GreenTech-Report

Autor: Andreas Krönke
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Von jungen Start-ups bis hin zu etablierten Unternehmen – technologische Innovationen und klimaschonende Lösungen sind weltweit auf Wachstumskurs.

Globale Herausforderungen wie die Klimakrise erfordern komplexe Lösungen sowie ressourcen- und umweltschonende Dienstleistungen und Produkte. Grüne Technologieunternehmen und Start-ups haben Nachhaltigkeit und positive Auswirkungen auf die Umwelt zum Kern ihrer Mission gemacht.

Nach Angaben des jüngsten Umweltatlas GreenTech made in Germany des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit hat die GreenTech-Branche ein enormes Wachstumspotenzial: Bis 2030 wird weltweit ein jährliches Wachstum von 7,3 Prozent erwartet. Damit deutsche Unternehmen diese Entwicklung mittragen und gleichzeitig ihre Prozesskosten senken können, muss die Wettbewerbsfähigkeit sowohl durch die Branche selbst als auch durch die Politik (besonders gegenüber den USA und China) langfristig gesichert werden.

Mit dem Europäischen Grünen Deal will die EU den Weg zu einem klimaneutralen Europa bis 2050 mit zusätzlichen Klimamaßnahmen ebnen. Eine Maßnahme des zur Einhaltung des Pariser Klimaabkommens bisher nicht ausreichenden Pakets ist die EU-Taxonomie, die dazu dienen soll, mehr Geld in nachhaltige Wirtschaftsaktivitäten zu lenken. Mit unternehmerischen Lösungen versuchen Pionier*innen indes durch nachhaltige Umwelttechnologien einen Beitrag zu leisten, um die Klimaziele, zu denen sich alle Staaten im Rahmen des Pariser Klimaabkommens von 2015 verpflichtet haben, doch noch erreichen zu können.

Die wichtigsten Markttrends

Der Markt für Klimatechnologien zeigt sich als schnell reifende Anlageklasse, die Investor*innen auch als Chance für ökologische und soziale Lösungen ansehen. So wurden laut dem Startupdetector-Report 2021 rund 75 Prozent mehr Umwelttechnologie-Neugründungen in Deutschland unterstützt als im Jahr davor. Das Startup-Barometer von Ernst & Young zeigt, dass auch die Finanzierung grüner Start-ups weiter zunimmt – das Investitionsvolumen aus dem Jahr 2021 übersteigt mit 17,4 Milliarden Euro sogar die drei vorherigen Jahre.

Viele Gelder fließen in den Energiesektor, der sich laut dem Umweltatlas in den vergangenen Jahren zum größten Leitmarkt der GreenTech-Branche entwickelt hat. Besonders in Deutschland hat die Energiewende starke Auswirkungen auf Energieerzeugung, -speicherung und -verteilung. Russlands Krieg gegen die Ukraine hat diese Entwicklung noch verstärkt und stellt die Energietransformation vor ein Dilemma, unter anderem durch die derzeit rasant ansteigenden Strompreise.

Kreative Energielösungen made in Germany

Das Münchner Tech-Start-up tado beispielsweise produziert Heimthermostate und Klimaanlagensteuerungen für Privathaushalte und kleine Unternehmen, welche Wettervorher­sagen aufgreifen und sich in Echtzeit anpassen. Das Hamburger Start-up vilisto hat ein innovatives Thermostat entwickelt, das hilft, Energie einzusparen. Ein Kraftblock speichert industrielle Abwärme und speichert überschüssigen Strom als Wärme zwischen.

Auch in den Energiebereichen Photovoltaik, Windkraft und stationäre Speichertechnologien in Form von Batterien und Wasserstoff steigt die Nachfrage nach innovativen Lösungen. Das Unternehmen Zolar bietet beispielsweise einen Online-­Konfigurator zur Planung von Solaranlagen und Solytic optimiert als datengesteuerter Marktplatz PV-Anlagen im Solar­energiebereich. Das Münchner Start-up gridX trägt seinerseits zur Digitalisierung der Energiebranche bei, indem es umweltfreundliche Ressourcen für erneuerbare Energien erschwinglich anbietet.

Das Wachstum für den deutschen Energiemarkt wird sich voraussichtlich auch auf den nachhaltigen Mobilitätsmarkt auswirken, der mit 91 Milliarden Euro den zweitgrößten Leitmarkt der GreenTech-Branche ausmacht. An dritter Stelle steht die Rohstoff- und Materialeffizienz – und auch hier sind kreative Unternehmen am Start. Das Unternehmen refurbed setzt sich im Bereich Kreislaufwirtschaft für nachhaltiges Recycling von Elektrogeräten durch seinen Online-Marktplatz ein. Ein ähnliches Geschäftsmodell verfolgt das Berliner Start-up Grover, welches technische Geräte mit unterschiedlichen Abo-Modellen vermietet, statt sie zu verkaufen.

Start-ups mit Umweltverantwortung

Solche GreenTech-Unternehmen übernehmen eine Vordenkerrolle hinsichtlich der Umweltverantwortung in Verbindung mit rentablen Geschäftspraktiken. Sie spielen bei der Gestaltung einer ökologisch und ökonomisch nachhaltigen Zukunft eine herausragende Rolle. Doch die Annahme, dass nur Unternehmen mit einem nachhaltigen Geschäftsmodell einen Unterschied machen, ist falsch. Alle Unternehmen haben Verantwortung, können und sollten einen Beitrag zum nachhaltigen Wirtschaften leisten.

Um diese Transition zu begleiten, bietet Planetly seit 2020 eine Plattform für die Messung des CO-Fußabdrucks für Unternehmen und Plan A automatisiert die ESG- und CO-Berichterstattung. The Climate Choice bietet eine Plattform für das Klimarating von Unternehmen und deren Lieferketten.

Diese Liste innovativer und junger Start-up-Beispiele zeigt, dass gesellschaftliche Veränderungen durch die allgegenwärtige Klimakrise Gründer*innen motiviert, ihre Geschäfte im Bereich grüner Umwelttechnologien auszubauen. Die Auswirkungen der Erderwärmung werden global weiter zunehmen. Damit Deutschland international wettbewerbsfähig bleiben kann, brauchen wir noch mehr kreative Innovationen und mutige Nachhaltigkeits-Start-ups, die uns im Kampf gegen die Klimakrise begleiten.

Diese Start-ups bringen frischen Wind ins System

GreenTech hat Zukunftspotenzial, so viel ist klar. (Inter-)na­tionale Klimaschutzziele, der EU Green Deal, der CO-Zertifikatehandel, aber auch die EU-Taxonomie sorgen immer mehr dafür, dass alle Branchen nach Lösungen suchen, um ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern und so CO-arm wie möglich zu erwirtschaften. Vor allem Lösungen aus dem Bereich Mobilität und Energie sowie Klimaschutz-Management von Plan A, Planetly oder The Climate Choice liegen auf der Hand. Dabei umfasst GreenTech noch viel mehr: Es fängt beim Recruiting von Talenten für diese spannende Branche an und betrifft auch den Lebensmittelsektor. Die nachfolgende Auswahl zeigt, wie divers und innovativ die GreenTech-Szene ist.

ecoligo

Das 2016 von Martin Baart und Markus Schwaninger gegründete Berliner Unternehmen revolutioniert mit seinen Solarprojekten die Energielandschaft in Schwellenländern, treibt dort den Umstieg auf erneuerbare Energien voran und schlägt damit zwei Fliegen mit einer Klappe. Die vollständig finanzierten Solar-as-a-Service-Projekte bringen ecoligos Kund*innen nicht nur finanzielle Ersparnisse, sondern ermöglichen ihnen auch, nachhaltig zu wachsen. Indem eco­ligo Gewerbe- und Industrieunternehmen in den am schnellsten wachsenden Volkswirtschaften der Welt mit Solarenergie versorgt, trägt das Unternehmen messbar zur Einsparung von schädlichem CO bei und schützt so aktiv das Klima. Durch die bisher unterzeichneten Projekte konnten bereits fast eine Million Tonnen CO eingespart werden. Möglich gemacht werden diese Projekte von engagierten und umweltbewussten Crowd­investor*innen, die mit ihren Investitionen in diese Solarprojekte den Klimawandel bekämpfen, während sie ihr Geld gewinnbringend anlegen.

Ostrom

Energieanbieter*innen gibt es genug. Doch immer noch scheitern viele daran, zu einem/einer grünen Stromanbieter*in zu wechseln. Sie scheuen entweder den Aufwand oder haben Sorgen vor zu hohen Kosten. Der Berliner Ökostrom- Anbieter Ostrom (Gründungsjahr 2021) will das ändern. Im Gegensatz zu anderen Energieanbieter*innen mit langen Vertragslaufzeiten, bietet Ostrom nur einen einzigen, flexiblen und monatlichen Tarif. Der Strom stammt zu 100 Prozent aus erneuerbaren Energiequellen und wird zum Einkaufspreis an die Kund*innen weitergegeben. Langfristig möchte man zu einer Energie-Management-Plattform werden, um nachhaltig den Verbrauch zu senken und Strom günstiger zu machen. Dies soll durch stundengenaue Tarife und Optimierung von Ladevorgängen passieren.

„Wir verfolgen mit unserem Modell einen völlig anderen Ansatz als herkömmliche Energieanbieter“, führt Ostrom-CEO Matthias Martensen die Beweggründe für die Gründung weiter aus. „Wir haben gesehen, wie undurchsichtig, analog und unflexibel Stromverträge auch heute noch sind. Unsere Nutzer*innen haben genau diese Flexibilität, die sich im Übrigen die meisten Verbraucher*innen auch wünschen.“ Ostrom schließt hier eine eklatante Marktlücke und fordert gleichzeitig auch die traditionellen Energieanbieter heraus. „Wir können unsere Kund*innen auch glaubhaft dazu motivieren, Strom zu sparen. Denn anders als andere Stromanbieter, verdienen wir nichts am Stromverbrauch unserer Nutzer*innen. Die günstigste Kilowattstunde ist die, die gar nicht erst verbraucht wird.“

Talent Tree

Auch die GreenTech-Szene hat Not, Talente zu finden. Gleichzeitig suchen immer mehr Leute Jobs mit Sinn. Diese beiden Bedürfnisse zusammenzubringen, ist das Ziel von Talent Tree. Die Personalberatung hat sich auf Impact-Start-ups und Tech-Pioniere spezialisiert und vermittelt vor allem Führungskräfte. Ziel von Talent Tree ist es immer, den jungen Unternehmen mittels der richtigen Führungskräfte eine schnelle Skalierung zu ermöglichen. Sofia Borodulina, Senior Recruiting Consultant bei Talent Tree, weiß aus ihrer jahrelangen Erfahrung, welchen Herausforderungen Start- und Scale-ups auf der Suche nach Personal auf dem Arbeitsmarkt begegnen. Dazu gehören neben dem Personalmangel unbewusste Vorurteile in der Bewertung von Kandidat*innen oder die Schwierigkeit, Persönlichkeitsprofile zu finden, die bestmöglich zur Unternehmenskultur passen. Als Lösungsansätze empfiehlt Sofia, unter anderem möglichst divers einzustellen, über den eigentlichen Unternehmensradius bis ins Ausland hinein nach geeigneten Kandidat*innen zu suchen und das Motto „Hire for attitude, train for skills“ weitgehend zu nutzen.

