Die Branche der Steuerberatung gilt oft als traditionell und schwerfällig. Dass es auch ganz anders geht, beweist Fabian Hartlich. Mit gerade einmal 25 Jahren zählte er zu den jüngsten Steuerberatern Deutschlands und wagte den kompromisslosen Sprung in die Selbständigkeit: Er gründete seine eigene Kanzlei HARTLICH Steuerberatung im oberpfälzischen Schwarzenfeld – ohne einen übernommenen Mandant*innenstamm und ohne ein bestehendes Team im Rücken. Heute, rund fünf Jahre später, firmiert das Unternehmen als schlagkräftige GmbH, beschäftigt etwa 30 Mitarbeitende und steht kurz vor dem Einzug in einen 700 Quadratmeter großen Kanzleistandort.

Doch die eigentliche Erfolgsgeschichte ist nicht das reine Flächenwachstum, sondern der Weg dorthin. Für unsere StartingUp-Leser*innen haben wir bei Fabian genau nachgefragt: Wie baut man aus dem Nichts funktionierende Unternehmensstrukturen auf? Wie gewinnt man im akuten Fachkräftemangel die besten Köpfe? Und warum müssen Steuerberater*innen heute mehr denn je selbst echte Unternehmer*innen sein?

Der Start & die Kaltakquise

StartingUp: Fabian, mit 25 eine Kanzlei bei null zu starten, erfordert viel Mut. Was war in der Anfangszeit deine größte unternehmerische Sorge – und wie hast du aus dem Stand deine(n) allererste(n) Mandant*in gewonnen?

Fabian Hartlich: Bei mir kam damals einiges zusammen. Wir haben parallel unser Haus kernsaniert, unsere erste Tochter wurde geboren und ich habe eine Kanzlei ohne einen einzigen Mandanten gegründet. Mein Ziel war deshalb ziemlich simpel: Ich wollte möglichst schnell davon leben können und gleichzeitig die Freiheit haben, die Kanzlei so aufzubauen, wie ich es für richtig halte.

Große Wachstumspläne hatte ich ehrlich gesagt überhaupt nicht. Ich dachte damals, wenn es richtig gut läuft, habe ich irgendwann vielleicht fünf Mitarbeiter.

Für die ersten Mandanten habe ich einen Mix aus Flyern in der Region und Social Media genutzt. Gleichzeitig wollte ich von Anfang an ein bisschen anders auftreten als die Kanzleien, die ich bis dahin kannte. Etwas dynamischer, flexibler und vor allem serviceorientierter. Sicherlich kam das allein aufgrund meines Alters schon automatisch ein Stück weit so.

Ich habe am Anfang aber auch wirklich alles gemacht. Wenn ein Rentner mit seiner privaten Einkommensteuererklärung zu mir kam, habe ich die genauso gern gemacht. Ich hatte schließlich bei null angefangen. Da wäre es ziemlich vermessen gewesen, direkt Mandate auszusortieren.

Das hat überraschend schnell funktioniert. Im zweiten Monat meiner Selbständigkeit habe ich bereits mehr verdient als vorher als Angestellter. Ab diesem Zeitpunkt wusste ich: Das kann funktionieren.

Wachstum & Recruiting im Fachkräftemangel

StartingUp: Die Steuerbranche klagt über einen eklatanten Personalmangel, doch dein Team ist in fünf Jahren auf rund 30 Mitarbeitende gewachsen. Mit welchen Argumenten überzeugst du begehrte Talente, sich deiner Kanzlei anzuschließen, statt zu den etablierten Playern zu gehen?

Fabian Hartlich: Unser Anspruch ist nicht, die beste Steuerkanzlei als Arbeitgeber in der Region zu sein. Wir wollen einer der besten Arbeitgeber in der Region sein – unabhängig von der Branche.

Dafür geben wir unseren Mitarbeitern sehr viel Eigenverantwortung und Freiheit. Bei uns gibt es zum Beispiel keine Kernarbeitszeiten. Urlaub kann sehr frei geplant werden und auch beim Thema Homeoffice machen wir möglichst wenig Vorgaben.

Mir ist aber wichtig: Freiheit bedeutet bei uns nicht, dass jeder einfach macht, was er will. Wir haben klare Prozesse, klare Verantwortlichkeiten und einen hohen Qualitätsanspruch. Innerhalb dieses Rahmens sollen die Mitarbeiter möglichst viel selbst entscheiden können.

Das zieht sich durch die gesamte Kanzlei. Ich möchte nicht, dass wegen jeder Kleinigkeit beim Vorgesetzten nachgefragt werden muss. Wenn jemand fachlich in der Lage ist, eine Entscheidung zu treffen, soll er sie auch treffen dürfen.

Ich glaube, gerade gute Leute schätzen genau diese Kombination: viel Freiheit und Eigenverantwortung, aber gleichzeitig ein professionelles Umfeld mit einem klaren Anspruch an die eigene Arbeit.

Prozesse & Strukturen auf der grünen Wiese

StartingUp: Du bist auf der vermeintlichen grünen Wiese gestartet und musstest alles komplett selbst aufbauen. Wie hast du als junger Gründer effiziente Prozesse etabliert, ohne dich bei rasantem Wachstum im administrativen Chaos zu verlieren?

Fabian Hartlich: Ich würde immer wieder auf der grünen Wiese starten. Zu hundert Prozent.

Natürlich macht man sich damit erst einmal viel mehr Arbeit. Man hat eben nichts. Keine Prozesse, keine IT-Struktur, kein Kanzleihandbuch. Datenschutz, Technik, Software, Verantwortlichkeiten – das muss alles parallel zum Tagesgeschäft aufgebaut werden.

Auf der anderen Seite hatte ich dadurch völligen Gestaltungsspielraum. Ich musste niemandem erklären, warum wir etwas nicht mehr so machen wollen wie seit 20 Jahren. Und ich konnte selbst entscheiden, wen ich ins Team hole.

Prozesse habe ich von Beginn an relativ klar definiert und versucht, sie immer etwas größer zu denken, als wir gerade waren. Mir macht es aber auch Spaß, solche Systeme zu bauen. Ich beschäftige mich gerne mit der Frage: Wie können wir etwas so organisieren, dass es einfacher, schneller und trotzdem qualitativ besser wird?

Das ist bis heute nicht fertig. Mit fünf Mitarbeitern brauchst du andere Strukturen als mit 15, und mit 30 wieder andere. Wahrscheinlich werden wir bei 50 wieder Dinge ändern, von denen wir heute überzeugt sind.

Das gehört für mich zum Wachstum dazu.

 Spezialisierung & Digitalisierung

StartingUp: Deine Kanzlei ist spitz auf E-Commerce positioniert und setzt auf durchgängig digitale Arbeitsweisen. Wie sieht der Kanzleialltag bei euch konkret aus und welche digitalen Automatisierungen sind für dich mittlerweile unverzichtbar geworden?

