Stell dir vor, du kaufst dir für 300 Millionen Euro eine hochkomplexe Spezialmaschine. Sie generiert fantastische Umsätze, arbeitet fehlerfrei und ist das Herzstück deines Unternehmens. Doch nach zehn Jahren ist der Tank leer. Was tust du? Du lässt die Maschine einfach auf der Autobahn stehen, erklärst sie zum Totalschaden und kaufst für weitere 300 Millionen Euro eine neue.

Klingt nach wirtschaftlichem Wahnsinn? Genau so funktioniert die globale Satellitenindustrie seit über einem halben Jahrhundert.

Egal wie teuer ein Satellit ist – wenn ihm der Treibstoff ausgeht oder ein winziges Bauteil klemmt, wird er zum nutzlosen Stück Weltraumschrott. Doch dieses Paradigma der Wegwerf-Ökonomie endet genau jetzt. Die massiv gesunkenen Startkosten durch Unternehmen wie SpaceX haben das Nadelöhr ins All geweitet. Die neue, lukrative Herausforderung für Gründer*innen lautet nicht mehr „Wie kommen wir billig hoch?“, sondern „Was bauen wir auf, wenn wir erst einmal dort sind?“

Vom Einweg-Satelliten zur Weltraum-Werkstatt

Der erdnahe Orbit (Low Earth Orbit, LEO) wird zunehmend zur dicht befahrenen Wirtschaftszone. Tausende neue Satelliten werden jährlich ins All geschossen. Diese Megakonstellationen benötigen eine völlig neue Infrastruktur. Es entsteht ein massiver B2B-Markt (oder besser: B2Orbit) für In-Orbit Servicing (IOS).

Start-ups positionieren sich aktuell als die Mechaniker, Abschleppdienste und Tankwarte der Schwerelosigkeit. Ihre Geschäftsmodelle sind so pragmatisch wie revolutionär:

• Orbital Refueling: Anstatt Satelliten aufzugeben, fliegen autonome Tank-Drohnen an sie heran und füllen ihre Treibstoffreserven im All wieder auf. Das verlängert die Lebensdauer von Multimillionen-Dollar-Assets um Jahre.
• Space Tugs (Schlepper): Sogenannte Orbital Transfer Vehicles fungieren als Lastwagen für die letzte Meile. Sie nehmen Satelliten von der großen Trägerrakete auf und navigieren sie präzise auf ihre finale Umlaufbahn.
• Debris Removal: Die Müllabfuhr im All. Start-ups fangen ausgediente Satelliten oder gefährliche Trümmerteile mit Netzen oder Roboterarmen ein und lassen sie kontrolliert in der Erdatmosphäre verglühen, um Karambolagen zu verhindern.

In-Space Manufacturing: Fabriken in der Schwerelosigkeit

Noch faszinierender als die Logistik ist die Produktion im All. In-Space Manufacturing verlagert hochspezialisierte Industrieprozesse in die Schwerelosigkeit – nicht, um Materialien für den Weltraum zu bauen, sondern um sie gewinnbringend zur Erde zurückzubringen.

Die Mikrogravitation (Schwerelosigkeit) bietet physikalische Bedingungen, die auf der Erde unmöglich sind:

• Perfekte Glasfaserkabel: ZBLAN-Glasfasern, die im All gezogen werden, weisen nahezu keine kristallinen Verunreinigungen auf. Sie können Daten über Ozeane hinweg verlustfrei transportieren und revolutionieren die Telekommunikation.
• BioTech und Pharma: Ohne störende Gravitation lassen sich Proteinkristalle für Medikamente wesentlich größer und reiner züchten. Die Mikrogravitation wirkt zudem wie ein Katalysator für Zellalterung, was dem Start-up-Sektor völlig neue Möglichkeiten in der Krebsforschung und Medikamentenentwicklung eröffnet.

Aus dem Weltraum wird eine gewaltige Offshore-Fabrik.

Die europäische Vanguard: Flugsicherung, Biolabore und Space-Logistik

Während die USA bei den Trägerraketen dominieren, formiert sich Europa gerade zum Kraftzentrum dieser neuen In-Orbit Economy. Clevere Deep-Tech-Gründer aus Europa haben erkannt, dass in den begleitenden Dienstleistungen – der Spitzhacke im Goldrausch – die echten Margen stecken:

• The Exploration Company (München/Bordeaux): Dieses Start-up baut mit Nyx eine wiederverwendbare, modulare Raumkapsel. Sie fungiert quasi als der Logistik-Container des Alls. Nyx kann Fracht (wie Experimente oder produzierte Materialien) zu Raumstationen bringen und sicher wieder auf der Erde landen. Es ist die fundamentale Infrastruktur für die Fabriken der Zukunft.
• Vyoma (Darmstadt): Die Flugsicherung für den Orbit. Bei zehntausenden neuen Satelliten und Trümmerteilen, die mit 28.000 km/h um die Erde rasen, reicht physische Logistik nicht aus. Vyoma nutzt erdbasierte Sensorsysteme und KI, um Weltraumschrott in Echtzeit zu tracken und Satelliten vor drohenden Kollisionen zu warnen.
• ClearSpace (Lausanne): Das Schweizer Start-up hat sich der orbitalen Müllabfuhr verschrieben. Als kommerzielles Spin-off der EPFL haben sie sich einen historischen Multimillionen-Auftrag der europäischen Raumfahrtagentur ESA gesichert, um ein großes Stück Weltraumschrott mit einem Roboter-Greifarm aktiv aus dem Orbit zu entfernen.
• Space Forge (Cardiff): Der britische Vorreiter für Materialwissenschaften. Space Forge baut kleine Fabrik-Satelliten (ForgeStar), um in der perfekten Umgebung der Mikrogravitation fehlerfreie Halbleiter und extrem leichte Legierungen herzustellen und diese anschließend in einem Hitzeschild wieder sicher auf die Erde abzuwerfen.
• Yuri (Meckenbeuren): Ein deutsches Vorzeige-Start-up für BioTech im All. Yuri baut Miniatur-Labore von der Größe eines Schuhkartons, in denen Pharmaunternehmen und Forscher Experimente in der Schwerelosigkeit durchführen können. Sie machen die schwerelose Forschung für die globale Industrie zugänglich und bezahlbar.
• D-Orbit (Como): Das italienische Scale-up ist der Meister der „Last Mile Delivery“ im Weltraum. Ihr ION Satellite Carrier sammelt kleine Satelliten ein, fliegt sie wie ein Taxi durch den Orbit und setzt sie exakt an ihrer gewünschten Position ab.

Das neue Playbook für VCs und Gründer*innen

Für Investor*innen bedeutet die In-Orbit Economy einen strategischen Paradigmenwechsel. Der Bau von Raketen war extrem kapitalintensiv (Capex) und margenschwach. In-Orbit-Dienstleistungen (wie das Buchen einer Flugsicherungs-Software oder ein Abo auf regelmäßige Tankstopps) ermöglichen hingegen wiederkehrende Umsätze und extrem hohe Margen. Wer die Tankstelle, das Warnsystem oder das Logistiknetzwerk im All betreibt, etabliert ein natürliches Monopol.

Der Raketen-Hype der letzten Dekade hat das Tor aufgestoßen. Doch die Start-ups, die in den nächsten zehn Jahren die SpaceTech-Bewertungen dominieren werden, sind jene, die den Weltraum bewohnbar, bewirtschaftbar und sicher halten. Wer heute eine Spedition, ein Labor oder ein Radar für den Erdorbit gründet, baut die Infrastruktur für das nächste Jahrhundert.

Die strukturellen Probleme sind offensichtlich: In 94 Prozent der deutschen Krankenhäuser können offene Stellen nicht besetzt werden. Gleichzeitig fallen Mitarbeitende in Ver- und Entsorgungsberufen mit durchschnittlich 38,5 Arbeitsunfähigkeitstagen pro Jahr aus – ein Plus von 5,9 Tagen im Vergleich zu 2019. Während in Teilen Asiens und Skandinaviens autonome Roboterflotten mit über 30 Einheiten im Einsatz sind, dominieren in Deutschland bislang oft inkompatible Pilotprojekte. Hier will Elvio Robotics ansetzen. Das Start-up positioniert sich als Systemanbieter für die Automatisierung, initial für Logistik und Flächenreinigung. Die Gründer versprechen dabei ein ganzheitliches Modell von der Beratung bis zum Service. Ihr erklärtes Ziel ist eine herstellerübergreifende Plattform namens „Elvio OS“, die Hardware-Silos aufbrechen und Roboter verschiedener Hersteller zentral steuern soll.

Das Gründer-Duo: Vom Tech-Umfeld in die Klinik-Realität

Geführt wird das im Februar 2026 gegründete Unternehmen von Marco Brizzolara (CEO) und Johannes Drexler (CTO). Brizzolara blickt als Schwarzman Scholar auf Stationen bei Horizon Robotics, TikTok und McKinsey zurück. Drexler bringt Erfahrung aus einem Master in Robotik an der TU München und einer Tätigkeit bei Elon Musks The Boring Company in Texas mit.

Doch warum der Wechsel in die als notorisch zäh und chronisch unterfinanziert geltende deutsche Krankenhauslandschaft? „Die größten Chancen liegen oft dort, wo die Probleme am schwierigsten zu lösen sind“, sagt Brizzolara. Ein Krankenhausbesuch habe ihm das Versagen bisheriger Konzepte gezeigt. „Jeder brachte einen Teil der Lösung mit, aber niemand hatte die Verantwortung für ein Gesamtsystem übernommen“, so der CEO.

Drexler ergänzt„Die Krankenhausbranche steht hinsichtlich Automatisierung noch ganz am Anfang – und das, obwohl diese Technologien genau hier einen riesengroßen gesellschaftlichen Mehrwert liefern können.“ Natürlich sei die Herausforderung enorm. „Doch umso größer ist die Wirkung, die wir erzielen können, wenn wir Krankenhäuser erfolgreich bei der Einführung autonomer Service-Roboter unterstützen.“

Das Team kooperiert bei der Entwicklung unter anderem mit der Berliner Charité und sammelte kürzlich Kapital von institutionellen Investoren und Business Angels ein. Auf die Frage, wie viel Vorlaufzeit das frische Kapital in diesem stark hardwarelastigen Geschäft realistisch bietet, bleibt Brizzolara vage. Er pocht vielmehr auf die Vision der Geldgeber: „Am Ende haben die Kapitalgeber in die These investiert, dass das autonome Krankenhaus in den nächsten zehn Jahren Realität wird.“ Ob diese Rechnung in einem durch klamme Kassen geprägten Markt aufgeht, muss sich in der Praxis allerdings erst noch beweisen.

Das Geschäftsmodell: Orchestrierung und die Gefahr des Lock-ins

Das Konzept von Elvio Robotics basiert auf Orchestrierung. Um den Vendor Lock-in einzelner Roboterhersteller zu umgehen, soll Elvio OS als Middleware das Flottenmanagement und die Infrastrukturintegration übernehmen. Tauschen die Kliniken damit aber nicht einfach den Hardware-Lock-in gegen einen massiven Software-Lock-in ein? Brizzolara wehrt sich gegen diesen Vorwurf: „Was ist die Alternative? Ein Mix aus unterschiedlichen Robotern mit proprietärer Software stellt für kein Krankenhaus eine tragfähige Lösung dar.“ Das Start-up wolle bestehende Abhängigkeiten auflösen.

Drexler argumentiert, dass Kliniken mit dem System in der Lage seien, Reinigungsroboter unterschiedlicher Hersteller über eine einheitliche Oberfläche zu steuern und Infrastruktur wie Aufzüge nur einmalig anbinden müssten. Doch die architektonische Realität in deutschen Krankenhäusern, die oft historisch gewachsene Labyrinthe mit einem Flickenteppich an IT-Landschaften sind, birgt das Risiko einer echten „Integrations-Hölle“. Dass das System derzeit noch kein reines Plug-and-Play-Geschäft ist, räumt Drexler unumwunden ein: „Angesichts der Heterogenität deutscher Krankenhaus-Infrastrukturen wäre es vermessen, zu behaupten, dass unsere Integrationsprojekte vollständig Plug-and-Play sind.“ Man bewege sich durch Standardisierung aber in Richtung eines skalierbaren Automatisierungsbaukastens.

Markt & Wettbewerb: Konkurrenz aus der Intralogistik

Zudem betritt Elvio keinen leeren Markt. Es existieren bereits generalistische Flottenmanagement-Tools aus der Intralogistik (Lager, Fabriken). Dass in absehbarer Zeit große Player oder Tech-Riesen verstärkt in dieses Segment drängen könnten, liegt auf der Hand. Wie will sich das Start-up davor schützen? „Unser Burggraben ist nicht eine einzelne Technologie, sondern die Kombination aus Infrastrukturintegration, Betriebs-Know-how und dem Vertrauen unserer Kunden“, behauptet Brizzolara und zieht einen ambitionierten Vergleich: Dies lasse sich „ebenso wenig kopieren, wie man AWS kopieren könnte, indem man einige Millionen Zeilen Code schreibt.“

Drexler verweist darauf, dass die Branche ohnehin keine Standardlösungen dulde. Das zeige etwa der aktuelle Rückzug von SAP aus dem klinischen Patientenmanagement zugunsten hochspezialisierter Medizin-IT. Zudem spielt er die Karte der Datensouveränität: „Wollen wir diese kritische Infrastruktur wirklich den Tech-Riesen überlassen?“

Noch in diesem Jahr sollen erste Installationen in Kliniken abgeschlossen werden. In einem Umfeld, in dem Krankenhäuser notorisch klamm sind und Neuanschaffungen hohes Vorabkapital erfordern, stellt sich die Frage der Rentabilität. Subventioniert das Start-up seine ersten Leuchtturm-Projekte mit VC-Geld quer? „Wir nutzen das VC-Kapital nicht, um Marktanteile aufzubauen“, versichert Brizzolara.

