Die Regeln der Online-Sichtbarkeit werden neu geschrieben. Es geht nicht mehr nur darum, von einem herkömmlichen Algorithmus indiziert zu werden. Stattdessen müssen Websites so aufbereitet werden, dass sie von künstlicher Intelligenz (KI) und großen Sprachmodellen (LLMs) fehlerfrei interpretiert und verarbeitet werden können.

KI erstellt ihre Antworten, indem sie Inhalte blitzschnell liest, deren Bedeutung versteht und die wichtigsten Fakten daraus extrahiert. Wenn der technische Unterbau einer Website unsauber ist, kann die KI die Informationen entweder nicht zuverlässig finden oder sie falsch interpretieren.

Das bedeutet, die technische Seite der Website – der Code – wird zum Fundament für eine gute Platzierung in den generativen Suchergebnissen. Wer hier Nachholbedarf hat, riskiert, als vertrauenswürdige Quelle für die KI unsichtbar zu werden.

Dieser Artikel beleuchtet die entscheidenden technischen Anpassungen, die notwendig sind, um deine Website optimal für die neue Ära der KI-Suche vorzubereiten.

Kontrolle und Zugang: Die Regeln für Sprachmodelle

Der erste technische Schritt zur Optimierung für KI-Ergebnisse ist die Steuerung des Zugriffs durch die großen Sprachmodelle (LLMs). Traditionell wird der Zugang durch die robots.txt Datei geregelt, die festlegt, welche Bereiche der Website von herkömmlichen Suchmaschinen-Crawlern besucht werden dürfen.

Mit dem Aufkommen verschiedener, spezialisierter KI-Crawler (die nicht immer identisch mit dem Googlebot oder Bingbot sind) entsteht jedoch die Notwendigkeit, diesen neuen Akteuren eigene Regeln zu geben. Es geht darum, Transparenz darüber zu schaffen, welche Daten zur Generierung von Antworten verwendet werden dürfen und welche nicht.

Neue Protokolle für neue Crawler

Experten diskutieren und entwickeln neue Protokolle, um diese Unterscheidung zu ermöglichen. Ein viel diskutierter Ansatz ist die Einführung von Protokollen, die spezifisch den Umgang mit generativer KI regeln. Dies könnte die Einführung von Protokollen wie einer llms.txt Datei beinhalten. Solche spezifischen Dateien könnten festlegen, ob ein KI-Modell Inhalte zur Schulung oder zur generativen Beantwortung von Nutzeranfragen nutzen darf.

Diese Kontrollmechanismen sind entscheidend. Sie geben den Website-Betreibern die Autorität darüber zurück, wie ihre Inhalte in der KI-Ära verwendet werden. Wer hier klare Regeln setzt, schafft die technische Grundlage für eine kontrollierte und damit vertrauenswürdige Sichtbarkeit in den KI-Ergebnissen.

Strukturierte Daten als universelle KI-Sprache

Nach der Regelung des Zugangs durch Protokolle ist die Strukturierung der Inhalte der wichtigste technische Schritt. Suchmaschinen nutzen strukturierte Daten schon lange, um Rich Snippets in den klassischen Ergebnissen anzuzeigen. Für die KI sind diese Daten jedoch absolut essenziell.

Strukturierte Daten, die auf dem Vokabular von Schema.org basieren, sind im Grunde eine Übersetzungshilfe im Code, die dem Sprachmodell den Kontext des Inhalts direkt mitteilt. Sie sind die "Sprache", die die KI am schnellsten und präzisesten versteht.

Die Bedeutung für die Generierung

Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, sucht die KI nicht nur nach Stichwörtern, sondern nach definierten Informationstypen. Mit strukturierten Daten liefert man der KI diese Informationen als fertige, fehlerfreie Bausteine.

• Fehlerfreie Extraktion: Die KI muss keine Textpassagen interpretieren, um beispielsweise ein Rezept, die Bewertung eines Produkts oder einen FAQ-Abschnitt zu identifizieren. Die korrekte Auszeichnung macht die Daten sofort nutzbar.
• Vertrauensbildung: Fehlerhafte oder inkonsistente strukturierte Daten führen zu einer falschen Interpretation und können bewirken, dass die KI deine Seite als unzuverlässig einstuft.

Die Implementierung muss fehlerfrei sein und sollte alle relevanten Inhaltstypen der Website abdecken. Nur eine saubere Schema-Implementierung garantiert, dass deine Fakten korrekt in die generativen Antworten der KI einfließen.

Ladezeit und Interaktivität als Vertrauenssignal

Die Geschwindigkeit und die Nutzbarkeit einer Website sind in der Ära der KI-Suche nicht mehr nur ein Komfortfaktor, sondern ein entscheidendes technisches Vertrauenssignal. Wenn deine Seite langsam lädt oder schlecht bedienbar ist, wird das von der KI als Indikator für mangelnde Qualität und niedrige Autorität gewertet.

Die Basis dafür sind die sogenannten Core Web Vitals (CWVs). Diese Messwerte, die sich auf das Nutzererlebnis konzentrieren, sind feste Ranking-Faktoren und haben direkten Einfluss darauf, ob eine KI deine Seite als zitierwürdig einstuft:

• LCP (Largest Contentful Paint): Misst die Zeit, bis der größte sichtbare Inhalt geladen ist.
• FID/INP (First Input Delay / Interaction to Next Paint): Misst die Zeit bis zur ersten Interaktion und die allgemeine Reaktionsfähigkeit der Seite.
• CLS (Cumulative Layout Shift): Misst die visuelle Stabilität.

Mobile Performance ist der Schlüssel

Da ein Großteil der Online-Aktivität über mobile Geräte stattfindet, legt die KI höchsten Wert auf die Optimierung der Mobilversion. Eine schlechte mobile Performance kann das gesamte Ranking negativ beeinflussen.

Die technische Anpassung muss daher darauf abzielen, die CWVs zu perfektionieren. Dies beinhaltet die Optimierung von Bildern, das Bereinigen unnötiger Code-Lasten und das Priorisieren wichtiger Ressourcen. Eine schnell ladende und reaktionsfreudige Website signalisiert nicht nur dem Nutzer, sondern auch der KI, dass die Quelle professionell und damit vertrauenswürdig ist.

Redundanz vermeiden: kanonische Klarheit

Eines der größten technischen Probleme für KI-Modelle ist die Verwirrung durch doppelte Inhalte (Duplikate). Wenn die gleiche Information unter verschiedenen URLs verfügbar ist, weiß die KI nicht, welche die Originalquelle darstellt. Dies zersplittert deine Autorität.

Der technische Schlüssel zur Lösung ist der Canonical Tag (<link rel="canonical" ...>). Dieser Tag im Code muss auf jeder Seite korrekt auf die bevorzugte, indexierbare URL zeigen. Durch die Vermeidung von Duplikaten und die korrekte Nutzung dieses Tags stellst du technisch sicher, dass die KI deine Inhalte als eindeutig und autoritär wahrnimmt und dich als zuverlässigen Faktenlieferanten zitiert.

Schlussworte

Die Zukunft der Online-Sichtbarkeit wird durch künstliche Intelligenz neu definiert. Der Erfolg hängt von einer technisch sauberen Vorbereitung ab.

Die wichtigsten Schritte in der Generative Engine Optimization (GEO) sind:

1. Zugangskontrolle durch Protokolle wie die diskutierte llms.txt Datei.

2. Die Nutzung von strukturierten Daten als unverzichtbare KI-Sprache.

3. Die Perfektionierung der Core Web Vitals als Vertrauenssignal.

4. Die Vermeidung von Duplikaten durch kanonische Klarheit.

Investiere in diese technische Qualität, um Autorität und Sichtbarkeit in der Ära der KI-generierten Antworten zu sichern.

