche entscheiden sich ganz bewusst gegen eine Managementkarriere. Der Reiz, eine Leitungsfunktion zu übernehmen, nimmt insbesondere im Bereich des mittleren Managements ab: Diese Manager*innen fühlen sich zwischen den Erwartungen der Unternehmensführung und den Erwartungen ihres Teams oft unter starkem Druck. In der Folge könnte es im kommenden Jahr zu einer weiteren Abflachung der Hierarchien in den Unternehmen kommen, manche befürchten gar eine Rezession auf der Management- und Führungsebene. Gleichzeitig eröffnen sich Manager*innen durch den Einsatz von KI-Tools neue Möglichkeiten, ihren Einfluss zu vergrößern. Für jene Talente, die sich darauf einlassen, werden Führungspositionen dadurch zugänglicher und nachhaltiger. In Anbetracht dessen werden sich die Dynamiken in den Teams verändern. Unternehmen werden Führungsrollen zunehmend überdenken und ihre Manager*innen besser unterstützen, statt weitere einzustellen. Denn wenn weniger Menschen führen wollen, braucht es nicht mehr, sondern besser unterstützte Manager*innen.
5. Ambitionen und Leistungsbereitschaft wird außerhalb der Arbeitswelt ausgelebt
Ob berufliche Nebentätigkeit, Ehrenamt oder leidenschaftliches Hobby – immer mehr Mitarbeitende bringen Energie und Motivation für Tätigkeiten auf, die außerhalb ihrer regulären Arbeit liegen. Sie erkennen, dass sie ihre Stärken auch anderswo verwirklichen können. Dieser Trend hin zu mehr Kreativität, Leidenschaft und Erfüllung durch sinnvolle Tätigkeiten nach Feierabend und am Wochenende wird sich auch 2026 fortsetzen. Das Risiko für Unternehmen geht dabei über bloße Ablenkung hinaus: Bleiben angemessene Antworten im kommenden Jahr aus, wandern Ambitionen nach außen ab. Führung muss etwas Besseres anbieten: Die Chance 2026 liegt darin, den Hauptjob so zu gestalten, dass er sich wieder energiegeladen, kreativ und investitionswürdig anfühlt.
Fazit
Die Strömungen und Entwicklungen in der HR-Welt bringen einen fortdauernden Wandel mit sich. Gespannt blicken die Personalabteilungen auf die für 2026 vorgesehene nationale Umsetzung der Entgelttransparenz-Richtlinie der EU (EU Pay Transparency Directive and Equal Pay). Die weitreichendsten Veränderungen verursacht aber der Einzug der KI in die Arbeits- und Lebenswelt der Mitarbeitenden. Dies wirft unablässig neue Fragen auf: Droht der Talentepool zu versiegen, wenn Aufgaben für Berufseinsteiger*innen von KI übernommen werden und sie infolgedessen keine Erfahrung aufbauen können? Wird sich die Belegschaft eines Unternehmens früher oder später in KI-resistente und KI-affine Gruppen aufspalten? Die HR-Welt bleibt ein Schmelztiegel verschiedenster Strömungen im Unternehmen, die datengestützte Strategien erfordern.
Der Autor Dr. Arne Sjöström ist Regional Director, People Science EMEA bei Culture Amp mit dem Schwerpunkt Organisationspsychologie und angewandte Forschung.
KI und Selbstreflexion: Was macht KI mit dir?
Wie du innovative KI-Technologie und persönliche Entwicklung strategisch geschickt kombinierst, um dein Start-up nachhaltig zu skalieren.
Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Wachstumsbooster. Doch wer dabei nur auf Technik setzt, lässt ein entscheidendes Potenzial ungenutzt – die eigene persönliche Entwicklung. Warum es gerade die Verbindung aus KI und Selbstreflexion ist, die Gründer*innen und Start-ups langfristig erfolgreich macht, liest du hier.
Gründen bedeutet, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen
Wer ein Start-up aufbaut, bewegt sich im Spannungsfeld von Vision und Verantwortung. Geschäftsmodell, Finanzierung, Teamführung, Produktentwicklung – all das passiert meist parallel und unter enormem Zeitdruck. Technologie wird dabei oft als Hebel gesehen, um schneller und effizienter zu arbeiten. Und das stimmt: Tools, die auf KI basieren, können Prozesse automatisieren, Muster erkennen, Kund*innenbeziehungen vertiefen. Doch Technik allein garantiert keinen Erfolg. Entscheidend ist, wer sie wie einsetzt. Und hier kommt ein oft unterschätzter Faktor ins Spiel: der/die Gründer*in selbst mit den Mustern seiner/ihrer Persönlichkeit.
Jede einzelne Erfahrung, die die Marke rund um eine(n) Gründer*in prägt, kann niemals von einer KI erzeugt werden. Diese kann im zweiten Schritt sachlich analysieren, wie Erlebnisse für zukünftige Prozesse genutzt werden, die dazugehörigen Werte oder Ängste aber stecken in der Person selbst als Fundament.
Markenkern, Werte und Identität – das unsichtbare Fundament des Erfolgs
Jede Marke beginnt mit einer Geschichte, und diese umfasst den Menschen als Dreh- und Angelpunkt. Die Erfahrungen, Werte und Überzeugungen der Gründer*in formen den Kern eines Start-ups weit vor dem ersten Pitchdeck. Während KI dabei helfen kann, diese Identität greifbar zu machen, zu analysieren oder in die Kommunikation zu übersetzen, erzeugen kann sie diese nicht.
Gerade in der frühen Phase entscheidet nicht nur das Produkt über den Erfolg, sondern die Haltung dahinter: Wofür steht das Unternehmen? Welche Werte prägen die Entscheidungen? Welches Bedürfnis treibt den/die Gründer*in auch jenseits der KPIs an? Eine klare Positionierung entsteht nicht im Workshop, sondern im inneren Prozess. Es ist die Fähigkeit zur Selbstreflexion, die hier als Kompass dient:
- Was ist mir wirklich wichtig?
- Was darf sich nie ändern, selbst wenn wir skalieren?
- Was wäre ein Deal, den ich nie eingehen würde – egal wie lukrativ er erscheint?
Wer diesen Markenkern kennt, trifft strategische Entscheidungen konsistenter, kommuniziert authentischer und baut Vertrauen bei Investor*innen, Mitarbeitenden und Kund*innen auf. Und erst dann lohnt sich der Einsatz von KI wirklich, um diese klare Positionierung zum Beispiel zu verstärken, nicht aber zu ersetzen.
KI – mehr als nur Effizienzmaschine
KI hat längst ihren Platz in der Start-up-Welt gefunden. Vom Recruiting über Sales bis hin zum Customer Support. KI-gestützte Tools erleichtern die Arbeit und verschaffen jungen Unternehmen echte Wettbewerbsvorteile:
- Automatisierung: Mithilfe von KI lassen sich zeitintensive Prozesse wie Terminplanung, Rechnungsstellung oder E-Mail-Korrespondenz automatisieren. Das schafft Raum für strategische Aufgaben.
- Personalisierung: Wer seine Kund*innen wirklich verstehen will, profitiert von datenbasierten Insights. KI hilft dabei, Verhalten zu analysieren, Bedürfnisse vorherzusagen und Inhalte gezielt auszuspielen.
- Recruiting: Im „War for Talents“ zählt Geschwindigkeit, ergänzend aber unbedingt auch Qualität. KI-Tools unterstützen dabei, Bewerber*innen effizient zu sichten und unbewusste Bias zu reduzieren.
Richtig eingesetzt, ermöglicht KI mehr Fokus, schnellere Iterationen und datengestützte Entscheidungen. Aber genau hier beginnt auch das Problem: Technologie kann nur das verstärken, was ohnehin vorhanden ist oder eben (noch) nicht.
Selbstreflexion – der unterschätzte Erfolgsfaktor
Gründer*innen stehen täglich vor Entscheidungen mit Tragweite. Doch unter Druck, Unsicherheit und Wachstumsschmerz wird oft reaktiv gehandelt statt reflektiert geführt. Genau hier setzt Selbstreflexion an. Wer sich seiner Stärken, Muster und blinden Flecken bewusst ist, trifft bessere Entscheidungen – für sich, das Team und das Unternehmen. Selbstreflexion ist kein esoterisches Extra, sondern ein pragmatisches Führungsinstrument. Einige wirkungsvolle Methoden:
- Regelmäßige Selbstchecks: Was hat in dieser Woche funktioniert und warum? Was nicht? Was sagt das über meine Prioritäten aus?
- Feedback aktiv einholen: nicht nur von Mitgründer*innen oder Coaches, sondern auch vom Team. Nicht defensiv reagieren, sondern neugierig auf das Feedback sein.
- Mentoring und Coaching: Externe Sparringspartner*innen helfen, Perspektiven zu erweitern und Denkfehler zu entlarven.
- Reflexionstools nutzen: vom (digitalen) Journal bis zur strukturierten Entscheidungsanalyse gibt es einfache Hilfsmittel, die Klarheit schaffen.
Wer bereit ist, sich selbst zu hinterfragen, entwickelt nicht nur sich, sondern auch sein Start-up weiter. Denn Führung beginnt nicht mit der Verantwortung für andere, sondern mit der Verantwortung für sich selbst.
Die Synergie – wenn KI auf Selbstreflexion trifft
Die wirklich erfolgreichen Gründer*innen sind nicht entweder Tech-Expert*innen oder People-Leader*innen. Sie verbinden beides. Sie nutzen KI, um operative Exzellenz zu schaffen und reflektieren gleichzeitig, wie sie führen, entscheiden, kommunizieren. Diese Kombination erzeugt eine Form von unternehmerischer Klarheit, die sowohl innovativ als auch resilient ist.
KI kann Erkenntnisse liefern. Aber nur, wer sie richtig einordnet, profitiert davon. Selbstreflexion schafft den Raum, um mit Technologie sinnvoll umzugehen. Umgekehrt kann KI helfen, Reflexionsprozesse zu unterstützen, etwa durch gezielte Feedback-Auswertung oder datengestützte Teamanalysen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Start-up im HR-Tech-Bereich nutzt KI, um Kund*innenfeedback in Echtzeit zu analysieren. Gleichzeitig reflektieren die Gründer*innen wöchentlich im Führungsteam, welche Learnings daraus für Produkt und Kommunikation folgen und welche persönlichen Muster sie bei sich selbst erkennen. Diese Kombination aus technologischem Blick nach außen und menschlichem Blick nach innen führt dazu, dass das Unternehmen nicht nur schneller wächst, sondern dabei auch klar bleibt.
Skalierung braucht Klarheit in der Technik und im Kopf
Start-ups, die skalieren wollen, müssen effizient sein, gleichzeitig aber auch fokussiert, werteorientiert und anpassungsfähig. KI ist dabei ein mächtiges Werkzeug. Doch ohne die Fähigkeit zur Selbstreflexion bleibt sie oft bloß ein weiteres Tool im Tech-Stack.
Deshalb gilt: Die Kombination aus klugem KI-Einsatz und bewusster persönlicher Entwicklung ist kein Luxus, sondern unternehmerische Notwendigkeit. Wer beides ernst nimmt, schafft ein Unternehmen, das nicht nur wächst, sondern dabei auch „gesund“ bleibt.
Die Autorin Lea Baptista ist Geschäftsführerin der GG Consulting Agency und unterstützt Unternehmer*innen, Führungskräfte und Teams dabei, ihren Führungsstil klar zu definieren, Selbstreflexion als Werkzeug zu nutzen und authentisch erfolgreich zu sein.
Code für die künstliche Intelligenz: technische Optimierung für die Ära der KI-Suche
Code für die KI: So optimierst du deine Website technisch mit strukturierten Daten und Protokollen für die besten generativen Suchergebnisse.
