Das deutsche KI-Startup-Ökosystem befindet sich 2025 weiter im Gründungsboom. Nie gab es mehr KI-Gründer in Deutschland und alleine im vergangenen Jahr wuchs die Zahl der KI-Startups um 35 Prozent. Auch für Investoren bleibt KI eines der vielversprechendsten Themen. Sie investierten 2024 fast 200 Millionen mehr in deutsche KI-Jungunternehmen als im Vorjahr. Vor allem deutsche KI-Startups im B2B-Bereich mit branchenspezifischen Lösungen für die Fertigung, Logistik und das Gesundheitswesen haben aktuell ausgezeichnete Wachstumschancen. Sie können von einer engen Vernetzung mit dem Mittelstand und führenden Forschungseinrichtungen in Deutschland profitieren. Typische KI-Anwendungsfelder von aufstrebenden deutschen Startups wie BlueAvenir, PlanA, Smart Reporting oder nnamu liegen dabei u.a. in der Softwareentwicklung, Sprach- und Bilderkennung oder datenbasierten Analyseverfahren zur Entscheidungsunterstützung.

KI-Chancen und die häufigsten Hürden

Während die Gesamtfinanzierung für KI-Projekte wächst, scheitern in der Praxis vielversprechende Ideen von Startups aber auch immer wieder am konkreten Business Case. Langfristig können sich insbesondere unterschätzte Kosten und eine schwache Performance der Anwendungen wie ein Bremsklotz auswirken. Die Nutzung von Sprachmodellen ist dank API-basierten Diensten sehr einfach geworden, dennoch können sich hier bei großen Volumina und ungeschickter Modell-Wahl schnell höhere Kosten aufsummieren. Gleichzeitig spielt die Performance des KI-Systems eine wichtige Rolle für eine langfristige Profitabilität. So führen besonders hohe Latenzzeiten bei der Model-Inference zu trägeren Systemen, die Nutzeranfragen nicht schnell genug verbreiten und die Attraktivität der Anwendung erheblich mindern.

Gerade Startups setzen oft auf die Cloud, da sie unabhängig vom technischen Hintergrund einfachen Zugang zu KI und die nötige Flexibilität ermöglicht. Drei innovative Methoden erweisen sich in der Cloud als besonders hilfreich, um eine optimale Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Kosten und Nutzerfreundlichkeit für die Umsetzung des eigenen KI-Anwendungsfalls zu finden. So kann jeder Gründer seine KI-Ideen schnell, kosteneffizient und sicher umsetzen.

KI-Modellauswahl: Kleiner, aber schneller

Für Startups ist es entscheidend, das richtige KI-Modell für ihren Anwendungsfall zu wählen, um Kosten und Leistung optimal auszubalancieren. Anbieter wie Anthropic, AI21 Labs, Meta, Cohere, Mistral und Amazon bieten Modelle in verschiedenen Größen an – kleinere Varianten sind oft günstiger und reagieren mit kürzerer Antwortzeit. Nach einer ersten Validierung mit einem leistungsstarken Modell können Startups Tools wie Amazon Bedrock Evaluations nutzen, um herauszufinden, welches Modell in welcher Größe ähnliche Ergebnisse bei geringeren Kosten oder höherer Geschwindigkeit liefert. Diese Evaluierungen helfen dabei, die Leistungsfähigkeit und Effizienz zu beurteilen, indem Metriken wie semantische Robustheit und Genauigkeit bei der Informationsabfrage analysiert werden. Durch eine Kombination aus automatisierten Bewertungen mit Large Language Models (LLMs) und menschlicher Prüfung können Startups die beste Balance zwischen Leistung, Kosten und Geschwindigkeit für ihre individuellen Bedürfnisse finden.

Prompt Caching: Zwischenspeicherung für wiederkehrende Anfragen

Eine weitere smarte Methode, um die Antwortzeiten von KI-Modellen zu verkürzen und Kosten zu senken, ist das Prompt-Caching. Wenn ein digitaler Assistent sich bei jeder Frage immer wieder die gleichen Grundinformationen durchlesen müsste, dann wäre das extrem ineffizient. Genau hier setzt das Prompt-Caching an und speichert feste Teile des Prompts, wie grundlegende Anweisungen für das LLM, direkt in der Inferenz-Hardware zwischen. Nur die variablen, nutzerspezifischen Daten, die sich von Aufruf zu Aufruf verändern, werden bei jeder Anfrage neu übermittelt. Das spart nicht nur Rechenleistung, sondern sorgt auch für schnellere Antworten – ideal für Anwendungen wie Chatbots oder personalisierte KI-Assistenten, die häufig wiederkehrende Anfragen verarbeiten. Mit Amazon Bedrock lässt sich diese Technik einfach nutzen, indem das Caching und das Setzen von Cache-Checkpoints automatisch verwaltet werden können. Sobald das Caching aktiviert ist, übernimmt der Service das gesamte Cache-Management automatisch. So lassen sich bis zu 90 Prozent kosteneffiziente KI-Anwendungen mit minimalem Konfigurationsaufwand realisieren.

Model Distillation: KI-Wissen auf das Wesentliche fokussieren

Eine dritte bewährte Option ist Model Distillation. Das Prinzip ist einfach und kann vereinfacht als ein intelligenter Wissenstransfer in der Welt der KI beschrieben werden. Also so, als ob ein erfahrener Lehrer (ein großes, leistungsstarkes KI-Modell) seinem Schüler (einem kleineren, schnelleren Modell) die wichtigsten Konzepte beibringt. Dabei nutzt dieser Prozess synthetische Trainingsdaten, die auf realen Anwendungsbeispielen basieren. Das Ergebnis ist ein kompakteres Modell, das für einen spezifischen Anwendungsfall ähnlich gute Ergebnisse liefert wie das größere Modell, dabei aber deutlich schneller und kostengünstiger arbeitet. Destillierte Modelle in Amazon Bedrock können bis zu fünfmal schneller arbeiten und die Kosten um bis zu 75 Prozent senken im Vergleich zu den Originalmodellen – bei Genauigkeitsverlust von weniger als zwei Prozent.

Fazit

Erfolgreiche KI-Lösungen können mit der Cloud kosteneffizienter und performanter umgesetzt werden. Das erfordert zwar ein wenig technisches Know-how, aber die Cloud reduziert die Einstiegshürden erheblich und ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, mit drei bewährten Methoden das KI-Potenzial effektiver auszuschöpfen. Startups haben mit der Cloud die maximale Flexibilität, um entweder von den leistungsfähigsten vortrainierten LLMs zu profitieren oder alternativ eigene LLMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur zu entwickeln bzw. auf fertige Dienste mit integrierter generativer KI zuzugreifen.

Der Autor Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) in München.
Die Autorin Jennifer Grün ist Senior Specialist - Machine Learning bei AWS in München.

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.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant und findet in immer mehr Bereichen, auch in Unternehmen, Anwendung. Deshalb schafft Europa mit dem AI Act einen einheitlichen Rechtsrahmen, den alle europäischen Unternehmen einhalten müssen.

Nicht allen Arbeitgebenden ist bewusst, dass die europäische Verordnung bereits in Kraft getreten ist. Sie gilt für jede Organisation – unabhängig von ihrer Größe – und ist verbindlich. Das Gesetz betrifft somit alle Unternehmen und Organisationen mit Angestellten, die KI im Auftrag des Unternehmens nutzen, unabhängig vom Beschäftigungsverhältnis. Europa überlässt einen Teil der Durchführung und Umsetzung des KI-Gesetzes den Mitgliedstaaten selbst – ebenso wie die Verhängung von Geldbußen bei Nichteinhaltung. Die konkrete Höhe dieser Bußgelder wird erst am 2. August 2025 feststehen. Dennoch sollten Unternehmen ab dem 2. Februar lieber gut aufgestellt sein, da die Bußgelder auch rückwirkend in Kraft treten können.

Verbindliche KI-Policy und adäquate KI-Kompetenzen

Unternehmen sind dafür verantwortlich, dass ihre Belegschaft über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt. Dabei ist es nicht erforderlich, dass jeder Mitarbeitende umfassendes Wissen über KI besitzt. Es muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, über die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen. So können sie informierte Entscheidungen treffen und potenzielle Risiken erkennen. Dazu gehören alle Mitarbeiter*innen, die mit KI-Systemen arbeiten – vom Anbietenden bis zum/zur Endnutzer*in – und erstreckt sich also nicht nur auf IKT-Fachleute in Unternehmen.

Das KI-Gesetz legt nicht genau fest, welche Maßnahmen Arbeitgebende ergreifen müssen, damit alle beteiligten Personen ausreichende KI-Kenntnisse erwerben. Arbeitgebende sollten daher nicht nur die technischen Kenntnisse, Erfahrungen, Ausbildungen und Fortbildungen der Mitarbeitenden berücksichtigen, sondern auch den Kontext, in dem die KI-Systeme genutzt werden, sowie die betroffenen Personen oder Personengruppe.

