Die Leistung und die Zuverlässigkeit von KI-Assistenten nehmen gefühlt weiter zu. Doch wer in den letzten Wochen intensives Prompting bei ChatGPT, Perplexity und Co. betrieben und die Ergebnisse eingehend analysiert hat, fühlte sich in diesem Gefühl nicht bestätigt. Im Gegenteil: Die Qualität der generierten Antworten lässt neuerdings öfter zu wünschen übrig. Auf YouTube gibt es zahlreiche Videos zu diesem Phänomen, das sich offenbar auch die Herstellenden nicht so ganz erklären können, aber auch klassische Medien berichten darüber. In Anbetracht der Tatsache, wie abhängig sich viele Menschen im Berufsleben schon heute von GenAI-Tools gemacht haben, ist dieser Trend erschreckend und ernüchternd. Ein blindes Vertrauen in die digitalen Helfer aus der Familie generativer KI birgt zudem großes Schadenspotenzial, etwa dann, wenn sich Ärzt*innen bei der Diagnose auf sie stützen oder Entwickler*innen von der KI vorgeschlagene Frameworks ohne Sicherheitscheck implementieren.

Völliges Vertrauen in GenAI ist also, zurückhaltend formuliert, mindestens gewagt. Die Situation ist ernst und erfordert von GenAI-Anbietenden ein Mindestmaß an Qualitätssicherung – offenbar kein einfaches Unterfangen. Bis dahin ist es wichtig, eigene Maßnahmen zu ergreifen, um nicht in die Falle der folgenden vier Qualitätskiller zu geraten.

1. Halluzinationen

KI-Assistenten wie ChatGPT und Co. wurde die Aufgabe erteilt, Antworten zu liefern – koste es, was es wolle. Wenn die Wissensbibliothek nicht ausreicht, um komplexe Sachverhalte zu beantworten, fängt generative KI an, sich etwas auszudenken. Die von solchen Halluzinationen ausgehende Gefahr ist bekannt. Umso bedrückender ist die Tatsache, dass laut einer aktuellen Studie nur rund ein Viertel (27 %) der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit prüfen. Das sind zwar immerhin sieben Prozentpunkte mehr als bei gewöhnlichen Inhalten aus dem Internet, wie eine Studie des PR-COM Re­search Lab belegt, aber noch immer viel zu wenige.

Gegenmaßnahmen: Wer GenAI nutzt, sollte ausnahmslos alle von ihr produzierten Inhalte überprüfen. Dazu sollten User*innen insbesondere die von der KI verwendeten Primärquellen checken oder – wenn möglich – Expert*innen zur Prüfung der Korrektheit der Antworten zurate ziehen.

2. Bias

Die Anbieter*innen aktueller KI-Assistenten haben sehr viel Arbeit in ihre Produkte gesteckt, um den Bias, also die Voreingenommenheit ihrer Modelle auszumerzen und sie zur Vorurteilsfreiheit zu erziehen.

Verlassen sollten sich User*innen auf die moralische und ethische Unantastbarkeit ihrer Modelle dennoch nicht. Zwar ist es unwahrscheinlich, dass Produkte großer Hersteller*innen noch rassistische, sexistische oder sonstige ethisch fragwürdige Ansichten vertreten, aber komplett ausgeschlossen ist es eben nicht. Noch relativ hoch ist die Gefahr zudem bei der Nutzung von kostenlosen GenAI-Assistenten oder Nischen-Tools.

Gegenmaßnahmen: Auch im Zusammenhang mit Bias gilt es, die Ergebnisse einer KI-Befragung immer genauestens zu checken und mit geltenden Gesetzen und den vorherrschenden Wertevorstellungen unserer Gesellschaft abzugleichen. Wer dubiose KI-Tools meidet, kann sich zudem viel Ärger ersparen.

3. Content-Kannibalisierung

Immer mehr KI-generierter Content flutet das Internet – die logische Folge der zunehmenden Nutzung von GenAI-Assistenten. Leider trainieren KI-Entwickler*innen ihre Chatbots und deren zugrunde liegende Sprachmodelle unter anderem mit genau diesen Inhalten. Und schlimmer noch: Der exponentiell steigende KI-Inhalt ist darüber hinaus auch der Wissensschatz, auf den die KI für ihre Antworten zurückgreift. Dadurch entsteht ein Teufelskreis aus KI, die sich irgendwann nur noch mit von ihr selbst generierten Inhalten trainiert und auch nur noch von ihr produzierten Content als Basiswissen verwendet. Der Mensch wird aus dieser Gleichung immer weiter herausgekürzt. Die Qualität der Ergebnisse von Anfragen an die KI wird somit zunehmend abnehmen. Hinzu kommt, dass alle User*­innen irgendwann die gleichen Ergebnisse abrufen, nutzen und veröffentlichen.

Gegenmaßnahmen: Es ergibt Sinn, hin und wieder auch ohne KI zu agieren und Content zu produzieren, der frei von KI-generierten Inhalten ist und das Qualitätsmerkmal „Made in a human brain“ trägt.

4. Wissensoligopol

Der KI-Markt ist derzeit auf einige wenige Big Player geschrumpft, die sich die enormen Rechenressourcen und Entwicklungskosten für generative KI leisten können. Dadurch entsteht zunehmend ein Wissensoligopol, in dem die großen Anbieter*innen wie OpenAI, Google, Microsoft und DeepSeek zukünftig die Art und Weise bestimmen, welche Informationen überhaupt noch zugänglich sind. Schon jetzt gehen Suchanfragen auf den traditionellen Suchmaschinen deutlich zurück, die Ergebnisse zwar nach Algorithmen ranken, aber selten Treffer komplett ausblenden. Viel restriktiver agieren GenAI-Tools, deren implementierte Filter die freiheitliche Verbreitung von Wissen einzuschränken drohen: Was nicht mit den politischen und moralischen Ideen der Hersteller übereinstimmt, wird automatisch unterdrückt. Das erinnert ein wenig an das Wahrheitsministerium aus Orwells „1984“.

Gegenmaßnahmen: Es ist wichtig, dass Unternehmen und offizielle Stellen auch unabhängige Projekte fördern und deren Nutzer*innen- sowie Supporter*innen-Basis wächst. Gleichzeitig sollten User*innen es dringend verinnerlichen, dass KI- Assistenten nicht der Wahrheit letzter Schluss sind. Das Nutzen möglichst vieler Quellen, um das eigene Wissen aufzubauen, ist immer besser als ein vermeintlicher „Single Point of Truth“.

Fazit

Wir sind noch lange nicht so weit, dass ein blindes Vertrauen in generative KI zu rechtfertigen ist. Es ist zwar logisch, dass wir eine vermeintlich arbeitserleichternde Technologie erst einmal ungern hinterfragen – doch dieser Bequemlichkeit wohnt, je nach Einsatzzweck, ein erhebliches Schadenspotenzial inne. Zum jetzigen Zeitpunkt lautet also die Maxime, restlos jede von GenAI generierte Antwort genauestens auf den Prüfstand zu stellen.

Der Autor Alain Blaes ist CEO der Münchner Kommunikationsagentur PR-COM (mit Fokus auf High-tech- und IT-Industrie im B2B-Umfeld).

Quantencomputing (QC) ist ein hochinnovatives Feld der Informatik und Physik, das die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um Datenverarbeitung und -analyse auf eine Weise zu leisten, die mit klassischen Computern nicht möglich ist. Während klassische Computer Informationen in Form von Bits verarbeiten, die entweder den Wert 0 oder 1 annehmen können, verwenden Quantencomputer Quantenbits oder Qubits. Diese Qubits können sich in einem Zustand der Überlagerung befinden, was bedeutet, dass sie gleichzeitig 0 und 1 darstellen können. Dies ermöglicht es Quantencomputern, komplexe Berechnungen viel schneller durchzuführen als ihre klassischen Pendants.

Herausforderungen

Trotz des enormen Potenzials stehen Forschende und Unternehmen vor vielen Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist die sog. Dekohärenz, ein Phänomen, bei dem die Quanteninformation durch Wechselwirkungen mit der Umgebung verloren geht. Um stabile und fehlerfreie Quantenberechnungen durchzuführen, müssen Qubits in einem kontrollierten Zustand gehalten werden, was technisch äußerst anspruchsvoll ist.

Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit. Während einige Prototypen von Quantencomputern bereits existieren, stellt der Bau von Systemen mit einer ausreichenden Anzahl von Qubits, um praktische Probleme zu lösen, eine erhebliche technische Herausforderung dar.

Trends

In den letzten Jahren ist ein zunehmender Fokus auf hybride Ansätze zu verzeichnen, bei denen Quantencomputer in Kombination mit klassischen Computern eingesetzt werden, um spezifische Probleme zu lösen. Diese hybriden Systeme nutzen die Stärken beider Technologien und bieten eine praktikable Lösung für viele aktuelle Herausforderungen.

Zudem ist eine wachsende Zusammenarbeit zwischen akademischen Institutionen, großen Tech-Unternehmen und Start-ups zu beobachten. Diese Partnerschaften sind entscheidend, um Wissen und Ressourcen zu bündeln und die Entwicklung von QC-Technologien voranzutreiben. Unternehmen wie IBM, Google oder Microsoft investieren erheblich in Quantenforschung und -entwicklung und bieten Plattformen für Entwickler*innen und Forschenden an, um ihre eigenen Quantenalgorithmen zu testen.

Ein weiterer Trend ist die zunehmende Verfügbarkeit von QC-Diensten über die Cloud. Unternehmen und Forschende können nun auf Quantencomputer zugreifen, ohne in teure Hardware investieren zu müssen. Dies senkt die Eintritts­barrieren und ermöglicht es einer breiteren Palette von Nutzenden, die Möglichkeiten des QCs zu erkunden.

Die Rolle von Start-ups

Start-ups spielen hierbei mit neuen Ideen und Ansätzen eine entscheidende Rolle als Innovatoren und konzentrieren sich zumeist auf spezifische Anwendungen des QCs, sei es in der Materialwissenschaft, der Medikamentenentwicklung, der Lieferkettenlogistik oder der Optimierung komplexer Systeme u.a. in der Finanzwelt.

