Im Rahmen einer Start-up- und Marktanalyse hat die Digital-Health-Beratung Brainwave den deutschen FemTech-Markt genauer unter die Lupe genommen. Die Erkenntnis: Lange Zeit wurde das Thema digitalgestützte Lösungen für die Frauengesundheit, Body Positivity und Female Empowerment vernachlässigt, obwohl es immerhin die Hälfte der Bevölkerung betrifft. Mittlerweile scheint das Potenzial bei Gründer*innen und Investor*innen angekommen zu sein, denn in den Bereichen Technologie, neue Geschäftsmodelle und Start-up-Finanzierungen ist im letzten Jahr viel passiert.

Was ist FemTech?

Der Begriff umschreibt technologische Angebote und Services, die sich auf die Gesundheit der Frau konzentrieren. Die Lösungen reichen von Fruchtbarkeits- und Zyklus-Tracking, über Schwangerschaftsbegleitung und Tele-Hebammen bis hin zu Lösungen zum Thema Sexual Awareness und Menopause. Aber auch E-Commerce-Produkte, wie Periodenunterwäsche oder Supplements komplementieren den Trend. Der Begriff FemTech wurde insbesondere durch Ida Tin geprägt – die Gründerin der Zyklus- und Periodentracking App Clue.

Die wichtigsten FemTech-Trends

Viele FemTech-Angebote, besonders jene aus dem Bereich Schwangerschaft und Geburt, sind bereits in der medizinischen Versorgung angekommen. So wird beispielsweise die 2017 zur Schwangerschaftsbegleitung und Geburtsvorbereitung entwickelte App keleya heute von 19 Krankenkassen erstattet; das Start-up profitierte in der Pandemie von erhöhten Nutzungszahlen (monatlich 20.000 aktive Nutzerinnen im Jahr 2021).

In den letzten Monaten konnte ein rasantes Ansteigen an digitalen Geschäftsmodellen rund um das Thema Reproduktionsmedizin beobachtet werden. Start-ups wie Avery Fertility, Levy oder fertilly sind neu in den Markt eingestiegen und befassen sich mit Fruchtbarkeitsdiagnostik, künstlicher Befruchtung und Social Freezing (Einfrieren von Eizellen).

Das Jahr stand außerdem ganz im Zeichen der Onkologie: Start-ups wie Happie Haus, PINK! oder Brea treiben erfolgreich digitale Innovationen für Frauen mit Brustkrebs voran. Darüber hinaus entstehen auch neue Start-ups im Bereich Sexual Awareness, wie bspw. being female. Kurz gesagt: Der Start-up-Markt ist in Bewegung.

VC-Investments im FemTech-Bereich

Das globale Finanzierungsvolumen für FemTech-Start-ups lag im Jahr 2019 bei über 590 Mio. US-Dollar und war damit zehnmal so hoch wie noch vor zehn Jahren. Wenngleich dies 2019 gerade einmal zehn Prozent der weltweiten VC-Investments ausmachte, verstärkt sich der Trend doch zunehmend: In den Jahren 2020 und 2021 zeichnete sich ein konstant wachsendes Finanzierungsvolumen für FemTech-Start-ups ab. 2021 überstiegen die weltweiten VC-Investitionen in diesem Bereich zum ersten Mal die Marke von 1 Mrd. Dollar.

In Europa erhielten UK-Start-ups im vergangenen Jahr beachtliche Summen an Risikokapital: Das Londoner Start-up Elvie (auch auf dem deutschen Markt aktiv) erhielt 68 Mio. Euro in einer Series C-Finanzierungsrunde. Der Anbieter der Zyklustracking-App Flo Health erhielt 50 Mio. Dollar in einer Series B-Runde.

Die deutschen Start-ups fertilly und pregfit erhielten ein Seed-Funding. Auch wenn Investor*innen offensichtlich ein immer größeres Vertrauen in FemTech-Start-ups haben, steht das Finanzierungspotenzial noch klar am Anfang. Die Investitionen sind weiterhin nur ein winziger Betrag im Vergleich zum weltweiten VC-Funding oder den medizinischen Gesundheitsausgaben für Frauen (500 Mrd. Dollar). Hinzu kommt, dass FemTech-Start-ups meist von Frauen gegründet werden und diese es, im Vergleich zu ihren männlichen Kollegen, oft schwerer haben, Risikokapital einzusammeln. Der banal klingende Grund hierfür: Die Investor*innen-Community besteht zum Großteil aus Männern (94 Prozent bei den Top-100-Unternehmen), welche die Gesundheitsprobleme von Frauen in vielen Fällen nicht wirklich verstehen.