Arbeitgebende können selbst entscheiden, welche Kenntnisse und Fähigkeiten ihre Mitarbeitenden benötigen und wie sie diese angeeignet werden können. Mögliche Maßnahmen sind allgemeine KI-Schulungen, die Grundkenntnisse vermitteln und auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sein können. Dabei kann es sich um spezifische Schulungen handeln, die sich auf bestimmte Tools und Anwendungen konzentrieren, aber auch um die Zusammenarbeit zwischen juristischen und technischen Teams.

Arbeitgebenden wird empfohlen, eine KI-Policy mit klaren Richtlinien für den Einsatz von KI im Unternehmen zu erstellen. Darin kann festgehalten werden, welche Anwendungen von wem und auf welche Weise genutzt werden dürfen. In dieser Richtlinie kann der Arbeitgebende auch Hinweise darauf geben, wie die Mitarbeitenden ausreichend mit KI vertraut bleiben können. Wie wird zum Beispiel vorgegangen, wenn sich im Unternehmen oder bei den Tools etwas ändert? KI-Kompetenz ist schließlich nichts Statisches. Wenn ein(e) Mitarbeiter*in die Rolle wechselt, oder wenn die eingesetzten Tools sich ändern, muss der Arbeitgebende sicherstellen, dass die betreffende Person weiterhin über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt.

Verbotene bestimmter KI-Systeme

Zum anderen verbietet der AI Act ab dem 2. Februar 2025 den Einsatz von KI-Systemen, die gegen europäische Normen und Grundwerte verstoßen, indem sie beispielsweise Grundrechte missachten. Darunter fallen auch KI-Systeme für Social Scoring, die Menschen aufgrund ihres sozialen Verhaltens oder persönlicher Eigenschaften bewerten, oder KI-Systeme zur Emotionserkennung am Arbeitsplatz oder im Bildungsbereich. Arbeitgeber sollten daher die eingesetzten KI-Systeme im Hinblick auf die Identifizierung verbotener Systeme und die Einstellung ihrer Nutzung überprüfen.

Ab August 2025 drohen Geldbußen - auch rückwirkend

Ab dem 2. August 2025 drohen Unternehmen und Organisationen, die verbotene KI entwickeln oder einsetzen, hohe Geldbußen. Die Überwachung und die Festlegung der Höhe der Strafen liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Die Höhe der Geldbußen sowie die Aufsicht hierüber liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Bis zu 35 Millionen Euro Strafe oder sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes des vorangegangenen Geschäftsjahres – je nachdem, welcher Betrag höher ist – können verhängt werden.

Der Autor Sander Runkel ist Fachanwalt für Arbeitsrecht und Manager Tax & Legal bei SD Worx Deutschland

„Beim ersten Augenkontakt hat’s sofort gefunkt.“ Dieser Ausspruch könnte ebenso aus einer Hollywood-Romanze stammen wie auch aus einem Verkaufs- oder Bewerbungsgespräch. Denn der Blickkontakt verkörpert einen der mächtigsten und entscheidendsten Bestandteile der nonverbalen Kommunikation. Der Austausch von Blicken aktiviert das neuronale Belohnungssystem, was wiederum für Glücksgefühle sorgt und motiviert. Bereits vor über 20 Jahren ging das aus einer Studie (Reward value of attractiveness and gaze) hervor.

Ohne Augenkontakt kein echtes Vertrauen

„Hier kommen wir wiederum sehr schnell zum Thema Vertrauen. Ohne Augenkontakt fehlt hierfür die wichtigste Grundlage, wirkliche Nähe kommt nicht zustande“, sagt Carsten Kraus, Gründer und CEO der Casablanca.AI GmbH. „Wenn wir darüber nachdenken, ergibt sich schnell ein großes Problem: Viele Gespräche, insbesondere im geschäftlichen Kontext, laufen heute auf digitalem Wege in Videokonferenzen ab. Direkter Augenkontakt besteht hier nie, ohne dass die Mimik des Gesprächspartners aus dem Sichtfeld verschwindet.“ Das Pforzheimer KI-Start-up Casablanca hat das Problem erkannt und schafft Abhilfe.

Videocalls auf neuem Level

Innerhalb eines Videocalls gibt es für die Gesprächsteilnehmende genau zwei Optionen: den Blick in die Kameralinse und den auf den Bildschirm. Bei ersterem besteht keine Möglichkeit, den Gesichtsausdruck des Gegenübers zu sehen. Dagegen führt die zweite Alternative dazu, dass sich die Augenpaare nicht treffen. „Erfahrungsgemäß schwanken User*innen und variieren innerhalb eines Calls immer wieder. Sie stehen sozusagen vor der Wahl, welche Option sich zum jeweiligen Zeitpunkt eher eignet. Damit geht dem Gespräch viel Qualität ab“, erläutert Kraus, der mit seinem Unternehmen eine „virtuelle Kamera“ mit lokaler KI entwickelt. Diese greift in Echtzeit das Bild der physischen Webcam ab und richtet den Blick sowie den Gesichtswinkel der aufgezeichneten Person aus. „Nicht erst seit der Corona-Pandemie liegen Videokonferenzen absolut im Trend. Insbesondere in der Geschäftswelt hat sich diese Technik als unverzichtbar herauskristallisiert, spart viel Zeit und damit Kosten. Die Schwierigkeit bestand aber bisher darin, in diesen Gesprächen das notwendige Vertrauen aufzubauen, beispielsweise für einen erfolgreichen Verkaufsabschluss“, so Kraus. „Das möchten wir ändern und die Kommunikation per Video auf ein neues Level heben, sozusagen auf das eines analogen Gesprächs.“

Natürlichkeit und Authentizität zählen

Blicke machen die Basis sozialer Interaktion aus. Sie tragen zur Interpretation von nonverbalen Signalen bei. Eine dementsprechend große Rolle nehmen sie in der Geschäftswelt etwa für Verkäufer*innen, Berater*innen oder Personalverantwortliche ein. „Vertrauen hat auf ihr Handeln große Auswirkungen, mangelt es daran, sinken die Erfolgsaussichten zum Beispiel im Verkaufsgespräch. Auch der zunehmend digitale Bewerbungsprozess hat nach wie vor die Hürde des fehlenden Augenkontakts und damit auch der mangelnden Nähe zu überspringen“, zeigt Kraus die Relevanz auf. „Gelingt dies aber, entsteht eine persönliche Beziehung und das Gespräch geht über die Übermittlung von Informationen hinaus – und das bei beliebiger physischer Distanz. Dabei kommt es immer auch auf die Natürlichkeit und Authentizität des Videocalls an.“ Damit dies bestmöglich funktioniert, richtet Casablanca nicht nur die Augen entsprechend aus, sondern dreht den gesamten Kopf in die passende Position. So lässt sich auch in digitalen Meetings sagen: „Beim ersten Augenkontakt hat’s sofort gefunkt.“

Die Initiative "KI für Deutschland" wurde Ende 2024 von privaten Akteur*innen aus dem KI-Ökosystem ins Leben gerufen. Ziel ist es, einen praxisnahen und unternehmerisch getriebenen Impuls zu setzen, um in dieser Phase der politischen und gesellschaftlichen Neuorientierung Eckpfeiler zu definieren, wie KI zum Wohle und unter Beteiligung aller in Deutschland, effektiv genutzt werden kann.

Zu den Initiator*innen von "KI für Deutschland" gehören maßgeblich die AI.GROUP, der AI.FUND, sowie die Rise of AI Conference - insbesondere die Unternehmer*innen und KI-Expert*innen Dr. Hauke Hansen, Fabian Westerheide, Ragnar Kruse, Petra Vorsteher, Dr. John Lange und Ingo Hoffmann. Unterstützt wird die Initiative von namhaften Institutionen wie dem KI-Bundesverband.

Die Initiative ist deutschlandweit, interdisziplinär und holistisch ausgerichtet. Sie ist offen für den Input und die Unterstützung aller relevanten gesellschaftlichen Gruppen und Persönlichkeiten.

Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs

Mitinitiator Dr. Hauke Hansen: “Die Initiative KI für Deutschland ist ein Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs. Mit unseren 11 Impulsen machen wir greifbare und umsetzbare Vorschläge, wie Deutschland die KI nutzen kann, um den gesellschaftlichen Stillstand zu durchbrechen und Wege aus der wirtschaftlichen Rezession zu finden. Wir richten uns damit an alle gesellschaftlichen Akteure, die Wirtschaft ebenso wie die Politik. Wir brauchen eine zukunftsweisende und konsequente Industriepolitik und unternehmerisches Handeln, um die KI am Standort Deutschland zur Chefsache zu machen und damit das Bruttosozialprodukt nachhaltig zu steigern. Stellen wir gemeinsam die Weichen für innovatives und wirtschaftlich erfolgreiches Deutschland von morgen.”

