Hinter TRONITY stehen Torsten Born, Sebastian Netuschil und Nils Machner, die das Unternehmen 2020 in Mannheim gründeten. Die berufliche Herkunft der drei Gründer ist unverkennbar: Alle drei kommen aus dem SAP-Umfeld. Dieses tiefe Verständnis für komplexe IT-Systeme und Enterprise-Lösungen prägt die Entwicklung des Start-ups spürbar. Entstanden aus dem Ziel, die Blackbox "Elektromobilität" transparenter zu machen, hat sich der Fokus mittlerweile erfolgreich auf das lukrative B2B-Flottengeschäft erweitert.

Virtuelle Zwillinge statt Hardware-Wildwuchs

Der Kern des TRONITY-Modells ist so simpel wie effektiv: Anstatt Fuhrparks mit teurer Hardware wie OBD-Dongles oder spezifischen Smart-Wallboxen auszustatten, greift die Software rein datenbasiert auf die Fahrzeuge zu. Das Start-up baut digitale Zwillinge von Elektro- und Plug-in-Hybridfahrzeugen und nutzt dafür direkte Datenzugriffsvereinbarungen (APIs) mit über 20 Automobilherstellern – darunter Tesla, VW, BMW, Ford und Mercedes-Benz.

Mit der B2B-Lösung TRONITY Fleet adressiert das junge Unternehmen eine der größten organisatorischen Hürden der betrieblichen E-Mobilität: die Abrechnung des Ladestroms, wenn Mitarbeitende den Firmenwagen zu Hause laden. Die Software erfasst Ladevorgänge auf Basis der Fahrzeugdaten und automatisiert die Rückerstattung. Dank der SAP-Vergangenheit der Gründer lässt sich das System nahtlos in bestehende ERP-Strukturen integrieren. Nachdem die Lösung bereits 2025 in den Benelux-Ländern als Ladelösung für Mercedes-Benz-Geschäftskund*innen etabliert wurde, folgt am 24. März 2026 nun der strategisch wichtige Rollout in Deutschland.

Skalierbarkeit vs. Bürokratie

Aus Start-up- und Investor*innenperspektive ist TRONITY ein hochspannendes B2B-SaaS-Modell. Es löst ein konkretes Problem und ist durch den Verzicht auf zusätzliche Hardware extrem gut skalierbar. Dennoch birgt der Ansatz strategische Herausforderungen, die kritisch beobachtet werden müssen:

• Die API-Abhängigkeit: Das Geschäftsmodell steht und fällt mit der Bereitschaft der Automobilhersteller, ihre Telematikdaten über Schnittstellen zugänglich zu machen. Sollten große Player künftig den Datenzugriff restriktiv handhaben, um eigene, geschlossene Software-Ökosysteme zu forcieren, wäre TRONITYs Kernversprechen der Herstellerunabhängigkeit massiv bedroht.
• Die Eichrecht-Falle beim Finanzamt: TRONITY automatisiert die Abrechnung elegant. Allerdings schwelt in Deutschland ein bürokratischer Konflikt: Die Arbeitsgemeinschaft Mess- und Eichwesen (AGME) und das Finanzministerium ringen aktuell darum, wie lückenlos Ladekosten nachgewiesen werden müssen. Eine gesetzlich striktere Auslegung, die zwingend mess- und eichrechtskonforme Hardware-Zähler für steuerfreie Rückerstattungen vorschreibt, könnte dem rein softwarebasierten, ungeeichten Ansatz steuerrechtlich Steine in den Weg legen.
• Gegenwind im E-Automarkt: Das Start-up agiert in einem Sektor, der aktuell unter erheblichem Transformationsdruck steht. Eine Verzögerung bei der Umstellung von Unternehmensflotten auf E-Autos könnte das erhoffte Hyperwachstum des Unternehmens bremsen.

Fazit

TRONITY beweist eindrucksvoll, dass sich agile Software-Start-ups als Innovations-Bindeglied für etablierte Automobilkonzerne positionieren können. Die tiefe Integration in das Flottenportfolio von Mercedes-Benz ist ein massiver Proof of Concept und Ritterschlag für die Mannheimer. Um den Erfolg langfristig abzusichern, muss das Team nicht nur seinen technologischen Vorsprung verteidigen, sondern auch hoffen, dass die deutsche Steuerbürokratie der pragmatischen Digitalisierung nicht den Stecker zieht.

Es sind Zahlen, die westlichen Verteidigungsministerien Kopfzerbrechen bereiten: Bei jüngsten Angriffen im Nahen Osten mussten Verteidiger laut Analysten schätzungsweise über 1,5 Milliarden US-Dollar aufwenden, um Drohnen abzufangen, deren Start die Angreifer lediglich rund 250 Millionen US-Dollar kostete. Dieses immense Ungleichgewicht befeuert die Nachfrage nach neuen, kosteneffizienten Systemen, die massive Drohnenangriffe bewältigen können.

Genau in diese Lücke stößt Alpine Eagle. Das 2023 gegründete Start-up vereint Luftfahrtingenieure und Machine-Learning-Experten und baut das weltweit erste luftgestützte Anti-Drohnen-System.

Hinter dem schnellen Aufstieg von Alpine Eagle steht ein Gründer-Duo, das zwei für DefenseTech entscheidende Disziplinen vereint: Jan-Hendrik Boelens (CEO) und Timo Breuer. Boelens bringt als ehemaliger Chief Engineer bei Airbus sowie als Ex-CTO der Drohnen-Pioniere Volocopter und Quantum-Systems tiefe Industrie- und Hardware-Erfahrung mit. Breuer hingegen liefert als ehemaliger Wissenschaftler bei Microsoft Research und der Fraunhofer-Gesellschaft die technologische Software-Tiefe. Diese Kombination überzeugte auch Investor*innen: Namhafte VCs wie IQ Capital, General Catalyst und HCVC investierten bereits über 10 Mio. Euro in die Münchner.

Der Ansatz, nicht Jahre im Labor zu verbringen, sondern schnell in den Markt zu gehen, zahlt sich aus: Bereits 2024 wurde die deutsche Bundeswehr als Erstkundin gewonnen. Das Personalwachstum spiegelt dieses Momentum wider: Von 12 Mitarbeitenden im Jahr 2024 wuchs das Team auf aktuell 50 Personen an; bis Jahresende sollen es 100 sein.

Deep Dive: Sentinel-OS und das fliegende Sensornetzwerk

Anstatt sich auf statische, bodengestützte Abwehrsysteme zu verlassen, verlagert das Unternehmen die Abwehr in die Luft. Das Herzstück bildet die Softwareplattform Sentinel-OS, die sich in verschiedenste Hardware integrieren lässt. Die Plattform arbeitet hardware-agnostisch und nutzt maschinelles Lernen, um kleine, feindliche Drohnen zu erkennen und zu klassifizieren.

Konkret kombiniert das Sentinel-System ein luftgestütztes Radar- und Sensornetzwerk mit einer softwaredefinierten Verteidigungsarchitektur. Das System erfasst feindliche Drohnen über weite Gebiete aus der Luft und schaltet sie schließlich mit eigenen, luftgestützten Abfangdrohnen (Interceptors) aus.

Das Geschäftsmodell: Software-Brain trifft externe Muskeln

Um klassische Entwicklungsengpässe beim Bau von Trägersystemen zu umgehen, wählt Alpine Eagle einen pragmatischen Integrationsansatz. Für eine skalierbare Produktion verknüpft das Start-up seine Technologie mit der DeltaQuad Evo, einer Trägerdrohne des niederländischen Herstellers DeltaQuad. Durch diese Partnerschaft sichert sich Alpine Eagle den Zugang zu industriellen Produktionskapazitäten und stärkt eine widerstandsfähige europäische Lieferkette. Durch die Kombination aus bewährter Hardware und eigener Erkennungs- und Abwehrsoftware können die Systeme deutlich schneller geliefert werden als in klassischen Rüstungsprogrammen.

Für die finale Abfang-Komponente steht jedoch ein operativer Sprung bevor: Alpine Eagle plant aktuell nahe München den Bau einer 2.000 Quadratmeter großen Fabrik, um einen eigens entwickelten Interceptor im großen Maßstab selbst zu fertigen.

Die direkten Wettbewerber im DefenseTech-Valley

Die Standortwahl München ist strategisch. Die bayerische Landeshauptstadt hat sich zum Epizentrum für europäische Verteidigungstechnologie entwickelt. Alpine Eagle agiert hier in einem hochkompetitiven Ökosystem, das intensiv um Budgets und Top-Talente kämpft:

• TYTAN Technologies: Ein weiteres stark wachsendes Münchner Start-up, das sich auf kosteneffiziente Counter-UAS-Lösungen spezialisiert hat und jüngst ein Millionen-Funding abschließen konnte.
• Quantum-Systems: Das Unternehmen, bei dem Alpine-Eagle-CEO Boelens früher selbst als CTO tätig war, baut primär Aufklärungsdrohnen (ISR) und prägt den europäischen Markt entscheidend mit.
• Helsing: Das europäische KI-Aushängeschild der Rüstungsbranche baut zwar keine Drohnen, dominiert aber den Bereich der softwaredefinierten Sensordatenverarbeitung (Electronic Warfare).

Die Hürden der Skalierung

Alpine Eagle profitiert aktuell von massivem Momentum.

• Das Start-up liefert wichtige Praxis-Validierungen durch Härtetests unter extremen Bedingungen in der Ukraine.
• Dort sind Counter-Drohnen-Systeme ständigen Massenangriffen ausgesetzt.
• Zudem müssen die Systeme in der Ukraine auch bei gestörten GPS-Bedingungen zuverlässig funktionieren.
• Weitere Validierung erfolgte durch die Teilnahme am US/UK-Militärmanöver Project Vanaheim.
• Zudem ist Alpine Eagle in ein Verteidigungsinnovationsprogramm der Niederlande eingebunden.
• Neben der Bundeswehr konnte das Unternehmen bereits Kund*innen in UK und den Niederlanden gewinnen.

„Verteidigungsministerien suchen zunehmend nach Systemen, die schnell geliefert und skaliert werden können, wenn der operative Bedarf wächst“, erklärt CEO Jan-Hendrik Boelens. Durch den Aufbau bestehender industrieller Kapazitäten und die Integration in die eigene Architektur kann das Unternehmen skalierbare Abwehrfähigkeiten bereitstellen.

