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ChatGPT: Einfallstor für Hacker und Scammer?
Im Interview: Stanislav Protassov, Acronis Executive Board Member und Mitbegründer, über die möglichen Gefahren, die von der aktuell viel diskutierten KI-Lösung ChatGPT in Sachen Cybersicherheit ausgehen könnten.
Seit ihrer Veröffentlichung Ende 2022 hat keine andere KI-Anwendung so viel Aufmerksamkeit erregt wie ChatGPT. Der kostenlose KI-Chatbot von OpenAI ist seitdem in aller Munde - und nahezu täglich werden neue Möglichkeiten entdeckt, wie man die KI auf kreative, hilfreiche oder gewinnbringende Art und Weise einsetzen kann. Doch kaum jemand frgt, welche Gefahren damit verbunden sein könnten.
Mehr dazu im Interview mit Stanislav Protassov. Er ist Executive Board Member und Mitbegründer des auf Datenschutz und Cybersecurity spezialisierten Unternehmens Acronis.
Welchen Stellenwert hat ChatGPT im Kontext von Cyberkriminalität?
Im Wesentlichen kann ChatGPT dabei helfen, Phishing-Texte und einfache Schadprogramme schneller und besser automatisiert zu erstellen. Wirklich ausgefeilte neue Malware wird man damit dagegen vorerst nicht erstellen können. Und auch die Bedrohungslandschaft wird sich nicht wesentlich verändern, abgesehen von der erhöhten Häufigkeit. KI-Lösungen wie ChatGPT werden manchmal auch als „stochastische Papageien“ bezeichnet, weil sie als Sprachmodelle mit enormen Textmengen trainiert wurden und sie gut darin sind, schnell viele Texte zu generieren.
Allerdings spielen Textinhalte bei Phishing-Angriffen eher selten allein die entscheidende Rolle. Häufig sind weitere visuelle bzw. grafische Eigenschaften wichtig, die ChatGPT nicht generieren kann. Beispielweise, um E-Mail-Alarmmeldungen wie vermeintliche Banküberweisungen aussehen zu lassen. Während die Betrüger mit ChatGPT auch leichter Texte in anderen Sprachen generieren können, ist es nicht ausgemacht, dass diese damit auch besser bzw. überzeugender werden. Per KI erzeugte Texte können für die Opfer aber evtl. dadurch gefährlich werden, dass damit die Sprachmodelle der Anti-Phishing-Lösungen unterwandert werden, die darauf trainiert sind, bösartige Absichten in den E-Mail-Texten zu erkennen.
Vermutlich werden die Anti-Phishing-Algorithmen dann zwar darauf geschult werden, von ChatGPT generierte E-Mails zu erkennen. Aber dies wird dann wohl auch eine weitere Runde im ewigen Wettkampf zwischen Angriffs- und Verteidigungsmethoden einläuten.
Welche weiteren Möglichkeiten gibt es, wie ChatGPT von Cyberkriminellen eingesetzt werden könnte?
Hier sind folgende Punkte zu nennen:
- Zur Analyse von Quellcodes, um Schwachstellen (z.B. SQL-Injektionen, Pufferüberläufe) zu finden. Das ist grundsätzlich nichts Neues. Durch ChatGPT können unerfahrene Angreifer aber schneller ans Ziel kommen.
- Zum Schreiben von Exploits. Allerdings haben kürzliche Tests gezeigt, dass dies derzeit nicht wirklich gut funktioniert.
- Zur Code-Automatisierung. Damit könnten insbesondere Anfänger ihr Vorgehen schneller automatisieren (beispielweise durch Befehle wie „Schreibe mir ein Skript, um mich mit einem Passwort-Dump bei Twitter anzumelden“).
- Zum Schreiben von Malware. Dies wird jedoch teilweise durch ChatGPT-Richtlinien blockiert. Aber einfachere Makros sind trotzdem möglich. Das bringt an sich keine neue Gefährdung, weil diese auch über Google auffindbar sind. Aber auch hier bedeutet es, dass die breite Masse leichter darauf zugreifen kann.
- Chatbots für Social Engineering-Angriffe. Dies könnte ein neuer Faktor für entsprechende Angriffe (wie Vorschussbetrügereien von nigerianischen Banden [„419-Scams“], Kompromittierung von Geschäfts-E-Mails [„BEC-Angriffe“], Liebesschwindeleien [„Romance Scams“] oder betrügerische Job-Portal-Anbahnungen [„LinkedIn Target Grooming“]) werden, die mehrere Interaktionsrunden mit den Opfern erfordern. Diese könnten nun leichter automatisiert und skaliert werden, weil sich diese Interaktionen für die Opfer wie echte Gespräche anfühlen, während die Kriminellen kaum noch (<1%) persönlich eingebunden sind.
Wie wahrscheinlich ist es, dass es so weit kommt – und das auch häufiger?
Es passiert bereits! So gibt es Berichte, dass ChatGPT schon von sogenannten „Red Teams“ (Sicherheitsteams für Penetrationstests) eingesetzt wird, um Phishing-E-Mails zu generieren. Und laut einiger Untergrundforen wurde ChatGPT bereits verwendet, um Password Stealer in der Programmiersprache Python zu erstellen. Andererseits wird ChatGPT von OpenAI fortlaufend aktualisiert und angepasst, um das Risiko zu verringern, dass die KI missbraucht wird, um Schäden (egal ob in der physischen oder virtuellen Welt) anzurichten.
Wie können sich Unternehmen und speziell auch Einzelpersonen vor solchen Betrügereien schützen? Was sind die wichtigsten Indikatoren, auf die man achten sollte?
Da ChatGPT mit bereits vorhandenen Texten trainiert wurde, werden neu generierte Texte nicht „besser“ sein. Daher gelten für die Erkennung potenziell schädlicher E-Mails weiterhin die üblichen Täuschungsindikatoren – wie etwa verdächtige Dringlichkeitsbehauptungen. Genauso wie bestimmte Schlüsselbegriffe („dringend“, „Überweisung“, „sofort handeln“, „Passwort eingeben“ etc.), die Phishing-E-Mails als besonders eilig und wichtig ausgeben. Mit ChatGPT wird es auch nicht auf neue, magische Weise möglich, den Anschein zu erwecken, dass eine E-Mail von Ihrer Bank kommt. Die Betrüger werden weiterhin auf ihre altbewährten Methoden (wie leicht verwechselbare E-Mail-Adressen und Domain-Namen) zurückgreifen müssen. Achten Sie daher auch auf Fälschungsindikatoren in den E-Mail-Headern oder URLs sowie auf Informationen von Anti-Spam- bzw. E-Mail-Authentifizierungsverfahren wie SPF, DKIM oder DMARC. Denn diese geben Auskunft darüber, von wo und über welchen Server eine E-Mail kam und für welche Domain dieser Server konfiguriert wurde. Dadurch können selbst Phishing-E-Mails mit perfekt gemachten Texten leicht entlarvt werden, wenn diese von einem entsprechenden E-Mail-Konto (wie fake@hacker.com) gesendet wurden.
Können Sie Szenarien bzw. Beispiele dafür nennen, wie KIs vom Typ ChatGPT eingesetzt werden, um normale Menschen zu hintergehen oder diese sogar zu hacken? Und wie sollte man sich bei diesen Szenarien am besten verhalten?
ChatGPT kann nicht zum „Hacken von Menschen“ verwendet werden, sondern ist nur ein Sprachmodell zum Generieren von Texten. Manchmal kann man damit scheinbar vernünftige Unterhaltungen führen. Aber es gibt dann ein einfaches Mittel, um zu erkennen, dass man nicht mit einem Menschen redet: geben Sie unsinnige Aufforderungen ein! ChatGPT wird hier anders reagieren als ein Mensch und versuchen, den Prozess trotzdem zu verarbeiten und darauf – meist unsinnig – antworten. ChatGPT macht es für mehr Menschen ohne technische Kenntnisse leichter, in die Cyberkriminalität einzusteigen. Aber moderne Bedrohungen wie APT-Angriffe (Advanced Persistent Threat) werden schon seit Jahren automatisiert, so dass sich hier nichts Wesentliches verändert. Bisher haben wir also insbesondere folgende Szenarien gesehen: Das Schreiben von automatisierten und/oder überzeugenden Texten für Phishing-E-Mails und BEC-Betrugsmaschen. Derzeit fehlt dem System für seine Ausgaben aber eine aktuelle Internetanbindung. Die Angreifer werden diese aber zur E-Mail-Personalisierung benötigen, um z.B. Daten von LinkedIn einbinden zu können. Mit KI-Sprachmodellen wie ChatGPT wird es leichter, mehr Textvariationen zu erstellen bzw. Textmuster „on the fly“ zu ändern, um die Effektivität von signaturbasierten Lösungen zur Bedrohungserkennung herabzusetzen. Außerdem lassen sich Texte in vielen Sprachen generieren, was den Angreifern eine bessere Abdeckung der jeweiligen Landessprache (z.B. Deutsch) ermöglicht.
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Von der Vibe-Coding-Idee zur launchfähigen App: Was Gründer*innen einplanen müssen
Mit Tools wie Lovable, Bolt oder Claude Code entsteht aus einer Idee heute in wenigen Tagen ein klickbarer Prototyp – ganz ohne Entwicklerteam. Genau das macht Vibe Coding für Gründerinnen und Gründer so attraktiv. Der Haken: Zwischen diesem Prototyp und einer App, die im App Store steht, echte Nutzerdaten verarbeitet und im Alltag stabil läuft, liegt mehr Arbeit, als die Demo vermuten lässt. Wer diese Lücke kennt, kann sie einplanen – und spart sich böse Überraschungen bei Budget und Zeitplan.
Zuerst das Positive, denn davon gibt es viel: Ein Vibe-Coding-Prototyp ist die beste Anforderungsbeschreibung, die du einer Agentur oder einem Entwickler geben kannst. Statt eines 30-seitigen Konzepts zeigst du eine klickbare App und sagst: „So soll es funktionieren.“ Das spart Abstimmungsschleifen, macht Ideen testbar, bevor Geld fließt, und hilft dir, mit echten Nutzern zu validieren, ob dein Produkt überhaupt gebraucht wird.
Für interne Tools, einfache Web-Anwendungen ohne sensible Daten oder einen Messe-Demo-Case reicht das Ergebnis oft sogar schon aus. Die Grenze verläuft dort, wo aus dem Experiment ein Produkt wird.
Die fünf Lücken zwischen Prototyp und Launch
1. Sicherheit und Datenschutz. Der unangenehmste Punkt zuerst: Laut dem GenAI Code Security Report von Veracode (2025, über 100 getestete KI-Modelle) führt KI-generierter Code in 45 Prozent der Fälle Sicherheitslücken ein. Und ein Sicherheitsreport vom Februar 2026 dokumentierte über 170 öffentlich zugängliche Datenbanken von Apps, die mit einem populären Vibe-Coding-Tool gebaut wurden – mit Kundendaten, die jeder abrufen konnte. Sobald deine App personenbezogene Daten verarbeitet, brauchst du ein Sicherheits-Review, saubere Zugriffskontrollen und eine DSGVO-konforme Architektur. Das liefert kein Prompt.
2. Der App-Store-Launch. Apple und Google prüfen jede App vor der Veröffentlichung. Signierung, Entwicklerkonten, Review-Prozesse, Datenschutzerklärungen, Store-Assets - dieser Prozess ist Handwerk und dauert beim ersten Mal deutlich länger als gedacht. Viele Vibe-Coding-Tools erzeugen zudem Web-Anwendungen, die sich gar nicht ohne Weiteres als native App veröffentlichen lassen.
3. Testing und Edge Cases. Der Prototyp funktioniert, wenn du ihn vorführst. Aber was passiert bei schlechtem Netz, altem Android-Gerät, abgelaufener Session, doppeltem Klick auf „Kaufen"? Produktionsreife heißt: Fehlerfälle sind durchdacht und getestet. Das ist erfahrungsgemäß der größte einzelne Zeitblock zwischen Prototyp und Launch.
4. Betrieb und Wartung. Eine App ist kein Einmalprojekt. Betriebssystem-Updates, Bibliotheks-Updates, Monitoring, Backups – als Faustregel solltest du 5 bis 12,5 Prozent der Entwicklungskosten pro Jahr für Wartung und Weiterentwicklung einplanen.
5. Architektur und Skalierung. KI-generierter Code ist auf „funktioniert jetzt" optimiert, nicht auf „lässt sich in einem Jahr erweitern". Wenn dein Produkt wächst, rächt sich eine chaotische Codebasis. Ein früher Architektur-Review durch erfahrene Entwickler ist deutlich günstiger als ein späterer Neubau.
Was kostet der Weg zum Launch?
Realistische Marktspannen für professionelle Umsetzung: Eine einfache App liegt bei etwa 8.000 bis 25.000 Euro, die meisten Gründer- und Mittelstandsprojekte landen zwischen 25.000 und 80.000 Euro, komplexe Plattformen darüber. Ein schlank geschnittenes MVP ist in 4 bis 8 Wochen machbar – vorausgesetzt, der Funktionsumfang bleibt diszipliniert. Dabei hilft eine Zahl aus der Produktforschung: Laut einer Pendo-Analyse von 2019 werden rund 80 Prozent aller Software-Features selten oder nie genutzt. Streiche also alles, was nicht zum Kern gehört.
Und ja, KI senkt auch die professionellen Entwicklungskosten – in Agenturprojekten typischerweise um 20 bis 40 Prozent bei einzelnen Entwicklungsschritten. Aber eben nicht pauschal aufs Gesamtprojekt: Anforderungen klären, Testing und Launch bleiben Menschenarbeit. Wer dir „90 Prozent günstiger dank KI" verspricht, spart an Stellen, die du später teuer bezahlst.
Für eine erste Hausnummer vor Anbietergesprächen helfen kostenlose App-Kosten-Rechner im Netz – so merkst du früh, ob Budget und Funktionsumfang zusammenpassen, und kannst Angebote besser einordnen.
So setzt du Vibe Coding richtig ein
Erstens: Nutze den Prototyp als Validierungs- und Kommunikationswerkzeug, nicht als Produktionscode. Zweitens: Hole vor dem Weiterbau ein technisches Review ein - Sicherheit, Architektur, Datenmodell. Drittens: Entscheide bewusst, was übernommen wird und was neu entsteht; oft ist das Datenmodell brauchbar, der Code selbst nicht. Viertens: Plane Launch, Testing und Betrieb von Anfang an ins Budget ein, nicht als Nachtrag.
Fazit
Vibe Coding ist für Gründerinnen und Gründer ein echter Fortschritt: Nie war es billiger, eine Idee zu testen, bevor ernsthaft Geld fließt. Zur launchfähigen App wird der Prototyp aber erst durch die unspektakulären Disziplinen – Sicherheit, Testing, Store-Prozess, Betrieb. Wer beides zusammendenkt, bekommt das Beste aus zwei Welten: die Geschwindigkeit der KI-Tools und ein Produkt, das dem ersten Kontakt mit echten Nutzern standhält.
Der Autor Lukas M. Beck ist Geschäftsführer der BlueBranch GmbH, einer App- und Web-App-Agentur aus Fürth, und entwickelt seit über 15 Jahren Apps und Web-Apps. Eine erste Kostenschätzung liefert sein kostenloser App-Kosten-Rechner.
SleepTech-Start-up-Report 2026
Schlaf ist die vielleicht härteste Währung der Wirtschaft. SleepTech – über den Wandel vom Wellness-Gadget zum hochregulierten DeepTech-Milliardenmarkt.
Schlaf ist zu einem hochgradig regulierten, technologiegetriebenen Wachstumsmarkt avanciert. Angesichts explodierender volkswirtschaftlicher Schäden durch chronische Erschöpfung und produktive Ausfälle investieren multinationale Konzerne und Krankenversicherer massiv in Lösungen, die das biologische Grundbedürfnis präzise messbar, steuerbar und skalierbar machen. Zwischen klinisch validierter Neuromodulation, biometrischen Smart Textiles und prädiktiver KI hat sich ein hochkomplexes DeepTech-Ökosystem etabliert. SleepTech hat die verspielte Nische der Consumer-Wellness endgültig hinter sich gelassen und agiert an der Schnittstelle von medizinischer Prävention und High-Tech-Leistungsoptimierung, um die menschliche Regeneration völlig neu zu definieren.