Drexler verweist auf ein monatlich abgerechnetes „Robot-as-a-Service-Modell“, das die Einstiegshürden niedrig halten soll. „Lässt man die Entwicklungskosten der Plattform außen vor, werden wir schon beim ersten Pilotkunden positive Unit-Economics vorweisen können“, verspricht der CTO.

An diesen harten Kennzahlen, einer funktionierenden Technologie und der tatsächlichen Überzeugungsarbeit im herausfordernden Klinikalltag werden sich die ambitionierten Gründer in den kommenden zwölf Monaten messen lassen müssen.

Noch vor wenigen Jahren galt der Bereich Compliance als ein notwendiges Übel, das in den Kellern der Rechtsabteilungen vor sich hin schlummerte. Doch dies hat sich dramatisch geändert. Mit dem nun in weiten Teilen greifenden AI Act der Europäischen Union, den massiv verschärften ESG-Reporting-Pflichten der CSRD und drakonischen Lieferkettengesetzen, deren Auflagen Großkonzerne im gnadenlosen Trickle-Down-Effekt an ihre Zulieferer durchreichen, stehen europäische kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor einer bürokratischen Wand, die mit Excel-Tabellen längst nicht mehr zu bezwingen ist.

In diesem scheinbaren regulatorischen Wahnsinn haben findige Gründerinnen und Gründer eine Goldader entdeckt. Sie transformieren die drohende Lähmung der Wirtschaft durch den Einsatz künstlicher Intelligenz in schlanke, hochprofitable B2B-SaaS-Modelle. RegTech und LegalTech sind nicht länger nur defensive Schutzschilde; sie sind zur systemrelevanten Überlebensgarantie der europäischen Industrie aufgestiegen.

Die Marktlage: Wenn Regulierung zum Milliardenmarkt wird

Der europäische RegTech-Markt hat im Jahr 2026 eine Reife erreicht, die selbst kühnste Prognosen in den Schatten stellt. Was als fragmentierter Markt für punktuelle Softwarelösungen begann, hat sich zu einem hochintegrierten Plattform-Ökosystem entwickelt. Der technologische Haupttreiber ist dabei unbestritten Generative KI, gepaart mit spezialisierten Large Language Models (LLMs), die juristische Texte nicht nur auslesen, sondern mit bemerkenswerter juristischer Präzision im spezifischen Unternehmenskontext interpretieren und strukturieren können. Eine aktuelle Branchenanalyse des Digitalverbands Bitkom aus dem Frühjahr 2026 belegt diese tektonische Verschiebung eindrucksvoll: Allein im vergangenen Jahr flossen rund 1,4 Milliarden Euro an Risikokapital in europäische Legal- und RegTechs.

Auch der KfW-Gründungsmonitor attestiert dem Sektor ein überdurchschnittliches Wachstum, das selbst die wilden Hype-Zyklen der traditionellen FinTechs übertrifft. Investoren sehen dabei vor allem hochattraktive und realistische Unternehmensbewertungen, die durch extrem niedrige Churn-Rates gestützt werden. Die betriebswirtschaftliche Logik dahinter ist simpel wie bestechend: Wer als Mittelständler ein funktionierendes Compliance-System einmal erfolgreich in seine Kernprozesse und ERP-Infrastruktur integriert hat, wechselt seinen Anbieter so gut wie nie wieder.

Die neuen Treiber: Von der Lieferkette bis zur KI-Governance

Wer den Markt heute verstehen will, muss den Blick über offensichtliche Vertragsmanagement-Tools hinaus richten. In diesem Jahr dominieren drei hochspezifische Sub-Sektoren das Geschehen. Zunächst ist da das Automated ESG Data Sourcing. Unternehmen müssen längst nicht mehr nur CO₂-Ausstöße grob schätzen, sondern die berüchtigten Scope-3-Emissionen ihrer gesamten Lieferkette granular und revisionssicher nachweisen.

Ein weiterer explosiver Treiber ist das AI Act Compliance Monitoring, eine völlig neue Software-Kategorie, die KI-Modelle innerhalb von Konzernen kontinuierlich auf Bias, algorithmische Transparenz und strikte Risikoklassifizierungen nach EU-Vorgaben prüft.

Hinzu kommt das Dynamic Supply Chain Mapping, bei dem Algorithmen globale Lieferketten permanent auf Menschenrechtsverletzungen und geopolitische Sanktionen scannen. Diese neuen Felder bauen auf dem robusten Fundament auf, das etablierte Pioniere der ersten Stunde gegossen haben. Unternehmen wie das Münchner Anti-Geldwäsche-Start-up Hawk AI oder die No-Code-Automatisierungsplattform Bryter haben den Enterprise-Kund*innen längst bewiesen, dass sich komplexe regulatorische Prozesse zwar nicht juristisch abwälzen, aber hochgradig effizient durch Algorithmen strukturieren und automatisieren lassen.

Reality Check: Lehren aus dem Millionen-Grab der ersten LegalTech-Welle

Doch der Weg zum heutigen Reifegrad war gepflastert mit schmerzhaften Rückschlägen und verbranntem Risikokapital. Erfahrene Marktbeobachter*innen erinnern sich lebhaft an den spektakulären Fall von Atrium. Das hochgelobte LegalTech des Twitch-Gründers Justin Kan sammelte rund 75 Millionen US-Dollar von Top-Investor*innen wie Andreessen Horowitz ein, nur um krachend zu scheitern, weil es technologische Skalierbarkeit versprach, unter der Haube aber auf teure manuelle Anwaltsarbeit angewiesen war.

Aus solchen historischen Millionen-Gräbern lassen sich heute vier konkrete, fatale Fallstricke für aktuelle Gründer ableiten. Der erste große Fehler liegt in der Fehleinschätzung des B2C- versus B2B-Marktes; LegalTech für Endkonsumenten verbrennt durch astronomische Kundenakquisitionskosten wertvolles Kapital für Einmalnutzer, während B2B-SaaS zwar quälend lange Sales-Zyklen hat, danach aber nachhaltigen Cashflow über Jahre generiert. Der zweite Fallstrick sind ruinöse Unit Economics, die unweigerlich entstehen, wenn KI-Modelle zu stark halluzinieren und teure Juristen als "Human-in-the-loop" jeden Output manuell korrigieren müssen – exakt das Problem, das Atrium das Genick brach. Drittens unterschätzen viele junge Tech-Teams die knallharte Regulatorik der eigenen Lösung, denn wer Compliance-Software verkauft, muss sich bewusst sein, dass er bei algorithmischen Fehlern in kritischen Infrastrukturen oft in die eigene Haftung genommen wird. Der vierte und letzte Sargnagel ist die technologische Isolation: Wer im Jahr 2026 keine offene API-Architektur bietet, die sich nahtlos und sicher in die bestehenden Daten-Silos von SAP, Salesforce oder DATEV einklinkt, verliert jeden Enterprise-Deal bereits in der allerersten Verhandlungsrunde.

Das deutsche Netzwerk: Wo die RegTech-Maschine brummt

Deutschland hat sich in dieser Nische still und heimlich zu einem globalen Schwergewicht entwickelt, getragen von einem polyzentrischen Netzwerk hochspezialisierter Hubs. München verteidigt seinen Ruf als unangefochtene B2B-SaaS-Hauptstadt Europas, massiv befeuert durch die Technische Universität München (TUM), deren spezialisierte TUM Venture Labs gemeinsam mit der appliedAI Initiative tiefes Tech-Wissen direkt mit der ansässigen Dax-Konzernwelt verzahnen. Berlin hingegen fungiert als politischer Nukleus; die direkte Nähe zu den Bundesministerien und der starke Einfluss des Legal Tech Verbands Deutschland ziehen naturgemäß jene Start-ups an, die unmittelbar an der Schnittstelle zu neuen Gesetzesinitiativen und Regierungs-Dashboards arbeiten. Frankfurt am Main übersetzt seine historische FinTech-Dominanz derweil mit Hochdruck in den RegTech-Sektor. Dort ist es neben der Goethe-Universität vor allem die physische Präsenz der BaFin und der Europäischen Zentralbank (EZB), die das Mainhattan-Ökosystem zum idealen Testfeld für komplexe Finanz-Compliance macht. Im Süden des Landes hat sich schließlich der Raum Stuttgart und Karlsruhe als Epizentrum für Supply-Chain-Compliance und industrielle Datensicherheit etabliert – maßgeblich getrieben durch die exzellenten Informatik-Fakultäten des KIT, das renommierte KI-Forschungsnetzwerk Cyber Valley und die schiere Dichte an produzierendem Mittelstand, der unter der Last der neuen Lieferkettengesetze ächzt.

Investor*innen-Radar: Wer finanziert?

Das Ökosystem wird aktuell von einer diversifizierten und äußerst professionellen Investor*innenlandschaft orchestriert. Den Takt geben dabei spezialisierte VCs vor, die tiefes Domänenwissen mitbringen. Fonds wie Senovo, eCAPITAL und Cavalry Ventures haben früh erkannt, dass RegTech keine kurzfristige Wette, sondern ein langfristiges Infrastruktur-Play ist. Gleichzeitig pumpen mittlerweile die Top-Tier Generalisten aggressiv Kapital in den Markt; Namen wie Cherry Ventures, HV Capital und Point Nine sind heute in nahezu jedem signifikanten Cap Table der Branche zu finden. Eine entscheidende Brückenfunktion übernehmen die Corporate VCs der Industrie, darunter Bosch Ventures oder Allianz X, die nicht nur dringend benötigtes Kapital, sondern auch den heiligen Gral des Marktzugangs zu den eigenen Großkund*innen und verwinkelten Lieferketten bieten. Das Fundament dieses Booms bilden jedoch die Frühphasen-Motoren und Business Angels. Founder-Angels wie Hanno Renner von Personio oder spezialisierte LegalTech-Syndikate stellen das erste smarte Kapital zur Verfügung und coachen junge Teams durch das berüchtigte "Tal des Todes" der überdurchschnittlich langen B2B-Sales-Zyklen.

Unsere Top RegTech-und LegalTech-Start-ups (Must-Watch)

Für die nachfolgende Selektion der vielversprechendsten deutschen RegTech- und LegalTech-Start-ups haben wir streng objektivierbare Kriterien angelegt. Zugelassen wurden ausschließlich Unternehmen, deren Gründung im Jahr 2020 oder später erfolgte, um den Fokus auf die neue Generation der B2B-SaaS-Modelle zu legen. Die Auswahl basiert auf der aktuellen Marktrelevanz ihrer Technologie, dem Reifegrad des Geschäftsmodells im direkten Kontext der neuen EU-Gesetzgebung (wie CSRD und AI Act), der Diversität der technologischen Ansätze sowie dem messbaren Vertrauen hochkarätiger institutioneller Investoren in den letzten dokumentierten Finanzierungsrunden.

Tanso (Gründung 2021)

Das Münchner Tanso-Gründungsteam um Till Wiechmann, Gyri Reiersen und Lorenz Hetzel hat die ESG-Berichterstattung für den industriellen Mittelstand dechiffriert. Ihr B2B-SaaS-Modell bricht komplexe CSRD-Vorgaben in automatisierte Workflows herunter, die sich direkt in bestehende ERP-Systeme integrieren lassen. Der technologische USP liegt in der extrem präzisen, branchenspezifischen Emissionsfaktoren-Datenbank, die den manuellen Berechnungsaufwand gen Null senkt. Zuletzt sicherte sich das Team eine signifikante 12-Millionen-Euro-Series-A-Runde, die von den internationalen VCs henQ und Fortino Capital angeführt wurde, während die treuen Frühphasen-Investoren UVC Partners und Capnamic ihre Beteiligungen weiter ausbauten.

Atlas Metrics (Gründung 2021)

Wladimir Nikoluk hat in Berlin mit Atlas Metrics eine Plattform gebaut, die den Austausch von ESG-Daten zwischen Portfoliounternehmen, Banken und Investoren standardisiert. Das B2B-SaaS-Geschäftsmodell fungiert als eine Art verschlüsselter Daten-Hub, der sicherstellt, dass alle Stakeholder audit-sichere Kennzahlen in Echtzeit austauschen können. Der USP ist die kryptografisch gesicherte Nachverfolgbarkeit jedes Datenpunktes. In der letzten signifikanten Series-A-Finanzierungsrunde bewies der britische Fonds MMC Ventures als neuer Lead-Investor starkes Vertrauen in die Skalierbarkeit des Modells, während bestehende Frühphasen-Geldgeber wie Cherry Ventures und b2venture ihr Engagement weiter ausbauten.

Kertos (Gründung 2021)

Das Münchner Kertos-Team bestehend aus Kilian Schmidt, Johannes Hussak und Alexander Prams revolutioniert das Thema Datenschutz und IT-Compliance. Ihr B2B-SaaS-Produkt ist ein Betriebssystem, das Prozesse wie Löschkonzepte und Auskunftsersuchen vollautomatisch über API-Schnittstellen direkt in den Unternehmenssystemen (wie Jira oder Salesforce) ausführt. Diese Executable-Compliance-Technologie grenzt sie scharf von reinen Berater-Tools ab. In der jüngsten Series-A-Runde über 14 Millionen Euro stieg der globale VC Portage als neuer Lead-Investor ein, während Bestandsinvestoren wie Redstone, 10x Founders und seed + speed ihr Vertrauen in das skalierbare Modell bekräftigten.