Sofias Tipps für Vielfalt im Recruiting:

  • Das Recruiting-Team selbst divers aufzustellen, sodass jede(r) Mitarbeitende über einen anderen Erfahrungsschatz und Identifika­tionspotenzial verfügt.
  • Gendersensible Stellenausschreibungen mit dazu passendem Bildmaterial.
  • Worte mit Wirkung: Je nach Suchprofil die Worte bewusst wählen. Für Frauen bspw. wird eine Stellenausschreibung oft attraktiver, wenn statt Begriffen wie dominant und wettbewerbsorientiert eher engagiert und verantwortungsbewusst verwendet werden.
  • Auf übertriebene Anforderungen verzichten. Gerade im Tech-Bereich werden nischenhafte Stellenbeschreibungen sehr technologisch beschrieben – hier kann es helfen anzudeuten, dass Technologien erlernt werden können und Ausbildungsmöglichkeiten angeboten werden, um schnell lernende, hochqualifizierte (weibliche) Fachkräfte ebenfalls anzuziehen.

elvah

Das Start-up elvah ist seit der Gründung 2020 ganz schön durch die Decke gegangen – das mag auch daran liegen, dass es dem Motto „Think big“ folgt. Denn elvahs Vision ist es, die größte dezentrale Powerbank aus Elektrofahrzeugen zu bilden, auch Community Energy Storage genannt, und damit das Speicherproblem der erneuerbaren Energien zu lösen. Das Start-up hat dazu eine KI-getriebene App entwickelt, mit der E-Automobilist*innen anbieter*innenübergreifend heute schon in mehr als 30 europäischen Ländern laden können. Da acht bis zehn Prozent der Ladesäulen in Deutschland nicht dauerhaft funktionieren, führt das eigens entwickelte KI-basierte Bewertungssystem, der elvah-Score, E-Autofahrer*innen immer zur besten Ladesäule basierend auf Echtzeitdaten.

Wie es mit der Investor*innensuche klappt, weiß elvahs CEO Gowry Sivaganeshamoorthy. Er rät: „Sucht euch Investor*innen, die euch auch inhaltlich oder mit ihrem Netzwerk unterstützen. In unserer Angel-Runde konnten wir zum Beispiel Impact-getriebene Investor*innen wie Friedrich Neuman, Venture Partner bei Norrsken VC, Rolf Hansen, Gründer von Simyo sowie Founding Partner von Deliberate Ventures und Founding Team at LIME, Caen Contee, von uns überzeugen. Sie unterstützen uns tatkräftig bei Themen wie Lade-Infrastruktur, Marketing oder grundsätzlich beim Organisational Growth und der Internationalisierung.“

SPRK.global

SPRK-Gründer Alexander Piutti (c) Annette Riedl

Die Vision des 2020 gegründeten Impact-Start-ups SPRK.­global ist eine Lieferkette ohne Lebensmittelverschwendung. Der Weg dahin: Die Lebensmittellieferkette digitalisieren und damit durch eine rasche Umverteilung von Überschüssen die Ursache von Lebensmittelverschwendung entlang der Lieferkette auflösen. Das Problem ist enorm: Weltweit liegt die Lebensmittelverschwendung jährlich bei 2,5 Milliarden Tonnen pro Jahr (Tendenz steigend). Allein in Deutschland sind es 18 Mio. Tonnen Lebensmittel, die überschüssig sind und entsorgt werden. Dabei fallen 60 Prozent der Überschüsse bereits am Anfang und in der Mitte der Lebensmittellieferkette an. Die Lösung liegt aus Sicht von SPRK-Gründer Alexander Piutti auf der Hand: „Die Lebensmittellieferkette arbeitet nicht effizient genug, zumal die Teilnehmenden der Lieferkette nicht digital miteinander kommunizieren und es noch keinen digitalen Marktplatz für überschüssige Lebensmittel gibt. Das führt dazu, dass Informationen zu (Über)-Angebot und Nachfrage von bestens genießbaren Lebensmitteln entlang der Lieferkette nicht rasch genug miteinander in Einklang gebracht werden (können) – schliesslich geht es um verderbliche Ware, es muss schnell gehen.“

Die Idee: Eine KI-basierte B2B-Handelsplattform, auf der alle Teilnehmenden der Lieferkette – Großhändler*innen oder Produzent*innen als Lieferant*innen sowie lebensmittelverarbeitende Betriebe oder Gastronomen, Caterer und gemeinnützige Vereine als Abnehmer*innen – Daten über Angebot und Bedarf von Waren einfließen lassen. Die Plattform soll dann nahezu in Echtzeit die vorhandene, oft frische Ware passgenau umverteilen. Je mehr Industriepartner*innen mitmachen, desto größer der Impact. Durch die Umverteilung lassen sich bestens erhaltene Lebensmittel weiterverwerten, und auch das Klima profitiert: Denn 2,5 Milliarden Tonnen an Lebensmittelverschwendung pro Jahr korrespondieren mit 6,3 Gigatonnen unnötigem CO-Ausstoß.

Der Autor Andreas Krönke ist Executive Unit Director Greentech bei PIABO, der führenden Full-Service-PR-Agentur der digitalen Wirtschaft mit Sitz in Berlin.

Nachhaltigkeit ist ein zentraler KPI

Experten-Interview mit Benneth Barth, Managing Director RESPOND.

Was sind die großen Herausforderungen im GreenTech-Bereich und damit für GreenTech-Gründer*innen?

Die Botschaft des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) ist klar: Wir müssen Nachhaltigkeit in unserem Wirtschaftssystem verankern. Mehr und mehr Investor*innen erkennen dies an und adressieren den GreenTech-Bereich. Auch erhöht sich der Anspruch an Unternehmen, nachhaltiger zu wirtschaften – durch verschärfte regulatorische Rahmenbedingungen, durch den Druck der Kund*innen und Shareholder und schließlich durch den Wettbewerb rund um GreenTech. GreenTech-Gründer*innen haben aktuell die Chance, erfolgreiche Businesses aufzubauen – im B2B-Bereich genauso wie im B2C- und B2G-Bereich. Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen KPI geworden.

In welchen Geschäftsfeldern siedeln sich die meisten GreenTech-Lösungen an?

Das Aufregende an GreenTech ist, dass es in allen Industrien ein zentrales Thema darstellen wird. Die Trends, die wir beobachten, sind:

  • Der Bedarf an Transparenz und Datengenauigkeit ist enorm. Viele wollen und müssen verstehen, was nachhaltig ist und was nicht. Entsprechend viele junge Unternehmen arbeiten an Datenlösungen im Bereich Nachhaltigkeit.
  • Kreislaufwirtschaft und neue Materialien: Viele Ansätze zielen darauf ab, zirkuläre Modelle für den Ressourcen­einsatz zu entwickeln, beispielsweise durch kompostier­bare Kunststoffalternativen aus Abfällen oder CO-nega­tive Materialien.
  • Kohlenstoffkreislauf: CO-Reduktion ist eines der beherrschenden Themen mit vielversprechenden neuen Lösungen – von Kohlenstofffiltern bis hin zur Kultivierung von Algen zur Kohlenstoff-Sequestrierung.

Worauf kommt es bei Gründung eines nachhaltigen Business an?

Neben Geschäftssinn und unternehmerischer Expertise braucht es noch weitere Zutaten: Wirklich disruptive Geschäftsmodelle erfordern ein tiefes Verständnis des Zielmarktes, aber auch der Systeme, in die sie eingebettet sind. Gerade im Nachhaltigkeitsbereich ist eine holistische Sichtweise bedeutend, auch, um die Auswirkungen des eigenen Handelns zu durchdenken. Außerdem können wir eine wirkliche Transformation ganzer Industrien nur durch kluge Allianzen, Kooperation und Kollaboration erreichen.

Vor welchen speziellen Herausforderungen stehen GreenTech-Gründer*innen?

Bei GreenTech haben wir es häufig mit kapitalintensiven Innovationen zu tun, die zu neuen Strukturen und Geschäftsmodellen führen. Aktuell ist es für GreenTech-Gründer*innen mitunter eine große Herausforderung, die richtige Finanzierung, Förderung, Unterstützung oder Peer-Gruppe zu finden. Das ändert sich aber zum Glück. Eine wirkliche Transforma­tion wird uns jedoch nur gelingen, wenn Nachhaltigkeit bei Unternehmen und Investor*innen in Ziel-Korridoren, KPIs, Entscheidungsprozessen und Abläufen verankert wird.

Wie schwierig ist es für GreenTech-Start-ups Investor*innen zu gewinnen?

Das traditionelle VC-Modell setzt auf starkes, schnelles Wachstum. Das passt häufig nicht mit den längeren Forschungs- und Entwicklungszyklen von GreenTech-Innovationen zusammen. Zudem ist GreenTech ein relativ neuer Markt. Innovationen erfordern neue, häufig komplexere Investment-Thesen seitens der Finanzierer*innen. Mit RESPOND versuchen wir deshalb neben der Unterstützung für Gründer*innen durch das Accelerator Programm auch gezielt andere Teile des Ökosystems zu aktivieren. So investiert die BMW Foundation in Impact-Venture-Capital-Fonds und setzt sich mit Fragestellungen rund um Sustainable Finance auseinander. Außerdem unterstützen wir klassische VC-Investor*innen darin, ihre Investment-Thesen auf GreenTech hin zu schärfen.

Wie wichtig ist Profit in der GreenTech-Branche?

Umso eher Nachhaltigkeit auch einen Preis bekommt – sei es durch Regulatorik, durch Wettbewerb oder Kund*innendruck –, desto früher wird GreenTech zu einer profitablen Business-Opportunity. Wichtig ist aber, dass wir anerkennen, dass es neue Strukturen und andere Herangehensweisen braucht. Für Forschung und radikale Innovation müssen wir mehr Kapital mobilisieren. Und wir werden Klassifizierungen von Nachhaltigkeit einführen müssen, die verhindern, hinter grünen Labels ein Weiter-wie-bisher zu verstecken.

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In fünf Schritten zu rankingfähigen KI-Texten

Das aktuelle Whitepaper von eology beleuchtet das Potenzial und die Grenzen von KI-gestütztem Content im Hinblick auf SEO. Hier gibt’s Tipps rund um das Thema rankingfähige KI-Texte.

Die auf Suchmaschinenmarketing spezialisierte Online-Marketing-Agentur eology zeigt in ihrem Whitepaper „KI-Texte und Google-Rankings: Wie gut ranken KI-Inhalte?“, wie KI-Inhalte auf Google ranken, welche Herausforderungen sie mit sich bringen und welche Schritte erforderlich sind, um sie rankingfähig zu machen. Zudem wird auch auf spezifische technische, strategische und kreative Aspekte eingegangen, die für die Erstellung hochwertiger Inhalte entscheidend sind.

