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.

Egal ob Produktbeschreibungen im Online-Shop, Social-Media-Posts, Werbevideos oder der Support-Chatbot: Generative KI ist aus den Prozessen der meisten Start-ups nicht mehr wegzudenken. Sie spart Zeit und Geld. Doch die Ära der stillschweigenden Automatisierung endet in knapp drei Wochen. Dann gilt: KI-Inhalte müssen klar gekennzeichnet werden. Wer das ignoriert, riskiert teure Abmahnungen und im schlimmsten Fall hohe Behördenstrafen. Hier ist euer Last-Minute-Briefing.

Mit dem scharfen Start der Transparenzpflichten nach Artikel 50 der europäischen KI-Verordnung verlangt Brüssel Klarheit: Nutzer*innen haben das Recht zu wissen, wann sie es mit einer Maschine zu tun haben.

Was genau fordert Artikel 50 von euch?

Die neuen Regeln betreffen fast jeden digitalen Berührungspunkt. Konkret müsst ihr folgende Bereiche ab dem 2. August kennzeichnen:

• Chatbots und KI-Interaktionen: Wenn Kund*innen auf eurer Website mit einem KI-Support-Bot chatten, muss das eindeutig erkennbar sein. Ausnahme: Es ist aus den Umständen ohnehin offensichtlich.
• Bilder, Videos und Audios (Deepfakes): KI-generierte visuelle oder auditive Inhalte, die echten Personen, Orten oder Ereignissen ähneln, müssen als synthetisch markiert werden. Die Markierung muss dabei so erfolgen, dass sie auch maschinenlesbar ist (etwa durch Wasserzeichen oder Metadaten).
• Texte für die Öffentlichkeit: Werden Artikel zu gesellschaftlich, wirtschaftlich oder politisch relevanten Themen per KI generiert und für die Allgemeinheit veröffentlicht (etwa auf eurem Corporate Blog), greift ebenfalls eine Kennzeichnungspflicht.

Der Ausweg für euer Content-Marketing: "Human in the Loop"

Müsst ihr jetzt unter jeden LinkedIn-Post schreiben "Erstellt mit ChatGPT"? Nicht zwingend. Bei Texten gibt es eine entscheidende Ausnahme: Die Kennzeichnungspflicht entfällt, wenn ein Mensch (zum Beispiel euer Content-Manager) den KI-Entwurf vor der Veröffentlichung prüft und die redaktionelle Verantwortung dafür übernimmt.

Auch reine Assistenzleistungen – wie die Rechtschreibprüfung durch DeepL Write oder Grammatik-Korrekturen – müssen nicht deklariert werden. Wer die KI als Copiloten und nicht als Autopiloten nutzt, hat deutlich weniger regulatorischen Stress.

Warum ihr das Thema nicht ignorieren dürft

Wer meint, als kleines Start-up unter dem Radar zu fliegen, unterschätzt das Risiko massiv. Zwar wird die Aufsichtsbehörde bei einem kleinen Shop nicht sofort das theoretisch mögliche Maximalbußgeld von bis zu 15 Millionen Euro (oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes) verhängen. Die viel akutere und teurere Gefahr lauert im Wettbewerbsrecht: Abmahnwellen durch Mitbewerber*innen. Fehlende KI-Kennzeichnungen gelten als Marktverhaltensverstoß und können schnell von Konkurrenten oder Verbänden abgemahnt werden.

Last-Minute-Checkliste: Was heute zu tun ist

Da der 2. August unmittelbar vor der Tür steht, solltet ihr folgende Punkte sofort abhaken:

• Schnell-Audit durchführen: Wo genau nutzt ihr KI zur Content-Erstellung? (Shopify-Beschreibungen, Meta Ads, Blog, Newsletter, Support).
• Freigabeprozesse anpassen: Etabliert feste Workflows für Textinhalte. Sorgt dafür, dass nachweislich ein Mensch den finalen Content prüft ("Human in the Loop"), um die strenge Kennzeichnungspflicht bei Texten zu umgehen.
• Technik für Medieninhalte klären: Generieren eure KI-Tools (wie Midjourney) bereits maschinenlesbare Metadaten? Stellt sicher, dass die visuelle Kennzeichnung für User*innen im Frontend gut sichtbar ist.
• Chatbots transparent machen: Ergänzt das Interface eures Customer-Support-Bots sofort um einen klaren Disclaimer ("Du sprichst mit unserem KI-Assistenten").

Fazit: Der KI-Wildwest-Markt wird endgültig reguliert. Die neuen Pflichten bedeuten im ersten Moment Reibungsverluste bei automatisierten Workflows. Wer seine Prozesse jetzt aber rechtssicher aufstellt, schützt die eigene Liquidität und punktet bei Kunden mit Transparenz.

Rechtssichere Formulierungsvorschläge für euren Chatbot-Disclaimer

Hier sind drei nutzer*innenfreundliche und rechtssichere Formulierungsvorschläge für euren Chatbot-Disclaimer, die den Transparenzanforderungen des Artikels 50 im EU AI Act entsprechen. Die Formulierungen sind so gewählt, dass sie die gesetzliche Pflicht erfüllen, ohne den Nutzer bzw. die Nutzerin abzuschrecken – im Gegenteil: Sie managen die Erwartungshaltung und schaffen Vertrauen.

Option 1: Modern & Lässig (Perfekt für E-Commerce & junge B2C-Startups)

Diese Variante ist direkt, sympathisch und integriert den gesetzlichen Hinweis nahtlos in die Begrüßung.

„Hi! Ich bin der digitale KI-Assistent von [Name des Startups]. Ich antworte blitzschnell auf deine Fragen. Gut zu wissen: Ich bin eine Künstliche Intelligenz. Falls ich mal nicht weiterweiß, leite ich dich direkt an einen Menschen aus unserem Team weiter. Wie kann ich dir heute helfen?“

Option 2: Professionell & Seriös (Ideal für B2B, SaaS oder FinTech)

Wenn die Zielgruppe formeller ist (Sie-Form), sollte der Disclaimer sehr klar und funktional gehalten sein. Hier steht die Transparenz im Vordergrund.

„Willkommen im Support-Chat von [Name des Startups]. Bitte beachten Sie: Um Ihnen möglichst ohne Wartezeit zu helfen, kommunizieren Sie hier zunächst mit unserem KI-basierten Assistenten. Sie haben jederzeit die Möglichkeit, im Verlauf des Chats eine echte Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter anzufordern. Was ist Ihr Anliegen?“

Option 3: Minimalistisch & Kurz (Für kleine Chat-Widgets auf dem Smartphone)

Wenn der Platz auf mobilen Bildschirmen begrenzt ist, muss der Hinweis extrem komprimiert, aber dennoch eindeutig sein.

„KI-Support: Hallo! Ich bin ein virtueller Assistent und helfe dir sofort weiter. (Hinweis: Generiert durch Künstliche Intelligenz). Stell mir deine Frage!“

Pro-Tipps für die rechtssichere Einbindung

Damit der Disclaimer vor Abmahnungen schützt, müsst ihr bei der Implementierung im Frontend folgende Dinge beachten:

• Sichtbarkeit: Der Hinweis darf nicht in den AGB oder im Impressum versteckt werden. Er muss direkt zu Beginn der Interaktion sichtbar sein (z. B. als automatische erste Begrüßungsnachricht im Chat-Fenster).
• Klarheit: Nutzt eindeutige Begriffe wie „künstliche Intelligenz“, „KI-Assistent“ oder „virtueller Bot“. Vermeidet es, dem Bot einfach nur einen menschlichen Namen (z. B. „Kundenberaterin Sarah“) zu geben, ohne den KI-Hinweis deutlich zu ergänzen.
• Optisches Signal: Ein kleines Roboter-Icon oder ein Badge wie „AI-Support“ am Avatar des Chatbots hilft zusätzlich, die Nutzer*innenerwartung direkt auf einen Blick rechtssicher zu steuern.

Fünf aktuelle Experten-Statements zum Thema EU AI Act

Markus Ehrenmann, Chief Technology Officer bei Open Systems:

„Die Schlagzeilen um die Fristverlängerung im EU AI Act wiegen viele Unternehmen in falscher Sicherheit. Zwar hat die EU-Kommission die Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme um rund 16 Monate verschoben, da technische Standards und Prüfverfahren noch nicht flächendeckend verfügbar sind. Wer daraus jedoch ableitet, dass beim Thema KI-Compliance mehr Zeit bleibt, unterschätzt den akuten Handlungsbedarf.

