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.

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.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant und findet in immer mehr Bereichen, auch in Unternehmen, Anwendung. Deshalb schafft Europa mit dem AI Act einen einheitlichen Rechtsrahmen, den alle europäischen Unternehmen einhalten müssen.

Nicht allen Arbeitgebenden ist bewusst, dass die europäische Verordnung bereits in Kraft getreten ist. Sie gilt für jede Organisation – unabhängig von ihrer Größe – und ist verbindlich. Das Gesetz betrifft somit alle Unternehmen und Organisationen mit Angestellten, die KI im Auftrag des Unternehmens nutzen, unabhängig vom Beschäftigungsverhältnis. Europa überlässt einen Teil der Durchführung und Umsetzung des KI-Gesetzes den Mitgliedstaaten selbst – ebenso wie die Verhängung von Geldbußen bei Nichteinhaltung. Die konkrete Höhe dieser Bußgelder wird erst am 2. August 2025 feststehen. Dennoch sollten Unternehmen ab dem 2. Februar lieber gut aufgestellt sein, da die Bußgelder auch rückwirkend in Kraft treten können.

Verbindliche KI-Policy und adäquate KI-Kompetenzen

Unternehmen sind dafür verantwortlich, dass ihre Belegschaft über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt. Dabei ist es nicht erforderlich, dass jeder Mitarbeitende umfassendes Wissen über KI besitzt. Es muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, über die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen. So können sie informierte Entscheidungen treffen und potenzielle Risiken erkennen. Dazu gehören alle Mitarbeiter*innen, die mit KI-Systemen arbeiten – vom Anbietenden bis zum/zur Endnutzer*in – und erstreckt sich also nicht nur auf IKT-Fachleute in Unternehmen.

Das KI-Gesetz legt nicht genau fest, welche Maßnahmen Arbeitgebende ergreifen müssen, damit alle beteiligten Personen ausreichende KI-Kenntnisse erwerben. Arbeitgebende sollten daher nicht nur die technischen Kenntnisse, Erfahrungen, Ausbildungen und Fortbildungen der Mitarbeitenden berücksichtigen, sondern auch den Kontext, in dem die KI-Systeme genutzt werden, sowie die betroffenen Personen oder Personengruppe.

Arbeitgebende können selbst entscheiden, welche Kenntnisse und Fähigkeiten ihre Mitarbeitenden benötigen und wie sie diese angeeignet werden können. Mögliche Maßnahmen sind allgemeine KI-Schulungen, die Grundkenntnisse vermitteln und auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sein können. Dabei kann es sich um spezifische Schulungen handeln, die sich auf bestimmte Tools und Anwendungen konzentrieren, aber auch um die Zusammenarbeit zwischen juristischen und technischen Teams.

Arbeitgebenden wird empfohlen, eine KI-Policy mit klaren Richtlinien für den Einsatz von KI im Unternehmen zu erstellen. Darin kann festgehalten werden, welche Anwendungen von wem und auf welche Weise genutzt werden dürfen. In dieser Richtlinie kann der Arbeitgebende auch Hinweise darauf geben, wie die Mitarbeitenden ausreichend mit KI vertraut bleiben können. Wie wird zum Beispiel vorgegangen, wenn sich im Unternehmen oder bei den Tools etwas ändert? KI-Kompetenz ist schließlich nichts Statisches. Wenn ein(e) Mitarbeiter*in die Rolle wechselt, oder wenn die eingesetzten Tools sich ändern, muss der Arbeitgebende sicherstellen, dass die betreffende Person weiterhin über ausreichende KI-Kenntnisse verfügt.

Verbotene bestimmter KI-Systeme

Zum anderen verbietet der AI Act ab dem 2. Februar 2025 den Einsatz von KI-Systemen, die gegen europäische Normen und Grundwerte verstoßen, indem sie beispielsweise Grundrechte missachten. Darunter fallen auch KI-Systeme für Social Scoring, die Menschen aufgrund ihres sozialen Verhaltens oder persönlicher Eigenschaften bewerten, oder KI-Systeme zur Emotionserkennung am Arbeitsplatz oder im Bildungsbereich. Arbeitgeber sollten daher die eingesetzten KI-Systeme im Hinblick auf die Identifizierung verbotener Systeme und die Einstellung ihrer Nutzung überprüfen.