Die 2024 im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) veröffentlichte Studie „Quantencomputing – Markt, Zugang, Perspektiven“ zeigt: Die Zahl der Start-ups zur Entwicklung von Anwendungssoftware stieg in den letzten Jahren stetig, wobei hardwarespezifische Systemsoftware vorrangig von den Hardwareentwickler*innen selbst bereitgestellt wird. Entfielen im Zeitraum von 2002 bis 2018 weltweit noch rund 58 Prozent der kumulierten Gründungen auf Software- oder Service-zentrierte Start-ups und 42 Prozent auf Hardware- bzw. Komponenten-fokussierte Start-ups, waren es im Zeitraum 2018 bis 2022 rund 74 Prozent mit Fokus auf Software und Services sowie 26 Prozent mit Fokus auf Hardware und Komponenten.

Von weltweit über 150 Start-ups fokussiert sich dabei etwa ein Drittel auf die Entwicklung von Systemsoftware und zwei Drittel auf die Entwicklung von Anwendungssoftware. Deutschland belegt dabei mit knapp 20 Start-ups im Jahr 2023 Platz drei im internationalen Vergleich, hinter den USA und Kanada. Damit hat sich Deutschland als ein Hotspot für QC-Start-ups etabliert.

Deutsche QC-Start-ups mischen ganz vorne mit

Deutsche QC-Start-ups sind oft noch in der Entwicklungsphase, die Gründer*innen kommen meist aus Forschung und Wissenschaft, und ihre Geschäftsmodelle konzentrieren sich auf die Entwicklung und den Verkauf von Hardware, Mikroskopen oder Cloud-basierten QC-Diensten.

Als weltweit erstem Unternehmen ist es dem 2018 gegründeten Start-up kiutra, einem Spin-off der Technischen Universität München, gelungen, eine dauerhafte magnetische Kühlung für Temperaturen nahe des absoluten Nullpunkts zu entwickeln. Statt auf Quantencomputer oder QC-Software, setzen die Gründer Alexander Regnat, Jan Spallek, Tomek Schulz und Christian Pfleiderer auf vollautomatische, äußerst wartungsarme und gut skalierbare Kühlungslösungen, die den Betrieb von Quantentechnologien im industriellen Maßstab ermöglichen.

In vielen Unternehmen wird der indirekte Einkauf häufig unterschätzt – dabei liegen hier oft erhebliche Einsparpotenziale verborgen. Durch die wachsende Digitalisierung und die zunehmende Verfügbarkeit von B2B eCommerce-Plattformen bestellen Mitarbeitende Waren und Dienstleistungen immer häufiger außerhalb klassischer Einkaufsprozesse. Diese Entwicklung bringt einerseits Flexibilität und Effizienz, stellt Unternehmen aber auch vor neue Herausforderungen: Wie lassen sich Ausgaben kontrollieren und Transparenz über die gesamte Einkaufskette sicherstellen?

Die beste Einkaufssoftware für den Mittelstand adressiert genau diese Herausforderungen. Hivebuy hat sich als moderne, benutzerfreundliche Lösung etabliert, die den indirekten Einkaufsprozess von der Bestellung bis zur Rechnungsprüfung digitalisiert und automatisiert. Die Software integriert sich nahtlos in bestehende ERP-, Buchhaltungs- und Kommunikationstools wie SAP, Microsoft Dynamics, Teams oder Slack – und das ohne aufwändige technische Implementierung.

Gegründet von erfahrenen Einkaufs- und Finanzexpert*innen aus Frustration über bisherige Lösungen, verfolgt Hivebuy die Mission, versteckte Kosten sichtbar zu machen, Budgets in Echtzeit zu kontrollieren und Einkaufsprozesse effizienter zu gestalten. Mit höchsten Sicherheitsstandards, inklusive ISO/IEC 27001-Zertifizierung und DSGVO-konformer Datenhaltung in Deutschland, schafft Hivebuy Transparenz und Vertrauen entlang der gesamten Einkaufskette.

Im Interview sprechen wir mit Bettina Fischer, Gründerin von Hivebuy, über die Chancen und Risiken des indirekten Einkaufs und darüber, wie Unternehmen mit der richtigen Software Kosten senken und Prozesse optimieren können.

StartingUp: Frau Fischer, viele Unternehmen sehen im indirekten Einkauf eher einen Kostenfaktor, der schwer zu kontrollieren ist. Was macht den indirekten Einkauf aus Ihrer Sicht zu einem versteckten Kostenfresser?

Bettina Fischer: Die große Herausforderung im indirekten Einkauf liegt darin, dass die einkaufenden Personen über das gesamte Unternehmen verteilt sind – anders als im direkten Einkauf, wo spezialisierte Einkaufsabteilungen tätig sind. Das bedeutet: Jede*r Mitarbeitende, der oder die einmal etwas bestellt, wird zum Einkäufer oder zur Einkäuferin – oft ohne die notwendige Erfahrung in Einkaufsprozessen.

Dadurch entstehen typische Muster: Es wird bei bekannten Lieferanten bestellt – oft aus dem privaten Umfeld, wie etwa Amazon Business – ohne Preisvergleiche, ohne Berücksichtigung von Lieferzeiten oder bereits verhandelten Konditionen. Das führt schnell zu ineffizienten und teuren Entscheidungen.

Hinzu kommt, dass im indirekten Einkauf eine hohe Produktvielfalt auf eine extrem heterogene Lieferantenlandschaft trifft. Das erschwert es, durch Bündelung bessere Konditionen zu erzielen. Es fehlt die klare, strategische Beziehung zu bestimmten Lieferanten – und genau dort entstehen die versteckten Kosten.

StartingUp: Wie hilft Hivebuy Mittelständlern konkret dabei, diese versteckten Kosten aufzudecken und zu reduzieren?

Bettina Fischer: Hivebuy verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz, um die Herausforderungen des indirekten Einkaufs zu lösen. Zum einen ermöglichen wir es Mitarbeitenden, direkt über integrierte Lieferanten zu bestellen. Das bedeutet: Die Bestellungen erfolgen zentral über Hivebuy – ohne Umwege über externe Plattformen oder individuelle Beschaffungswege. Die Bestellübermittlung ist automatisiert und erfolgt effizient über unser System.

Darüber hinaus bietet Hivebuy einen integrierten Preisvergleich für B2B-Webshops. So wird sichergestellt, dass stets der beste Preis und die optimalen Lieferzeiten berücksichtigt werden – ein entscheidender Hebel zur Kostensenkung.

Ein weiterer zentraler Punkt ist die Budgetkontrolle: Sobald eine Bestellanforderung erstellt wird, sehen Budgetverantwortliche sofort die Auswirkungen auf ihr Budget – in Echtzeit. Dadurch lassen sich Entscheidungen schnell, fundiert und transparent treffen.

Auch die Freigabeprozesse sind flexibel und konfigurierbar: Mitarbeitenden wird Freiheit für alltägliche Bestellungen gegeben, während bei kritischen oder kostenintensiven Vorgängen automatische Eskalationen und Genehmigungen greifen.

Nicht zuletzt ermöglicht Hivebuy dem Einkauf, sein Wissen an die Organisation weiterzugeben. Vorverhandelte Verträge, Katalogartikel oder bevorzugte Lieferanten sind direkt im System sichtbar – wie ein digitaler Einkaufsberater im Hintergrund. So treffen selbst unerfahrene Nutzer bessere Entscheidungen – ganz im Sinne von Kostenkontrolle und Prozesssicherheit.

StartingUp: Ihre Software ist bekannt für ihre Nutzerfreundlichkeit. Wie schaffen Sie es, auch nicht-einkaufserfahrene Mitarbeitende einzubinden?

Bettina Fischer: Benutzerfreundlichkeit steht bei Hivebuy an oberster Stelle. Wann immer wir eine neue Funktion entwickeln, testen wir diese gemeinsam mit unseren Nutzerinnen und Nutzern – direkt aus der Praxis. Unser Ziel ist es, dass Hivebuy genauso intuitiv bedienbar ist wie eine Online-Überweisung: Jeder soll auf Anhieb verstehen, was zu tun ist.

Mit Funktionen wie unserem B2B-Preisvergleich und dem sogenannten Guided Buying führen wir Mitarbeitende gezielt durch den Einkaufsprozess – Schritt für Schritt, ganz ohne Schulungsaufwand. So wird selbst komplexes Einkaufswissen einfach zugänglich gemacht.

Für Freigabeverantwortliche haben wir zusätzlich eine besonders komfortable Lösung geschaffen: Freigaben können direkt über Messenger-Apps wie Microsoft Teams erteilt werden – ohne sich ins System einloggen zu müssen. Die relevanten Informationen kommen automatisch dorthin, wo man ohnehin schon arbeitet – aufs Handy oder den Desktop. Das senkt die Einstiegshürden enorm und sorgt für eine breite Akzeptanz im gesamten Unternehmen.

StartingUp: Welche Rolle spielen Transparenz und Echtzeit-Reporting in der Budgetkontrolle?

Bettina Fischer: Wir sind überzeugt: Budgetkontrolle funktioniert nur in Echtzeit. Es bringt wenig, wenn Budgetübersichten nur monatlich, quartalsweise oder gar halbjährlich zur Verfügung stehen. Entscheidungen im Einkauf werden täglich getroffen – also muss auch die Budgettransparenz jederzeit aktuell sein.

Deshalb haben wir bei der Entwicklung von Hivebuy besonderen Fokus auf eine unmittelbare Budgeteinsicht gelegt. Sobald eine Bestellung angefragt wird, sieht der oder die Budgetverantwortliche sofort, wie sich diese auf das verfügbare Budget auswirkt. Diese Echtzeit-Transparenz ist ein zentrales Element unserer Software.