Denn die zentralen Transparenz- und Governance-Pflichten greifen schon ab August. Bereits in wenigen Wochen müssen Unternehmen nachweisen können, wie sie KI-Systeme steuern und überwachen – von Risikomanagement über technische Dokumentation bis hin zur menschlichen Aufsicht. Diese Vorgaben sind kein bürokratischer Selbstzweck, sondern der Rahmen für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI. Unternehmen, die die Fristverlängerung als Aufschub ihrer Verantwortung verstehen, setzen sich unnötigen Compliance-, Sicherheits- und Reputationsrisiken aus.“

Dirk Pfefferle, General Manger von Diligent DACH: 

„Die bevorstehende Frist für die Transparenzvorschriften des EU AI Acts markiert einen Wendepunkt, denn sie verlagert die KI-Debatte von Grundsatzfragen hin zur praktischen Umsetzung. Ab August 2026 müssen Organisationen mehr tun, als nur über verantwortungsvolle KI zu sprechen. Sie müssen bestimmte KI-Nutzungen gemäß EU AI Act klar offenlegen – etwa wenn Nutzer mit bestimmten KI-Systemen interagieren, und in festgelegten Fällen, wenn Inhalte KI-generiert oder manipuliert wurden.

Transparenz ist kein Hindernis für Innovation, sondern die Grundlage für Vertrauen. Und gerade für deutsche Vorstände bedeutet das: KI-Transparenz ist längst nicht mehr nur eine technische oder Compliance-Frage, sondern ein zentrales Thema für Governance und Aufsicht. Organisationen, die ihre KI-Systeme erfassen, Risiken klar klassifizieren, Verantwortlichkeiten zuweisen und nachvollziehbare Kontroll- und Freigabeprozesse etablieren, sind nicht nur mit Blick auf Compliance besser aufgestellt, sondern stärken auch ihre Glaubwürdigkeit gegenüber Kunden, Investoren und Regulierungsbehörden.“

Axel Deininger CIO, Utimaco:

„Auch wenn die Deadline für Hochrisiko-KI-Produkte verschoben wurde, bleibt der 2. August ein wichtiger Meilenstein in der Umsetzung des EU AI Acts. Ab diesem Datum werden die Transparenzanforderungen verpflichtend. Während für die meisten Anwender von KI-Systemen ein Label genügt, müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen mit allgemeinem Verwendungszweck ihre Outputs auch maschinenlesbar kennzeichnen.

Ein ergänzend zum AI Act veröffentlichter Code of Practice sieht dafür signierte Metadaten vor. Für diese Signatur benötigen Anbieter und Betreiber sichere kryptografische Systeme, um Unmanipulierbarkeit sicherzustellen. Hardware-Sicherheitsmodule (HSMs) bilden die hardwarebasierte Grundlage für die Sicherung der kryptografischen Schlüssel, mit denen digitale Signaturen überprüft werden – eine unverzichtbare Voraussetzung für den fälschungssicheren Nachweis der Herkunft von KI-Inhalten. Unternehmen aus der Branche sollten dabei aber nicht nur das ‘Jetzt’ im Blick haben, sondern auch die rasante Entwicklung von Quantencomputern. Zukunftssichere Verschlüsselungssysteme müssen kryptoagil sein, um auch mit neuen, quantensicheren Algorithmen arbeiten zu können.“

Petr Amrhyn, CEO von Swisscom Trust Services: 

„Der AI Act der EU ist ein wichtiger Schritt in Richtung mehr Vertrauen im digitalen Raum. Wir sollten diese Regularien nicht als Innovationsbremse sehen, sondern als Chance, mehr Akzeptanz für die Technologie in der Bevölkerung zu schaffen. Künstliche Intelligenz ist inzwischen ein fester Bestandteil der Gesellschaft und der täglichen Arbeit in Unternehmen geworden. Jetzt geht es darum, KI-generierten Content so zu kennzeichnen, dass Nutzerinnen und Nutzer es direkt erkennen können. Dies geht weit über das Labelling als „AI Generated“ bei künstlich erzeugten Bildern hinaus. Die Inhalte sollen von KI-Systemanbietern auch maschinenlesbar gekennzeichnet werden. Vor allem in regulierten Kontexten wird dies wichtig. Verantwortliche sollten stets nachvollziehen können, wo wann welches KI-Modell Input geliefert oder Arbeitsschritte selbstständig übernommen hat. Automatisierbare Timestamping- und Signaturfunktionen werden in diesem Zusammenhang zur Pflicht für Unternehmen, die KI tief in ihre Geschäftsprozesse einbinden wollen."

Tim Beck, CEO und Co-Founder von BLP Digital:

„Die Absicht hinter dem EU AI Act ist richtig: Menschen vor Missbrauch schützen. Das Problem ist die Umsetzung – und die ist typischer Bürokratie-Irrsinn. Alles ist entweder klein-klein durchreguliert oder so schwammig, dass am Ende Juristen statt Ingenieure entscheiden, was möglich ist.

Ein Beispiel: KI kann Bewerbungsprozesse deutlich beschleunigen. Aber bereits das Vorsortieren von Lebensläufen gilt unter dem AI Act als Hochrisiko-System. Das bedeutet konkret: technische Dokumentation, Protokollierungspflichten, menschliche Aufsicht, Konformitätsbewertung und die Registrierung in einer EU-Datenbank.

Dabei reden wir über ein Tool, das der Personalabteilung einfach nur helfen soll, aus 500 Bewerbungen die 20 relevantesten herauszufiltern. Und das ist kein Einzelfall. Der AI Act ist voll von solchen Beispielen, bei denen aus praktischen Werkzeugen bürokratische Großprojekte werden.

Wer den verantwortungsvollen Einsatz von KI so kompliziert macht, dass Unternehmen Projekte lieber aufschieben oder ganz bleiben lassen, schützt niemanden. Ganz im Gegenteil: Er bremst Innovation, gefährdet die Wettbewerbsfähigkeit und überlässt die technologische Führung anderen.“

Kommunen sind der Flaschenhals der Energiewende: Die Ziele sind ambitioniert, doch in den Rathäusern regieren oft veraltete Software und endlose Tabellenkalkulationen. Wenn deutsche Städte und Landkreise bis 2040 oder 2045 klimaneutral werden sollen, scheitert es selten am politischen Willen, sondern an der operativen Umsetzung. Daten zu Emissionen sind auf verschiedene Excel-Dokumente verteilt, Bürger*innenbeteiligungen versanden in intransparenten Prozessen und Fachabteilungen arbeiten in Silos. Das 2024 gegründete Münchner GovTech-Start-up Ark Climate adressiert genau diese Lücke mit einer KI-gestützten SaaS-Lösung im komplexen Markt des öffentlichen Sektors.

Frisches Kapital für einen zähen Markt

Anfang März 2026 schloss das Unternehmen eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 2,1 Millionen Euro ab, angeführt vom ClimateTech-VC Satgana. Ein massiver Vertrauensbeweis in einem Marktumfeld, das für lange Verkaufszyklen und hohe Risikoaversion bekannt ist. Ark Climate räumte bereits 2024 den Gründungspreis „Digitale Innovationen“ ab und wurde zum Newcomer des Jahres bei den German Startup Awards 2026 gekürt. Doch wie überlebt man mit dem frischen Kapital die oft zermürbenden Verkaufszyklen in der Verwaltung?

Ruth Bosse, CEO von Ark Climate, kontert dieses Klischee gelassen: „Bei uns dauern die Sales-Cycles tatsächlich gar nicht so lang, wie sonst im öffentlichen Sektor üblich, sondern wirklich nur drei bis vier Monate.“ Der Grund dafür sei das tiefe Verständnis für die Kund*innen und ein Produkt, das einen echten, bislang ungelösten Bedarf treffe. „Wenn man so schnell verkauft, geht einem auch nicht auf halber Strecke die Puste aus“, betont die Gründerin. Die 2,1 Millionen Euro fließen daher primär in den Aufbau des inzwischen zwölfköpfigen Teams. Man habe einen starken Mix aus Tech, Sales und Customer Success zusammengestellt. „Lauter super motivierte, smarte und richtig nette Menschen. Genau die braucht es, um in diesem Markt Tempo zu machen“, so Bosse weiter.

Gründer-DNA und das B2G-Ökosystem

Hinter Ark Climate steht eine Gründerin mit klarem Founder-Market-Fit: Bosse bringt rund 20 Jahre Erfahrung aus der Kommunalpolitik mit. Sie hält einen Master in Mathematik der TU Berlin, einen MBA und promoviert zu politischen Klimaschutzmaßnahmen. Zuvor arbeitete sie fünf Jahre bei McKinsey und entwickelte dort unter anderem den Klimafahrplan 2022 für Stuttgart mit.

Die Historie von Ark Climate ist von Pragmatismus geprägt. Die Gründung startete gebootstrappt mit einem klassischen Beratungsansatz, um den Bedarf über Strategieprojekte in Kommunen zu validieren. Dies brachte erste Umsätze und tiefe Einblicke, wobei Würzburg als erster Entwicklungspartner agierte. Heute sitzt das Team, gefördert durch das exist-Gründungsstipendium, im Münchner Start-up-Inkubator WERK1.