Gewusst wie: rankingfähige KI-Teste

Was zweifelsfrei erwiesen ist: Nach dem SEO-Qualitätsstandard erstellte KI-Texte sind rankingfähig und können die Sichtbarkeit einer Domain genauso unterstützen wie menschliche Inhalte. Allerdings ist die Erstellung solcher Texte nicht damit getan, einfach einen Prompt einzugeben und das Ergebnis online zu stellen. Es bedarf menschlicher Zuarbeit und Kontrolle.

Di Expert*innen von eology haben aus ihrer Studie heraus Best Practices ermittelt, um zu rankingfähigen Texten zu kommen. In fünf Schritten kannst du das auch:

1. Schritt: Chatbot briefen

Bei ChatGPT einen CustomGPT anlegen mit allen notwendigen Projektinstruktionen. Auf diese greift die KI immer zurück, ihr müsst sie daher nicht immer wieder neu eingeben. Das spart Zeit und sorgt langfristig für besseren Output. Bei Claude geht das nicht. Hier kopiert ihr die Projektinstruktionen einfach in den Chat. Die KI meldet dann, dass sie die Aufgabe verstanden hat und fasst diese noch einmal zusammen.

Folgende Instruktionen sind wichtig:

• Keywordset

• Infos zur Verwendung der Keywords (Verteilung, Häufigkeit, Positionierung im Text)

• Textlänge

• Zielgruppe und Leseransprache

• Stil, Tonalität und weitere Infos zum Wording

• Formaler Textaufbau (Überschriften, Aufzählungen, Tabellen)

• Inhaltlicher Textaufbau, ggf. Gliederung

2. Schritt: Chatbot testen

Prompt erstellen mit allen für den einzelnen Text relevanten Informationen (Thema, Keywordset). Da ihr alle Projektinstruktionen bereits an den Chatbot übermittelt habt, braucht ihr in den Prompt nur noch die Infos für den einzelnen Text reinschreiben. Er lautet dann: „Hallo GPT, erstellst Du mir bitte einen Text zum Thema „XY“ mit diesen Keywords: Hauptkeyword=Thema: [Hauptkeyword] Nebenkeywords: [Nebenkeywords] W-Fragen: [W-Fragen]. Danke.“

3. Schritt: Output prüfen

Output prüfen auf alle Projektanforderungen: SEO, Keywords, Wording, Rechtschreibung sowie Inhalt.

4. Schritt: Anpassungen vornehmen

Wenn der Output nicht passt, gebt der KI Anweisungen für Änderungen, passt die Projektinstruktionen an oder optimiert den Prompt. Ladet Beispieltexte hoch mit eurem gewünschten Stil, lasst die KI den Stil beschreiben und packt die Stilbeschreibung in die Projektinstruktionen. Wenn der Chatbot wiederholt zu wenig Text liefert, kann es Sinn machen, dass ihr diese Information doch in den Prompt eingeben müsst, selbst wenn diese in den Instruktionen steht. Insbesondere ChatGPT neigt dazu, zu wenig Text zu liefern und muss immer wieder daran erinnert werden.

5. Schritt: Bilder generieren 

Instruktionen für die Bilderstellung in den Projektinstruktionen hinterlegen. Bei einem CustomGPT hinterlegt ihr auch den Stil für die Bilder, denn dann habt ihr eine Chance auf einen einheitlichen Stil. Allerdings ist ChatGPT mit der Schnittstelle zu DALL-E nicht die beste Bild-KI. Daher funktioniert nicht alles reibungs- los. Für eine hochwertige und professionelle Bildgenerierung nutzt besser eine spezielle Bild-KI wie Midjourney.

Generative KI – Chancen für Startups

Wie Startups mit drei Tipps die Kosten und Performance für ihren KI-Case optimieren können.

Das deutsche KI-Startup-Ökosystem befindet sich 2025 weiter im Gründungsboom. Nie gab es mehr KI-Gründer in Deutschland und alleine im vergangenen Jahr wuchs die Zahl der KI-Startups um 35 Prozent. Auch für Investoren bleibt KI eines der vielversprechendsten Themen. Sie investierten 2024 fast 200 Millionen mehr in deutsche KI-Jungunternehmen als im Vorjahr. Vor allem deutsche KI-Startups im B2B-Bereich mit branchenspezifischen Lösungen für die Fertigung, Logistik und das Gesundheitswesen haben aktuell ausgezeichnete Wachstumschancen. Sie können von einer engen Vernetzung mit dem Mittelstand und führenden Forschungseinrichtungen in Deutschland profitieren. Typische KI-Anwendungsfelder von aufstrebenden deutschen Startups wie BlueAvenir, PlanA, Smart Reporting oder nnamu liegen dabei u.a. in der Softwareentwicklung, Sprach- und Bilderkennung oder datenbasierten Analyseverfahren zur Entscheidungsunterstützung.

KI-Chancen und die häufigsten Hürden

Während die Gesamtfinanzierung für KI-Projekte wächst, scheitern in der Praxis vielversprechende Ideen von Startups aber auch immer wieder am konkreten Business Case. Langfristig können sich insbesondere unterschätzte Kosten und eine schwache Performance der Anwendungen wie ein Bremsklotz auswirken. Die Nutzung von Sprachmodellen ist dank API-basierten Diensten sehr einfach geworden, dennoch können sich hier bei großen Volumina und ungeschickter Modell-Wahl schnell höhere Kosten aufsummieren. Gleichzeitig spielt die Performance des KI-Systems eine wichtige Rolle für eine langfristige Profitabilität. So führen besonders hohe Latenzzeiten bei der Model-Inference zu trägeren Systemen, die Nutzeranfragen nicht schnell genug verbreiten und die Attraktivität der Anwendung erheblich mindern.

Gerade Startups setzen oft auf die Cloud, da sie unabhängig vom technischen Hintergrund einfachen Zugang zu KI und die nötige Flexibilität ermöglicht. Drei innovative Methoden erweisen sich in der Cloud als besonders hilfreich, um eine optimale Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Kosten und Nutzerfreundlichkeit für die Umsetzung des eigenen KI-Anwendungsfalls zu finden. So kann jeder Gründer seine KI-Ideen schnell, kosteneffizient und sicher umsetzen.

KI-Modellauswahl: Kleiner, aber schneller

Für Startups ist es entscheidend, das richtige KI-Modell für ihren Anwendungsfall zu wählen, um Kosten und Leistung optimal auszubalancieren. Anbieter wie Anthropic, AI21 Labs, Meta, Cohere, Mistral und Amazon bieten Modelle in verschiedenen Größen an – kleinere Varianten sind oft günstiger und reagieren mit kürzerer Antwortzeit. Nach einer ersten Validierung mit einem leistungsstarken Modell können Startups Tools wie Amazon Bedrock Evaluations nutzen, um herauszufinden, welches Modell in welcher Größe ähnliche Ergebnisse bei geringeren Kosten oder höherer Geschwindigkeit liefert. Diese Evaluierungen helfen dabei, die Leistungsfähigkeit und Effizienz zu beurteilen, indem Metriken wie semantische Robustheit und Genauigkeit bei der Informationsabfrage analysiert werden. Durch eine Kombination aus automatisierten Bewertungen mit Large Language Models (LLMs) und menschlicher Prüfung können Startups die beste Balance zwischen Leistung, Kosten und Geschwindigkeit für ihre individuellen Bedürfnisse finden.

Prompt Caching: Zwischenspeicherung für wiederkehrende Anfragen

Eine weitere smarte Methode, um die Antwortzeiten von KI-Modellen zu verkürzen und Kosten zu senken, ist das Prompt-Caching. Wenn ein digitaler Assistent sich bei jeder Frage immer wieder die gleichen Grundinformationen durchlesen müsste, dann wäre das extrem ineffizient. Genau hier setzt das Prompt-Caching an und speichert feste Teile des Prompts, wie grundlegende Anweisungen für das LLM, direkt in der Inferenz-Hardware zwischen. Nur die variablen, nutzerspezifischen Daten, die sich von Aufruf zu Aufruf verändern, werden bei jeder Anfrage neu übermittelt. Das spart nicht nur Rechenleistung, sondern sorgt auch für schnellere Antworten – ideal für Anwendungen wie Chatbots oder personalisierte KI-Assistenten, die häufig wiederkehrende Anfragen verarbeiten. Mit Amazon Bedrock lässt sich diese Technik einfach nutzen, indem das Caching und das Setzen von Cache-Checkpoints automatisch verwaltet werden können. Sobald das Caching aktiviert ist, übernimmt der Service das gesamte Cache-Management automatisch. So lassen sich bis zu 90 Prozent kosteneffiziente KI-Anwendungen mit minimalem Konfigurationsaufwand realisieren.

Model Distillation: KI-Wissen auf das Wesentliche fokussieren

Eine dritte bewährte Option ist Model Distillation. Das Prinzip ist einfach und kann vereinfacht als ein intelligenter Wissenstransfer in der Welt der KI beschrieben werden. Also so, als ob ein erfahrener Lehrer (ein großes, leistungsstarkes KI-Modell) seinem Schüler (einem kleineren, schnelleren Modell) die wichtigsten Konzepte beibringt. Dabei nutzt dieser Prozess synthetische Trainingsdaten, die auf realen Anwendungsbeispielen basieren. Das Ergebnis ist ein kompakteres Modell, das für einen spezifischen Anwendungsfall ähnlich gute Ergebnisse liefert wie das größere Modell, dabei aber deutlich schneller und kostengünstiger arbeitet. Destillierte Modelle in Amazon Bedrock können bis zu fünfmal schneller arbeiten und die Kosten um bis zu 75 Prozent senken im Vergleich zu den Originalmodellen – bei Genauigkeitsverlust von weniger als zwei Prozent.

Fazit

Erfolgreiche KI-Lösungen können mit der Cloud kosteneffizienter und performanter umgesetzt werden. Das erfordert zwar ein wenig technisches Know-how, aber die Cloud reduziert die Einstiegshürden erheblich und ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, mit drei bewährten Methoden das KI-Potenzial effektiver auszuschöpfen. Startups haben mit der Cloud die maximale Flexibilität, um entweder von den leistungsfähigsten vortrainierten LLMs zu profitieren oder alternativ eigene LLMs mit maßgeschneiderter Infrastruktur zu entwickeln bzw. auf fertige Dienste mit integrierter generativer KI zuzugreifen.

Der Autor Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS) in München.
Die Autorin 
Jennifer Grün ist Senior Specialist - Machine Learning bei AWS in München.

KI als Erfolgsfaktor für Mikro- und Kleinunternehmen

Wie Start-ups und Kleinunternehmen mit smarten KI-Tools Zeit und Ressourcen sparen.