Die Regeln der Online-Sichtbarkeit werden neu geschrieben. Es geht nicht mehr nur darum, von einem herkömmlichen Algorithmus indiziert zu werden. Stattdessen müssen Websites so aufbereitet werden, dass sie von künstlicher Intelligenz (KI) und großen Sprachmodellen (LLMs) fehlerfrei interpretiert und verarbeitet werden können.
KI erstellt ihre Antworten, indem sie Inhalte blitzschnell liest, deren Bedeutung versteht und die wichtigsten Fakten daraus extrahiert. Wenn der technische Unterbau einer Website unsauber ist, kann die KI die Informationen entweder nicht zuverlässig finden oder sie falsch interpretieren.
Das bedeutet, die technische Seite der Website – der Code – wird zum Fundament für eine gute Platzierung in den generativen Suchergebnissen. Wer hier Nachholbedarf hat, riskiert, als vertrauenswürdige Quelle für die KI unsichtbar zu werden.
Dieser Artikel beleuchtet die entscheidenden technischen Anpassungen, die notwendig sind, um deine Website optimal für die neue Ära der KI-Suche vorzubereiten.
Kontrolle und Zugang: Die Regeln für Sprachmodelle
Der erste technische Schritt zur Optimierung für KI-Ergebnisse ist die Steuerung des Zugriffs durch die großen Sprachmodelle (LLMs). Traditionell wird der Zugang durch die robots.txt Datei geregelt, die festlegt, welche Bereiche der Website von herkömmlichen Suchmaschinen-Crawlern besucht werden dürfen.
Mit dem Aufkommen verschiedener, spezialisierter KI-Crawler (die nicht immer identisch mit dem Googlebot oder Bingbot sind) entsteht jedoch die Notwendigkeit, diesen neuen Akteuren eigene Regeln zu geben. Es geht darum, Transparenz darüber zu schaffen, welche Daten zur Generierung von Antworten verwendet werden dürfen und welche nicht.
Neue Protokolle für neue Crawler
Experten diskutieren und entwickeln neue Protokolle, um diese Unterscheidung zu ermöglichen. Ein viel diskutierter Ansatz ist die Einführung von Protokollen, die spezifisch den Umgang mit generativer KI regeln. Dies könnte die Einführung von Protokollen wie einer llms.txt Datei beinhalten. Solche spezifischen Dateien könnten festlegen, ob ein KI-Modell Inhalte zur Schulung oder zur generativen Beantwortung von Nutzeranfragen nutzen darf.
Diese Kontrollmechanismen sind entscheidend. Sie geben den Website-Betreibern die Autorität darüber zurück, wie ihre Inhalte in der KI-Ära verwendet werden. Wer hier klare Regeln setzt, schafft die technische Grundlage für eine kontrollierte und damit vertrauenswürdige Sichtbarkeit in den KI-Ergebnissen.
Strukturierte Daten als universelle KI-Sprache
Nach der Regelung des Zugangs durch Protokolle ist die Strukturierung der Inhalte der wichtigste technische Schritt. Suchmaschinen nutzen strukturierte Daten schon lange, um Rich Snippets in den klassischen Ergebnissen anzuzeigen. Für die KI sind diese Daten jedoch absolut essenziell.
Strukturierte Daten, die auf dem Vokabular von Schema.org basieren, sind im Grunde eine Übersetzungshilfe im Code, die dem Sprachmodell den Kontext des Inhalts direkt mitteilt. Sie sind die "Sprache", die die KI am schnellsten und präzisesten versteht.
Die Bedeutung für die Generierung
Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, sucht die KI nicht nur nach Stichwörtern, sondern nach definierten Informationstypen. Mit strukturierten Daten liefert man der KI diese Informationen als fertige, fehlerfreie Bausteine.
- Fehlerfreie Extraktion: Die KI muss keine Textpassagen interpretieren, um beispielsweise ein Rezept, die Bewertung eines Produkts oder einen FAQ-Abschnitt zu identifizieren. Die korrekte Auszeichnung macht die Daten sofort nutzbar.
- Vertrauensbildung: Fehlerhafte oder inkonsistente strukturierte Daten führen zu einer falschen Interpretation und können bewirken, dass die KI deine Seite als unzuverlässig einstuft.
Die Implementierung muss fehlerfrei sein und sollte alle relevanten Inhaltstypen der Website abdecken. Nur eine saubere Schema-Implementierung garantiert, dass deine Fakten korrekt in die generativen Antworten der KI einfließen.
Ladezeit und Interaktivität als Vertrauenssignal
Die Geschwindigkeit und die Nutzbarkeit einer Website sind in der Ära der KI-Suche nicht mehr nur ein Komfortfaktor, sondern ein entscheidendes technisches Vertrauenssignal. Wenn deine Seite langsam lädt oder schlecht bedienbar ist, wird das von der KI als Indikator für mangelnde Qualität und niedrige Autorität gewertet.
Die Basis dafür sind die sogenannten Core Web Vitals (CWVs). Diese Messwerte, die sich auf das Nutzererlebnis konzentrieren, sind feste Ranking-Faktoren und haben direkten Einfluss darauf, ob eine KI deine Seite als zitierwürdig einstuft:
- LCP (Largest Contentful Paint): Misst die Zeit, bis der größte sichtbare Inhalt geladen ist.
- FID/INP (First Input Delay / Interaction to Next Paint): Misst die Zeit bis zur ersten Interaktion und die allgemeine Reaktionsfähigkeit der Seite.
- CLS (Cumulative Layout Shift): Misst die visuelle Stabilität.
Mobile Performance ist der Schlüssel
Da ein Großteil der Online-Aktivität über mobile Geräte stattfindet, legt die KI höchsten Wert auf die Optimierung der Mobilversion. Eine schlechte mobile Performance kann das gesamte Ranking negativ beeinflussen.
Die technische Anpassung muss daher darauf abzielen, die CWVs zu perfektionieren. Dies beinhaltet die Optimierung von Bildern, das Bereinigen unnötiger Code-Lasten und das Priorisieren wichtiger Ressourcen. Eine schnell ladende und reaktionsfreudige Website signalisiert nicht nur dem Nutzer, sondern auch der KI, dass die Quelle professionell und damit vertrauenswürdig ist.
Redundanz vermeiden: kanonische Klarheit
Eines der größten technischen Probleme für KI-Modelle ist die Verwirrung durch doppelte Inhalte (Duplikate). Wenn die gleiche Information unter verschiedenen URLs verfügbar ist, weiß die KI nicht, welche die Originalquelle darstellt. Dies zersplittert deine Autorität.
Der technische Schlüssel zur Lösung ist der Canonical Tag (<link rel="canonical" ...>). Dieser Tag im Code muss auf jeder Seite korrekt auf die bevorzugte, indexierbare URL zeigen. Durch die Vermeidung von Duplikaten und die korrekte Nutzung dieses Tags stellst du technisch sicher, dass die KI deine Inhalte als eindeutig und autoritär wahrnimmt und dich als zuverlässigen Faktenlieferanten zitiert.
Schlussworte
Die Zukunft der Online-Sichtbarkeit wird durch künstliche Intelligenz neu definiert. Der Erfolg hängt von einer technisch sauberen Vorbereitung ab.
Die wichtigsten Schritte in der Generative Engine Optimization (GEO) sind:
1. Zugangskontrolle durch Protokolle wie die diskutierte llms.txt Datei.
2. Die Nutzung von strukturierten Daten als unverzichtbare KI-Sprache.
3. Die Perfektionierung der Core Web Vitals als Vertrauenssignal.
4. Die Vermeidung von Duplikaten durch kanonische Klarheit.
Investiere in diese technische Qualität, um Autorität und Sichtbarkeit in der Ära der KI-generierten Antworten zu sichern.
Hamburger FoodTech-Start-up goodBytz bringt Roboterküchen in den Mittelstand
Das Tech-Start-up goodBytz, das führend in der Entwicklung autonomer Roboterinfrastruktur für bessere Lebensmittelversorgung ist, geht eine Partnerschaft mit avitea Industrieservice, einem auf Logistik-, Facility- und Produktionsservices spezialisierten Industrie-Dienstleister ein, um automatisierte Verpflegungslösungen im industriellen Mittelstand voranzutreiben.
Gegründet wurde goodBytz 2021 von Dr. Hendrik Susemihl, Kevin Deutmarg und Philipp von Stürmer. Die Unternehmer lernten sich zuvor beim Robotik-Unternehmen NEURA kennen, wo sie mehrere Jahre gemeinsam an innovativen Technologien gearbeitet haben. Seit der Gründung hat sich goodBytz nach eigenen Angaben zum weltweit am schnellsten wachsenden Unternehmen für Lebensmittelautomatisierung entwickelt.
Die modularen Automatisierungssysteme betreiben aktuell zahlreiche Verpflegungslösungen im B2B-Catering und in der Systemgastronomie. Als Herzstück dient eine intelligente Middleware Software, eine hardwareunabhängige, flexible Plattform, die die Effizienz in traditionellen Küchenumgebungen maximiert. GoodBytz verfolgt die Mission, frische Lebensmittel jederzeit und für jede(n) zugänglich zu machen und treibt damit den technologischen Wandel in der Gastronomiebranche voran.
Neue Chancen für den deutschen Mittelstand
Mit der strategischen Partnerschaft mit avitea Industrieservice, einem auf Logistik-, Facility- und Produktionsservices spezialisierten Industrie-Dienstleister, erschließt goodBytz ein neues Marktsegment: Viele Produktionsbetriebe arbeiten im Drei-Schicht-System und stoßen bei der Versorgung von Mitarbeitenden an ihre Grenzen. Durch die Kombination aus aviteas Marktzugang und dem technologischen Know-how von goodBytz soll diese Lücke künftig geschlossen werden. Gerade für den deutschen Mittelstand ergeben sich daraus enorme Chancen – das Potenzial liegt bei über 10.000 möglichen Installationen.
Als Operations-Partner betreibt avitea künftig Roboterküchen direkt bei seinen Kund*innen. So sind Unternehmen in der Lage, ihren Mitarbeitenden zu jeder Tages- und Nachtzeit eine gesunde, planbare und abwechslungsreiche, regelmäßig wechselnde sowie stets frische Küche anzubieten – ganz ohne eigenes Küchenpersonal und mit komfortabler Vorbestellbarkeit.
„Das Konzept von goodBytz hat uns sofort überzeugt“, ergänzt Markus Humpert, Geschäftsführer von avitea Industrieservice. „Gerade dort, wo sich der Betrieb einer Kantine wirtschaftlich nicht rechnet oder Personal fehlt, können wir gemeinsam eine echte Lücke schließen. Die Qualität der Gerichte ist hervorragend, der Ansatz innovativ. Als Dienstleister und Flexibilisierungspartner für industrielle Kunden können wir gemeinsam mit goodBytz für genau diese Betriebe eine innovative Lösung für tägliche Herausforderungen bieten.“
Robotik schlägt Brücke zwischen Industrie und Alltag
Nils Tersteegen, Marketingleiter der FANUC Deutschland GmbH, sagt dazu: „Für FANUC ist es schön zu sehen, wie unsere bewährte Industrierobotik immer näher an den Alltag der Menschen rückt. GoodBytz schlägt eine Brücke zwischen Industrie und Alltag und zeigt, wie Robotik echten Mehrwert für Mitarbeitende schaffen kann. Viele avitea-Kund*innen setzen bereits heute auf FANUC-Roboter in der Produktion. Wenn künftig einer dieser Roboter für sie das Mittagessen zubereitet, schließt sich auf besonders schöne Weise ein Kreis. Durch Automation kann dem Fachkräftemangel in der Industrie schon heute wirksam begegnet werden. Wenn künftig auch in der Küche Roboter unterstützen, zeigt das, welches Potenzial in dieser Technologie noch steckt.“
Als nächster Schritt ist eine erste Umsetzung im Hotelumfeld geplant, um das Betriebskonzept zu verfeinern und Kund*innen den Mehrwert der Lösung zu zeigen. Anschließend wird der Marktausbau mit weiteren Industrieunternehmen fortgesetzt.
