Start-ups lieben das Wort „Purpose“. Wer für eine gemeinsame Vision brennt, leistet mehr und trägt das Unternehmen auch durch Krisen – so die gängige Gründer*innenlogik. Doch was passiert, wenn die Identifikation mit der eigenen Arbeit so absolut wird, dass fachliche Kritik am Projekt plötzlich als persönlicher Angriff auf das eigene Ego verstanden wird?

Dr. Till Wahnbaeck kennt beide Extreme dieser Skala. Als langjähriger Manager bei Procter & Gamble erlebte er eine Konzernwelt, die oft händeringend um die Identifikation ihrer Mitarbeitenden kämpfen muss. Als er später den CEO-Posten der Deutschen Welthungerhilfe übernahm, erfuhr er das genaue Gegenteil: so viel Identifikation, dass Feedback zwangsläufig persönlich genommen wird. Heute verbindet Wahnbaeck mit der von ihm gegründeten Organisation Impacc beide Welten: Er sammelt Spenden, investiert diese jedoch wie ein Venture-Capital-Fonds in afrikanische Start-ups, um lokales Wirtschaftswachstum und nachhaltige Arbeitsplätze zu schaffen.

Ein Gespräch über das Spannungsfeld zwischen Leidenschaft und Selbstaufopferung, die Schattenseiten einer reinen Sinnkultur und die Frage, was die Businesswelt und NGOs dringend voneinander lernen müssen.

Das Interview

StartingUp: Till, du kennst die Konzernwelt von Procter & Gamble und warst CEO der Welthungerhilfe. Wo ist Führung unterm Strich anspruchsvoller: im Business oder in einer NGO?

Till Wahnbeack: Ich denke, dass Führung in NGOs anspruchsvoller ist, und zwar aus zwei Gründen. Erstens fehlt die objektivierbare Erfolgsmessung. In der Wirtschaft gibt es Umsatz, Kunden, Profitabilität – das ist in Zahlen messbar. NGOs arbeiten mit einer viel diffuseren Wirkungslogik. Du kannst zählen, wie viele Sack Reis du verteilt hast, aber sobald es um echte Veränderung geht, wird es unscharf.

Zweitens die Motivationslage. In der Wirtschaft ziehst du Leute an, die – zumindest auch – persönlichen Erfolg wollen. Und da kannst du als Führungskraft an Eigeninteresse und Ehrgeiz andocken. In der NGO-Welt kommen viele mit einer sehr starken eigenen Identität und moralischen Vorstellung – und damit vielleicht auch einer genauen Vorstellung, was „gute“ Arbeit ausmacht. Effizientes oder innovatives Arbeiten im Sinne der Organisationsziele steht da nicht unbedingt im Fokus, weil es eben auch schwer zu messen und zu sehen ist. Das anzusprechen ist schwierig. Denn wer sich sehr stark mit seinem Job identifiziert, wird eine sachliche Rückmeldung schnell als Angriff empfinden.

StartingUp: Viele Start-ups werben aggressiv mit ihrer Mission. Ab welchem Punkt kippt gesunde Leidenschaft für eine Sache in eine toxische Verschmelzung mit dem Job?

Till Wahnbeack: Der soziale Sektor ist grundsätzlich stark von Selbstausbeutung geprägt. Die Leute geben unglaublich viel emotionale Energie hinein. Denn wenn du Waschmittel verkaufst, ist eine verkaufte Flasche weniger eben eine Flasche weniger. Das ist blöd fürs Business, aber mehr auch nicht. Wenn du Menschen in Not hilfst, kannst du schlecht sagen: 900 habe ich heute satt bekommen, die anderen 100 hatten Pech. Und doch muss man auch im sozialen Sektor Nein sagen können, Feierabend machen, Pausen einlegen, um selbst nicht auszubrennen. Das Abgrenzen fällt so schwer, weil immer Menschenleben dranhängen.

StartingUp: Wenn Arbeit zur Identität wird, mutiert Kritik schnell zum persönlichen Angriff. Wie setzt man als Führungskraft Korrekturen durch, ohne dass das Gegenüber seine moralische Integrität bedroht sieht?

Till Wahnbeack: Die Trennung zwischen Rolle und Person ist im Privatsektor viel selbstverständlicher als in den sozialen Berufen, die berühren einfach anders, und die Motivationen sind, wie geschildert, persönlicher. Sich das als Führungskraft, aber auch als Mitarbeitende(r), bewusst zu machen, ist der erste Schritt. Gerade von Führungskräften braucht es mehr Behutsamkeit, wenn Feedback gegeben wird. Und einen längeren Atem, da die Person es für sich dekodieren und übersetzen muss. Ich selbst bin daran immer wieder auch gescheitert.

StartingUp: Was tun, wenn absolute Identifikation den Wandel blockiert und ein notwendiger Pivot am emotionalen Widerstand des bzw. der Gründenden oder des Teams scheitert?

Till Wahnbeack: Wer gründet, muss sich ins Problem verlieben, nicht in die Lösung. Wenn dein Antrieb das Problem ist, das du lösen willst, suchst du automatisch immer das beste Werkzeug dafür. Bist du in die Lösung verliebt, fällt der Pivot schwer. Deshalb sollten sich Gründer*innen immer fragen: Was wollte ich eigentlich erreichen, und funktioniert mein Weg noch oder gibt es einen besseren? So bleibt das Problem im Vordergrund.

StartingUp: Mit Impacc investierst du Spenden wie ein VC-Fonds in afrikanische Start-ups. Warum stößt klassische Entwicklungshilfe an Grenzen – und was macht euer unternehmerischer Ansatz besser?

Till Wahnbeack: Klassische Entwicklungshilfe wird in der Krisenhilfe immer notwendig bleiben. Bei Naturkatastrophen etwa braucht es schnelle, direkte Hilfe. Bei der eigentlichen Entwicklungshilfe – Klassiker: Brunnenbau – sieht es anders aus. Da wird leicht Abhängigkeit geschaffen. Was passiert denn, wenn so ein Brunnenbau-Projekt endet und der Motor für die Spule kaputt geht oder das Grundwasser verschwindet? Dann wird ein neues Projekt gestartet oder aber das Problem bleibt. Natürlich sind auch wir bei Impacc extrem sinngetrieben: Wir wollen extreme Armut bekämpfen. Aber ich denke, wir sollten die Menschen in den Ländern Afrikas dafür in ihrer Selbständigkeit unterstützen. Und eine oft vernachlässigte Art der Selbständigkeit ist ganz im Wortsinn die unternehmerische, denn Unternehmertum löst Probleme mit eigenen Ideen und Lösungen.

Deshalb agieren wir bei Impacc als ein VC-Fonds. Wir investieren in Start-ups in Ostafrika, die Arbeitsplätze schaffen und auf eigenen Beinen stehen. Das Regenauffang- und Bewässerungs-Start-up IrriHub wird hoffentlich auch noch in zehn oder zwanzig Jahren existieren, wenn es unsere Unterstützung nicht mehr braucht.

StartingUp: Der Markt ist im Umbruch, Investor*innen schauen primär auf harte Rendite. Wie verkauft man eine Impact-Mission heute noch als wasserdichten Business Case?

Till Wahnbeack: Die besten Renditen liegen gerade bei KI oder Verteidigung, nicht bei sozialen Komponenten. Vermutlich ist auch das wieder eine zyklische Entwicklung und – hoffentlich – lässt sich mit einem sozialen oder Klima-Start-up bald wieder gut Geld einsammeln. Bis dahin hat es die Impact-Investment-Branche wirklich schwer, und die Teams dort brauchen keine schlauen Ratschläge von mir.

Denn wir als gemeinnützige Spendenorganisation versprechen keine Rendite. Wir sagen: Bei uns bekommst du sehr viel soziale Wirkung pro gespendetem Euro. Das ist eine klare, ehrliche Botschaft, die übrigens auch viele Menschen überzeugt, die gründen oder aus einer Unternehmerfamilie kommen. Sie sind der wichtigste Förderkreis von Impacc, weil sie es gut finden, mit ihren Spenden skalierende Wirkung zu erzielen.