Fabian Hartlich: Das Thema ist aktuell natürlich extrem heiß – insbesondere durch KI. Wir testen selbst sehr viel und haben auch schon einiges im Einsatz. Gleichzeitig versuche ich, nicht jedem neuen Tool sofort hinterherzulaufen. Momentan wird an manchen Stellen heißer gekocht, als am Ende gegessen wird.

Für mich ist deshalb nicht entscheidend, ob auf einer Software gerade KI draufsteht. Entscheidend ist, ob sie einen Prozess bei uns tatsächlich besser macht.

Die grundsätzliche Richtung ist für mich aber eindeutig. Wir kommen immer stärker weg davon, dass ein Mitarbeiter Geschäftsvorfälle einzeln bucht. Stattdessen geht es darum, vernünftige Schnittstellen zwischen den Systemen des Mandanten und unserer Buchführungssoftware zu schaffen. Unsere Arbeit verlagert sich dadurch immer stärker auf die Plausibilisierung, Abstimmung und fachliche Beurteilung der Daten.

Im E-Commerce sieht man das besonders gut. Wir können heute bei einem einzelnen Mandanten zehntausende Transaktionen automatisiert verarbeiten. Das wäre manuell wirtschaftlich überhaupt nicht sinnvoll.

Das bedeutet aber nicht, dass am Ende niemand mehr etwas tun muss. Im Gegenteil: Gerade bei solchen Datenmengen sind die Prüf- und Abstimmprozesse entscheidend. Automatisierung nimmt uns Arbeit ab, aber sie nimmt uns nicht die Verantwortung für das Ergebnis.

Bei KI sehe ich es ähnlich. Ich bin überzeugt, dass sie unsere Arbeit massiv verändern wird. Aber wir führen keine Technologie ein, weil sie gerade jeder haben möchte. Sie muss im Alltag funktionieren, einen konkreten Nutzen bringen und am Ende mindestens die Qualität liefern, die wir auch ohne sie erwarten würden.

Unternehmertum vs. Fachkraft

StartingUp: Bevor du Steuerberater wurdest, hast du als Online-Händler das Taschen-Label Quabster aufgebaut. Inwiefern hilft dir diese praktische Erfahrung als Amazon-Seller heute, um als echter Sparringspartner die Sprache der Start-ups zu sprechen?

Fabian Hartlich: Das hilft mir tatsächlich enorm, weil ich die andere Seite selbst erlebt habe.

Während meines Studiums war ich irgendwann an dem Punkt, an dem ich mich entscheiden musste: Mache ich mit der Steuerberatung weiter oder konzentriere ich mich voll auf den Onlinehandel?

Das E-Commerce-Geschäft hätte für den nächsten Schritt deutlich mehr Kapital und vor allem mehr Zeit gebraucht. Ich hatte damals unter anderem einen Pitch bei einem der zu dieser Zeit größten Amazon-Verkäufer. Vor Ort waren wir uns eigentlich einig, am Ende ist der Deal trotzdem nicht zustande gekommen. Danach war bei mir ehrlich gesagt ein Stück weit die Luft raus.

Das war dann der Punkt, an dem ich mich gefragt habe, was ich langfristig wirklich machen möchte. Ich habe mich für die Steuerberatung entschieden, das E-Commerce-Business verkauft und bin anschließend direkt nach dem bestandenen Steuerberaterexamen in die Selbständigkeit.

Für meine heutige Arbeit war die Erfahrung extrem wertvoll. Ich weiß, wie es sich anfühlt, wenn das eigene Geld im Unternehmen steckt. Ich weiß, dass Liquidität etwas anderes ist als Gewinn. Und ich weiß auch, dass ein Unternehmer manchmal innerhalb von zwei Tagen eine Entscheidung treffen muss und nicht erst in drei Monaten, wenn der Jahresabschluss fertig ist.

Deshalb versuche ich auch heute, Unternehmen nicht nur steuerlich zu betrachten. Steuerberatung ist wichtig. Aber der steuerlich perfekte Weg bringt einem Unternehmer wenig, wenn er betriebswirtschaftlich keinen Sinn ergibt.

Fuck-ups & Learnings

StartingUp: Welcher Fehler hat dich in den vergangenen fünf Jahren als Kanzlei-Gründer das meiste Lehrgeld gekostet – und was können unsere Leser*innen aus diesem Rückschlag für ihr eigenes Business lernen?

Fabian Hartlich: Den einen großen Fuck-up gab es bei der Kanzleigründung zum Glück nicht. Was ich rückblickend aber definitiv früher gemacht hätte: Unterstützung einstellen.

Am Anfang habe ich praktisch alles selbst gemacht. Das ist auch völlig normal und für eine gewisse Zeit sinnvoll. Das Problem ist nur, dass man sich sehr schnell daran gewöhnt. Irgendwann macht man als Geschäftsführer noch immer Dinge selbst, die jemand anderes genauso gut oder sogar besser erledigen könnte.

Bei mir war der Punkt definitiv zu spät erreicht, an dem ich mir Unterstützung durch eine Assistenz geholt habe. Dabei geht es gar nicht darum, möglichst schnell möglichst viele Mitarbeiter einzustellen. Es geht darum, die eigene Zeit vernünftig einzusetzen.

Wenn ich als Unternehmer eine Stunde mit Organisation, Terminabstimmungen oder administrativen Dingen verbringe, fehlt mir diese Stunde für Mitarbeiter, Mandanten oder die Weiterentwicklung der Kanzlei.

Heute würde ich eine Assistenz deutlich früher einstellen. Nicht weil ich weniger arbeiten möchte, sondern weil ich meine Zeit für die Dinge einsetzen muss, bei denen ich als Geschäftsführer tatsächlich gebraucht werde.

Skalierung & Kultur

StartingUp: Bald steht der Umzug auf 700 Quadratmeter Bürofläche an. Wie stellst du sicher, dass bei dieser schnellen Skalierung die persönliche Beratungsqualität und der anfängliche Team-Spirit nicht auf der Strecke bleiben?

Fabian Hartlich: Das ist mit 30 Leuten definitiv schwieriger als mit fünf. Das muss man auch ganz klar sagen.

Mit fünf Mitarbeitern bekommt automatisch jeder fast alles mit. Viele Dinge klärt man kurz im Büro und jeder kennt jeden Vorgang irgendwie. Das funktioniert bei unserer heutigen Größe nicht mehr.

Deshalb kombinieren wir viel Eigenverantwortung mit sehr klaren Leitplanken. Bei der Qualität gibt es beispielsweise wenig Interpretationsspielraum. Wir haben einheitliche Prozesse und dokumentieren diese konsequent in unserem Kanzleihandbuch.