Die deutsche FemTech-Start-up-Landschaft

Brainwave hat den deutschen FemTech-Start-up-Markt analysiert und in einer übersichtlichen Marktdarstellung zusammengefasst (s. Abbildung). Dabei wurden verschiedene Kategorien entwickelt, welche die unterschiedlichen Bereiche des Markttrends abdecken. Die Kategorien zeigen deutlich, dass der größte Teil des Marktes von Start-ups bzw. Lösungen aus der Rubrik „Zyklus- und Fruchtbarkeitstracking“ ausgemacht wird. In diesem Bereich sind vor allem digitale Angebote in Form von Tracking-Apps, Vergleichsportalen für Verhütungsmittel sowie Wearables und weitere Tools vertreten. Neben den etablierten Playern im Bereich „Schwangerschaft und Geburtsvorbereitung“ werden in der Kategorie „Telemedizin & Testkits“ jene Start-ups zusammengefasst, die sich mittels Selbsttest-Kits chronischen Frauenkrankheiten widmen und häufig online einen integrativen Ansatz anbieten. Im Vergleich zum Jahr 2020 kam die neue Kategorie „Reproduktionsmedizin“ hinzu, welche die Themen „Fruchtbarkeitsdia­gnostik und Social Freezing“ abdeckt. Zusätzlich dazu heben sich Start-ups aus den indikationsgetriebenen Trends „Brustkrebs“, „Endometriose“ und „Menopause“ immer stärker hervor. Die Start-ups innerhalb dieser Kategorie versuchen, Frauen entlang des Patientinnenpfades mit Tracking, Digitalen Therapien, Supplements oder Communities zu unterstützen. Last, but not least finden sich in der Übersicht auch die Rubriken „Perioden-Konsumgüter“ und „Sexual Awareness“.

FemTech – quo vadis?

Der deutsche FemTech-Markt ist ein wachsender Markt mit viel Innovationspotenzial. Er bietet die Möglichkeit, nicht nur vielen Frauen auf der Welt zu helfen, sondern auch spannende unternehmerische Chancen auszuschöpfen. Der FemTech-Markt hat in den vergangenen Jahren starke Wachstumsraten erfahren und bleibt weiterhin eines der vielversprechendsten Segmente im Digital-Health-Markt mit einem riesigen Potenzial, verschiedenste sog. Pain Points im Bereich der Frauengesundheit zu lösen. Innovative Geschäftsmodelle in bereits etablierten Segmenten wie Schwangerschaft, Geburt und Zyklus werden mit Wachstumskapital und einer steigenden Akzeptanz weiter gestärkt und in den Massenmarkt getragen. Zukünftig kann erwartet werden, dass auf dem deutschen Markt weitere FemTech-Start-ups nach internationalen Vorbildern entstehen. Dies könnte insbesondere für Indikationen aus den Segmenten Menopause und Endometriose geschehen. Ebenfalls zu erwarten ist der Aufbau von Gesundheitsplattformen, die das Ziel verfolgen, Frauen umfassend mit verschiedensten Rundum-Services zu begleiten.

Im Folgenden stellen wir stellvertretend für die vielen, inhaltlich unterschiedlich aufgestellten FemTech-Start-ups vier Unternehmen im Kurzprofil vor:

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.

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.

Das eSIM-Phänomen: Geschichte und Herausforderungen

Im Jahr 2025 verblüffen eingebettete SIMs durch ihre Funktionalität. Nutzer können zwischen einer Ein-Länder-Verbindung, einem Pay-As-You-Go-eSIM-Datenplan mit mobilen Daten aus 140 Ländern, unbegrenzten Verbindungsoptionen, kostenlosem VPN und vielen weiteren Zusatzfunktionen wählen. Ständige Herausforderungen stehen hinter dem aktuellen Trend.

2010er: Das Konzept taucht auf

In den 2010er Jahren war das Konzept der eSIM mit dem Bereich des Internets der Dinge verbunden. Die Idee war einfach: „Was wäre, wenn wir SIM-Chips direkt in Geräte einbauen könnten, anstatt SIM-Karten zu kaufen?“

In der Tat ist eine eingebettete SIM-Karte ein winziger Chip, der in das Gerät eingesetzt wird und wie herkömmliche SIM-Karten eine Verbindung zu den Mobilfunkmasten herstellen kann. Die Idee wurde vom Global System for Mobile Communications genehmigt.

2011-2015: Die ersten Implementierungen

Bekannt ist, dass eSIM als Technologie für Industriegeräte begann. Auto-Telematik und Industriegeräte nutzten bereits eSIM-Chips für eine einfachere Internetverbindung und Datenüberwachung. Die Öffentlichkeit war jedoch nicht so sehr an dem Konzept interessiert.

2017: Das erste eSIM-Smartphone

2017 brachte Google das Google Pixel 2 heraus — das erste Smartphone mit eSIM-Kompatibilität. Google als innovativer Hersteller bemühte sich darum, der erste Hersteller mit einer revolutionären Verbindungsmethode zu sein.

2018 und folgende Jahre: Breitere Implementierung

Im Jahr 2018 veröffentlichte Apple die iPhones XR und XS — die ersten iOS-Geräte mit eSIM-Unterstützung. Seitdem haben sich eingebettete SIMs zu einem weltweiten Trend entwickelt und die Öffentlichkeit angezogen. Seitdem und seit 2025 wird die Technologie erweitert und bietet immer mehr Funktionen.

Was können wir von der eSIM-Branche in den nächsten Jahren erwarten?

Es wird erwartet, dass der weltweite eSIM-Markt im Jahr 2032 ein Volumen von 6,2 Milliarden USD erreichen wird. Nordamerika ist zwar die größte Industrieregion, aber auch in der Europäischen Union werden eingebettete SIMs immer beliebter. Sehen wir uns die weiteren Prognosen und zu erwartenden Merkmale an.