Wenn Daten auf harte Fakten treffen
Der Markt für Schlaftechnologie hat seine Konsolidierungsphase hinter sich und präsentiert sich reifer denn je. Wegweisende Analysen, wie die viel zitierte Studie der RAND Corporation und aktuelle Reports von Krankenkassen wie der DAK-Gesundheit, beziffern den volkswirtschaftlichen Schaden durch schlechten Schlaf allein in Deutschland auf rund 60 Milliarden Euro jährlich. Diese Zahl hat Vorstände und Versicherer gleichermaßen aufwachen lassen. Der technologische Haupttreiber dieser neuen Marktdynamik ist die angewandte KI in Verbindung mit Closed-Loop-Systemen – also Technologien, die Schlaf nicht nur passiv tracken, sondern durch thermische oder akustische Interventionen in Echtzeit aktiv verbessern.
Die Investitionsvolumina spiegeln diese Systemrelevanz wider. Weltweit flossen zuletzt weit über dreißig Milliarden Euro Venture Capital in den erweiterten HealthTech-Sektor, wobei sich der Fokus in Europa massiv von reiner Hardware hin zu Software-as-a-Medical-Device (SaMD) und hybriden Modellen verschoben hat. Wer heute als tiefentechnologisches Schlaf-Start-up in Deutschland das Potenzial für B2B-Rahmenverträge oder offizielle DiGA-Zulassungen beweist, ruft in einer Series-A-Runde mittlerweile realistische Summen von 12 bis 18 Millionen Euro auf.
Simple Pulsmessung war gestern
Die Zeit der einfachen Wearables am Handgelenk, die uns am Morgen lediglich mitteilen, wie schlecht wir geschlafen haben, ist vorbei. Den Markt dominieren in diesem Jahr drei hochspezifische Sub-Sektoren.
- An vorderster Front steht die aktive Neuromodulation. Hierbei messen Sensoren die Gehirnwellen und stimulieren durch exakt getimte akustische oder milde elektrische Impulse die Tiefschlafphasen – eine Technologie, die von Start-ups wie dem US-Unternehmen Somnee oder Vorreitern wie Earable Neuroscience mit ihrem FRENZ Brainband bereits erfolgreich kommerzialisiert wurde.
- Der zweite massive Treiber sind biometrische Smart Textiles. Mit Graphen durchzogene Matratzenbezüge und sensorgestützte Recovery-Sleepwear regulieren die Mikroklimata des Körpers vollautomatisch, inspiriert von den dynamischen Temperatur-Algorithmen, die Eight Sleep einst salonfähig machte.
- Der dritte und mit Abstand lukrativste Sektor ist der B2B Corporate Sleep Market. Hier verkaufen Gründer keine Hardware mehr an Endkunden, sondern lizensieren ganzheitliche, KI-gestützte Schlaf-Coaching-Plattformen wie Sleepio oder Shleep als Employee-Benefit-Programme an DAX-Konzerne, um die Resilienz der Belegschaft messbar zu erhöhen und Ausfallzeiten zu minimieren.
Die Friedhöfe der Wearables und ihre bitteren Lektionen
Doch der Weg in diese lukrative Gegenwart war mit prominenten Marktopfern gepflastert. Der spektakuläre Absturz des US-Unternehmens Hello, das mit seinem Schlafsensor „Sense“ knapp 50 Millionen US-Dollar einsammelte und dann krachend den Betrieb einstellen musste, oder der harte Pivot der französischen Firma Dreem weg vom teuren Endkundenmarkt hin zur klinischen Forschung unter dem Dach von Beacon Biosignals, sind mahnende Beispiele.
Aus diesen geplatzten Träumen lassen sich vier fatale Fallstricke für heutige Gründer ableiten.
- Der erste Irrtum betrifft die Unit Economics im Hardware-Bereich. Wer komplexe Sensorik baut, verbrennt in der Produktion und Logistik Margen, die sich über Einmalkäufe nie langfristig refinanzieren lassen.
- Der zweite Fallstrick ist die Illusion des B2C-Marktes. Die Customer Acquisition Costs (CAC) im überfüllten Consumer-Health-Segment sind derart exorbitant, dass Start-ups ohne einen klaren B2B- oder B2B2C-Vertriebskanal schlicht ausbluten.
- Die dritte tödliche Falle ist die Regulatorik. Wer medizinische Behauptungen aufstellt, ohne die quälend langen und teuren Wege der europäischen MDR-Zertifizierung oder der US-amerikanischen FDA-Zulassung einzuplanen, scheitert spätestens bei der Series B an der Due Diligence der Investor*innen.
- Der vierte und vielleicht subtilste Fehler ist die „Data-without-Action“-Falle. Kund*innen kündigen Abonnements nach wenigen Wochen, wenn ein Tracker ihnen jeden Morgen nur schonungslos vorhält, wie katastrophal ihr Schlaf war, ohne eine verhaltensändernde, wirksame therapeutische Intervention zu bieten.
Das deutsche Netzwerk: Die Schmieden der Erholung
In Deutschland hat sich eine hochgradig spezialisierte Cluster-Landschaft herausgebildet, die diese Fehler der Vergangenheit zu vermeiden weiß. München hat sich zum unangefochtenen Epizentrum für DeepTech entwickelt, was nicht zuletzt an der engen Verzahnung des Gründungs-Ökosystems der Technischen Universität München (TUM) mit dem Max-Planck-Institut für Psychiatrie liegt, wo Weltklasse-Forschung zur Schlafarchitektur stattfindet. Berlin bleibt der strategische Hub für digitale Geschäftsmodelle und B2B-SaaS, befeuert durch das interdisziplinäre Schlafmedizinische Zentrum der Charité und eine unübertroffene Dichte an HealthTech-Investoren. Aachen wiederum hat sich durch die Strahlkraft der RWTH und ihres Instituts für Textiltechnik (ITA) als europäischer Knotenpunkt für Smart Textiles etabiert; hier entstehen die Stoffe, die morgen berührungslos unseren Puls messen. Heidelberg und Mannheim runden das Netzwerk ab. Im engen Austausch mit dem renommierten Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI) in Mannheim und der universitären Medizintechnik in Heidelberg fokussieren sich Gründer*innen hier auf hochkomplexe Hardware-Lösungen, die den strengen Anforderungen des klinischen Alltags standhalten.
Investor*innen-Radar: Wer finanziert den Schlaf von morgen?
Das Kapital im SleepTech-Sektor ist so diversifiziert wie die Technologien selbst. Spezialisierte Venture-Capital-Fonds wie HealthCap oder Joyance Partners, die den Trend früh erkannten, dominieren die Seed-Runden tiefgreifender medizinischer Innovationen. Doch längst sind auch die Top-Tier Generalisten aufgewacht. Fonds wie Earlybird und Cherry Ventures führen mittlerweile große Runden in Start-ups an, die das Potenzial zur Skalierung im Corporate-Health-Sektor beweisen. Einen enormen Einfluss üben zudem Corporate VCs aus der Medizintechnik-Industrie aus. Akteure wie ResMed Ventures oder Philips Health Technology Ventures agieren nicht nur als Geldgeber, sondern als strategische Türöffner für globale Vertriebskanäle und klinische Studien. Der wahre Motor der Frühphase sind jedoch hochkarätige Business Angels und Syndikate. Hier finden sich oft erfolgreiche Ex-Gründer*innen aus der ersten Digital-Health-Welle – Köpfe hinter deutschen Erfolgsgeschichten wie TeleClinic oder dem an ResMed verkauften Leipziger SleepTech-Pionier mementor –, die ihr hart erarbeitetes regulatorisches Netzwerk und ihr Kapital nun gezielt an die nächste Generation von Gründern weitergeben.
Die Top Start-ups (Must-Watch)
Die Auswahl für diesen Report basiert auf einer strengen, journalistischen Filter-Matrix. Jedes gelistete Unternehmen musste den Nachweis erbringen, dass es über die reine Lifestyle-Datenmessung hinausgeht und klinisch validierte Evidenz, regulatorische Zulassungen (wie die Erstattungsfähigkeit als DiGA oder die Zertifizierung als Medizinprodukt) oder etablierte B2B-Kund*innenstrukturen vorweisen kann. Im Fokus stehen die echten, faktengesicherten Treiber der Digital-Health-Transformation im deutschsprachigen Raum mit Gründungs- oder Skalierungsfokus ab 2020.
Mementor (Macher von „somnio“) – Der digitale Pionier
Gegründet von Dr. Noah Lorenz, Alexander Rötger und Jan-Felix Topp mit operativer Wiege in Leipzig, ist Mementor der regulatorische und kommerzielle Leuchtturm der deutschen Szene. Ihr Hauptprodukt somnio ist die erste dauerhaft zugelassene Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) zur Behandlung von Ein- und Durchschlafstörungen (Insomnie). Das B2B2C-Modell funktioniert rein auf Rezept: Die App wird von Ärzt*innen verordnet und die Kosten werden zu 100 % von den gesetzlichen Krankenkassen übernommen. Die Technologie basiert auf digitalisierter kognitiver Verhaltenstherapie (KVT-I), deren Wirksamkeit in kontrollierten Studien klinisch nachgewiesen wurde. Nach einer Frühphasen-Finanzierung durch den Technologiegründerfonds Sachsen (TGFS) folgte im August 2022 der Ritterschlag: Der globale Schlafforschungsgigant ResMed übernahm das Unternehmen vollständig, um die Technologie international zu skalieren.
Sleepiz – Die Revolution des berührungslosen Trackings
Eine hochinnovative Ausgründung der ETH Zürich (gegründet von Dr. Soumya Sunder Dash, Dr. Marc Rullan und Max Sieghold), die über ihre deutsche Tochtergesellschaft (Sleepiz GmbH, Berlin) den hiesigen Klinik- und Praxis-Markt erobert hat. Das Unternehmen vertreibt seine Screening-Systeme für das Remote Patient Monitoring (RPM) direkt an Allgemeinmediziner, Pneumologen und Schlaflabore zur physiologischen Heimmessung. Ihr USP ist ein medizinisch zertifiziertes kontaktloses Tracking (CE-Klasse IIa): Ein kompaktes Gerät auf dem Nachttisch misst mittels harmloser Radar-Wellen (Millimeterwellen-Technologie) Atembewegungen und Herzrate völlig berührungslos und exakt durch die Bettdecke hindurch. Das MedTech-Unternehmen sammelte in seiner Series-A-Runde insgesamt 6,2 Millionen CHF ein, angeführt von dem renommierten Investorennetzwerk Verve Ventures, der Zürcher Kantonalbank (ZKB) und gesundheitsfokussierten Business Angels.
Diametos (Macher von „Snorefox“) – Die Acoustic-AI-Diagnostik
Das im Jahr 2020 von dem Akustik-Ingenieur Dr. Christoph Janott und Heiko Butz in Potsdam gegründete Diametos schließt die riesige Diagnostiklücke bei nächtlichen Atemaussetzern. Das B2B2C-SaaS-Unternehmen lizenziert seine zertifizierte Medizintechnik an Krankenversicherungen wie die BIG direkt gesund und fungiert als Screening-Schnittstelle für HNO-Ärzt*innen. Ihre App Snorefox ist das einzige am Markt befindliche, medizinisch zertifizierte System, das mittels KI das Risiko einer obstruktiven Schlafapnoe rein akustisch bestimmt. Der/die Patient*in benötigt keinerlei Hardware; das Smartphone-Mikrofon auf dem Nachttisch reicht aus, um Atemmuster und die Frequenz des Schnarchens auf Basis eines weltweit führenden, proprietären Audiodatensatzes fehlerfrei zu analysieren. Finanziert wird das Unternehmen durch ein Konsortium aus erfahrenen Healthcare-Business-Angels, internationalen Industriepartnern sowie strategischen Forschungs-Fördergeldern der Investitionsbank des Landes Brandenburg (ILB).
LunaLab – Das dezentrale Schlaflabor
Gegründet im Jahr 2021 von Prof. Dr. med. Ulrich Sommer und Prof. Dr. med. Clemens Heiser – zwei der führenden deutschen HNO-Fachärzte und Somnologen –, bricht das Münchner Start-up die monopolistischen Strukturen klassischer Schlafkliniken auf. Die Telemedizin-Plattform digitalisiert den gesamten Patientenpfad von der Erstanamnese über das Heimscreeing bis zur Therapieplanung. LunaLab sendet Patient*innen ein leichtes, kabelloses und CE-zertifiziertes Messgerät nach Hause, welches die Schlafarchitektur im vertrauten Bett analysiert. Durch die automatisierte Datenübermittlung und ein Netzwerk angeschlossener Fachärzt*innen wird die Wartezeit auf eine Schlafanalyse von sechs Monaten auf wenige Tage verkürzt. Das Unternehmen beweist hohe Resilienz und finanziert sein starkes Wachstum von bereits über 1.500 erfolgreich behandelten Patient*innen vollständig organisch aus eigenen operativen Mitteln.
Ausblick: Die globalen Wellen erreichen Europa
Der europäische Markt agiert nicht im Vakuum, und ein Blick über die Grenzen zeigt die tektonischen Verschiebungen, die den hiesigen Markt dominieren. Aus den USA schwappt der Siegeszug rein softwarebasierter Screening-Verfahren auf Basis von Alltags-Hardware herüber. Seit die US-Zulassungsbehörde FDA den Tech-Giganten wie Apple und Samsung die medizinische Freigabe für die Erkennung von Schlafapnoe via Smartwatch erteilt hat, wandelt sich der Markt rasant: ConsumerTech wird zum klinischen Vorzimmer und zwingt die europäische Zulassungspraxis unter der MDR zu schnelleren, agileren Prozessen. In Asien wiederum, getrieben durch die demografische Überalterung in Japan und Südkorea, hat sich SleepTech fest in der institutionalisierten Pflege etabliert. Industrie-Schwergewichte wie Paramount Bed zeigen mit Systemen wie dem sensorgestützten Nemuri SCAN, wie automatisierte Betten und vorausschauendes Schlaf-Tracking die chronisch überlastete Altenpflege entlasten. Israel wiederum zementiert seinen Ruf als DeepTech-Schmiede für das kontaktlose Zeitalter. Start-ups wie Neteera Technologies demonstrieren, wie hochentwickelte Mikroradar-Sensoren jede Art von Körperkontakt oder Wearables überflüssig machen. Diese berührungslose Erfassung von Atemfrequenz und Herzratenvariabilität verlagert das klassische Schlaflabor endgültig und barrierefrei in die eigenen vier Wände der Patient*innen.
Für Gründer*innen und Investor*innen untermauert diese Entwicklung eine unmissverständliche Wahrheit: Wer auf dem modernen SleepTech-Markt nachhaltig Wert stiften und skalieren will, muss klinische Evidenz und regulatorische Validierung zwingend mit wasserdichten B2B- oder B2B2C-Geschäftsmodellen verheiraten – sei es über die direkte Erstattungsfähigkeit der Krankenkassen oder als strategische(r) Partner*in im betrieblichen Gesundheitsmanagement von Großkonzernen. Schlaf ist längst keine esoterische Lifestyle-Nische mehr, sondern die kritische und messbare Infrastruktur der menschlichen Leistungsfähigkeit und Gesundheit. Diejenigen Akteur*innen, die diese neuronale und biologische Infrastruktur am präzisesten vermessen, analysieren und durch therapeutische Ansätze reparieren, bauen die technologischen Einhörner des nächsten Jahrzehnts.
tripbot: KI-Reiseplanung jenseits der Inspiration
Bunte Urlaubsbilder generieren kann jede KI – doch wenn es um echte Preise und Verfügbarkeiten geht, scheitern viele Systeme. Der 21-jährige Gründer Nico Neser will diese Lücke mit seinem Start-up tripbot schließen. Durch eine strikte technische Trennung von generativer Inspiration und harten Datenbank-Fakten verspricht der Autodidakt mehr Transparenz im Buchungs-Dschungel. Ein ambitionierter Plan, der sich in einem von Milliarden-Konzernen dominierten Markt erst noch beweisen muss.