Rabattaktionen gibt es viele, doch nur wenige Kampagnen schaffen es, sich im dicht gedrängten Markt so klar zu positionieren wie die Golden-Shopping-Days. Was 2020 als Frühjahrsaktion startete, hat sich längst zu einem festen Termin im Kalender zahlreicher Onlineshops und Konsument*innen entwickelt. Hinter der Plattform stehen die Geschäftsführer Jannik und Wladie, die nicht nur eine Gutscheinseite betreiben, sondern eine Art kuratiertes Event geschaffen haben, das zweimal im Jahr zehntägig läuft. Dabei geht es nicht um wahllose Codes, die irgendwo zusammengetragen werden, sondern um exklusive Kooperationen mit inzwischen über 50 Partner*innen – darunter bekannte Marken aus Mode, Food, Gesundheit oder Wohnen.

Neben diesen großen Kampagnen bildet die Plattform inzwischen auch ganzjährig ein starkes Fundament: In der neu geschaffenen Deals-Kategorie finden sich dauerhaft ausgewählte Angebote, und zusätzlich stehen Gutscheine von über 100 Onlineshops bereit. Partner*innen wie Weinfürst, DeinDesign oder HAWESKO verdeutlichen die Vielfalt und den Anspruch, Shoppingvorteile nicht nur saisonal, sondern kontinuierlich zugänglich zu machen.

Das Besondere: Die Rabatte sind zeitlich gebündelt, bewusst inszeniert und für die teilnehmenden Shops ein kalkulierbares Marketinginstrument. Gleichzeitig profitieren die Kund*innen von teils beachtlichen Nachlässen, ohne sich registrieren zu müssen oder Umwege in Kauf zu nehmen. Auch außerhalb der großen Kampagnen finden sich auf der Plattform Gutscheine, doch das eigentliche Herzstück bilden die beiden Aktionszeiträume im Frühjahr und Herbst.

Für Gründer*innen ist Golden-Shopping-Days ein spannendes Beispiel dafür, wie sich ein etabliertes Geschäftsmodell – das Couponing – neu denken lässt. Anstatt in der Masse unterzugehen, setzen die Macher auf Exklusivität, Übersichtlichkeit und klare Kommunikation mit den beteiligten Shops.

Im Interview geben Jannik und Wladie Einblicke in die Entstehungsgeschichte, die Mechanismen hinter den Aktionen und die Herausforderungen, die mit dem Aufbau einer eigenen Marke im Coupon-Segment verbunden sind.

Das Interview

Golden-Shopping-Days gibt es seit 2020. Wie kam es zu der Idee, ausgerechnet eine solche Event-Plattform für Gutscheine aufzubauen?

Jannik: Die Idee ist während des Studiums entstanden. Ich habe nach einer Möglichkeit gesucht, mein Studium zu finanzieren. Auf klassische Werkstudenten-Tätigkeiten hatte ich aber keine Lust und so bin ich irgendwann auf die Idee gekommen, ein Print-Gutscheinheft zu vermarkten. Das erste Heft war schon sehr aufwändig, da ich keinerlei Kontakte zu Onlineshops hatte und so unzählige Telefonate führen musste, um die ersten Shops von meiner Idee zu begeistern. Ein befreundeter Unternehmer hat die erste Auflage für mich gedruckt und auch die Gestaltung des TItelblattes übernommen.

Zwei Kampagnen im Jahr, Frühling und Herbst – warum genau dieses Modell und nicht eine kontinuierliche Rabattflut wie man sie bei anderen Anbietern sieht?

Jannik: Wir haben uns bewusst dazu entschieden im Frühjahr- und Herbst jeweils eine 10-tägige Online-Shoppingkampagne zu veranstalten. Zum Einen ist dies in der Kommunikation für die Konsumenten deutlich einfacher und zum anderen können die teilnehmenden Onlineshops diese fest in ihrem Marktetingmix einplanen und teilweise auch etwas höhere Rabatte gewähren, als es unterjährig sonst der Fall ist.

Welche Kriterien spielen bei der Auswahl der inzwischen über 50 Partnershops eine Rolle? Gibt es klare Vorgaben oder wächst das Netzwerk eher organisch?

Wladie: Wir sind in der Vergangenheit sehr organisch gewachsen und konnten von Kampagne zu Kampagne mehr Onlineshops von der Teilnahme an unserem Konzept begeistern. Klare Vorgaben haben wir nicht. Die teilnehmenden Onlineshops müssen allerdings schon eine gewisse Wertigkeit haben.

Auffällig ist, dass viele Deals exklusiv verhandelt wirken. Wie läuft dieser Prozess im Detail ab – geht es eher um klassische Affiliate-Strukturen oder um direkte Partnerschaften?

Jannik: Mit allen Shops, die an unseren Shoppingevents im Frühjahr und Herbst teilnehmen pflegen wir direkte Partnerschaften. Wir sind darauf bedacht für alle Shoppingbegeisterten die besten Gutscheine und Angebote zu verhandeln.

2025 steht die nächste große Herbstkampagne an und auch die nächste Frühjahrskampagne ist bereits in Planung. Wie bereitet ihr euch auf solche zehn Tage konkret vor, und was bedeutet das organisatorisch im Hintergrund?

Wladie: In der Regel brauchen wir gut ein halbes Jahr Vorbereitungszeit je Kampagne. Wir überlegen uns stets neue Features, um sowohl den Onlineshops als auch den Konsument*innen immer wieder neue Features zu bieten, die einen echten Mehrwert darstellen.

Manche Branchen – etwa Food, Mode oder Gesundheit – sind stark vertreten. Gibt es Bereiche, die ihr bewusst ausklammert, oder ist die Plattform prinzipiell offen für alle Segmente?

Jannik: Wir sind für viele Segmente offen, aber längst nicht für alle. Einen Onlineshop für Waffen wird man bei uns beispielsweise nicht finden.

Couponing ist für Shops ein Marketinginstrument, das nicht nur Umsatz bringen, sondern auch Markenbindung schaffen kann. Wie stellt ihr sicher, dass Golden-Shopping-Days nicht als reine Rabattschleuder wahrgenommen wird?

Wladie: Wir distanzieren uns ganz bewusst und schaffen an vielen Stellen Mehrwerte. Die Veröffentlichung von Gutscheinen stellt nur einen kleinen Teil unseres Geschäftsmodells dar. Mittlerweile fungieren wir vielmehr als Contentplattform. In unserem digitalen Magazin veröffentlichen wir regelmäßig Testberichte und Experteninterviews, auf YouTube publizieren wir Unboxing- und Testvideos - kurz gesagt: Wir schaffen echte Mehrwerte.

Ihr betont, dass Gutscheine bei euch auch außerhalb der Aktionszeiträume verfügbar sind. Wie wichtig ist diese ganzjährige Präsenz für die Markenbildung?

Jannik: Wir wollen unserer Community rund um die Uhr die besten Gutscheine und Angebote bieten. Deshalb ist es natürlich sehr wichtig, dass wir dies auch an 365 Tagen im Jahr gewährleisten können. Wir sind stets im Kontakt mit den Onlineshops, die sich und ihre Angebote bei uns auf der Plattform präsentieren, um die besten Gutscheine und Deals zu verhandeln. Viele Gutscheine sind nur exklusiv bei uns erhältlich.

Ein Blick nach vorn: Welche Rolle soll Golden-Shopping-Days in den nächsten fünf Jahren im deutschen E-Commerce spielen?

