Shared Mobility: So startest du als Anbieter*in


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Wie du Schritt für Schritt dein eigenes Sharing-Angebot entwickelst und auf den Markt bringst.

Die Mobilitätswende erfordert vor allem eines: die Abkehr vom motorisierten Individualverkehr. Anders ausgedrückt: vom privaten Pkw. Ein nachhaltiger Mobilitätsmix umfasst stattdessen den öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV), das Zufußgehen, Radfahren und Taxifahrten sowie die sogenannte Shared Mobility, also die geteilte Mobilität.

Geteilte Mobilität ist somit ein wesentlicher Treiber der Mobilitätswende. Doch um diese tatsächlich zu erreichen, bedarf es noch vieler weiterer Shared-Mobility-Anbieter*innen. Diese stellen Fahrzeuge wie Autos, Fahrräder oder Roller bereit und bieten diese zur flexiblen Buchung an. Ein Geschäftsmodell, das seit Jahren im Aufschwung ist und immer mehr Nutzer*innen findet. Aber obwohl Carsharing & Co. konstant wachsen, ist der Markt insbesondere außerhalb von Großstädten noch längst nicht gesättigt. Dem Bundesverband CarSharing e.V. (bcs) zufolge, gab es am 1. Januar 2022 insgesamt nur in neun Prozent aller Kommunen in Deutschland ein Carsharing-Angebot. Die Zahlen sinken proportional zur Einwohner*innengröße der Kommune.

Dies alles eröffnet spannende Perspektiven für ambitionierte Gründer*innen, die sich insbesondere in ländlich geprägten Kreisen und Städten im Bereich der Shared Mobility unternehmerisch betätigen möchten.

Der Bedarf ist da. Doch wie fange ich an?

Viele neue Anbieter*innen stammen ursprünglich nicht aus der Mobilitätsbranche und müssen die Besonderheiten des Markts sowie die Anforderungen der Kund*innen erst kennenlernen. Es sind neben klassischen Mobility-Start-ups, Verkehrsbetrieben und Automobilkonzernen auch Energieversorger, Wohnungsbaugesellschaften, Hochschulen, Kommunalverwaltungen und Tourismusbetriebe, die die Shared Mobility als neuen Geschäftszweig etablieren möchten.

Bevor diese allerdings mit der Umsetzung beginnen können, sind wesentliche Fragen zu klären. Warum möchte ich ein Sharing-Angebot entwickeln? Wer soll mein Sharing-Angebot nutzen? Wie soll das Angebot genau aussehen? Wo und wie soll es nutzbar sein? Um diese Fragen zu beantworten, brauchen Sharing-Organisationen ein fundamentales Wissen über den Markt und die verschiedenen Möglichkeiten, die dieser bietet.

Die nachfolgenden Schritte zeigen dir, wie ein innovatives und kundenorientiertes Angebot von der ersten Idee bis hin zum Launch entstehen kann.

Schritt 1: Markt und Zielgruppe kennenlernen

Die anfängliche Recherche und Analyse ist das Fundament der späteren Angebotsplanung. Die Erkenntnisse helfen dir, ein Angebot zu entwickeln, das auf deinen Markt und deine Zielgruppe zugeschnitten ist. An welche Zielgruppe du dich richten möchtest, wird sich im Laufe dieser Phase herauskristallisieren. Wer könnte an deinem Angebot Interesse haben? Dabei spielen nicht nur sozioökonomische und demografische Kriterien eine Rolle (z.B. Alter, Geschlecht, Einkommen, Beruf), sondern auch psychografische Merkmale wie Werte, Einstellungen und Lebensstil.

Dabei gilt es ferner, den lokalen Mobilitätsmarkt unter die Lupe zu nehmen. Wo liegen die aktuellen Schmerzpunkte? Ist es der für eine Stadt typische überlastete Verkehr und Mangel an Parkplätzen oder sind es die fehlenden Alternativen zum eigenen Auto auf dem Land? Unterschiedliche Ausgangssituationen führen bei (potenziellen) Nutzer*innen zu unterschiedlichen Motivationen, warum Shared Mobility genutzt wird.

Ein Roller-Sharing auf dem Land könnte sich beispielsweise an junge Menschen richten, die noch keinen Pkw-Führerschein haben und dennoch individuell mobil sein möchten. Carsharing in der Großstadt kann Menschen ansprechen, die meist mit Fahrrad oder ÖPNV unterwegs sind, aber hin und wieder ein Auto für Einkäufe oder Ausflüge benötigen.

To-do: Finde heraus, welche Zielgruppen du bedienen möchtest.

Schritt 2: Vision und Ziele definieren

Wie in jeder Branche, sind auch in der Shared Mobility jene Unternehmen die erfolgreichsten, die genau wissen, was sie warum erreichen wollen. Anders ausgedrückt: diejenigen, die eine Vision haben und sich Ziele setzen.

In der Praxis ist eine Ahnung darüber meist der Auslöser, warum der Plan eines eigenen Shared-Mobility-Angebots überhaupt angegangen wird. Diese festigt sich dann meist im Laufe der vorangegangenen Analysephase, wenn der lokale Mobilitätsbedarf untersucht wird. Hier geht es nun aber da­rum, deine Vision und deine Ziele zu konkretisieren und festzuhalten. Was treibt dich an? Welche Probleme möchtest du lösen?

Eine Vision und konkrete Ziele helfen, die Kräfte deines Teams zu bündeln und in die gleiche Richtung zu senden. Sie schenken Orientierung und fördern die Motivation. Das gilt sowohl für ideelle als auch für wirtschaftliche Ziele.

To-do: Lege fest, was du mit deinem Angebot erreichen möchtest.

Schritt 3: Geschäftsmodell entwickeln

Ein Shared-Mobility-Geschäftsmodell besteht aus verschiedenen Bausteinen. Dazu gehört die Wahl der angebotenen Fahrzeugtypen. Soll es ein reines Carsharing sein? Lieber Mikromobilität mit E-Bikes oder Rollern? Oder Transporter vor Möbelhäusern und Baumärkten? Auch ein Mix aus unterschiedlichen Fahrzeugen kann je nach Zielgruppe(n) und Zielsetzung sinnvoll sein.

Der zweite wesentliche Baustein ist die Entscheidung zwischen free-floating und stationsbasiert. Beim Free-Floating können Nutzer*innen Fahrzeuge flexibel in einem definierten Geschäftsgebiet abholen und abstellen. Bei stationsbasierten Angeboten gibt es feste Stationen, also Parkflächen, für die Fahrzeuge. Möglich ist dabei sowohl ein Roundtrip-Sharing (d.h., das Fahrzeug wird an der gleichen Station abgegeben, an der es abgeholt wurde) als auch ein One-Way-Sharing (d.h., dass Ausgangs- und Endstation unterschiedlich sein können).

Während heute vor allem in Großstädten das Free-Floating dominiert, hat auch ein stationsbasiertes Angebot seine Vorzüge. Fahrzeuge können hier beispielsweise im Voraus reserviert werden, wodurch es für Kund*innen verlässlicher ist, dann ein Fahrzeug vorzufinden, wenn sie es benötigen. Wichtig ist natürlich, dass an den gewählten Stationen ein tatsächlicher Bedarf vorliegt. Empfehlenswert ist zum einen die Nähe zu Wohngebieten und zum anderen die Anbindung an Verkehrsknotenpunkte wie Bahnhöfe.

To-do: Entscheide dich für die Art und die Bereitstellungsform deines Sharing-Angebots.

Schritt 4: Finanzierung planen

Um realistisch zu bleiben: Ein Angebot muss nicht nur Nutzer*innen ansprechen und Probleme auf dem Mobilitätsmarkt lösen, sondern auch rentabel sein. Nur so kann es dauerhaft Bestand haben und wirklich nachhaltig sein. Das heißt konkret: Du brauchst einen realistischen Überblick über anfallende Kosten, eine Kalkulation zukünftiger Einnahmen und eine Strategie, wie das Vorhaben insbesondere in der Anfangszeit finanziert werden kann.

Einen Großteil der Kosten machen natürlich die Kauf- oder Leasingkosten der Fahrzeuge aus. Hinzu kommen Kosten für Wartung, Reparatur und Säuberung, Ausstattung, Tank- und Ladekosten sowie Wertverlust. Weitere Kostenstellen sind eigene oder externe Mitarbeitende, Kosten für Software, IT und Telematik-Einheiten, Mieten, Versicherungen, Steuern, Marketingkosten, Bankgebühren etc.

Die Einnahmen steuerst du über die Tarife. Hier kannst du Kilometerpreise, Zeitpreise und Buchungsgebühren miteinander kombinieren. Am Ende sollte jede Fahrt nicht nur die konkret zurechenbaren Kosten decken, sondern auch einen Deckungsbeitrag für allgemeine Kosten enthalten.

Da du jedoch schon lange vor den ersten Buchungen Geld in die Hand nehmen musst, brauchst du eine gesicherte Finanzierung. In Frage kommen neben ausreichend Eigenkapital Kredite bei der Bank, Investor*innen oder Crowdfunding. Auch öffentliche Förderungen können eine Option sein.

To-do: Erstelle dir einen Überblick über Kosten, Einnahmen und Finanzierungsmöglichkeiten.

Schritt 5: Flotte zusammenstellen

Die Flotte ist das Kernstück deines Angebots – und sollte zur Zielgruppe passen. Die Fahrzeugtypen hast du schon im Rahmen des Geschäftsmodells bestimmt. Nun ist es an der Zeit, Modelle und Anzahl auszuwählen. Gerade beim Carsharing stellt sich oft die Frage: Elektro oder Verbrenner? Hier gibt es keine allgemeingültige Antwort. Der Bundesverband Carsharing e.V. empfiehlt in der Regel, keine reine Elektroflotte zu betreiben, solange noch viele Menschen der neuen Technologie skeptisch gegenüberstehen. Letztlich kommt es aber wieder einmal auf die eigene Zielgruppe an. Ist diese offen für Elektromobilität? Gibt es in der Region genügend Ladestationen?

Grundsätzlich funktioniert ein Sharing-Angebot sowohl mit herkömmlichen als auch mit elektrisch betriebenen Fahrzeugen. Relevant in Bezug auf die Modellwahl ist auch die Frage, wie markenan deine Zielgruppe ist. Könnte ein neuer Tesla das ausschlaggebende Argument sein, Carsharing zu nutzen? Oder tut es auch ein anderes (günstigeres) Modell?

In Bezug auf die Größe der Flotte gilt: lieber klein starten und dann wachsen. Du musst nicht gleich zu Beginn 50 Fahrzeugen anbieten, vielleicht reichen erst einmal fünf. Skalieren kannst du anschließend immer noch. Aber dann konnest du in der Zwischenzeit bereits Erfahrungen sammeln, hast eingespielte Prozesse und kannst bestimmte Fehler vermeiden.

To-do: Suche passende Fahrzeugmodelle für dein Angebot.

Schritt 6: Passende Software auswählen

Was Shared Mobility von klassischer Fahrzeugvermietung unterscheidet, ist in gewisser Weise der Grad an Digitalisierung. Denn erst mit Softwarelösungen, die das Betreiben eines mitunter komplexen Angebots ermöglichen und Prozesse automatisieren, wird dieses skalierbar und wirtschaftlich. Du benötigst einerseits ein Portal, über das du dein Angebot steuern, Fahrzeuge, Buchungen und Nutzer*innen verwalten, Abrechnungen durchführen, Aufgaben verteilen und Statistiken einsehen kannst. Andererseits brauchst du eine App, über die die Nutzer*innen Fahrzeuge buchen, öffnen und schließen können.

Da die gesamte Customer Journey über das System abgewickelt wird, bist du auf dessen Stabilität, Funktionalität und Sicherheit angewiesen. Nur ein sauberer und intuitiver Buchungsprozess führt zu einer hohen Zufriedenheit der Nutzer*innen. Es ist deshalb für die wenigsten Anbieter*innen ratsam, eine eigene Software zu entwickeln. Stattdessen ist es sinnvoller (und schneller), auf vorhandene und bewährte Lösungen zurückzugreifen.

To-do: Finde ein Softwarepaket, das zu deinen Anforderungen passt.

Schritt 7: Marketingmaßnahmen gestalten

Am Ende ist vor allem wichtig, dass dein Shared-Mobility-Angebot bei den richtigen Personen bekannt ist und von diesen genutzt wird. Das Schlüsselwort lautet: Marketing.

Du brauchst eine Markenpersönlichkeit, die auf deiner Vision und deinen Zielen beruht und eine stringente Geschichte erzählt. Damit sprichst du deine Zielgruppe an und hebst dich von möglicher Konkurrenz ab. Um wiedererkannt zu werden, ist ein konstantes Branding ausschlaggebend.

Finde außerdem die passenden Kanäle, über die du deine Zielgruppe erreichst: sei es über Social Media, Online-Werbung, Print-Anzeigen oder ausgelegte Flyer und Plakate. Kooperationen mit großen Unternehmen oder städtischen Einrichtungen machen deine Marke ebenfalls sichtbar.

Darüber hinaus helfen Marketingtools wie Rabattcodes oder „Freundewerben“-Aktionen, die eigene Reichweite zu vergrößern und neue Kund*innen zu gewinnen.

To-do: Entwickle eine sinnvolle Marketingstrategie.

Die wichtigsten Erfolgsfaktoren auf einen Blick

Ob dein Angebot später erfolgreich wird oder nicht, hängt von vielen Faktoren ab. Die Verantwortung dabei abzugeben und auf „den Standort“, „die Konkurrenz“ oder „die finanzielle Ausgangslage“ zu verweisen, ist zu einfach. Fokussier dich stattdessen auf die Erfolgsfaktoren, die du tatsächlich selbst beeinflussen kannst:

  • Vernetze dich.
  • Suche dir Partner*innen als Unterstützer*innen.
  • Sei dir bewusst, wen du ansprichst.
  • Das A und O ist die Orientierung an deiner Zielgruppe.
  • Hab ein Auge auf deine Zahlen.
  • Eine regelmäßige Kostenkontrolle hilft, jederzeit nachzujustieren und Anpassungen in Ausgaben und Tarifen vorzunehmen.
  • Bleib ezient.
  • Du musst die Dinge nicht anders machen als die Konkurrenz – du musst sie nur besser machen.
  • Sei skalierbar.
  • Nur mit ezienten Prozessen sorgst du dafür, dass ein wachsendes Angebot nicht zu proportional mehr Aufwand führt.
  • Bewahre einen langen Atem.
  • Nur wenige Anbieter*innen sind von Anfang an profitabel, deshalb erlaube dir eine Testphase von ca. zwei Jahren.

Zum Weiterlesen und -arbeiten

Noch mehr Tipps und Hintergründe zum schrittweisen Aufbau eines Shared-Mobility-Angebots findest du im kostenlosen Setup-Leitfaden von MOQO

Das Aachener Start-Up MOQO entwickelt entwickelt eine Softwarelösung, die bereits in 18 Ländern von mehr als 180 Mobilitätsanbietern genutzt wird. Darunter das deutsche Carsharing-Netzwerk Flinkster und der größte norwegische Anbieter Bilkollektivet.

 

 

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Robotik-Start-up Ottonomy startet Pilotprojekt im Münchner Flughafen

Der Lufthansa Innovation Hub und der Munich Airport kooperieren zur Förderung von Innovation in der Luftfahrt: Pilotprojekte mit Start-ups sind vor diesem Hintergrund wichtige Hebel zur Implementierung innovativer Lösungen.

Die Luftfahrtbranche steht vor einer Vielzahl von Herausforderungen, sowohl auf Kund*innenseite als auch in geschäftlichen Prozessen. Innovation spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie Möglichkeiten zur Digitalisierung, Automatisierung, Optimierung und Neuerfindung schafft.

Vor diesem Hintergrund haben der Lufthansa Innovation Hub, die Berliner Innovationseinheit der Lufthansa Group, und die Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München eine Absichtserklärung (MoU) unterzeichnet. Mit der Unterzeichnung bekunden beide ihre Absicht, durch gemeinsame Initiativen die Innovation in der Luftfahrtbranche voranzutreiben.

“Innovation in der Reiseindustrie ist eine gemeinschaftliche Aufgabe, die dem gesamten Ökosystem zukommt”, sagt Dr. Stefan Nothelfer, Senior Director und Leiter Corporate Venturing & Strategic Growth beim Lufthansa Innovation Hub. “Wir freuen uns darauf, mit der Terminal 2 Gesellschaft des Flughafens München zusammenzuarbeiten, um das Kundenerlebnis gemeinsam zu verbessern und den gesamten Reiseprozess zu optimieren.”

Robotik-Einsatz im Terminal 2 des Flughafens München

Ein konkretes Beispiel für das Vorantreiben von Innovation im Flughafenbetrieb durch Pilotprojekte ist die Zusammenarbeit mit dem Robotik-Start-up Ottonomy.

Seit dieser Woche sind zwei autonome Service-Roboter in den Bereichen der Gates und Gepäckausgabe im Terminal 2 des Flughafens München im Einsatz. Die Roboter sind darauf ausgelegt, verschiedene Aufgaben zu übernehmen, um reibungslose Kund*inneninteraktionen zu ermöglichen. Sie unterstützen Passagier*innen mit Informationen und bewerben die Dienstleistungen von Lufthansa Airlines.

Durch das Scannen eines QR-Codes auf dem Roboter mit ihrem Smartphone gelangen Reisende zu Chat-Assistenten für Self-Service-Optionen. Dort können sie Fluginformationen abrufen und Prozesse wie Umbuchungen oder Erstattungen eigenständig verwalten. Die Roboter liefern zudem wichtige Informationen zu flughafenbezogenen Themen wie Tax Refund und Lost and Found. Dank integrierter Behälter können die Roboter auch für den Warentransport eingesetzt werden – etwa künftig für die Verteilung von Wasserflaschen an Passagier*innen.

“Unser Ziel ist es, unseren Gästen das beste Reiseerlebnis in Europa zu bieten”, sagt Marcus Schnabel, Vice President Ground Operations Hub Munich. “Die Nutzung digitaler Lösungen ist für dieses Vorhaben von entscheidender Bedeutung, und wir freuen uns, als Pilotstandort für wegweisende Innovationen zu dienen.”

Ottonomy setzt seine Roboter weltweit an Flughäfen, in Krankenhäusern und für Auslieferungen auf der letzten Strecke zum/zur Kund*in ein. “Unsere Roboter, die mit Contextual AI arbeiten, ermöglichen es Unternehmenskunden, Innovationen voranzutreiben, bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und die betriebliche Effizienz in der Luftfahrt zu steigern“, sagte Ritukar Vijay, CEO von Ottonomy. „Eine Partnerschaft mit zukunftsorientierten Branchengrößen wie der Lufthansa bringt diese Vision der Realität ein großes Stück näher.“

Das Pilotprojekt mit Ottonomy entstand im Rahmen von Startup Gate, der Venture-Clienting-Initiative der Lufthansa Group. Startup Gate verbindet Teams der Lufthansa Group mit hochmodernen Start-ups, um deren Technologien schnell zu adaptieren und schlanke sowie kosteneffiziente Kooperationen zu ermöglichen.

Schweiz und Deutschland: So unterschiedlich sind sie beim Online Glücksspiel

Was ist erlaubt, wo sind Grenzen gesetzt: Gut zu wissen für alle, die sich grenzüberschreitend mit dem Thema Online Glücksspiel befassen wollen.

Obwohl das Online Glücksspiel seit Jahren streng reguliert wird, wächst der Markt in Deutschland und in der Schweiz munter weiter. So haben die lizenzierten Anbieter in Deutschland im Jahr 2023 Bruttospielerträge von 4,2 Milliarden Euro erzielt. Im selben Jahr lagen die Umsätze aus Lotterien und Sportwetten in der Schweiz bei 3,76 Milliarden Schweizer Franken. Setzt Deutschland auf strenge Einzahlungslimits und geringe Maximaleinsätze, so reguliert die Schweiz den Markt durch Lizenzbeschränkungen und Netzsperren, wenn es sich um einen nicht genehmigten Anbieter handelt. Die Regeln sind also in beiden Ländern klar, aber sie sind unterschiedlich, doch am Ende lukrativ für beide.

Glücksspiel unterliegt in beiden Ländern strikten Regeln

Es gibt strikte Regeln, die bestimmen, wer in Deutschland und in der Schweiz das Online Glücksspiel anbieten darf.

In Deutschland bildet der deutsche Glücksspielstaatsvertrag die Grundlage. Dieser ist seit dem Jahr 2021 in Kraft und sorgt für eine einheitliche Regulierung, mit der auch klare Grenzen gesetzt werden. Die Konzessionen sind begrenzt, zudem sind die Anforderungen sehr hoch. Jeder Anbieter muss zudem eine Lizenz der Gemeinsamen Glücksspielbehörde der Länder - GGL - vorweisen können. Der Markt wird zudem durch strenge Vorschriften geprägt: monatliches Einzahlungslimit, geringer Maximaleinsatz, 5 Sekunden-Regel, Verbot von Live Casino, keine Kryptowährungen als Einzahlungsmethode.

Wer auf der Suche nach den Top Online Casinos für Schweizer Spieler ist, wird überrascht sein, dass nur landbasierte Casinos eine Online Konzession beantragen würden, weil es kein offenes Lizenzierungsmodell für internationale Betreiber gibt. Der Markt ist somit geschlossen und schützt daher staatliche Einnahmen und reguliert den Wettbewerb. Ein Anbieter, der keine Genehmigung hat, kann seine Dienste nicht anbieten - Netzsperren blockieren unlizenzierte Plattformen.

Während also Deutschland privaten Betreibern aus den unterschiedlichsten Bereichen Lizenzen erteilt, sind in der Schweiz nur schon etablierte Casinohäuser in der Lage bzw. berechtigt, eine Lizenz zu bekommen. Das mag zwar in Deutschland für mehr Vielfalt sorgen, jedoch auch für schärfere Kontrollen. In der Schweiz hingegen bleibt das Glücksspielgeschäft in der Hand weniger Unternehmen.

Wie sieht es bei den Sportwetten aus?

In der Schweiz und in Deutschland wird das Spielangebot von gesetzlichen Vorgaben bestimmt, was natürlich einen direkten Einfluss auf die Vielfalt und auch auf die Zugangsmöglichkeiten hat. In beiden Ländern finden sich regulierte Plattformen, damit das Glück am Online Spielautomat getestet werden kann. Jedoch finden sich verschiedene Einschränkungen:

In Deutschland sind viele Anbieter lizenziert, die aber strenge Vorschriften zu den Einsatzlimits sowie Spielmechaniken beachten müssen. In der Schweiz bleibt das Angebot vorwiegend den landbasierten Casinos mit Online Lizenz vorbehalten, sodass nur eine begrenzte Auswahl geboten wird.

Ein vergleichbares Bild lässt sich mit Blick auf die Sportwetten erkennen: Sind in Deutschland nur private Wettanbieter aktiv, die strikte Werbe- und Einsatzlimits befolgen müssen, bleibt der Bereich in der Schweiz aber unter staatlicher Kontrolle. Der private Betreiber erhält hier gar keinen Marktzugang.

Beide Glücksspielmärkte werden durch technologische Entwicklungen geprägt, weil internationale Entwickler moderne Slots mit neuen Mechaniken liefern. Jedoch können in der Schweiz nur lizenzierte Casinos auf diese Innovationen zugreifen. In Deutschland hingegen besteht ein regulierter Markt, wobei hier jedoch strengere Vorgaben zu erfüllen sind.

Sicherheitsmechanismen stehen im Vordergrund

Ein Schweizer Casino setzt auf kontrollierte Abläufe sowie auf geprüfte Anbieter, damit dem Spieler ein sicheres Spielerlebnis geboten werden kann. Gesetzliche Vorgaben bestimmen den Rahmen, innerhalb dessen dann die Spielplattform operieren darf. Damit die unbefugten Nutzer keinen Zugang erhalten, müssen im Vorfeld Identitätsprüfungen durchgeführt werden. Des Weiteren müssen die Betreiber auch Maßnahmen ergreifen, damit ein problematisches Spielverhalten frühzeitig erkannt und gegebenenfalls eingedämmt werden kann.

In beiden Ländern spielen Sicherheitsmechanismen eine große Rolle: In Deutschland gibt es etwa ein festes Einzahlungslimit von 1.000 Euro pro Monat (plattformübergreifend) sowie einen Maximaleinsatz von 1 Euro pro Runde. In der Schweiz gibt es keine einheitliche Einzahlungsgrenze, aber die lizenzierten Anbieter setzen hier auf individuelle Schutzmaßnahmen, sodass das verantwortungsbewusste Spiel gefördert werden kann.

In Deutschland dürfen die Glücksspielanbieter nicht uneingeschränkt werben, sondern nur zu bestimmten Zeiten. In der Schweiz wird eine vergleichbare Strategie angewendet: Die Werbung darf nur legale Angebote enthalten, während Anreize für das übermäßige Spiel untersagt sind.

Beide Länder gehen auch unterschiedlich vor, wenn es um unregulierte Plattformen geht: Deutschland setzt auf Überwachung und Sanktionen, während die Schweiz hingegen Anbieter, die keine Schweizer Lizenz haben, per Netzsperren ausgeschlossen werden.

Wie handhaben Deutschland und die Schweiz Poker?

In der Schweiz und in Deutschland ist Poker ein Sonderfall: Auch hier vergibt Deutschland Lizenzen für private Anbieter, während die Schweizer ebenfalls nur staatlich konzessionierten Casinos erlaubt, Online Poker anbieten zu dürfen. Mit dieser Herangehensweise wird nicht nur das Spielangebot geprägt, sondern auch die Möglichkeiten für Cash Games, internationale Wettbewerbe und Turniere.

In Deutschland ist Online Poker erlaubt, jedoch gibt es klar definierte Regeln: Der lizenzierte Anbieter muss sich an feste Einzahlungslimits halten, zudem gibt es Turniere und Cash Games nur unter sehr strengen Auflagen. Die Anbieter werden von der GGL überwacht und greift sofort bei Verstößen ein. In der Schweiz unterliegt das Pokerspiel noch engeren Regulierungen: Cash Games und Turniere gibt es nur über lizenzierte landbasierte Casinos, die eine Online Konzession haben. Der private Anbieter hat keinen Zugang zum Markt.

Generative KI – Chancen für Startups

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

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

KI-Chancen und die häufigsten Hürden

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

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

KI-Modellauswahl: Kleiner, aber schneller

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

Prompt Caching: Zwischenspeicherung für wiederkehrende Anfragen

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

Model Distillation: KI-Wissen auf das Wesentliche fokussieren

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

Fazit

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

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

So schafft KI neue CEO-Realitäten

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Führungsebene angekommen, doch welche Konsequenzen hat das für CEOs? Eine Studie enthüllt Eingeständnisse deutscher und internationaler CEOs zum Thema KI.

Der aktuelle „Global AI Confessions Report: CEO Edition" der KI-Plattform Dataiku enthüllt Eingeständnisse deutscher und internationaler Führungskräfte, die hinsichtlich KI einer neuen Realität gegenüberstehen. Wichtige Insights aus der Studie:

 

  • 95 Prozent der deutschen CEOs geben zu, dass ein KI-Agent bei Geschäftsentscheidungen einen gleichwertigen oder besseren Rat geben könnte als ein menschliches Vorstandsmitglied.
  • 69 Prozent der deutschen CEOs glauben, dass eine gescheiterte KI-Strategie oder eine KI-induzierte Krise dazu führen wird, dass ein CEO bis Ende 2025 aus dem Amt gedrängt wird.
  • Mit 62 Prozent bzw. 66 Prozent rangieren deutsche CEOs unter allen globalen CEOs an der Spitze, wenn es um die Messung von Kosten- und Ressourcenanforderungen und Skalierbarkeit von KI geht.
  • 78 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass EU-Vorschriften die KI-Nutzung in ihren Organisationen verlangsamen könnten.

Für die Studie, die von The Harris Poll durchgeführt wurde, wurden im Januar und Februar 2025 über 500 CEOs in den USA, Großbritannien, Frankreich und Deutschland befragt. Die Unternehmen der insgesamt 100 befragten deutschen CEOs rangieren bei einem Jahresumsatz von mehr als 250 Millionen Euro und eine Unternehmensgröße von mehr als 500 Mitarbeitenden.

Der Bericht enthüllt: Die KI-Strategie ist zum entscheidenden Faktor für das Überleben von Unternehmen geworden. Die Ergebnisse belegen zudem, dass die Konsequenzen des Einsatzes von KI auch auf höchster Entscheiderebene angekommen sind. 

KI kommt im Vorstand an

Laut Aussagen deutscher Geschäftsführer stellt KI die Rolle der Entscheidungsfindung auf Vorstandsebene zunehmend in Frage. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören: 

  • 93 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass sie davon profitieren würden, ein aktuelles Vorstandsmitglied durch einen KI-Experten zu ergänzen oder zu ersetzen.
  • 95 Prozent der deutschen CEOs geben zu, dass ein KI-Agent bei Geschäftsentscheidungen einen gleichwertigen oder besseren Rat geben könnte als ein menschliches Vorstandsmitglied.

KI-Strategie: Übernahme von Kernkompetenzen

Auch auf den darauf folgenden Rängen zeichnet sich ab, dass Künstliche Intelligenz das Berufsprofil der Führungsebene deutlich wandeln kann:  

  • 90 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass KI einen besseren Strategieplan entwickeln kann als ein Mitglied ihres Führungsteams (Vizepräsidenten bis zur Vorstandsebene).
  • 49 Prozent der CEOs deutscher Unternehmen schätzen, dass sie 3–4 Teammitglieder durch KI ersetzen könnten, um strategische Planung zu betreiben. Ganze 13 Prozent gaben an, dass sie sogar 7 oder mehr Führungskräfte für die gleiche Aufgabe ersetzen könnten.

Keine KI-Strategie ist allerdings auch keine Antwort, denn

  • 69 Prozent der deutschen CEOs glauben, dass eine gescheiterte KI-Strategie oder eine KI-induzierte Krise dazu führen wird, dass ein CEO bis Ende 2025 aus dem Amt gedrängt wird.
  • 76 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass sie Gefahr laufen, ihren Job zu verlieren, wenn sie nicht innerhalb von 2 Jahren messbare KI-getriebene Geschäftsgewinne erzielen.

KI als Kernkompetenz zukünftiger CEOs

Führungskräfte müssen sich laut der Umfrage auf dem Jobmarkt zukünftig anders aufstellen. KI-Kompetenz gilt als “Must-Have”, was auch aus dem Berufsalltag deutscher CEOs hervorgeht.

  • 31 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass Erfahrung in der Umsetzung einer erfolgreichen KI-Strategie oder deren Implementierung in 3–4 Jahren eine der wichtigsten Kompetenzen sein wird, nach denen Vorstände bei der Bewertung eines potenziellen Geschäftsführers suchen werden.
  • 82 Prozent der deutschen CEOs geben an, dass ihre direkte Beteiligung an KI-bezogenen Entscheidungen im vergangenen Jahr zugenommen hat.
  • 70 Prozent der deutschen CEOs geben an, an mehr als der Hälfte der KI-Entscheidungen ihres Unternehmens beteiligt zu sein.

Die „KI-Commodity-Falle“ und KI-Washing: Blinde Flecken der Geschäftsführung

Trotz zunehmender Abhängigkeit von KI sind sich viele CEOs der Gefahren schlecht umgesetzter KI-Strategien in gefährlicher Weise nicht bewusst.

  • 87 Prozent der CEOs tappen weltweit in die „KI-Falle“ und sind zuversichtlich, dass KI-Standardagenten genauso effektiv sein können wie maßgeschneiderte Lösungen für hochgradig nuancierte vertikale oder domänenspezifische Geschäftsanwendungen.
  • CEOs deutscher Unternehmen gehen im internationalen Vergleich mit 39 Prozent am ehesten davon aus, dass es bei eigenen KI-Initiativen mehr um die Optik als um die Wirkung geht. Dieser Umstand nennt sich auch “AI Washing” und zielt darauf ab, KI-Innovation vorzuspielen, anstatt einen bedeutenden Mehrwert zu schaffen.

Worauf deutsche CEOs allerdings vergleichsweise viel Wert legen, sind Kostenkontrolle und Skalierbarkeit von KI-Lösungen. Mit 66 Prozent rangieren deutsche CEOs unter allen globalen CEOs (62 Prozent) an der Spitze, wenn es um die Messung von Kosten- und Ressourcenanforderungen und Skalierbarkeit als Kernattribute innerhalb ihres Rahmens für die regelmäßige Bewertung der Effektivität von KI-Analysen, -Modellen und -Anwendungen geht.

KI-Governance und regulatorische Unsicherheit

Während sich die Einführung von KI beschleunigt, schaffen schlechte Governance und regulatorische Unsicherheit erhebliche Hindernisse:

  • 25 Prozent der deutschen CEOs geben an, dass sich ein KI-Projekt aufgrund regulatorischer Unsicherheiten verzögert hat, während 35 Prozent zugeben, dass ein Projekt aus solchen Umständen abgebrochen oder aufgegeben wurde. 
  • 78 Prozent der deutschen CEOs sind der Meinung, dass EU-Vorschriften die KI-Nutzung in ihren Organisationen verlangsamen könnten.
  • 94 Prozent der CEOs vermuten weltweit, dass Mitarbeitende GenAI-Tools wie ChatGPT, Claude und Midjourney ohne Genehmigung des Unternehmens verwenden (bekannt als „Schatten-KI“) und damit ein massives Governance-Versagen innerhalb von Organisationen aufdecken.

Den vollständigen „Global AI Confessions Report: CEO Edition“ findest du hier

Acrylic Robotics: die Zukunft des Kunstmarkts?

Die Gründerin und Künstlerin Chloë Ryan will mit Acrylic Robotics den Kunstmarkt neu definieren: Mithilfe eines Roboterarms, der Gemälde Pinselstrich für Pinselstrich rekonstruiert, schlägt das Start-up die Brücke zwischen traditioneller Kunst und moderner Technologie, um Kunstwerke einem breiten Publikum zugänglich zu machen.

Kunst skalierbar machen
Die in Montreal ansässige Acrylic Robotics-Gründerin und CEO Chloë Ryan, selbst Künstlerin, hatte die Idee aus einer persönlichen Erfahrung heraus. Ein Gemälde zu schaffen, erfordert viel Zeit; und am Ende kann das Werk nur einmal verkauft werden. Inspiriert von der Skalierbarkeit der Musik- und Buchbranche entwickelte Chloë Ryan ein Konzept, mit dem Kunstwerke präzise reproduziert werden können – ohne an Qualität oder künstlerischem Anspruch zu verlieren. Gemeinsam mit Walker Singleton, Head of Engineering des Start-ups, entstand so ein interdisziplinärer Ansatz, der Robotik, Softwareentwicklung und mechanische Präzision vereint.

Der Roboter: Präzision in jedem Pinselstrich
Das Herzstück von Acrylic Robotics ist ein Roboterarm, der Gemälde detailgetreu reproduzieren kann. Der Prozess unterscheidet sich je nach Ursprung des Kunstwerks. Digitale Kunstwerke, die auf einem Tablet oder Computer erstellt wurden, können direkt an den Roboter übermittelt werden, da Daten wie Pinselrichtungen, Druckstärke und Farbwahl bereits digital vorliegen. Analoge Gemälde erfordern hingegen eine zusätzliche Analyse. Hier kommt ein speziell trainiertes KI-Modell zum Einsatz, das die wesentlichen Parameter berechnet, um eine möglichst präzise Reproduktion zu erzielen. Besonders wichtig ist es Acrylic Robotics, den Künstler kontinuierlich in den Prozess einzubeziehen. Es geht nicht darum, den kreativen Schaffensprozess zu ersetzen, sondern ihn zu ergänzen und weiterzuentwickeln.

Kunst für alle: Ein Service für Künstler und Käufer
Acrylic Robotics bietet seine Technologie Künstlern als Dienstleistung an. Über die Website können Künstler eine Zusammenarbeit anfragen, bei der ihre Werke in limitierter Auflage reproduziert werden. Käufer erhalten dadurch hochwertige Acrylreproduktionen, ohne den Wert des Originals zu schmälern. Das Konzept verbindet Exklusivität mit breiterer Zugänglichkeit und positioniert sich als innovative Lösung im Kunstmarkt.

Social-Entrepreneurship-Roadmap 2025

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

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

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

I. Die wichtigsten Trends im Social Entrepreneurship 2025

1. Social Impact Investing revolutioniert die Finanzierung

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

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

2. Teamarbeit und Zusammenarbeit über Branchen hinweg

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

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

3. Digitalisierung und KI als Treiber von Innovation

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

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

II: Zentrale Branchen und gesellschaftliche Relevanz

1. Green Economy: Nachhaltigkeit als Wachstumstreiber

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

2. Regionale Entwicklung: Chancen für ländliche Räume

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

3. Diversität und Inklusion: Innovation durch Vielfalt

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

III. Herausforderungen und Risiken

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

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

Ein Weg in die Zukunft

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

LegalTech-Trends 2025

Der Legal-Markt steht an einem Wendepunkt: Innovative, KI-basierte Tools transformieren die Branche und eröffnen neue Möglichkeiten. Diese sechs Trends werden die Branche verändern und prägen.

1. „Agentic AI“ für Legal Workflows

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Herzstück der LegalTech-Zukunft. Anwendungen unterstützen schon heute Kanzleien und Unternehmen dabei, Dokumente zu analysieren und komplexe rechtliche Fragestellungen mit automatischer Prüfung von Gerichtsurteilen zu bearbeiten. KI ist dabei jedoch nur ein einzelnes Feature einer ganzheitlichen Legal-Workflow-Plattform. Aber ein wichtiges. Mit KI werden zeitintensive Aufgaben automatisiert, sodass Anwält*innen mehr Zeit für strategische Tätigkeiten haben und Legal Assistants von administrativen Aufgaben entlastet werden.

Gleichzeitig entstehen durch KI neue Herausforderungen. Digitale Souveränität, Datenschutz, Bias in Algorithmen und die Qualität der automatisierten Entscheidungsprozesse sind Themen, die sowohl Kanzleien, Rechtsabteilungen als auch Gesetzgeber beschäftigen werden. Da Datenschutz und Privacy i.d.R. bei europäischen und deutschen LegalTech-Anbieter*innen ein stärkerer Teil der Software-Anbieter DNA sind, haben sie einen Vorteil gegenüber US-amerikanischen Hersteller*innen.

2. Unified Contract Management & Enterprise Legal Management

Beim Contract & Matter Management zeichnet sich eine große Veränderung ab – hin zu modernen, flexiblen, cloudbasierten Contract- und Matter-Management-Tools. Durch höhere Anforderungen der Fachbereiche hinsichtlich der Geschwindigkeit bei der Bearbeitung von Rechtsfällen, nimmt die Bedeutung von Unternehmensjuristen weiter zu. Während sie früher primär als Berater agierten, übernehmen sie mittlerweile eine zunehmend strategische Rolle. Hierbei helfen ihnen ganzheitliche Enterprise Legal Management Software Lösungen die sowohl bei der Anfrage, Annahme und effizienten Durchführung von Rechtsfällen unterstützen. Die neue Rolle der Inhouse-Jurist*innen erfordert nicht nur technologische Kompetenz, sondern auch betriebswirtschaftliches Verständnis und die Fähigkeit, mit anderen Unternehmensbereichen zusammenzuarbeiten.

3. Legal Front-Door & Self-Service Legal Tools

In der IT wird seit vielen Jahren das „Shift to left“ Prinzip verfolgt. Jetzt wird es verstärkt auch in Legal Prozessen genutzt. Das Prinzip zielt darauf ab, die Effizienz über Self-Service Möglichkeiten zu steigern, Reaktionszeiten zu verkürzen und Kosten zu senken, indem Probleme näher an ihrer Quelle – also dem Mandanten, Anwender bzw. dem Fachbereich gelöst werden. Eine Legal Front Door ist im Grunde eine digitale Rezeption, eine zentrale Plattform, die es den Mitarbeitenden eines Unternehmens oder Mandant*innen einer Kanzlei ermöglicht, auf rechtliche, standardisierte Dienstleistungen wie NDA-Erstellung, Digitale Mandatsannahme, Compliance Anleitungen und Legal Ressourcen zuzugreifen.

4. Compliance Analytics: Risiken in rechtlichen Dokumenten erkennen und beheben

Die Analyse von Verträgen und Schriftgut ist zentraler Bestandteil der modernen Rechtspraxis. Compliance Analytics ermöglicht es Jurist*innen Risiken in Verträgen und Dokumenten zu analysieren, vorherzusagen und Verstöße proaktiv und automatisiert zu korrigieren. Durch datenbasierte Analysen können potenzielle Verstöße gegenüber Unternehmensrichtlinien wie Haftungsgrenzen, AGB-Compliance identifiziert und über automatisierbare Workflows angepasst bzw. Compliance-Verstöße automatisch behoben werden. Diese präventive Herangehensweise bietet nicht nur einen finanziellen Mehrwert, sondern reduziert auch Haftungsrisiken und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit von Kanzleien und Rechtsabteilungen.

5. Von der/vom Jurist*in zum/zur LegalTech-Expert*in

Die Automatisierung repetitiver Aufgaben, wie die Überprüfung von Dokumenten oder Durchführen von Recherchen, hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Arbeitsweise von Jurist*innen. Während Junior-Anwält*innen früher oft mit derartigen Tätigkeiten betraut wurden, können sie sich heute dank moderner Technologien auf strategischere Aufgaben konzentrieren. Das beschleunigt ihre berufliche Entwicklung und verändert traditionelle Karrieremodelle. Dabei sollte jedoch sichergestellt sein, dass die notwendigen praktischen Erfahrungen gesammelt werden können, denn nur so lässt sich eine fundierte Expertise aufbauen. Zwar bleibt das juristische Wissen weiterhin wichtig, aber die Fähigkeit die richtigen juristischen Fragen zu entwickeln und zu stellen wird in Zukunft wichtiger sein als „nur“ juristisches Wissen and geeignete Antworten zu haben. Auch die juristische Ausbildung verändert sich, inkl. der Nutzung moderner KI-basierten LegalTech-Tools zur Recherche, Analyse und Erstellung von Dokumenten. Universitäten und Kanzleien passen ihre Ausbildungsprogramme an, um die nächste Generation von Jurist*innen auf die Anforderungen des digitalen Zeitalters vorzubereiten.

6. Investitionen in LegalTech

Laut einer aktuellen Umfrage von JP Morgan unter Unternehmensjurist*innen haben bei 71 Prozent der Rechtsabteilungen die Investition in LegalTech-Tools eine hohe bis sehr hohe Bedeutung. Aber nur 32 Prozent der Rechtsabteilungen haben LegalTech-Tools in ihren Budgets berücksichtigt. 80 Prozent gaben an, KI-LegalTech-Tools im laufenden Jahr einführen zu wollen – wollen dafür aber nur durchschnittlich 13 Prozent des gesamten Legal Budget ausgeben. Das belegt, dass die Investitionen in LegalTech-Tools zwar weiter zunehmen, die Diskrepanz zwischen KI-Ambitionen und Finanzierung jedoch bleibt. Die Legal-Innovationsfähigkeit ist also abhängig von der Legal-Investitionsfähigkeit.

Fazit

Die LegalTech-Trends zeigen, wie Technologie die juristische Arbeit verändert. Da generative KI trotz heutiger multi-modaler Fähigkeiten wie Text, Bild und Audio vor allem die Analyse und Erstellung von Text hervorragend beherrscht, hat der Legal-Bereich quasi eine Pionierstellung in der modernen KI-Bewegung. Der Rechtsmarkt ist eine „Text First“-Industrie und hervorragend geeignet, um die Innovationen von generativer KI zu beschleunigen. Von KI-gestützter Effizienzsteigerung über datenbasierte Risikoanalysen bis hin zur Automatisierung von Routineaufgaben: Der Legal-Markt wird nicht nur digitaler, sondern auch dynamischer. Für Kanzleien und Unternehmensjurist*innen bringt das einerseits neue Möglichkeiten mit sich, andererseits aber auch die Notwendigkeit, sich weiterzuentwickeln. Die Herausforderungen sind vielfältig, doch eines steht fest: Die Zukunft des Rechtsmarkts gehört denen, die technologische Innovationen nicht nur akzeptieren, sondern aktiv mitgestalten.

Der Autor Oliver Bendig ist CEO des LegalTech-Anbieters stp.one

MyriaMeat: BioTech-Start-up mit Weltpremiere in der Cultivated Meat-Branche

Das 2022 in München und Göttingen gegründete BioTech-Start-up MyriaMeat, Pionier für die Herstellung von 100 Prozent echtem Cultivated Meat auf Basis von pluripotenten Stammzellen (iPS), hat den weltweit ersten echten Schweinemuskel aus iPS entwickelt.

Auf Basis jahrzehntelanger medizinischer Forschung an der Universität Göttingen, bietet MyriaMeat nachhaltige und ethisch verantwortbare Alternativen zu herkömmlichem Fleisch. Ziel ist der Aufbau einer Plattform, die die Produktion von hochwertigem und reinen Fleisch, sowie einer Vielzahl anderer fleischhaltiger Produkte ermöglicht und das Unternehmen zum relevanten Partner für die Entwicklung innovativer Lebensmittel mit alternativen Proteinen macht.

Das von MyriaMeat entwickelte Cultivated Meat bietet dabei nicht nur ökologische Vorteile, sondern ermöglicht auch eine erhebliche Verbesserung des Tierwohls, da so für die Herstellung von Fleisch keine Tiere mehr geschlachtet werden müssen. Mit seiner bahnbrechenden Forschung setzt MyriaMeat neue Standards für die Zukunft der Ernährung.

Wegweisender Durchbruch in der Cultivated Meat-Branche

Jetzt hat das als Spin-off eines Forscherteams der Universität Göttingen gegründete und von Florian Hüttner (Geschäftsführer) und Dr. Malte Tiburcy (CSO) geführte Start-up einen wegweisenden Durchbruch in der Cultivated Meat-Branche erzielt: Zum ersten Mal weltweit wurde echter Schweinemuskel aus pluripotenten Stammzellen (iPS) entwickelt, der natürliche, ungetriggerte Kontraktionen zeigt – ein lebendiges Zucken, das die funktionelle Fähigkeit echten Muskelgewebes widerspiegelt.

Laut MyriaMeat beweist dieser Erfolg, dass echtes Schweinefleisch vollständig außerhalb eines lebenden Tieres produziert werden kann. Damit rückt kultiviertes Fleisch noch näher an herkömmliches Fleisch heran, das durch Schlachtung gewonnen wird. Das Start-up verfolgt das Ziel, eine exakte 1:1-Kopie von Schweinefleisch herzustellen – kein Ersatzprodukt, sondern echtes Fleisch.

Durch diesen Ansatz soll auch die Akzeptanz bei Fleischkonsumenten steigen, die bislang keine pflanzlichen Alternativen in Betracht ziehen. Insgesamt ist kultiviertes Fleisch geeignet, viele der Probleme, die mit der Massentierhaltung einher gehen, zu lösen.

Meilenstein für nachhaltige Ernährung und Ethik

„Zum ersten Mal zeigt ein tierischer Muskel – in diesem Fall vom Schwein – aus pluripotenten Stammzellen nicht nur die Eigenschaften echten Gewebes, sondern auch spontane Kontraktionen eines Muskels. Das ist der wissenschaftliche Beweis, dass wir echtes Schweinefleisch außerhalb eines lebenden Organismus herstellen können“, erklärt Dr. Malte Tiburcy.

Mit seinem bahnbrechenden Erfolg hebt MyriaMeat die Cultivated Meat-Branche auf ein neues Niveau. Während viele Unternehmen Zellkulturen nutzen, um fleischähnliche Produkte herzustellen, hat MyriaMeat als erstes weltweit aus pluripotenten Stammzellen echten Muskel geformt, der sowohl funktionell als auch strukturell mit natürlichem Schweinegewebe vergleichbar ist.

Einladung zur Partnerschaft

MyriaMeat richtet sich aktiv an Investoren und Unternehmen der Fleischindustrie, die daran interessiert sind, diese zukunftsweisende Technologie in Deutschland und weltweit weiterzuentwickeln. Interessierte Partner sind herzlich eingeladen, sich direkt mit dem Unternehmen in Verbindung zu setzen, um gemeinsam an einer nachhaltigeren Zukunft der Fleischproduktion zu arbeiten.

„Unser Ziel ist es, strategischer Partner der Fleischindustrie zu werden und eine umweltfreundlichere, tierleidfreie sowie ressourcenschonende Alternative für echtes Schweinefleisch und andere Fleischarten zu schaffen“, erklärt Geschäftsführer Florian Hüttner. „Dieser Erfolg zeigt, dass echtes Fleisch auch ohne lebende Tiere produziert werden kann.“

„Wir sehen uns daher nicht als Konkurrenten der Fleischindustrie, sondern als deren Partner. Die Fleischindustrie verfügt über etablierte Vertriebsstrukturen, umfangreiches Know-how und Zugang zu politischen Netzwerken. Unsere Vision ist es daher, gemeinsam mit der Fleischindustrie Produkte zu entwickeln, die bestehende Produktionsmethoden nutzen und die Einführung von kultiviertem Fleisch erleichtern. Auch für die Landwirtschaft könnten sich zukünftig Wege ergeben, von den neuen Produktionsmethoden für Fleisch zu profitieren”, ist sich Hüttner sicher.

Hüttner betont zudem die Bedeutung solcher alternativen Produktionsmethoden vor dem Hintergrund aktueller Herausforderungen wie der Bedrohung durch Maul- und Klauenseuche (MKS). „Kultiviertes Fleisch bietet durch seine Herstellung im Labor nicht nur eine Lösung für ethische und ökologische Probleme, sondern reduziert auch die Angriffsfläche für Krankheiten, denen lebende Tiere ausgesetzt sind – und das ohne Genmanipulation.“

Meta verändert sich für Trump …

… doch was bedeutet der Wandel für die Plattform selbst und was für Influencer und Marken? Ein Kommentar von Philipp Martin, Gründer von Reachbird und Experte für Influencer Marketing im DACH-Raum.

In einer Zeit, in der soziale Medien unseren Alltag mehr denn je prägen, kündigt Meta, das Unternehmen hinter Facebook und Instagram, weitreichende Veränderungen an. Diese Entwicklungen könnten die Plattformen selbst und die Arbeit von Influencern und Marken grundlegend beeinflussen. Als Experte für Influencer Marketing analysiere ich die möglichen Auswirkungen dieser Umwälzungen.

Die Macht der sozialen Medien in Deutschland

Bevor wir uns den spezifischen Änderungen bei Meta zuwenden, lohnt ein Blick auf die derzeitige Bedeutung sozialer Medien in Deutschland. Laut aktuellen Statistiken von Meltwater (2024) nutzen mehr als 80% aller Einwohnerinnen und Einwohner in Deutschland Social Media – und das im Durchschnitt mehr als 1,5 Stunden täglich. Diese Zahlen unterstreichen die enorme Reichweite und den potenziellen Einfluss, den Plattformen wie Facebook und Instagram auf die öffentliche Meinungsbildung haben.

Metas neue Strategie: Abschied vom organisierten Faktencheck

Eine der gravierendsten Änderungen bei Meta betrifft den Umgang mit Faktenchecks. Bisher setzte das Unternehmen auf externe Organisationen, um die Richtigkeit von Informationen zu überprüfen. Nun plant Meta, ähnlich wie bei X (ehemals Twitter), auf die Schwarmintelligenz zu setzen. Meta-Gründer Mark Zuckerberg veröffentlichte ein Video, in welchem er Änderungen im Umgang mit Desinformation und Hate Speech auf seinen Plattformen ankündigte. Diese Entwicklung birgt erhebliche Auswirkungen auf den Wahrheitsgehalt der auf der Plattform geteilten Informationen. Besonders für Influencer und Marken, die auf ihre Glaubwürdigkeit angewiesen sind, entsteht eine neue Herausforderung.

Politische Implikationen

Der Übergang zu einem dezentralisierten System der Inhaltsüberprüfung könnte eine Annäherung an bestimmte politische Strömungen bedeuten. Es stellt sich die Frage, wie die Plattform und ihre Nutzer in Zukunft mit Falschinformationen umgehen werden. Diese Entwicklung könnte als eine Annäherung an die Politik der Republikaner gesehen werden, die durch die Änderungen möglicherweise begünstigt wird. Ein weiterer Aspekt der Änderungen betrifft den Umgang mit sogenannten schädlichen Inhalten. Meta plant, die Regeln in sensiblen Bereichen wie Migration oder Sexualität zu lockern. Diese Lockerung könnte zu einem Anstieg aggressiver, negativer und konfrontativer Beiträge führen. Eine stärkere Polarisierung der Plattform ist zu erwarten – ein Trend, der bereits auf anderen sozialen Netzwerken wie X zu beobachten ist.

Auswirkungen auf das Nutzerverhalten

Die mögliche Zunahme von Hassrede und polarisierenden Inhalten könnte das Nutzererlebnis auf Meta-Plattformen grundlegend verändern. Für Influencer und Marken bedeutet dies, dass sie sich möglicherweise in einem zunehmend negativen Umfeld bewegen müssen. Dies könnte nicht nur ihre Reichweite, sondern auch die Qualität ihrer Interaktionen mit Followern beeinflussen.

Trotz der potenziellen Risiken bietet die Nutzung von Schwarmintelligenz auch Chancen. Es bleibt abzuwarten, wie sich die neue Faktencheck-Strategie langfristig bewährt. Die Möglichkeit, dass jeder mitwirken kann, könnte für mehr Transparenz und schnellere, unkompliziertere Checks sorgen – ähnlich wie bei Wikipedia.

Zukünftig sollen laut Mark Zuckerberg nicht mehr autorisierte Faktenchecker für die Kontrolle sorgen, sondern die Community selbst – indem man mit Community-Notes, ähnlich wie es aktuell bei X bereits der Fall ist, auf falsche Informationen hinweisen kann. Dieser Community-Ansatz ist im ersten Moment nicht schlecht, sondern eine sinnvolle Ergänzung zu dem bestehenden System. Er wird jedoch ohne klare Moderation und ohne professionelle Faktenchecker kaum der Flut an Desinformation auf Social Media gerecht werden können. Vielmehr sollten beide Ansätze genutzt werden, um Desinformation einzudämmen.

Die Verantwortung der Plattformen in Krisenzeiten

Angesichts der bevorstehenden Wahlen und der anhaltenden globalen Krisen tragen Social-Media-Plattformen eine besondere Verantwortung. Gerade in Wahlkampf- und Krisenzeiten müssten sie eigentlich dieser Verantwortung gerecht werden. Diese Verantwortung nehmen sie jetzt nicht mehr wahr. Durch den positiven Effekt, dass über Social Media jede und jeder seine eigene Meinung kundtun und somit an demokratischen Prozessen und der Meinungsbildung uneingeschränkt teilhaben kann, gibt es auch Nachteile. Denn: Wer garantiert, dass es sich bei den veröffentlichten Inhalten um korrekte Informationen handelt? Was, wenn gezielt falsche Informationen über soziale Netzwerke gestreut werden? Gezielte Desinformation über Social Media in Verbindung mit den hohen Nutzerzahlen kann einen großen, negativen Einfluss auf unsere Gesellschaft haben.

Der europäische Kontext: Digital Services Act

Während die angekündigten Änderungen zunächst die USA betreffen, sind sie langfristig auch für den europäischen Markt relevant. Der Digital Services Act in der EU regelt den Umgang mit gezielter Desinformation. Es wird interessant sein zu beobachten, wie Meta diese Regelungen mit seinen neuen Ansätzen in Einklang bringen wird. Umso wichtiger ist es, dass von Seiten der Gesellschaft und auch von Seiten der Plattformen gewisse Regeln aufgesetzt und eingehalten werden. Einen rechtlichen Rahmen bietet in Europa der Digital Services Act, der den Umgang mit gezielter Desinformation regelt.

Auswirkungen auf die Influencer-Welt

Die Änderungen bei Meta haben zudem auch weitreichende Implikationen für die Influencer-Branche. Viele Influencer weltweit gelten als Expertinnen und Experten auf ihren Gebieten - egal ob Fitness- und Gesundheitsinfluencer, Finanzinfluencer oder auch Politikinfluencer. Mit tausenden oder gar Millionen von Abonnenten haben sie einen großen Einfluss und können – wie der Name schon sagt – beeinflussen! Bisher wurde der Content von Influencern nur sehr selten wirklich kontrolliert und eingeschränkt – dies kann durch die neuen Community-Notes auch einen positiven Einfluss auf falsch verbreitete Informationen durch Influencer haben, sofern sich die aktiven Communities der Influencer auch kritisch mit deren Content auseinandersetzen und darauf entsprechend reagieren.

Herausforderung Hate Speech

Ein besonders kritischer Punkt für Influencer ist der Umgang mit Hate Speech. Influencer sind meist täglich Hate Speech ausgesetzt. Eine Einschränkung von Hate Speech war und ist für Influencer von großem Interesse, um in einem positiven Umfeld ihre Inhalte veröffentlichen zu können. Sollte es zu einer Auflösung dieser Einschränkung kommen, so ändert sich die generelle Social Media Tonalität zum Negativen. Einen Vorgeschmack gibt hier ebenfalls die Plattform X, auf welcher es aktuell kaum Einschränkungen gibt und Hate Speech deshalb dort bereits zu einem oft negativ aufgeladenen Community-Klima führt.

Konsequenzen für Marken-Kollaborationen

Die möglichen Veränderungen im Kommunikationsklima auf Meta-Plattformen haben auch Auswirkungen auf die Zusammenarbeit zwischen Marken und Influencern. Die Ziele von Brands in der Zusammenarbeit mit Influencern liegen auf der Hand – es geht um Aufmerksamkeit, Interaktion und Abverkauf. Diese Ziele lassen sich vor allem dann erreichen, wenn das Umfeld positiv ist. Hate Speech bringt mit negativem Kommunikations-Klima auch die Ziele der Markenkommunikation in Gefahr – weshalb wir uns für positive Communities und eine Einschränkung von Hate Speech einsetzen sollten. Gleichzeitig bedeutet dies natürlich nicht, dass kritische Kommentare oder Feedback eingeschränkt werden – es geht rein um das Beschimpfen und Verunglimpfen von Social Media Nutzern.

Blick in die Zukunft: Anpassung und Verantwortung

Es bleibt abzuwarten, wie sich die aktuell angekündigten Änderungen in den USA etablieren werden und zu welchem Resultat dies führt. Für den europäischen Markt wird es vorerst keine Änderungen geben – jedoch sollte die Situation und Entwicklung von Marken, Agenturen und auch Nutzern und Influencern gut beobachtet werden.

Fazit: Eine neue Ära der digitalen Kommunikation

Die von Meta angekündigten Änderungen markieren möglicherweise den Beginn einer neuen Ära in der digitalen Kommunikation. Dieser Wandel bringt nicht nur Herausforderungen, sondern auch Chancen für Influencer und Marken mit sich, insbesondere hinsichtlich der Qualität des Contents und der Authentizität von Informationen.

Die kommenden Monate und Jahre werden zeigen, wie sich diese Veränderungen auf die Social-Media-Landschaft auswirken werden. Eines steht jedoch fest: Influencer, Marken und Nutzer müssen sich auf ein dynamischeres, möglicherweise kontroverseres Umfeld einstellen. Die Fähigkeit, sich anzupassen und verantwortungsvoll zu kommunizieren, wird mehr denn je über den Erfolg in der digitalen Welt entscheiden.

HealthTech, Quo vadis?

Diese Trends und Entwicklungen im HealthTech-Markt sollten Gründer*innen und Start-ups kennen und sich 2025 zunutze machen.

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.

Was gehört in eine KI-Policy?

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

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

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

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

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

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

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

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

1. Richtlinien für den Einsatz generativer KI am Arbeitsplatz

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

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


2. Richtlinien für die Entwicklung und Implementierung von KI

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

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


3. Übergreifende Ziele und Vorgaben einer KI-Policy

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

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

Fazit

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

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

Empion: Dem Perfect Match auf der Spur

Dr. Larissa Leitner und Dr. Annika von Mutius haben mit Empion das erste automatisierte Headhunting-System auf Basis von KI entwickelt, das – wissenschaftlich fundiert – Fachkräfte schneller aufspürt und treffsicherer vermittelt.

Angesichts des steigenden Fachkräftemangels werben Unternehmen immer stärker um gut ausgebildete, motivierte Mitarbeitende. Sie bieten attraktive Gehälter, zusätzliche Benefits und investieren viel in ihre Arbeitgebermarken. Zahlreiche Jobplattformen und Dienstleister*innen versprechen, dass sie das ideale Match zwischen Bewerber*innen und Unternehmen herstellen können. Doch die Realität sieht häufig anders aus. Beschäftige sind unzufrieden mit ihrem Job, sie wechseln auf gut Glück den Arbeitgebenden oder kündigen innerlich. Für Unternehmen bedeuten unzufriedene Mitarbeitende und Fehlbesetzungen Reibungsverluste und finanzielle Einbußen.

„In Deutschland stehen wir vor dem Problem, dass die Beschäftigung steigt, gleichzeitig jedoch die Produktivität sinkt“, sagt Dr. Annika von Mutius, Mitgründerin und CEO des Berliner HR-Start-ups Empion. Das Phänomen lasse sich durch den falschen Einsatz der Kompetenzen erklären: „Menschen sind besonders leistungsbereit und zufrieden, wenn sie einen Job machen, in dem sie wirklich gut und produktiv sind“, so Annika, und dazu müsse man die richtigen Skills mit den richtigen Aufgaben zusammenbringen.

Wertebasiertes, KI-gestütztes Matching von Kandidat*innen und Jobs

Idealerweise werden die Persönlichkeit und die Anforderungen einer Stelle schon im Bewerbungsprozess umfassend berücksichtigt. Dazu zählen insbesondere auch weiche Faktoren wie individuelle Werte, Unternehmenskultur, Wertschätzung und Respekt, die für Mitarbeitendenzufriedenheit entscheidend sind. Genau das ermöglicht Empion. Kandidat*innen und Unternehmen werden beim Onboarding eingehend befragt und charakterisiert. „Wir betrachten sowohl Persönlichkeitselemente und kulturelle Präferenzen als auch harte Kriterien wie Ausbildung, Berufserfahrung und Mitarbeiterbenefits“, sagt Annika. „So ermöglichen wir Arbeitnehmern und Unternehmen, das entsprechend ideale Match zu finden.“ Das Ziel ist eine maximale Mitarbeitendenzufriedenheit, die sich in einer entsprechend hohen Produktivität und langjähriger Betriebszugehörigkeit widerspiegelt.

Kandidat*innen, die sich für Jobangebote interessieren, können sich bei Empion kostenlos registrieren. „Wir sprechen hier besonders den passiven Bewerbermarkt an“, so Annika, „also diejenigen Menschen, die grundsätzlich offen für neue Chancen und somit wechselbereit sind, die aber nicht unbedingt bereits aktiv suchen.“ Unternehmen schreiben auf der Plattform ihre offenen Positionen aus. Die Bewerber*innenprofile und Stellen werden entlang der zahlreichen Faktoren mit KI-Unterstützung abgeglichen, auf Korrelation geprüft und vorqualifiziert. Die Unternehmen erhalten die voraussichtlich am besten passenden Kandidat*innen als Vorschläge und können in den persönlichen Austausch einsteigen.

Durch die Vorauswahl sparen Unternehmen viel Zeit und bis zu 60 Prozent an Recruitingkosten. Mit der Genauigkeit des Matchings seien die Kund*innen zufrieden, und auch die Mitarbeitendenbindung sei höher als bei Kandidat*innen, die über andere Kanäle rekrutiert werden, so Annika. „Da wir erst knapp drei Jahre als Unternehmen existieren, können wir natürlich noch keine Langzeitwerte liefern und müssen hier einschränken, doch die Erfolge in der Mitarbeitersuche und den ökonomischen Mehrwert von Empion sehen unsere Kunden bereits heute.“

Von der Doktorarbeit zum Start-up

Annika, die in dritter Generation einer Unternehmerfamilie entstammt, entschied sich während ihrer Dissertation in Mathematik für die Gründung. Ihre Mitgründerin Dr. Larissa Leitner lernte sie während einer Konferenz kennen. Larissa schrieb damals ihre Doktorarbeit zur Unternehmenskultur im Mittelstand. Über den Verteiler der Universität erfuhr Annika von Larissas erfolgreicher Dissertation und gratulierte. So begannen sie, sich regelmäßig zu schreiben. Während eines Arbeitsaufenthalts im Silicon Valley trainierte Annika dann Datenmodelle für den pharmazeutischen Markt, um Medikamente zu individualisieren. Als sie nach Deutschland zurückkehrte, traf sie Larissa für ein Wochenende in ihrer Heimat Südtirol. „Da wir beide damals in engem Austausch mit dem Mittelstand standen, kannten wir die Herausforderungen in der Mitarbeitersuche“, so Annika. Mittelständler*innen können bei Bewerber*innen nicht mit den größten Gehältern oder den schönsten Locations punkten, stattdessen aber durch Faktoren wie Teamwork und Unternehmenskultur. „Wir wussten, dass diese Vorzüge im Recruiting kaum eingesetzt werden.“

Sie begannen, mathematische Modelle für das Matching von Unternehmen und Kandidat*innen mit Daten aus Larissas Promotion zu füttern. Die Ergebnisse waren vielversprechend. „Es war ein klassischer Forschungstransfer“, erinnert sich Annika. Der Fokus lag zunächst auf den kulturellen Faktoren. Doch bald stellten sie fest, dass sich die Mitarbeiter*innensuche nicht allein über die Kultur lösen lässt, und sie erweiterten den Ansatz um zusätzliche Persönlichkeitsmerkmale.

Schneller Start, rasantes Wachstum

Um den Prototypen zu entwickeln, beantragten Annika und Larissa das EXIST-Gründerstipendium. „Der Förderantrag war unser erstes gemeinsames Projekt“, so Annika, „und bereits das funktionierte sehr gut.“ Die Wochen der Ideenentwicklung, in der sie die Eckdaten für Produkt und Plattform festlegten, waren für beide die bislang anstrengendste Phase: „Larissa und ich sind wohl eher Macher, und die rein konzeptionelle Arbeit war nichts für uns.“ Doch nach zwei Wochen stand das Konzept. Sie brachten den Ansatz in den Markt, testeten und holten Feedback ein. „Es ist sicherlich eine Persönlichkeitsfrage, aber ich kann jedem Gründerteam nur empfehlen, nicht zu lang im theoretischen Ideenstadium zu verweilen, sondern loszulegen und die Dinge dann schnell anzupassen“, sagt Annika.

Direkt zur Gründung zogen sie nach Berlin. Weil das Geld für ein Büro fehlte, kam das Team zunächst im Büro eines Freundes unter. „Der Deal war, dass wir aufräumen und für Kaffee und Snacks sorgen würden“, so Annika. Das Büro befand sich zufällig unter der Privatwohnung von Angela Merkel, sodass es Tag und Nacht mit bewacht wurde. Empion wurde schnell professioneller, gewann erste Kund*innen und Traktion. Zur weiteren Finanzierung entschlossen sich Annika und Larissa, Beteiligungskapital an Bord zu holen und gewannen so neue Unterstützer wie etwa Robin Behlau von Aroundhome, die nicht nur investierten, sondern auch wichtiges Know-how für das Start-up in der Frühphase mitbrachten. Auch Samuli Siren und Michael Brehm von Redstone Partners waren von der Idee, den HR-Markt datengetrieben anzugehen, angetan. Sie ermutigten das Team, bereits in der Pre-Seed-Runde Venture-Capital-Fonds einzubinden. So konnten sie die Pre-Seed-Runde schließlich mit 20 Business Angels und zwei VC-Fonds schließen.

Ein Jahr später stieg bei der Seed-Runde Cavalry Ventures mit ein. „Das Fundraising war ein schneller, schlanker Prozess, was uns sehr half“, sagt Annika, „so konnten wir uns weiterhin voll auf das operative Kerngeschäft konzentrieren, statt langwierige Fundraising-Prozesse voranzutreiben.“ Bei der Seed-Runde investierten viele Business Angels erneut – ein eher ungewöhnlicher Schritt, der das Vertrauen in das Team und das Unternehmen unterstreicht. Insgesamt hat Empion neun Mio. Euro Beteiligungskapital gesammelt. Das Team umfasst heute rund 50 Personen, das Büro befindet sich am Hackeschen Markt. Zu den über 500 Kund*innen zählen Unternehmen wie Procter & Gamble, Osram, Tengelmann sowie die Volks- und Raiffeisenbanken.

Erfolg stellt das Gründungsteam auf die Probe

Doch der Weg zum Erfolg hatte auch steinige Abschnitte. „Als Gründerinnen verbrachten Larissa und ich zu Beginn viel Zeit zusammen und wurden wirklich gute Freundinnen“, erzählt Annika. Doch mit dem wachsenden Start-up arbeiteten sie irgendwann nicht mehr im selben Büro, sie reisten viel, kümmerten sich um Kund*innen und Mitarbeitende. Die Gespräche wurden seltener und verlagerten sich auf Videocalls. Unter dem fehlenden Austausch litt die Beziehung. Doch gute Beziehungen und Kommunikation im Gründungsteam sind essenziell für den Erfolg eines Start-ups. Sie engagierten einen Coach, der ihnen half, die fehlende gemeinsame Zeit wiederzufinden. Seitdem treffen sich die Gründerinnen wöchentlich an einem Nachmittag und widmen sich gemeinsam strate­gischen Themen und anderen Dingen, die zusammen zu besprechen sind. „Häufig gehen wir dann noch essen, und das tut uns sehr gut“, sagt Annika.

Das rasante Wachstum von Umsatz und Mitarbeitendenzahl stelle auch Ansprüche an die Entwicklung als Persönlichkeit und Führungskraft: „Im Prinzip entsteht alle sechs Monate ein komplett neues Unternehmen – mit neuen Herausforderungen und Anforderungen an das Management“, so Annika. Einen Teil der notwendigen Fähigkeiten könne man sich erarbeiten, manche Fragen müsse man delegieren und gegebenenfalls auch neue Mitarbeitende an Bord holen. Und für manche Themen müsse man eigene Lösungen entwickeln. „Persönlich geht es darum, die richtige Balance zwischen strategischer und operativer Arbeit sowie zwischen Kontrolle und Abgeben von Verantwortung zu finden“, sagt Annika, „und das kann durchaus herausfordernd sein.“

Weiterentwicklung von Team und Technologie

Im August übernahm Empion das Berliner Unternehmen Zalvus, das ebenfalls Recruiting-Dienstleistungen mit KI-Unterstützung anbietet. Die Stärken von Zalvus liegen im Bereich Performance-Marketing, Big-Data-Analysen und Beratungsleistungen. „Zalvus gibt es seit rund zehn Jahren, das Team bringt neben dem Zugang zu neuen Kundengruppen natürlich auch wertvolle Expertise mit“, sagt Annika. Zalvus verfügt unter anderem über jahrelange Erfahrung im Blue-Collar-Markt, während Empion bislang eher die White-Collar-Jobs im Fokus hat. Die technischen Funktionalitäten und Daten sollen nun in die Empion-Plattform integriert werden, sodass ein gesamtheitliches Produkt entsteht. Parallel dazu arbeitet das Team an der Weiterentwicklung der KI-Systeme, um die wachsende Datenmenge optimal nutzen zu können.

Auch wenn die Gründerinnen mittlerweile hauptsächlich mit dem Management beschäftigt sind, sind sie weiterhin auch im Engineering involviert. „Die ursprünglichen Algorithmen stammen von Larissa und mir, und es freut mich zu sehen, wie wir die Technologie zusammen mit unserem Team weiterentwickeln“, sagt Annika. An den Entwicklungsmeetings teilzunehmen, bereitet den beiden immer noch große Freude. Beim Ausbau des eigenen Teams setzen Annika und Larissa auch auf ihre Plattform. Die Talente durchlaufen danach einen dreistufigen Interviewprozess mit einem Vorgespräch, gefolgt von einem klassischen Interview mit Fallstudien und Scorecards. Im dritten Interview, bei dem der Fokus auf kulturellen Themen liegt, wird geschaut, wie gut ein(e) Kandidat*in tatsächlich ins Team passt. „Wenn ich dieses Gespräch führe, versuche ich immer, meinen ersten Eindruck, egal ob positiv oder negativ, zu revidieren, und mich vom Gegenteil zu überzeugen“, so Annika.

Im Wettbewerb mit den großen Playern

Im Markt konkurriert Empion unter anderem mit Plattformen wie Stepstone und internationalen Unternehmen wie Linked­In, Monster und Indeed. Neben den großen Playern gibt es hunderte Personalberatungen, Agenturen und Headhunter. „Dazwischen ist jedoch eine große Lücke, und da liegt für uns die Chance“, sagt Annika. Auch viele große Plattformen arbeiten daran, ihre Angebote durch KI zu unterstützen und aufzuwerten. „Doch in der Regel ist das für diese Unternehmen kein Kernthema, weil die alten Geschäftsmodelle für sie noch sehr gut funktionieren.“ Einige Start-ups bieten Lösungen für andere Teilbereiche des HR-Marktes. Testgorilla aus den Niederlanden zum Beispiel ist auf Einstellungstests spezialisiert. „Unser Vorteil ist, dass wir bereits heute zeigen, dass unser Ansatz wissenschaftlich valide ist und ökonomische Vorteile bietet“, so Annika.

Seit Kurzem ist Annika zudem im Vorstand des KI-Bundesverbands, der sich für eine innovationsfreundliche KI-Regulierung einsetzt: „Gesellschaftliches Engagement war mir schon immer ein Anliegen, und ich glaube, dass ich meine Expertise hier sehr gut einbringen kann.“

Empion soll nun zunächst in der DACH-Region weiterwachsen und den Markt durchdringen. Parallel dazu konzentriert sich das Team auf die Produktentwicklung und die Optimierung der Performance. Danach könnte Empion das Angebot auch auf weitere Länder ausweiten.

Marketing-Trends 2025

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

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

Visuelles Storytelling mit Ecken und Kanten statt KI-Perfektion

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