Innerhalb dieser Strukturen möchte ich aber möglichst wenig Bürokratie. Wir entscheiden sehr schnell und setzen Dinge meistens auch schnell um. Außerdem ist mir der direkte Draht zum Team wichtig. Jeder darf eine Meinung haben und soll sie auch äußern.

Gleichzeitig muss man bei 30 Mitarbeitern bewusster Gelegenheiten schaffen, bei denen man auch abseits der Arbeit zusammenkommt. Wir essen beispielsweise alle zwei Wochen gemeinsam zu Mittag in der Kanzlei. Und zu unseren Weihnachtsfeiern laden wir nicht nur die Mitarbeiter ein, sondern die ganzen Familien. Das sind für mich keine großen Employer-Branding-Maßnahmen, sondern relativ einfache Dinge, die dafür sorgen, dass man sich auch persönlich kennt.

Natürlich müssen wir trotzdem akzeptieren, dass sich die Kanzlei mit jeder Wachstumsstufe verändert. Was mit zehn Mitarbeitern funktioniert hat, muss mit 30 nicht mehr funktionieren.

Ich sehe meine Aufgabe deshalb auch darin, immer wieder die nächste Struktur zu bauen, ohne dass wir dabei langsam, unpersönlich und bürokratisch werden. Genau darauf hätte ich keine Lust.

 Der ultimative Tipp

StartingUp: Zum Abschluss ein Blick auf unsere Zielgruppe: Wenn du jungen Gründer*innen heute einen einzigen strategischen oder steuerlichen Ratschlag für das erste Jahr der Selbständigkeit mit auf den Weg geben dürftest – welcher wäre das?

Fabian Hartlich: Dann bleibe ich ausnahmsweise wirklich bei einem: Kümmert euch von Anfang an um eure steuerliche Struktur – und zwar nicht erst dann, wenn das Unternehmen schon richtig Geld verdient.

Das beginnt bei der Frage, welche Rechtsform überhaupt zum Geschäftsmodell und zu den persönlichen Zielen passt. Eine GmbH ist nicht automatisch die richtige Lösung und eine Holding nicht deshalb sinnvoll, weil man auf Social Media gehört hat, dass man damit Steuern spart.

Mindestens genauso wichtig ist aber das laufende steuerliche Setup. Die Buchhaltung muss von Beginn an so organisiert sein, dass vernünftige und aktuelle Zahlen entstehen. Denn ich brauche diese Zahlen nicht nur für das Finanzamt, sondern vor allem als Unternehmer.

Wenn ich erst Monate später weiß, was ich eigentlich verdient habe, kann ich mein Unternehmen auch nur eingeschränkt steuern. Das betrifft Liquidität, Investitionen, Einstellungen und letztlich fast jede größere unternehmerische Entscheidung.

Mein Rat wäre deshalb: Steuerberatung nicht als etwas betrachten, das einmal im Jahr den Abschluss und die Steuererklärung produziert. Baut von Anfang an eine Struktur auf, die mit eurem Unternehmen wachsen kann und euch laufend die Zahlen liefert, die ihr für eure Entscheidungen braucht.

Das verhindert später unnötige Kosten und steuerliche Überraschungen. Vor allem verhindert es aber Entscheidungen im Blindflug.

StartingUp: Fabian Hartlich, vielen Dank für die spannenden Insights!

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Du musst die Welt mit den Augen von Kindern sehen. Nach dem Motto: Alles ist möglich.“ Gleich zu Anfang ist das einer der besten Tipps von Joe für alle angehenden Entrepreneure. Inspiriert dazu haben ihn die Ansichten des Möbeldesigner-Ehepaars Charles und Ray Eames. Ihnen verdankt Joe die Einsicht, dass eine weltverändernde Vision eine tiefe Einfachheit voraussetzt.

„Wie schaffe ich es, meinen Nutzern einen mühelosen, intuitiv verständlichen Service auf allen Plattformen – Mobil, Tablet und Computer – anzubieten?“ Diese scheinbar simple Frage bewegt Joe seit Jahren. Sie bewegt ihn morgens unter der Dusche, abends vor dem Einschlafen. Und sie ist der rote Faden für alles, was dazwischen geschieht – während des Arbeitstages von Joe. Kurz: Diese Frage bestimmt sein Leben.

Wer ist Joe? – Beginnen wir mit den einfachen Fakten: Chief Product Officer bei Airbnb lautet sein offizieller Job-Titel. Joe Gebbia ist 34 Jahre alt und einer der drei Gründer von Airbnb, dem weltweit größten Community-Marktplatz zur Buchung und Vermietung von Unterkünften – vom Matratzenlager aufwärts bis zur Luxusvilla. Laut aktueller Forbes-Liste steht Joe Gebbia an Platz 7 der reichsten Unternehmer Amerikas unter 40 Jahren. Sein privates Vermögen wird auf 3,3 Milliarden Dollar geschätzt.

Welche Ausbildung würde man vermuten bei einem Entrepreneur, der nur wenige Plätze hinter Marc Zuckerberg liegt? Bestimmt irgendwas mit Business Administration, bestimmt auch ein Gewächs von Harvard oder Stanford? – Falsch geraten. Joe hat an der Rhode Island School of Design (RISD) Grafik- und Industriedesign studiert, brotlose Kunst, wie viele sagen würden. Übrigens genauso wie sein Co-Gründer Brian Chesky. Die beiden haben sich auf der RISD kennengelernt, und bevor sie Airbnb gründeten, arbeitete Joe als Grafiker beim Buchverlag Chronicle Books – auch das klingt nicht gerade nach globalem Big Business.

Die Suche nach der perfekten User Experience

Wenn Joe gefragt wird, wie man eine perfekte User Experience entwickelt, kommt er auf seine Vorbilder zu sprechen: „Charles und Ray Eames haben mich immer bei diesem Prozess angeleitet. Ihr Hauptanliegen bestand darin, möglichst vielen Menschen das beste Design zu einem möglichst günstigen Preis zugänglich zu machen. Das war es, was mich bei meiner Vision von Airbnb inspiriert hat, ebenso wie ihre außergewöhnliche Handwerkskunst und ihre Hinwendung auch für die scheinbar unbedeutendsten Details.“ Begeistert hat ihn auch die Fähigkeit des Ehepaar Eames, ein Leben lang zu lernen, zu forschen und zu experimentieren. Den hochgradig iterativen Prozess der beiden beim Umgang mit verschiedensten Materialien wie Schichtholz und Fiberglas hat sich Joe als Vorbild genommen, vor allem wenn es darum geht, neue Produkte für Airbnb zu entwickeln.