Jannik: Eine führende. **lacht**

Vielen Dank, Jannik und Wladie, für die offenen Einblicke in eure Arbeit und die Hintergründe der Golden-Shopping-Days.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern prägt schon heute Geschäftsmodelle, Investitionsentscheidungen und die Arbeitswelt. Mit der europäischen KI-Verordnung (EU AI Act, im Folgenden AI Act) wurde im Frühjahr 2024 der weltweit erste umfassende Rechtsrahmen für den Einsatz von KI verabschiedet. Inzwischen sind die ersten Regelungen in Kraft getreten. Für Gründer*innen und Start-ups bedeutet das nicht nur zusätzliche Pflichten, sondern auch Chancen, sofern sie sich rechtzeitig vorbereiten.

Überblick: Der AI Act

Die Verordnung folgt einem risikobasierten Ansatz: Je höher das Risiko für Grundrechte oder Sicherheit, desto strenger die Anforderungen. Auf der untersten Stufe stehen KI-Systeme, die keinerlei Vorgaben erfüllen müssen, solange sie nicht in verbotene Anwendungsfälle fallen. An der Spitze der Regulierungspyramide befinden sich die sogenannten Hochrisiko­Systeme, also etwa Anwendungen in der medizinischen Diagnostik, in kritischer Infrastruktur oder bei biometrischen Verfahren. Viele Tools aus dem HR-Bereich fallen darunter.

Daneben bestehen besondere Pflichten für sogenannte Generative KI beziehungsweise General Purpose AI, eingeführt, also große Modelle, die viele Anwendungen treiben und „systemische Risiken“ entfalten können.

Wichtig ist zu wissen, dass die Vorgaben schrittweise gelten. Bereits seit dem 2. Februar 2025 sind bestimmte Praktiken ausdrücklich verboten – zum Beispiel das Social Scoring von Bürger*innen, die flächendeckende Emotionserkennung in Schulen oder am Arbeitsplatz sowie das unkontrollierte Sammeln biometrischer Daten. Wer damit noch experimentiert, bewegt sich schon jetzt im rechtswidrigen Raum.

Seit dem 2. August 2025 gelten außerdem die ersten Pflichten für Anbieter*innen von generativen Modellen. Sie müssen unter anderem Transparenzberichte veröffentlichen und Angaben zu den verwendeten Trainingsdaten machen. Für Modelle, die bereits vor Inkrafttreten am Markt waren, gibt es eine Übergangsfrist bis 2027. Für viele Unternehmen, die solche Modelle nutzen oder in Produkte einbetten, bedeutet das, genau hinzuschauen, welche Informationen von den Modellanbieter*innen zur Verfügung gestellt werden. Sonst können eigene Transparenzpflichten womöglich nicht erfüllt werden.

Noch weiter in der Zukunft liegen die Vorschriften für Hochrisiko-Systeme. Diese greifen ab 2. August 2026 und verlangen ein umfassendes Risikomanagement, eine strenge Qualität der Trainingsdaten, eine lückenlose Protokollierung und eine Konformitätsbewertung, bevor ein Produkt überhaupt in Verkehr gebracht werden darf. Für Hochrisiko-KI, die in ohnehin streng regulierten Produkten steckt, zum Beispiel in Medizinprodukten, gilt eine verlängerte Frist bis 2027.

Konformitätsbewertung heißt vor allem Risikobewertung, welche die Anbieter*innen oder Betreiber*innen selbst durchführen müssen. Eine solche „regulierte Selbstregulierung“ ist ein klassisches Merkmal einer solchen klassischen Produkt­regulierung und Marktüberwachung.

Was fehlt? Guidance und Governance

Noch herrscht allerdings an vielen Stellen Unsicherheit. Zwar hat die EU-Kommission schon erste Leitlinien veröffentlicht, etwa zur Definition von KI-Systemen oder zu den verbotenen Praktiken. Auch für Anbieter*innen generativer KI gibt es inzwischen ein detailliertes Dokumentationsmuster. Noch fehlen allerdings die angekündigten Handreichungen für die Einstufung und Risikobewertung von Hochrisiko-Systemen, die bis Februar 2026 folgen und praktische Beispiele enthalten sollen. Bis dahin bleibt nur, sich für die Bewertung an bestehenden internationalen Standards zu orientieren, zum Beispiel an den Normungsprojekten der Europäischen Komitees für Normung und für elektrotechnische Normung.

Auf Unionsebene entstehen parallel die neuen Governance-Strukturen. Das AI Office innerhalb der Kommission ist bereits aktiv und koordiniert die Umsetzung. Das AI Board, ein Gremium der Mitgliedstaaten, tagt regelmäßig und stimmt Vorgehensweisen ab. Ein wissenschaftliches Panel unabhängiger Expert*innen wurde im Frühjahr eingerichtet, und das Advisory Forum, das die Perspektive von Unternehmen und Zivilgesellschaft einbringen soll, befindet sich gerade in der Bewerbungsphase. Auch die geplante EU-Datenbank für Hochrisiko-Systeme existiert bisher nur auf dem Papier. Ab 2026 müssen Anbieter*innen ihre Systeme dort registrieren; die Plattform selbst wird jedoch gerade erst aufgebaut.

Und wo steht Deutschland?

Auch hierzulande hakt es noch etwas. Eigentlich hätten die Mitgliedstaaten bis 2. August 2025 ihre Marktüberwachungsbehörden benennen müssen. Ein Entwurf für das deutsche Umsetzungsgesetz sieht die Bundesnetzagentur als zentrale Aufsicht vor, doch die formale Benennung ist noch nicht erfolgt. Klar ist, dass die Bundesnetzagentur die Rolle der Notifizierungsbehörde übernimmt, also für die Anerkennung von Konformitätsbewertungsstellen zuständig ist. Zudem entsteht dort ein Kompetenzzentrum für KI, das die Arbeit von Bund und Ländern koordinieren soll.

Reallabore

Ein Bereich, der für KI-Entwickler*innen besonders interessant ist, sind KI-Reallabore, also sichere Testumgebungen, in denen neue Anwendungen unter Aufsicht erprobt und darauf geprüft werden können, ob sie den rechtlichen Rahmen einhalten. Bis zum Sommer 2026 müssen die Mitgliedstaaten mindestens ein solches Reallabor einrichten. Deutschland hat im Mai 2025 ein erstes Pilotprojekt in Hessen gestartet, gemeinsam mit der Bundesnetzagentur und der Bundesdatenschutzbeauftragten. Hier werden reale Unternehmensfälle durchgespielt, um Abläufe und Bedarfe besser zu verstehen. Solche Projekte können eine wertvolle Möglichkeit sein, mit den Aufsichtsbehörden auf Augenhöhe ins Gespräch zu kommen.

Reaktionen

Der AI Act wird zwar kritisch diskutiert, im Grundsatz aber breit akzeptiert. Gerichtliche Klagen direkt gegen die Verordnung gibt es bislang nicht. In der juristischen Literatur überwiegt die Zustimmung zur Zielrichtung. Kritisiert werden vor allem die Komplexität und die noch offenen Fragen bei der praktischen Umsetzung. Streitpunkte finden sich eher außerhalb der Verordnung bei der Frage, ob Trainingsdaten urheberrechtlich geschützt sind oder wie personenbezogene Daten für KI genutzt werden dürfen.

Die Industrie zeigt ein gemischtes Bild. Viele große Anbieter*innen – von Google über OpenAI bis Mistral – haben einen freiwilligen Verhaltenskodex unterzeichnet. Andere, wie etwa Meta, haben sich bewusst dagegen entschieden. Man muss sich also darauf einstellen, dass je nach Anbieter*in sehr unterschied­liche Informationen und Compliance-Nachweise verfügbar sind.

Andererseits wirkt der AI Act bereits am Markt. In öffentlichen Ausschreibungen tauchen Modellklauseln auf, die auf die KI-Verordnung Bezug nehmen. Investor*innen fragen verstärkt nach Compliance-Prozessen, und Unternehmen beginnen, interne Strukturen für Risikomanagement und Dokumentation aufzubauen.