Kodex AI (Gründung 2022)

Thomas Kaiser und Claus Lang haben mit ihrem Berliner DeepTech Kodex AI den perfekten Zeitpunkt für den KI-Boom abgepasst. Ihr B2B-SaaS-Produkt ist ein hochspezialisiertes Sprachmodell, das ausschließlich für den Compliance-Bedarf von Banken und Versicherungen trainiert wurde. Der technologische USP ist die garantierte Halluzinationsfreiheit und die strenge On-Premise-Fähigkeit, wodurch keine sensiblen Bankdaten ungeschützt in die Public Cloud fließen. Nachdem Frühphasen-Investoren wie signals Venture Capital, Techstars und die Deutsche Bank das initiale Wachstum finanzierten, lieferte das Start-up im Herbst 2025 den ultimativen Beweis für die Attraktivität dieses Milliardenmarktes: Kodex AI wurde in einem aufsehenerregenden Deal vom britischen RegTech-Giganten CUBE Global übernommen.

Sunhat (Gründung 2022)

Lukas Vogt, Alexander Behr und Ali Kamalizade starteten Sunhat in Köln, um Unternehmen vor der Flut komplexer Lieferantenfragebögen zu retten. Das B2B-SaaS-System des Start-ups ("Collaborative Proof Platform") nutzt Generative KI, um eingehende ESG- und Compliance-Fragebögen von Kunden oder Zertifizierern vollautomatisch mit historischen Unternehmensdaten abzugleichen und auditsicher zu beantworten. Die proprietäre Mapping-Engine für unstrukturierte Textdokumente bildet den Kern-USP und senkt den Zeitaufwand massiv. Im Herbst 2025 gelang dem Team der große Sprung: Der auf FinTech und RegTech spezialisierte VC CommerzVentures stieg als neuer Lead-Investor im Rahmen einer 9,2-Millionen-Euro-Series-A-Runde ein, während treue Bestandsinvestoren wie Capnamic und EnBW New Ventures ebenfalls erneut mitzogen.

Fides Technology (Gründung 2021)

Das Münchner Fides-Technology-Gründungsteam um Lisa Gradow, Philippa Peters und Vincent Bobinski operiert tief im Bereich Corporate Governance. Das B2B-SaaS-Geschäftsmodell bietet ein Board-Management-System, das Vorstands- und Aufsichtsratsbeschlüsse, Gesellschafterlisten und rechtliche Pflichten digital und rechtssicher über mehrere Jurisdiktionen hinweg verwaltet. Der USP ist die nahtlose, revisionssichere Verknüpfung von Entity-Management mit dem täglichen operativen Geschäft. Die renommierte VC-Firma La Famiglia (heute Teil des US-Giganten General Catalyst) und Sequoia traten hier früh als Lead-Investoren auf. Im Herbst 2025 lieferte das Team dann das ultimative Ausrufezeichen für diesen Boom-Markt: Fides wurde in einem aufsehenerregenden Deal vom globalen LegalTech-Schwergewicht LegalOn übernommen, um internationale Governance-Prozesse zu verschmelzen.

Briink (Gründung 2021)

Aus dem Berliner Merantix-Ökosystem heraus haben Tomas van der Heijden und Samuel King mit Briink eine KI-Lösung für die Überprüfung der EU-Taxonomie-Konformität geschaffen. Das B2B-SaaS-Modell durchleuchtet riesige, unstrukturierte Dokumentenmengen von Unternehmen, um Beweise für nachhaltige Wirtschaftsaktivitäten zu extrahieren. Der technologische USP liegt im domänenspezifischen Training proprietärer Sprachmodelle auf juristische und ökologische Fachsprache, was Halluzinationen beim Audit massiv reduziert. Nachdem Merantix das Start-up in der absoluten Frühphase begleitete, übernahmen in der letzten signifikanten Millionen-Runde die institutionellen Fonds 13books Capital und EquityPitcher Ventures den Lead, um die Expansion im europäischen Datenmarkt zu finanzieren.

ContractHero (Gründung 2020)

Mit ContractHero adressieren Sebastian Wengryn und Gerry Koch von Berlin aus ein klassisches, aber im Zuge strengerer Lieferkettengesetze wieder massiv drängendes Problem des Mittelstands: das dezentrale Vertragschaos. Die B2B-SaaS-Lösung nutzt Machine Learning, um Verträge automatisch auszulesen, Kündigungsfristen zu überwachen und Compliance-Risiken in Lieferantenverträgen zu flaggen. Der USP ist die radikal einfache Benutzeroberfläche, die im Gegensatz zu schweren Enterprise-Lösungen keine monatelange IT-Implementierung erfordert. Nachdem der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und b2venture das Start-up in der frühen Seed-Phase maßgeblich aufbauten, hat sich ContractHero bis heute durch starke Wachstumsrunden als feste, skalierende Branchengröße etabliert.

Internationaler Ausblick & Fazit: Die nächste Welle rollt an

Während Europa im Jahr 2026 stolz auf sein florierendes, hochreguliertes Compliance-Ökosystem blickt, deuten globale Makro-Trends bereits die nächsten massiven Disruptionen an. Aus den USA schwappt der Trend der "Autonomous Compliance Agents" über – Agentic-AI-Systeme, die nicht nur monitoren, sondern selbstständig und rechtsverbindlich Verträge nachverhandeln, was in der EU bereits jetzt tiefgreifende juristische Abwehrreaktionen auslöst. Asien, insbesondere Singapur, treibt derweil die absolute Standardisierung voran; getrieben durch die Zentralbank MAS kommunizieren RegTechs dort zunehmend über staatlich orchestrierte API-Ökosysteme direkt mit den Behörden, wodurch das klassische Reporting vollständig in prädiktive Echtzeit-Datenströme transformiert wird.

Aus dem Cybersecurity-Hub Israel wiederum sehen wir die Adaption von Confidential Computing und Homomorpher Verschlüsselung (FHE) für Legal-LLMs. Diese kryptografischen Durchbrüche erlauben es erstmals, hochsensible Patente und M&A-Daten durch KI analysieren zu lassen, ohne dass das Sprachmodell selbst jemals Zugriff auf den unverschlüsselten Klartext benötigt.

Für Gründer*innen und Investor*innen hierzulande lautet das ultimative Fazit daher: Wer die dichte EU-Regulatorik als unüberwindbares Hindernis betrachtet, hat das Spielfeld bereits gedanklich verlassen. Wer sie jedoch als den am besten finanzierten, krisensichersten und am stärksten wachsenden B2B-SaaS-Markt dieses Jahrzehnts versteht, hat gerade erst angefangen, richtig Geld zu verdienen.

Wer beim Wocheneinkauf sparen möchte, kennt das Ritual: Das analoge Durchblättern bunter Supermarktprospekte, das manuelle Vergleichen von Preisen und die mühsame Frage, welche Mahlzeiten sich aus den reduzierten Produkten sinnvoll kombinieren lassen. In Zeiten spürbarer Inflation und hoher Lebensmittelpreise ist das für viele längst finanzielle Notwendigkeit. Für Roman Wolf war dieses Alltagsproblem der Startschuss für sein erstes eigenes Tech-Unternehmen.

Als eines von sechs Kindern wuchs der Schüler in einem Haushalt auf, in dem der Wocheneinkauf logistisch und finanziell ins Gewicht fiel. „Bei uns zuhause war Einkaufen immer ein großes Thema“, erinnert sich Wolf. Dabei fiel ihm ein grundlegendes Problem auf: „Angebote und Rezepte sind eigentlich immer getrennt. Entweder schaust du, was gerade günstig ist, oder du suchst ein Rezept.“ Beides manuell zusammenzubringen, kostete viel Zeit und Nerven. „Das muss doch einfacher gehen“, schoss es dem Jugendlichen durch den Kopf. So wurde Sheap geboren.

Unter diesem Namen hat der 15-Jährige eine App entwickelt, die wöchentlich die aktuellen Angebote von über neun Supermarktketten – darunter Aldi, Lidl, Rewe und Kaufland – aggregiert. Der Clou: Die App generiert aus den Angebotsdaten wöchentlich über 270 fertige Rezepte. „Klassische Rezept-Apps starten meistens beim Rezept. Angebotsportale starten beim Preis. Sheap verbindet beides“, bringt es der Gründer auf den Punkt.

Vom analogen Schmerz zur App in Rekordzeit

Bemerkenswert ist das konsequente Lean-Startup-Vorgehen. In gerade einmal vier Monaten zog Wolf das Projekt von der Idee bis zur Veröffentlichung durch. Dabei ist er kein bloßer Ideengeber, der eine Agentur beauftragt hat. Seine ersten Programmiererfahrungen sammelte er bereits mit elf Jahren beim Bau kleiner Spiele. Für Sheap brachte er sich das nötige Wissen durch Online-Kurse und Ausprobieren kurzerhand selbst wieder bei.

„Ja, das hat auf jeden Fall einiges an Nerven gekostet!“, gibt der Schüler unumwunden zu. Gleichzeitig verweist er auf technologische Schützenhilfe: „Heute gibt es mit KI unglaublich viele Möglichkeiten, die Entwicklung von Software effizienter zu machen. Da konnte ich mir auch die ein oder andere Stunde sparen.“

Die Update-Historie in den App-Stores belegt seine technische Disziplin. Fast wöchentlich spielt er Verbesserungen aus, integriert etwa Gamification-Elemente wie ein Spar-Dashboard, das den Nutzer*innen ihre finanzielle Ersparnis aufzeigt.

Accelerator-Weihen und der Kampf mit der Bürokratie

Dass es sich bei Sheap um ein ernstzunehmendes Produkt handelt, zeigen knapp 2.000 Nutzer*innen sowie die Finalteilnahme am FLIGHT Accelerator der Startbahn27 in Schweinfurt. Doch wer als 15-Jähriger gründet, stößt rechtlich schnell an harte Grenzen. Vertreten wird das Start-up daher pragmatisch durch die familiäre „Wolfs Vermietungs GbR“.

Seine Eltern hätten ihn von Anfang an unterstützt, betont der Gründer. Einen großen Pitch am Küchentisch brauchte es nicht. „Die Lösung mit der GbR war keine lange Diskussion, sondern vor allem eine praktische Möglichkeit, um die rechtlichen Voraussetzungen in der Anfangsphase zu erfüllen“, erklärt Wolf. Dennoch ist er sich bewusst, dass mit dem Wachstum auch die Verantwortung wächst. „Deshalb ist eine Umwandlung in eine UG bereits in Planung“, so der Jungunternehmer.

B2C-Haifischbecken und offene Daten-Fragen

Trotz des rasanten Starts bewegt sich das Modell in einem schwierigen Markt: Nutzer*innen sind kostenlose Rezept-Apps gewöhnt. Die Frage, woher die Echtzeit-Daten der Supermärkte stammen – ob über offizielle Schnittstellen oder mühsames Web-Scraping –, ließ der Gründer unbeantwortet. Bezüglich der Serverkosten gibt er sich jedoch transparent: „Aktuell tragen ich und meine Eltern die laufenden Kosten.“ Diese seien noch überschaubar, doch der Schüler gibt die Marschroute klar vor: „Sicherlich ist es mein Ziel, in den nächsten Monaten ins Plus zu ziehen.“

Ein lukrativer Ausweg aus der Monetarisierungsfalle ist der Schritt in den B2B-Bereich. Wolf führt bereits erste Gespräche mit Supermärkten und großen Einzelhandelsgruppen. Wer vermutet, gestandene Kaufleute würden einen 15-Jährigen belächeln, irrt. „Ich hatte erwartet, dass ich mich vielleicht drei- bis viermal öfter durchsetzen muss, aber das Gegenteil ist der Fall“, so Wolf. „Es sind immer Gespräche auf Augenhöhe.“

Der Burggraben gegen die Branchenriesen

Dennoch bleibt die Konkurrenz durch Riesen wie KaufDA oder Rewe ein Thema. Was passiert, wenn die Großen das Modell in ihre eigenen Apps einbauen? „Das ist die Frage, die mich noch am unsichersten macht“, räumt er ehrlich ein. Die großen Player hätten Budgets und Teams, die er nie einholen könne. Sein eigener Burggraben sei die extreme Agilität: „Wenn jemand mir heute Feedback schreibt, kann ich übermorgen ein Update rausspielen. Kein Meeting, kein Freigabeprozess, keine Quartalsstrategie.“

Langfristig, so betont der Gründer, suche er ohnehin nicht die Konfrontation. „Ich will gar kein Gegner der großen Ketten sein, ich will ihr Partner werden.“ Wenn Sheap dem Supermarkt helfe, rabattierte Waren cleverer zu vermarkten, ändere sich die Dynamik: „Dann bin ich nicht mehr der Außenseiter, den sie fürchten müssen, sondern jemand, mit dem sie bauen wollen. Auf diesen Moment arbeite ich hin.“

Fazit: Machen statt Planen

Roman Wolf und Sheap sind ein Paradebeispiel dafür, wie zugänglich App-Entwicklung geworden ist. Auch wenn die Skalierung im FoodTech-Markt eine massive Hürde bleibt: Wer mit 15 Jahren ein Produkt baut, in Accelerator-Finals steht und auf Augenhöhe mit dem Einzelhandel verhandelt, dem stehen alle Türen offen. Wie Wolf selbst kürzlich riet: „Fangt früher an, als ihr euch bereit fühlt. Holt euch echtes Feedback. Und gebt nicht zu schnell auf.“

Der Frust ist vielen Bewerber*innen und digitalen Nomad*innen nur allzu gut bekannt: Man filtert auf etablierten Job-Portalen nach „Remote“ oder „Homeoffice“, nur um dann im Textfeld über Klauseln wie „zwei Tage pro Woche am Standort“ zu stolpern. Große Plattformen filtern meist nur nach Stichworten, was für Unübersichtlichkeit sorgt. Genau hier setzt Nomado24 an. Das junge HR-Tech-Start-up aus Ludwigshafen will den Markt mit einem KI-Sprachmodell (LLM) sauberer vermessen, indem es den Kontext jeder Anzeige liest und verifiziert, ob der Job zu 100 Prozent ortsunabhängig ausgeübt werden kann.