Hinter tripbot steht kein großes Entwicklerteam, sondern ein klassischer Solo-Founder. Der Fachabiturient Nico Neser aus Mittelfranken hegte eigentlich den Berufswunsch, Pilot zu werden, weshalb das Thema Reisen für ihn auch privat eine zentrale Rolle spielt. Die Idee zu tripbot entstand laut Neser Mitte 2025 aus einer persönlichen Nutzerfrustration: Er sei es leid gewesen, unzählige Browser-Tabs öffnen zu müssen, um Preise, Hotels und Bewertungen mühsam zu vergleichen.
„Vom ersten ernsthaften Prototypen bis zum heutigen funktionierenden MVP war es ungefähr ein Jahr intensiver Entwicklung“, blickt Neser zurück. Aus einer simplen Idee entsprang schnell ein komplexes Geflecht aus Flug- und Hotelsuche, Zahlungsabläufen und einer separaten KI-Schnittstelle. Dass er sich das alles nur über YouTube beigebracht habe, sei zu kurz gegriffen, räumt der Gründer ein; KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge hätten ihm vor allem geholfen, schneller zu lernen. Dennoch betont er die menschliche Aufsichtspflicht: „Gerade bei einem Produkt, über das später echte Reisen und Zahlungen abgewickelt werden, muss ich kritische Abläufe selbst nachvollziehen, testen und absichern.“ In der gebootstrappten Anfangsphase ohne Investorengelder habe er vor allem gelernt, mit technischen Grenzen umzugehen. „Man lernt, dass Gründen nicht bedeutet, auf jede Frage sofort eine Antwort zu haben. Es bedeutet, Verantwortung dafür zu übernehmen, eine belastbare Antwort zu finden“, so der 21-Jährige.
Das Problem: Wenn Inspiration an der Buchungsrealität scheitert
Der Kern von tripbot beruht auf der Annahme, dass Reise-KI heute oft an den harten Buchungsfakten scheitert. Nico positioniert sein Produkt gegen reine „Inspirations-KIs“, die Traumstrände vorschlagen, den Buchungsprozess selbst aber kaum erleichtern.
Auf die Frage, wie er das Halluzinieren der KI bei konkreten Preisen verhindert, verweist Neser auf eine strikte Systemarchitektur. „Bei tripbot sind klassische Reisesuche und KI-Suche bewusst zwei unterschiedliche, aber miteinander verbundene Wege“, stellt er klar. Preise und Tarife werden klassisch über APIs etablierter Anbieter*innen abgerufen. Die KI fungiere lediglich als Übersetzer für natürliche Reisewünsche, wie etwa die Suche nach einem ruhigen Hotel abseits der Partymeile.
„Das Sprachmodell darf eine Anfrage verstehen, Prioritäten erkennen und Ergebnisse erklären. Es darf aber nicht selbst einen Flugpreis, eine Verfügbarkeit oder eine Buchungsbedingung erfinden“, skizziert Neser. Auf die Fehleranfälligkeit der KI angesprochen, verzichtet er auf PR-Floskeln: „Eine hundertprozentige Garantie, dass ein generatives System niemals einen Fehler macht, wäre aus meiner Sicht unseriös.“ Wichtig sei vielmehr, dass ein sprachlicher Fehler nicht automatisch zu einer fälschlichen Buchung führe. Ob diese theoretische Trennung auch einem massenhaften Stresstest mit tausenden komplexen Live-Anfragen standhält, wird allerdings erst der geplante Rollout zeigen.
Geschäftsmodell und der riskante Kampf um Nutzer*innen
Das Marktumfeld ist unerbittlich, Giganten wie Booking.com investieren selbst Milliarden. Wie also die ersten 10.000 aktiven Nutzer*innen gewinnen? „Ich möchte die ersten 10.000 aktiven Nutzer nicht über teure Anzeigen einkaufen“, blockt Neser den kapitalintensiven Weg ab. Er setzt stattdessen auf organisches Wachstum, SEO rund um echte Nutzerfragen und eine enge Einbindung der Community. „Entscheidend sind Menschen, die den Mehrwert verstehen, das Produkt wiederverwenden, es weiterempfehlen und über tripbot buchen“, lautet seine Strategie.
Aus unserer Sicht ist das ein hochriskantes Unterfangen: Im brutalen B2C-Travel-Segment, in dem die großen Portale fast alle Werbeplätze und Suchergebnisse dominieren, gilt rein organisches Wachstum heute als fast utopisch. Die Plattform selbst monetarisiert sich über Buchungsprovisionen, während die KI-Suche in einem Freemium-Modell mit optionalem Pro-Abo münden soll. Einem schnellen Investoreneinstieg erteilt Neser vorerst dennoch eine Absage: „Ich möchte nicht früh eine große Runde aufnehmen, nur um unbewiesene Werbekanäle zu finanzieren oder KI-Nutzung dauerhaft zu subventionieren. Kapital sollte einen funktionierenden Motor beschleunigen. Es sollte nicht den fehlenden Motor ersetzen.“
Haftung und das Retention-Problem
Auch die rechtlichen Hürden bei Reisebuchungen thematisiert der Autodidakt. „Die KI steht nicht zwischen dem Nutzer und einer rechtlich relevanten Bestätigung und darf keine eigene Buchungsbestätigung erfinden“, erklärt Neser. Vor jedem Abschluss werden die Preise aus den Datenbanken live re-evaluiert und dem/der Nutzer*in klassisch zum Checkout vorgelegt.
Um Nutzer*innen trotz der geringen Reisefrequenz von ein bis zwei großen Urlauben im Jahr an tripbot zu binden, verzichtet der Gründer auf künstliche App-Gamification oder aggressive Push-Nachrichten. Der Mehrwert soll stattdessen im Langzeitgedächtnis der Plattform liegen: Wer immer Direktflüge oder ruhige Hotels bucht, bekommt diese Vorlieben beim nächsten Urlaub direkt berücksichtigt. „Der eigentliche Vorteil entsteht nicht daraus, dass tripbot Menschen häufiger zu Reisen überredet. Er entsteht daraus, dass jede neue Planung auf den Erfahrungen der vorherigen aufbauen kann“, argumentiert der Entwickler. Ob dieser sanfte Ansatz im schnelllebigen Reise-Markt ausreicht, in dem Gewohnheit und aggressive Rabattschlachten oft über reine Nutzerfreundlichkeit siegen, bleibt abzuwarten.
Blick in die Zukunft
Jetzt steht der Feinschliff an. „In den kommenden zwölf Monaten steht zunächst nicht maximale Reichweite, sondern ein belastbares Fundament im Mittelpunkt“, skizziert Neser den Weg zum stufenweisen, öffentlichen Launch, der für August 2026 angesetzt ist. Bis 2028 sieht er tripbot als etablierte, mehrsprachige Reiseplattform aus Europa, die perspektivisch auch Hotels direkt und zu faireren Konditionen anbinden soll.
Am Ende geht es dem 21-Jährigen offensichtlich um mehr als nur Code und APIs. „Ich habe tripbot nicht gebaut, um einfach eine weitere Reiseplattform zu schaffen“, resümiert Nico Neser seine Motivation. „Ich habe es gebaut, weil ich glaube, dass jeder Mensch das Recht auf eine einfache, faire und stressfreie Reiseplanung hat.“ Eine ehrenwerte Vision – deren härtester Praxistest im direkten Kampf um die Gunst der Endkund*innen gerade erst beginnt.
CIRO: KI-Power für die Immobilienverwaltung
Wie das 2026 gegründete PropTech-Start-up CIRO den Markt für Immobilienverwaltung aufmischen will.
Das im Jahr 2026 gegründete PropTech-Start-up CIRO mit Sitz in Eching bei München bringt eine neue Plattform auf den Markt. Diese soll das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) in die oft noch analog geprägte deutsche Immobilienverwaltung tragen. Mit einer Softwarelösung, die sich primär an private Vermieter*innen und ab Herbst 2026 im B2B-Bereich auch an gewerbliche Hausverwaltungen richtet, wagt sich das junge Unternehmen in einen lukrativen, aber stark umkämpften Markt. Das Versprechen an die Nutzer*innen ist vollmundig: Im Durchschnitt sollen sich bis zu fünf Stunden Arbeit pro Woche einsparen lassen.
Vom Gespräch unter Freunden zum 360-Grad-Ansatz
Hinter CIRO stehen die Geschäftsführer André Teich (CTO) und Markus Froese (CEO). Der Anfang des Start-ups war dabei kein durchgeplantes Pitch-Deck, sondern ein schlichtes Gespräch unter Freunden. André Teich hatte ursprünglich den festen Plan, in die Immobilienvermietung als klassisches, langfristiges Vermögensaufbau-Vehikel einzusteigen.
Um die in der Praxis auftretenden administrativen Hürden zu lösen, brachte Markus Froese seine Expertise ein. Doch wie gelingt in einer so frühen Start-up-Phase die Finanzierung eines derart breit aufgestellten Expertenteams – von Entwicklung über Recht bis hin zum Marketing? „Wir haben nicht mit der Frage nach Kapital begonnen, sondern mit der Frage nach den richtigen Menschen“, blickt CEO Markus Froese zurück. Das Start-up sei von Beginn an als echte Partnerschaft konzipiert worden, in der jeder Gründer seine Kernkompetenz einbringe und über Unternehmensanteile statt eines klassischen Gehalts beteiligt sei. „Das schafft Verbindlichkeit und hält die Struktur schlank“, betont Froese. Finanziert wurde der Start demnach komplett aus eigener Kraft.
CTO André Teich ergänzt den pragmatischen Technologieanspruch der Gründer: „Die Immobilienverwaltung wurde technologisch seit Jahrzehnten kaum berührt. Wir nutzen KI nicht als Verkaufsargument, sondern um Menschen echte Arbeit abzunehmen.“ Da die Immobilienverwaltung unterschiedlichste Disziplinen berührt, wurde das Team fachübergreifend aufgestellt. So fungiert die Juristin Denise Sonnenschein als Gesicht für alle Rechtsthemen und sorgt dafür, dass Nebenkosten und Fristen stets auf dem aktuellen rechtlichen Stand bleiben.
Die Lösung: Automatisierung und dynamische Priorisierung
Während Buchhaltung und Banking andernorts längst digitalisiert sind, beherrschen bei der Verwaltung von Mietwohnungen in Deutschland noch vielerorts Excel-Tabellen und das manuelle Abtippen von Belegen den Alltag. Bei CIRO laden Nutzer*innen Dokumente einfach hoch. Die KI erkennt die Art des Dokuments, liest relevante Werte aus und ordnet sie zu – verschlüsselt nach AES-256-Standard und DSGVO-konform in Deutschland gehostet.
Ein zentrales Feature ist die dynamische Aufgabenverwaltung, die To-dos vorschlägt und Anliegen nach Dringlichkeit priorisiert. Doch wer haftet eigentlich, wenn Fristen versäumt werden oder die KI bei einer Abrechnung die falsche Rechtsgrundlage wählt? Auf diese kritische Frage reagiert André Teich bestimmt: „CIRO schiebt keine Aufgabe nach hinten – der Algorithmus kennt nur ein Nach-oben.“ Fristgebundene Aufgaben würden bis zu sechs Monate im Voraus auf dem Dashboard hervorgehoben. Ob sie letztlich erledigt werden, liege aber bewusst in der Hand des Nutzers bzw. der Nutzerin. „Wir sind die Assistenz, nicht die Ausführung“, stellt der CTO klar. Auch bei der Nebenkostenabrechnung erstelle das System lediglich einen Entwurf. Kontrolle und rechtliche Verantwortung blieben stets beim Vermieter bzw. der Vermieterin. Die juristische Logik dahinter verantworte die hauseigene Fachanwältin. „So entlastet die Technik, ohne dass jemand die Kontrolle abgibt“, resümiert Teich. Das Ziel sei es, den Kund*innen Zeit für die wirklich wichtigen Entscheidungen freizuschaufeln.
Das Geschäftsmodell: Die KI hinter der Paywall
CIRO verfolgt ein Software-as-a-Service (SaaS)-Modell, dessen Preisstruktur das Marketingversprechen bei genauem Hinsehen jedoch etwas relativiert. Die Basis-Nutzung ist zwar kostenlos, allerdings stark limitiert. Wer auf die vollumfängliche KI-Priorisierung hofft, muss im „Basic“-Tarif (ab 19 Euro/Monat) noch Abstriche machen, da der weitreichende KI-Assistent erst ab dem „Smart“-Tarif für 39 Euro monatlich freigeschaltet wird.
Versteckt das Start-up sein wichtigstes Feature also hinter einer Paywall und riskiert damit den Frust preissensibler Kleinvermieter? André Teich wehrt sich gegen diesen Vorwurf. Die automatische Priorisierung basiere nicht auf KI, sondern auf einem Algorithmus, der ohnehin jedem zur Verfügung stehe. Auch im kostenlosen Tarif sei bereits eine Basis-KI für das Einlesen von Hausgeldabrechnungen enthalten. „Was in den höheren Tarifen dazukommt, ist mehr KI-Leistung – vor allem beim automatischen Einlesen und Verarbeiten von Dokumenten“, erklärt der Gründer. Das Modell orientiere sich schlicht an der Portfoliogröße der Nutzer*innen. Wer 50 Einheiten vermiete, produziere hunderte Dokumente, für deren Verarbeitung die KI deutlich mehr Rechenleistung erbringen müsse. Teichs Fazit lautet dementsprechend: „Das ist keine Paywall, sondern ein Preis, der mit dem Nutzen mitwächst.“
Markt und Wettbewerb
Das Marktpotenzial ist enorm: Allein in Deutschland verwalten rund 5,5 Millionen private Vermieter*innen ihre Objekte größtenteils selbst. Doch CIRO agiert nicht im luftleeren Raum. Etablierte Start-ups wie immocloud oder Vermietet.de haben den Markt längst besetzt. Mit welchen Argumenten will man wechselträge Kund*innen also zur Migration auf ein noch junges System bewegen?
„Der Einwand ist berechtigt – Wechselträgheit ist real, und wir nehmen sie ernst, statt sie kleinzureden“, räumt André Teich ein. Deshalb behandle man den Datenumzug als eigenständiges Produktthema und setze im Sinne des Data Acts auf saubere Exportfunktionen. Das nehme die Angst, im System festzustecken. Letztlich wolle man die Konkurrenz nicht einfach preislich unterbieten, sondern technologisch neu denken: „Das Versprechen ist, Vermietung so passiv zu machen wie ein ETF-Investment“, verspricht der CTO selbstbewusst. Dass CIRO noch jung sei, sieht er als massiven Vorteil, da man das System „ohne Altlasten auf dem aktuellen Stand der Technik“ entwickeln konnte.
Unser Fazit
CIRO tritt als technologisch hochgerüsteter „Late Follower“ in den PropTech-Markt ein. Positiv hervorzuheben ist die breite Teamaufstellung, die typische Kinderkrankheiten durch fehlendes Branchenwissen minimieren könnte. Die strategische Entscheidung, ab Herbst 2026 auch professionelle Hausverwaltungen anzusprechen, dürfte wirtschaftlich überlebenswichtig sein.
Doch birgt der gleichzeitige Angriff auf B2C-Kleinvermieter*innen und B2B-Profis im ersten Jahr nicht die Gefahr, sich heillos zu verzetteln? Markus Froese versteht diese Sorge, sieht die Entwicklung jedoch gelassen. Da KI die Art und Weise, wie Software gebaut wird, extrem beschleunige, habe man die Plattform in nur acht Monaten zur Marktreife gebracht. Zudem setzten beide Zielgruppen technisch auf exakt demselben Fundament auf. „Wir bauen also nicht zwei Produkte, sondern ein Produkt, das sich seinen Nutzern anpasst“, betont Froese. Die Trennung erfolge vor allem im Vertrieb: Self-Service für Private, persönliche Betreuung für die Profis. Durch den gestaffelten Marktstart wähnt sich das Team auf der sicheren Seite: „Wir starten nicht zwei Dinge gleichzeitig aus dem Nichts, sondern öffnen ein laufendes System für eine zweite Zielgruppe.“
Die größte Aufgabe von Teich und Froese wird es nun sein, das Vertrauen in die fehlerfreie Arbeitsweise ihrer Automatisierung zu gewinnen und den Spagat zwischen kostenlosen Einstiegsangeboten und kostenintensiven Premium-Features erfolgreich zu meistern.