Doch die Skalierung birgt Risiken: Der Aufbau echter Fertigungslinien bindet enorm viel Kapital und bringt klassische Supply-Chain-Risiken mit sich, die im starken Kontrast zur Skalierbarkeit reiner Software-Start-ups stehen.

Fazit

Alpine Eagle beweist eindrucksvoll, dass schnelles Start-up-Tempo in der europäischen Rüstungslandschaft möglich ist. Die Symbiose aus starkem Software-Kern und pragmatischer Hardware-Integration ist klug gewählt. Der eigentliche Reifetest beginnt jedoch genau jetzt: Im direkten Wettbewerb mit hochfinanzierten Playern und etablierten Giganten wird sich zeigen, ob die Transformation zum verlässlichen, massenproduzierenden Hardware-Lieferanten gelingt.

Wer sich heutzutage mit gesunder Ernährung beschäftigt, verliert sich schnell in einem Dickicht aus Protein-Hypes, Mikro-Diäten und unzähligen Supplements. Gleichzeitig klafft im Markt eine strukturelle Lücke: Klassische Ernährungsberatung ist oft teuer, punktuell und richtet sich meist an Menschen, die bereits gesundheitliche Probleme haben. Digitale Ernährungs-Tracker hingegen sind zwar günstig und zugänglich, fokussieren sich aber fast ausschließlich auf rudimentäres Kalorienzählen und kurzfristigen Gewichtsverlust. Die langfristige Gesundheit – die sogenannte Healthspan – bleibt dabei oft auf der Strecke. Genau in diese Lücke stößt nun das 2025 gegründete Start-up Preeo. Das Gründungsteam um Anneke Flechtner (CEO) und Christopher Marx (CTO) positioniert sich mutig im aufstrebenden Longevity-Sektor und plant Ende März 2026 den offiziellen Launch seiner App.

Vom Marketing zur Gesundheitsmission

Die Idee zu Preeo reifte nicht über Nacht. CEO Anneke Flechtner, die ursprünglich aus dem Marketing kommt und bereits eine eigene Agentur aufbaute, widmete sich dem Thema angetrieben von der Frustration über oberflächliche Ernährungstrends und kurzsichtige Diät-Apps. Zusammen mit CTO Christopher Marx wurde aus der Ursprungsidee schließlich Preeo, das Prävention in den Alltag der breiten Masse bringen will.

Doch reicht Marketing-Erfahrung für einen Markt, der tiefe wissenschaftliche und teils medizinische Expertise erfordert? Flechtner kontert diesen Einwand selbstbewusst: „Mein beruflicher Fokus lag in den letzten Jahren zwar im Marketing, gleichzeitig bin ich aber auch lizenzierte Ernährungsberaterin.“ Sie betont, dass es zwar viel fundiertes Wissen über Ernährung gebe, dieses aber im Alltag kaum ankomme. „Oft fehlt die Übersetzung in etwas, das verständlich und wirklich umsetzbar ist“, so die Gründerin. Um das wissenschaftliche Fundament zu sichern, orientieren sich die Inhalte an etablierten Leitlinien und evidenzbasierter Präventionsforschung. Flankierend baut das Start-up ein Advisory Board mit Expertinnen und Experten aus Ernährungswissenschaft, Medizin und Präventionsforschung auf. Flechtners Hintergrund soll letztlich genau die Brücke schlagen, um diese Erkenntnisse für die Nutzer tatsächlich alltagstauglich aufzubereiten.

KI-Tracking trifft auf Wearable-Daten

Der Einstiegspunkt für die Nutzer*innen ist die Preeo-App, die deutlich mehr sein will als ein weiteres Food-Tagebuch. Um die bei Tracking-Apps gefürchtete „App Fatigue“ (die Ermüdung durch aufwendiges manuelles Eintragen) zu umgehen, setzt Preeo auf KI-Fotoerkennung sowie Sprach- und Texteingaben. Der eigentliche technologische Clou ist jedoch die Datenfusion: Preeo verknüpft die getrackte Ernährung mit biometrischen Daten aus Wearables wie Apple Health oder Garmin. Parameter wie Schlafqualität, Stresslevel und tägliche Bewegung fließen in die Algorithmen ein. So sollen Nährstoffdefizite proaktiv erkannt und kontextbezogene Empfehlungen ausgesprochen werden. Wer schlecht schläft oder hohem Stress ausgesetzt ist, bekommt entsprechende Anpassungen für seinen Speiseplan.

Angesichts der oft fehleranfälligen KI-Erkennung und variierender Hardware-Genauigkeit drängt sich jedoch die Frage nach der Zuverlässigkeit dieser Empfehlungen auf. CTO Christopher Marx räumt technische Unschärfen unumwunden ein: „Unser Ziel ist aktuell bewusst nicht, auf das Gramm genau zu sein.“ Das Kernproblem bestehender Apps sei nicht mangelnde Präzision, sondern dass Nutzer schnell kapitulieren. „Ein schnelles Foto vom Teller hat eine gewisse Unschärfe, aber es ist unendlich wertvoller als ein perfektes Protokoll, das am Ende nie ausgefüllt wird“, argumentiert Marx. Die App ziele nicht auf obsessiven Tracking-Stress ab, sondern basiere ihre kontextbezogenen Impulse auf längerfristig beobachteten Trends, wodurch sich Ausreißer über die Zeit ausgleichen würden. Wer es genauer brauche, könne zudem manuell nachjustieren.

Bei der Verschmelzung solch intimer Gesundheits- und Stressdaten schrillen aus Datenschutzsicht unweigerlich die Alarmglocken. Hier verspricht Marx strikte DSGVO-Konformität. „Preeo versteht sich als Verbindungsstück zwischen verschiedenen Datenquellen – nicht als Datentresor“, stellt der CTO klar. Sensible Gesundheitsdaten bleiben lokal auf dem Gerät oder in den Ökosystemen der Hersteller. Preeo ziehe diese nur anlassbezogen und kurzlebig heran, während Mahlzeiten-Daten lediglich anonymisiert zur Weiterentwicklung der Erkennung genutzt würden.

Bleibt das Problem der traditionell hohen Abwanderungsraten bei Fitness-Apps: Warum sollten Nutzer*innen jahrelang für ein Abo bezahlen, wenn sie ihre Defizite längst verstanden haben? Für Anneke Flechtner ist Gesundheit kein Projekt mit Enddatum. „Stress, Schlaf, Bewegung oder Trainingsziele verändern sich ständig und damit auch die Anforderungen an unsere Ernährung“, erklärt die CEO. Preeo solle als kontinuierlicher Gesundheitsbegleiter agieren, der mit der Zeit aus den Daten lernt und Empfehlungen dynamisch an die Lebensumstände anpasst.

Zwischen Megatrend und hartem Wettbewerb

Das Marktumfeld könnte spannender kaum sein: Longevity ist einer der Megatrends dieses Jahrzehnts. Während in den USA Start-ups wie Zoe oder InsideTracker dreistellige Millionenbeträge einsammeln, steht Europa noch am Anfang.

Bis zum Launch Ende März wurde Preeo vom Gründerduo komplett gebootstrapped. „Diese Phase war für uns sehr wertvoll, weil wir uns vollständig auf Produktqualität und Nutzererlebnis konzentrieren konnten“, resümiert Flechtner. Doch die Vision ist größer: Um Prävention in Deutschland und Europa stärker zu skalieren, peilt das Start-up noch 2026 eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über rund eine Million Euro an. Voraussetzung dafür ist jedoch eine entsprechende Nutzer*innen-Traktion. CTO Marx ergänzt dazu pragmatisch: „Wir bauen momentan ein reines Digitalprodukt auf, was mit AI immer günstiger wird [...] Neue Start-ups erzielen Milliarden-Bewertungen mit sehr kleinen AI-nativen Teams.“

Gleichzeitig muss sich Preeo in einem stark umkämpften „Red Ocean“ gegen Giganten wie Yazio, MyFitnessPal, Oura oder Whoop behaupten. Preeo positioniert sich exakt an der Schnittstelle dieser Welten. Um Nutzer*innen angesichts kostenloser Konkurrenz zum Zahlen zu bewegen, setzt das Start-up auf ein Freemium-Modell. Während Basis-Tracker Nutzer*innen mit ihren Daten oft allein ließen, schließe Preeos Premium-Abo mit tieferen Analysen und einem KI-Coach die Lücke zwischen billigen Apps und teurer Einzelberatung.

Das Geschäftsmodell unter der Lupe

Bei aller Euphorie stellen sich für das Geschäftsmodell zentrale Herausforderungen. Ob sich Preeo das Trend-Label Longevity wirklich anheften kann, ist fraglich, da das Start-up bislang auf echte klinische Biomarker wie Blut- oder DNA-Tests verzichtet. Die Ansätze basieren stattdessen rein auf der Kreuzung von Software-Daten und Wearable-APIs.

Auf die direkte Frage nach der regulatorischen Grauzone und einer möglichen Einstufung als Medizinprodukt (MDR) oder der Abrechnung über Krankenkassen (DiGA) bleibt die Gründerin zurückhaltend und den konkreten Zukunftsplan schuldig. Sie betont stattdessen die aktuelle Positionierung: „In der aktuellen Phase versteht sich Preeo bewusst als Präventions- und Lifestyle-App. Wir diagnostizieren keine Krankheiten und ersetzen keine medizinische Beratung.“ Eine stärkere medizinische Validierung sei eher „eine Perspektive für die Zukunft“.

Zudem birgt die Verknüpfung von Wearable-Daten mit Ernährung im Alltag die Gefahr einer Datenüberflutung, die schnell zu Frustration führen kann. Die Handlungsempfehlungen müssen zwingend so simpel und granular aufbereitet sein, dass sie nachhaltige Verhaltensänderungen bewirken.

Aus wirtschaftlicher Sicht plant Preeo langfristig den cleveren Sprung vom margenschwachen B2C-Abo zu margenstärkeren Telehealth-Dienstleistungen wie digitaler Beratung durch echte Experten. Dem naheliegenden Einstieg ins Betriebliche Gesundheitsmanagement (BGM) erteilt Flechtner vorerst jedoch eine Absage. Auch wenn das Feld spannend sei, liege der Fokus aktuell „ganz bewusst darauf, Prävention für den einzelnen Nutzer greifbar und verständlich zu machen“. B2B2C-Modelle sehe sie erst langfristig als Potenzial.