Der wachsende Markt für internationale eSIMs

Virtuelle SIM-Karten für ein einzelnes Land sind zweifelsohne bequemer als herkömmliche SIM-Karten. Dennoch schöpfen sie nicht das gesamte Potenzial der Technologie aus.

Der globale Anbieter Yesim hat bereits 10 regionale und 5 globale eSIM-Pläne eingeführt. Diese eingebetteten SIM-Karten können automatisch zwischen Mobilfunkanbietern in mehreren Regionen (bis zu 148 Ländern) wechseln. Der Nutzer kauft und aktiviert den Tarif einmal, und der Anbieter stellt die Internetverbindung in allen ausgewählten Ländern her. Dieser Ansatz ist kostengünstig und viel bequemer, da die Nutzer nicht zwischen den eSIM-Tarifen wechseln müssen.

Die Beliebtheit des „Pay-as-You-Go“-Formats

Ein weiterer Ansatz, der sich bei allen Anbietern durchsetzt, ist das Preismodell „Pay-as-You-Go“. Anstelle von Prepaid-Tarifen mit einem bestimmten Datenvolumen funktioniert dieses Format ständig und verbindet die Nutzer in mehreren Regionen mit dem Internet. Im Grunde lädt der Kunde sein Guthaben auf, und der Anbieter schaltet das Internet im Ausland entsprechend dem lokalen Preis frei. Auf diese Weise zahlen die Kunden nur für das, was sie nutzen.

Die Technologie ist noch nicht so weit verbreitet, da ihre Umsetzung kompliziert ist. Dennoch setzen mehrere Anbieter sie bereits 2025 ein.

Vorherrschaft der eSIM gegenüber herkömmlichen Verbindungsformen

Eingebettete SIMs ersetzen schon jetzt herkömmliche SIM-Karten und der Trend wird immer größer. Studien aus Nordamerika zeigen, dass sich die Zahl der Geräte mit eSIM-Anschluss von 2023 bis 2024 fast verdoppelt hat (310 Millionen auf 598 Millionen). SIM-Karten werden zweifelsohne auch 2025 die wichtigste Verbindungsmethode bleiben. Gewohnheit und Beliebtheit sind die Hauptgründe dafür, wobei es Menschen gibt, die sich generell nicht sehr für Technik interessieren, und deshalb finden sie das Thema eSIM oft kompliziert.

Der Anstieg der eSIM-Nutzer zeigt jedoch, dass sich die Situation ändert. In den 2030er Jahren könnten virtuelle SIM-Karten die Hauptmethode der Datennutzung in Mobiltelefonen werden.

Eingebettete SIMs im IoT

Im Jahr 2025 sind eingebettete SIM-Karten nicht nur auf Smartphones und Tablets beschränkt. Smartwatches, die nach 2020 hergestellt werden, unterstützen diese Technologie bereits. Außerdem unterstützen mehrere Autos, darunter die Audi A- (3, 4, 5) und Q- (2 und 7) Serien, virtuelle SIMs.

Dies deutet auf eine breitere Nutzung der Technologie hin. Höchstwahrscheinlich wird die eSIM ein primäres Mittel zur Verwaltung von intelligenten Haushalten und Geräten, städtischen Technologien und Industrieanlagen sein.

Zunehmender Wettbewerb

Da die Zahl der Anbieter steigt, brauchen die Unternehmen dauerhafte Weiterentwicklungen und Innovationen. Das Angebot von Prepaid-eSIMs reicht nicht aus, um im Wettbewerb zu bleiben. Viele Anbieter wie Yesim bieten mehrere Funktionen an:

• unbegrenztes Internet
• kostenloser VPN-Zugang für Kunden
• Treueprogramme
• regionale und globale SIM-Karten
• Datensparende Browser und Anwendungen
• virtuelle Nummern auf Anfrage
• automatische eSIM-Aktivierung in Anwendungen

Dies ist nur ein Teil der zusätzlichen Funktionen, die von modernen Anbietern angeboten werden. Der Wettbewerb ist ein positives Merkmal, da die Branche dank der eSIM-Unternehmen expandiert.

Fazit

Der beste Weg, alle Möglichkeiten zu erkunden, ist, die Technologie selbst auszuprobieren. Mit einem Schnuppertarif für 0,50 € können Sie bereits jetzt 500 MB für internationale Verbindungen nutzen. Entscheiden Sie sich für eSIM bei Ihrer nächste Reise ins Ausland und halten Sie sich über die neuesten Trends in der virtuellen SIM-Branche auf dem Laufenden.

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?

Im Interview zum Thema Nachhaltiges Wirtschaften: Terra Institute-Co-Gründer Günther Reifer.

Heutzutage macht das Thema Nachhaltigkeit einen großen Teil vom Image eines Unternehmens aus. Wer nicht nachhaltig ist, geht nicht mit dem Puls der Zeit. Doch was ist überhaupt mit Nachhaltigkeit gemeint und wie kann sie in einem Unternehmen umgesetzt werden?