Diese elf Impulse will die Initiative "KI für Deutschland" zur Nutzung künstlicher Intelligenz in Deutschland in Form eines KI-Aktionsplans setzen:

Impuls 1: Einrichtung eines Digitalministeriums auf Bundesebene

Die Digitalisierung in Deutschland hat wirtschaftliche und politische Priorität. Um eine konsequente Digitalisierung der Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung zu erreichen, ist ein dediziertes Bundesministerium für Digitales mit dem Schwerpunkt KI notwendig.

Impuls 2: Förderung von KI-Forschung und -Innovationen

Deutschland muss die jährlichen Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung bis 2030 auf mindestens 5,0 Mrd. € pro Jahr aufstocken, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.

Impuls 3: Bereitstellung von KI-Wagniskapital für KI-Start-ups und -Innovationen

Deutschland benötigt ein KI-Wagniskapitalprogramm ausgestattet mit 10 Mrd. € über 5 Jahre, um KI-Startups zu fördern. Staatliche Fund-of-Funds sollten dazu genutzt werden, Mittel zielgenau und effektiv zu platzieren.

Impuls 4: Aufbau von KI-Clustern zur Förderung von Innovationen und Exzellenz in regionalen Ökosystemen

Deutschland sollte regionale KI-Cluster fördern, die räumliche Nähe mit technischer und wirtschaftlicher Exzellenz verbinden, um Innovationskraft zu maximieren und international Talente anzuziehen.

Impuls 5: Aufbau einer leistungsfähigen und souveränen digitalen Infrastruktur zur Stärkung der KI

Eine flächendeckende digitale Infrastruktur ist essenziell, um KI für Bürger und Unternehmen in der Breite nutzbar zu machen. Wir setzen uns dafür ein, GPU-Megacluster für Forschung und Industrie in Deutschland zu etablieren.

Impuls 6: Förderung der Anwendung von KI in Unternehmen

Bis 2030 sollten mindestens 80% aller deutschen Unternehmen KI-Anwendungen aktiv nutzen, um ihre Geschäfte zu optimieren und auszubauen.

Impuls 7: KI für den öffentlichen Sektor – Effizienzsteigerung und weniger Bürokratie

Bis 2029 sollte der Einsatz von KI in allen wesentlichen Behörden auf Bundes-, Landes- und Regionalebene etabliert werden, um Prozesse zu optimieren, Bürokratie abzubauen und Bürgerdienste zu verbessern.

Impuls 8: KI und Nachhaltigkeit – erschwingliche und saubere Energie für Deutschland

Deutschland sollte KI gezielt einsetzen, um die Energiewende zu unterstützen und die CO₂-Emissionen im Energiesektor bis 2035 um mehr als 15% zu senken. Unser Land braucht eine sichere und bezahlbare Energieversorgung als Grundlage für technologiebasiertes Wachstum.

Impuls 9: Eine KI-Bildungsinitiative als Grundlage einer zukunftsfähigen Gesellschaft

Bis 2030 sollten mehr als 80% der Arbeitskräfte in Deutschland grundlegende KI-Kompetenzen besitzen, um den digitalen Wandel aktiv mitzugestalten.

Impuls 10: Ein klarer und sicherer rechtlicher Rahmen für KI und ein KI-Gütesiegel

Deutschland sollte bis 2026 einen flexiblen Rechtsrahmen für KI schaffen, der Innovation fördert, aber Missbrauch verhindert, und ein KI-Gütesiegel zur Förderung ethischer und transparenter KI einführen.

Impuls 11: Schaffung eines europaweiten KI-Ökosystems mit Deutschland als Schrittmacher

Deutschland sollte eine gestaltende Rolle beim Aufbau eines europäischen KI-Ökosystems übernehmen, um eine wettbewerbsfähige Alternative zu den USA und China zu etablieren.

Hier gibt’s mehr Infos zur Initiative "KI für Deutschland"

Mark Zuckerberg verkündete erst vor Kurzem, dass Meta in Zukunft ohne Fact-Checking auskommen soll. Stattdessen werden schon bald die Nutzer*innen über den Wahrheitsgehalt der Inhalte bestimmen – in einem Zeitalter von Bots und KI ist allerdings schon jetzt abzusehen, dass das nicht funktionieren wird und vermutlich auch gar nicht funktionieren soll. Die Instanzen, die bisher die Echtheit der Aussagen geprüft haben, seien nach Auffassung des Facebook-Gründers jedoch politisch nicht neutral. Fast zur selben Zeit von Zuckerbergs Ankündigung, führte ein politisch motivierter und unberechenbarer Milliardär auf seiner eigenen Plattform X ein Live-Interview mit der AfD-Vorsitzenden Alice Weidel, die in dem Gespräch zahlreiche Falschbehauptungen machte.

Diese Entwicklungen zwingen Medienschaffende sowie Leser*innen, sich 2025 ernsthaft mit den Alternativen zu Social Media zu befassen. Denn die gibt es!

1. Fakten statt Fame – Echtzeit Nachrichten durch Live-Blogs

Das schwindende Vertrauen in die klassischen Medien sorgte in der Vergangenheit dafür, dass sich Leser*innen über Facebook, Twitter und Co. informierten. Doch die zunehmende Verbreitung von Fake News in den sozialen Netzwerken fordert andere Kanäle, die genauso schnell und persönlich informieren, aber gleichzeitig den Wahrheitsgehalt sicherstellen. Live-Blogs sind für Journalist*innen ein ebenso unmittelbarer Weg zu ihrer Zielgruppe. Hier können sie sich transparent und menschlich präsentieren, indem sie ihr Publikum näher in den Entstehungsprozess der Geschichten hinter den Schlagzeilen einbeziehen. Durch Dialoge und Engagement können sie eine Bindung zur Leserschaft aufbauen. Videos, die ihre Arbeit zeigen, machen sie nahbarer und vertrauenswürdiger. Transparenz, etwa durch Erklärungen zur Quellenprüfung oder zur Verifizierung von Informationen, baut Glaubwürdigkeit auf, bekämpft Desinformation und stärkt das Verhältnis zwischen Medien und Öffentlichkeit – und gerade das wird in 2025 entscheidend sein.

2. Entertainment im Micro-Content für Macro-Erfolg

Kurzvideos sind nicht erst seit der Einführung von TikTok beliebt, doch die Plattform hat den Trend weiter angefacht und ihre Popularität ist ungebrochen. Nachrichtenportale müssen in 2025 verstärkt auf dieses Format setzen, um insbesondere junge Leser*innen als treue Konsument*innen zu gewinnen. Allerdings können Medienschaffende noch einen Schritt weiter denken, hin zu interaktiven Mikro-Inhalten, die den Bedürfnissen nach Inspiration, Ablenkung und Verbindung gerecht werden. Dynamische Live-Blog-Formate wie Q&As, Umfragen, Kommentare und Reaktionen ermöglichen Echtzeit-Interaktionen. Sie können mit Live-Updates kombiniert und in den sozialen Netzwerken geteilt werden. Dadurch gewinnen Nachrichtenorganisationen die Aufmerksamkeit der Nutzer*innen und bleiben im Wettbewerb mit Social Media konkurrenzfähig.

3. Video Killed the Radio Star und Mobile das TV!

Fernsehen ist so 90er-Jahre! Die Mehrheit der Konsument*innen liest ihre Nachrichten über das Smartphone. Eine Ausrichtung auf mobile, responsive Designs ist also auch in 2025 entscheidend. Wer darüber hinaus ein „Second-Screen-Erlebnis“ ermöglicht, bietet durch Echtzeit-Statistiken, Analysen oder Hintergrundberichte ein immersives Erlebnis für Nutzer*innen und damit einen Mehrwert für ihr Seherlebnis. Gerade für Nachrichtenformate, Event- und Sportberichterstattung wird dieses Feature immer wichtiger.

4. KI im Newsroom: Zwischen Skepsis und Effizienz

Das Thema künstliche Intelligenz (KI) ist noch lange nicht erledigt, doch gerade Journalist*innen haben Bedenken hinsichtlich der Nutzung. Während KI-generierte Inhalte für viele Medienschaffende und ihr Publikum noch außerhalb der Komfortzone liegen, wird die Technologie zunehmend in Bereichen wie Übersetzungen, Überschriften- und Social-Media-Zusammenfassungen sowie Datenanalysen eingesetzt. Denn sie kann Lücken in Geschichten identifizieren, Verbesserungen vorschlagen, Texte korrekturlesen und den Tonfall an verschiedene Zielgruppen anpassen. In Kombination mit Tracking-Funktionen kann KI zudem den optimalen Veröffentlichungszeitpunkt und relevante Themen oder Formate bestimmen. Damit wird sie die Arbeitsprozesse in Nachrichtenredaktionen effizienter gestalten und Redakteur*innen den Freiraum geben, sich auf die Erstellung authentischer, leserzentrierter Inhalte zu fokussieren.