Auch der geplante Telehealth-Ausbau liegt noch in der Ferne. Zunächst müsse die technologische Grundlage stehen. „Der Ausbau in Richtung digitaler Beratung ist deshalb perspektivisch geplant, aber nicht der erste Schritt nach dem Launch“, stellt Flechtner klar. Für die spätere Qualitätssicherung verspricht sie allerdings bereits klare Qualifikationsanforderungen und ein kuratiertes Netzwerk aus zertifizierten Berater*innen.

Einordnung & Fazit

Preeo surft auf einer massiven Welle. Die Fusion aus KI-Tracking und Gesundheitsdaten ist der logische nächste Schritt in der Evolution der Health-Apps. Isoliertes Kalorienzählen ist ein Relikt der Vergangenheit. Gelingt es Preeo nach dem Launch Ende März, eine loyale Nutzer*innenschaft aufzubauen und nahtlos in höherwertige Longevity-Services zu konvertieren, winkt dem jungen Hamburger Start-up die Rolle als relevanter europäischer Player. Zuvor muss das Gründungs-Duo jedoch beweisen, dass seine Algorithmen echten gesundheitlichen Mehrwert liefern, der den Wechsel von den etablierten Platzhirschen rechtfertigt.

Damit positioniert sich das Unternehmen künftig als umfassende digitale Lösung für Vermietung und Verkauf von Wohnimmobilien in Deutschland. Was als nutzerinnenfreundliche App-Alternative für die Wohnungssuche begann, soll sich nun zu einer umfassenden Infrastruktur entwickeln, die nahezu den gesamten Verkaufsprozess digital organisieren soll.

Das Bemerkenswerte daran: Laut Gründerin Lena Tuckermann hat ein dreiköpfiges Kernteam das neue Segment in nur 14 Tagen mithilfe von KI aus dem Boden gestampft – eine klare Kampfansage an die etablierten Marktgiganten.

Vom eigenen Wohnungs-Frust zum PropTech-Challenger

Die Mietz GmbH ist eine 2021 gegründete SaaS-Plattform für digitale Immobilienvermarktung mit Sitz in Berlin. Entstanden aus der eigenen Frustration bei der Wohnungssuche, startete Tuckermann mit der Mission, Vermietende und Mietende von Mailfluten zu befreien und den gesamten Prozess der Wohnraumvermietung zu digitalisieren. Das reicht von der Inseratserstellung über das Bewerbermanagement bis hin zur rechtssicheren Vertragsunterzeichnung.

+++ Tipp der Redaktion: 2023 was Lena Tuckermann bereits unsere „Gründerin der Woche“ – hier das Interview zum Nachlesen. +++

Das Konzept ging auf: Inzwischen wird die Plattform nach Unternehmensangaben deutschlandweit von über 150.000 Nutzerinnen verwendet. Flankiert wird das aktuelle Wachstum durch strategische Verstärkung im Management: Der Münchner Unternehmer Lukas Schwaiger ist als neuer Partner an Bord. Er schließe laut Tuckermann vor allem eine inhaltliche Lücke im Team. „Lukas teilt unsere Vision und Ambition und ist damit eine große Bereicherung für Mietz“, freut sich die Gründerin. Und schiebt den strategischen Mehrwert gleich hinterher: „Zudem bringt er viel operative Expertise aus dem Verkaufssegment ein – dieses Wissen ist wertvoll für die Weiterentwicklung unserer Software Prozesse.“

KI-Tempo vs. Konzernstrukturen

Besonders aufsehenerregend ist die Geschwindigkeit der Produktentwicklung. Dass das neue Marktsegment des Immobilienverkaufs dank des massiven Einsatzes künstlicher Intelligenz von nur drei Personen innerhalb von zwei Wochen aufgebaut wurde, ist eine Kampfansage. Mietz positioniert sich bewusst als schnelle, technologiegetriebene Alternative zu einem Monopol mit 1049 Mitarbeitenden – ein unverhohlener Seitenhieb auf die dominierenden Immobilienportale. In einer traditionell stark von Männern dominierten Immobilienbranche setzt Tuckermann als Female Founder damit ein echtes Ausrufezeichen für agile Softwareentwicklung.

Doch wie viel an den 14 Tagen Entwicklungszeit ist reines KI-Prompting und wie viel echte Programmierarbeit? „Das war ein ambitionierter Plan, aber ich war mir sicher, mit dem aktuellen Tech-Setup schaffen wir das“, blickt Tuckermann zurück. Sie ordnet die Euphorie jedoch realistisch ein: „Der Großteil ist nach wie vor klassisches Coding, die Einzelprozesse werden jedoch durch K-Produkte in einer wesentlich höheren Geschwindigkeit abgewickelt, als vorher.“ Dennoch sei der Sprung gewaltig: „Vor einem Jahr beispielsweise hätten wir mit Coding allein noch viel länger für so ein Produkt gebraucht. Das ist eine riesige Chance für Start-ups in der aktuellen Zeit.“

Diese neuen technischen Möglichkeiten will Mietz nutzen, um gezielt die Schwächen des großen Goliaths anzugreifen. Dieser habe laut der Gründerin in den letzten Jahren durch eine sehr aggressive Preispolitik im Markt viele Teilnehmer verärgert. Zudem liefen viele Prozesse immer noch arbeitsintensiv, intransparent und vor allem ineffizient ab. „Kein Mensch braucht 1.000+ E-Mails pro Vermietung“, kontert Tuckermann scharf. Ihre Kampfansage lautet daher: „Wir sehen die Chance darin, diese Probleme zu lösen und einen Prozess zur Verfügung zu stellen, der fair, kosteneffizient und schnell funktioniert. Ohne eine einzige E-Mail.“

Tinder-Prinzip trifft auf KI und B2B-Effizienz

Der Verkaufsbereich richtet sich wie auch die Vermietung sowohl an Privatpersonen als auch an professionelle Anbieter*innen. Die Plattform digitalisiert sämtliche Schritte der Immobilienvermarktung und soll dadurch Kosten und administrativen Aufwand erheblich reduzieren. Das System basiert auf mehreren technologischen Säulen, die nun auch den Verkauf skalierbar machen sollen.

Um das zu erreichen, setzt Mietz auf eine radikale Vereinfachung der User Experience: Für Suchende adaptiert die Plattform das gelernte Tinder-Prinzip. Nach der einmaligen Anlage einer digitalen Bewerbungsmappe reicht ein simpler Swipe nach rechts, um sich auf passende Objekte zu bewerben. Auf Anbieterseite verspricht die Software dank KI-gestützter Automatisierung eine massive Arbeitserleichterung. So soll die Künstliche Intelligenz selbständig Exposé-Texte basierend auf hochgeladenen Bildern verfassen und diese eigenständig um Mikro- sowie Makrolage-Daten ergänzen.

Flankiert wird dies vom sogenannten Mietz Score: Ein eigens entwickelter Algorithmus wertet Bewerberinnendokumente vollautomatisch aus und zeigt den Anbieterinnen sofort die Passgenauigkeit und Bonität der Interessenten an. Doch Mietz zielt nicht nur auf private Eigentümerinnen ab: Mit einem klaren B2B-Fokus unterstützt die Plattform auch Massenimporte sowie Schnittstellen zu ERP-Systemen, wodurch sich die Lösung ebenso nahtlos für Wohnungsunternehmen, Projektentwicklerinnen und Maklerinnen eignet.

Laut Tuckermann reduziert die digitale End-to-End-Lösung die Kosten um bis zu 80 Prozent und wickelt den Vermietungsprozess im Schnitt doppelt so schnell ab wie übliche Immobilienplattformen.

Zwischen Convenience und Notariat

Der Kauf einer Immobilie ist jedoch eine hochvolumige, oft lebensverändernde Entscheidung. Ob eine schnelle, auf Bequemlichkeit getrimmte UX dem enormen Informations- und Sicherheitsbedürfnis beim Immobilienkauf gerecht wird, muss sich erst noch zeigen. Auf die Nachfrage, wie sie diesem Anspruch gerecht werden wolle, betont die Gründerin: „Gerade bei einer solchen Kauf-Entscheidung geht es um Verlässlichkeit, Sicherheit und Transparenz.“ Man verstehe sich nicht nur als Plattform, sondern als Unterstützer für die Nutzer*innen. Das setze man um, indem nur geprüfte Angebote von seriösen Anbieter*innen gelistet und auch Informationen rund um den Prozess zur Verfügung gestellt werden.

Ein weiteres Nadelöhr ist der in Deutschland zwingend erforderliche Gang zum Notariat. Tuckermann räumt ein, dass die Software in diesem streng regulierten analogen Schritt aktuell noch an juristische Grenzen stößt. „Im Verkauf ist das Vertrauen in der Anbahnung und die Verbindung der richtigen Vertragsparteien ein sehr wesentlicher Prozess. Hierauf konzentrieren wir uns für den Start in diesem Jahr“, erklärt sie die aktuelle Roadmap. Langfristig wolle man die Grenzen aber verschieben: „Im Anschluss geht es darum, den Prozess möglichst weit für den Notar vorzubereiten – etwa durch Features, die den Datenraum automatisch aufbereiten.“

Wo Mietz angreift – und was zum Überleben nötig ist

Der Blick auf die Konkurrenz zeigt, dass Mietz sich auf ein hart umkämpftes Schlachtfeld begibt. Das von Lena Tuckermann erwähnte Monopol mit 1049 Mitarbeitenden ist ein kaum verhüllter Fingerzeig auf den Branchenriesen ImmoScout24. Flankiert von Playern wie Immowelt dominiert dieser das klassische Classifieds-Geschäft. Gleichzeitig tummeln sich im PropTech-Sektor bereits etablierte Start-ups wie McMakler, die den Verkaufsprozess als hybride Makler digitalisieren wollen.

Wie kann und muss sich Mietz in diesem Sandwich aus Milliardenkonzernen und Unicorn-Hoffnungen absetzen? Die Strategie der Berliner ruht dabei auf drei tragenden Säulen. Anstatt wie klassische Immobilienportale überwiegend auf kostenintensive Anzeigenmodelle zu setzen – und damit viel Frustration im Markt zu verursachen –, verfolgt Mietz einen technologiegetriebenen Ansatz. Das Ziel ist es, Immobilientransaktionen und das gesamte Ökosystem rund um die Immobilie als digitales Home Ecosystem völlig neu zu denken.