Ein Beispiel nennt Joe im Interview mit dem Inc. Magazine (8-2015): „Als wir verstanden, dass unsere Gastgeber nicht nur ihre vier Wände anbieten konnten, sondern Koch- oder Internetkurse oder geführte Wandertouren oder Städteführungen, dachten wir lange darüber nach, wie man derartige Services leichter entdecken und buchen kann. Dazu unterhielten wir uns mit vielen unserer Gastgeber in San Francisco. Das Ergebnis war dann ein Experience Marketplace auf der Airbnb-Plattform. Das Angebot hier ist zwar noch klein, aber ein wichtiger Versuch.“

Und auch das gilt dem großen Ziel einer perfekten User Experience, die sich nach der Meinung von Joe in einfachster Bedienung für den Anwender ausdrückt. Er schwärmt: „Ich fühle mich fantastisch, wenn ich erlebe, dass meine Mutter Airbnb ohne uns technikaffine Kinder benutzen kann.“ Zukunft zu schaffen heißt für ihn, eine globale Vision zu haben und sich extrem darauf zu fokussieren, das neu Geschaffene für alle leicht zugänglich zu machen.

Design bedeutet für Joe nicht, coole, schicke oder hippe Gadgets zu erfinden, vielmehr versteht er unter Design das entscheidende Werkzeug dazu, globale Visionen für ein weltweites Publikum erreichbar zu machen. Unter seiner Ägide gilt Airbnb heute als Wegbereiter der neuen Disziplin „Serviceorientiertes Design“, das die Qualität aller Handlungen zwischen einem Anbieter und seinen Kunden nachhaltig verbessert. Im Fall von Airbnb geht es darum, die User Experience vom ersten Online-Kontakt bis zum Schluss, dem physischen Aufenthalt z.B. in einer Airbnb-Wohnung, zu optimieren.

Dies ist ein Auszug aus einem aktuellen Artikel unseres Print-Objekts StartingUp:
Den vollständigen Artikel lesen Sie in der aktuellen StartingUp - Heft 01/16 - ab dem 18. Februar 2016 im Handel oder jederzeit online bestellbar  - auch als epaper - in unserem Bestellservice-Bereich

Wer den Namen Travis Kalanick kennt, wird auch das Image kennen, das dem 40-Jährigen anhaftet. Schnell wird das Bild vom rücksichtslos agierenden Silicon-Valley-Kapitalisten entworfen, der es als Taxi-Killer binnen weniger Jahre zu einem geschätzen Vermögen von 6,3 Milliarden US-Dollar gebracht hat. Wer sich nur darauf beschränkt, wird weder Travis wirklich gerecht, noch wird er je erfahren, was einen der weltweit erfolgreichsten Start-up-Unternehmer letztlich antreibt und was er noch vorhat. Wir haben genauer hingesehen.

Travis stammt aus einer Mittelschichtfamilie und wächst bei Los Angeles auf. Er fängt nicht nur früh mit dem Programmieren an, sondern zeigt auch früh sein Talent fürs Geldverdienen. Denn schon als Teenager verkauft Travis in den Ferien Küchenmesser in der Nachbarschaft und entwickelt ein Programm, das angehende Studenten auf Hochschulzulassungstests vorbereitet. Travis ist also nicht der introvertierte Tech-Nerd, der sich hinterm Laptop verschanzt, sondern ein selbstbewusster, geschäftstüchtiger Typ, der sich behaupten will. „Man muss den Mut haben, rauszugehen und es einfach zu versuchen“, so Travis’ Leitmotiv.

Sein Studium an der UCLA’s Engineering School in Los Angeles bricht Travis ab, um 1998 mit anderen Studenten einen der weltweit ersten File-Sharing-Dienste für Filme und Musik namens Scour aufzubauen – mit wenig Erfolg: das Start-up wird von den Musikrechteinhabern, sprich von der Unterhaltungsindustrie, kurzerhand auf eine astronomische Summe an Schadensersatz verklagt – Scour muss Insolvenz anmelden. Von dem Flop regelrecht angestachelt, geht Travis bereits nach wenigen Monaten mit seinem nächsten Start-up an den Markt. Bei dieser Gründung handelt es sich um Red Swoosh, ein weiteres File-Sharing-Netzwerk, in dem Software getauscht werden kann.

Erste Millionen-Deals
Auch dieses Vorhaben scheint dem Untergang geweiht. Geld fließt so gut wie keines, Travis und sein Co-Gründer werden gar zu Steuersündern, weil sie keine Steuern für die Gehälter abführen. Um die Steuerschuld begleichen zu können, zieht Travis in einer riesen Anstrengung Investoren und deren Geld an Land. Red Swoosh scheint damit zunächst gerettet. Doch die eigentliche Rettung erfolgt 2007, als es Travis auf fast tollkühn zu nennende Art gelingt, das immer noch nicht boomende Business an den Tech-Giganten Akamai Technologies für rund 20 Mio. Dollar zu verkaufen oder – anders gesagt –, sich aus der wirtschaftlich unsicheren Zukunft des Start-ups gewinnbringend herauszuziehen. Rückblickend sagt Travis über diese heikle Phase: „Wenn du zu Boden gehst, steh’ wieder auf. Versagen kann zu einem Gemütszustand werden. Ich habe Situationen erlebt, in denen ich über sechs Jahre hinweg immer wieder zu Boden gebracht wurde, aber ich bin trotzdem wieder aufgestanden.“

Mit dem Millionen-Deal im Rücken nimmt sich Stehaufmännchen Travis eine Auszeit und beginnt die Welt zu bereisen. Einen dieser Trips unternimmt Travis zusammen mit seinem Freund und künftigen Uber-Co-Gründer Garrett Camp. Garrett wächst in Calgary auf, studiert an verschiedenen Unis, um seinen Abschluss als Software-Ingenieur zu bauen. Zusammen mit drei Freunden gründet er 2002, noch während des Studiums, den Online-Suchdienst StumbleUpon, die weltweit erste Suchmaschine, die ihren Usern spezielle Webseiten (Fotos, Videos, Blogs etc.) empfiehlt, die zu ihren persönlichen Interessen bzw. ihrem User-Profil passen. Geld verdient wird mit passgenau auf die User ausgerichteter Werbung.

Rasant wächst die Plattform auf mehrere Millionen registrierte User, 2006 erhält das Start-up millionenschweres Kapital von diversen Silicon-Valley-Business-Angels. 2007 unterbreitet eBay Garrett und seinen Mitstreitern ein Übernahme-Angebot: 75 Mio. US-Dollar wandern in die Portemonnaies der jungen Gründer. Zu diesem Zeitpunkt – 2006 – arbeitet, studiert und lebt der als ruhig und introvertiert geltende Garrett in San Francisco, wo er den extrovertierten Travis kennenlernt und sich mit ihm anfreundet.