5. Näher dran durch hyperlokale Inhalte

In einem wettbewerbsintensiven Umfeld ist das Verständnis für die eigene Zielgruppe essenziell. Durch maßgeschneiderte Inhalte können Medienorganisationen stärkere Bindungen aufbauen und gleichzeitig ihre Reichweite vergrößern. Lokale Zeitungen haben es in der digitalen Ära schwer, da sie Werbekunden an Plattformen wie Google oder Facebook verlieren und ihr Publikum zunehmend auf Nischenangebote umsteigt. Dennoch wird die Nachfrage nach hyperlokalen Inhalten weiter wachsen, da die Meldungen die Menschen vor Ort einbeziehen und dem Publikum das Gefühl geben, gesehen zu werden. Insbesondere die Sportberichterstattung ist ein strategisches Asset für Medienschaffende, da sie die starke Verbindung der Fans zu heimischen Teams nutzt, um persönliche Beziehungen zu Leser*innen aufzubauen. Die so geschaffenen Inhalte können das Vertrauen der Leserschaft zurückgewinnen und lokale Bindungen stärken. Dieser Ansatz gilt allerdings nicht nur für Sport. Medien, die gezielt kleinere, spezifische Gruppen ansprechen und deren Leben sowie Begeisterung widerspiegeln, können ihre Reichweite erhöhen und Abonnementmodelle fördern. Während aktuelle Nachrichten ein breites Publikum anziehen, sorgen Nischeninhalte für langfristiges Interesse.

Die Nachrichten der Zukunft sind transparent

In einer Zeit, in der Falschinformationen auf Social Media den Diskurs prägen, gewinnen alternative Nachrichtenformate an Bedeutung. Live-Blogs sind schon lange, aber insbesondere in 2025, eine Alternative, um Echtzeit-News mit Transparenz und Nähe zu verbinden. Sie ermöglichen es Journalist*innen, authentisch zu berichten, den Entstehungsprozess ihrer Inhalte nachvollziehbar zu machen und ihre Leserschaft aktiv einzubeziehen. Durch Dialog und Interaktion können Medienhäuser ihre Glaubwürdigkeit stärken und Loyalität aufbauen. Statt Likes und viralen Trends stehen hier Fakten, Vertrauen und die Nähe zum Publikum im Mittelpunkt – und genau das braucht ein moderner Journalismus.

Die Autorin Naomi Owusu ist CEO und Co-Founder von Tickaroo, eine Live Blog-Plattform für Text- und Multimedia-Inhalte. Seit der Gründung 2011 setzt sich die studierte Psychologin mit ihrem Team für den Ausbau des Produktportfolios und die Optimierung des Live-Content-Tools ein.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Alltags und hält in Unternehmen auch zunehmend Einzug. Ob beim Erstellen von Texten, in der Datenanalyse oder bei der Automatisierung von Routine­aufgaben – KI ist ein starkes Werkzeug, das Unternehmen viele Vorteile bieten kann. Doch mit diesen Vorteilen kommen auch Verantwortung und Risiken, die eine klare und durchdachte KI-Policy erfordern.

Diese Einleitung zu einem Artikel über KI-Policies ist KI-generiert. Es ist so schön bequem und schnell gemacht: eines der gängigen LLM-Systeme online aufrufen, beispielsweise ChatGPT, und binnen Sekunden ist der Artikel fertig.

Ihr kennt das im Privaten, vor allem aber auch im Arbeitsumfeld. KI-Tools sind aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Nutzung von KI – insbesondere für berufliche Aufgaben – birgt jedoch Risiken. Manche KI neigt, falsch trainiert, zu diskriminierenden Entscheidungen, was z.B. im HR-Bereich gefährlich ist. Unbedacht erstellte Prompts können den Schutz von Geschäftsgeheimnissen aufs Spiel setzen. Die Datenschutzgrundsätze sind wie immer einzuhalten.

Generative KI schert sich, wenn wir als Nutzer*innen nicht da­rauf Acht geben, nicht um die Urheberrechte derer, deren Werke wir – ob bewusst oder unbewusst – verwenden oder verletzen. Zudem ist seit August 2024 die KI-Verordnung in der EU in Kraft und stellt an Unternehmen, die KI-Systeme und -Modelle entwickeln, anbieten oder betreiben, umfangreiche Anforderungen. Auch die mit KI einhergehenden Risiken sind nicht außer Acht zu lassen.

Seid ihr als Gründer*innen oder in sonst verantwortlicher Position in einem Unternehmen mit mehreren Mitarbeiter*innen tätig, müsst ihr euch Gedanken darüber machen, wie solche Risiken zu fassen und zu begrenzen sind. Tut ihr das nicht, drohen aus diversen Rechtsgrundlagen z.B. Schadensersatzforderungen, Bußgelder oder der Verlust an Assets – Dinge, die allerspätestens bei der nächsten Finanzierungsrunde negativ bewertet werden. In Bezug auf eure Belegschaft müsst ihr also Awareness für diese Themen schaffen und konkrete Vorgaben machen.

Denn eines ist klar: KI wird in eurem Unternehmen genutzt werden, ob mit oder ohne euer Wissen. Und bevor die Mitarbeiter*innen auf privaten Geräten sensible berufliche Aufgaben nicht reglementiert mittels ChatGPT & Co. lösen, beschreibt lieber beizeiten Dos and Don’ts, um sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll, sicher und rechtskonform im Unternehmen eingesetzt wird.

Dazu dient eine die Belegschaft informierende und verpflichtende KI-Policy. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, welche Aspekte in eine solche Policy gehören.

1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz

Generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E und andere erstellen Inhalte nach Maßgabe der Eingaben der Nutzenden. Bei diesen Prompts und bei der Verwendung der generierten Ergebnisse ist auf Folgendes zu achten:

• Schutz sensibler Daten: Die Eingabe vertraulicher Informationen in KI-Modelle stellt ein erhebliches Risiko dar, da generative KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert sind und Informationen potenziell unkontrolliert verarbeiten und speichern. Die KI-Policy sollte explizit verbieten, sensible oder vertrauliche Informationen in generative KI-Systeme einzugeben, insbesondere, wenn diese extern betrieben werden. Die Policy sollte beschreiben wie mit sensiblen Daten umzugehen ist und welche Daten für die Verarbeitung durch KI-Systeme ungeeignet sind.
• Einhaltung des Datenschutzes: Die KI-Policy sollte klarstellen, dass der Einsatz generativer KI-Tools den Anforderungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG) entsprechen muss. Dazu gehören Vorgaben, wie personenbezogene Daten rechtssicher zu handhaben sind und welche dieser Daten überhaupt für den Einsatz von KI-Modellen geeignet sind. Zudem bedarf es Vorgaben zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, daneben Transparenzvorgaben, um betroffene Personen über die Nutzung ihrer Daten zu informieren. Personenbezogene Daten in öffentlichen KI-Systemen einzusetzen, sollte möglichst untersagt werden.
• Umgang mit geistigem Eigentum: Die Nutzung generativer KI-Modelle kann zu Problemen führen, wenn die KI auf geschütztem Material trainiert wurde, von dem/der Nutzenden urheberrechtlich geschützte Werke in den Prompt einbezogen werden oder die KI Werke erstellt, die bestehende Urheber- oder sonstige Schutzrechte verletzen. Die KI-Policy sollte ein Verbot der Verwendung von Werken enthalten, an denen nicht die für die Bearbeitung erforderlichen Rechte bestehen. Und sie kann Regelungen zur Überprüfung und Genehmigung von KI-erstellten Inhalten festlegen, etwa durch eine Rechtsabteilung oder eine speziell dafür zuständige Stelle.
• Transparenz und Kennzeichnung: Die KI-Policy sollte festlegen, dass Inhalte, die mithilfe von generativer KI erstellt wurden, transparent gekennzeichnet werden. Dies trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Herkunft von Texten und Bildern klar erkennbar ist. Diese Kennzeichnungspflicht sollte insbesondere dann gelten, wenn KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, aber auch im internen Gebrauch.
• Positivliste erlaubter KI-Systeme: Um die Mitarbeiter*innen mit der Anwendung dieser Vorgaben auf einzelne am Markt angebotene KI-Systeme nicht allein zu lassen, kann eine KI-Policy auch eine Auflistung der vom Unternehmen freigegebenen Systeme enthalten. Voraussetzung ist dafür natürlich, dass diese Systeme vorab entsprechend fachlich geprüft wurden. Das kann schwierig sein, weil sich Anbieter*innen meist nicht in die Karten schauen lassen.