Nachhaltigkeit hat verschiedene Definitionen. Die gängigste besagt: „Nachhaltigkeit gewährleistet, dass zukünftige Generationen nicht schlechter gestellt sind, ihre Bedürfnisse auf der Erde zu befriedigen als die gegenwärtig lebende Generation.“ Für ein produzierendes Unternehmen bedeutet das konkret: Die Verwendung von nachwachsenden Rohstoffen, ressourcenschonende Produktion, Vermeidung von Müll, ein möglichst geringer CO2-Ausstoß und im besten Fall ein recyclebares Endprodukt. Wenn ein Produkt all diese Kriterien erfüllt, kann es sich ökologisch nachhaltig nennen.

Ein Beispiel: Ein T-Shirt aus 100 Prozent Bio-Baumwolle, dessen Aufdruck jedoch giftige Chemikalien enthält, ist keineswegs nachhaltig. Es ist wichtig, dass wir den gesamten Produktionsprozess betrachten – vom Design zum finalen Produkt bis zur Rückführung in den Wertstoffkreislauf.

Wenn ein Unternehmen ein ökologisch nachhaltiges Produkt herstellt, ist dann das gesamte Unternehmen nachhaltig?

Noch lange nicht. Nachhaltigkeit steht nämlich auf drei Standbeinen: Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Neben den ökologischen Aspekten bestimmen also noch soziale und ökonomische Faktoren, inwieweit ein Unternehmen nachhaltig ist. Die soziale Komponente widmet sich dabei in erster Linie dem Wohlergehen von Mensch und Gesellschaft. Für Mitarbeiter des Unternehmens bedeutet das zum Beispiel ein fairer Lohn, geregelte Arbeitszeiten und Pausen sowie die Möglichkeit auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Insbesondere der Aspekt Schulungen spielt wiederum eine wichtige Rolle für die ökologische Nachhaltigkeit des Unternehmens.

Um ökologische Nachhaltigkeit ganzheitlich im Unternehmen zu etablieren, muss zunächst ein gemeinsames Bewusstsein dafür geschaffen werden. Bei Führungskräften genauso wie bei allen Mitarbeitern. Durch regelmäßige Coachings der Mitarbeiter – sei es persönlich oder digital – werden Nachhaltigkeit und Klimaschutz zur Angelegenheit des gesamten Unternehmens. Alle sind auf dem neuesten Stand und ziehen am selben Strang.

Was sind die ökonomischen Faktoren, die ein Unternehmen nachhaltig machen? Und stehen diese nicht im Konflikt mit den ökologischen Aspekten der Nachhaltigkeit?

Die meisten denken wahrscheinlich, dass sich Umwelt und Wirtschaft von vorneherein ausschließen. Das stimmt so jedoch nicht. Fakt ist: Nur ein Unternehmen, was auch ökonomisch nachhaltig ist, wird langfristig bestehen bleiben und so seinen Beitrag für eine bessere Zukunft leisten können. Die Umstellung auf eine ökologisch nachhaltige Produktion ist dabei kein Verlustgeschäft. Wenn Sie zum Beispiel alles regional produzieren statt einzelne Produktionsprozesse ins Ausland zu verlagern, dann sind auch Ihre Lieferketten kürzer. Das spart erhebliche Transportkosten und CO2. Zudem sind regionale Lieferketten transparenter und daher leichter zu managen.

Auch im Fall einer globalen Krise wie der Corona-Pandemie ist das Risiko einer Produktionsunterbrechung deutlich reduziert. In innovative und verbesserte Fertigungstechnologien zu investieren, zahlt sich auch aus. Material-, Wasser- und Energieverbrauch werden so reduziert und anfallende Abfallprodukte können recycelt werden. Nachhaltigkeit ist also nicht teurer, sondern langfristig gesehen sogar lukrativ.

Was sind die ersten Schritte für ein Unternehmen, um nachhaltig zu werden?

Die Bereitschaft für Veränderung ist immer der erste Schritt. Das gesamte Unternehmen – Führungskräfte wie Mitarbeiter – muss eine neue Sinnorientierung erfahren. Dafür werden zunächst die aktuellen sozioökonomischen Megatrends intensiv analysiert. Mit den gewonnenen Erkenntnissen wird anschließend der gesamte Betrieb durchleuchtet und aufgeräumt. Gemeinsam wird ermittelt, welche Kompetenzen Führungskräfte und Mitarbeiter mitbringen, was noch verbesserungswürdig ist und wie sich zukunftsrelevante Themen aus Nachhaltigkeit, Gesellschaft und Wirtschaft in das Unternehmen integrieren lassen. Dabei ist es wichtig, bestehende Strukturen zu überdenken, von alten Gewohnheiten loszulassen und sich neue Ziele zu setzen.

Natürlich ist so eine Neuorientierung, bei der alle drei Dimensionen der Nachhaltigkeit berücksichtigt werden, ein sehr komplexer Prozess, der für viele Unternehmen eine Herausforderung darstellt. Wir vom Terra Institute möchten Unternehmen in ihrem Umdenken bestärken und ihren Transformationsprozess tatkräftig unterstützen!

Der Marktwert installierter Industrie-Roboter hat mit 16,5 Mrd. US-Dollar weltweit einen historischen Höchststand erreicht. Die künftige Nachfrage wird durch technologische Innovationen, neue Marktentwicklungen und die Erschließung neuer Geschäftsfelder angetrieben. Die International Federation of Robotics (IFR) – 1987 als nicht gewinnorientierte Organisation gegründet –, berichtet über die wichtigsten Trends, die die Robotik und Automation im Jahr 2025 prägen werden.