Was verbindet die beiden ungleichen Typen? Sehr viel selbst verdientes Geld, wie es nur wenige in ihrem Alter auf dem Konto haben, Durchsetzungsvermögen basierend auf einer klaren Machen-statt-planen-Mentalität sowie der innere Drang, Projekte ans Laufen zu bringen, die einerseit disruptiv sind und zugleich innovative, digitale Technologien vorantreiben. Auch haben sich Travis und Garrett bereits in der noch jungen Sharing Economy versucht und das Teilen-statt-besitzen-Potenzial für sich entdeckt. Und beide sind unternehmerisch davon angetrieben, Probleme zu lösen.

Die Digitalisierung der Immobilienwirtschaft schreitet voran, doch oft kratzen bestehende Software-Lösungen nur an der Oberfläche. Das 2026 gegründete Berliner Start-up Immoly will das ändern und setzt dabei auf Automatisierung durch künstliche Intelligenz. Das Ziel: Eine Plattform, die nicht nur Daten verwaltet, sondern als digitaler Assistent aktiv Verwaltungsaufgaben für private und semi-institutionelle Vermieter*innen übernimmt. Prominente Schützenhilfe erhält das junge PropTech von Vonovia, Europas führendem Wohnimmobilienunternehmen, das die Gründung über sein Venture Studio gemeinsam mit der Founders Factory begleitet hat.

Die Köpfe hinter Immoly und die Gründungsstory

An der Spitze von Immoly steht Gründer und Geschäftsführer Florian Tonner. Tonner ist in der Tech- und Immobilien-Szene kein Unbekannter: Neben Stationen bei Zalando und dem ClimateTech Flowcarbon sammelte er maßgebliche Branchenerfahrung durch die DHV Digitalhausverwaltung. Laut übereinstimmenden Medienberichten hat Tonner selbst eine Hausverwaltung aufgebaut und erfolgreich verkauft. Diese tiefe „Hands-on“-Erfahrung ist entscheidend: Er kennt die Schmerzpunkte der Vermieter*innen aus erster Hand. Komplettiert wird das Gründerteam durch Mitgründer (wie etwa Ahmed Talbi), die das technische Fundament der Plattform mitverantworten.

Dass Vonovia als starker Partner aus der Immobilienwirtschaft das Start-up unterstützt, verleiht Immoly einen enormen Vertrauensvorschuss. Christian Glock, Teamleiter Venture bei Vonovia, sieht hierin enormes Potenzial: „Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für die Immobilienwirtschaft“, erklärt er. Man unterstütze mit dem Venture Studio gezielt Gründer*innen bei der Entwicklung innovativer Technologien, wobei Immoly für ihn ein Paradebeispiel dafür sei, „wie digitale Lösungen Verwaltungsprozesse für private Vermieter und Verwalter vereinfachen können“. Bemerkenswert: Die Immoly-Lösung wird nicht in die operativen IT-Systeme von Vonovia selbst integriert. Vonovia agiert hier als reiner Enabler und Investor für den externen Markt, während Immoly sich strategisch an kleinere Hausverwaltungen und private Eigentümer richtet.

„Agentic AI“ statt passivem SaaS

Der Kern der Immoly-Plattform liegt im Ansatz der „Agentic AI“ – also einer KI, die eigenständig handelt. Während traditionelle Hausverwaltungssoftware oft nur digitale Aktenordner bereitstellt, verspricht Immoly einen lückenlosen „Inbox-to-Process“-Workflow.

Konkret bedeutet das: Die Kommunikation über verschiedene Kanäle wird automatisch zu strukturierten Fällen gebündelt, Fristen werden überwacht, Dokumente vorbereitet und Lieferantenprozesse – etwa bei Reparaturen – in weiten Teilen automatisiert. Über einen Audit Trail (Prüfpfad) und ein System für Benutzer*innenfreigaben behalten die Eigentümer*innen stets die Kontrolle und Entscheidungsgewalt. Das bisherige Paradigma der reinen Software-Assistenz wird damit aufgebrochen. „KI ist auf einem Level angekommen, auf dem proaktives Management möglich ist“, ordnet Florian Tonner die technologische Reife seiner Plattform ein. Dieser stark automatisierte Ansatz sei am Ende deutlich „fehlerärmer und günstiger als viele andere Lösungen“, so der Gründer weiter. Mit diesem Vorstoß zielt die Plattform folgerichtig auf absolute Kostenführerschaft im 360-Grad-Immobilienmanagement ab.

Markt und Wettbewerb: Die vier Archetypen der PropTech-Revolution

Der Markt für Hausverwaltungen in Deutschland (mit fast 26 Millionen Mietwohnungen) ist gigantisch, aber extrem fragmentiert. Um Immolys Wette auf die Zukunft zu verstehen, muss man die strategische Bandbreite betrachten, mit der Start-ups diesen Markt aktuell attackieren:

1. Die Ökosystem-Goliaths (SaaS & Breitenmarkt): Plattformen wie Vermietet.de (ImmoScout24-Gruppe) oder objego (unterstützt von ista) haben riesige Nutzer*innenbasen. Sie bieten hochgradig optimierte Werkzeuge für die Nebenkostenabrechnung. Es sind jedoch meist passive Tools – der Mensch muss sie bedienen.
2. Die kapitalstarken Konsolidierer („AI Rollup“): Start-ups wie Buena (ehemals Home) verfolgen eine M&A-Strategie. Sie kaufen klassische Hausverwaltungen auf, übernehmen das operative Geschäft und digitalisieren die Prozesse im Hintergrund. Ein extrem kapitalintensiver Ansatz.
3. Die Workflow-Spezialisten: Unternehmen wie EverReal fokussieren sich tiefgreifend auf Teilbereiche – etwa die vollständige Automatisierung der Vermietung und des Mieter*innenwechsels.
4. Das hybride Self-Service-Modell: Anbieter wie Matera helfen Wohnungseigentümer*innengemeinschaften (WEGs) bei der Selbstverwaltung, indem sie Software mit einem Pool aus menschlichen Expert*innen (Buchhalter*innen, Jurist*innen) im Hintergrund kombinieren, um teure Verwalter*innen zu ersetzen.

Wo steht Immoly? Im Gegensatz zu Buena kauft Immoly keine Immobilien oder Verwaltungen, sondern bleibt ein reines Software-Unternehmen („Asset-Light“). Im Gegensatz zu den Goliaths wie Vermietet.de positioniert sich Immoly jedoch mit seinem „AI-first“-Ansatz: Die Software soll nicht als passives Werkzeug dienen, sondern den menschlichen Einsatz durch Automatisierung aktiv reduzieren.

Burggraben oder KI-Falle?