2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI

Auch wenn ihr in eurem Unternehmen KI-Systeme entwickeln oder implementieren wollt, sind ethische, rechtliche und technische Anforderungen in einer KI-Policy zu adressieren.

• Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme können, wenn sie auf verzerrten Datensätzen trainiert werden, Diskriminierung oder Vorurteile reproduzieren. Eine KI-Policy sollte deshalb klare ethische Richtlinien fest­legen, die sicherstellen, dass die entwickelten Modelle fair, transparent und frei von Diskriminierung sind. Ein mögliches Vorgehen ist, regelmäßige Audits und Bias-Tests durchzuführen und in der Policy verpflichtend vorzusehen, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Datenschutz und Datensicherheit: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzer*innendaten ist eine der wichtigsten Anforderungen in der KI-Entwicklung. Die KI-Policy sollte festlegen, dass bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die KI strenge Schutzanforderungen, am besten strenge Begrenzungen, gelten. Rein automatisierte Entscheidungen sind schon laut DSGVO verboten. Es sollten nur die für die jeweilige Anwendung notwendigen Daten erhoben und verarbeitet werden, und diese Daten sollten weitestgehend anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Regelungen für den Zugang zu diesen Daten sowie Maßnahmen zur Datensicherheit (wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen) sollten ebenfalls Bestandteil der Policy sein.
• Überprüfung auf Halluzinationen und Fehlinterpretationen: Generative KI-Modelle neigen dazu, Informationen zu „halluzinieren“, also falsche oder ungenaue Inhalte zu erstellen. In der KI-Policy sollte festgelegt sein, dass entwickelte KI-Modelle regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit überprüft werden. Dies kann durch vorgeschriebene Tests und Simulationen geschehen, bei denen die KI in verschiedenen Szenarien eingesetzt und auf ihre Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, geprüft wird. Es sollten auch definiert werden, wie Fehler erkannt und behoben werden können.
• Erklärbarkeit und Nutzer*infreundlichkeit: Komplexe KI-Modelle sind oft schwer verständlich und wirken wie eine Black Box, deren Entscheidungen für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Die KI-Policy sollte daher sicherstellen, dass die KI so gestaltet ist, dass ihre Funktionsweise für Nutzer*innen transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen haben können. Ihr solltet sicherstellen, dass für Nutzer*innen eine verständliche Erläuterung darüber bereitgestellt wird, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Das ist Voraussetzung für Kontrolle und rechtskonformen Betrieb der KI.
• Gesetzeskonformität gemäß KI-Verordnung: Nicht zuletzt hat die Europäische Union die KI-Verordnung in Kraft gesetzt, die strenge Anforderungen an die Entwicklung und Nutzung von KI stellt. Die KI-Verordnung dient der Produktsicherheit und verlangt zunächst eine Risikoeinschätzung für die KI-Systeme. Die Maßgaben für eine solche Einschätzung sollten in der Policy angerissen und No-Gos für die Entwicklung von Funktionalitäten, die zu den laut KI-Verordnung verbotenen KI-Anwendungen gehören, ausgesprochen werden. Für sogenannte Hochrisiko-­KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, die bei einer Entwicklung mitgedacht werden müssen, wofür eine KI-Policy zumindest sensibilisieren sollte. Die im Einzelfall geforderte Überprüfung und Einstufung des jeweiligen Systems oder Modells kann eine Policy nicht leisten. Die initialen und regelmäßigen Überprüfungen sowie Risikobewertungen sollte sie aber fordern.
• Regelmäßige Überwachung und Wartung der KI-Modelle: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen regelmäßige Überwachung und Wartung, um die Leistung zu optimieren und mögliche Fehler zu minimieren. Die KI-Policy sollte eine solche sich wiederholende Maintenance festlegen, etwa die schon erwähnten regelmäßigen Aktualisierungen, Fehler­behebungen und Performance-Überprüfungen, damit die KI-Systeme immer den aktuellen Standards und Anforderungen entsprechen.

3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy

Eine KI-Policy sollte nicht nur detaillierte Vorgaben zur Nutzung und Entwicklung von KI enthalten, sondern auch allgemeine Leitlinien und Prinzipien für den Einsatz von KI im Unternehmen, um ein Bewusstsein für die Potenziale und Risiken der Technologie zu schaffen.

• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Da sich KI-Technologien und gesetzliche Anforderungen stetig weiterentwickeln, sollte auch die KI-Policy regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand ist und seine KI-Systeme konform mit den aktuellen gesetzlichen, ethischen und technischen Standards sind. Es ist empfehlenswert, regelmäßige Audits durchzuführen und die Policy an neue Entwicklungen in der KI-Forschung und Gesetzgebung sowie an die Marktanforderungen anzupassen.
• Unternehmenskultur in Bezug auf KI: Eine KI-Policy sollte dazu dienen, den transparenten und offenen Umgang mit KI in allen Unternehmensbereichen und damit die Akzeptanz für KI-Systeme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch bei Kund*innen und Partner*innen zu fördern. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen offenlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen die Technologie beeinflusst. Letztendlich ist die KI-Policy ein Ins­trument zur Förderung einer verantwortungsvollen und ethischen Unternehmenskultur in Bezug auf KI. Das schützt letztlich auch die Integrität und die Werte des Unternehmens.
• Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen: Um einen solchen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erreichen, sind regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter*innen zu den hier genannten Aspekten vorzusehen.

Fazit

Dieser Artikel kann nur einen groben Überblick und Rahmen geben. Die konkreten Inhalte einer auf eure Belange und Nutzungsformen passenden Policy müsst ihr in Anschauung der Spezifika der eingesetzten oder zu entwickelnden KI-Systeme erarbeiten. Das kann auch schlecht an KI delegiert werden: Der Rest des eingangs erwähnten KI-generierten Artikels war nicht wirklich brauchbar, ebenso die testweise mit KI erstellten Policies. Dafür braucht es professionelle Unterstützung.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist seit 2004 als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig. Nach Stationen in spezialisierten und Großkanzleien betreibt er seit 2018 seine eigene Rechtsberatung im Raum München, www.datalawcounsel.com

Angesichts des steigenden Fachkräftemangels werben Unternehmen immer stärker um gut ausgebildete, motivierte Mitarbeitende. Sie bieten attraktive Gehälter, zusätzliche Benefits und investieren viel in ihre Arbeitgebermarken. Zahlreiche Jobplattformen und Dienstleister*innen versprechen, dass sie das ideale Match zwischen Bewerber*innen und Unternehmen herstellen können. Doch die Realität sieht häufig anders aus. Beschäftige sind unzufrieden mit ihrem Job, sie wechseln auf gut Glück den Arbeitgebenden oder kündigen innerlich. Für Unternehmen bedeuten unzufriedene Mitarbeitende und Fehlbesetzungen Reibungsverluste und finanzielle Einbußen.

„In Deutschland stehen wir vor dem Problem, dass die Beschäftigung steigt, gleichzeitig jedoch die Produktivität sinkt“, sagt Dr. Annika von Mutius, Mitgründerin und CEO des Berliner HR-Start-ups Empion. Das Phänomen lasse sich durch den falschen Einsatz der Kompetenzen erklären: „Menschen sind besonders leistungsbereit und zufrieden, wenn sie einen Job machen, in dem sie wirklich gut und produktiv sind“, so Annika, und dazu müsse man die richtigen Skills mit den richtigen Aufgaben zusammenbringen.

Wertebasiertes, KI-gestütztes Matching von Kandidat*innen und Jobs

Idealerweise werden die Persönlichkeit und die Anforderungen einer Stelle schon im Bewerbungsprozess umfassend berücksichtigt. Dazu zählen insbesondere auch weiche Faktoren wie individuelle Werte, Unternehmenskultur, Wertschätzung und Respekt, die für Mitarbeitendenzufriedenheit entscheidend sind. Genau das ermöglicht Empion. Kandidat*innen und Unternehmen werden beim Onboarding eingehend befragt und charakterisiert. „Wir betrachten sowohl Persönlichkeitselemente und kulturelle Präferenzen als auch harte Kriterien wie Ausbildung, Berufserfahrung und Mitarbeiterbenefits“, sagt Annika. „So ermöglichen wir Arbeitnehmern und Unternehmen, das entsprechend ideale Match zu finden.“ Das Ziel ist eine maximale Mitarbeitendenzufriedenheit, die sich in einer entsprechend hohen Produktivität und langjähriger Betriebszugehörigkeit widerspiegelt.