Gleichzeitig möchten wir Mitarbeitende befähigen, innerhalb ihrer Befugnisse selbstständig Entscheidungen zu treffen. Nicht jede Anfrage muss durch mehrere Instanzen laufen. Vielmehr setzen wir auf smarte, automatisierte Prozesse – kombiniert mit dem Vertrauen in die Souveränität der Nutzer. Das spart nicht nur Zeit, sondern steigert auch die Effizienz und Zufriedenheit im Unternehmen.

StartingUp: Die Einführung neuer Software bedeutet oft hohen Aufwand. Wie gestaltet sich die Implementierung von Hivebuy?

Bettina Fischer: Ich habe selbst über viele Jahre ERP- und Einkaufssoftwareprojekte geleitet – und ehrlich gesagt: Es war jedes Mal ein enormer Aufwand. Genau diese Erfahrungen haben mich dazu motiviert, Hivebuy so zu entwickeln, dass Implementierung eben nicht zur Belastung wird.

Unsere Lösung ist bewusst so aufgebaut, dass sie schnell, unkompliziert und ohne großen IT-Aufwand eingeführt werden kann. Neue Unternehmen können innerhalb kürzester Zeit starten – oft sogar innerhalb eines Tages mit einem eigenen Testsystem.

Die Einführung begleiten wir durch leicht verständliche Videotutorials und Onboarding-Materialien. Darüber hinaus gibt es persönliche Sessions, in denen die Nutzer befähigt werden, das System selbstständig für ihr Unternehmen zu konfigurieren. Schnittstellen zu ERP-Systemen wie SAP, Microsoft Dynamics oder DATEV richten wir in der Regel innerhalb weniger Stunden bis Tage ein.

Wenn beide Seiten fokussiert an das Projekt herangehen, können wir bei Unternehmen mit mehreren tausend Mitarbeitenden innerhalb von acht Wochen vollständig live gehen – inklusive Integration, Schulung und Rollout.

StartingUp: Wie unterstützt Hivebuy IT-Teams und technische Entscheider bei der Integration?

Bettina Fischer: Unsere größte Stärke in der Zusammenarbeit mit IT-Teams ist unsere Schnelligkeit. Bereits im ersten Kick-Off mit der IT tauschen wir alle relevanten technischen Dokumentationen aus, klären die Rahmenbedingungen und ermöglichen in kürzester Zeit die Integration in ein Testsystem. Wir verzichten bewusst auf langwierige Business-Blueprint-Phasen und setzen stattdessen auf eine praxisnahe, direkte Umsetzung.

Hivebuy verfolgt eine klare Integration-First-Strategie. Das bedeutet: Unsere Lösung ist von Grund auf so konzipiert, dass sie sich schnell und flexibel in bestehende ERP-Systeme und IT-Landschaften integrieren lässt. Für alle gängigen Systeme – ob SAP, Microsoft Dynamics, DATEV oder NetSuite – stellen wir vollständige Schnittstellen-Dokumentationen zur Verfügung.

Mein Mitgründer Stefan Kiehne bringt aus seiner Zeit bei PwC tiefes technisches Know-how mit und hat zahlreiche ERP-Implementierungen verantwortet. Dieses Wissen fließt direkt in unsere Projekte ein. Inzwischen haben wir Hivebuy in so viele verschiedene Systeme integriert, dass kaum noch Überraschungen aufkommen. Für IT-Verantwortliche bedeutet das: minimale Unsicherheiten, schnelle Umsetzung und maximale Kompatibilität.

StartingUp: Wie sieht die Zukunft des indirekten Einkaufs aus? Welche Trends beobachten Sie?

Bettina Fischer: Ich sehe im indirekten Einkauf ganz klar einen Wandel hin zu intelligenter Automatisierung und echter Transparenz. Schon heute beobachten wir den Trend in Richtung „Agent AI“ – also digitale Einkaufsassistenten, die Nutzer durch Prozesse begleiten und Entscheidungen mit datenbasierten Empfehlungen unterstützen. Das wird sich in den nächsten Jahren deutlich verstärken.

Was mich persönlich schon lange wundert: Im B2C-Bereich haben wir mit Plattformen wie Idealo längst Preis- und Konditionsvergleiche. Im B2B gibt es das kaum. Deshalb war es uns wichtig, mit Hivebuy eine Lösung zu schaffen, die genau das möglich macht – inklusive der hinterlegten, unternehmensspezifischen Konditionen. Das ist ein echter Gamechanger.

In Zukunft wird der indirekte Einkauf zunehmend automatisiert ablaufen – von der Bedarfserkennung bis hin zur Bestellung. Vergleichbar mit einem intelligenten Kühlschrank, der automatisch Milch nachbestellt, wird auch im Unternehmen vieles automatisch geschehen: Bedarfe erkennen, Angebote vergleichen, Bestellungen auslösen – ganz ohne manuelles Zutun.

Strategische Beschaffung wird dabei zur Grundlage. Das Ziel ist nicht, jede Bestellung individuell zu behandeln, sondern Prozesse zu standardisieren, auf Unternehmensziele auszurichten und individuelle Bedarfe intelligent einzubinden.

Und auch die Rückseite des Einkaufs wird sich stark verändern: Rechnungsprüfung, Buchung und Zahlungsfreigabe werden zunehmend automatisiert ablaufen. In einer idealen Zukunft brauchen wir keine manuelle Rechnungserfassung mehr – weil alles systemgestützt, regelbasiert und transparent funktioniert.

StartingUp: Vielen Dank für das Gespräch, Frau Fischer. Ihre Einblicke verdeutlichen, wie entscheidend es für Unternehmen ist, den indirekten Einkauf transparent und effizient zu gestalten. Mit Lösungen wie Hivebuy können Mittelständler versteckte Kosten sichtbar machen und ihre Beschaffungsprozesse nachhaltig optimieren. Wir wünschen Ihnen weiterhin viel Erfolg bei Ihrer Mission, Einkaufsteams bestmöglich zu unterstützen.

Das KI-Gesetz der Europäischen Union, die weltweit erste umfassende KI-Verordnung, erreicht am 2. August 2025 einen entscheidenden Meilenstein. Ab diesem Stichtag gelten für Unternehmen, Behörden und KI-Anbieter*innen in der EU zahlreiche zentrale Verpflichtungen, bei deren Nichteinhaltung Strafmaßnahmen eingeleitet und verhängt werden können. Was das für Unternehmen und ihre Mitarbeitenden bedeutet, erfährst du hier.

Der AI Act, der am 2. Februar dieses Jahres in Kraft getreten ist, schafft einen einheitlichen Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz (KI) in der EU. Zwar werden viele Regelungen erst 2026 wirksam, doch bereits am 2. August 2025 beginnt eine neue Phase, die sich auf drei Bereiche fokussiert:

• Strafmaßnahmen bei Nichteinhaltung
• Verpflichtungen für allgemeine General-Purpose-AI-Modelle (GPAI)
• Aufbau von Aufsicht und Governance auf nationaler und europäischer Ebene

Strafen bis zu 35 Millionen Euro

Seit dem 2. Februar dieses Jahres sind KI-Systeme mit unannehmbaren Risiken verboten. Ab dem 2. August 2025 können zusätzlich nun Geldbußen für Verstöße gegen bereits bestehende Verpflichtungen verhängt werden, die bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent ihres gesamten Jahresumsatzes betragen können. Unternehmen müssen dazu beispielsweise sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über KI-Kenntnisse verfügen. Die Europäische Union erwartet von ihren Mitgliedstaaten, dass sie eigene wirksame, verhältnismäßige und abschreckende Strafmaßnahmen festlegen. Dabei sollen die besonderen Umstände von KMUs und Start-ups berücksichtigt werden, um deren wirtschaftliche Lebensfähigkeit nicht zu gefährden.

Neue Verpflichtungen für Anbieter*innen von GPAI-Modellen

GPAI-Modelle, die ab dem 2. August 2025 in der Europäischen Union vermarktet werden, unterliegen gesetzlichen Verpflichtungen. Das Europäische Amt für Künstliche Intelligenz hat dazu am 10. Juli 2025 die endgültige Fassung der Verhaltenskodizes veröffentlicht. Anbieter*innen solcher GPAI-Modelle müssen unter anderem technische Dokumentationen erstellen, Urheberrechte beachten und Transparenz über die verwendeten Trainingsdaten sicherstellen.

GPAI-Modelle sind KI-Systeme mit besonders breitem Einsatzspektrum und sind darauf ausgelegt, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Sie werden mit riesigen Datenmengen trainiert und sind entsprechend vielseitig einsetzbar. Das bekannteste Beispiel sind große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), etwa das generative Sprachmodell GPT-4o, das in ChatGPT integriert ist. Für GPAI-Modelle, die bereits vor dem 2. August 2025 in der Europäischen Union auf dem Markt waren, gilt eine Übergangsfirst bis zum 2. August 2027.

Aufsicht und Governance

Die KI-Verordnung schafft einen Rahmen mit Durchführungs- und Durchsetzungsbefugnissen auf zwei Ebenen.

Auf nationaler Ebene muss jeder EU-Mitgliedstaat bis zum 2. August 2025 mindestens eine Marktüberwachungsbehörde sowie eine notifizierende Behörde benennen. Erstere ist für die Überwachung von KI-Systemen zuständig, letztere für die Notifizierung unabhängiger Konformitätsbewertungsstellen. Die Mitgliedstaaten müssen bis dem Stichtag Informationen zu den nationalen Behörden und deren Kontaktdaten veröffentlichen.

Auf EU-Ebene koordinieren das Europäische Amt für KI und der Europäische KI-Ausschuss die Aufsicht. Zusätzlich werden ein Beratungsforum und ein wissenschaftlicher Ausschuss aus unabhängigen Experten eingerichtet.

Was bedeutet das für Personalabteilungen und Arbeitnehmende?

Das KI-Gesetz hat direkte Auswirkungen darauf, wie KI in den Bereichen Rekrutierung, Performance-Management, Personalanalyse und Mitarbeitenden-Monitoring eingesetzt wird. Personalverantwortliche müssen sicherstellen, dass KI-Tools in diesen Bereichen transparent, fair und konform sind.

