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.

Das Düsseldorfer Start-up TradeAnyMachine will den Verkauf gebrauchter Baumaschinen für Bauunternehmen lukrativer und sicherer machen. Anstatt Maschinen über lokale Händler*innen an internationale Käufer*innen weiterzureichen und dabei Marge einzubüßen, vernetzt das Unternehmen beide Seiten direkt. Gründer Nils Jacoby verbindet dabei digitales Know-how mit einem engen Draht in die Branche.

Vom Sneaker-Reseller zum B2B-Plattformgründer

Hinter TradeAnyMachine steht ein Gründer, der das Unternehmertum früh für sich entdeckte: Schon mit 14 Jahren baute Nils Jacoby erfolgreich ein Sneaker-Reselling-Geschäft auf. Neben seinem Studium an der WHU gründete er eine Social-Media-Agentur und setzte Kampagnen für Autohäuser von Marken wie Ferrari und Porsche um. Der Impuls zu TradeAnyMachine entstand schließlich aus einem Kundenprojekt im Bau- und Immobilienumfeld. Jacoby erkannte schnell, wie viel Geld Bauunternehmen beim klassischen Verkauf über Zwischenhändler auf der Straße liegen lassen.

Doch der Einstieg des Performance-Marketing-Experten in den traditionsgeprägten Baumaschinensektor war nicht ohne Reibung. „Die Branche hat mir früh klargemacht, dass ein Bauunternehmer nicht auf eine Plattform wechselt, weil sie gut aussieht, sondern weil sie ihm nachweislich einen besseren Preis und einen verlässlichen Prozess bietet“, erinnert sich Jacoby. Man müsse verstehen, wie die Branche tickt – ein intensiver Lernprozess, der für den Gründer im Nachhinein „das Beste war, was passieren konnte“.

Die kapitalintensive erste Entwicklungsphase stemmte er aus eigenen Mitteln und mit Unterstützung des Gründerstipendiums NRW. Der größte Hebel dabei: Jacoby programmierte die Plattform kurzerhand selbst. „Gerade heute, mit KI als Werkzeug, kann ein einzelner Entwickler umsetzen, wofür man vor wenigen Jahren ein ganzes Team gebraucht hätte“, betont der Gründer. Das spare nicht nur Geld, sondern mache das Start-up extrem agil: „Wenn ein Kunde ein Problem meldet, kann die Lösung morgen live sein.“

Die Plattform-Ökonomie im B2B-Check

TradeAnyMachine adressiert den wirtschaftlichen Druck, unter dem viele deutsche Bauunternehmen heute stehen. Die digitale Lösung verkürzt den Zwischenhandel und wird über zwei Säulen abgewickelt:

• Inserat: Über SellAnyMachine.com können Bauunternehmen ihre gebrauchten Maschinen in wenigen Minuten kostenlos einstellen.
• Wettbewerb & Netzwerk: Auf BuyAnyMachine.com gehen die Maschinen in ein Auktionsverfahren, bei dem aktuell mehr als 750 vorab geprüfte internationale Händler*innen mitbieten.

Obwohl die Baubranche als wenig digitalaffin gilt, zählen bereits Branchengrößen wie Eiffage-Infra Bau und Bobcat zu den Partnern des Start-ups. Jacoby räumt ein, dass die meisten Konzerne zunächst stutzig reagieren, wenn ein junges Tech-Unternehmen ihre Prozesse übernehmen will. Hochglanz-Präsentationen helfen da wenig. „Überzeugt hat am Ende kein Pitch, sondern das Ergebnis: direkter Verkauf ohne Zwischenhandel, nachweislich bessere Preise und eine komplette Abwicklung durch uns“, stellt Jacoby nüchtern fest. Seine Erkenntnis aus dem B2B-Vertrieb: „Vertrauen gewinnt man bei einem Konzern durch die erste Maschine, die sauber verkauft wird.“

Transaktionsrisiko? Übernimmt das Start-up

Der zentrale USP liegt jedoch im Juristischen: Gegenüber den verkaufenden Bauunternehmen tritt TradeAnyMachine als deutscher Vertragspartner auf. Laut Angaben der Gründer lassen sich durch den direkten internationalen Wettbewerb bis zu 15 Prozent höhere Erlöse erzielen – doch internationale Deals bergen für die Verkäufer oft erhebliche Ausfallrisiken.

„Genau dieses Risiko wollen Bauunternehmen nicht tragen, und deshalb übernehmen wir es“, erklärt Jacoby selbstbewusst. Er schränkt jedoch ein, dass dies keineswegs blind, sondern streng kontrolliert passiere. Die Regel gegen Zahlungsausfälle ist denkbar simpel: „Die Maschine wird erst übergeben, wenn das Geld vollständig bei uns eingegangen ist.“

Auch bei der Haftung für verdeckte Mängel baut das Unternehmen vor. Da gebrauchte Baumaschinen im B2B-Geschäft grundsätzlich unter Ausschluss der Gewährleistung verkauft werden, steht und fällt alles mit der Vorab-Prüfung. Jede Maschine wird vor dem Verkauf akribisch dokumentiert. „Der Verkäufer arbeitet mit uns aus dem Grund, dass er sich um nichts kümmern muss, also müssen unsere Prozesse so sauber sein, dass wir das auch halten können“, resümiert der Unternehmer das eigene Risikomanagement.

Angriff auf die Platzhirsche

Aktuell wird der Markt von großen, etablierten Portalen dominiert. Während klassische Anzeigenportale zwar Reichweite bieten, lassen sie die Verkäufer*innen bei der Abwicklung oft allein. Online-Auktionshäusern mangelt es wiederum oft an Geschwindigkeit und direkter Planbarkeit. Genau in diese Lücke stößt TradeAnyMachine.

Doch ein Plattform-Modell steht und fällt mit der Liquidität auf beiden Seiten – und der Akquise von Nutzer*innen, die oft Unsummen verschlingt. Auf die Frage, wie das Start-up internationale Händler*innen ohne verbranntes Millionenbudget anlockt, hält sich Jacoby bedeckt und deklariert die genaue Strategie als Wettbewerbsvorteil. Er lässt jedoch durchblicken, dass sein Hintergrund im Performance-Marketing hier entscheidend sei: „Wir gewinnen Käufer heute zu einem Bruchteil der Kosten, die im klassischen Marketing dafür üblich wären.“

Das Monetarisierungsmodell ist derweil äußerst transparent aufgesetzt. Für die Verkäufer*innenseite bleibt die Plattform komplett kostenlos, während der/die Käufer*in im Erfolgsfall eine Gebühr von vier Prozent des Kaufpreises zahlt. Jacoby argumentiert pragmatisch: „Der Verkäufer hat keinen Grund, nicht bei uns zu listen, und der Käufer zahlt nur, wenn er tatsächlich eine Maschine erhält.“

Unser Fazit

Für die Start-up-Szene ist TradeAnyMachine ein exzellentes Beispiel dafür, wie sich klassische B2B-Branchen durch zielgerichtete Plattform-Ökonomie modernisieren lassen. Anstatt einen Markt vom Reißbrett neu zu erfinden, digitalisiert der Gründer einen etablierten Wertschöpfungsprozess und löst ein echtes Problem: Margenverlust und Transaktionsrisiko. Diese Marktexpertise, gepaart mit den digitalen Fähigkeiten des Gründers, bildet ein solides Fundament, um das klassische Handels-Dilemma im B2B-Segment aufzubrechen.