DeepTech abseits der Metropolen: Warum das wahre Start-up-Potenzial in der Region schlummert
Im StartingUp-Interview: Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg. Warum DeepTech-Gründer*innen abseits der Metropolen punkten und welche Finanzierungslogik sie wirklich brauchen.
Deutschland leidet paradoxerweise an seinem eigenen Ideenreichtum: In den Laboren und Universitäten der Republik entstehen täglich bahnbrechende Technologien, die das Potenzial haben, globale Märkte zu revolutionieren. Doch sobald es an den Transfer von der akademischen Forschung in die unternehmerische Praxis geht, reißt der Faden allzu oft ab. Während Start-up-Hubs wie Berlin oder München die Schlagzeilen und das Risikokapital dominieren, findet die eigentliche Grundlagenforschung für den boomenden DeepTech-Sektor häufig in regionalen Universitätsstädten statt.
Braucht es wirklich das Ökosystem einer Start-up-Metropole, um ein Tech-Einhorn zu bauen? Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg ist Experte für Forschungstransfer und Mitgründer des auf Frühphasen spezialisierten Venture-Capital-Fonds 14leafs. Er ist überzeugt: Ein funktionierendes Ökosystem aus Forschung, Kapital und Netzwerken lässt sich auch abseits der großen Metropolen knüpfen.
Im StartingUp-Interview erklärt er, warum die Wertschöpfung bei forschungsgetriebenen Gründungen lange vor dem Markteintritt beginnt, warum Wissenschaftler*innen oft mit der falschen Finanzierungslogik planen und wie der gefährliche Brückenschlag vom Labor zum Scale-up gelingt.
Das Interview
StartingUp: Deutschland gilt als Weltmeister im Erfinden, aber als Kreisklasse im Vermarkten. An welcher konkreten Sollbruchstelle zwischen universitärem Labor und Markteintritt scheitern Ihrer Erfahrung nach die meisten DeepTech-Hoffnungen?
Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Sollbruchstelle liegt zwischen technologischer und unternehmerischer Validierung. Wie Sie richtig anmerkten, scheitert Deutschland nicht an Ideen: Jedes vierte aller europäischen Hochschulpatente stammt aus Deutschland. Wissenschaftliche Exzellenz ist also vorhanden.
Allerdings wird eine Erfindung nicht allein durch ihre technische Überlegenheit erfolgreich. Zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und marktfähigem Unternehmen liegen Prototypen, Patente, regulatorische Fragen, Industriepartnerschaften und vor allem die konsequente Ausrichtung auf den konkreten Kundennutzen. Genau in dieser Phase entsteht häufig eine Finanzierungslücke – das sogenannte Valley of Death. Hinzu kommt: Wissenschaftliche Exzellenz wird in Deutschland hervorragend gefördert. Für die Phase zwischen Forschungsprojekt und marktfähigem Unternehmen gibt es dagegen häufig keine durchgängige Finanzierung und Begleitung. Dadurch haben viele Technologien gar keine Chance, bevor sie ihr Potenzial entfalten können. Entscheidend ist deshalb, Wissenschaft, Kapital, Industrie und unternehmerische Erfahrung früh zusammenzubringen. Ob aus einer Erfindung ein Patent für die Schublade oder ein Unternehmen wird, entscheidet sich selten im Labor – sondern im Transfer.
StartingUp: Sie brechen eine Lanze für regionale Standorte. Ketzerisch gefragt: Ist das nicht oft nur eine Ausrede für fehlendes Durchsetzungsvermögen im Haifischbecken der Start-up-Hochburgen? Welche harten KPIs – etwa Talentbindung, Burn-Rate oder Patentdichte – sprechen im direkten Vergleich wirklich für DeepTech-Ökosysteme abseits der Metropolen?
Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Frage lautet doch: Warum sollte Spitzenforschung erst 300 Kilometer umziehen müssen, bevor sie finanzierbar wird? 87 Prozent aller Entrepreneure haben einen Hochschulabschluss und mehr als jedes zweite Start-up wird durch Hochschulen unterstützt. Trotzdem konzentrieren sich rund zwei Drittel der Venture-Capital-Fonds auf zwei der vier deutschen Millionenstädte, während rund sieben von zehn Universitäten in Städten mit weniger als 200.000 Einwohnern liegen. Viele Start-ups ziehen deshalb nicht wegen besserer Ideen um, sondern wegen des Kapitals. Mit ihnen verlassen auch hochqualifizierte Mitarbeiter, unternehmerisches Know-how und Folgegründungen die Region.
Natürlich investieren überregionale VCs auch außerhalb der Metropolen. Aber universitätsnahe, regionale DeepTech-Fonds investieren anders: Sie begegnen Innovationen nicht erst beim Pitch, sondern im Labor, im Transferzentrum oder im Austausch mit Professoren, Kliniken und Industrie. Dadurch entsteht ein früher Zugang zu Technologien, Teams und Kundenproblemen. Würzburg ist dafür ein gutes Beispiel: 130.000 Einwohner, aber Spitzenforschung in RNA, personalisierter Medizin, Quantenmaterialien und Satellitentechnologie. Genau dort entstehen die Technologien von morgen.
StartingUp: Sie sagen, bei DeepTech beginnt die Wertschöpfung lange vor dem Markteintritt. Für klassische B2B-SaaS-Gründer*innen zählt als erster Beweis aber oft erst der erste zahlende Kunde. An welchen drei konkreten Meilensteinen messen Sie als Investor den Fortschritt eines forschungslastigen Start-ups, wenn das marktreife Produkt und der erste Euro Umsatz noch Jahre entfernt sind?
Prof. Axel Winkelmann: Software und DeepTech folgen unterschiedlichen Wertschöpfungslogiken. Während bei SaaS der erste zahlende Kunde häufig den entscheidenden Meilenstein markiert, liegen bei DeepTech oft noch Jahre zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und Markteintritt. Deshalb achten wir auf drei andere Signale.
Erstens: Technologievalidierung. Bestätigen unabhängige Experten oder Industriepartner, dass die Technologie ein relevantes Problem löst? Wenn etablierte Unternehmen Zeit und Ressourcen in einen Prototypentest investieren, ist das ein starkes Signal.
Zweitens: Schutz und Skalierbarkeit der Innovation. Sind Patente gesichert und ist der regulatorische Weg realistisch geplant? Gerade in Life Sciences oder MedTech entscheidet dies häufig über den späteren Unternehmenserfolg.
Drittens: Das Team. Wir investieren nicht nur in Technologien, sondern in Menschen. Entscheidend ist, ob sich aus einem exzellenten Forschungsteam ein unternehmerisch denkendes Gründerteam entwickelt oder mit unserer Hilfe entwickeln lässt, das Kundenbedürfnisse versteht und eine überzeugende Go-to-Market-Strategie aufbaut.
StartingUp: DeepTech bedeutet lange Entwicklungszyklen und immensen Kapitalbedarf – das beißt sich oft mit der eher kurzfristigen Rendite-Erwartung traditioneller VCs. Wie muss die „andere Finanzierungslogik“ aussehen, von der Sie sprechen, damit das Start-up das gefürchtete Valley of Death überlebt?
Prof. Axel Winkelmann: Die andere Finanzierungslogik beginnt mit einer anderen Risikobetrachtung. Klassische Venture-Capital-Fonds reduzieren Risiko häufig erst, wenn Markt, Kunden und Umsatz sichtbar werden. Bei DeepTech entsteht der Unternehmenswert aber Jahre früher: in der wissenschaftlichen Validierung, in Patenten, regulatorischen Fortschritten oder Industriepartnerschaften. Genau dort muss Kapital ansetzen.
Das Valley of Death überlebt deshalb nicht derjenige, der am meisten Geld einsammelt, sondern derjenige, dessen Finanzierung zu den Entwicklungsphasen der Technologie passt. Frühphaseninvestoren müssen Geduld mitbringen, gleichzeitig aber das Unternehmen konsequent auf Marktreife vorbereiten: Team- und Unternehmensaufbau, regulatorische Strategie, Industriekooperationen und Vorbereitung späterer Anschlussfinanzierungen. Deshalb verstehen wir uns nicht als reine Kapitalgeber. Unser Ziel ist es, wissenschaftliche Exzellenz früh in unternehmerischen Erfolg zu übersetzen – gemeinsam mit den Gründerteams und unserem industriellen Netzwerk.
StartingUp: Sie sitzen bei 14leafs auf der anderen Seite des Tisches. Wenn ein brillantes Forschendenteam bei Ihrem VC-Fonds aufschlägt: Was ist der größte toxische Denkfehler aus dem akademischen Betrieb, der bei Ihnen sofort zum „Nein“ führt – und können Sie uns ein Beispiel für einen Pitch geben, der genau daran gescheitert ist?
Prof. Axel Winkelmann: Der größte Denkfehler lautet: „Unsere Technologie ist so gut, dass sich der Markt schon ergeben wird.“ In der Wissenschaft wird der Erfolg an neuen Erkenntnissen und technischer Detailverliebtheit gemessen, in der Wirtschaft aber daran, ob ein relevantes Kundenproblem gelöst wird. Eine herausragende Technologie ist deshalb notwendig – aber niemals hinreichend. Ich erinnere mich an ein Team mit exzellenter Forschung, Patenten und hochrangigen Publikationen. Auf die Frage „Wer ist Ihr erster Kunde?“ lautete die Antwort: „Eigentlich jeder – von Automotive bis Medizintechnik.“ Genau das war das Problem. Wer alle adressiert, adressiert am Ende niemanden. Es fehlte eine klare Marktpriorisierung und damit ein plausibler Weg zum ersten zahlenden Kunden. Für uns ist das allein noch kein Ausschlusskriterium. Entscheidend ist, ob das Team bereit ist, seine Annahmen gemeinsam mit Industriepartnern und potenziellen Kunden zu überprüfen und daraus ein belastbares Geschäftsmodell zu entwickeln. Ist diese Offenheit vorhanden, kann aus exzellenter Forschung ein exzellentes Unternehmen werden. Fehlt sie, investieren wir nicht.
Danke, Prof. Winkelmann, für die spannenden Insights.
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
Im Trend: Nachhaltige Give-aways
Fünf Wege, wie Marken mit weniger Abfall und mehr Bedeutung einen bleibenden Eindruck hinterlassen können.
Weil der Wettbewerb um Aufmerksamkeit wächst, überdenken viele Unternehmen, wie sie sichtbar werden. Gerade kleine, durchdachte Berührungspunkte können langfristig eine größere Wirkung entfalten als kurzfristige, aufdringliche Maßnahmen. Physische Marken-Touchpoints – insbesondere solche mit einem Mehrwert über den ersten Kontakt hinaus – gewinnen deshalb wieder an Bedeutung.
Ein wachsendes Interesse an Werbeartikeln, die sowohl funktional als auch nachhaltig sind und die Markenwerte glaubwürdig widerspiegeln, lässt sich beobachten. Marken beginnen, stärker darüber nachzudenken, was nach der ersten Interaktion passiert. Wenn ein Produkt behalten, wiederverwendet oder sogar eingepflanzt wird, verlängert das die Beziehung ganz automatisch und macht sie greifbar.
Hier sind fünf Wege, wie Unternehmen diesen Wandel aktiv nutzen können:
1. Auf Events Gespräche anstoßen
Messen und Veranstaltungen sind nach wie vor stark umkämpfte Umfelder, in denen es für Marken immer schwieriger wird, ohne aufdringliche Werbung aufzufallen. Bei Events geht es oft zunächst nur darum, ein Gespräch zu beginnen. Ein kleines, unerwartetes Detail kann dabei den entscheidenden Unterschied machen. Früher habe ich viele Messen besucht und fühlte mich oft überfordert, weil mir ein natürlicher Einstieg fehlte. Heute erlebe ich das anders: Ein pflanzbarer Bleistift, der später zu Kräutern oder Blumen heranwachsen kann, weckt deutlich mehr Neugier und Gesprächsbereitschaft als klassische Werbeartikel wie Plastikstifte, USB-Sticks oder Stofftaschen. Solche Gegenstände sind nicht nur Give-aways, sondern echte Gesprächsstarter und bleiben dadurch länger im Gedächtnis.
2. Durchdachte Dankeschön-Gesten für Kunden schaffen
Viele klassische Werbegeschenke wirken austauschbar oder wenig relevant und verfehlen damit oft ihre eigentliche Wirkung. Ich erinnere mich noch gut an eines der gedankenlosesten Werbegeschenke, das ich je erhalten habe: ein großer „Danke für Ihre Teilnahme“-Regenschirm auf einer Messe in Dubai vor einigen Jahren. Das ergab wenig Sinn, da es dort kaum regnet, und der Schirm außerdem viel zu sperrig für mein Handgepäck war. Am Ende sah man am Ausgang der Messe hunderte dieser Schirme liegen. Ein sehr anschauliches Beispiel dafür, wie schnell gut gemeinte Gesten zur Ressourcenverschwendung werden können. Immer mehr Unternehmen setzen deshalb auf individuellere und bewusstere Formen der Wertschätzung. Ein Geschenk muss nicht teuer sein, um Wirkung zu zeigen. Entscheidend sind die Details, etwa eine Personalisierung oder eine glaubwürdige Geschichte dahinter.
3. Langlebige Give-aways bewusst einsetzen
Werbegeschenke sind weiterhin ein fester Bestandteil vieler Marketingstrategien. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein dafür, wie schnell viele dieser Artikel entsorgt werden. Immer mehr Marken stellen sich daher die Frage: Wird dieses Give-away tatsächlich genutzt oder sofort weggeworfen? Und welches Bild vermittelt es von der Marke? Wir sehen eine klare Abkehr von Einwegartikeln. Produkte, die über Monate oder sogar Jahre hinweg genutzt werden, halten auch die Marke präsent. Langlebige oder wiederverwendbare Give-aways schaffen nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch Vertrauen, weil sie Qualität und Verantwortung transportieren.
4. Beim Onboarding einprägsame Erlebnisse schaffen
Auch im internen Bereich findet ein Umdenken statt. Unternehmen hinterfragen zunehmend, wie sie neue Mitarbeitende oder Partner willkommen heißen und von Anfang an eine emotionale Bindung aufbauen können. Das Onboarding ist oft der erste echte Berührungspunkt mit der Marke im Unternehmen. Hier bietet sich die Chance, Werte nicht nur zu kommunizieren, sondern erlebbar zu machen. Das kann dazu beitragen, dass sich neue Mitarbeitende von Beginn an wertgeschätzt und integriert fühlen.
5. Kleine Details in die Kundenerfahrung integrieren
Oft sind es nicht die großen Inszenierungen, sondern die unerwarteten kleinen Momente, die im Gedächtnis bleiben. Besonders dann, wenn sie nützlich, persönlich oder überraschend sind. Ein einfaches, aber durchdachtes Extra kann die Wahrnehmung eines gesamten Kauferlebnisses verändern. Das zeigt sich beispielsweise in vielen Branchen ganz unterschiedlich: Ein Café legt dem Kaffee ein kleines handgeschriebenes Dankeschön oder einen Rabattcode für den nächsten Besuch bei. Ein Online-Shop packt eine kleine, nützliche Beigabe ins Paket. Hotels hinterlassen eine lokale Kleinigkeit auf dem Zimmer, etwa eine regionale Süßigkeit oder eine kleine Karte mit einem persönlichen Tipp für die Umgebung. Auch im Einzelhandel oder bei Beauty-Marken funktionieren kleine, gut gewählte Samples oder personalisierte Botschaften oft besser als klassische Massen-Goodies. Solche Gesten müssen weder teuer noch komplex sein; entscheidend ist, dass sie einen Bezug zum Moment oder zur Marke herstellen und nicht beliebig wirken. Auch hier gewinnen nachhaltige und sinnvolle Produkte zunehmend an Bedeutung, weil sie nicht sofort weggeworfen werden, sondern einen längeren Nutzen haben oder eine Geschichte transportieren.
