Der norddeutsche Pharma-Mittelständler Pohl-Boskamp übernimmt ab sofort als strategischer Partner die exklusive Vermarktung der App. Für die Gründerinnen Dr. Antje Kallweit und Annika Bruhns-Petersson bedeutet das einen massiven Schub auf dem Weg zur erstattungsfähigen App auf Rezept (DiGA). Doch der Markt für digitale Schmerztherapien ist lukrativ und stark umkämpft.

Hinter der HELP Mee Schmerztherapie GmbH stehen keine klassischen Tech-Bros, sondern ein organisch gewachsenes, interdisziplinäres Team. Gegründet wurde das Start-up Ende 2023 von Dr. Antje Kallweit, Fachärztin für Anästhesiologie mit dem Schwerpunkt Spezielle Schmerztherapie, und Annika Bruhns-Petersson, CCO und Projektleitung. Der Schmerzpunkt für die Gründung lag in einer realen Versorgungslücke: Millionen Menschen leiden allein in Deutschland an chronischen Schmerzen. Da Therapeut*innen Mangelware sind, vergehen oft Jahre bis zur adäquaten Behandlung.

Um diesen Flaschenhals aufzulösen, holten sich die Gründerinnen mit Malte Bornholdt (CFO), Hosun Lee (CIO) und Jörn Griffel (CLO) geballte Expertise aus den Bereichen IT, Finanzen und Recht ins Boot. Diese breite Aufstellung überzeugte offenbar auch bei der initialen Finanzierung: Das Start-up sicherte sich das InnoFounder-Stipendium der Hamburgischen Investitions- und Förderbank (IFB Hamburg) und verfügt über die offizielle INVEST-Zusage des BAFA.

Medizinischer Idealismus statt schnellem Exit

Der Spagat zwischen medizinischem Anspruch und hartem Tech-Business ist für ärztliche Gründerinnen oft herausfordernd. Dr. Antje Kallweit hat hier jedoch eine klare Linie gezogen: „Ich bin ganz bewusst beim medizinischen Idealismus geblieben“, betont die Gründerin. Zwar sei man dadurch in manchen Bereichen langsamer gewesen als geplant, da man sich bewusst gegen klassisches VC-Geld und große Finanzierungsrunden entschieden habe. Doch dieser Weg bot den Hamburger*innen einen entscheidenden Vorteil. „Wir optimieren nicht primär auf Wachstum, sondern auf Wirksamkeit, Qualität und Nachhaltigkeit“, stellt Kallweit klar. „So freuen wir uns, dass wir die Kontrolle behalten haben – inhaltlich, medizinisch und strategisch“. Keine externen Vorgaben drängten das Team in Richtung Vereinfachung oder Kompromisse.

Auch die massiven bürokratischen Hürden, die Zertifizierungen nach MDR und DSGVO von Beginn an fordern, erstickten die agile Produktentwicklung nicht. Auf die Frage, wie man das bewältigt, verweist die Ärztin auf ihr Team: „Mit Malte Bornholdt und Hosun Lee haben wir Gesellschafter, die sowohl IT-Entwicklung als auch Zertifizierungs- und Regulatorikprozesse sehr gut kennen.“ Durch gezielte externe Unterstützung sei man „so agil geblieben, wie es eben geht, in diesem Business“.

Der therapeutische Ansatz: Schmerz „verlernen“

Die App HELP richtet sich an Menschen mit chronischen primären Schmerzen. Sie verbindet moderne Schmerzedukation mit verhaltens- und emotionsbezogenen Übungen, die auf aktuellen neurobiologischen Modellen der Schmerzverarbeitung basieren. Während viele Konkurrent*innen auf ein rein kognitiv-verhaltenstherapeutisches Management setzen, zielt der USP von HELP deutlich tiefer.

Doch wie grenzt sich das von einem reinen Placebo-Effekt ab? Kallweit stellt sich dieser zentralen Frage offen. HELP werde aktuell in einer randomisiert-kontrollierten Studie untersucht. „Erwartungseffekte spielen in Studien immer eine Rolle“, räumt sie ein. Bei chronischen Schmerzen sei dies jedoch kein reiner Bias, sondern Teil des Wirkmechanismus. „Entscheidend ist daher, ob über diese allgemeinen Effekte hinaus [...] ein zusätzlicher, spezifischer Nutzen entsteht“, argumentiert Kallweit. Dabei wird nicht nur die schmerzbedingte Beeinträchtigung nach 12 Wochen als primärer Endpunkt gemessen, sondern auch weitere patient*innenrelevante Faktoren wie Schmerzintensität, Schlaf, Angst und Depressivität in den Blick genommen.

Die vielleicht größte Hürde für DiGAs ist jedoch die Adhärenz – die Nutzer*inbindung über die typische Rezeptdauer von 90 Tagen. „Chronische Schmerzpatient*innen sind häufig therapiemüde, haben viele frustrane Erfahrungen gemacht und bringen verständlicherweise viel Skepsis mit“, analysiert die Medizinerin. Umso wichtiger sei die Erfahrung von Selbstwirksamkeit als entscheidender Wendepunkt. HELP setzt deshalb auf einen strukturierten Prozess, der durch Videos, Audios, einen Klangraum oder einen Notfallbereich bei Schmerzspitzen multimodale Unterstützung im Alltag bietet.

Hier kam auch die ungewöhnliche Expertise von Mitgründerin Annika Bruhns-Petersson ins Spiel. Die Musicaldarstellerin prägte die patient*innenzentrierte Umsetzung, etwa in Tonalität und Inszenierung, maßgeblich. „Die Ansprache erfolgt bewusst auf Augenhöhe, validierend und ohne Bagatellisierung“, erklärt Kallweit. Man wolle ein hochbelastendes Thema nicht durch plumpe Gamification trivialisieren oder die App wie reine „Arbeit“ wirken lassen, was oft zu Abbruch führe. „Dem setzen wir eine klare, respektvolle und zugewandte Kommunikation entgegen“, so die Gründerin. Eine 100-prozentige Abschlussquote über die vollen drei Monate verspricht sie dennoch nicht – das wäre unseriös. „Entscheidend ist daher weniger die vollständige Adhärenz, sondern ob es gelingt, bei einem relevanten Anteil der Patient*innen frühzeitig klinisch wirksame Veränderungen anzustoßen“, fasst sie zusammen.

Strategie im Härtetest: Cashburn und Preisverfall

Das Geschäftsmodell zielt klar auf die Erstattung durch die gesetzlichen Krankenkassen ab. HELP befindet sich derzeit in einer klinischen Studie mit dem Ziel, als DiGA im Verzeichnis des Bundesinstituts für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) gelistet zu werden. Doch bis zur endgültigen Zulassung gilt es, eine immense Cashburn-Rate zu überbrücken. HELP begegnet dem mit einem mehrgleisigen Modell. Aktuell wird die App als Selbstzahlerprodukt angeboten und es bestehen Kooperationen mit privaten Krankenversicherungen. Zudem hält das Start-up die Kostenstruktur schlank: „Wir verzichten aktuell weitgehend auf Gehälter“, verrät Kallweit. Die wesentliche Cash-Burn-Position sei die klinische Studie selbst.