Durch die Kooperation mit avitea will goodBytz Verpflegung zum festen Bestandteil moderner Industrieprozesse machen. Die automatisierten Roboterküchen zeigen, wie sich Effizienz, Gesundheit und Arbeitgeberattraktivität in der industriellen Arbeitswelt verbinden lassen.
„Mit avitea Industrieservice haben wir einen Partner gewonnen, der den industriellen Mittelstand seit Jahrzehnten begleitet und direkten Zugang zu Produktionsbetrieben mit großem Versorgungsbedarf hat“, sagt Dr. Hendrik Susemihl, CEO und Co-Founder von goodBytz. „Gemeinsam verbinden wir unsere Technologie mit dem Marktzugang und der operativen Erfahrung von avitea. So entsteht eine Partnerschaft, die den breiten Einsatz automatisierter Verpflegungslösungen im industriellen Mittelstand ermöglicht und Unternehmen im Wettbewerb um Fachkräfte stärkt.“
Coupon-Marketing – exklusive Einblicke von Golden-Shopping-Days
Im Interview geben die Golden-Shopping-Days-Gründer Jannik Westbomke und Wladimir Ruf Einblicke in die Entstehungsgeschichte ihres Unternehmens und die Herausforderungen, die mit dem Aufbau einer eigenen Marke im Coupon-Segment verbunden sind.
Rabattaktionen gibt es viele, doch nur wenige Kampagnen schaffen es, sich im dicht gedrängten Markt so klar zu positionieren wie die Golden-Shopping-Days. Was 2020 als Frühjahrsaktion startete, hat sich längst zu einem festen Termin im Kalender zahlreicher Onlineshops und Konsument*innen entwickelt. Hinter der Plattform stehen die Geschäftsführer Jannik und Wladie, die nicht nur eine Gutscheinseite betreiben, sondern eine Art kuratiertes Event geschaffen haben, das zweimal im Jahr zehntägig läuft. Dabei geht es nicht um wahllose Codes, die irgendwo zusammengetragen werden, sondern um exklusive Kooperationen mit inzwischen über 50 Partner*innen – darunter bekannte Marken aus Mode, Food, Gesundheit oder Wohnen.
Neben diesen großen Kampagnen bildet die Plattform inzwischen auch ganzjährig ein starkes Fundament: In der neu geschaffenen Deals-Kategorie finden sich dauerhaft ausgewählte Angebote, und zusätzlich stehen Gutscheine von über 100 Onlineshops bereit. Partner*innen wie Weinfürst, DeinDesign oder HAWESKO verdeutlichen die Vielfalt und den Anspruch, Shoppingvorteile nicht nur saisonal, sondern kontinuierlich zugänglich zu machen.
Das Besondere: Die Rabatte sind zeitlich gebündelt, bewusst inszeniert und für die teilnehmenden Shops ein kalkulierbares Marketinginstrument. Gleichzeitig profitieren die Kund*innen von teils beachtlichen Nachlässen, ohne sich registrieren zu müssen oder Umwege in Kauf zu nehmen. Auch außerhalb der großen Kampagnen finden sich auf der Plattform Gutscheine, doch das eigentliche Herzstück bilden die beiden Aktionszeiträume im Frühjahr und Herbst.
Für Gründer*innen ist Golden-Shopping-Days ein spannendes Beispiel dafür, wie sich ein etabliertes Geschäftsmodell – das Couponing – neu denken lässt. Anstatt in der Masse unterzugehen, setzen die Macher auf Exklusivität, Übersichtlichkeit und klare Kommunikation mit den beteiligten Shops.
Im Interview geben Jannik und Wladie Einblicke in die Entstehungsgeschichte, die Mechanismen hinter den Aktionen und die Herausforderungen, die mit dem Aufbau einer eigenen Marke im Coupon-Segment verbunden sind.
Das Interview
Golden-Shopping-Days gibt es seit 2020. Wie kam es zu der Idee, ausgerechnet eine solche Event-Plattform für Gutscheine aufzubauen?
Jannik: Die Idee ist während des Studiums entstanden. Ich habe nach einer Möglichkeit gesucht, mein Studium zu finanzieren. Auf klassische Werkstudenten-Tätigkeiten hatte ich aber keine Lust und so bin ich irgendwann auf die Idee gekommen, ein Print-Gutscheinheft zu vermarkten. Das erste Heft war schon sehr aufwändig, da ich keinerlei Kontakte zu Onlineshops hatte und so unzählige Telefonate führen musste, um die ersten Shops von meiner Idee zu begeistern. Ein befreundeter Unternehmer hat die erste Auflage für mich gedruckt und auch die Gestaltung des TItelblattes übernommen.
Zwei Kampagnen im Jahr, Frühling und Herbst – warum genau dieses Modell und nicht eine kontinuierliche Rabattflut wie man sie bei anderen Anbietern sieht?
Jannik: Wir haben uns bewusst dazu entschieden im Frühjahr- und Herbst jeweils eine 10-tägige Online-Shoppingkampagne zu veranstalten. Zum Einen ist dies in der Kommunikation für die Konsumenten deutlich einfacher und zum anderen können die teilnehmenden Onlineshops diese fest in ihrem Marktetingmix einplanen und teilweise auch etwas höhere Rabatte gewähren, als es unterjährig sonst der Fall ist.
Welche Kriterien spielen bei der Auswahl der inzwischen über 50 Partnershops eine Rolle? Gibt es klare Vorgaben oder wächst das Netzwerk eher organisch?
Wladie: Wir sind in der Vergangenheit sehr organisch gewachsen und konnten von Kampagne zu Kampagne mehr Onlineshops von der Teilnahme an unserem Konzept begeistern. Klare Vorgaben haben wir nicht. Die teilnehmenden Onlineshops müssen allerdings schon eine gewisse Wertigkeit haben.
Auffällig ist, dass viele Deals exklusiv verhandelt wirken. Wie läuft dieser Prozess im Detail ab – geht es eher um klassische Affiliate-Strukturen oder um direkte Partnerschaften?
Jannik: Mit allen Shops, die an unseren Shoppingevents im Frühjahr und Herbst teilnehmen pflegen wir direkte Partnerschaften. Wir sind darauf bedacht für alle Shoppingbegeisterten die besten Gutscheine und Angebote zu verhandeln.
2025 steht die nächste große Herbstkampagne an und auch die nächste Frühjahrskampagne ist bereits in Planung. Wie bereitet ihr euch auf solche zehn Tage konkret vor, und was bedeutet das organisatorisch im Hintergrund?
Wladie: In der Regel brauchen wir gut ein halbes Jahr Vorbereitungszeit je Kampagne. Wir überlegen uns stets neue Features, um sowohl den Onlineshops als auch den Konsument*innen immer wieder neue Features zu bieten, die einen echten Mehrwert darstellen.
Manche Branchen – etwa Food, Mode oder Gesundheit – sind stark vertreten. Gibt es Bereiche, die ihr bewusst ausklammert, oder ist die Plattform prinzipiell offen für alle Segmente?
Jannik: Wir sind für viele Segmente offen, aber längst nicht für alle. Einen Onlineshop für Waffen wird man bei uns beispielsweise nicht finden.
Couponing ist für Shops ein Marketinginstrument, das nicht nur Umsatz bringen, sondern auch Markenbindung schaffen kann. Wie stellt ihr sicher, dass Golden-Shopping-Days nicht als reine Rabattschleuder wahrgenommen wird?
Wladie: Wir distanzieren uns ganz bewusst und schaffen an vielen Stellen Mehrwerte. Die Veröffentlichung von Gutscheinen stellt nur einen kleinen Teil unseres Geschäftsmodells dar. Mittlerweile fungieren wir vielmehr als Contentplattform. In unserem digitalen Magazin veröffentlichen wir regelmäßig Testberichte und Experteninterviews, auf YouTube publizieren wir Unboxing- und Testvideos - kurz gesagt: Wir schaffen echte Mehrwerte.
Ihr betont, dass Gutscheine bei euch auch außerhalb der Aktionszeiträume verfügbar sind. Wie wichtig ist diese ganzjährige Präsenz für die Markenbildung?
Jannik: Wir wollen unserer Community rund um die Uhr die besten Gutscheine und Angebote bieten. Deshalb ist es natürlich sehr wichtig, dass wir dies auch an 365 Tagen im Jahr gewährleisten können. Wir sind stets im Kontakt mit den Onlineshops, die sich und ihre Angebote bei uns auf der Plattform präsentieren, um die besten Gutscheine und Deals zu verhandeln. Viele Gutscheine sind nur exklusiv bei uns erhältlich.
Ein Blick nach vorn: Welche Rolle soll Golden-Shopping-Days in den nächsten fünf Jahren im deutschen E-Commerce spielen?
Jannik: Eine führende. **lacht**
Vielen Dank, Jannik und Wladie, für die offenen Einblicke in eure Arbeit und die Hintergründe der Golden-Shopping-Days.
Careertune: Vergleichsplattform für Weiterbildungsangebote gestartet
Das 2025 von Felix Hüsgen und Finn Prietzel in Mannheim gegründete Start-up Careertune hat eine Vergleichsplattform für staatlich geförderte Weiterbildungen gestartet. Ziel ist es, Arbeitssuchenden den Zugang zu passenden Kursen zu erleichtern – und so den Weg in zukunftssichere Jobs zu ebnen.
Erst vor wenigen Tagen ging durch die Medien: Die Zahl der Arbeitslosen in Deutschland ist zum ersten Mal seit 2015 wieder auf über 3 Millionen gestiegen. Gleichzeitig verändert sich der Arbeitsmarkt rasant: Automatisierung und künstliche Intelligenz lassen traditionelle Tätigkeiten verschwinden, während neue Berufsbilder wie etwa „Prompt Engineer“ entstehen.
Allein 2024 nutzten über 200.000 Menschen einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit, um sich für neue Jobs zu qualifizieren. Doch bisher mussten Arbeitssuchende geeignete Kurse mühsam selbst recherchieren – Erfahrungsberichte sind oft unübersichtlich, Bewertungen fehlen, und die Vielzahl an Bildungsträgern erschwert die Entscheidung.
Careertune: Mit wenigen Klicks zum passenden Kurs
Genau hier setzt Careertune an: Nutzer*innen geben ihre Interessen, Vorerfahrungen, den gewünschten Zeitrahmen und Standort an. Ein Algorithmus schlägt daraufhin passende, geförderte Weiterbildungen vor. Anbietende und Kurse können anschließend transparent nach Inhalten, Dauer, Lernform (Präsenz oder Online) sowie Bewertungen verglichen werden.
Zum Start sind bereits über 20 Bildungsträger mit mehr als 500 Kursen auf der Plattform vertreten – von IT-Weiterbildungen über kaufmännische Angebote bis hin zu Pflege- und Handwerksqualifikationen.
„Bislang mussten Arbeitslose stundenlang Kurse recherchieren – wir wollen, dass sie mit wenigen Klicks den passenden Weg in ihre berufliche Zukunft finden“, erklärt Mitgründer Felix Hüsgen.
Die Plattform ist für Nutzer*innen kostenlos. Careertune vermittelt lediglich die Kursanfragen an die Bildungsträger.
Mehr Transparenz in der Weiterbildung schaffen
Careertune wurde im April 2025 von Felix Hüsgen und Finn Prietzel in Mannheim gegründet. Nach ersten Erfahrungen als Gründer und App-Entwickler entwickelten die beiden ihre Idee gemeinsam mit Arbeitslosen und Bildungsträgern.