Für uns stellt sich bei Immoly die klassische Frage nach dem Alleinstellungsmerkmal („Moat“) in diesem dichten Wettbewerbsfeld:

• Das Vertrauensproblem: Immobilienverwaltung ist ein streng reguliertes Geschäft. Fehler kosten Geld und haben rechtliche Konsequenzen. Immoly begegnet diesem Risiko laut eigenen Angaben durch strikte Compliance-Automatisierung sowie den besagten Audit Trail für finale Benutzer*innenfreigaben. Ob die oft konservativen Privatvermieter*innen einer KI dieses Vertrauen schenkt, bleibt abzuwarten.
• Customer Acquisition Costs (CAC): Die Kund*innenakquise ist teuer. Vermietet.de konvertiert Inserent*innen, objego nutzt die ista-Kund*innenbasis, Buena kauft Marktanteile durch Firmenübernahmen. Immoly muss sich diesen organischen Marktzugang erst aufbauen – auch wenn das Gütesiegel und Netzwerk des Investors Vonovia massiv helfen dürfte.
• Das KI-Wettrennen: Die strategische Wette von Immoly lautet: Alteingesessene Wettbewerber*innen können ihre auf menschlichen Workflows basierenden Architekturen nicht schnell genug auf ein radikales „AI-first“-Modell umschwenken.

Unser Fazit

Immoly ist ein Musterbeispiel für die nächste Welle der PropTechs. Es geht nicht mehr um die reine Digitalisierung von Papier, sondern um die Automatisierung tiefer betrieblicher Wertschöpfungsketten. Mit Florian Tonners Branchenkenntnis und der strategischen Rückendeckung von Vonovia und der Founders Factory hat das Start-up herausragende Voraussetzungen. Gelingt es Immoly, die Akquisekosten zu skalieren und das Vertrauen in die KI-Zuverlässigkeit zu etablieren, könnte die Software zu einer ernsthaften Bedrohung für bisherige SaaS-Platzhirsche werden.

Anfang August 2026 schreckte ein massives Datenleck die Tech-Community auf. Beim beliebten KI-Meeting-Assistenten tl;dv wurde eine kritische Sicherheitslücke bekannt. Der Sicherheitsforscher, der unter dem Pseudonym BobDaHacker auftritt, konnte auf 181.874 Meeting-Datensätze zugreifen, die mehr als 84.000 Nutzern zugeordnet waren. Zudem gelang es ihm laut eigenen Angaben, sich in zwei laufende Live-Besprechungen einzuklinken. Auch wenn tl;dv die Lücke rasch schloss und betonte, dass über diese Schwachstelle keine privaten Gesprächsprotokolle oder Aufzeichnungen abrufbar gewesen seien, bleibt ein brisanter Weckruf für Unternehmen.

Für Christoph Knöll, Geschäftsführer der KI-Beratung Neurawork, offenbart dieser Fall ein viel weitreichenderes, oft unterschätztes Problem in der Unternehmenswelt: „Das größte Risiko liegt in der unkontrollierten Nutzung von KI-Tools.“ Oft seien es die Mitarbeitenden selbst, die derartige Anwendungen ohne das Wissen der IT-Abteilung einrichten.

Die unsichtbare Gefahr: Was ist Shadow-KI?

Genau dieses Phänomen bezeichnen Experten als „Shadow-KI“ (Schatten-KI). Es ist die logische, aber heikle Evolution der klassischen Schatten-IT. Während herkömmliche nicht-genehmigte Software oft isolierte Aufgaben erfüllte, werden KI-Tools kontinuierlich mit tiefgreifenden Unternehmensdaten gefüttert – von sensiblen Kundengesprächen über proprietären Code bis hin zu Finanzdaten.

Aktuelle Erhebungen aus dem Jahr 2026 unterstreichen die Brisanz: Gartner schätzt, dass mittlerweile mehr als die Hälfte der Wissensarbeiter*innen KI-Anwendungen ohne ausdrückliche Freigabe für berufliche Zwecke einsetzt. Auch der aktuelle IBM Cost of a Data Breach Report warnt vor den finanziellen Folgen: Datenschutzverletzungen, bei denen Shadow-KI im Spiel ist, erhöhen die ohnehin immensen Kosten eines Breaches im Durchschnitt um rund 670.000 US-Dollar. Gerade für Start-ups, bei denen schnelle Prozesse essenziell sind, kann ein solches Datenleck oder ein Verstoß gegen den strengen EU AI Act existenzbedrohend sein.

Warum ein pauschales Verbot scheitert

Christoph Knöll sieht in der Entstehung von Shadow-KI nicht nur ein Sicherheitsrisiko, sondern primär ein Warnsignal. Es sei ein klares Indiz dafür, dass konkrete Probleme der Belegschaft im Unternehmen nicht ausreichend gelöst würden. Daher seien pauschale Verbote der völlig falsche Ansatz. Sie führen in der Praxis lediglich zum sogenannten Wasserbetteffekt: Die Nutzung weicht auf private Geräte oder schwerer kontrollierbare Kanäle aus, was die Risiken weiter verschärft.

Ohne einen strukturierten Umgang mit künstlicher Intelligenz, so Knöll, suchen sich die Mitarbeitenden unweigerlich ihre eigenen Lösungen – was dazu führt, dass aus vereinzelten Tools schnell ein unkontrollierter Wildwuchs entsteht. Statt zuerst die Frage nach dem passenden Tool zu stellen, sollten Firmen gemeinsam mit ihrem Team analysieren: Wo haken unsere Prozesse, wo geht wertvolle Zeit verloren und an welchen Stellen kann KI eine sinnvolle Hilfestellung bieten?

Drei klassische Fehler begünstigen den Wildwuchs

Nach Erfahrungen der Expert*innen liegen der unkontrollierten KI-Nutzung meist drei grundlegende Management-Fehler zugrunde:

• Die Technologie wird vor das Geschäftsproblem gestellt: Unternehmen führen KI ein, ohne vorab klar zu definieren, welche konkreten Probleme für Kund*innen oder Mitarbeitende damit eigentlich gelöst werden sollen. Erfolgreiche Integration startet jedoch immer bei der Herausforderung, nicht bei der Tool-Auswahl.
• Das Team wird nicht mitgenommen: Selbst die raffinierteste KI-Lösung verpufft, wenn sie im Alltag nicht genutzt wird. Mitarbeitende müssen den Nutzen verstehen und wissen, wie sich ihre Arbeitsweise dadurch positiv verändert.
• Mangelnde Alltagstauglichkeit: Was im Labor oder Pilotprojekt glänzt, läuft in der Praxis oft instabil. KI-Lösungen müssen sicher in die bestehenden Unternehmenssysteme eingebunden, mit hochwertigen Daten gespeist und vor allem dauerhaft zuverlässig betrieben werden.