Auf die Bedeutung dieses Standorts angesprochen, gerät die CEO ins Schwärmen: „Das WERK1 finden wir mega!“ Vor allem die Nähe zu anderen GovTechs wie SUMM AI und Merlin sei Gold wert. „Gerade in einem so speziellen Markt wie B2G ist dieser Austausch super wichtig, weil man eben nicht jedes Thema komplett allein durchdenken muss“, erklärt Bosse. Zudem helfe das Ökosystem beim personellen Wachsen, da sich dort viele passende Talente bewegen würden.

SaaS statt Zettelwirtschaft: KI als Problemlöser

Das Produkt von Ark Climate ist eine „AI first“-Software-as-a-Service-Plattform für Klimaschutzabteilungen. KI-gestütztes Daten- und Maßnahmen-Management soll die Effizienz abteilungsübergreifend massiv erhöhen und durch integrierte Assistenten Beratungskosten senken. Ein Dashboard macht Erfolge für die Öffentlichkeit sichtbar – besonders wichtig für Politiker*innen, die auf das Vertrauen der Wähler*innen angewiesen sind. Abgerechnet wird via gestaffeltem Lizenzmodell nach Einwohner*innenzahl. Da der öffentliche Sektor höchste Anforderungen stellt, ist die Lösung DSGVO-konform und garantiert Hosting auf deutschen Servern.

Doch wie schafft eine KI verlässliche Auswertungen, wenn Rohdaten unstrukturiert oder tief in analogen Aktenordnern versteckt sind? Bosse räumt ein, dass der allererste Schritt reine Fleißarbeit sei: „Wir digitalisieren all diese Informationen und führen sie zusammen.“ Dafür habe man eigene KIs gebaut, die beispielsweise alte PDF-Dokumente auslesen und direkt in die Software einspielen. „Damit holen wir das Wissen raus aus den Aktenordnern“, verspricht die Gründerin.

Der eigentliche Clou liege jedoch im Domänenwissen: „Wir haben sehr viel von unserem eigenen Wissen rund um kommunalen Klimaschutz im Tool hinterlegt“, erklärt Bosse. „So können auch Kommunen, die selbst noch kaum Daten haben, von Anfang an von uns lernen – und natürlich auch voneinander.“ Man sei nicht darauf angewiesen, dass erst unzählige Daten eingespeist werden müssten, was den entscheidenden Vorteil gegenüber einer leeren Excel-Tabelle ausmache.

Kampf gegen Excel und leere Kassen

Der Markt für „Climate Compliance“ ist gigantisch: Fast alle der rund 10.750 deutschen Kommunen stehen unter Zugzwang, Klimaschutzkonzepte vorzulegen. Der Hauptkonkurrent ist oft der Status quo: Microsoft Excel und traditionelle Beratungshäuser. Etablierte kommunale IT-Dienstleister*innen tun sich teils schwer, derart nutzer*innenzentrierte Nischen-Lösungen schnell zu bauen.

Trotzdem stellt sich die Gretchenfrage an den Vertrieb: Wie argumentiert man bei klammen Stadtkämmerern für eine Investition in Software, wenn Excel ohnehin vorhanden ist? Bosse rechnet entschlossen vor: „Ark bringt einem Kunden unterm Strich deutlich mehr Geld ein, als es kostet.“ Erstens würden enorme Berater*innenkosten gespart, die bei klassischen Projekten schnell 200.000 bis 300.000 Euro verschlingen. Vieles davon decke die KI in Kombination mit der Berichtsfunktion der Software ab. Zweitens sinken die Personalkosten durch die enorm gestiegene Effizienz. „Personal ist im öffentlichen Sektor das Thema überhaupt: Über 600.000 Stellen sind unbesetzt, der Fachkräftemangel trifft die Verwaltungen mit voller Wucht“, mahnt die CEO. Drittens hole der integrierte KI-Förderagent aktiv Fördergelder rein, meist im sechsstelligen Bereich. Bosses Fazit ist deshalb eindeutig: „Wenn man das zusammenrechnet, ist die Lizenz für Ark am Ende keine Kostenfrage, sondern rechnet sich für jeden Kämmerer.“

Skalierung und der lukrative Lock-in-Effekt

Das B2G-Geschäftsmodell (Business-to-Government) birgt Hürden durch komplexe Haushaltsplanungen und strenge Vergaberichtlinien. Dennoch kooperiert Ark Climate bereits mit 53 Kommunen bundesweit, darunter Berlin Friedrichshain-Kreuzberg, Solingen, Bamberg, Kassel und Überlingen. Sogar das Umweltministerium des Landes Schleswig-Holstein arbeitet bereits mit dem Start-up.

Die Strategie, sich bedarfsgerecht an dem/der Kund*in zu entwickeln, zahlt sich aus. Gelingt es, die Software flächendeckend als Standard zu etablieren, profitiert Ark Climate von einem entscheidenden Branchenmerkmal: dem Lock-in-Effekt. Einmal integrierte Behörden-Software wird wegen des immensen Wechselaufwands nur sehr selten wieder gekündigt.

Der Weg zur flächendeckenden Skalierung in den nächsten 24 Monaten ist bereits abgesteckt, und der Vertriebsprozess sei massiv standardisiert. Man wisse genau, mit wem man sprechen müsse – vom Klimaschutzmanager bis zum Dezernenten. „Ich bin sehr zuversichtlich, dass wir Ende dieses Jahres über 100 Kunden stehen und Ende nächsten Jahres bei mindestens 200“, gibt sich Bosse ambitioniert.

Dafür nimmt das Start-up zwei wichtige Meilensteine ins Visier. „Zum einen große Rahmenverträge“, verrät die Gründerin. „Mit einigen Bundesländern sind wir gerade in den finalen Schritten, dass die Software gleich für alle Kommunen des Landes beschafft wird – das ist für die Skalierung super wichtig.“

Zum anderen kündigt Bosse neue Produkte an: Mit Ark Urban Planning und Ark Mobility sollen bald auch Stadtplanungs- und Mobilitätsabteilungen bedient werden. Die Vision geht längst über das Klima hinaus: „Wir entwickeln uns damit Schritt für Schritt vom KI-Co-Piloten für den Klimaschutz zum Co-Piloten für die ganze Verwaltung.“

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.

Die Papair GmbH aus Hannover hat die erste Luftpolsterfolie vollständig aus Papier entwickelt und patentiert. Bisher produzierte das Start-up auf einer Pilotanlage. Jetzt übernimmt das junge Unternehmen die Leitung im Projekt BIOWRAP zur Weiterentwicklung und Skalierung dieses Verpackungsmaterials in den Industriemaßstab.

Dass die Europäische Union die Koordination eines solchen Flagship-Projekts in die Hände eines Start-ups legt, ist ein bemerkenswertes Signal an den Verpackungsmarkt: Die Impulse für zirkuläre Lösungen kommen zunehmend von agilen Technologieanbietern.

Ohne Branchenerfahrung gegen den Plastikmüll

Die Wurzeln von Papair liegen im Frühjahr 2020. Die initiale Idee entstand am Küchentisch von Mitgründer Fabian Solf im Rahmen eines universitären Entrepreneurship-Seminars. Gemeinsam mit Christopher Feist, dem heutigen CEO, und Steven Widdel startete das Team ohne Vorerfahrung in der Verpackungsindustrie.

Gefördert durch ein NBank-Gründungsstipendium entwickelten die Gründer nicht nur das Produkt, sondern mussten auch die dazugehörige Maschinerie von Grund auf neu konzipieren. Im August 2023 lief im eigenen Werk im niedersächsischen Rethem an der Aller die erste Maschine an.

BIOWRAP: Skalierung auf ein neues Level

Nun folgt der nächste Schritt: Am 17. Juni startete das EU-Flagship-Projekt BIOWRAP offiziell mit einem Kickoff-Meeting. Die Eckdaten des Vorhabens:

• Das Konsortium: 14 Partnerorganisationen aus sieben Ländern. Darunter befinden sich Papierhersteller, Maschinenbauunternehmen und Forschungseinrichtungen aus Staaten wie Deutschland, Österreich, den Niederlanden und Spanien.
• Die Finanzierung: Das Projekt umfasst ein Gesamtbudget von rund 19 Millionen Euro und wird im Rahmen von Horizon Europe über die Circular Bio-based Europe Joint Undertaking (CBE JU) kofinanziert. Die Laufzeit erstreckt sich von Juni 2026 bis Mai 2031.
• Das technische Ziel: Aufbau einer „First-of-a-Kind“-Produktionsanlage (technologische Reifestufe TRL 8) in Niedersachsen. Diese soll mit einer Breite von 1.200 mm und Produktionsgeschwindigkeiten von bis zu 100 Metern pro Minute arbeiten. Die Linie integriert dabei Nanozellulose-Verbindungen, Präzisionsprägung und bio-basierte Beschichtungen.
• Die Umwelteffekte: Angestrebt wird eine Einsparung von 25 bis 50 % CO₂ pro Quadratmeter gegenüber herkömmlicher Kunststoff-Luftpolsterfolie. Das Produkt („PapairWrap“) kann vollständig über den regulären Altpapierkreislauf entsorgt und recycelt werden.