1. Künstliche Intelligenz – Physisch, analytisch, generativ

Der Trend zum verstärkten Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) setzt sich fort: In der Robotik helfen verschiedene KI-Technologien dabei, ein breites Spektrum von Aufgaben effizienter auszuführen: Mit analytischer KI lassen sich große Datenmengen verarbeiten und analysieren, die von der Roboter-Sensorik erfasst werden. Dies hilft dabei, auf unvorhersehbare Situationen oder wechselnde Bedingungen in öffentlichen Räumen oder bei der Produktion von „High-Mix-Low-Volume-Aufgaben“ zu reagieren. Mit Bildverarbeitungssystemen ausgerüstete Roboter analysieren ihre Arbeitsschritte, um Muster zu erkennen und Arbeitsabläufe zu optimieren. Ziel ist beispielsweise, Tempo und Präzision zu steigern.

Roboter- und Chip-Hersteller*innen investieren aktuell in die Entwicklung spezieller Hard- und Software, die Umgebungen aus der realen Welt simulieren. Diese sogenannte physische KI ermöglicht es Robotern, sich selbst in solchen virtuellen Umgebungen zu trainieren. Dabei gemachte Erfahrungen treten an die Stelle traditioneller Programmierung. Solche generativen KI-Projekte zielen darauf ab, einen „ChatGPT-Moment“ für physische KI zu schaffen.

KI-gesteuerte Simulationstechnologie für Roboter dürfte sich sowohl in typischen industriellen Umgebungen als auch in Anwendungen der Servicerobotik durchsetzen.

2. Humanoide

Roboter in menschlicher Gestalt erregen große mediale Aufmerksamkeit. Die Vision: Roboter werden zu Allzweckwerkzeugen, die selbständig eine Spülmaschine beladen und gleichermaßen anderswo am Fließband arbeiten können. Robotik-Start-ups arbeiten an diesen humanoiden Alleskönnern.

Industrielle Hersteller*innen konzentrieren sich dagegen auf Humanoide, die zunächst individuelle Einzelaufgaben bewerkstelligen. Die meisten dieser Pilotprojekte laufen in der Automobilindustrie. Diese Branche spielt seit jeher eine Pionierrolle bei der Entwicklung von Roboteranwendungen. Das gilt sowohl für die Industrie-Robotik als auch für die Logistik und Lagerhaltung. Aus heutiger Sicht bleibt jedoch abzuwarten, ob humanoide Roboter einen wirtschaftlich tragfähigen und skalierbaren Business-Case für die breite industrielle Anwendung darstellen werden, insbesondere im Vergleich zu bereits bestehenden Lösungen.

Nichtsdestotrotz gibt es zahlreiche Anwendungen, die von der humanoiden Form profitieren könnten und Marktpotenzial für die Robotik bieten, beispielsweise in der Logistik und Lagerhaltung.

3. Nachhaltigkeit und Energieeffizienz

Die Erfüllung der nachhaltigen Entwicklungsziele der Vereinten Nationen (UN) und damit korrespondierender Regularien weltweit wird zu einer wichtigen Voraussetzung sich als Lieferant*in zu qualifizieren. Roboter spielen für Hersteller*innen eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, diese Ziele zu erreichen.

Grundsätzlich verringert Robotik mit ihrer Präzisionsarbeit die Verschwendung von Material und verbessert das Output zu Input-Verhältnis in Fertigungsprozessen. Diese automatisierten Systeme gewährleisten zudem eine gleichbleibende Qualität, die für Produkte mit langer Lebensdauer und minimalem Wartungsaufwand unerlässlich ist. Bei der Herstellung umweltfreundlicher Energietechnologien wie Solarzellen, Batterien für Elektroautos oder Recyclinganlagen sind Roboter für eine kosteneffiziente Produktion von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Hersteller*innen, ihre Produktion schnell zu skalieren, um eine wachsende Nachfrage der Kund*innen zu befriedigen, ohne Kompromisse bei der Qualität oder Nachhaltigkeit einzugehen.

Darüber hinaus wird die Robotertechnologie dahingehend verbessert, Maschinen energieeffizienter zu machen: Die Leichtbauweise beweglicher Roboterkomponenten senkt beispielsweise deren Energieverbrauch, ebenso neue Standby-Modi, die die Hardware in eine energiesparende Parkposition bringen. In der Greifer-Technologie gibt es Fortschritte bei der Anwendung bionischer Lösungen, um z.B. eine starke Greifkraft bei sehr geringem Energieverbrauch zu erreichen.