Um sich zudem die KI-gestützte Preisführerschaft zu sichern, greift das Start-up die teuren Verkaufs-Inserate der klassischen Portale sowie die kostenintensiven Vertriebsteams der Hybrid-Makler an. Mietz setzt als SaaS-Modell stattdessen voll auf KI und Automatisierung, um die Kosten für Anbieter*innen drastisch zu senken. Der dritte entscheidende Hebel gegen die großen Portale ist ein gezielter B2B-Lock-in-Effekt: Durch eine tiefe Integration in die Arbeitsabläufe der Immobilienprofis mittels ERP-Schnittstellen will Mietz für Wohnungsunternehmen langfristig unverzichtbar werden.

Bei der Monetarisierung des Verkaufssegments weicht Tuckermann von reinen Abo-Modellen ab: „Es wird eine Kombination geben“, verspricht sie. „Wir überlassen unseren Nutzern die Wahl, ob sie Mietz in einem pay-per-use Modell nutzen möchten oder als SaaS Abo.“

Der Lackmustest

Lukas Schwaiger ist überzeugt, dass klassische Plattformmodelle in den kommenden Jahren durch technologische Entwicklungen und KI zunehmend an Bedeutung verlieren werden. Dennoch bleibt der Immobilienmarkt ein „Winner-takes-all-Spielfeld“. Platzhirsche verfügen über gewaltige Netzwerkeffekte und Millionen von Seitenbesucher*innen. Eine End-to-End-Lösung muss zwingend genügend Käuferinnen und Verkäuferinnen vereinen, um echte Liquidität im Markt zu schaffen.

Wie will Mietz ohne gigantisches Marketingbudget diese Netzwerkeffekte erzielen? Tuckermann gibt sich hier überaus selbstbewusst: „Beide Parteien sind schon da und kommen aktuell aus dem Markt proaktiv auf uns zu.“ Sie verweist auf die Vorarbeit der letzten Jahre: „Wir haben in den vergangenen Jahren ein starkes Immobiliennetzwerk aufgebaut. Die Produktwünsche hat der Markt klar formuliert.“ Für ihr agiles Team sei die Mission nun simpel: „Für uns geht es jetzt vor allem um deren Umsetzung in hoher, technischer Geschwindigkeit.“

Dass ein 3-Personen-Team nach eigenen Angaben in 14 Tagen ein Verkaufs-Tool baut, beweist beispiellose Agilität. Ob das ausreicht, um hochvolumige Transaktionen von den etablierten Playern abzuziehen, wird die Zukunft zeigen.

Die Zahlen der jüngsten JIM-Studie (Jugend, Information, Medien) sprechen eine deutliche Sprache: 70 Prozent der Jugendlichen nutzen Künstliche Intelligenz zur Informationssuche, 74 Prozent lassen sich bei den Hausaufgaben helfen. Die Kehrseite dieser rasanten Adaption: Die Nutzung erfolgt zumeist über die kostenlosen Web-Versionen von US-Giganten wie OpenAI oder Google. Sensible Daten – von persönlichen Fragen bis zu hochgeladenen Schuldokumenten – fließen oft ungefiltert in die globalen Trainingsdatenbanken der Anbieter, sofern nicht manuell widersprochen wird.

Während die Politik über Social-Media-Verbote für Minderjährige debattiert, bleibt der regulatorische blinde Fleck bei KI-Tools im Kinderzimmer bislang bestehen. Genau in diese Lücke stößt nun das niedersächsische Start-up Inno KI GmbH mit seiner Plattform innoGPT.

Von der Agentur zum KI-Aggregator

Hinter innoGPT steht kein klassisches, VC-finanziertes Silicon-Valley-Konstrukt, sondern mittelständischer Pragmatismus aus Vechta. Co-Founder Maurice Brumund und sein Team begannen bereits 2022 im Umfeld einer eigenen Digitalmarketing-Agentur, intensiv mit KI-Tools zu experimentieren.

Aus dem internen Pain Point – der Frage, wie Mitarbeitende rechtssicher und datenschutzkonform mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten können – entstand Ende 2024 die Plattform innoGPT. Bisher lag der Fokus des Startups strikt auf dem B2B-Segment: Mit rein europäischem Hosting, DSGVO-Konformität und einer Zero-Retention-Policy (keine Nutzung der API-Daten für das Modell-Training) positionierte sich innoGPT als Lösung gegen die „Schatten-IT“ in Unternehmen. Laut Unternehmensangaben nutzen bereits über 2.500 Privat- und Geschäftskund*innen den Service. Nun folgt die Ausweitung des Geschäftsmodells auf den B2C-Markt.

Das Produkt: Ein "Safe Space" für die Familie

Mit dem neuen „Family Package“ erhalten bis zu fünf Familienmitglieder für 34,90 Euro im Monat individuelle Logins zu einer zentralen Plattform. Über diese können sie gebündelt auf verschiedene führende KI-Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral und Black Forest Labs zugreifen. Ein zusätzlich buchbares Add-on filtert persönliche Daten (Named Entity Recognition) wie Namen oder E-Mail-Adressen und ersetzt diese vor der Übermittlung an die Rechenzentren automatisch durch Platzhalter.

Das Geschäftsmodell und der Markt

Aus Start-up-Sicht ist der Vorstoß von B2B-SaaS in ein Family-Abo-Modell gleichermaßen spannend wie riskant. Eine kritische Analyse offenbart dabei mehrere Marktherausforderungen:

• Der technologische Burggraben (Moat): Das Geschäftsmodell von innoGPT ist im Kern ein Aggregator- oder Wrapper-Modell. Das Start-up entwickelt keine eigenen Foundation-Modelle, sondern baut eine sichere, europäische Middleware-Schicht über die Schnittstellen (APIs) der Tech-Giganten. Der technologische Burggraben ist folglich eher niedrig. Der primäre Unternehmenswert liegt in der User Experience, der reibungslosen Modellanbindung und dem abstrakten Vertrauensfaktor „Datenschutz“.
• Zahlungsbereitschaft: 34,90 Euro im Monat (knapp 420 Euro im Jahr) sind für ein klassisches Familienbudget eine erhebliche Summe. Der Preis entspricht fast den Kosten von anderthalb ChatGPT-Plus-Lizenzen. Die zentrale Herausforderung für das Marketing wird sein: Sind Eltern bereit, für den Schutz der Daten ihrer Kinder diesen Premium-Aufschlag zu zahlen, während der Nachwuchs die Basis-Tools de facto kostenlos und mit einem Klick auf dem Smartphone nutzen kann?
• Token-Ökonomie in der Praxis: Das Modell sieht einen geteilten Token-Pool für die fünf Accounts vor. In der Praxis könnte dies zu Reibereien führen, wenn beispielsweise ein Familienmitglied rechenintensive Bildgenerierungen (etwa über Black Forest Labs) durchführt und das Kontingent für die Text-Prompts der restlichen Familie vorzeitig aufbraucht.
• Wettbewerbslandschaft: InnoGPT bewegt sich in einem Sandwich-Markt. Von oben drohen die direkten B2C-Angebote der Tech-Riesen (es ist absehbar, dass OpenAI oder Google eigene „Family Plans“ ausrollen). Von der Seite drücken EdTech-Start-ups in den Markt, die KI DSGVO-konform direkt in die Lernplattformen der Schulen integrieren – was eine private Familienlizenz obsolet machen könnte.

Ein mutiger Testballon

Für das Start-up-Ökosystem ist die Inno KI GmbH dennoch ein Paradebeispiel für „bootstrapped“ Innovationskraft. Anstatt ein Produkt am Reißbrett zu entwerfen, hat das Team ein valides Angebot aus einem eigenen betrieblichen Schmerz heraus entwickelt.

Der Vorstoß in den B2C-Markt wirkt wie ein smarter, PR-wirksamer Testballon. Das Start-up greift eine hochaktuelle, emotionale gesellschaftliche Debatte auf (Jugendschutz bei KI) und besetzt rhetorisch geschickt die Rolle des Problemlösers. Ob sich das Family-Modell finanziell trägt, hängt letztlich davon ab, ob innoGPT den trockenen Begriff der „DSGVO-Konformität“ für Eltern emotional so aufladen kann, dass er als unverzichtbare Sicherheitsmaßnahme wahrgenommen wird. Gelingt dies nicht, ist das Risiko überschaubar: Das Start-up kann sich nahtlos wieder auf sein wachsendes B2B-Kerngeschäft konzentrieren.

Hinter der Aiconiq GmbH stehen zwei ausgewiesene Branchenexperten. Gegründet wurde das Start-up 2025 von Prof. Dr. Peter Gentsch, einem bekannten KI-Pionier und Seriengründer, sowie dem KI-DeepTech-Experten Dr. Michael Patrushev. Gemeinsam bringen sie jahrzehntelange Erfahrung aus der KI-Forschung, im internationalen Engineering und beim Skalieren technologiegetriebener Unternehmen in ihr neues Projekt ein.

Mehr als nur ein Chatbot

Dass hier DeepTech-Experten am Werk sind, zeigt sich am technologischen Anspruch: Während viele Firmen mit generischen Chatbots experimentieren, integriert Aiconiqs Corporate Brain laut Unternehmensangaben nicht nur explizites, sondern gezielt das implizite Wissen (Tacit Knowledge) der Belegschaft. Erfasst wird dies durch KI-gesteuerte Interviews. Um Halluzinationen und subjektiven Fehleinschätzungen vorzubeugen, setzt Co-Gründer Michael Patrushev auf harte Validierung: „Die KI stellt keine offenen, spekulativen Fragen, sondern kontextualisierte, prozessbezogene Fragen entlang realer Use Cases.“

Nach einem Abgleich mit ERP-Logs und Experten-Kreuzvergleichen speichere das System keine absoluten Wahrheiten, so Patrushev, sondern „gewichtete Wissenselemente mit Vertrauens-Score und Quellenreferenz“. Gerade dieses subjektive Erfahrungswissen sei im Unternehmensalltag entscheidend, müsse aber umsichtig geprüft werden.