Im Vergleich zu Europa gibt es in den USA bislang nur freiwillige Standards. Die dort bei der Entwicklung und Anwendung von KI (angeblich) vorherrschende größere Freiheit wird zwar viel gerühmt. Einzelne Bundesstaaten wie Colorado arbeiten allerdings an eigenen regulierenden Gesetzen, die ab 2026 greifen sollen. Vielleicht ist es also ein Vorteil, dass europäische Start-ups früh Erfahrungen in einem regulierten Markt sammeln können.

Fazit

Der AI Act entfaltet bereits jetzt Wirkung, auch wenn viele Details erst in den kommenden Monaten geklärt werden. Daher gilt es, nicht abzuwarten, sondern jetzt eine eigene Roadmap zu entwickeln. Wer früh Prozesse für Risikomanagement, Transparenz und Governance etabliert, wird nicht nur rechtlich auf der sicheren Seite sein, sondern auch Vertrauen bei Kund*innen und Investor*innen gewinnen.

Die EU hat ein klares Signal gesetzt: KI soll innovativ sein, aber auch sicher und vertrauenswürdig. Für Start-ups ist das eine Her­ausforderung – aber auch eine Chance, sich von Anfang an professionell aufzustellen und den Markt aktiv mitzugestalten.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig und betreibt seit 2018 mit DATA LAW COUNSEL seine eigene Rechtsberatung im Raum München

Preisvergleiche bei Luxusuhren lohnen sich durch erhebliche Preisdifferenzen zwischen verschiedenen Händlern, die mehrere hundert bis tausend Euro betragen können. Diese Unterschiede entstehen hauptsächlich durch verschiedene Kostenberechnungen und unterschiedliche Margenstrategien der Anbieter. Während manche Händler auf Premium-Service setzen, bieten andere günstigere Preise durch schlankere Betriebsstrukturen. Besonders bei begehrten Modellen von Rolex, Patek Philippe oder Audemars Piguet variieren die Preise stark zwischen den Anbietern. Ein gründlicher Preisvergleich kann daher zu beträchtlichen Einsparungen von bis zu 30 Prozent führen. Gleichzeitig hilft er dabei, den tatsächlichen Marktwert einer Luxusuhr präzise zu ermitteln. Die Investition in eine hochwertige Armbanduhr rechtfertigt den Aufwand für einen detaillierten Vergleich verschiedener Anbieter vollständig. Die folgenden Abschnitte zeigen, worauf man achten sollte.

Zwischen den einzelnen Händlern existieren teilweise deutliche Preisunterschiede

Konkrete Beispiele verdeutlichen das Sparpotenzial beim Uhrenkauf: Spezialisierte Händler bieten permanent Armbanduhren mit Rabatten von mehreren tausend Euro unter dem Neupreis an. Diese deutlichen Preisvorteile entstehen durch unterschiedliche Beschaffungswege, Lagerbestände und Verkaufsstrategien der Anbieter. Plattformen wie Watchy24.de ermöglichen es, diese Preisunterschiede transparent zu vergleichen und das beste Angebot zu identifizieren. Während Boutiquen oft Listenpreise verlangen, können autorisierte Händler erhebliche Rabatte gewähren. Online-Händler profitieren von geringeren Betriebskosten und geben diese Kostenvorteile häufig an Kunden weiter.

Besonders bei limitierten Editionen oder seltenen aktuellen Modellen können die Preisunterschiede zwischen verschiedenen Anbietern deutlich ausfallen und eine sorgfältige Recherche rechtfertigen.

Internationale Preisunterschiede und Währungseffekte: Worauf sollte man achten?

Länderspezifische Preisdifferenzen bei Luxusuhren ergeben sich aus verschiedenen wirtschaftlichen Faktoren. Währungsschwankungen beeinflussen die Preisgestaltung deutlich, besonders bei hochwertigen Herstellern aus der Schweiz, die – ebenso wie viele Start-Ups – verstärkt darauf achten, ein hohes Maß an Markenschutz zu gewährleisten. Die unterschiedlichen Mehrwertsteuersätze zwischen den Ländern wirken sich direkt auf die Listenpreise aus. So liegt die Mehrwertsteuer in Deutschland bei 19 Prozent, während sie in der Schweiz und in einigen anderen Ländern deutlich niedriger ist.

Außereuropäische Märkte wie Hongkong oder Singapur bieten teilweise deutlich günstigere Preise, wobei Import- und Zollbestimmungen unbedingt zu beachten sind. Ein internationaler Preisvergleich kann erhebliche Kostenvorteile offenbaren, setzt jedoch Kenntnisse über Garantie- und Servicebedingungen voraus.

Lohnt es sich, auf dem Gebrauchtmarkt Ausschau zu halten?

Der Gebrauchtmarkt für Luxusuhren bietet Einsparpotenziale von bis zu 30 Prozent bei meist stabiler Wertentwicklung. Hochwertige Marken behalten auch als gebrauchte Modelle eine hohe Werterhaltungsrate von durchschnittlich 70 bis 80 Prozent. Plattformen für den Second-Hand-Handel verfügen über umfangreiche Bestände mit detaillierten Zustandsbeschreibungen.

Gebrauchte Luxusuhren werden häufig professionell aufbereitet und einer Qualitätsprüfung durch Fachbetriebe unterzogen. Die Wertstabilität macht den Gebrauchtmarkt zu einer attraktiven Investitionsmöglichkeit für Sammler. Seltene oder nicht mehr produzierte Modelle können sogar an Wert gewinnen. Die transparente Preisgestaltung ermöglicht fundierte Vergleiche und realistische Einschätzungen bei deutlich geringeren Anschaffungskosten.

Expertise als wichtiger Faktor für den Kauf einer Luxusuhr

So gut wie jeder hat individuelle Vorstellungen davon, was er sich gönnen möchte. Manche träumen davon, als digitaler Nomade die Welt zu sehen, andere möchten sich irgendwann eine Luxusuhr leisten können.

Daher ist es wichtig, sich zunächst über die eigenen Ansprüche klar zu werden. Falls die Wahl auf die Luxusuhr fällt, gilt: Die Authentizitätsprüfung bildet die Grundlage für sichere Transaktionen im Luxusuhrenmarkt und beeinflusst maßgeblich die Preisgestaltung. Erfahrene Fachhändler verfügen über spezialisierte Prüfverfahren wie Seriennummern-Checks, Analyse von Werkscodes und Materialuntersuchungen.

Zertifikate, Originalverpackungen und Servicedokumente erhöhen die Glaubwürdigkeit und den Wert einer Uhr erheblich. Experten bewerten den Zustand des Uhrwerks, die Originalität der Komponenten sowie die historische Bedeutung. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Uhrmachern minimiert Risiken beim Kauf hochwertiger Zeitmesser.

Seriöse Händler bieten Echtheitsgarantien und übernehmen die Haftung für die Authentizität ihrer Angebote.

Ein Ausblick auf die (mögliche) langfristige Wertentwicklung

Ein fundierter Preisvergleich bei Luxusuhren zahlt sich oft langfristig über einen Zeitraum von fünf bis zehn Jahren durch bessere Investitionsentscheidungen aus. Die Analyse großer Mengen weltweiter Angebote ermöglicht realistische Markteinschätzungen und das Erkennen von Trends bei renommierten Marken. Erfolgreiche Sammler berücksichtigen sowohl aktuelle Preise als auch die historische Wertentwicklung ihrer Wunschmodelle.