Ab August 2025 drohen Geldbußen - auch rückwirkend

Ab dem 2. August 2025 drohen Unternehmen und Organisationen, die verbotene KI entwickeln oder einsetzen, hohe Geldbußen. Die Überwachung und die Festlegung der Höhe der Strafen liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Die Höhe der Geldbußen sowie die Aufsicht hierüber liegen vollständig in der Verantwortung der EU. Bis zu 35 Millionen Euro Strafe oder sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes des vorangegangenen Geschäftsjahres – je nachdem, welcher Betrag höher ist – können verhängt werden.

Der Autor Sander Runkel ist Fachanwalt für Arbeitsrecht und Manager Tax & Legal bei SD Worx 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?

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"

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.

In den letzten Jahren hat sich – nicht zuletzt durch die COVID-19-Pandemie beschleunigt – eine Vielzahl von HealthTech-Unternehmen etabliert, die innovative Lösungen für die Gesundheitsversorgung entwickelt haben. Unternehmen wie Withings, das Sensoren für die Überwachung von Risikopatient*innen im Krankenhaus entwickelt hat, oder Hersteller von Apps zum Selbstcheck der Gesundheit in den eigenen vier Wänden haben in dieser Zeit positive Entwicklungen erfahren. Der Erfolg solcher Technologien hat deren Potenzial der breiten Masse vorgeführt und den Bedarf nach digitalen Gesundheitslösungen weltweit verstärkt. Kurzum: Der HealthTech-Sektor erlebte goldene Zeiten.

Doch diese Zeiten scheinen heute so fern wie das Schlangestehen im Impfzentrum. Bleiben die Fragen: Wie endet das aktuelle Jahr nach den allgemein schwierigen Marktbedingungen im Vorjahr? Und wie sieht die Zukunft dieser Branche aus? So viel ist sicher: Es zeichnet sich eine Phase der Neuausrichtung ab, die sowohl Herausforderungen als auch Chancen birgt.

Der Markt konsolidiert sich

Nach einem massiven Anstieg des Investitionsvolumens während der Pandemie hat sich der HealthTech-Markt mittlerweile stabilisiert. Investor*innen legen nun, ähnlich wie in anderen Technologiesektoren, wieder größeren Wert auf Profitabilität und weniger auf reines Wachstum um jeden Preis. Dies führt zu einer Konsolidierung des Markts. Unternehmen, die eine stabile Infrastruktur aufgebaut haben oder durch starke und innovative Technologien überzeugen, sind potenziell attraktive M&A-Ziele für Strateg*innen und Finanzinvestor*innen. Große, finanzstarke Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Pharma und Gesundheit suchen aktiv nach innovativen Ergänzungen und Erweiterungen ihrer digitalen Angebote, sowohl innerhalb Europas als auch auf globaler Ebene.

Laut dem aktuellen Pava Digital Health Report haben sich die globale Investitionsdynamik und M&A-Aktivitäten in der digitalen Gesundheitsbranche – nach einer Abkühlung im Jahr 2023 – in diesem Jahr wieder deutlich beschleunigt. Bis Dezember werden sie das Niveau vor der Pandemie sowie jenes von 2023 übertreffen. Nach einer längeren Durststrecke bei Börsengängen nehmen die Aktivitäten auch auf dem öffentlichen Markt wieder zu, was Unternehmen wie Tempus AI und Waystar zeigen. Obwohl viele börsennotierte HealthTechs derzeit noch unter ihren Höchstbewertungen von 2022 gehandelt werden, wird die grundsätzlich deutlich positivere Stimmung im Markt in Bezug auf den Sektor immer offenkundiger.