Hinter Brandenburg Labs steht kein unbeschriebenes Blatt der Start-up-Szene, sondern eine Koryphäe der deutschen Ingenieurskunst. Anstatt seinen Ruhestand zu genießen, gründete der heute über 70-jährige Prof. Dr.-Ing. Karlheinz Brandenburg im Jahr 2019 das Start-up als Spin-off der Technischen Universität Ilmenau und des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie (IDMT). Inzwischen arbeitet ein über 20-köpfiges Team im thüringischen Ilmenau an der Vision des perfekten Raumklangs.

Warum tut sich ein Mann, der seinen Platz in den Geschichtsbüchern längst sicher hat, den enormen Stress einer Neugründung noch einmal an? „Was mich antreibt, ist nicht die Vorstellung eines ‚zweiten MP3-Moments‘, sondern die Chance, das Klangerlebnis für den Menschen grundlegend zu verbessern“, stellt Brandenburg klar. Es gehe um eine seit Jahrzehnten ungelöste Herausforderung: „wirklich natürliches, räumliches Audio über Kopfhörer.“ Den Druck eines schnellen Erfolgs wischt der erfahrene Ingenieur routiniert beiseite: „Transformative Technologien entstehen nicht über Nacht; sie erfordern langfristiges Engagement und die Bereitschaft, komplexe Probleme Schritt für Schritt zu lösen.“

Mit SPRIND in die kabellose Zukunft

Die Kerntechnologie des Start-ups heißt Deep Dive Audio. Sie gibt virtuelle Schallquellen über Kopfhörer so präzise wieder, dass sie von echten Lautsprechern nicht mehr zu unterscheiden sind. Bislang wird dies im B2B-Sektor mit dem System „Okeanos Pro“ an Toningenieure vermarktet. Doch das Setup ist komplex und kabelgebunden.

Um den technologischen Sprung aus dem Tonstudio heraus zu schaffen, hat die Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND) nun einen Validierungsauftrag in Höhe von rund 211.000 Euro für ein eng getaktetes, fünfmonatiges Projekt erteilt. Das Ziel: Die Technologie soll auf einen winzigen Einplatinencomputer schrumpfen und drahtlos werden.

Gleicht die geforderte Kombination aus absoluter Phasentreue und minimaler Latenz bei einer verlustfreien Drahtlosübertragung nicht physikalisch der Quadratur des Kreises? „Wir müssen keine physikalischen Limits überwinden“, kontert der Gründer selbstbewusst. „Unser großer Vorteil gegenüber den bekannten Mitbewerbern liegt in den Algorithmen, die auf fundierter Kenntnis der Psychoakustik und der kognitiven Vorgänge im Gehirn aufbauen.“

Auf die Frage nach dem immensen Zeitdruck der SPRIND-Vorgaben räumt Brandenburg allerdings unumwunden ein: „Wir sind etwas hinter dem Zeitplan, sehen aber keine wirklichen Probleme.“ Selbst wenn am Ende der fünf Monate nicht jeder Parameter perfekt erfüllt sei, verspricht er, dass das Projekt seinen Zweck erfülle: „Sollten bestimmte Parameter innerhalb dieses Zeitrahmens noch nicht vollständig erreicht werden können, werden wir dennoch wichtige Erkenntnisse und Demonstratoren generieren, die [...] das technische Risiko erheblich reduzieren.“

Die Vision „PARty“: Droht die totale Isolation?

Das langfristige Ziel von Brandenburg Labs ist eine auditive Augmented Reality (AR) namens „PARty“ (Personalized Auditory Reality). Kopfhörer sollen mit Sensoren und KI als smarte Alltagsbegleiter fungieren, die störende Geräusche ausblenden oder hilfreiche akustische Informationen einblenden – etwa als Navigation für blinde Menschen.

Doch laufen wir mit permanent getragenen Wearables nicht Gefahr, uns in akustischen Filterblasen vollends von der Umwelt zu isolieren? Brandenburg nimmt diese gesellschaftliche Sorge ernst, widerspricht aber der Prämisse: „Unser Ziel ist es nicht, Menschen von ihrer Umgebung abzuschotten, sondern die Interaktion mit ihr zu verbessern.“ Er verweist darauf, dass viele Menschen Kopfhörer heute ohnehin nutzen würden, um die Realität auszublenden. Sein Ansatz sei das exakte Gegenteil: „Wir wollen relevante Geräusche besser wahrnehmbar machen, nicht die Realität ausblenden.“ Die Technologie sei als Werkzeug gedacht: „Letztendlich gibt diese Technologie dem Nutzer die Kontrolle zurück. Unsere Designphilosophie konzentriert sich auf Erweiterung, nicht auf Isolation.“

Kampf gegen die Tech-Goliaths

Aus unternehmerischer Sicht begibt sich das Start-up auf hochriskantes Terrain. Der Markt für immersives Audio wird von Giganten wie Apple, Sony, Bose und Sennheiser dominiert, die Milliarden in die Entwicklung pumpen. Die Miniaturisierung und Massenproduktion von Consumer-Hardware verschlingen schnell zweistellige Millionenbeträge.

Wie will ein Thüringer Start-up diese gewaltige Hardware-Schlacht finanzieren? Brandenburg gibt sich strategisch flexibel, meidet aber klassische Wege: „Dazu wollen und müssen wir mit technologischen Partnern zusammenarbeiten. In diesem Bereich und nicht bei klassischen VCs suchen wir aktuell nach Finanzierung“, betont der Gründer.

Warum aber überhaupt der riskante Vorstoß in den Consumer-Markt? Der gigantische historische Erfolg von MP3 basierte schließlich auf kluger Lizenzierung an Hardware-Hersteller, nicht auf eigenen Playern.

Brandenburg korrigiert diesen historischen Vergleich sofort: „Man muss wissen, dass Fraunhofer-Institute kein B2C-Geschäft betreiben dürfen.“ Der Weg des MP3-Standards bis zu den ersten Millionen-Einnahmen habe damals rund zehn Jahre gedauert – getragen durch die immense Finanzkraft von Fraunhofer. Heute sieht er für Brandenburg Labs andere Möglichkeiten: „Mit Brandenburg Labs können wir dies [...] über ein Device für Verbraucher realisieren. Sobald genug Sichtbarkeit auf dem Markt vorhanden ist, kann zusätzlich ein Lizenzgeschäft aufgebaut werden.“

Als cleveren Zwischenschritt visiert das Start-up Partnerschaften an: „Als Zwischenweg sehen wir [...] die Zusammenarbeit mit aktuellen High-End-Kopfhörer-Herstellern. Wir können, anders als alle aktuellen verfügbaren Lösungen, einen Wow-Effekt liefern, einen massiven Fortschritt in der Kopfhörertechnik“, verspricht Brandenburg.

