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Sieben Einsatzgebiete von KI im Finanzwesen
Ob bei der Verarbeitung von Spesenbelegen, Kartentransaktionen oder Rechnungen: Wir zeigen, wie künstliche Intelligenz das Finanzwesen erobert.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzwesen nimmt zu. Eine Studie von Gartner schätzt, dass bis 2025 75 Prozent der Finanzteams KI-gestützte Anwendungen einsetzen werden, um Aufgaben zu automatisieren und Entscheidungsprozesse zu optimieren. Ein gutes Beispiel sind in diesem Zusammenhang Buchhaltungs- und Finanzprozesse, etwa die Verarbeitung von Spesenbelegen, Kartentransaktionen oder Rechnungen. In modernen, durch künstliche Intelligenz gesteuerten Prozessen gelingt es, die Ausgaben digital abzubilden und auf einer Plattform zu vereinigen.
Die Erkennung aller eingespeisten Dokumente geschieht automatisch mittels optischer Zeichenerkennung (OCR). Hinzu kommt Natural Language Processing (NLP), das Computern die Fähigkeit verleiht, Text und gesprochene Wörter ähnlich wie Menschen zu verstehen. Auf Basis der vorhandenen Text- und/oder Datensegmente können alle Ausgaben wie Rechnungen, Kartentransaktionen oder Spesenbelege automatisch verarbeitet werden.
Die Software extrahiert beispielsweise Daten wie Lieferantenname, Belegdatum und Betrag, die KI-Technologie „liest“ die Daten, ordnet sie den richtigen Kategorien zu und verknüpft Bestellung, Lieferschein und Eingangsrechnung. Nach dem Abgleich der Kostenstelle und der Ausgabenkategorie scannt die KI die Informationen. Auf diese Weise entdeckt sie Ausreißer und Richtlinienverstöße, und auch der Vorsteuerabzug für jede Ausgabenart gelingt.
Maschinelles Lernen kommt zum Einsatz, um eine KI-Engine zu trainieren. Diese erkennt dann verschiedene Formate und Layouts von Rechnungen und Spesenbelegen, wodurch sie beim Extrahieren der Daten genauer und effizienter arbeitet. Über nahtlose Integrationen in bestehende ERP-Systeme können Genehmigungsprozesse sowie Unternehmensrichtlinien individuell definiert und jederzeit ohne Programmieraufwand angepasst werden – selbst bei verschiedenen ERP-Systemen an verschiedenen Unternehmensstandorten.
Die KI bei der Datenextraktion macht die manuelle Dateneingabe überflüssig, spart Zeit und eliminiert menschliche Fehler. Zudem erleichtert sie es Finanzteams, Ausgaben zu verfolgen und ihre Finanzen in Echtzeit zu verwalten.
Einsatzgebiete von künstlicher Intelligenz im Detail:
Automatisierung von Prozessen im Spesen- und Rechnungsmanagement
Die Automatisierung von Prozessen ist wahrscheinlich der häufigste Anwendungsfall von künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche. Im Spesenmanagement nimmt die KI vier Hauptherausforderungen in Angriff – von der Automatisierung zeitaufwendiger manueller Schritte oder der Eliminierung von Fehlern und Verringerung von Risiken über die Durchsetzung der Einhaltung, Gewährleistung der Transparenz und Kontrolle der Ausgaben in Echtzeit. Und sie lernt stetig hinzu: Erschließt ein Unternehmen beispielsweise eine neue, exotische Vertriebsregion und schickt viele Mitarbeiter dorthin, macht sich das in den Ergebnissen der KI schnell bemerkbar: Selbst fremde Schriftarten werden in den Spesenbelegen mit zusehends höherer Trefferquote ausgelesen und den richtigen Kategorien in der Buchhaltung zugeordnet.
Bei der Verarbeitung von Rechnungen hilft künstliche Intelligenz bei verschiedenen Dingen. Sie kann beispielsweise Parameter wie Rechnungsnummer, Lieferantenname, Rechnungsdatum, Fälligkeitsdatum, Währung, Einzelposten oder Mehrwertsteuersatz lesen, extrahieren und den richtigen Kategorien zuordnen.
Beim Hochladen einer Rechnung in das Tool analysiert das KI-Modell die von diesem bestimmten Lieferanten eingereichten Einzelposten und sucht nach Zuordnungen zwischen Schlüsselwörtern und ausgewählten Einzelposten. Nach Abschluss dieser Analyse füllt sie die dedizierten Felder vorab aus, wodurch die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe fast vollständig entfällt. Da in den meisten Unternehmen 80 Prozent der Rechnungen von 20 Prozent der Lieferanten stammen, steigen die Genauigkeitsraten, indem das Modell mit lieferantenspezifischen Rechnungen trainiert wird.
Neben diesen Anwendungsfällen beherrschen KI-Algorithmen auch das Abgleichen von Rechnungen mit Bestellungen und Quittungen. Zudem stellen sie sicher, dass die Beträge und Details auf der Rechnung korrekt sind. Dies trägt dazu bei, Überzahlungen und Fehler im Beschaffungsprozess zu vermeiden.
Vorsteuerabzug
Außerdem gelingt es mithilfe von KI, den Prozess der Mehrwertsteuer-Rückerstattung (auch Vorsteuerabzug genannt) zu rationalisieren, den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Verwaltung von Steuerrückerstattungen (Umsatzsteuervoranmeldungen) zu reduzieren und das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen und sorgt für mehr Genauigkeit und Effizienz bei der Mehrwertsteuer-Rückerstattung.
Der Prozess umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
- Datenerfassung: Der Vorsteuerabzug erfordert das Sammeln von Rechnungen und Quittungen von Einkäufen des Unternehmens. Diese Daten stammen normalerweise aus verschiedenen Quellen (E-Mail-Anhänge, Papierdokumente und digitale Quittungen). Die KI automatisiert diesen Prozess, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und in einer einzigen Datenbank speichert.
- Datenvalidierung: Nach ihrer Erfassung müssen die Daten validiert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. Die KI vergleicht die extrahierten Daten mit den Originaldokumenten und kennzeichnet etwaige Abweichungen. Dies hilft bei der Identifizierung von Fehlern und garantiert, dass die für den Vorsteuerabzug übermittelten Informationen korrekt sind.
- Kategorisierung: Die Daten müssen nach den relevanten Umsatzsteuer-Codes kategorisiert werden. Die KI analysiert die Daten und weist jeder Transaktion automatisch das entsprechende Umsatzsteuerkennzeichen zu. Dadurch entfällt die manuelle Kategorisierung, die zeitaufwendig und fehleranfällig sein kann.
- Mehrwertsteuer-Berechnung: Nach der Kategorisierung der Daten berechnet das KI-System den Umsatzsteuerbetrag für den Vorsteuerabzug. Dies erfolgt automatisch, spart Zeit und minimiert das Fehlerrisiko.
- Einreichung der Mehrwertsteuer-Rückerstattung: Sobald der Mehrwertsteuer-Betrag berechnet wurde, reicht das KI-System die Mehrwertsteuer-Rückerstattung im Namen des Unternehmens ein. Dadurch entfällt die Notwendigkeit der manuellen Vorbereitung und Einreichung von Mehrwertsteuer-Rückerstattungen.
Gewährleistung der Compliance
Für die Compliance müssen Organisationen gesetzliche und steuerrechtliche Anforderungen verstehen, Richtlinien und Verfahren dokumentieren, regelmäßige Audits durchführen, Sicherheitsmaßnahmen implementieren, Mitarbeiter schulen und sich rechtlich beraten lassen.
Auch in einigen dieser Prozesse kann KI tatkräftig unterstützen: Ohne klare Richtlinien und automatisierte Kontrollmechanismen ist es Angestellten möglich, unberechtigte Einkäufe zu tätigen oder fehlerhafte Reisekostenabrechnungen einzureichen. Hierdurch riskiert das Unternehmen Compliance-Verstöße und ihre Konsequenzen. Erkennt die KI jedoch potenziell betrügerische Posten und Richtlinienverstöße – z.B. Überschreitungen der zulässigen Beträge oder Reisekosten, die nicht mit den Unternehmensrichtlinien übereinstimmen – werden diese Posten als Ausreißer markiert und die Quittung wird zur Überprüfung an die genehmigende Person geschickt. Gleichzeitig werden doppelte Belege entsprechend gekennzeichnet und eine Warnung angezeigt, um überhöhte Zahlungen zu vermeiden. In einem einzigen Beleg kann eine automatisierte Technologie über 300 Datenpunkte überprüfen. Dadurch wird das Fehlerrisiko auf ein Minimum reduziert.
Genehmigungsprozesse automatisch und in Echtzeit
Da alle Spesen, Kreditkartenausgaben und Rechnungen eines Unternehmens automatisch einen kontrollierten Genehmigungsprozess durchlaufen, steigen die Governance-Standards deutlich. Nur Unregelmäßigkeiten machen ein manuelles Eingreifen der Finanzabteilung nötig.
Beispielsweise gleicht die KI im Rechnungsgenehmigungsablauf die Rechnung mit dem Lieferanten und der Bestellung ab, codiert jede Position und löst einen bestimmten Workflow aus. Für unterschiedliche Entitäten oder Arten von Rechnungen können unterschiedliche Genehmigungsabläufe zum Einsatz kommen, zum Beispiel lieferantenbasierte Genehmigungen, Kostenträgergenehmigungen oder benutzerdefinierte Genehmigungen. Sobald diese Schritte abgeschlossen sind, kommt es zur Buchung der Rechnungen im ERP – der Ausgabenanalyseprozess kann beginnen. Nur Ausreißer, Sonderfälle und verdächtige Vorgänge lösen eine Warnung aus und erfordern noch eine manuelle Prüfung.
Betrugsprävention
Traditionell basiert die Betrugserkennung im Finanzwesen auf regelbasierten Systemen, die durch ihre Fähigkeit, nur bekannte Betrugsmuster zu identifizieren, eingeschränkt sind. Mit KI erkennen maschinelle Lernalgorithmen aus früheren Betrugsfällen neue Muster. So steckt in der Spesenabrechnung in Unternehmen ein großes Potenzial, die KI prüft, ob ein Spesenbeleg inhärent Sinn macht: Wurde der Spesenbeleg doppelt eingereicht? Ist das Land, aus dem der Spesenbeleg stammt, deckungsgleich mit dem Land der Reise? Entspricht der eingereichte Betrag dem Tagessatz des Mitarbeiters?
Eine kürzlich durchgeführte Studie ergab, dass KI-Algorithmen herkömmliche regelbasierte Systeme bei der Erkennung betrügerischer Kreditkartentransaktionen um bis zu 20 Prozent übertreffen. Künstliche Intelligenz hilft also auch dabei, große Datensätze zu analysieren und betrügerische Aktivitäten (Kreditkartenbetrug, betrügerische Rechnungen, doppelte Zahlungen, Geldwäsche) in Echtzeit zu identifizieren.
Risikomanagement
Die Finanz-KI bewertet Risiken im Zusammenhang mit Finanztransaktionen wie Krediten und Investitionen. Sie kann beispielsweise die Kreditwürdigkeit von Kreditbewerbern unter Berücksichtigung von diversen Faktoren analysieren. Durch die Erkennung von Mustern und Trends sagen KI-Systeme die Wahrscheinlichkeit vorher, dass ein Kreditnehmer in Verzug gerät. Im Gegensatz zu den von Menschen gesteuerten Verfahren ist die KI-Technologie viel effizienter, genauer und konsistenter. Sie nimmt Muster und Beziehungen in den Daten wahr, die Menschen möglicherweise nicht erkennen.
Und das ist nur ein Beispiel: In KI-gestützter Risikobewertung schlummert ein enormes Potenzial, das Entscheidungsfindungen optimiert und Risiken im Finanzsektor reduziert.
Ausgabendatenanalysen, Budgetkontrolle und finanzielle Entscheidungsfindung
KI und maschinelle Lernalgorithmen unterstützen Finanzteams dabei, historische Daten zu analysieren sowie Optimierungspotenziale und Trends im Ausgabeverhalten zu erkennen. Die extrahierten Daten stehen dann für Ausgabendatenanalysen und Berichte bereit, was sowohl die Kontrolle über Budgets als auch die finanzielle Entscheidungsfindung verbessert.
Die Datenanalysen ermöglichen den Finanzabteilungen ein neues Selbstverständnis. Ihre Entscheidungen basieren fortan auf verlässlichen Informationen, denn die Unternehmensausgaben stellen eine wichtige Stellschraube dar. So können sie ihre Steuerungsfunktion in Krisenzeiten bestmöglich erfüllen.
Künstliche Intelligenz schafft einen übergreifenden Rahmen, der eine Vielzahl von Prozessen, Methoden oder Tools kontrolliert. Die Implementierung schafft einen neuen Ansatz für Risikomanagement, Cybersicherheit, Transparenz, Betrugsprävention und – was am wichtigsten ist – Nachvollziehbarkeit, Governance und Klarheit für das Unternehmen.
Der Autor Lars Mangelsdorf ist Mitbegründer von Yokoy und leitet das deutsche Team mit Sitz in München. Das Schweizer FinTech ist Anbieter einer KI-gesteuerten Ausgabenmanagement-Plattform für mittelständische und große Unternehmen. Im Jahr 2021 wurde Lars in die prestigeträchtige Forbes-Liste 30 under 30 aufgenommen.
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5 Tipps für GPT-Sichtbarkeit im Netz
Warum klassisches SEO allein nicht mehr ausreicht und wie Unternehmen für die KI-Antworten der GPT-Modelle sichtbar werden.