Doch wer braucht so eine spezialisierte Plattform überhaupt? Schließlich finden sich viele echte Remote-Jobs im IT-Sektor, wo Fachkräfte sich ihre Stellen ohnehin aussuchen können. „Der Einwand stimmt“, räumt Mitgründer Anton Petuchow unumwunden ein. „Senior-Entwicklerinnen und -Entwickler bekommen drei Recruiter-Nachrichten pro Woche, die brauchen uns nicht, und sie sind ausdrücklich nicht unser Fokus.“ Nomado24 zielt stattdessen auf die andere Hälfte des Remote-Marktes ab: Berufe im Kund*innenservice, Vertriebsinnendienst, Marketing oder der Buchhaltung sowie Menschen, die einen Nebenjob von zu Hause suchen. Hier gebe es echte ortsunabhängige Stellen, aber die Kandidat*innen müssten selbst suchen. „Für sie ist eine Plattform, die aussortiert statt aufzublähen, ein spürbarer Unterschied“, betont Petuchow. Der geografische Fokus liege dabei klar auf dem deutschsprachigen Raum, da der globale englischsprachige Markt bereits gut versorgt sei.

Die Nomado24-Datenanalyse im Fokus

Wie dringend dieser KI-Filter nötig ist, zeigt ein Blick auf die Daten: Ein interner Audit des Start-ups von Ende Juli 2026 offenbart die Schwächen des aktuellen Marktes. Von 2.459 als „remote“ ausgewiesenen Stellen fielen 14,5 Prozent durch das KI-Raster, da sie de facto nicht komplett ortsunabhängig waren. Zudem nennt nur jede vierzigste Anzeige ein konkretes Gehalt – trotz der längst abgelaufenen Frist zur EU-Entgelttransparenzrichtlinie.

Für digitale Nomad*innen lauert jedoch oft ein weiterer Knackpunkt: „100 % Remote“ bedeutet in der Praxis häufig „100 % Homeoffice innerhalb Deutschlands“, da Arbeitgeber*innen bei dauerhafter Arbeit aus dem EU-Ausland schnell steuerliche Fallstricke drohen. Prüft die KI also auch das Arbeitsrecht? „Wir prüfen mehr, als der reine Remote-Haken hergibt, aber wir ziehen eine bewusste Grenze“, erklärt Petuchow. Der KI-Klassifikator lese zwar geografische Einschränkungen aus, eine verbindliche Einzelfallprüfung zu Betriebsstättenrisiken oder Sozialversicherungsfragen biete man jedoch bewusst nicht an. „Das wäre automatisierte Rechtsberatung“, so der Gründer. Gerade der Beschäftigungskontext sei laut EU-KI-Verordnung hochriskant. „Ein System, das verbindliche steuer- und arbeitsrechtliche Auskünfte zu konkreten Arbeitsverhältnissen erteilt, bringt einen Pflichtenkatalog mit, den wir als zweiköpfiges Team heute nicht seriös stemmen können“, stellt er klar. Stattdessen mache man die ohnehin entspannten Freizügigkeitsregeln innerhalb der EU sichtbar und verweise bei komplexen Einzelfällen auf Expert*innen.

Die Gründer: Aus dem Hörsaal auf den Markt

Hinter Nomado24 stehen keine langjährigen HR-Veteranen, sondern Anton Petuchow und Lars Schreiner. Die zündende Idee brachte Schreiner, der an der HWG Ludwigshafen Sustainable Management studiert, aus seiner Zeit als Surflehrer mit: Mangels lokaler Alternativen mussten viele seiner Kollegen außerhalb der Saison unterqualifizierte Jobs annehmen. Bei Nomado24 verantwortet er heute Vertrieb und Marketing, während WHU-Absolvent Petuchow nach Stationen bei BASF und Allianz die Bereiche Strategie und Produkt leitet.

Der Weg aus dem studentischen Umfeld zur offiziell gegründeten UG (haftungsbeschränkt) war jedoch zäh. „Die größte Hürde war nicht die Gründung selbst, sondern das Drumherum“, blickt Petuchow auf Themen wie Steuernummern, Datenschutz und AGBs zurück. „Für zwei Studenten ohne Vorerfahrung sind das Wochen, in denen kein einziges Produktfeature entsteht. Rückblickend war es trotzdem richtig, das früh sauber zu machen.“ Finanziert ist das Start-up, das im TechnologieZentrum Ludwigshafen (TZL) sitzt und Ende Mai 2026 live ging, bislang komplett gebootstrappt und durch Fördermittel (StartInRLP) sowie Azure-Credits von Microsoft. Business Angels sollen erst in einer kommenden Finanzierungsrunde an Bord geholt werden.

Geschäftsmodell und Markt: Ein kritischer Blick

Nomado24 bietet neben der Jobvermittlung auch eine „Pro“-Funktion für Bewerber*innen sowie mittelfristig die Vermittlung von Coworking-Spaces an. Droht dem kleinen Team hier nicht ein klassischer „Feature Creep“, bei dem man sich verzettelt? Petuchow nimmt die Kritik gelassen auf: „Die Jobbörse ist das Produkt. Alles andere muss aus derselben Datenbasis fallen und darf keine eigene Roadmap verlangen.“ Die geplante Coworking-Suche sei der beste Beleg für diese Disziplin, da man keine Ressourcen in den Aufbau eigenen Inventars stecke, sondern auf eine Partnerschaft mit einem Weltmarktführer setze. Dennoch gibt er selbstkritisch zu: „Ja, wir haben in der Anfangsphase mehr gebaut, als für den Fokus gut war, und haben deshalb inzwischen Dinge bewusst zurückgestellt.“

Um im Haifischbecken der großen Jobbörsen wie Stepstone oder Indeed zu bestehen, nutzt das Start-up Automatisierung, um schnell eine kritische Masse an Stellen zu bieten. Den Vorwurf des unerlaubten „Scrapings“ von Fremdportalen lässt die Geschäftsführung jedoch nicht gelten. Hier wird Petuchow deutlich: „Der Begriff Scraping beschreibt unsere Arbeitsweise falsch. Wir lesen keine Fremdportale aus. Indeed, Stepstone oder LinkedIn fassen wir nicht an.“ Stattdessen beziehe man die aktuell rund 2.400 Anzeigen aus offiziellen Schnittstellen der Arbeitsagentur, von Partnerschnittstellen, aus Bewerbermanagementsystemen oder direkt von Arbeitgeber*innen. „Wir entziehen niemandem Traffic, wir schicken welchen“, wehrt er rechtliche Bedenken ab.

Auch die befürchteten Serverkosten für das ständige KI-Screening seien extrem überschaubar. „Eine Anzeige wird einmal gelesen und danach beliebig oft ausgeliefert, ohne dass noch einmal ein Modell anspringt“, erklärt der Gründer. Dank des Microsoft-Förderprogramms verbrenne man aktuell ohnehin kein Geld für die Infrastruktur.

Bleibt das klassische Henne-Ei-Problem: Wie überzeugt man zahlende Unternehmenskunden, wenn die Reichweite noch im Aufbau ist? „Unsere Antwort auf das Henne-Ei-Problem heißt nicht Vertrieb, sondern Google“, verrät Petuchow die SEO-Strategie. Durch strukturiert ausgezeichnete Anzeigen bei „Google for Jobs“ und gezielte Suchseiten baue man organisch Reichweite auf. Die Klicks verdreißigfachten sich zuletzt nahezu – ganz ohne Werbebudget. Petuchows Maxime: „Erst Nutzerzahlen aufbauen, dann monetarisieren. Und wenn wir mit Arbeitgebern über bezahlte Inserate sprechen, dann mit belegbarer Reichweite statt mit Versprechen.“

Einordnung und Fazit

Nomado24 bedient zweifellos einen echten Pain Point und punktet mit seinem transparenten Ansatz, unpassende Jobs knallhart auszusortieren. Das große Risiko: Die Technologie hinter LLMs wird rasant zugänglicher. Große Player könnten die Kernfunktion mit ihren massiven Entwicklungs-Ressourcen theoretisch schnell kopieren.

Wo liegt also der Burggraben? „Ehrlich gesagt: Einen unkopierbaren Burggraben haben wir nicht, und ich würde jedem Gründer misstrauen, der bei einem Sprachmodell-Feature einen behauptet“, kontert der WHU-Absolvent selbstbewusst. Die Branchengiganten würden einen so strengen Filter jedoch kaum ausrollen wollen, da deren Geschäftsmodell auf Reichweite und Anzeigenvolumen basiere. Ein Filter, der rigoros 14 Prozent der Anzeigen als „Fake-Remote“ aussortiert, würde dort zahlende Kund*innen verprellen. „So etwas baut niemand konsequent gegen das eigene Geschäftsmodell“, ist Petuchow überzeugt. „Für die Großen wäre derselbe Filter ein Umsatzproblem, für uns ist er das Produktversprechen.“

Ein klassischer David-gegen-Goliath-Pitch mit einer cleveren Nischenstrategie. Für die Zukunft hat sich das Team bis Mitte 2027 vier klare Meilensteine gesetzt: Organische Reichweite aufbauen, eine belastbare Konversionsrate für das Pro-Modell erzielen, das Angebot an echten Remote-Stellen im deutschsprachigen Raum ausbauen und die Coworking-Partnerschaft live bringen. Erst danach sei der B2B-Verkauf an Arbeitgeber*innen der logische Schritt. Anton Petuchow schließt mit einem klaren Versprechen an sich selbst: „Wenn diese vier bis Mitte 2027 nicht stehen, schulden wir uns selbst eine ehrliche Antwort darauf, warum nicht.“

In einer zunehmend volatilen Weltlage werden kritische Infrastrukturen zur Zielscheibe. Das sogenannte Spoofing und „amming – also die Manipulation oder Störung von globalen Satellitennavigationssystemen (GNSS) wie GPS oder Galileo – betrifft längst nicht mehr nur militärische Drohnen. Zivile Luftfahrt, autonome Systeme und die Logistik stehen vor massiven Herausforderungen. Branchenexperten schätzen die täglichen wirtschaftlichen Schäden durch GPS-Ausfälle auf bis zu eine Milliarde US-Dollar.

Genau in diese Lücke stößt QOODA. Das Start-up entwickelt quantenbasierte Lösungen, die eine präzise Navigation ohne Satellitensignal ermöglichen. Das Zauberwort lautet Magnetic Anomaly Navigation (MagANav). Die Idee: Das Magnetfeld der Erde gleicht einem einzigartigen Fingerabdruck. QOODA nutzt extrem empfindliche Quantensensoren, um selbst kleinste Anomalien im Magnetfeld zu messen. Diese Daten werden anschließend mit weiteren Sensordaten fusioniert und mithilfe Künstlicher Intelligenz – genauer gesagt Physics-Informed Neural Networks – zu präzisen Magnetfeldkarten verarbeitet. Das Ergebnis ist eine ausfallsichere, alternative Referenz für die Lokalisierung in sicherheitskritischen Bereichen.

„Mit unserer quantensensorbasierten Technologie gestalten wir GPS-freie Navigation neu.“ – Dr. Björn Pötter, Geschäftsführer von QOODA

Gründerteam und Historie

Hinter der technologischen Vision steht ein Schwergewicht an akademischer und industrieller Expertise. Die QOODA GmbH wurde im Jahr 2025 in München gegründet. Das fünfköpfige Gründerteam bringt das notwendige Rüstzeug aus Quantenphysik, Informatik und Industrieerfahrung mit: Neben CEO Dr. Björn Pötter stehen Dr. Inés de Vega, Dr. Peter Eder (COO), Dr. Sadegh Ebrahimi (CTO) und Ahmad Nikmanesh an der Spitze des Unternehmens.

Ihre gemeinsame Mission beschreiben sie als die Modernisierung der sogenannten „OODA-Schleife“ (Observe, Orient, Decide, Act) – einem Konzept aus der Militärstrategie, das durch Quantentechnologie und KI in diversen Anwendungsdomänen schnellere und intelligentere Entscheidungen ermöglichen soll.

Die Hard Facts zu QOODA

• Gründung: 2025 (HRB 305706, Amtsgericht München)
• Stammkapital: 25.000 Euro
• Technologie: Quantensensorik, Sensorfusion, KI-gestützte Magnetfeldkartierung (MagANav)
• Zielmärkte: Luftfahrt, autonome Systeme, Robotik, UXO-Detektion
• Auszeichnungen: 1. Platz beim Münchener Businessplan Wettbewerb 2026 (BayStartUP)

Der Markt: Mehr als nur Navigation

Die Anwendungsfälle für QOODAs Technologie gehen weit über die klassische Luftfahrt hinaus. Ein besonders eindrucksvolles Beispiel für den praktischen Nutzen ihrer DeepTech-Entwicklung ist die Kampfmittelräumung (UXO – Unexploded Ordnance) in Krisengebieten wie der Ukraine. In Zusammenarbeit mit der Dropla Tech ApS nutzt QOODA die Tatsache, dass Quantensensoren eine bis zu tausendfach höhere Sensitivität als klassische Methoden aufweisen, um Minen und Blindgänger zuverlässiger zu detektieren.