StartingUp: Du forderst von afrikanischen Gründer*innen echtes Wachstum in schwierigen Märkten. Welches Mindset können sich europäische Start-ups von ihnen abschauen?

Till Wahnbeack: Die afrikanischen Gründer*innen wollen wirklich ein Problem lösen, nicht möglichst schnell Geld machen und dann raus. Ein gutes Beispiel ist TIBU Health in Kenia. Das Unternehmen hat erkannt, dass ein Großteil der Erkrankten zuerst in die Apotheke geht, weil es in Kenia viele Apotheken, aber wenige Praxen gibt. Also bietet TIBU medizinische Beratung direkt in den Apotheken an – also genau dort, wo die Menschen ohnehin Hilfe suchen. Das verbindet echte Problemorientierung mit unternehmerischer Findigkeit unter schwierigen Marktbedingungen.

Davon kann die europäische Gründerszene viel lernen, denn auch hierzulande gibt es genügend Probleme, die ernsthaft angegangen werden müssen. Wer das Problem in den Mittelpunkt stellt und nicht die Frage des größtmöglichen Exits, baut am Ende häufig das tragfähigere Unternehmen und tut auch noch was für die Gesellschaft.

StartingUp: Du pendelst seit 20 Jahren zwischen Profit und Purpose. Wie ziehst du persönlich die Linie zwischen Beruf und Identität, um nicht auszubrennen?

Till Wahnbeack: Ich habe lange gebraucht, um meinen Nordstern zu finden. 20 Jahre freie Wirtschaft, immer mit einem eher spielerischen Ansatz, weil ich das Gefühl hatte, dass es noch nicht hundertprozentig mein Ding ist. Das hat mich paradoxerweise erfolgreicher gemacht, weil ich nicht so verkrampft war. Dann der Wechsel in den sozialen Sektor: die richtigen Ziele, aber nicht die coolen Werkzeuge von früher. Erst in dem, was ich heute mache, bringe ich beides zusammen. Diese Erfahrung sorgt dafür, dass mich nicht jede Krise gleich umhaut. Ich weiß mittlerweile, dass sich viele Probleme auch morgen noch lösen lassen.

Dazu kommt Disziplin. Ich habe mal ein Praktikum bei McKinsey gemacht. Da gab’s dann semi-produktive Abendschichten mit Pizza. Ich habe gemerkt: In den Abendstunden schaffe ich so viel wie morgens in einer Viertelstunde, also bin ich früher gekommen. Den Job habe ich danach zwar nicht angeboten bekommen. Aber die Erkenntnis ist geblieben: Man muss sich nicht totarbeiten, wenn man diszipliniert ist. Deshalb denke ich viel darüber nach, was ich nicht mache. Und Hobbys helfen enorm. Ich koche gern und baue Trockensteinmauern. Ein Leben neben der Arbeit zu haben, ist die beste Versicherung gegen das Ausbrennen.

Danke, Till Wahnbaeck, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Hinter der Marke naturnista stehen die beiden Gründerinnen Ann-Kathrin Tripkewitz und Alizée Horend. Aus der persönlichen Motivation heraus, einen alltagstauglichen und präventiven Ansatz für die Gesundheit ihrer eigenen Hunde zu finden – da der klassische Markt kaum verträgliche, wissenschaftlich fundierte Alternativen bot –, riefen sie das Unternehmen im Jahr 2026 ins Leben. Angetrieben von der Überzeugung, dass Hunde eine ehrliche und ganzheitliche Ernährung verdienen, fokussierten sich die Gründerinnen von Beginn an auf die Qualität der Rohstoffe und besonders schonende Herstellungsprozesse. Die naturnista GmbH verfolgt das langfristige Ziel, Hunde bedürfnisorientiert und vital zu begleiten.

Der USP: Wissenschaft im Napf

Das Start-up positioniert sich im stark wachsenden Premium-Segment und hat sich auf funktionale Futtertoppings sowie funktionelle Snacks für Hunde spezialisiert – die sogenannten Vital Bites. Das technologische und ernährungsphysiologische Alleinstellungsmerkmal (USP) der Produkte basiert auf einem aufwendigen Verfahren: Die Snacks werden besonders schonend gefriergetrocknet, um eine maximale Nährstoffdichte im fertigen Produkt zu erhalten. Zudem setzt naturnista auf reines Monoprotein (wie Huhn oder Rind), was die Produkte gezielt für sensible oder allergische Hunde attraktiv macht.

Ein weiterer Kern des Konzepts ist der Fokus auf die Darmgesundheit: Durch den Einsatz von fermentiertem Obst und Gemüse sollen prä-, pro- und postbiotische Effekte erzielt werden, die das Hundemikrobiom nachweislich unterstützen. Um sich von reinen Lifestyle-Produkten abzugrenzen, betont das Start-up einen wissenschaftlich fundierten Ansatz. Die Rezepturen wurden nach eigenen Angaben in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Expert*innenteam aus Tierärzt*innen, Bioverfahrenstechniker*innen und Hundeernährungsberater*innen entwickelt.

Im Haifischbecken der Pet-Care

Das Geschäftsmodell von naturnista reitet auf der Welle des anhaltenden „Pet-Humanization“-Trends: Haustiere gelten in westlichen Märkten zunehmend als vollwertige Familienmitglieder, wodurch die Zahlungsbereitschaft der Halter*innen für Gesundheits- und Wellnessprodukte massiv gestiegen ist. Die Nachfrage nach Hunde-Nahrungsergänzungsmitteln wächst rasant. Gleichzeitig ist das Marktumfeld durch niedrige Eintrittsbarrieren extrem fragmentiert.

Naturnista trifft auf etablierte Konzerne sowie hunderte andere, oft VC-finanzierte D2C-Start-ups (Direct-to-Consumer), die individualisiertes Futter oder Supplements in Form von Pulvern, Tropfen und Drops anbieten. Der digitale Werbedruck ist massiv, was die Customer Acquisition Costs (Kosten für Neukund*innenakquise) im Pet-Care-Bereich stark in die Höhe treibt. Da das teure Gefriertrocknungs-Verfahren ohnehin für hohe Produktionskosten sorgt, gerät die Marge hier von zwei Seiten unter Druck.

Die Challenge: Erklärungsbedarf vs. Inflation

Die gezielte Ansprache des Hundemikrobioms bietet zwar eine moderne Story zur Produktdifferenzierung, allerdings ist der Erklärungsbedarf bei der/dem Endkund*in extrem hoch. Begrifflichkeiten wie „postbiotische Effekte“ befinden sich selbst im Humanbereich noch in der Erklärungsphase. Die Vermarktung von präventiven Gesundheitsansätzen erfordert daher eine tiefgreifende, kostspielige Content- und Aufklärungsarbeit. Zudem muss naturnista beweisen, dass die Toppings einen sichtbaren Mehrwert gegenüber herkömmlichen, deutlich günstigeren Snacks bieten.

Unser Fazit: Ohne starkes Kapital wird die Skalierung zum Stresstest

Für uns zeigt naturnista exemplarisch, wie zwei Gründerinnen einen eigenen „Pain Point“ in ein hochspezialisiertes Produkt übersetzen. Durch die Kombination von Monoproteinen und biotechnologischen Ansätzen (Fermentation) versuchen sie sich klug in einer qualitativen Nische zu positionieren. Die größte Herausforderung für die junge naturnista GmbH wird jedoch in der nachhaltigen Skalierung liegen. Das Start-up muss zeigen, dass es eine ausreichend breite Käufer*innenschaft dauerhaft an sich binden kann – idealerweise durch Abo-Modelle, um die immensen Marketingkosten durch einen hohen Customer Lifetime Value (CLV) zu refinanzieren.