Die Spielregeln der digitalen Sichtbarkeit werden gerade neu geschrieben – und die Unternehmen müssen sich neu aufstellen. Denn während viele Unternehmen ihre Strategien noch immer ausschließlich auf Google-Rankings und SEO-Kriterien ausrichten, verlagert sich die digitale Aufmerksamkeit längst in Richtung KI: Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini ersetzen zunehmend die klassische Suche. Sie liefern keine Trefferlisten mehr, sondern direkte, aufbereitete Antworten – oft mit konkreten Empfehlungen und Verlinkungen. Für Marken, Produkte und Unternehmen wird es damit entscheidend, in diesen zusammengefassten Antworten stattzufinden.
Suchmaschinen waren gestern das führende Element in der Sortierung von Wissen im Netz und vor allem das Google-Ranking war entscheidend für die Sichtbarkeit von Informationen und Seiten. In Zukunft entscheiden dagegen Sprachmodelle darüber, welche Inhalte gesehen, zitiert und empfohlen werden. Und wer in diesen Systemen nicht genannt wird, verliert den direkten Draht zur Zielgruppe.
Diesen Paradigmenwechsel vom Google-Ranking zur Antwortlogik hat die SMAWAX, die auf Strategieberatung spezialisierte Agentur der Smarketer Group, erstmals systematisch im Rahmen eines Whitepapers analysiert (s. Link am Ende des Beitrags). Die Expert*innen erklären dabei detailliert, wie GPT-Modelle Inhalte auswählen – und welche Inhalte von den Systemen überhaupt referenziert werden dürfen. Die zentrale Erkenntnis: Suchmaschinenoptimierung nach alten Regeln greift zu kurz, ist aber weiterhin die Sichtbarkeitsgrundlage. Denn Sprachmodelle wie ChatGPT denken nicht in Keywords und Rankings, sondern in semantischen Relevanzräumen, Entitätenbeziehungen und struktureller Klarheit.
Inhalte müssen modular und semantisch präzise sein – doch das reicht nicht
Es geht nicht mehr um Top-Rankings – es geht darum, die richtige Antwort zu sein. Wir müssen SEO neu denken – als Schnittstelle zwischen Struktur, Relevanz und maschinellem Verstehen. Inhalte müssen dazu maschinenlesbar, modular aufgebaut und semantisch präzise sein. Nur dann haben Unternehmen eine Chance, in den Empfehlungslogiken von Claude, GPT & Co. aufzutauchen.
Besonders überraschend ist dabei aber, dass viele Unternehmen in GPT-Antworten zwar durchaus latent präsent, aber nicht sichtbar sind. Der Grund hierfür sind unscharfe Entitäten, fehlende „About“-Seiten, keine Verankerung in externen Quellen wie Wikidata, Trustpilot oder LinkedIn. Die Folgen wirken sich negativ auf die Marken aus und sorgen für Fehlinformationen: KI-Modelle verwechseln Marken, halluzinieren Funktionen oder verschweigen relevante Angebote. Halluzinationen sind in Wahrheit ein strategischer Hinweis auf Unsichtbarkeit. Wenn GPT ein Produkt falsch beschreibt oder dich mit einem Mitbewerber verwechselt, zeigt das: Deine Inhalte sind zwar irgendwo im Modell – aber nicht stabil genug verankert, um korrekt genannt zu werden.
Fünf konkrete Hebel für bessere GPT-Sichtbarkeit
Diese praxisnahe Handlungsempfehlungen können Unternehmen sofort umsetzen können – unabhängig davon, ob sie im B2B- oder B2C-Bereich aktiv sind.
1. Entitäten definieren: Jede Marke braucht heute eine kanonische „About“-Seite, ergänzt um ein Wikidata-Profil, semantische Markups und gleiche Namensverwendungen auf Plattformen wie LinkedIn oder Handelsregister.
2. Aktualität signalisieren: GPT-Modelle bevorzugen Inhalte mit klaren Update-Daten (z.B. dateModified). Ohne erkennbaren Pflegezustand gelten Inhalte als veraltet – und werden ausgefiltert.
3. Bing wird zum Gateway: Weil GPT seine Websuche auf Bing stützt, ist dessen Indexierung entscheidend. Wer dort nicht sauber auffindbar ist, existiert in GPT-Antworten nicht.
4. Content chunkbar machen: Inhalte sollten nicht mehr aus langen Fließtexten bestehen, sondern in modularen Blöcken mit H2-Strukturen, Listen und Zwischenfazits aufgebaut sein.
5. Externe Signale einbinden: Erwähnungen auf Trustpilot, Reddit oder in der Fachpresse stärken die semantische Autorität – und erhöhen die Chance, von Sprachmodellen zitiert zu werden.
Fazit
Die neue Sichtbarkeit entsteht durch das, was das Modell nicht selbst erzeugen kann – sie entsteht also nicht über Rankings, sondern über Relevanzräume. Wer auf Standard-Content setzt, wird paraphrasiert oder übergangen. Wer dagegen einzigartigen, strukturierten und technisch klaren Content liefert, wird empfohlen.
Zum Weiterlesen: Das Whitepaper steht zum kostenlosen Download bereit unter www.smawax.com/whitepaper-ki-sichtbarkeit
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.
Wie digitale Unternehmen Alltagsprobleme systematisch lösen – Ein Blick auf Parkos
Parkos zeigt, wie ein digitales Unternehmen Herausforderungen beim Flughafenparken meistert.