4. Neue Geschäftsfelder und Kund*innenbranchen für die Robotik

In der Fertigungsindustrie gibt es insgesamt noch viel Potenzial für die Automation mit Robotern. Die meisten Betriebe im produzierenden Gewerbe zählen zu den kleineren und mittelgroßen Unternehmen (KMU). Aktuell stellen hohe Anfangsinvestitionen und Gesamtbetriebskosten für KMU jedoch eine Hürde für den Einsatz von Industrie-Robotern dar. Geschäftsmodelle wie Robot-as-a-Service (RaaS) sollen es Unternehmen erleichtern, von der Roboterautomatisierung zu profitieren, ohne eine festgelegte Kapitalsumme investieren zu müssen. RaaS-Anbietende, die sich auf bestimmte Branchen oder Anwendungen spezialisiert haben, können schnell anspruchsvolle Lösungen liefern. Darüber hinaus bietet die Low-Cost-Robotik Lösungen für potenzielle Kund*innen, für die ein Hochleistungsroboter überdimensioniert wäre. Viele Anwendungen haben geringe Anforderungen an Präzision, Traglast und Lebensdauer. Die Low-Cost-Robotik adressiert dieses neue „good enough“-Segment.

Abseits des produzierenden Gewerbes gehören Bauwirtschaft, Laborautomation und Lagerhaltung zu interessanten neuen Kund*innensegmenten. Branchenübergreifend wird die Nachfrage darüber hinaus von einem Ausbau inländischer Produktionskapazitäten in strategisch wichtigen Branchen angetrieben, deren Bedeutung aufgrund der jüngsten Krisen ins politische Bewusstsein gerückt ist. Die Automatisierung ermöglicht Hersteller*innen eine Rückverlagerung von Produktionskapazitäten näher zum/zur Kund*in ohne Einbußen bei der Kosteneffizienz.

5. Roboter gegen den Arbeitskräftemangel

Nach Angaben der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) leidet das verarbeitende Gewerbe weltweit weiterhin unter Arbeitskräftemangel. Einer der Hauptgründe dafür ist der demografische Wandel, der die Arbeitsmärkte in führenden Volkswirtschaften wie den Vereinigten Staaten, Japan, China, der Republik Korea und Deutschland belastet. Die konkreten Effekte sind zwar von Land zu Land unterschiedlich, aber in der Summe überall in der Lieferkette ein Grund zur Besorgnis.

Der Einsatz von Robotern verringert die Auswirkungen des Arbeitskräftemangels in der Fertigung deutlich. Mit der Automation von gefährlichen, schmutzigen oder repetitiven Tätigkeiten, können sich menschliche Arbeitskräfte auf interessantere und höherwertige Aufgaben konzentrieren. Roboter übernehmen Arbeiten wie ermüdende visuelle Qualitätskontrollen, gesundheitsschädliche Lackierarbeiten oder schweres Heben von Lasten. Technologische Innovationen wie einfache Bedienbarkeit, kollaborierende Roboter oder sogenannte mobile Manipulatoren helfen Lücken im Arbeitsprozess zu füllen, wann und wo immer sie benötigt werden.

In den letzten Jahren hat sich – nicht zuletzt durch die COVID-19-Pandemie beschleunigt – eine Vielzahl von HealthTech-Unternehmen etabliert, die innovative Lösungen für die Gesundheitsversorgung entwickelt haben. Unternehmen wie Withings, das Sensoren für die Überwachung von Risikopatient*innen im Krankenhaus entwickelt hat, oder Hersteller von Apps zum Selbstcheck der Gesundheit in den eigenen vier Wänden haben in dieser Zeit positive Entwicklungen erfahren. Der Erfolg solcher Technologien hat deren Potenzial der breiten Masse vorgeführt und den Bedarf nach digitalen Gesundheitslösungen weltweit verstärkt. Kurzum: Der HealthTech-Sektor erlebte goldene Zeiten.

Doch diese Zeiten scheinen heute so fern wie das Schlangestehen im Impfzentrum. Bleiben die Fragen: Wie endet das aktuelle Jahr nach den allgemein schwierigen Marktbedingungen im Vorjahr? Und wie sieht die Zukunft dieser Branche aus? So viel ist sicher: Es zeichnet sich eine Phase der Neuausrichtung ab, die sowohl Herausforderungen als auch Chancen birgt.

Der Markt konsolidiert sich

Nach einem massiven Anstieg des Investitionsvolumens während der Pandemie hat sich der HealthTech-Markt mittlerweile stabilisiert. Investor*innen legen nun, ähnlich wie in anderen Technologiesektoren, wieder größeren Wert auf Profitabilität und weniger auf reines Wachstum um jeden Preis. Dies führt zu einer Konsolidierung des Markts. Unternehmen, die eine stabile Infrastruktur aufgebaut haben oder durch starke und innovative Technologien überzeugen, sind potenziell attraktive M&A-Ziele für Strateg*innen und Finanzinvestor*innen. Große, finanzstarke Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Pharma und Gesundheit suchen aktiv nach innovativen Ergänzungen und Erweiterungen ihrer digitalen Angebote, sowohl innerhalb Europas als auch auf globaler Ebene.

Laut dem aktuellen Pava Digital Health Report haben sich die globale Investitionsdynamik und M&A-Aktivitäten in der digitalen Gesundheitsbranche – nach einer Abkühlung im Jahr 2023 – in diesem Jahr wieder deutlich beschleunigt. Bis Dezember werden sie das Niveau vor der Pandemie sowie jenes von 2023 übertreffen. Nach einer längeren Durststrecke bei Börsengängen nehmen die Aktivitäten auch auf dem öffentlichen Markt wieder zu, was Unternehmen wie Tempus AI und Waystar zeigen. Obwohl viele börsennotierte HealthTechs derzeit noch unter ihren Höchstbewertungen von 2022 gehandelt werden, wird die grundsätzlich deutlich positivere Stimmung im Markt in Bezug auf den Sektor immer offenkundiger.