Zeit ist die wertvollste Ressource für Unternehmer*innen. Zwischen wichtigen Aufgaben, wie Kund*innenmanagement, Buchhaltung und Marketing bleibt oft wenig Zeit für strategische Weiterentwicklung. Hier eröffnet künstliche Intelligenz (KI) neue Chancen und Potenziale: KI kann Prozesse automatisieren, die Effizienz steigern und Unternehmer:innen wertvolle Stunden zurückgeben. Laut der GoDaddy Global Entrepreneurship Survey 2025 sparen Start-ups und Kleinunternehmen durch den Einsatz von KI-Tools durchschnittlich zehn Stunden pro Woche. Doch nicht nur die Zeitersparnis ist entscheidend: KI bietet zudem Wettbewerbsvorteile und ermöglicht es Kleinunternehmen, auf Augenhöhe mit größeren Playern zu agieren.

Zahlen, die überzeugen: Warum Start-ups und Kleinunternehmen auf KI setzen

Die Studie zeigt, dass Kleinunternehmen und Start-ups durch den Einsatz von KI bedeutende Vorteile erzielen können. Besonders hervorzuheben: 82 % der Kleinunternehmen geben an, dass KI ihnen hilft, mit größeren Organisationen besser zu konkurrieren. Auch in der Zeitersparnis liegt ein großer Vorteil: Unternehmer:innen gewinnen durchschnittlich 10 Stunden pro Woche, die sie in strategische Aufgaben investieren können.

Langfristig zeigt sich zudem ein klarer positiver Geschäftsausblick: 69 % der Unternehmen, die KI nutzen, erwarten in den nächsten drei bis fünf Jahren Wachstum – deutlich mehr als die 45 % unter den Nicht-Nutzer*innen. Ein deutliches Signal, dass KI längst nicht mehr nur eine Zukunftsvision ist, sondern bereits heute den Unternehmensalltag revolutioniert.

Praxisbeispiele: Wie kleine Unternehmen KI erfolgreich einsetzen

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI-Tools sind besonders für Gründer:innen und Kleinunternehmen von Bedeutung, da sie ihnen helfen können, Prozesse zu automatisieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und mit größeren Wettbewerbern Schritt zu halten:

  • Logo-Erstellung: Der Aufbau einer überzeugenden visuellen Identität ist für jedes Unternehmen essenziell, kann aber zeit- und kostenintensiv sein. KI-gestützte Tools ermöglichen es Unternehmer:innen, innerhalb weniger Minuten einzigartige Logos zu generieren und so ein professionelles Markenbild zu etablieren.
  • Website-Entwicklung in wenigen Minuten: Moderne KI-Technologien ermöglichen es, komplette Websites mit wenigen Klicks zu generieren. Ohne technische Vorkenntnisse können Unternehmer:innen innerhalb kürzester Zeit eine funktionale Website mit personalisierten Inhalten veröffentlichen.
  • Automatisierte Suchmaschinenoptimierung (SEO): KI kann Unternehmen dabei unterstützen, ihr Suchmaschinenranking zu verbessern. Durch gezielte Keyword-Analysen und Optimierungsvorschläge wird die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen erhöht, was letztlich zu mehr Kund*innen führen kann.
  • Professionelle E-Mail-Dienste: Eine E-Mail-Adresse mit eigener Domain schafft nicht nur Vertrauen bei Kund:innen, sondern trägt auch zur Markenbildung bei. Zusätzlich sorgt KI-gestützte Technologie für den Schutz des Mailverkehrs, inklusive Funktionen wie Backups, Archivierung und nahtloser Migration.

Der gezielte Einsatz von KI-gestützten Tools kann nicht nur wertvolle Zeitressourcen freisetzen, sondern auch dazu beitragen, die digitale Präsenz und Professionalität eines Unternehmens nachhaltig zu optimieren.

Wachstum mit Stolpersteinen?

Die Nutzung von KI kann Unternehmen enorme Vorteile bieten, stellt sie aber auch vor einige Herausforderungen. Durch den Einsatz von KI lassen sich Geschäftsprozesse skalieren, Kosten senken und datengetriebene Entscheidungen treffen, was mehr Raum für Kreativität und strategische Entwicklung schafft. Gleichzeitig müssen sich Unternehmen mit Themen wie Datenschutz, Implementierungskosten und der Einarbeitung in neue Technologien auseinandersetzen. Besonders für Gründer*innen ist es entscheidend, diese Herausforderungen frühzeitig anzugehen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Fazit

Die Ergebnisse der GoDaddy-Studie belegen, dass künstliche Intelligenz nicht nur eine technologische Spielerei ist, sondern Gründer*innen und Kleinunternehmer*innen echte Vorteile bringt. Wer heute in KI investiert, sichert sich entscheidende Vorteile für die Zukunft. Jetzt ist die perfekte Zeit, die Potenziale von KI zu erkunden und für den eigenen Geschäftserfolg zu nutzen.

Die Autorin Alexandra Anderson ist Marketing Director Germany bei GoDaddy und seit mehr als zehn Jahren als Marketingexpertin in der IT-Branche tätig. Ein besonderes Anliegen ist ihr die Digitalisierung von Mikro- und Kleinunternehmer*innen.

heart job: Werte als strategischer Erfolgsfaktor

Das 2024 gegründete deutsch-österreichische Start-up heart job nutzt künstliche Intelligenz, um öffentlich verfügbare Daten zu analysieren und zu bewerten.

Werte als strategischer Erfolgsfaktor. Studien belegen, dass Unternehmen, die ihre Werte konsequent leben, von höherer Mitarbeitendenbindung, gesteigerter Innovationskraft und langfristigem wirtschaftlichem Erfolg profitieren. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig eine Diskrepanz zwischen kommunizierten Werten und der tatsächlichen Wahrnehmung.

„Unternehmenswerte sind mehr als bloße Worte – sie sind das Fundament nachhaltigen Erfolgs. Entscheidend ist jedoch, ihre Authentizität zu gewährleisten“, erklärt Sarah Brauns, Mitgründerin von heart job. „Viele Unternehmen verlassen sich auf ihr Bauchgefühl. Eine objektive Analyse gibt ihnen nun erstmals eine klare Grundlage, um zu erkennen, wie ihre Werte tatsächlich wahrgenommen werden.“

Mitgründer Simon Rutar ergänzt: „Unsere KI-Technologie liefert innerhalb von 48 Stunden eine datenbasierte Auswertung der Unternehmenswerte. Damit unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre Werte nicht nur sichtbar zu machen, sondern gezielt für strategische Ziele wie Mitarbeiterbindung, Kundenbeziehungen und wirtschaftliches Wachstum einzusetzen.“

KI für mehr Transparenz und Authentizität

Die KI von heart job wertet öffentlich zugängliche Quellen wie soziale Medien, Foren, Blogs und Presseberichte aus und gibt Unternehmen eine datenbasierte Einschätzung darüber, mit welchen Werten sie in der öffentlichen Wahrnehmung assoziiert werden. Diese Analyse kann durch direktes Feedback von Mitarbeitenden, Kund*innen und Geschäftspartner*innen ergänzt werden. Online-Umfragen erfassen zusätzlich die interne Wahrnehmung, sodass Stärken und Verbesserungspotenziale identifiziert werden können. „Unsere Lösung kombiniert externe Wahrnehmung mit optionaler interner Werteanalyse und schafft damit eine fundierte Grundlage für strategische Entscheidungen“, so Brauns.

In Zeiten, in denen Authentizität und klare Werteorientierung immer wichtiger werden, bietet das Start-up Unternehmen präzise Analysen und konkrete Handlungsempfehlungen. Führungskräfte erhalten damit ein strategisches Instrument, um ihre Unternehmenskultur nachhaltig zu stärken. „Unsere Berichte gehen über reine Datenanalysen hinaus – sie sind ein strategischer Leitfaden für die Zukunft“, betont Rutar. „Wir helfen Unternehmen nicht nur, ihre Werte zu verstehen, sondern sie auch aktiv für Wachstum und Innovation einzusetzen.“

Erfolgreiche Testphase und DACH-Marktstart

Die Technologie von heart job wurde in einer Testphase mit Unternehmen unterschiedlicher Größen erprobt. Dabei trat in vielen Fällen ein deutlicher Kontrast zwischen internen Unternehmenswerten und der öffentlichen Wahrnehmung zutage. Erste Kund*innen nutzen die gewonnenen Erkenntnisse bereits, um ihre Werte gezielt zu schärfen und ihre Kommunikation zu optimieren. Mit dem offiziellen Marktstart ist die KI-gestützte Analyse von heart job nun für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz verfügbar.

Social-Entrepreneurship-Roadmap 2025

Mutige Ideen für eine bessere Zukunft – aktuelle Chancen, Trends und Herausforderungen für Social Entrepreneur*innen.

Die Welt steht vor einigen Herausforderungen: Klimawandel, soziale Ungleichheit und wirtschaftliche Unsicherheiten sind nur einige der Themen in der aktuellen Zeit. Und genau hier setzen Social Entrepreneur*innen an: von ihnen werden innovative Geschäftsmodelle entwickelt, die nicht nur finanziell erfolgreich sind, sondern auch Lösungen für Probleme in Gesellschaft und Umwelt anbieten.

Doch was macht Social Entrepreneurship 2025 aus? Welche Chancen und Trends ergeben sich und welche Hürden gilt es für Gründer*innen und Unternehmer*innen zu meisten? Antworten liefern uns die Expert*innen vom Gründungszentrum Enterprise in Potsdam, die innovative, soziale und nachhaltige Gründungsprojekte im Land Brandenburg von der ersten Idee bis zur Umsetzung begleiten.

I. Die wichtigsten Trends im Social Entrepreneurship 2025

1. Social Impact Investing revolutioniert die Finanzierung

Lange war die Finanzierung sozialer Innovationen herausfordernd. Doch 2025 etabliert sich Social Impact Investing als eine der inetressantesten Formen, das soziale Vorhaben zu finanzieren. Hierbei suchen Investor*innen nicht mehr nur nach Rendite, sondern fordern auch messbare soziale und ökologische Ergebnisse ein. Besonders profitabel sind Projekte in den Bereichen GreenTech, CleanTech und soziale Inklusion.

Ein gutes Beispiel für die Förderung sozialer Unternehmen ist das 12-Milliarden-Euro-Start-up-Paket, das von der Bundesregierung gemeinsam mit der Wirtschaft auf den Weg gebracht wurde. Es bietet Gründungen Zugang zu dringend benötigtem Kapital, unterstützt die Skalierung von Projekten und schafft Anreize für Innovationen. Social Entrepreneur*innen, die ihre Wirkung authentisch nach außen tragen, können von diesem Wandel profitieren und einfacher an Investor*innen gelangen, die gemeinsame Ziele und Werte haben.