Der Autor Michael Stausholm ist ein Pionier im Bereich der nachhaltigen Markenführung und Gründer sowie CEO von SproutWorld. Mit dem klaren Ziel, der klassischen Wegwerfkultur in der Werbebranche sinnvolle und kreislauffähige Alternativen entgegenzusetzen, rief er das Unternehmen im Jahr 2013 ins Leben.
PapierNest: riskante Konsolidierungsstrategie im schrumpfenden Grußkartenmarkt
In Zeiten allgegenwärtiger Messenger-Dienste gilt der Markt für analoge Grußkarten als strukturell rückläufig. Dennoch wollen die Hamburger Gründer Constantin von Braun und Burkhard Schepermann mit ihrem Grußkartenverlag PapierNest beweisen, dass durch eine B2B-Plattformstrategie und strategische Zukäufe nach wie vor Wachstum möglich ist. Ein genauerer Blick auf das Geschäftsmodell offenbart jedoch operative Fallstricke.
Die Basis von PapierNest bildet eine konsequente Buy-and-Build-Strategie. Nach der Gründung des Goldbek Verlags im Jahr 2003 erwarben die Gründer 2023 den Schweizer Traditionsverlag ABC und formten daraus die heutige Dachmarke. Durch diese Expansion beansprucht das Unternehmen im DACH-Raum mittlerweile einen Platz unter den Top 5 der Branche.
PapierNest versteht sich heute nicht mehr primär als Verlag, sondern als Systemdienstleister für den stationären Handel. Doch der massive Wachstumssprung birgt Herausforderungen: Die Integration völlig unterschiedlicher Verlagskulturen ist ein komplexer Prozess, der das Tagesgeschäft und die Lieferfähigkeit keinesfalls gefährden darf.
Das Plattform-Paradoxon: Flächenproduktivität vs. Vorleistungsfalle
Die Kernstrategie des Unternehmens ist die Abkehr vom reinen Eigenmarken-Vertrieb. PapierNest positioniert sich als Plattform, die das Sortiment auf den Verkaufsflächen bündelt. Eigene Marken wie Goldbek und ABC werden dabei gezielt mit Partner-Brands wie Ohh Deer und Pictura verzahnt. In der Schweiz, wo PapierNest nach eigenen Angaben Marktführer ist, umfasst dieses Netzwerk unter anderem Caroline Gardner, Photoglob, Nostalgic Art und Bug Art.
Für den Handel reduziert das die Komplexität durch einen zentralen Ansprechpartner. Was in der Theorie nach einer klassischen Win-win-Situation klingt, birgt in der Praxis für PapierNest enorme operative und finanzielle Hürden:
- Ein derartiges Plattformmodell für physische Produkte ist extrem kapitalintensiv.
- Das Unternehmen muss die Fremdmarken vorfinanzieren und logistisch bündeln.
- In einem von hohen Papier- und Frachtkosten geprägten Markt trägt PapierNest bei sinkender Nachfrage das volle Lagerrisiko.
- Es droht die Kannibalisierung des eigenen Sortiments: Wenn Händler*innen aus Platzgründen nur Bestseller ins Regal stellen, könnten angesagte Partner-Marken langfristig die eigenen, margenstärkeren Hausmarken verdrängen.
Der "KartenWunder"-Moonshot: Zwischen Greenwashing-Risiko und Tech-Spielerei
Trotz der klaren B2B-Ausrichtung entwickelt das Unternehmen jährlich hunderte Neuheiten für den Endkonsument*innen. Die aktuelle Kollektion „Karten Wunder“, die in Zusammenarbeit mit Branchenpionier Achim Perleberg entstand, soll die physische Karte mit einer digitalen Erlebnisebene verbinden. Scannt der/die Nutzer*in einen QR-Code, öffnet sich eine Augmented-Reality-Animation (AR) mit Musik und bewegten Figuren auf dem Smartphone. Gleichzeitig setzt die Serie auf schwer recycelbare Heißfolienveredelungen für eine besondere Haptik.
Hier zeigen sich zwei gravierende Reibungspunkte in der Produktstrategie:
- Das Nachhaltigkeits-Paradoxon: Die Vorgängerkollektion wurde noch unter dem Namen „Green Karma“ als nachhaltig positioniert. Dem Handel im direkten Anschluss schwer abbaubare Premiumprodukte mit aufwendiger Folienveredelung anzubieten, wirft Fragen bezüglich einer ernstgemeinten Nachhaltigkeit auf und macht das Unternehmen angreifbar für Greenwashing-Vorwürfe.
- Zweifelhafter AR-Nutzen: Die Nutzung von Augmented Reality via QR-Code bedeutet für den/die Endkonsument*in hohe Hürden im Alltag – vom Zücken des Smartphones über das Scannen bis hin zum Laden der Inhalte. Es ist fraglich, ob diese digitalen Features von den Karten-Empfänger*innen tatsächlich genutzt werden, oder ob sie primär als PR-Argument und Verkaufs-Gimmick gegenüber den Einkäufer*innen im Handel fungieren.
Gefangen zwischen Branchenriesen und Digital-Playern
Der globale Grußkartenmarkt verliert durch die Digitalisierung an Volumen, kompensiert diese Verluste jedoch teilweise durch höhere Stückpreise. Da viele kleine Verlage keine Nachfolger*innen finden, lassen sich Marktanteile durch Zukäufe geschickt konsolidieren.
Dennoch bewegt sich PapierNest in einem echten Haifischbecken:
- Im B2B-Segment dominieren etablierte Riesen wie bsb-obpacher oder Avancarte, die ihre Drehständer-Flächen erbittert verteidigen.
- Gleichzeitig attackieren B2C-Digital-First-Player wie Moonpig oder Send-a-Smile den Markt direkt an dem/der Endkonsument*in. Diese Anbieter bergen die akute Gefahr, klassische Grußkartenkäufer*innen langfristig komplett aus den Buchhandlungen ins Netz abzuziehen.
Das größte strukturelle Risiko für PapierNest bleibt schlussendlich die fundamentale Abhängigkeit vom stationären Einzelhandel. Das komplette Geschäftsmodell steht und fällt mit der Laufkundschaft in Buchhandlungen und Boutiquen. Sollten die Frequenzen in den Innenstädten in den kommenden Jahren weiter sinken und der Point of Sale massiv an Relevanz verlieren, stößt auch die am besten optimierte Flächenproduktivität unweigerlich an ihre Grenzen.
Evergreen Energiesysteme: Bootstrapping im Handwerk
Wie zwei Quereinsteiger*innen einen 5-Millionen-Euro-Markteintritt orchestrierten.
Der Markt für Erneuerbare Energien ist hart umkämpft und stark reguliert. Dennoch hat die Evergreen Energiesysteme GmbH aus dem niedersächsischen Wallenhorst im Jahr 2023 einen bemerkenswerten Markteintritt vollzogen. Das Besondere an diesem Fall: Das Gründerduo bringt keinerlei handwerkliche Vorerfahrung mit. Vanessa Schulte hat einen Hintergrund im Pflegemanagement, Igor Lang ist Kaufmann. Ihr Ansatz zeigt, wie sich traditionelle Branchen durch konsequente Prozessoptimierung, strategische Pivots und eine smarte Positionierung erschließen lassen.
Startkapital versus Umsatzwachstum
Während der Markt stark von hochfinanzierten, überregional agierenden „Solar-Einhörnern“ geprägt ist, wählte Evergreen einen Bootstrapping-Ansatz. Die finanzielle Grundlage bildete ein branchenuntypisches Startkapital von lediglich 100.000 Euro. Mit diesem verhältnismäßig geringen Seed-Kapital gaben die Gründer*innen 2023 ihre bisherigen Jobs auf. Die Kapitaleffizienz dieses Modells zeigt sich in den Zahlen: Bereits im ersten vollen Geschäftsjahr 2024 erwirtschaftete das Unternehmen einen Umsatz von 5 Millionen Euro.
Regulatory Hacking und HR-Strategie im Handwerk
Für Gründer*innen ohne eigenen Meistertitel stellt der regulatorische Marktzugang im deutschen Handwerk eine hohe Barriere dar. Evergreen löst dieses Problem durch eine strikte Trennung von kaufmännisch-vertrieblicher Führung und technischer Ausführung. In einer Branche, die händeringend nach Fachkräften sucht, ist es dem Duo gelungen, am niedersächsischen Standort innerhalb kurzer Zeit ein Team von rund 30 Mitarbeitenden aufzubauen. Der strategische Hebel im Recruiting: Das Unternehmen positioniert sich als digital affiner, regionaler Akteur mit flachen Hierarchien und grenzt sich damit bewusst von den oft starren Strukturen etablierter lokaler Meisterbetriebe ab.
Der Pivot: Warum Fokus Breite schlägt
Die ursprüngliche Go-to-Market-Strategie von Evergreen sah vor, als All-in-One-Anbieter aufzutreten und auch das Dachdeckergewerk intern abzudecken. Diese Hypothese wurde jedoch schnell revidiert: Das Dachdeckerhandwerk gehört heute nicht mehr zum Betrieb. Dieser strategische Pivot ermöglichte es dem Unternehmen, komplexe und schwer skalierbare Ballastbereiche abzuwerfen. Durch die Trennung von unprofitablen oder personalintensiven Gewerken gewann Evergreen an Agilität und fokussiert sich heute rein auf die Planung und Installation von Photovoltaik-Anlagen sowie Wärmepumpen.
Unit Economics und Marktanpassung
Das schnelle Wachstum von Evergreen fällt in eine Phase, in der sich der historische Boom bei Solaranlagen und Wärmepumpen in Deutschland spürbar abkühlt. Planungsunsicherheiten bei Förderprogrammen und kurzfristige Gesetzesänderungen führen zu Investitionszurückhaltung bei den Kund*innen und sorgen für ein politisches „Stop-and-Go“ im Markt.
Trotz dieses Gegenwinds peilt das Start-up für sein viertes Geschäftsjahr eine Umsatzsteigerung auf über zehn Millionen Euro an – eine Marke, die durch das bisherige Wachstum realistisch erscheint: Bereits heute hat Evergreen über 1.000 Anlagen realisiert. Als Zielmarke formuliert das Unternehmen rund 500 verkaufte PV-Anlagen sowie 150 bis 200 Wärmepumpen pro Jahr. Analysiert man diese „Unit Economics“, ergibt sich ein stimmiges Bild: Eine PV-Anlage erzielt im Schnitt zwischen 14.000 und 18.000 Euro Nettoumsatz, eine Wärmepumpe zwischen 25.000 und 30.000 Euro. Zusammengenommen ergibt sich daraus ein rechnerisches Umsatzpotenzial von rund 12 Millionen Euro – was die formulierte Zielmarke von über zehn Millionen Euro als konservativ und gut erreichbar erscheinen lässt. Dies deutet strategisch darauf hin, dass Evergreen auf ein ausgewogenes Portfolio aus volumenstarkem PV-Geschäft und margenstarken Wärmepumpenprojekten setzt.
Learnings für die Praxis
Die Entwicklung von Evergreen Energiesysteme liefert drei zentrale Erkenntnisse für Start-ups in traditionellen Märkten:
- Vertrieb vor Handwerk: Ein starker Vertrieb füllt die Auftragsbücher, zwingt aber zu einer ebenso schnellen und prozesssicheren Skalierung der internen Abläufe.
- Agilität durch Outsourcing: Wer in komplexen Märkten wachsen will, muss Kernkompetenzen definieren. Das Abstoßen des Dachdeckergewerks war entscheidend für das qualitative Wachstum.
- Resilienz in volatilen Märkten: In politisch getriebenen Märkten (wie den Erneuerbaren Energien) müssen Gründer*innen vor allem als Krisenmanager*innen agieren, die flexibel auf regulatorische Änderungen reagieren können.
Purpose statt Profit-Exit: Kann das Food-Start-up pack&satt den Massenmarkt knacken?
Das 2021 von Sophie Gnest und Liss Barta gegründete Food-Start-up pack&satt setzt bewusst auf Verantwortungseigentum. Gelingt jetzt der Sprung in den hart umkämpften Massenmarkt?
Fertiggerichte haben traditionell ein oft kritisches Image, doch der Markt für Convenience Food wächst seit Jahren kontinuierlich. Die Gründerinnen Sophie Gnest und Liss Barta positionieren sich in diesem lukrativen, aber hart umkämpften Segment mit ihrem Start-up pack&satt als nährstoffreiche und nachhaltige Alternative. Dass dieser Ansatz massives Marktpotenzial hat, bewies zuletzt die BIOFACH in Nürnberg: Dort zeichnete eine Jury aus Vertreter*innen des Handels pack&satt als Start-up des Jahres 2026 aus. Doch der Weg aus der Nische in die Skalierung birgt massive vertriebliche Herausforderungen.
Vom MVP zum Pivot: Customer Feedback als Treiber
Die Entstehungsgeschichte von pack&satt, die ins Jahr 2021 zurückreicht, liest sich wie ein klassischer Lean-Start-up-Prozess. Auf der Suche nach veganen Alternativen für die schnelle Küche begann Gründerin Sophie Gnest zunächst, eigene Instant-Rezepte zu entwickeln. Der erste sogenannte einpott startete im Pfandglas – ein klassisches Minimum Viable Product (MVP). Über eine erste Crowdfunding-Kampagne auf Startnext, die von über 500 Menschen unterstützt wurde, finanzierte das Start-up die erste Produktion.
Statt auf diesem ersten Wurf zu verharren, nutzte das Team das Feedback der ersten Kundengeneration für einen entscheidenden Pivot. Für den „einpott 2.0“ wurde die Rezeptur angepasst, der Proteingehalt erhöht und – logistisch besonders relevant – das schwere Pfandglas durch eine vollständig recycelbare Papierverpackung ersetzt. Die Auszeichnung auf der Fachmesse belegt nun, dass diese strategische Weiterentwicklung im Branchenumfeld deutlich wahrgenommen wird.
Go-to-Market: Der harte Kampf um das Supermarktregal
Das aktuelle Kernprodukt bietet in drei verschiedenen Sorten ein Mittagessen, das lediglich mit heißem Wasser aufgegossen wird und fünf Minuten ziehen muss. Dabei fokussiert sich pack&satt auf proteinreiche Mahlzeiten aus verständlichen, natürlichen Rohstoffen. Damit positioniert sich das Start-up als klarer Gegenentwurf zum branchenweiten Trend der hochverarbeiteten Lebensmittel (Ultra-Processed Foods). Zudem gehört das Unternehmen mit seinem Fertiggericht zu den Vorreitern bei papierbasierten Verpackungen in diesem Segment.
Der Gewinn des Start-up Awards dient nun als starker Proof of Concept (PoC) und könnte dem Unternehmen den Zugang zum stationären Handel erleichtern. Doch hier wartet die eigentliche Bewährungsprobe: Der Markt für schnelle Mahlzeiten ist stark umkämpft. Um den Schritt von der Nische in den Massenmarkt erfolgreich zu vollziehen, muss das Team im B2B-Vertrieb nun Hürden wie Listungsgebühren, Margendruck und den harten Verdrängungswettbewerb im Einzelhandel meistern.
Deep Dive für Gründer*innen: Verantwortungseigentum – Hype oder Zukunftsmodell?
Aus Investor*innensicht besonders spannend ist die rechtliche Aufstellung: Pack&satt wurde im Verantwortungseigentum gegründet. Für die klassische Start-up-Szene bedeutet das ein klares Anti-Establishment-Signal. Das Unternehmen ist unverkäuflich, ein klassischer Exit an Konzerne ist somit ausgeschlossen. Erwirtschaftete Gewinne verbleiben im Unternehmen und sollen in die Förderung von Nachhaltigkeit oder andere gemeinnützige Zwecke fließen.
Doch was bedeutet das strategisch für andere Gründungsteams? Die Stiftung Verantwortungseigentum definiert das Modell über zwei unumstößliche Prinzipien: die absolute Selbstbestimmung (die Kontrolle bleibt immer bei den aktiven Unternehmern, nicht bei anonymen Investoren) und die strenge Vermögensbindung (Asset-Lock).
- Für wen ist das Modell geeignet?