Regulatorische Entwicklungen und Chancen für „Made in Germany“

Gründen im HealthTech-Sektor erfordert Mut, da der deutsche Gesundheitsmarkt zu den am strengsten regulierten weltweit gehört. Dies gilt besonders für die Nutzung sensibler Daten. Das 2024 eingeführte Gesundheitsdatennutzungsgesetz (GDGN), das den Zugang zu Gesundheitsdaten für die gemeinnützige Forschung erleichtern soll, ist zwar ein positiver Schritt in die richtige Richtung, doch bleibt der Markt herausfordernd. Die komplexe Regulatorik kann dabei jedoch auch als Qualitätsmerkmal und Wettbewerbsvorteil fungieren. Junge Unternehmen, die in der Lage sind, sich in diesem anspruchsvollen Umfeld zu behaupten und trotz regulatorischer Hürden erfolgreiche Geschäftsmodelle ent­wickeln, gelten als besonders vertrauenswürdig, robust und werden für internationale Investor*innen zunehmend attraktiv.

Internationale Unternehmen, insbesondere aus weniger regulierten Märkten, betrachten die Fähigkeit, sich im streng regulierten europäischen Markt durchzusetzen, als wertvolle Ressource. Die Einhaltung von Vorschriften im deutschen Markt ist ein Qualitätsmerkmal, das potenziellen Investor*innen Sicherheit bietet und gleichzeitig Markteintrittsbarrieren für neue Wettbewerber*innen schafft. Deutsche Health- Tech-Unternehmen sollten diesen regulatorischen Unterschied aktiv in ihre Expansions- und Fundraising-Strategie einfließen lassen und das enorme weiterführende und globale Potenzial außerhalb europäischer Datenschutz- und Gesundheitsrichtlinien positionieren.

HealthTech-(Start-up-)Trends für 2025

Neben der allgemein deutlich positiveren Entwicklung in 2024 gibt es eine Reihe von Trends, die wir aktuell bis weit in das nächste Kalenderjahr erwarten sowie die M&A- und Investmentaktivität beeinflussen werden. Folgende Trends und sektorspezifische Entwicklungen im HealthTech-Markt sollten sich Gründer*innen zunutze machen:

1. Biohacking und Datennutzung im Massenmarkt

Die Nutzung von Healthcare-Apps, Software und Wearables boomt und ist längst nicht mehr nur Leistungssportler*innen und Biohacker*innen vorbehalten. Immer mehr Patient*innen wollen aktiv auf ihre Gesundheitsdaten zugreifen, diese verstehen und proaktiv an diesen arbeiten, um ihren Lifestyle zu optimieren und teilweise sogar aktiv Therapien zu unterstützen. Dieser Trend wird durch die wachsende Bereitschaft der Nutzer*innen und Patient*innen unterstützt, für diese proaktiven Einblicke in die eigene Gesundheit zu bezahlen.

Während es in anderen Märkten wie zum Beispiel den USA längst Normalität ist, für die eigene Gesundheit Geld auszugeben, zieht der lokale Markt aufseiten des Nutzer*innenverhaltens langsam nach. Besonders Unternehmen, die direkt an die Endverbraucher*innen vertreiben, können von dieser stetig steigenden Zahlungsbereitschaft in Europa profitieren. Dies gilt sowohl für Lifestyle-Anwendungen als auch für medizinische Lösungen und digitale Therapien. Der Markt entwickelt sich weg von reinen Überwachungsfunktionen hin zu personalisierten Empfehlungen, Echtzeit-Coaching und integrativen Plattformen, die verschiedene Gesundheitsdaten zusammenführen, um ganzheitliche Gesundheitsbilder zu erstellen und die Nutzer*innen ermächtigen, eigenständig oder mit deutlich reduzierter ärztlicher Intervention zu agieren und positive Effekte zu erzielen.

2. Künstliche Intelligenz und Diagnostik

KI revolutioniert nicht nur die medizinische Dia­gnostik, sondern wird auch zunehmend als Schlüsseltechnologie zur Verbesserung von Effizienz und Präzision in der Gesundheitsversorgung gesehen. KI-basierte Lösungen können beispielsweise bei der Analyse von Bilddaten und der Vorhersage von Krankheitsverläufen eingesetzt werden, was eine personalisierte Behandlung erleichtert. Mit der Integration von KI in die klinische Praxis werden Abläufe optimiert, Kosten gesenkt und Behandlungsentscheidungen verbessert. Unternehmen, die auf KI setzen, sind daher attraktive Übernahmeziele für strategische Investor*innen. Die Fokussierung auf KI ist ein wesentlicher Teil der M&A-Strategie, da große Gesundheitsunternehmen und Dateninhaber*innen die Chancen der Technologie nutzen wollen, um Innovationen schneller zu realisieren. KI-basierte Lösungen in der Arzneimittelentwicklung und Diagnostik bieten ebenfalls enorme Chancen, um die Gesundheitsversorgung weiter zu verbessern und personalisierte Ansätze zu fördern.