„Wir brennen für das, was wir beruflich machen“, sagt Finn Prietzel. „Genau das wünschen wir uns auch für unsere Nutzer: eine Weiterbildung, die wirklich passt – und die Chance auf einen Job, für den sie selbst brennen.“
Neben Arbeitslosen sollen auch Mitarbeitende von Jobcentern und Arbeitsagenturen profitieren: Die Plattform soll sie bei der zeitaufwändigen Beratung entlasten. Langfristig plant das Start-up, zusätzlich die Vermittlung in passende Jobs aufzubauen.
Luxusuhren: Darum ist es sinnvoll, Preise zu vergleichen
Entdecken Sie, warum sich der Preisvergleich bei Luxusuhren lohnt. Sparen Sie beim Online-Kauf.
Preisvergleiche bei Luxusuhren lohnen sich durch erhebliche Preisdifferenzen zwischen verschiedenen Händlern, die mehrere hundert bis tausend Euro betragen können. Diese Unterschiede entstehen hauptsächlich durch verschiedene Kostenberechnungen und unterschiedliche Margenstrategien der Anbieter. Während manche Händler auf Premium-Service setzen, bieten andere günstigere Preise durch schlankere Betriebsstrukturen. Besonders bei begehrten Modellen von Rolex, Patek Philippe oder Audemars Piguet variieren die Preise stark zwischen den Anbietern. Ein gründlicher Preisvergleich kann daher zu beträchtlichen Einsparungen von bis zu 30 Prozent führen. Gleichzeitig hilft er dabei, den tatsächlichen Marktwert einer Luxusuhr präzise zu ermitteln. Die Investition in eine hochwertige Armbanduhr rechtfertigt den Aufwand für einen detaillierten Vergleich verschiedener Anbieter vollständig. Die folgenden Abschnitte zeigen, worauf man achten sollte.
Zwischen den einzelnen Händlern existieren teilweise deutliche Preisunterschiede
Konkrete Beispiele verdeutlichen das Sparpotenzial beim Uhrenkauf: Spezialisierte Händler bieten permanent Armbanduhren mit Rabatten von mehreren tausend Euro unter dem Neupreis an. Diese deutlichen Preisvorteile entstehen durch unterschiedliche Beschaffungswege, Lagerbestände und Verkaufsstrategien der Anbieter. Plattformen wie Watchy24.de ermöglichen es, diese Preisunterschiede transparent zu vergleichen und das beste Angebot zu identifizieren. Während Boutiquen oft Listenpreise verlangen, können autorisierte Händler erhebliche Rabatte gewähren. Online-Händler profitieren von geringeren Betriebskosten und geben diese Kostenvorteile häufig an Kunden weiter.
Besonders bei limitierten Editionen oder seltenen aktuellen Modellen können die Preisunterschiede zwischen verschiedenen Anbietern deutlich ausfallen und eine sorgfältige Recherche rechtfertigen.
Internationale Preisunterschiede und Währungseffekte: Worauf sollte man achten?
Länderspezifische Preisdifferenzen bei Luxusuhren ergeben sich aus verschiedenen wirtschaftlichen Faktoren. Währungsschwankungen beeinflussen die Preisgestaltung deutlich, besonders bei hochwertigen Herstellern aus der Schweiz, die – ebenso wie viele Start-Ups – verstärkt darauf achten, ein hohes Maß an Markenschutz zu gewährleisten. Die unterschiedlichen Mehrwertsteuersätze zwischen den Ländern wirken sich direkt auf die Listenpreise aus. So liegt die Mehrwertsteuer in Deutschland bei 19 Prozent, während sie in der Schweiz und in einigen anderen Ländern deutlich niedriger ist.
Außereuropäische Märkte wie Hongkong oder Singapur bieten teilweise deutlich günstigere Preise, wobei Import- und Zollbestimmungen unbedingt zu beachten sind. Ein internationaler Preisvergleich kann erhebliche Kostenvorteile offenbaren, setzt jedoch Kenntnisse über Garantie- und Servicebedingungen voraus.
Lohnt es sich, auf dem Gebrauchtmarkt Ausschau zu halten?
Der Gebrauchtmarkt für Luxusuhren bietet Einsparpotenziale von bis zu 30 Prozent bei meist stabiler Wertentwicklung. Hochwertige Marken behalten auch als gebrauchte Modelle eine hohe Werterhaltungsrate von durchschnittlich 70 bis 80 Prozent. Plattformen für den Second-Hand-Handel verfügen über umfangreiche Bestände mit detaillierten Zustandsbeschreibungen.
Gebrauchte Luxusuhren werden häufig professionell aufbereitet und einer Qualitätsprüfung durch Fachbetriebe unterzogen. Die Wertstabilität macht den Gebrauchtmarkt zu einer attraktiven Investitionsmöglichkeit für Sammler. Seltene oder nicht mehr produzierte Modelle können sogar an Wert gewinnen. Die transparente Preisgestaltung ermöglicht fundierte Vergleiche und realistische Einschätzungen bei deutlich geringeren Anschaffungskosten.
Expertise als wichtiger Faktor für den Kauf einer Luxusuhr
So gut wie jeder hat individuelle Vorstellungen davon, was er sich gönnen möchte. Manche träumen davon, als digitaler Nomade die Welt zu sehen, andere möchten sich irgendwann eine Luxusuhr leisten können.
Daher ist es wichtig, sich zunächst über die eigenen Ansprüche klar zu werden. Falls die Wahl auf die Luxusuhr fällt, gilt: Die Authentizitätsprüfung bildet die Grundlage für sichere Transaktionen im Luxusuhrenmarkt und beeinflusst maßgeblich die Preisgestaltung. Erfahrene Fachhändler verfügen über spezialisierte Prüfverfahren wie Seriennummern-Checks, Analyse von Werkscodes und Materialuntersuchungen.
Zertifikate, Originalverpackungen und Servicedokumente erhöhen die Glaubwürdigkeit und den Wert einer Uhr erheblich. Experten bewerten den Zustand des Uhrwerks, die Originalität der Komponenten sowie die historische Bedeutung. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Uhrmachern minimiert Risiken beim Kauf hochwertiger Zeitmesser.
Seriöse Händler bieten Echtheitsgarantien und übernehmen die Haftung für die Authentizität ihrer Angebote.
Ein Ausblick auf die (mögliche) langfristige Wertentwicklung
Ein fundierter Preisvergleich bei Luxusuhren zahlt sich oft langfristig über einen Zeitraum von fünf bis zehn Jahren durch bessere Investitionsentscheidungen aus. Die Analyse großer Mengen weltweiter Angebote ermöglicht realistische Markteinschätzungen und das Erkennen von Trends bei renommierten Marken. Erfolgreiche Sammler berücksichtigen sowohl aktuelle Preise als auch die historische Wertentwicklung ihrer Wunschmodelle.
Die Nutzung professioneller Vergleichsplattformen und eine regelmäßige Marktbeobachtung helfen, Risiken zu minimieren und das Preis-Leistungs-Verhältnis zu maximieren. Internationale Preisunterschiede sowie der Gebrauchtmarkt bieten zusätzliche Einsparpotenziale für informierte Käufer. Langfristig profitieren Sammler von fundiertem Markt-Know-how bei zukünftigen Käufen und Verkäufen ihrer Luxusuhren-Kollektion.
Warum KI bei Förderanträgen versagt
Fünf Gründe, warum Unternehmen auf menschliche Intelligenz setzen sollten.
Ob steuerliche Forschungszulage, Investitionsförderung oder EU-Programme. Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT liefert in Sekundenschnelle eine Vielzahl möglicher Förderprogramme. Doch zwischen der reinen Information und der tatsächlichen Erschließung von Fördermitteln liegt ein erheblicher Unterschied. Hier gilt es, Unternehmen zu sensibilisieren.
Fördermittel sind heute ein strategischer Bestandteil moderner Unternehmensfinanzierung. Es reicht daher nicht, die Programme zu kennen. Entscheidend ist, sie rechtssicher, vollständig und förderlogisch aufeinander abgestimmt umzusetzen, um die vollen Förderpotenziale zu heben. Genau hier beginnt die Arbeit von Fördermittelexpert*innen.
Fünf Gründe, warum KI-Tools nicht als Fördermittelberater funktionieren
1. KI erkennt die wahren Förderpotenziale nicht
ChatGPT kann erklären, was ein Förderprogramm leistet. Doch welche Kosten eines konkreten Vorhabens tatsächlich und wie hoch förderfähig sind, lässt sich so nicht beurteilen. Gerade bei komplexen Programmen wie der steuerlichen Forschungszulage sind Erfahrung, Struktur und rechtssichere Abgrenzung entscheidend. Eine gute Fördermittelberatung prüft jedes Vorhaben systematisch: von der Förderfähigkeit nach dem Forschungszulagengesetz (FZulG), AGVO oder De-minimis-Verordnung bis hin zur klaren Trennung förderfähiger und nicht förderfähiger Aufwände.
2. KI kann keine Förderstrategien entwickeln
Eine Liste von Förderprogrammen ersetzt keine Strategie. KI kann nur Optionen nennen, aber keine Strategien zur Umsetzung im Unternehmen entwickeln. Eine gute Fördermittelberatung integriert die Forschungszulage sinnvoll in laufende Projekte und strukturiert Innovations- sowie Investitionsprozesse auf Bundes-, Landes- und EU-Ebene. So entstehen nicht nur Optionen, sondern belastbare, wirtschaftlich wirksame Lösungen.
3. KI kann nicht mit Menschen kommunizieren
Ein Antrag ist mehr als ein Formular. Er muss Anforderungen erfüllen und überzeugen. KI liefert Textbausteine, aber führt keine Gespräche und reagiert nicht auf Rückfragen mit der notwendigen Erfahrung in der Verwaltungspraxis der verschiedenen Förderprogramme. Eine gute Fördermittelberatung übernimmt die gesamte Kommunikation mit Förderstellen, koordiniert mit Bescheinigungsstellen und entwickelt formal korrekte und überzeugende Argumentationen.
4. KI endet beim Prompt – Fördermittelberatung bei der erfolgreichen Projektprüfung
Nach dem Antrag geht die Arbeit oft erst richtig los. Rückfragen, Prüfungen, Nachweise. KI kann Unternehmen dabei nicht unterstützen und keine Verantwortung übernehmen. Eine gute Fördermittelberatung hingegen begleitet die Kund*innen durch den gesamten Förderzyklus mit sauberer Dokumentation, revisionssicherer Aufbereitung und Unterstützung bei Audits und Außenprüfungen.
5. KI zeigt nur den Dschungel – Förderexperten finden den Schatz
Datenbanken geben einen Überblick, aber keine Richtung. Eine gute Fördermittelberatung bewertet alle denkbar möglichen Förderprogramme im konkreten Unternehmenskontext und entwickelt daraus konkrete Maßnahmen, um das Maximum an Fördermöglichkeiten für die Kund*innen rauszuholen. Eine gute Fördermittelberatung schafft so echte wirtschaftliche Vorteile statt der bloßen Auflistung von Fördermöglichkeiten.
Der Autor Efe Duran Sarikaya ist CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.
„Österreich hat einen langen Atem – und das zahlt sich im Bereich Applied AI aus“
Als führende Standorte in Sachen Künstliche Intelligenz liegen die USA und Asien auf der Hand, doch auch in Österreich gibt es eine vielfältige AI-Landschaft. Welche Vorteile der Standort für künstliche Intelligenz mit sich bringt und welche Rolle dabei Applied AI spielt, weiß Clemens Wasner, Gründer von AI Austria und CEO der EnliteAI.
Clemens Wasner ist Gründer des österreichischen Verbandes für Künstliche Intelligenz, AI Austria und CEO des Wiener Venture Studios EnliteAI. Der studierte Informatiker arbeitete über ein Jahrzehnt in Asien, bevor er 2017 EnliteAI gründete.