David gegen die Tech-Goliaths

Im hart umkämpften Markt stellt sich die Frage, wie lange das Start-up gegen die Milliarden-Budgets von Microsoft oder OpenAI bestehen kann. Prof. Peter Gentsch gibt sich pragmatisch: „Wir kämpfen nicht gegen die Hyperscaler wie OpenAI, Google oder Anthropic – wir nutzen sie.“ Das eigene System setze horizontal auf den bekannten Modellen auf. Der Burggraben entstehe durch branchenspezifische Use Cases in einer sicheren, DSGVO-konformen Umgebung, wahlweise on-premises oder in einer europäischen Cloud.

Gentsch pointiert: „Wir wollen nicht das größte Gehirn bauen; wir bauen das relevanteste Brain für ein Unternehmen. Die Tech-Giganten optimieren Skalierung – wir optimieren den Unternehmens-Kontext.“

Skalierung: Softwareprodukt oder Manufaktur?

Die schnelle Entwicklung der eigenen Modelle sichert Aiconiq durch die interne „Aiconiq Factory“ ab, die auf radikale Automatisierung setzt. Kontrollverlust fürchtet Patrushev dabei nicht: „Geschwindigkeit ersetzt bei uns nicht Qualität – sie wird durch Qualitätssicherungssysteme ermöglicht.“ Jeder KI-generierte Code durchlaufe strenge Security-Checks und Test-Pipelines.

Doch lässt sich das aufwendige Einfangen von Unternehmenswissen beim Kunden ebenso reibungslos skalieren, oder droht Aiconiq in einem beratungsintensiven Manufaktur-Modell steckenzubleiben? Gentsch wehrt ab: Man nutze KI, um KI im Unternehmen aufzubauen. Algorithmen deckten Inkonsistenzen im Wissen automatisch auf und lösten sie teils selbständig. Ganz ohne menschliches Zutun gehe es aber nicht, räumt der Gründer ein: „Damit bleibt immer ein wenig Manufaktur bzw. ‚Human in the loop‘.“

Ausblick

Mit einer aktuellen Bewertung von 10 Millionen Euro und der Aufnahme ins „German Accelerator USA-Programm“ hat Aiconiq.io nach eigenen Angaben bereits namhafte DAX-Konzerne überzeugt. Gelingt es den Frankfurtern nun, die komplexe Wissensextraktion weiter zu standardisieren, könnte sich ihr „Corporate Brain“ als eine treibende Kraft der „industriellen KI-Revolution“ aus Deutschland etablieren.

Das Braunschweiger Start-up Better Sol erhält rund 125.000 Euro Förderung aus dem „Green Startup“-Programm der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), um gebrauchte Solarpaneele in großem Stil zurück in den Markt zu bringen.

Hinter dem Start-up stehen Luisa Schulze und Mirko Laube. Better Sol entstand ursprünglich im Sommer 2022 als Ausgründung des Magdeburger Recycling-Unternehmens Solar Materials und agiert seit 2023 als eigenständige GmbH am Standort Braunschweig. Während sich die ehemalige Muttergesellschaft auf das komplexe werkstoffliche Recycling von Modulen konzentriert, widmet sich Better Sol voll und ganz dem „Second Life“ – also der direkten Wiederverwendung der noch intakten Platten.

KI-gestützte Prüfung statt Schredder

Die Beschaffungsseite von Better Sol zielt primär auf große Solarparks ab. Die Betreiber tauschen dort häufig größere Mengen an Solarmodulen recht früh in ihrem Lebenszyklus durch neuere, leistungsstärkere Modelle aus. Um diese Module vor dem Müll zu bewahren, hat das Better-Sol-Team mittels DBU-Förderung ein in Teilen automatisiertes Testsystem mit eigener Software auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt.

Der Prüfprozess beginnt mit einer mehrstufigen optischen Untersuchung, bei der sowohl grobe Beschädigungen als auch jede Solarzelle einzeln begutachtet werden. Im Anschluss folgen eine eingehende Prüfung der elektrischen Sicherheit sowie eine Leistungsüberprüfung, die misst, wie viel Watt das Produkt im Vergleich zur ursprünglichen Leistung noch liefert. Die Software führt all diese Daten automatisiert zu einer detaillierten Leistungsprognose zusammen. Jedes funktionstüchtige Modul erhält ein Label mit den Testdaten, einer zugewiesenen Leistungsklasse und einem umfangreichen Prüfprotokoll. Nur der endgültige Rest wird zum Recycling aussortiert. Der Vertrieb erfolgt direkt über die Internetseite von Better Sol. Zielgruppe sind oft Privathaushalte oder die Dächer größerer Fabrikhallen.

Der Markt und die Technologie im Wettbewerbsvergleich

Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes verbucht die Photovoltaik mittlerweile einen Anteil von etwa 24 Prozent und ist damit der zweitwichtigste Energieträger der inländischen Stromerzeugung. Das Reservoir an ausgemusterten, aber noch funktionierenden Modulen wächst rasant. Laut Schulze ist im Schnitt jedes zweite gebrauchte Solarmodul noch für eine erneute Nutzung geeignet. Doch der Gebrauchtmarkt professionalisiert sich zusehends.

Better Sol setzt aktuell auf eine pragmatische, KI-gestützte Teilautomatisierung und plant als nächsten logischen Entwicklungsschritt eine mobile Testanlage, um die Solarmodule direkt dort zu testen, wo sie ausgemustert werden. Genau in diesem logistisch entscheidenden Bereich der Vor-Ort-Prüfung operiert bereits der etablierte Wettbewerber 2ndlifesolar, eine Marke der großen Buhck Gruppe. 2ndlifesolar greift auf ein deutschlandweites Logistiknetzwerk zurück und kombiniert stationäre Erstbehandlungsanlagen mit mobilen Prüflaboren. Technologisch geht das Unternehmen tief in die industrielle Qualitätssicherung und führt standardmäßig Elektrolumineszenz-Prüfungen durch, um unsichtbare Mikrorisse im Vorfeld zu detektieren.

Einen völlig anderen, stark hochskalierten Weg bestreitet das österreichische CleanTech-Start-up 2nd Cycle. Das Unternehmen betreibt eine vollautomatische Inspektions- und Upcycling-Anlage im industriellen Hochdurchsatz und nutzt neben klassischer Robotik auch patentierte hyperspektrale Analysen aus der Raumfahrt, um Zellalterungen frühzeitig zu erkennen.

Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg

Das Vorhaben von Better Sol leistet einen fundamentalen Beitrag, um noch leistungsfähige Materialien durch geschickte Kreislaufwirtschaft für eine Weiternutzung zu erhalten, damit die Bemühungen für mehr erneuerbare Energien nicht ins Stocken geraten. Dennoch muss sich das Geschäftsmodell in einem harten Wettbewerb beweisen.

Die Handwerkerkosten für den Aufbau einer PV-Anlage auf einem Eigenheim sind hoch und fallen völlig unabhängig davon an, ob man neue oder gebrauchte Paneele installiert. Gleichzeitig steht der Markt unter enormem Preisdruck durch historisch günstige asiatische Neuware. Wenn fabrikneue Module extrem billiger werden, schwindet das Argument der finanziellen Ersparnis bei Gebrauchtmodulen mit kürzerer Restlebensdauer. Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg von Better Sol liegt daher in der rigorosen Minimierung der eigenen Logistik- und Prozesskosten. Die geplante mobile Testanlage und die zusätzliche Automatisierung des Testsystems sind für das Start-up essenziell, um künftig auch größere Ausmusterungen von Solarparks wirtschaftlich bewältigen zu können.

Es ist eines der letzten großen Ärgernisse im Arbeitsalltag von Freelancer*innen und kleinen Agenturen: Der Freitagabend, der für das Sortieren verknitterter Tankbelege und das Abtippen von Bewirtungsbelegen in Excel-Listen draufgeht. Genau hier setzt die Oldenburger fast2work GmbH mit ihrer am 17. Februar 2026 gelaunchten App bonster an, um den Papierkram bei der Reisekostenabrechnung zu beenden. Das Versprechen von Gründer und CEO Ronald Bankowsky: Drei Minuten Aufwand, KI-Automatisierung und keine Einstiegshürden.

Das Versprechen: Simpel statt Systemintegration

Die Funktionsweise der App ist bewusst minimalistisch gehalten: Beleg fotografieren, woraufhin die KI relevante Werte wie Datum, Betrag und Mehrwertsteuer ausliest, auf Duplikate prüft und eine fertige Abrechnung erstellt. „Kein Onboarding-Projekt, kein Vertriebsgespräch, kein IT-Setup“, fasst Bankowsky den Ansatz der Standalone-Lösung zusammen.

Die Zielgruppe ist klar definiert: Selbständige, Freelancer*innen und Mini-Teams, denen Enterprise-Lösungen wie SAP Concur zu mächtig und Start-ups wie Circula oder Pleo oft noch zu prozesslastig sind. Mit einem Preismodell von 1,99 Euro für Einzelabrechnungen und 6,99 Euro (Stand Ende Febr. 2026) für eine Flatrate positioniert sich das Unternehmen im unteren Preissegment.

Im Haifischbecken der Neobanken und Buchhaltungsriesen

Laut fast2work gab es bislang „kaum eine Alternative zwischen Excel und Enterprise-Software“. Diese Aussage hält einem Realitätscheck im Jahr 2026 allerdings nur bedingt stand. Bonster betritt ein Haifischbecken, denn die vermeintliche Lücke wird längst geschlossen.

Zum einen integrieren Buchhaltungsriesen wie Lexoffice oder sevDesk Reisekosten-Features immer tiefer in ihre Standardpakete. Zum anderen wildern Neobanken wie Qonto, Finom oder Kontist im selben Revier: Wer dort ein Geschäftskonto hat, bekommt die Belegzuordnung oft als „Commodity“ gratis dazu. Mit knapp 7 Euro im Monat bewegt sich bonster in einer Preisregion, in der man fast schon eine komplette einfache Buchhaltungssoftware bekommt. Die App muss also einen enormen Mehrwert bieten, um gegen die „Eh-da-Lösungen“ (Software, die Kund*innen ohnehin bezahlen) zu bestehen.