Auf den Einwand hin, dass ein reines B2B2C-Software-Lizenzmodell für Investor*innen wohl deutlich lukrativer und weniger riskant wäre, entgegnet der Audio-Pionier abschließend und trocken: „Das Lizenzgeschäft braucht viele Jahre Anlauf und damit noch höhere Finanzierung als der jetzige Weg.“

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.“

Schnelligkeit, Vernetzung und eine blitzschnelle Time-to-Market: Das sind die Lebensadern erfolgreicher Start-ups. Doch genau dieses Mantra – „Move fast and break things“ – öffnet Cyberkriminellen heute Tür und Tor. Längst sitzen Hacker*innen nicht mehr in dunklen Kellern und knacken mühsam komplexe Codes. Sie nutzen automatisierte Plattformmodelle und Abos aus dem Darknet, um im großen Stil massenhaft Daten abzugreifen.

Eine umfassende Auswertung von Baobab Risk Solutions im aktuellen Data Breach Report zeigt erschreckende Zahlen – und auch wenn die Daten keinen Anspruch auf vollständige Marktrepräsentativität erheben, sprechen die Trends eine klare Sprache: Ein Drittel der Kleinunternehmen hortet riesige Mengen sensibler Daten, doch bei mehr als der Hälfte fehlt es am grundlegendsten Schutz.

Wir haben mit Vincenz Klemm, Mitgründer und Geschäftsführer des Cyber-Assekuradeurs Baobab Risk Solutions, gesprochen – über verhängnisvolle Produktentscheidungen, gefährliche Cloud-Illusionen, den Due-Diligence-Hammer bei Finanzierungsrunden und die Frage, ob Sicherheit für junge Start-ups überhaupt noch bezahlbar ist.

StartingUp: Vincenz, euer Data Breach Report zeigt, dass selbst kleine Firmen mit weniger als 5 Millionen Euro Umsatz oft riesige Mengen sensibler Daten verwalten. Dennoch glauben viele Gründer, sie seien zu unbedeutend für Hacker. Wie kalkulieren automatisierte Angreifer heute den „Wert“ eines Start-ups und warum ist diese gefühlte Unsichtbarkeit in der Skalierungsphase so gefährlich?

Vincenz Klemm: Das Vorgehen moderner Cyberkrimineller ist heute rein opportunistisch. Das bedeutet, dass Opfer selten gezielt nach ihrem konkreten Unternehmenswert oder Umsatz ausgewählt werden. Stattdessen nutzen Angreifende schlichtweg jede sich bietende Gelegenheit, die sich durch eine Sicherheitslücke auftut. Möglich wird dies durch eine weitreichende Industrialisierung und Automatisierung der Cyberkriminalität. Hacker*innen kaufen heute im Dark Web massenhaft kompromittierte Zugangsdaten und setzen diese mithilfe von Bots vollautomatisiert ein.

Diese Schadsoftware klopft an tausende digitale Türen gleichzeitig. Durch diesen extrem hohen Automatisierungsgrad ist der Aufwand für einen Cyberangriff drastisch gesunken – die Grenzkosten für die Kriminellen gehen quasi gegen null. Vor diesem Hintergrund spielt die Unternehmensgröße für die Angreifenden keine Rolle mehr. Ob ein Betrieb 20 oder 2.000 Mitarbeitende hat, ist den automatisierten Systemen völlig egal. Was zählt, ist einzig und allein die verwundbare Schnittstelle. Die Bedrohung ist damit absolut allgegenwärtig geworden und trifft längst nicht mehr nur Großkonzerne.

StartingUp: Für nur 250 Dollar im Monat können Kriminelle Darknet-Abos für gestohlene Datensätze buchen. Nutzen Hacker hier exakt die SaaS- und Skalierungslogiken der Tech-Welt gegen uns? Und wie gelingt jungen Unternehmen der Spagat zwischen schnellem Wachstum und IT-Sicherheit?

Vincenz Klemm: Cyberkriminalität ist heute eine hochprofessionell aufgestellte, moderne Industrie, die exakt dieselben Business-Logiken, SaaS-Strukturen und Skalierungseffekte nutzt wie die erfolgreichsten Tech-Unternehmen der Welt. Anstatt das Rad neu zu erfinden, sollten Start-ups konsequent etablierte SaaS-Tools und Marktführer wie AWS für die Cloud-Infrastruktur oder 1Password für das Identitätsmanagement nutzen. Diese Anbieter verfügen über riesige, dedizierte Security-Teams und robuste Sicherheitsmechanismen, die ein junges Unternehmen nicht selbst finanzieren könnte. Durch dieses Modell liegt die Sicherheitsverantwortung für die grundlegende Infrastruktur nicht mehr allein beim eigenen Team, sondern wird mit den zertifizierten Providern geteilt. So lässt sich maximale Geschwindigkeit mit professionellem Schutz verbinden.

StartingUp: Trotz des Anspruchs technologischer Exzellenz zeigt euer Report, dass über die Hälfte der kleineren Unternehmen auf eine Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) verzichtet und Passwörter oft im Klartext vorliegen. Warum klaffen Anspruch und Wirklichkeit beim grundlegenden Zugangsschutz so weit auseinander?

Vincenz Klemm: Es ist ein Paradoxon der Gründerszene: Man entwickelt hochkomplexe Plattformen, lässt aber die digitale Vordertür offenstehen. In der typischen „Wachsen, Wachsen, Wachsen“-Phase liegt der Fokus fast ausschließlich auf Schnelligkeit. Essenzielle Maßnahmen wie die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) werden weggelassen, weil sie fälschlicherweise als Tempobremse wahrgenommen werden. Man will keine Reibung – und opfert die Basis-Security.

Dabei ist Security-Exzellenz kein späteres Zusatzprojekt, sondern muss organisch mitwachsen. Sicherheitsmaßnahmen sollten von der ersten Sekunde an aktiv gelebt werden. Der entscheidende Hebel ist die Kultur: Wer MFA von Tag eins an verankert, etabliert Sicherheit als ganz normalen Standard. Wer das Thema erst bei 50 Mitarbeitenden nachträglich einführen will, kämpft gegen schlechte Gewohnheiten.

StartingUp: Der Trend geht hin zu „Info-Stealern“, die Zugangsdaten und aktive Session-Cookies direkt aus dem Browser fischen. Da in Start-ups oft private und berufliche Endgeräte verschwimmen (BYOD) : Wie können sich Gründer schützen, wenn Angreifer sich mit völlig legitimen Zugangsdaten des eigenen Teams einloggen?

Vincenz Klemm: Gegen Info-Stealer, die Session-Cookies und Passwörter direkt aus dem Browser fischen, hilft nur ein radikales Umdenken: weg vom Vertrauen in Passwörter, hin zu einer strikten Zero-Trust-Architektur. Nach dem Prinzip „Niemals vertrauen, immer überprüfen“ darf keinem Gerät und keinem Nutzenden standardmäßig vertraut werden – völlig egal, ob es sich um das private Smartphone oder den Firmenlaptop handelt. Jeder Zugriff muss kontinuierlich und kontextbasiert verifiziert werden.