Regulatorische Entwicklungen und Chancen für „Made in Germany“

Gründen im HealthTech-Sektor erfordert Mut, da der deutsche Gesundheitsmarkt zu den am strengsten regulierten weltweit gehört. Dies gilt besonders für die Nutzung sensibler Daten. Das 2024 eingeführte Gesundheitsdatennutzungsgesetz (GDGN), das den Zugang zu Gesundheitsdaten für die gemeinnützige Forschung erleichtern soll, ist zwar ein positiver Schritt in die richtige Richtung, doch bleibt der Markt herausfordernd. Die komplexe Regulatorik kann dabei jedoch auch als Qualitätsmerkmal und Wettbewerbsvorteil fungieren. Junge Unternehmen, die in der Lage sind, sich in diesem anspruchsvollen Umfeld zu behaupten und trotz regulatorischer Hürden erfolgreiche Geschäftsmodelle ent­wickeln, gelten als besonders vertrauenswürdig, robust und werden für internationale Investor*innen zunehmend attraktiv.

Internationale Unternehmen, insbesondere aus weniger regulierten Märkten, betrachten die Fähigkeit, sich im streng regulierten europäischen Markt durchzusetzen, als wertvolle Ressource. Die Einhaltung von Vorschriften im deutschen Markt ist ein Qualitätsmerkmal, das potenziellen Investor*innen Sicherheit bietet und gleichzeitig Markteintrittsbarrieren für neue Wettbewerber*innen schafft. Deutsche Health- Tech-Unternehmen sollten diesen regulatorischen Unterschied aktiv in ihre Expansions- und Fundraising-Strategie einfließen lassen und das enorme weiterführende und globale Potenzial außerhalb europäischer Datenschutz- und Gesundheitsrichtlinien positionieren.

HealthTech-(Start-up-)Trends für 2025

Neben der allgemein deutlich positiveren Entwicklung in 2024 gibt es eine Reihe von Trends, die wir aktuell bis weit in das nächste Kalenderjahr erwarten sowie die M&A- und Investmentaktivität beeinflussen werden. Folgende Trends und sektorspezifische Entwicklungen im HealthTech-Markt sollten sich Gründer*innen zunutze machen:

1. Biohacking und Datennutzung im Massenmarkt

Die Nutzung von Healthcare-Apps, Software und Wearables boomt und ist längst nicht mehr nur Leistungssportler*innen und Biohacker*innen vorbehalten. Immer mehr Patient*innen wollen aktiv auf ihre Gesundheitsdaten zugreifen, diese verstehen und proaktiv an diesen arbeiten, um ihren Lifestyle zu optimieren und teilweise sogar aktiv Therapien zu unterstützen. Dieser Trend wird durch die wachsende Bereitschaft der Nutzer*innen und Patient*innen unterstützt, für diese proaktiven Einblicke in die eigene Gesundheit zu bezahlen.

Während es in anderen Märkten wie zum Beispiel den USA längst Normalität ist, für die eigene Gesundheit Geld auszugeben, zieht der lokale Markt aufseiten des Nutzer*innenverhaltens langsam nach. Besonders Unternehmen, die direkt an die Endverbraucher*innen vertreiben, können von dieser stetig steigenden Zahlungsbereitschaft in Europa profitieren. Dies gilt sowohl für Lifestyle-Anwendungen als auch für medizinische Lösungen und digitale Therapien. Der Markt entwickelt sich weg von reinen Überwachungsfunktionen hin zu personalisierten Empfehlungen, Echtzeit-Coaching und integrativen Plattformen, die verschiedene Gesundheitsdaten zusammenführen, um ganzheitliche Gesundheitsbilder zu erstellen und die Nutzer*innen ermächtigen, eigenständig oder mit deutlich reduzierter ärztlicher Intervention zu agieren und positive Effekte zu erzielen.