Auf die Frage, warum Freelancer*innen für eine Insellösung extra zahlen sollten, entgegnet der Gründer, dass bonster bewusst früher ansetze als klassische Tools. Das Hauptproblem sei nicht die Buchhaltung, sondern das Erfassen von Belegen unterwegs. „Genau dort scheitert es oft, weil Mitarbeitende keine komplexen Systeme nutzen wollen oder gar keine Zugänge haben“, argumentiert Bankowsky. Der Mehrwert liege nicht in einer weiteren Buchhaltungssoftware, sondern darin, dass durch die Reduzierung auf ein Foto „überhaupt verwertbare Abrechnungsdaten/Belege entstehen“.

Auch wenn das Produkt als weißes Pulver eher unscheinbar aussieht, markiert seine Existenz einen wissenschaftlichen Meilenstein. „Wir haben eine spezielle Technologie entwickelt, dank der wir komplexe bioidentische humane Milchzucker skalierbar herstellen können“, erzählt Linda Karger, einst Managementstudentin an der Technischen Universität in München, heute COO der 2023 in Leipzig gegründeten Primogene GmbH. Die chemischen Verbindungen entsprechen also den im menschlichen Körper vorkommenden Molekülen bis ins kleinste biochemische Detail. Und sie übernehmen – obwohl industriell hergestellt – die gleichen Funktionen, die bisher nur Muttermilch garantierte.

Zum Verständnis: Die komplexen Zuckerstrukturen sind nach Fett und Laktose der drittgrößte feste Bestandteil menschlicher Milch. Sie bieten einzigartige gesundheitliche Vorteile, unterstützen beispielsweise das Immunsystem sowie die kognitive Entwicklung wie kein anderer Stoff. „Nach zahllosen Gesprächen mit Ärzten und Kliniken begann unsere Geschichte mit der Idee, nährstoffreiche Inhaltsstoffe als Zusatz für die Ernährung von Frühgeborenen herzustellen. Weitergedacht können bioaktive Bestandteile der Muttermilch ebenso zur Krankheitsprävention bei Erwachsenen sinnvoll eingesetzt werden“, erklärt Karger. „Um das Wirkungspotenzial unserer Human Milk Oligosaccharides (HMO) weiter zu erforschen, testen wir diese aktuell in enger Zusammenarbeit mit dem Leipziger Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie.“

Produktsortiment in der Breite offen

Gleichzeitig wird die von Dr.-Ing. Reza Mahour (CEO, Experte für Bioverfahrenstechnologie) und Valerian Grote (CTO, Molekularbiologe/Experte für Analytische Biochemie) entwickelte enzymatische Technologie genutzt, um bioidentische Moleküle für andere Märkte zu erzeugen, beispielsweise Inhaltsstoffe für Produkte der Körperpflege oder Rohmaterialien für die Pharmaindustrie. „Wir produzieren selbst. Dabei lässt sich jedes unserer Produkte auf die spezielle Technologie zurückführen. Unseren Kunden bieten wir Komplettlösungen – das reicht von der Suche nach der richtigen Produktionsplattform bis hin zu Entwicklung und Produktion“, bestätigt Karger. Erste Umsätze wurden nach ihren Angaben bereits früh erzielt. Inhaltsstoffe für den Kosmetikbereich sollen noch in diesem Jahr mithilfe bestehender Partnerschaften am Markt eingeführt werden. Im Pharmabereich wird ebenfalls mit ersten Kunden zusammengearbeitet.

Karger ergänzt: „Wir haben früh auf Partnerschaften und Vorbestellungen gesetzt, um den Markt besser zu verstehen.“ Um die bereits verabredeten hochwertigen Roh- und Inhaltsstoffe bald in größeren Mengen liefern zu können, ist das aktuell elfköpfige Team von Primogene gerade innerhalb Leipzigs umgezogen. Für die anstehende Skalierung war der Wechsel auf eine Betriebsstätte mit mehr Laborfläche und größerem Produktionsbereich wichtig. Große Mitspieler auf dem Feld der HMOs wie die niederländische DSM-Firmenich oder der dänische Konzern Chr. Hansen schrecken Karger nicht: „Bekannt sind mehr als 200 verschiedene HMOs, davon sind bisher sieben strukturell einfacher industriell herstellbar und auf dem Markt. Sie werden mit einer Fermentationstechnologie produziert. Unser enzymatisches Verfahren kann deutlich mehr und komplexere Zuckerstrukturen hervorbringen. Außerdem reicht unsere Produktpalette weit über HMOs hinaus.“

Das Jahr startete für Start-ups mit einer Rekordmeldung: In Deutschland wurden im vergangenen Jahr fast ein Drittel mehr Gründungen verzeichnet. In absoluten Zahlen wurden 2025 insgesamt 3.568 neue Firmen geschaffen – ein neuer Höchststand, wie der Start-up-Verband im Januar verkündete. Dies ist auch der künstlichen Intelligenz (KI) zu verdanken, wie sich beim genauen Hinschauen herausstellt. 853 dieser neuen Unternehmen kommen aus dem Bereich Software. Doch nicht nur sie verwenden KI; bei einer Umfrage gab ein Drittel aller Gründer und Gründerinnen an, dass sie mit KI arbeiten. Dementsprechend sehen die Sprecher des Verbands in der Technologie auch die treibende Kraft hinter dem Start-up-Rekord.

Wirft man einen Blick über den Tellerrand hinaus, so lässt sich feststellen, dass die Start-up-Szene in Europa insgesamt floriert. Der „State of European Tech 2025“-Report im Auftrag von Atomico und anderen schätzt, dass im letzten Jahr Investitionen in Höhe von 44 Milliarden US-Dollar (umgerechnet ca. 38 Mrd. EUR) in diesen Sektor geflossen sind. Geldgeber erwarten inzwischen, dass Start-ups mit KI und Deep Tech arbeiten, so der Report. Demnach flossen auch 36 Prozent der europäischen Start-up-Investitionen in genau diese beiden Felder.

Das Gründungsumfeld könnte also kaum besser sein. Doch ein Rekord an Start-ups und steigende Investitionssummen bedeuten nicht zwangsläufig auch eine einfache Skalierung der Geschäftsmodelle. Viele – zu viele – Start-ups scheitern nach erfolgreichen ersten Jahren an der Weiterentwicklung ihres Geschäfts. Neben einer Reihe üblicher Herausforderungen stehen vor allem Bürokratie, Fragen zur Datenhoheit und ein Betrieb über Landesgrenzen und Wirtschaftszonen hinweg im Vordergrund. Start-ups müssen nachweisen, dass ihre Nutzung von KI auf soliden, regulierten Datenfundamenten basiert und den Compliance-Vorgaben entspricht.

Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Die Einbettung von KI-Agenten in den Kern der Betriebsabläufe ist die Antwort auf viele dieser Herausforderungen und wird für das Wachstum im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein.

Solide Datenbasis vor KI-Einsatz

Start-ups, die dies erreichen wollen, sollten sich darauf konzentrieren, ihre KI-Nutzung auf einer soliden Datenbasis aufzubauen, deren Fundament eine einheitliche Datenarchitektur ist. Sie tun sich deutlich leichter damit, die dafür nötigen Architekturentscheidungen zu treffen, als etablierte Unternehmen mit entsprechender Legacy-IT. Gründer und Gründerinnen sollten daher von Beginn an darüber nachdenken, wie sie eine starke Datenarchitektur aufsetzen, Silos abbauen und KI als Herzstück ihrer Prozesse einbetten.

Diese Grundlage hilft bei der Einführung von KI-Agenten, damit deren Output auch die Erwartungen erfüllt: Geschäftsprozesse effizienter zu strukturieren und zu optimieren sowie die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Start-ups, die dies umsetzen, werden sich gegen ihre Konkurrenten durchsetzen und letztlich erfolgreich sein.

KI-Agenten als Innovationsbeschleuniger

Indem Start-ups KI-Agenten von Beginn an in den Kern ihrer Geschäftsabläufe integrieren, skalieren sie schneller als mit dem Einsatz von nur einem reinen Large Language Model (LLM). Der Grund dafür liegt in der Standardisierung der Daten, die für KI-Agenten notwendig ist. Auf dieser Grundlage können die Agenten ihre einzigartigen, autonomen Fähigkeiten ausspielen, da sie mit unternehmenseigenen Daten trainiert werden. Vor allem bei Start-ups können Potenziale schnell gehoben werden: Wenn Agenten für bestimmte Aufgaben entwickelt werden, können sie diese auch lösen – egal wie komplex und fachspezifisch sie sein mögen. Stimmt die Datenbasis, lassen sich auch mehrere Agenten miteinander verknüpfen, um sogar noch komplexere Herausforderungen zu bewältigen.

Ein Beispiel dafür ist die mögliche Kooperation zwischen einem Kundensupport-Agenten und einem Prognose-Agenten. Wenn ein Kunde einen Support-Fall auslöst, kann der andere Agent sogleich die Kosten berechnen, was die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Reaktion steigern kann. Für die Skalierung von Start-ups ist ein enges Zusammenspiel der Abteilungen wichtig, um die Geschäftsbeziehungen zu zufriedenen Kunden weiter ausbauen zu können. Der Einsatz von KI-Agenten kann, gepaart mit dem menschlichen Element, begrenzte personelle Ressourcen ausgleichen und eine bessere Serviceleistung ermöglichen, was für ein schnelles Wachstum unabdingbar ist.

Doch nicht nur der Kundenkontakt lässt sich automatisieren, sondern auch eine ganze Reihe von Routinevorgängen in der internen Verwaltung der Firmen selbst. Dies ermöglicht nicht nur dem Management, sondern auch den Investoren, schnell einen fundierten Überblick über Liquidität, Umsatz, Einnahmen und Gewinn zu erhalten. Die Erkenntnisse in Echtzeit führen zu schnellen und datenbasierten Entscheidungen, was für junge Unternehmen Gold wert ist und es ihnen ermöglicht, flexibel zu bleiben.

Die Datenbasis muss stimmen

Für Start-ups sind Probleme beim Datenzugriff ein kritisches Risiko für den Geschäftserfolg. Eine einheitliche, moderne Datenarchitektur ermöglicht die Demokratisierung des Datenzugriffs und löst Datensilos auf. Der Vorteil liegt auf der Hand: Schneller Datenzugriff schafft Transparenz gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden. Darüber hinaus erhöht dies auch das Vertrauen der Mitarbeitenden und schafft ein Gefühl des Zusammenhalts.