Und wenn die Listung klappt? Ab dem zweiten Jahr diktiert der GKV-Spitzenverband in harten Verhandlungen die Preise. Kallweit sieht darin jedoch keine Gefahr für ihr Geschäftsmodell, da sie die Strategie vieler Konkurrent*innen kritisiert: „Wir halten es für einen Fehler, im ersten Jahr künstlich hohe Preise aufzurufen, die später nicht haltbar sind.“ Stattdessen wähle man von Beginn an ein realistisches und tragfähiges Preisniveau.

Die strategische Allianz im Haifischbecken

Der DiGA-Markt ist extrem reguliert und das Segment „Schmerz“ bereits von Schwergewichten besetzt. Start-ups wie HelloBetter oder Selfapy haben ihre DiGAs bereits erfolgreich platziert. Um in diesem Haifischbecken zu bestehen, braucht es neben medizinischer Evidenz vor allem Vertriebspower bei der Ärzt*innenschaft.

An diesem Punkt setzt die neue Partnerschaft an, um Synergien zu nutzen. Pohl-Boskamp vermarktet bereits erfolgreich die Kalmeda® Tinnitus App und bringt fünf Jahre wertvolle DiGA-Erfahrung in die Waagschale. Das Vertriebsteam des Pharma-Mittelständlers soll gezielt die Akzeptanz der digitalen Schmerztherapie bei der Ärzt*innenschaft fördern.

Doch birgt die Auslagerung des Vertriebs nicht auch Risiken? Begibt sich das Start-up in eine gefährliche Abhängigkeit vom Pharma-Riesen – und wer besitzt am Ende die Marktmacht und den direkten Zugang zu den verschreibenden Ärzt*innen?

Kallweit hält nichts von diesem klassischen Entweder-oder-Denken. „Wir haben uns bewusst für eine partnerschaftliche Zusammenarbeit entschieden, weil beide Seiten unterschiedliche, aber komplementäre Stärken einbringen“, verdeutlicht sie die Synergien. Die formale Asymmetrie sei ihr bewusst, doch die inhaltliche Hoheit und Markenführung verblieben klar bei HELP. „Als Start-up bringen wir die inhaltliche Expertise [...] und das Produkt selbst ein. Unser Partner bringt Reichweite, Vertriebsstruktur und Erfahrung im Marktzugang mit.“ Der Vertrieb sei ein wichtiger Hebel, aber eben nicht gleichbedeutend mit der Kontrolle über das Produkt.

Am Ende profitiere Pohl-Boskamp von einem innovativen Produkt und das Start-up von der etablierten Infrastruktur. „Der eigentliche Maßstab ist dabei nicht die Machtverteilung, sondern der Versorgungseffekt“, resümiert Kallweit.

Fazit

Die Allianz ist ein exzellenter Schachzug. HELP Mee lagert das kostspielige Health-Care-Marketing an einen etablierten Player aus, um sich voll auf die Produktentwicklung zu fokussieren, während Pohl-Boskamp sein digitales Portfolio ausbaut. Durch die strategische Kooperation lässt sich das gemeinsame Ziel, die Entlastung der Akteur*innen im Gesundheitswesen sowie die Ergänzung bestehender Therapien, für eine bessere medizinische Versorgung der Patient*innen schneller erreichen.

Vor wenigen Jahren galt das Streben nach einem radikal verlängerten Leben noch als exzentrisches Hobby von Silicon-Valley-Milliardären. Heute ist Longevity – die Wissenschaft der Langlebigkeit – im Zentrum der europäischen Gesundheitsökonomie angekommen. Angesichts einer massiv überalternden Gesellschaft und kollabierender Gesundheitssysteme hat ein Paradigmenwechsel stattgefunden: Altern wird nicht mehr als unvermeidliches Schicksal hingenommen, sondern als die zugrundeliegende Ursache der meisten chronischen Krankheiten verstanden.

Start-ups in diesem Bereich sind längst keine Alchemisten mehr. Sie sind datengetriebene BioTech- und Software-Pioniere, die den Fokus von der bloßen Lebensverlängerung auf die Verlängerung der gesunden Lebensjahre verschoben haben und damit einen der vielleicht lukrativsten Zukunftsmärkte der Medizin erschließen.

Die Marktlage: künstliche Intelligenz als Schlüssel zur Zelle

Der deutsche Longevity-Markt hat seine wilde Goldgräberstimmung hinter sich gelassen und eine beeindruckende technologische Reife erreicht. Der alles dominierende Treiber ist dabei die Künstliche Intelligenz. Während die biomedizinische Forschung früher Jahrzehnte brauchte, um zelluläre Alterungsprozesse zu verstehen, entschlüsseln KI-Modelle heute epigenetische Muster in Rekordzeit. Einer aktuellen Branchenanalyse von Roland Berger zufolge betrachten 68 Prozent der institutionellen Gesundheitsinvestoren Longevity mittlerweile als festen Bestandteil ihres Portfolios. Diese Relevanz spiegelt sich in harten Zahlen wider: Laut dem jüngsten Start-up-Report der KfW flossen allein im vergangenen Jahr rund 850 Millionen Euro an Wagniskapital in deutsche Unternehmen an der Schnittstelle von BioTech, Präventivmedizin und AgeTech. Das Marktvolumen wächst rasant, getrieben von einer kaufkräftigen Boomer-Generation, die massiv in den Erhalt ihrer biologischen Jugend investiert.

Die neuen Treiber: Jenseits von Vitaminen und Kapseln

Die Branche hat sich meilenweit von simplen Nahrungsergänzungsmitteln entfernt. Den Markt dominieren 2026 hochkomplexe Sub-Sektoren, die direkt in den molekularen Alterungsprozess eingreifen. Einer der stärksten Trends sind die sogenannten Senolytika – Wirkstoffe, die gezielt gealterte, toxische „Zombie-Zellen“ im Körper aufspüren und zerstören. Ein weiterer massiver Treiber ist das Epigenetic Reprogramming, bei dem Zellen durch Eingriffe buchstäblich verjüngt werden. Zudem explodiert der Markt für präventive Biomarker-Diagnostik: Blut- und DNA-Tests für Zuhause, die das biologische Alter messen und durch KI-Auswertung exakte Lebensstilempfehlungen geben. Etablierte Pionier*innen wie der spezialisierte Fonds Apollo Health Ventures haben diese DeepTech-Entwicklungen früh erkannt und finanzieren Start-ups, die den Alterungsprozess nicht nur verlangsamen, sondern messbar umkehren wollen.

Reality Check: Die geplatzten Blasen der Langlebigkeit

Wer den heutigen Boom verstehen will, muss auf die spektakulären Rückschläge der ersten Longevity-Ära blicken. Das prominenteste Mahnmal bleibt der Fall von Sirtris Pharmaceuticals in den USA, einem Start-up, das den Anti-Aging-Wirkstoff Resveratrol erforschte. Nach einer Übernahme für über 700 Millionen Dollar durch GlaxoSmithKline musste das Projekt später wegen mangelnder Wirksamkeit in klinischen Studien komplett eingestampft werden. Auch der Hype um das Wundermolekül NMN (Nicotinamid-Mononukleotid) endete für viele Start-ups in einem Desaster, als amerikanische und europäische Behörden plötzlich den Status als Nahrungsergänzungsmittel kippten.