2. Künstliche Intelligenz und Diagnostik

KI revolutioniert nicht nur die medizinische Dia­gnostik, sondern wird auch zunehmend als Schlüsseltechnologie zur Verbesserung von Effizienz und Präzision in der Gesundheitsversorgung gesehen. KI-basierte Lösungen können beispielsweise bei der Analyse von Bilddaten und der Vorhersage von Krankheitsverläufen eingesetzt werden, was eine personalisierte Behandlung erleichtert. Mit der Integration von KI in die klinische Praxis werden Abläufe optimiert, Kosten gesenkt und Behandlungsentscheidungen verbessert. Unternehmen, die auf KI setzen, sind daher attraktive Übernahmeziele für strategische Investor*innen. Die Fokussierung auf KI ist ein wesentlicher Teil der M&A-Strategie, da große Gesundheitsunternehmen und Dateninhaber*innen die Chancen der Technologie nutzen wollen, um Innovationen schneller zu realisieren. KI-basierte Lösungen in der Arzneimittelentwicklung und Diagnostik bieten ebenfalls enorme Chancen, um die Gesundheitsversorgung weiter zu verbessern und personalisierte Ansätze zu fördern.

3. Telemedizin 2.0

Virtuelle und erweiterte Realität (VR und AR) verändern die Telemedizin grundlegend. Mit AR-Brillen können Chirurg*innen aus der Ferne assistieren, und neue Plattformen ermöglichen es Patient*innen, sich von zu Hause aus mit ihren Ärzt*innen zu verbinden und Nachsorgepläne zu besprechen. Dies verbessert den Zugang zu medizinischen Leistungen, besonders in ländlichen Regionen, wo der Fachkräftemangel ein Problem bleibt. Zudem ermöglicht die Telemedizin eine intensivere Betreuung chronisch Kranker, indem regelmäßige Konsultationen und Überwachung des Gesundheitszustandes vereinfacht werden.

Die Weiterentwicklung hin zu sogenannten digitalen Krankenhäusern, die digitale Diagnostik- und Behandlungsangebote unter einem Dach vereinen, könnte die Effizienz des Gesundheitssystems erheblich steigern. Allgemein wird und muss die Entwicklung der Versorgung physisch und digital näher an die Patient*innen rücken sowie medizinisches Personal in die Lage versetzt werden, fokussierter und effizienter die Tätigkeiten auszuüben, die ausschließlich von ihm ausgeübt werden können, um der globalen Ressourcenknappheit im Gesundheitswesen entgegenzuwirken.

4. Mental Health Solutions

Die Nachfrage nach digitalen Lösungen für die mentale Gesundheit wächst stetig. Die Pandemie hat den Bedarf an psychologischer Unterstützung stark erhöht, und digitale Plattformen bieten nicht nur leichten Zugang, sondern auch Anonymität und personalisierte Unterstützung. Dieser Bereich zählt zu den am besten finanzierten innerhalb des digitalen Gesundheitssektors und bleibt ein zentraler Fokus für Investor*innen. Die Kombination aus niedrigeren Zugangshürden und einer zunehmenden Akzeptanz für digitale Gesundheitsangebote bietet spannende Perspektiven, um das traditionelle Angebot psychologischer Dienste zu ergänzen und zu erweitern. Hinzu kommt die zunehmende Integration von KI in digitale Lösungen für mentale Gesundheit, die personalisierte Therapieansätze und eine kontinuierliche Betreuung vereinfachen.

5. Integrative Gesundheitslösungen

Im Zuge der Konsolidierung im HealthTech-Sektor rücken Strategien der Expansion und Integration zunehmend in den Mittelpunkt. Größere Unternehmen nutzen Akquisitionen nicht nur, um ihre Marktpräsenz zu erweitern, sondern auch, um umfassende Gesundheitslösungen anzubieten, die verschiedene Teilsektoren miteinander verbinden. Die Fähigkeit, Diagnostik, Therapie und Nachsorge in integrierte digitale Angebote zu überführen, wird als Schlüssel zur Zukunft des HealthTech-Markts betrachtet. Dabei geht es nicht nur um Effizienzgewinne, sondern auch darum, Patient*innenerfahrungen zu verbessern und individuelle Bedürfnisse besser abzudecken.