Kandidat*innen, die sich für Jobangebote interessieren, können sich bei Empion kostenlos registrieren. „Wir sprechen hier besonders den passiven Bewerbermarkt an“, so Annika, „also diejenigen Menschen, die grundsätzlich offen für neue Chancen und somit wechselbereit sind, die aber nicht unbedingt bereits aktiv suchen.“ Unternehmen schreiben auf der Plattform ihre offenen Positionen aus. Die Bewerber*innenprofile und Stellen werden entlang der zahlreichen Faktoren mit KI-Unterstützung abgeglichen, auf Korrelation geprüft und vorqualifiziert. Die Unternehmen erhalten die voraussichtlich am besten passenden Kandidat*innen als Vorschläge und können in den persönlichen Austausch einsteigen.

Durch die Vorauswahl sparen Unternehmen viel Zeit und bis zu 60 Prozent an Recruitingkosten. Mit der Genauigkeit des Matchings seien die Kund*innen zufrieden, und auch die Mitarbeitendenbindung sei höher als bei Kandidat*innen, die über andere Kanäle rekrutiert werden, so Annika. „Da wir erst knapp drei Jahre als Unternehmen existieren, können wir natürlich noch keine Langzeitwerte liefern und müssen hier einschränken, doch die Erfolge in der Mitarbeitersuche und den ökonomischen Mehrwert von Empion sehen unsere Kunden bereits heute.“

Von der Doktorarbeit zum Start-up

Annika, die in dritter Generation einer Unternehmerfamilie entstammt, entschied sich während ihrer Dissertation in Mathematik für die Gründung. Ihre Mitgründerin Dr. Larissa Leitner lernte sie während einer Konferenz kennen. Larissa schrieb damals ihre Doktorarbeit zur Unternehmenskultur im Mittelstand. Über den Verteiler der Universität erfuhr Annika von Larissas erfolgreicher Dissertation und gratulierte. So begannen sie, sich regelmäßig zu schreiben. Während eines Arbeitsaufenthalts im Silicon Valley trainierte Annika dann Datenmodelle für den pharmazeutischen Markt, um Medikamente zu individualisieren. Als sie nach Deutschland zurückkehrte, traf sie Larissa für ein Wochenende in ihrer Heimat Südtirol. „Da wir beide damals in engem Austausch mit dem Mittelstand standen, kannten wir die Herausforderungen in der Mitarbeitersuche“, so Annika. Mittelständler*innen können bei Bewerber*innen nicht mit den größten Gehältern oder den schönsten Locations punkten, stattdessen aber durch Faktoren wie Teamwork und Unternehmenskultur. „Wir wussten, dass diese Vorzüge im Recruiting kaum eingesetzt werden.“

Sie begannen, mathematische Modelle für das Matching von Unternehmen und Kandidat*innen mit Daten aus Larissas Promotion zu füttern. Die Ergebnisse waren vielversprechend. „Es war ein klassischer Forschungstransfer“, erinnert sich Annika. Der Fokus lag zunächst auf den kulturellen Faktoren. Doch bald stellten sie fest, dass sich die Mitarbeiter*innensuche nicht allein über die Kultur lösen lässt, und sie erweiterten den Ansatz um zusätzliche Persönlichkeitsmerkmale.

Marketing und Kommunikation müssen konstant weitergedacht werden. Gründe dafür gibt es genug – ob Digitalisierung und KI oder ein zunehmender Wettbewerb in wirtschaftlich unsicheren Zeiten. Gründer*innen, CEOs und Kommunikationsprofis von ToolTime, kollex, Creditsafe, good healthcare group, puzzleYOU und Mashup Communications zeigen, welche Trends Fach- und Führungskräfte 2025 erwarten.

Der Nutzer gibt an, welchen Modestil er bevorzugt und welche Kleidungsstücke sich schon in seinem Kleiderschrank befinden. Daraufhin werden dem Nutzer passende Kleidungsvorschläge gemacht, und falls einzelne Kleidungsstücke noch fehlen, passende Kaufangebote unterbreitet. Und genau an diesen Käufen verdient Mylo eine Provision.

Bei den Empfehlungen von Mylo wird berücksichtigt, wie das Wetter voraussichtlich in den nächsten Stunden sein wird, damit der Vorschlag wetterkompatibel ist. Das erfolgt bei dieser Geschäftsidee durch Synchronisierung mit einer Wetter-App.

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Das Angebot von Nifti ist allerdings auf Waren beschränkt, die Partnershops anbieten, die mit Nifti kooperieren. Eigentlich ist es verwunderlich, dass nicht jeder Onlineshop solch einen Service anbietet, um die Wünsche der Kunden zu erfüllen.

„Eigentlich habe ich mich nie als Entrepreneur gesehen, sondern als jemand, der viele interessante Probleme in der Welt erkennt, und fortwährend davon genervt ist, dass es hierfür noch keine Lösung gibt. Und dann habe ich festgestellt, dass es noch mehr Leute gibt, die diese Defizite als störend empfunden haben. Ok, habe ich gesagt, was machen wir also? Und nachdem sonst niemand diese Dinge angepackt hat, dachte ich: Dann muss ich das eben selbst angehen.“ So äußerte sich Daniel Ek in einem Gespräch mit KPCB-Venture-Capitalist Chi-Hua Chien an der Stanford University im Mai 2012.

Im Jahr 1997, Daniel war 14 Jahre, und hatte gerade seine erste Firma in Ragsved, einem Stockholmer Arbeitervorort, gestartet, verlangten Beratungsfirmen in Europa bis zu 50.000 Dollar, um eine Webseite zu programmieren. Daniel dachte sich: Das ist nun wirklich nicht so schwer, und begann Webseiten für seine ersten Kunden zu bauen. Seinen Mitschülern, die gut in Mathe waren, brachte er HTML bei und jenen, die gut zeichnen konnten, Photoshop. Am Ende war fast die ganze Klasse nach Unterrichtsschluss damit beschäftigt, Webseiten für Daniels Kunden zu entwickeln. „Ich habe das gar nicht so sehr als Firma betrachtet, ich wollte nur gute Ergebnisse erzielen“, sagt Daniel heute. Gleichzeitig hatte er das erste Mal in seinem Unternehmerleben das gute alte Tom-Sawyer-Prinzip angewandt: Das Anstreichen von Gartenzäunen nicht mehr als Arbeit darzustellen, sondern als Privileg. Man könnte auch sagen: Daniel hat auf höchstem Niveau delegiert.

Daniels Gründermarathon

Eks Eckdaten genügen für eine lebenslange Unternehmer-Biographie, aber das erste große Kapitel spielt sich in weniger als zehn Jahren ab: Nach seiner ersten Firmengründung mit 14 Jahren, verkaufte er seine Webagentur mit 19 und stieg – bereits Millionär – mit 21 als CTO bei Stardoll ein, einem heute noch verbreiteten Dress-Up-Game für Teenies, die hier ihre virtuellen Puppen ankleiden. Im Alter von 22 wurde Daniel CEO von uTorrent, einer Filesharing- und Streaming-Technologie, die auch von Piratenportalen genutzt wurde. Dazwischen fielen noch die Gründung und der Verkauf von Advertigo, einer Online-Marketing-Firma. Für rund 1,2 Millionen Dollar ging das Unternehmen an Tradedoubler, dessen CEO Martin Lorentzon später Daniels Co-Founder bei Spotify wurde. Nicht zu vergessen, da gab es noch Tradera, eine Auktionsplattform, die später von Ebay übernommen wurde.

Tech-Veteran mit 23 Jahren

Als Daniel sich mit 23 Jahren, das war 2006, an Spotify machte, war er bereits Multimillionär – und quasi ein Tech-Veteran mit knapp zehn Berufsjahren auf dem Buckel. Dem US-Musikmagazin Billboard erzählte er: „Ich war eigentlich noch ein Kind, ließ den Champagner fließen, fuhr schnelle Sportwagen und machte einen Haufen unanständige Dinge. Eines Morgens wachte ich auf, neben mir eine Frau – ich wusste nicht, wer sie war – und ich hatte nicht die geringste Erinnerung an die letzten drei Tage. Ich fühlte mich völlig leer.“

Daniel musste wieder runterkommen, fokussieren und zog in ein kleines Haus in der Nähe seiner Mutter, die ihn allein erzogen hatte, spielte Gitarre und plante seinen nächsten Schachzug. Seine Gedanken drehten sich um Napster, das er ja selbst nutzte, um Metallica-Tracks zu suchen und seinen ersten Led-Zeppelin-Song zu hören, „Kashmir“. Napster hatte ihn schon mit 14 Jahren fasziniert. Auf der einen Seite erkannte er, wie sich der Musikkonsum immer mehr in Richtung Piraterie verschob, und dass bereits eine halbe Milliarde Menschen weltweit illegal Musik hörten. Gleichzeitig sah er, dass die Musiker ums Überleben kämpften, und nicht mehr von ihrer Musik leben konnten. Apple verkaufte damals im iTunes-Store kopiergeschützte Musikfiles mit einer Qualität von 160 kBit/sek, während man zu PirateBay oder Kazaa gehen konnte, und hier die gleiche Datei fast ebenso schnell ohne Qualitätseinschränkung und ohne Kopierschutz herunterladen konnte. Also war klar, dass erstmalig ein Piratenprodukt dem legalen Produkt überlegen war. Kein Wunder, dass die Leute Piratenseiten nutzten.