Darüber hinaus streckt das Start-up seine Fühler in Richtung Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) aus. Mit quantenmagnetischer und THz-Bildgebung sollen beispielsweise nichtleitende Bauteile von Flugzeugen (wie Radome) präzise auf Defekte inspiziert werden. Diese Diversifikation des Portfolios ist strategisch klug, um unterschiedliche Einnahmequellen in B2B-Märkten zu erschließen.

Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

Wer Hardware, insbesondere Quanten-Hardware, entwickelt, steht unweigerlich vor dem "Tal des Todes" – der extrem kapital- und zeitintensiven Phase zwischen Prototyp und Serienfertigung. Ein kritischer Blick auf das Geschäftsmodell von QOODA offenbart jedoch einen pragmatischen Ansatz zur Risikominimierung.

Das Start-up positioniert sich explizit in den Technology Readiness Levels (TRL) 4 bis 6. Hier liegt der Fokus auf dem Aufbau von Intellectual Property (IP), der Entwicklung wiederverwendbarer Module und Prototyping. Für die teure Industrialisierungsphase (TRL 7-9) – also Zertifizierung, Härtung der Systeme und Skalierung für den Massenmarkt – sucht QOODA den Schulterschluss mit etablierten Industriepartnern.

Um die frühen Phasen der Unternehmensentwicklung zu finanzieren, betreibt das Team zudem Consulting. Die Identifikation von Use-Cases, Strategieberatung für Unternehmen im Quanten-Bereich sowie die Bereitstellung ihrer Entwicklungsplattform „ODIN“ sollen offenbar den Cashflow ankurbeln, während das Kernprodukt reift. Diese Strategie reduziert zwar das anfängliche Kapitalrisiko, macht QOODA auf lange Sicht jedoch stark abhängig vom Wohlwollen und der Geschwindigkeit seiner industriellen Partner.

„Der Münchener Businessplan Wettbewerb bietet uns die passende Plattform, um Technologie und Marktpotenzial sichtbar zu machen“, erklärt Dr. Pötter. Nun geht es darum, das Wachstum strukturiert vorzubereiten und genau diese strategischen Partnerschaften gezielt auszubauen.

Wettbewerb: Ein globales Wettrüsten

QOODA bewegt sich in einem Markt, in dem keine Gefangenen gemacht werden. Die Idee der Navigation mittels magnetischer Anomalien wird derzeit weltweit vorangetrieben. Das australische Start-up Q-CTRL hat mit seinem System "Ironstone Opal" bereits reale Demonstrationen absolviert und behauptet, traditionelle Trägheitsnavigationssysteme (INS) um ein Vielfaches an Genauigkeit zu übertreffen. Auch Giganten der Branche, wie Maxar Intelligence mit ihrer kamerabasierten Software "Raptor", entwickeln alternative Lösungen für GPS-freie Umgebungen.

Die Konkurrenz ist massiv finanziert und operiert international (z.B. Q-CTRL mit Büros unter anderem in Sydney, Los Angeles und Berlin). Für ein junges Münchner Startup bedeutet das: Die Uhr tickt. Der Sieg beim BayStartUP-Wettbewerb ist ein erstklassiger Meilenstein, muss nun aber zügig in hochvolumige Finanzierungsrunden umgemünzt werden.

Einordnung und Fazit

QOODA ist ein Paradebeispiel für den modernen DeepTech-Ansatz "Made in Germany". Das Team kombiniert herausragende akademische Exzellenz mit einem erstaunlich pragmatischen Markteintritt. Anstatt den Versuch zu wagen, mit 25.000 Euro Startkapital eine eigene Hardware-Fabrik aus dem Boden zu stampfen, fokussieren sich die Münchner auf den USP: die Algorithmen, die Sensorfusion und die Modulentwicklung (TRL 4-6). Das begleitende Consulting-Geschäft liefert zudem wichtige Bodenhaftung und frühe Kund*innenkontakte.

Die Technologie adressiert ein brennendes, globales Problem: die Verletzlichkeit von GPS-Systemen. Wenn es QOODA gelingt, die Industrialisierungspartnerschaften (TRL 7-9) erfolgreich abzuschließen, steht dem Start-up ein Multi-Milliarden-Markt offen. Das größte Risiko bleibt jedoch das Timing und das Kapital. Die internationale Konkurrenz, insbesondere aus dem angloamerikanischen und australischen Raum, ist mit prall gefüllten Kriegskassen bereits im Feldtest. Für QOODA gilt es nun, den Schub des Businessplan-Siegs zu nutzen, um die europäische technologische Souveränität in diesem Sektor entscheidend mitzugestalten.

Die Ära der passiven Web-Seminare ist endgültig vorbei. Die moderne Wissensökonomie hat eine harte Lektion gelernt: Man kann keine erschöpfte Belegschaft upskillen. Schlafmangel und kognitive Überlastung kosten die globale Wirtschaft jährlich hunderte Milliarden Euro an verlorener Produktivität und Innovationskraft. Genau an dieser Schnittstelle von Biologie und Weiterbildung entfaltet sich ein spannender High-Tech-Wachstumsmarkt unserer Zeit. Lifelong Learning im B2B-Sektor ist nicht mehr nur eine Frage von Content-Management-Systemen, sondern von kognitiver Leistungsfähigkeit. Smarte Textilien, Neuro-Tracker und digitale Schlaf-Coaches transformieren ein biologisches Grundbedürfnis in die Basis erfolgreicher Unternehmensweiterbildung. Für Gründer*innen bedeutet dies eine historische Chance: Wer heute EdTech baut, entwickelt keine reinen Lernplattformen mehr, sondern holistische Systeme für Human Performance. Dieser Report beleuchtet, wie der deutsche Markt diese Fusion aus Neuro-Enhancement und B2B-Learning meistert.

Die Marktlage

Der europäische EdTech-Markt hat die Post-Pandemie-Katerstimmung hinter sich gelassen und präsentiert sich 2026 stark konsolidiert und hochprofitabel. Laut aktuellen Bitkom-Erhebungen fließen mittlerweile rund 40 Prozent der dedizierten HR-Software-Budgets im Mittelstand in datengetriebene Weiterbildungs- und Performance-Tools. Haupttreiber dieser Entwicklung ist die generative künstliche Intelligenz, die nicht nur Lerninhalte in Echtzeit hyperpersonalisiert, sondern sich nahtlos mit biometrischen Daten synchronisiert. Relevante Erhebungen, wie das KfW-Mittelstandspanel, bestätigen die schiere Marktgröße und beziffern die jährlichen Weiterbildungsinvestitionen allein im deutschen Mittelstand auf einen starken zweistelligen Milliardenbetrag. Die Investitionssummen spiegeln diese Reife wider: Während Seed-Runden im Schnitt bei konservativen zwei bis drei Millionen Euro liegen, sehen wir in Series-A- und Series-B-Finanzierungen für skalierbare B2B-SaaS-Modelle wieder realistische, aber gesunde Tickets zwischen 15 und 30 Millionen Euro – weit entfernt von den überhitzten Bewertungen der frühen Zwanzigerjahre, aber getragen von soliden Umsätzen.

Die neuen Treiber

Wer den Markt heute dominieren will, muss über das Offensichtliche hinausblicken. Drei spezifische Sub-Sektoren treiben das Wachstum rasant voran. An erster Stelle steht das sogenannte Neuro-Adaptive Learning. Hierbei wird die Erholungsökonomie direkt in den Lernprozess integriert. Ermüdungserscheinungen werden durch Wearables gemessen, woraufhin die KI-gestützte Lernplattform automatisch das Tempo drosselt oder Mikrolern-Einheiten anbietet. Vorreiter wie die etablierten Corporate-Coaching-Plattformen integrieren längst digitale Schlaf-Coaches in ihre Suiten, da die Neurowissenschaft beweist, dass Tiefschlafphasen für die Gedächtniskonsolidierung essenziell sind.

Der zweite Treiber ist Immersive Skill-Routing via Spatial Computing. AR- und VR-Headsets werden für hochkomplexe Maschinenschulungen und Hochrisiko-Trainings (wie Medizintechnik oder Flugzeugwartung) genutzt. In den Acceleratoren der TUM und des Cyber Valleys entstehen derzeit erste Stealth-Spin-offs, die Spatial Computing direkt mit Echtzeit-EEG-Wearables koppeln, um kognitive Überlastung im Training live zu messen und zu korrigieren.

Der dritte Sektor umfasst Verified Credentialing mittels Blockchain-Technologie, wodurch lebenslange Lernfortschritte fälschungssicher an Personalabteilungen übermittelt werden. Pioniere wie CoachHub haben den Weg geebnet, doch die neuen Treiber gehen tief in die biometrische und technologische Infrastruktur der Unternehmen über.

Reality Check: Gescheiterte Hoffnungen & Lektionen

Doch der Weg in diese profitable Gegenwart war gepflastert mit schmerzhaften Marktkorrekturen. Ein prominentes Beispiel für gescheiterte Hoffnungen war die Insolvenz des Berliner B2B-Coaching-Start-ups Sharpist im Frühjahr 2024, bevor es in Teilen gerettet werden konnte. Trotz massiver Finanzierungsrunden in der Pandemie brach das Modell unter seiner eigenen Kostenstruktur zusammen. Dieser Crash liefert heutigen EdTech-Gründer*innen vier fatale Fallstricke, die es zwingend zu vermeiden gilt.

• Der erste Fallstrick ist die chronische Abhängigkeit von VC-Kapital bei gleichzeitiger Vernachlässigung der Unit Economics; unprofitables Wachstum wird 2026 vom Markt brutal abgestraft.
• Zweitens unterschätzen Gründer*innen noch immer die B2B-Sales-Zyklen. Enterprise-Kunden brauchen oft sechs bis zwölf Monate bis zur Vertragsunterschrift, was eine immense Kapitaldecke erfordert.
• Der dritte Fallstrick ist die mangelnde Beweisführung des ROI. Eine Plattform, die HR-Abteilungen nicht messbar nachweisen kann, dass die Mitarbeitenden durch das Tool produktiver werden oder Kosten sparen, wird in Krisenzeiten sofort gekündigt.
• Viertens scheitern viele an der Regulatorik: Wer heute Gesundheitsdaten (wie Schlaf-Tracking) mit Personalentwicklung kreuzt, rennt ohne lückenlose DSGVO-Compliance und Betriebsrats-Zustimmung ungebremst gegen eine juristische Wand.

Das deutsche Netzwerk (Hotspots)

Die deutsche EdTech- und Neuro-Tech-Landschaft hat sich auf wenige, dafür aber extrem leistungsstarke Hubs konzentriert. München führt das Feld unangefochten an, gestützt durch die Technische Universität München (TUM) und die UnternehmerTUM, die europaweit führend in den Bereichen B2B-SaaS und DeepTech ist; hier entsteht die Hardware für Wearables und komplexe KI-Architekturen. Berlin bleibt das kommerzielle Epizentrum für Skalierung und Sales. Die Dichte an internationalen VCs und die Präsenz der ESMT Berlin befeuern hier vor allem Plattform-Modelle. Ein oft unterschätzter, aber hochrelevanter Hub ist das Cluster Stuttgart/Tübingen. Durch das hier ansässige Cyber Valley – Europas größtes KI-Forschungskonsortium – und exzellente Institute für Kognitionswissenschaften kommen von hier die tiefgreifendsten Algorithmen zur Lernanalyse. Schließlich hat sich die Region Köln/Bonn als unverzichtbarer Knotenpunkt für Corporate Learning etabliert, was nicht zuletzt an der historischen Präsenz großer Telekommunikations- und Medienkonzerne liegt, die als Early Adopter und Co-Innovatoren für Start-ups fungieren.

Investor*innen-Radar

Das Kapitalökosystem für Lifelong Learning hat sich stark professionalisiert und agiert in vier klaren Clustern. Bei den spezialisierten VCs geben europäische Fonds wie Emerge Education und Brighteye Ventures den Ton an; sie verstehen die pädagogischen Nuancen und regulatorischen Hürden wie kein anderer. Im Bereich der Top-Tier Generalisten sind es Schwergewichte wie HV Capital, Cherry Ventures und Point Nine Capital, die vor allem dann investieren, wenn das EdTech-Modell astreine B2B-SaaS-Metriken aufweist und Skalierbarkeit verspricht. Corporate VCs aus der Industrie, allen voran Bertelsmann Next und Holtzbrinck Digital, sichern sich durch strategische Investments frühzeitig die Technologien, die ihr eigenes Verlags- und Bildungsgeschäft digitalisieren. Der wahre Motor der Innovation liegt jedoch in der Frühphase bei erfahrenen Business Angels. Prominente Köpfe wie Verena Pausder treiben die Branche seit Jahren voran, flankiert von starken Angel-Syndikaten wie encourageventures, die gezielt diverses Gründen im Bildungsbereich fördern und Start-ups den entscheidenden ersten Runway sichern.