Verantwortungseigentum ist ideal für wertegetriebene "Purpose"-Gründer*innen, die ihre Mission rechtlich vor einer feindlichen Übernahme, Heuschrecken oder dem kurzfristigen Renditedruck des Kapitalmarkts absichern wollen. Es garantiert Unabhängigkeit über Generationen hinweg und ist ein massiver Hebel im Employer Branding, um Top-Talente zu binden, die nach echtem Sinn in ihrer Arbeit suchen.
- Für wen ist es NICHT geeignet?
Für klassische Venture-Capital-Cases ist dieses Setup ein Dealbreaker. Wer für schnelles, hyperaggressives Wachstum auf klassisches Eigenkapital von VC-Fonds angewiesen ist oder als Gründer*in den eigenen, lukrativen Exit als persönliches Finanzziel definiert hat, wird mit diesem Modell scheitern. Da Investor*innen hier keine Rendite durch einen Unternehmensverkauf erzielen können, scheiden sie als klassische Geldgeber*innen aus. Zudem ist die juristische Umsetzung (etwa über Doppelstiftungs- oder Veto-Share-Modelle) aktuell oft noch teuer und komplex, solange eine dezidierte neue Rechtsform für dieses Konstrukt in Deutschland fehlt.
Während ein Großteil der Food-Start-ups also auf Venture Capital schielt, um sich Marktanteile teuer zu erkaufen, wählt pack&satt bewusst den Weg zwischen Purpose und Profitdruck. Dieses Modell wirft die spannende geschäftliche Frage auf, wie das Start-up die kapitalintensive Skalierung im stationären Handel ohne klassisches Eigenkapital finanzieren wird.
Pack&satt steht damit beispielhaft für eine Reihe neuer Start-ups, die gesellschaftliche Werte stark in ihre Unternehmensstruktur einbinden. Nach dem Erfolg beim Fachpublikum auf der BIOFACH zielt das Team nun darauf ab, einem breiteren Konsument*innenkreis zugänglich zu werden. Ob die Etablierung in den Supermarktregalen dauerhaft gelingt, wird maßgeblich davon abhängen, wie agil sich das Start-up im wettbewerbsintensiven Einzelhandel behaupten kann.
Gewohnheit statt Willenskraft: Kann das Düsseldorfer Start-up BlueHabits den Fitness-Markt umprogrammieren?
80 Prozent aller guten Vorsätze scheitern. Das HealthTech-Start-up BlueHabits will dieses Problem mit einer Mischung aus künstlicher Intelligenz und kognitiver Neurowissenschaft lösen. Pünktlich zur FIBO im April 2026 brachte das Team um Dr. Eike Buabang, Arnd Jäger, Markus Meißner und Marco Oevermann seine App und eine B2B-Plattform auf den Markt. Kann das, was die Gründer als „Habit Blueprint“ bezeichnen, im extrem umkämpften Fitness-Markt wirklich bestehen? Unser Blick auf das Düsseldorfer Start-up.
BlueHabits ist ein noch junges Unternehmen in der deutschen Start-up-Szene. Erst im Spätsommer 2025 wurde das Unternehmen mit Sitz in Düsseldorf offiziell ins Handelsregister eingetragen. Dennoch legt das Unternehmen ein beachtliches Tempo vor, was vor allem an der Erfahrung des Gründerteams liegt, das eine interessante Brücke zwischen Wissenschaft und kommerzieller Skalierung schlägt. Auf der wissenschaftlichen Seite steht Dr. Eike Buabang, kognitiver Neurowissenschaftler am renommierten Trinity College in Dublin. Seine Forschung fokussiert sich auf die neuronalen Mechanismen von Gewohnheiten.
Den unternehmerischen Gegenpol bildet Arnd Jäger, der als Serial Entrepreneur bereits Erfahrung im digitalen Gesundheitsmarkt gesammelt hat – unter anderem als Gründer und CEO der Online-Gruppen-Psychotherapie-Plattform webPRAX. Komplettiert wird das Führungsteam durch die Mitgründer Markus Meißner und Marco Oevermann, die technologische und operative Expertise in die Waagschale werfen. Der Launch der Lösung wurde flankiert von der Auszeichnung als „Young Innovator“ durch das Bundeswirtschaftsministerium auf der vergangenen Fitnessmesse FIBO 2026.
Doch wie findet ein Neurowissenschaftler aus Dublin überhaupt mit einem Serial Entrepreneur aus Deutschland zusammen? „Arnd hat nach einem renommierten Gewohnheitsforscher aus der EU unter 35 gegoogelt – und ich stand wohl ganz oben im Ranking“, erinnert sich Dr. Eike Buabang schmunzelnd. Nach einer ersten E-Mail und einem einstündigen Call auf Englisch fiel schließlich der Groschen: Beide stammen aus dem Rheinland. „Wir hätten eigentlich auch gleich Deutsch sprechen können“, lacht der Forscher. „Der Rest ist Geschichte.“
Dieses pragmatische Tempo spiegelt sich auch in der Finanzierung wider. Das Team wählte einen unkonventionellen Weg und verzichtete beim Seed-Investment komplett auf institutionelle Geldgeber. „Wir halten wenig davon, nur im Konjunktiv zu sprechen“, betont Buabang. „Wir wollen gleich am Anfang zeigen, dass unser Modell funktioniert.“ Die erste offizielle VC-Runde wolle man erst starten, wenn der erste große B2B-Kunde an Bord sei.
Produkt & Geschäftsmodell: Ein zweigleisiger Ansatz
Im Kern entwickelt BlueHabits einen KI-Begleiter, der Nutzer*innen hilft, neue Routinen im Alltag zu verankern. Statt auf Motivation und reine Willenskraft – die laut Buabang chronisch fehleranfällig sind – setzt die App auf einen individuellen „Habit Blueprint“. Die KI erkennt Hürden frühzeitig und passt die Routinen dynamisch an. Es geht nicht um den reinen Trainingsplan an sich, sondern um das System davor und danach: Wie kommt man überhaupt ins Gym und wie bleibt man langfristig am Ball?
Wie das jenseits der üblichen Branchen-Buzzwords funktioniert, erklärt Mitgründer Markus Meißner: „Wir arbeiten unter anderem mit GPS, um orts- und zeitabhängig intervenieren zu können.“ Statt auf Standard-Push-Nachrichten setze das System auf tief personalisierte Trigger. Meißner veranschaulicht das am klassischen Feierabend-Tief: Droht die Couch nach einem langen Arbeitstag zu gewinnen, kreiert die KI eine kurze, maßgeschneiderte Meditation. „Diese wird mit Musik unterlegt, die Hormone wie Dopamin, Oxytocin und Endorphine freisetzt. So erzeugen wir positive Emotionen, die helfen, dem Sofa Lebewohl zu sagen“, verspricht der Tech-Experte. Unabhängige klinische Studien, die diese gezielte hormonelle Wirkung der App-Musik belegen, liegen der Redaktion jedoch nicht vor.
Kämpft ein(e) Nutzer*in hingegen mit dem Zeitmanagement oder Rückschlägen, schlüpft die KI in die Rolle eines individuellen Mentors. Den wahren USP sieht das Team jedoch in der Perspektive auf das Problem. „Das Neue an unserer Idee ist, dass wir uns gar nicht so sehr mit der Ausführung der eigentlichen Gewohnheit auseinandersetzen, sondern das Drumherum im Fokus haben“, fasst Meißner zusammen – unabhängig davon, ob es um das Gym, die Ernährung oder gar ein Change-Management-Projekt in einem Großunternehmen geht.
Während die im April 2026 in den App Stores gestartete Anwendung das B2C-Schaufenster des Start-ups ist, liegt der wahre wirtschaftliche Hebel im B2B-Modell. BlueHabits bietet eine technologische Plattform an, die sich als White-Label- oder Integrationslösung in bestehende digitale Angebote von Fitnessketten, Krankenversicherungen oder dem Betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) einbetten lässt.
Monetarisierung & Fitnessstudio-Paradoxon
So vielversprechend der wissenschaftliche Ansatz klingt, so kritisch muss die Monetarisierung betrachtet werden, insbesondere im Hinblick auf das klassische Fitnessstudio-Paradoxon. Es ist ein offenes Geheimnis der Branche, dass Betreiber*innen wirtschaftlich stark von sogenannten Karteileichen profitieren. Warum sollte ein Studio für eine Software zahlen, die genau diese lukrative Zielgruppe mobilisiert und damit die Auslastung sowie den Verschleiß der Geräte signifikant erhöht?
Arnd Jäger kontert diesen Vorbehalt mit einer klaren wirtschaftlichen Differenzierung: „Bei einem Beitrag von 15 Euro kündigen weniger Mitglieder als bei einem Beitrag von 80 Euro im Monat. Wir wissen, dass bei hochpreisigen Studios mehr als 30 Prozent der Neumitglieder in den ersten drei Monaten wieder kündigen. Da kommt einiges zusammen.“
Dass eine bessere Retention (Kund*innenbindung) lukrativer ist als eine hohe Fluktuation, untermauert das Start-up derzeit akademisch. Nach eigenen, von der Redaktion bisher nicht verifizierten Angaben, führen die Gründer derzeit eine groß angelegte „Real-World-Evidence“-Studie mit der Uniklinik Eppendorf, der Oxford University und der McGill Universität durch, um belastbare Daten zur nachhaltigen Verhaltensänderung zu sammeln. Den deutlich größeren Hebel sieht Jäger ohnehin außerhalb der klassischen Muckibuden: in der Integration der Plattform in bestehende Online-Größen wie Peloton, Zwift oder Les Mills. „Da verfolgen wir konsequent den integrativen Stripe-Ansatz nach dem Baukasten-Prinzip“, erläutert der CEO. „Eine zusätzliche Applikation als Stand-alone-Lösung neben der eigentlichen Fitness-Anwendung will doch keiner mehr nutzen.“
Ein weiterer potenzieller Absatzkanal ist der Markt für das BGM. Dieser Sektor ist zwar finanziell äußerst lukrativ, aber gleichzeitig berüchtigt für hochkomplexe Entscheidungsprozesse. Zudem kommt hier die sensible Frage des Datenschutzes ins Spiel: Arbeitgeber und Versicherungen sind beim Thema Gesundheitsdaten extrem vorsichtig.
Auf die kritische Frage, wie BlueHabits bei intimsten Verhaltensdaten die Hoheit der Nutzerinnen garantieren will, beteuert Mitgründer Marco Oevermann eine strikte Trennung: „Wir behandeln Verhaltensdaten strikt als persönliche Daten der Nutzerinnen, nicht als B2B-Datenbestand. Arbeitgeber oder Versicherer erhalten keinerlei Zugriff.“ Auf konkrete Nachfrage zur genauen algorithmischen Datenverarbeitung bleibt Oevermann jedoch vage und versichert lediglich auf Management-Ebene die Einhaltung hoher Sicherheitsstandards: „Für unsere KI gilt: nur notwendiger Kontext, keine direkten Identifikatoren und keine automatisierten Entscheidungen.“ Man nehme das Thema durch Vorerfahrungen im Bereich zertifizierter Videosprechstunden aus tiefster Überzeugung ernst.
Markt & Wettbewerb: Schwimmen im Red Ocean
Der Markt für digitale Habit-Tracker ist gnadenlos übersättigt. Im Endkundensegment tritt BlueHabits gegen etablierte Player wie Habitify, Streaks oder die App Fabulous an, während US-Giganten wie Noom die Standards setzen. Die B2C-Kund*innengewinnung dürfte angesichts dieser Konkurrenz eine Herkulesaufgabe werden.
Angesprochen auf diesen Kampf gegen Goliath, winkt Arnd Jäger jedoch gelassen ab. „Der B2C-Markt war hinsichtlich unseres Geschäftsmodells für uns nie interessant“, stellt der Serial Entrepreneur klar. Dass die App nun überhaupt für Privatpersonen kostenfrei in den Stores landet, diene einem anderen Zweck: „Wir haben sie lediglich dorthin gebracht, um unseren Proof of Concept zu erreichen und unsere Methode ohne Umwege direkt am Markt zu verbessern“, räumt Jäger ein.
Fazit
Trotz des rauen Umfelds wählt BlueHabits strategisch einen klugen Weg. Anstatt sich nur im teuren App-Store-Kampf aufzureiben, positioniert sich das Team als Infrastruktur-Anbieter für den Gesundheitsmarkt. Die Kombination aus tiefer neurowissenschaftlicher Evidenz und handfester Start-up-Erfahrung ist das stärkste Asset der Düsseldorfer. Der finale Erfolg wird jedoch allein von der Vertriebsexekution im Geschäftskund*innenbereich abhängen. Gelingt es den Gründern, große Ketten oder Krankenkassen davon zu überzeugen, dass der „Habit Blueprint“ den Customer Lifetime Value erhöht, hofft das Team, BlueHabits als Hidden Champion der Branche zu positionieren.
Mit der FIBO 2026 ist ein wichtiges Etappenziel erreicht, doch die eigentliche Arbeit beginnt erst jetzt. „Es ist nun essenziell, unsere ersten Kunden zufriedenzustellen und ein kontextunabhängiges SDK (Software Development Kit) für den B2B-Markt zur Verfügung zu stellen“, skizziert Markus Meißner die harte Roadmap für die kommenden zwölf Monate. Auch beim Thema Risikokapital bleibt das Team vorerst unaufgeregt: „Die erste große Finanzierungsrunde werden wir erst starten, wenn unsere Studie unter Dach und Fach ist und unser System bei unseren ersten Kunden erfolgreich läuft.“
Mikroben statt Chemie: Wie BlueActivity den Milliardenmarkt der Kühlwasserbehandlung aufmischt
Das 2021 gegründete Heidelberger CleanTech-Start-up BlueActivity ersetzt klassische Biozide in industriellen Kühlanlagen durch natürliche Mikroorganismen. Mit einer frischen ISO-Zertifizierung und Millionenkapital im Rücken stehen die Zeichen auf Skalierung. Doch wie belastbar ist das biologische Geschäftsmodell im harten, sicherheitsfokussierten Industriealltag?
Gegründet wurde die BlueActivity GmbH im Jahr 2021 von Lars Havighorst und Michael Simon. Die Vision der Gründer: Die industrielle Wasserbehandlung für Verdunstungskühlanlagen grundlegend zu verändern und dabei Ökonomie und Ökologie in Einklang zu bringen. Anstatt potenziell umweltgefährdende Chemikalien – insbesondere toxische Biozide – in die Kühlkreisläufe der Industrie zu leiten, setzt das Startup auf funktionelle Mikroorganismen und Biopolymere.
Der innovative, patentierte Ansatz hat am Kapitalmarkt überzeugt: Bis heute konnte BlueActivity ein Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro einsammeln. Zu den Geldgebern gehören neben Business Angels auch Branchen-Investoren wie Venture Stars, Wind VC und Angel Invest. Mit den Mitteln soll vor allem die Skalierung und Durchdringung europäischer Industriemärkte vorangetrieben werden.
Das Geschäftsmodell – Klares Wertversprechen mit technischer Hürde
BlueActivity verspricht seinen Industriekunden durch die patentierte Technologie signifikante Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Die Leistungsdaten lauten gemessen an den herkömmlichen Verfahren wie folgt (Unternehmensangaben):
- Reduzierung des Wasserverbrauchs um bis zu 40 %.
- Senkung der direkten Betriebskosten (OPEX) um bis zu 32 %.
- Performance-Steigerung von Kühlanlagen um bis zu 29 %.
- Vollständiger Verzicht auf umweltgefährdende Biozide.
Kritisch hinterfragt
Das ökologische und ökonomische Wertversprechen ist hoch, doch das biologische Verfahren birgt verfahrenstechnische Herausforderungen. Biologische Prozesse reagieren naturgemäß sensibler auf äußere Einflüsse als etablierte chemische Verfahren. Während herkömmliche Biozide verlässlich und rigoros sämtliches mikrobielle Leben (darunter auch gefährliche Legionellen) im Kühlwasser abtöten, erfordert der probiotische Ansatz von BlueActivity eine kontinuierliche, präzise Überwachung. Das Überleben und die Wirksamkeit der eingesetzten Mikroorganismen müssen auch bei starken industriellen Temperaturschwankungen und variierenden Wasserqualitäten lückenlos garantiert werden. Die größte Hürde für das Start-up bleibt es daher, den Nachweis absoluter Prozessstabilität im Dauereinsatz bei Großkund*innen zu erbringen.