Die Nutzung professioneller Vergleichsplattformen und eine regelmäßige Marktbeobachtung helfen, Risiken zu minimieren und das Preis-Leistungs-Verhältnis zu maximieren. Internationale Preisunterschiede sowie der Gebrauchtmarkt bieten zusätzliche Einsparpotenziale für informierte Käufer. Langfristig profitieren Sammler von fundiertem Markt-Know-how bei zukünftigen Käufen und Verkäufen ihrer Luxusuhren-Kollektion.

Ist es bereits zu spät, den Klimawandel aufzuhalten? Während diese Frage unablässig für hitzige Debatten sorgt, arbeiten Start-ups unermüdlich an Lösungen für die dringendsten Umweltprobleme. Die DACH-Region erlebt einen rasanten Anstieg von GreenTech-Start-ups, angetrieben durch technologische Innovationen und zunehmenden regulatorischen Druck. Dies zeigt u.a. das DACH GreenTech Software Mapping 2025 von Hi Inov und veranschaulicht, welche vielversprechenden Ansätze und Technologien die Zukunft des GreenTech-Ökosystems in Europa prägen.

Mapping der Herausforderungen und Lösungen

Das Mapping bietet einen umfassenden Überblick über die Softwarelösungen von GreenTech-Start-ups im DACH-Raum. Sie umfassen eine Vielzahl von Ansätzen, um den Anstieg der globalen Temperaturen einzudämmen und die damit einhergehenden wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen zu bewältigen.

1. Messung und Optimierung des CO2-Fußabdrucks

Fortgeschrittene Techniken zur Datenerfassung und KI-gesteuerte Analysen helfen Organisationen, ihre Effizienz zu steigern und ihren CO₂-Fußabdruck zu reduzieren. Sie helfen Unternehmen, jährlich Emissionen von über 216.000 Tonnen CO₂-Äquivalenten zu vermeiden. Horizon­tale Plattformen bieten allgemeine Monitoring-Tools für branchen­übergreifende Messdienste. Vertikale Lösungen wie die für die Immobilienbranche maßgeschneiderte ESG-Datenplattform Deepki integrieren branchenspezifische Anforderungen.

2. Beschleunigung der Energiewende

Softwarelösungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Standortauswahl für die Produktion erneuerbarer Energien, der vorausschauenden Wartung von Infrastruktur und der Verbesserung der Energiespeicherung. Sie können die Schwankungen in der Stromeinspeisung erneuerbarer Energien mindern und somit die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen reduzieren. Das Stuttgarter Start-up metergrid ermöglicht es beispielsweise Mieter*innen in Mehrfamilienhäusern, umweltfreundlichen Solarstrom zu nutzen, der im selben Gebäude produziert wird (mehr dazu in der StartingUp 01/25).

3. Förderung der Kreislaufwirtschaft und Ressourcenoptimierung

Digitale Lösungen erleichtern die Schonung von natürlichen Ressourcen durch intelligentes Ressourcenmanagement, indem sie die Planung und Nutzung von Ressourcen verbessern. Durch den Einsatz von KI lassen sich viele Prozesse optimieren, darunter Recycling, Landwirtschaft und Wassermanagement. So reduziert das Berliner Start-up Freshflow Abfall, indem es die Nachbestellung von frischen Lebensmitteln mit Machine Learning automatisiert und optimiert. Darüber hinaus verbinden digitale Markt­plätze Produzent*innen überschüssiger Ware mit potenziellen Abnehmer*innen, um Ressourcen effizierter zu nutzen.

4. Förderung von Nachhaltigkeitsinitiativen in Unternehmen

Unternehmen nutzen digitale Werkzeuge, um ihre Nachhaltigkeit über die regulatorischen Anforderungen hinaus zu verbessern. Zu den eingesetzten Lösungen zählen CO₂-Kreditbörsen, die es Organisationen ermöglichen, Emissionen durch strukturierte Märkte auszugleichen, und Mitarbeiterengagement-Plattformen, die die Teilnahme der Belegschaft an ESG-Initiativen fördern. Start-ups wie das Hamburger CarbonStack unterstützen Unternehmen bei der Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten und dabei die relevanten Richtlinien einzuhalten.

Die Entwicklung von 2023 bis heute

Insgesamt zeigt das Mapping ein reiferes und strukturierteres GreenTech-Ökosystem, das Europas Position als Pionier in digitalen Klimaschutzlösungen stärkt. Die Entwicklung zwischen den Mappings aus den Jahren 2023 und 2025 verdeutlicht drei wichtige Trends:

1. Anstieg der Anzahl der angebotenen Softwarelösungen

Die steigende Nachfrage nach nachhaltigkeitsorientierten Innovationen in verschiedenen Branchen hat das Wachstum des GreenTech-Ökosystems beschleunigt und zu einem rasanten Anstieg der angebotenen Softwarelösungen geführt.

2. Regulatorisch getriebene Fortschritte

Aufgrund des zunehmenden regulatorischen Drucks wächst der Anteil der angebotenen Lösungen, die auf Compliance-Bedürfnisse wie CSRD, die Rückverfolgbarkeit von Produkten und transparente CO₂-Buchhaltung eingehen. Es werden zunehmend vertika­lisierte Monitoring-Tools entwickelt, um spezialisierte Datensätze und branchenspezifische Algorithmen zu erstellen.

3. Einfluss von generativer KI

Der Einsatz von generativer KI nimmt zu. Neue Anwendungsfälle im Bereich Nachhaltigkeit umfassen verbesserte Datenanalyse, automatisierte Com­pliance-Berichterstattung, sowie die Echtzeit-Optimierung von CO₂-Fußabdrücken und Ressourcenmanagement.

Fazit: Ein florierendes Ökosystem mit starker europäischer Führung

Der Klimawandel stellt eine immense Herausforderung dar, deren Bewältigung innovative technologische Lösungen erfordert. Das GreenTech Mapping 2025 verdeutlicht die führende Rolle Europas bei der Entwicklung dieser Lösungen und zeigt ein reiferes GreenTech-Ökosystem mit großer Dynamik. Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenana­lysen, KI und Automatisierung sind Start-ups in der DACH­Region gut positioniert, um sowohl wirtschaftlichen als auch ökologischen Mehrwert zu schaffen. Sie werden Unternehmen und politischen Entscheidungsträger*innen dabei helfen, den Übergang zu einer nachhaltigeren Wirtschaft zu beschleunigen und die Folgen des Klimawandels einzudämmen.

Der Autor Dr. Wolfgang Krause leitet als Managing Partner das Deutschlandgeschäft des auf B2B-Digital­lösungen spezialisierten VC-Fonds von Hi Inov.

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

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

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

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

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

Werden KI-Agenten den Arbeitsmarkt verändern?

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

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

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

Wie binden Unternehmen ihre Mitarbeitenden am besten ein?

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

Fazit

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

Der Autor Sridhar Iyengar ist Managing Director von Zoho Europe.

Die Spielregeln der digitalen Sichtbarkeit werden gerade neu geschrieben – und die Unternehmen müssen sich neu aufstellen. Denn während viele Unternehmen ihre Strategien noch immer ausschließlich auf Google-Rankings und SEO-Kriterien ausrichten, verlagert sich die digitale Aufmerksamkeit längst in Richtung KI: Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini ersetzen zunehmend die klassische Suche. Sie liefern keine Trefferlisten mehr, sondern direkte, aufbereitete Antworten – oft mit konkreten Empfehlungen und Verlinkungen. Für Marken, Produkte und Unternehmen wird es damit entscheidend, in diesen zusammengefassten Antworten stattzufinden. Das Stichwort hierfür ist technisches SEO für KI-Rankings.