Aus diesen Abstürzen lassen sich klare Fallstricke für heutige Gründer ableiten. Erstens die Regulatorik: Altern ist von der FDA und EMA offiziell nicht als Krankheit anerkannt, was die Zulassung von reinen „Anti-Aging-Medikamenten“ extrem komplex macht. Zweitens die Snake-Oil-Falle: Im B2C-Geschäft mit Supplements verlieren Marken ohne knallharte klinische Evidenz sofort das Vertrauen der informierten Konsumenten. Drittens die klinische Zeitleiste: Den Beweis zu erbringen, dass ein Medikament das Leben verlängert, dauert Jahrzehnte – ein Zeitraum, den klassische VCs oft nicht finanzieren wollen. Viertens die Margen-Illusion: Wer im Diagnostik-Bereich teure Tests verkauft, scheitert oft an horrenden Kundenakquisitionskosten, wenn das Geschäftsmodell keinen kontinuierlichen medizinischen Mehrwert bietet.

Das deutsche Netzwerk: Die Hotspots der Verjüngung

In Deutschland hat sich eine hochspezialisierte Forschungs- und Gründungslandschaft gebildet, die weltweit Beachtung findet. München und das Umland bilden das absolute Epizentrum für molekulare Altersforschung. Die Nähe zum Max-Planck-Institut für Biochemie und der TU München verschafft Gründer*innen hier direkten Zugang zu biotechnologischer Spitzenforschung. Berlin hingegen hat sich als unangefochtener Hub für Longevity-SaaS, B2C-Diagnostik und Plattform-Modelle etabliert, stark befeuert durch die klinische Nähe zur Charité und dem Berlin Institute of Health. Heidelberg und die Rhein-Neckar-Region dominieren den Bereich der altersbedingten Onkologie, angetrieben vom Deutschen Krebsforschungszentrum. Eine völlig neue Dynamik erlebt Mainz: Im Schatten des BioNTech-Erfolgs entsteht hier ein rasant wachsender Cluster, der die mRNA-Technologie gezielt zur zellulären Verjüngung nutzt.

Investor*innen-Radar: Wer finanziert das Business rund ums lange Leben?

Das Kapital für den Traum von der Unsterblichkeit stammt 2026 aus einer hochprofessionellen Allianz. An vorderster Front agieren spezialisierte VCs wie Apollo Health Ventures, der größte europäische Fonds mit exklusivem Fokus auf altersbedingte Krankheiten, oder Kizoo Technology Capital. Top-Tier Generalisten wie Cherry Ventures, HV Capital und Earlybird sind mittlerweile massiv im Markt vertreten, fokussieren sich jedoch bevorzugt auf skalierbare SaaS-Modelle, Biomarker-Plattformen und Kliniken. Auch die Industrie schläft nicht: Corporate VCs wie M Ventures oder der Boehringer Ingelheim Venture Fund investieren strategisch in DeepTech, um zukünftige Pharma-Pipelines zu sichern. Das eigentliche Schmiermittel der Szene sind jedoch erfahrene Business Angels. Prominente Köpfe wie Michael Greve oder Christian Angermayer pumpen massiv privates Kapital in visionäre Start-ups und nehmen dabei in der extrem riskanten Frühphase Forschungszyklen in Kauf, die traditionelle Banken längst abschrecken würden.

Diese Longevity-Start-ups sollte man auf dem Radar haben

Um die relevantesten Player der deutschen Longevity-Szene 2026 zu identifizieren, haben wir den Markt anhand von vier Kernkriterien analysiert. Entscheidend waren die Marktrelevanz der Technologie, der wissenschaftliche Reifegrad, die Diversität der Geschäftsmodelle sowie das explizite Vertrauen renommierter Investor*innen.

Aware (Berlin)

Dieses 2021 von Florian Meissner, Ramzi Rizk und Ferdinand Schmidt-Thomé gegründete Start-up steht an der Spitze der präventiven Bewegung in Deutschland. Aware operiert mit einem B2C- und B2B-Abo-Modell, bei dem Nutzer*innen regelmäßige, hochpräzise Bluttests durchführen lassen und die Biomarker-Daten in einer App auswerten. Der USP ist die Demokratisierung der Präventivmedizin durch nahtlose UX und den direkten Zugang zu Laborwerten, um das biologische Alter aktiv zu managen. Finanziert wurde Aware mit Millionenbeträgen von renommierten Investoren wie Cherry Ventures und Lakestar sowie prominenten Angels wie Katharina Jünger und Christian Reber.

Una Health (Berlin)

Das 2021 von Dr. Matthew Fenech, Pascal Grimm und Dominic Steele gegründete Start-up rückt die metabolische Gesundheit ins Zentrum der Langlebigkeit. Über ein B2B2C-SaaS-Modell kombiniert Una Health kontinuierliche Glukosemessgeräte mit einer KI-gesteuerten App, die in Deutschland mittlerweile als offizielle DiGA (Digitale Gesundheitsanwendung) auf Kassenrezept verschrieben werden kann. Der USP liegt in der hochpräzisen Echtzeit-Analyse des Blutzuckerspiegels, um den Stoffwechsel zu optimieren und Insulinresistenz präventiv entgegenzuwirken. Das Berliner Team sammelte unter anderem eine Millionen-Seed-Runde von FoodLabs ein, um seine digitale Präventivlösung europäisch zu skalieren.

Moleqlar (München/Berlin)

Dieses von den drei Medizinern Dr. Maximilian Griessinger, Dr. Mario Gietl und Dr. Clemens Klingler im Jahr 2020 gegründete Start-up Moleqlar hat den Sprung vom Nischenanbieter zum Marktführer für evidenzbasierte Longevity-Supplements in der DACH-Region geschafft. Das B2C-E-Commerce-Modell verkauft wissenschaftlich fundierte Moleküle und epigenetische Alterstests. Der USP liegt im extremen Fokus auf Aufklärung und klinische Evidenz, um sich vom klassischen Pseudomedizin-Markt abzuheben. Das Unternehmen wächst äußerst erfolgreich und sammelte unter anderem eine Seed-Finanzierung vom VC Rheingau Founders ein, mit deren Hilfe die eigene Expertise für epigenetische Tests durch eine strategische Übernahme weiter ausgebaut wurde.

Probatix (Berlin)

Das 2019 von Dr. Daniel Werner und Philipp Noack gegründete Start-up operiert als essenzieller Infrastruktur-Anbieter für die gesamte Branche. Das B2B-SaaS-Modell liefert anderen Longevity-Start-ups und Kliniken eine Plug-and-Play-Software für die schnelle Abwicklung von Blut- und Biomarkertests. Der USP ist die nahtlose API-Integration von Laborergebnissen direkt in die Apps der Endkunden. Probatix ermöglicht es dadurch zahlreichen anderen Gründern, überhaupt erst skalierbare Longevity-Geschäftsmodelle aufzubauen. Eine Besonderheit im Markt: Das Unternehmen agiert unabhängig von externen Investoren und ist komplett eigenfinanziert (gebootstrappt).