Es gibt sie überall, diese kleinen alltäglichen Ärgernisse, die erst einmal banal erscheinen, im Alltag aber schnell zu echten Zeitfressern und Stressquellen werden können. Die Parkplatzsuche an Flughäfen gehört dazu – gerade in stark frequentierten Städten, wo jeder Parkplatz ein kostbares Gut ist. Genau hier setzt Parkos an, ein digitales Unternehmen mit Start-up-Wurzeln, das seit über einem Jahrzehnt den Markt für Parkplatzvermittlung revolutioniert. Parkos.de macht es möglich, entspannt einen Parkplatz zu buchen und so lästige Suchfahrten zu vermeiden.
Vom Alltagsproblem zur digitalen Lösung
Das Beispiel der Parkplatzsuche zeigt exemplarisch, wie digitale Unternehmen Alltagsprobleme systematisch angehen. Nicht immer ist es die große Innovation, die den Markt verändert, sondern die konsequente und nutzerzentrierte Verbesserung bestehender Prozesse. Die Gründer von Parkos erkannten früh, dass der Prozess des Parkplatzfindens in der Nähe von Flughäfen ineffizient und für Reisende oft belastend ist. Überfüllte Parkplätze, lange Fußwege oder teure Kurzzeitangebote waren die Regel.
Diese Herausforderungen boten die perfekte Ausgangslage für eine digitale Plattform, die Anbieter von Parkplätzen und Kunden unkompliziert zusammenbringt. Dabei geht es nicht nur um die reine Vermittlung, sondern um Transparenz, Vergleichbarkeit und Nutzerfreundlichkeit. Das ist der Kern der Plattformökonomie, die heute zahlreiche Branchen prägt – von der Mobilität über die Gastronomie bis hin zum Einzelhandel.
Parkos als Beispiel für Plattformökonomie
Plattformen funktionieren nach dem Prinzip, Angebot und Nachfrage in einem digitalen Marktplatz zu verknüpfen. Für Parkos bedeutet das: Parkplätze von verschiedensten Anbietern – private Parkflächen, Hotels, bewachte Parkhäuser – werden auf einer übersichtlichen Website zusammengeführt. Kunden können Preise, Entfernung zum Flughafen und Bewertungen vergleichen. Die Buchung erfolgt direkt online, oft mit flexiblen Stornierungsbedingungen.
Dieser transparente und einfache Zugang löst ein grundlegendes Problem: Wer kennt schon die besten Parkmöglichkeiten in Flughafennähe? Vorbei sind die Zeiten der langen Suchfahrten und Unsicherheiten. Eine entsprechende Plattform steigert nicht nur die Effizienz, sondern reduziert durch die bessere Planung auch den Stress für Reisende.
Interessant ist dabei auch, dass das Unternehmen selbst kein Parkplatzbetreiber ist. Das Unternehmen agiert als Vermittler – und zeigt damit, wie wichtig digitale Infrastruktur und Vertrauensbildung für moderne Geschäftsmodelle sind. Die Nutzerbewertungen auf der Plattform tragen dazu bei, das Angebot ständig zu verbessern.
Technologie als Enabler für bessere Nutzererfahrung
Ein weiterer wichtiger Baustein im Erfolg ist der gezielte Einsatz von Technologie. Eine übersichtliche Website, eine mobile App und einfache Bezahlmethoden sind heute Standard, doch wie diese Tools eingesetzt werden, macht den Unterschied. Die Plattform bietet nicht nur Such- und Buchungsmöglichkeiten, sondern auch Informationen zu Services wie Shuttle-Bussen, Öffnungszeiten und Sicherheitsstandards der Parkplätze.
Die Integration von Kundenbewertungen schafft eine soziale Kontrollinstanz, die Vertrauen aufbaut. So können Nutzer anhand von Erfahrungen anderer Reisender einschätzen, ob ein Parkplatz ihren Erwartungen entspricht. Dieses Feedback wird von Unternehmen genutzt, um Anbieter zu prüfen und kontinuierlich zu verbessern.
Nicht zuletzt erleichtern digitale Services auch die Reiseplanung insgesamt. Verbindliche Buchungen minimieren Überraschungen vor Ort und tragen dazu bei, den gesamten Ablauf stressfreier zu gestalten.
Digitales Angebot im Alltag – mehr als nur Bequemlichkeit
Das Beispiel Parkos zeigt, dass digitale Lösungen oft mehr leisten als reine Bequemlichkeit. Sie greifen in gesellschaftlich relevante Bereiche ein – hier etwa die Mobilität. Bessere Parkplatzplanung bedeutet weniger Suchverkehr, weniger Emissionen und damit einen Beitrag zur Entlastung urbaner Verkehrsräume.
Auch für Unternehmen eröffnen Plattformen wie Parkos neue Chancen. Kleine und mittelgroße Parkplatzanbieter können so ein größeres Publikum erreichen, ihre Auslastung verbessern und wirtschaftlicher arbeiten. Dies steht im Zeichen einer funktionierenden Sharing Economy, die Ressourcen besser nutzt.
Die Relevanz digitaler Vermittlungsplattformen
Digitale Vermittlungsplattformen sind längst mehr als reine Serviceangebote. Sie verändern zunehmend die Art, wie Menschen sich fortbewegen, arbeiten oder ihre Freizeit gestalten. Die Vermittlung von Parkplätzen am Flughafen ist ein kleines, aber anschauliches Beispiel dafür, wie digitale Geschäftsmodelle dazu beitragen können, den Alltag effizienter zu gestalten und Ressourcen besser zu nutzen.
Indem sie Buchung und Planung vereinfachen, tragen solche Plattformen dazu bei, dass unnötige Suchfahrten entfallen. Das hat nicht nur eine Zeitersparnis für den Einzelnen zur Folge, sondern auch einen spürbaren Effekt auf den Verkehr rund um stark frequentierte Orte. Weniger Staus bedeuten weniger Emissionen – ein relevanter Beitrag zum Klimaschutz, der auf den ersten Blick vielleicht unspektakulär wirkt, bei genauerem Hinsehen jedoch enorm.
Außerdem profitieren kleine Anbieter von Parkplätzen von der Reichweite solcher digitalen Marktplätze. Sie können ihre freien Kapazitäten besser auslasten und so wirtschaftlicher arbeiten. Damit entsteht eine Win-Win-Situation, die durch die Vernetzung und Digitalisierung erst möglich wird.
Praxisnahe Erkenntnisse für Gründer und Unternehmer
Für Unternehmer, die digitale Geschäftsmodelle entwickeln oder optimieren wollen, steckt in diesem Beispiel einiges an Praxiswissen. Erstens: Das genaue Erkennen eines echten Alltagsproblems ist entscheidend. Hier war es die Parkplatzsuche – eine scheinbar kleine Herausforderung mit großem Frustpotenzial.
Zweitens zeigt sich, wie wichtig eine konsequente Nutzerzentrierung ist. Transparente Preise, Vergleichbarkeit und unkomplizierte Buchungsprozesse schaffen Vertrauen. Gerade in Zeiten, in denen Konsumenten eine nahtlose User Experience erwarten, entscheidet die Qualität der digitalen Schnittstellen oft über Erfolg oder Misserfolg.
Drittens wird deutlich, wie wichtig Vertrauen im Plattformgeschäft ist. Nutzerbewertungen, transparente Kommunikation und klare Buchungsbedingungen helfen, Unsicherheiten abzubauen. Das gilt nicht nur für die Parkplatzvermittlung, sondern für alle digitalen Vermittler.
Viertens: Flexibilität und kontinuierliche Verbesserung sind ein Muss. Digitale Geschäftsmodelle müssen sich an wechselnde Anforderungen und neue technische Möglichkeiten anpassen, um relevant zu bleiben.
Wo liegen die Herausforderungen?
Trotz aller Vorteile stehen digitale Plattformen auch vor Herausforderungen. Zum Beispiel die Frage nach Datenschutz und Sicherheit der Kundendaten, die immer sensibler wahrgenommen wird. Auch die Balance zwischen Anbieterinteressen und Nutzerbedürfnissen ist oft ein Balanceakt.
Nicht zuletzt sind digitale Unternehmen auf stabile und schnelle Internetverbindungen angewiesen – was vor allem auf dem Land oder in entlegenen Gebieten nicht selbstverständlich ist. Gerade hier zeigt sich, dass digitale Innovationen nicht automatisch alle gesellschaftlichen Schieflagen beheben.
Fazit: Digitalisierung als Werkzeug für pragmatische Lösungen
Der Blick auf die Vermittlung von Parkplätzen an Flughäfen macht eines klar: Digitalisierung funktioniert dann am besten, wenn sie echte, greifbare Probleme löst. Es geht nicht um bloße Technik, sondern um den Mehrwert, den Unternehmen und Plattformen schaffen – für Nutzer, Anbieter und die Gesellschaft.
Ein erfolgreicher digitaler Vermittler zeichnet sich dadurch aus, dass er Transparenz, Vertrauen und Nutzerfreundlichkeit in den Mittelpunkt stellt. Die Kombination aus technischer Innovation und konsequenter Orientierung an den Bedürfnissen der Kunden bildet das Fundament für nachhaltiges Wachstum.
Für Gründer und Unternehmer ist die Botschaft: Kleine, präzise Lösungen können große Wirkung entfalten. Wer genau hinschaut und mit digitaler Intelligenz Alltagssituationen verbessert, schafft nicht nur Mehrwert, sondern auch ein tragfähiges Geschäftsmodell.
Münchner Scale-up Wemolo erreicht Break-even
Mit KI zur Profitabilität: Das 2019 gegründete Münchner Tech-Scale-up Wemolo, der "schrankenlose Parkraumspezialist", verzeichnet nach eigenen Angaben ein durchschnittliches Jahreswachstum von 280 Prozent, ist profitabel und verwaltet mehr als 255.000 Stellplätze in Europa.