Insbesondere US-amerikanische Unternehmen sehen Akquisitionen in Europa als attraktive Möglichkeit, ihre Expertise auf dem stark regulierten europäischen Markt einzusetzen. Diese Strategien sind Teil einer übergreifenden Bewegung hin zu größeren, stärker integrierten Gesundheitsakteuren. Start-ups, die spezialisierte Dienstleistungen und technolo­gische Innovationen kombinieren, können sich so als führende Anbietende in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt positionieren.

HealthTech bietet vielversprechende Perspektiven

Der Health Tech-Markt befindet sich in einer Phase der Konsolidierung. Für Start-ups, die bewiesen haben, dass ihre Technologien funktionieren, deren medizinische Evidenz nachgewiesen ist und das Geschäftsmodell entweder profitabel ist oder sich das attraktive Profitabilitätsprofil abzeichnet, kann dies ein günstiger Zeitpunkt für einen Exit sein. Strategische Käufer*innen suchen nach starken Technologien und attraktiven Einstiegs- bzw. Erweiterungsopportunitäten im europäischen Markt. Finanzinvestor*innen haben in den vergangenen Jahren ausgiebig Erfahrung mit dem Sektor gesammelt und häufig ein tiefes Verständnis von Regulatorik, Marktdynamik, Chancen und Risiken in den jeweiligen Subsektoren.

Gründer*innen, die grundsätzlich einen Exit anstreben, sollten unabhängig von ihrer Unternehmensphase kontinuierlich über mögliche Exit-Szenarien und ihre Positionierung nachdenken: Welche Rolle spielt meine Technologie? Wie einzigartig ist diese und für wen ist sie potenziell strategisch am wertvollsten?

Welche Potenziale und Hürden hat mein Geschäftsmodell in einem anderen Markt? Dies sind nur beispielhafte Fragestellungen, die kurz- oder langfristig an Relevanz gewinnen.

Der Autor Kevin Kissner ist Partner und M&A-Experte im Bereich Software und HealthTech bei Pava Partners, einer europaweit agierenden M&A- und Debt-Advisory-Beratungen für dynamisch wachsende Tech-Unternehmen.

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

Personalführung und Human Ressources müssen konstant weitergedacht werden. Gründe dafür gibt es genug – ob Digitalisierung und KI oder demografischer Wandel und Fachkräftemangel. Die HR-Verantwortlichen von ToolTime, Ella Media, Kenjo, Family Office 360grad AG und Mashup Communications zeigen, welche Trends Fach- und Führungskräfte 2025 erwarten.

Große Veränderungen beginnen oft im Kleinen, und manchmal entspringt der erste Schritt einer mehr oder weniger spontanen Idee. Im Jahr 2017 erkannten Studierende am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), dass bei der Herstellung von Lebensmittelprodukten Abfälle und Reststoffe anfallen, die sich sinnvoll nutzen lassen. „Bei der Herstellung von Apfelsaft bleiben die wertvollen Fasern übrig, der sogenannte Apfel­trester“, so Philipp Silbernagel, Mitgründer und Geschäftsführer der Wisefood GmbH, „und wir wollten daraus essbare Strohhalme herstellen.“

Was als akademisches Projekt und Hobby begann, entwickelte sich zu einem Vorreiterunternehmen, das heute in einem boomenden Marktsegment führend ist. Wisefood bietet ein wachsendes, breit aufgestelltes Portfolio von ökologischen Einweg- und zunehmend auch Mehrwegprodukten für Speisen und Getränke, angefangen beim Trinkhalm, über Besteck und Teller bis hin zu Küchenprodukten und Kerzen. „Wir verkaufen auf allen Kanälen“, sagt Philipp, „vom Groß- und Einzelhandel, über Online-Plattformen und natürlich über unseren eigenen Shop.“ Wisefood beliefert überwiegend Gastronomie und Handel, aber auch Privatkund*innen. Die meisten Produkte laufen unter der Marke Wisefood, einige Händler*innen und Markenhersteller*innen setzen auf Whitelabel-Lösungen. Wisefood ist mittlerweile in über 30 Ländern verfügbar, Tendenz steigend.