Im gnadenlosen D2C-Haifischbecken wird es extrem schwer, die nötige Reichweite für diese hochpreisige Aufklärungs-Nische aus dem eigenen Cashflow aufzubauen. Das Produkt und der wissenschaftliche Ansatz überzeugen fachlich – doch ob die Bootstrapping-Luft reicht, um gegen kapitalstarke Mitbewerber zu bestehen, darf angesichts der drückenden CAC-Kosten stark bezweifelt werden. Perspektivisch wird naturnista frisches Venture-Capital benötigen, um den nächsten Wachstumssprung zu schaffen.

Du willst Belege? Der neue „Gallup Engagement Index Deutschland 2025“ betont, KI würde von den Mitarbeiter*innen oft als Bedrohung wahrgenommen. In der Studie heißt es, immerhin 16 Prozent der Befragten sähen ihren Arbeitsplatz innerhalb der nächsten fünf Jahre durch KI „sehr“ oder „ziemlich“ gefährdet. „Die Sorge vor Kollege KI wächst“, heißt es.

Ein düsteres Bild malt eine weitere Studie, die 2025 vom Brand Science Institute (BSI) in Hamburg mit dem Ergebnis durchgeführt wurde, aufseiten der Führungskräfte drohe durch KI der Verlust des Selbstbildes sowie ein Autoritäts-, Identitäts- und Kompetenzverlust.

Auf deine Situation bezogen heißt das: Während du in stundenlanger Kleinarbeit auf der Grundlage deiner jahrelangen Erfahrungen zu einer Lösung vordringst, ist die „Konkurrentin“ KI in der Lage, rasch und ohne großen Aufwand eine ebenso gute, oft sogar eine bessere Lösung zu formulieren. Und das Ergebnis ist für alle Mitarbeiter*innen sichtbar. Das empfinden viele Unternehmer*innen und Gründer*innen als vehementen Angriff auf die Grundlage ihrer Führungsidentität.

KI als Kränkung

In der BSI-Studie ist die Rede von einer belastenden narzisstischen Kränkung und von „Entblößungsangst“. Gemeint ist: „Führungskräfte fürchten weniger die Technologie selbst, sondern die Möglichkeit, dass KI Wissenslücken, Fehleinschätzungen, Entscheidungsfehler oder mangelnde Orientierung sichtbar macht“. Die Einführung von KI erzeuge „nicht nur operative oder technologische Herausforderungen, sondern greift tief in die psychologische Grundarchitektur von Führung ein“.

Wie damit umgehen? Was kannst du tun, um sowohl den Ängsten deiner Mitarbeiter*innen als auch eigenen Ängsten zu begegnen? Entscheidend ist, KI behutsam einzusetzen, den Einsatz umsichtig zu planen und alle Beteiligten mitzunehmen. Und zwar mithilfe dieser zehn Schritte.

Schritt 1: Führe ein KI-Meeting durch

Setze ein Meeting an, in dem du die folgenden Aspekte vorstellst, zur Diskussion stellst und in die Umsetzung bringst. So stellst du die betroffenen Menschen in den Mittelpunkt und erhöhst die Akzeptanz für den KI-Einsatz. So sieht gutes Akzeptanzmanagement aus.

Schritt 2: Verdeutliche Strategie und Ziele

Wer einschätzen kann, wohin der KI-Weg führt und welche Ziele sich mit ihr effektiver und effizienter verfolgen und erreichen lassen, folgt gern und ist eher bereit, den Nutzen des KI-Einsatzes zu erkennen und zu akzeptieren. Überlege, ob und wie du das Argument „Bei uns zerstört KI keine Arbeitsplätze, sondern schafft neue“ authentisch und glaubhaft gegenüber deinen Mitarbeiter*innen vertreten kannst.

Schritt 3: Weise den Nutzen anschaulich nach

Profiliere KI als Unterstützungsinstrument, das den Mitarbeiter*Innen und dir hilft, Aufgaben besser zu erledigen. Jede*r muss für den eigenen Verantwortungsbereich die Vorteile der KI erkennen, sozusagen am eigenen Leib und authentisch. Bleibe dabei so konkret wie möglich: „KI hilft uns, Routineaufgaben zu automatisieren, Informationsabläufe zu beschleunigen, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen und Zeit zu sparen. So bleibt uns mehr Zeit für die wichtigen wertschöpfenden Aufgaben, etwa den Kundenkotakt.“

Schritt 4: Formuliere klare KI-Spielregeln

Erstelle einen KI-Guideline, der beschreibt, wann und wo KI zum Einsatz gelangen soll und muss. Eventuell kann überdies festgelegt werden, wo der KI-Einsatz verpönt ist. Der Guideline soll Sicherheit geben, ohne Innovation zu bremsen, er soll Orientierung bieten und Raum für Experimente lassen. Er darf darum nicht zu eng gefasst sein.

Schritt 5: Beteilige die Mitarbeiter*innen

Lass jedes Teammitglied fünf Minuten lang aufschreiben, was es sich von der KI im Arbeitsalltag erhofft und wünscht und welche Befürchtungen es plagen. Sammle die Argumente, erstelle eine Pro- und Contra-Liste und diskutiere die (wichtigsten) Punkte im Plenum. So gewinnst du KI-Befürworter und KI-Anhänger, die den KI-Einsatz unterstützen und ihn für sinnvoll erachten.

Schritt 6: Stoße KI-Lernprozesse an

Lass die Mitarbeiter*innen zum Beispiel KI-Tools ausprobieren. Das Team testet zum Beispiel ChatGPT, um Meeting-Notizen automatisch zusammenfassen zu lassen. Die Teammitglieder halten ihre Erfahrungen in einem Lernjournal fest und beschreiben, was geklappt hat und was (warum) nicht. Zu Letzterem überlegen sie sich Lösungen und unterbreiten Änderungsvorschläge. Und irgendwann wird es so weit ein: Teammitglieder, die über reichhaltige Erfahrung mit einem KI-Tool verfügen, können eine interne Schulung für die Kolleg*innen anbieten.

Du siehst: Der Umgang mit KI ist weniger eine technologische, sondern vor allem eine kulturelle Herausforderung – und eine führungsbezogene Aufgabe, der du dich stellen musst.

Nun weiter zum nächsten Umsetzungsschritt.

Schritt 7: Fortschritte messbar machen und feiern

Das Team definiert ein Ziel, das den Erfolg eines KI-Einsatzes messbar verdeutlicht: „Wir konnten mit KI-Rechenleistung 500 Kundenbeschwerden der letzten zehn Jahre analysieren und so fünf elementaren Beschwerdegründen auf die Spur kommen. Diese werden wir nun gezielt ausräumen.“ Diese Erfolgsstory wird im Unternehmen geteilt, um andere Teams zu inspirieren und um den Erfolg zu feiern.

Schritt 8: Gehe als Vorbild voran

Den Mitarbeiter*innen muss klar sein, dass du selbst bereit und kompetent bist, die Vorteile der KI sinnvoll zu nutzen. Du bist ein KI-Change-Agent, der die Risiken und Grenzen kennt, aber auch die Chancen zu nutzen versteht. Du definierst den KI-Input als Inspiration, der reflektiert und hinterfragt werden muss, nicht als fertige Lösung. In der Gallup-Studie heißt es dazu: „Wenn Vorgesetzte KI selbst verwenden, klar dahinterstehen und ihren konkreten Nutzen erläutern, fühlen sich Mitarbeitende besser vorbereitet, beurteilen die vom Unternehmen bereitgestellten KI-Werkzeuge als für die Arbeit hilfreich und setzen sie häufiger ein.“

Schritt 9: Nimm Abschied von Führungsmythen

Die BSI-Studie hält fest, viele Entscheider*innen hätten Angst davor, die KI mache ihre Fehler und falschen Entscheidungen transparent und sichtbar. Die erwähnte „Entblößungsangst“ drohe dann. Darum: Stehe zu deinen Fehlern und Fehlentscheidungen. Befreie dich von den Mythen der Unfehlbarkeit und Unersetzlichkeit. Du wirst Fehler machen, und du darfst Fehler machen.

Schritt 10: Bilde deine Mitarbeiter*innen und dich fort

Einführung und Einsatz von KI gelingt eher, wenn die Beteiligten die dazu erforderlichen Kompetenzen besitzen. Dazu sind KI-Weiterbildungen, KI-Lernprogramme und KI-Lernräume notwendig.

Nutze regelmäßige Kompetenzchecks, um KI-Kompetenzlücken zu analysieren und mit geeigneten Weiterbildungsmaßnahmen zu schließen. Du selbst darfst dabei nicht außen bleiben. So schützt du dich vor der in der BSI-Studie angesprochenen Angst vor Kompetenzverlust. Deine Mitarbeiter*innen sehen, dass du KI-mäßig auf der Höhe der Zeit bist.

Und jetzt ab in die Umsetzung!

Der Autor Christian Polz ist Inhaber und Geschäftsführer von Team-Polz und hat als Experte für Transformation, Agilität, Führung, Teamentwicklung, Changemanagement und Konfliktmanagement den TaschenGuide „Souveräne Unternehmensführung. Inspirationen für herausfordernde Zeiten“ im Haufe Verlag veröffentlicht.

Das KI-Start-up Inno KI aus dem niedersächsischen Vechta vermeldet einen Meilenstein: Im Mai 2026 – rund zwei Jahre nach der Gründung – hat das Unternehmen die Marke von einer Million Euro Annual Recurring Revenue (ARR) erreicht. Das Besondere daran: Dieser Aufbau gelang vollständig aus eigenem Startkapital und ohne externes Wachstumskapital. In einem Markt, der primär von milliardenschweren Risikokapitalrunden Schlagzeilen macht, horcht die Szene auf. Ein genauerer Blick auf das Geschäftsmodell zeigt jedoch: Die Unabhängigkeit hat ihren Preis – und ermöglicht zugleich überraschende strategische Freiheiten.

Vom Agentur-Projekt zur DSGVO-Plattform

Die Historie von Inno KI zeigt einen klassischen pragmatischen Ansatz. Das Unternehmen entstand unter anderem aus der Marketing-Agentur moin media und der Magic Labs GmbH, die bereits ab 2022 intensiv mit KI-Anwendungen experimentierten. Aus der Kernfrage, wie Mitarbeiter rechtssicher und datenschutzkonform mit Künstlicher Intelligenz arbeiten können, wurde Ende 2024 schließlich die Plattform innoGPT gelauncht.

Hinter dem Projekt stehen die Gründer Mike Koene und Maurice Brumund, der als Geschäftsführer agiert. Das von ihnen entwickelte Produkt fungiert als Brücke zu den großen Sprach- und Bildgenerierungsmodellen der US-Konzerne und europäischer Entwickler*innen – darunter OpenAI, Anthropic, Google, Meta und Mistral sowie Black Forest Labs. Der entscheidende Hebel für den deutschen Mittelstand: Die Plattform ist komplett DSGVO-konform und wird auf Servern in Deutschland innerhalb der EU gehostet. Laut Unternehmensangaben nutzen bereits über 1.000 Unternehmen und mehr als 600 Professionals das System täglich, unterstützt von einem Netzwerk aus über 30 Vertriebspartnern. Zu den namhaften Kund*innen zählen Schwergewichte wie PwC, die GC Gruppe, Hansa-Flex und die Böckmann Fahrzeugwerke.

Die ARR-Metrik im Branchen-Check

Innerhalb der Start-up-Welt ist die Kennzahl ARR (Annual Recurring Revenue) ein hoch bewertetes Gut, da sie in der Regel für planbare und hochskalierbare Abo-Einnahmen steht. Inno KI erklärt in seiner Mitteilung, dass die Plattform derzeit mit rund 30 Prozent pro Monat wächst. Gleichzeitig fließen Einnahmen aus begleitendem KI-Consulting und intensiven Schulungen direkt in die Weiterentwicklung des Produkts.

Für Analyst*innen zeigt sich hier ein interessanter Hybrid: Während klassische SaaS-Investoren oft eine strikte Trennung von reinen Software-Lizenzen und schwer skalierbaren Dienstleistungen fordern, nutzt Inno KI eine starke Verknüpfung beider Welten. Consulting und das vom Unternehmen angebotene Change-Management sind zeit- und personalintensiv. Das aktuelle Wachstum wird somit maßgeblich durch ein Systemhaus-ähnliches Modell querfinanziert. Das senkt zwar das finanzielle Risiko enorm, wirft bei Tech-Puristen aber unweigerlich die Frage auf, wie schnell sich das Modell global ohne massiven Personaleinsatz skalieren lässt.

Technologische Tiefe vs. „Middleware“-Dilemma

Technologisch bewegt sich innoGPT im Bereich der Middleware. Das Start-up entwickelt keine eigenen Foundation-Modelle, sondern legt eine datenschutzkonforme Schnittstellen-Hülle über bestehende Drittanbieter-Technologien. In der Tech-Szene wird bei solchen Modellen oft die Tiefe des technologischen „Burggrabens“ hinterfragt.

Den oft geäußerten Vorwurf, ein reiner „API-Wrapper“ zu sein, kontert Inno KI jedoch mit einer eigenen technologischen Wertschöpfungsschicht: Wie StartingUp bereits in der Meldung zum B2C-Vorstoß von innoGPT berichtete, nutzt das System eine "Named Entity Recognition". Dabei werden sensible personenbezogene Daten in hochgeladenen Dokumenten automatisch durch Platzhalter ersetzt, bevor sie überhaupt an die Schnittstellen der US-Anbieter*innen gesendet werden.

Zusätzlich zu diesem technischen Datenschutz bleibt die Strategie stark auf die menschliche Komponente fokussiert: Da die Einführung von KI primär die Veränderung von Arbeitsweisen bedeutet, ist das operative Change-Management ein fester Bestandteil der Leistung geworden. Die Kund*innenbindung erfolgt also maßgeblich durch Beratungs- und Implementierungskompetenz vor Ort.

B2B als Cashcow für den B2C-Testballon

Geschäftsführer Maurice Brumund betont, dass man Angebote von Kapitalgeber*innen bewusst abgelehnt habe. Der Verzicht auf Venture Capital sichere dem Unternehmen die Unabhängigkeit von harten Quartalsvorgaben externer Investoren, die fast immer einen schnellen Exit anstreben. Für Kund*innen wolle man so ein stabilerer, langfristiger Partner sein.

Genau diese Unabhängigkeit erklärt auch die ungewöhnlichen strategischen Züge des Start-ups. Die Gewinne aus dem B2B-Kerngeschäft dienen als Motor für neuartige Experimente. Wie wir kürzlich berichteten, wagt sich Inno KI mit einem „Family Package“ (34,90 Euro/Monat) an den ungelösten datenschutzkonformen KI-Zugang für Familien und das Kinderzimmer heran. Ein derartiger B2C-Testballon für ein B2B-fokussiertes Unternehmen wäre unter dem strengen Fokus klassischer VC-Geber*innen, die meist eine eindimensionale Skalierung im Kerngeschäft fordern, kaum denkbar gewesen.

Fazit

Inno KI liefert ein starkes Beispiel für erfolgreiches Bootstrapping im deutschen Tech-Sektor. Dem Team ist es gelungen, die akute Compliance-Unsicherheit des Mittelstands schnell und profitabel zu monetarisieren. Der Fall zeigt Gründer*innen, dass ein tragfähiges Geschäftsmodell im KI-Bereich nicht zwingend auf Milliardeninvestitionen basieren muss, wenn die vertriebliche Nische und der Service stimmen. Ob sich das Hybrid-Modell langfristig gegen die fortschreitende Marktkonsolidierung der Tech-Riesen behauptet, wird sich zeigen – doch vorerst nutzt Inno KI seine finanzielle Freiheit konsequent für eigene Wege.

Gegründet wurde die BlueActivity GmbH im Jahr 2021 von Lars Havighorst und Michael Simon. Die Vision der Gründer: Die industrielle Wasserbehandlung für Verdunstungskühlanlagen grundlegend zu verändern und dabei Ökonomie und Ökologie in Einklang zu bringen. Anstatt potenziell umweltgefährdende Chemikalien – insbesondere toxische Biozide – in die Kühlkreisläufe der Industrie zu leiten, setzt das Startup auf funktionelle Mikroorganismen und Biopolymere.

Der innovative, patentierte Ansatz hat am Kapitalmarkt überzeugt: Bis heute konnte BlueActivity ein Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro einsammeln. Zu den Geldgebern gehören neben Business Angels auch Branchen-Investoren wie Venture Stars, Wind VC und Angel Invest. Mit den Mitteln soll vor allem die Skalierung und Durchdringung europäischer Industriemärkte vorangetrieben werden.

Das Geschäftsmodell – Klares Wertversprechen mit technischer Hürde

BlueActivity verspricht seinen Industriekunden durch die patentierte Technologie signifikante Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Die Leistungsdaten lauten gemessen an den herkömmlichen Verfahren wie folgt (Unternehmensangaben):

• Reduzierung des Wasserverbrauchs um bis zu 40 %.
• Senkung der direkten Betriebskosten (OPEX) um bis zu 32 %.
• Performance-Steigerung von Kühlanlagen um bis zu 29 %.
• Vollständiger Verzicht auf umweltgefährdende Biozide.

Kritisch hinterfragt

Das ökologische und ökonomische Wertversprechen ist hoch, doch das biologische Verfahren birgt verfahrenstechnische Herausforderungen. Biologische Prozesse reagieren naturgemäß sensibler auf äußere Einflüsse als etablierte chemische Verfahren. Während herkömmliche Biozide verlässlich und rigoros sämtliches mikrobielle Leben (darunter auch gefährliche Legionellen) im Kühlwasser abtöten, erfordert der probiotische Ansatz von BlueActivity eine kontinuierliche, präzise Überwachung. Das Überleben und die Wirksamkeit der eingesetzten Mikroorganismen müssen auch bei starken industriellen Temperaturschwankungen und variierenden Wasserqualitäten lückenlos garantiert werden. Die größte Hürde für das Start-up bleibt es daher, den Nachweis absoluter Prozessstabilität im Dauereinsatz bei Großkund*innen zu erbringen.

Der Markt und der Wettbewerb

Der Markt für industrielle Kühlwasserbehandlung ist ein globales Seriengeschäft, das traditionell von finanzstarken Großkonzernen wie Ecolab, Kurita oder Solenis dominiert wird. Diese etablierten Akteure verfügen über jahrzehntelange Kundenbeziehungen und setzen im Kern auf bewährte, biozidbasierte Behandlungsprogramme.

Für BlueActivity spielt jedoch das sich verschärfende regulatorische Umfeld eine entscheidende Rolle. Die gesetzlichen Vorgaben für Abwassereinleitungen und den Umgang mit Gefahrstoffen steigen europaweit kontinuierlich an. BlueActivity garantiert hier die Compliance mit den strengen Vorgaben der VDI 2047 sowie der 42. BImSchV (Bundes-Immissionsschutzverordnung). Zudem wächst durch ESG-Kriterien und die CSRD-Berichterstattung der Druck auf Industrieunternehmen, nachhaltige Lieferketten nachzuweisen. Dass dieser Ansatz an Relevanz gewinnt, zeigt auch die Anerkennung der Technologie durch den Verein Deutscher Ingenieure (VDI) als zukunftsweisende Technologie im Jahr 2026.

Der nächste Meilenstein: Zertifiziertes Vertrauen im B2B-Sektor

Um in der eher konservativen Industrie als junges Unternehmen Vertrauen aufzubauen, hat BlueActivity einen wichtigen formalen Schritt vollzogen: Im April 2026 erhielt das Unternehmen die Zertifizierung nach DIN EN ISO 9001:2015.

Die international anerkannte Norm bestätigt dem Startup die erfolgreiche Einführung eines strukturierten Qualitätsmanagementsystems, das vom Vertrieb über die Inbetriebnahme bis hin zum Service greift. CEO Lars Havighorst ordnet den Schritt ein: „Die ISO-Zertifizierung ist für uns ein wichtiger Meilenstein. Sie zeigt unseren Kunden und Partnern, dass wir nicht nur technologisch innovativ sind, sondern auch in unseren Prozessen höchste Standards einhalten.“ Für das CleanTech-Unternehmen, das nach eigenen Angaben bereits einen Jahresumsatz im siebenstelligen Bereich erwirtschaftet, bildet diese Professionalisierung das fundamentale Sprungbrett für das weitere nationale und internationale Wachstum.

Was Gründer*innen von BlueActivity lernen können

Für die Start-up-Szene liefert die Entwicklung von BlueActivity wichtige Learnings im B2B- und DeepTech-Segment:

• Regulatorik als Hebel nutzen: Wer strenge gesetzliche Vorgaben (wie die 42. BImSchV) antizipiert, kann aus regulatorischem Druck ein funktionierendes B2B-Geschäftsmodell formen.
• Prozesssicherheit schlägt reine Innovation: In traditionellen Industriezweigen reicht ein gutes Produkt allein nicht aus. Zertifikate wie die ISO 9001:2015 fungieren als geschäftskritische Türöffner, um das inhärente Risiko der Zusammenarbeit mit einem Start-up zu minimieren.
• Investor*innen-Fokus auf harten Impact: Das Gesamtinvestment von 8,5 Millionen Euro belegt, dass Venture-Capital-Gesellschaften bereitwillig in hardware- und prozessorientierte CleanTech-Lösungen investieren, sofern ein klar bezifferbarer wirtschaftlicher Nutzwert (OPEX- und Wasserreduktion) für den Endkund*innen nachweisbar ist.

Mit Ryze geht eine neue Matching-App im DACH-Raum an den Start, die das ewig leidige Problem der Mitgründer*innensuche lösen will. Die App kommt nach monatelanger Pilot- und Beta-Phase am 1. Juni 2026 offiziell für iOS und Android in die App-Stores.

Doch das Konzept des „Tinder für Start-ups“ gilt in der Tech-Szene als berüchtigte Teergrube: Nicht wenige Vorgänger*innen sind bereits an strukturellen Fehlern gescheitert. Jede erfahrene Venture-Capital-Firma weiß: Die häufigste Todesursache für junge Start-ups – laut Harvard-Studien rund 65 Prozent – ist nicht das falsche Produkt oder fehlendes Kapital, sondern ein zerrüttetes Gründungsteam.

Die Suche nach dem passenden Gegenpart ist für viele angehende Entrepreneur*innen also ein massiver Flaschenhals. Eine kritische Analyse der Erfolgschancen, historischen Fallstricke und aktuellen Platzhirsche.

Der Kopf hinter Ryze und die chaotische Mitgründersuche

Die treibende Kraft hinter Ryze ist Lukas Kreuch. Der Masterstudent der Wirtschaftsinformatik an der Ernst-Abbe-Hochschule (EAH) Jena bringt bereits Erfahrung aus der Gründung einer eigenen Marketingagentur und der App-Entwicklung mit. Die Idee entstand Anfang 2025 und wurde klassisch über das StartUpLab der EAH Jena validiert. In der technischen Umsetzung wird er von einem Entwickler unterstützt, der die Produktentwicklung und Matching-Logik begleitet.

Für Kreuch war der Schmerz der Zielgruppe aus eigener Erfahrung schnell greifbar. „Nicht die Idee war meistens das größte Problem, sondern die Frage: Mit wem setzt man sie eigentlich um?“, rekapituliert der Gründer seine Erkenntnisse aus zahlreichen Gesprächen mit Studierenden und Hochschulnetzwerken.

Dabei sei ihm klar geworden, wie unstrukturiert die Mitgründer*innensuche im DACH-Raum oft abläuft. „Die meisten suchen über Zufall, LinkedIn, WhatsApp-Gruppen, Events oder Freundeskreise. Das funktioniert manchmal, aber eben nicht zuverlässig“, bemängelt er.

Der Schritt an die Öffentlichkeit kostete dennoch Überwindung. „Am Anfang fragt man sich schon, ob man vielleicht nur selbst ein Problem sieht, das für andere gar nicht relevant ist“, gesteht Kreuch. Doch das Feedback habe genau das Gegenteil gezeigt, da viele Menschen das Problem sofort aus eigener Erfahrung erkannten.

Mitgründer*innen finden per Swipe: So funktioniert das Ryze-Matching

Das Produkt bedient sich der gelernten UX-Mechaniken moderner Dating-Apps: Per Radar- und Swiping-Funktion suchen Nutzer*innen nach potenziellen Mitgründer*innen. Die Kerninnovation soll jedoch im intelligenten Algorithmus liegen.

Dieser gleicht nicht nur harte Skills ab, sondern fokussiert sich auf ein „wissenschaftliches Matching“ basierend auf gemeinsamen Werten, Zielen und Arbeitsweisen. Ein richtiger Ansatz, denn oft scheitern Gründungs-Ehen nicht an fehlenden Programmierkenntnissen, sondern an toxischer Teamdynamik.

Doch birgt die gezielte Suche nach ähnlichen Werten nicht die Gefahr des gefürchteten „Mini-Me-Effekts“ – also völlig homogene Teams? Lukas Kreuch kontert diese Bedenken: „Unser Ziel ist nicht, in allen Dimensionen möglichst ähnliche Menschen zusammenzubringen, sondern an manchen Stellen komplementär zu matchen.“ Ein Team funktioniere langfristig nur dann gut, wenn nicht nur Kompetenzen, sondern auch Erwartungen und Werte zusammenpassen.

Auf die Nachfrage, wie die tiefgreifenden Persönlichkeitsprofile mit harten DSGVO-Standards vereinbar sind, rudert der Gründer etwas zurück und räumt ein, dass in der aktuellen Version noch gar nicht mit einem umfassenden Persönlichkeitstest gearbeitet werde. Zunächst basiere das Matching auf freiwilligen Profilangaben. Dennoch versichert er hohe Standards: „Personenbezogene Daten werden nicht an Dritte verkauft oder für externe Werbezwecke verwendet. Uns ist wichtig, dass die Plattform Vertrauen schafft.“ Gerade bei potenziellen Geschäftspartnerschaften sei das aus seiner Sicht entscheidend.

Der Friedhof der Co-Founder-Apps

In der Start-up-Welt gilt das „Tinder für Gründer*innen“ als klassische Tarpit Idea (Teergrube): Ein Geschäftsmodell, das bestechend logisch wirkt, in der Umsetzung aber hohe strukturelle Hürden aufweist. Zahlreiche Akteur*innen haben sich daran bereits die Zähne ausgebissen. Pioniere wie FounderDating oder CollabFinder scheiterten dramatisch an explodierenden Kund*innenakquisitionskosten (CAC) und der fehlenden Zahlungsbereitschaft der Zielgruppe. Auch im DACH-Raum versuchten sich schon große Medienhäuser an dem Modell, doch die reine Co-Founder-Suche lässt sich für eine meist noch kapitalarme Zielgruppe kaum monetarisieren.

Diese historischen Beispiele verdeutlichen die strukturellen Todesfallen in diesem Nischenmarkt:

• Das Erfolgs-Paradoxon: Erfolgreiche Nutzer*innen löschen die App nach einem Match sofort wieder, wodurch der Customer Lifetime Value minimal bleibt.
• Fehlende Netzverdichtung: Ein Mangel an lokaler Dichte erschwert reale Treffen für lokale Gründungen.
• Das Lemons-Problem (Adverse Selektion): Mangels harter Filter wird die App von „Idea Tourists“ ohne echte Exekutionskraft überschwemmt.

Wie Ryze diesen Fallen entgehen will – und die Frage nach dem Geld

Strategisch brillant ist daher Ryzes strikter Hochschul-Fokus. Statt teurem Massenmarketing kooperiert das Start-up zum Launch mit einem starken Netzwerk aus 16 Partner*innen, darunter die Fernuni Hagen, die Hochschule Wirtschaft und Recht Berlin und das Weimarer Gründerzentrum neudeli.

Dieser dezentrale Ansatz schafft sofortige lokale Netzverdichtung in den Uni-Städten und wirkt als starker akademischer Filter gegen das Lemons-Problem.

Die kritische Schwachstelle von Ryze bleibt jedoch das geplante Freemium-Modell, bei dem Power-User*innen Abos für exklusive Vorteile abschließen sollen. Kreuch nimmt die Kritik am drohenden Churn (Nutzer*innenabwanderung) unumwunden an: „Dass erfolgreiche Nutzer*innen die Plattform nach einem erfolgreichen Match oft wieder verlassen, ist eine der zentralen Herausforderungen.“ Deshalb habe man Ryze nie ausschließlich als klassisches B2C-Modell betrachtet.

Das Freemium-Modell bleibe wichtig, um die Einstiegshürde niedrig zu halten, doch im Fokus stehe zunächst die echte Aktivität und nicht die schnelle Monetarisierung. Eine aktive Pre-Seed-Runde führt das Team aktuell nicht, ist aber für strategische Investoren offen, die Netzwerk und Zugang zum Start-up-Ökosystem mitbringen.

Founderio & Co.: Die Konkurrenz auf dem Co-Founder-Markt

Dieses Monetarisierungsproblem wird besonders kritisch beim Blick auf den Wettbewerb, denn Ryze betritt kein Vakuum:

• Die direkten DACH-Konkurrent*innen: Hier thront Founderio mit zehntausenden registrierten Nutzer*innen. Die Plattform hat den riskanten B2C-Fokus frühzeitig korrigiert und monetarisiert heute erfolgreich über B2B-Kooperationen.
• Die analogen Schwergewichte: Große Zentren wie die UnternehmerTUM in München veranstalten exzellente Co-Founder-Matchmakings, bei denen sich der „Nasenfaktor“ analog in Sekunden überprüfen lässt.
• Die globalen Substitutions-Gefahren: Das dominierende LinkedIn und das komplett kostenlose, globale Y Combinator Co-Founder Matching ruinieren die Preisdurchsetzungsmacht für kleine, kostenpflichtige Start-ups im B2C-Segment.

Wie will man gegen diese Übermacht bestehen? Kreuch nimmt die Konkurrenz ernst, gibt sich aber fokussiert: „Wir möchten nicht einfach nur die größte Plattform für Co-Founder-Matching bauen, sondern auch qualitativ hochwertige Gründungen aus Hochschulen, Gründungszentren und lokalen Start-up-Ökosystemen entstehen lassen.“

Er pocht auf den entscheidenden Vorteil der regionalen Nähe. Am Ende sei es wichtig, ob aus einem digitalen Match schnell ein echtes Gespräch in einem Café entstehen könne. „Entscheidend ist zunächst der DACH-Raum: lieber 3.000 aktive Nutzer*innen in einem starken Gründungsumfeld als 30.000 passive Profile ohne echte Interaktion“, formuliert der Gründer sein klares Credo.

Unser Fazit: Der rettende Pivot?

Konzeptionell, technisch und durch den starken UX-Fokus macht Ryze einen exzellenten Eindruck. Die App bringt eine mobile-first Dynamik in einen bisher starren Markt und grenzt sich durch ihr Gen-Z-gerechtes Interface scharf ab.

Doch die eigentliche Überlebensfrage beginnt, sobald erste Fördergelder auslaufen. Damit Ryze nicht das Schicksal seiner historischen Vorgänger*innen teilt, liegt der lukrativste Ausweg mittelfristig im B2B-SaaS-Segment: als lizenzierte Whitelabel-Community-Lösung an Universitäten und Inkubatoren.