Die digitale Transformation von Parkplätzen birgt großes Potenzial – vor allem, wenn sie nicht nur Schranken und Tickets eliminiert, sondern neue Geschäftsmodelle erschließt. In einem europäischen Markt für automatisierte Parksysteme, der auf 50 Milliarden Euro geschätzt wird, hat sich das Münchner Unternehmen Wemolo innerhalb kürzester Zeit in die erste Liga gearbeitet.
Mit einem Jahresumsatz von rund 40 Millionen Euro im Jahr 2024 und einer positiven EBIT-Marge im ersten Quartal 2025 hat das Scale-up trotz des signifikanten Wachstums die Gewinnzone erreicht. Die jährliche Wachstumsrate betrug seit Gründung 2019 durchschnittlich 280 Prozent (CAGR), was Wemolo laut Deloitte zu einem der am schnellsten wachsenden Tech-Unternehmen Deutschlands macht. Nach mehreren Finanzierungsrunden mit insgesamt rund 30 Millionen Euro (650.000 € Pre-Seed, 4,7 Mio. € Seed, 15 Mio. € Series A und zuletzt 10 Mio. € Growth Financing durch Partner wie die CIBC Innovation Banking) untermauert Wemolo damit die Attraktivität digitaler Parklösungen als Wachstumsbranche.
“Wir haben unsere Skalierungsphase genutzt, um parallel die Entwicklung unserer Technologie zu beschleunigen und rasch Marktanteile in fünf europäischen Ländern zu gewinnen”, sagt Wemolo-Mitgründer und CEO Dr. Yukio Iwamoto. Zu den Investor*innen zählen neben den strategischen Partnern Armira Growth und henQ auch die Flix Founders (Gründerteam des Mobilitätsanbieters Flix), wobei Jochen Engert dem Unternehmen als Beirat zur Seite steht.
"Dass sich Wemolo nach vergleichsweise kurzer Zeit ins Plus gearbeitet hat, ist das Ergebnis unseres kapitaleffizienten Wachstumskurses - mit deutlich weniger Investitionskapital als bei vergleichbaren Tech-Unternehmen. Unser KI-basiertes System liefert für Immobilieneigentümer, Asset-Manager, Einzelhandel und Kommunen nicht nur digitale Parklösungen, sondern auch wertvolle Daten für strategische Geschäftsentscheidungen", so Jochen Engert.
Vom Campus-Projekt zur Digitalplattform
Ursprünglich im Juli 2019 aus einem Projekt der UnternehmerTUM entstanden, betreibt Wemolo heute KI-basierte Kamerasysteme zur Kennzeichenerfassung und Abrechnung an über 3.000 Standorten in fünf Ländern. Täglich erfasst das Unternehmen mehr als zwei Millionen Parkvorgänge digital und wickelt diese ab. Das Unternehmen beschäftigt aktuell rund 250 Mitarbeitende und verwaltet insgesamt 255.000 Stellplätze – von Supermärkten und zentralen Parkhäusern über Krankenhäuser bis hin zu Freizeitanlagen wie Skigebieten und Badeseen.
"Unsere Profitabilität basiert nicht auf Kostendiät, sondern auf nachhaltiger Skalierung: mehr Volumen bei stabilen Fixkosten, bessere Flächenauslastung und immer wertvollere Daten-Assets für unsere Kunden", erklärt CEO und Mitgründer Jakob Bodenmüller. "Dank unserer KI-basierten Plattform können wir sehr schnell auf Marktanforderungen reagieren und unsere Lösung kontinuierlich weiterentwickeln."
Geschäftsmodell mit messbarem Mehrwert für Betreiber*innen
Das Kernprinzip: Mithilfe KI-basierter Computer Vision werden Ein- und Ausfahrten erfasst, was Schranken, Tickets, Parkscheiben und vor allem kostenintensives Personal vor Ort überflüssig macht. Wemolo bietet verschiedene Module für die Parkraumdigitalisierung - von der Überwachung kostenfreier Flächen bis zu volldigitalen Bezahlsystemen, die auf die jeweiligen Kund*innenanforderungen angepasst werden können. Die intelligente Plattform ermöglicht nicht nur die effiziente Bewirtschaftung von Parkraum und reibungslose Nutzer*innenerlebnisse, sondern liefert auch wertvolle Daten für optimierte Geschäftsentscheidungen.
“Wir liefern anonymisierte, aber hochgradig aussagekräftige Daten zur Flächennutzung”, erklärt CPTO und Mitgründer Bastian Pieper. “Ein Beispiel: Durch die effektive Vermeidung von Fremdparkern konnte einer unserer Lebensmittelkunden die Verfügbarkeit seiner Kundenparkplätze deutlich erhöhen. Das Ergebnis: Ein messbarer Anstieg des Filialumsatzes, der bei typischen Margen des Lebensmitteleinzelhandels eine Gewinnsteigerung im mittleren fünfstelligen Bereich pro Jahr ermöglicht.”
“Bei gewerblichen Immobilienprojekten ermöglichen unsere präzisen Nutzungsdaten eine optimierte Stellplatzdimensionierung, was für Investoren zu signifikanten Einsparungen bei Tiefgaragen-Investitionen führt und die Gesamtrendite der Immobilie verbessert”, ergänzt Pieper.
Wachstumsfinanzierung strategisch eingesetzt
Den Break-even wertet das Management als Bestätigung des Geschäftsmodells, aber auch als Signal des wachsenden Bedarfs am Markt. “Wir merken, dass immer mehr Unternehmen und Immobilieneigentümer aktiv nach einer unkomplizierten, verlässlichen Lösung suchen, um ihre Parkflächen zu digitalisieren – und zugleich relevante Daten zu erheben. Das Thema steht weiterhin am Anfang. Wir wollen Wemolo zum stärksten Anbieter auf dem Feld der smarten Parklösungen ausbauen”, sagt Iwamoto.
“Wir verfolgen bei unserer Technologieentwicklung einen hybriden Ansatz”, erklärt Pieper. “Die entscheidenden Komponenten – unsere custom-trainierte KI und die zentrale Softwareplattform – entwickeln wir komplett inhouse, während wir Spezialkomponenten wie Bezahlautomaten nach unserem Design in Deutschland fertigen lassen.”
“Wir setzen auf robuste Industrial-Grade-Hardware, auf der unsere speziell trainierte KI läuft, um jedes Fahrzeug unter allen Wetterbedingungen zuverlässig zu erfassen. Diese Kombination aus eigener Software-Expertise und gezielter Hardware-Integration ermöglicht uns viel schnellere Innovationszyklen als bei traditionellen Parksystembetreibern oder reinen Software-Anbietern”, führt Pieper fort. “Ähnlich wie Tech-Vorreiter aus dem Silicon Valley bringen wir neue Features und KI-Optimierungen in Wochen statt Quartalen zur Marktreife.”
Expansion und Herausforderungen des Wachstums
Wemolo ist bereits in fünf europäischen Ländern aktiv, darunter Deutschland, Österreich, Schweiz, Polen und Italien. Für 2025 plant das Unternehmen, seine digitalen Bezahllösungen in diesen und weiteren europäischen Märkten auszubauen. Dabei setzt das Scale-up auf ein Netzwerk aus strategischen Kooperationen mit Lebensmitteleinzelhändlern, Immobilienentwicklern und kommunalen Einrichtungen.
“Die klassischen Schrankenparksysteme sind in vielen Regionen noch Standard, aber der Markt wandelt sich rapide”, sagt Bodenmüller. “Unser digitales Konzept steigert den Verbraucherkomfort, die Wirtschaftlichkeit von Immobilien und erfüllt ESG-Anforderungen.”
Die größten Herausforderungen beim weiteren Wachstum sieht das Management vor allem in der unterschiedlichen Regulierung zur Kameraüberwachung in den europäischen Ländern sowie in der Akzeptanz schrankenloser Systeme bei traditionell orientierten Betreibern. “Mit unserer DSGVO-konformen Technologie und messbaren Kostenvorteilen durch den Wegfall wartungsintensiver Schranken und Ticketsysteme überzeugen wir den Markt”, betont Pieper.
Ambitionierte Ziele in einem wachsenden Markt
Vor dem Hintergrund der Profitabilität plant Wemolo nun den nächsten Wachstumsschritt. “Wir sind im digitalen Parksegment bereits Marktführer in Europa und wollen zum absolut stärksten Provider werden”, sagt Iwamoto. “Dass wir jetzt bereits profitabel sind, verschafft uns die nötige Unabhängigkeit, um in Technologie, Teams und Expansion zu investieren, ohne dabei von externem Kapital abhängig zu sein." Branchenexperten prognostizieren für den europäischen Markt digitaler Parksysteme ein anhaltend starkes Wachstum. Denn bislang gelten weniger als 25 Prozent des auf rund 50 Milliarden Euro geschätzten Gesamtmarktes als technologisch modernisiert – etwa durch kamerabasierte Zugangssysteme, automatisierte Bezahlprozesse oder intelligente Flächenanalysen.
KI-Übergangsphase: Fluch und Segen
Zwischen Wundermaschine und Blackbox – Warum wir gerade in einer KI-Übergangsphase leben und was das generell für das Marketing bedeutet.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert gerade in rasantem Tempo unsere Welt. Sie automatisiert Prozesse, entlastet Teams, liefert Analysen in Echtzeit und ermöglicht einen bisher nicht gekannten Grad an Personalisierung. Wer heute im Marketing arbeitet, kommt an KI nicht mehr vorbei – sei es beim Texten von Werbebotschaften, beim Targeting, in der Bildgenerierung oder der Erfolgsmessung.
KI verspricht Effizienz, Präzision und neue kreative Möglichkeiten. Doch die Euphorie wird zunehmend begleitet von einer neuen, ernüchternden Erfahrung: Künstliche Intelligenz kann auch Nutzererlebnisse verschlechtern, Prozesse intransparent machen – oder gar ganze Geschäftsmodelle gefährden. Der technologische Fortschritt ist zweifellos da, doch gesellschaftlich, wirtschaftlich und kulturell befinden wir uns noch mitten in einer Übergangsphase. Und das birgt Risiken – nicht nur für Plattformen, sondern auch für Unternehmen, die sie nutzen.
Beispiel Pinterest: Wenn der Algorithmus plötzlich entscheidet
Ein aktuelles Beispiel liefert Pinterest: Die visuelle Such- und Inspirationsplattform setzt verstärkt auf KI, um Inhalte effizient zu kategorisieren, Hassrede zu erkennen, urheberrechtlich geschützte Werke zu markieren oder Spam zu unterbinden. Was auf dem Papier sinnvoll und zukunftsgerichtet klingt – ein moderner „Content Safety Stack“ mit automatisierter Moderation –, hat in der Praxis zahlreiche Creator*innen und Unternehmen auf dem falschen Fuß erwischt.
Accounts wurden gelöscht, Pins blockiert oder ganze Seiten unsichtbar gemacht – oft ohne erkennbare Begründung. Was ist passiert? Die KI-Modelle bei Pinterest wurden darauf trainiert, problematische Inhalte automatisiert zu erkennen und Plattformregeln durchzusetzen. Doch wie in vielen KI-Systemen liegt der Teufel im Detail: Die Modelle sind noch nicht präzise genug, um zwischen legitimen und grenzwertigen Inhalten zuverlässig zu unterscheiden – vor allem in einem visuellen Umfeld wie Pinterest. Besonders problematisch wird es, wenn Nutzer*innen keine Möglichkeit haben, die Entscheidungen nachzuvollziehen oder effektiv dagegen vorzugehen.
Für Unternehmen, die Pinterest als Marketingplattform nutzen, ist das ein unkalkulierbares Risiko. Wer auf Sichtbarkeit und Reichweite angewiesen ist, kann es sich kaum leisten, dass automatisierte Systeme ohne Vorwarnung Inhalte sperren. Der Vertrauensschaden ist enorm.
Im Spannungsfeld der KI-Nutzung
Dieser Fall steht exemplarisch für ein zentrales Spannungsfeld der KI-Nutzung: Auf der einen Seite die große Hoffnung auf Automatisierung, Kostenersparnis und Kontrolle – auf der anderen Seite die Realität einer noch nicht vollständig ausgereiften Technologie, die häufig wie eine Blackbox agiert. Für Nutzer*innen bedeutet das: weniger Transparenz, weniger Kontrolle, mehr Frustration. Ähnliche Phänomene beobachten wir auch bei großen Social-Media-Plattformen wie Meta oder TikTok. Auch hier sorgen KI-basierte Moderationssysteme regelmäßig für Unmut – sei es durch falsch erkannte Verstöße, Einschränkungen der Reichweite oder Verzögerungen im Kundenservice, der durch automatisierte Antworten ersetzt wurde. Dabei geht es nicht um generelle Ablehnung von KI – sondern um die Art und Weise, wie sie implementiert und kommuniziert wird.
Gute KI ist unsichtbar – weil sie funktioniert
Das Marketing der Zukunft soll nicht nur effizient, sondern muss auch verantwortungsvoll sein. Es wird davon abhängen, wie gut Unternehmen die Balance finden zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle. Zwischen der Verlockung, Prozesse zu beschleunigen, und der Notwendigkeit, Vertrauen zu erhalten. Gute KI ist unsichtbar – weil sie funktioniert. Sie analysiert, aber entscheidet nicht alleine. Zukunftsfähiges Marketing ist also geprägt von einer Kombination aus technologischer Intelligenz und menschlicher Relevanz. KI, Automatisierung und Datenanalyse ermöglichen eine bisher unerreichte Präzision: Zielgruppen werden individueller angesprochen, Inhalte in Echtzeit ausgespielt und Customer Journeys automatisiert optimiert. Personalisierung ist dabei kein Zusatz mehr, sondern Standard.
Gleichzeitig verändern sich die Erwartungen der Konsument*innen: Sie wollen authentische Marken, klare Haltung, Datenschutz und echte Mehrwerte – keine leeren Werbeversprechen. Deshalb wird Marketing künftig nicht nur effizient, sondern auch ethisch und wertebasiert sein müssen. Vertrauen wird zur zentralen Währung. Auch deshalb ist das Marketing der Zukunft vor allem Inhouse zu verorten. Agenturen befinden sich auf dem absteigenden Ast – sie sind teuer und liefern nicht die Ergebnisse, die Unternehmen und Marken wirklich benötigen. Zu dieser Entwicklung gehört auch, dass Inhouse-Marketing-Verantwortliche umfassend geschult werden müssen, damit sich der Einsatz von KI maximal einfach gestaltet und gleichzeitig äußerst produktiv ist.
KI ist weder Fluch noch Segen – sie ist ein mächtiges Werkzeug, das mit Bedacht eingesetzt werden muss. Wer KI einfach laufen lässt, riskiert Vertrauensverluste. Wer sie aber erklärt, einbettet und begleitet, kann gewinnen – an Effizienz, Qualität und Glaubwürdigkeit. Das Marketing der Zukunft ist nicht einfach KI-gesteuert. Es ist menschenzentriert – mit KI als starkem, aber verantwortungsbewusstem Assistenten.
Der Autor Bastian Sens gründete Sensational Marketing im Jahr 2010 – zunächst als klassische Onlinemarketing-Agentur. Im Laufe der Jahre kristallisierte sich jedoch ein alternativer Weg heraus, sodass sich das Unternehmen zu einer Onlinemarketing-Academy wandelte.
CampfireFM: Social-Audio-App feiert Launch auf dem OMR Festival
CampfireFM – die Plattform, die Podcasts zu einem interaktiven Community-Erlebnis machen will –, startet mit prominenten Gründer*innen und Podcaster*innen.