MoleQlar Analytics (ehem. EpiQMAx) (München)

Dr. Moritz Völker-Albert, Dr. Victor Solis und Prof. Dr. Axel Imhof haben EpiQMAx 2018 als Spin-off der LMU München ins Leben gerufen. Das B2B-Geschäftsmodell bot Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen hochpräzise epigenetische Analysen als Dienstleistung an. Der USP basierte auf einem patentierten Verfahren zur Analyse von Histon-Modifikationen mittels Massenspektrometrie, das es ermöglicht, die Auswirkungen von Medikamenten oder Lebensstil-Interventionen auf das biologische Alter exakt zu messen. Nach einer anfänglichen Finanzierung durch den High-Tech Gründerfonds (HTGF) und einer zwischenzeitlichen Insolvenz Ende 2023, wurde das DeepTech-Unternehmen von dem Berliner Start-up Moleqlar übernommen. Heute operiert es als MoleQlar Analytics GmbH und treibt die Entwicklung von Endkund*innen-Alterstests voran.

Tomorrow Biostasis (Berlin)

Die 2019 von Dr. Emil Kendziorra und Fernando Azevedo Pinheiro gegründete Firma geht an die Grenzen des heute Vorstellbaren. Das B2C-Geschäftsmodell basiert auf Mitgliedschaften für die Kryokonservierung nach dem rechtlichen Tod. Der USP ist der Aufbau der ersten und einzigen professionellen Kryo-Infrastruktur und Standby-Flotte in Europa, in der Hoffnung auf eine zukünftige medizinische Wiederbelebung. Während Tomorrow Biostasis die medizinische Erstversorgung und Logistik übernimmt, erfolgt die eigentliche Langzeitlagerung bei der eng kooperierenden Non-Profit-Organisation „European Biostasis Foundation“ in der Schweiz. Getragen wird die langfristige Vision von Seed-Runden spezialisierter Stiftungen und weitsichtigen Tech-Investor*innen.

Liv Longevity Labs (Berlin)

Als einer der spannendsten Newcomer startete Liv Longevity Labs unter der Führung von Gründer Amer Hamzeh im Jahr 2024. Das B2C-Modell kombiniert den Verkauf von DNA-Methylierungstests zur Bestimmung des biologischen Alters mit einer datengetriebenen Abo-App. Der USP ist ein "AI Longevity Advisor", der die Testergebnisse sofort in hochpersonalisierte Empfehlungen für Ernährung und Lifestyle übersetzt. Das junge Start-up, das unter anderem aus dem Berliner Founder Institute Accelerator hervorgegangen ist, konzentriert sich aktuell auf den Markteintritt und den Aufbau einer starken Early-Adopter-Community.

Recover Society (Frankfurt)

Dieses von Marcus Naumann und Nicolai Gropper im Jahr 2025 gegründete Start-up bringt die Langlebigkeit aus dem Labor in die Luxushotellerie. Das B2B2C-Modell integriert medizinische Hightech-Routinen, Drip-Bars und Biohacking-Technologien als exklusive Hubs in Partner-Hotels (wie den Roomers Hotels). Der USP der Recover Society ist die physische Verschmelzung von Longevity-Medizin und High-End-Hospitality für eine extrem zahlungskräftige, gesundheitsbewusste Zielgruppe. Expansion und Ausbau der Standorte werden von finanzstarken strategischen Partnern aus dem Real-Estate- (Gekko Group) und Kliniksektor (unter medizinischer Leitung von Dr. Dr. Dominik Duscher) getragen.

ASPRIVA (Heidelberg)

Antonio S. Brissa und Christoph Wild gründeten ASPRIVA 2021 als ganzheitliche Longevity-Brand. Das B2C-Modell verbindet den Verkauf hochreiner Premium-Nahrungsergänzungsmittel mit umfassenden digitalen Coaching-Strategien. Der USP ist die radikale Abkehr vom Hype hin zu verhaltensbasierten Longevity-Konzepten, bei denen Supplements nur ein Puzzleteil einer umfassenden Lebensstiländerung sind. Um sich vom unregulierten Markt abzuheben, lässt das Start-up seine Pulver auf bis zu 861 Sicherheitsparameter laborprüfen. Finanziert wird das profitable Wachstum primär durch private Investor*innen.

Years (Berlin)

Das 2021 von einem Team um die Mediziner Dr. Christian Schlatzer und Dr. Jan K. Hennigs gegründete Start-up Years schließt die Lücke zwischen präventiver App und klassischer Arztpraxis und hat kürzlich seine erste Flagship-Klinik am Berliner Kurfürstendamm eröffnet. Das B2C-Geschäftsmodell basiert auf physischen Longevity-Kliniken in Metropolen, in denen zahlende Mitglieder regelmäßige (oft proprietäre) Ganzkörper-MRTs, Biomarker-Screenings und ärztliche Präventiv-Beratung erhalten. Der USP ist die Bündelung der modernsten Diagnostik-Hardware unter einem Dach, um altersbedingte Krankheiten im frühestmöglichen Stadium abzufangen. Anstatt von klassischem Top-Tier-Venture-Capital wird das wachstumsstarke Modell vor allem durch die hochpreisigen Premium-Pakete für Selbstzahler*innen und strategische Health-Investor*innen getragen.

Internationaler Ausblick & Fazit

Während Europa bei Präventiv-Diagnostik und KI stark aufgestellt ist, werden die fundamentalen Durchbrüche der DeepTech-Biologie maßgeblich im Ausland vorangetrieben. Aus den USA schwappt mit Unternehmen wie Altos Labs – ausgestattet mit Milliarden von Jeff Bezos – die Welle der zellulären Reprogrammierung nach Europa. Asien forciert mit massiven staatlichen Förderungen die Stammzellenforschung, während Israel seine Vormachtstellung im Bereich der KI-gesteuerten Vorhersagemodelle für altersbedingte Krankheiten ausbaut. Diese globalen Makro-Trends werden den europäischen Markt in den kommenden Jahren zwingen, regulatorische Hürden schneller abzubauen, um international anschlussfähig zu bleiben.

Für Gründer*innen und Investor*innen in Deutschland bedeutet das aktuell: Der Longevity-Markt verzeiht keine leeren Heilsversprechen mehr. Die Zukunft gehört denen, die harte wissenschaftliche Evidenz mit brillanten, nutzer*innenfreundlichen Software- und Diagnostik-Lösungen verbinden. Wer den Menschen nicht nur mehr Lebensjahre, sondern mehr Lebensqualität verspricht – und das medizinisch beweisen kann –, dem steht in dieser Branche das Tor zu einem der vielleicht größten kommenden Wirtschaftswunder offen.

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.

Friction-Maxxing ist ein Trend aus dem Lifestyle-Bereich, der jedoch auch großes Potenzial für die Arbeitswelt und den strategischen Einsatz von KI in Unternehmen hat. Gemeint ist damit ein Verhalten, bei dem man bewusst mehr kleine Hindernisse und Hürden in Arbeitsprozessen akzeptiert.

Der große Vorteil: Durch eine bewusste Verzögerung wird das Urteilsvermögen geschärft, das Engagement vertieft und die mentale Resilienz der Mitarbeitenden gestärkt.

Friction-Maxxing als Gegengewicht zur KI-Dominanz

Insbesondere für Führungskräfte und das mittlere Management bietet Friction-Maxxing die Möglichkeit, produktive Reibung in Entscheidungsprozesse zurückzubringen. Durch die Rückkehr zu mehr persönlichen Begegnungen und analogen Arbeitsabläufen entstehen Dinge, die in digitalen Formaten schlicht verloren gehen:

• Konzentrierte Aufmerksamkeit.
• Psychologische Sicherheit.
• Wichtige nonverbale Signale.