Der Markt und der Wettbewerb
Der Markt für industrielle Kühlwasserbehandlung ist ein globales Seriengeschäft, das traditionell von finanzstarken Großkonzernen wie Ecolab, Kurita oder Solenis dominiert wird. Diese etablierten Akteure verfügen über jahrzehntelange Kundenbeziehungen und setzen im Kern auf bewährte, biozidbasierte Behandlungsprogramme.
Für BlueActivity spielt jedoch das sich verschärfende regulatorische Umfeld eine entscheidende Rolle. Die gesetzlichen Vorgaben für Abwassereinleitungen und den Umgang mit Gefahrstoffen steigen europaweit kontinuierlich an. BlueActivity garantiert hier die Compliance mit den strengen Vorgaben der VDI 2047 sowie der 42. BImSchV (Bundes-Immissionsschutzverordnung). Zudem wächst durch ESG-Kriterien und die CSRD-Berichterstattung der Druck auf Industrieunternehmen, nachhaltige Lieferketten nachzuweisen. Dass dieser Ansatz an Relevanz gewinnt, zeigt auch die Anerkennung der Technologie durch den Verein Deutscher Ingenieure (VDI) als zukunftsweisende Technologie im Jahr 2026.
Der nächste Meilenstein: Zertifiziertes Vertrauen im B2B-Sektor
Um in der eher konservativen Industrie als junges Unternehmen Vertrauen aufzubauen, hat BlueActivity einen wichtigen formalen Schritt vollzogen: Im April 2026 erhielt das Unternehmen die Zertifizierung nach DIN EN ISO 9001:2015.
Die international anerkannte Norm bestätigt dem Startup die erfolgreiche Einführung eines strukturierten Qualitätsmanagementsystems, das vom Vertrieb über die Inbetriebnahme bis hin zum Service greift. CEO Lars Havighorst ordnet den Schritt ein: „Die ISO-Zertifizierung ist für uns ein wichtiger Meilenstein. Sie zeigt unseren Kunden und Partnern, dass wir nicht nur technologisch innovativ sind, sondern auch in unseren Prozessen höchste Standards einhalten.“ Für das CleanTech-Unternehmen, das nach eigenen Angaben bereits einen Jahresumsatz im siebenstelligen Bereich erwirtschaftet, bildet diese Professionalisierung das fundamentale Sprungbrett für das weitere nationale und internationale Wachstum.
Was Gründer*innen von BlueActivity lernen können
Für die Start-up-Szene liefert die Entwicklung von BlueActivity wichtige Learnings im B2B- und DeepTech-Segment:
- Regulatorik als Hebel nutzen: Wer strenge gesetzliche Vorgaben (wie die 42. BImSchV) antizipiert, kann aus regulatorischem Druck ein funktionierendes B2B-Geschäftsmodell formen.
- Prozesssicherheit schlägt reine Innovation: In traditionellen Industriezweigen reicht ein gutes Produkt allein nicht aus. Zertifikate wie die ISO 9001:2015 fungieren als geschäftskritische Türöffner, um das inhärente Risiko der Zusammenarbeit mit einem Start-up zu minimieren.
- Investor*innen-Fokus auf harten Impact: Das Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro belegt, dass Venture-Capital-Gesellschaften bereitwillig in hardware- und prozessorientierte CleanTech-Lösungen investieren, sofern ein klar bezifferbarer wirtschaftlicher Nutzwert (OPEX- und Wasserreduktion) für den Endkund*innen nachweisbar ist.
Vom Planungs-Tool zum Kraftwerks-Betreiber: Furo greift im Milliardenmarkt für Industriespeicher an
Das Software-Unternehmen Furo, ehemals Lumera Energy, bringt eine neuartige Lösung für gewerbliche Batteriespeicher auf den Markt. Das große Versprechen des Münchner Gründungsteams: eine deutlich schnellere Amortisation der Anlagen durch KI-gestützte Multi-Use-Optimierung. Doch wie realistisch sind diese ambitionierten Ziele in einem hochkomplexen und streng regulierten Marktumfeld?
Gegründet wurde Furo im Jahr 2025 von Lena Sophia Voß, Leonie Wagner und Simon Wittner. Das Trio bringt Praxiserfahrung aus dem Silicon Valley mit – geprägt durch Stationen bei Apple, Google X und der Boston Consulting Group sowie akademischen Abschlüssen der Stanford University und der UC Berkeley.
Auf die Frage, warum man mit einer solchen Vita ausgerechnet im oft zähen Deutschland gründet und nicht in den USA bleibt, kontert Mitgründerin Lena Sophia Voß die landläufige Skepsis selbstbewusst. „Oft hört man, man solle in Deutschland gar nicht gründen. Dem würden wir so nicht zustimmen“, betont Voß. Sie verweist auf das extrem gründungsaffine Münchner Netzwerk und Förderungen wie das exist-Gründungsstipendium, welches die Startphase des Unternehmens maßgeblich mitfinanziert hat.
Dennoch räumt die Gründerin strukturelle Hürden ein: „Was jedoch stimmt: In Deutschland geht vieles noch langsamer. Unternehmen zu gründen, Finanzierungsrunden abzuschließen – all das dauert hier länger.“ Auch die Mentalität unterscheide sich stark: „Kulturell wird man hierzulande immer noch gefragt, warum man so viel Risiko auf sich nimmt, anstatt einem sicheren Job nachzugehen. Unsere amerikanischen Freunde haben da ganz anders reagiert.“
Planung und Echtzeitbetrieb aus einer Hand
Nachdem sich das junge Start-up in der DACH-Region und Spanien bereits erfolgreich als Standard-Tool für die Simulation gewerblicher Speicher etabliert hat, folgt nun der nächste strategische Schritt: Mit dem neuen Software-Launch übernimmt die Plattform künftig nach der Planung auch nahtlos den Echtzeitbetrieb, die Optimierung und die Vermarktung der Anlagen.
Das System basiert auf einer „virtuellen Batterie“. Dieser digitale Zwilling soll bereits vor der Installation die zu erwartenden Einnahmen exakt berechnen. Sobald die Anlage am Netz ist, übernehmen KI-gestützte Prognosen, aktiver Energiehandel und eine kontinuierliche Multi-Use-Optimierung die Steuerung. Furo stellt Industriebetrieben in Aussicht, ihr wirtschaftliches Potenzial um bis zu 40 Prozent zu steigern und die Amortisationszeit von branchenüblichen 15 auf sportliche fünf Jahre zu verkürzen.
Doch wie beweist man konservativen Industriekunden solche traumhaften Laborwerte im realen Betrieb? Voß setzt hier auf radikale Transparenz: „Bevor ein Kunde auch nur einen Cent investiert, starten wir mit einer Potenzialanalyse auf Basis historischer Verbrauchsdaten. Erst dann kommt unsere virtuelle Batterie ins Spiel.“
Der eigentliche Clou liege in der Technologie selbst: „Dieses Prognosemodell ist dasselbe, das später auch den echten Betrieb steuert – jede Projektion ist damit direkt an der Realität messbar“, verspricht die Gründerin. Während traditionelle Systeme nach statischen Regeln agieren, nutze Furo eine vorausschauende KI, die auf Basis von Echtzeitpreisen und Wetterdaten berechnet, wie der Speicher am Folgetag am wirtschaftlichsten eingesetzt wird. Voß bringt es auf den Punkt: „Was wir garantieren: Kein Kunde geht ohne eine belastbare, datenbasierte Kalkulation in eine Investitionsentscheidung.“
Start-up vs. Energie-Goliaths: Ein unterversorgtes Marktsegment
Während etablierte Betreiber*innen virtueller Kraftwerke sich vorrangig auf lukrative Großspeicher ab 10 Megawatt konzentrieren, bleibt das gewerblich-industrielle Segment oft unterversorgt. Furo besetzt genau diese Nische für Anlagen im Bereich von rund 150 Kilowatt bis hin zu über 3 Megawatt.
Dass etablierte Energiemarkt-Riesen Furo diesen Platz einfach streitig machen könnten, glaubt Voß nicht. Gewerbliche Speicher müssten gleichzeitig Eigenverbrauch maximieren, Lastspitzen kappen, Netzentgelte optimieren und am Energiemarkt teilnehmen. „Diese Kombination aus mehreren Anwendungsfällen in einem einzigen System – das ist die eigentliche Komplexität, die große Energieversorger und Aggregatoren nicht abbilden können“, analysiert sie messerscharf. Deren Systeme seien auf reine Marktarbitrage ausgelegt, nicht auf die betriebliche Realität einer Fabrik.
Auch Batteriehersteller*innen seien keine direkte Konkurrenz, da sie unter enormem asiatischen Hardwaredruck stünden und kaum Kapazitäten für eigene Softwareentwicklung hätten. Player wie Enpal, die Deutsche Bahn, sonnen, Fenecon oder BayWa arbeiten laut Furo bereits mit dem Start-up zusammen. Wer heute noch in dieses Segment wolle, müsse bei null anfangen. „Mit jeder neuen Partnerschaft werden wir jeden Tag schneller. Das kann niemand einfach replizieren“, untermauert Voß den Burggraben ihres Unternehmens.
Was passiert, wenn sich der Markt beruhigt?
Die Versprechen klingen verlockend, bedürfen jedoch einer kritischen Betrachtung. Die anvisierte fünfjährige Amortisationszeit hängt naturgemäß stark an dauerhaft hohen Preisschwankungen am Strommarkt. Sollte sich diese Volatilität durch den Netzausbau künftig stabilisieren, könnten die Margen im Energiehandel empfindlich schrumpfen. Zudem erfordert die internationale Skalierung in teils stark regulierte Netze einen massiven Entwicklungsaufwand.
Auf das Risiko schrumpfender Margen angesprochen, verweist Voß auf ein robustes Erlösmodell. „Unser Umsatzmodell ist bewusst dreigleisig aufgebaut: eine SaaS-Lizenz für die Planungsplattform, eine Betriebslizenz für das Betriebssystem und ein Erfolgsanteil an Handelserträgen“, erklärt sie. Die Lizenzeinnahmen seien von kurzfristigen Preissprüngen völlig unabhängig. Zudem funktioniere die Wertschöpfung durch lokale Optimierungen beim Kund*innen – wie Lastspitzenkappung – auch in einem stabilen Preisumfeld weiterhin wirtschaftlich.
Unser Fazit
Furo liefert ein Paradebeispiel für einen klugen strategischen Ansatz: Aus einem reinen Einstiegsprodukt zur Anlagenplanung wird sukzessive ein umfassendes Ökosystem. Mit dem initialen Tool hat das Team Vertrauen bei mittlerweile rund 100 zahlenden Kund*innen und über 600 Nutzer*innen aufgebaut. Der nun vollzogene Schritt zum aktiven Anlagenbetreiber ist logisch, verlagert das Geschäftsrisiko jedoch stark in Richtung der technischen Ausführung.
Für die kommenden zwölf Monate steht laut Voß vor allem der vollständige Rollout der Plattform im Fokus. „Wir übernehmen die intelligente Steuerung der Speicher in Echtzeit und optimieren sie täglich neu.“
Die größte Herausforderung bleibt allerdings die Politik und die träge Infrastruktur. Die laufende Reform der Netzentgelte betrachtet Voß noch als Chance für agile Software-Anbieter. Viel mehr Kopfzerbrechen bereitet der Gründerin hingegen die Hardware-Realität: „Das strukturelle Problem bleibt der Netzanschluss: Zu viele Projekte warten zu lange, bis sie überhaupt ans Netz dürfen. Das bremst nicht nur uns – das bremst die gesamte Energiewende.“
Wenn das Team mehr verdient als der Chef
Im Interview mit MCANISM-Gründer und -CEO Gunnar Militz haken wir kritisch nach: Ist das niedrige Gründergehalt clevere PR, schlichte Notwendigkeit oder ein echtes Führungs-Tool? Und wie behauptet sich ein Nischen-Player technologisch gegen die bequemen Standard-Tools der großen Tech-Giganten?
Das Klischee vom gut verdienenden Geschäftsführer hält sich hartnäckig. Doch in der Praxis wachsender mittelständischer Unternehmen zeigt sich oft ein anderes Bild. Gunnar Militz, Gründer und Geschäftsführer der 2018 in Hamburg gegründeten MCANISM Technology GmbH, positioniert sich hierbei bewusst als Gegenentwurf: Nach Angaben des Unternehmens zahlt er sich ein Fixgehalt von unter 100.000 Euro aus, womit Teile seines Teams mehr verdienen als er selbst. Im Gründungsjahr verzichtete er demnach sogar komplett auf ein Einkommen.
Dieses Prinzip der finanziellen Risikobereitschaft soll sich auch im Geschäftsmodell spiegeln: Das Performance-Marketing-Netzwerk setzt auf eine proprietäre Tracking-Technologie ohne Drittanbieter und fokussiert sich auf Nischen wie die Lebensmittel- und Reisebranche.
In diesem Interview haken wir kritisch nach: Ist das niedrige Gründergehalt clevere PR, schlichte Notwendigkeit oder ein echtes Führungs-Tool? Und wie behauptet sich ein Nischen-Player technologisch gegen die bequemen Standard-Tools der großen Tech-Giganten?
Das Interview
StartingUp: Herr Militz, laut eigener Angaben verdienen Sie bewusst deutlich unter 100.000 Euro im Jahr, während Teile Ihres Teams mehr nach Hause bringen. Kritisch gefragt: Wie viel davon ist clevere Employer-Branding-PR und wie viel schlichte finanzielle Notwendigkeit für das Wachstum von MCANISM? Bitte nennen Sie uns den konkreten strategischen Hebel, den diese Gehaltsstruktur für Ihr Unternehmen hat.
Gunnar Militz: Es ist weder reine PR noch blanke Not aus der Kasse. Der strategische Hebel ist die Kapitaleffizienz. Als Unternehmer muss man verstehen: Jeder Euro, den ich mir privat auszahle, ist nach Steuern und Sozialabgaben nur noch die Hälfte (oder sogar weniger) wert. Wenn dieser Euro aber in der Firma bleibt, ist er „brutto“ und arbeitet für das Wachstum. Die Rendite, die ich erziele, wenn ich das Kapital in unsere eigene Technologie oder in den Marktausbau stecke, ist faktisch immer höher als das, was ich privat am Kapitalmarkt damit erreichen könnte. Wir lassen das Cash im Unternehmen, damit es dort mit Hebel arbeiten kann. Das ist kein Verzicht, sondern Reinvestition in den eigenen Erfolg.
StartingUp: Im Gründungsjahr 2018 gab es für Sie gar kein Gehalt, nur die Krankenversicherung war abgedeckt. Solche Phasen werden von Gründer*innen im Nachhinein gern als heldenhafte „Hustle“-Phase romantisiert. Wie sah die Realität aus – gab es einen konkreten Moment, in dem Sie diese Entscheidung bereut haben, und wie hat diese Zeit die Fehlerkultur in Ihrem Unternehmen geprägt?
Gunnar Militz: Bereut habe ich es nie, aber es lehrt einen Demut gegenüber der Cashflow-Planung. Man lernt, den "Lifestyle-Fokus" komplett gegen den "Impact-Fokus" zu tauschen. Ich hatte keine Zeit zum Geldausgeben! Was viele unterschätzen: Ein niedriges Fixgehalt bedeutet ja nicht, dass man am Hungertuch nagt, wenn man die steuerlichen Spielräume nutzt. Wer clever ist, nutzt Werkzeuge wie die 0,25%-Regelung für E-Autos oder rechnet Geschäftsreisen korrekt ab. Das reduziert die privaten Lebenshaltungskosten legal und effizient.