2. Teamarbeit und Zusammenarbeit über Branchen hinweg

Interdisziplinäre Teams sind die Zukunft. Social Entrepreneur*innen erkennen, dass Vielfalt und geteilte Verantwortung zu nachhaltigeren und innovativeren Lösungen führen, und setzen daher vermehrt auf Kollaborationen. Ein spannender Trend hierbei sind Cross-Industrie-Kollaborationen: Hier bündeln Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen ihr Fachwissen und entwickeln so innovative und kreative Lösungen. So können neue Märkte erschlossen, Kosten gesenkt und zeitgleich starke und nachhaltige Netzwerke aufgebaut werden.

Ein weiterer aufstrebender Trend sind Genossenschaften. Diese demokratischen Organisationsformen verbinden ganz im Sinne des sozialen Unternehmertums wirtschaftliche Stabilität mit gemeinschaftlicher Verantwortung. So werden regionale Wirtschaftskreisläufe gefördert und nachhaltige, langfristige Perspektiven kreiert.

3. Digitalisierung und KI als Treiber von Innovation

Mit künstlicher Intelligenz (KI) und Digitalisierungen können Social Entrepreneur*innen Prozesse effizienter gestalten und ihre Wirkung maximieren. KI-gestützte Tools ermöglichen eine neue Präzision in der Datenanalyse und Automatisierung von Abläufen und machen Projekte skalierbarer. Besonders hervorzuheben sind die Vorteile im Marketing durch KI, wodurch Unterstützer*innen gezielt und personalisierter angesprochen werden können.

Digitale Plattformen überwinden geografische und wirtschaftliche Grenzen, was Social Entrepreneur*innen ermöglicht, global zu agieren, Zielgruppen bewusst anzusprechen und Investor*innen für die eigene Idee zu gewinnen. Soziale Projekte können durch Digitalisierung langfristig skaliert und sinnvoll verbreitet werden.

II: Zentrale Branchen und gesellschaftliche Relevanz

1. Green Economy: Nachhaltigkeit als Wachstumstreiber

Die Green Economy ist ein relevanter Bestandteil der Social Entrepreneurship. Start-ups in diesem Bereich entwickeln bahnbrechende Lösungen wie erneuerbare Energien, Konzepte der Kreislaufwirtschaft und umweltfreundliche Technologien. Sie fördern zum einen wirtschaftliches Wachstum, zum anderen sind sie Maßstab für globale Veränderungen, Innovationen und eine zukunftsfähige Wirtschaft.

2. Regionale Entwicklung: Chancen für ländliche Räume

Gerade in ländlichen Regionen sind Abwanderung, schwache Infrastruktur und wirtschaftliche Stagnation häufig drohende Herausforderungen. Soziale Unternehmen können hier positiv wirken: von der Schaffung neuer Arbeitsplätze, der Stärkung regionaler Wirtschaft bis hin zum Angebot digitaler Lösungen im Bereich der Gesundheitsförderung und Bildung. Positiver Nebeneffekt ist zudem eine Förderung des sozialen Zusammenhalts direkt vor Ort.

3. Diversität und Inklusion: Innovation durch Vielfalt

Diversität ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein entscheidender Faktor, wenn es um den Erfolg von Unternehmen im Allgemeinen geht. Studien belegen, dass diverse Teams nachhaltigere Entscheidungen treffen und kreativer sind. Social Entrepreneur*innen setzen auf inklusive Geschäftsmodelle, die Chancengleichheit fördern, Barrieren abbauen und Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die für alle zugänglich sind.

III. Herausforderungen und Risiken

Trotz vielversprechender Entwicklungen und Trends, stehen sozialer Unternehmer*innen auch vor Herausforderungen. Mangelnde Finanzierungsmöglichkeiten durch komplexe Kommunikation mit Investor*innen, bürokratische Anforderungen erhöhten den internen Aufwand und der zunehmende Marktdruck erschweren oft den Einstieg.

Aber auch veränderte Konsumtrends, bei denen Verbraucher*innen den Preis über Nachhaltigkeit stellen, erfordern Flexibilität in Lösungsfindung und strategischen Ausrichtung. Hier liegt wiederum das Potential bei sozialen Unternehmungen, die mit ihren Projekten bereits Themen der Zukunft transparent und messbar behandeln.

Ein Weg in die Zukunft

Aktuell vereint Social Entrepreneurship Innovation, Nachhaltigkeit und gesellschaftlichen Wandel wie nie zuvor. Neue Finanzierungsmöglichkeiten, technologische Fortschritte oder starke Kooperationen und Kollaborationen bringen neue Chancen und eröffnen erfolgreiche Strategien, sich gegen mögliche Herausforderungen zu stellen. Wer mutig ist und bereit, kann unternehmerisch die Welt zu einem Besseren verändern.

Wahlprogramme 2025: Innovationsförderung, Quo vadis?

So plant die Politik die Zukunft der Innovationsförderung. Eine Analyse von Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.

Mit den Bundestagswahlen 2025 steht Deutschland vor wegweisenden Entscheidungen. Fördermittel, ein zentrales Instrument für Innovation, Nachhaltigkeit und Unternehmensentwicklung, stehen im Fokus der Parteiprogramme. Doch wie gestalten die Parteien die Zukunft der Förderpolitik, und welche Schwerpunkte setzen sie?

Efe Duran Sarikaya, CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland, liefert einen Überblick über die Pläne der politischen Parteien zur Zukunft der Förderpolitik.

Dabei werden nicht nur die Unterschiede beleuchtet, sondern auch, welche Auswirkungen die jeweiligen Wahlprogramme auf die Unternehmen und den Wirtschaftsstandort Deutschland haben können.

Initiative "KI für Deutschland" startet Aktionsplan

Die Initiative "KI für Deutschland" wurde Ende 2024 von privaten Akteur*innen aus dem KI-Ökosystem ins Leben gerufen, um hierzulande eine zukunftsorientierte Strategie für die KI-Nutzung als Schlüsseltechnologie des 21. Jhs. zu etablieren.

Die Initiative "KI für Deutschland" wurde Ende 2024 von privaten Akteur*innen aus dem KI-Ökosystem ins Leben gerufen. Ziel ist es, einen praxisnahen und unternehmerisch getriebenen Impuls zu setzen, um in dieser Phase der politischen und gesellschaftlichen Neuorientierung Eckpfeiler zu definieren, wie KI zum Wohle und unter Beteiligung aller in Deutschland, effektiv genutzt werden kann.

Zu den Initiator*innen von "KI für Deutschland" gehören maßgeblich die AI.GROUP, der AI.FUND, sowie die Rise of AI Conference - insbesondere die Unternehmer*innen und KI-Expert*innen Dr. Hauke Hansen, Fabian Westerheide, Ragnar Kruse, Petra Vorsteher, Dr. John Lange und Ingo Hoffmann. Unterstützt wird die Initiative von namhaften Institutionen wie dem KI-Bundesverband.

Die Initiative ist deutschlandweit, interdisziplinär und holistisch ausgerichtet. Sie ist offen für den Input und die Unterstützung aller relevanten gesellschaftlichen Gruppen und Persönlichkeiten.

Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs

Mitinitiator Dr. Hauke Hansen: “Die Initiative KI für Deutschland ist ein Aufbruchssignal in Zeiten des Umbruchs. Mit unseren 11 Impulsen machen wir greifbare und umsetzbare Vorschläge, wie Deutschland die KI nutzen kann, um den gesellschaftlichen Stillstand zu durchbrechen und Wege aus der wirtschaftlichen Rezession zu finden. Wir richten uns damit an alle gesellschaftlichen Akteure, die Wirtschaft ebenso wie die Politik. Wir brauchen eine zukunftsweisende und konsequente Industriepolitik und unternehmerisches Handeln, um die KI am Standort Deutschland zur Chefsache zu machen und damit das Bruttosozialprodukt nachhaltig zu steigern. Stellen wir gemeinsam die Weichen für innovatives und wirtschaftlich erfolgreiches Deutschland von morgen.”

Diese elf Impulse will die Initiative "KI für Deutschland" zur Nutzung künstlicher Intelligenz in Deutschland in Form eines KI-Aktionsplans setzen:

Impuls 1: Einrichtung eines Digitalministeriums auf Bundesebene

Die Digitalisierung in Deutschland hat wirtschaftliche und politische Priorität. Um eine konsequente Digitalisierung der Gesellschaft, Wirtschaft und Verwaltung zu erreichen, ist ein dediziertes Bundesministerium für Digitales mit dem Schwerpunkt KI notwendig.

Impuls 2: Förderung von KI-Forschung und -Innovationen

Deutschland muss die jährlichen Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung bis 2030 auf mindestens 5,0 Mrd. € pro Jahr aufstocken, um international wettbewerbsfähig zu bleiben.

Impuls 3: Bereitstellung von KI-Wagniskapital für KI-Start-ups und -Innovationen

Deutschland benötigt ein KI-Wagniskapitalprogramm ausgestattet mit 10 Mrd. € über 5 Jahre, um KI-Startups zu fördern. Staatliche Fund-of-Funds sollten dazu genutzt werden, Mittel zielgenau und effektiv zu platzieren.

Impuls 4: Aufbau von KI-Clustern zur Förderung von Innovationen und Exzellenz in regionalen Ökosystemen

Deutschland sollte regionale KI-Cluster fördern, die räumliche Nähe mit technischer und wirtschaftlicher Exzellenz verbinden, um Innovationskraft zu maximieren und international Talente anzuziehen.

Impuls 5: Aufbau einer leistungsfähigen und souveränen digitalen Infrastruktur zur Stärkung der KI

Eine flächendeckende digitale Infrastruktur ist essenziell, um KI für Bürger und Unternehmen in der Breite nutzbar zu machen. Wir setzen uns dafür ein, GPU-Megacluster für Forschung und Industrie in Deutschland zu etablieren.

Impuls 6: Förderung der Anwendung von KI in Unternehmen

Bis 2030 sollten mindestens 80% aller deutschen Unternehmen KI-Anwendungen aktiv nutzen, um ihre Geschäfte zu optimieren und auszubauen.

Impuls 7: KI für den öffentlichen Sektor – Effizienzsteigerung und weniger Bürokratie

Bis 2029 sollte der Einsatz von KI in allen wesentlichen Behörden auf Bundes-, Landes- und Regionalebene etabliert werden, um Prozesse zu optimieren, Bürokratie abzubauen und Bürgerdienste zu verbessern.

Impuls 8: KI und Nachhaltigkeit – erschwingliche und saubere Energie für Deutschland

Deutschland sollte KI gezielt einsetzen, um die Energiewende zu unterstützen und die CO2-Emissionen im Energiesektor bis 2035 um mehr als 15% zu senken. Unser Land braucht eine sichere und bezahlbare Energieversorgung als Grundlage für technologiebasiertes Wachstum.

Impuls 9: Eine KI-Bildungsinitiative als Grundlage einer zukunftsfähigen Gesellschaft

Bis 2030 sollten mehr als 80% der Arbeitskräfte in Deutschland grundlegende KI-Kompetenzen besitzen, um den digitalen Wandel aktiv mitzugestalten.