Suchmaschinen waren gestern das führende Element in der Sortierung von Wissen im Netz und vor allem das Google-Ranking war entscheidend für die Sichtbarkeit von Informationen und Seiten. In Zukunft entscheiden dagegen Sprachmodelle darüber, welche Inhalte gesehen, zitiert und empfohlen werden. Und wer in diesen Systemen nicht genannt wird, verliert den direkten Draht zur Zielgruppe.

Diesen Paradigmenwechsel vom Google-Ranking zur Antwortlogik hat die SMAWAX, die auf Strategieberatung spezialisierte Agentur der Smarketer Group, erstmals systematisch im Rahmen eines Whitepapers analysiert (s. Link am Ende des Beitrags). Die Expert*innen erklären dabei detailliert, wie GPT-Modelle Inhalte auswählen – und welche Inhalte von den Systemen überhaupt referenziert werden dürfen. Die zentrale Erkenntnis: Suchmaschinenoptimierung nach alten Regeln greift zu kurz, ist aber weiterhin die Sichtbarkeitsgrundlage. Denn Sprachmodelle wie ChatGPT denken nicht in Keywords und Rankings, sondern in semantischen Relevanzräumen, Entitätenbeziehungen und struktureller Klarheit.

Inhalte müssen modular und semantisch präzise sein – doch das reicht nicht

Es geht nicht mehr um Top-Rankings – es geht darum, die richtige Antwort zu sein. Wir müssen SEO neu denken – als Schnittstelle zwischen Struktur, Relevanz und maschinellem Verstehen. Inhalte müssen dazu maschinenlesbar, modular aufgebaut und semantisch präzise sein. Nur dann haben Unternehmen eine Chance, in den Empfehlungslogiken von Claude, GPT & Co. aufzutauchen.

Besonders überraschend ist dabei aber, dass viele Unternehmen in GPT-Antworten zwar durchaus latent präsent, aber nicht sichtbar sind. Der Grund hierfür sind unscharfe Entitäten, fehlende „About“-Seiten, keine Verankerung in externen Quellen wie Wikidata, Trustpilot oder LinkedIn. Die Folgen wirken sich negativ auf die Marken aus und sorgen für Fehlinformationen: KI-Modelle verwechseln Marken, halluzinieren Funktionen oder verschweigen relevante Angebote. Halluzinationen sind in Wahrheit ein strategischer Hinweis auf Unsichtbarkeit. Wenn GPT ein Produkt falsch beschreibt oder dich mit einem Mitbewerber verwechselt, zeigt das: Deine Inhalte sind zwar irgendwo im Modell – aber nicht stabil genug verankert, um korrekt genannt zu werden.

Fünf konkrete Hebel für bessere GPT-Sichtbarkeit

Diese praxisnahe Handlungsempfehlungen können Unternehmen sofort umsetzen können – unabhängig davon, ob sie im B2B- oder B2C-Bereich aktiv sind.

1. Entitäten definieren: Jede Marke braucht heute eine kanonische „About“-Seite, ergänzt um ein Wikidata-Profil, semantische Markups und gleiche Namensverwendungen auf Plattformen wie LinkedIn oder Handelsregister.

2. Aktualität signalisieren: GPT-Modelle bevorzugen Inhalte mit klaren Update-Daten (z.B. dateModified). Ohne erkennbaren Pflegezustand gelten Inhalte als veraltet – und werden ausgefiltert.

3. Bing wird zum Gateway: Weil GPT seine Websuche auf Bing stützt, ist dessen Indexierung entscheidend. Wer dort nicht sauber auffindbar ist, existiert in GPT-Antworten nicht.

4. Content chunkbar machen: Inhalte sollten nicht mehr aus langen Fließtexten bestehen, sondern in modularen Blöcken mit H2-Strukturen, Listen und Zwischenfazits aufgebaut sein.

5. Externe Signale einbinden: Erwähnungen auf Trustpilot, Reddit oder in der Fachpresse stärken die semantische Autorität – und erhöhen die Chance, von Sprachmodellen zitiert zu werden.

Fazit

Die neue Sichtbarkeit entsteht durch das, was das Modell nicht selbst erzeugen kann – sie entsteht also nicht über Rankings, sondern über Relevanzräume. Wer auf Standard-Content setzt, wird paraphrasiert oder übergangen. Wer dagegen einzigartigen, strukturierten und technisch klaren Content liefert, wird empfohlen.

Zum Weiterlesen: Das Whitepaper steht zum kostenlosen Download bereit unter www.smawax.com/whitepaper-ki-sichtbarkeit

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

Was steckt hinter Vibe Coding?

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

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

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

Wie KI-basierte Entwicklung neue Möglichkeiten für Gründer eröffnet

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Warum die App-Entwicklung perspektivisch günstiger wird

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

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

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

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

Wo klassische Entwicklerkompetenz weiterhin unverzichtbar bleibt

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

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

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

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

Vibe Coding bringt frischen Wind in die App-Entwicklung

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

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

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

Es gibt sie überall, diese kleinen alltäglichen Ärgernisse, die erst einmal banal erscheinen, im Alltag aber schnell zu echten Zeitfressern und Stressquellen werden können. Die Parkplatzsuche an Flughäfen gehört dazu – gerade in stark frequentierten Städten, wo jeder Parkplatz ein kostbares Gut ist. Genau hier setzt Parkos an, ein digitales Unternehmen mit Start-up-Wurzeln, das seit über einem Jahrzehnt den Markt für Parkplatzvermittlung revolutioniert. Parkos.de macht es möglich, entspannt einen Parkplatz zu buchen und so lästige Suchfahrten zu vermeiden.

Vom Alltagsproblem zur digitalen Lösung

Das Beispiel der Parkplatzsuche zeigt exemplarisch, wie digitale Unternehmen Alltagsprobleme systematisch angehen. Nicht immer ist es die große Innovation, die den Markt verändert, sondern die konsequente und nutzerzentrierte Verbesserung bestehender Prozesse. Die Gründer von Parkos erkannten früh, dass der Prozess des Parkplatzfindens in der Nähe von Flughäfen ineffizient und für Reisende oft belastend ist. Überfüllte Parkplätze, lange Fußwege oder teure Kurzzeitangebote waren die Regel.

Diese Herausforderungen boten die perfekte Ausgangslage für eine digitale Plattform, die Anbieter von Parkplätzen und Kunden unkompliziert zusammenbringt. Dabei geht es nicht nur um die reine Vermittlung, sondern um Transparenz, Vergleichbarkeit und Nutzerfreundlichkeit. Das ist der Kern der Plattformökonomie, die heute zahlreiche Branchen prägt – von der Mobilität über die Gastronomie bis hin zum Einzelhandel.

Parkos als Beispiel für Plattformökonomie

Plattformen funktionieren nach dem Prinzip, Angebot und Nachfrage in einem digitalen Marktplatz zu verknüpfen. Für Parkos bedeutet das: Parkplätze von verschiedensten Anbietern – private Parkflächen, Hotels, bewachte Parkhäuser – werden auf einer übersichtlichen Website zusammengeführt. Kunden können Preise, Entfernung zum Flughafen und Bewertungen vergleichen. Die Buchung erfolgt direkt online, oft mit flexiblen Stornierungsbedingungen.

Dieser transparente und einfache Zugang löst ein grundlegendes Problem: Wer kennt schon die besten Parkmöglichkeiten in Flughafennähe? Vorbei sind die Zeiten der langen Suchfahrten und Unsicherheiten. Eine entsprechende Plattform steigert nicht nur die Effizienz, sondern reduziert durch die bessere Planung auch den Stress für Reisende.

Interessant ist dabei auch, dass das Unternehmen selbst kein Parkplatzbetreiber ist. Das Unternehmen agiert als Vermittler – und zeigt damit, wie wichtig digitale Infrastruktur und Vertrauensbildung für moderne Geschäftsmodelle sind. Die Nutzerbewertungen auf der Plattform tragen dazu bei, das Angebot ständig zu verbessern.