Diese Zeit hat unsere Fehlerkultur massiv geprägt: Wenn es dein eigenes Geld ist, das du verbrennst, entwickelst du einen sechsten Sinn für Effizienz. Wir probieren viel aus, aber wir stoppen Dinge radikal, die keinen ROI bringen. Diese „Skin in the Game“-Mentalität verlange ich heute auch von der Struktur, nicht nur von mir selbst. Aber Vorsicht: Man muss dabei extrem sauber arbeiten. Gerade wenn man mehr als 25% der Anteile hält, schaut das Finanzamt beim Fremdvergleich ganz genau hin. Die Bezüge müssen angemessen sein – weder darf man sich künstlich arm rechnen, um Steuern zu sparen, noch darf man die Firma als Selbstbedienungsladen nutzen. Diese steuerliche Disziplin ist das Fundament für unsere Unabhängigkeit.
StartingUp: Wenn Angestellte am Monatsende mehr verdienen als der Chef, kann das klassische Hierarchien ins Wanken bringen. Wie wirkt sich diese Struktur in der täglichen Praxis tatsächlich auf Ihre natürliche Autorität aus? Bitte geben Sie uns ein konkretes Beispiel, wie Sie mit Gehaltsverhandlungen von Top-Talenten umgehen, deren Forderungen Ihr eigenes Gehalt sprengen.
Gunnar Militz: In der Praxis merke ich davon weniger als man denkt. Autorität kommt nicht davon, dass man das höchste Gehalt im Raum hat. Das war vielleicht mal so, aber in unserem Umfeld zählt eher wer klar entscheidet und wer Verantwortung übernimmt. Wenn ich als Geschäftsführer sichtbar nicht das Maximum für mich raushole, schafft das eher Glaubwürdigkeit als Schwäche. Bei konkreten Gehaltsverhandlungen ist mein eigenes Gehalt schlicht kein Referenzpunkt. Wenn jemand für eine kritische Rolle gebraucht wird, vergüten wir marktgerecht oder drüber. Was die Rolle kostet, hängt vom Impact ab und nicht davon, was ich verdiene. Dafür muss ich mich dann auch nicht rechtfertigen.
StartingUp: Ihre eigene Vergütung ist stark an Tantiemen gekoppelt, Sie gehen also voll ins persönliche Risiko. MCANISM setzt parallel auf eine proprietäre Softwarelösung ohne Drittanbieter. Wie hängt diese „Skin in the Game“-Mentalität mit der Entscheidung zusammen, sich technologisch unabhängig zu machen, anstatt kostensparend auf bestehende Standard-Tools zurückzugreifen?
Gunnar Militz: Das hängt direkt zusammen. Wer variabel vergütet ist, denkt automatisch in längeren Zeiträumen. nicht nur beim Umsatz, sondern auch bei Abhängigkeiten. Standard-Tools sind bequemer und kurzfristig günstiger, aber wir haben uns bewusst dagegen entschieden. Das bedeutet mehr Aufwand und mehr Risiko, doch dafür kontrollieren wir unsere Daten, unsere Logik und letztlich unser Geschäftsmodell. Das ist wie auch beim Gehalt dieselbe Grundhaltung: lieber mehr Risiko tragen, aber nicht abhängig sein.
StartingUp: Eine eigene Tracking-Technologie zu betreiben, ist teuer. Viele Kund*innen sind zudem an die Dashboards von Google oder Meta gewöhnt. Mit welchen handfesten Argumenten – abseits des oft bemühten Themas Datenschutz – bringen Sie Marketingabteilungen dazu, ihre Gewohnheiten aufzugeben und auf Ihre unabhängige Lösung zu wechseln?
Gunnar Militz: Das entscheidende Argument ist nicht das Tool, sondern die Frage, wer hier eigentlich für wen optimiert. Google und Meta bauen ihre Dashboards nach ihren Interessen und weniger nach denen ihrer Kunden. Wir argumentieren konkret: Attribution, Provisionsmodelle, Kampagnenlogiken – das alles lässt sich mit uns deutlich individueller steuern. Für Unternehmen, die ihre Kanäle wirklich verstehen wollen und nur auf Plattform-KPIs schauen, macht das einen messbaren Unterschied. Der Wechsel ist kein Selbstläufer, weil Gewohnheiten sitzen, das ist klar. Aber sobald jemand einmal sieht, wie eine unabhängige Sicht auf Performance aussieht, ist die Bereitschaft deutlich höher.
StartingUp: Mit den Netzwerken Chefs Campaign und Hotel Campaign fokussieren Sie sich auffällig spitz auf die Lebensmittel- und Reisebranche. Andere Affiliate-Netzwerke agieren deutlich breiter. Verstecken Sie sich in der Nische vor dem großen Wettbewerb oder worin genau liegt der messbare Leistungs- und ROI-Vorteil für Partner wie HelloFresh oder NH Hotels? Bitte nennen Sie uns hierfür einen konkreten Faktor, den Generalisten nicht abdecken können.
Gunnar Militz: Wir verstecken uns nicht, wir entscheiden uns. Food und Travel haben sehr spezifische Anforderungen: andere Customer Journeys, andere Buchungslogiken, andere Conversion-Mechaniken. Ein Generalist bildet das irgendwie ab. Wir bilden es genau ab. Der konkrete Unterschied liegt darin, wie wir Provisionsmodelle und Conversion-Prozesse modellieren. Näher am tatsächlichen Geschäftsmodell unserer Partner, nicht an einem generischen Template. Für HelloFresh oder NH Hotels bedeutet das weniger Streuverlust und bessere Steuerbarkeit. Das ist messbar.
StartingUp: Lassen Sie uns einen „Realitätscheck“ in Sachen Wahrnehmung von Gründer*innen-Gehältern machen. Welchen ungeschönten, praxisnahen Rat geben Sie einem jungen Gründungs-Team, das heute seinen ersten Businessplan schreibt und entscheiden muss, wie hoch das eigene Fixgehalt ausfallen darf, ohne das Unternehmen oder sich selbst zu ruinieren?
Gunnar Militz: Das eigene Gehalt ist kein Belohnungssystem. Das ist der Kern. Zu hoch, und das Unternehmen hat ein Problem. Zu niedrig, und man selbst hat irgendwann ein Problem – und zwar eines, das sich in Entscheidungen niederschlägt, ob man will oder nicht. Ich rate dazu, sich zwei ehrliche Fragen zu stellen: Was brauche ich wirklich, um vernünftig arbeiten zu können? Und was kann die Firma in dieser Phase tragen? Dazu früh über variable Modelle nachdenken. Und war nicht als Sparmaßnahme, sondern weil es die eigenen Interessen mit dem Unternehmenserfolg verbindet. Und dann noch etwas, das unterschätzt wird: Was am Anfang richtig ist, muss in zwei Jahren nicht mehr stimmen. Die eigene Rolle verändert sich. Das sollte man nicht erst merken, wenn es zu spät ist.
Gunnar Militz, Danke für die spannenden Insights!
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
KI-Agenten auf dem Vormarsch: Warum 2026 alles von Kontrolle abhängt
Agentische KI ist das dominierende Technologiethema des Jahres 2026 – und trotzdem stehen die meisten Unternehmensverantwortlichen noch immer vor einer grundlegenden Frage: Wer hat hier eigentlich das Steuer in der Hand?
Eine EY-Umfrage vom März 2026 zeigt deutlich: 78 Prozent der befragten Führungskräfte geben zu, dass die KI-Einführung in ihren Unternehmen schneller voranschreitet, als sie die damit verbundenen Risiken beherrschen können.
Das ist kein Zufall. Im Laufe des Jahres 2025 haben viele Unternehmen den Schritt gemacht – vom Experiment hin zur skalierbaren Nutzung von KI im operativen Alltag. Die Ausgaben für generative KI sind im selben Zeitraum auf rund 37 Milliarden US-Dollar gestiegen. Doch nicht das schnelle Wachstum des KI-Ökosystems hat die Debatte in Richtung Kontrolle verschoben, sondern eine neue Generation von Systemen: agentische KI.
Was agentische KI wirklich ist – und warum 2026 ihr Jahr ist
Klassische KI-Systeme funktionieren nach einem einfachen Prinzip: Eingabe rein, Antwort raus. Agentische Systeme gehen deutlich weiter. Sie sind Plattformen oder Programme, die:
- ein übergeordnetes Ziel entgegennehmen,
- es in Teilaufgaben zerlegen,
- passende Werkzeuge auswählen,
- einen Plan eigenständig ausführen,
- und ihr Vorgehen laufend anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen – und das alles innerhalb eines definierten betrieblichen Rahmens.
Was nach außen wie ein einzelner KI-Agent wirkt, ist in der Praxis meist ein Netzwerk spezialisierter Systeme, die jeweils einen Teil eines Workflows übernehmen und von einer Orchestrierungsebene koordiniert werden.
Gerade weil diese Systeme weitgehend autonom arbeiten, steigt ihr wirtschaftlicher Nutzen deutlich. Prozesse wie Vertriebsrecherche, Pipeline-Management oder Compliance-Prüfungen – für die früher ganze Teams nötig waren – lassen sich heute automatisieren.
Der Fortschritt ist messbar: Die Bandbreite an Aufgaben, die agentische KI mit einer Erfolgsquote von rund 80 Prozent bewältigt, verdoppelt sich etwa alle sieben Monate. Gleichzeitig sind die Kosten stark gesunken. Der Betrieb eines Systems auf dem Niveau von GPT-3.5 ist heute rund 280-mal günstiger als noch 2022. Auch Hardwarekosten sinken jährlich um etwa 30 Prozent. In diesem Tempo wird es für Unternehmen zunehmend schwer, gute Gründe gegen den Einsatz agentischer KI zu finden.
Die Governance-Lücken, über die kaum jemand spricht
Die Diskussion über Risiken konzentriert sich häufig auf das Offensichtliche: Datenlecks, Prompt Injection oder Modellschwächen. Die eigentlichen Herausforderungen liegen tiefer.
Agentische KI ist kein Projekt mit einem klaren Endpunkt. Sie ist ein laufender Betrieb, der kontinuierliche Überwachung, Anpassung und klare Verantwortlichkeiten erfordert. Genau hier liegt die Schwachstelle vieler Unternehmen: Sie behandeln KI wie ein Software-Feature – einmal einführen und dann weitermachen. Genau dort beginnen die Probleme – oft unbemerkt.
Hinzu kommt ein weiteres Risiko: Open-Source-Modelle. Wenn die zugrunde liegende Architektur beliebig verändert werden kann, wird der Datenschutz schwer kontrollierbar – besonders für Unternehmen, die mit Kund*innendaten arbeiten.
Damit verbunden ist ein grundlegendes Problem: Agentische KI ist nur so zuverlässig wie die Logik, auf der sie basiert. Wer nicht systematisch alle Grenzfälle testet, riskiert, dass das System genau dort Lücken findet und nach seiner eigenen Logik handelt – nicht im Sinne der tatsächlichen Prozesse im Unternehmen. KI ist keine Wunderwaffe. In bestimmten Fällen ist klassische Automatisierung mit fest definierten Regeln deutlich verlässlicher, wenn Prozesse zu 100 Prozent korrekt ablaufen müssen.
Wenn KI keine Wunderwaffe ist: Reale Fälle
Die beschriebenen Risiken sind längst Realität – manchmal sichtbar, manchmal kaum wahrnehmbar. Im Januar 2024 musste der Paketdienstleister DPD seinen KI-Kundenservice abschalten, nachdem ein Systemupdate die Schutzmechanismen entfernt hatte. Ein Kunde brachte den Bot dazu, zu fluchen, Gedichte über seine eigene Nutzlosigkeit zu schreiben und DPD als „schlechtesten Paketdienst der Welt“ zu bezeichnen. Das Unternehmen sprach von einem Fehler. Tatsächlich zeigte der Vorfall, was passiert, wenn KI ohne ausreichende Tests und Aufsicht eingesetzt wird. Innerhalb weniger Stunden verbreitete sich der Fall über soziale Medien und führte zu erheblichem Reputationsschaden.
In anderen Fällen bleibt das Ganze weitgehend unsichtbar. Im September 2025 berichtete Press Gazette über mehrere PR-Agenturen, die Journalist*innen systematisch mit KI-generierten Pressemitteilungen versorgten – inklusive erfundener Expert*innen. Die zitierten Personen ließen sich online nicht nachweisen, dennoch wurden Inhalte in großen Medien veröffentlicht.
Unterschiedliche Branchen, gleiche Ursache: fehlende Governance, fehlende Verantwortlichkeit und niemand, der im entscheidenden Moment die Kontrolle übernimmt.
Der hybride Ansatz: Was er ist – und was nicht
Die Antwort auf die Governance-Lücke ist nicht, die Einführung von KI zu verlangsamen. Es geht darum, KI nicht länger als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen zu behandeln – sondern Systeme zu schaffen, in denen beide das tun, was sie am besten können.
Ein echtes hybrides Modell bedeutet, ein Setup zu schaffen, in dem KI das Volumen übernimmt – Routineanfragen, sich wiederholende Aufgaben, vorhersehbare Interaktionen – während sich menschliche Mitarbeitende auf das konzentrieren, was KI nicht zuverlässig leisten kann: komplexe Fälle und Ausnahmefälle, bei denen Ergebnisse stark von Einschätzung und Kontextverständnis abhängen.
Genauso wichtig ist, was ein hybrides Modell nicht ist. Einen Chatbot in einen bestehenden Workflow einzubinden, ist kein hybrides Modell, sondern nur ein zusätzliches Feature. Und Mitarbeitende, die KI-Ergebnisse lediglich passiv überwachen, arbeiten nicht wirklich hybrid – das ist bloße Aufsicht ohne aktive Beteiligung.
Im Alltag ist die Grenze zwischen „das lässt sich automatisieren“ und „das besser nicht“ konkreter, als die meisten Unternehmen erwarten. Ein Beispiel: ein SaaS-Unternehmen. Anfragen zu Abonnements, Kontozugängen oder Zahlungsfragen folgen vorhersehbaren Mustern, die Antworten liegen bereits vor – Kund*innen fragen oft nur, weil sie nicht selbst suchen möchten. Das sind ideale Kandidaten für Automatisierung. Entsprechend zeigen Anbieter*innen im Kundensupport, die das hybride Modell bereits getestet haben: Ein gut trainierter KI-Agent kann bis zu 85 Prozent solcher Anfragen übernehmen – mit sofortigen Antworten und ohne Einbußen bei der Kund*innenzufriedenheit.
Bei technischen Problemen sieht das anders aus. Tritt ein Fehler auf oder fällt ein Server aus, weiß oft nicht einmal das Produktteam sofort, was passiert ist – geschweige denn, wie das Problem zu lösen ist. Ein KI-Agent ohne diesen Kontext folgt seinem Training und liefert eine scheinbar sichere Antwort – und führt Kund*innen damit in die falsche Richtung. In einem kritischen Moment ist das kein kleines Ärgernis, sondern ein direkter Weg, Kund*innen dauerhaft zu verlieren. Deshalb bleiben gezielte Weiterleitungen an menschliche Mitarbeitende ein bewusstes Element – denn manche Situationen erfordern das Urteilsvermögen und die Sorgfalt, die nur ein Mensch bieten kann.
Welche Governance-Lösungen es heute schon gibt
Unternehmen, die KI-Integrationen systematisch testen, kommen zu einem klaren Ergebnis: Der wirksamste Ansatz ist, Systeme so zu gestalten, dass sie ihre eigenen Grenzen erkennen. Das bedeutet konkret: Die KI erkennt Unsicherheit, eskaliert automatisch und übergibt an Menschen, bevor Schaden entsteht.
Regulatorisch gibt es erste Leitplanken. Der EU AI Act gilt seit August 2025 vollständig und schreibt für Hochrisiko-KI-Systeme menschliche Aufsicht und Risikomanagement vor.
Doch Regeln allein reichen nicht. Sie definieren Rahmenbedingungen, aber nicht, wie konkret gehandelt werden soll, wenn eine KI auf eine Situation trifft, für die sie nicht trainiert wurde – und ein(e) Kund*in auf eine Antwort wartet.
Genau hier entscheidet sich, ob Governance funktioniert. Und genau das sollte 2026 nicht mehr dem Zufall überlassen werden.
Die Autorin Nataliia Onyshkevych ist CEO von EverHelp. Sie arbeitet mit wachsenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen daran, Customer Support in KI-gestützten Umgebungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten.