Vor rund 7.000 Besucher*innen des OMR Festivals in Hamburg wurde heute (7.Mai 2025) die Social-Audio-App CampfireFM gestartet. Mit CampfireFM sollen Podcasts social werden, etwa so, wie Instagram es für Fotos und YouTube für Videos vorgemacht hat. CampfireFM soll der bisher schmerzlich vermisste Ort werden, wo sich die Community eines Podcasts trifft und diskutiert.
In der App für iOS und Android werden Podcasts dadurch zu einem interaktiven Hörerlebnis, bei dem sich Nutzer*innen mit anderen Fans direkt in ihrem Lieblings-Podcast austauschen können und exklusiven Zusatz-Content erhalten – auch von den Podcast-Hosts selbst. Neue Podcast-Episoden werden Startpunkte für Gespräche, Reaktionen und Emotionen. Zwischen den Episoden entsteht eine Timeline mit Begleitmaterialien, kurzen Sprachnachrichten, Umfragen oder Community-Diskussionen. Um Podcasts herum sollen auf CampfireFM so Communities entstehen.
Künstliche Intelligenz wird eine Reihe von Funktionen ermöglichen, mit denen auf CampfireFM zum Beispiel automatisch die besten Podcast-Zitate erkannt und mit einem Klick in sozialen Medien geshared werden können.
Über das CampfireFM-Gründungsteam
Hinter CampfireFM stehen Tobias Bauckhage, Benjamin Kubota und Jon Handschin (Gründer der größten deutschen Film-Community Moviepilot und Mitgründer von Studio Bummens, einem der größten unabhängigen Podcast-Publisher in Deutschland), Autor, Unternehmer und Podcaster Sascha Lobo und ein Team von ehemaligen Soundcloud Entwicklern und Produktleuten. Das Team wird unterstützt von einer Reihe von Podcaster*innen und Angel-Investor*innen wie Toni und Felix Kroos, Klaas Heufer-Umlauf, Jakob Lundt, Thomas Schmitt, Micky Beisenherz, Oliver Merkel (Ex Flink), Kai Bolik (GameDuell) oder David Fischer (Highsnobiety).
Zum Launch der neuen App sind einige der reichweitenstärksten Podcasts in Deutschland mit dabei: der Unterhaltungs-Podcast „Baywatch Berlin“ mit Klaas Heufer-Umlauf, Jakob Lundt und Thomas Schmitt, der Fußball-Podcast „Einfach mal Luppen“ mit Toni und Felix Kroos, der Nachrichten-Podcast „Apokalypse & Filterkaffee – Presseklub“ mit Micky Beisenherz und Markus Feldenkirchen, der Business-Podcast „OMR Podcast“ mit Philipp Westermeyer, der History-Podcast „Geschichten aus der Geschichte“ mit Daniel Meßner und Richard Hemmer und der Talk-Podcast „Dudes“ mit Niklas van Lipzig und David Martin.
Weitere Shows sollen in den nächsten Wochen folgen: u.a. die Interview-Podcasts „Hotel Matze“ und „Alles gesagt“ oder der Nachrichten-Podcast „Table Today“.
Eine Plattform für Nutzer*innen, Podcaster*innen und Werbetreibende
CampfireFM ist nicht nur eine neue Plattform für Nutzer*innen, sondern auch für Podcaster*innen und Werbetreibende: Bisher nicht vernetzte, passive Hörer*innen werden zu einer aktiven und wertvollen Community, die Feedback und echte Emotionen hinterlässt. Statt einer wöchentlichen Podcast-Veröffentlichung ohne Feedback-Möglichkeit entsteht bei CampfireFM für jeden Podcast ein kontinuierlicher, täglicher Stream an Interaktionen und Diskussionen. Dadurch bleibt die Podcast-Community aktiv und die Podcasts wachsen organisch. Eine lebendige Community schafft auch neue Vermarktungsmöglichkeiten: Ob Tickets, Merchandise oder exklusive Inhalte – alles kann direkt und effektiv über die App promotet werden. Auf CampfireFM werden Fans direkt und ungefiltert erreicht, die Abhängigkeit von den Algorithmen der großen Podcast-Plattformen sinkt.
Toni Kroos, Investor bei CampfireFM:„Ich glaube sehr an die Kraft der Community – was wären Fußballvereine ohne ihre Fans? Unser EM-Testlauf mit CampfireFM letztes Jahr war ein Volltreffer. Wir freuen uns, dass es jetzt richtig losgeht.”
Tobias Bauckhage, Co-Gründer von CampfireFM, Studio Bummens und Moviepilot: „CampfireFM bringt endlich Community und soziale Interaktionen in die Welt des Podcasting. Wir machen Podcasts zu aktiven, gemeinschaftlichen Erlebnissen, erzeugen das Gefühl von Gleichzeitigkeit und schaffen einen Raum, in dem sich Hörer:innen begegnen und austauschen können.”
Sascha Lobo, Co-Gründer von CampfireFM: „Ich caste seit vielen Jahren begeistert pod – aber vermisse dabei oft die wichtigste Erfindung unseres Social-Media-Jahrhunderts: den Rückkanal, den einen Ort, wo man nachschauen kann, worüber die Community diskutiert. Der Grund übrigens, warum es das bisher nicht gibt: Es geht nur mit generativer Künstlicher Intelligenz. ”
Die Betaversion der App ist ab sofort für iOS und Android verfügbar. Weitere Infos auf www.joincampfire.fm
Robotik-Start-up Ottonomy startet Pilotprojekt im Münchner Flughafen
Der Lufthansa Innovation Hub und der Munich Airport kooperieren zur Förderung von Innovation in der Luftfahrt: Pilotprojekte mit Start-ups sind vor diesem Hintergrund wichtige Hebel zur Implementierung innovativer Lösungen.

Die Luftfahrtbranche steht vor einer Vielzahl von Herausforderungen, sowohl auf Kund*innenseite als auch in geschäftlichen Prozessen. Innovation spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie Möglichkeiten zur Digitalisierung, Automatisierung, Optimierung und Neuerfindung schafft.
Vor diesem Hintergrund haben der Lufthansa Innovation Hub, die Berliner Innovationseinheit der Lufthansa Group, und die Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München eine Absichtserklärung (MoU) unterzeichnet. Mit der Unterzeichnung bekunden beide ihre Absicht, durch gemeinsame Initiativen die Innovation in der Luftfahrtbranche voranzutreiben.
“Innovation in der Reiseindustrie ist eine gemeinschaftliche Aufgabe, die dem gesamten Ökosystem zukommt”, sagt Dr. Stefan Nothelfer, Senior Director und Leiter Corporate Venturing & Strategic Growth beim Lufthansa Innovation Hub. “Wir freuen uns darauf, mit der Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München zusammenzuarbeiten, um das Kundenerlebnis gemeinsam zu verbessern und den gesamten Reiseprozess zu optimieren.”
Robotik-Einsatz im Terminal 2 des Flughafens München
Ein konkretes Beispiel für das Vorantreiben von Innovation im Flughafenbetrieb durch Pilotprojekte ist die Zusammenarbeit mit dem Robotik-Start-up Ottonomy.
Seit dieser Woche sind zwei autonome Service-Roboter in den Bereichen der Gates und Gepäckausgabe im Terminal 2 des Flughafens München im Einsatz. Die Roboter sind darauf ausgelegt, verschiedene Aufgaben zu übernehmen, um reibungslose Kund*inneninteraktionen zu ermöglichen. Sie unterstützen Passagier*innen mit Informationen und bewerben die Dienstleistungen von Lufthansa Airlines.
Durch das Scannen eines QR-Codes auf dem Roboter mit ihrem Smartphone gelangen Reisende zu Chat-Assistenten für Self-Service-Optionen. Dort können sie Fluginformationen abrufen und Prozesse wie Umbuchungen oder Erstattungen eigenständig verwalten. Die Roboter liefern zudem wichtige Informationen zu flughafenbezogenen Themen wie Tax Refund und Lost and Found. Dank integrierter Behälter können die Roboter auch für den Warentransport eingesetzt werden – etwa künftig für die Verteilung von Wasserflaschen an Passagier*innen.

“Unser Ziel ist es, unseren Gästen das beste Reiseerlebnis in Europa zu bieten”, sagt Marcus Schnabel, Vice President Ground Operations Hub Munich. “Die Nutzung digitaler Lösungen ist für dieses Vorhaben von entscheidender Bedeutung, und wir freuen uns, als Pilotstandort für wegweisende Innovationen zu dienen.”
Ottonomy setzt seine Roboter weltweit an Flughäfen, in Krankenhäusern und für Auslieferungen auf der letzten Strecke zum/zur Kund*in ein. “Unsere Roboter, die mit Contextual AI arbeiten, ermöglichen es Unternehmenskunden, Innovationen voranzutreiben, bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und die betriebliche Effizienz in der Luftfahrt zu steigern“, sagte Ritukar Vijay, CEO von Ottonomy. „Eine Partnerschaft mit zukunftsorientierten Branchengrößen wie der Lufthansa bringt diese Vision der Realität ein großes Stück näher.“
Das Pilotprojekt mit Ottonomy entstand im Rahmen von Startup Gate, der Venture-Clienting-Initiative der Lufthansa Group. Startup Gate verbindet Teams der Lufthansa Group mit hochmodernen Start-ups, um deren Technologien schnell zu adaptieren und schlanke sowie kosteneffiziente Kooperationen zu ermöglichen.
In fünf Schritten zu rankingfähigen KI-Texten
Das aktuelle Whitepaper von eology beleuchtet das Potenzial und die Grenzen von KI-gestütztem Content im Hinblick auf SEO. Hier gibt’s Tipps rund um das Thema rankingfähige KI-Texte.