Den effektivsten und pragmatischsten Schutz vor unbefugten Zugriffen bietet dabei eine lückenlose MFA. Selbst wenn Passwörter gestohlen werden, scheitern automatisierte Angriffe in der Regel am fehlenden zweiten Faktor. Damit dieses Schutzschild hält, ist ein sauberes Konfigurationsmanagement wichtig. Start-ups müssen ihre Systemeinstellungen systematisch absichern, überwachen und pflegen. Nur so wird verhindert, dass Sicherheitslücken durch Fehlkonfigurationen entstehen – etwa weil MFA für bestimmte Admin-Schnittstellen versehentlich deaktiviert wurde oder Session-Cookies zu lange gültig bleiben. Wer diese drei Säulen kombiniert, entzieht Info-Stealern die Grundlage, selbst wenn das Gerät eines Mitarbeitenden bereits kompromittiert ist.

StartingUp: Fast 40 Prozent der Schäden entstehen durch Phishing, wobei bereits 80 Prozent dieser Social-Engineering-Angriffe KI-gestützt ablaufen. Wie leicht hebeln solche personalisierten, täuschend echten KI-Angriffe die „menschliche Firewall“ im stressigen Start-up-Alltag aus?

Vincenz Klemm: Weil die Angriffe täuschend echt wirken, ist das gezielte Training der Mitarbeitenden eine essenzielle Sicherheitsmaßnahme, um den Faktor Mensch resilienter zu machen. Bei der SaaS-Cloud-Nutzung sollte man dem Prinzip „Least Privilege“ folgen. Durch das Prinzip der minimalen Rechte wird die Vergabe übermäßiger Rechte vermieden, was den potenziellen Schaden im Ernstfall begrenzt.

Zudem bildet die Multi-Faktor-Authentifizierung auch hier einen zentralen Baustein für den Schutz von Konten und Systemen. Unterstützung kommt dabei auch von den großen Tech-Konzernen, die die Sicherheit aktiv stärken, indem sie beispielsweise automatische Warnmeldungen bei Logins von ungewöhnlichen Standorten ausgeben.

StartingUp: Gerade kleinere Unternehmen weisen oft erhebliche Lücken bei der Patch-Disziplin auf. Wie stark schauen Investoren bei Finanzierungsrunden oder Exits heute auf die IT-Hygiene? Werden unentdeckte Leaks oder fehlendes MFA zum echten Dealbreaker in der Due Diligence?

Vincenz Klemm: Kritische Schwachstellen sind auch bei Finanzierungsrunden und Exits ein absolut relevantes Thema, weshalb Investor*innen heute längst nicht mehr nur eine klassische Tech-Due-Diligence, sondern gezielte Cyber Security Due Diligences durchführen. Ein echter Dealbreaker ist die mangelnde IT-Hygiene im Normalfall jedoch nur dann, wenn die Mängel schlichtweg nicht behebbar oder extrem gravierend sind.

Stattdessen führen unentdeckte Leaks, fehlendes MFA oder veraltete Software in der Praxis häufig zu konkreten Auflagen: Die Verbesserung der Sicherheitsstandards wird dann zu einer Bedingung gemacht, die es nach dem Closing – oder in besonders akuten Fällen bereits direkt davor – konsequent umzusetzen gilt.

StartingUp: Durch die neue NIS2-Richtlinie wird IT-Sicherheit wie der MFA-Einsatz europaweit zur gesetzlichen Pflicht. Das klingt nach Bürokratie und teuren Beratern. Können sich Bootstrapping- oder knapp finanzierte Seed-Start-ups diese neuen Standards personell und finanziell überhaupt leisten?

Vincenz Klemm: Die Einführung von Standards wie MFA ist für Bootstrapping-Start-ups oder knapp finanzierte Seed-Unternehmen finanziell und personell absolut machbar, da es sich hierbei hauptsächlich um ein kulturelles Problem handelt. Es scheitert in den Unternehmen meist überhaupt nicht an der Technik, sondern an der Akzeptanz, den Gewohnheiten und der Mentalität der Mitarbeitenden.

Aus technologischer und budgetärer Sicht ist die Hürde extrem niedrig: Es gibt auf dem Markt nur sehr wenige IT-Lösungen oder Systeme, die MFA technisch überhaupt nicht unterstützen. Somit lässt sich die gesetzliche Pflicht mit einer hohen technischen Kompatibilität zu sehr geringen Kosten umsetzen.

StartingUp: Kritisch gefragt: Müssen Start-ups ihr knappes Budget wirklich in MDR-Dienste und Cyber-Policen stecken? Reicht es nicht völlig aus, wenn sie einfach kompromisslos ihre Hausaufgaben machen – also MFA erzwingen, Software patchen und Backups testen?

Vincenz Klemm: IT-Hausaufgaben wie MFA, Patches und Backups kompromisslos zu erledigen ist zwar das Fundament, reicht allein jedoch nicht aus, da effektive IT-Sicherheit auf dem Layer-Prinzip basiert. Bei diesem Schichtenmodell ergänzen sich mehrere Schutzebenen gegenseitig: Je mehr Schichten implementiert sind, desto stärker ist der Gesamtschutz. Managed Detection and Response (MDR) fungiert hierbei als eine weitere, hochwirksame Sicherheitsebene.

Beim Baobab MDR setzen wir beispielsweise auf eine flexible Abrechnung pro Seat und ohne Mindestabnahme an Geräten, was gerade für kleinere Teams eine hohe Kosteneffizienz bietet. Zudem bringt das Auslagern an ein hochprofessionelles Security Operations Center (SOC) einen enormen Ressourcen- und Wissensgewinn: Das Start-up spart wertvolle eigene Manpower und nutzt direkt externes Expertenwissen, das intern oft gar nicht vorhanden ist.

StartingUp: Danke, Vincenz Klemm, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

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.

Gegründet wurde die BlueActivity GmbH im Jahr 2021 von Lars Havighorst und Michael Simon. Die Vision der Gründer: Die industrielle Wasserbehandlung für Verdunstungskühlanlagen grundlegend zu verändern und dabei Ökonomie und Ökologie in Einklang zu bringen. Anstatt potenziell umweltgefährdende Chemikalien – insbesondere toxische Biozide – in die Kühlkreisläufe der Industrie zu leiten, setzt das Startup auf funktionelle Mikroorganismen und Biopolymere.

Der innovative, patentierte Ansatz hat am Kapitalmarkt überzeugt: Bis heute konnte BlueActivity ein Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro einsammeln. Zu den Geldgebern gehören neben Business Angels auch Branchen-Investoren wie Venture Stars, Wind VC und Angel Invest. Mit den Mitteln soll vor allem die Skalierung und Durchdringung europäischer Industriemärkte vorangetrieben werden.

Das Geschäftsmodell – Klares Wertversprechen mit technischer Hürde

BlueActivity verspricht seinen Industriekunden durch die patentierte Technologie signifikante Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Die Leistungsdaten lauten gemessen an den herkömmlichen Verfahren wie folgt (Unternehmensangaben):

• Reduzierung des Wasserverbrauchs um bis zu 40 %.
• Senkung der direkten Betriebskosten (OPEX) um bis zu 32 %.
• Performance-Steigerung von Kühlanlagen um bis zu 29 %.
• Vollständiger Verzicht auf umweltgefährdende Biozide.