Der Weg zu Spotify

Daniels Idee: Einen Musik-Service zu entwickeln, der mindestens so groß und bedienungsfreundlich wie Napster sein sollte, der aber legal betrieben werden sollte und der für die Übertragung der Rechte Geld an die Musik­industrie bezahlt. „Mein Ziel war es, mit Spotify einen Service zu bieten, der besser war als all die Piratenprodukte. Es sollte einfacher sein, Musik zu entdecken und zu teilen. Ich erkannte, dass wir mit einem derartigen Service die Chance hatten, rund 500 Millionen Menschen zu erreichen. Und zwar alle die, die Musik illegal konsumierten. Gleichzeitig war es das Ziel, wieder Wachstum in die Musikindustrie zu bringen und den Künstlern damit die Chance zu geben, weiter ihre Musik zu machen, die uns allen Freude macht. Ich wollte mit der Musikindustrie arbeiten, nicht gegen sie.“

Das aber erwies sich als extrem schwer. Daniels Freemium-Geschäftsmodell, das vorsah, sämtliche Musik dieser Welt legal und kostenlos zur Verfügung zu stellen, löste größte Bedenken bei den Managern der großen Plattenlabels wie Universal Music Group, Warner oder Sony aus. Vergeblich versprach Daniel Einnahmen über Werbefinanzierung zu generieren und kostenpflichtige Premium-Accounts zu verkaufen. Vergeblich versprach er vor allem, die angeschlagene Musikindustrie mit diesem Konzept wieder auf Wachstumskurs zu bringen. Das Trauma des Niedergangs und der Umsatzhalbierung der gesamten Sparte zwischen 1997 und 2005 in Folge der digitalen Veränderung war längst noch nicht verarbeitet, und Daniels Karriere bei uTorrent, dem Anbieter für illegale Streaming-Software, natürlich bekannt. Es musste so kommen: Daniel erhielt bei den großen Labels in New York zunächst eine Absage nach der anderen. „Ich war 25 und fühlte mich, als wäre mein Leben zu Ende“, erzählte er in einem Radio-Interview des schwedischen Rundfunks.

Dass er es doch schaffte, kann Daniel auch seiner Herkunft verdanken: Der Start in Schweden, einem vergleichsweise kleinen Musikmarkt, erwies sich als Vorteil für Spotify. Die schwedische Musikindustrie hatte nicht viel zu verlieren, war quasi am Boden durch die Piraterie, und so konnte Daniel seinen Proof of Concept in diesem kleinen Testmarkt erbringen, bevor er zunächst das übrige Europa und den US-Markt ins Visier nahm, Märkte in denen es für Spotify allerdings viel zu verlieren gab. Tatsächlich konnte der schwedische Musikmarkt, der infolge der Musikpiraterie praktisch tot war, ab ca. 2010 wieder zulegen, und sogar an die goldenen Zeiten vor 2001 anknüpfen. „Mehr und mehr andere Märkte wollten uns jetzt“ so Daniel.

Glücksfall Schweden – es gab noch weitere Gründe, die Daniel einen Standortvorteil einbrachten: Zum einen die starke Engineering-Tradition des Landes, zum anderen war der frühe Breitband-Ausbau der Netzinfrastruktur in Schweden ein wichtiger Faktor. Schon 2001 stand Daniel eine 100-Mbit-Download-Leitung zur Verfügung, also eine selbst nach heutigen Maßstäben hervorragende Infrastruktur. Dies inspirierte Daniel, er fragte sich: Wofür können wir dies nutzen? „Das Laden einer Webseite dauerte zwei Sekunden, also fingen wir an, größere Sachen zu laden, wie Videos und Musik, und das war neu.“

Eks Rezept: 95 Prozent Ausführung – 5 Prozent Idee

Was ist das Geheimnis, wenn man in komplexen „alten“ Branchen wie der Musikszene mit einem neuen Geschäftsmodell erfolgreich sein will? „Wenn ich von einer Sache überzeugt bin, gebe ich nie auf“, sagt Daniel. Ganz viel Geduld ist nötig, vor allem in Branchen, die von traditionellen Platzhirschen dominiert sind. Auch dass er all dies in so jungen Jahren gestartet hat, betrachtet Daniel heute als wesentlich für den Erfolg. „Ich war naiv, als ich Spotify startete. Zum Beispiel wusste ich am Anfang nicht, dass man zum Streamen Lizenzen von den Plattenfirmen brauchte, das habe ich erst später verstanden. Also sah ich nur die Lösungen, nicht die Schwierigkeiten auf dem Weg dahin, und dachte: Hey, das kann ja nicht so schwer sein. Leute mit entsprechender Erfahrung sagen über viele innovative Geschäftsideen, das funktioniert nicht, und zwar aus den Gründen XYZ. Tatsächlich aber stellt sich dann oft heraus, dass die meisten Sachen doch irgendwie möglich sind.“

Als Visionär oder Genie sieht sich Daniel dennoch nicht. „Immer wieder kommen Leute zu mir und fragen mich nach neuen Geschäftsideen, die sie umsetzen könnten, und ich sage: Ganz ehrlich, ich habe keine Ahnung, was funktionieren wird und was nicht, ich bin nicht der Prophet, der voraussagt, was der nächste große Erfolg sein wird.“ Zum Beispiel hatte Daniel um 2004 die Chance, sich bei Skype zu engagieren, doch er dachte, das wird nie was und lehnte ab. Überzeugt ist er allerdings, dass die Ausführung alles ist, die Ideen hingegen fast nichts. 95 Prozent Ausführung gegenüber fünf Prozent Idee, so beschreibt Daniel die Verhältnisse.

Rasantes Streaming-Wachstum

Was macht ein Software-Produkt gut, nach welchen Grundsätzen werden Anwendungen bei Spotify entwickelt? „Ich habe zwar als Techniker gestartet, aber bin wohl heute eher ein lausiger Programmierer. Aber ich denke lösungsorientiert“, sagt Daniel. „Das half mir.“ Daniel äußert sich, wie er Interfaces beurteilt: „Ich frage mich: Wozu ist es da? Was ist der Zweck des Interfaces? Und ich denke viel darüber nach, welches der kürzeste Weg von Punkt A nach Punkt B ist.“ Das zwingt zu Iterationen, zu Wiederholungsschleifen im Design und zu Tests. Bei Spotify sind es oft drei bis vier Versionen, die den Usern vorgelegt werden, bevor eine Entscheidung getroffen wird. Im Mittelpunkt steht die Frage: „Welches Problem will ich hier lösen, da muss man viel drüber nachdenken“, sagt Daniel.

Viele aktuelle Zahlen belegen, dass die meisten Überlegungen richtig waren. Der Wert von Spotify wird heute auf rund 8 Milliarden Dollar geschätzt. An den Standorten in neun Städten, u.a. London, New York und Stockholm, arbeiten knapp 1400 Leute und vor allem: Rund 75 Millionen Menschen in 58 Ländern nutzen den Streaming-Dienst, gut ein Viertel davon per kostenpflichtigem Abo zum Preis von 9,99 Dollar pro Monat. Von diesen Einnahmen sowie den Werbeerlösen aus den freien Accounts hat Spotify nach eigenen Angaben bislang mehr als drei Milliarden Dollar an die Musikindustrie ausbezahlt. Allein im ersten Jahresviertel 2015 betrugen demnach die Ausschüttungen für die Labels 300 Millionen Dollar.

Und so werden die Streaming-Umsätze für die Musikunternehmen immer wichtiger: Machten sie 2010 nur drei Prozent der globalen Gesamteinnahmen aus, stieg dieser Wert bis 2014 auf 15 Prozent. Gleichzeitig sank der Umsatz aus CD-Verkäufen von 54 Prozent auf 36 Prozent. Auch der Umsatz aus Downloads sinkt, wie eine Studie des Bundesverbands der Musikwirtschaft aus dem Jahr 2014 belegt. Hier heißt es: „Die Mutter des Digitalgeschäfts, der Downloadbereich, entwickelt sich tendenziell rückläufig.“ Streaming hingegen wächst rasant: In den letzten Wochen des Jahres 2014 wurden fast doppelt so viele Streams gezählt wie im Vergleichszeitraum des Vorjahres. Derzeit nutzen rund 11 Millionen Menschen in Deutschland Streamingdienste für ihren Musikkonsum, bis 2018 sollen es nach einer GfK-Studie 22 Millionen sein.

Schwarze Zahlen – Fehlanzeige!