Die Top Start-ups (Must-Watch)

Die Auswahl der folgenden Top Start-ups erfolgte durch unsere Redaktion auf Basis eines strengen Kriterienkatalogs. Wir bewerteten die aktuelle Marktrelevanz, den technologischen Reifegrad des Produkts, die nachgewiesene Traktion bei B2B-Kunden sowie das Vertrauen namhafter Investoren. Um die Innovationskraft der jüngsten Generation in den Fokus zu rücken, berücksichtigt diese Liste ausschließlich Start-ups mit Hauptsitz in Deutschland und einem Gründungsjahr ab 2020 (bzw. dem unmittelbaren Aufbruch der aktuellen Welle Ende 2019). Die Auswahl reicht von etablierten Kategorie-Führer*innen bis hin zu aufstrebenden Newcomer*innen, die die Grenzen des klassischen E-Learnings sprengen und DeepTech, HR-Tech sowie kognitive Optimierung miteinander vereinen.

Tomorrow University of Applied Sciences

Im Jahr 2020 von Christian Rebernik und Dr. Thomas Funke gegründet, hat sich dieses Start-up zur führenden B2B- und B2C-Plattform für akademisches Upskilling entwickelt. Das Geschäftsmodell ist eine vollwertige, remote-first Universität (SaaS- und Studiengebühren-Modell), deren USP in der challenge-basierten Lernmethodik und einer hochentwickelten App-Architektur liegt, die starre Vorlesungen obsolet macht. Zu den Lead-Investoren der letzten Runden zählen Emerge Education und EduCapital.

DeepSkill

Miriam Mertens und Peter Goeke gründeten DeepSkill im Jahr 2020, um die Soft-Skill-Lücke in Unternehmen zu schließen. Das B2B-SaaS-Modell fungiert als digitale Plattform für ganzheitliche und emotionale Mitarbeiterentwicklung, die datengetriebenes Coaching mit klassischen Lernpfaden verbindet. Der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und diverse Business Angels unterstützen diese Mission, die Menschlichkeit durch Technologie skalierbar zu machen.

Aivy

Ebenfalls 2020 von Florian Dyballa und seinem Team ins Leben gerufen, transformiert Aivy die Art und Weise, wie Potenziale erkannt werden. Das B2B-Geschäftsmodell basiert auf game-basierten Assessments, die psychometrische Daten auswerten, um Mitarbeitern präzise, bias-freie Lern- und Karrierepfade aufzuzeigen. Zu den frühen Geldgebern gehören renommierte HR-Experten und Business Angels wie Matthias Helfrich und Andreas Schmitz (ehem. Personalvorstand Roche), die die tiefe wissenschaftliche Fundierung des USPs schätzen.

Zavvy

Mehmet Yilmaz und Joshua Cornelius (die zuvor bereits Freeletics aufbauten) gründeten Zavvy 2021 als ganzheitliche B2B-SaaS-Lösung für Employee Enablement. Der USP liegt in der nahtlosen Integration von Onboarding, Micro-Learning und Performance-Tracking direkt in Kommunikations-Tools wie Slack und Teams, wodurch Lernen in den täglichen Workflow integriert wird. Der europäische Top-VC La Famiglia führte die Seed-Runde an, begleitet von Picus Capital und Emerge Education, bevor das Start-up Anfang 2024 in einem aufsehenerregenden Exit vom HR-Giganten Deel übernommen wurde.

Edurino

Auch wenn der Fokus zunächst auf der Vorschulbildung liegt, baut das 2021 von Irene Klemm und Franziska Meyer gegründete Start-up die fundamentale Infrastruktur für digitales Lifelong Learning. Ihr Geschäftsmodell kombiniert haptische Spielfiguren mit einer adaptiven Lern-App (B2C & B2B/Kindergärten). Der USP der physisch-digitalen Interaktion wird in Zukunft auch für haptische B2B-Trainings adaptiert. b2venture und DN Capital haben zweistellige Millionenbeträge in diese Vision investiert.

Knowunity

Benedict Kurz, Gregor Weber, Lucas Hild und Yannik Prigl gründeten Knowunity 2020 noch während ihrer eigenen Schulzeit. Ursprünglich als B2C-Marktplatz für Schüler-Zusammenfassungen gestartet, hat sich die Plattform technologisch zu einem globalen, KI-gestützten Lernbegleiter (AI Tutor) entwickelt. Der hochskalierbare USP der Peer-to-Peer-Architektur und das tiefe Gen-Z-Verständnis wecken massiv das Interesse von Konzernen: Im B2B-Bereich nutzen Unternehmen wie Porsche oder Vodafone die Plattform als hochprofitablen Kanal für Employer Branding und extrem frühes Recruiting. Nach Redalpine und Project A in den frühen Phasen hat zuletzt der europäische Top-VC XAnge die 27 Millionen Euro schwere Series-B-Finanzierungsrunde angeführt.

Edyoucated

Von Marius Bicher, Jan Rellermeyer, Marius Karwat und David do O' gegründet, gehört edyoucated zu den führenden deutschen B2B-SaaS-Plattformen für KI-gestütztes Skill-Management. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Lern-Engine, die vorhandene Kompetenzen in Unternehmen analysiert und automatisiert maßgeschneiderte, hochindividuelle Lernpfade zusammensetzt. Der USP liegt in der drastischen Reduzierung von Schulungszeiten bei gleichzeitig höherer Wissensretention. Der europäische Top-VC Earlybird Venture Capital führt das Investorenkonsortium des Unternehmens an.

Internationaler Ausblick & Fazit

Der Blick über die europäischen Grenzen zeigt, dass die Fusion von EdTech und Human Performance gerade erst begonnen hat. Aus den USA schwappt der Trend der völlig autarken „AI-Tutors“ herüber – hochkomplexe KI-Agenten, die sich als persönliche Mentor*innen tief in die ERP-Systeme der Unternehmen einnisten und Lernbedarfe erkennen, bevor der/die Mitarbeitende überhaupt weiß, dass er/sie eine Wissenslücke hat. Asien treibt derweil die Hyper-Gamification und mobile-first Micro-Credentials auf die Spitze, wo Lernen fast ausschließlich in hochfrequenten, sekundenkurzen Interaktionen stattfindet. Aus dem israelischen Ökosystem wiederum drängen Start-ups in den zivilen Markt, die militärisch erprobte Neuro-Feedback-Technologien nutzen, um Stressresistenz und kognitive Fokus-Raten von Führungskräften zu tracken und zu trainieren.

Für Gründer*innen und Investor*innen in Deutschland und Europa lautet das Fazit für 2026 unmissverständlich: EdTech isoliert betrachtet ist tot. In der nächsten Dekade werden jene Unternehmen gewinnen, die Weiterbildung als biologischen und datengetriebenen Performance-Kreislauf begreift. Wer die technologische Brillanz von B2B-SaaS mit dem ethischen und sicheren Umgang von Neuro- und Gesundheitsdaten vereint, baut nicht nur die Arbeitswelt der Zukunft, sondern erschafft die nächste Generation von europäischen Unicorns.

Hinter dem modernen Branding von SAVIN, das sich von „SAVe und INvest“ ableitet und seit dem 1. Oktober 2025 aktiv am Markt ist, verbirgt sich kein klassisches, eigenfinanziertes FinTech. Das Unternehmen ist ein strategisches Corporate-Venture und eine 100-prozentige Tochtergesellschaft der EAM-Gruppe, eines etablierten kommunalen Energieversorgers mit fast 100-jähriger Geschichte.

„Wir haben den Vorteil, dass wir als Start-up agieren dürfen und bewusst Dinge anders machen können“, erklärt Geschäftsführer Dr. Manuel Karb die Struktur. Gleichzeitig könne das Team auf das Expertenwissen der Konzernmutter zurückgreifen. Wer nun externe Geldgeber hinter dem Projekt vermutet, irrt. Karb stellt klar: „Dass wir vollständig von unserer Muttergesellschaft finanziert werden, verschafft uns eine Unabhängigkeit, die viele Start-ups erst erreichen müssen.“ Pläne für externe Investoren gebe es aktuell nicht.

Der „Geld-Strom-Speicher“ und die Frage nach der Marge

Für die finanztechnische Umsetzung hat sich das Führungsduo aus Philip Rudolph und Dr. Manuel Karb externe Expertise an Bord geholt: Die nachhaltigen Fonds und die Vermögensverwaltung werden vom Leipziger FinTech Evergreen abgewickelt.

Das Geschäftsmodell basiert auf einem sogenannten „Geld-Strom-Speicher“ und zielt auf maximale Bequemlichkeit ab. Kundinnen und Kunden zahlen einen monatlichen Festbetrag, der bewusst über den reinen Stromkosten liegt. Die Differenz fließt direkt in diesen Speicher. Doch wo genau liegt bei diesem Konstrukt die Marge für das Start-up?

„Wir verdienen an der Energielieferung und verzichten aktuell auf die AuM-Fee“, antwortet Co-Geschäftsführer Philip Rudolph offen auf die Frage nach dem Erlösmodell. Der Ansatz sei, einen bisher nicht existierenden Kundennutzen zu erzeugen, der aber unterm Strich nicht mehr koste. Rudolph kalkuliert strategisch: „Wir glauben, dass wir dadurch langfristige Kundenbeziehungen aufbauen, die für uns dann einen hohen Wert haben.“

Bequemlichkeit versus Rendite

Dieser finanzielle Puffer erfüllt eine Doppelfunktion: Er federt eventuelle Nachzahlungen am Jahresende automatisch ab und verzinst das dort liegende Kapital mit aktuell 3,25 Prozent (Stand: Juli 2026). Ist das Sicherheitsnetz voll, fließt überschüssiges Geld automatisch in nachhaltige Investmentfonds.

„Wer Strom spart, kassiert Zinsen“, lautet das prägnante Pitch-Argument von Rudolph. Das Konzept trifft einen Nerv und monetarisiert das Bedürfnis nach Reduktion des sogenannten „Mental Load“ – schließlich ist die Angst vor unkalkulierbaren Nachzahlungen seit der Energiekrise tief verankert.

Kritiker könnten einwenden, das Bundling sei vor allem ein cleverer Schachzug, um die Wechselquote (Churn Rate) der Stromkunden künstlich zu drücken. Rudolph räumt ein: „Ja, wir glauben, dass zufriedene Kund*innen länger bleiben.“ Er wehrt sich jedoch gegen den Vorwurf der Kundenfesselung: „Wir halten sie nicht durch Hürden, sondern durch Mehrwert.“

Auch den Vergleich mit einer Do-it-yourself-Lösung aus günstigstem Neostrom-Tarif und eigenem Neobroker-Depot scheut der Gründer nicht. Er rechnet vor: „Die einzigen Kosten sind die Fondskosten. Das Depot ist kostenlos, es gibt keinen Ausgabeaufschlag und das Post-Ident-Verfahren ist auch kostenfrei.“ Die Konditionen seien daher absolut wettbewerbsfähig. Der Hauptgewinn für die Nutzerschaft liege jedoch im Hintergrund: „Bei SAVIN muss man sich weder um mögliche Stromnachzahlungen noch um regelmäßige Überweisungen und Sparpläne kümmern“, verspricht Rudolph. Man könne sich einfach zurücklehnen. Und wer das Setup trotzdem aufbrechen will: „Wenn jemand trotz Investment den Anbieter wechseln möchte, ist das selbstverständlich möglich“, betont er.

Markt, Wettbewerb und die Kosten des Vertrauens

Aus streng rationaler Finanzperspektive birgt das Modell dennoch Tücken: Wer sich den günstigsten Neostrom-Tarif sucht und die Differenz per kostenlosem ETF-Sparplan investiert, erzielt höchstwahrscheinlich eine bessere Gesamtrendite (Unbundling-Paradoxon). Zudem droht durch das hybride Spar- und Konsumprodukt ein Verlust der Transparenz beim tatsächlichen Kilowattstunden-Preis.

SAVIN positioniert sich in der Mitte zweier hochkompetitiven Welten. Auf der einen Seite kämpfen Anbieter wie Ostrom oder Tibber mit dynamischen Tarifen um Marktanteile, auf der anderen dominieren Neobroker wie Trade Republic den Anlagemarkt. Während Strom meist nur über den Preis und Vergleichsportale verkauft wird, erfordern Anlageprodukte enormes Vertrauen.

„Zu Beginn sind die CAC höher, was aber vor allem daran liegt, dass wir eine komplett neue Marke bekannt machen müssen“, gibt Philip Rudolph mit Blick auf die Kundengewinnungskosten (Customer Acquisition Costs) zu. Vertrauen spiele auch bei Energie eine große Rolle. Das Unternehmen versucht die Kundschaft derzeit primär über digitale Werbekanäle wie Google, Meta oder Influencer direkt auf den eigenen Tarifrechner zu leiten.

Fazit: Steile Lernkurve und viel Corporate-Sprech

Für Gründer und Investoren ist SAVIN zweifellos ein Paradebeispiel für gelungene Corporate Innovation, da es ein echtes emotionales Kundenproblem durch branchenübergreifende Kooperation löst, statt reine Preiskämpfe zu führen.

Der Markteintritt war jedoch nicht ohne Hürden. Seit Oktober 2025 musste eine neue Plattform aufgebaut werden, die „zwei bislang getrennte Welten erfolgreich miteinander verbindet“, wie Dr. Manuel Karb berichtet.