Kritisch hinterfragt

Das ökologische und ökonomische Wertversprechen ist hoch, doch das biologische Verfahren birgt verfahrenstechnische Herausforderungen. Biologische Prozesse reagieren naturgemäß sensibler auf äußere Einflüsse als etablierte chemische Verfahren. Während herkömmliche Biozide verlässlich und rigoros sämtliches mikrobielle Leben (darunter auch gefährliche Legionellen) im Kühlwasser abtöten, erfordert der probiotische Ansatz von BlueActivity eine kontinuierliche, präzise Überwachung. Das Überleben und die Wirksamkeit der eingesetzten Mikroorganismen müssen auch bei starken industriellen Temperaturschwankungen und variierenden Wasserqualitäten lückenlos garantiert werden. Die größte Hürde für das Start-up bleibt es daher, den Nachweis absoluter Prozessstabilität im Dauereinsatz bei Großkund*innen zu erbringen.

Der Markt und der Wettbewerb

Der Markt für industrielle Kühlwasserbehandlung ist ein globales Seriengeschäft, das traditionell von finanzstarken Großkonzernen wie Ecolab, Kurita oder Solenis dominiert wird. Diese etablierten Akteure verfügen über jahrzehntelange Kundenbeziehungen und setzen im Kern auf bewährte, biozidbasierte Behandlungsprogramme.

Für BlueActivity spielt jedoch das sich verschärfende regulatorische Umfeld eine entscheidende Rolle. Die gesetzlichen Vorgaben für Abwassereinleitungen und den Umgang mit Gefahrstoffen steigen europaweit kontinuierlich an. BlueActivity garantiert hier die Compliance mit den strengen Vorgaben der VDI 2047 sowie der 42. BImSchV (Bundes-Immissionsschutzverordnung). Zudem wächst durch ESG-Kriterien und die CSRD-Berichterstattung der Druck auf Industrieunternehmen, nachhaltige Lieferketten nachzuweisen. Dass dieser Ansatz an Relevanz gewinnt, zeigt auch die Anerkennung der Technologie durch den Verein Deutscher Ingenieure (VDI) als zukunftsweisende Technologie im Jahr 2026.

Der nächste Meilenstein: Zertifiziertes Vertrauen im B2B-Sektor

Um in der eher konservativen Industrie als junges Unternehmen Vertrauen aufzubauen, hat BlueActivity einen wichtigen formalen Schritt vollzogen: Im April 2026 erhielt das Unternehmen die Zertifizierung nach DIN EN ISO 9001:2015.

Die international anerkannte Norm bestätigt dem Startup die erfolgreiche Einführung eines strukturierten Qualitätsmanagementsystems, das vom Vertrieb über die Inbetriebnahme bis hin zum Service greift. CEO Lars Havighorst ordnet den Schritt ein: „Die ISO-Zertifizierung ist für uns ein wichtiger Meilenstein. Sie zeigt unseren Kunden und Partnern, dass wir nicht nur technologisch innovativ sind, sondern auch in unseren Prozessen höchste Standards einhalten.“ Für das CleanTech-Unternehmen, das nach eigenen Angaben bereits einen Jahresumsatz im siebenstelligen Bereich erwirtschaftet, bildet diese Professionalisierung das fundamentale Sprungbrett für das weitere nationale und internationale Wachstum.

Was Gründer*innen von BlueActivity lernen können

Für die Start-up-Szene liefert die Entwicklung von BlueActivity wichtige Learnings im B2B- und DeepTech-Segment:

• Regulatorik als Hebel nutzen: Wer strenge gesetzliche Vorgaben (wie die 42. BImSchV) antizipiert, kann aus regulatorischem Druck ein funktionierendes B2B-Geschäftsmodell formen.
• Prozesssicherheit schlägt reine Innovation: In traditionellen Industriezweigen reicht ein gutes Produkt allein nicht aus. Zertifikate wie die ISO 9001:2015 fungieren als geschäftskritische Türöffner, um das inhärente Risiko der Zusammenarbeit mit einem Start-up zu minimieren.
• Investor*innen-Fokus auf harten Impact: Das Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro belegt, dass Venture-Capital-Gesellschaften bereitwillig in hardware- und prozessorientierte CleanTech-Lösungen investieren, sofern ein klar bezifferbarer wirtschaftlicher Nutzwert (OPEX- und Wasserreduktion) für den Endkund*innen nachweisbar ist.

Gegründet wurde Furo im Jahr 2025 von Lena Sophia Voß, Leonie Wagner und Simon Wittner. Das Trio bringt Praxiserfahrung aus dem Silicon Valley mit – geprägt durch Stationen bei Apple, Google X und der Boston Consulting Group sowie akademischen Abschlüssen der Stanford University und der UC Berkeley.

Auf die Frage, warum man mit einer solchen Vita ausgerechnet im oft zähen Deutschland gründet und nicht in den USA bleibt, kontert Mitgründerin Lena Sophia Voß die landläufige Skepsis selbstbewusst. „Oft hört man, man solle in Deutschland gar nicht gründen. Dem würden wir so nicht zustimmen“, betont Voß. Sie verweist auf das extrem gründungsaffine Münchner Netzwerk und Förderungen wie das exist-Gründungsstipendium, welches die Startphase des Unternehmens maßgeblich mitfinanziert hat.

Dennoch räumt die Gründerin strukturelle Hürden ein: „Was jedoch stimmt: In Deutschland geht vieles noch langsamer. Unternehmen zu gründen, Finanzierungsrunden abzuschließen – all das dauert hier länger.“ Auch die Mentalität unterscheide sich stark: „Kulturell wird man hierzulande immer noch gefragt, warum man so viel Risiko auf sich nimmt, anstatt einem sicheren Job nachzugehen. Unsere amerikanischen Freunde haben da ganz anders reagiert.“

Planung und Echtzeitbetrieb aus einer Hand

Nachdem sich das junge Start-up in der DACH-Region und Spanien bereits erfolgreich als Standard-Tool für die Simulation gewerblicher Speicher etabliert hat, folgt nun der nächste strategische Schritt: Mit dem neuen Software-Launch übernimmt die Plattform künftig nach der Planung auch nahtlos den Echtzeitbetrieb, die Optimierung und die Vermarktung der Anlagen.

Das System basiert auf einer „virtuellen Batterie“. Dieser digitale Zwilling soll bereits vor der Installation die zu erwartenden Einnahmen exakt berechnen. Sobald die Anlage am Netz ist, übernehmen KI-gestützte Prognosen, aktiver Energiehandel und eine kontinuierliche Multi-Use-Optimierung die Steuerung. Furo stellt Industriebetrieben in Aussicht, ihr wirtschaftliches Potenzial um bis zu 40 Prozent zu steigern und die Amortisationszeit von branchenüblichen 15 auf sportliche fünf Jahre zu verkürzen.