Dieser strategischen Einschätzung stimmt der Gründer zu. „Das B2B-Whitelabel-Modell ist für uns mittelfristig eine realistische Option, die wir bewusst im Hinterkopf behalten“, gibt Kreuch preis. Wenn man eine funktionierende Infrastruktur entwickle, entstehe automatisch auch ein Mehrwert für Institutionen.

Doch einen überstürzten Pivot wird es nicht geben. Die kommenden zwölf Monate sollen laut Roadmap primär dem Produkt und der Validierung im Markt dienen, um datenbasiert zu verstehen, wo der größte Mehrwert entsteht, bevor man sich auf ein B2C-, B2B- oder Hybridmodell festlegt.

„Ryze wird von Anfang an so aufgebaut, dass daraus perspektivisch auch eine Infrastruktur für Hochschulen und Start-up-Ökosysteme entstehen kann“, verspricht Kreuch abschließend. Gelingt dieser Shift, könnte Ryze tatsächlich das Kunststück vollbringen, an dem die Szene seit über zehn Jahren scheitert.

Die Macher hinter der Resilens UG sind in der europäischen ClimateTech-Szene keine Unbekannten. CEO und Mitgründer Dr. Oliver Marchand hat mit seinem vorherigen Start-up Carbon Delta – das 2019 erfolgreich vom Finanzdienstleister MSCI übernommen wurde – bereits bewiesen, wie man wissenschaftlich fundierte Klimamodelle kommerzialisiert. Das Team vereint gezielt Technologie und Vertrieb: Neben Marchand treiben Stephan Heuel als CTO und Christian Schmelter als CCO die Entwicklung voran.

Doch warum wagt das Team rund sieben Jahre nach dem MSCI-Exit eine neue Gründung? Gegenüber unserem Magazin betont Marchand, dass sich der Markt in der Zwischenzeit fundamental gewandelt habe. Bei Carbon Delta habe man noch Pionierarbeit geleistet und Klimarisiken für Finanzmärkte überhaupt erst messbar gemacht. „Heute stehen wir vor dem nächsten Schritt: Wir müssen aus Risikoanalysen konkrete Investitionsentscheidungen machen“, erklärt der Gründer.

Städte und Betreiber kritischer Infrastruktur wüssten heute sehr wohl, dass sie handeln müssen, könnten aber oft nicht systematisch beantworten, welche Maßnahmen den größten Nutzen bringen und wirtschaftlich sinnvoll sind. Klimaanpassung sei kein reines Zukunftsthema mehr, sondern harte operative Realität. „Damals haben wir Risiken messbar gemacht. Jetzt geht es darum, aus diesen Daten echte Entscheidungen abzuleiten“, so Marchand.

Binationale Strategie: Zwischen Finanzplatz und Klimaforschung

Auffällig bei Resilens ist die binationale Aufstellung mit Standorten in Zürich und Potsdam. Für Marchand ist das strategisches Kalkül: Zürich diene mit der Nähe zur ETH, dem Technopark und einem starken Finanzökosystem als Brutstätte. Potsdam wiederum sei durch die Universität und das Institut für Klimafolgenforschung ein bedeutender wissenschaftlicher Hotspot. Zudem sei der deutsche Markt für den öffentlichen Sektor zentral, da Klimaanpassung dort gerade zur operativen Daueraufgabe wird.

Finanziert wird das junge Unternehmen durch Eigenmittel und das Kapital des strategischen Investors Karl Gutbrod. Dieser hat mit meteoblue einen der renommiertesten Anbieter für Klimadaten aufgebaut. Das sei weitaus mehr als reines Risikokapital, unterstreicht Marchand: „Es ist ein klares Signal aus dem Klimadatenmarkt, dass der nächste logische Schritt jetzt die Übersetzung dieser Daten in Entscheidungen ist.“

Die Plattform ist seit Anfang Mai live und durchläuft aktuell die ersten Praxisphasen. Der ehrgeizige Fahrplan für die nächsten Monate steht: Zunächst startet die Software mit dem Thema Hitze, zur Jahresmitte folgen Überschwemmungen, danach Sturm und Trockenheit. Der geografische Fokus liege zunächst auf dem deutschsprachigen Raum, Benelux und den nordischen Ländern, so der CEO, schiebt jedoch mit Nachdruck hinterher: „Langfristig denken wir global. Klimaanpassung ist kein europäisches Spezialthema.“

Der AdaptationReturn als künftiger Branchenstandard?

Das klassische Problem der Klimaanpassung ist finanzieller Natur: Während sich der Return on Investment (ROI) bei der CO₂-Reduktion verhältnismäßig leicht messen lässt, bleibt die wirtschaftliche Rendite von Schutzmaßnahmen schwer fassbar. Anstatt nur Gefahrenzonen farblich zu markieren, will Resilens Kommunen und Unternehmen softwarebasiert helfen, Maßnahmen standortbezogen zu bewerten und belastbare Pläne zu priorisieren. Das Herzstück dieser Kalkulation ist der neue KPI „AdaptationReturn“.

Der Paradigmenwechsel im Überblick:

Doch wie belastbar kann eine solche Metrik angesichts hochvolatiler Wetterextreme wirklich sein? Auf die kritische Nachfrage, ob das Tool womöglich nur theoretische Best-Case-Szenarien produziere, um Investor*innen zu beruhigen, räumt Marchand unumwunden ein: „Die Volatilität ist real, und genau deshalb bauen wir AdaptationReturn so, wie wir ihn bauen.“ Man verkaufe ganz bewusst keine rosigen Szenarien, sondern eine konservative, prüfbare Entscheidungsgrundlage, die auf etablierten ökonomischen Methoden basiere.

Die Software setze auf maximale Transparenz. „Nehmen Sie ein begrüntes Dach: Es kühlt das Gebäude, speichert Regenwasser, schafft Lebensraum für Insekten und verlängert die Lebensdauer der Dachkonstruktion“, veranschaulicht Marchand das Prinzip. Jeder dieser Vorteile werde einzeln und ohne versteckte Blackbox ausgewiesen, sodass Anwender selbst entscheiden können, welche Faktoren in die Rechnung einfließen.

Das System rechne dabei konsequent konservativ mit wissenschaftlich kaum bestreitbaren Mindestpreisen und warne explizit auch vor Fehlinvestitionen. „Ein belastbarer Business Case zeigt nicht nur, was funktioniert, sondern auch, was nicht funktioniert“, kontert der Gründer.

Bewährungsprobe im B2G-Sektor und die leeren Kassen

Dass die Theorie auch im harten Alltag standhält, zeigt ein Pilotprojekt mit der Stadt Worms, eingebettet in das EU-Programm Pathways2Resilience. Derartige Best-Practice-Beispiele sind überlebenswichtig. Denn Kommunen sind wegen ihrer langwierigen Vergabeverfahren (B2G) berüchtigt und fordern von Start-ups einen extrem langen finanziellen Atem.

Neben dem öffentlichen Sektor bedient Resilens aber auch Industrieunternehmen. Was diese völlig unterschiedlichen Zielgruppen vereint, ist ein neues Berufsbild: das des Klimaanpassungsmanagers. Diese Fachkräfte hätten zwar viele Daten, aber kaum standardisierte Tools. In Worms, wo ein Pilot zum Hitzeschutz für 55 Kitas läuft, zeige sich das Dilemma deutlich. „Die zentrale Frage ist dort nicht, ob Hitze ein Problem ist. Die Frage ist: Welche Einrichtung zuerst, welche Maßnahme, in welcher Reihenfolge“, unterstreicht Marchand. Entscheidend sei, dass Analysen standortbezogen und extrem schnell – in Tagen statt Monaten – vorliegen und sich leicht gegenüber der Politik kommunizieren lassen.

Selbst der perfekt kalkulierte Plan stößt jedoch an Grenzen, wenn am Ende das städtische Budget für die Schutzbauten fehlt. Dem realen Problem knapper Kassen weicht Marchand nicht aus, ordnet es aber anders ein: Geld sei zwar knapp, doch es fließe heute meist einfach nicht systematisch in die effektivsten Projekte.