Die auf Suchmaschinenmarketing spezialisierte Online-Marketing-Agentur eology zeigt in ihrem Whitepaper „KI-Texte und Google-Rankings: Wie gut ranken KI-Inhalte?“, wie KI-Inhalte auf Google ranken, welche Herausforderungen sie mit sich bringen und welche Schritte erforderlich sind, um sie rankingfähig zu machen. Zudem wird auch auf spezifische technische, strategische und kreative Aspekte eingegangen, die für die Erstellung hochwertiger Inhalte entscheidend sind.
Gewusst wie: rankingfähige KI-Teste
Was zweifelsfrei erwiesen ist: Nach dem SEO-Qualitätsstandard erstellte KI-Texte sind rankingfähig und können die Sichtbarkeit einer Domain genauso unterstützen wie menschliche Inhalte. Allerdings ist die Erstellung solcher Texte nicht damit getan, einfach einen Prompt einzugeben und das Ergebnis online zu stellen. Es bedarf menschlicher Zuarbeit und Kontrolle.
Di Expert*innen von eology haben aus ihrer Studie heraus Best Practices ermittelt, um zu rankingfähigen Texten zu kommen. In fünf Schritten kannst du das auch:
1. Schritt: Chatbot briefen
Bei ChatGPT einen CustomGPT anlegen mit allen notwendigen Projektinstruktionen. Auf diese greift die KI immer zurück, ihr müsst sie daher nicht immer wieder neu eingeben. Das spart Zeit und sorgt langfristig für besseren Output. Bei Claude geht das nicht. Hier kopiert ihr die Projektinstruktionen einfach in den Chat. Die KI meldet dann, dass sie die Aufgabe verstanden hat und fasst diese noch einmal zusammen.
Folgende Instruktionen sind wichtig:
• Keywordset
• Infos zur Verwendung der Keywords (Verteilung, Häufigkeit, Positionierung im Text)
• Textlänge
• Zielgruppe und Leseransprache
• Stil, Tonalität und weitere Infos zum Wording
• Formaler Textaufbau (Überschriften, Aufzählungen, Tabellen)
• Inhaltlicher Textaufbau, ggf. Gliederung
2. Schritt: Chatbot testen
Prompt erstellen mit allen für den einzelnen Text relevanten Informationen (Thema, Keywordset). Da ihr alle Projektinstruktionen bereits an den Chatbot übermittelt habt, braucht ihr in den Prompt nur noch die Infos für den einzelnen Text reinschreiben. Er lautet dann: „Hallo GPT, erstellst Du mir bitte einen Text zum Thema „XY“ mit diesen Keywords: Hauptkeyword=Thema: [Hauptkeyword] Nebenkeywords: [Nebenkeywords] W-Fragen: [W-Fragen]. Danke.“
3. Schritt: Output prüfen
Output prüfen auf alle Projektanforderungen: SEO, Keywords, Wording, Rechtschreibung sowie Inhalt.
4. Schritt: Anpassungen vornehmen
Wenn der Output nicht passt, gebt der KI Anweisungen für Änderungen, passt die Projektinstruktionen an oder optimiert den Prompt. Ladet Beispieltexte hoch mit eurem gewünschten Stil, lasst die KI den Stil beschreiben und packt die Stilbeschreibung in die Projektinstruktionen. Wenn der Chatbot wiederholt zu wenig Text liefert, kann es Sinn machen, dass ihr diese Information doch in den Prompt eingeben müsst, selbst wenn diese in den Instruktionen steht. Insbesondere ChatGPT neigt dazu, zu wenig Text zu liefern und muss immer wieder daran erinnert werden.
5. Schritt: Bilder generieren
Instruktionen für die Bilderstellung in den Projektinstruktionen hinterlegen. Bei einem CustomGPT hinterlegt ihr auch den Stil für die Bilder, denn dann habt ihr eine Chance auf einen einheitlichen Stil. Allerdings ist ChatGPT mit der Schnittstelle zu DALL-E nicht die beste Bild-KI. Daher funktioniert nicht alles reibungs- los. Für eine hochwertige und professionelle Bildgenerierung nutzt besser eine spezielle Bild-KI wie Midjourney.
Nach dem KI-Hype: Diese vier Trends bleiben
KI entwickelt sich rasant weiter. Doch welche Trends bleiben und setzen sich wirklich durch? Diese Entwicklungen sollten Unternehmen 2025 weiterhin im Blick behalten.

Die vergangenen zwei Jahre haben einen regelrechten KI-Boom erlebt. Insbesondere generative Modelle (GenAI) haben sich rasant weiterentwickelt und etablieren sich zunehmend als feste Größe in den Arbeitsprozessen von Organisationen weltweit. Angesichts dieser Dynamik fragen sich nun viele Unternehmen, welche Entwicklungen das Jahr 2025 bestimmen werden und welche Potenziale sich daraus ergeben. Diese vier wichtigen KI-Trends werden uns 2025 maßgeblich begleiten.
Ob automatisierte Textproduktion, interaktive Chatbots oder KI-gestützte Analysen für Logistik und Finanzen: KIist längst im Tagesgeschäft angekommen. Diese Dynamik setzt sich 2025 fort. Dabei verschieben sich die Schwerpunkte zunehmend hin zu spezialisierten, effizienteren und flexibleren KI-Anwendungen.
Modular AI: Kleine Bausteine, große Wirkung
Modulare KI-Systeme werden zum Schlüssel für Unternehmen, die domänenspezifische Lösungen benötigen. Diese spezialisierten KI-Module sind genau auf einzelne Aufgabenbereiche zugeschnitten, etwa auf den Kundenservice oder auf Betrugserkennung im Bankwesen. Plug-and-Play-Architekturen beschleunigen hierbei die Implementierung: Statt monolithische Modelle einzuführen, integrieren Unternehmen bedarfsgerecht nur jene Module, die sie wirklich benötigen. Auf diese Weise lässt sich der zeitliche und finanzielle Aufwand für die Implementierung in Organisationen erheblich senken. Damit das Zusammenspiel verschiedener Module funktioniert, treiben Hersteller*innen und Standardisierungsgremien die Entwicklung einheitlicher APIs und Kommunikationsprotokolle weiter voran. Diese Interoperabilität ebnet den Weg für dynamische KI-Systeme, die sich je nach Anforderung in bestehende IT-Landschaften integrieren lassen.
Edge AI und On-Device Intelligence: Schneller zum Ergebnis
Während KI-Anwendungen bislang oft auf starke Cloud-Infrastrukturen angewiesen waren, verlagert sich die Intelligenz nun zunehmend an den Netzwerkrand. Dadurch können Daten in Echtzeit analysiert werden, um schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Gerade in sensiblen Bereichen wie der medizinischen Bildgebung oder in Branchen mit hoher Zeitkritikalität, beispielsweise bei autonomen Fahrzeugen, minimiert eine Edge-basierte KI-Analyse Latenzzeiten und ist somit wettbewerbsentscheidend. Parallel dazu treten neue, energieeffiziente KI-Chips wie neuromorphe Prozessoren oder TPUs (Tensor Processing Units) auf den Plan. Sie ermöglichen leistungsstarke KI-Anwendungen in Systemen mit begrenztem Platz oder Energiebudget – ein wichtiger Fortschritt für Wearables und sogar Satelliten.
Foundation Models: Optimieren statt komplett neu trainieren
Große KI-Basismodelle, sogenannte Foundation Models, haben 2024 ihren Nutzen in zahlreichen Branchen bewiesen. 2025 rücken jedoch kosten- und ressourcenschonende Optimierungen stärker in den Vordergrund. Verfahren wie Parameter-effizientes Tuning oder LoRA (Low-Rank Adaptation) ermöglichen es, aus umfassenden Basismodellen spezialisierte Teilmodelle zu erzeugen, ohne sie von Grund auf neu trainieren zu müssen. Kleinere, spezialisierte Modelle behalten die Leistungsfähigkeit der großen Systeme oft zu einem Bruchteil der nötigen Rechenleistung. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern trägt auch zur Nachhaltigkeit bei, da der Energieverbrauch bei Training und Einsatz von KI zunehmend kritisch hinterfragt wird. Darüber hinaus entstehen lokalisierte Modelle, die speziell auf bestimmte Regionen oder Sprachen zugeschnitten sind und dadurch genauere Ergebnisse liefern.
Fortschrittliche KI-Agenten: Mehr Kontext, mehr Kollaboration
KI-Agenten erreichen 2025 eine neue Evolutionsstufe und können nuancierte Kontexte immer besser erfassen. Das steigert die Personalisierung von Interaktionen im Kund*innenservice, Gesundheitswesen oder Bildungsbereich. Zugleich werden Self-Improving Agents immer wichtiger: Sie enthalten eingebaute Feedbackschleifen, lernen aus ihren Erfahrungen und optimieren ihre Fähigkeiten – ganz ohne Eingreifen von außen. Darüber hinaus setzt sich das Konzept der Multi-Agent Collaboration durch. Hierbei übernehmen verschiedene KI-Agenten jeweils Spezialaufgaben und koordinieren sich untereinander, um komplexe Probleme wie logistische Planungen oder den Ablauf bei Großschadenslagen effizient zu lösen.
Fazit
Das laufende Jahr wird wie das letzte – und vermutlich wie noch viele kommende Jahre – von künstlicher Intelligenz geprägt sein. Zwar müssen wir bei Aspekten wie Datensicherheit, Transparenz und dem Schutz persönlicher Informationen weiterhin aufmerksam bleiben, doch gleichzeitig eröffnen sich durch KI ganz neue Chancen für Innovation, Effizienz und Wachstum. Schon jetzt arbeiten Unternehmen, Regierungen und Forschungseinrichtungen verstärkt Hand in Hand, um Standards zu definieren und verantwortungsvolle Lösungen zu entwickeln. Damit können wir das enorme Potenzial dieser Technologie nutzen und zugleich sicherstellen, dass Fortschritt und Vertrauen im Einklang stehen.
Der Autor Ramprakash Ramamoorthy ist Director of AI Research bei Zoho.
nuwo: New Work, new Needs
Nachdem sie ihren Beamtenstatus ad acta gelegt hatte, gründete Lisa Rosa Bräutigam nuwo, um die Transformation unserer Arbeitswelt mit innovativen Workplace Services voranzutreiben.