Trotz glänzender Aussichten: Schwarze Zahlen hat Spotify noch nie geschrieben: Bei Einnahmen von rund 1,25 Milliarden Euro im Jahr 2014 verbuchte das Unternehmen 165 Millionen Euro Verlust. Und auch bei den Künstlern bleibt wenig Zählbares hängen: Pro Stream erhält ein Musiker im besten Fall nur 0,164 Cent ausbezahlt – dies rechnete der Hessische Rundfunk 2013 aus. Für ein gesamtes gestreamtes Album sind es zwei Cent, während die Erlöse für ein klassisch verkauftes Album durchaus drei Euro erreichen können. Das bedeutet: Das Album eines Künstlers muss etwa 150 Mal gestreamt werden, bis es Erlöse in der Höhe eines Verkaufs einspielt.

Manche Künstler spielen da nicht mehr mit. Prominentestes Beispiel ist die US-Sängerin Taylor Swift, Darling des amerikanischen Publikums, die ihr Portfolio Ende 2014 bei Spotify entfernen ließ: „Spotify feels to me like a grand experiment. I’m not willing to contribute my life’s work to an experiment that I don’t feel fairly compensates the writers, producers, artists and creators of this music.“ Das hat natürlich geschadet, mancher fragt sich: was bringt mir ein Streaming-Abo, wenn die aktuellen Hits nicht zu hören sind?

Ganz klar, Daniel Ek steht unter Druck. Der Typ, der immer in der Vorwärtsbewegung war, der die Musikbranche wie kein anderer zur Disruption zwang, der Offensivspieler im Strafraum dieser Industrie, er muss plötzlich Defensivaufgaben vor dem eigenen Tor übernehmen. Denn da wären noch mehr Fronten: Nicht nur die Künstler, auch die Musikindustrie macht Druck. Das Freemium-Modell ist vielen großen Playern ein Dorn im Auge. Und schließlich ist da seit Sommer 2015 ein noch mächtigerer Gegner, der mächtigste und reichste unserer Zeit: Apple mit seinem neuen Streaming-Dienst Apple Music.

Die mächtigen Spotify-Gegner

Keine Frage: Der Entrepreneur Daniel Ek muss sich neu beweisen. Nicht mehr Disruption, ganz andere Fähigkeiten sind gefragt. Wie macht er das, wird er das schaffen, und wenn ja, wie? Beginnen wir mit dem Problem Taylor Swift: Was schreibt Daniel Ek in seinem Blog? „Taylor Swift hat Recht. Musik ist Kunst, Kunst hat hohen Wert, und Künstler verdienen es, bezahlt zu werden. Wir starteten Spotify, weil wir Musik lieben und weil die Piraterie die Musik killte. Der Vorwurf, Spotify würde auf dem Rücken der Künstler Geld machen, regt mich auf.“ Und weiter, adressiert an alle Künstler: „Unser ganzes Business ist darauf ausgerichtet, den Wert Ihrer Musik zu maximieren.“ Dass Taylor Swifts Titel nach Löschung aus Spotify ganz oben in den Rankings von PirateBay und YouTube standen, war natürlich Daniels Killer-Argument zum Schluss dieser Apologie.

Nächstes Thema – die großen Player der Musikindustrie. Sony, Warner, UMG – sie alle halten mittlerweile ihre Anteile an Spotify, dank ihrer Verhandlungsposition als Rechteinhaber, kein Wunder. Doch das hindert sie nicht daran, Spotify offen in Frage zu stellen: Auf der Code/Media Konferenz im Frühjahr 2015 musste Spotify zwei vernichtende Urteile seiner wichtigsten Rechtelieferanten einstecken: Lucian Grainge, UMG-Chairman, sagte, auf lange Sicht sei das kostenlose, werbefinanzierte on-demand-Streaming nicht nachhaltig, und Sonys Music Entertainment CEO Doug Morris meinte gar: „In general, free is death.“

Freemium-Debatte und Börsengeflüster

Spotifys Umsätze aus Werbung sind nach wie vor gering, entsprechend auch die Tantiemen daraus für Labels und Künstler. Folglich drängen die großen Anbieter auf eine Beschneidung des Gratis-Services, etwa durch Drosselung von Qualität oder Nutzungszeit. Doch Spotify verteidigt das Freemium-Modell, in der Hoffnung Free-User noch zu Bezahl-Usern zu konvertieren. Daniels Entgegnung auf diesen Punkt: Die Freemium-Debatte gab es „von Anfang an. Glauben Sie, dass es künftig auch kein kostenloses Radio mehr gibt?“ Und dann kommt natürlich – gebetsmühlenartig – der Hinweis auf die Piraten, Daniels stärkste Waffe. Aber er hat noch ein anderes Ass im Ärmel: Den möglichen Börsengang von Spotify, über den immer wieder spekuliert wird. Vor allem seit Barry McCarthy im Sommer 2015 neuer Finanzvorstand von Spotify wurde, ein Spezialist für IPOs, der auch schon Netflix an die Börse gebracht hatte. Daniel weiß: Beim Börsengang wollen die großen Labels auch Kohle machen, ganz hart werden sie ihn vorher nicht fallen lassen.

Apple Music contra Spotify

Tja, und dann Apple. Apple Music, gelauncht Anfang Juli 2015, ist die Antwort auf sinkende Download-Zahlen in iTunes und auf den wachsenden Streaming-Markt. Es ist eine mächtige Replik. Denn auch Apples Streaming-Dienst bietet von Anfang an 30 Millionen Songs, ebenfalls zum Preis von 9,99 Dollar bzw. Euro pro Monat und für Familien sogar für nur 14,99 Dollar bzw. Euro. Die ersten drei Monate kann man kostenlos testen, ein Angebot, das nach einem Bericht der New York Post ca. 15 Millionen User weltweit angenommen haben und das für viele im Herbst 2015 ausläuft. Jetzt entscheidet es sich: Zwei bezahlte Streaming-Dienste parallel ergeben keinen Sinn, daher stellt sich die Frage: Gibt es eine Kündigungswelle für Spotify?

Letztlich stimmen die User ab, welche Plattform ihnen sympathischer ist. Apple kann eine Menge Argumente ins Feld führen: Spannend ist vor allem die kuratierte Musikauswahl, die sich genau an den Geschmack und die Hörgewohnheiten des Users anpasst. Außerdem: Die App ist auf Apple-Geräten vorhanden, man muss sie nicht mehr installieren, im Gegensatz zu Spotify. Doch Spotify besitzt einen ansehnlichen Vorsprung, und Jeff Levick, Chief Revenue Officer von Spotify, äußerte sich Anfang Oktober positiv, das gesteckte Ziel, nämlich 100 Millionen User, bis Ende 2015 zu erreichen.

Das ist auch die Haltung von Ek: Skandinavisch cool federt er den Angriff ab. Bereits legendär ist seine Reaktion auf Twitter zu Apple Music: „Oh, ok.“ Und auf der IAB MIXX Konferenz Anfang Oktober 2015 ergänzte er: „Für uns ist es wirklich großartig, dass Leute in diesen Bereich investieren, um die Musik nach vorn zu bringen, und dass wir nicht die einzigen sind, die sagen: Streaming ist die Zukunft.“ Und er fügte hinzu, dass es genug „Platz am Tisch gibt, weil das Streaming von Musik ganz am Anfang“ stehe. Außerdem, so Daniel in einem Videointerview mit Jason Calacanis: „Der einzige Weg in dieser sich schnell drehenden Welt zu gewinnen – und sie bewegt sich jeden Tag schneller, es gibt soviel Innovation weltweit – besteht darin, super-fokussiert auf ein bestimmtes Problem zu sein und das besser und schneller zu lösen als alle anderen.“ Allerdings: Dieses Statement steht in gewissem Widerspruch zu Daniels Aussage, am Tisch sei genug Platz für mehrere Anbieter ...

Spotify in allen Lebenslagen?

Zum Schluss der Ausblick, nur einige Details: Spotify setzt auf die Kombi Musik und Shows und bindet zunehmend Videos ein, dazu gehören auch Nachrichten, Unterhaltungsclips und Podcasts. Anwendungen wie Spotify Running wollen ein noch individuelleres Nutzererlebnis ermöglichen und machen Musikvorschläge, die sich genau dem Lauftempo des Users anpassen. Auch das Auto spielt bei Spotifys Plänen eine große Rolle. In Apple CarPlay und Android Auto ist Spotify bereits integriert. Nun kommt eine Kooperation mit Uber hinzu. Als Fahrgast hörte man bislang die Musik, die der Fahrer hörte. In Uber-Autos soll der Fahrgast mit Spotify-Account seinen eigenen Sound auflegen. Überhaupt, das ist Daniels Vision: Spotify soll für uns alle zum Bestandteil des täglichen Lebens werden. Wir werden mit Spannung verfolgen, ob Daniels Plan aufgeht und ob tatsächlich genug Platz am Tisch für alle ist.