Markt, Wettbewerb und Geschäftsmodell

Der Markt: Regulierungsdruck als stärkster Hebel

Das Marktumfeld könnte zeitlich kaum besser passen. Allein in der EU fallen laut Eurostat jährlich 15,8 Millionen Tonnen Kunststoffverpackungsabfälle an, von denen aktuell nur 42,1 % recycelt werden. Die EU-Verpackungsverordnung (PPWR) schreibt zwingend vor, dass ab 2030 alle Verpackungen recyclingfähig sein müssen. Am 12. August dieses Jahres greifen bereits die ersten Vorgaben, was den Handlungsdruck auf große Logistiker drastisch erhöht.

Wettbewerb: Hart umkämpft und preissensibel

Trotz dieses Rückenwinds ist der Markt für Schutzverpackungen im E-Commerce gnadenlos preisgetrieben. Herkömmliche Plastikfolie ist in der Produktion extrem billig. Zudem schläft die Konkurrenz nicht: Branchenriesen wie Ranpak oder Storopack dominieren den Markt für Hohlraumfüllungen längst mit eigenen papierbasierten Lösungen (z. B. Wabenpapier oder Papierkissen). Papair muss beweisen, dass die spezifische Struktur ihrer Papier-Luftpolsterfolie in der industriellen Anwendung Material und Volumengewicht so effizient einspart, dass sie preislich mit etablierten Papier-Alternativen konkurrieren kann.

Geschäftsmodell: Lizenzierung statt CapEx-Falle

Hardware-Start-ups scheitern häufig am extremen Kapitalbedarf für eigene Produktionsanlagen (CapEx). Papair adressiert dieses Risiko strategisch: Die geplante Anlage in Niedersachsen ist explizit als Blaupause konzipiert. Ihr technisches Design und die Wirtschaftlichkeit sollen dokumentiert und für die Replikation weiterer Standorte in Europa verfügbar gemacht werden.

Das Geschäftsmodell zielt langfristig auf die Skalierung durch Partner ab. Das ambitionierte Ziel des Konsortiums: Innerhalb von fünf Jahren nach Projektabschluss sollen über 100 Millionen Quadratmeter Kunststoff-Luftpolsterfolie ersetzt und mehr als 200 qualifizierte Arbeitsplätze entlang der Lieferkette geschaffen werden.

Unser Fazit

Papair liefert ein Paradebeispiel dafür, wie ein junges Hardware-Start-up das sprichwörtliche „Valley of Death“ der Skalierung überbrücken kann. Anstatt sich in aussichtslosen Hardware-Finanzierungsrunden zu verbrennen, nutzt das Team die enorme Hebelwirkung europäischer Fördermittel (rund 19 Millionen Euro Projektbudget) und strategischer Partnerschaften. Erreicht die neue Anlage die geplanten 100 Meter pro Minute in der Massenproduktion stabil, hat das Start-up das Potenzial, vom Nischen- zum Industrie-Standard zu werden.

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.

Du willst Belege? Der neue „Gallup Engagement Index Deutschland 2025“ betont, KI würde von den Mitarbeiter*innen oft als Bedrohung wahrgenommen. In der Studie heißt es, immerhin 16 Prozent der Befragten sähen ihren Arbeitsplatz innerhalb der nächsten fünf Jahre durch KI „sehr“ oder „ziemlich“ gefährdet. „Die Sorge vor Kollege KI wächst“, heißt es.

Ein düsteres Bild malt eine weitere Studie, die 2025 vom Brand Science Institute (BSI) in Hamburg mit dem Ergebnis durchgeführt wurde, aufseiten der Führungskräfte drohe durch KI der Verlust des Selbstbildes sowie ein Autoritäts-, Identitäts- und Kompetenzverlust.

Auf deine Situation bezogen heißt das: Während du in stundenlanger Kleinarbeit auf der Grundlage deiner jahrelangen Erfahrungen zu einer Lösung vordringst, ist die „Konkurrentin“ KI in der Lage, rasch und ohne großen Aufwand eine ebenso gute, oft sogar eine bessere Lösung zu formulieren. Und das Ergebnis ist für alle Mitarbeiter*innen sichtbar. Das empfinden viele Unternehmer*innen und Gründer*innen als vehementen Angriff auf die Grundlage ihrer Führungsidentität.

KI als Kränkung

In der BSI-Studie ist die Rede von einer belastenden narzisstischen Kränkung und von „Entblößungsangst“. Gemeint ist: „Führungskräfte fürchten weniger die Technologie selbst, sondern die Möglichkeit, dass KI Wissenslücken, Fehleinschätzungen, Entscheidungsfehler oder mangelnde Orientierung sichtbar macht“. Die Einführung von KI erzeuge „nicht nur operative oder technologische Herausforderungen, sondern greift tief in die psychologische Grundarchitektur von Führung ein“.

Wie damit umgehen? Was kannst du tun, um sowohl den Ängsten deiner Mitarbeiter*innen als auch eigenen Ängsten zu begegnen? Entscheidend ist, KI behutsam einzusetzen, den Einsatz umsichtig zu planen und alle Beteiligten mitzunehmen. Und zwar mithilfe dieser zehn Schritte.

Schritt 1: Führe ein KI-Meeting durch

Setze ein Meeting an, in dem du die folgenden Aspekte vorstellst, zur Diskussion stellst und in die Umsetzung bringst. So stellst du die betroffenen Menschen in den Mittelpunkt und erhöhst die Akzeptanz für den KI-Einsatz. So sieht gutes Akzeptanzmanagement aus.

Schritt 2: Verdeutliche Strategie und Ziele

Wer einschätzen kann, wohin der KI-Weg führt und welche Ziele sich mit ihr effektiver und effizienter verfolgen und erreichen lassen, folgt gern und ist eher bereit, den Nutzen des KI-Einsatzes zu erkennen und zu akzeptieren. Überlege, ob und wie du das Argument „Bei uns zerstört KI keine Arbeitsplätze, sondern schafft neue“ authentisch und glaubhaft gegenüber deinen Mitarbeiter*innen vertreten kannst.

Schritt 3: Weise den Nutzen anschaulich nach

Profiliere KI als Unterstützungsinstrument, das den Mitarbeiter*Innen und dir hilft, Aufgaben besser zu erledigen. Jede*r muss für den eigenen Verantwortungsbereich die Vorteile der KI erkennen, sozusagen am eigenen Leib und authentisch. Bleibe dabei so konkret wie möglich: „KI hilft uns, Routineaufgaben zu automatisieren, Informationsabläufe zu beschleunigen, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen und Zeit zu sparen. So bleibt uns mehr Zeit für die wichtigen wertschöpfenden Aufgaben, etwa den Kundenkotakt.“

Schritt 4: Formuliere klare KI-Spielregeln

Erstelle einen KI-Guideline, der beschreibt, wann und wo KI zum Einsatz gelangen soll und muss. Eventuell kann überdies festgelegt werden, wo der KI-Einsatz verpönt ist. Der Guideline soll Sicherheit geben, ohne Innovation zu bremsen, er soll Orientierung bieten und Raum für Experimente lassen. Er darf darum nicht zu eng gefasst sein.

Schritt 5: Beteilige die Mitarbeiter*innen

Lass jedes Teammitglied fünf Minuten lang aufschreiben, was es sich von der KI im Arbeitsalltag erhofft und wünscht und welche Befürchtungen es plagen. Sammle die Argumente, erstelle eine Pro- und Contra-Liste und diskutiere die (wichtigsten) Punkte im Plenum. So gewinnst du KI-Befürworter und KI-Anhänger, die den KI-Einsatz unterstützen und ihn für sinnvoll erachten.

Schritt 6: Stoße KI-Lernprozesse an

Lass die Mitarbeiter*innen zum Beispiel KI-Tools ausprobieren. Das Team testet zum Beispiel ChatGPT, um Meeting-Notizen automatisch zusammenfassen zu lassen. Die Teammitglieder halten ihre Erfahrungen in einem Lernjournal fest und beschreiben, was geklappt hat und was (warum) nicht. Zu Letzterem überlegen sie sich Lösungen und unterbreiten Änderungsvorschläge. Und irgendwann wird es so weit ein: Teammitglieder, die über reichhaltige Erfahrung mit einem KI-Tool verfügen, können eine interne Schulung für die Kolleg*innen anbieten.

Du siehst: Der Umgang mit KI ist weniger eine technologische, sondern vor allem eine kulturelle Herausforderung – und eine führungsbezogene Aufgabe, der du dich stellen musst.