Herr Wasner, Sie kennen die AI-Szene aus erster Hand. Wie gut ist Österreich im internationalen Vergleich aktuell aufgestellt, wenn es um Applied AI geht?
Gemessen an seiner Größe steht Österreich erstaunlich gut da. Unsere AI–Landscape verzeichnet mittlerweile über 450 Unternehmen, die aktiv mit KI arbeiten – nicht nur Start-ups, sondern auch klassische Industrieunternehmen, Dienstleister und der öffentliche Sektor. Gerade im Bereich der industriellen Anwendungen ist Österreich breit aufgestellt: Es gibt zahlreiche Corporates, die eigene Competence Center gegründet, Ausgründungen vorgenommen oder Lizenzmodelle für KI aufgebaut haben. Auch die Zahl der Inkubatoren und Corporate Venture Capitalisten ist beachtlich. Das Thema ist in der Realwirtschaft angekommen – und das nicht erst seit gestern. Bereits 2018 gab es hierzulande einen deutlichen Aufschwung. Im Bereich der Spitzenforschung sind wir ebenfalls stark: Mit drei sogenannten ELLIS-Hubs – European Laboratory for Learning and Intelligent Systems – gehören wir zur europäischen Spitze, gemessen an der Größe des Landes.
Sie sprechen beim Blick auf Österreich oftmals vom „AI-Standort mit langem Atem“. Was genau meinen Sie damit und was macht aus Ihrer Sicht einen exzellenten Standort für AI-Start-ups aus?
Der „lange Atem“ ist positiv gemeint und beschreibt das, was Österreich im Bereich Forschung & Entwicklung auszeichnet: kontinuierliche Investitionen, strategischer Weitblick und langfristige Förderstrukturen. Die Steiermark war lange OECD-Spitzenreiter bei F&E-Ausgaben, Wien verfügt über eine dichte Forschungslandschaft. Das sind keine kurzfristigen Hypes, sondern über Jahrzehnte gewachsene Strukturen. Österreich verfügt zudem über eine differenzierte Förderarchitektur, die alle TRL-Stufen abdeckt – von der Grundlagenforschung bis zur Markteintrittsunterstützung. Auch Clusterstrukturen spielen eine Rolle: In Life Sciences etwa gibt es in Wien und Graz funktionierende Ökosysteme, in denen zunehmend auch KI eine Rolle spielt. Diese Verankerung ermöglicht Planbarkeit, die gerade in technologieintensiven Bereichen entscheidend ist.
Zu den Schlüsselfaktoren einen erfolgreichen Standorts zählen Infrastruktur, Talent Pool und Anwendungsmöglichkeiten. Wo sehen Sie hier derzeit die größten Hebel – und auch die größten Defizite – in Österreich?
Ein klarer Vorteil liegt in der Verfügbarkeit von Talenten: Wien zieht seit Jahren hochqualifizierte Developer aus dem osteuropäischen Raum an. Der AI-Fachkräftemangel ist hier weniger ausgeprägt als in anderen europäischen Hauptstädten. Hinzu kommt: Österreich bildet mehr AI-Absolventen aus, als die Wirtschaft derzeit absorbieren kann. Das schafft einen Bewerbermarkt, der gerade für Start-ups günstig ist. Auch Standortfaktoren wie Lebensqualität und erschwingliche Mieten machen zum Beispiel die Hauptstadt Wien attraktiv. Als Besonderheit sehe ich zudem den aktiven Zugang der Stadt: Wien versteht sich als First Client für KI-Anwendungen, etwa in der Analyse von Geodaten, IoT oder der Digitalisierung von Baueinreichprozessen. Hier ist wesentlich mehr Offenheit für politische Vergabe zu finden als in anderen Ländern. Weniger stark ist Wien in der Spitzenforschung vertreten, hier liegt Linz mit der JKU vorn. Aber man kann als kleines Land nicht alles abdecken – und sollte dort Schwerpunkte setzen, wo bestehende Stärken ausbaubar sind.
Was war der Gründungsimpuls für EnliteAI und wie ist Ihr Venture Studio heute aufgestellt?
Ich kam 2016 nach zehn Jahren in Asien zurück nach Österreich. In China und Japan war KI allgegenwärtig, ein regelrechter Hype. Zurück in Europa herrschte Funkstille – das war ein Kulturschock. Ich wollte dem Thema hierzulande Schub geben: 2017 gründete ich den Verband AI Austria und kurz darauf EnliteAI. Unsere Erkenntnis aus früheren Projekten zeigte, dass viele Unternehmen gute Ideen, aber keine Ressourcen zur Umsetzung hatten. Daraus entstand das Venture Studio: Wir entwickeln Prototypen gemeinsam mit Unternehmen und gründen darauf spezialisierte Start-ups. Aktuell sind wir 20 Personen und verfolgen zwei Themen – Detekt, das sich auf den Bereich Mobile Mapping spezialisiert hat, und ein weiteres im Stromnetzmanagement. Mit EnliteAI möchten wir künftig weitere Projekte unterstützen und bereiten dafür eine Dual-Entity-Struktur mit einem eigenen Fonds vor. Ziel ist es, das Modell professionell zu skalieren und Investoren direkt in die Spin-outs zu bringen.
Rechenleistung zählen zu den Schlüsselressourcen in der AI. Was braucht es aus Ihrer Sicht, damit europäische Standorte hier nicht dauerhaft in Abhängigkeit geraten?
Realistisch betrachtet: Die Abhängigkeit besteht bereits. Die großen Hyperscaler sind US-dominiert, ebenso Chips, Kommunikationstools, Social Networks. Europa muss in die digitale Souveränität investieren. Erste Schritte wie AI Factories sind wichtig, aber nicht ausreichend. Wir brauchen europäische Cloud-Anbieter, Chipproduktion auf europäischem Boden und eine nachhaltige Energiepolitik. Frankreichs KI-Boom basiert auf Atomstrom – weil er langfristig planbar ist. Diese Planbarkeit fehlt in vielen europäischen Ländern derzeit. Ohne Strom gibt es keine KI. Auch das zeigen Stimmen von Sam Altman, Elon Musk und anderen. Hier ist ein strategischer Paradigmenwechsel notwendig.
Sie sprachen bereits die vielfältige Landschaft von kleinen und mittleren Unternehmen in Österreich an, die offen für KI sind. Wie gut funktioniert das Matching zwischen Start-ups und klassischen Industrieunternehmen?
Österreich macht hier sehr viel richtig. Es gibt ein breites Netz an Förderinstrumenten – von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG über die Austria Wirtschaftsservice bis hin zu regionalen Wirtschaftskammern. Zudem bietet Österreich eine Forschungsförderungsprämie an, bei der 14 Prozent der F&E-Ausgaben quasi mit einem Blankoschein gefördert werden können. Zudem organisieren viele Institutionen aktiv Matchmaking-Events, etwa im Rahmen von PreSeed-, AI-Adoption- oder Innovationsprogrammen. Hinzu kommt der Industry-Startup-Marktplatz mit mehreren Tausend registrierten Unternehmen. Auch Pitchings werden gefördert. Das Ziel ist stets, AI nicht nur in der Theorie zu belassen, sondern in die Realwirtschaft zu bringen. Trotzdem: Viele Unternehmen wissen noch immer nichts davon. Hier braucht es also noch mehr Aufklärung.
Welcher KI-Standort – in Österreich und darüber hinaus – hat Sie zuletzt positiv überrascht?
In Österreich ist Linz für mich der Hotspot schlechthin – die Kombination aus Spitzenforschung und erfolgreichem Technologietransfer ist dort besonders gut gelungen. International beeindruckt mich Twente in den Niederlanden: kein großer Name, aber mit klarer Strategie. Sie haben das Spin-out-Modell von Oxford und Cambridge adaptiert und konsequent umgesetzt – mit IP-Offices, Gründungsberatung und Infrastruktur für Start-ups. Ein weiteres Vorbild ist Heilbronn mit den Campus Founders: Sie haben, unterstützt durch die Dieter Schwarz Stiftung, einen Ort für Unternehmertum und Innovationen geschaffen und könnten Vorbild für viele europäische Regionen werden. Viele Stiftungen schaffen Parks oder Schlösser, aber wesentlich gewinnbringender wäre die Förderung von Entrepreneurship wie es in Heilbronn passiert statt Museumsstiftung. Europa braucht diese neue Denkweise.
Clemens Wasner, vielen Dank für das Gespräch.
Das Interview führte Janine Heidenfelder, Chefredakteurin VC Magazin
Zeit für ein neues Leistungsnarrativ
Warum wir Ambitionen neu denken müssen. Ein Kommentar von Benedikt Sons, Co-Founder und CEO der Cansativa Group.
In Deutschland ist Leistung ein stilles Versprechen. Man bringt sie, spricht aber selten darüber. Wer es doch tut, wird schnell als selbstverliebt, unsolidarisch oder toxisch abgestempelt. Ambition? Gilt bei uns oft als Ego-Trip.
Dabei trifft genau das Gegenteil zu: Ambitionen sind der Motor des Fortschritts. Will heißen – ohne Ambitionen treten wir auf der Stelle. Können wir uns das, können wir uns ein Denken, dass Leistung ein Ego-Trip ist, heute noch erlauben? In einer Zeit, die von multiplen geopolitischen Spannungen geprägt ist?
Wir diskutieren über die Vier-Tage-Woche. Obwohl wir international an Boden verlieren und andere Länder Tempo machen, Innovation finanzieren und mutig skalieren. Deutschland? Spricht über „Entschleunigung“ und über Work-Life-Balance als übergeordnetes Ziel. Dabei geht es meiner Meinung nach nicht um weniger Arbeit, sondern um die Frage: Wofür lohnt es sich, Leistung zu bringen – und wie schaffen wir es, das Beste aus Menschen herauszuholen, ohne sie zu verheizen?
Also: Wie kommen wir da hin, dass sich Leistung wieder gut anfühlt?
Leistung: Zwischen Burnout-Mythos und Selbstoptimierungswahn
Das gegenwärtige Leistungsbild pendelt zwischen zwei Polen: Auf der einen Seite der ausgebrannte Consultant, der sein Leben für ein Projekt opfert. Auf der anderen Seite die Influencer-Ästhetik, in der jeder Tag „High Performance“ verspricht, solange die richtige Morgenroutine stimmt.
Beides ist Unsinn. Beides ist egozentriert. Beides ignoriert, worum es wirklich geht: Leistung als kollektives Ziel, als Ausdruck von Sinn, von Teamgeist, von etwas, das größer ist als man selbst. Wenn wir es schaffen, Leistung als etwas Verbindendes zu begreifen, als Teamgedanken – nicht als Konkurrenz –, dann entsteht neben Erfolg auch Identifikation.
Ambitionen sind kein Makel – sie sind Orientierung
Wir müssen wieder lernen, uns mit ambitioniertem Handeln zu identifizieren. Deutschland ist ein Land voller Talente – aber oft auch voller Zweifel. Was fehlt, ist ein klarer Rahmen: Wo wollen wir hin? Wer sind unsere Vorbilder? Und warum lohnt es sich überhaupt, den Sprint aufzunehmen?
Diese Fragen betreffen unser gesamtes Wirtschaftsverständnis. Wir brauchen mehr Mut, klare Ziele zu formulieren. Und wir brauchen den Willen, sie offen zu verfolgen.
Start-up-Kultur: Hardcore oder Heilsbringer?