Governance ist auch bei der Verwendung von KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Der Druck zur Einhaltung von Vorschriften sollte daher als Vorteil betrachtet werden.

Der Dreiklang aus Datenherkunft, Versionierung und automatisierter Auswertung der Ergebnisse hilft jungen Unternehmen dabei, Governance auf einem soliden Fundament aufzubauen. Die Teams erhalten direkte Transparenz darüber, wie sich die KI-Agenten verhalten, auf welchen Daten sie basieren und wie sie ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit verändern. Laufende Bewertungen tragen dazu bei, dass KI-Agenten präziser werden, um genau jene hochwertigen Ergebnisse zu liefern, die Start-ups für die Skalierung ihrer Geschäftsmodelle benötigen. Dies ist besonders wichtig, wenn proprietäre KI-Modelle entwickelt und von der Testphase in die Produktion überführt werden, wobei gesetzliche Vorschriften wie die DSGVO oder der EU AI Act zwingend einzuhalten sind.

Parloa, ein deutsches Start-up-Unternehmen mit einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar, ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie dieser Ansatz in der Praxis aussehen kann: Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine einheitliche, kontrollierte Datenbasis aufgebaut, die vollständig mit der DSGVO und dem EU AI Act konform ist. Seine Plattform folgt den Prinzipien des „Privacy by Design“, sodass sensible Kundendaten ohne Kontrollverlust verwendet werden können. Durch die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten macht Parloa Governance zu etwas Greifbarem und gibt den Teams Klarheit darüber, welche Daten verwendet wurden, wie sich die Agenten verhalten haben und wie sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit entwickelt haben. Diese Kombination aus moderner Architektur und starker Governance ermöglicht es den Kunden von Parloa, Zugang zu hochwertigen Daten zu erhalten und die Transparenz für Regulierungsbehörden sowie Endnutzer zu erhöhen – und dennoch KI-gesteuerte Kundeninteraktionen in Umgebungen zu skalieren, in denen Fehler oder Missbrauch inakzeptabel sind.

Fazit

KI-Agenten bieten europäischen Start-ups eine einmalige Gelegenheit, schnell zu wachsen und gleichzeitig Investoren anzuziehen, die bekanntermaßen ihr Geld bevorzugt in Unternehmen investieren, die Wert auf Datenverwaltung, Genauigkeit, Qualität und die Schaffung von echtem Mehrwert durch Technologie legen. Es ist jedoch ein Fehler, sich ohne sorgfältige Überlegungen auf die Einführung von Agenten zu stürzen. Start-ups, die KI-Agenten einsetzen, ohne zuvor eine einheitliche Datenbasis aufzubauen und eine solide Verwaltung sowie Bewertung sicherzustellen, riskieren, mehr Komplexität als Mehrwert zu schaffen. Letztlich werden jene Gründer und Gründerinnen erfolgreich sein, die ihre Geschäftsmodelle branchen- und länderübergreifend skalieren können – hierbei spielt der Einsatz von KI-Agenten bereits jetzt eine entscheidende Rolle.

Der Autor Nico Gaviola ist VP Digital Natives & Emerging Enterprise bei Databricks EMEA.

Gründungslegenden klingen oft zu glatt für die Realität – wie Sahis Skateboard-Unfall, der in einer Notaufnahme zur Idee für sein neuestes Venture führte. Wer den Mann kennt, der in den 90ern mit „Traffics“ die Reisebranche digitalisierte, weiß jedoch: Er macht keine halben Sachen. Jetzt, im Februar 2026, steht er mit einer europäischen Aktiengesellschaft (SE) und einem enorm breiten Versprechen wieder auf dem Platz.

Wie Touristik-Know-how in die Klinik kommt

Der Sprung von der Touristik zur Service-Automatisierung im Gesundheitswesen wirkt wie ein harter Bruch. Doch unter der Haube geht es in beiden Welten um hochvolumige Transaktionen, Termin-Slots und Datenabgleich in Echtzeit. Wer Millionen Pauschalreisen fehlerfrei abwickelt, so die Wette von HoloLogix.AI, beherrscht auch das Termin-Management von Kliniken, Hotels und Restaurants.

Für CEO und Gründer Salim Sahi ist das Projekt dennoch ein „kompletter unternehmerischer Neuanfang“. Gegenüber StartingUp räumt er ein, von 25 Jahren Travel-Tech-Erfahrung zu profitieren, doch seine wahre Passion gelte der künstlichen Intelligenz. Das Herzstück bilde dabei die MIA Service KI: „Wir haben eine holistische KI-Plattform geschaffen, also ein Tool, das ganzheitlich agiert und eingesetzt werden kann.“ MIA verstehe Gespräche, erledige parallel Aufgaben und verbinde Systeme – „rund um die Uhr und branchenübergreifend“. Auch wenn der Fokus aktuell auf Gesundheitswesen und Hospitality liege, sei das System laut Sahi letztlich „nahezu überall einsetzbar, wo Kunden- oder Patientenkontakt herrscht.“

Der Angriff auf die Platzhirsche

Der Markt für Conversational AI ist 2026 kein blauer Ozean mehr. Etablierte Player wie Aaron.ai haben sich tief in die Health-Landschaft eingegraben, flankiert von Plattform-Giganten wie Doctolib. HoloLogix.AI reagiert mit aggressiven Preisen ab 99 Euro im Monat und einer massiven technologischen Breite.

Aber warum sollten Klinikverantwortliche das Risiko eines Wechsels eingehen? Salim Sahi sieht den „Killer-USP“ in der Architektur der Interaktion: „Unser Ansatz ist ein anderer: Statt starrer Skripte bieten wir echte Gesprächsintelligenz durch Conversational AI an.“ Das System sei eine KI, die im laufenden Gespräch aktiv Aufgaben erledige, was eine beispiellose Integrationstiefe erfordere. „Hier gehen wir ganz tief rein und verarbeiten Daten in Echtzeit“, so der CEO. Da Aufgaben direkt ausgeführt werden, optimiere sich das Zeitmanagement drastisch – konzipiert als Omnichannel-Ansatz über Telefon, Website, E-Mail, Wearables oder bald sogar über Robotik.

Die schmale Gratwanderung am Handgelenk

HoloLogix.AI belässt es nicht bei Software, sondern bringt mit der MIA Watch eigene Hardware ins Spiel. Die Smartwatch für Senior*innen soll Stürze erkennen und sofort einen aktiven Sprachdialog führen. Eine Gratwanderung: Reines Assistenz-System oder medizinisches Gerät mit komplexer Zertifizierungspflicht (MDR)?

Prof. Dr. Thomas Fuchs, Co-Founder und Aufsichtsrat für den Bereich Health Care, ordnet das rechtlich eindeutig ein: „MIA Protect ist ein Teil der holistischen KI-Plattform, die mit verschiedenen Health Watches wie z.B. auch der Apple Watch kompatibel ist. Sie ist ein Assistenz- und Companion-System.“ Die Hardware erkenne Stürze, ersetze aber „keine ärztliche Untersuchung oder medizinische Entscheidung“. Um Geschwindigkeit und Nutzer*innenfreundlichkeit zu wahren, bewege man sich „bewusst außerhalb der Medizinprodukt-Zertifizierung (MDR), ohne den Sicherheitsrahmen zu verlassen“.

Ein mehrstufiges Sicherheitsnetz aus Sensorik, KI-Algorithmen und menschlichem Service-Team federt Fehlinterpretationen ab. Haftungsfragen sind laut Fuchs über klare Nutzungsbedingungen geregelt. Für den Mediziner steht ohnehin der „Companion Aspekt“ im Vordergrund: Nach einem Sturz, wenn Patient*innen hilflos am Boden liegen, alarmiere MIA in einer Kaskade Notfallkontakte und beruhige das Unfallopfer, bis Hilfe eintrifft. „MIA Protect soll an diesem Punkt Sicherheit und damit Lebensqualität geben, vielleicht sogar die Möglichkeit schaffen für Senioren, länger selbstbestimmt in ihrem Zuhause zu leben“, resümiert Fuchs.

Pflegeheim und Luxushotel: (K)ein operativer Widerspruch?

Das vielleicht Spannendste an HoloLogix.AI ist das Personal: Salim Sahi hat sich politische und ethische Schwergewichte in den Aufsichtsrat geholt. Darunter Dr. Marcel Klinge, ehemaliger FDP-Bundestagsabgeordneter und Tourismus-Experte. Er muss Investor*innen den Spagat erklären, warum ein Start-up gleichzeitig Pflegeheime und Luxushotels digitalisieren will – was oft als Warnsignal für operative Verzettelung gilt.

Dr. Marcel Klinge sieht darin jedoch keinen Widerspruch, sondern die Stärke der technischen Basis: „Der gemeinsame Nenner liegt im Kern: Unsere holistische KI-Infrastruktur kann über das Telefon Gespräche führen, kann aber auch über die Website, Health Watches und Devices und direkt im Gespräch Aufgaben ausführen.“ Das Backend orchestriere lediglich Termin-Slots, Daten und Anfragen in Hochgeschwindigkeit. Dabei spiele es schlichtweg keine Rolle, „ob der Kunde Patient in einem Pflegeheim oder Gast in einem Luxushotel ist.“

Wenn die KI-Vision auf den deutschen Fax-Alltag trifft

Ein Blick auf die Website verrät große Visionen, doch diese müssen sich im harten Alltag deutscher IT-Infrastrukturen und oft veralteter Praxis-Server beweisen. Zudem ist die Frage des Datenschutzes elementar: Nutzt das Unternehmen US-amerikanische Sprachmodelle via API, oder hostet man eigene „Sovereign AI“ in Europa?

Für Prof. Dr. Thomas Fuchs sind Datenschutz und Systemintegration absolute Kernpunkte. Um digitale Souveränität zu wahren, setzt das Unternehmen auf einen hybriden Weg: „Wir orchestrieren auf die gängigen sowie auf eigene Modelle auf deutschen Servern, die in Europa bereits genutzt werden.“ Laut Fuchs verlässt man sich dabei nicht nur auf das Versprechen von Sicherheit, sondern arbeitet seit der ersten Stunde eng mit dem renommierten Fraunhofer-Institut zusammen und lässt die eigene Infrastruktur „regelmäßig durch deren Experten prüfen“. Das bloße Versprechen von Sicherheit reicht HoloLogix.AI dabei nicht.