Persönliche Begegnungen ermöglichen einen konstruktiven Austausch und helfen Teams dabei, ein gemeinsames Verständnis von Qualität zu entwickeln. Am Ende geht es nicht darum, unnötige Hürden aufzubauen, sondern das richtige Maß an „Reibung“ zu gestalten: Analoges für einen besseren Umgang mit Ambiguität, Kreativität und richtungsweisenden Entscheidungen – Digitales für die Umsetzung.

Fokus und Sinnhaftigkeit zurückerobern

Positive Reibung kann als dringend benötigtes Gegengewicht zur KI-getriebenen Beschleunigung in der Arbeitswelt fungieren und den Fokus wiederherstellen. Sei es durch das gründliche, manuelle Überdenken eines Briefings oder den bewussten Wunsch nach persönlichem Austausch anstelle eines asynchronen Chats. Wer sich Zeit zum Denken, Begegnen und Gestalten zurückerobert, ermöglicht es Teams, sich wieder mit ihrem eigentlichen Auftrag und ihren Ansprüchen zu verbinden – Qualitäten, die KI-Automatisierung allein niemals erreichen kann.

Dieses geänderte Verhalten führt zu mehr Präsenz, weniger Angst und einem gestärkten Gefühl der Kontrolle. Der bewusst gewählte, nur scheinbar umständlichere Weg kann somit zu mehr Autonomie und tieferer Zufriedenheit am Arbeitsplatz beitragen.

Ein Plädoyer für intentionale Reibung

Die Aufgabe moderner Führungskräfte ist es daher, bei menschenzentrierten Tätigkeiten ganz bewusst sogenannte intentionale Reibung herbeizuführen und KI parallel dazu zu nutzen, den täglichen administrativen Arbeitsaufwand zu minimieren.

Unternehmen müssen klar benennen, wo KI ihre Stärken hat und eingesetzt werden soll – und wo menschliche Fähigkeiten wie Empathie, Urteilsvermögen und kritisches Denken absolut unersetzlich sind. So gibt man Mitarbeitenden die Möglichkeit, sich auf die Arbeit zu konzentrieren, die wirklich zählt und echten Mehrwert schafft.

Friction-Maxxing ist somit weniger ein Plädoyer gegen die Technologie, sondern vielmehr ein Aufruf zur Intentionalität: Dem bewussten Abwägen darüber, wann Prozesse automatisiert werden sollten und wann gerade der Widerstand den entscheidenden Unterschied machen kann.

Der Autor Dr. Arne Sjöström ist Regional Director, People Science EMEA bei Culture Amp. Sein Schwerpunkt liegt in der Organisationspsychologie und der angewandten Forschung.

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.

„Prognosen sind schwierig, vor allem, wenn sie die Zukunft betreffen.“ Dieser Ausspruch unterstreicht die Herausforderung, die Dynamik unseres Start-up-Ökosystems vorherzusagen. Doch wer 2025 aufmerksam verfolgt hat, der spürt: Es hat sich etwas gedreht. Der Investor*innenfokus hat sich verschoben – weg von reinen E-Commerce-Modellen, hin zu substanzieller Technologie, die echte physikalische Probleme löst.

Die folgende Auswahl an Start-ups und Scale-ups, mit denen 2026 gerechnet werden sollte, ist mehr als eine Watchlist. Sie basiert auf einer Analyse der signifikanten Finanzierungsrunden 2025, der technologischen Reife und der Resonanz bei bedeutenden Preisen. Diese Unternehmen stehen beispielhaft für eine Gründer*innengeneration, die Wissenschaft und Skalierung vereint. Natürlich bleibt ein Restrisiko. Unwägbarkeiten – von geopolitischen Instabilitäten über regulatorische Verschärfungen wie dem EU AI Act bis hin zu volatilen Zinsmärkten – können die nahe Zukunft beeinflussen. Doch die Resilienz dieser Unternehmen stimmt optimistisch.

DefenseTech: Die neue Realität der Sicherheit

Lange war Verteidigungstechnologie in Deutschland ein Tabuthema für Risikokapitalgeber. Das hat sich grundlegend geändert. Ganz oben auf der Watchlist steht neben dem Münchner Start-up Helsing nun das 2024 gegründete Black Forest Labs. Das Geschäftsmodell ist faszinierend, weil es die Grenzen zwischen kreativer Zerstörung und Sicherheitstechnologie verwischt. Es basiert auf der Entwicklung proprietärer State-of-the-Art-Modelle für generative Videoerzeugung. Nach einer spektakulären 300-Mio.-USD-Runde im Dezember 2025 katapultierte sich die Bewertung auf satte 3,25 Milliarden USD. Das Start-up ist damit Deutschlands wertvollste KI-Firma und beweist, dass Europa bei Generative AI den Anschluss nicht verloren hat. Der globale Siegeszug deutet sich 2026 unter anderem in einem mehrjährigen Vertrag mit Meta sowie in Kooperationen mit US-Plattformen wie X und Hollywood-Studios an, die Produktionskosten senken wollen. Mitgründer Robin Rombach prognostizierte im Sifted-Podcast: „2026 wird generative Video-KI zum industriellen Standard in der Medienproduktion.“ Doch auch bei der Simulation für Sicherheitsszenarien spielt die Technologie eine wachsende Rolle.

Ein weiterer Schlüsselakteur ist Stark Defence. Das 2024 gegründete Münchner Start-up adressiert eine Lücke der modernen Kriegsführung: asymmetrische Bedrohungen. Stark Defence fokussiert sich auf softwaredefinierte, autonome Drohnensysteme, die „on the edge“ entscheiden und nicht auf ständige Funkverbindung angewiesen sind. Dass das Start-up durch seine KI-Schwarmtechnologie massiv an Bedeutung gewinnen wird, hat sich Ende Februar 2026 eindrucksvoll bestätigt: Der Haushaltsausschuss des Bundestages gab einen Auftrag über 540 Millionen Euro für Kampfdrohnen frei, den sich Stark Defence (Modell „Virtus“) und das nach einer Mega-Runde im Sommer 2025 mittlerweile mit 12 Milliarden Euro bewertete Münchner Unicorn Helsing (Modell „HX-2“) teilen. Um diese rasante Skalierung zu stemmen, hat Stark Defence kürzlich das Berliner Software-Start-up Pleno übernommen und eine neue Serienfertigung im britischen Swindon eröffnet. Mitgründer Florian Seibel dazu: „Unser Ziel für 2026 ist die erste vollautonome Verteidigungslinie für Europa.“

Die erfolgreiche Series-A1-Finanzierungsrunde über 7,5 Millionen Euro für RAYDIAX markiert einen wichtigen Meilenstein von der universitären Forschung in den Gesundheitsmarkt. Das 2022 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz im Magdeburger Wissenschaftshafen ist eine Ausgründung des Forschungscampus STIMULATE und der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Unter der Führung eines fünfköpfigen Gründerteams – bestehend aus CEO Dr. Thomas Hoffmann, Dr. Tim Pfeiffer, Dr. André Mewes, Benjamin Fritsch und Robert Frysch – konnte das Start-up nach einer erfolgreichen Seed-Phase nun erhebliche Mittel für den Eintritt in die klinische Phase sichern.