Auf die journalistische Nachfrage, welche konkreten Kennzahlen (KPIs) und Meilensteine in den kommenden 12 bis 18 Monaten erreicht werden müssen, flüchtet sich der Gründer dann allerdings in klassisches Corporate-Wording. Statt messbarer Ziele bleibt Karb vage und spricht umschweifend von der „Gewinnung einer kritischen Anzahl von Kund*innen“ sowie der „weiteren Stabilisierung und Skalierung der Plattform“. Immerhin stellt er für die Zukunft unmissverständlich klar: „Erst wenn diese Ziele erreicht werden, kann das Modell auch für die Konzernmutter als voller Erfolg bewertet werden.“

Die Realität sieht ernüchternd aus. Laut einer aktuellen YouGov-Umfrage vom Mai 2026 berichten gerade einmal 17 Prozent der befragten Unternehmensentscheider von messbaren Umsatz- oder Gewinneffekten durch KI in ihrem Unternehmen. Für die repräsentative Umfrage hatte die KI-Beratung Neurawork 541 Entscheider*innen befragen lassen.

Für Start-ups ist diese Zahl ein Warnsignal. Während etablierte Konzerne es sich leisten können, Millionen in „Leuchtturmprojekte“ ohne Return on Investment zu versenken, ist eure Runway dafür schlicht zu kurz. Jeder Euro und jede Arbeitsstunde müssen sitzen. Wie also verwandelt man das Buzzword KI in echten geschäftlichen Nutzen?

Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der strategischen Herangehensweise. Christoph Knöll, Mitgründer von Neurawork, bringt es auf den Punkt: „Die entscheidende Frage lautet nicht, wo Unternehmen KI einsetzen können, sondern wo sie Engpässe beseitigt, Probleme löst und neue wirtschaftliche Potenziale erschließt.“

In sieben Schritten zum profitablen KI-Einsatz im Start-up

Ein strukturierter KI-Workshop kann hier Abhilfe schaffen. Basierend auf den Beobachtungen aus der Praxis zeigt sich ein 7-Schritte-Fahrplan, mit dem aus netten Spielereien handfeste Business-Cases werden.

Schritt 1: Startet mit dem Business-Ziel – nicht mit dem Tool

Lasst euch nicht von der neuesten API-Ankündigung ablenken. Der größte Fehler ist es, eine Technologie zu nehmen und krampfhaft nach einem Problem zu suchen. Fragt euch stattdessen zuerst: Was ist unser aktueller Flaschenhals? Wollen wir Zielgruppen erschließen, Margen optimieren oder Services verbessern? Erst wenn das Ziel glasklar ist, wird geprüft, ob KI als Hebel dienen kann.

Schritt 2: Holt die richtigen Leute an den Tisch – besonders Berufseinsteiger*innen

Ein strategischer KI-Workshop gehört nicht isoliert in die Chefetage. Ihr braucht ein diverses Team aus Vertrieb, Marketing, Kund*innenservice und Produktentwicklung, denn dort kennt man die echten Schmerzpunkte der Kund*innen. Der Start-up-Hack: Bezieht unbedingt eure Praktikant*innen und Berufseinsteiger*innen mit ein. Diese nutzen KI oft völlig intuitiv im Alltag und bringen unvoreingenommene Perspektiven ein.

Schritt 3: Geht radikal von den Problemen eurer Kunden aus

Erfolgreiche Start-ups lösen echte Probleme. Analysiert im Workshop: Wo verlieren eure Kund*innen unnötig Zeit oder Geld? An welchen Stellen fallen ihnen Entscheidungen schwer? Fokussiert euch auf die Probleme, die so dringend sind, dass Kund*innen für deren Lösung auch tatsächlich bezahlen würden.

Schritt 4: Entwickelt aus Lösungen neue Geschäftsmodelle

Wenn ihr ein echtes Problem identifiziert habt, denkt groß: KI ermöglicht völlig neue Monetarisierungsstrategien. Nun gilt es im Workshop, aus der reinen Problemlösung ein tragfähiges geschäftliches Konzept zu entwickeln. Arbeitet dafür die folgenden To-dos durch:

• Zusatzleistungen definieren: Prüft gemeinsam, ob sich aus der KI-Lösung direkt neue, eigenständige Services oder digitale Zusatzleistungen für eure bestehenden Kund*innen schnüren lassen.
• Wiederkehrende Umsätze generieren: Überlegt, ob sich ein klassisches Einmal-Kauf-Modell durch KI-gestützte Abonnements ersetzen oder strategisch ergänzen lässt.
• Pricing neu denken: Diskutiert erfolgsabhängige Vergütungsmodelle. Wenn eure KI dem Kund*innen beispielsweise Zeit oder Geld spart, könntet ihr euer Pricing genau an diesen messbaren Mehrwert koppeln.

Schritt 5: Bewertet Umsatz, Gewinn und Kund*innennutzen getrennt

Nicht jede KI-Idee muss direkt den Umsatz ankurbeln. Manchmal liegt der größte Hebel in der reinen Kostensenkung, einer verbesserten Servicequalität oder einer stärkeren Kund*innenbindung. Bewertet eure gesammelten Ideen daher differenziert nach Kund*innennutzen, Umsatzpotenzial, Margeneffekt, Entwicklungsaufwand und laufenden Kosten. Nutzt dafür folgende To-dos im Workshop:

• Den strengen Kosten-Nutzen-Check durchführen: Stellt bei jeder Idee das direkte Umsatzpotenzial und den erwarteten Margeneffekt schonungslos den Kosten gegenüber. Bewertet dabei sowohl den einmaligen Entwicklungsaufwand als auch die laufenden Betriebskosten (wie Serverkapazitäten oder externe API-Gebühren).
• Interne Effizienzhebel definieren: Sucht gezielt nach zeitfressenden, repetitiven Routineaufgaben in eurem Start-up (z. B. im Support oder in der Datenpflege). Analysiert, wo Automatisierung durch KI intern massive Zeitgewinne bringt, die indirekt eure Profitabilität steigern.
• Qualität statt nur Quantität bewerten: Prüft, welche Ideen vielleicht nicht am ersten Tag mehr Geld einbringen, aber die Qualität eures Produkts messbar erhöhen – etwa durch drastisch reduzierte Fehlerquoten oder schnellere Reaktionszeiten. Bewertet diesen Kund*innennutzen als eigenständigen Faktor.

Schritt 6: Macht den ehrlichen Realitätscheck

Im kreativen Rausch eines Workshops entstehen schnell fantastische Ideen. Danach folgt der Realitätscheck. Bevor ihr Code schreibt, müsst ihr klären: Haben wir die nötigen Daten und sind diese rechtlich nutzbar? Sind Datenschutz und regulatorische Anforderungen erfüllt? Gerade für Start-ups können rechtliche Fehler existenzbedrohend sein.

Schritt 7: Geht niemals ohne einen konkreten Fahrplan auseinander

Beendet die Session erst, wenn ihr euch auf wenige priorisierte Anwendungsfälle geeinigt habt. Erstellt für jedes Projekt eine Roadmap mit einem klaren, messbaren Ziel, dem definierten Kund*innennutzen, klaren Verantwortlichkeiten und einem Zeitplan.

Fazit: Erst der messbare Nutzen, dann das Budget

Der Schritt von der Spielerei zum profitablen Business-Tool erfordert Disziplin. Wie Christoph Knöll betont: „Erst wenn ein messbarer wirtschaftlicher Nutzen erkennbar ist, lohnt sich eine größere Investition.“ Ein pragmatischer Workshop ist dafür das ideale Fundament.

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.

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.“

Die Dimensionen sind enorm: Nach Schätzungen von McKinsey könnten Quantentechnologien bis zum Jahr 2035 einen wirtschaftlichen Mehrwert von rund zwei Billionen US-Dollar generieren. Gleichzeitig investieren die großen Wirtschaftsräume mit Hochdruck in die Entwicklung der Technologie. Die USA haben in den vergangenen Jahren öffentliche und private Mittel in zweistelliger Milliardenhöhe mobilisiert, China verfolgt ambitionierte nationale Programme und Europa hat mittlerweile mehr als elf Milliarden Euro an öffentlichen Geldern für Quantentechnologien bereitgestellt.

Der Grund für diesen globalen Wettlauf liegt auf der Hand. Quantencomputer versprechen nicht einfach schnellere Rechenleistungen. Sie ermöglichen völlig neue Arten von Berechnungen, die selbst für die leistungsfähigsten Supercomputer der Welt praktisch unlösbar sind. Damit könnten sie Durchbrüche in Bereichen ermöglichen, die für die Wettbewerbsfähigkeit moderner Volkswirtschaften entscheidend sind.

Die nächste industrielle Revolution entsteht bereits

Um die Bedeutung dieser Entwicklung zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die Geschichte technologischer Umbrüche. Die Dampfmaschine revolutionierte die industrielle Produktion. Das Internet veränderte Kommunikation und Handel. Künstliche Intelligenz automatisiert heute Wissensarbeit. Quantencomputing könnte all diese Entwicklungen um eine weitere Dimension ergänzen: die Fähigkeit, hochkomplexe Probleme zu lösen, die bislang als praktisch unberechenbar galten.

Besonders relevant wird dies für Branchen, die das Rückgrat der europäischen Wirtschaft bilden. Die Chemieindustrie, die Pharmaforschung, die Automobilbranche, der Maschinenbau, die Energieversorgung oder die Logistik stehen vor Herausforderungen, die mit herkömmlichen Computern nur begrenzt modelliert werden können. Genau hier setzt Quantencomputing an.

In der Pharmaindustrie könnten Quantencomputer die Simulation komplexer Moleküle drastisch beschleunigen und damit die Entwicklung neuer Medikamente verkürzen. Statt jahrelanger Versuchsreihen könnten bestimmte Wirkstoffkandidaten deutlich präziser vorausberechnet werden. In der Chemieindustrie eröffnen sich neue Möglichkeiten bei der Entwicklung effizienterer Katalysatoren, nachhaltiger Kunststoffe oder innovativer Materialien.

Ähnlich groß ist das Potenzial im Energiesektor. Die Entwicklung leistungsfähiger Batterien, effizienterer Solarzellen oder neuer Materialien für die Wasserstoffwirtschaft basiert auf atomaren und molekularen Prozessen, die sich mit klassischen Rechnern nur eingeschränkt simulieren lassen. Quantencomputer könnten diese Entwicklungszyklen erheblich verkürzen und damit die Energiewende beschleunigen.

Auch die Industrie selbst steht vor einem Paradigmenwechsel. Ob Produktionsplanung, globale Lieferketten oder Verkehrssteuerung – viele dieser Aufgaben gehören zur Klasse der Optimierungsprobleme. Bereits kleine Verbesserungen können hier Einsparungen in Millionenhöhe erzeugen. Quantenalgorithmen versprechen, genau solche komplexen Optimierungsaufgaben künftig deutlich effizienter zu lösen.

Europas Chance liegt in seiner industriellen Stärke

Genau an dieser Stelle unterscheidet sich Europa von den USA und China. Während die Vereinigten Staaten ihre Stärke vor allem aus den großen Technologiekonzernen schöpfen und China auf massive staatliche Investitionen setzt, verfügt Europa über eine einzigartige industrielle Basis. Weltmarktführer aus den Bereichen Chemie, Automotive, Maschinenbau, Energie und Pharmazie sitzen direkt vor unserer Haustür.

Unternehmen wie BASF, Bayer, Siemens, Bosch, Volkswagen, Mercedes-Benz, BMW, Airbus oder SAP beschäftigen sich bereits intensiv mit den Möglichkeiten von Quantentechnologien. Sie wissen: Wer künftig neue Materialien schneller entwickelt, Lieferketten effizienter steuert oder Produktionsprozesse optimiert, verschafft sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.

Genau deshalb ist das Quantenrennen weit mehr als ein wissenschaftlicher Wettbewerb. Es geht um die Frage, wo die industrielle Wertschöpfung der nächsten Jahrzehnte entsteht.

Europas Quantum-Champions greifen an

Die gute Nachricht lautet: Europa startet keineswegs von der Ersatzbank. Im Gegenteil: Viele der weltweit führenden Quantum-Unternehmen stammen heute aus Europa oder basieren auf europäischer Spitzenforschung. Frankreich hat mit Pasqal einen der globalen Vorreiter im Bereich neutraler Atome hervorgebracht. Das Unternehmen wurde unter anderem vom Nobelpreisträger Alain Aspect mitgegründet und arbeitet bereits mit großen Industriepartnern an konkreten Anwendungen.

Mit Alice & Bob verfügt Frankreich über einen weiteren hochinteressanten Akteur, der an besonders fehlertoleranten Quantenarchitekturen arbeitet. In Finnland hat sich IQM innerhalb weniger Jahre zu einem der führenden europäischen Hersteller supraleitender Quantencomputer entwickelt und zählt mittlerweile zu den bekanntesten Quantum-Unternehmen Europas.

Die Niederlande wiederum haben rund um Delft eines der dynamischsten Quantum-Ökosysteme weltweit aufgebaut. Forschungseinrichtungen wie QuTech arbeiten dort eng mit Unternehmen wie QuantWare oder Orange Quantum Systems zusammen und schaffen ideale Voraussetzungen für die Kommerzialisierung neuer Technologien.

Auch Deutschland spielt in diesem Rennen eine wichtige Rolle. Mit Unternehmen wie planqc, Quantum Brilliance, HQS Quantum Simulations, ParityQC und uns von eleQtron entsteht eine vielfältige Landschaft, die unterschiedliche Bereiche des Quantum-Stacks adressiert – von Hardware über Software bis hin zu Architekturen und industriellen Anwendungen.