To-Dos für Gründer*innen: So gelingt der strukturierte Rollout

Ein strukturierter KI-Rollout, der Shadow-KI vorbeugt, basiert auf den drei Säulen Strategie, Architektur und Change-Management. Fehlt auch nur eine dieser Säulen, bleibt der erhoffte wirtschaftliche Nutzen aus. Gründer*innen sollten folgende Schritte sofort einleiten:

• Den echten Bedarf evaluieren (Strategie): Sprich mit deinen Teams. Frage offen: Welche Probleme sollen gelöst werden? Verstehe den Bedarf, bevor du Vorgaben machst oder teure Lizenzen einkaufst.
• Sichere Alternativen bereitstellen (Architektur): Verbiete nicht einfach unsichere Tools, sondern biete nahtlose, sichere Alternativen an. Die KI-Architektur muss gewährleisten, dass Systeme sicher und zuverlässig funktionieren. Implementiere Enterprise-Gateways, die den Abfluss von Unternehmensdaten zu Trainingszwecken verhindern.
• Schulung und Befähigung (Change-Management): Verankere KI-Kompetenz in deiner Unternehmenskultur. Kläre dein Team über die Risiken unautorisierter Datenfreigabe auf und etabliere klare Leitlinien (Governance), damit die neuen Tools auch produktiv und sicher im Alltag genutzt werden.

Fazit

Shadow-KI ist längst in den Büros und Homeoffices der Start-up-Welt angekommen. Der Vorfall um den Meeting-Assistenten tl;dv ist ein unmissverständlicher Weckruf. Gründer*innnen, die KI lediglich als randläufiges IT-Projekt begreifen, greifen zu kurz. Es geht vielmehr um eine strategische Transformation, bei der Sicherheit, Compliance und Produktivität im Einklang stehen müssen.

Es ist laut, staubig und geht extrem auf den Rücken: Die manuelle Auslese am Kartoffelsortiertisch ist eine jener Arbeiten, die in der modernen Landwirtschaft wie ein Relikt aus vergangenen Jahrzehnten wirken. „Kartoffeln sortieren ist Knochenarbeit“, bringt es Benedikt Keßler auf den Punkt. Der Mitgründer des TUM-Spin-offs Karevo weiß genau, wovon er spricht – er ist selbst auf einem Kartoffelhof aufgewachsen. Mit seinem Start-up hat er nun eine KI-gestützte Maschine entwickelt, die bis zu zehn Tonnen Kartoffeln pro Stunde sortieren kann und dabei eine beeindruckende Erkennungsgenauigkeit von 95 Prozent erreicht. Seit Herbst 2025 ist das System erfolgreich auf dem Markt. Für StartingUp haben wir die Technologie, das Team und den hochkompetitiven Agrarmarkt genau unter die Lupe genommen.

Vom elterlichen Hof in den High-Tech-Inkubator

Die Gründerstory von Karevo ist ein Paradebeispiel für problemorientiertes Unternehmertum. Die Idee entstand aus einem echten Schmerzpunkt, wurde aber erst durch das bayerische Elite-Ökosystem zur Marktreife getrieben. Keßler, der Maschinenwesen an der Technischen Universität München (TUM) studierte, begann bereits während seiner Masterarbeit mit der Entwicklung der Technologie. Für Keßler war der Ansporn von Anfang an ein persönlicher: „Ich habe die Maschine entwickelt, die mir auf dem Kartoffelhof meiner Eltern die Knochenarbeit abgenommen hätte“, blickt der Gründer zurück.

Für die professionelle Umsetzung holte er sich Johannes von Wittke an Bord, einen befreundeten Ingenieur-Studenten der OTH Regensburg. Über das Netzwerk von UnternehmerTUM stieß schließlich Felix Beck hinzu, der an der TUM seinen Executive MBA absolviert hat. Nach der offiziellen Gründung im Jahr 2024 durchlief das Trio den UnternehmerTUM Incubator. Den Feinschliff – und die ersten physischen Prototypen – realisierte das Team im Makerspace. Dieser Werdegang belegt einmal mehr die Stärke des Münchner Ökosystems, in dem jährlich über 100 Unternehmen aus der TUM heraus gegründet werden.

Die Technologie: KI im Staub

Optische Sortiermaschinen sind in der Agrarindustrie grundsätzlich kein Novum. Der technologische Burggraben von Karevo liegt jedoch in einer hochspezifischen Nische: Die hauseigene KI, die mit über 100.000 Bildern trainiert wurde, funktioniert ausdrücklich auch bei ungewaschenen Kartoffeln. Das System erkennt nicht nur Fremdkörper, sondern identifiziert auch sieben verschiedene Defekttypen – darunter Fäule, Risse und Drahtwürmer.

„Andere Erkennungsverfahren stoßen bei ungewaschenen Kartoffeln häufig an ihre Grenzen, weil diese je nach Region, Bodentyp oder Lagerbedingungen sehr unterschiedlich aussehen“, erklärt Keßler den Wettbewerbsvorteil. Die KI-Modelle von Karevo können schnell an die spezifischen Kartoffeln des jeweiligen Betriebs angepasst werden.

Um die Hardware-Herausforderungen zu meistern, kooperiert Karevo nach unseren Recherchen mit der Jabelmann Maschinenfabrik, einem Traditionshersteller aus Niedersachsen. Karevo liefert das „Gehirn“ der Maschine (Kameras, Echtzeit-Bildverarbeitung, Auswurfmechanismus), während Jabelmann die robuste Mechanik beisteuert. Ein strategisch kluger Schachzug, um die extrem kapitalintensive eigene Hardware-Produktion und Skalierungsprobleme zu umgehen.

Markt & Wettbewerb: Die Nische der Kleinbetriebe

Karevo positioniert sich gezielt als Lösungsanbieter für Klein- und Familienbetriebe. Der Marktführer-Riege – bestehend aus Konzernen wie Tomra oder Bühler – überlässt man die industriellen Großanlagen. Für kleinere Landwirte waren diese Anlagen bislang schlicht zu teuer, zu groß oder zu kompliziert in der Wartung. Karevo kontert mit Maschinen, die kleiner, günstiger und modular aufgebaut sind. Dadurch wird die Wartung vereinfacht und eine nahtlose Integration in bereits bestehende Hof-Anlagen ermöglicht.

Der Bedarf an Automatisierung ist immens, denn der branchenweite Arbeitskräftemangel setzt die Höfe massiv unter Druck. Landwirt*innen finden kaum noch Personal für die monotone Sortierarbeit. Dennoch ist der adressierte Markt extrem preissensibel.

Geschäftsmodell im Stresstest: Ist das wirklich bezahlbar?

Karevo fokussiert sich auf Kleinbetriebe, fordert diesen jedoch erhebliche Investitionen ab. Aktuelle Branchenrecherchen zeigen, dass das Einstiegsmodell („Duo85“) für rund 75.000 Euro und die Hochleistungsvariante („Trio110“) für 125.000 Euro angeboten werden. Für einen klassischen Direktvermarkter ist dies ein massiver Capital Expenditure (CapEx).