Impuls 10: Ein klarer und sicherer rechtlicher Rahmen für KI und ein KI-Gütesiegel

Deutschland sollte bis 2026 einen flexiblen Rechtsrahmen für KI schaffen, der Innovation fördert, aber Missbrauch verhindert, und ein KI-Gütesiegel zur Förderung ethischer und transparenter KI einführen.

Impuls 11: Schaffung eines europaweiten KI-Ökosystems mit Deutschland als Schrittmacher

Deutschland sollte eine gestaltende Rolle beim Aufbau eines europäischen KI-Ökosystems übernehmen, um eine wettbewerbsfähige Alternative zu den USA und China zu etablieren.

Hier gibt’s mehr Infos zur Initiative "KI für Deutschland"

KI-gestützte Identitätsbetrugsprävention hinkt Bedrohung hinterher

E-Mails, Chat-Nachrichten, Telefonanrufe, Fotos und Videos – immer häufiger missbrauchen Cyberkriminelle diese Kommunikationstools als Vehikel für einen Identitätsbetrug – doch was tun?

Immer häufiger wird in den Medien über erfolgreiche KI-gestützte Deep-Fake-Attacken berichtet. Die Folge: Das Vertrauen der Verbraucher*innen in digitale Medien und Kanäle nimmt zusehends Schaden – und damit auch die betreffenden Online-Anbieter*innen. Bei nicht wenigen von ihnen wird das Phänomen KI-gestützter Angriffe über kurz oder lang zu massivem Imageverlust und Umsatzeinbußen führen.

Diskrepanz zwischen Sensibilisierung und Handeln

Vor diesem Hintergrund stimmt es nachdenklich, dass bislang nur 22 Prozent der Unternehmen Maßnahmen zur Verhinderung von KI-gestütztem Identitätsbetrug ergriffen haben. Der aktuelle Signicat-Report "The Battle Against AI-driven Identity Fraud" zeigt eine Kluft zwischen Bewusstsein und Handeln auf. Während über 76 Prozent der Entscheidungsträger*innen die wachsende Bedrohung durch KI bei Betrug erkennen, haben, wie erwähnt, nur 22 Prozent der Unternehmen damit begonnen, KI-gesteuerte Maßnahmen zur Betrugsprävention zu implementieren.

Für die Studie wurden über 1.200 Entscheidungsträger*innen aus Banken, FinTechs, Zahlungsanbietenden und Versicherungsunternehmen in Europa befragt. In dem Bericht wird hervorgehoben, dass sich die Unternehmen des Problems durchaus bewusst sind, aber Schwierigkeiten haben, die erforderlichen Schutzmaßnahmen zu ergreifen, und zwar aus folgenden Gründen:

  • Mangelndes Fachwissen: 76 Prozent der Entscheidungsträger*innen im Bereich Betrugsbekämpfung geben unzureichende Kenntnisse als Haupthindernis an.
  • Zeitmangel: 74 Prozent geben zu, dass sie nicht die Zeit haben, das Problem mit der erforderlichen Dringlichkeit anzugehen.
  • Fehlendes Budget: 76 Prozent geben an, dass nicht genügend Mittel zur Verfügung stehen, um robuste Technologien zur Betrugsprävention einzusetzen. 

 2025: das Jahr des KI-Betrugs

Im Hinblick auf die aktuellen Herausforderungen warnt der Bericht davor, dass Betrüger*innen KI in einem noch nie dagewesenen Ausmaß nutzen werden Deepfake-Angriffe, die laut Signicat-Daten in den letzten drei Jahren um 2137 Prozent zugenommen haben, sind nur ein Beispiel dafür, wie schnell sich KI-gesteuerte Betrugstechniken weiterentwickeln.

Um den Betrüger*innen einen Schritt voraus zu sein, sollten die Unternehmen schnell handeln: Empfohlen wird ein mehrschichtiger Verteidigungsansatz – von der frühzeitigen Risikobewertung über robuste Identitätsüberprüfungs- und Authentifizierungstools in Kombination mit Datenanreicherung bis hin zur laufenden Überwachung für einen umfassenden Ansatz, der die wichtigsten Angriffsflächen abdeckt:

  • Investitionen in KI-gesteuerte Betrugsprävention: Innovative Technologien bieten Echtzeit-Betrugserkennung, einschließlich der Erkennung von Dokumentenmanipulationen und Imitationen, einschließlich Deepfakes, und bekämpfen KI mit KI.
  • Aufbau eines internen Bewusstseins und Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Anbietenden: Ein proaktiver Ansatz für Mitarbeitendenschulungen und externe Zusammenarbeit ist der Schlüssel zum Umgang mit dieser sich entwickelnden Bedrohungslandschaft.

Fünf globale Robotik-Trends 2025

Das sind die wichtigsten Trends, die die Robotik und Automation im Jahr 2025 weltweit prägen werden. Gut zu wissen nicht nur für Robotik-Start-ups und -Gründer*innen.

Der Marktwert installierter Industrie-Roboter hat mit 16,5 Mrd. US-Dollar weltweit einen historischen Höchststand erreicht. Die künftige Nachfrage wird durch technologische Innovationen, neue Marktentwicklungen und die Erschließung neuer Geschäftsfelder angetrieben. Die International Federation of Robotics (IFR) – 1987 als nicht gewinnorientierte Organisation gegründet –, berichtet über die wichtigsten Trends, die die Robotik und Automation im Jahr 2025 prägen werden.

1. Künstliche Intelligenz – Physisch, analytisch, generativ

Der Trend zum verstärkten Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) setzt sich fort: In der Robotik helfen verschiedene KI-Technologien dabei, ein breites Spektrum von Aufgaben effizienter auszuführen: Mit analytischer KI lassen sich große Datenmengen verarbeiten und analysieren, die von der Roboter-Sensorik erfasst werden. Dies hilft dabei, auf unvorhersehbare Situationen oder wechselnde Bedingungen in öffentlichen Räumen oder bei der Produktion von „High-Mix-Low-Volume-Aufgaben“ zu reagieren. Mit Bildverarbeitungssystemen ausgerüstete Roboter analysieren ihre Arbeitsschritte, um Muster zu erkennen und Arbeitsabläufe zu optimieren. Ziel ist beispielsweise, Tempo und Präzision zu steigern.

Roboter- und Chip-Hersteller*innen investieren aktuell in die Entwicklung spezieller Hard- und Software, die Umgebungen aus der realen Welt simulieren. Diese sogenannte physische KI ermöglicht es Robotern, sich selbst in solchen virtuellen Umgebungen zu trainieren. Dabei gemachte Erfahrungen treten an die Stelle traditioneller Programmierung. Solche generativen KI-Projekte zielen darauf ab, einen „ChatGPT-Moment“ für physische KI zu schaffen.

KI-gesteuerte Simulationstechnologie für Roboter dürfte sich sowohl in typischen industriellen Umgebungen als auch in Anwendungen der Servicerobotik durchsetzen.

2. Humanoide

Roboter in menschlicher Gestalt erregen große mediale Aufmerksamkeit. Die Vision: Roboter werden zu Allzweckwerkzeugen, die selbständig eine Spülmaschine beladen und gleichermaßen anderswo am Fließband arbeiten können. Robotik-Start-ups arbeiten an diesen humanoiden Alleskönnern.

Industrielle Hersteller*innen konzentrieren sich dagegen auf Humanoide, die zunächst individuelle Einzelaufgaben bewerkstelligen. Die meisten dieser Pilotprojekte laufen in der Automobilindustrie. Diese Branche spielt seit jeher eine Pionierrolle bei der Entwicklung von Roboteranwendungen. Das gilt sowohl für die Industrie-Robotik als auch für die Logistik und Lagerhaltung. Aus heutiger Sicht bleibt jedoch abzuwarten, ob humanoide Roboter einen wirtschaftlich tragfähigen und skalierbaren Business-Case für die breite industrielle Anwendung darstellen werden, insbesondere im Vergleich zu bereits bestehenden Lösungen.

Nichtsdestotrotz gibt es zahlreiche Anwendungen, die von der humanoiden Form profitieren könnten und Marktpotenzial für die Robotik bieten, beispielsweise in der Logistik und Lagerhaltung.

3. Nachhaltigkeit und Energieeffizienz

Die Erfüllung der nachhaltigen Entwicklungsziele der Vereinten Nationen (UN) und damit korrespondierender Regularien weltweit wird zu einer wichtigen Voraussetzung sich als Lieferant*in zu qualifizieren. Roboter spielen für Hersteller*innen eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, diese Ziele zu erreichen.

Grundsätzlich verringert Robotik mit ihrer Präzisionsarbeit die Verschwendung von Material und verbessert das Output zu Input-Verhältnis in Fertigungsprozessen. Diese automatisierten Systeme gewährleisten zudem eine gleichbleibende Qualität, die für Produkte mit langer Lebensdauer und minimalem Wartungsaufwand unerlässlich ist. Bei der Herstellung umweltfreundlicher Energietechnologien wie Solarzellen, Batterien für Elektroautos oder Recyclinganlagen sind Roboter für eine kosteneffiziente Produktion von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Hersteller*innen, ihre Produktion schnell zu skalieren, um eine wachsende Nachfrage der Kund*innen zu befriedigen, ohne Kompromisse bei der Qualität oder Nachhaltigkeit einzugehen.

Darüber hinaus wird die Robotertechnologie dahingehend verbessert, Maschinen energieeffizienter zu machen: Die Leichtbauweise beweglicher Roboterkomponenten senkt beispielsweise deren Energieverbrauch, ebenso neue Standby-Modi, die die Hardware in eine energiesparende Parkposition bringen. In der Greifer-Technologie gibt es Fortschritte bei der Anwendung bionischer Lösungen, um z.B. eine starke Greifkraft bei sehr geringem Energieverbrauch zu erreichen.

4. Neue Geschäftsfelder und Kund*innenbranchen für die Robotik

In der Fertigungsindustrie gibt es insgesamt noch viel Potenzial für die Automation mit Robotern. Die meisten Betriebe im produzierenden Gewerbe zählen zu den kleineren und mittelgroßen Unternehmen (KMU). Aktuell stellen hohe Anfangsinvestitionen und Gesamtbetriebskosten für KMU jedoch eine Hürde für den Einsatz von Industrie-Robotern dar. Geschäftsmodelle wie Robot-as-a-Service (RaaS) sollen es Unternehmen erleichtern, von der Roboterautomatisierung zu profitieren, ohne eine festgelegte Kapitalsumme investieren zu müssen. RaaS-Anbietende, die sich auf bestimmte Branchen oder Anwendungen spezialisiert haben, können schnell anspruchsvolle Lösungen liefern. Darüber hinaus bietet die Low-Cost-Robotik Lösungen für potenzielle Kund*innen, für die ein Hochleistungsroboter überdimensioniert wäre. Viele Anwendungen haben geringe Anforderungen an Präzision, Traglast und Lebensdauer. Die Low-Cost-Robotik adressiert dieses neue „good enough“-Segment.