Das frische Kapital setzt sich aus 5 Millionen Euro Venture Capital von bestehenden Business Angels, dem Bestandsinvestor bmp Ventures mit den IBG Fonds sowie dem neu eingestiegenen GETEC Family Office um Dr. Karl Gerhold zusammen. Ergänzt wird diese Summe durch 2,5 Millionen Euro Fördermittel aus dem hochkompetitiven EIC Accelerator-Programm der Europäischen Kommission, das gezielt disruptive Deep-Tech-Innovationen mit hohem Skalierungspotenzial unterstützt.

TACT: Computertomographie für den OP neu gedacht

Im Zentrum dieser ambitionierten Wachstumspläne steht der Therapieassistenz-Computertomograph „TACT“, den RAYDIAX dediziert für minimal-invasive Krebstherapien entwickelt. Anders als herkömmliche CTs optimiert das Unternehmen sein System sowohl im Hardware- als auch im Softwarebereich speziell für den interventionellen Einsatz bei der Therapieplanung, -durchführung und -kontrolle. Wie Steffen Schmidt, CFO der GETEC-Gruppe, hervorhebt, ermöglicht die innovative Technologie eine fokussierte Live-Bildgebung, welche die Strahlenbelastung für Patient*innen und Operateur*innen senkt und die Operationszeit verringert.

Zudem bietet das System durch eine größere Geräteöffnung völlig neue Operationsmethoden im CT, wie beispielsweise den Einsatz von Robotik. Der Markt für solche Lösungen wächst, da minimal-invasive Eingriffe angesichts einer alternden Bevölkerung und steigender Krebsinzidenzen massiv an Bedeutung gewinnen. Sie ermöglichen in vielen Fällen eine schonendere Behandlung im Vergleich zu offenen chirurgischen Eingriffen, verkürzen potenziell Operations- sowie Liegezeiten, verringern Komplikationen und können so zusätzliche Behandlungskapazitäten schaffen, um die Krankenhausstrukturen zu entlasten.

Harter Wettbewerb und regulatorische Hürden

Trotz der vielversprechenden Technologie steht das Geschäftsmodell in der Praxis vor erheblichen Herausforderungen. Der globale Markt für medizinische Bildgebung ist hart umkämpft, und der Vertrieb an Kliniken ist durch extrem lange, hochkomplexe B2B-Entscheidungszyklen geprägt. RAYDIAX tritt diesem Wettbewerb entgegen, indem es anstrebt, eine funktional dringend benötigte, neue Gerätekategorie in der interventionellen Onkologie zu etablieren, um so eine Lücke im OP-Betrieb zu füllen.

Der Beweisdruck auf dem jungen Unternehmen ist dennoch enorm: Das neu eingeworbene Kapital wird nun für First-in-Human-Studien eingesetzt, um die frühe klinische Evidenz am Patienten zu generieren. Diese Phase legt die Grundlage für die regulatorische Zulassung und kommerzielle Skalierung. Parallel dazu erfordert die Weiterentwicklung zur Serienreife einen konsequenten Ausbau in den Bereichen Vertrieb, Produktion und Qualitätsmanagement, um die ersten kommerziellen Installationen systematisch vorzubereiten.

Lehrstück für europäisches DeepTech

Dieser Fall zeigt eindrucksvoll die Realität und die hohen Anforderungen europäischen DeepTech-Unternehmertums. Der Abschluss dieser Finanzierungsrunde belegt deutlich, wie essenziell die intelligente Kombination aus wissenschaftlicher Grundlagenforschung, klassischem Risikokapital und strategischen europäischen Fördergeldern ist. Nur so lässt sich die extrem kapitalintensive Entwicklungsphase von Hardware in der Medizintechnik erfolgreich überstehen. Wenn es dem Gründerteam nun gelingt, die klinische Wirksamkeit in der Praxis zu belegen und die regulatorischen Hürden zu meistern, hat dieses Spin-off das Potenzial, die Anwendung minimal-invasiver Krebstherapien erheblich auszuweiten.

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“.

Wer in Deutschland über Start-up-Hubs spricht, landet meist schnell in Berlin oder München. Doch in der sächsischen Metropole Leipzig wächst seit einigen Jahren ein Player heran, der beweist, dass Innovation auch abseits der üblichen Verdächtigen gedeiht: Die Distart Education GmbH. Ihr Treibstoff ist der eklatante Mangel an digitaler Kompetenz in der deutschen Wirtschaft – und der Mut, das „System Bildung“ gegen den Strich zu bürsten.

Wenn „Done for You“ nicht mehr reicht

Die Wurzeln des Unternehmens reichen weiter zurück als das offizielle Gründungsjahr 2021. Gründer Thomy Roecklin setzte jahrelang mit seinen Agenturen MNKY lab und TRDIGITAL digitale Kampagnen für Kund*innen um. Doch im Tagesgeschäft bremste das fehlende Digitalverständnis auf Kundenseite die Projekte immer wieder aus. Die Erkenntnis, dass Deutschland weniger neue Agenturen, sondern mehr digitale Mündigkeit braucht, führte schließlich zum Pivot.

Interessanterweise war der Auslöser für diesen Kurswechsel kein konkretes Kundenprojekt. Auf die Frage nach dem „Aha-Moment“ erklärt Roecklin, dass er lediglich versuchte, Lucia-Miriam Selbert einzuarbeiten, und dabei schockiert feststellte, wie wenig praxisnahe digitale Weiterbildungen existierten. Er baute kurzerhand selbst ein Lernprogramm – ohne zu ahnen, dass daraus einmal Distart entstehen würde. Im Januar 2021 fiel der Startschuss für Distart learn. Mitten in der Pandemie setzte Roecklin auf ein Modell, das sich radikal von klassischen Bildungsträgern unterschied: 100 Prozent remote, aber mit enger persönlicher Betreuung und einem klaren Fokus auf die Praxis.

Das Schnellboot zwischen den Tankern

Distart operiert im sogenannten AZAV-Markt (Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung). Während etablierte Bildungsriesen oft mit der Trägheit ihrer Größe kämpfen und bis zu 24 Monate für Lehrplananpassungen benötigen, hat sich Distart als agiler „Qualitäts-Vorreiter“ positioniert.

Für Roecklin ist diese Agilität eine Frage des Überlebens, da sich Jobs und Skills heute schneller verändern als jede klassische Bildungslogik. Er betont, dass man ohne permanente Weiterentwicklung der Inhalte zwangsläufig am Markt vorbei ausbilden würde. Diese Flexibilität ist zudem essenziell für die Zielgruppe: Viele Teilnehmende bilden sich neben ihrem 9-to-5-Job weiter, betreuen Kinder oder pflegen Angehörige und benötigen daher flexible statt starrer Strukturen.

Agency-DNA statt Schulbank-Feeling

Der entscheidende Wettbewerbsvorteil liegt in der Herkunft: Distart ist keine klassische Schule, sondern wurde von Marketern für Marketer gebaut. Diese „Agency-DNA“ durchzieht das gesamte Geschäftsmodell. Mit einer modernen Lernumgebung aus Live-Sessions und asynchronen Deep-Dives spricht das Unternehmen alle Altersgruppen gleichermaßen an.