Nun weiter zum nächsten Umsetzungsschritt.

Schritt 7: Fortschritte messbar machen und feiern

Das Team definiert ein Ziel, das den Erfolg eines KI-Einsatzes messbar verdeutlicht: „Wir konnten mit KI-Rechenleistung 500 Kundenbeschwerden der letzten zehn Jahre analysieren und so fünf elementaren Beschwerdegründen auf die Spur kommen. Diese werden wir nun gezielt ausräumen.“ Diese Erfolgsstory wird im Unternehmen geteilt, um andere Teams zu inspirieren und um den Erfolg zu feiern.

Schritt 8: Gehe als Vorbild voran

Den Mitarbeiter*innen muss klar sein, dass du selbst bereit und kompetent bist, die Vorteile der KI sinnvoll zu nutzen. Du bist ein KI-Change-Agent, der die Risiken und Grenzen kennt, aber auch die Chancen zu nutzen versteht. Du definierst den KI-Input als Inspiration, der reflektiert und hinterfragt werden muss, nicht als fertige Lösung. In der Gallup-Studie heißt es dazu: „Wenn Vorgesetzte KI selbst verwenden, klar dahinterstehen und ihren konkreten Nutzen erläutern, fühlen sich Mitarbeitende besser vorbereitet, beurteilen die vom Unternehmen bereitgestellten KI-Werkzeuge als für die Arbeit hilfreich und setzen sie häufiger ein.“

Schritt 9: Nimm Abschied von Führungsmythen

Die BSI-Studie hält fest, viele Entscheider*innen hätten Angst davor, die KI mache ihre Fehler und falschen Entscheidungen transparent und sichtbar. Die erwähnte „Entblößungsangst“ drohe dann. Darum: Stehe zu deinen Fehlern und Fehlentscheidungen. Befreie dich von den Mythen der Unfehlbarkeit und Unersetzlichkeit. Du wirst Fehler machen, und du darfst Fehler machen.

Schritt 10: Bilde deine Mitarbeiter*innen und dich fort

Einführung und Einsatz von KI gelingt eher, wenn die Beteiligten die dazu erforderlichen Kompetenzen besitzen. Dazu sind KI-Weiterbildungen, KI-Lernprogramme und KI-Lernräume notwendig.

Nutze regelmäßige Kompetenzchecks, um KI-Kompetenzlücken zu analysieren und mit geeigneten Weiterbildungsmaßnahmen zu schließen. Du selbst darfst dabei nicht außen bleiben. So schützt du dich vor der in der BSI-Studie angesprochenen Angst vor Kompetenzverlust. Deine Mitarbeiter*innen sehen, dass du KI-mäßig auf der Höhe der Zeit bist.

Und jetzt ab in die Umsetzung!

Der Autor Christian Polz ist Inhaber und Geschäftsführer von Team-Polz und hat als Experte für Transformation, Agilität, Führung, Teamentwicklung, Changemanagement und Konfliktmanagement den TaschenGuide „Souveräne Unternehmensführung. Inspirationen für herausfordernde Zeiten“ im Haufe Verlag veröffentlicht.

Das KI-Start-up Inno KI aus dem niedersächsischen Vechta vermeldet einen Meilenstein: Im Mai 2026 – rund zwei Jahre nach der Gründung – hat das Unternehmen die Marke von einer Million Euro Annual Recurring Revenue (ARR) erreicht. Das Besondere daran: Dieser Aufbau gelang vollständig aus eigenem Startkapital und ohne externes Wachstumskapital. In einem Markt, der primär von milliardenschweren Risikokapitalrunden Schlagzeilen macht, horcht die Szene auf. Ein genauerer Blick auf das Geschäftsmodell zeigt jedoch: Die Unabhängigkeit hat ihren Preis – und ermöglicht zugleich überraschende strategische Freiheiten.

Vom Agentur-Projekt zur DSGVO-Plattform

Die Historie von Inno KI zeigt einen klassischen pragmatischen Ansatz. Das Unternehmen entstand unter anderem aus der Marketing-Agentur moin media und der Magic Labs GmbH, die bereits ab 2022 intensiv mit KI-Anwendungen experimentierten. Aus der Kernfrage, wie Mitarbeiter rechtssicher und datenschutzkonform mit Künstlicher Intelligenz arbeiten können, wurde Ende 2024 schließlich die Plattform innoGPT gelauncht.

Hinter dem Projekt stehen die Gründer Mike Koene und Maurice Brumund, der als Geschäftsführer agiert. Das von ihnen entwickelte Produkt fungiert als Brücke zu den großen Sprach- und Bildgenerierungsmodellen der US-Konzerne und europäischer Entwickler*innen – darunter OpenAI, Anthropic, Google, Meta und Mistral sowie Black Forest Labs. Der entscheidende Hebel für den deutschen Mittelstand: Die Plattform ist komplett DSGVO-konform und wird auf Servern in Deutschland innerhalb der EU gehostet. Laut Unternehmensangaben nutzen bereits über 1.000 Unternehmen und mehr als 600 Professionals das System täglich, unterstützt von einem Netzwerk aus über 30 Vertriebspartnern. Zu den namhaften Kund*innen zählen Schwergewichte wie PwC, die GC Gruppe, Hansa-Flex und die Böckmann Fahrzeugwerke.

Die ARR-Metrik im Branchen-Check

Innerhalb der Start-up-Welt ist die Kennzahl ARR (Annual Recurring Revenue) ein hoch bewertetes Gut, da sie in der Regel für planbare und hochskalierbare Abo-Einnahmen steht. Inno KI erklärt in seiner Mitteilung, dass die Plattform derzeit mit rund 30 Prozent pro Monat wächst. Gleichzeitig fließen Einnahmen aus begleitendem KI-Consulting und intensiven Schulungen direkt in die Weiterentwicklung des Produkts.

Für Analyst*innen zeigt sich hier ein interessanter Hybrid: Während klassische SaaS-Investoren oft eine strikte Trennung von reinen Software-Lizenzen und schwer skalierbaren Dienstleistungen fordern, nutzt Inno KI eine starke Verknüpfung beider Welten. Consulting und das vom Unternehmen angebotene Change-Management sind zeit- und personalintensiv. Das aktuelle Wachstum wird somit maßgeblich durch ein Systemhaus-ähnliches Modell querfinanziert. Das senkt zwar das finanzielle Risiko enorm, wirft bei Tech-Puristen aber unweigerlich die Frage auf, wie schnell sich das Modell global ohne massiven Personaleinsatz skalieren lässt.

Technologische Tiefe vs. „Middleware“-Dilemma

Technologisch bewegt sich innoGPT im Bereich der Middleware. Das Start-up entwickelt keine eigenen Foundation-Modelle, sondern legt eine datenschutzkonforme Schnittstellen-Hülle über bestehende Drittanbieter-Technologien. In der Tech-Szene wird bei solchen Modellen oft die Tiefe des technologischen „Burggrabens“ hinterfragt.

Den oft geäußerten Vorwurf, ein reiner „API-Wrapper“ zu sein, kontert Inno KI jedoch mit einer eigenen technologischen Wertschöpfungsschicht: Wie StartingUp bereits in der Meldung zum B2C-Vorstoß von innoGPT berichtete, nutzt das System eine "Named Entity Recognition". Dabei werden sensible personenbezogene Daten in hochgeladenen Dokumenten automatisch durch Platzhalter ersetzt, bevor sie überhaupt an die Schnittstellen der US-Anbieter*innen gesendet werden.

Zusätzlich zu diesem technischen Datenschutz bleibt die Strategie stark auf die menschliche Komponente fokussiert: Da die Einführung von KI primär die Veränderung von Arbeitsweisen bedeutet, ist das operative Change-Management ein fester Bestandteil der Leistung geworden. Die Kund*innenbindung erfolgt also maßgeblich durch Beratungs- und Implementierungskompetenz vor Ort.

B2B als Cashcow für den B2C-Testballon

Geschäftsführer Maurice Brumund betont, dass man Angebote von Kapitalgeber*innen bewusst abgelehnt habe. Der Verzicht auf Venture Capital sichere dem Unternehmen die Unabhängigkeit von harten Quartalsvorgaben externer Investoren, die fast immer einen schnellen Exit anstreben. Für Kund*innen wolle man so ein stabilerer, langfristiger Partner sein.

Genau diese Unabhängigkeit erklärt auch die ungewöhnlichen strategischen Züge des Start-ups. Die Gewinne aus dem B2B-Kerngeschäft dienen als Motor für neuartige Experimente. Wie wir kürzlich berichteten, wagt sich Inno KI mit einem „Family Package“ (34,90 Euro/Monat) an den ungelösten datenschutzkonformen KI-Zugang für Familien und das Kinderzimmer heran. Ein derartiger B2C-Testballon für ein B2B-fokussiertes Unternehmen wäre unter dem strengen Fokus klassischer VC-Geber*innen, die meist eine eindimensionale Skalierung im Kerngeschäft fordern, kaum denkbar gewesen.