Das Geschäftsmodell profitiert in der aktuellen Go-to-Market-Phase stark von staatlichen Fördermitteln. So können Betriebe, beispielsweise in Niedersachsen, bis zu 40 Prozent Investitionszuschuss für die Anschaffung einer Karevo-Anlage beantragen. Solche subventionsgetriebenen Anschaffungen bergen jedoch ein unternehmerisches Risiko: Sollten agrarpolitische Fördertöpfe gekürzt werden, könnte die Nachfrage bei der kapitalbeschränkten Zielgruppe abrupt einbrechen. Zudem muss sich Karevo der Saisonalität des Geschäfts stellen. Um die Auslastung der teuren Maschinen über das Jahr hinweg zu gewährleisten, wurde die KI bereits so adaptiert, dass sie neben Kartoffeln künftig auch Zwiebeln verarbeiten kann.

Fazit

Karevo ist ein exzellentes Beispiel für den erfolgreichen Brückenschlag zwischen Spitzenforschung und traditionellem Mittelstand. Die technologische Innovation – eine präzise KI-Auslese selbst bei widrigen Bedingungen wie ungewaschenen Knollen – löst ein reales Branchenproblem. Die intelligente Partnerschaft mit einem etablierten Maschinenbauer minimiert zudem das Hardware-Risiko signifikant.

Die größte Hürde für das Start-up wird nun die flächendeckende Vertriebsskalierung sein. Das Team muss beweisen, dass die wirtschaftliche Rechnung nicht nur mit hohen Förderquoten aufgeht, sondern dass die Maschinen auch aus eigener Kraft einen positiven Return on Investment für kleine Familienbetriebe erwirtschaften können. Gelingt dies, hat Karevo das Potenzial, den Standard für die Direktvermarktung von morgen neu zu definieren.

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.

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.

Hinter der Ausgründung steht Managing Partner Florian Klages, der als ehemaliger Leiter Corporate HR der Axel Springer SE reichlich Konzern-Expertise in die Start-up-Welt mitbringt. Mit einem rund 30-köpfigen Team an den Standorten Berlin und Hamburg und Referenzkunden wie Auto1, Emma und Sunday Natural hat sich die Einheit bereits einen Namen gemacht.

Das Versprechen des neuen Markenauftritts: Weg von administrativen Altlasten hin zu „Human Relevance“. Das Team konzentriert sich auf die Schnittstelle von Technologie und operativer Umsetzung – konkret auf HR Operations, die Auswahl und Implementierung von Software sowie Interim-Management, um personelle Engpässe bei schnell wachsenden Unternehmen (50 bis 1.000 Mitarbeitende) zu überbrücken.

Ein unübersichtlicher Tech-Dschungel trifft auf Konsolidierungsdruck

Dass der Bedarf für solche Übersetzer zwischen Software-Anbietern und HR-Abteilungen riesig ist, zeigt ein Blick auf die Marktdaten. Der DACH-Markt für HR-Tech boomt, wird aber zunehmend unübersichtlich: Im ersten Quartal 2025 buhlten bereits über 535 Anbieter um die Budgets der Personalabteilungen.

Da inzwischen rund 67 Prozent der KMU und Scale-ups auf HR-Automatisierung setzen, wächst der Druck auf Gründer, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig zwingt das aktuelle Marktklima zu massiver Investitionssicherheit. Das VC-Funding für deutsche HR-Tech-Start-ups sank 2024 um fast ein Viertel auf unter 100 Millionen US-Dollar, was aktuell zu einer spürbaren Marktkonsolidierung durch Übernahmen führt. Wenn Tools heute gekauft und morgen von einem größeren Konzern geschluckt werden, ist der Beratungsbedarf für eine zukunftssichere, modulare Cloud-Infrastruktur extrem hoch.

Drei Hürden für das neue Spin-off

Der operative Hands-on-Ansatz von Friday/Poppins adressiert ein echtes Problem vieler Gründungs-Teams. Schließlich verfehlt laut SHRM-Daten jede vierte Software-Implementierung im HR die Erwartungen, weil das Setup im Alltag scheitert. Dennoch muss das Unternehmen auf seinem weiteren Wachstumskurs drei wesentliche Hürden nehmen:

1. Das Budget-Dilemma: Scale-ups stöhnen nicht nur über die immensen SaaS-Lizenzkosten großer HR-Plattformen. Ob sie – gerade im restriktiven Finanzierungsumfeld – zusätzlich noch signifikante Budgets für externe Beratung und Implementierung freimachen können, bleibt eine strategische Herausforderung. Der Mehrwert (ROI) muss von Friday/Poppins extrem schnell und messbar geliefert werden.
2. Die Unabhängigkeits-Frage: Das Unternehmen bezeichnet sich explizit als „herstellerunabhängig“. Gleichzeitig rühmt man sich in der Ausgründungs-Meldung mit der Auszeichnung als HiBob EMEA Partner des Jahres 2025. Für Neukunden wird es entscheidend sein, dass die Beratung im Tool-Auswahlprozess tatsächlich agnostisch bleibt und nicht aus Gewohnheit die immer gleichen, vertrauten Partnersysteme ins Spiel bringt.
3. Die KI- und Compliance-Falle: Friday/Poppins verspricht als Kernziel, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im People-Bereich voranzutreiben. Das ist in der aktuellen Marktphase ein ambitioniertes Versprechen. Mit dem stufenweisen Greifen der strengen Auflagen des europäischen AI Acts gelten viele KI-Anwendungen im HR (etwa beim automatisierten Recruiting oder Performance-Tracking) als Hochrisikosysteme. Eine Beratung muss hier künftig nicht nur für Effizienz, sondern vor allem für absolute Compliance sorgen – ein massiver Drucktest für das junge Spin-off.

Ausblick: Ein „Freitagnachmittag“ für das HR-Team?

Trotz dieser marktüblichen Hürden sind die Startvoraussetzungen exzellent. Die Historie und Ausgründung aus torq.partners – die sich in der Szene vor allem als strategischer Finance-Partner für Start-ups einen sehr guten Ruf erarbeitet haben – liefert einen wertvollen Vertrauensvorschuss.

Schaffen es Friday/Poppins, die komplexe Tool-Landschaft für wachsende Unternehmen so zu orchestrieren, dass sie rechtssicher, modular und automatisiert läuft, könnte die Neugründung zu einem wichtigen Enabler werden. Das erklärte Ziel von Florian Klages, das „befreiende Gefühl eines Freitagnachmittags“ in die Personalabteilungen zurückzubringen, ist zumindest schon einmal ein starkes Narrativ für eine oft von Administrations-Chaos geplagte Berufsgruppe.

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.