Die moderne Arbeitswelt bringt flexible Arbeitsmodelle und neue Konzepte wie Remote Work und Shared Workplaces mit sich. Damit sind auch tiefgreifende Änderungen für den einzelnen Arbeitsplatz verbunden. Immer mehr Unternehmen möchten ihren Mitarbeitenden Flexibilität und Ergonomie bieten, auch im Homeoffice. Ein gesunder Arbeitsplatz gewinnt auch im Hinblick auf Mitarbeitendenzufriedenheit und den Wettbewerb um Talente an Bedeutung. Doch eine Ausstattung mit hochwertigen Büromöbeln ist kapitalintensiv. Je nach Mitarbeitendenzahl kommen schnell sechs- und siebenstellige Summen zusammen; es geht um Budgets und steuerliche Fragen, Anlagevermögen und Abschreibungen. Da unterschiedliche Menschen und Arbeitsanforderungen individuelle Büromöbel benötigen, ist typischerweise auch der Aufwand für Abstimmung und Organisation hoch.
Ein Start-up aus Berlin bietet die Lösung. „Wir helfen Unternehmen, moderne Arbeitsplätze sicher und einfach auszustatten“, sagt Lisa Rosa Bräutigam, Gründerin und CEO von nuwo. „Unsere Plattform ermöglicht die Ausstattung von Arbeitsplätzen in Büro und Homeoffice, zugeschnitten auf die jeweilige Firma, mit flexibler Finanzierung und smarter Verwaltung aller Büromöbel im Bestand.“
Erst Beamtin, dann Gründerin
Bevor Lisa als Gründerin die Büromöbelbranche wachrütteln sollte, hatte sie die Beamtenlaufbahn eingeschlagen. Sechseinhalb Jahre unterrichtete sie als Lehrerin an einer Pfälzer Grundschule. Dort durchlief sie alle Stationen, vom Unterricht, über die Ausbildung von angehenden Lehrkräften bis hin zur stellvertretenden Schulleitung. Danach gab es für sie kaum noch Entwicklungsmöglichkeiten. „Am Ende meiner Karriere hätte ich eventuell in eine übergeordnete Behörde wechseln können“, erinnert sich Lisa. Diese Vorherbestimmtheit beunruhigte sie zunehmend: „Den genauen Ablauf der Karriere zu kennen, finden viele Menschen sicherlich positiv, doch ich hatte ein ungutes Gefühl.“ Sie entschloss sich, noch einmal neu zu beginnen. „Dass ich meine Verbeamtung, auf die ich ja lange hingearbeitet hatte, nun wieder aufgeben wollte, sorgte in meinem Umfeld für Unverständnis und führte auch zu einigen Turbulenzen im Familienrat“, sagt Lisa. Im August 2020 kündigte sie ihren sicheren Job – und rutschte direkt in die Gründung.
Den Nerv der Zeit getroffen
Die COVID-19-Pandemie steuerte zu diesem Zeitpunkt auf den ersten Höhepunkt zu. Bald folgte der erste Lockdown. Alle, deren Arbeit es zuließ, mussten zu Hause bleiben. Als vormalige stellvertretende Schulleitung war Lisa regelmäßig auch im Homeoffice tätig und entsprechend gut ausgestattet. Doch viele Menschen arbeiteten nun notgedrungen im Bett, auf der Couch oder am Küchentisch. „Immer mehr Bekannte klagten über Kopf-, Nacken- und Rückschmerzen, weil die Bedingungen zu Hause einfach ungeeignet waren“, erinnert sich Lisa. Sie fing schnell Feuer für das Thema und wollte helfen. Sie recherchierte und telefonierte. „Ich wollte einfach, dass Mitarbeitende auch zu Hause gesund und sicher arbeiten können, mit den richtigen Büromöbeln“, sagt Lisa, die zunächst nicht daran dachte, „dass ein Unternehmen daraus entstehen würde.“
Dann stellte sie fest, dass es niemanden gab, bei dem Unternehmen professionelle Arbeitsplätze für den Heimbereich bekommen konnten. Sie überlegte, das Leasingmodell von Dienstfahrrädern auf Büromöbel zu übertragen. Doch der Ansatz erwies sich als ungeeignet. „Die Büromöbelbranche und speziell der Handel sind traditionell geprägt, stark fragmentiert und kaum digitalisiert“, sagt Lisa. Die für den Heimbereich nötige Einzelberatung war für die bestehenden Händler*innen zu kleinteilig und damit unattraktiv. Die Ausstattung von Heimarbeitsplätzen bedarf zudem einer besonderen Logistik. Produkte wie Schreibtischstuhl, Container, Tisch und Leuchte müssen bis in die Wohnung geliefert und aus Gründen des Versicherungs- und Arbeitsschutzes fachgerecht aufgebaut werden.
Ein weiteres Thema ist der After-Sales-Bereich: „Nach dem Kauf eines Möbelstücks gibt es in der Regel keine Verbindung mehr zwischen Fachhandel und Kunde, und wir wollten auch hier Service bereitstellen“, so Lisa. Sie entschied sich, die zahlreichen Herausforderungen mit einer eigenen Plattform zu lösen.
Im Januar 2021 gründete Lisa das Unternehmen nuwo. „Bei der Kundengewinnung haben wir den Fokus gleich auf Großkonzerne und den Mittelstand gelegt“, sagt Lisa, „heute weiß ich, dass man typischerweise anders vorgehen würde, doch wir waren mit unserem Ansatz erfolgreich.“ Lisa und ihr Mitgründer gewannen zunächst kleinere Unternehmen als Kunden. Erstes Kapital erhielten Sie von Business Angels aus der Rhein-Neckar-Region. Im selben Jahr noch zog das Gründungsteam nach Berlin, um tiefer in das Start-up-Ökosystem der Hauptstadt einzutauchen. „In der Pandemie trafen wir mit unserem Geschäftsmodell den Nerv der Zeit, Homeoffice-Lösungen waren ein absolutes Brennpunktthema“, sagt Lisa. Viele Unternehmen suchten nach skalierbaren Lösungen für Heimarbeitsplätze, und das große Interesse verstärkte auch die mediale Aufmerksamkeit. Die Markenbekanntheit von nuwo im Büromöbelmarkt stieg, und die Anfragen wurden mehr. Gegen Ende des Jahres konnte Lisa dann SAP als ersten Großkunden gewinnen. „Ein globaler Konzern ist für ein Start-up eine ganz starke Referenz, die auch weitere Türen geöffnet hat“, sagt Lisa.
Das gemeinsame Mindset als Fundament
Im Laufe der ersten eineinhalb Jahre zeigte sich, dass beiden Gründer*innen unterschiedlich gut mit den Anforderungen des Unternehmertums zurechtkamen. Während Lisa die Anlaufphase als äußerst spannende und lehrreiche Zeit empfand, hatte ihr Mitgründer weniger Freude an der überbordenden Menge von Aufgaben und To-dos. Schließlich trennten sich ihre Wege, Lisa kaufte die Anteile zurück. Dass sich solche Unwuchten im Gesellschafterkreis nachhaltig korrigieren lassen, ist eine wichtige Erkenntnis aus Lisas Gründungsreise: „Als First-Time-Founder hatte ich diese Option zunächst gar nicht im Blick, erst durch den Hinweis eines befreundeten Gründers erfuhr ich, dass es möglich ist, den Mitgesellschafter abzulösen und das Team neu aufzustellen.“ Die darauffolgende Zeit war für Lisa sehr herausfordernd und geprägt von Unsicherheiten. Doch Lisa vertraute auf ihre Fähigkeiten und führte ihr Start-up ein Jahr lang allein weiter.

Ende 2022 holte sie dann aus ihrem Netzwerk Philip Müller und Jörn Depenbrock mit an Bord. Beide brachten Start-up-Erfahrung mit. Jörn, als CTO verantwortlich für Technologie und Product, leitet nicht nur das Entwicklungsteam, sondern arbeitet als Fullstack-Developer auch selbst an der Plattform. Philip kümmert sich als COO um die operativen Abläufe, unterstützt in Finanzthemen und ist Sparringspartner für alle geschäftlichen Belange. Lisa übernimmt als CEO den Bereich Sales, Growth und Customer Relations sowie die Partnerschaften mit Herstellenden. Die persönlichen Kontakte sind ein wichtiger Faktor in der konservativen Büromöbelbranche. „Unser Führungsteam vereint ganz unterschiedliche Skills“, sagt Lisa, „doch was uns als Team besonders auszeichnet, ist das gemeinsame Mindset, die Freude daran, Neues zu lernen, Fehler als Teil des Fortschritts zu akzeptieren und Umwege als wertvolle Erfahrung zu begreifen.“ Ob man als Gründungsteam zueinander passe, solle man weniger am Kompetenzprofil festmachen, sondern stets am gemeinsamen Mindset, so Lisa.
Planung neuer Arbeitswelten von A bis Z
Der Ausbau von nuwo im Sinne einer alle Geschäftsprozesse umfassenden End-to-End-Plattform schreitet schnell voran. Unternehmen setzen mit nuwo heute ihre eigenen kuratierten Shops auf. Mitarbeitende können hier die passende Büroausstattung auswählen. Ein zentrales Dashboard ermöglicht es dem Arbeitgebenden, alle Büromöbel und Assets effizient zu verwalten. „Zudem bieten wir die Sicherheit, dass Heimarbeitsplätze nicht nur ergonomisch, sondern auch arbeitsstättenkonform und rechtssicher umgesetzt werden“, sagt Lisa.
Eine besondere Stärke von nuwo ist die Transformation von Arbeitsflächen und die Planung neuer Arbeitswelten. Das Team analysiert bestehende Büros und prüft, ob sie den jeweiligen Anforderungen entsprechen. Bei Bedarf werden die Flächen und die Ausstattung neu geplant. Jedes über die Plattform erworbene Möbelstück wird automatisch inventarisiert, sodass Unternehmen einen vollständigen Überblick über ihre Büroausstattung erhalten. Im Dashboard sind alle relevanten Produktdaten hinterlegt – von den individuellen Konfigurationen über Handbücher bis hin zu CO2-Bilanzen und Garantiezeiten. Auch bei Personalwechseln im Einkauf bleiben der Überblick und die Transparenz gewahrt.
Der Wechsel von Einsatzorten, sogenannte Relocations, lassen sich ebenfalls über die Plattform steuern. Besonders attraktiv ist die Managementfunktion für Großkund*innen: „Ein Energiekonzern zum Beispiel hatte jährlich an die 20 Mio. Euro Abschreibungen, aber keine Informationen, wo sich die betreffenden Möbel befanden, und in welchem Zustand sie waren“, so Lisa. „Für diesen Kunden haben wir zunächst alle Bestandsmöbel aufgenommen, und dann nur die tatsächlich notwendigen Neuanschaffungen getätigt.“ Fortan hat dieser Kunde den Altbestand und alle neuen Möbel mit allen Daten direkt im Überblick. So unterstützt nuwo Unternehmen auch dabei, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Dank transparenter Produktdaten lassen sich Ersatzteile einfacher beschaffen und Möbel wieder aufbereiten. Und anstatt nicht mehr benötigte Ausstattung bei Büroauflösungen zu entsorgen, lässt sie sich über die Plattform nahtlos in den Zweitmarkt überführen. Hinsichtlich der maßgeblichen Trends bleiben Kund*innen ebenfalls auf dem Laufenden. „Das Büro der Zukunft darf nach allem aussehen, nur nicht nach klassischer Büroarbeit“, so Lisa. Ihr Start-up ermöglicht die Gestaltung moderner Bürokonzepte und flexibler Arbeitsumgebungen, von Shared-Desk-Lösungen über Fokusräume mit Telefonkabinen und Schallvorhängen bis hin zu Lounge-Bereichen und agilen Flächen für kollaboratives Arbeiten.
nuwo: Digitaler Player in einer weitgehend analogen Branche
„Als wir erkannten, welches Potenzial die Plattform hat, und dass es weltweit noch keine vergleichbare Lösung gibt, haben wir uns entschieden, Risikokapital aufzunehmen“, sagt Lisa. Im Juni 2023 schloss nuwo eine Finanzierungsrunde mit einem Volumen von drei Mio. Euro ab – angeführt von IBB Ventures, Redstone.VC und VR Ventures. Mit dem Kapital wurde das Team auf 15 Mitarbeitende erweitert, etwa die Hälfte arbeitet am zweiten Standort Dortmund. Zudem wurde die Plattform technisch weiterentwickelt und der Vertrieb professionalisiert.
„Innerhalb des letzten Jahres haben wir den Umsatz so verzwölffacht“, sagt Lisa. Die Bestellungen auf der Plattform werden nun direkt in die Systeme der Herstellenden übermittelt. Um eine effiziente Lieferung bis zur letzten Meile zu gewährleisten, hat nuwo ein überregionales Netzwerk mit 15 Logistikzentren in ganz Deutschland aufgebaut. „So sind wir nicht nur günstiger, wir können die Aufträge auch zuverlässiger und viel schneller abwickeln als viele Mitbewerber“, sagt Lisa. Alle namhaften Büromöbelherstellenden arbeiten mittlerweile mit nuwo zusammen. Damit ist das Start-up in einer weitgehend analogen Branche innerhalb weniger Jahre zu einem vollständig digitalisierten Player aufgestiegen.
Ein entscheidendes Learning auf ihrem Weg ist für Lisa, dass man früh um Hilfe fragen sollte – insbesondere dann, wenn die Hemmschwelle groß erscheint: „Fast alle Unternehmer haben von Mentoren profitiert. Sie unterstützen jederzeit gern, das gilt auch für mich.“
Den zentralen Fokus legt das Team derzeit auf die Weiterentwicklung und den Roll-out der Technologie im Bereich des Büromöbel-Managements. Mit den neuen Funktionen sollen in diesem Jahr weitere Großunternehmen andocken. Zudem zeigen Unternehmensberatungen zunehmend Interesse an der Plattform, weil sie sich ideal für Optimierungs- und Restrukturierungsprojekte eignet.
Mittlerweile haben auch einige Hersteller*innen angefragt, die Lisas Technologie nutzen möchten, um an Ausschreibungen mit digitalen Anforderungen, wie beispielsweise firmeneigenen Bestell-Shops, teilzunehmen. „Auch konservative Branchen sind grundsätzlich bereit, sich weiterzuentwickeln“, sagt Lisa, „doch in manchen Fällen muss die Innovation wohl von außen kommen.“
KI als Erfolgsfaktor für Mikro- und Kleinunternehmen
Wie Start-ups und Kleinunternehmen mit smarten KI-Tools Zeit und Ressourcen sparen.