Start-ups sind Meister darin, ein klares, übergeordnetes Ziel zu formulieren – und mit dem unerschütterlichen Antrieb einer Rakete arbeiten sie gerade zu Beginn mit vollem Schub darauf hin. Gleichzeitig sind Start-ups der Inbegriff von Überforderung: lange Tage, kurze Nächte, wenig Absicherung. Manche glorifizieren diesen Zustand, andere verdammen ihn. Die Wahrheit ist: Start-up ist ein Überlebenskampf, aber auch eine Schule für Fokus, Disziplin und Priorisierung. Mein alter Physiklehrer sagte: „Leistung ist Arbeit pro Zeit.“ Und genau darum geht es. Nicht um den Dauer-Hustle, sondern um kluge, fokussierte Arbeit.
Daher braucht die deutsche Wirtschaft ein Ökosystem, das Hochleistung fördert – ohne Burnout zu belohnen. In dem man mit hoher Schlagzahl arbeitet, aber nicht daran zerbricht. Studien zeigen: Ja, die Belastung im Start-up-Sektor ist hoch – längere Arbeitszeiten, geringere Gehälter, weniger Sicherheit. Besonders Frauen sind oft benachteiligt.
Aber: Die Offenheit für neue Arbeitsmodelle ist ebenfalls höher. Viele Start-ups bieten flexiblere Strukturen, Homeoffice, Fokus-Zeiten, Purpose-getriebenes Arbeiten – also eine Umgebung, die mehr bietet als den klassischen „9-to-5“-Job. Damit machen sie einen entscheidenden Unterschied gegenüber Traditionsunternehmen, die eher auf feste Arbeitszeiten und Bürokultur setzen.
Innovation braucht Raum, kein Sicherheitsdenken
Apropos Traditionsunternehmen: Ich glaube, dass in einem überregulierten Ökosystem die Innovation auf der Strecke bleibt. Wer bei jedem Schritt Angst vor Fehlern hat, wird keine Risiken eingehen. Doch Innovation ohne Risiko gibt es nicht. Unternehmen, die keine Fehler machen wollen, machen auch keine Fortschritte.
Hier ist ein Umdenken gefragt – auch politisch. Wer heute in Deutschland ein Unternehmen gründet, sieht sich mit einer Bürokratie konfrontiert, die oft mehr lähmt als schützt. Gleichzeitig verlieren wir im internationalen Wettbewerb – weil andere Länder schneller, pragmatischer und technologieoffener agieren. Innovation verlangt Raum, Geschwindigkeit – und eine Kultur für Gründer*innen und Investor*innen, in der sie schnell skalieren können.
Europas Chance: Der Weg der Qualität
Der Inbegriff für schnelles Skalieren sind China und die USA. Während China auf Masse setzt und die USA auf Kommerzialisierung, hat Europa die Chance, einen eigenen Weg zu gehen: mit Qualität und gesellschaftlicher Einheit als Alleinstellungsmerkmal. Europa ist eine der wenigen Regionen, in der wirtschaftlicher Erfolg mit sozialer Verantwortung verbunden wird. Wir haben Zugang zu Spitzenforschung, zu klugen Köpfen, zu funktionierenden Institutionen. Was uns fehlt, ist der Mut zur schnellen Umsetzung.
Wir brauchen mehr Kommerzialisierung, ohne unsere Werte zu verlieren. Wir brauchen mehr Tempo, ohne Menschen zu überfordern. Und wir benötigen ein neues Narrativ, das Leistung nicht als toxisch, sondern als Teil einer starken Gesellschaft begreift.
Warum der Leistungsanspruch tief im Unternehmen verankert sein muss
Mehr Tempo, kluge Köpfe, ein Team: Wie gut dieser Dreiklang für mehr Leistung funktioniert, zeigt die Geschichte von Cansativa selbst. 2017 mit wenig Kapital gegründet, haben mein Bruder Jakob und ich früh auf Geschwindigkeit und Umsetzung gesetzt. Während andere noch in Businessplänen dachten, organisierten wir die ersten Importe von Medizinalcannabis, navigierten durch eine regulatorisch hochkomplexe Landschaft und bauten eine Plattform auf, die heute Marktführer in Deutschland ist.
Dass wir vom Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) den Zuschlag für die Distribution von in Deutschland angebautem Cannabis erhielten, war kein Zufall, sondern Ergebnis von Expertise, strategischer Schärfe und kompromissloser Arbeit. Inzwischen haben wir über 2500 B2B-Kund*innen, ein eigenes Produktportfolio, ein starkes Partnerschaftsnetzwerk und wachsen mit jeder regulatorischen Veränderung weiter. Nicht weil wir Glück hatten, sondern weil wir Leistung als Haltung verstehen.
Ambition braucht Anerkennung
Deshalb fordere ich: Deutschland muss lernen, Ambitionen nicht zu fürchten, sondern zu fördern. Denn wer Leistung immer nur mit Egoismus, Selbstausbeutung oder Ellenbogenmentalität gleichsetzt, nimmt sich die Chance auf echten Fortschritt. Leistung ist kein Selbstzweck – sie ist ein Beitrag zum Wirtschaftswachstum Europas. Sie ist Ausdruck von Haltung, Verantwortung und dem Willen, Dinge besser zu machen. Gefragt ist ein gesellschaftliches Klima, in dem es willkommen ist, Großes zu wollen. Und in dem diejenigen, die sich anstrengen, auch Rückenwind bekommen – nicht Gegenwind.
Unser Unternehmen ist nur ein Beispiel dafür, was möglich ist, wenn Menschen Verantwortung übernehmen und mit einem klaren Ziel handeln. Der Erfolg ist kein Zufall, sondern das Ergebnis einer gelebten Leistungskultur, die nicht auf Kontrolle, sondern auf Klarheit basiert. Und auf dem Mut weiterzumachen, gerade wenn der Weg steinig ist.
Es ist Zeit, dass wir in Deutschland – und in Europa – ein neues Kapitel aufschlagen. Eines, in dem Ambition der Antrieb ist, in dem Leistung nicht verdächtig, sondern wertvoll ist. Und in dem wir verstehen: Zukunft entsteht dort, wo Menschen nicht fragen, was gerade bequem, sondern was möglich ist.
Was Unternehmen über KI-Agenten wissen müssen
Künstliche Intelligenz in Form autonomer Agenten gewinnt rasant an Bedeutung. Doch wie arbeiten diese KI-Agenten? Was ist bei der Umsetzung zu beachten? Hier gibt's die Antworten.
Die Idee, dass autonome Systeme eng mit Menschen zusammenarbeiten und sie gezielt unterstützen, ist keine Vision mehr, sondern Realität. Während bisher eine umfassende Problemlösungskompetenz im Hintergrund fehlte, bringen KI-Agenten genau diese Fähigkeit mit und übernehmen zunehmend vielfältige Aufgaben in der Arbeitswelt. Wir erklären, was Unternehmen über KI-Agenten wissen müssen.
Was sind KI-Agenten und auf welcher Technologie basieren sie?
KI-Agenten sind Softwaresysteme, die eigenständig Aufgaben ausführen, aus Erfahrungen lernen und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren. Ihr Ziel ist es, Aufgaben autonom zu lösen, ohne dass ein kontinuierliches menschliches Eingreifen notwendig ist. Im Unterschied zu herkömmlichen Automatisierungslösungen bewältigen KI-Agenten selbst komplexe Anforderungen, indem sie sich an neue Bedingungen anpassen. Auch werden sie im Gegensatz zu universellen LLMs in der Regel fein abgestimmt, um Relevanz und Datenschutz zu gewährleisten. Sinnvoll ist eine kontextbezogene Architektur, die kausale KI, Document AI und multimodale Logik kombiniert und damit optimal auf geschäftliche Anwendungsfälle zugeschnitten ist.
In welchen Bereichen der Arbeitswelt entfalten KI-Agenten ihr Potenzial?
KI-Agenten finden in nahezu allen Unternehmensbereichen Einsatzmöglichkeiten – von der Beantwortung einfacher Anfragen bis hin zur Steuerung komplexer Prozesse. Eingebettet in CRM-Plattformen analysieren sie riesige Datenmengen, die Unternehmen manuell nicht mehr auswerten können. Anstatt die Ergebnisse lediglich zu präsentieren oder Kontakte nach Prioritäten zu sortieren, qualifizieren KI-Agenten auch noch automatisch Leads, schlagen passende Angebote vor und beantworten Kundenanfragen. Oder anders formuliert: Während herkömmliche Tools in der Regel auf statischen Wenn-dann-Regeln basieren, führt die neue Generation hyperpersonalisierte Aktionen nahezu in Echtzeit aus. Diese Entwicklung entlastet Mitarbeiter von Routineaufgaben und gibt ihnen Raum, sich auf strategisch wichtige Aufgaben zu konzentrieren. Unternehmen wiederum können ohne großen Aufwand Tausende von Kunden individuell betreuen.
Werden KI-Agenten den Arbeitsmarkt verändern?
Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten. Es entstehen durch den verstärkten Einsatz von KI-Lösungen neue Berufsfelder – insbesondere bei der Entwicklung, Integration und Wartung solcher Agentensysteme werden qualifizierte Fachkräfte benötigt. Gleichzeitig stellt sich die Herausforderung, bestehende Mitarbeitende gezielt im Umgang mit diesen Technologien weiterzubilden und deren digitale Kompetenzen auszubauen. Eines muss klar sein: Das Ziel von KI-Agenten ist es nicht, menschliche Arbeitskraft zu ersetzen, sondern deren Fähigkeiten zu erweitern. Mitarbeitende können sich somit stärker auf komplexe Kundeninteraktionen oder die Entwicklung innovativer Kampagnen konzentrieren, während ihnen die KI zur Hand geht.
Worauf müssen Unternehmen bei der Auswahl von KI-Agenten-Lösungen achten?
In erster Linie benötigen sie eine digital ausgereifte Umgebung mit einheitlichen Datenformaten, optimierten Prozessen und regelbasierten Automatisierungen, um den ROI steigern zu können. Anschließend müssen sie sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen und sensible Kund*innendaten optimal geschützt sind. Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen sind ebenfalls essenziell, um das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitenden nicht zu gefährden. Auf technischer Seite ist eine interoperable Lösung notwendig, die sich so nahtlos wie möglich in die bestehende IT-Umgebung integrieren lässt. Zu den weiteren Aspekten zählen die Priorisierung der kontextuellen Abstimmung, da Agenten geschäftsspezifische Arbeitsabläufe und Datenformate verstehen müssen, sowie die Nutzung eines Federated-Model-Ansatzes statt einheitlicher LLM-Frameworks, um Effizienz, Erklärbarkeit und Kosten zu optimieren.
Wie binden Unternehmen ihre Mitarbeitenden am besten ein?
Zunächst einmal ist ein grundlegendes Change Management erforderlich. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen verstehen, dass die KI ihnen nicht die Arbeit wegnimmt, sondern sie unterstützen soll. Sinnvoll ist auch ein Low-Code-Ansatz: Maßgeschneiderte KI-Applikationen und automatisierte Workflows steigern die Arbeitseffizienz in Abteilungen um ein Vielfaches – sogar Mini-Anwendungen, die lediglich einfache Aufgaben übernehmen. Jedoch können zentrale IT-Abteilungen, die mit Entwicklungsanfragen aus verschiedenen Abteilungen überhäuft werden, diese kaum bewältigen. Mit einer Low-Code-Application-Plattform (LCAP) können auch Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse einfache KI-Anwendungen selbst erstellen. Möglich machen das einfache Drag-and-Drop-Optionen und vorgebaute Module, die je nach Wunsch kombinierbar sind.
Fazit
KI-Agenten sind als kollaborative Partner zu verstehen, nicht als Ersatz für den Menschen. Künftig werden wir eine Multi-Agent Collaboration sehen. Hierbei übernehmen verschiedene KI-Agenten jeweils Spezialaufgaben und koordinieren sich untereinander, um selbst die komplexesten Herausforderungen effizient zu lösen.
Der Autor Sridhar Iyengar ist Managing Director von Zoho Europe.