Doch wie beweist man konservativen Industriekunden solche traumhaften Laborwerte im realen Betrieb? Voß setzt hier auf radikale Transparenz: „Bevor ein Kunde auch nur einen Cent investiert, starten wir mit einer Potenzialanalyse auf Basis historischer Verbrauchsdaten. Erst dann kommt unsere virtuelle Batterie ins Spiel.“

Der eigentliche Clou liege in der Technologie selbst: „Dieses Prognosemodell ist dasselbe, das später auch den echten Betrieb steuert – jede Projektion ist damit direkt an der Realität messbar“, verspricht die Gründerin. Während traditionelle Systeme nach statischen Regeln agieren, nutze Furo eine vorausschauende KI, die auf Basis von Echtzeitpreisen und Wetterdaten berechnet, wie der Speicher am Folgetag am wirtschaftlichsten eingesetzt wird. Voß bringt es auf den Punkt: „Was wir garantieren: Kein Kunde geht ohne eine belastbare, datenbasierte Kalkulation in eine Investitionsentscheidung.“

Start-up vs. Energie-Goliaths: Ein unterversorgtes Marktsegment

Während etablierte Betreiber*innen virtueller Kraftwerke sich vorrangig auf lukrative Großspeicher ab 10 Megawatt konzentrieren, bleibt das gewerblich-industrielle Segment oft unterversorgt. Furo besetzt genau diese Nische für Anlagen im Bereich von rund 150 Kilowatt bis hin zu über 3 Megawatt.

Dass etablierte Energiemarkt-Riesen Furo diesen Platz einfach streitig machen könnten, glaubt Voß nicht. Gewerbliche Speicher müssten gleichzeitig Eigenverbrauch maximieren, Lastspitzen kappen, Netzentgelte optimieren und am Energiemarkt teilnehmen. „Diese Kombination aus mehreren Anwendungsfällen in einem einzigen System – das ist die eigentliche Komplexität, die große Energieversorger und Aggregatoren nicht abbilden können“, analysiert sie messerscharf. Deren Systeme seien auf reine Marktarbitrage ausgelegt, nicht auf die betriebliche Realität einer Fabrik.

Auch Batteriehersteller*innen seien keine direkte Konkurrenz, da sie unter enormem asiatischen Hardwaredruck stünden und kaum Kapazitäten für eigene Softwareentwicklung hätten. Player wie Enpal, die Deutsche Bahn, sonnen, Fenecon oder BayWa arbeiten laut Furo bereits mit dem Start-up zusammen. Wer heute noch in dieses Segment wolle, müsse bei null anfangen. „Mit jeder neuen Partnerschaft werden wir jeden Tag schneller. Das kann niemand einfach replizieren“, untermauert Voß den Burggraben ihres Unternehmens.

Was passiert, wenn sich der Markt beruhigt?

Die Versprechen klingen verlockend, bedürfen jedoch einer kritischen Betrachtung. Die anvisierte fünfjährige Amortisationszeit hängt naturgemäß stark an dauerhaft hohen Preisschwankungen am Strommarkt. Sollte sich diese Volatilität durch den Netzausbau künftig stabilisieren, könnten die Margen im Energiehandel empfindlich schrumpfen. Zudem erfordert die internationale Skalierung in teils stark regulierte Netze einen massiven Entwicklungsaufwand.

Auf das Risiko schrumpfender Margen angesprochen, verweist Voß auf ein robustes Erlösmodell. „Unser Umsatzmodell ist bewusst dreigleisig aufgebaut: eine SaaS-Lizenz für die Planungsplattform, eine Betriebslizenz für das Betriebssystem und ein Erfolgsanteil an Handelserträgen“, erklärt sie. Die Lizenzeinnahmen seien von kurzfristigen Preissprüngen völlig unabhängig. Zudem funktioniere die Wertschöpfung durch lokale Optimierungen beim Kund*innen – wie Lastspitzenkappung – auch in einem stabilen Preisumfeld weiterhin wirtschaftlich.

Unser Fazit

Furo liefert ein Paradebeispiel für einen klugen strategischen Ansatz: Aus einem reinen Einstiegsprodukt zur Anlagenplanung wird sukzessive ein umfassendes Ökosystem. Mit dem initialen Tool hat das Team Vertrauen bei mittlerweile rund 100 zahlenden Kund*innen und über 600 Nutzer*innen aufgebaut. Der nun vollzogene Schritt zum aktiven Anlagenbetreiber ist logisch, verlagert das Geschäftsrisiko jedoch stark in Richtung der technischen Ausführung.

Für die kommenden zwölf Monate steht laut Voß vor allem der vollständige Rollout der Plattform im Fokus. „Wir übernehmen die intelligente Steuerung der Speicher in Echtzeit und optimieren sie täglich neu.“

Die größte Herausforderung bleibt allerdings die Politik und die träge Infrastruktur. Die laufende Reform der Netzentgelte betrachtet Voß noch als Chance für agile Software-Anbieter. Viel mehr Kopfzerbrechen bereitet der Gründerin hingegen die Hardware-Realität: „Das strukturelle Problem bleibt der Netzanschluss: Zu viele Projekte warten zu lange, bis sie überhaupt ans Netz dürfen. Das bremst nicht nur uns – das bremst die gesamte Energiewende.“

Die Macher hinter der Resilens UG sind in der europäischen ClimateTech-Szene keine Unbekannten. CEO und Mitgründer Dr. Oliver Marchand hat mit seinem vorherigen Start-up Carbon Delta – das 2019 erfolgreich vom Finanzdienstleister MSCI übernommen wurde – bereits bewiesen, wie man wissenschaftlich fundierte Klimamodelle kommerzialisiert. Das Team vereint gezielt Technologie und Vertrieb: Neben Marchand treiben Stephan Heuel als CTO und Christian Schmelter als CCO die Entwicklung voran.

Doch warum wagt das Team rund sieben Jahre nach dem MSCI-Exit eine neue Gründung? Gegenüber unserem Magazin betont Marchand, dass sich der Markt in der Zwischenzeit fundamental gewandelt habe. Bei Carbon Delta habe man noch Pionierarbeit geleistet und Klimarisiken für Finanzmärkte überhaupt erst messbar gemacht. „Heute stehen wir vor dem nächsten Schritt: Wir müssen aus Risikoanalysen konkrete Investitionsentscheidungen machen“, erklärt der Gründer.

Städte und Betreiber kritischer Infrastruktur wüssten heute sehr wohl, dass sie handeln müssen, könnten aber oft nicht systematisch beantworten, welche Maßnahmen den größten Nutzen bringen und wirtschaftlich sinnvoll sind. Klimaanpassung sei kein reines Zukunftsthema mehr, sondern harte operative Realität. „Damals haben wir Risiken messbar gemacht. Jetzt geht es darum, aus diesen Daten echte Entscheidungen abzuleiten“, so Marchand.

Binationale Strategie: Zwischen Finanzplatz und Klimaforschung

Auffällig bei Resilens ist die binationale Aufstellung mit Standorten in Zürich und Potsdam. Für Marchand ist das strategisches Kalkül: Zürich diene mit der Nähe zur ETH, dem Technopark und einem starken Finanzökosystem als Brutstätte. Potsdam wiederum sei durch die Universität und das Institut für Klimafolgenforschung ein bedeutender wissenschaftlicher Hotspot. Zudem sei der deutsche Markt für den öffentlichen Sektor zentral, da Klimaanpassung dort gerade zur operativen Daueraufgabe wird.