• Fairness und Antidiskriminierung: KI-Systeme, die bei Einstellungs- oder Beförderungsentscheidungen eingesetzt werden, müssen nachvollziehbar und frei von Bias sein. Personalabteilungen sollten ihre Tools und Anbieter*innen regelmäßig überprüfen, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.
• Vertrauen und Transparenz: Mitarbeitende erhalten einen besseren Einblick, wie KI-Systeme ihre Arbeit beeinflussen, zum Beispiel bei der Einsatzplanung, Leistungsbewertung oder bei der Arbeitssicherheit. Personalabteilung können Vertrauen schaffen, indem sie offen kommunizieren, wie KI eingesetzt wird und wie die Daten der Mitarbeitenden geschützt werden.
• Verantwortlichkeit von Drittanbieter*innen: Werden KI-Tools von Drittanbieter*innen genutzt, müssen Personalabteilungen sicherstellen, dass diese Anbieter*innen die Anforderungen an Transparenz und Dokumentation erfüllen. Verträge und Beschaffungsprozesse sollten entsprechend angepasst werden.
• Training und Change Management: Mit stärkeren Regulierungen von KI wird die Personalabteilung eine Schlüsselrolle bei der Schulung von Führungskräften und Mitarbeitenden übernehmen. Ziel ist es, einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu fördern und ethische Standards in der Unternehmenskultur zu verankern.

Fazit

Anbieter*innen von GPAI-Modellen, die bereits vor dem 2. August 2025 auf dem Markt waren, haben bis zum 2. August 2027 Zeit, die neuen Vorschriften vollständig umzusetzen. Weitere Verpflichtungen für KI-Systeme mit hohem Risiko werden 2026 und 2027 folgen. Dieser Meilenstein spiegelt das Bestreben der EU wider, Innovationen zu fördern und gleichzeitig sicherzustellen, dass KI sicher, transparent und mit den europäischen Werten im Einklang steht. Damit rückt die Personalabteilung in den Mittelpunkt einer verantwortungsvollen Einführung von KI am Arbeitsplatz.

Der Autor Tom Saeys ist Chief Operations Officer bei SD Worx, einem international tätigen Dienstleistungsunternehmen im HR-Bereich.

Menschenähnliche Roboter gelten als die nächste große Innovation in der Robotik: Der weltweit größte Markt für Industrieroboter, China, hat bereits konkrete Pläne für die Massenproduktion von Humanoiden festgelegt. Gleichzeitig kündigten Technologieunternehmen in den USA und Europa große Investitionsvorhaben in diesem Bereich an. Die Vision ist, Allzweckroboter zu entwickeln, die auf menschlicher Mechanik basieren. Einblicke in Trends, Chancen und mögliche Grenzen humanoider Roboter bietet das neue Positionspapier der International Federation of Robotics.

„Futuristisch anmutende humanoide Roboter, die in unserem Zuhause, in Unternehmen und in der Öffentlichkeit arbeiten, faszinieren die Menschen“, sagt Takayuki Ito, Präsident der International Federation of Robotics. „Da die Welt in der wir leben auf den menschlichen Körper zugeschnitten ist, liegt die Idee eines schnellen, universellen Helfers in der Produktion und bei Dienstleistungen auf der Hand. Ob und wann es aber zu einer massenhaften Nutzung von Humanoiden kommen wird, bleibt ungewiss. Nicht zu erwarten ist jedenfalls, dass Humanoide in Zukunft die derzeit auf dem Markt befindlichen Robotertypen ersetzen. Stattdessen werden sie bestehende Technologien ergänzen und erweitern.“

Einsatz von Humanoiden in den Regionen

In den Vereinigten Staaten arbeiten Tech-Unternehmen wie NVIDIA, Amazon und Tesla intensiv an KI- und Robotertechnologien. Neben der Finanzierung durch das Militär wird diese Entwicklung auch durch zahlreiche private Investitionen unterstützt. Das führt zu einer bedeutenden Start-up-Szene, die sich auf humanoide Roboter spezialisiert. Besonders groß ist das Interesse an Humanoiden in Branchen wie der Logistik und in der Fertigung. Dabei werden humanoide Roboter weniger als soziale Begleiter gesehen, sondern eher als Werkzeuge, die dabei helfen, Produktivität und Effizienz zu steigern. So liegt der Schwerpunkt verstärkt auf praktischen Anwendungen und weniger auf der Integration von Robotern in das tägliche soziale Leben.

In China nehmen die Humanoiden eine zentrale Stellung in der nationalen Robotik-Strategie ein. Die Regierung möchte in diesem Technologiebereich Kompetenz und globale Wettbewerbsfähigkeit unter Beweis stellen. Der Einsatzschwerpunkt liegt dabei im Dienstleistungssektor, beispielsweise für die Kundenbetreuung. Die Automatisierung von Produktionslinien in der Fertigung und der Einsatz von Humanoiden, um weniger von menschlichen Arbeitskräften abhängig zu sein, scheint nur auf zweiter Ebene wichtig zu sein. Kernelement der chinesischen Strategie ist der Aufbau einer skalierbaren Lieferkette für Schlüsselkomponenten.

Japan ist ein Pionier in der Entwicklung humanoider Roboter. Als frühes Beispiel wurde Hondas Asimo bereits im Oktober 2000 vorgestellt. Roboter werden in Japan eher als Gefährten, denn als bloße Werkzeuge gesehen. Humanoide Roboter wie Pepper und Palro sind demzufolge in erster Linie als Sozialroboter konzipiert und kommen in Bildungseinrichtungen, Geschäften und Altenpflegeeinrichtungen zum Einsatz. Diese Ausrichtung spiegelt die Nachfrage einer alternden Gesellschaft wider, mit der Japan konfrontiert ist. Ein wichtiger Schwerpunkt der Projekte liegt auf Robotern, die harmonisch mit Menschen zusammenleben können und als Teil der Gesellschaft akzeptiert sind. Führende Unternehmen wie Kawasaki entwickeln humanoide Roboter als eine Forschungsplattform.

In Europa wird auf die ethischen Implikationen von Robotik und KI besonderes viel Wert gelegt. Im Fokus stehen kollaborative Roboter, die im industriellen Umfeld mit Menschen zusammenarbeiten. Kernthemen sind die Verbesserung der Sicherheit und Effizienz und die Nachahmung menschlicher Fähigkeiten. Die Arbeitskraft von Menschen zu kompensieren, steht dagegen nicht im Fokus. Der Schwerpunkt liegt vielmehr auf einem menschenzentrierten Design und den sozialen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Robotern. Die europäischen Unternehmen stehen dem Einsatz von Humanoiden generell eher zurückhaltend gegenüber, wenn es um die kurz- bis mittelfristigen Automatisierungsaufgaben im Fertigungs- und Dienstleistungssektor geht.

+++ Ein bahnbrechendes Robotik Start-up aus Deutschland ist NEURA-Robotics: Hier geht’s zu unserer Gründerstory von NEURA Robotics +++

Ausblick

Dank ihrer menschenähnlichen Geschicklichkeit und Anpassungsfähigkeit sind die Humanoiden prädestiniert, komplexe Aufgaben zu automatisieren, mit denen heutige Roboter durch herkömmliche Programmiermethoden Schwierigkeiten haben. Einen massenhaften Einsatz als universelle Haushaltshelfer dürfte es jedoch kurz- bis mittelfristig nicht geben.

Das POSITION PAPER Humanoid Robots - Vision and Reality von IFR gibt's hier zum freien Download

Ob steuerliche Forschungszulage, Investitionsförderung oder EU-Programme. Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT liefert in Sekundenschnelle eine Vielzahl möglicher Förderprogramme. Doch zwischen der reinen Information und der tatsächlichen Erschließung von Fördermitteln liegt ein erheblicher Unterschied. Hier gilt es, Unternehmen zu sensibilisieren.

Fördermittel sind heute ein strategischer Bestandteil moderner Unternehmensfinanzierung. Es reicht daher nicht, die Programme zu kennen. Entscheidend ist, sie rechtssicher, vollständig und förderlogisch aufeinander abgestimmt umzusetzen, um die vollen Förderpotenziale zu heben. Genau hier beginnt die Arbeit von Fördermittelexpert*innen.

Fünf Gründe, warum KI-Tools nicht als Fördermittelberater funktionieren

1. KI erkennt die wahren Förderpotenziale nicht

ChatGPT kann erklären, was ein Förderprogramm leistet. Doch welche Kosten eines konkreten Vorhabens tatsächlich und wie hoch förderfähig sind, lässt sich so nicht beurteilen. Gerade bei komplexen Programmen wie der steuerlichen Forschungszulage sind Erfahrung, Struktur und rechtssichere Abgrenzung entscheidend. Eine gute Fördermittelberatung prüft jedes Vorhaben systematisch: von der Förderfähigkeit nach dem Forschungszulagengesetz (FZulG), AGVO oder De-minimis-Verordnung bis hin zur klaren Trennung förderfähiger und nicht förderfähiger Aufwände.

2. KI kann keine Förderstrategien entwickeln

Eine Liste von Förderprogrammen ersetzt keine Strategie. KI kann nur Optionen nennen, aber keine Strategien zur Umsetzung im Unternehmen entwickeln. Eine gute Fördermittelberatung integriert die Forschungszulage sinnvoll in laufende Projekte und strukturiert Innovations- sowie Investitionsprozesse auf Bundes-, Landes- und EU-Ebene. So entstehen nicht nur Optionen, sondern belastbare, wirtschaftlich wirksame Lösungen.

3. KI kann nicht mit Menschen kommunizieren

Ein Antrag ist mehr als ein Formular. Er muss Anforderungen erfüllen und überzeugen. KI liefert Textbausteine, aber führt keine Gespräche und reagiert nicht auf Rückfragen mit der notwendigen Erfahrung in der Verwaltungspraxis der verschiedenen Förderprogramme. Eine gute Fördermittelberatung übernimmt die gesamte Kommunikation mit Förderstellen, koordiniert mit Bescheinigungsstellen und entwickelt formal korrekte und überzeugende Argumentationen.

4. KI endet beim Prompt – Fördermittelberatung bei der erfolgreichen Projektprüfung

Nach dem Antrag geht die Arbeit oft erst richtig los. Rückfragen, Prüfungen, Nachweise. KI kann Unternehmen dabei nicht unterstützen und keine Verantwortung übernehmen. Eine gute Fördermittelberatung hingegen begleitet die Kund*innen durch den gesamten Förderzyklus mit sauberer Dokumentation, revisionssicherer Aufbereitung und Unterstützung bei Audits und Außenprüfungen.

5. KI zeigt nur den Dschungel – Förderexperten finden den Schatz

Datenbanken geben einen Überblick, aber keine Richtung. Eine gute Fördermittelberatung bewertet alle denkbar möglichen Förderprogramme im konkreten Unternehmenskontext und entwickelt daraus konkrete Maßnahmen, um das Maximum an Fördermöglichkeiten für die Kund*innen rauszuholen. Eine gute Fördermittelberatung schafft so echte wirtschaftliche Vorteile statt der bloßen Auflistung von Fördermöglichkeiten.

Der Autor Efe Duran Sarikaya ist CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.

Dr. Alexander Glätzle ist Quantenphysiker und Mitgründer von planqc. Er studierte und promovierte an der Universität Innsbruck, forschte an renommierten Instituten wie Oxford, Harvard sowie in Singapur und war als Unternehmensberater tätig. 2022 gründete er planqc als Ausgründung aus dem Max-Planck-Institut in München.

Herr Dr. Glätzle, wie entstand die Unternehmensidee und welche Meilensteine haben Sie mit planqc bisher erreicht?

Die Idee zu planqc ist bereits während meines Studiums an der Universität Innsbruck entstanden. Dort habe ich intensiv im Bereich Quantentechnologie geforscht und das enorme Potenzial erkannt, aus diesen Erkenntnissen ein Start-up zu gründen. Bis zur Gründung hat es allerdings noch einige Jahre gedauert – nicht zuletzt, weil die technologische Entwicklung im Labor ebenfalls voranschreiten musste. 2022 sind wir dann als Ausgründung aus dem Max-Planck-Institut offiziell gestartet. Zu den wichtigsten Meilensteinen zählen zwei große öffentlich geförderte Projekte: Für das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt bauen wir einen Quantencomputer mit einem Volumen von 30 Mio. EUR, ein weiteres Projekt mit dem Leibniz-Rechenzentrum umfasst 20 Mio. EUR, beide mit Abschluss bis Ende 2026 bzw. 2027. Dann werden an diesen beiden Standorten voll funktionsfähige Quantencomputer von planqc installiert sein.

Sie haben bereits Venture Capital mit an Bord. Wer zählt zu Ihren Investoren?

Gestartet sind wir 2022 mit einer Seed-Runde, an der unter anderem UVC Partners, Speedinvest und Apex Ventures beteiligt waren – also bereits starke Partner auch aus Österreich. Diese Basis konnten wir in der Series-A im letzten Jahr weiter ausbauen. Die CATRON Holding, ein Wiener Family Office, ist als Lead-Investor eingestiegen. Dazu kamen weitere Partner wie der DeepTech & Climate Fonds sowie Bayern Kapital. Besonders erfreulich ist, dass auch unsere Bestandsinvestoren erneut signifikant investiert haben. Damit verfügen wir über eine starke, rein mitteleuropäische, deutsch-österreichische Investorenbasis – was in unserem Sektor tatsächlich selten ist.

Ihr Headquarter befindet sich in der Nähe von München. Was hat Sie dazu bewegt, zusätzlich einen Standort in Innsbruck zu eröffnen?

Ursprünglich haben wir planqc in München gegründet – als Ausgründung aus dem Max-Planck-Institut. Doch bereits innerhalb eines Jahres haben wir ein zweites Büro in Innsbruck eröffnet. Der Grund liegt auf der Hand: Innsbruck ist eines der weltweit führenden Zentren für Quantencomputing. Mit renommierten Instituten wie dem Institut für Quantenoptik und Quanteninformation (IQOQI) und Persönlichkeiten wie Peter Zoller und Rainer Blatt gibt es dort eine kritische Masse an international anerkannten Wissenschaftlern. Zudem ist es in der Praxis oft schwierig, hochqualifizierte Talente aus der Region nach München zu bringen. Deshalb haben wir entschieden, ihnen vor Ort ein attraktives Arbeitsumfeld zu bieten – mit einem eigenen Standort in Innsbruck.

Welche Vorteile bietet der Standort Österreich speziell für Unternehmen im Bereich Quantencomputing?

Österreich hat eine lange und starke Tradition in der Quantenphysik. Universitäten wie Innsbruck und Wien, das IQOQI und eine ganze Generation exzellenter Wissenschaftler prägen diese Landschaft. Viele bahnbrechende theoretische und experimentelle Arbeiten wurden hier in den vergangenen Jahren geleistet. Gerade für junge Start-ups bietet das Land enorme Vorteile: Der Talentpool ist außergewöhnlich – mit hervorragend ausgebildeten, dynamischen Fachkräften. Darüber hinaus ist die Nähe zu sogenannten „Industry First Movern“ gegeben, was den Standort besonders spannend macht. Und nicht zuletzt hat Österreich eine historische Verbindung zur Physik – Namen wie Schrödinger, Pauli oder Hess stehen sinnbildlich für diese wissenschaftliche Tiefe.

Welche Unterstützung erhielten Sie bei der Ansiedlung durch die Austrian Business Agency?

Die Austrian Business Agency sowie die Standortagentur Tirol haben uns außerordentlich engagiert unterstützt – sei es bei der Suche nach Büroflächen, bei der Eröffnung des ersten Bankkontos oder in bürokratischen Fragen. Sie standen uns nicht nur beratend zur Seite, sondern haben uns tatkräftig geholfen, Hürden aus dem Weg zu räumen. Genau so stelle ich mir die Zusammenarbeit mit einer lokalen Agentur vor: nah dran, lösungsorientiert und mit exzellentem Netzwerk. Wir hatten wirklich großes Glück mit der Unterstützung vor Ort.

Sie selbst sind in Österreich geboren, haben in Innsbruck promoviert und weltweit Forschungsaufenthalte absolviert – bevor Sie als Unternehmensberater und Gründer nach München gingen. Mit welchen Qualitäten punktet Österreich allgemein, auch als Arbeits- und Wohnort?

Ich habe viele Jahre im Ausland gelebt und gearbeitet – in Oxford, Singapur und Deutschland. Was Innsbruck und Tirol für mich besonders macht, ist die Kombination aus wissenschaftlicher Exzellenz und hoher Lebensqualität. Die Stadt liegt inmitten der Alpen, bietet eine hervorragende Infrastruktur und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Studierenden und Einwohnern. Das schafft ein inspirierendes Umfeld – zum Leben, Forschen und Arbeiten gleichermaßen.

Dr. Alexander Glätzle, vielen Dank für das Gespräch.

Das Interview führte Janine Heidenfelder, Chefredakteurin VC Magazin

Die Idee, dass autonome Systeme eng mit Menschen zusammenarbeiten und sie gezielt unterstützen, ist keine Vision mehr, sondern Realität. Während bisher eine umfassende Problemlösungskompetenz im Hintergrund fehlte, bringen KI-Agenten genau diese Fähigkeit mit und übernehmen zunehmend vielfältige Aufgaben in der Arbeitswelt. Wir erklären, was Unternehmen über KI-Agenten wissen müssen.

Was sind KI-Agenten und auf welcher Technologie basieren sie?

KI-Agenten sind Softwaresysteme, die eigenständig Aufgaben ausführen, aus Erfahrungen lernen und dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren. Ihr Ziel ist es, Aufgaben autonom zu lösen, ohne dass ein kontinuierliches menschliches Eingreifen notwendig ist. Im Unterschied zu herkömmlichen Automatisierungslösungen bewältigen KI-Agenten selbst komplexe Anforderungen, indem sie sich an neue Bedingungen anpassen. Auch werden sie im Gegensatz zu universellen LLMs in der Regel fein abgestimmt, um Relevanz und Datenschutz zu gewährleisten. Sinnvoll ist eine kontextbezogene Architektur, die kausale KI, Document AI und multimodale Logik kombiniert und damit optimal auf geschäftliche Anwendungsfälle zugeschnitten ist.

In welchen Bereichen der Arbeitswelt entfalten KI-Agenten ihr Potenzial?

KI-Agenten finden in nahezu allen Unternehmensbereichen Einsatzmöglichkeiten – von der Beantwortung einfacher Anfragen bis hin zur Steuerung komplexer Prozesse. Eingebettet in CRM-Plattformen analysieren sie riesige Datenmengen, die Unternehmen manuell nicht mehr auswerten können. Anstatt die Ergebnisse lediglich zu präsentieren oder Kontakte nach Prioritäten zu sortieren, qualifizieren KI-Agenten auch noch automatisch Leads, schlagen passende Angebote vor und beantworten Kundenanfragen. Oder anders formuliert: Während herkömmliche Tools in der Regel auf statischen Wenn-dann-Regeln basieren, führt die neue Generation hyperpersonalisierte Aktionen nahezu in Echtzeit aus. Diese Entwicklung entlastet Mitarbeiter von Routineaufgaben und gibt ihnen Raum, sich auf strategisch wichtige Aufgaben zu konzentrieren. Unternehmen wiederum können ohne großen Aufwand Tausende von Kunden individuell betreuen.

Werden KI-Agenten den Arbeitsmarkt verändern?

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten. Es entstehen durch den verstärkten Einsatz von KI-Lösungen neue Berufsfelder – insbesondere bei der Entwicklung, Integration und Wartung solcher Agentensysteme werden qualifizierte Fachkräfte benötigt. Gleichzeitig stellt sich die Herausforderung, bestehende Mitarbeitende gezielt im Umgang mit diesen Technologien weiterzubilden und deren digitale Kompetenzen auszubauen. Eines muss klar sein: Das Ziel von KI-Agenten ist es nicht, menschliche Arbeitskraft zu ersetzen, sondern deren Fähigkeiten zu erweitern. Mitarbeitende können sich somit stärker auf komplexe Kundeninteraktionen oder die Entwicklung innovativer Kampagnen konzentrieren, während ihnen die KI zur Hand geht.

Worauf müssen Unternehmen bei der Auswahl von KI-Agenten-Lösungen achten?

In erster Linie benötigen sie eine digital ausgereifte Umgebung mit einheitlichen Datenformaten, optimierten Prozessen und regelbasierten Automatisierungen, um den ROI steigern zu können. Anschließend müssen sie sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den geltenden Datenschutzbestimmungen entsprechen und sensible Kund*innendaten optimal geschützt sind. Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen sind ebenfalls essenziell, um das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitenden nicht zu gefährden. Auf technischer Seite ist eine interoperable Lösung notwendig, die sich so nahtlos wie möglich in die bestehende IT-Umgebung integrieren lässt. Zu den weiteren Aspekten zählen die Priorisierung der kontextuellen Abstimmung, da Agenten geschäftsspezifische Arbeitsabläufe und Datenformate verstehen müssen, sowie die Nutzung eines Federated-Model-Ansatzes statt einheitlicher LLM-Frameworks, um Effizienz, Erklärbarkeit und Kosten zu optimieren.

Wie binden Unternehmen ihre Mitarbeitenden am besten ein?

Zunächst einmal ist ein grundlegendes Change Management erforderlich. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen verstehen, dass die KI ihnen nicht die Arbeit wegnimmt, sondern sie unterstützen soll. Sinnvoll ist auch ein Low-Code-Ansatz: Maßgeschneiderte KI-Applikationen und automatisierte Workflows steigern die Arbeitseffizienz in Abteilungen um ein Vielfaches – sogar Mini-Anwendungen, die lediglich einfache Aufgaben übernehmen. Jedoch können zentrale IT-Abteilungen, die mit Entwicklungsanfragen aus verschiedenen Abteilungen überhäuft werden, diese kaum bewältigen. Mit einer Low-Code-Application-Plattform (LCAP) können auch Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse einfache KI-Anwendungen selbst erstellen. Möglich machen das einfache Drag-and-Drop-Optionen und vorgebaute Module, die je nach Wunsch kombinierbar sind.

Fazit

KI-Agenten sind als kollaborative Partner zu verstehen, nicht als Ersatz für den Menschen. Künftig werden wir eine Multi-Agent Collaboration sehen. Hierbei übernehmen verschiedene KI-Agenten jeweils Spezialaufgaben und koordinieren sich untereinander, um selbst die komplexesten Herausforderungen effizient zu lösen.

Der Autor Sridhar Iyengar ist Managing Director von Zoho Europe.

Die Zeiten, in denen man für die Umsetzung einer App monatelang ein Entwicklerteam zusammenstellen, riesige Budgets planen und unzählige Meetings überstehen musste, scheinen langsam zu verblassen. Vibe Coding, eine neue KI-gestützte Methode der App-Entwicklung, macht es Gründern und kreativen Köpfen in Deutschland heute deutlich einfacher, aus einer Idee ein funktionierendes digitales Produkt entstehen zu lassen.

Was steckt hinter Vibe Coding?

Vibe Coding nutzt künstliche Intelligenz, um auf Basis einfacher Sprache Code zu erzeugen. Statt eine App Zeile für Zeile zu programmieren, beschreibt man, was sie können soll. Die KI wandelt diese Wünsche in Code um, der sich dann weiter anpassen und verfeinern lässt. Anders als bei klassischen No-Code-Plattformen entstehen keine bloßen Baukastenlösungen, sondern anpassbarer, individuell nutzbarer Code.

Im Unterschied zu Low-Code-Ansätzen braucht es keine aufwendige UI und keine grafische Umgebung, in der man mühsam Komponenten zusammensetzt. Stattdessen genügt es, der KI präzise zu erklären, welches Ergebnis angestrebt wird. Das spart nicht nur Zeit, sondern eröffnet auch Menschen ohne tiefgehendes Technikverständnis ganz neue Möglichkeiten.

Aktuell eignet sich dieser Ansatz besonders für die Entwicklung von Prototypen, Minimum Viable Products und überschaubaren Business-Apps. Wer dagegen komplexe Anwendungen mit tiefen Backend-Strukturen, Hochsicherheitsanforderungen oder extrem hoher Nutzerlast plant, stößt mit Vibe Coding derzeit noch an natürliche Grenzen. Doch für den ersten Schritt in die App-Welt ist dieses Werkzeug so vielversprechend wie kaum ein anderes.

Wie KI-basierte Entwicklung neue Möglichkeiten für Gründer eröffnet

In der Praxis bedeutet das: Was früher ein ganzes Entwicklerteam beschäftigt hätte, kann heute oft in wenigen Tagen oder sogar Stunden entstehen. Vibe Coding verkürzt die Entwicklungszeiten deutlich, die ersten funktionsfähigen Entwürfe stehen schneller zur Verfügung als je zuvor.

Nicht zu unterschätzen ist dabei auch die finanzielle Seite. Wo man früher fünfstellige Summen investieren musste, genügt heute oft ein Bruchteil davon, um einen ersten lauffähigen Prototypen zu testen. Damit wird der Einstieg in die App-Entwicklung auch für Gründer ohne Tech-Hintergrund realistischer. Kein Zwang mehr, einen CTO an Bord zu holen oder teure Agenturen zu engagieren.

Gerade in Deutschland, wo Gründungsteams häufig an fehlender Entwicklerkapazität scheitern, eröffnet diese Entwicklung eine völlig neue Dynamik. Wer eine gute Idee hat, kann sie dank Vibe Coding sehr viel leichter in die Realität umsetzen. Das fördert die Innovationskultur und macht Platz für mehr mutige Experimente.

Ein Beispiel, das hier besonders hervorsticht, ist die Founders Foundation in Ostwestfalen-Lippe. Mit gezielten Programmen und Workshops unterstützt sie Gründerinnen und Gründer dabei, KI-gestützte Methoden sinnvoll einzusetzen und so eigene digitale Produkte schneller auf die Straße zu bringen. Genau solche Impulse tragen dazu bei, dass sich der Trend immer stärker durchsetzt.

Welche deutschen Start-ups zeigen bereits, was mit KI und No-Code möglich ist?

Dass das alles keine Theorie mehr ist, sondern in deutschen Gründungszentren längst gelebt wird, zeigen einige aktuelle Beispiele sehr anschaulich. Leaping AI aus Berlin etwa entwickelt Voicebots, die im Kundenservice 70 Prozent aller Anfragen automatisiert beantworten. Eine Anwendung, die ohne moderne KI-Tools in dieser Geschwindigkeit und Qualität wohl kaum möglich wäre.

Auch qru aus Stuttgart beweist, was möglich ist. Mit ihren Videomarketing-Tools, die auf einem cleveren Mix aus Low-Code und KI basieren, können selbst kleinere Unternehmen ihre Marketingprozesse automatisieren und professionell gestalten, ohne dafür eine eigene IT-Abteilung zu benötigen.

Ein drittes Beispiel: Paul’s Job, ein Berliner Startup, das HR-Prozesse mit agentischer KI unterstützt. Recruiting und Personalverwaltung laufen dort in weiten Teilen automatisiert, was Gründern wie Personalabteilungen jede Menge Zeit und Nerven spart.

Diese und ähnliche Projekte zeigen deutlich, dass Vibe Coding und vergleichbare Methoden längst ihren Weg in die praktische Nutzung gefunden haben. Die Technologie entwickelt sich dabei so schnell weiter, dass immer mehr Gründer den Mut fassen, ihre App-Ideen mit solchen Ansätzen umzusetzen.

Warum die App-Entwicklung perspektivisch günstiger wird

Ein Blick auf die allgemeine Marktentwicklung macht schnell deutlich: App-Entwicklung wird in den kommenden Jahren noch günstiger und einfacher werden. Mit jedem Fortschritt der KI sinken die Kosten für die technische Umsetzung, gleichzeitig steigen die Möglichkeiten, individualisierte Lösungen zu entwickeln.

Das hat Folgen, insbesondere für kleinere und spezialisierte Anbieter. Wo früher nur große Unternehmen eigene Apps auf den Markt bringen konnten, öffnet sich der Zugang nun auch für kleinere Player. Gerade in Nischenmärkten entstehen so neue Chancen.

Ein besonders interessantes Feld ist aktuell der Gambling-Sektor. Lange Zeit galten die hohen Entwicklungskosten als Einstiegshürde für viele Anbieter. Inzwischen zeigt sich jedoch, dass speziell in diesem Bereich vermehrt Apps auf den Markt kommen, weil die technische Umsetzung dank KI-Tools deutlich günstiger geworden ist.

Aber nicht nur im Glücksspiel-Markt tut sich etwas. Health und Fitness, E-Learning, Content Creation sowie regionale Dienstleistungen profitieren in ähnlicher Weise von den neuen Möglichkeiten. Über Smartphones und Tablets gelangen viele dieser Lösungen direkt zu den Nutzern und ermöglichen eine viel engere Bindung als klassische Webanwendungen.

Wo klassische Entwicklerkompetenz weiterhin unverzichtbar bleibt

Natürlich hat auch Vibe Coding seine Grenzen. Gerade wenn es um anspruchsvolle Architektur, komplexe Backend-Systeme oder hochskalierbare Anwendungen geht, kommt man ohne erfahrene Entwickler nach wie vor nicht aus.

KI generiert Code auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, was in der Praxis immer wieder zu fehlerhaften oder ineffizienten Strukturen führen kann. Qualitätssicherung, Testing und fundiertes Architekturwissen bleiben deshalb unerlässlich, sobald eine App mehr sein soll als ein einfaches MVP.

Auch bei Themen wie Performance, Sicherheit und Datenschutz kann KI derzeit noch nicht mithalten. Hier braucht es das Know-how klassischer Entwickler, um Anwendungen stabil und vertrauenswürdig zu machen.

Gerade für Anwendungen im Finanz- oder Gesundheitsbereich, wo hohe regulatorische Standards erfüllt werden müssen, bleibt der menschliche Faktor entscheidend. Vibe Coding ist ein fantastisches Werkzeug für den schnellen Einstieg und die Umsetzung erster Ideen, doch auf dem Weg zu einem ausgereiften Produkt wird klassisches Engineering weiterhin eine tragende Rolle spielen.

Vibe Coding bringt frischen Wind in die App-Entwicklung

Vibe Coding verändert die Art, wie in Deutschland Apps entstehen, in rasantem Tempo. Prototypen und erste marktfähige Tools lassen sich heute so schnell und günstig umsetzen wie nie zuvor. Für viele Gründer ohne Tech-Hintergrund eröffnen sich dadurch Möglichkeiten, die es vor wenigen Jahren schlicht nicht gab.

Die Beispiele aus der Startup-Szene zeigen eindrucksvoll, wie die neuen Werkzeuge bereits eingesetzt werden. Gleichzeitig bleibt klar: Für echte Skalierung, Sicherheit und Performance führt an klassischem Entwicklerwissen kein Weg vorbei.

Die Zukunft gehört wahrscheinlich zu einem hybriden Ansatz, bei dem KI als mächtiges Assistenzwerkzeug fungiert und Entwickler sich auf das konzentrieren, was KI noch nicht zuverlässig beherrscht. So entsteht Raum für mehr Innovation, mehr mutige Ideen und letztlich mehr spannende Apps. Und genau das dürfte der deutschen Tech-Szene mehr als guttun.

Der Weg zum Sportbootführerschein galt lange als bürokratisch, zeitraubend und unflexibel – geprägt von Präsenzunterricht, Papierbergen und Prüfungsstress. Wer beruflich eingespannt ist oder außerhalb von Metropolregionen lebt, sah sich oft mit logistischen Hürden konfrontiert. Genau an diesem Punkt setzt Bootsschule1 an – und definiert die Ausbildung auf dem Wasser neu. Nicht mit leeren Marketingversprechen, sondern mit einem durchdachten Gesamtkonzept, das sich konsequent an den Bedürfnissen moderner Lerner orientiert.

Was einst nach trockener Theorie und starren Kurszeiten roch, verwandelt sich hier in ein digitales Lernsystem, das in punkto Nutzerfreundlichkeit und Didaktik Maßstäbe setzt. Im Zentrum steht eine selbst entwickelte Lernplattform, die Inhalte in kurzen, präzise aufbereiteten Videolektionen vermittelt – ergänzt durch realistische Prüfungssimulationen und ein umfassendes All-Inclusive-Paket, das vom Navigationsbesteck bis zur persönlichen Betreuung reicht. Transparente Preise, flexible Praxisstandorte und eine Geld-zurück-Garantie zeigen: Hier geht es nicht um den schnellen Schein, sondern um nachhaltige Qualität.

Dieser Artikel beleuchtet, wie Bootsschule1 mit technischer Präzision, durchdachten Services und didaktischer Klarheit nicht nur mit alten Konventionen bricht, sondern ein neues Kapitel in der Ausbildung für Wassersportbegeisterte aufschlägt – nah am Alltag, weit entfernt vom Schulbank-Gefühl.

Moderne Lernplattform mit smarten Tools

Die digitale Bootsschule von Bootsschule1 übernimmt in Deutschland eine Vorreiterrolle, wenn es um eine moderne Bootsführerschein-Ausbildung geht. Die selbst entwickelte SmartLearn™‑Lernplattform bildet das Herzstück dieses Konzepts. Sie bietet über 50 Videolektionen in hochwertiger 4K-Qualität und einen Multiple‑Choice‑Fragentrainer, die den gesamten Stoff für Sportbootführerscheine strukturiert abdecken. Die Videos dauern meist zwischen drei und fünf Minuten – ideal, um Inhalte gezielt und ohne Zeitdruck zu konsumieren: Sei es unterwegs beim Pendeln, in der Mittagspause oder abends auf dem heimischen Sofa. Dieses modulare Format erlaubt es, einzelne Themen effizient zu wiederholen oder gezielt Vertiefungen abzurufen.

Doch Bootsschule1 bietet weit mehr als reine Videospots: Ein interaktiver Prüfungssimulator integriert alle 15 offiziellen Prüfungsbögen. Nutzer*innen können die komplette Prüfungssituation durchspielen, inklusive Originalfragen und zeitlicher Vorgabe – so entsteht ein realistisches Trainingserlebnis. Dieser praxisnahe Ansatz führt weg vom bloßen Auswendiglernen hin zu gezielter Vorbereitung, mit hoher Trefferquote bei der echten Prüfung. Durch regelmäßiges Simulations-Training werden Schwachstellen sichtbar und lassen sich gezielt bearbeiten – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Kursformaten.

All‑Inclusive‑Angebot statt versteckter Kosten

Ein echtes Alleinstellungsmerkmal ist das All‑Inclusive‑Versprechen. In einer einzigen Kursbuchung sind enthalten: Lernplattform, hochwertige Lernvideos, Kursmaterialien wie Kurs‑ und Anlegedreieck, Zirkel sowie Tampen und Klampe, dazu die praktische Ausbildung inklusive einer kostenfreien 1:1‑Betreuung. Ergänzt wird das Ganze durch ein freiwilliges Exkurs‑Paket mit über 25 zusätzlichen Lektionen mit einem Gegenwert von 119 €, das Kunden gratis erhalten.

Der Preis erscheint dabei vergleichsweise günstig: Ein Kombiangebot für SBF See & Binnen kostet gerade mal 445 € statt ursprünglich 495 € – inklusive Exkurs‑Paket. Durch Aktionen mit Rabattcodes lässt sich die Summe weiter reduzieren – ohne unerwartete Zusatzkosten. Transparenz ist hier Programm.

Risikofrei dank Geld‑zurück‑Garantie

Bootsschule1 gibt Anfängern besonderen Rückhalt: Innerhalb von 14 Tagen nach Buchung kann man bei Nichtgefallen rückabwickeln – sofern bislang keine Praxisstunde gebucht und maximal 60 % der Kursinhalte absolviert wurden. Darüber hinaus gibt es eine Garantie für den Prüfungserfolg: Wer den Theorie‑Teil bestanden, aber in der Praxisprüfung durchfällt, erhält anteilig die Kursgebühr zurück. Das reduziert das finanzielle Risiko und lässt den Kurs zu einer sicheren Investition werden.

Flexible praktische Ausbildung in ganz Deutschland

Ein weiterer wichtiger Aspekt, in dem Bootsschule1 überzeugt, ist der bundesweite Zugang zur praktischen Ausbildung. Mehr als 100 Prüfzentren und zahlreiche Praxispartner ermöglichen es, Theorie online zu lernen und die Bootsfahrstunden lokal zu absolvieren. Unter anderem gibt es Angebote in großen Städten wie Berlin, Hamburg oder entlang des Rheins (z.B. Bonn, Koblenz, Köln).

Praktische Einheiten dauern meist 60 Minuten und reichen oft aus, um die Fahrpraxis für die Prüfung zu erlangen. Zudem übernimmt die Plattform die Terminbuchung, Organisation und Anmeldung bei der Prüfung – der gesamte Papierkram liegt in digitaler Hand, was Zeit und Aufwand spart.

Umfangreiche Kursvarianten für jeden Bedarf

Bootsschule1 deckt sämtliche Sportbootführerscheine ab: getrennte Kurse für SBF See, SBF Binnen sowie Kombikurse See & Binnen. Darüber hinaus werden spezielle Qualifikationen angeboten, etwa das Bodenseeschifferpatent, der SRC- und UBI-Funkschein sowie Fachkundenachweise (FKN/SKN).

• Das Bodenseeschifferpatent ist als Ergänzung zum SBF günstig kombinierbar (145 € Theorie oder Kombipreis von € 590).
• Der SRC‑Funkschein wird mit gleicher SmartLearn™‑Plattform vorbereitet – inklusive Online‑Training und praktischer Prüfung in einem Prüfungszentrum (127,88 € Prüfungsgebühr).

Wer nur den Funkschein machen möchte, erhält dafür bis zu 365 Tage Zugriff auf Lernmaterial und Praxisaufgaben.

Qualitativ hochwertiger Unterricht

Bootsschule1 legt klar Wert auf hohe Produktionsqualität: Einzelne Videolektionen entstehen aus bis zu 200 Stunden Rohmaterial, das anschließend mehr als 100 Stunden postproduziert und mit 3D‑Animationen sowie CGI‑Effekten angereichert wird. Das Ergebnis ist eine visuell ansprechende und fachlich präzise Darstellung, die man in vielen herkömmlichen Kursen vergeblich sucht. Ergänzt wird das durch profunde Fahrsessions per Videochat und persönliche Unterstützungsangebote.

Medizinischer Beleg und gesundheitliche Voraussetzungen

Vor Prüfungsanmeldung ist ein ärztliches Attest nötig. Dieses umfasst Sehtest (DIN 58220, Sehschärfe ≥ 0,8), Farbunterscheidung und Hörtest. Brillenträger schaffen den Führerschein problemlos – die Vermerkpflicht auf der Fahrerlaubnis ist im Einklang mit Vorschriften. Empfehlenswert ist es, frühzeitig die optionalen Testangebote bei Optikern zu nutzen, um die ärztliche Bescheinigung vorzubereiten.

Prüfung mit digitaler Unterstützung

Bootsschule1 nimmt Interessierten den bürokratischen Aufwand ab: Prüfterminbuchung, Anmeldeunterlagen und Zertifikatrecherche übernimmt das Team. Nach Bestehen der Prüfung erreicht man den Führerschein binnen zwei Wochen bequem per Post. Wer beim ersten Mal nicht besteht, kann Theorie und Praxis beliebig oft wiederholen – zusätzliche Kosten entstehen nur durch behördliche Prüfungsgebühren.

Fazit

Bootsschule1 präsentiert ein Konzept, bei dem Technik und didaktischer Anspruch eng miteinander verbunden sind: Die Lernplattform mit qualitativ hochwertigen Videos, Prüfungssimulationen und smartem Fragebetrieb bildet das Rückgrat der Ausbildung. Zeitgleich liefern All‑Inclusive‑Pakete inklusive 1:1‑Betreuung, bundesweite Praxis sowie Garantien echte Mehrwerte.

In einer Zeit, in der Flexibilität und Qualität gefragt sind, liefert Bootsschule1 eine Antwort auf praktische Herausforderungen. Es ist kein theoretisches Referenzmodell, sondern ein funktionierendes System, das vielen den Zugang zum Wassersport erleichtert – und dabei ganz klar zeigt, wie moderne Bildung in der Praxis aussehen kann. Somit liefert der Anbieter im Sportbootbereich das, was bei Autofahrschulen schon länger Realität ist.

Die digitale Transformation von Parkplätzen birgt großes Potenzial – vor allem, wenn sie nicht nur Schranken und Tickets eliminiert, sondern neue Geschäftsmodelle erschließt. In einem europäischen Markt für automatisierte Parksysteme, der auf 50 Milliarden Euro geschätzt wird, hat sich das Münchner Unternehmen Wemolo innerhalb kürzester Zeit in die erste Liga gearbeitet.

Mit einem Jahresumsatz von rund 40 Millionen Euro im Jahr 2024 und einer positiven EBIT-Marge im ersten Quartal 2025 hat das Scale-up trotz des signifikanten Wachstums die Gewinnzone erreicht. Die jährliche Wachstumsrate betrug seit Gründung 2019 durchschnittlich 280 Prozent (CAGR), was Wemolo laut Deloitte zu einem der am schnellsten wachsenden Tech-Unternehmen Deutschlands macht. Nach mehreren Finanzierungsrunden mit insgesamt rund 30 Millionen Euro (650.000 € Pre-Seed, 4,7 Mio. € Seed, 15 Mio. € Series A und zuletzt 10 Mio. € Growth Financing durch Partner wie die CIBC Innovation Banking) untermauert Wemolo damit die Attraktivität digitaler Parklösungen als Wachstumsbranche.

“Wir haben unsere Skalierungsphase genutzt, um parallel die Entwicklung unserer Technologie zu beschleunigen und rasch Marktanteile in fünf europäischen Ländern zu gewinnen”, sagt Wemolo-Mitgründer und CEO Dr. Yukio Iwamoto. Zu den Investor*innen zählen neben den strategischen Partnern Armira Growth und henQ auch die Flix Founders (Gründerteam des Mobilitätsanbieters Flix), wobei Jochen Engert dem Unternehmen als Beirat zur Seite steht.

"Dass sich Wemolo nach vergleichsweise kurzer Zeit ins Plus gearbeitet hat, ist das Ergebnis unseres kapitaleffizienten Wachstumskurses - mit deutlich weniger Investitionskapital als bei vergleichbaren Tech-Unternehmen. Unser KI-basiertes System liefert für Immobilieneigentümer, Asset-Manager, Einzelhandel und Kommunen nicht nur digitale Parklösungen, sondern auch wertvolle Daten für strategische Geschäftsentscheidungen", so Jochen Engert.

Vom Campus-Projekt zur Digitalplattform

Ursprünglich im Juli 2019 aus einem Projekt der UnternehmerTUM entstanden, betreibt Wemolo heute KI-basierte Kamerasysteme zur Kennzeichenerfassung und Abrechnung an über 3.000 Standorten in fünf Ländern. Täglich erfasst das Unternehmen mehr als zwei Millionen Parkvorgänge digital und wickelt diese ab. Das Unternehmen beschäftigt aktuell rund 250 Mitarbeitende und verwaltet insgesamt 255.000 Stellplätze – von Supermärkten und zentralen Parkhäusern über Krankenhäuser bis hin zu Freizeitanlagen wie Skigebieten und Badeseen.

"Unsere Profitabilität basiert nicht auf Kostendiät, sondern auf nachhaltiger Skalierung: mehr Volumen bei stabilen Fixkosten, bessere Flächenauslastung und immer wertvollere Daten-Assets für unsere Kunden", erklärt CEO und Mitgründer Jakob Bodenmüller. "Dank unserer KI-basierten Plattform können wir sehr schnell auf Marktanforderungen reagieren und unsere Lösung kontinuierlich weiterentwickeln."

Geschäftsmodell mit messbarem Mehrwert für Betreiber*innen

Das Kernprinzip: Mithilfe KI-basierter Computer Vision werden Ein- und Ausfahrten erfasst, was Schranken, Tickets, Parkscheiben und vor allem kostenintensives Personal vor Ort überflüssig macht. Wemolo bietet verschiedene Module für die Parkraumdigitalisierung - von der Überwachung kostenfreier Flächen bis zu volldigitalen Bezahlsystemen, die auf die jeweiligen Kund*innenanforderungen angepasst werden können. Die intelligente Plattform ermöglicht nicht nur die effiziente Bewirtschaftung von Parkraum und reibungslose Nutzer*innenerlebnisse, sondern liefert auch wertvolle Daten für optimierte Geschäftsentscheidungen.

“Wir liefern anonymisierte, aber hochgradig aussagekräftige Daten zur Flächennutzung”, erklärt CPTO und Mitgründer Bastian Pieper. “Ein Beispiel: Durch die effektive Vermeidung von Fremdparkern konnte einer unserer Lebensmittelkunden die Verfügbarkeit seiner Kundenparkplätze deutlich erhöhen. Das Ergebnis: Ein messbarer Anstieg des Filialumsatzes, der bei typischen Margen des Lebensmitteleinzelhandels eine Gewinnsteigerung im mittleren fünfstelligen Bereich pro Jahr ermöglicht.”

“Bei gewerblichen Immobilienprojekten ermöglichen unsere präzisen Nutzungsdaten eine optimierte Stellplatzdimensionierung, was für Investoren zu signifikanten Einsparungen bei Tiefgaragen-Investitionen führt und die Gesamtrendite der Immobilie verbessert”, ergänzt Pieper.

Wachstumsfinanzierung strategisch eingesetzt

Den Break-even wertet das Management als Bestätigung des Geschäftsmodells, aber auch als Signal des wachsenden Bedarfs am Markt. “Wir merken, dass immer mehr Unternehmen und Immobilieneigentümer aktiv nach einer unkomplizierten, verlässlichen Lösung suchen, um ihre Parkflächen zu digitalisieren – und zugleich relevante Daten zu erheben. Das Thema steht weiterhin am Anfang. Wir wollen Wemolo zum stärksten Anbieter auf dem Feld der smarten Parklösungen ausbauen”, sagt Iwamoto.

“Wir verfolgen bei unserer Technologieentwicklung einen hybriden Ansatz”, erklärt Pieper. “Die entscheidenden Komponenten – unsere custom-trainierte KI und die zentrale Softwareplattform – entwickeln wir komplett inhouse, während wir Spezialkomponenten wie Bezahlautomaten nach unserem Design in Deutschland fertigen lassen.”

“Wir setzen auf robuste Industrial-Grade-Hardware, auf der unsere speziell trainierte KI läuft, um jedes Fahrzeug unter allen Wetterbedingungen zuverlässig zu erfassen. Diese Kombination aus eigener Software-Expertise und gezielter Hardware-Integration ermöglicht uns viel schnellere Innovationszyklen als bei traditionellen Parksystembetreibern oder reinen Software-Anbietern”, führt Pieper fort. “Ähnlich wie Tech-Vorreiter aus dem Silicon Valley bringen wir neue Features und KI-Optimierungen in Wochen statt Quartalen zur Marktreife.”

Expansion und Herausforderungen des Wachstums

Wemolo ist bereits in fünf europäischen Ländern aktiv, darunter Deutschland, Österreich, Schweiz, Polen und Italien. Für 2025 plant das Unternehmen, seine digitalen Bezahllösungen in diesen und weiteren europäischen Märkten auszubauen. Dabei setzt das Scale-up auf ein Netzwerk aus strategischen Kooperationen mit Lebensmitteleinzelhändlern, Immobilienentwicklern und kommunalen Einrichtungen.

“Die klassischen Schrankenparksysteme sind in vielen Regionen noch Standard, aber der Markt wandelt sich rapide”, sagt Bodenmüller. “Unser digitales Konzept steigert den Verbraucherkomfort, die Wirtschaftlichkeit von Immobilien und erfüllt ESG-Anforderungen.”

Die größten Herausforderungen beim weiteren Wachstum sieht das Management vor allem in der unterschiedlichen Regulierung zur Kameraüberwachung in den europäischen Ländern sowie in der Akzeptanz schrankenloser Systeme bei traditionell orientierten Betreibern. “Mit unserer DSGVO-konformen Technologie und messbaren Kostenvorteilen durch den Wegfall wartungsintensiver Schranken und Ticketsysteme überzeugen wir den Markt”, betont Pieper.

Ambitionierte Ziele in einem wachsenden Markt

Vor dem Hintergrund der Profitabilität plant Wemolo nun den nächsten Wachstumsschritt. “Wir sind im digitalen Parksegment bereits Marktführer in Europa und wollen zum absolut stärksten Provider werden”, sagt Iwamoto. “Dass wir jetzt bereits profitabel sind, verschafft uns die nötige Unabhängigkeit, um in Technologie, Teams und Expansion zu investieren, ohne dabei von externem Kapital abhängig zu sein." Branchenexperten prognostizieren für den europäischen Markt digitaler Parksysteme ein anhaltend starkes Wachstum. Denn bislang gelten weniger als 25 Prozent des auf rund 50 Milliarden Euro geschätzten Gesamtmarktes als technologisch modernisiert – etwa durch kamerabasierte Zugangssysteme, automatisierte Bezahlprozesse oder intelligente Flächenanalysen.