Technologie als Enabler für bessere Nutzererfahrung

Ein weiterer wichtiger Baustein im Erfolg ist der gezielte Einsatz von Technologie. Eine übersichtliche Website, eine mobile App und einfache Bezahlmethoden sind heute Standard, doch wie diese Tools eingesetzt werden, macht den Unterschied. Die Plattform bietet nicht nur Such- und Buchungsmöglichkeiten, sondern auch Informationen zu Services wie Shuttle-Bussen, Öffnungszeiten und Sicherheitsstandards der Parkplätze.

Die Integration von Kundenbewertungen schafft eine soziale Kontrollinstanz, die Vertrauen aufbaut. So können Nutzer anhand von Erfahrungen anderer Reisender einschätzen, ob ein Parkplatz ihren Erwartungen entspricht. Dieses Feedback wird von Unternehmen genutzt, um Anbieter zu prüfen und kontinuierlich zu verbessern.

Nicht zuletzt erleichtern digitale Services auch die Reiseplanung insgesamt. Verbindliche Buchungen minimieren Überraschungen vor Ort und tragen dazu bei, den gesamten Ablauf stressfreier zu gestalten.

Digitales Angebot im Alltag – mehr als nur Bequemlichkeit

Das Beispiel Parkos zeigt, dass digitale Lösungen oft mehr leisten als reine Bequemlichkeit. Sie greifen in gesellschaftlich relevante Bereiche ein – hier etwa die Mobilität. Bessere Parkplatzplanung bedeutet weniger Suchverkehr, weniger Emissionen und damit einen Beitrag zur Entlastung urbaner Verkehrsräume.

Auch für Unternehmen eröffnen Plattformen wie Parkos neue Chancen. Kleine und mittelgroße Parkplatzanbieter können so ein größeres Publikum erreichen, ihre Auslastung verbessern und wirtschaftlicher arbeiten. Dies steht im Zeichen einer funktionierenden Sharing Economy, die Ressourcen besser nutzt.

Die Relevanz digitaler Vermittlungsplattformen

Digitale Vermittlungsplattformen sind längst mehr als reine Serviceangebote. Sie verändern zunehmend die Art, wie Menschen sich fortbewegen, arbeiten oder ihre Freizeit gestalten. Die Vermittlung von Parkplätzen am Flughafen ist ein kleines, aber anschauliches Beispiel dafür, wie digitale Geschäftsmodelle dazu beitragen können, den Alltag effizienter zu gestalten und Ressourcen besser zu nutzen.

Indem sie Buchung und Planung vereinfachen, tragen solche Plattformen dazu bei, dass unnötige Suchfahrten entfallen. Das hat nicht nur eine Zeitersparnis für den Einzelnen zur Folge, sondern auch einen spürbaren Effekt auf den Verkehr rund um stark frequentierte Orte. Weniger Staus bedeuten weniger Emissionen – ein relevanter Beitrag zum Klimaschutz, der auf den ersten Blick vielleicht unspektakulär wirkt, bei genauerem Hinsehen jedoch enorm.

Außerdem profitieren kleine Anbieter von Parkplätzen von der Reichweite solcher digitalen Marktplätze. Sie können ihre freien Kapazitäten besser auslasten und so wirtschaftlicher arbeiten. Damit entsteht eine Win-Win-Situation, die durch die Vernetzung und Digitalisierung erst möglich wird.

Praxisnahe Erkenntnisse für Gründer und Unternehmer

Für Unternehmer, die digitale Geschäftsmodelle entwickeln oder optimieren wollen, steckt in diesem Beispiel einiges an Praxiswissen. Erstens: Das genaue Erkennen eines echten Alltagsproblems ist entscheidend. Hier war es die Parkplatzsuche – eine scheinbar kleine Herausforderung mit großem Frustpotenzial.

Zweitens zeigt sich, wie wichtig eine konsequente Nutzerzentrierung ist. Transparente Preise, Vergleichbarkeit und unkomplizierte Buchungsprozesse schaffen Vertrauen. Gerade in Zeiten, in denen Konsumenten eine nahtlose User Experience erwarten, entscheidet die Qualität der digitalen Schnittstellen oft über Erfolg oder Misserfolg.

Drittens wird deutlich, wie wichtig Vertrauen im Plattformgeschäft ist. Nutzerbewertungen, transparente Kommunikation und klare Buchungsbedingungen helfen, Unsicherheiten abzubauen. Das gilt nicht nur für die Parkplatzvermittlung, sondern für alle digitalen Vermittler.

Viertens: Flexibilität und kontinuierliche Verbesserung sind ein Muss. Digitale Geschäftsmodelle müssen sich an wechselnde Anforderungen und neue technische Möglichkeiten anpassen, um relevant zu bleiben.

Wo liegen die Herausforderungen?

Trotz aller Vorteile stehen digitale Plattformen auch vor Herausforderungen. Zum Beispiel die Frage nach Datenschutz und Sicherheit der Kundendaten, die immer sensibler wahrgenommen wird. Auch die Balance zwischen Anbieterinteressen und Nutzerbedürfnissen ist oft ein Balanceakt.

Nicht zuletzt sind digitale Unternehmen auf stabile und schnelle Internetverbindungen angewiesen – was vor allem auf dem Land oder in entlegenen Gebieten nicht selbstverständlich ist. Gerade hier zeigt sich, dass digitale Innovationen nicht automatisch alle gesellschaftlichen Schieflagen beheben.

Fazit: Digitalisierung als Werkzeug für pragmatische Lösungen

Der Blick auf die Vermittlung von Parkplätzen an Flughäfen macht eines klar: Digitalisierung funktioniert dann am besten, wenn sie echte, greifbare Probleme löst. Es geht nicht um bloße Technik, sondern um den Mehrwert, den Unternehmen und Plattformen schaffen – für Nutzer, Anbieter und die Gesellschaft.

Ein erfolgreicher digitaler Vermittler zeichnet sich dadurch aus, dass er Transparenz, Vertrauen und Nutzerfreundlichkeit in den Mittelpunkt stellt. Die Kombination aus technischer Innovation und konsequenter Orientierung an den Bedürfnissen der Kunden bildet das Fundament für nachhaltiges Wachstum.

Für Gründer und Unternehmer ist die Botschaft: Kleine, präzise Lösungen können große Wirkung entfalten. Wer genau hinschaut und mit digitaler Intelligenz Alltagssituationen verbessert, schafft nicht nur Mehrwert, sondern auch ein tragfähiges Geschäftsmodell.

CIRCULAR REPUBLIC, die Initiative für Kreislaufwirtschaft von UnternehmerTUM, präsentiert ihre neue Start-up Landscape für den Bereich Circular Economy. Die Datenerhebung geht in diesem Jahr über Deutschland hinaus und stellt als größte datenbasierte Analyse europäischer zirkulärer Start-ups eine Übersicht über Finanzierungstrends und Chancen zur Verfügung.

Die größte datenbasierte Analyse europäischer zirkulärer Start-ups

Über 2.500 Start-ups der Kreislaufwirtschaft florieren in ganz Europa. Großbritannien, Deutschland und Frankreich führen anhand Gründungszahlen und Investitionsvolumen: im Vereinigten Königreich sind es 528 Start-ups und 7,2 Milliarden Euro Kapital, gefolgt von Deutschland mit 499 Start-ups die 5,7 Milliarden Euro erhielten sowie 306 Start-ups finanziert von 2,2 Milliarden Euro in Frankreich.