ARX Robotics: Tech for Defense
Wie die ARX-Robotics-Gründer Maximilian Wied, Marc A. Wietfeld und Stefan Röbel Europas führendes DefTech-Start-up für unbemannte autonome Landsysteme gebaut haben.
Ein Start-up aus München denkt Europas Sicherheit neu – mit modularen Robotern, digitalen Aufklärungssystemen und einem iterativen Entwicklungsansatz, der hinsichtlich Flexibilität und Geschwindigkeit in der Branche neue Maßstäbe setzt. „Wir nutzen das transformative Potenzial von Robotik und KI, um die Leistungsfähigkeit der europäischen Landstreitkräfte zu stärken“, sagt Marc A. Wietfeld, Mitgründer und CEO von ARX Robotics in München. „Mit unserem Betriebssystem Mithra OS ermöglichen wir fernoperierbare, kettenbetriebene Landfahrzeuge sowie die Digitalisierung bestehender Flotten.“
Die Roboter entstehen auf einer einheitlichen technologischen Plattform mit flexiblem, modularem Aufbau. Sie lassen sich einfach anpassen und aufrüsten, was das Einsatzspektrum enorm erweitert. „Unsere Plattform ist wie das Schweizer Taschenmesser für Militäreinsätze“, so der Gründer. Neben der Hardware und dem KI-gestützten Betriebssystem liefert das Start-up auch Schnittstellen, um bestehende analoge Rüstungstechnologie und softwaregetriebene Systeme zu integrieren.
Drei Offiziere nehmen die Entwicklung selbst in die Hand
Gegründet wurde ARX Robotics von drei ehemaligen Bundeswehroffizieren. Marcs Weg begann mit einer Schlosserlehre, bevor er 2010 für den Wehrdienst eingezogen wurde. Damals konnte er kaum glauben, wie veraltet die Technologie der Truppe war. „Eine Playstation hatte bessere Software als viele Waffensysteme, und Drohnen aus dem Elektrofachmarkt waren leistungsfähiger als die im Kampfeinsatz.“ Während Marc in New York ein militärisches Programm absolvierte, lernte er Maximilian (Max) Wied kennen, der zu dieser Zeit an der Militärakademie West Point studierte. Beide hatten den Innovationsstau jahrelang erlebt und durch ihre Zeit in der Kampftruppe die Realität von Häuser-, Wald- und Grabenkämpfen hautnah kennengelernt.
In Robotik und Automatisierung sahen sie enormes ungenutztes Potenzial, um Soldat*innen zu schützen und Einsätze effizienter zu gestalten. „Am Anfang ging es uns gar nicht darum, Roboter zu bauen“, so Marc, „sondern darum, wie wir neue Technologie schneller in die Hand der Soldatinnen und Soldaten bekommen.“ Rund zwei Jahre arbeiteten sie am Konzept und an der Umsetzung. Die ersten Prototypen entstanden in Eigenregie, finanziert aus privaten Mitteln.
Stefan Röbel stieß dazu, als klar wurde, dass aus dem Projekt ein Unternehmen werden sollte. Neben dem militärischen Hintergrund bringt er Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung von Start-ups mit. Zuvor war Stefan bereits bei Tech-Unternehmen an Bord, darunter Amazon, ASOS und Grover, wo er den Weg von der Series-A-Finanzierung bis zum Unicorn begleitete.
Als die Ersparnisse aufgebraucht waren, erhielt das Gründungsteam Unterstützung vom Innovation Hub der Bundeswehr und der Universität der Bundeswehr in München. Ende 2022 gründeten die drei schließlich ihr Unternehmen.
Die Brücke zur vernetzten Zukunft des Militärs
ARX Robotics füllt eine kritische Lücke in der militärischen Technologielandschaft, zwischen der analogen Vergangenheit und der softwaregesteuerten Zukunft. Viele bestehende Systeme wie etwa Panzer, Transportfahrzeuge und Helikopter operieren noch weitgehend analog und damit isoliert voneinander. Doch bewaffnete Konflikte werden heute vernetzt, KI-gestützt und mithilfe unbemannter Systeme entschieden. Die militärische Ausrüstung ist in vielen Ländern Europas noch nicht auf der Höhe der Zeit. „Mit unseren Lösungen bauen wir die Brücke zwischen den beiden Welten“, sagt Marc.
ARX Robotics überträgt die moderne technologische Architektur auf bestehende Militärfahrzeuge. Die analogen Bestandssysteme werden damit robotisiert, sodass sie mit modernen Drohnen und digitalen Einheiten zusammenarbeiten können – ein entscheidender Faktor für die Digitalisierung der Landstreitkräfte und Interoperabilität. „Früher war das Militär die Technologieschmiede der Gesellschaft, doch in den 1980er-Jahren hat die zivile Forschung die Streitkräfte überholt, auch bei den sicherheitsrelevanten Anwendungen“, so Marc.
Die etablierte Verteidigungsindustrie hat sich unterdessen auf immer komplexere und schwerfällige Großsysteme konzentriert. Bei einem größeren militärischen Entwicklungsprojekt ist in der Regel der gesamte militärische Apparat involviert, mit Planungs- und Beschaffungsämtern, langen Prozessen und seitenlangen Anforderungskatalogen. Erhält ein Ausrüster den Zuschlag, bekommt dieser Steuergelder, um einen Prototyp zu bauen „Die Entwicklung neuer Plattformen dauert dadurch oft ein Jahrzehnt, und die Produktion braucht weitere fünf Jahre“, sagt Marc. Schon bei der Indienststellung ist das Material zwangsläufig technologisch veraltet. ARX Robotics will den Prozess vom Kopf auf die Füße stellen. „Wir sind davon überzeugt, dass unsere Systeme den Soldatinnen und Soldaten im Einsatz sofort Mehrwert liefern“, so Marc. „Darum übertragen wir die neuen Technologien so schnell wie möglich ins Militär.“
Zurückhaltende Investor*innen und hohe Eintrittsbarrieren
Der Weg zur ersten externen Finanzierung war jedoch alles andere als einfach. „Kaum ein Risikokapitalgeber hat sich 2022 für DefenseTech und Hardware interessiert“, sagt Marc. Unter europäischen VCs dominierte das Dogma, dass nur Software skalierbar sei, idealerweise als SaaS-Modell. „Als Start-up mit einer physischen Technologie, noch dazu geführt von drei Soldaten ohne Gründungserfahrung, passten wir nicht ins Schema“, erinnert sich Marc.
Zudem war das Thema Verteidigung als Investment noch sehr negativ behaftet. VCs wollten nicht in Systeme investieren, die potenziell im Kampfeinsatz genutzt werden können. Sie sorgten sich um das öffentliche Bild und mögliche Bedenken institutioneller Geldgeber*innen. Mitte 2023 konnte ARX Robotics dann mit dem Risikokapitalgeber Project A Ventures als Lead Investor die Seed-Finanzierungsrunde schließen.
„Die anfänglich größte Hürde für uns war, nicht als Start-up, sondern als ernstzunehmender Anbieter wahrgenommen zu werden“, so Marc. Der Rüstungsmarkt ist stark konsolidiert und protektiv. Etablierte Player wie Rheinmetall, BAE Systems oder Krauss-Maffei Wegmann arbeiten seit Jahrzehnten fest mit ihren Kund*innen zusammen und bewegen sich in gewachsenen Strukturen. „Das Vertrauen der Streitkräfte zu gewinnen und die Beteiligung an einem großen Rüstungsprojekt zu erhalten, ist eine Schallmauer, die nur sehr wenige Start-ups durchbrechen“, sagt Marc.
Iterative Entwicklung und Tests im Feld
ARX Robotics punktet im Markt unter anderem mit dem radikal nutzer*innenzentrierten Entwicklungsansatz. Das Team setzt auf schnelle Iterationen mit voll funktionsfähigen Prototypen. Diese werden von Soldat*innen zeitnah getestet, häufig direkt in der Kampfzone. Das Feedback fließt sofort in die Weiterentwicklung ein, sodass in kürzester Zeit gebrauchsfertige Systeme entstehen. Der Fokus in der Entwicklung liegt stets auf der Software. „Das Betriebssystem ist der Kern unserer Lösungen, ob es am Ende einen Roboter oder einen Panzer steuert, ist zweitrangig“, sagt Marc.
Anders als der Wettbewerb setzt ARX Robotics auf offene Schnittstellen, modulare Komponenten und flexible Integration. Die großen Rüstungsfirmen mit ihren etablierten, geschützten Ökosystemen können dieses Modell nur schwer adaptieren. Stattdessen setzen sie auf Partnerschaften.
Mit Rheinmetall zum Beispiel arbeiten die Gründer derzeit an mehreren Projekten, und Daimler nutzt die ARX-Technologie, um die gesamte militärische Fahrzeugflotte zu digitalisieren. Um sicherzustellen, dass das Know-how und die Technologie in europäischer Hand bleiben, hat das Team frühzeitig den NATO Innovation Fund mit ins Boot geholt.
Digitaler Vorreiter: Wie Bootsschule1 die Sportboot-Ausbildung umkrempelt
Bootsschule1 überzeugt mit SmartLearn™-Plattform, All‑Inclusive‑Paketen, hoher Qualität und bundesweiter Praxis – digital, transparent und risikofrei.
Der Weg zum Sportbootführerschein galt lange als bürokratisch, zeitraubend und unflexibel – geprägt von Präsenzunterricht, Papierbergen und Prüfungsstress. Wer beruflich eingespannt ist oder außerhalb von Metropolregionen lebt, sah sich oft mit logistischen Hürden konfrontiert. Genau an diesem Punkt setzt Bootsschule1 an – und definiert die Ausbildung auf dem Wasser neu. Nicht mit leeren Marketingversprechen, sondern mit einem durchdachten Gesamtkonzept, das sich konsequent an den Bedürfnissen moderner Lerner orientiert.
Was einst nach trockener Theorie und starren Kurszeiten roch, verwandelt sich hier in ein digitales Lernsystem, das in punkto Nutzerfreundlichkeit und Didaktik Maßstäbe setzt. Im Zentrum steht eine selbst entwickelte Lernplattform, die Inhalte in kurzen, präzise aufbereiteten Videolektionen vermittelt – ergänzt durch realistische Prüfungssimulationen und ein umfassendes All-Inclusive-Paket, das vom Navigationsbesteck bis zur persönlichen Betreuung reicht. Transparente Preise, flexible Praxisstandorte und eine Geld-zurück-Garantie zeigen: Hier geht es nicht um den schnellen Schein, sondern um nachhaltige Qualität.
Dieser Artikel beleuchtet, wie Bootsschule1 mit technischer Präzision, durchdachten Services und didaktischer Klarheit nicht nur mit alten Konventionen bricht, sondern ein neues Kapitel in der Ausbildung für Wassersportbegeisterte aufschlägt – nah am Alltag, weit entfernt vom Schulbank-Gefühl.
Moderne Lernplattform mit smarten Tools
Die digitale Bootsschule von Bootsschule1 übernimmt in Deutschland eine Vorreiterrolle, wenn es um eine moderne Bootsführerschein-Ausbildung geht. Die selbst entwickelte SmartLearn™‑Lernplattform bildet das Herzstück dieses Konzepts. Sie bietet über 50 Videolektionen in hochwertiger 4K-Qualität und einen Multiple‑Choice‑Fragentrainer, die den gesamten Stoff für Sportbootführerscheine strukturiert abdecken. Die Videos dauern meist zwischen drei und fünf Minuten – ideal, um Inhalte gezielt und ohne Zeitdruck zu konsumieren: Sei es unterwegs beim Pendeln, in der Mittagspause oder abends auf dem heimischen Sofa. Dieses modulare Format erlaubt es, einzelne Themen effizient zu wiederholen oder gezielt Vertiefungen abzurufen.