Abseits des produzierenden Gewerbes gehören Bauwirtschaft, Laborautomation und Lagerhaltung zu interessanten neuen Kund*innensegmenten. Branchenübergreifend wird die Nachfrage darüber hinaus von einem Ausbau inländischer Produktionskapazitäten in strategisch wichtigen Branchen angetrieben, deren Bedeutung aufgrund der jüngsten Krisen ins politische Bewusstsein gerückt ist. Die Automatisierung ermöglicht Hersteller*innen eine Rückverlagerung von Produktionskapazitäten näher zum/zur Kund*in ohne Einbußen bei der Kosteneffizienz.

5. Roboter gegen den Arbeitskräftemangel

Nach Angaben der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) leidet das verarbeitende Gewerbe weltweit weiterhin unter Arbeitskräftemangel. Einer der Hauptgründe dafür ist der demografische Wandel, der die Arbeitsmärkte in führenden Volkswirtschaften wie den Vereinigten Staaten, Japan, China, der Republik Korea und Deutschland belastet. Die konkreten Effekte sind zwar von Land zu Land unterschiedlich, aber in der Summe überall in der Lieferkette ein Grund zur Besorgnis.

Der Einsatz von Robotern verringert die Auswirkungen des Arbeitskräftemangels in der Fertigung deutlich. Mit der Automation von gefährlichen, schmutzigen oder repetitiven Tätigkeiten, können sich menschliche Arbeitskräfte auf interessantere und höherwertige Aufgaben konzentrieren. Roboter übernehmen Arbeiten wie ermüdende visuelle Qualitätskontrollen, gesundheitsschädliche Lackierarbeiten oder schweres Heben von Lasten. Technologische Innovationen wie einfache Bedienbarkeit, kollaborierende Roboter oder sogenannte mobile Manipulatoren helfen Lücken im Arbeitsprozess zu füllen, wann und wo immer sie benötigt werden.

Was gehört in eine KI-Policy?

Recht für Gründer*innen: Über den verantwortungsvollen Umgang mit KI.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst Teil unseres Alltags und hält in Unternehmen auch zunehmend Einzug. Ob beim Erstellen von Texten, in der Datenanalyse oder bei der Automatisierung von Routine­aufgaben – KI ist ein starkes Werkzeug, das Unternehmen viele Vorteile bieten kann. Doch mit diesen Vorteilen kommen auch Verantwortung und Risiken, die eine klare und durchdachte KI-Policy erfordern.

Diese Einleitung zu einem Artikel über KI-Policies ist KI-generiert. Es ist so schön bequem und schnell gemacht: eines der gängigen LLM-Systeme online aufrufen, beispielsweise ChatGPT, und binnen Sekunden ist der Artikel fertig.

Ihr kennt das im Privaten, vor allem aber auch im Arbeitsumfeld. KI-Tools sind aus der Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Nutzung von KI – insbesondere für berufliche Aufgaben – birgt jedoch Risiken. Manche KI neigt, falsch trainiert, zu diskriminierenden Entscheidungen, was z.B. im HR-Bereich gefährlich ist. Unbedacht erstellte Prompts können den Schutz von Geschäftsgeheimnissen aufs Spiel setzen. Die Datenschutzgrundsätze sind wie immer einzuhalten.

Generative KI schert sich, wenn wir als Nutzer*innen nicht da­rauf Acht geben, nicht um die Urheberrechte derer, deren Werke wir – ob bewusst oder unbewusst – verwenden oder verletzen. Zudem ist seit August 2024 die KI-Verordnung in der EU in Kraft und stellt an Unternehmen, die KI-Systeme und -Modelle entwickeln, anbieten oder betreiben, umfangreiche Anforderungen. Auch die mit KI einhergehenden Risiken sind nicht außer Acht zu lassen.

Seid ihr als Gründer*innen oder in sonst verantwortlicher Position in einem Unternehmen mit mehreren Mitarbeiter*innen tätig, müsst ihr euch Gedanken darüber machen, wie solche Risiken zu fassen und zu begrenzen sind. Tut ihr das nicht, drohen aus diversen Rechtsgrundlagen z.B. Schadensersatzforderungen, Bußgelder oder der Verlust an Assets – Dinge, die allerspätestens bei der nächsten Finanzierungsrunde negativ bewertet werden. In Bezug auf eure Belegschaft müsst ihr also Awareness für diese Themen schaffen und konkrete Vorgaben machen.

Denn eines ist klar: KI wird in eurem Unternehmen genutzt werden, ob mit oder ohne euer Wissen. Und bevor die Mitarbeiter*innen auf privaten Geräten sensible berufliche Aufgaben nicht reglementiert mittels ChatGPT & Co. lösen, beschreibt lieber beizeiten Dos and Don’ts, um sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll, sicher und rechtskonform im Unternehmen eingesetzt wird.

Dazu dient eine die Belegschaft informierende und verpflichtende KI-Policy. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, welche Aspekte in eine solche Policy gehören.

1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz

Generative KI-Modelle wie ChatGPT, DALL-E und andere erstellen Inhalte nach Maßgabe der Eingaben der Nutzenden. Bei diesen Prompts und bei der Verwendung der generierten Ergebnisse ist auf Folgendes zu achten:

  • Schutz sensibler Daten: Die Eingabe vertraulicher Informationen in KI-Modelle stellt ein erhebliches Risiko dar, da generative KI-Systeme auf großen Datenmengen trainiert sind und Informationen potenziell unkontrolliert verarbeiten und speichern. Die KI-Policy sollte explizit verbieten, sensible oder vertrauliche Informationen in generative KI-Systeme einzugeben, insbesondere, wenn diese extern betrieben werden. Die Policy sollte beschreiben wie mit sensiblen Daten umzugehen ist und welche Daten für die Verarbeitung durch KI-Systeme ungeeignet sind.
  • Einhaltung des Datenschutzes: Die KI-Policy sollte klarstellen, dass der Einsatz generativer KI-Tools den Anforderungen der Datenschutzgesetze (DSGVO, BDSG) entsprechen muss. Dazu gehören Vorgaben, wie personenbezogene Daten rechtssicher zu handhaben sind und welche dieser Daten überhaupt für den Einsatz von KI-Modellen geeignet sind. Zudem bedarf es Vorgaben zur Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, daneben Transparenzvorgaben, um betroffene Personen über die Nutzung ihrer Daten zu informieren. Personenbezogene Daten in öffentlichen KI-Systemen einzusetzen, sollte möglichst untersagt werden.
  • Umgang mit geistigem Eigentum: Die Nutzung generativer KI-Modelle kann zu Problemen führen, wenn die KI auf geschütztem Material trainiert wurde, von dem/der Nutzenden urheberrechtlich geschützte Werke in den Prompt einbezogen werden oder die KI Werke erstellt, die bestehende Urheber- oder sonstige Schutzrechte verletzen. Die KI-Policy sollte ein Verbot der Verwendung von Werken enthalten, an denen nicht die für die Bearbeitung erforderlichen Rechte bestehen. Und sie kann Regelungen zur Überprüfung und Genehmigung von KI-erstellten Inhalten festlegen, etwa durch eine Rechtsabteilung oder eine speziell dafür zuständige Stelle.
  • Transparenz und Kennzeichnung: Die KI-Policy sollte festlegen, dass Inhalte, die mithilfe von generativer KI erstellt wurden, transparent gekennzeichnet werden. Dies trägt dazu bei, Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Herkunft von Texten und Bildern klar erkennbar ist. Diese Kennzeichnungspflicht sollte insbesondere dann gelten, wenn KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, aber auch im internen Gebrauch.
  • Positivliste erlaubter KI-Systeme: Um die Mitarbeiter*innen mit der Anwendung dieser Vorgaben auf einzelne am Markt angebotene KI-Systeme nicht allein zu lassen, kann eine KI-Policy auch eine Auflistung der vom Unternehmen freigegebenen Systeme enthalten. Voraussetzung ist dafür natürlich, dass diese Systeme vorab entsprechend fachlich geprüft wurden. Das kann schwierig sein, weil sich Anbieter*innen meist nicht in die Karten schauen lassen.


2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI

Auch wenn ihr in eurem Unternehmen KI-Systeme entwickeln oder implementieren wollt, sind ethische, rechtliche und technische Anforderungen in einer KI-Policy zu adressieren.

  • Fairness, Transparenz und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme können, wenn sie auf verzerrten Datensätzen trainiert werden, Diskriminierung oder Vorurteile reproduzieren. Eine KI-Policy sollte deshalb klare ethische Richtlinien fest­legen, die sicherstellen, dass die entwickelten Modelle fair, transparent und frei von Diskriminierung sind. Ein mögliches Vorgehen ist, regelmäßige Audits und Bias-Tests durchzuführen und in der Policy verpflichtend vorzusehen, um Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
  • Datenschutz und Datensicherheit: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzer*innendaten ist eine der wichtigsten Anforderungen in der KI-Entwicklung. Die KI-Policy sollte festlegen, dass bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die KI strenge Schutzanforderungen, am besten strenge Begrenzungen, gelten. Rein automatisierte Entscheidungen sind schon laut DSGVO verboten. Es sollten nur die für die jeweilige Anwendung notwendigen Daten erhoben und verarbeitet werden, und diese Daten sollten weitestgehend anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Regelungen für den Zugang zu diesen Daten sowie Maßnahmen zur Datensicherheit (wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen) sollten ebenfalls Bestandteil der Policy sein.
  • Überprüfung auf Halluzinationen und Fehlinterpretationen: Generative KI-Modelle neigen dazu, Informationen zu „halluzinieren“, also falsche oder ungenaue Inhalte zu erstellen. In der KI-Policy sollte festgelegt sein, dass entwickelte KI-Modelle regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit überprüft werden. Dies kann durch vorgeschriebene Tests und Simulationen geschehen, bei denen die KI in verschiedenen Szenarien eingesetzt und auf ihre Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, geprüft wird. Es sollten auch definiert werden, wie Fehler erkannt und behoben werden können.
  • Erklärbarkeit und Nutzer*infreundlichkeit: Komplexe KI-Modelle sind oft schwer verständlich und wirken wie eine Black Box, deren Entscheidungen für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Die KI-Policy sollte daher sicherstellen, dass die KI so gestaltet ist, dass ihre Funktionsweise für Nutzer*innen transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo KI-Entscheidungen schwerwiegende Auswirkungen haben können. Ihr solltet sicherstellen, dass für Nutzer*innen eine verständliche Erläuterung darüber bereitgestellt wird, wie und warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis gelangt ist. Das ist Voraussetzung für Kontrolle und rechtskonformen Betrieb der KI.
  • Gesetzeskonformität gemäß KI-Verordnung: Nicht zuletzt hat die Europäische Union die KI-Verordnung in Kraft gesetzt, die strenge Anforderungen an die Entwicklung und Nutzung von KI stellt. Die KI-Verordnung dient der Produktsicherheit und verlangt zunächst eine Risikoeinschätzung für die KI-Systeme. Die Maßgaben für eine solche Einschätzung sollten in der Policy angerissen und No-Gos für die Entwicklung von Funktionalitäten, die zu den laut KI-Verordnung verbotenen KI-Anwendungen gehören, ausgesprochen werden. Für sogenannte Hochrisiko-­KI-Systeme gelten besondere Anforderungen, die bei einer Entwicklung mitgedacht werden müssen, wofür eine KI-Policy zumindest sensibilisieren sollte. Die im Einzelfall geforderte Überprüfung und Einstufung des jeweiligen Systems oder Modells kann eine Policy nicht leisten. Die initialen und regelmäßigen Überprüfungen sowie Risikobewertungen sollte sie aber fordern.
  • Regelmäßige Überwachung und Wartung der KI-Modelle: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen regelmäßige Überwachung und Wartung, um die Leistung zu optimieren und mögliche Fehler zu minimieren. Die KI-Policy sollte eine solche sich wiederholende Maintenance festlegen, etwa die schon erwähnten regelmäßigen Aktualisierungen, Fehler­behebungen und Performance-Überprüfungen, damit die KI-Systeme immer den aktuellen Standards und Anforderungen entsprechen.