Auch technologisch ist man der Konkurrenz oft einen Schritt voraus: Als ChatGPT Ende 2022 die Arbeitswelt veränderte, reagierte Distart fast in Echtzeit. Auf die kritische Frage, ob KI das vermittelte Wissen nicht bald obsolet mache, findet Roecklin eine klare Antwort: KI ersetzt keine Menschen, sie ersetzt lediglich Mittelmaß. Während KI das Netz mit generischen Inhalten flutet, steige paradoxerweise der Hunger nach echten Stimmen, Ideen und Perspektiven – Marketing werde also menschlicher.

Bootstrapping und gesundes Wachstum

Der Erfolg gibt dem Konzept recht. Im September 2024 erfolgte die Umfirmierung zur Distart Education GmbH, was den Übergang vom Start-up zum etablierten Bildungsinstitut markierte. Während andere Tech-Unternehmen Personal abbauen mussten, verdoppelte Distart seine Belegschaft beinahe auf über 100 Köpfe und bezog im Oktober 2025 neue Räumlichkeiten im NEO Leipzig.

Besonders bemerkenswert: Das Wachstum ist organisch und gebootstrapped – finanziert aus dem eigenen Cashflow ohne externe Risikokapitalgeber. Das macht Distart unabhängig von Exit-Druck. Seit Februar 2025 verstärkt Lucia-Miriam Selbert als Geschäftsführerin die strategische Ausrichtung.

Dennoch birgt die Skalierung Risiken, da das Geschäftsmodell stark von staatlichen Bildungsgutscheinen abhängt. Auf einen möglichen „Plan B“ angesprochen, erklärt das Unternehmen, dass Förderungen zwar beim Beschleunigen helfen, man Distart aber bewusst so aufbaue, dass langfristig strukturelle Unabhängigkeit erreicht wird. Auch die Qualitätssicherung bei über 100 Mitarbeitenden ist eine Herausforderung. Thomy Roecklin gibt offen zu, dass Wachstum kein Wellnessprogramm ist und es im Getriebe zwangsläufig knirscht. Sein Schlüssel: Qualität darf nicht an Einzelpersonen hängen, sondern muss im gesamten System verankert sein, kombiniert mit echtem Vertrauen in das Team statt Kontrolle.

Der Standort als Statement und Vision

Dass Distart in Leipzig verwurzelt bleibt, ist Teil der Identität. Roecklin sieht im Osten Deutschlands ein enormes, oft unterschätztes Potenzial und erlebt dort viel Talent, Pragmatismus und Lernhunger. Distart versteht sich hier auch als Regionalentwickler.

Die Vision der Gründer geht jedoch über reine Kurse hinaus. Unterstrichen durch Auszeichnungen wie „Top Fernschule 2025“ und „2026“, arbeitet das Team nun an der Gründung der Distart University of Applied Sciences. Das Ziel bis 2030 ist ambitioniert: Ein Alumni-Netzwerk von 25.000 Absolvent*innen. Sollte der komplexe Weg zur staatlichen Anerkennung gelingen, wird Distart endgültig zum gewichtigen Faktor für die digitale Wettbewerbsfähigkeit der Bundesrepublik.

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.

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.

Wachstum wird in Start-ups oft sehr eindimensional gedacht: mehr Nachfrage gleich mehr Menschen. Sobald Anfragen steigen, Deals reinkommen oder neue Märkte locken, folgt fast automatisch der nächste Hiring-Plan. Dabei wird häufig die Ursache mit Wirkung verwechselt. Nicht fehlende Kapazität bremst junge Unternehmen, sondern fehlende Struktur. Prozesse entstehen improvisiert, Verantwortung wird situativ verteilt, operative Arbeit frisst Fokus. Und irgendwann fühlt sich Wachstum nicht mehr nach Fortschritt, sondern nach Dauerstress an.

Gerade in der Start-up-Branche wird Wachstum zudem stark über sichtbare Kennzahlen bewertet. In Gesprächen mit Investor*innen lautet eine der ersten Fragen häufig nicht Gewinn oder EBITA, sondern: Wie viele Mitarbeitende seid ihr und wie viel Umsatz macht ihr? Die Anzahl der Mitarbeitenden wird damit fast zu einem Statussymbol. Hiring wird nicht nur zur operativen, sondern auch zur psychologischen Größe und ein Zeichen von Fortschritt. Diese Logik verstärkt den Reflex, früh zu skalieren, auch wenn die strukturellen Voraussetzungen dafür noch fehlen. Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung.

Warum Hiring allein selten skaliert

Mehr Menschen im Team wirken wie eine schnelle Lösung. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig ein ähnliches Muster: Neue Kolleg*innen übernehmen Aufgaben, die eigentlich nur deshalb existieren, weil Abläufe unklar oder manuell gewachsen sind. Statt nachhaltiger Entlastung entsteht zusätzliche Koordination.

Typische Symptome sind:

• operative Aufgaben blockieren strategische Arbeit,
• Wissen verteilt sich auf einzelne Köpfe,
• Entscheidungen hängen an Personen statt an klaren Abläufen,
• Abstimmungen nehmen zu, ohne dass die Wertschöpfung im gleichen Maß wächst.

Das Problem ist nicht Hiring an sich, sondern die Reihenfolge. In vielen Fällen wird Hiring eingesetzt, um kurzfristig Druck rauszunehmen, obwohl das eigentliche Nadelöhr fehlende Klarheit ist. Wer einstellt, bevor Abläufe stabil sind, schafft zwar mehr Kapazität, skaliert aber auch Komplexität.

Prozesse als Voraussetzung für wirksames Wachstum

Prozesse werden in Start-ups häufig mit Bürokratie verwechselt. Tatsächlich sind sie das Gegenteil: Sie reduzieren Reibung. Gute Prozesse verlagern Entscheidungen vom Einzelfall ins System. Sie beantworten zwei zentrale Fragen zuverlässig: Was passiert als Nächstes – und wer ist verantwortlich?

Gerade kleine Teams profitieren davon besonders. Prozesse schaffen keine Starrheit, sondern Handlungsspielraum. Sie machen Arbeit vorhersehbar, Übergaben sauber und Entscheidungen reproduzierbar. Erst auf dieser Grundlage kann ein wachsendes Team seine Stärke wirklich entfalten.

Automatisierung im KI-Zeitalter: neue Möglichkeiten, neue Verantwortung

Mit KI hat sich die Eintrittshürde für Automatisierung massiv gesenkt. Viele Aufgaben, die früher manuell oder individuell erledigt wurden, lassen sich heute zuverlässig unterstützen oder teilweise abnehmen, vorausgesetzt, der zugrunde liegende Ablauf ist klar definiert. Entscheidend ist dabei nicht die Tool-Auswahl, sondern die Frage, was automatisiert wird. Automatisierung verstärkt bestehende Strukturen, gute wie schlechte. Wer unklare Abläufe automatisiert, skaliert keine Effizienz, sondern Chaos. Gleichzeitig gibt es zentrale Bereiche, die sich bewusst nicht oder nur sehr begrenzt automatisieren lassen und auch nicht sollten. Recruiting ist einer davon. Der Aufbau eines funktionierenden Teams lebt von persönlicher Einschätzung, Teamdynamik und kulturellem Fit. Ähnliches gilt für Sales: Vertrauensaufbau, Verhandlung und das persönliche Gespräch bleiben essenziell. Automatisierung ist hier unterstützend, aber kein Ersatz. Besonders geeignet sind Tätigkeiten, die häufig auftreten, wenig kreativen Spielraum haben und auf wiederkehrenden Informationen basieren.