Fazit

Inno KI liefert ein starkes Beispiel für erfolgreiches Bootstrapping im deutschen Tech-Sektor. Dem Team ist es gelungen, die akute Compliance-Unsicherheit des Mittelstands schnell und profitabel zu monetarisieren. Der Fall zeigt Gründer*innen, dass ein tragfähiges Geschäftsmodell im KI-Bereich nicht zwingend auf Milliardeninvestitionen basieren muss, wenn die vertriebliche Nische und der Service stimmen. Ob sich das Hybrid-Modell langfristig gegen die fortschreitende Marktkonsolidierung der Tech-Riesen behauptet, wird sich zeigen – doch vorerst nutzt Inno KI seine finanzielle Freiheit konsequent für eigene Wege.

Der Geruch von Rasen weicht zunehmend dem leisen Surren von Hochleistungsservern. Wer im Jahr 2026 an die Sportindustrie denkt, darf nicht mehr nur an überfüllte Stadien und verschwitzte Trikots denken, sondern muss Algorithmen, Drohnen und neuronale Netze vor Augen haben. Die Transformation der SportTech- und E-Sports-Branche hat endgültig den Sprung vom verspielten Nischenthema zum essenziellen Wirtschaftsfaktor geschafft – doch der Weg dorthin war ein brutaler Ausleseprozess. Wo vor wenigen Jahren noch blind Millionen in naive Krypto-Träume, überteuerte Fitness-Gadgets und kurzlebige Influencer-Ligen gepumpt wurden, ist nach einer beispiellosen Welle spektakulärer Start-up-Pleiten nun knallharter Realismus eingekehrt.

Der Markt hat sich radikal bereinigt: Heute werten hochkomplexe, KI-basierte digitale Coaches die Biomechanik von Athlet*innen in Echtzeit aus. Physischer Spitzensport und digitale Welten verschmelzen in hybriden Ligen, während Augmented Reality das Fan-Erlebnis im heimischen Wohnzimmer neu definiert. Es ist ein Milliardenmarkt entstanden, der klassische Vereinsstrukturen aufbricht und Gründer*innen eine erbarmungslose Arena bietet: Der Hype ist tot, es überleben nur noch Start-ups mit echter technologischer Substanz.

Die Marktlage: Milliarden-Wetten auf die digitale Athletik

Der Markt für Sporttechnologie und E-Sports hat seine post-pandemische Findungsphase längst hinter sich gelassen und präsentiert sich so reif und kapitalstark wie nie zuvor. Ein Blick auf die realen Marktdynamiken genügt: Branchenspezifische Analysen internationaler Tech-M&A-Berater*innen belegen das kontinuierliche Wachstum des globalen SportsTech-Marktes. Parallel dazu zeigen die fundierten Erhebungen des Bitkom und des KfW Research zum allgemeinen Start-up-Ökosystem unmissverständlich, dass Wagniskapital heute primär in DeepTech fließt.

Der absolute technologische Haupttreiber des Sektors ist die angewandte künstliche Intelligenz, dicht gefolgt von Spatial Computing. Während der Krypto- und Blockchain-Hype der frühen 2020er Jahre einer harten Marktkorrektur gewichen ist, dominieren nun handfeste B2B-SaaS-Lösungen und KI-gestützte Computer-Vision-Modelle das Feld. Die Unit Economics haben sich branchenweit stabilisiert. Investor*innen vergeben wieder signifikante Runden an Start-ups, die nachweislich die Leistung von Athleten steigern oder die Monetarisierung von Fan-Daten messbar optimieren können – und zwar ohne dabei in die hochriskante und teure Hardware-Falle zu tappen.

Die neuen Treiber (Sub-Sektoren): Vom Feld direkt in die Cloud

Wer heute noch versucht, eine weitere reine Fitness-Community-App zu bauen, erntet in den Boardrooms der VCs nur noch ein müdes Lächeln. Der Markt wird von hochspezifischen Sub-Sektoren getrieben, die tief in die Wertschöpfungskette des Sports eingreifen. Der dominierende Bereich ist „Markerless Computer Vision“, bei dem Kameras ohne am Körper getragene Sensoren jede Bewegung präzise erfassen und KI-Modelle Verletzungsrisiken prädiktiv berechnen.

Ein weiterer explosiver Treiber ist das „Immersive Fan Engagement“, wo Spatial Audio und Augmented Reality Stadionbesuche für globale Fans virtuell erlebbar machen.

Schließlich dominiert der „Hybride E-Sport“, bei dem physische Leistung nahtlos mit In-Game-Mechaniken verknüpft wird. Etablierte Pioniere wie das Münchner Vorzeige-Unternehmen Kinexon, das mit seiner präzisen Tracking-Hardware und Taktik-Software längst die NBA und Bundesliga erobert hat und branchenintern als heißer Anwärter auf den Unicorn-Status gehandelt wird, haben hierfür den Weg geebnet und gezeigt, dass deutsche DeepTech-Lösungen globale Standards setzen können.

Reality Check: Der teure Spiegel der Wahrheit

Doch der Weg in den Sport-Olymp ist gepflastert mit den Ruinen überhypter Geschäftsmodelle. Das einst prominenteste Mahnmal ist der tiefe Fall von Connected-Fitness-Hardware-Anbietern wie VAHA. Der smarte Fitness-Spiegel aus Berlin scheiterte an der Post-Covid-Realität und wurde Ende 2022 im Rahmen eines Fire-Sales veräußert. Ebenso zerschellten Krypto-Träume an der harten Marktwirklichkeit: Das Münchner Start-up The Football Club (TFC), gegründet 2020, das den Fußballfandom mit NFT-Avataren revolutionieren wollte, ging bereits 2023 nach dem Platzen der Blockchain-Blase in die Insolvenz.

Fast zeitgleich musste mit Coachinho (Gründung 2021) ein weiteres ambitioniertes Software-Projekt die Segel streichen: Die KI-basierte Pose-Detection-App für Amateurkicker versprach digitale Profi-Expertise via Smartphone-Kamera, ging jedoch trotz Unterstützung der NRW.Bank Ende 2023 in die Knie – der Spagat zwischen komplexer Computer-Vision-Technologie und einer nachhaltigen Monetarisierung im Breitensport erwies sich als zu groß.

Zwei brandaktuelle Dramen erschütterten die Branche jedoch erst kürzlich. Zum einen musste das Jenaer Start-up Coachwhisperer (Gründung 2021) im Frühjahr 2026 zum Amtsgericht – die brutalen Entwicklungskosten ihrer In-Ear-Hardware hatten Millionen verschlungen. Zum anderen endete der gewaltige Hype der Kölner Baller League (Gründung 2023). Das hybride Medienunternehmen mischte den Markt durch Twitch-Kultur und Influencer zunächst radikal auf, doch nachdem Hauptsponsoren wie XING absprangen und Prominente sich zurückzogen, musste der deutsche Ligabetrieb im Januar 2026 eingestellt werden.

Aus solchen Crashs lassen sich vier fatale Fallstricke ableiten:

• Die Hardware-Falle. Wer auf physische Geräte setzt (wie VAHA oder Coachwhisperer), unterschätzt die Komplexität und Kapitalintensität der Produktion.
• Die toxischen Customer Acquisition Costs. Im B2C-Geschäft und bei reinen Hype-Formaten explodieren Marketing- und Influencer-Ausgaben so schnell, dass sie jegliche Margen auffressen.
• Die Churn-Rate-Illusion. Wenn der anfängliche Hype verfliegt (wie bei TFC oder der Baller League), kündigen Nutzer*innen Abos und Sponsoren springen ab.
• Der regulatorische und technologische Blindflug. Wer – wie Coachinho – biomechanische Daten per Kamera verarbeitet, scheitert in Europa nicht nur an der extremen technologischen Hürde, sondern oft auch an den strengen DSGVO-Vorgaben, wenn Privacy-by-Design nicht vom ersten Tag an verankert ist.

Das deutsche Netzwerk (Hotspots)

Die deutsche Szene konzentriert sich auf hochspezialisierte urbane Hubs, die eine perfekte Symbiose aus Forschung, Kapital und Industrie bieten. München thront dank der Technischen Universität (TUM) und der Innovationsmaschinerie der UnternehmerTUM unangefochten an der Spitze, wenn es um DeepTech, Sensortechnik und Wearables geht. Berlin bleibt das unbestrittene Epizentrum für E-Sports und Fan-Engagement, angetrieben durch die Präsenz globaler Player wie Riot Games, Mega-Organisationen wie G2 Esports und ein dichtes Netz an Kreativagenturen. Köln hat seine historische Stärke als Sitz der Deutschen Sporthochschule (DSHS) sowie der ESL genutzt, um sich als europäischer Hotspot für sportwissenschaftliche Start-ups und Live-Event-Technologien zu etablieren. Leipzig komplettiert das Quartett; angetrieben durch den SpinLab Accelerator hat sich die Stadt eine exzellente Nische im Bereich E-Health, Reha-Technologien und digitaler Prävention im Spitzensport erarbeitet.