3. Telemedizin 2.0

Virtuelle und erweiterte Realität (VR und AR) verändern die Telemedizin grundlegend. Mit AR-Brillen können Chirurg*innen aus der Ferne assistieren, und neue Plattformen ermöglichen es Patient*innen, sich von zu Hause aus mit ihren Ärzt*innen zu verbinden und Nachsorgepläne zu besprechen. Dies verbessert den Zugang zu medizinischen Leistungen, besonders in ländlichen Regionen, wo der Fachkräftemangel ein Problem bleibt. Zudem ermöglicht die Telemedizin eine intensivere Betreuung chronisch Kranker, indem regelmäßige Konsultationen und Überwachung des Gesundheitszustandes vereinfacht werden.

Die Weiterentwicklung hin zu sogenannten digitalen Krankenhäusern, die digitale Diagnostik- und Behandlungsangebote unter einem Dach vereinen, könnte die Effizienz des Gesundheitssystems erheblich steigern. Allgemein wird und muss die Entwicklung der Versorgung physisch und digital näher an die Patient*innen rücken sowie medizinisches Personal in die Lage versetzt werden, fokussierter und effizienter die Tätigkeiten auszuüben, die ausschließlich von ihm ausgeübt werden können, um der globalen Ressourcenknappheit im Gesundheitswesen entgegenzuwirken.

4. Mental Health Solutions

Die Nachfrage nach digitalen Lösungen für die mentale Gesundheit wächst stetig. Die Pandemie hat den Bedarf an psychologischer Unterstützung stark erhöht, und digitale Plattformen bieten nicht nur leichten Zugang, sondern auch Anonymität und personalisierte Unterstützung. Dieser Bereich zählt zu den am besten finanzierten innerhalb des digitalen Gesundheitssektors und bleibt ein zentraler Fokus für Investor*innen. Die Kombination aus niedrigeren Zugangshürden und einer zunehmenden Akzeptanz für digitale Gesundheitsangebote bietet spannende Perspektiven, um das traditionelle Angebot psychologischer Dienste zu ergänzen und zu erweitern. Hinzu kommt die zunehmende Integration von KI in digitale Lösungen für mentale Gesundheit, die personalisierte Therapieansätze und eine kontinuierliche Betreuung vereinfachen.

5. Integrative Gesundheitslösungen

Im Zuge der Konsolidierung im HealthTech-Sektor rücken Strategien der Expansion und Integration zunehmend in den Mittelpunkt. Größere Unternehmen nutzen Akquisitionen nicht nur, um ihre Marktpräsenz zu erweitern, sondern auch, um umfassende Gesundheitslösungen anzubieten, die verschiedene Teilsektoren miteinander verbinden. Die Fähigkeit, Diagnostik, Therapie und Nachsorge in integrierte digitale Angebote zu überführen, wird als Schlüssel zur Zukunft des HealthTech-Markts betrachtet. Dabei geht es nicht nur um Effizienzgewinne, sondern auch darum, Patient*innenerfahrungen zu verbessern und individuelle Bedürfnisse besser abzudecken.

Insbesondere US-amerikanische Unternehmen sehen Akquisitionen in Europa als attraktive Möglichkeit, ihre Expertise auf dem stark regulierten europäischen Markt einzusetzen. Diese Strategien sind Teil einer übergreifenden Bewegung hin zu größeren, stärker integrierten Gesundheitsakteuren. Start-ups, die spezialisierte Dienstleistungen und technolo­gische Innovationen kombinieren, können sich so als führende Anbietende in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt positionieren.

HealthTech bietet vielversprechende Perspektiven

Der Health Tech-Markt befindet sich in einer Phase der Konsolidierung. Für Start-ups, die bewiesen haben, dass ihre Technologien funktionieren, deren medizinische Evidenz nachgewiesen ist und das Geschäftsmodell entweder profitabel ist oder sich das attraktive Profitabilitätsprofil abzeichnet, kann dies ein günstiger Zeitpunkt für einen Exit sein. Strategische Käufer*innen suchen nach starken Technologien und attraktiven Einstiegs- bzw. Erweiterungsopportunitäten im europäischen Markt. Finanzinvestor*innen haben in den vergangenen Jahren ausgiebig Erfahrung mit dem Sektor gesammelt und häufig ein tiefes Verständnis von Regulatorik, Marktdynamik, Chancen und Risiken in den jeweiligen Subsektoren.

Gründer*innen, die grundsätzlich einen Exit anstreben, sollten unabhängig von ihrer Unternehmensphase kontinuierlich über mögliche Exit-Szenarien und ihre Positionierung nachdenken: Welche Rolle spielt meine Technologie? Wie einzigartig ist diese und für wen ist sie potenziell strategisch am wertvollsten?

Welche Potenziale und Hürden hat mein Geschäftsmodell in einem anderen Markt? Dies sind nur beispielhafte Fragestellungen, die kurz- oder langfristig an Relevanz gewinnen.

Der Autor Kevin Kissner ist Partner und M&A-Experte im Bereich Software und HealthTech bei Pava Partners, einer europaweit agierenden M&A- und Debt-Advisory-Beratungen für dynamisch wachsende Tech-Unternehmen.

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.