Wir bei eleQtron verfolgen dabei einen Ansatz auf Basis gefangener Ionen. Das Unternehmen ist aus dem Lehrstuhl für Quantenoptik der Universität Siegen hervorgegangen und nutzt mit seiner MAGIC-Technologie Mikrowellen zur Steuerung von Qubits. Ziel ist es, die Systemkomplexität zu reduzieren und Quantencomputer schrittweise in Richtung skalierbarer, industriell nutzbarer Systeme weiterzuentwickeln.

Besonders spannend ist dabei, dass sich die verschiedenen Unternehmen nicht auf eine einzige Technologie festlegen. Stattdessen verfolgt Europa unterschiedliche Ansätze – von supraleitenden Qubits über neutrale Atome bis hin zu Ionenfallen und photonischen Systemen. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Europa unabhängig davon erfolgreich bleibt, welche Plattform sich langfristig durchsetzt.

Warum das Rennen noch völlig offen ist

Anders als viele glauben, gibt es im Quantencomputing bislang keinen klaren Sieger. Keine Technologie hat die entscheidenden Herausforderungen rund um Fehlerkorrektur, Skalierbarkeit und wirtschaftlichen Betrieb vollständig gelöst.

Genau deshalb befinden wir uns aktuell in einer Situation, die an die Frühphase des Computerzeitalters erinnert. Niemand konnte in den 1960er-Jahren mit Sicherheit sagen, welche Computerarchitektur den Markt dominieren würde. Ähnlich offen ist die Situation heute im Quantencomputing.

Für Europa ist das eine historische Chance. Noch ist das Rennen offen. Noch ist nicht entschieden, welche Technologieplattformen sich langfristig durchsetzen werden. Und noch verfügt Europa über genau die Stärken, die in dieser Phase zählen: exzellente Forschung, industrielle Tiefe, starke Anwenderbranchen und eine wachsende Landschaft ambitionierter Quantum-Unternehmen. Was jetzt benötigt wird, sind gezielte Investitionen, schnelle industrielle Adoption und Ökosysteme, die technologische Exzellenz in skalierbare Geschäftsmodelle übersetzen. Europa muss zeigen, dass es Deep Tech nicht nur erforschen, sondern auch schnell, effizient und global wettbewerbsfähig an den Markt bringen kann.

Die nächste große Computerrevolution hat bereits begonnen. Die Frage ist nicht, ob Quantencomputing kommt. Die Frage ist, wo die Wertschöpfung entsteht. Europa sollte alles daransetzen, dass die Antwort nicht nur Silicon Valley oder Shenzhen lautet.

Der Autor Jan Leisse arbeitet an einem der richtungsweisenden Projekte unserer Zeit: Er und eleQtron bauen für Deutschland einen Quantencomputer. Quantencomputing gilt als Schlüsseltechnologie des Jahrhunderts, keiner kann so recht die Möglichkeiten fassen, die Quantencomputing bietet, weil es auch für den Menschen unvorstellbar ist. IBM, Google und alle großen Player sind an der Technik dran, aber eleQtron aus Siegen, NRW, liegt mit seiner Ionenfallen-Technik vorne und schreibt grade deutsche Technikgeschichte.

Jochen Schwill ist einer der prägendsten Köpfe der deutschen Energiewende. 2009 gründete er Next Kraftwerke, baute eines der größten virtuellen Kraftwerke Europas auf und machte das Unternehmen zum viertgrößten Direktvermarkter von Ökostrom in Deutschland – bevor Shell es 2021 für rund 100 Mio. Euro übernahm.

2023 meldete sich Schwill mit SpotmyEnergy zurück im operativen Maschinenraum – und zeigte sofort, wie sich die Spielregeln ändern, wenn ein bewiesener Serial Entrepreneur erneut an den Start geht. Innerhalb von nur zwölf Monaten nach der Gründung strukturierte Schwill ein Finanzierungspaket von rund 60 Millionen Euro. Der Clou dabei: Anstatt das Gründungsteam durch eine massive Equity-Runde unnötig zu verwässern, sicherte er sich für den kapitalintensiven Hardware-Rollout neben 10,5 Millionen Euro Venture Capital clevere 50 Millionen Euro an Fremdkapital. Parallel bewies er durch die frühe Übernahme des Mitbewerbers Zählerhelden, dass M&A-Strategien nicht erst für Scale-ups, sondern bereits in der Seed-Phase ein massiver Wachstumshebel sein können.

Doch was passiert psychologisch, wenn man eigentlich gar nicht mehr gründen müsste? Wie radikal anders verhandelt man Term Sheets, wenn man finanziell völlig unabhängig ist? Und ab wann wird die Fallhöhe des ersten Erfolgs zum Ballast für das zweite Unternehmen? Ein ehrliches Gespräch über den „Day After“ eines Exits, das Ego von Gründer*innen und den schmalen Grat zwischen VC-Due-Diligence und reiner Investor*innen-FOMO.

StartingUp: Jochen, was raubt einem nachts mehr den Schlaf: die Due-Diligence mit Shell für einen 100-Millionen-Exit oder die Formulare für den deutschen Messstellenbetrieb?

Jochen Schwill: Haha, ich kann eigentlich immer gut schlafen. Die Due Diligence mit Shell war eine besondere und intensive Phase, aber das gehört natürlich der Vergangenheit an. Jetzt treibt mich der Smart-Meter-Rollout voran, damit unsere aktuellen und potenziellen Kunden ihre Großverbraucher effizient und flexibel steuern können.

Die Lücke nach dem Verkauf

StartingUp: Wie tief ist das emotionale Loch am berüchtigten „Day After“, wenn man sein Lebenswerk nach über einem Jahrzehnt verkauft hat und die dominierende Aufgabe plötzlich wegfällt?

Jochen Schwill: Ja, das ist für jeden Gründer eine Herausforderung, denke ich. Wir brauchen alle eine Aufgabe oder das Gefühl, nützlich zu sein.

Die Illusion des Business Angels

StartingUp: Viele erfolgreiche Exits enden in einer Rolle als Investor*in oder Board-Member. Wann hast du gemerkt, dass dir reine Ratschläge vom Seitenrand nicht reichen und du wieder operativ tätig werden musst?

Jochen Schwill: Ich hatte, glaube ich, genau den gleichen Gedanken wie viele Gründer und habe auch manchmal während meiner Zeit bei Next Kraftwerke neidisch auf die andere Seite des Tisches – auf die der Investoren und Board-Member – rübergeschaut. Ich habe auch schon einige Angel-Investments gemacht und mache das heute noch. Aber gerade nach meiner Zeit bei Next Kraftwerke und vor der Gründung von SpotmyEnergy habe ich gemerkt, wie sehr mir die operative Arbeit fehlt. Ich bin gerne im Büro und arbeite mit Kollegen zusammen am Whiteboard. Das ist das, was mich antreibt und mir Energie gibt.

Der Fluch des Erfolgs

StartingUp: Nach einem dreistelligen Millionen-Exit ist die Fallhöhe gigantisch. Wie gehst du mit der Erwartung um, dass SpotmyEnergy ein Einhorn werden muss, und erlaubt man sich als Serial Entrepreneur gedanklich überhaupt noch das Scheitern?

Jochen Schwill: Die Erwartung habe ich bei SpotmyEnergy jetzt natürlich auch. Aber ich bin mir auch ganz sicher, dass SpotmyEnergy ein Meisterstück wird.

Der „Jochen-Schwill-Bonus“

StartingUp: Ihr habt in kürzester Zeit rund 60 Millionen Euro eingesammelt. Findet bei einem bewiesenen Namen auf dem Pitchdeck noch eine kritische Due Diligence statt, oder treibt die VCs reines FOMO, um die Runde um jeden Preis zu gewinnen?

Jochen Schwill: Ganz so einfach ist es dann leider nicht. Ich denke, mit Investoren und VCs ins Gespräch zu kommen, ist definitiv einfacher mit einem Exit im Rücken. Aber das alleine reicht natürlich nicht aus. Da muss die nächste Geschäftsidee auch inhaltlich stark sein. SpotmyEnergy überzeugt durch ein Produkt, das jetzt einfach im Markt gebraucht wird. Wir haben über 13 Gigawatt Batterieleistung in den Kellern deutscher Haushalte, die aktuell noch nicht vollständig für den Strommarkt genutzt werden. Mit unserer Komplettlösung für Haushalte aus Hard- und Software, die diese Leistung an den Markt bringt, um Strom zu sparen und gleichzeitig das Netz flexibel und nachhaltig zu unterstützen, haben wir das richtige Produkt zur richtigen Zeit aufgesetzt.

Verhandlungen auf Augenhöhe

StartingUp: Wie radikal anders verhandelt man Term Sheets, wenn man finanziell völlig unabhängig ist? Und was können Erstgründer*innen von dieser Verhandlungsdynamik lernen?

Jochen Schwill: Für mich persönlich kann ich zumindest sagen, dass ich über die Jahre eine große Lernkurve durchlaufen habe. Aber gleichzeitig hat sich der Markt auch sehr verändert: Wir haben heute viel mehr Venture Capital im Bereich Pre-Seed- und Seed-Investment-Runden als noch zu Zeiten von Next Kraftwerke. Das macht die Verhandlungen natürlich etwas einfacher, wenn es viele Fonds gibt.

Smarte Kapitalstruktur (Equity vs. Debt)

StartingUp: Mit 10,5 Millionen Euro Equity und über 50 Millionen Euro Fremdkapital ist eure Seed-Finanzierung sehr untypisch strukturiert. Ist dieser Weg ein replizierbarer Hebel für andere Gründer in kapitalintensiven Märkten, um die eigene Verwässerung zu stoppen?

Jochen Schwill: Das gilt sicherlich nicht für jedes Geschäftsmodell. Für SpotmyEnergy eignet sich eine Fremdkapital-Fazilität, weil wir eben in Hardware involviert sind. Das gibt uns überhaupt erst die Möglichkeit. Es kommt also immer stark auf das Produkt an.

Die Wohlstands-Asymmetrie

StartingUp: Heute bist du finanziell abgesichert, baust aber wieder ein Team auf, das für den Erfolg brennen soll. Wie erzeugt man diesen „Hunger“ im Unternehmen, wenn die finanzielle Realität des Gründers eine völlig andere ist als die der Angestellten?

Jochen Schwill: Haha, der Hunger ist immer da! Und Nudeln gibt es übrigens auch immer noch regelmäßig. Bei mir war der innere Antrieb immer schon mehr als ein finanzieller Anreiz. Das ist ein bisschen wie die Lust am Gewinnen. Wir haben eine Strategie, bauen ein Team auf und entwickeln ein super Produkt. Der Lohn ist es dann vielmehr, zu sehen, dass das entwickelte Produkt auch wirklich funktioniert. Wir sind alle super motiviert und hungrig – und ich bin es auch.

Das „Ocean’s Eleven“-Prinzip

StartingUp: Neigt man als Serial Entrepreneur beim zweiten Mal dazu, einfach die alte Gang vom vorherigen Start-up wieder zusammenzutrommeln? Oder ist das brandgefährlich, weil man so unbewusst alte Muster in das neue Unternehmen kopiert?

Jochen Schwill: Ich habe, glaube ich, eine gute Mischung gefunden aus einigen langjährigen Wegbegleitern und vielen neuen, jungen Leuten, die Lust haben, die Energiewende mitzugestalten. Aber wenn man merkt, dass etwas aus alten Erfahrungen funktioniert, warum sollte man darauf nicht zurückgreifen?

Die „Unlearn“-Kurve

StartingUp: Welchen Ratschlag, den du nach deinem Exit als Mentor an First-Time-Founder weitergegeben hast, empfindest du heute – zurück im operativen Geschäft – als totalen Bullshit?

Jochen Schwill: Gute Frage, das weiß ich gar nicht so genau. Ich habe sicherlich den einen oder anderen Tipp hinsichtlich der Unternehmenskultur gegeben. Aber die Kultur ist eben immer sehr unterschiedlich. Da gibt es keine Blaupause. Ein Beispiel, das mir dazu einfällt, ist Remote Work. Für mich ist das noch nie etwas gewesen und ist es auch heute nicht. Ich sehe aber auch sehr viele erfolgreiche Firmen, die komplett remote funktionieren. Heute würde ich da deutlich individueller auf die Kultur und Strukturen im Unternehmen schauen, bevor ich Ratschläge dazu gebe.

M&A als Wachstumshebel

StartingUp: Ihr habt extrem früh das Portfolio von Zählerhelden übernommen. Welchen strategischen Rat gibst du anderen Gründern: Ab wann ist es sinnvoll, Marktanteile der Konkurrenz zuzukaufen, anstatt sich rein auf organisches Wachstum zu verlassen?

Jochen Schwill: Dieser konkrete Fall war für uns viel mehr eine Gelegenheit als ein struktureller Buy oder eine Build-Strategie. Dafür ist der Markt auch noch zu jung. Wir sind aktuell bei einer Penetration von 5,5 Prozent an Smart Metern deutschlandweit. Da gibt es noch gar nicht so viel aufzukaufen. Ich denke, diese Marktphase kommt etwas später.

David gegen (alte) Goliaths

StartingUp: Mit SpotmyEnergy greift ihr nun direkt das Kernrevier der etablierten lokalen Stadtwerke an – das Privatkundengeschäft. Sind die Stadtwerke heute wachsamere und härtere Gegner, als es die großen Energieversorger vor 15 Jahren waren?

Jochen Schwill: Aktuell spüren wir eher noch zu wenig Wettbewerb. Der Markt ist neu und riesig. Wir brauchen viele Player, die den Markt aktivieren. Die Stadtwerke sehen wir übrigens nicht nur als Wettbewerber, sondern auch als Partner.

StartingUp: Danke, Jochen Schwill, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt