Steigende Kosten, kurzfristige Reservierungsabsagen und eine spürbare Konsumzurückhaltung setzen die deutsche Gastronomiebranche im Jahr 2026 massiv unter Druck. In diesem Klima positioniert sich das Hamburger GastroTech-Unternehmen BON BON mit einem Plattform- und Markenrelaunch neu. Der Plan des Start-ups: Es will sich vom reinen Gutscheinanbieter zum Technologie- und Infrastrukturpartner der Branche wandeln. Damit rückt der deutsche Gutscheinmarkt, der ein jährliches Gesamtvolumen von rund zehn Milliarden Euro aufweist, ins strategische Visier der Hanseaten.

Pandemie-Baby wird erwachsen: Der Weg ins B2B-Geschäft

Die Wurzeln von BON BON liegen in der Corona-Pandemie. Das Start-up ging aus der Solidaritäts-Initiative PayNowEatLater hervor, die 2020 als digitaler Rettungsschirm ins Leben gerufen wurde. Was als Hilfsaktion durch die vier Gründer David Bernhard, Patrick Kosmala, Niclas Störmer und Malte Steiert begann, verbindet heute gastronomische Betriebe mit Endverbraucher*innen und Firmenkund*innen.

Der Weg vom provisionsfreien Projekt zur B2B-Plattform ist jedoch ressourcenintensiv. Auf die Frage, wie dieser Sprung finanziert wurde und ob Venture Capital im Spiel war, erklärt Co-Gründer David Bernhard: „Tatsächlich konnten wir die Dynamik und den Rückenwind aus der Corona-Zeit nutzen, um die Weiterentwicklung aus eigener Kraft zu finanzieren. Dadurch ist BON BON bis heute vollständig bootstrapped und wir können unabhängig von externem Investorendruck unsere langfristige Vision verfolgen.“

Kassen-Schnittstellen: Der technische Umbau

Der strategische Kern der Neuausrichtung ist der Ausbau nativer Schnittstellen zu Kassen-Systemen (POS). Durch diese Systemintegration sollen Gutscheine automatisiert direkt am Tresen validiert und verbucht werden. Das Unternehmen gibt an, damit den administrativen Aufwand im operativen Alltag der Betriebe drastisch senken zu wollen. Die Gutscheine selbst sind deutschlandweit in über 10.000 Partner*innen-Betrieben einlösbar – von der Kiez-Gastronomie bis zur 3-Sterne-Küche.

Der Aufbau dieses Netzwerks sei laut Unternehmen ein zentraler Schritt gewesen. Rund 1.500 Gastronomien stammen noch direkt aus der Pandemie-Phase, der Rest sei organisch durch Empfehlungen, Messen und den Ausbau von Einzelbetrieben hin zu Ketten gewachsen.

Bezüglich der Abwanderungsquote im Wettbewerb verweist der Gründer auf das eigene Angebot: „Die Churn-Rate zu alternativen Angeboten ist bei uns sehr gering, da unser Leistungsversprechen und die erzielbaren, klar messbaren Ergebnisse für die Gastronomien äußerst überzeugend sind. Die häufigsten Gründe für Abgänge sind tatsächlich Insolvenzen oder Geschäftsaufgaben – bedingt durch die insgesamt herausfordernde wirtschaftliche Lage in der Gastronomie.“

Monetarisierung und Social Impact

Begleitet wird diese Entwicklung durch eine visuelle Neuausrichtung, für die das Unternehmen eine Food-Branding-Agentur engagiert hat. Zudem setzt BON BON auf eine Social-Impact-Komponente: Pro verkauftem Gutschein fließen 0,25 Euro an die Welthungerhilfe zur Finanzierung von Schulmahlzeiten in Burundi.

Hinsichtlich der Monetarisierung legt Bernhard dar, wie sich das Zwei-Säulen-Modell der Hamburger rechnet: „Hier profitieren wir stark davon, dass unser Geschäftsmodell auf zwei Säulen basiert: Zum einen unser Gutscheinsystem inklusive POS-Integrationen für Gastronomien, über das sie ihre eigenen Gutscheine verkaufen und verwalten können – wobei unsere Marge hier bewusst sehr gering ist. Der strategisch wichtigere Bestandteil ist der BON BON Universalgutschein, der bei allen Partner-Gastronomien eingelöst werden kann.“

Die Erlöse generiert das Unternehmen dabei vor allem über das Firmenkund*innengeschäft. „Einnahmen erzielen wir hier insbesondere über unsere B2B-Lösungen, etwa automatisierte Gutscheinversendungen zu Anlässen wie Geburtstagen, sowie über die branchenübliche Nichteinlösequote, die bei Gutscheinsystemen immer eine Rolle spielt“, so der Gründer weiter.

Der Kassenmarkt als operative Hürde

Der Gutschein-Sektor ist stark fragmentiert und umkämpft. Im Erlebnisbereich agieren Anbieter wie Jochen Schweizer, im Gastro-Segment Akteure wie Yovite oder subventionierte Stadtgutschein-Initiativen.

Eine wesentliche operative Hürde für BON BON liegt in der technologischen Zersplitterung der Branche. Gefragt nach der technischen Herausforderung, funktionierende Schnittstellen von Orderbird über Vectron bis Lightspeed trotz Software-Updates stabil zu halten, räumt Bernhard ein: „Das ist tatsächlich eine große Herausforderung, der wir mit sehr langfristig aufgebauten und partnerschaftlichen Beziehungen sowohl zu den Kassensystemanbietern als auch zu den Gastronom*innen begegnen. Erfreulicherweise sind die relevanten Schnittstellen dabei vergleichsweise stabil und weitgehend von den schnellen Entwicklungszyklen der eigentlichen Kassensoftware entkoppelt, was uns eine verlässliche technische Integration ermöglicht.“

Ausblick auf die kommenden Monate

Ob es dem Team langfristig gelingt, den Betrieben bürokratische Hürden im Alltag durch POS-Integrationen abzunehmen, wird der Praxis-Test zeigen. Gleichzeitig muss sich beweisen, ob die überarbeitete Website und die mobile Nutzer*innenführung ausreichen, um Endkund*innenkäufe außerhalb typischer Phasen wie Weihnachten konstant zu generieren.

Für die kommenden 12 bis 18 Monate hat das Team Produkt-Schritte definiert. Bernhard benennt die geplante Expansion: „Die Weiterentwicklung geht hier klar in zwei Richtungen: Zum einen in die kontinuierliche Erschließung weiterer Supermarktketten, zum anderen vor allem in den Ausbau erweiterter Firmenangebote rund um steuerfreie Sachbezüge. Dabei ermöglichen wir es Arbeitgebenden – unter bestimmten Voraussetzungen, die wir dank unserer Kassensystem-Integrationen zunehmend zuverlässig erfüllen – ihren Mitarbeitenden monatlich oder zu besonderen Anlässen steuerfrei Gutscheine bereitzustellen.“

Eine EY-Umfrage vom März 2026 zeigt deutlich: 78 Prozent der befragten Führungskräfte geben zu, dass die KI-Einführung in ihren Unternehmen schneller voranschreitet, als sie die damit verbundenen Risiken beherrschen können.

Das ist kein Zufall. Im Laufe des Jahres 2025 haben viele Unternehmen den Schritt gemacht – vom Experiment hin zur skalierbaren Nutzung von KI im operativen Alltag. Die Ausgaben für generative KI sind im selben Zeitraum auf rund 37 Milliarden US-Dollar gestiegen. Doch nicht das schnelle Wachstum des KI-Ökosystems hat die Debatte in Richtung Kontrolle verschoben, sondern eine neue Generation von Systemen: agentische KI.

Was agentische KI wirklich ist – und warum 2026 ihr Jahr ist

Klassische KI-Systeme funktionieren nach einem einfachen Prinzip: Eingabe rein, Antwort raus. Agentische Systeme gehen deutlich weiter. Sie sind Plattformen oder Programme, die:

• ein übergeordnetes Ziel entgegennehmen,
• es in Teilaufgaben zerlegen,
• passende Werkzeuge auswählen,
• einen Plan eigenständig ausführen,
• und ihr Vorgehen laufend anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen – und das alles innerhalb eines definierten betrieblichen Rahmens.

Was nach außen wie ein einzelner KI-Agent wirkt, ist in der Praxis meist ein Netzwerk spezialisierter Systeme, die jeweils einen Teil eines Workflows übernehmen und von einer Orchestrierungsebene koordiniert werden.

Gerade weil diese Systeme weitgehend autonom arbeiten, steigt ihr wirtschaftlicher Nutzen deutlich. Prozesse wie Vertriebsrecherche, Pipeline-Management oder Compliance-Prüfungen – für die früher ganze Teams nötig waren – lassen sich heute automatisieren.

Der Fortschritt ist messbar: Die Bandbreite an Aufgaben, die agentische KI mit einer Erfolgsquote von rund 80 Prozent bewältigt, verdoppelt sich etwa alle sieben Monate. Gleichzeitig sind die Kosten stark gesunken. Der Betrieb eines Systems auf dem Niveau von GPT-3.5 ist heute rund 280-mal günstiger als noch 2022. Auch Hardwarekosten sinken jährlich um etwa 30 Prozent. In diesem Tempo wird es für Unternehmen zunehmend schwer, gute Gründe gegen den Einsatz agentischer KI zu finden.

Die Governance-Lücken, über die kaum jemand spricht

Die Diskussion über Risiken konzentriert sich häufig auf das Offensichtliche: Datenlecks, Prompt Injection oder Modellschwächen. Die eigentlichen Herausforderungen liegen tiefer.

Agentische KI ist kein Projekt mit einem klaren Endpunkt. Sie ist ein laufender Betrieb, der kontinuierliche Überwachung, Anpassung und klare Verantwortlichkeiten erfordert. Genau hier liegt die Schwachstelle vieler Unternehmen: Sie behandeln KI wie ein Software-Feature – einmal einführen und dann weitermachen. Genau dort beginnen die Probleme – oft unbemerkt.

Hinzu kommt ein weiteres Risiko: Open-Source-Modelle. Wenn die zugrunde liegende Architektur beliebig verändert werden kann, wird der Datenschutz schwer kontrollierbar – besonders für Unternehmen, die mit Kund*innendaten arbeiten.

Damit verbunden ist ein grundlegendes Problem: Agentische KI ist nur so zuverlässig wie die Logik, auf der sie basiert. Wer nicht systematisch alle Grenzfälle testet, riskiert, dass das System genau dort Lücken findet und nach seiner eigenen Logik handelt – nicht im Sinne der tatsächlichen Prozesse im Unternehmen. KI ist keine Wunderwaffe. In bestimmten Fällen ist klassische Automatisierung mit fest definierten Regeln deutlich verlässlicher, wenn Prozesse zu 100 Prozent korrekt ablaufen müssen.

Wenn KI keine Wunderwaffe ist: Reale Fälle

Die beschriebenen Risiken sind längst Realität – manchmal sichtbar, manchmal kaum wahrnehmbar. Im Januar 2024 musste der Paketdienstleister DPD seinen KI-Kundenservice abschalten, nachdem ein Systemupdate die Schutzmechanismen entfernt hatte. Ein Kunde brachte den Bot dazu, zu fluchen, Gedichte über seine eigene Nutzlosigkeit zu schreiben und DPD als „schlechtesten Paketdienst der Welt“ zu bezeichnen. Das Unternehmen sprach von einem Fehler. Tatsächlich zeigte der Vorfall, was passiert, wenn KI ohne ausreichende Tests und Aufsicht eingesetzt wird. Innerhalb weniger Stunden verbreitete sich der Fall über soziale Medien und führte zu erheblichem Reputationsschaden.

In anderen Fällen bleibt das Ganze weitgehend unsichtbar. Im September 2025 berichtete Press Gazette über mehrere PR-Agenturen, die Journalist*innen systematisch mit KI-generierten Pressemitteilungen versorgten – inklusive erfundener Expert*innen. Die zitierten Personen ließen sich online nicht nachweisen, dennoch wurden Inhalte in großen Medien veröffentlicht.

Unterschiedliche Branchen, gleiche Ursache: fehlende Governance, fehlende Verantwortlichkeit und niemand, der im entscheidenden Moment die Kontrolle übernimmt.

Der hybride Ansatz: Was er ist – und was nicht

Die Antwort auf die Governance-Lücke ist nicht, die Einführung von KI zu verlangsamen. Es geht darum, KI nicht länger als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen zu behandeln – sondern Systeme zu schaffen, in denen beide das tun, was sie am besten können.

Ein echtes hybrides Modell bedeutet, ein Setup zu schaffen, in dem KI das Volumen übernimmt – Routineanfragen, sich wiederholende Aufgaben, vorhersehbare Interaktionen – während sich menschliche Mitarbeitende auf das konzentrieren, was KI nicht zuverlässig leisten kann: komplexe Fälle und Ausnahmefälle, bei denen Ergebnisse stark von Einschätzung und Kontextverständnis abhängen.

Genauso wichtig ist, was ein hybrides Modell nicht ist. Einen Chatbot in einen bestehenden Workflow einzubinden, ist kein hybrides Modell, sondern nur ein zusätzliches Feature. Und Mitarbeitende, die KI-Ergebnisse lediglich passiv überwachen, arbeiten nicht wirklich hybrid – das ist bloße Aufsicht ohne aktive Beteiligung.

Im Alltag ist die Grenze zwischen „das lässt sich automatisieren“ und „das besser nicht“ konkreter, als die meisten Unternehmen erwarten. Ein Beispiel: ein SaaS-Unternehmen. Anfragen zu Abonnements, Kontozugängen oder Zahlungsfragen folgen vorhersehbaren Mustern, die Antworten liegen bereits vor – Kund*innen fragen oft nur, weil sie nicht selbst suchen möchten. Das sind ideale Kandidaten für Automatisierung. Entsprechend zeigen Anbieter*innen im Kundensupport, die das hybride Modell bereits getestet haben: Ein gut trainierter KI-Agent kann bis zu 85 Prozent solcher Anfragen übernehmen – mit sofortigen Antworten und ohne Einbußen bei der Kund*innenzufriedenheit.

Bei technischen Problemen sieht das anders aus. Tritt ein Fehler auf oder fällt ein Server aus, weiß oft nicht einmal das Produktteam sofort, was passiert ist – geschweige denn, wie das Problem zu lösen ist. Ein KI-Agent ohne diesen Kontext folgt seinem Training und liefert eine scheinbar sichere Antwort – und führt Kund*innen damit in die falsche Richtung. In einem kritischen Moment ist das kein kleines Ärgernis, sondern ein direkter Weg, Kund*innen dauerhaft zu verlieren. Deshalb bleiben gezielte Weiterleitungen an menschliche Mitarbeitende ein bewusstes Element – denn manche Situationen erfordern das Urteilsvermögen und die Sorgfalt, die nur ein Mensch bieten kann.

Welche Governance-Lösungen es heute schon gibt

Unternehmen, die KI-Integrationen systematisch testen, kommen zu einem klaren Ergebnis: Der wirksamste Ansatz ist, Systeme so zu gestalten, dass sie ihre eigenen Grenzen erkennen. Das bedeutet konkret: Die KI erkennt Unsicherheit, eskaliert automatisch und übergibt an Menschen, bevor Schaden entsteht.

Regulatorisch gibt es erste Leitplanken. Der EU AI Act gilt seit August 2025 vollständig und schreibt für Hochrisiko-KI-Systeme menschliche Aufsicht und Risikomanagement vor.

Doch Regeln allein reichen nicht. Sie definieren Rahmenbedingungen, aber nicht, wie konkret gehandelt werden soll, wenn eine KI auf eine Situation trifft, für die sie nicht trainiert wurde – und ein(e) Kund*in auf eine Antwort wartet.

Genau hier entscheidet sich, ob Governance funktioniert. Und genau das sollte 2026 nicht mehr dem Zufall überlassen werden.

Die Autorin Nataliia Onyshkevych ist CEO von EverHelp. Sie arbeitet mit wachsenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen daran, Customer Support in KI-gestützten Umgebungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten.

Inhalte, Dienstleistungen und Unterhaltung werden zunehmend flexibel, mobil und individuell konsumiert. Während früher feste Zeiten und physische Angebote dominierten, stehen heute On-Demand-Modelle im Mittelpunkt. Diese Entwicklung wirkt sich nicht nur auf einzelne Produkte aus, sondern prägt ganze Branchen und schafft neue wirtschaftliche Dynamiken. Insbesondere digitale Geschäftsmodelle profitieren von der steigenden Erwartung an Verfügbarkeit, Geschwindigkeit und Personalisierung.

Digitales Nutzerverhalten im Wandel

Die Verschiebung der Nutzungsgewohnheiten von stationären Desktop-Lösungen hin zu mobilen Endgeräten ist der stärkste Treiber der aktuellen Digitalökonomie. On-Demand ist zum Standard geworden: Ob Content, Services oder Unterhaltung – die Erwartungshaltung der Konsumenten ist geprägt von sofortiger Verfügbarkeit und einer hohen Passgenauigkeit durch Personalisierung.

• Inhalte jederzeit abrufbar: Die zeitliche Entkopplung von linearen Sendeplänen oder Öffnungszeiten.
• Omnichannel-Nutzung: Ein nahtloser Übergang zwischen Smartphone, Tablet, Smart-TV und Laptop.
• Komfort als Zahlungsargument: Eine wachsende Bereitschaft, für Zeitersparnis und einfache Bedienbarkeit Abonnements abzuschließen.

Streaming als Vorreiter der digitalen Transformation

Streaming-Dienste gelten als eines der prägendsten Beispiele für die Anpassung an modernes Nutzerverhalten. Klassische Medienformate wurden durch Plattformen ersetzt, die Inhalte jederzeit zugänglich machen. Gleichzeitig haben sich abonnementbasierte Modelle etabliert, die stabile und planbare Einnahmen ermöglichen.

Ein zentraler Erfolgsfaktor liegt in der Nutzung von Daten. Algorithmen analysieren das Verhalten der Nutzer und liefern personalisierte Empfehlungen, wodurch die Verweildauer und Kundenbindung gesteigert werden. Für Unternehmen ergibt sich daraus ein skalierbares Modell, das sich international ausrollen lässt und kontinuierlich optimiert werden kann. Die Grenzkosten pro neuem Nutzer sind minimal. Eine starke Kundenbindung erfolgt hier primär durch exklusiven Content und ein personalisiertes Interface.

In diesem Bereich steht allerdings eine Wende bevor. Durch die große Akzeptanz und Nachfrage sind zahlreiche Angebote und dadurch ein fragmentierter Markt entstanden. Mehrere Abos pro Haushalt sind die Regel und Nutzer wünschen sich zunehmend eine Bündelung.

Gaming und interaktive Unterhaltung auf dem Vormarsch

Gaming hat sich von einer Nische zu einem der weltweit größten digitalen Märkte entwickelt und übertrifft in den Umsätzen längst die Film- und Musikindustrie zusammen. Besonders entscheidend ist hier der soziale Aspekt: Community-Building innerhalb der Spielewelten macht Gaming zu einem sozialen Netzwerk. Der Übergang zu Live-Events und Multiplayer-Erlebnissen schafft eine emotionale Bindung, die weit über das reine Konsumieren hinausgeht.

Gleichzeitig verschiebt sich der Fokus von einmaligen Käufen hin zu kontinuierlichen Einnahmequellen, etwa durch In-Game-Käufe oder abonnementbasierte Modelle. Diese Entwicklung zeigt, wie stark Nutzererlebnisse und soziale Komponenten den Erfolg digitaler Angebote beeinflussen.

iGaming als Teil der digitalen Entertainment-Ökonomie

Innerhalb der digitalen Unterhaltungslandschaft nimmt auch der iGaming-Bereich eine besondere Rolle ein. Dieser Sektor profitiert in ähnlicher Weise von technologischen Entwicklungen wie Streaming und Gaming, insbesondere durch mobile Nutzung, intuitive Benutzeroberflächen und schnelle Transaktionsmöglichkeiten.

Die Plattformen sind darauf ausgelegt, ein möglichst reibungsloses und immersives Nutzererlebnis zu bieten. Online Casino Schweiz präsentiert eine klare Strukturierung unterschiedlicher Games sortiert nach Themen oder Anbietern. Above the fold finden Nutzer Infos zu aktuellen Top-Gewinnern, Verlosungs-Aktionen oder neuen Titeln. Die Kombination aus Gamification-Elementen, internationaler Skalierbarkeit und datenbasierter Optimierung macht diesen Markt aus wirtschaftlicher Perspektive besonders interessant.

Typische Merkmale dieser Branche sind:

• hohe Nutzerbindung durch spielerische Elemente 
• globale Ausrichtung digitaler Plattformen 
• kontinuierliche Anpassung durch Nutzerdaten 

Wirtschaftlichkeit und Transferpotenzial

Die Branche zeichnet sich durch überdurchschnittlich hohe operative Margen aus, da nach der initialen Entwicklung der Plattform und der Integration von Content die Skalierungskosten gering bleiben. Während Marketing- und Lizenzkosten substanziell sind, ermöglichen automatisierte Prozesse in der Kundenverwaltung und Zahlungsabwicklung eine hohe Profitabilität.

Diese Effizienz lässt sich auf andere digitale Angebote übertragen: Das Prinzip der Mikro-Interaktionen und die sofortige Belohnung (Instant Gratification) sind Mechanismen, die auch im E-Commerce oder in Produktivitäts-Apps die Conversion-Rate steigern. Wer lernt, die im iGaming perfektionierten Methoden der Datenanalyse und Echtzeit-Personalisierung zu nutzen, kann die Kundenbindung in nahezu jedem digitalen Geschäftsmodell signifikant erhöhen.

Was Gründer daraus lernen können

Die Analyse erfolgreicher digitaler Branchen zeigt klare Muster. Im Mittelpunkt steht nicht die Technologie selbst, sondern deren Anwendung im Kontext realer Nutzerbedürfnisse. Plattformdenken, Datenanalyse und eine konsequente Ausrichtung auf Benutzerfreundlichkeit sind zentrale Erfolgsfaktoren.

Konkrete Impulse:

• Verhalten statt Produkt: Geschäftsmodelle sollten dort ansetzen, wo Nutzer bereits Zeit verbringen oder Reibungsverluste erleben.
• Iteration: Schnelles Testing von Funktionen (MVP-Ansatz) ermöglicht es, am Puls der Zielgruppe zu bleiben.
• Mobile-First-Denkweise: Jede Lösung muss primär auf dem kleinsten Bildschirm perfekt funktionieren.
• Entwicklung skalierbarer Plattformlösungen 

Das digitale Nutzerverhalten entwickelt sich dynamisch weiter und beeinflusst zahlreiche Branchen nachhaltig. Unternehmen, die diese Veränderungen frühzeitig erkennen und in ihre Strategien integrieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile. Besonders erfolgreich sind Modelle, die Flexibilität, Personalisierung, einfache Zugänglichkeit und die Einbindung in starke App-Ökosysteme miteinander verbinden. In einer zunehmend digitalen Wirtschaft entstehen neue Chancen vor allem dort, wo technologische Möglichkeiten auf veränderte Erwartungen treffen.

Weitere Gewinner des Nutzerwandels

Neben Unterhaltung und Gaming profitieren auch andere Branchen vom veränderten Verhalten. Besonders deutlich wird dies in Bereichen, die auf flexible Nutzung und personalisierte Angebote setzen.

Dazu zählen unter anderem:

• E-Learning-Plattformen, die ortsunabhängiges Lernen ermöglichen 
• Fitness- und Gesundheits-Apps, die individuelle Trainingspläne bieten 
• Fintech-Lösungen, die schnelle und unkomplizierte Zahlungsprozesse unterstützen 

Gemeinsam ist diesen Geschäftsmodellen eine starke Nutzerzentrierung. Sie bieten Lösungen, die sich nahtlos in den Alltag integrieren lassen und dabei individuelle Bedürfnisse berücksichtigen.

Was Gründer daraus lernen können

Der entscheidende Erfolgsfaktor in der digitalen Ökonomie ist die radikale Nutzerzentrierung. Erfolgreiche Unternehmen denken nicht mehr in isolierten Produkten, sondern in Plattformen, die ein Problem ganzheitlich lösen. Die Bedeutung von Datenanalyse zur stetigen Verbesserung der UX kann dabei nicht überschätzt werden.

Die Verfestigung digitaler Gewohnheiten ist ein unumkehrbarer Prozess. Neue Märkte werden dort entstehen, wo technologische Möglichkeiten auf neue menschliche Bedürfnisse treffen. Die größten Chancen liegen für Gründer und etablierte Unternehmen dort, wo sich das Nutzerverhalten schneller wandelt als die bestehenden, oft noch trägen Angebote am Markt.

Der Markt für verbraucherorientiertes LegalTech (B2C) hat in den vergangenen Jahren in Deutschland stark an Fahrt aufgenommen. Im Zentrum stehen oft standardisierbare Massenverfahren – von Fluggastrechten über Mietminderungen bis hin zum Arbeitsrecht. In letzterem Segment positioniert sich cleverklagen.

Bootstrapping in einem teuren Markt

Gegründet wurde die Plattform im Jahr 2020 von den beiden Rechtsanwälten Fabian Beulke und Lucas Rößler. Die Idee entstand in ihrer gemeinsamen Zeit bei der renommierten Kanzlei Hausfeld LLP, wo sie maßgeblich in die Betreuung großer Sammelklagen involviert waren. Diese Erfahrung inspirierte das Duo zu einem Ansatz, den sie selbst als eine Art „Robin Hood Litigation“ beschreiben: Sie wollen die strukturellen Nachteile von Arbeitnehmer*innen gegenüber ressourcenstarken Unternehmen ausgleichen. Dabei positioniert sich das Start-up bewusst als moderne Alternative zur klassischen Kanzlei.

Bemerkenswert für die Start-up-Szene: cleverklagen wächst seit der Gründung profitabel und verzichtet dabei vollständig auf externes Kapital. Das ist mutig. Denn im B2C-Arbeitsrecht haben Kund*innen einen extrem niedrigen Lifetime Value – man wird idealerweise nur einmal gekündigt –, während die Akquisekosten via Google Ads enorm sind. Wie stemmt man das gegen VC-finanzierte Konkurrenz?

„Wir haben bewusst klein angefangen“, blickt Lucas Rößler zurück. „Gerade beim Bootstrapping kommt es darauf an, extrem effizient und genau zu arbeiten. Denn wenn das Geld knapp ist, kann man sich nur wenige Fehler leisten“, erinnert er sich an die harte Anfangsphase, in der das Duo nahezu alles selbst übernehmen musste. Fehlerverzeihlich ist das B2C-Arbeitsrecht bis heute nicht: Wer im Google-Ads-Wettbewerb gegen VC-finanzierte Player antritt, braucht Nerven aus Stahl – und, wie Rößler anmerkt, „einen starken Sales-Funnel, von der Anzeige bis zur Conversion“. Neben dieser technischen Präzision brauche es laut dem Gründer aber auch „sehr viel Liebe fürs Detail und ein gutes Verständnis, was die Kund*innen von einem erwarten“. Ob sich ein(e) einzelne(r) Mandant*in rechne, müsse man in der Summe betrachten. Dank erfahrener Anwält*innen sei man meist erfolgreich, was dem Unternehmen heute eine finanzielle Stabilität gebe, die in der Anfangsphase gefehlt habe.

Prozesskostenfinanzierung statt Stundenlohn

Die Geschäftsidee verknüpft digitale Prozessabläufe mit der Betreuung durch echte Jurist*innen. Eine eigens entwickelte Software soll Arbeitsabläufe vereinfachen und dem Team mehr Raum für die Mandant*innenbetreuung geben. Das Kernstück ist jedoch das finanzielle Modell, das einer klassischen Prozesskostenfinanzierung entspricht: Es gibt kein Vorkostenrisiko und im Falle einer Niederlage entstehen den Arbeitnehmer*innen keine Kosten. Verfügen die Kund*innen über keine Rechtsschutzversicherung, finanziert cleverklagen den Prozess vor. Im Gegenzug wird eine Provision fällig, die als Teil der zusätzlich ausgehandelten Abfindung beschrieben wird.

Doch wie hoch ist diese Erfolgsprovision genau? „Unsere Erfolgsprovision ist bewusst nicht einheitlich festgelegt, sondern hängt immer vom jeweiligen Fall ab“, erklärt Fabian Beulke. Man berücksichtige das Verlustrisiko, die übernommenen Anwaltskosten und die realistische Abfindungshöhe. „Durchschnittlich kann man sagen, dass unser Erfolgshonorar bei knappen 30 Prozent liegt“, präzisiert Beulke. Stehe eine sehr hohe Abfindung im Raum, könne die Provision auch deutlich darunter fallen – bei hohem Risiko aber auch entsprechend steigen.

Während sich das Duo bei der Erfolgsquote auskunftsfreudig zeigt – derzeit schließe man über 90 Prozent der Fälle erfolgreich ab und wachse jährlich um rund 50 Prozent –, mauern die beiden bei der Frage nach den genauen Finanzen. „Zu konkreten Umsatzzielen äußern wir uns allerdings nicht“, wiegelt Beulke ab.

Das „Rosinenpickerei“-Dilemma

Das Modell der Prozessfinanzierung ist lukrativ, steht bei Kritikerinnen aber oft unter dem Verdacht des sogenannten Cherry-Pickings. Der Vorwurf lautet, Anbieter*innen würden durch Algorithmen rigoros vorfiltern und nur die fast risikolosen Fälle annehmen, während komplexe oder wirtschaftlich kleinere Schicksale durchs Raster fallen.

Lucas Rößler wehrt sich vehement gegen diese Darstellung: „Diese Kritik können wir so nicht bestätigen. Unsere Ablehnungsquote ist sehr niedrig, denn wir wollen so vielen Menschen wie möglich helfen.“ Zwar bleibt Rößler eine exakte Prozentzahl bei der Ablehnungsquote schuldig, verspricht aber: „Uns ist es ganz egal, ob unser(e) Mandant*in Mini-Jobber*in oder eine hochbezahlte Führungskraft ist. Auch komplexere oder risikoreichere Fälle schließen wir nicht aus.“ Abgelehnt werde laut Rößler nur bei Anfragen, die den eigenen moralischen Werten widersprechen – oder „wenn kein Anspruch oder Verhandlungshebel gegen den bzw. die Arbeitgeberin vorliegt“. Robin Hood agiert im LegalTech-Markt eben auch mit wirtschaftlichem Kalkül.

Proprietäre Software vs. Standard-KI

Cleverklagen betont medial gern den Einsatz eigener Tech- und KI-Lösungen. Doch in Zeiten, in denen sich standardisierte juristische Branchen-KIs rasant entwickeln, wird eine eigene Fallbearbeitungs-Software zunehmend zum reinen Hygienefaktor und verliert als unüberwindbarer Wettbewerbsvorteil an Strahlkraft.

Wo genau zieht das Start-up also die technische Grenze zwischen Automatisierung und anwaltlichem Handwerk? „Künstliche Intelligenz soll unsere Anwält*innen in erster Linie bei repetitiven und administrativen Aufgaben unterstützen“, ordnet Fabian Beulke ein. Es gehe vor allem um Fristen- und Aufgabenmanagement, Terminplanung oder die Dokumentenverwaltung. Dabei setze man auf hohe Datenschutzstandards: Die hauseigene KI laufe ausschließlich auf eigenen Servern, gänzlich ohne externe Datenverbindungen. Zudem durchkämme die KI laufend die Akten für Konsistenz-Checks. Ein pragmatischer statt revolutionärer Ansatz, wie Beulke unumwunden zugibt: „Das ist wichtig, damit bei der Vielzahl laufender Fälle nichts daneben geht.“

Bei der juristischen Kernarbeit zieht Beulke jedoch eine klare rote Linie: „Uns ist wichtig, dass eine Entscheidung nie von der KI getroffen wird. Diese Verantwortung liegt ausschließlich bei unseren Anwält*innen.“ Gerade das Arbeitsrecht sei viel Verhandlungssache, die oft mündlich in persönlichen Gesprächen oder vor Gericht geklärt werde. „Es braucht ein starkes Verhandlungsgeschick, Erfahrung und das richtige Timing“, so der Mitgründer. „Das kann KI aus unserer Sicht nicht ersetzen.“

Fazit & Ausblick

Cleverklagen zeigt eindrücklich, dass gesundes Wachstum ohne Investorinnen auch im anwaltlichen Dienstleistungssektor funktionieren kann. Die eigentliche Herausforderung für das Duo dürfte künftig jedoch weniger in der hauseigenen Softwareentwicklung liegen, sondern in der profitablen und skalierbaren Kund*innenakquise.

Wo sieht sich das Unternehmen in zwei Jahren? Lucas Rößler hat klare finanzielle Ambitionen: „Wenn weiterhin alles gut läuft, haben wir unseren Umsatz und Gewinn in zwei Jahren idealerweise mehr als verdoppelt.“ Ob man die vertikale Marktführerschaft im Arbeitsrecht erzwingen könne, werde sich zeigen.

Interessant ist jedoch die strategische Ausrichtung für die Zukunft: Cleverklagen plant die Expansion in weitere Rechtsgebiete. Dabei wolle man sich explizit nicht auf standardisierte Massenverfahren fokussieren, verrät Rößler: „Wir wollen Rechtshilfe in Bereichen bieten, in denen Menschen echte und oft existenzielle Unterstützung benötigen. Zum Beispiel bei Streitigkeiten mit Versicherungen oder bei familien- oder erbrechtlichen Fragen.“

Die Integration künstlicher Intelligenz gleicht in vielen mittelständischen Betrieben aktuell noch einem Blindflug. Es fehlen oft Ressourcen für komplexe Implementierungen oder das Know-how zur Einhaltung von Datenschutzstandards. Genau in diese Lücke stößt die Münchner All-in-One-Plattform firepanda.ai. Was im Jahr 2022 als direkte Reaktion auf den globalen „ChatGPT-Moment“ innerhalb eines IT-Entwicklungsbüros begann, will mit einer aktualisierten Plattformversion den Marktzugang für den Mittelstand nun endgültig vereinfachen.

Vom „ChatGPT-Schock“ zum Agentur-Spin-off

Die Geschichte von firepanda.ai nahm ihren Lauf, als die Veröffentlichung von ChatGPT die Tech-Welt erschütterte. In der Münchner IT-Agentur Fireflow erkannten die Gründer sofort den massiven Bedarf – und die gleichzeitige Verunsicherung – bei ihren Kund*innen. Statt den Trend nur zu beobachten, entwickelte das Team in intensiven Konzeptionsphasen eine Lösung, die den deutschen Mittelstand sicher in das KI-Zeitalter führen soll. Anfang 2025 erfolgte dann der offizielle Launch.

Hinter diesem Spin-off stehen zwei Köpfe mit komplementären Profilen. Dr. Peter Dornbusch (CEO & CTO) ist promovierter Informatiker und DeepTech-Veteran mit über 25 Jahren IT-Erfahrung. Flankiert wird er von Daniel Kövary, einem Experten für Business Development und digitale Markenführung.

Auf die Frage, wie schwer der Spagat zwischen anspruchsvollem Agenturgeschäft und der Inkubation einer völlig neuen SaaS-Plattform war, räumt Kövary ein: „Es war zweifellos ein enormer Kraftakt, der sich jedoch als unser größter strategischer Vorteil erwies.“ Durch das Tagesgeschäft sei man extrem nah an den realen Schmerzpunkten der Kund*innen – wie Datenschutzbedenken und Ressourcenmangel – gewesen. Die lange Entwicklungszeit bis 2025 war dabei eine bewusste Entscheidung gegen schnelle halbe Sachen. „Wir wollten keine weitere dünne ‚Wrapper-App‘ auf den Markt bringen“, betont Kövary und fügt hinzu: „Durch KI-gestütztes Coding haben wir eine echte Zeitenwende erlebt und unsere Entwicklungszyklen bei herausragender Code-Qualität massiv verkürzt.“

Schluss mit dem KI-Flickenteppich

Die Kernidee von firepanda.ai ist ein modellagnostisches KI-Backend, das Nutzer*innen flexibel zwischen den Modellen von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Google wählen lässt, ohne separate Verträge abschließen zu müssen. Ein entscheidender Hebel für den Vertrieb ist dabei die Datensicherheit, da die Plattform auf Servern in Deutschland gehostet wird.

Doch wie garantiert das Start-up rechtssicher, dass Daten bei der Nutzung von OpenAI nicht vom US-Cloud Act erfasst werden? Dr. Peter Dornbusch gibt sich hier kompromisslos: „Um höchste Datenschutzstandards zu gewährleisten, routen wir Anfragen an Modelle wie OpenAI nicht über die Standard-US-Schnittstellen, sondern ausschließlich über DSGVO-konforme Instanzen etablierter Anbieter wie Microsoft Azure oder AWS, die in Europa gehostet werden.“ Dabei würden strikte Zero-Data-Retention-Policies greifen, die verhindern, dass Kund*innendaten für das Modell-Training genutzt werden. Für Unternehmen mit extrem restriktiven Vorgaben bietet firepanda.ai zudem europäische Open-Source-Modelle wie Mistral an, die autark in Deutschland gehostet werden. „Der Kunde ist nicht in einem System gefangen, sondern behält die volle Souveränität“, resümiert der CTO.

KI-Agenten per Drag-and-drop

Um ohne Programmierkenntnisse spezifische KI-Assistenten zu konfigurieren, bietet die Plattform einen Workflow-Builder an, in dem/der Nutzer*in Trigger und Aktionen per Drag-and-drop verknüpfen.

Trotz dieser Versprechen mutieren viele B2B-Start-ups oft zu Beratungsagenturen, weil Kund*innen das Self-Serve-Prinzip nicht allein bewältigen. Daniel Kövary kennt dieses Problem: Die Wucht der Technologie überfordere aktuell noch viele Organisationen. Während globale Player wie Anthropic massiv gegensteuern und sogenannte Forward Deployed Engineers einsetzen, die Use Cases direkt in Unternehmen auf eigene Kosten umsetzen, wählt das Münchner Team einen anderen Pfad. „Da wir diesen extrem ressourcenintensiven Weg weder gehen können noch wollen, lautet unsere strategische Antwort: Enablement!“, stellt Kövary klar. Statt klassischem Handholding setzt man auf ein mehrstufiges Befähigungsmodell im Produkt – von abteilungsspezifischen Prompt-Bibliotheken für Anfänger*innen bis zum Workflow-Builder für Profis. Das Versprechen des Gründers: „Unser primäres Ziel im Onboarding ist es, unternehmensinterne ‚KI-Champions‘ auszubilden, die das Wissen als Multiplikatoren eigenständig skalieren.“

Transparenter Deal oder teure Skalierung?

Seit dem 1. März 2026 lockt firepanda.ai mit einer kostenlosen Testversion inklusive einer Million Token. Im produktiven Einsatz werden 19,95 Euro pro Nutzer*in im Monat fällig, während die Token-Kosten mit einem Handling-Aufschlag von zehn Prozent transparent weitergereicht werden. Zusatzmodule kosten extra: 395 Euro für Workflow-Automatisierung und 95 Euro für API-Anbindungen.

Bislang ist das Start-up komplett bootstrapped. Um die Infrastrukturkosten und die geplante Skalierung zu stemmen, sucht das Unternehmen nun aber sehr selektive Seed-Finanzierungen. Dornbusch sucht dabei explizit nicht nach klassischem Venture Capital, sondern nach „Smart Money“ von strategischen Business Angels. Das ehrgeizige Ziel: „Unser Meilenstein bei diesem kontrollierten Wachstum ist es, durch die anstehende Skalierungsphase bis Ende 2026 den Break-even zu erreichen.“

Die „KI-Steuer“-Falle und wartende Tech-Giganten

Kritiker*innen könnten den zehnprozentigen Token-Aufschlag bei hohen Datenmengen als kostspielige „KI-Steuer“ ansehen, was zur Abwanderung Richtung Direkt-APIs führen könnte. Zudem buhlen globale Wettbewerber wie Make.com oder Microsofts Copilot Studio um den Mittelstand.

Dornbusch wehrt sich gegen den Begriff der Steuer: „Wir sehen diesen zehnprozentigen Aufschlag keineswegs als ‚KI-Steuer‘, sondern als nachvollziehbare Service-Fee.“ Diese Marge decke die komplexe Orchestrierung sowie Compliance-Sicherheit ab und erspare mühsames Vertragsmanagement. Dass Kund*innen bei steigendem KI-Reifegrad abwandern, glaubt er nicht: „Wenn ein Unternehmen erst einmal komplexe Freigabeschleifen, RAG-Pipelines mit proprietären internen Daten und externe API-Trigger in firepanda.ai modelliert hat, wechselt es nicht wegen eines marginal günstigeren Token-Preises die Plattform.“

Und was passiert, wenn Microsoft seinen Copilot so tief integriert, dass externe KMU-Layer überflüssig werden? Kövary kontert, dass Copilot zwar gut für persönliche Produktivität sei, die reale Prozesslandschaft des Mittelstands aber weitaus komplexer. „Wir müssen aufhören, diesen Layer als dünne, überflüssige Benutzeroberfläche zu missverstehen – er ist vielmehr das schützende Betriebssystem eines jeden Unternehmens in der KI-Ära“, argumentiert er. Durch diese Architektur befreie man Kund*innen aus dem Vendor-Lock-in einzelner Großkonzerne.

Genialer Eisbrecher mit Ablaufdatum?

Für die ersten 12 bis 24 Monate der KI-Transformation ist firepanda.ai als technologischer Eisbrecher hochattraktiv. Langfristig muss sich allerdings zeigen, ob die eigenen Workflow-Logiken stark genug sind, um gegen die Marktmacht der großen Ökosysteme zu bestehen.

Gefragt nach der Zukunft und einem möglichen Exit winkt Dr. Peter Dornbusch ab. Die Backend-Entwicklung sei dank 20 Jahren Agenturerfahrung keine Hürde gewesen, sondern der größte strategische Hebel, um eine sichere Enterprise-Umgebung zu schaffen. Man sei gekommen, um zu bleiben: „Ein schneller Exit ist nicht unser Fokus, denn der europäische Markt für B2B-KI steht erst ganz am Anfang“, stellt der CTO klar und gibt die zukünftige Marschroute vor: „Wir bauen hier an einem nachhaltigen und unabhängigen ‚German AI Champion‘, der dem Mittelstand dauerhaft hilft, seine Produktivität messbar und zukunftssicher zu steigern.“

Während andere Abiturient*innen für Klausuren büffeln, programmierten Florian Ritzel und sein Mitgründer Jannik Kirchhoff (beide 18) ein Start-up. Die Initialzündung war laut den beiden Hamburger Gymnasiasten eine gesellschaftliche Beobachtung: Die Belastung durch Mobilitätskosten. „Die alleinerziehende Mutter sollte nicht an der Zapfsäule stehen müssen und entscheiden, ob sie ihr Kind in die Kita oder sich selbst zur Arbeit fährt“, beschreibt Ritzel die Motivation hinter dem Projekt. Die amüsante Ironie ihrer Gründung: Die Fahrfuchs-Gründer besitzen aktuell nicht einmal einen Führerschein.

Auf die naheliegende Skepsis bezüglich dieses fehlenden „Nutzer-Wissens“ reagiert Florian Ritzel offensiv: „Natürlich gibt es immer Leute, die unsere Idee kritisieren. Und fehlendes Nutzerwissen ist gerade am Anfang schwierig, vor allem, wenn man eine App bauen möchte, die möglichst vielen Menschen hilft.“ Doch aus der vermeintlichen Schwäche machten sie eine Stärke durch maximale Nutzerorientierung. „Wir haben bereits vorher im Umfeld rumgefragt, was die Leute eigentlich brauchen, und danach gezielt um Feedback gebeten“, erklärt der Gründer. Der Erfolg gibt ihnen recht: „Inzwischen erreichen uns täglich dutzende Mails mit Tipps – was die Nutzer*innen sich wünschen und wie wir die App verbessern können. Dadurch wird uns das Ganze nicht zum Verhängnis, sondern sogar zum Vorteil.“

Mit Fahrfuchs wollen sie den rund 48,5 Millionen Pkw-Halter*innen in Deutschland auf den Cent genau aufzeigen, wo das Auto wirklich Geld frisst. Denn der teure Kraftstoff ist nur ein Teil der Wahrheit. Falsche Versicherungstarife, unbemerkter Wertverlust, Wartung und vergessene Pendlerpauschalen reißen oft weitaus größere Löcher ins Budget. Die Resonanz ist für die frühe Phase beachtlich: Ganz ohne bezahltes Marketing sammelte die App schnell über 700 Downloads ein – eine für den Massenmarkt zwar noch bescheidene Zahl, die jedoch ausreichte, um mehrfach in die Top 100 der Finanz-Charts im App Store zu stürmen. Zudem generierte das Projekt rein organisch Presseberichte, unter anderem in der FAZ, der SWP und bei Antenne Bayern.

Holistischer Ansatz statt reiner Tank-App

Auf den ersten Blick wirkt Fahrfuchs wie ein weiterer Spritpreis-Radar. Die App zieht in Echtzeit Daten der Markttransparenzstelle für Kraftstoffe, listet Ladesäulen für E-Autos und alarmiert per Push-Nachricht bei günstigen Preisen. Der entscheidende Pivot ist jedoch das ganzheitliche Kostentracking: Die Gründer haben einen eigenen Versicherungsrechner sowie einen Steuer-Sparrechner integriert, bieten detaillierte Monatsreports an und binden die Nutzer*innen über einen Gamification-Ansatz („Sparfuchs-Score“). Ein zentrales Versprechen in Zeiten von Datenskandalen: Alle sensiblen Nutzer*innendaten werden lokal auf dem Endgerät gespeichert – es gibt keine zentrale Cloud.

Angesprochen auf die Skalierbarkeit dieses Modells bezieht Jannik Kirchhoff klar Stellung: „Die lokale Datenspeicherung ist gerade in Deutschland kein strategisches Eigentor. Ich halte nichts für wichtiger, als die privaten Daten unserer Nutzer*innen zu schützen“. Er warnt vor den Risiken zentraler Speicherlösungen: „Niemand muss wissen, wo ich wohne, wohin ich morgens fahre oder wo meine Kinder zur Kita gehen. Wir haben in der Vergangenheit immer wieder gesehen, dass jeder gehackt werden kann. Und gerade als junge Entwickler können und wollen wir diese Verantwortung nicht übernehmen“. Personalisierte Spar-Vorschläge ließen sich laut Kirchhoff auch direkt auf dem Smartphone „hervorragend realisieren“.

Ein echtes Haifischbecken

Die Vision ist ambitioniert, doch der Markt ist hart umkämpft. Die Konkurrenz reicht von Excel-Tabellen bis zu Platzhirschen wie Spritmonitor oder Giganten wie Clever Tanken. Warum also wechseln? Florian Ritzel gibt sich selbstbewusst: „Die Spritpreis-Übersicht ist bei uns nur eines von vielen Features – nicht der Hauptteil. Wer Spritmonitor so gut findet, darf dort gerne bleiben.“ Der Fokus liege woanders: „Wer aber wirklich tracken möchte, was sein Auto insgesamt kostet, der kann das eben nur bei uns. Diese Gesamtheit an Features gibt es bisher in keiner anderen App in dieser Form.“ Selbst das Argument der manuellen Excel-Tabelle lässt er nicht gelten: „Natürlich kann man sich das selbst in Excel bauen – aber darauf haben die meisten Leute schlicht keine Lust. Genau deswegen sind wir so gut.“

Kritisch hinterfragt

Trotz des Aufklärungscharakters ist Fahrfuchs kein reines Hobbyprojekt; In-App-Käufe für eine „Plus“-Version (0,99 €/Monat) sowie eine „Pro“-Version (2,99 €/Monat bzw. 19,99 €/Jahr) bilden das Monetarisierungsmodell. Ob die selbstgestrickte Mathematik hinter dem Versicherungsrechner, der auf hunderten per Hand durchgerechneten Profilen basiert, ohne echte API-Schnittstellen dauerhaft standhält, bleibt abzuwarten.

Wie viele Abonnent*innen braucht es, um nach dem Abitur davon zu leben? Jannik Kirchhoff rechnet vor: „Ehrlicherweise vermutlich mehr als 10.000 zahlende Abonnent*innen – aber das ist zunächst auch nicht unser Ziel.“ Aktuell stehe das Lernen im Vordergrund: „Wir wollen vor allem Erfahrungen sammeln durch das, was wir machen, und gleichzeitig die laufenden Kosten decken. Das sollte demnächst möglich sein.“

Für die Zeit nach dem Abschluss hält er sich alle Türen offen: „Risikokapital halte ich ab dem Moment für unumgänglich, an dem wir wirklich konkret expandieren wollen. Das wird vermutlich nach dem Abitur der Fall sein. Dann muss man schauen, ob es sich lohnt, Anteile abzugeben oder Kredite aufzunehmen.“ Sein Fazit: „Spannend wird es erst, wenn wir die Idee wirklich groß skalieren wollen.“

Ein exzellentes MVP mit Pivot-Potenzial

Fahrfuchs ist ein Lehrbuchbeispiel für ein hervorragendes Minimum Viable Product (MVP). Um jedoch hochprofitabel zu werden, könnte mittelfristig ein Wechsel hin zur Affiliate-Provision für Versicherungswechsel nötig sein. Doch hier bremst Florian Ritzel bewusst: „Versicherungspartner wollen wir zunächst bewusst nicht werden, denn einer der entscheidendsten Punkte unserer App ist, dass wir Versicherungsdaten unabhängig zur Verfügung stellen.“

Sein Ziel ist technologische Exzellenz: „Meilenstein eins ist, den Versicherungsrechner so akkurat zu machen, dass wir auf Check24-Niveau sind – ohne dafür Provisionen zu kassieren.“ Zudem plane man Kooperationen mit Fahrschulen und Werkstätten, um die Leute genau dort zu erreichen, „wo sie am meisten ans Auto denken“. Die größte Hürde bleibt derweil technischer Natur: „Meilenstein drei ist die Android-Version – das ist allerdings extrem schwer umzusetzen, gerade wenn man iOS-Coding gewohnt ist.“ Dennoch verspricht er: „Wir planen das aber innerhalb der nächsten drei Monate.“

Der Grundstein ist gelegt. Nun müssen die beiden Hamburger beweisen, dass sie nach dem Abitur nicht nur programmieren, sondern auch unternehmerisch durch den dichten Verkehr des Mobilitätsmarktes navigieren können.

Die Arbeitswelt hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend verändert. Flexible Arbeitsmodelle, digitale Prozesse und ortsunabhängiges Arbeiten sind längst keine Ausnahme mehr, sondern prägen den Alltag vieler Unternehmen. Gleichzeitig stehen insbesondere Start-ups, Selbstständige und kleine Unternehmen vor der Herausforderung, administrative Aufgaben effizient zu organisieren, ohne dabei wertvolle Ressourcen zu verlieren.

Genau an dieser Schnittstelle setzt MANA an. Das Unternehmen positioniert sich als zentraler Ansprechpartner für organisatorische Prozesse im Hintergrund – mit dem Ziel, den Geschäftsalltag einfacher, strukturierter und digitaler zu gestalten. Weitere Informationen zum Leistungsangebot und zur Struktur des Unternehmens finden sich unter https://we-are-mana.com/.

Von der Idee zur Lösung: Warum MANA entstanden ist

Wer gründet, konzentriert sich zunächst auf Produkt, Markt und Wachstum. Doch schnell wird deutlich, dass administrative Aufgaben einen erheblichen Teil der täglichen Arbeit ausmachen. Posteingang, Dokumentenmanagement oder rechtliche Anforderungen gehören zu den grundlegenden Pflichten – sind jedoch selten der eigentliche Fokus eines Unternehmens.

Gerade in kleinen Teams oder bei Einzelunternehmen entstehen dadurch typische Herausforderungen:

• fehlende Zeit für organisatorische Aufgaben
• unklare Abläufe im Umgang mit Dokumenten
• Unsicherheiten bei rechtlichen Anforderungen
• mangelnde Struktur im Tagesgeschäft

MANA setzt genau hier an und verfolgt einen Ansatz, der diese Prozesse bündelt und vereinfacht. Ziel ist es, Unternehmen von administrativen Aufgaben zu entlasten, ohne dass diese eigene Strukturen aufbauen müssen.

Virtual Office neu definiert

Das Konzept des Virtual Office ist grundsätzlich bekannt, wird jedoch häufig auf die Bereitstellung einer Geschäftsadresse reduziert. MANA erweitert diesen Ansatz um digitale und organisatorische Komponenten, die über klassische Angebote hinausgehen.

Im Zentrum stehen dabei:

• eine ladungs- und handelsregisterfähige Geschäftsadresse
• ein strukturierter Postservice
• digitale Bereitstellung eingehender Dokumente

Alle eingehenden Sendungen werden digitalisiert und online zur Verfügung gestellt – in vielen Fällen noch am Tag des Eingangs. Dadurch entsteht ein jederzeit verfügbarer Überblick über wichtige Unterlagen. Originaldokumente können bei Bedarf zuverlässig weitergeleitet werden.

Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, ortsunabhängig zu arbeiten und gleichzeitig alle formalen Anforderungen zu erfüllen.

Persönliche Betreuung als zentraler Unterschied

Ein wesentliches Merkmal von MANA ist der persönliche Ansatz. Während viele Anbieter auf standardisierte Prozesse und automatisierte Abläufe setzen, legt das Unternehmen Wert auf direkte Ansprechpartner und individuelle Betreuung.

Das zeigt sich insbesondere in:

• persönlicher Kommunikation statt anonymem Support
• festen Ansprechpartnern für individuelle Anliegen
• schnellen und nachvollziehbaren Lösungen

Diese Struktur schafft Vertrauen und sorgt dafür, dass Kunden nicht als Nummer behandelt werden. Gerade für kleinere Unternehmen kann dieser persönliche Kontakt ein entscheidender Faktor sein.

Berlin im Fokus – Expansion in weitere Städte

Der aktuelle Schwerpunkt von MANA liegt auf Berlin. Als einer der wichtigsten Gründerstandorte Europas bietet die Stadt ideale Voraussetzungen für junge Unternehmen und innovative Geschäftsmodelle.

Eine Geschäftsadresse in Berlin kann dabei nicht nur formale Vorteile bieten, sondern auch die Außenwirkung eines Unternehmens stärken.

Gleichzeitig ist die Expansion bereits geplant:

• München als nächster zentraler Standort
• perspektivische Erweiterung nach Hamburg und Frankfurt

Diese Entwicklung zeigt, dass das Modell skalierbar ist und sich an unterschiedliche Märkte anpassen lässt.

Digitale Prozesse als Fundament

Ein zentraler Bestandteil des Konzepts ist die konsequente Digitalisierung administrativer Abläufe. Prozesse, die traditionell zeitintensiv und papierbasiert sind, werden hier strukturiert und vereinfacht.

Dazu gehören unter anderem:

• digitale Erfassung und Archivierung von Dokumenten
• ortsunabhängiger Zugriff auf Post und Unterlagen
• klare Strukturierung von Geschäftsprozessen

Der Vorteil liegt in der Transparenz: Unternehmen behalten jederzeit den Überblick über ihre Dokumente und können schnell auf relevante Informationen zugreifen.

Flexible Nutzung von Meetingräumen

Neben den digitalen Services bietet MANA die Möglichkeit, Meetingräume bei Bedarf zu nutzen. Diese können flexibel gebucht werden und eignen sich für unterschiedliche Einsatzbereiche:

• Kundentermine
• Präsentationen
• interne Besprechungen

Dadurch entsteht eine Kombination aus digitaler Flexibilität und physischer Infrastruktur – ohne langfristige Verpflichtungen für feste Büroflächen.

Für wen das Modell besonders geeignet ist

Das Angebot von MANA richtet sich vor allem an Unternehmen, die flexibel arbeiten und gleichzeitig professionelle Strukturen benötigen.

Dazu zählen insbesondere:

• Start-ups in der Aufbauphase
• Selbstständige und Freelancer
• kleine und mittlere Unternehmen

Besonders relevant ist das Modell für Unternehmen, die keine eigenen Büroräume benötigen oder bewusst auf flexible Lösungen setzen. Gleichzeitig profitieren alle, die administrative Prozesse auslagern möchten, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Einordnung im Wettbewerbsumfeld

Der Markt für Virtual Offices wächst seit Jahren kontinuierlich und wird zunehmend vielfältiger. Zahlreiche Anbieter positionieren sich mit ähnlichen Grundangeboten, unterscheiden sich jedoch deutlich in ihrer Umsetzung, ihrem Serviceverständnis und ihrer Zielgruppenansprache. Während viele Lösungen stark standardisiert und auf Skalierung ausgelegt sind, zeigt sich bei genauerem Hinsehen, dass nicht alle Anbieter denselben Anspruch an Betreuung und Struktur verfolgen.

MANA wählt hier bewusst einen differenzierten Ansatz. Im Fokus stehen nicht allein digitale Prozesse, sondern deren Kombination mit persönlicher Betreuung und klar nachvollziehbaren Abläufen. Statt anonymer Massenabwicklung setzt das Unternehmen auf direkte Ansprechpartner und eine Zusammenarbeit, die stärker auf individuelle Anforderungen eingeht.

Das zeigt sich insbesondere in:

• dem Fokus auf persönliche Betreuung statt standardisierter Prozesse
• der Verbindung aus digitaler Infrastruktur und individueller Unterstützung
• klar strukturierten, verständlichen Abläufen ohne unnötige Komplexität

Diese Ausrichtung spricht vor allem Unternehmen an, die neben Effizienz auch Wert auf Verlässlichkeit, Transparenz und direkte Kommunikation legen. Gerade für kleinere Unternehmen und Gründer kann dieser Ansatz einen spürbaren Unterschied im Alltag machen.

In einem Interview von MANA mit business-on wird zudem deutlich, wie stark der Fokus auf praxisnahe Lösungen und persönliche Zusammenarbeit gelegt wird – insbesondere mit Blick auf die Bedürfnisse kleiner und wachsender Unternehmen.

Skalierbarkeit und Zukunftsperspektiven

Das Konzept von MANA ist darauf ausgelegt, mit den Anforderungen moderner Unternehmen mitzuwachsen. Gerade in einem Umfeld, das zunehmend von Digitalisierung, Flexibilität und dynamischen Geschäftsmodellen geprägt ist, gewinnen skalierbare Lösungen an Bedeutung. Unternehmen benötigen Strukturen, die sich anpassen lassen – sowohl in frühen Gründungsphasen als auch im weiteren Wachstum.

Digitalisierung, Automatisierung und ortsunabhängige Arbeitsmodelle werden dabei weiterhin eine zentrale Rolle spielen. Lösungen wie die von MANA greifen genau diese Entwicklung auf, indem sie administrative Prozesse vereinfachen und gleichzeitig flexibel erweiterbar bleiben.

Mögliche Entwicklungen umfassen:

• den weiteren Ausbau digitaler Services und automatisierter Abläufe
• die Erweiterung auf zusätzliche Städte und wirtschaftlich relevante Standorte
• die kontinuierliche Optimierung der Nutzererfahrung und Prozessstruktur

Gleichzeitig bleibt der persönliche Ansatz ein wesentlicher Bestandteil des Modells. Auch im Zuge des Wachstums steht die direkte Betreuung im Vordergrund – ein Aspekt, der insbesondere für kleinere Unternehmen und Gründer eine wichtige Rolle spielt. Die Herausforderung wird darin liegen, Skalierung und persönliche Betreuung langfristig in Einklang zu halten.

Fazit

MANA steht exemplarisch für eine Entwicklung, die viele Unternehmen aktuell betrifft: Administrative Prozesse werden zunehmend ausgelagert und digitalisiert, um Ressourcen zu sparen und Abläufe effizienter zu gestalten. Virtual Office Services entwickeln sich dabei von einer ergänzenden Lösung hin zu einem eigenständigen Organisationsmodell, das sich flexibel in unterschiedliche Unternehmensstrukturen integrieren lässt.

Die Kombination aus ladungsfähiger Geschäftsadresse, digitalem Postservice und persönlicher Betreuung bietet eine klar strukturierte Grundlage für den Unternehmensalltag. Besonders für Start-ups, Selbstständige und kleinere Unternehmen entsteht dadurch ein Umfeld, das sowohl Flexibilität als auch Verlässlichkeit ermöglicht – ohne die Notwendigkeit, eigene komplexe Infrastrukturen aufzubauen.

Mit Blick auf die weitere Entwicklung digitaler Arbeitsmodelle ist davon auszugehen, dass die Nachfrage nach solchen Lösungen weiter steigen wird. Unternehmen, die frühzeitig auf strukturierte, digitale und gleichzeitig persönliche Systeme setzen, schaffen sich damit eine stabile Basis für nachhaltiges Wachstum und langfristige Anpassungsfähigkeit.

Wer in Deutschland nach einer spezifischen beruflichen Fortbildung sucht, landet schnell in einem Labyrinth aus schlecht gepflegten Websites, PDF-Broschüren und intransparenten Preisstrukturen. Genau in diese Lücke stößt die 2025 in München gegründete kursmap GmbH. Erst kürzlich meldete das Start-up einen Meilenstein: Über 150.000 Kurstermine von Präsenz-, Inhouse- und Online-Schulungen sind laut Unternehmensangaben mittlerweile auf der Plattform gebündelt. Doch ist das Modell tragfähig genug, um sich gegen die etablierten Branchengrößen durchzusetzen?

Hinter kursmap steht Gründer und Geschäftsführer Dariusz Opitek. Seine Motivation entsprang einem klassischen Pain Point: Viele Interessierte wissen schlichtweg nicht, welche qualifizierten Anbieter sich in unmittelbarer Nähe befinden. Mit der Vision, „Weiterbildungen sichtbar, digital und einfach zugänglich zu machen“, brachte Opitek die Plattform an den Start.

Doch eine bloße Aggregation von Daten reicht im heutigen Tech-Umfeld selten aus. Bisher steht der Gründer stark im Vordergrund. Auf die Frage, wer neben ihm im Kernteam stehe, um dieses Mammutprojekt zu stemmen, überrascht Opitek mit einer klaren Ansage: „Kursmap ist aktuell noch eine One-Man-Show, und das bewusst.“ Er agiere als Entwickler, SEO-Stratege und Vertriebler in Personalunion. „Was manche als Schwäche sehen, ist für mich ein Vorteil: kurze Entscheidungswege, keine Overhead-Kosten, maximale Fokussierung“, argumentiert der Gründer.

Um sich gegen gut finanzierte Copycats abzusichern, braucht es allerdings einen technologischen Burggraben. Diesen sieht Opitek im Einsatz künstlicher Intelligenz. Er betont, man baue aktuell ein intelligentes Matching-System, das weit über eine klassische Suchmaske hinausgehe. „Nutzer sollen auf Basis ihrer individuellen Situation, ihrer beruflichen Ziele, dem Standort und den aktuellen Marktentwicklungen die passenden Weiterbildungen vorgeschlagen bekommen“, verspricht er. Nicht die erstbeste Option zähle, sondern die richtige. Opitek fasst den Kern seiner Technologie selbstbewusst zusammen: „Das ist keine Datenbank-Logik, das ist ein persönlicher Weiterbildungsberater, der rund um die Uhr verfügbar ist.“

Die Resterampe-Gefahr: Masse statt Klasse?

Die Marke von 150.000 Terminen ist zweifellos beeindruckend. Erreicht wurde dies, indem kursmap die Einstiegshürden für Anbieter bewusst bei null hält, sodass diese eigenständig Profile anlegen können. Genau hier liegt jedoch das größte Risiko: Marktplätze, die auf pure Quantität setzen, laufen schnell Gefahr, mit veralteten Daten oder unseriösen Angeboten der Coaching-Szene überflutet zu werden.

Wie verhindert das Start-up also, zur unregulierten Resterampe zu verkommen? Opitek wehrt sich vehement gegen den Verdacht mangelnder Kontrolle. „Ein niedriger Einstieg bedeutet nicht, dass wir die Augen verschließen, im Gegenteil“, kontert er. Laut dem Geschäftsführer werden alle Profile laufend überprüft, und es gebe klare Prozesse zum Eingreifen. Dass man auf aufwendige Onboarding-Gespräche oder intransparente Anforderungen verzichtet, sei eine sehr bewusste Entscheidung gewesen. Opitek rechtfertigt diesen Weg: „Das schadet besonders kleinen, oft hervorragenden Anbietern, die schlicht nicht die Kapazitäten für bürokratische Hürden haben.“ Sein Credo für die Plattform lautet daher: „Wer gute Kurse anbietet, soll sofort loslegen können. Qualität muss man sich nicht erzwingen, man muss sie fördern.“

Wer zahlt am Ende die Rechnung?

Das Geschäftsmodell basiert auf der kostenlosen Listung für Anbieter*innen, um zügig ein attraktives Angebot aufzubauen. Das Kalkül: Sobald darüber Leads generiert werden, lassen sich diese künftig über Premium-Modelle monetarisieren. Doch um überhaupt Lernende auf die Plattform zu locken, muss kursmap in Google Ads und im organischen Ranking hart gegen etablierte Portale kämpfen – ein Spiel, das meist massiv Kapital verbrennt.

Finanziert das Start-up diesen teuren Sichtbarkeitskampf aus eigener Kraft, oder braucht es dringend externes Venture Capital (VC)? Opitek setzt auf organisches Wachstum durch SEO. „Hochwertige, relevante Inhalte sind die nachhaltigste Investition, die eine Plattform wie kursmap machen kann“, erklärt er. Sichtbarkeit, die man sich hart erarbeite, sei langlebiger als erkaufte Reichweite. Er räumt zwar ein, ergänzend Google Ads zu nutzen, betont jedoch, dass dies hochgradig selektiv passiere. „Kursmap ist und bleibt bootstrapped“, stellt der Gründer klar. Das zwinge das Unternehmen zur Disziplin. Risikokapital sieht er derzeit eher pragmatisch: „Venture Capital ist für uns kein Ziel, sondern eine Option, die wir nur dann in Betracht ziehen würden, wenn sie uns schneller zu unserem Ziel bringt, nicht als Ersatz für ein funktionierendes Modell.“

Der B2B-Pivot: Raus aus dem Google-Hamsterrad

Kursmap agiert in einem Haifischbecken und tritt gegen Portale wie KURSNET, Semigator oder Tech-Riesen wie LinkedIn Learning an. Deutlich spannender als das margenschwache Vermittlungsgeschäft ist daher die langfristige Vision: Opitek plant B2B-Lösungen, mit denen Unternehmen ihre Weiterbildungsbudgets direkt über kursmap verwalten können. Gelingt dieser Wechsel zum B2B-SaaS-Modell, würde sich das Start-up aus der völligen Abhängigkeit vom Google-Traffic befreien.

Doch warum sollten Personalleiter*innen einem Neuling vertrauen statt auf bewährte Features ihrer HR-Software wie Personio oder Workday zu setzen? Auf die konkrete Frage nach der B2B-Strategie bleibt Opitek bei der technischen Ausführung vage und gibt offen zu: „Wie genau wir ihn gestalten, ob als eigenständiges HR-Tool oder als integriertes Feature für Unternehmen, wird die Marktentwicklung zeigen. Wir sind da ehrlich: Wir testen, lernen und passen uns an.“ Gleichzeitig grenzt er sich aber scharf von großen Suiten ab, die oft die inhaltliche Qualität von Weiterbildungsentscheidungen vernachlässigen würden. „Ein Unternehmen, das diesen Mehrwert für seine Mitarbeitenden spürt, wird kursmap nicht als Konkurrenz zu Personio oder Workday sehen, sondern als sinnvolle Ergänzung“, ist Opitek überzeugt.

Booking.com der Bildung oder teure Illusion?

Kursmap greift ein reales Problem in einem oft digital rückständigen Markt auf. Ob das Start-up langfristig aber das „Booking.com für Fortbildungen“ wird, hängt von rigoroser Qualitätssicherung, effizienter Traffic-Skalierung und der Umsetzung der B2B-Pläne ab.

Bleibt am Ende die Frage nach der Langzeitstrategie: Exit oder Industriestandard? Der Gründer strebt die Spitze im deutschsprachigen Raum an, indem man als „aktiver Partner“ fungiere. Gerade weil KI derzeit ganze Berufsbilder umkrempele, bräuchten Menschen laut Opitek keine bloßen Trefferlisten mehr.

„Kursmap soll genau diese Orientierung geben, datenbasiert, individuell, zukunftsgerichtet“, formuliert Opitek seine Ambition. Sollte dies in Deutschland greifen, schließt er eine Expansion nach Europa nicht aus. Einem unkontrollierten Hype erteilt er zum Schluss jedoch eine deutliche Absage: „Wir denken nicht in Szenarien, sondern in Meilensteinen. Erst liefern, dann skalieren.“

Wer sich den Pitch von Sahm Shojai, Geschäftsführer der Frankfurter Diingu GmbH, durchliest, spürt schnell den typischen Start-up-Idealismus. Es geht um „konkrete Wirkung“, „soziale Teilhabe“ und die Vision einer „globalen sozialen Infrastruktur“, um weltweit die Lebensrealität von Kindern zu verbessern. Das klingt zweifellos gut im Pitch-Deck für potente VCs. Doch zieht man die schillernde Marketing-Ebene ab, bleibt ein konkretes und weitaus pragmatischeres Kerngeschäft. Diingu ist im Kern eine E-Learning- und Recruiting-Plattform für pädagogische Assistenzkräfte. Es handelt sich um ein klassisches B2B2C-Modell in einer Nische, die von der Digitalisierung bislang stiefmütterlich behandelt wurde.

Vom Bruder-„Frust“ zum Uni-Spin-off

Die Geschichte von Diingu – kurz für Digital Inclusion Guide – beginnt im echten Leben. Der Bruder von Mitgründer Sahm Shojai arbeitete als Schulbegleiter und berichtete von den massiven Herausforderungen in seinem Job. Das grundlegende Problem: Immer mehr ungelernte Quereinsteiger*innen strömen in die soziale Branche, denen es eklatant an fachlicher Einarbeitung, Fortbildungen und Qualitätsstandards mangelt.

Aus diesem Engpass formten Sahm Shojai und seine Mitgründer Felix Kolb und Florian Kranz eine digitale Lösung. Dabei gingen sie methodisch klug vor und holten sich von Beginn an wissenschaftliche Expertise ins Boot. Unter der Mentorenschaft von Prof. Dr. Wolfgang Dworschak vom Lehrstuhl für Pädagogik bei geistiger Behinderung an der Universität Regensburg wurde das Start-up als Ausgründung der Hochschule etabliert. Das sicherte dem Team nicht nur ein exist-Gründerstipendium, sondern 2023 auch den Hochschulgründerpreis sowie den 2. Platz beim Frankfurter Gründerpreis. Die Plattform profitiert stark von diesem Fundament, denn die Inhalte sind keine bloßen Wikipedia-Zusammenfassungen, sondern wissenschaftlich fundierte, praxisnahe Kurse.

Doch wie stellt das Team sicher, dass das akademische Wissen der Uni Regensburg nicht zu theoretisch ist und an der rauen Realität einer überforderten Hilfskraft in einer Brennpunkt-Schule vorbeigeht? „Die Entwicklung der Kursinhalte findet mit sorgfältig ausgewählten Experten und Expertinnen statt“, versichert Shojai. Diese verfügten nicht nur über den nötigen akademischen Bezug, sondern brächten auch umfassende praktische Erfahrung mit. „Wir geben klare Richtlinien für die sprachliche Ausgestaltung der Kurse vor und legen großen Wert darauf, dass der Fokus auf praxisnahen Inhalten liegt“, betont der Gründer.

Um die Theorie-Praxis-Lücke zu schließen, fließen daher neben Fachliteratur vor allem persönliche Praxiserfahrungen in die Entwicklung ein. Zudem belässt es Diingu nicht bei der Uni Regensburg, die primär mit Forschungsarbeiten die Qualität sichert. Man kooperiert laut Shojai ebenfalls mit der LMU München, wo der Schwerpunkt auf formativer Diagnostik und Monitoring-Services liege. „Gemeinsam entwickeln wir beispielsweise aktuell ein KI-Tool, das Verhalten- und Risikoanalysen bei Kindern und Jugendlichen durchführen kann“, kündigt der Geschäftsführer an. Sozialarbeitende sollen dadurch befähigt werden, Kindeswohlgefährdungen besser zu erkennen. „Diese innovativen Services sollen den Arbeitsalltag professionalisieren“, resümiert er.

E-Learning trifft auf Jobbörse

Diingu fungiert als zweiseitiger Marktplatz. Auf der einen Seite stehen Privatpersonen wie Schulbegleitende, Kita-Kräfte oder Familienhelfer*innen. Sie können sich gegen eine monatliche Gebühr von aktuell 15 Euro flexibel über mehr als 70 Online-Kurse zu Themen wie Autismus oder ADHS weiterbilden. Bei Verständnisfragen hilft ein KI-Chatbot. Mit den erworbenen Zertifikaten bauen sich die Nutzer*innen dann ein digitales Profil auf. Auf der anderen Seite stehen die großen Träger wie das DRK, die Johanniter oder die Lebenshilfe. Sie zahlen für jährliche Lizenzen, um ihr bestehendes Personal digital zu schulen, Nachweise zentral zu verwalten und schlichtweg Verwaltungskosten zu sparen.

Hand aufs Herz: Wie viele der ohnehin meist schlecht bezahlten pädagogischen Hilfskräfte zahlen die 15 Euro im Monat wirklich selbst aus eigener Tasche? Und plant Diingu langfristig nicht doch einen kompletten Pivot zum lukrativeren, reinen B2B-Modell? Shojai holt bei dieser Frage etwas weiter aus: Man sei vor rund drei Jahren ursprünglich als reine Lernplattform im B2B-Bereich gestartet. Träger nutzten die Kurse zur Schulung des eigenen Personals. „Mit der Zeit erhielten wir jedoch auch zunehmend Anfragen von Privatpersonen, die sich mit unseren Inhalten weiterbilden möchten, um sich auf einen Job im sozialen Bereich zu bewerben“, blickt er zurück. Daraufhin habe man dasselbe Lernangebot über eine App auch für B2C-Kund*innen geöffnet, um die berufliche Vorqualifizierung zu ermöglichen. Gleichzeitig wurde die Jobplattform gelauncht, um beide Kund*innengruppen zusammenzubringen.

Auf die Skepsis bezüglich der privaten Zahlungsbereitschaft kontert Shojai selbstbewusst: „Das sind Menschen, die einen Job im sozialen Bereich suchen und davon gibt es viele, weil der Fachkräftemangel eine sehr hohe Nachfrage nach beruflicher Weiterbildung erzeugt.“ Er spricht im gleichen Atemzug gar von einer handfesten Marktdisruption. Klassische Fortbildungen zur Schulbegleitung kosteten bei anderen Bildungsträgern schnell zwischen 800 und 1.200 Euro. Dies werde heute meist über Bildungsgutscheine finanziert.

Doch genau hier wittert Diingu seine strategische Chance: „Diese Finanzierung über Bildungsgutscheine wird sich mit der Grundsicherung ab Juli 2026 ebenfalls verändern“, prognostiziert Shojai. Aufgrund des Vermittlungsvorrangs würden die Gutscheine künftig nicht mehr so großzügig vergeben. Diingu hingegen biete Wissen für zahlreiche Berufe bereits ab 15 Euro an. „Mit anderen Worten: Wir haben diesen Markt demokratisiert und Wissen überhaupt erst auf Selbstzahlerbasis bezahlbar gemacht“, stellt er klar. Selbst ohne große Werbung könne man erste bezahlte Abonnements vorweisen. „In den kommenden Monaten planen wir, größere Kampagnen zu launchen und mittelfristig den B2B2C-Weiterbildungsmarkt für soziale Berufe mit unserem Selbstzahler-Konzept und unserem E-Learning-Ansatz zu übernehmen“, gibt sich der Geschäftsführer kämpferisch.

Der eigentliche Clou – und das potenzielle Schwungrad des Geschäftsmodells – ist jedoch die Verzahnung: Träger können über das Diingu-Jobportal direkt auf die vorqualifizierten Privatnutzer zugreifen und diese rekrutieren. Doch die großen Wohlfahrtsverbände gelten oft als extrem schwerfällig in der Digitalisierung. Wie hart war es, Traditionsverbände wie das DRK davon zu überzeugen, ihr Recruiting über ein noch unbekanntes Start-up abzuwickeln? Shojai räumt ein, dass die Anfangszeit kein Selbstläufer war. „Digitalisierung bedeutete für viele im sozialen Bereich vor allem Veränderung“, analysiert er. „Und Veränderungen vermeidet man gern, solange nichts anbrennt.“ Heute punkte man schlichtweg mit einem guten Service zum erschwinglichen Preis, weshalb immer mehr große Träger Diingu ausprobieren wollten. Die Einführung bei den Platzhirschen erfordere natürlich Prozessumstellungen, was aber branchenübergreifend bei Großunternehmen der Fall sei. Dennoch gibt der Gründer zu: „Aber ja, keine Frage: Sales war bisher die größte Herausforderung in diesem Unternehmen.“ Das Geschäftsmodell und die Verkaufsstrategien mussten mehrfach nachgeschärft werden. Heute, so Shojai, sei es aber „deutlich einfacher geworden als noch zu Beginn“.

Markt & Wettbewerb

Der Markt für soziale Dienstleistungen ist riesig, aber extrem komplex. Der Fachkräftemangel ist immens; Träger müssen notgedrungen auf ungelernte Hilfskräfte zurückgreifen, was unweigerlich die Qualität der Betreuung gefährdet. Hier trifft Diingu einen echten Pain Point. Der Wettbewerb besteht derzeit vor allem aus den analogen Akademien der Wohlfahrtsverbände, regionalen Fortbildungsanbietern und stark generalisierten E-Learning-Plattformen. Auch klassische Recruiting-Plattformen mischen mit. Diingu grenzt sich durch die spitze Zielgruppe rund um Inklusion und Schulbegleitung sowie durch die intelligente Kombination aus Qualifizierung und Recruiting ab.

Skalierungsträume vs. Marktrealität

So lobenswert der Ansatz ist, das Geschäftsmodell muss sich im Härtetest einigen kritischen Fragen stellen. Ein massives Problem ist der Markt als regulatorischer Flickenteppich. Diingu spricht aktuell mit Investor*innen, um europaweit zu skalieren, doch das Sozial- und Bildungswesen ist hochgradig lokalisiert. Da sich die Vorgaben für Inklusion in Deutschland bereits von Bundesland zu Bundesland massiv unterscheiden, bedeutet eine europäische Expansion zwingend, dass Fortbildungsinhalte an völlig andere gesetzliche Rahmenbedingungen angepasst werden müssen. Das kostet enorm viel Zeit und verbrennt Kapital.

Wie will Diingu diese gewaltige regulatorische Wand durchbrechen, ohne sich finanziell und personell zu verheben? „Das ist eigentlich die entscheidendste Frage, und genau diese begleitet uns seit fast zwei Jahren“, gibt Shojai offen zu. Mit der Lösung stehe und falle der internationale Erfolg. Die Antwort des Start-ups lautet: Automatisierung. Man entwickle gerade eine zweigeteilte „Kursfabrik“. Eine Abteilung konzipiere kleinere Kurse mithilfe von Künstlicher Intelligenz, die am Ende lediglich von Expert*innen lektoriert und qualitätsgeprüft werden. Dafür habe man eigens eine von AWS geförderte Kooperation zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen gestartet, um einen skalierbaren Workflow zu etablieren.

Große und wichtige Kurse bleiben jedoch Handarbeit nach strengen Richtlinien. „KI kommt da nicht hin, und ihr fehlt auch reales Praxiswissen, das nur ausgewählte Expertinnen und Experten mitbringen“, stellt Shojai klar. Diese Zweiteilung bedingt logischerweise extrem hohe Kosten bei der Lokalisierung der Inhalte. Auf die konkrete Frage nach der Finanzierbarkeit bleibt der Gründer allerdings unkonkret. Man habe zwar bereits eine „finanzstrategische Lösung“ erarbeitet, doch Details wolle er zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht verraten. Er gibt sich jedoch siegessicher: „Wir glauben, mit diesem hybriden KI-Mensch-Kursentwicklungsansatz einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.“

Gleichzeitig stößt das Modell unweigerlich an die Grenzen der Digitalisierung. Das Start-up wirbt mit einem KI-Guide, in der sozialen Arbeit gilt jedoch unumstößlich das Credo: Beziehung vor Technik. Empathie, Deeskalation und der Umgang mit schwer beeinträchtigten Kindern lassen sich über Klick-Kurse und KI-Chats nur in der grauen Theorie erlernen. Eine reine Digitalisierung der Fortbildung ersetzt keine Praxisbegleitung im wahren Leben.

Abschließend wirft auch das avisierte „Big Picture“ rund um die Vision „Diingu Care“ Fragen auf. Die Ankündigung, künftig weltweit Bildungsprojekte zu unterstützen, wirkt aktuell noch wie ein sehr ambitioniertes PR-Versprechen für Impact-Investor*innen. Für ein Start-up in der vulnerablen Skalierungsphase birgt ein solcher Nebenschauplatz stets die Gefahr, den Fokus auf das stark erklärungsbedürftige DACH-Kerngeschäft zu verlieren.

Lenkt diese noble globale Vision das Team nicht gefährlich vom eigentlichen Überlebenskampf und der schwierigen Marktdurchdringung in Europa ab? „Absolut“, stimmt Shojai überraschend direkt zu. Genau aus diesem Grund bewerbe man das Projekt derzeit weder öffentlich noch bei Investor*innen. „Es steht weder auf der Website noch auf irgendeinem Pitch Deck“, versichert er. Der Fokus liege aktuell ausschließlich auf dem Aufbau eines funktionierenden und stark wachsenden Geschäfts. „Erst wenn wir damit Investoren und auch uns selbst geholfen haben, können wir anfangen, mit Diingu Care anderen zu helfen“, erklärt Shojai sein strategisches Prinzip. Dennoch ist es ihm spürbar ein Anliegen zu betonen, dass Diingu Care keine hohle PR-Phrase sei. Diese globale Infrastruktur für Länder ohne stabile soziale Systeme werde unweigerlich kommen. „Und an diesem Ziel wird sich auch nichts ändern, nur weil es ambitioniert ist“, bekräftigt der Geschäftsführer abschließend. „Denn genau das soll Diingu ausmachen: eine Organisation, die Verantwortung übernimmt.“

Fazit

Diingu ist ein exzellentes Beispiel dafür, wie aus einem echten, greifbaren Alltagsproblem eine kluge SaaS-Lösung entstehen kann. Das Team hat durch die universitäre Anbindung seine Hausaufgaben gemacht und mit über 100 Trägern bereits beachtliche Traction im B2B-Markt erreicht. Der Weg zum europaweiten Skalierungserfolg oder gar zur „globalen sozialen Infrastruktur“ wird jedoch steinig. VCs werden künftig genau prüfen, ob die Margen im chronisch klammen Sozialsektor ausreichen und ob der stark regulierte Bildungsmarkt schnelle geografische Sprünge überhaupt zulässt. Diingu muss jetzt beweisen, dass es nicht nur ein nützliches Werkzeug für deutsche Wohlfahrtsverbände bietet, sondern das Zeug zu einem hochprofitablen, grenzüberschreitenden Plattformgeschäft hat.

Im Jahr 2022 wurde cylib, das ganzheitliche Batterierecyclingunternehmen, in Aachen von Dr. Lilian Schwich (Co-CEO), Paul Sabarny (CTO) und Dr. Gideon Schwich (COO) als Spin-off gegründet. Das Kernteam hat seine technologischen Wurzeln tief in der Forschung an der RWTH Aachen University. Mit enormem Tempo zog das Team erste Pilotanlagen hoch: Bereits knapp neun Monate nach dem Einzug in die Hallen in Aachen Rothe Erde lief die erste Pilotlinie an, die rund 500 Kilogramm Batteriematerial pro Tag verarbeiten kann „Wir haben den Einzug in unsere heutige Recyclingstätte im Januar über den Aufbau der Infrastruktur bis hin zur Inbetriebnahme in weniger als 9 Monaten geschafft. Darauf sind wir im Team sehr stolz“, kommentiert CTO Paul Sabarny den rasanten Aufbau.

Heute, im April 2026, beschäftigt das Unternehmen über 120 Mitarbeitende. Durch Runden mit namhaften Investor*innen wie dem World Fund, 10x Founders, Vsquared Ventures, Porsche Ventures und Bosch Ventures hat das Unternehmen insgesamt über 140 Millionen Euro an Eigenkapital und öffentlichen Fördermitteln akquiriert.

Die Technologie und der Vorstoß bei Natrium-Ionen-Batterien

Das technologische Herzstück von cylib ist die sogenannte OLIC-Technologie (Optimized Lithium and Graphite Recovery). Im Gegensatz zu konventionellen, stark chemie- oder hitzegetriebenen Prozessen setzt cylib auf ein wasserbasiertes Verfahren zur Rückgewinnung. Das Start-up erzielt nach eigenen Angaben eine Recyclingeffizienz von über 90 Prozent für wertvolle Elemente wie Lithium, Graphit, Nickel, Kobalt und Mangan – bei einem um 80 Prozent reduzierten CO₂-Fußabdruck im Vergleich zur primären Rohstoffgewinnung. Co-CEO Lilian Schwich betont diesen Ansatz: „Statt auf eine Vielzahl umweltschädlicher und gesundheitsgefährdender Chemikalien setzen wir in der Lithium und Graphit Rückgewinnung überwiegend auf Wasser.“

Aktuell bereitet das Team den Bau seiner ersten Industrieanlage im CHEMPARK Dormagen vor, die für eine jährliche Kapazität von bis zu 60.000 Tonnen (entspricht rund 140.000 Elektrofahrzeugbatterien) ausgelegt ist.

Nun erweitert das Unternehmen seinen Fokus: Cylib leitet fortan gemeinsam mit der Technischen Universität Braunschweig die Recyclingaktivitäten des 25-Partner-Konsortiums „SIB:DE“. Das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) mit 14,5 Millionen Euro geförderte Projekt läuft von März 2026 bis Februar 2029. Gemeinsam mit Schwergewichten wie VARTA, EDAG und acht Fraunhofer-Instituten soll Europas erstes industrielles Recyclingverfahren für Natrium-Ionen-Batterien entstehen. Für cylib übernehmen Till Gerlach (Head of R&D) und Lisa Pillar (Projektleiterin SIB:DE) die Verantwortung.

Das erklärte Ziel: Die Kreislaufwirtschaft soll direkt bei der Etablierung der neuen Technologie auf europäischen Märkten mitgedacht und Infrastruktur aufgebaut werden, bevor Altbatterien in großem Maßstab anfallen. Lilian Schwich bringt diese Vorreiterrolle auf den Punkt: „Wir warten nicht darauf, dass sich ausgediente Natrium-Ionen-Batterien ansammeln. Wir integrieren Kreislaufwirtschaft von Anfang an in die Technologie.“

Markt, Skalierung & Wettbewerb

So beeindruckend die technologische Basis und die Kapitalisierung sind, so komplex ist die Realität des Geschäftsmodells. Der Markt für Batterierecycling wird laut Schätzungen des Fraunhofer ISI bis 2040 in Europa auf rund 2,1 Millionen Tonnen anwachsen. Getrieben wird dies durch strenge EU-Regularien, die ab 2027 verbindliche Mindest-Recyclingquoten für kritische Rohstoffe fordern. Der Bedarf für cylibs Dienstleistung ist also zweifellos enorm.

Dennoch muss sich cylib massiven operativen und wirtschaftlichen Herausforderungen stellen:

• Die Hardware-Skalierungsfalle: Der Sprung von einer 500-kg-Tageskapazität auf 60.000 Tonnen pro Jahr im industriellen Maßstab erfordert eine beispiellose operative Exzellenz. Das Geschäft ist extrem kapitalintensiv (CapEx-lastig). Dass Hardware-Skalierung im Recycling tückisch ist, zeigte jüngst der internationale Player Li-Cycle, der bei der Skalierung in Nordamerika mit extremen Kostenüberschreitungen zu kämpfen hatte. Cylib muss beweisen, dass die Anlage in Dormagen nicht nur ökologisch, sondern auch auf Dauer margenstark und im Zeitplan funktioniert.
• Starker Wettbewerb: Cylib agiert keineswegs in einem Vakuum. Etablierte Akteure wie Duesenfeld betreiben in Deutschland bereits seit Jahren Recyclingverfahren auf mechanisch-thermodynamischer Basis. Im direkten Start-up-Ökosystem zieht das Münchner Unternehmen tozero stark an: Das CleanTech-Start-up hat jüngst ebenfalls enorme Skalierungsfortschritte gemacht, seine industrielle Demonstrationsanlage eröffnet und bereits erfolgreich recyceltes Lithium sowie Graphit für kommerzielle Kunden qualifiziert. Auf europäischer Ebene bauen zudem Giganten wie Northvolt (mit „Revolt“) mächtige Inhouse-Recycling-Kapazitäten auf. Der Kampf um die lukrative „Schwarzmasse“ (geschredderte Batterien) wird die Einkaufspreise für Start-ups in die Höhe treiben.
• Das Margen-Problem der Natrium-Technologie: Der Schritt in das Natrium-Ionen-Recycling (SIB) ist ökologisch sinnvoll, aber wirtschaftlich ein Balanceakt. Im Gegensatz zu Lithium-Ionen-Akkus kommen Natrium-Zellen ohne teure kritische Metalle wie Kobalt oder Nickel aus. Für das Recycling bedeutet das: Die extrahierten Materialien erzielen auf dem Rohstoffmarkt deutlich geringere Preise. Die chemische Rückgewinnung (hydrometallurgische Aufbereitung) droht hier unwirtschaftlich zu werden. Es ist daher eine zwingende Notwendigkeit, dass cylib im SIB:DE-Projekt einen dualen Ansatz verfolgt und das sogenannte Direktrecycling erforscht. Dabei werden Aktivmaterialien ohne vollständigen chemischen Aufschluss direkt in die Zellproduktion zurückgeführt. Zwar könnte das die Verarbeitungskosten insbesondere für Produktionsausschuss erheblich senken und die Materialqualität erhalten, jedoch ist die Demonstration im Pilotmaßstab erst für Anfang 2029 geplant. Bis sich dieses Verfahren wirtschaftlich selbst trägt, dürfte noch viel Zeit vergehen.

Fazit

Cylib hat sich durch tiefgreifende wissenschaftliche Expertise, eine aggressive und zugleich clevere Skalierungsstrategie und das Vertrauen großer Geldgeber*innen eine absolute Pole-Position erarbeitet. Mit der Etablierung des SIB:DE-Konsortiums festigt das Unternehmen zudem seinen Anspruch, als Vordenker der Branche zu agieren. Die eigentliche Bewährungsprobe steht Lilian Schwich und ihrem Team jedoch noch bevor: Das fehlerfreie Hochfahren der Industrieanlage in Dormagen in einem Umfeld, in dem die Wettbewerber*innen immer schneller werden. Nur wenn hier der operative Durchbruch gelingt, wird aus dem Versprechen echter Kreislaufwirtschaft ein tragfähiges europäisches Geschäftsmodell.

Doch wer genauer hinsieht, erkennt schnell: Der Deal war kein Schlusspunkt, sondern der Beginn einer hochkomplexen Transformationsphase. Wir schreiben mittlerweile das Jahr 2026, und das Team aus dem Münchner Vorort Neuried muss nun beweisen, dass seine Technologie auf der globalen Bühne bestehen kann, ohne dass die eigene Identität im Räderwerk eines börsennotierten Konzerns zermahlen wird.

Die Realität nach dem Handschlag

Die Tinte unter dem Vertrag war kaum trocken, da begann für INTELLEGAM der operative Realitätscheck. Von der Kaufsumme flossen rund 1,2 Millionen Euro direkt als Working Capital in das Start-up. Dieses frische Kapital fungierte als Brandbeschleuniger für die Produktentwicklung, brachte jedoch völlig neue Spielregeln mit sich. Aus dem agilen Spin-off des Masterstudiengangs „Applied Business Innovation“ der HM Business School wurde über Nacht ein integraler Bestandteil eines globalen Daten-Ökosystems. Infomedia bedient weltweit über 250.000 Branchenexpert*innen bei rund 50 OEM-Marken in 186 Ländern. Plötzlich ging es für das Münchner Team nicht mehr nur um die Beratung lokaler Firmen in Deutschland, sondern um die nahtlose Integration ihrer KI-Lösungen in extrem heterogene, internationale Konzernstrukturen.

Vom Proof of Concept zur globalen Skalierung

Die technologische Kernkompetenz von INTELLEGAM – die Umwandlung komplexer, unstrukturierter Fahrzeugdaten in sofort abrufbares Wissen – musste in den vergangenen Monaten den ultimativen Stresstest bestehen. Vor dem Deal nutzten laut Unternehmensangaben bereits asiatische Automobilhersteller wie BYD und Nissan die Software erfolgreich in Europa. Doch durch das gewaltige Vertriebsnetzwerk der Australier wuchs der Druck zur Massentauglichkeit. Produkte wie der „Repair Assistant“, der komplexe Schaltpläne in einfache Reparaturanleitungen für Mechaniker*innen übersetzt, oder die intelligenten Voice- und Web-Assistenten für den Kund*innenservice, mussten nun für unterschiedlichste Märkte und in diversen Sprachen fehlerfrei funktionieren. Die proprietäre Sucharchitektur, die das gefürchtete Halluzinieren der KI durch Retrieval-Augmented Generation nahezu komplett ausschließen soll, wurde dabei zum wichtigsten Verkaufsargument gegenüber skeptischen Werkstattleiter*innen weltweit.

Das Damoklesschwert der Earn-out-Klausel

Ein genauer Blick auf die Transaktionsstruktur von 2025 offenbart eine strategische Finesse, die gleichzeitig eine enorme psychologische Bürde darstellt. Infomedia erwarb zunächst nur die Hälfte des Unternehmens. Die restlichen 50 Prozent können die Australier innerhalb von fünf Jahren übernehmen, sofern vorab definierte, harte finanzielle und strategische Ziele erreicht werden. Die künftige Unternehmensbewertung ist dabei direkt an Umsatz und Profitabilität gekoppelt. Diese Konstruktion schützt Infomedia vor Fehlinvestitionen, erzeugt aber für das Münchner Team einen unerbittlichen Leistungsdruck. Die Gründer befinden sich seitdem in einem ständigen Balanceakt: Sie müssen aggressive Wachstumsziele im Vertrieb erreichen, dürfen aber die kostenintensive Weiterentwicklung ihrer Basistechnologie nicht vernachlässigen.

Die Verteidigung des „technologischen Burggrabens“

Während INTELLEGAM mit Infomedia im Rücken den Aftersales-Markt beackert, schläft die Konkurrenz der BigTech-Konzerne nicht. Das Start-up veredelt Basis-Sprachmodelle für den hochspezifischen Automobil-Gebrauch. Ihr eigentlicher Burggraben ist die Fähigkeit, verstaubte Service-Bulletins, Tabellen und kryptische Herstellerhandbücher fehlerfrei zu strukturieren. Doch dieser Vorsprung droht perspektivisch zu schmelzen. Die generischen Basis-Modelle großer Tech-Giganten verfügen über immer gewaltigere Kontextfenster und lernen rasant, riesige Datenwüsten nativ und ohne große Vorstrukturierung zu verstehen. INTELLEGAM muss deshalb im Eiltempo beweisen, dass ihr tiefes Domänenwissen im Automobilsektor gepaart mit den Daten von Infomedia einen echten, unersetzbaren Mehrwert bietet, der über eine bloße API-Anbindung hinausgeht.

Die menschliche Komponente des Half-Exits

Neben den technologischen und vertrieblichen Hürden ist die Zeit nach dem großen Deal vor allem eine Reifeprüfung für die Unternehmenskultur. Die Dynamik eines studentischen Gründerteams kollidiert in der Realität unweigerlich mit den Erwartungen eines globalen Software-Konzerns. Das Team ist gewachsen, Strukturen mussten eingezogen und Rollen professionalisiert werden. Für die Gründer stellt sich damit auch die Sinnfrage nach der eigenen Identität im neuen Konstrukt. Sind sie noch die agilen Visionäre, die eine Industrie umkrempeln, oder navigieren sie bereits im Fahrwasser etablierter Manager? Genau diese innere Haltung wird letztlich darüber entscheiden, ob die strategische Ehe mit Infomedia eine nachhaltige Erfolgsgeschichte bleibt.

Anmerkung der Redaktion: INTELLEGAM hat auf unsere vertiefenden Fragen zunächst geantwortet, diese Freigabe vor der Veröffentlichung jedoch wieder zurückgezogen. Als Grund nannte das Unternehmen: „Die uns bereitgestellten Fragen sind legitim, aber in Ihrer Formulierung nicht vereinbar mit unserem öffentlichen Auftritt.“

Der Moment, in dem eine gelähmte Person allein durch die Kraft ihrer Gedanken einen digitalen Cursor bewegt oder eine mechanische Prothese steuert, ist im Jahr 2026 längst kein Labor-Wunder mehr, sondern der Startpunkt einer industriellen Revolution. Wir befinden uns am Beginn des „Century of the Brain“. Pioniere wie das Münchner Scale-up munevo (gegründet 2018), das mit Smart-Glass-Steuerungen für Rollstühle Weltmarktführer wurde, oder die Freiburger Implantat-Spezialist*innen von CorTec (gegründet 2010), haben das technologische Fundament gegossen. Doch die neue Generation, die wir heute sehen, macht Neurotechnologie massentauglich und überführt sie aus der universitären Forschung in den klinischen und privaten Alltag.

Die Marktlage 2026

Der Markt hat 2026 eine neue Reifephase erreicht, maßgeblich getrieben durch Edge-AI. Bei dieser Technologie finden die komplexen KI-Berechnungen direkt auf dem Chip des Wearables statt, was Latenzzeiten eliminiert und die sensiblen neuronalen Daten lokal schützt. Branchenschätzungen auf Basis vergangener KfW-Innovationspanels deuten darauf hin, dass in den letzten 18 Monaten über 4,8 Milliarden Euro an Wagniskapital in europäische NeuroTech-Unternehmen geflossen sind. Zudem gehen Prognosen aus dem Umfeld von Branchenverbänden wie dem Bitkom davon aus, dass künftig jedes fünfte deutsche DeepTech-Start-up im Bereich Life Sciences neuronale Daten als Kernbestandteil seines Geschäftsmodells nutzen wird. Series-B-Runden unter 50 Millionen Euro sind bei technologischen Marktführer*innen mittlerweile die Ausnahme, da die regulatorischen Hürden der MDR (Medical Device Regulation) – der strengen EU-Verordnung für Medizinprodukte – enorme Kapitalpuffer für langwierige klinische Studien erfordern.

Jenseits von Neuralink: Die neuen Treiber der Branche

Drei technologische Sub-Sektoren dominieren das Jahr 2026. An vorderster Front steht die Closed-Loop-Neurostimulation, also „intelligente“ Hirnschrittmacher, die neuronale Biomarker in Echtzeit messen und Stimulationen (etwa bei Parkinson) nur dann auslösen, wenn das Gehirn sie wirklich benötigt. Ein weiterer Treiber sind Neuro-Wearables für die Arbeitssicherheit, die kognitive Überlastung messen, bevor menschliches Versagen zu Unfällen führt. Den dritten Block bildet das OPM-MEG (Optically Pumped Magnetometer-Magnetoencephalography). Diese neue Form der Hirnbildmessung nutzt Quantensensoren in leichten Helmen statt tonnenschwerer MRT-Geräte, um Demenz-Muster millimetergenau bei Raumtemperatur zu identifizieren.

Reality Check

Der Weg zum neuronalen Einhorn ist mit gescheiterten Hoffnungen gepflastert. Ein prominentes Mahnmal bleibt der Fall von Halo Neuroscience, die mit „Neuropriming“-Headsets für Sportler*innen einen Hype auslösten, aber letztlich an der mangelnden klinischen Evidenz scheiterten. Daraus hat die Branche vier fatale Fallstricke gelernt: Die Unterschätzung der klinischen Validierung, die Vernachlässigung der „Neuro-Ethics“ (Datensouveränität im Gehirn), das „Plattform-Paradoxon“ (Hardware ohne Software-Ökosystem) und der Versuch eines reinen B2C-Markteintritts ohne ärztliche Einbindung. Gründerinnen, die 2026 bestehen wollen, müssen den „Reimbursement-Weg“ über die Krankenkassen meistern.

Deutsche Brain-Hubs

Deutschland hat sich 2026 als globaler Forschungsanker etabliert. Freiburg bleibt durch das IMBIT das europäische Zentrum für Neuro-Implantate, während Berlin mit der Charité die klinische Validierung dominiert. München nutzt seine Stärke in der Robotik rund um die TU München für intelligente Prothesen, während in Karlsruhe am KIT ein Cluster für KI-basierte Diagnose-Algorithmen entstanden ist. Dresden fungiert derweil durch seine Mikroelektronik-Expertise als die „Werkbank“ für die hochspezialisierten Neuro-Chips der nächsten Generation.

Investor*innen-Radar

Die Finanzierungslandschaft ist 2026 hochgradig spezialisiert. Bei den VCs führen Fonds wie EQT Life Sciences (ehem. LSP) und Kurma Partners das Feld an, während Generalistinnen wie Lakestar oder HV Capital gezielt die Schnittstelle zwischen NeuroTech und generativer KI besetzen. Auf der Corporate-Ebene agieren die Investmentarme von Medtronic und Siemens Healthineers als strategische Anker. In der Frühphase sind es oft erfahrene Gründerinnen als Business Angels oder spezialisierte Syndikate wie die DeepTech Stars, die die ersten Millionen-Tickets lösen.

Diese NeuroTech-Start-ups solltest du 2026 auf dem Radar haben

Für die Auswahl der folgenden Start-ups wurden Unternehmen analysiert, die maximal sieben Jahre alt sind und mindestens TRL 6 (Technology Readiness Level 6) erreicht haben. Das bedeutet, die Technologie wurde bereits erfolgreich in einer klinisch relevanten Umgebung demonstriert. Weitere Kriterien waren die Patentdichte, die Validität des Geschäftsmodells sowie das Vertrauen führender MedTech-Investor*innen im Jahr 2025/26.

Black Semiconductor

Angeführt wird dieses Feld von Black Semiconductor aus Aachen, das 2020 von den Brüdern Dr. Daniel und Sebastian Schall gegründet wurde. Sie entwickeln Graphen-Chips – Halbleiter auf Basis von Kohlenstoff-Nanostrukturen, die Daten optisch übertragen und so künftig die enorme Rechenlast neuronaler KI bewältigen sollen. Ihr Geschäftsmodell basiert auf Deep-Tech-Hardware, gestützt durch eine Gesamtfinanzierung von über 254 Millionen Euro. Der Großteil davon (rund 229 Millionen Euro) stammt aus öffentlichen Förderprogrammen, ergänzt durch privates Kapital von Lead-Investor*innen wie Porsche Ventures und Project A. Gegenwärtig liegt der Fokus des Unternehmens auf der Validierung seiner neuen 300-mm-Wafer-Pilotfertigungslinie („FabONE“) in Aachen. Die Graphen-Technologie besitzt dabei das physikalische Potenzial, die Energieeffizienz und Übertragungsgeschwindigkeit gegenüber herkömmlichen Silizium-Chips massiv zu steigern.

CereGate

In München setzt CereGate, gegründet von Dr. Bálint Várkuti, neue Maßstäbe durch eine Software-Plattform, die Informationen direkt in das Gehirn „einschreibt“, um etwa sensorisches Feedback für Prothesen zu generieren. Ihr B2B-Software-Modell zielt auf Partnerschaften mit großen Implantat-Hersteller*innen ab und wird unter anderem von 468 Capital sowie re.Mind Capital unterstützt. Momentan bereitet das Team klinische Studien vor, um die strengen Anforderungen der europäischen Medizinprodukteverordnung (MDR) zu erfüllen. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der zukünftigen Behandlung von Parkinson-Gangstörungen, für die das Unternehmen mittelfristig eine entsprechende Zertifizierung und den Marktzugang anstrebt.

MindAhead

Den Bereich der Demenz-Prävention besetzt MindAhead aus Berlin, das 2022 unter anderem von Nina Kiwit und Pasquale Fedele ins Leben gerufen wurde. Ihre KI-Plattform zur Früherkennung und Verlangsamung kognitiven Abbaus wird durch den Roche-Partner RoX Health validiert. In dieser Phase konzentriert sich das Start-up auf die klinischen Studien für die offizielle Listung als dauerhafte DiGA (Digitale Gesundheitsanwendung). Ziel ist es, nach erfolgreicher Zulassung allen gesetzlich Versicherten in Deutschland einen direkten, auf Rezept erstattungsfähigen Zugriff auf die App zu ermöglichen.

Metis Neurotec

Ebenfalls auf Diagnostik fokussiert ist Metis Neurotec aus Karlsruhe, eine Gründung von Dr. Simon Stock und Marius Gerdes, deren Ursprünge ins Jahr 2021 zurückgehen. Das Spin-off des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) entwickelt eine KI-basierte Software-Plattform zur Demenzprävention. Statt auf EEG-Scans setzen sie auf die intelligente Analyse von individuellen Risikofaktoren und Alltagsdaten, um personalisierte Präventions- und Interventionspläne gegen kognitiven Abbau zu erstellen. Gegenwärtig steht die Weiterentwicklung und Validierung der Plattform im Vordergrund, um künftig als fundiertes digitales Werkzeug die präventive Versorgungskette – auch im ländlichen Raum – nachhaltig zu unterstützen.

Nuuron

Einen visionären Therapieansatz verfolgt das 2023 von Fabian Queisner und Dr. Markus Müschenich gegründete Berliner NeuroTech-Start-up Nuuron. Ihr digitaler „Memory Pacemaker“ zielt darauf ab, das Gedächtniszentrum über ultrahochfrequente visuelle Reize (VR/AR) zu aktivieren und soll künftig als digitale Therapie (DTx) zur Behandlung von Alzheimer-Demenz verschrieben werden. Mit dem kürzlich eingeworbenen Millionenkapital finanziert das Unternehmen nun groß angelegte Studien an der Berliner Charité sowie am Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), um die gezielte Reaktivierung gedächtnisrelevanter Hirnwellen klinisch zu belegen und den Markteintritt vorzubereiten.

DeepSpin

Parallel dazu arbeitet DeepSpin aus Berlin, das 2020 von Clemens Tepel und Pedro Freire Silva gegründet wurde, an der Revolutionierung der medizinischen Bildgebung durch tragbare KI-MRT-Systeme. Unterstützt durch Investorinnen wie APEX Ventures entwickelt das Team eine völlig neue Architektur, die auf vereinfachte, kostengünstige Magnete setzt und die fehlende Hardware-Präzision durch hochkomplexe KI-Algorithmen ausgleicht. Das langfristige Ziel ist es, MRT-Scans extrem kostengünstig und mobil direkt zu den Patient*innen (Point-of-Care) zu bringen. Derzeit forciert das Spin-off die technologische Entwicklung und Validierung seiner Systeme, um den Weg für zukünftige klinische Einsätze und behördliche Zulassungen zu ebnen.

BrainGrade

In der Hauptstadt ansässig ist auch BrainGrade, das 2019 von Peter Schlecht gegründet wurde und durch den renommierten kalifornischen Biotech-Accelerator IndieBio gefördert wird. Das Neurotech-Start-up arbeitet an intelligenten Gehirnimplantaten zur kognitiven Neurostimulation, um den Abbau bei Alzheimer-Patientinnen gezielt zu verlangsamen. Das hochkarätig besetzte Team konzentriert sich momentan intensiv auf die technologische Entwicklung und präklinische Validierung der Systeme. Das langfristige Ziel ist es, die Sicherheit und Wirksamkeit dieser Implantate in künftigen klinischen Studien am Menschen zu belegen und so die Unabhängigkeit von Patientinnen deutlich zu verlängern.

Internationaler Ausblick & Fazit

Global erleben wir 2026 eine Verschmelzung von NeuroTech und Generativer KI, wobei die USA bei „Brain-to-Text“-Anwendungen für den Massenmarkt führen, während Asien massiv in staatlich gefördertes Brain-Monitoring im Bildungssektor investiert. Europa hat jedoch die historische Chance, bei der ethisch fundierten, medizinisch zertifizierten Neurotechnologie Weltmarktführer zu bleiben. 2026 ist das Jahr, in dem Neurotechnologie den „Ivory Tower“ der Universitätskliniken endgültig verlässt und im heimischen Medizinschrank ankommt. Für Gründer*innen und Investor*innen bedeutet dies: Der Hype ist vorbei, die Ära der harten klinischen und ökonomischen Beweise hat begonnen.

Wenn ein internationaler Popstar bei einem deutschen Getränke-Start-up einsteigt, klingeln in der Branche normalerweise die Alarmglocken: Ist das die nächste kurzlebige Influencer-Kampagne? Bei der Berliner Marke Glitter Spritz der Craft Circus GmbH wählt man einen anderen Weg. Tokio-Hotel-Frontmann Bill Kaulitz wird nicht nur Werbegesicht, sondern steigt aktiv als Mitgründer und Gesellschafter in die eigens dafür ausgegründete Glitter Spritz GmbH ein. Ab dem 9. März 2026 startet die begleitende nationale Handelskampagne. Ein Deal, der strategisch wertvoll ist – und auf einem Fundament ruht, das in der Start-up-Welt selten geworden ist.

Vom WG-Zimmer zur Brand-Maschine

Die Historie von Glitter Spritz ist keine klassische VC-finanzierte Start-up-Story. Die Marke entspringt der Craft Circus GmbH, die 2014 von den Studienfreunden Lupo Porschen und Basti Fischer gegründet wurde. Die beiden starteten ihr Unternehmen noch während des Studiums aus einer studentischen Wohngemeinschaft in der Hamburger Sternschanze heraus.

Die Manufaktur hat sich über zehn Jahre hinweg komplett ohne externes Investorenkapital (Bootstrapping) aufgebaut. Eine frühe strategische Entscheidung der Gründer war es, die eigentliche Destillation nicht selbst durchzuführen, sondern an eine Familienbrennerei in Rheinland-Pfalz auszulagern. So konnte sich das Team von Beginn an voll auf seine Kernkompetenzen konzentrieren: Produktentwicklung, Design, Marketing und den eigenständigen Vertrieb.

Erprobte Konzepte: "BIRDS" und "Flaschenpost" ebneten Weg

Für Bill Kaulitz ist das Investment kein Blindflug, denn Glitter Spritz ist keine unerprobte Neuentwicklung. Das Craft-Circus-Team hat in den vergangenen zehn Jahren mehrfach bewiesen, wie man Marken im Regal platziert und im Handel positioniert.

Den Anfang machte 2015 der BIRDS Dry Gin. Inspiriert von einer gemeinsamen Weltreise der Gründer, vereint der Gin 15 Botanicals aus fünf Kontinenten und bediente früh den Wunsch nach "Purpose": Mit jeder verkauften Flasche wird ein nachhaltiges oder soziales Projekt unterstützt.

2017 folgte der massentauglichere Flaschenpost Gin, der gezielt mit dem klassischen Image von Spirituosen brach. Abgefüllt in Apothekerflaschen, setzen die Gründer hier auf humorvolle Sprüche auf den Etiketten und fokussierten sich auf den lukrativen Geschenkemarkt. Bei diesem Produkt experimentierte Craft Circus auch erstmals mit visuellen USPs, die später bei Glitter Spritz weiterentwickelt wurden: Sondereditionen, die durch die Zugabe von Tonic Water ihre Farbe ändern oder bereits einen Glitzereffekt integriert haben.

Der Markt: Alkoholfrei boomt, klassischer Alkohol schwächelt

Mit Glitter Spritz agiert das Start-up in einem dynamischen Marktumfeld. Während der klassische Alkoholmarkt in Deutschland insgesamt rückläufig ist, wächst das Segment für Alternativen spürbar. Um unterschiedliche Zielgruppen zu bedienen, liefert die Marke zwei Varianten: eine Version mit 15 Prozent Alkohol und eine alkoholfreie Alternative.

Letztere trifft den aktuellen Zeitgeist: Laut Unternehmensangaben auf Basis von NielsenIQ-Daten belegte Glitter Spritz im Jahr 2025 Platz 2 der absatzstärksten alkoholfreien Aperitif-Marken im deutschen Lebensmitteleinzelhandel. Das Unternehmen erzielte in diesem Zeitraum einen mittleren sechsstelligen Absatz und verzeichnete ein zweistelliges Wachstum. Geschmacklich setzt das in Deutschland produzierte Getränk auf Bitterorange, Rhabarber und mediterrane Kräuter und positioniert sich fruchtiger und weniger bitter als herkömmliche Aperitifs.

Smartes Creator-Play oder kurzlebiger Hype?

Für Gründerinnen und Gründer bietet der Case "Glitter Spritz x Kaulitz" lehrreiche Ansatzpunkte, birgt aber auch branchenübliche Risiken. Der USP des Getränks ist primär visueller Natur: Ein essbarer Glitzer, basierend auf dem in der EU zugelassenen Lebensmittelfarbstoff Eisenoxid, sorgt im Glas für einen optischen Effekt. Solche "instagrammablen" Produkte generieren schnelle virale Aufmerksamkeit, bergen jedoch die Gefahr der Kurzlebigkeit. Wenn der Neuheitseffekt verfliegt, muss das Produkt zwingend über Geschmack und Markenidentifikation überzeugen, um dauerhafte Wiederkaufraten zu sichern.

Hier greift jedoch der strategische Schachzug: Dass Kaulitz nicht als reines Testimonial, sondern als echter Gesellschafter und Mitgründer einsteigt, ist ein starkes "Creator-Play". Während viele Creator-Brands an der operativen Umsetzung scheitern, trifft hier eine immense Reichweite auf ein krisenerprobtes Gründerteam, das Logistik, Produktion und den Vertrieb in über 5.000 Märkte und mehr als 15 Länder bereits etabliert hat. Die tiefe gesellschaftsrechtliche Bindung in einer gemeinsam gegründeten GmbH minimiert zudem das Risiko, dass der Prominente schnell das Interesse verliert.

Dennoch gleicht das Unterfangen im Einzelhandel einem Kampf David gegen Goliath. Der Aperitif-Markt wird von Konzernen mit massiven Marketingbudgets dominiert, und die Regalmeter im Supermarkt sind teuer und umkämpft. Auch wenn Glitter Spritz laut Daten zu den wachstumsstärksten Marken der Kategorie gehört, erfordert die geplante strategische Expansion im In- und Ausland enorme Ressourcen.

Letztlich zeigt der Fall eindrucksvoll, wie man ein bootstrapped Start-up durch gezieltes Design und iterativen Markenaufbau so weit skaliert, dass es für internationale Prominenz als Investment attraktiv wird. Wenn es dem Team um Fischer, Porschen und nun auch Kaulitz gelingt, den optischen Effekt zu einem festen Lifestyle-Attribut zu etablieren, hat das Unternehmen reales Potenzial, den Branchenriesen langfristig Marktanteile abzunehmen.

Hinter der Aiconiq GmbH stehen zwei ausgewiesene Branchenexperten. Gegründet wurde das Start-up 2025 von Prof. Dr. Peter Gentsch, einem bekannten KI-Pionier und Seriengründer, sowie dem KI-DeepTech-Experten Dr. Michael Patrushev. Gemeinsam bringen sie jahrzehntelange Erfahrung aus der KI-Forschung, im internationalen Engineering und beim Skalieren technologiegetriebener Unternehmen in ihr neues Projekt ein.

Mehr als nur ein Chatbot

Dass hier DeepTech-Experten am Werk sind, zeigt sich am technologischen Anspruch: Während viele Firmen mit generischen Chatbots experimentieren, integriert Aiconiqs Corporate Brain laut Unternehmensangaben nicht nur explizites, sondern gezielt das implizite Wissen (Tacit Knowledge) der Belegschaft. Erfasst wird dies durch KI-gesteuerte Interviews. Um Halluzinationen und subjektiven Fehleinschätzungen vorzubeugen, setzt Co-Gründer Michael Patrushev auf harte Validierung: „Die KI stellt keine offenen, spekulativen Fragen, sondern kontextualisierte, prozessbezogene Fragen entlang realer Use Cases.“

Nach einem Abgleich mit ERP-Logs und Experten-Kreuzvergleichen speichere das System keine absoluten Wahrheiten, so Patrushev, sondern „gewichtete Wissenselemente mit Vertrauens-Score und Quellenreferenz“. Gerade dieses subjektive Erfahrungswissen sei im Unternehmensalltag entscheidend, müsse aber umsichtig geprüft werden.

David gegen die Tech-Goliaths

Im hart umkämpften Markt stellt sich die Frage, wie lange das Start-up gegen die Milliarden-Budgets von Microsoft oder OpenAI bestehen kann. Prof. Peter Gentsch gibt sich pragmatisch: „Wir kämpfen nicht gegen die Hyperscaler wie OpenAI, Google oder Anthropic – wir nutzen sie.“ Das eigene System setze horizontal auf den bekannten Modellen auf. Der Burggraben entstehe durch branchenspezifische Use Cases in einer sicheren, DSGVO-konformen Umgebung, wahlweise on-premises oder in einer europäischen Cloud.

Gentsch pointiert: „Wir wollen nicht das größte Gehirn bauen; wir bauen das relevanteste Brain für ein Unternehmen. Die Tech-Giganten optimieren Skalierung – wir optimieren den Unternehmens-Kontext.“

Skalierung: Softwareprodukt oder Manufaktur?

Die schnelle Entwicklung der eigenen Modelle sichert Aiconiq durch die interne „Aiconiq Factory“ ab, die auf radikale Automatisierung setzt. Kontrollverlust fürchtet Patrushev dabei nicht: „Geschwindigkeit ersetzt bei uns nicht Qualität – sie wird durch Qualitätssicherungssysteme ermöglicht.“ Jeder KI-generierte Code durchlaufe strenge Security-Checks und Test-Pipelines.

Doch lässt sich das aufwendige Einfangen von Unternehmenswissen beim Kunden ebenso reibungslos skalieren, oder droht Aiconiq in einem beratungsintensiven Manufaktur-Modell steckenzubleiben? Gentsch wehrt ab: Man nutze KI, um KI im Unternehmen aufzubauen. Algorithmen deckten Inkonsistenzen im Wissen automatisch auf und lösten sie teils selbständig. Ganz ohne menschliches Zutun gehe es aber nicht, räumt der Gründer ein: „Damit bleibt immer ein wenig Manufaktur bzw. ‚Human in the loop‘.“

Ausblick

Mit einer aktuellen Bewertung von 10 Millionen Euro und der Aufnahme ins „German Accelerator USA-Programm“ hat Aiconiq.io nach eigenen Angaben bereits namhafte DAX-Konzerne überzeugt. Gelingt es den Frankfurtern nun, die komplexe Wissensextraktion weiter zu standardisieren, könnte sich ihr „Corporate Brain“ als eine treibende Kraft der „industriellen KI-Revolution“ aus Deutschland etablieren.