Doch Bootsschule1 bietet weit mehr als reine Videospots: Ein interaktiver Prüfungssimulator integriert alle 15 offiziellen Prüfungsbögen. Nutzer*innen können die komplette Prüfungssituation durchspielen, inklusive Originalfragen und zeitlicher Vorgabe – so entsteht ein realistisches Trainingserlebnis. Dieser praxisnahe Ansatz führt weg vom bloßen Auswendiglernen hin zu gezielter Vorbereitung, mit hoher Trefferquote bei der echten Prüfung. Durch regelmäßiges Simulations-Training werden Schwachstellen sichtbar und lassen sich gezielt bearbeiten – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Kursformaten.
All‑Inclusive‑Angebot statt versteckter Kosten
Ein echtes Alleinstellungsmerkmal ist das All‑Inclusive‑Versprechen. In einer einzigen Kursbuchung sind enthalten: Lernplattform, hochwertige Lernvideos, Kursmaterialien wie Kurs‑ und Anlegedreieck, Zirkel sowie Tampen und Klampe, dazu die praktische Ausbildung inklusive einer kostenfreien 1:1‑Betreuung. Ergänzt wird das Ganze durch ein freiwilliges Exkurs‑Paket mit über 25 zusätzlichen Lektionen mit einem Gegenwert von 119 €, das Kunden gratis erhalten.
Der Preis erscheint dabei vergleichsweise günstig: Ein Kombiangebot für SBF See & Binnen kostet gerade mal 445 € statt ursprünglich 495 € – inklusive Exkurs‑Paket. Durch Aktionen mit Rabattcodes lässt sich die Summe weiter reduzieren – ohne unerwartete Zusatzkosten. Transparenz ist hier Programm.
Risikofrei dank Geld‑zurück‑Garantie
Bootsschule1 gibt Anfängern besonderen Rückhalt: Innerhalb von 14 Tagen nach Buchung kann man bei Nichtgefallen rückabwickeln – sofern bislang keine Praxisstunde gebucht und maximal 60 % der Kursinhalte absolviert wurden. Darüber hinaus gibt es eine Garantie für den Prüfungserfolg: Wer den Theorie‑Teil bestanden, aber in der Praxisprüfung durchfällt, erhält anteilig die Kursgebühr zurück. Das reduziert das finanzielle Risiko und lässt den Kurs zu einer sicheren Investition werden.
Flexible praktische Ausbildung in ganz Deutschland
Ein weiterer wichtiger Aspekt, in dem Bootsschule1 überzeugt, ist der bundesweite Zugang zur praktischen Ausbildung. Mehr als 100 Prüfzentren und zahlreiche Praxispartner ermöglichen es, Theorie online zu lernen und die Bootsfahrstunden lokal zu absolvieren. Unter anderem gibt es Angebote in großen Städten wie Berlin, Hamburg oder entlang des Rheins (z.B. Bonn, Koblenz, Köln).
Praktische Einheiten dauern meist 60 Minuten und reichen oft aus, um die Fahrpraxis für die Prüfung zu erlangen. Zudem übernimmt die Plattform die Terminbuchung, Organisation und Anmeldung bei der Prüfung – der gesamte Papierkram liegt in digitaler Hand, was Zeit und Aufwand spart.
Umfangreiche Kursvarianten für jeden Bedarf
Bootsschule1 deckt sämtliche Sportbootführerscheine ab: getrennte Kurse für SBF See, SBF Binnen sowie Kombikurse See & Binnen. Darüber hinaus werden spezielle Qualifikationen angeboten, etwa das Bodenseeschifferpatent, der SRC- und UBI-Funkschein sowie Fachkundenachweise (FKN/SKN).
- Das Bodenseeschifferpatent ist als Ergänzung zum SBF günstig kombinierbar (145 € Theorie oder Kombipreis von € 590).
- Der SRC‑Funkschein wird mit gleicher SmartLearn™‑Plattform vorbereitet – inklusive Online‑Training und praktischer Prüfung in einem Prüfungszentrum (127,88 € Prüfungsgebühr).
Wer nur den Funkschein machen möchte, erhält dafür bis zu 365 Tage Zugriff auf Lernmaterial und Praxisaufgaben.
Qualitativ hochwertiger Unterricht
Bootsschule1 legt klar Wert auf hohe Produktionsqualität: Einzelne Videolektionen entstehen aus bis zu 200 Stunden Rohmaterial, das anschließend mehr als 100 Stunden postproduziert und mit 3D‑Animationen sowie CGI‑Effekten angereichert wird. Das Ergebnis ist eine visuell ansprechende und fachlich präzise Darstellung, die man in vielen herkömmlichen Kursen vergeblich sucht. Ergänzt wird das durch profunde Fahrsessions per Videochat und persönliche Unterstützungsangebote.
Medizinischer Beleg und gesundheitliche Voraussetzungen
Vor Prüfungsanmeldung ist ein ärztliches Attest nötig. Dieses umfasst Sehtest (DIN 58220, Sehschärfe ≥ 0,8), Farbunterscheidung und Hörtest. Brillenträger schaffen den Führerschein problemlos – die Vermerkpflicht auf der Fahrerlaubnis ist im Einklang mit Vorschriften. Empfehlenswert ist es, frühzeitig die optionalen Testangebote bei Optikern zu nutzen, um die ärztliche Bescheinigung vorzubereiten.
Prüfung mit digitaler Unterstützung
Bootsschule1 nimmt Interessierten den bürokratischen Aufwand ab: Prüfterminbuchung, Anmeldeunterlagen und Zertifikatrecherche übernimmt das Team. Nach Bestehen der Prüfung erreicht man den Führerschein binnen zwei Wochen bequem per Post. Wer beim ersten Mal nicht besteht, kann Theorie und Praxis beliebig oft wiederholen – zusätzliche Kosten entstehen nur durch behördliche Prüfungsgebühren.
Fazit
Bootsschule1 präsentiert ein Konzept, bei dem Technik und didaktischer Anspruch eng miteinander verbunden sind: Die Lernplattform mit qualitativ hochwertigen Videos, Prüfungssimulationen und smartem Fragebetrieb bildet das Rückgrat der Ausbildung. Zeitgleich liefern All‑Inclusive‑Pakete inklusive 1:1‑Betreuung, bundesweite Praxis sowie Garantien echte Mehrwerte.
In einer Zeit, in der Flexibilität und Qualität gefragt sind, liefert Bootsschule1 eine Antwort auf praktische Herausforderungen. Es ist kein theoretisches Referenzmodell, sondern ein funktionierendes System, das vielen den Zugang zum Wassersport erleichtert – und dabei ganz klar zeigt, wie moderne Bildung in der Praxis aussehen kann. Somit liefert der Anbieter im Sportbootbereich das, was bei Autofahrschulen schon länger Realität ist.
Circunomics startet eigenes Batterie-Testlabor
Die Circunomics-Gründer Felix Wagner und Jan Born haben sich das Ziel gesetzt, eine zirkuläre Batteriewirtschaft zu etablieren, indem sie einen digitalen Marktplatz für den Second-Life-Einsatz und das Recycling gebrauchter Batterien bieten. Mit der Einrichtung des eigenen Batterie-Testlabors setzt das Start-up mit Hauptsitz Mainz seine Expansion fort.
„Die Kreislaufwirtschaft ist in Zukunft von immer größerer Bedeutung. Dies ist für uns die große Chance, mit dem digitalen Marktplatz für gebrauchte Batterien, Module und Zellen eine herausragende Position einzunehmen“, sagt Felix Wagner, Co-Founder und CEO von Circunomics. „Im Jahr 2030 werden alleine im Automobilsektor zwischen 200 und 300 Millionen Elektrofahrzeuge auf den Straßen der Welt unterwegs sein. Das bedeutet, dass dann jedes Jahr etwa sechs Millionen gebrauchte Batterien als Rückläufer aus Altfahrzeugen auf den Markt kommen. Diese wiederzuverwenden oder gezielt zu recyclen ist eine Mega-Aufgabe, die gelöst werden muss. Schließlich haben wir alle ein Ziel: Weniger CO2 zu produzieren und weniger der wertvollen, seltenen Rohstoffe zu verbrauchen.“
Battery Lifecycle Management Solution
Die Ergebnisse KI-basierter Analysen von gebrauchten Batterien, die beispielsweise in elektrischen Fahrzeugen verwendet werden, mit selbst ermittelten Laborwerten aus einer Real-Life-Simulation abgleichen, trainieren und verifizieren: Das ist die Aufgabe des neuen Batterie-Testlabors, das vom Start-up Circunomics in Roßdorf bei Darmstadt eingerichtet wurde und jetzt seinen Betrieb vollumfänglich aufgenommen hat.
Die 2019 gegründete Circunomics GmbH ist damit in der Lage, eine Datenbasis für die selbst entwickelte Software aufzubauen, die wiederum genutzt wird, um den Gesundheitszustand (State of Health) einer gebrauchten Batterie während und nach einer Erstverwendung (First Life) sehr präzise zu ermitteln. Vielmehr aber kann detailliert simuliert und hochgerechnet werden, wie sich die gebrauchte Batterie bei einer Zweitverwendung (Second Life) zum Beispiel in einem stationären Speichersystem verhält. Zudem kann eine Empfehlung ausgesprochen werden, welche Batterien für das jeweilige Projekt am besten geeignet sind.
Mit der Einrichtung des Batterie-Testlabors setzt das Start-up mit Hauptsitz Mainz seine Expansion fort, die nach einer erfolgreich durchgeführten Series-A-Finanzierungsrunde möglich ist. Zu Jahresbeginn 2025 hatte Circunomics von Investor*innen über acht Millionen Euro erhalten.
Real-Life-Simulation im Testlabor
Im neuen Batterie-Testlabor in Roßdorf können je nach Bedarf und Programm verschiedene Zellen gleichzeitig in einer sicher abgeschirmten Prüfeinrichtung untergebracht und unterschiedlichsten Belastungen ausgesetzt werden. Es erfolgt eine umfangreiche Real-Life-Simulation täglicher Batterienutzungssituationen beispielsweise in einem Elektrofahrzeug: Schnell oder langsam aufeinander folgende Ladezyklen, unterschiedliche Ladestromstärken mit bis zu 300 Ampere Gleichstrom, verschiedene Degradierungszustände der Batterie und das Ganze – wenn notwendig – bei unterschiedlichen Temperaturen. Möglich ist eine Temperaturspanne von minus 20 bis plus 60 Grad Celsius. Die jeweiligen Tests der Zellen können über einen kurzen, mittleren oder längeren Zeitraum durchgeführt werden. Das können wenige Tage, Wochen und Monate, aber auch bis zu zwei Jahre sein.
„Bisher haben wir die Zellen von einem externen Dienstleister analysieren lassen. Diese Aufgaben nehmen wir jetzt selbst in die Hand, erhöhen damit unsere Effizienz, sind schneller mit dem Abgleich von Daten, wodurch wir in der Lage sind, unsere Simulationen und Hochrechnungen für eine Verwendung im Second Life noch genauer und zuverlässiger anbieten zu können“, erklärt Jan Born, Co-Founder und CTO von Circunomics. Und ergänzt: „Wir haben einerseits Millionen von Daten, die während des First Life einer Batterie gesammelt werden und die uns zur Verfügung gestellt werden. Auf dieser Basis haben wir bisher mit der KI-unterstützten Software am Computer analysiert, was die gebrauchte Batterie noch im Stande ist, im Second Life zu leisten, bevor sie dann endgültig dem Recycling zugeführt wird. Im neuen Labor und mit den eigenen Analysen sehen wir nun, wie sich eine Zelle im simulierten Batterieleben verhält und wir können die dabei ermittelten Ergebnisse, mit denen aus der Software abgleichen und verifizieren.“