3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy

Eine KI-Policy sollte nicht nur detaillierte Vorgaben zur Nutzung und Entwicklung von KI enthalten, sondern auch allgemeine Leitlinien und Prinzipien für den Einsatz von KI im Unternehmen, um ein Bewusstsein für die Potenziale und Risiken der Technologie zu schaffen.

  • Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Da sich KI-Technologien und gesetzliche Anforderungen stetig weiterentwickeln, sollte auch die KI-Policy regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass das Unternehmen stets auf dem neuesten Stand ist und seine KI-Systeme konform mit den aktuellen gesetzlichen, ethischen und technischen Standards sind. Es ist empfehlenswert, regelmäßige Audits durchzuführen und die Policy an neue Entwicklungen in der KI-Forschung und Gesetzgebung sowie an die Marktanforderungen anzupassen.
  • Unternehmenskultur in Bezug auf KI: Eine KI-Policy sollte dazu dienen, den transparenten und offenen Umgang mit KI in allen Unternehmensbereichen und damit die Akzeptanz für KI-Systeme sowohl innerhalb des Unternehmens als auch bei Kund*innen und Partner*innen zu fördern. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen offenlegt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen die Technologie beeinflusst. Letztendlich ist die KI-Policy ein Ins­trument zur Förderung einer verantwortungsvollen und ethischen Unternehmenskultur in Bezug auf KI. Das schützt letztlich auch die Integrität und die Werte des Unternehmens.
  • Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen: Um einen solchen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit KI zu erreichen, sind regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen für die Mitarbeiter*innen zu den hier genannten Aspekten vorzusehen.

Fazit

Dieser Artikel kann nur einen groben Überblick und Rahmen geben. Die konkreten Inhalte einer auf eure Belange und Nutzungsformen passenden Policy müsst ihr in Anschauung der Spezifika der eingesetzten oder zu entwickelnden KI-Systeme erarbeiten. Das kann auch schlecht an KI delegiert werden: Der Rest des eingangs erwähnten KI-generierten Artikels war nicht wirklich brauchbar, ebenso die testweise mit KI erstellten Policies. Dafür braucht es professionelle Unterstützung.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist seit 2004 als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig. Nach Stationen in spezialisierten und Großkanzleien betreibt er seit 2018 seine eigene Rechtsberatung im Raum München, www.datalawcounsel.com

Cloud-Trends 2025: Wohin zieht die Wolke?

Jerome Evans, Gründer und Geschäftsführer der firstcolo GmbH, blickt voraus und betrachtet die anstehenden Entwicklungen rund um die Cloud.

Die Einführung der Cloud hat nicht nur unsere Arbeitsweise, sondern auch unseren Alltag verändert. Aus der Cloud gehen enorme Möglichkeiten hervor – viele davon werden wir erst in den kommenden Jahren wahrnehmen. Für 2025 zeichnen sich jedoch konkrete Trends ab, die unser Leben schon bald mitbestimmen:

1. Der neue Standard: Hybrid- und Multi-Cloud

So simpel wie zielführend: Viele Unternehmen bauen zukünftig auf eine Anpassung ihrer Cloud-Strategie. Dabei kombinieren sie öffentliche und private Infrastrukturen unterschiedlicher Anbieter. Auf diese Weise gelingt der Aufbau einer flexiblen und widerstandsfähigen Architektur, um auf neue Herausforderungen bestmöglich reagieren zu können. Dementsprechend geht der Ansatz vermehrt in Richtung einer durchdachten Hybrid- und Multi-Cloud-Strategie.

2. Ein neuer Player: Quantum Computing

Branchenriesen wie IBM, Google, Microsoft und Amazon basteln an Superrechnern, deren Leistungsstärke immense Möglichkeiten eröffnet. Hierfür nutzen sie Quantenmechanik, um Problemstellungen deutlich schneller aufzulösen als der klassische Computer. Der Markt für diese High-End-Hardware wird sich laut Morgan-Stanley-Analysten bis 2025 auf zehn Milliarden Dollar pro Jahr verdoppeln. Damit findet Quantum Computing allmählich auch den Weg in ‚unsere‘ Welt – und es öffnen sich Tür und Tor für Quanten-Cloud-Dienste mit innovativem Potenzial.


3. Das neue Ganze: Edge Computing und Cloud verschmelzen

Übergänge gestalten sich fließend, eine Grenze existiert kaum noch. Im Ergebnis entsteht eine neue Berechnungsstruktur, die vorhandene Möglichkeiten neu definiert. Zum Beispiel treffen selbstfahrende Autos Entscheidungen lokal und in Sekundenbruchteilen, indem sie Cloud-basierte Intelligenz nutzen. Auch die Performance erhöht sich durch die Kombination des präzisen Edge Computings mit den Deep-Learning-Fähigkeiten der Cloud. So entsteht fast nebenbei eine neue Generation von Anwendungen, die massive Geschwindigkeit und herausragende Intelligenz auszeichnet.

4. Die neue Schaltzentrale: KI auf dem Fahrersitz

Künstliche Intelligenz steht nicht nur in Form verschiedener Dienste in der Cloud zur Verfügung, sie optimiert auch den Betrieb der Cloud selbst. Beispielsweise erkennt die KI bereits im Voraus, wo sich ein Bedarf an Ressourcen abzeichnet. Diese weist sie in Echtzeit zu und verhindert so, dass Engpässe entstehen. Auf ähnliche Weise neutralisieren KI-getriebene Sicherheitssysteme potenzielle Gefahren, bevor diese bedrohliche Situationen entstehen lassen. Das alles führt zu mehr Effizienz, geringeren Kosten und zuvor unerreichbaren Leistungsniveaus.

5. Der neue Treiber: Nachhaltigkeit

Nachhaltigkeit ist schon lange kein Buzzword mehr. Das wird sich 2025 in besonderem Maße zeigen. Wer beim Thema Grüne Cloud nur an unternehmerische Verantwortung und gute Presse denkt, wird sich umschauen: Für Betriebe steht nicht weniger als ihre Zukunft auf dem Spiel. Daher sei Cloud-Anbietern und -Nutzern dringend geraten, ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern. Das Rechenzentrum beispielsweise steht gespeist aus erneuerbaren Energiequellen deutlich besser da als sein nuklear betriebenes Pendant. Und auch eine energieeffiziente Infrastruktur gehört zu den nachhaltigen Cloud-Praktiken, die in einer umsichtigen Unternehmensstrategie nicht fehlen sollten.

6. Die neue Datenfabrik: Supercloud

Noch nicht allzu lange ist es her, da stolperten Nutzer beim Verwalten der Cloud über verschiedene Plattformen hinweg. Der Schlüssel: die sogenannte ‚Supercloud‘, eine einheitliche Verwaltungsebene. Sie bringt hybride Umgebungen in Einklang und löst das Versprechen nahtlosen Datenzugriffs über lokale, öffentliche und private Clouds hinweg ein. Dieser Trend bietet Unternehmen bessere Übersicht und erleichtert effizientes Arbeiten – ein willkommener Rettungsring im Meer der zunehmenden Datenkomplexität.“

Marketing-Trends 2025

Führende Marketing-Expert*innen geben Einblick in Perspektiven, Hoffnungen und Strategien für das kommende Jahr.

Marketing und Kommunikation müssen konstant weitergedacht werden. Gründe dafür gibt es genug – ob Digitalisierung und KI oder ein zunehmender Wettbewerb in wirtschaftlich unsicheren Zeiten. Gründer*innen, CEOs und Kommunikationsprofis von ToolTime, kollex, Creditsafe, good healthcare group, puzzleYOU und Mashup Communications zeigen, welche Trends Fach- und Führungskräfte 2025 erwarten.

Visuelles Storytelling mit Ecken und Kanten statt KI-Perfektion

In einer Zeit, in der uns KI-optimierte, makellose Visuals eine glattgebügelte Welt präsentieren, setzt sich 2025 ein gegenläufiger Trend durch: Echtheit. Sie wird zur Währung, um sich inmitten der perfektionierten Bilderflut abzuheben. Marken, die im digitalen Raum Nähe schaffen wollen, werden sich bewusst von der sterilen Hochglanz-Ästhetik der KI lösen. Das heißt: Statt in dämlich-hübschen KI-Avataren à la Emma von der Deutschen Zentrale für Tourismus liegt die Zukunft in realen Geschichten und echten Menschen mit Ecken und Kanten. Eine bewusst ungeschliffene Brand mit Charakter schafft mehr Nähe und Vertrauen als ein aufpoliertes oder ganz und gar Fake-Visual. 2025 gilt es, die Chance des visuellen Storytellings zu nutzen, statt bloß technischer Perfektion nachzueifern.

Werkzeuge für Frauen

Die Firma Tomboy Tools wurde von den drei Freundinnen Jennifer Imel, Janet Rickstrew und Mary Tatum in Denver (USA) gegründet. Ihr Ziel war es, Werkzeuge speziell für Frauen anzubieten, denn es zeichnete sich ab, dass sich immer mehr Frauen in ihren eigenen vier Wänden handwerklich betätigen.

Laut eine US-amerikanischen Studie sind 38 Prozent der Hausfrauen auch Hobbyhandwerkerinnen. Die zielgruppenspezifischen Werkzeuge von Tomboy Tools zeichnen sich dadurch aus, dass sie in der Regel kleiner und leichter sind als die handelsüblichen.

Zudem sehen sie meist schicker aus. Seit kurzem sind die Produkte auch in Pink erhältlich. Im Vertrieb geht Tomboy Tools ebenfalls neue Wege: Nicht über Baumärkte, sondern im Rahmen von Heimpartys à la Tupperware werden die Werkzeuge von mehr als 1000 Vertriebspartnern, alle Hobbyhandwerkerinnen, in den USA, Kanada und Australien verkauft.

www.tomboytools.com