Finanziert wird das junge Unternehmen durch Eigenmittel und das Kapital des strategischen Investors Karl Gutbrod. Dieser hat mit meteoblue einen der renommiertesten Anbieter für Klimadaten aufgebaut. Das sei weitaus mehr als reines Risikokapital, unterstreicht Marchand: „Es ist ein klares Signal aus dem Klimadatenmarkt, dass der nächste logische Schritt jetzt die Übersetzung dieser Daten in Entscheidungen ist.“

Die Plattform ist seit Anfang Mai live und durchläuft aktuell die ersten Praxisphasen. Der ehrgeizige Fahrplan für die nächsten Monate steht: Zunächst startet die Software mit dem Thema Hitze, zur Jahresmitte folgen Überschwemmungen, danach Sturm und Trockenheit. Der geografische Fokus liege zunächst auf dem deutschsprachigen Raum, Benelux und den nordischen Ländern, so der CEO, schiebt jedoch mit Nachdruck hinterher: „Langfristig denken wir global. Klimaanpassung ist kein europäisches Spezialthema.“

Der AdaptationReturn als künftiger Branchenstandard?

Das klassische Problem der Klimaanpassung ist finanzieller Natur: Während sich der Return on Investment (ROI) bei der CO₂-Reduktion verhältnismäßig leicht messen lässt, bleibt die wirtschaftliche Rendite von Schutzmaßnahmen schwer fassbar. Anstatt nur Gefahrenzonen farblich zu markieren, will Resilens Kommunen und Unternehmen softwarebasiert helfen, Maßnahmen standortbezogen zu bewerten und belastbare Pläne zu priorisieren. Das Herzstück dieser Kalkulation ist der neue KPI „AdaptationReturn“.

Der Paradigmenwechsel im Überblick:

Doch wie belastbar kann eine solche Metrik angesichts hochvolatiler Wetterextreme wirklich sein? Auf die kritische Nachfrage, ob das Tool womöglich nur theoretische Best-Case-Szenarien produziere, um Investor*innen zu beruhigen, räumt Marchand unumwunden ein: „Die Volatilität ist real, und genau deshalb bauen wir AdaptationReturn so, wie wir ihn bauen.“ Man verkaufe ganz bewusst keine rosigen Szenarien, sondern eine konservative, prüfbare Entscheidungsgrundlage, die auf etablierten ökonomischen Methoden basiere.

Die Software setze auf maximale Transparenz. „Nehmen Sie ein begrüntes Dach: Es kühlt das Gebäude, speichert Regenwasser, schafft Lebensraum für Insekten und verlängert die Lebensdauer der Dachkonstruktion“, veranschaulicht Marchand das Prinzip. Jeder dieser Vorteile werde einzeln und ohne versteckte Blackbox ausgewiesen, sodass Anwender selbst entscheiden können, welche Faktoren in die Rechnung einfließen.

Das System rechne dabei konsequent konservativ mit wissenschaftlich kaum bestreitbaren Mindestpreisen und warne explizit auch vor Fehlinvestitionen. „Ein belastbarer Business Case zeigt nicht nur, was funktioniert, sondern auch, was nicht funktioniert“, kontert der Gründer.

Bewährungsprobe im B2G-Sektor und die leeren Kassen

Dass die Theorie auch im harten Alltag standhält, zeigt ein Pilotprojekt mit der Stadt Worms, eingebettet in das EU-Programm Pathways2Resilience. Derartige Best-Practice-Beispiele sind überlebenswichtig. Denn Kommunen sind wegen ihrer langwierigen Vergabeverfahren (B2G) berüchtigt und fordern von Start-ups einen extrem langen finanziellen Atem.

Neben dem öffentlichen Sektor bedient Resilens aber auch Industrieunternehmen. Was diese völlig unterschiedlichen Zielgruppen vereint, ist ein neues Berufsbild: das des Klimaanpassungsmanagers. Diese Fachkräfte hätten zwar viele Daten, aber kaum standardisierte Tools. In Worms, wo ein Pilot zum Hitzeschutz für 55 Kitas läuft, zeige sich das Dilemma deutlich. „Die zentrale Frage ist dort nicht, ob Hitze ein Problem ist. Die Frage ist: Welche Einrichtung zuerst, welche Maßnahme, in welcher Reihenfolge“, unterstreicht Marchand. Entscheidend sei, dass Analysen standortbezogen und extrem schnell – in Tagen statt Monaten – vorliegen und sich leicht gegenüber der Politik kommunizieren lassen.

Selbst der perfekt kalkulierte Plan stößt jedoch an Grenzen, wenn am Ende das städtische Budget für die Schutzbauten fehlt. Dem realen Problem knapper Kassen weicht Marchand nicht aus, ordnet es aber anders ein: Geld sei zwar knapp, doch es fließe heute meist einfach nicht systematisch in die effektivsten Projekte.

Zudem verbiete es sich, Klimaanpassung als reine Kostenstelle abzutun. Marchand verweist auf eine Auswertung des Schweizer Bundesamts für Umwelt anhand von 81 Piloten: „Das durchschnittliche Nutzen-Kosten-Verhältnis lag bei 4,7. Kein einziges Projekt lag unter 1,0 und war somit unwirtschaftlich.“ Die Krux liege also nicht in der mangelnden Rentabilität, sondern an deren schwieriger Darstellbarkeit. Gelinge der saubere Business Case, würden sich auch alternative Finanzierungen wie PPP-Modelle oder Versicherungsgelder auftun.

Fazit

Mit Resilens drängt kein naiver Newcomer auf den Markt. Das erfahrene Team adressiert zielgenau einen der größten Schmerzpunkte der ClimateTech-Branche: Die fehlende Übersetzungsleistung zwischen dem nackten Risiko und dessen finanzierbarer Lösung. Zwar ist die Etablierung eines völlig neuen, globalen Standards wie dem AdaptationReturn politisch wie wirtschaftlich ein extrem dickes Brett. Gelingt es dem schweizerisch-deutschen Start-up jedoch, die zähen Vertriebszyklen im öffentlichen Sektor zu überstehen, könnte es im boomenden Markt der Klimaanpassung künftig eine zentrale Schlüsselrolle spielen.

Der Schreckmoment ist fast jedem/jeder Autofahrer*in bekannt: Einmal beim Ausparken unaufmerksam gewesen, und schon prangt eine hässliche Delle im Kotflügel. Was folgt, ist meist eine zeitraubende Odyssee durch Werkstätten, um Kostenvoranschläge zu vergleichen. Das 2025 in Berlin gegründete Start-up Kai Karosse will diesen Prozess nun radikal verkürzen. Die Gründer David Schmeußer und Rico-Thore Kauert verfolgen eine klare Vision: Die Bewertung eines Karosserieschadens soll künftig so einfach funktionieren wie ein Online-Einkauf.

Die 3.000-Euro-Delle und das Versprechen der Transparenz

Die Idee zum Unternehmen entsprang laut David Schmeußer klassischem Alltagsfrust. Vor einer Leasingrückgabe fuhr der Gründer wegen zwei kleiner Dellen in der Tür bei drei verschiedenen Werkstätten vor. „Die Angebote variierten damals zwischen 300 und 3.000 Euro“, erinnert er sich. „Ich fragte mich: Wie kann das sein? Warum ist dieser Markt so intransparent? Warum muss ich als Kunde überall vorstellig werden?“

Den entscheidenden Anstoß gab schließlich seine Frau mit der Frage, warum man nicht einfach eine künstliche Intelligenz nach einem realistischen Preis frage. Eine Marktrecherche ergab zudem, dass jährlich rund eine Million Suchanfragen allein zu Smart Repair und verwandten Themen gestellt werden. Die Lösung der Berliner: Ein virtueller Werkstattmeister, der Kostenschätzungen binnen 30 Sekunden erstellt.