Investor*innen-Radar

Das Kapital fließt aus hochspezialisierten Quellen. Bei den dedizierten VCs führt global kein Weg an BITKRAFT Ventures vorbei; der Fonds mit starken Berliner Wurzeln ist der absolute Königsmacher im E-Sports- und Web3-Gaming-Segment. Ergänzt wird dies durch Spezialisten wie leAD Sports & Health Tech Partners, die gezielt Frühphasen-Start-ups skalieren. Auch die Top-Tier Generalisten haben Blut geleckt: Earlybird und Cherry Ventures platzieren zunehmend Wetten auf B2B-SaaS-Modelle, die Sportdaten monetarisieren. Auf industrieller Seite dominieren Corporate VCs wie Porsche Ventures, die in Performance-Tech investieren, sowie Adidas, die nach digitalen Fitness-Ökosystemen suchen. Der wahre Motor der Frühphase sind jedoch erfahrene Business Angels. Prominente Köpfe aus dem echten Sport wie Mario Götze, Julian Draxler oder Oliver Bierhoff haben sich längst als smarte Co-Investoren etabliert, die nicht nur Kapital, sondern unbezahlbaren Zugang zu Vereinen und Athlet*innen mitbringen.

Die Top Start-ups (Must-Watch)

Für die Auswahl der Top-Start-ups in diesem Report haben wir strenge Kriterien angelegt. Alle beleuchteten Unternehmen sind ausschließlich deutsche Start-ups, deren Gründung im Jahr 2020 oder später erfolgte. Wir bewerten nicht nach den lautesten Marketing-Kampagnen, sondern nach vier harten Metriken: belegbare Marktrelevanz, die Tiefe der technologischen Innovation (Reifegrad), Diversität in den Geschäftsmodellen und Gründungsteams sowie das nachgewiesene Vertrauen hochkarätiger Investor*innen. Zudem floss die Skalierbarkeit des jeweiligen Ansatzes maßgeblich in die finale Bewertung ein.

Prematch (Gründung 2021)

Das Kölner Gründer-Trio Lukas Röhle, Fiete Grünter und Niklas Brackmann hat mit Prematch den „Transfermarkt für den Amateurfußball“ erschaffen. Das B2C- und B2B-Plattform-Modell bündelt Spieldaten, News und Statistiken bis in die tiefsten Amateurligen. Der USP liegt in der gigantischen, hochaktiven Basisdaten-Sammlung, die auch für Werbetreibende extrem wertvoll ist. Zuletzt flossen Millionen in mehreren Runden, angeführt von namhaften Business Angels: Neben den Profis Serge Gnabry und David Raum stieg auch das Family Office von Jürgen Klopp sowie Weltmeister Toni Kroos als strategischer Investor ein.

Dyn Media (Gründung 2022)

Unter der Vision des ehemaligen DFL-Chefs Christian Seifert und der operativen Führung von CEO Andreas Heyden revolutioniert Dyn Media als B2C-Streaming-Plattform die Sichtbarkeit von Sportarten jenseits des Fußballs. Der technologische USP liegt in einer hochmodernen, Cloud- und KI-gestützten Produktionsinfrastruktur, die Übertragungskosten drastisch senkt. Als absoluter Vertrauensbeweis der Branche gilt das starke Fundament des Medienprojekts: Das Joint Venture mit dem Medienriesen Axel Springer sichert der Plattform langfristig die nötige Finanzkraft und eine enorme mediale Reichweite.

Exakt Health (Gründung 2021)

Das von Philip Billaudelle und Lucia Payo in Berlin gegründete Start-up Exakt Health liefert den perfekten Gegenentwurf zur überhypten Fitness-Hardware. Das B2C-SaaS-Modell ist als echtes, zertifiziertes Medizinprodukt (MDR) zugelassen und bietet eine physiotherapeutische App für Sportverletzungen. Der USP liegt in den adaptiven, KI-gestützten Trainings- und Rehaplänen, die auf strengen medizinischen Leitlinien basieren. Dieses tiefe technologische Fundament sicherte dem Team Millionen-Investments von starken Lead-Investoren wie der Barmenia Next Strategies sowie von erfahrenen Engeln wie dem N26-Gründer Maximilian Tayenthal.

Enduco (Gründung 2020 / Neustart 2024)

Die Geschichte von Enduco ist die ultimative „Phönix aus der Asche“-Story der Szene. Ursprünglich 2020 gegründet und vom High-Tech Gründerfonds (HTGF) finanziert, musste die GmbH Mitte 2024 Insolvenz anmelden. Doch statt aufzugeben, formierte das Team um Mitgründer Lennard Schäfer das B2C-SaaS-Modell unter dem neuen Firmendach der endurance coach GmbH radikal neu. Die App bietet Ausdauersportlern eine Trainingsplanung, die mithilfe von maschinellem Lernen auf Vitaldaten reagiert – ein handfester Beweis, dass echte technologische Substanz harte Unternehmenskrisen überdauern kann.

Internationaler Ausblick & Fazit

Wer den Blick über den europäischen Tellerrand wagt, erkennt drei globale Makro-Trends, die den deutschen Markt in Kürze mit voller Wucht treffen werden. Aus den USA schwappt die Welle des „Markerless Tracking“ herüber, bei dem reine Smartphone-Kameras genügen, um durch komplexe KI-Berechnungen vollständige biomechanische Profile zu erstellen – der Anfang vom Ende der klobigen Wearables. Asien dominiert derweil die Entwicklung von KI-generierten Live-Kommentatoren und hyperrealistischen Avataren, die E-Sports-Übertragungen in dutzenden Sprachen gleichzeitig und vollautomatisiert moderieren. Aus dem DeepTech-Hub Israel drängen Start-ups auf den Markt, die neurokognitives Bio-Feedback nutzen, um die Reaktionszeiten von Profisportlern durch Gehirnstrom-Analysen messbar zu verkürzen.

Das Fazit für Gründer*innen und Investor*innen: Bunte Community-Apps ohne echten technologischen Burggraben haben in der SportTech-Branche keine Überlebenschance mehr. Gewinnen wird, wer harte DeepTech-Lösungen im B2B-Bereich etabliert, echte Leistungsprobleme durch Daten löst und verstanden hat, dass der Sport der Zukunft im Code entschieden wird.

Mit Ryze geht eine neue Matching-App im DACH-Raum an den Start, die das ewig leidige Problem der Mitgründer*innensuche lösen will. Die App kommt nach monatelanger Pilot- und Beta-Phase am 1. Juni 2026 offiziell für iOS und Android in die App-Stores.

Doch das Konzept des „Tinder für Start-ups“ gilt in der Tech-Szene als berüchtigte Teergrube: Nicht wenige Vorgänger*innen sind bereits an strukturellen Fehlern gescheitert. Jede erfahrene Venture-Capital-Firma weiß: Die häufigste Todesursache für junge Start-ups – laut Harvard-Studien rund 65 Prozent – ist nicht das falsche Produkt oder fehlendes Kapital, sondern ein zerrüttetes Gründungsteam.

Die Suche nach dem passenden Gegenpart ist für viele angehende Entrepreneur*innen also ein massiver Flaschenhals. Eine kritische Analyse der Erfolgschancen, historischen Fallstricke und aktuellen Platzhirsche.

Der Kopf hinter Ryze und die chaotische Mitgründersuche

Die treibende Kraft hinter Ryze ist Lukas Kreuch. Der Masterstudent der Wirtschaftsinformatik an der Ernst-Abbe-Hochschule (EAH) Jena bringt bereits Erfahrung aus der Gründung einer eigenen Marketingagentur und der App-Entwicklung mit. Die Idee entstand Anfang 2025 und wurde klassisch über das StartUpLab der EAH Jena validiert. In der technischen Umsetzung wird er von einem Entwickler unterstützt, der die Produktentwicklung und Matching-Logik begleitet.

Für Kreuch war der Schmerz der Zielgruppe aus eigener Erfahrung schnell greifbar. „Nicht die Idee war meistens das größte Problem, sondern die Frage: Mit wem setzt man sie eigentlich um?“, rekapituliert der Gründer seine Erkenntnisse aus zahlreichen Gesprächen mit Studierenden und Hochschulnetzwerken.

Dabei sei ihm klar geworden, wie unstrukturiert die Mitgründer*innensuche im DACH-Raum oft abläuft. „Die meisten suchen über Zufall, LinkedIn, WhatsApp-Gruppen, Events oder Freundeskreise. Das funktioniert manchmal, aber eben nicht zuverlässig“, bemängelt er.