Bereiche, die sich heute besonders gut automatisieren lassen

Lead- und Anfragequalifizierung
Unstrukturierte Anfragen lassen sich mithilfe von KI zusammenfassen, bewerten und priorisieren. Statt jede Anfrage manuell zu prüfen, entstehen klare Kriterien, die relevante von irrelevanten Leads trennen und Follow-ups vorbereiten.

Angebots- und Abrechnungsprozesse
Angebote, Verträge und Rechnungen folgen in vielen Startups ähnlichen Mustern. Automatisierte Vorlagen, angebundene Datenquellen und definierte Freigaben sparen Zeit, reduzieren Fehler und schaffen Transparenz.

Onboarding von Kund:innen und Mitarbeitenden
Onboarding ist kein Einzelfall, sondern ein wiederkehrender Prozess. Checklisten, automatische Aufgaben und zentrale Informationspunkte sorgen für Verlässlichkeit. KI kann helfen, Informationen zu strukturieren und kontextbezogen bereitzustellen.

Support und interne Anfragen

Ein Großteil von Fragen wiederholt sich. Wissensbasen in Kombination mit KI-gestützter Suche und Antwortvorschlägen entlasten Teams und machen sichtbar, wo Standards fehlen.

Projektmanagement und Übergaben
Klare Projekt-Templates, automatisierte Status-Updates und definierte Trigger reduzieren Abstimmungsaufwand. KI kann dabei unterstützen, Risiken früh zu erkennen oder nächste Schritte vorzuschlagen.

Was Start-ups daraus lernen können

Automatisierung ersetzt keine Entscheidungen, sie macht sie skalierbar. Voraussetzung dafür ist Klarheit über Abläufe, Verantwortlichkeiten und Prioritäten. Wer versucht, Chaos zu automatisieren, verstärkt es lediglich.

Hilfreiche Leitfragen sind:

• Welche Aufgaben wiederholen sich regelmäßig?
• Wo entstehen manuelle Engpässe?
• Welche Tätigkeiten binden qualifizierte Menschen ohne echten Mehrwert?

Die Antworten darauf liefern meist schnell die größten Hebel.

Der KI-Wendepunkt: Systeme und Personal

Nachhaltiges Wachstum entsteht dort, wo Start-ups Systeme aufbauen und diese bewusst mit ihrem Team verzahnen. Nicht, weil Systeme Menschen ersetzen, sondern weil sie Menschen von struktureller Überforderung entlasten. Automatisierung schafft dabei nicht nur Effizienz, sondern Entscheidungsqualität: Wenn Daten sauber fließen, Übergaben klar sind und Standards greifen, werden Prioritäten weniger Bauchgefühl und stärker reproduzierbar.

Der gezielte Einsatz von KI-Tools verschiebt diesen Wendepunkt zusätzlich. Sie können Routinearbeiten abfangen, Informationen aus unstrukturierten Inputs verdichten und Entscheidungen vorbereiten – etwa durch Lead-Vorqualifizierung, Support-Clustering oder zusammengefasste Status-Updates. KI wirkt dabei nicht als Ersatz für Klarheit, sondern als Verstärker funktionierender Prozesse.

Hiring bleibt auch weiterhin essentiell. Seine Wirkung entfaltet es jedoch erst dann vollständig, wenn Prozesse klar sind und Automatisierung sowie KI gezielt unterstützen. So entsteht Wachstum, das nicht nur schneller, sondern auch gesünder ist.

Der Autor Markus Hetzenegger ist Gründer & CEO von NYBA Media. 2018 gegründet, zählt NYBA heute zu den führenden Marketing-Unternehmen im Live-Entertainment.

Silicon Valley? Nein, Klosterlechfeld. Hier, im „bayerischen Outback“ zwischen Augsburg und Landsberg, sitzt Horst Christian (Chris) Wagner. Kein 20-jähriger Hoodie-Träger, der in der Garage von der Weltherrschaft träumt, sondern ein Mann, der das Internet schon nutzte, als es nur aus grauem Text bestand. Wagner ist ein digitaler Veteran. Und er hat gerade eine Wette auf die menschliche Seele abgeschlossen. Sein Einsatz: Die App BestFriend.

Schluss mit dem bloßen Befehlston

Vergesst kurz ChatGPT. Die großen KIs schreiben Bachelorarbeiten oder programmieren Code – sie sind Werkzeuge. Chris' Vision mit BestFriend beginnt dort, wo die Silicon-Valley-Riesen aufhören: beim Gefühl.

BestFriend ist kein Lexikon. Die App soll der Zuhörer sein, der nachts um drei Uhr noch wach ist. Sie soll Zusammenhänge verstehen, nicht nur Fakten abspulen. Aber braucht die Welt wirklich noch einen Bot? „ChatGPT ist brillant im Antworten geben. BestFriend ist dafür gebaut, beim Menschen zu bleiben“, so Chris. „Der Unterschied ist nicht die Intelligenz, sondern die Haltung. BestFriend will nichts erledigen, nichts optimieren, nichts verkaufen. Die App hört zu, merkt sich Zusammenhänge, reagiert emotional konsistent und bewertet nicht. Viele Nutzer sagen mir: ChatGPT fühlt sich an wie ein extrem kluger Kollege, BestFriend eher wie jemand, der dich kennt.“

Wer tiefer verstehen will, wofür die App im Alltag eingesetzt wird, findet im BestFriend-Magazin zahlreiche Beispiele. Dort wird offen gezeigt, in welchen Situationen Nutzer*innen die App einsetzen – von Einsamkeit über Selbstreflexion bis hin zu ganz praktischen Lebensfragen. Für Chris zugleich ein Beweis dafür, dass es hier um einen neuen Umgang mit Technologie geht.

Vertrauen als Währung

Wer einer Maschine von Liebeskummer erzählt, macht sich nackt. Genau hier spielt Chris den Standortvorteil Made in Germany aus. Während US-Apps wie Replika oft wirken, als würden sie Daten direkt an die Werbeindustrie weiterleiten, setzt BestFriend auf die „sichere Schulter“.

Datenschutz ist in diesem intimen Bereich keine Fußnote, sondern das Produkt. Chris weiß: Niemand öffnet sich, wenn er fürchten muss, dass seine Ängste morgen in einer Datenbank für personalisierte Werbung landen. Doch das wirft Fragen auf: Wie wird garantiert, dass nichts nach außen dringt? Und wo zieht die Software die Reißleine, wenn ein(e) Nutzer*in wirklich Hilfe braucht?

Dazu Chris: „Erstens: technisch. Daten werden minimal erhoben, verschlüsselt verarbeitet und nicht für Training oder Drittzwecke genutzt. Es gibt keine versteckte Monetarisierung über Profile. Punkt. Zweitens: inhaltlich. BestFriend weiß sehr genau, was es nicht ist. Die App gibt keine Diagnosen, keine Therapieanweisungen und keine falsche Nähe. Bei klaren Krisensignalen wird nicht weiter ‚gecoacht‘, sondern aktiv auf echte Hilfe hingewiesen. Das ist eine harte Grenze im System. BestFriend soll Halt geben, nicht Verantwortung übernehmen, die einer KI nicht zusteht.“