Aus redaktioneller Sicht klingt das nach einer perfekten Lösung für genervte Verbraucher. Allerdings rühren eklatante Preisunterschiede in der Praxis nicht nur von mangelnder Transparenz her, sondern oft von völlig unterschiedlichen Reparaturwegen: Wo die eine Werkstatt spachtelt und beilackiert (Smart Repair), kalkuliert die markengebundene Vertragswerkstatt den strikten Austausch der kompletten Tür nach Herstellervorgaben. Eine KI muss also nicht nur den Schaden erkennen, sondern auch den gewählten Reparaturweg transparent machen.

Domänen-Intelligenz vs. schmutziger Lack

Wie verhindert man, dass der Algorithmus eine teure Erneuerung empfiehlt, wo eine Politur gereicht hätte? Kai Karosse setzt auf eine Analyse-Pipeline, in der das Sprachmodell nur ein Baustein ist. Da Fotos keinen natürlichen Maßstab besitzen, nutzt die KI „Skalenanker“ wie Türgriffe oder Münzen, um die exakte Größe des Schadens zu berechnen.

Doch das Risiko von KI-Halluzinationen – etwa durch Schmutz, Regentropfen oder Spiegelungen im Metalliclack – ist hoch. „Wir nutzen verschiedene Verfahren, um Halluzinationen bestmöglich auszuschließen“, erklärt Schmeußer und nennt sogenannte Confidence-Werte als Instrument. „Wir fragen die KI also: ‚Wie sicher bist du, dass deine Analyse stimmt?‘“ Ist sich der Algorithmus unsicher, wird seine Aussage geringer gewichtet. Zudem muss die KI ihre Entscheidungsfaktoren textlich ausgeben und wird aufgefordert, sich quasi selbst zu überprüfen. „Das ist so, als stelle man die Frage: ‚Bist du ganz sicher? Bitte durchlaufe den Prozess erneut und prüfe, ob dein Ergebnis wirklich valide ist‘“, so der Gründer.

Das Start-up macht hier vieles richtig, indem es dem Algorithmus misstraut. Dennoch: Eine KI, die sich selbst prüft, operiert letztlich nur innerhalb ihrer eigenen Systemgrenzen. Ist das Ausgangsmaterial – das Foto des Kunden bzw. der Kundin – schlecht, nützt auch die beste Selbstprüfung wenig. Das weiß auch Schmeußer und räumt ein, dass der „Faktor Mensch“ oft das größte Hindernis sei. Werden nur verschwommene Nahaufnahmen hochgeladen, fehlen Kontext und Bauteil-Zuordnung.

Der harte Realitätscheck in der Werkstatt

Unter der Haube gleicht das System den Schaden mit einer Eignungsmatrix ab und empfiehlt Smart Repair, konventionelle Reparatur oder Austausch. Die Preise kalibriert das System dabei anhand der Daten einer bundesweit tätigen Werkstattkette mit über 550 Filialen. Hier liegt ein kritischer Flaschenhals des Geschäftsmodells: Die Datenbasis einer einzelnen – wenn auch großen – Kette reicht kaum aus, um das hochkomplexe, regional schwankende Preisgefüge des gesamten deutschen Reparaturmarktes abzubilden.

In der Werkstatt-Zunft regt sich entsprechend Widerstand. „Ja, den gab und gibt es, und er ist sicherlich auch teilweise berechtigt“, gibt sich Schmeußer selbstkritisch. Karosseriebauer warnen vehement davor, dass scheinbare Bagatellschäden oft strukturelle Probleme wie gebrochene Halterungen oder sicherheitsrelevante Airbag-Schäden verbergen. Auch die Preisspannen bei Originalteilen seien für die KI „noch schwer zu berücksichtigen“, gibt der Gründer zu.

Man übermittle bei jeder Schätzung daher transparent die zugrunde liegenden KI-Annahmen. „Ähnlich wie ein erfahrener menschlicher Gutachter wird Kai Karosse solche Risiken mit der Zeit immer besser einschätzen können, je mehr Daten zur Verfügung stehen“, argumentiert Schmeußer. Das System solle künftig lernen, dass etwa bei einer tiefen Delle am Stoßfänger oft auch die Aufhängung beschädigt ist.

Trotz dieser Lernkurve bleibt ein strukturelles Problem bestehen: Wenn die KI vorab 500 Euro prognostiziert, der Meister auf der Hebebühne aber verborgene Schäden für weitere 1.000 Euro entdeckt, droht massiver Kund*innenfrust. Die KI weckt Erwartungen, die die Werkstatt am Ende vielleicht nicht halten kann. Schmeußer sieht das naturgemäß positiver: „Die Hebebühne bleibt natürlich die letzte Instanz, doch der Kunde hat bereits vorab einen Wissensvorsprung. Das ist ein entscheidender Unterschied.“

David gegen die Software-Goliath

Der Markt ist ein Haifischbecken, dominiert von Konzernen wie der Allianz und etablierten Branchenstandards wie Audatex oder DAT, die über jahrzehntelange Datenhistorien verfügen. Wie will ein gebootstrapptes Start-up hier bestehen?

Man wolle Fahrzeugbesitzer*innen einen Weg völlig losgelöst von Versicherungsvorgaben oder Werkstattbindungen bieten, kontert Schmeußer. Gleichzeitig positioniert sich Kai Karosse als B2B-Lösung: „Wir möchten unsere Anwendung Werkstätten zur Verfügung stellen, die ihren Kunden eine einfache und zeitgemäße Lösung anbieten wollen.“

Der Prozess solle radikal vereinfacht werden: „Bild hochladen, Angebot erhalten, Termin buchen, Vorfahren und Schaden beheben lassen. Fertig!“, skizziert Schmeußer seine Idealvorstellung. „Davon ist die Branche derzeit weit entfernt.“

Fazit: Geniales Lead-Tool oder echtes Gutachten?

Das Potenzial für die Software ist unbestritten vorhanden, insbesondere als Lead-Generierung für Werkstätten oder zur groben Vorfilterung im Flottenmanagement. Auf die Frage nach der Entwicklung in den nächsten drei Jahren gibt sich Schmeußer bodenständig: „Wäre Kai Karosse in drei Jahren die erste Anlaufstelle für die Behebung von Karosserieschäden und das Mittel der Wahl für Werkstattwebsites und Flottenanbieter, wäre das ein sehr großer Erfolg.“

Ob dieser Erfolg eintritt, hängt von einer zentralen Frage ab: Kann die Software das Erwartungsmanagement der Nutzer*innen kontrollieren? Kai Karosse liefert aktuell kein belastbares Gutachten, sondern eine smarte Erstindikation. Schafft es das Unternehmen, diese technologische Grenze gegenüber den Autofahrer*innen transparent zu kommunizieren, könnte die Berliner KI tatsächlich viel Frust aus dem Schadensprozess nehmen. Verlässt sich der/die Kund*in aber blind auf die 30-Sekunden-Rechnung des Algorithmus, folgt die Ernüchterung auf dem Fuß – spätestens an der Hebebühne.