Der Schritt an die Öffentlichkeit kostete dennoch Überwindung. „Am Anfang fragt man sich schon, ob man vielleicht nur selbst ein Problem sieht, das für andere gar nicht relevant ist“, gesteht Kreuch. Doch das Feedback habe genau das Gegenteil gezeigt, da viele Menschen das Problem sofort aus eigener Erfahrung erkannten.

Mitgründer*innen finden per Swipe: So funktioniert das Ryze-Matching

Das Produkt bedient sich der gelernten UX-Mechaniken moderner Dating-Apps: Per Radar- und Swiping-Funktion suchen Nutzer*innen nach potenziellen Mitgründer*innen. Die Kerninnovation soll jedoch im intelligenten Algorithmus liegen.

Dieser gleicht nicht nur harte Skills ab, sondern fokussiert sich auf ein „wissenschaftliches Matching“ basierend auf gemeinsamen Werten, Zielen und Arbeitsweisen. Ein richtiger Ansatz, denn oft scheitern Gründungs-Ehen nicht an fehlenden Programmierkenntnissen, sondern an toxischer Teamdynamik.

Doch birgt die gezielte Suche nach ähnlichen Werten nicht die Gefahr des gefürchteten „Mini-Me-Effekts“ – also völlig homogene Teams? Lukas Kreuch kontert diese Bedenken: „Unser Ziel ist nicht, in allen Dimensionen möglichst ähnliche Menschen zusammenzubringen, sondern an manchen Stellen komplementär zu matchen.“ Ein Team funktioniere langfristig nur dann gut, wenn nicht nur Kompetenzen, sondern auch Erwartungen und Werte zusammenpassen.

Auf die Nachfrage, wie die tiefgreifenden Persönlichkeitsprofile mit harten DSGVO-Standards vereinbar sind, rudert der Gründer etwas zurück und räumt ein, dass in der aktuellen Version noch gar nicht mit einem umfassenden Persönlichkeitstest gearbeitet werde. Zunächst basiere das Matching auf freiwilligen Profilangaben. Dennoch versichert er hohe Standards: „Personenbezogene Daten werden nicht an Dritte verkauft oder für externe Werbezwecke verwendet. Uns ist wichtig, dass die Plattform Vertrauen schafft.“ Gerade bei potenziellen Geschäftspartnerschaften sei das aus seiner Sicht entscheidend.

Der Friedhof der Co-Founder-Apps

In der Start-up-Welt gilt das „Tinder für Gründer*innen“ als klassische Tarpit Idea (Teergrube): Ein Geschäftsmodell, das bestechend logisch wirkt, in der Umsetzung aber hohe strukturelle Hürden aufweist. Zahlreiche Akteur*innen haben sich daran bereits die Zähne ausgebissen. Pioniere wie FounderDating oder CollabFinder scheiterten dramatisch an explodierenden Kund*innenakquisitionskosten (CAC) und der fehlenden Zahlungsbereitschaft der Zielgruppe. Auch im DACH-Raum versuchten sich schon große Medienhäuser an dem Modell, doch die reine Co-Founder-Suche lässt sich für eine meist noch kapitalarme Zielgruppe kaum monetarisieren.

Diese historischen Beispiele verdeutlichen die strukturellen Todesfallen in diesem Nischenmarkt:

• Das Erfolgs-Paradoxon: Erfolgreiche Nutzer*innen löschen die App nach einem Match sofort wieder, wodurch der Customer Lifetime Value minimal bleibt.
• Fehlende Netzverdichtung: Ein Mangel an lokaler Dichte erschwert reale Treffen für lokale Gründungen.
• Das Lemons-Problem (Adverse Selektion): Mangels harter Filter wird die App von „Idea Tourists“ ohne echte Exekutionskraft überschwemmt.

Wie Ryze diesen Fallen entgehen will – und die Frage nach dem Geld

Strategisch brillant ist daher Ryzes strikter Hochschul-Fokus. Statt teurem Massenmarketing kooperiert das Start-up zum Launch mit einem starken Netzwerk aus 16 Partner*innen, darunter die Fernuni Hagen, die Hochschule Wirtschaft und Recht Berlin und das Weimarer Gründerzentrum neudeli.

Dieser dezentrale Ansatz schafft sofortige lokale Netzverdichtung in den Uni-Städten und wirkt als starker akademischer Filter gegen das Lemons-Problem.

Die kritische Schwachstelle von Ryze bleibt jedoch das geplante Freemium-Modell, bei dem Power-User*innen Abos für exklusive Vorteile abschließen sollen. Kreuch nimmt die Kritik am drohenden Churn (Nutzer*innenabwanderung) unumwunden an: „Dass erfolgreiche Nutzer*innen die Plattform nach einem erfolgreichen Match oft wieder verlassen, ist eine der zentralen Herausforderungen.“ Deshalb habe man Ryze nie ausschließlich als klassisches B2C-Modell betrachtet.

Das Freemium-Modell bleibe wichtig, um die Einstiegshürde niedrig zu halten, doch im Fokus stehe zunächst die echte Aktivität und nicht die schnelle Monetarisierung. Eine aktive Pre-Seed-Runde führt das Team aktuell nicht, ist aber für strategische Investoren offen, die Netzwerk und Zugang zum Start-up-Ökosystem mitbringen.

Founderio & Co.: Die Konkurrenz auf dem Co-Founder-Markt

Dieses Monetarisierungsproblem wird besonders kritisch beim Blick auf den Wettbewerb, denn Ryze betritt kein Vakuum:

• Die direkten DACH-Konkurrent*innen: Hier thront Founderio mit zehntausenden registrierten Nutzer*innen. Die Plattform hat den riskanten B2C-Fokus frühzeitig korrigiert und monetarisiert heute erfolgreich über B2B-Kooperationen.
• Die analogen Schwergewichte: Große Zentren wie die UnternehmerTUM in München veranstalten exzellente Co-Founder-Matchmakings, bei denen sich der „Nasenfaktor“ analog in Sekunden überprüfen lässt.
• Die globalen Substitutions-Gefahren: Das dominierende LinkedIn und das komplett kostenlose, globale Y Combinator Co-Founder Matching ruinieren die Preisdurchsetzungsmacht für kleine, kostenpflichtige Start-ups im B2C-Segment.

Wie will man gegen diese Übermacht bestehen? Kreuch nimmt die Konkurrenz ernst, gibt sich aber fokussiert: „Wir möchten nicht einfach nur die größte Plattform für Co-Founder-Matching bauen, sondern auch qualitativ hochwertige Gründungen aus Hochschulen, Gründungszentren und lokalen Start-up-Ökosystemen entstehen lassen.“

Er pocht auf den entscheidenden Vorteil der regionalen Nähe. Am Ende sei es wichtig, ob aus einem digitalen Match schnell ein echtes Gespräch in einem Café entstehen könne. „Entscheidend ist zunächst der DACH-Raum: lieber 3.000 aktive Nutzer*innen in einem starken Gründungsumfeld als 30.000 passive Profile ohne echte Interaktion“, formuliert der Gründer sein klares Credo.

Unser Fazit: Der rettende Pivot?

Konzeptionell, technisch und durch den starken UX-Fokus macht Ryze einen exzellenten Eindruck. Die App bringt eine mobile-first Dynamik in einen bisher starren Markt und grenzt sich durch ihr Gen-Z-gerechtes Interface scharf ab.

Doch die eigentliche Überlebensfrage beginnt, sobald erste Fördergelder auslaufen. Damit Ryze nicht das Schicksal seiner historischen Vorgänger*innen teilt, liegt der lukrativste Ausweg mittelfristig im B2B-SaaS-Segment: als lizenzierte Whitelabel-Community-Lösung an Universitäten und Inkubatoren.

Dieser strategischen Einschätzung stimmt der Gründer zu. „Das B2B-Whitelabel-Modell ist für uns mittelfristig eine realistische Option, die wir bewusst im Hinterkopf behalten“, gibt Kreuch preis. Wenn man eine funktionierende Infrastruktur entwickle, entstehe automatisch auch ein Mehrwert für Institutionen.

Doch einen überstürzten Pivot wird es nicht geben. Die kommenden zwölf Monate sollen laut Roadmap primär dem Produkt und der Validierung im Markt dienen, um datenbasiert zu verstehen, wo der größte Mehrwert entsteht, bevor man sich auf ein B2C-, B2B- oder Hybridmodell festlegt.

„Ryze wird von Anfang an so aufgebaut, dass daraus perspektivisch auch eine Infrastruktur für Hochschulen und Start-up-Ökosysteme entstehen kann“, verspricht Kreuch abschließend. Gelingt dieser Shift, könnte Ryze tatsächlich das Kunststück vollbringen, an dem die Szene seit über zehn Jahren scheitert.

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

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.