Mehr als nur ein GPT-Wrapper?

HoloLogix.AI ist eine der vielleicht ambitioniertesten Gründungen des Jahres. Technologisch muss es beweisen, dass es mehr ist als ein „GPT-Wrapper“ mit Smartwatch. Aber die Kombination aus Sahis Exekutiv-Erfahrung, Klinges Netzwerk und Fuchs‘ ethischem Korrektiv macht es zu einem spannenden Herausforderer. Wenn die Uhr im Alltag für Sicherheit sorgt – und die KI den deutschen Datenschutz überlebt – könnte aus Berlin der nächste europäische Champion kommen.

Hinter der FashionTech-App VESTIO steht die im Jahr 2024 von Bastian Arend und Justus Hansen gegründete Opus Stilberater GmbH, die den Anspruch erhebt, professionelle Stilberatung erstmals digital, logisch und kostenlos zugänglich zu machen.

Der „Solar-Entrepreneur“ trifft den Stil-Rebell

Die persönlichen Hintergründe der Gründer bieten spannende Kontraste, die weit über ein übliches Business-Profil hinausgehen. Bastian Arend, Co-Founder und CEO, kam über die Energiewende zur Mode. Als Seriengründer baute er den Online-Solar-Anbieter Klarsolar auf und verkaufte ihn im Dezember 2023 erfolgreich an den Energiekonzern E.ON. Die Übernahme erfolgte in einer für die Solarbranche schwierigen Marktphase, was Bastian Arend als Krisen-erprobten Strategen auszeichnet.

VESTIO entwickelte er 2024 jedoch aus einem ganz persönlichen „Pain Point“ heraus: Während er internationale Millionen-Finanzierungsrunden leitete, bestand sein eigener Stil mangels Zeit lediglich aus Hoodie, Jeans und Sneakern. „Ich wollte nur jemanden, der für mich einkauft“, erinnert er sich an diese Phase. Seine Abneigung gegen zeitraubendes Shopping führte ihn schließlich zu Justus Hansen.

Justus Hansen, Co-Founder und Chief Styling Officer, bringt eine Biografie ein, in der Mode schon immer eine zentrale Rolle spielte. Sein Gespür für klassische Mode ist tief verwurzelt: Justus Hansen trug bereits im Kindergarten eine Fliege und provozierte später Lehrer, indem er im Sakko zum Unterricht erschien. Bevor er mit über 1,6 Millionen Follower*innen zu einem der bekanntesten Männerstilberater Deutschlands aufstieg, studierte er Jura und absolvierte Praktika im Bankensektor, unter anderem bei der Dresdner Bank.

Diese Erfahrungen schärften seinen Blick für die Anforderungen moderner „Business-Garderoben“. Als Arend ihn fragte, ob er für ihn einkaufen könne, antwortete Justus Hansen bestimmt: „Einfach irgendwas kaufen? Nein. Ich muss verstehen, wer du bist.“ Bastian Arend begriff Hansens modulare Styling-Methode sofort als logisches System und schlug vor: „Wir sollten deine Methode digitalisieren und kostenlos für jeden Mann zugänglich machen.“ Für Justus Hansen wurde damit ein „Lebenstraum“ wahr.

Das Konzept: „Weniger Teile, mehr Outfits“

Das Herzstück der App bildet ein algorithmisches Styling-System, das strikt dem Leitsatz „Weniger Teile. Mehr Outfits“ folgt. In nur drei Minuten erstellt ein Stilfinder-Fragebogen eine persönliche Grundgarderobe. Der digitale Kleiderschrank funktioniert dabei bewusst ohne das mühsame Hochladen von Fotos; das System kennt die wichtigsten Basics, erkennt Lücken und empfiehlt gezielt Ergänzungen. Justus Hansen betont dabei die Wichtigkeit der Basis: „Die wenigsten Männer besitzen eine echte Basisgarderobe. Und das ist die Grundlage, aus der ihre besten Outfits entstehen.“

Ziel ist es, automatisch kombinierbare Outfits für alle Anlässe zu generieren. Dabei verfolgen die Gründer eine klare ästhetische Linie: „Outfits müssen nicht kompliziert sein, um zu wirken. Sie brauchen lediglich eine klar erkennbare Linie“, so Hansen. Bastian Arend ergänzt: „Die besten Outfits für Männer sind nicht kompliziert, sondern harmonisch und durchdacht.“

Das Affiliate-Dilemma: Geschäftsmodell im kritischen Check

Wirtschaftlich operiert VESTIO über ein Affiliate-Modell. Die App ist für Nutzer kostenlos, während das Unternehmen Provisionen von Partner-Anbietern bei einem erfolgreichen Kauf erhält. Hier liegt für den kritischen Betrachter ein interessanter systemischer Interessenkonflikt: Das erklärte Ziel „Weniger Konsum – bessere Entscheidungen“ steht ökonomisch potenziell im Widerspruch zu einem Modell, das von Transaktionen lebt. Zudem stellt sich die Frage der langfristigen Nutzerbindung: Sobald ein Mann seine „perfekte Garderobe“ aufgebaut hat, sinkt der Bedarf für weitere Anschaffungen. Dass das Unternehmen dennoch auf Wachstum setzt, zeigt die Erhöhung des Stammkapitals auf knapp 30.000 Euro im September 2025. Langfristig plant VESTIO die Integration eines Marktplatzes, der Partnerprodukte und eigene Kollektionen vereint, um basierend auf Daten den größten Mehrwert zu liefern.

Marktpositionierung und technologischer Vorsprung

Im Vergleich zum Wettbewerb besetzt VESTIO eine spezifische Nische. Während Curated-Shopping-Anbieter (z.B. Outfittery) auf den Versand physischer Boxen setzen, bleibt VESTIO ein rein digitaler Guide, der dem Nutzer die volle Freiheit bei der Wahl des Händlers überlässt. Andere Styling-Apps verlangen oft zeitintensive Foto-Inventuren, während VESTIO auf logische Kombinationen setzt.

Das Risiko bleibt jedoch die Abhängigkeit von der Personal Brand Justus Hansens. Letztlich ist VESTIO der Versuch, Mode so effizient wie eine Prozessoptimierung zu gestalten – oder wie Bastian Arend es formuliert: „Viele Männer haben mehr Kleidung als Stil. Vestio ändert das.“ Mit dem Aufbau der App wolle man Männern „genau diese Arbeit abnehmen“, damit sie sich ultimativ „besser fühlen“ können.

Die steigende Nachfrage nach Firmen-Events und privaten Feiern stellt die Hospitality-Branche vor administrative Herausforderungen. Während Hotelzimmer und Tischreservierungen weitgehend digitalisiert sind, erfolgt die Bearbeitung von Gruppenanfragen und Event-Konfigurationen in vielen Betrieben noch manuell. Das 2025 gegründete Software-Start-up DIONYS tritt an, um diesen Prozess durch Standardisierung zu beschleunigen.

Konfigurator statt E-Mail-Pingpong

Das Kernprodukt des Unternehmens ist eine Softwarelösung, die den Angebotsprozess für Veranstaltungen digitalisiert. Anstatt individuelle Angebote manuell zu tippen, sollen Kunden ihre Events – von Menüs bis zu Getränkepaketen – über eine Online-Oberfläche selbst konfigurieren können.

CEO Folke Mehrtens beschreibt den aktuellen Zustand der Branche als paradox: „Es ist absurd: Gerade dort, wo Events den meisten Umsatz bringen, fehlt oft jede Struktur. Solange Events wie Sonderfälle behandelt werden, bleiben sie ein operativer Schmerz.“

Die Software von DIONYS zielt darauf ab, diesen „Schmerz“ zu lindern, indem sie Events von der manuellen Ausnahme zum standardisierten Produkt wandelt – buchbar und transparent wie im E-Commerce.

Technik trifft auf operative Erfahrung

Technisch steht das Unternehmen vor der Hürde, die individuellen Parameter von Gastronomiebetrieben – etwa spezifische Stornoregeln oder variable Menüfolgen – in einen Algorithmus zu überführen. CTO Gregor Matte betont, dass die Herausforderung weniger in der reinen Buchung, sondern in der Abbildung der operativen Vielfalt liege.

Um die Praxistauglichkeit sicherzustellen, setzt das Gründungsteam auf Mitstreiter mit Branchenhintergrund. Neben Mehrtens (Strategie) und Matte (Technik) sind unter anderem Ekkehard Bay (ehemals Manager im Mandarin Oriental) sowie Daniel Simon (ehemals OpenTable) an Bord.

Wettbewerb und der Faktor „Mensch“

DIONYS positioniert sich in einem dichten Marktumfeld zwischen etablierten Back-Office-Lösungen wie Bankettprofi und modernen Reservierungssystemen wie aleno. Die Münchner suchen ihre Nische bei individuellen Event-Locations und Restaurants, die sich von reinen Tagungshotels abgrenzen.

Die in der Branche verbreitete Sorge, dass durch die Digitalisierung die persönliche Note leide, versucht Head of Hospitality Ekkehard Bay zu entkräften: „Wenn Standardfragen digital geklärt sind, bleibt im echten Gespräch mehr Zeit für das, was wirklich zählt: besondere Wünsche und echte Aufmerksamkeit.“

Erste Marktdaten und Ausblick

Seit dem Start im Herbst 2025 wurden nach Angaben des Unternehmens Anfragen mit einem Volumen von rund 400.000 Euro über das System abgewickelt. Zu den ersten Nutzern zählen bekannte Münchner Betriebe wie Kustermann und die Bar Valentin. Das Erlösmodell basiert auf einer Kombination aus monatlicher Softwaregebühr und umsatzabhängigen Komponenten.

Für die nächste Wachstumsphase strebt DIONYS die Akquise von 100 „Pionier-Betrieben“ in der DACH-Region an. Ob sich der Ansatz als neuer Industriestandard durchsetzen kann, wird davon abhängen, ob die Software die komplexen Anforderungen einer breiten Masse an unterschiedlichen Betrieben tatsächlich ohne manuelles Nachsteuern abbilden kann. Daniel Simon gibt sich zuversichtlich: „In drei Jahren wird Event-Management nicht mehr improvisiert, sondern datenbasiert gesteuert.“