Zeit ist die wertvollste Ressource für Unternehmer*innen. Zwischen wichtigen Aufgaben, wie Kund*innenmanagement, Buchhaltung und Marketing bleibt oft wenig Zeit für strategische Weiterentwicklung. Hier eröffnet künstliche Intelligenz (KI) neue Chancen und Potenziale: KI kann Prozesse automatisieren, die Effizienz steigern und Unternehmer:innen wertvolle Stunden zurückgeben. Laut der GoDaddy Global Entrepreneurship Survey 2025 sparen Start-ups und Kleinunternehmen durch den Einsatz von KI-Tools durchschnittlich zehn Stunden pro Woche. Doch nicht nur die Zeitersparnis ist entscheidend: KI bietet zudem Wettbewerbsvorteile und ermöglicht es Kleinunternehmen, auf Augenhöhe mit größeren Playern zu agieren.
Zahlen, die überzeugen: Warum Start-ups und Kleinunternehmen auf KI setzen
Die Studie zeigt, dass Kleinunternehmen und Start-ups durch den Einsatz von KI bedeutende Vorteile erzielen können. Besonders hervorzuheben: 82 % der Kleinunternehmen geben an, dass KI ihnen hilft, mit größeren Organisationen besser zu konkurrieren. Auch in der Zeitersparnis liegt ein großer Vorteil: Unternehmer:innen gewinnen durchschnittlich 10 Stunden pro Woche, die sie in strategische Aufgaben investieren können.
Langfristig zeigt sich zudem ein klarer positiver Geschäftsausblick: 69 % der Unternehmen, die KI nutzen, erwarten in den nächsten drei bis fünf Jahren Wachstum – deutlich mehr als die 45 % unter den Nicht-Nutzer*innen. Ein deutliches Signal, dass KI längst nicht mehr nur eine Zukunftsvision ist, sondern bereits heute den Unternehmensalltag revolutioniert.
Praxisbeispiele: Wie kleine Unternehmen KI erfolgreich einsetzen
Die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Tools sind besonders für Gründer:innen und Kleinunternehmen von Bedeutung, da sie ihnen helfen können, Prozesse zu automatisieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und mit größeren Wettbewerbern Schritt zu halten:
- Logo-Erstellung: Der Aufbau einer überzeugenden visuellen Identität ist für jedes Unternehmen essenziell, kann aber zeit- und kostenintensiv sein. KI-gestützte Tools ermöglichen es Unternehmer:innen, innerhalb weniger Minuten einzigartige Logos zu generieren und so ein professionelles Markenbild zu etablieren.
- Website-Entwicklung in wenigen Minuten: Moderne KI-Technologien ermöglichen es, komplette Websites mit wenigen Klicks zu generieren. Ohne technische Vorkenntnisse können Unternehmer:innen innerhalb kürzester Zeit eine funktionale Website mit personalisierten Inhalten veröffentlichen.
- Automatisierte Suchmaschinenoptimierung (SEO): KI kann Unternehmen dabei unterstützen, ihr Suchmaschinenranking zu verbessern. Durch gezielte Keyword-Analysen und Optimierungsvorschläge wird die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen erhöht, was letztlich zu mehr Kund*innen führen kann.
- Professionelle E-Mail-Dienste: Eine E-Mail-Adresse mit eigener Domain schafft nicht nur Vertrauen bei Kund:innen, sondern trägt auch zur Markenbildung bei. Zusätzlich sorgt KI-gestützte Technologie für den Schutz des Mailverkehrs, inklusive Funktionen wie Backups, Archivierung und nahtloser Migration.
Der gezielte Einsatz von KI-gestützten Tools kann nicht nur wertvolle Zeitressourcen freisetzen, sondern auch dazu beitragen, die digitale Präsenz und Professionalität eines Unternehmens nachhaltig zu optimieren.
Wachstum mit Stolpersteinen?
Die Nutzung von KI kann Unternehmen enorme Vorteile bieten, stellt sie aber auch vor einige Herausforderungen. Durch den Einsatz von KI lassen sich Geschäftsprozesse skalieren, Kosten senken und datengetriebene Entscheidungen treffen, was mehr Raum für Kreativität und strategische Entwicklung schafft. Gleichzeitig müssen sich Unternehmen mit Themen wie Datenschutz, Implementierungskosten und der Einarbeitung in neue Technologien auseinandersetzen. Besonders für Gründer*innen ist es entscheidend, diese Herausforderungen frühzeitig anzugehen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.
Fazit
Die Ergebnisse der GoDaddy-Studie belegen, dass künstliche Intelligenz nicht nur eine technologische Spielerei ist, sondern Gründer*innen und Kleinunternehmer*innen echte Vorteile bringt. Wer heute in KI investiert, sichert sich entscheidende Vorteile für die Zukunft. Jetzt ist die perfekte Zeit, die Potenziale von KI zu erkunden und für den eigenen Geschäftserfolg zu nutzen.
Die Autorin Alexandra Anderson ist Marketing Director Germany bei GoDaddy und seit mehr als zehn Jahren als Marketingexpertin in der IT-Branche tätig. Ein besonderes Anliegen ist ihr die Digitalisierung von Mikro- und Kleinunternehmer*innen.
Acrylic Robotics: die Zukunft des Kunstmarkts?
Die Gründerin und Künstlerin Chloë Ryan will mit Acrylic Robotics den Kunstmarkt neu definieren: Mithilfe eines Roboterarms, der Gemälde Pinselstrich für Pinselstrich rekonstruiert, schlägt das Start-up die Brücke zwischen traditioneller Kunst und moderner Technologie, um Kunstwerke einem breiten Publikum zugänglich zu machen.

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

Der Roboter: Präzision in jedem Pinselstrich
Das Herzstück von Acrylic Robotics ist ein Roboterarm, der Gemälde detailgetreu reproduzieren kann. Der Prozess unterscheidet sich je nach Ursprung des Kunstwerks. Digitale Kunstwerke, die auf einem Tablet oder Computer erstellt wurden, können direkt an den Roboter übermittelt werden, da Daten wie Pinselrichtungen, Druckstärke und Farbwahl bereits digital vorliegen. Analoge Gemälde erfordern hingegen eine zusätzliche Analyse. Hier kommt ein speziell trainiertes KI-Modell zum Einsatz, das die wesentlichen Parameter berechnet, um eine möglichst präzise Reproduktion zu erzielen. Besonders wichtig ist es Acrylic Robotics, den Künstler kontinuierlich in den Prozess einzubeziehen. Es geht nicht darum, den kreativen Schaffensprozess zu ersetzen, sondern ihn zu ergänzen und weiterzuentwickeln.
Kunst für alle: Ein Service für Künstler und Käufer
Acrylic Robotics bietet seine Technologie Künstlern als Dienstleistung an. Über die Website können Künstler eine Zusammenarbeit anfragen, bei der ihre Werke in limitierter Auflage reproduziert werden. Käufer erhalten dadurch hochwertige Acrylreproduktionen, ohne den Wert des Originals zu schmälern. Das Konzept verbindet Exklusivität mit breiterer Zugänglichkeit und positioniert sich als innovative Lösung im Kunstmarkt.
Wahlprogramme 2025: Innovationsförderung, Quo vadis?
So plant die Politik die Zukunft der Innovationsförderung. Eine Analyse von Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.

Mit den Bundestagswahlen 2025 steht Deutschland vor wegweisenden Entscheidungen. Fördermittel, ein zentrales Instrument für Innovation, Nachhaltigkeit und Unternehmensentwicklung, stehen im Fokus der Parteiprogramme. Doch wie gestalten die Parteien die Zukunft der Förderpolitik, und welche Schwerpunkte setzen sie?

Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland, liefert einen Überblick über die Pläne der politischen Parteien zur Zukunft der Förderpolitik.
Dabei werden nicht nur die Unterschiede beleuchtet, sondern auch, welche Auswirkungen die jeweiligen Wahlprogramme auf die Unternehmen und den Wirtschaftsstandort Deutschland haben können.