Start mit der Nudelmaschine

Der Weg dahin war alles andere als einfach. „Die ersten Prototypen für den essbaren Trinkhalm entstanden in Handarbeit mithilfe einer Nudelmaschine“, so Philipp. Zusammen mit seinen damaligen Mitgründern Danilo Jovicic und Konstantin Neumann wollte er eine Manufaktur für hochpreisige, essbare Trinkhalme aufbauen. „Dann haben wir uns intensiv mit dem Markt für Verpackungen und Einwegprodukte beschäftigt und festgestellt, dass hier sehr viel Müll entsteht und kaum etwas nachhaltig ist.“ Die Gründer erkannten das Potenzial ihrer Idee. Doch die ersten, noch in Handarbeit hergestellten Trinkhalme kosteten 50 Cent und waren damit nur für einen kleinen Nischenmarkt attraktiv. Die Erkenntnis reifte, dass nur ein sehr günstiges Produkt, das auch in der Masse funktioniert, einen spürbaren Unterschied machen würde.

Lernen durch Rückschläge

Anfangs war Wisefood komplett durch eigene Ersparnisse finanziert. „Dann haben wir ein Crowdfunding erfolgreich durchgeführt und gemerkt, dass sich die Leute für Nachhaltigkeit und für unser Produkt interessieren“, so Philipp. 2018 folgte eine kleinere Finanzierungsrunde mit Business Angels. Im selben Jahr ging das Team zur TV-Show „Die Höhle der Löwen“, etwas verfrüht, wie sich herausstellte. „Die Idee weckte zwar Begeisterung, doch in der Testrunde löste sich unser Trinkhalm auf und gab Geschmack an das Getränk ab“, erinnert sich Philipp, ein absolutes No-Go. Nach der Absage der Investor*innen stellte sich die Frage, ob man überhaupt weitermachen sollte. Philipp und sein Team gaben nicht auf und nahmen sich vor, dass zur Ausstrahlung der Sendung, also innerhalb von sechs Monaten, das Produkt marktreif sein sollte. „Die vielen Rückschläge, die wir im Laufe der Zeit hatten, waren wichtige Momente, die uns weitergebracht haben“, so Philipp.

Größer denken

Im Jahr 2019 sortierte sich das Team neu. Zwei Gründungsmitglieder stiegen aus, Maximilian Lemke als Head of Operations, und Patricia Titz als Head of Sales and Business Development stießen dazu. Kennengelernt hatten sich die drei bei UnternehmerTUM, dem Gründerzentrum der TU München. „Wir haben schnell gemerkt, dass wir ein gutes Team sind, und Wisefood zusammen groß machen können“, sagt Philipp. Es folgte der Umzug nach Garching, wo die Räumlichkeiten des Gründerzentrums und vor allem das Netzwerk genutzt werden konnten.

Das Produkt war noch längst nicht reif für den Massenmarkt. München und das Umland boten die passenden Labore sowie Spezialist*innen für die Forschungs- und Entwicklungsarbeit, zudem ein Ökosystem mit vielen weiteren nachhaltigen, technologielastigen Start-ups. Als neuer Investor kam DX Ventures, der Investmentarm von Delivery Hero, mit an Bord. Besonders bei der Entwicklung und der Produktion musste das Team umdenken. „Zu Beginn haben wir auf kleine Labore gesetzt, um unsere Lebensmittelprodukte zu entwickeln“, sagt Philipp, „doch im Rückblick hätten wir früher auf die Spezialist*innen setzen und die Produktion mit Expert*innen hochfahren sollen.“ Zum Beispiel kaufte das Team am Anfang kritische Werkzeuge für die Produktion selbst, etwa einen Extruder für die Trinkhalme. Weil ein einziges Bauteil kaputt ging und nicht schnell genug neu beschafft werden konnte, verlor das Team mehrere Monate. „Aus solchen Lek­tionen haben wir gelernt, größer zu denken“, so Philipp. Heute produziert Wisefood bei einem der führenden Lebensmittelhersteller*innen in München.