Zudem verbiete es sich, Klimaanpassung als reine Kostenstelle abzutun. Marchand verweist auf eine Auswertung des Schweizer Bundesamts für Umwelt anhand von 81 Piloten: „Das durchschnittliche Nutzen-Kosten-Verhältnis lag bei 4,7. Kein einziges Projekt lag unter 1,0 und war somit unwirtschaftlich.“ Die Krux liege also nicht in der mangelnden Rentabilität, sondern an deren schwieriger Darstellbarkeit. Gelinge der saubere Business Case, würden sich auch alternative Finanzierungen wie PPP-Modelle oder Versicherungsgelder auftun.

Fazit

Mit Resilens drängt kein naiver Newcomer auf den Markt. Das erfahrene Team adressiert zielgenau einen der größten Schmerzpunkte der ClimateTech-Branche: Die fehlende Übersetzungsleistung zwischen dem nackten Risiko und dessen finanzierbarer Lösung. Zwar ist die Etablierung eines völlig neuen, globalen Standards wie dem AdaptationReturn politisch wie wirtschaftlich ein extrem dickes Brett. Gelingt es dem schweizerisch-deutschen Start-up jedoch, die zähen Vertriebszyklen im öffentlichen Sektor zu überstehen, könnte es im boomenden Markt der Klimaanpassung künftig eine zentrale Schlüsselrolle spielen.

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.

Der Strukturwandel in der deutschen Landwirtschaft ist unaufhaltsam: Allein zwischen 2013 und 2023 ging die Zahl der hiesigen Betriebe mit Schweinehaltung um 44 Prozent zurück, wie Zahlen des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) belegen. Jedes Jahr geben Landwirt*innen auf. Zurück bleiben leere Ställe – und Landwirtschaftsbetriebe auf der Suche nach neuen finanziellen Perspektiven.

Das 2023 in Münster gegründete Start-up Stallgrün will aus diesen „Stranded Assets“ einen lukrativen Zukunftsmarkt formen: Indoor Farming im ehemaligen Schweinestall. Die Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU) unterstützt das Projekt aktuell mit 125.000 Euro im Rahmen ihrer Green Startup-Förderung. Wir wollten wissen: Wie tragfähig ist das Modell jenseits der Fördergelder wirklich?

Die Köpfe hinter der Idee & die Historie

Hinter Stallgrün stehen die Gründer Judith Ryll und Thorsten Lansmann-Niehaus. Ryll bringt als Biowissenschaftlerin tiefe Expertise in der Pflanzenbiologie mit, während Lansmann-Niehaus – der bezeichnenderweise selbst auf einem Schweinemastbetrieb aufwuchs – die kaufmännische Führung übernimmt. Gefördert durch regionale Inkubatoren wie das Seedhouse, hat das Duo den technologischen Machbarkeitsnachweis bereits erbracht: In den vergangenen zwei Jahren wurde das Konzept auf einer Pilotfarm erfolgreich entwickelt.

Das Geschäftsmodell: Mehr als nur Hardware

Die Grundprämisse ist so simpel wie pragmatisch: Ehemalige Schweineställe sind in der Regel massiv gebaut sowie gut isoliert und bieten damit architektonisch ideale Bedingungen für den ganzjährigen Anbau von regionalen Kräutern und Gemüse. Stallgrün positioniert sich als B2B-Technologie- und Service-Provider für Höfe im Wandel und will deutschlandweit agieren. Das System fußt auf drei wesentlichen Säulen:

• Automatisierte Anlagentechnik: Als Kernprodukt hat das Start-up während der DBU-Förderung eine Anlage entwickelt, welche die Bewässerung, Düngung, Belichtung und Klimatisierung automatisiert steuert.
• Datengetriebene Agrar-Software: Ergänzend liefert das Team spezifische Anbauprotokolle für die teilnehmenden Betriebe. Für geeignete Kulturen wurde der optimale Einsatz von Parametern wie Saatgut, Erde, Dünger, Licht und Bewässerungszyklen definiert.
• B2B-Ökosystem: Um die Einstiegshürde zu minimieren, hat Stallgrün einen Materialhandel für passendes Anbaumaterial aus einer Hand aufgebaut und bietet rechtliche Hilfen bei der Verwaltung an. Zudem unterstützt das Start-up beim Aufbau der Vermarktung.

Stallgrün versteht sich dabei nicht als Feind der traditionellen Landwirtschaft. Laut Lansmann-Niehaus ist Indoor Farming kein Ersatz für den etablierten Freiland- oder Gewächshausanbau, sondern eine wetter- und klimaunabhängige Ergänzung.

Die Vision: Produkte sollen ganzjährig regional verfügbar gemacht werden. Die vermehrte Nutzung regionaler Lebensmittel anstelle von Importen reduziere zudem den Transportaufwand und die daraus entstehenden Emissionen.

Kritische Markteinordnung

Der Markt für Vertical- und Indoor-Farming ist ein hartes Pflaster. Prominente Branchenvorreiter wie das ehemals hochgelobte Berliner Start-up Infarm haben in der Vergangenheit massiv Risikokapital verbrannt, weil die schiere Skalierung von energieintensiven Hightech-Farmen in urbanen Ballungsräumen betriebswirtschaftlich oft zum Scheitern verurteilt war.

Hier liegt der geniale, aber auch kritische Hebel von Stallgrün: Anstatt teure Gewerbeimmobilien anzumieten, nutzt das Team bestehende, ländliche Infrastruktur. Das verhindert eine zusätzliche Versiegelung von Flächen, was auch DBU-Generalsekretär Alexander Bonde als zentralen ökologischen Faktor hervorhebt. Ein weiterer Wettbewerbsvorteil: Viele Höfe verfügen bereits über großflächige Photovoltaikanlagen auf ihren Stalldächern. Damit lässt sich der enorme Strombedarf für die Belichtung und Klimatisierung teilweise direkt durch eigenen, günstigen Sonnenstrom abdecken.

Dennoch bleiben aus unserer Sicht drei gravierende Hürden für das Geschäftsmodell:

• CAPEX-Intensität: Die Umrüstung eines leeren Stalls in eine funktionsfähige Hightech-Anlage ist extrem kapitalintensiv. Es bleibt fraglich, wie Landwirte, die gerade aus der unprofitablen Schweinehaltung ausgestiegen sind, das nötige Investitionskapital für diesen Hardware-Neustart bei ihren Banken abrufen können.
• Radikaler Kulturwandel: Einen traditionellen Schweinemäster in einen agilen, datengetriebenen Indoor-Kräuterproduzenten zu transformieren, erfordert enormen Beratungs- und Change-Management-Aufwand seitens Stallgrün.
• Wettbewerb & Margendruck: Die teilnehmenden Bauern und Bäuerinnen kämpfen letztlich gegen die extrem knappen Margen des Lebensmitteleinzelhandels.

Unser Fazit

Stallgrün liefert einen erfrischend bodenständigen „Hardware-meets-Agrar“-Ansatz in einem Tech-Segment, das lange Zeit von utopischen, rein urbanen Vertical-Farming-Träumereien dominiert wurde. Durch die kluge Umnutzung von Infrastruktur-Altlasten und die clevere Kombination aus Hardware, Software-Protokollen und einem integrierten B2B-Serviceangebot hat das Duo ein System aufgebaut, das ein hohes Skalierungspotenzial besitzt.

Die DBU-Förderung von 125.000 Euro ist ein sauberes Validierungssignal für den positiven ökologischen Impact der Gründer*innen. Die wahre Reifeprüfung wird nun jedoch in den Bilanzen der kooperierenden Landwirte stattfinden: Nur wenn die Höfe durch den automatisierten Anbau zügig ihre hohen Anfangsinvestitionen amortisieren können, wird aus dem Münsteraner Pilotprojekt ein neuer bundesweiter Agrar-Standard. Ein mutiger Pivot für die heimische Landwirtschaft – und ein Start-up, das man als Investor*in und Beobachter*in der Agrar-Wende unbedingt auf dem Zettel haben sollte.

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.“

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.“