Mehr Produkte und Smart Money

Als es im Jahr 2019 zum ersten großen Deal mit Aldi kam, der die Produkte von Wisefood deutschlandweit in alle Märkte des Discounters brachte, sah es aus, als hätten es Philipp und sein Team geschafft. „Einer der schönsten Momente als Gründer ist, wenn man die eigenen Produkte im Laden sieht“, so Philipp. Als die Wisefood-Trinkhalme in über 4000 Aldi-Filialen standen, wurde der Erfolg mit dem ganzen Team gebührend gefeiert. In dem Geschäftsjahr, nur zwei Jahre nach der Gründung, erzielte Wisefood einen siebenstelligen Umsatz bei sechsstelligem Gewinn.

Doch dann folgte mit der Corona-Krise die nächste Zäsur. „Als Restaurants schlossen, Veranstaltungen ausfielen und die Menschen nicht mehr ausgingen, brach die Nachfrage massiv ein“, sagt Philipp, „und da haben wir gemerkt, dass wir mit der Ein-Produkt-Strategie, nur mit unserem Trinkhalm, nicht weit kommen.“ Das Team konzentrierte sich auf die Erweiterung des Produktsortiments, mit neuen Produkten wie Besteck und Tellern. Seitdem kann Wisefood nicht nur viel mehr Kund*innen ansprechen, sondern sind auch die Warenkörbe größer geworden. Für die sommerliche Grillparty gibt es zum Beispiel passende Sets aus nachhaltigem Einweggeschirr.

Diese Geschäftsidee war so erfolgreich, dass immer mehr Leserinnen fragten, ob sie nicht auch ihre Kleider via Lollipuff verkaufen könnten. So entschied sich Fei Deyle, neben dem Blog einen Marktplatz für Second-Hand-Luxusmode aufzubauen.

Die Geschäftsidee läuft gut seit dem Start des Auktionsangebotes. Lollipuff zählte sechs Monate nach Auktionsbeginn 800 registrierte Bieter, verkauft die Produkte für durchschnittlich 500 US-Dollar pro Stück, wächst seit dem Start um 30 Prozent pro Monat und wickelt jetzt bereits ca. 35 Prozent der Second-Hand-Umsätze der Marke Herve Leger ab. Bisher konnten mehr als 350 Transaktionen gezählt werden.

Optocycle, das junge KI-Start-up für Kreislaufwirtschaft im Bauwesen, hat innerhalb von nur acht Tagen gleich drei hochkarätige Auszeichnungen erhalten. Diese Erfolge unterstreichen die innovative Vision des Start-ups, dass aus jedem Bauschutt ein neuer Baustoff werden kann. „Die Anerkennungen durch gleich mehrere renommierte Jurys zeigen, dass nachhaltige Innovationen nicht nur möglich, sondern auch dringend notwendig sind. Wir sind stolz darauf, mit Optocycle einen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit der Branche und des Landes zu leisten,“ erklärt Max-Frederick Gerken, Mitgründer und Geschäftsführer der Optocycle GmbH mit Sitz in Tübingen.

Schwarzer Löwe – Gewinner in der Kategorie Gründer

Mit dem Gewinn des Schwarzen Löwen am 21. November in der Kategorie Gründer wird Optocycle für seine Innovationskraft und den visionären Ansatz ausgezeichnet. Der mit 10.000 Euro dotierte Preis stellt heraus, wie bedeutend die Kreislaufwirtschaft im Bauwesen ist. Optocycle überzeugte mit einer klaren Vision und einem durchdachten Geschäftsmodell, das sowohl wirtschaftlich als auch ökologisch überzeugt. Der Preis, verliehen von einer hochkarätigen Jury aus Wirtschaft, Medien und Wissenschaft, zielt darauf ab, junge Unternehmen sowie Projekte zu fördern, die etablierte Branchen grundlegend neu denken.