Ein Grund für die gute Entwicklung in diesen Ländern, sind reife Innovationsökosysteme. Sie bündeln die Kräfte zwischen weltklasse Forschungsinstituten, führenden Industrievertretern und Gründungszentren als Brücken. Dazu zählen Berlin, London, München, Paris, aber auch Barcelona und Stockholm. Die Kreislaufwirtschaft zieht zudem diverse Gründungsteams an, der Frauenanteil liegt mit 30 % deutlich über dem Durchschnitt. Auch gilt der Bereich als attraktiv für abwandernde Top-Talente aus den USA.

Starke Finanzierung trotz Investitionskrise

Während die Finanzierung europäischer Start-ups seit 2021 zurückgeht, erreichen Start-ups im Bereich der Kreislaufwirtschaft 2023 mit über 9 Milliarden US-Dollar eingenommen Kapitals einen neuen Höchststand. Die Finanzierung für Circular Economy Start-ups ist seit 2015 kontinuierlich gewachsen – trotz weltweiter Krisen wie der COVID-19-Pandemie oder dem Angriffskrieg auf die Ukraine. Besonders Neugründungen, die zirkuläre Lösungen für kritische Rohstoffe in Bereichen wie Energie und Batterien anbieten, profitieren von wenig Konkurrenz und ziehen viel Kapital an. Demgegenüber erhalten Start-ups, die bestehende Produkte reparieren oder aufbereiten, nach wie vor am wenigsten Geld.

„Am Gründungs- und Investmentverhalten zeigt sich klar, dass die Circular Economy die Nachhaltigkeitsdomäne verlassen hat und als wichtiger Garant für resiliente Lieferketten erkannt wurde”, sagt Dr. Matthias Ballweg, Mitgründer und Director von CIRCULAR REPUBLIC. „Ein starkes Zeichen für die europäische Souveränität.”

Leonhard Teichert, Projektleiter bei CIRCULAR REPUBLIC, ergänzt: „Investments in Europas Circular Economy-Start-ups nehmen stetig zu – trotz aller Krisen. Das zeigt: Der europäische Markt erkennt zirkuläre Geschäftsmodelle nicht nur als ökologisch sinnvoll, sondern auch als einen Schlüssel zur Resilienz von Lieferketten. Wer in die Circular Economy investiert, investiert in Zukunftssicherheit.“

Potenziale der Kreislaufwirtschaft

Die Untersuchung zeigt noch unberücksichtigte Bereiche der Kreislaufwirtschaft auf. So sind die Gründungszahlen entlang des Stoffkreislaufes ungleich verteilt. 27 % der Start-ups entwickeln Produkte aus nachwachsenden oder recycelten Materialien, dagegen entwerfen nur weniger als ein Prozent der Unternehmen Lösungen zur Verfeinerung oder Demontage von Materialien. Damit Stoffkreisläufe jedoch nachhaltig und vollständig geschlossen werden, bräuchte es in diesen Bereichen ausreichend Angebote. Zudem nutzen gerade vier Prozent aller erfassten Start-ups Künstliche Intelligenz (KI). 31 % davon sitzen in Deutschland - so viel, wie in keinem anderen Land in Europa. Hier könnte sich Deutschland weiter hervortun und einen strategischen Fokus auf die Entwicklung KI-basierter Lösungen der Kreislaufwirtschaft setzen.

Wer wird in der Start-up-Landkarte gelistet?

Um Teil der Übersicht zu sein, müssen Start-ups mindestens einen der folgenden Aspekte im Geschäftsmodell verankert haben: Sie stellen Produkte aus nachwachsenden oder recycelten Materialien zur Verfügung (z.B. das Start-up Traceless), sie setzen auf „Product-as-a-Service” (z.B. everphone), dienen Nutzerinnen und Nutzern als Sharing-Plattform (z.B. Recup), tragen zur Verlängerung der Lebenszeit eines Produkts bei (z.B. STABL), setzen auf Rückgewinnung von Materialien aus Produkten am Ende ihrer Lebenszeit (z.B. Radical Dot) oder sie unterstützen Unternehmen dabei, zirkuläre Wertschöpfungsketten zu etablieren (z.B. Resourcify). Unternehmen, die eine Zusammenarbeit mit Start-ups in verschiedenen Phasen der Circular Economy anstreben, können Matching-Dienstleistungen wie die von EasyMatch beanspruchen.

Hier geht’s zur größeren Ansicht der Start-up Landscape

Steigende Energiepreise, wachsende Klimasorgen und der Wunsch nach Unabhängigkeit verändern die Art, wie wir Strom erzeugen und nutzen. In Deutschland gewinnt dabei eine Lösung besonders an Fahrt: das Balkonkraftwerk. Diese kompakten Mini-Photovoltaikanlagen machen es möglich, auch ohne eigenes Dach und mit wenig Aufwand selbst Strom zu produzieren – ideal für Mietwohnungen, urbane Start-ups oder das Homeoffice.

Was früher vor allem ein Nischenthema war, wird jetzt zur massentauglichen Option – nicht nur für Privathaushalte, sondern auch für junge Unternehmen, Freelancer*innen und digital arbeitende Selbständige.

Was ist ein Balkonkraftwerk?

Ein Balkonkraftwerk ist eine kleine Photovoltaik-Anlage, die auf dem Balkon, an der Fassade oder auf der Terrasse montiert wird. Sie besteht in der Regel aus ein bis zwei Solarmodulen und einem Wechselrichter, der den erzeugten Strom direkt ins Hausnetz einspeist – über eine herkömmliche Steckdose.

Der Clou: Die Anlagen sind steckerfertig, benötigen keine baulichen Veränderungen und lassen sich einfach anmelden. So können auch Mieter*innen oder Menschen ohne Zugang zum Hausdach Teil der Energiewende werden – unabhängig und mit geringem Investitionsaufwand.

Wie kann beispielsweise das EcoFlow Balkonkraftwerk für eine nachhaltige Energiezukunft dabei unterstützen, möglichst effizient, nutzerfreundlich und flexibel Strom zu erzeugen? Solche Systeme kombinieren moderne Solartechnik mit smarter Steuerung und lassen sich auch ohne Vorkenntnisse schnell in Betrieb nehmen – ideal für urbane Haushalte und mobile Arbeitswelten.

Warum Balkonkraftwerke besonders für Gründer*innen spannend sind

Gerade Start-ups und Solo-Selbständige arbeiten häufig flexibel – mal im Homeoffice, mal im Co-Working-Space. Energie ist dabei ein nicht zu unterschätzender Kostenfaktor. Gleichzeitig erwarten Kund*innen und Investor*innen zunehmend ein klares Nachhaltigkeitsprofil.

Ein eigenes Balkonkraftwerk kann hier gleich mehrfach punkten:

• Kosten senken: Der selbst erzeugte Strom reduziert die Stromrechnung messbar.
• Kalkulierbarkeit schaffen: Energiekosten werden planbarer – ein Vorteil in der Gründungsphase.
• Nachhaltigkeit leben: Umweltfreundliches Wirtschaften wird sichtbar – auch im Pitch oder auf Social Media.
• Flexibel bleiben: Viele Systeme lassen sich bei einem Umzug einfach mitnehmen oder erweitern.

Kurz gesagt: Wer klein anfängt, kann dennoch groß denken – auch in Sachen Energie.

Rechtlicher Rahmen: Was gilt in Deutschland?

Deutschland hat in den letzten Jahren die Nutzung von Balkonkraftwerken deutlich vereinfacht. Seit 2024 dürfen Anlagen mit bis zu 800 Watt Ausgangsleistung unkompliziert beim Netzbetreiber registriert werden – Genehmigungen oder Installationspflichten entfallen in vielen Fällen.

Wichtig ist, dass die Geräte den gängigen Sicherheits- und Qualitätsnormen entsprechen (z B. VDE-zertifiziert sind) und fachgerecht installiert werden. Auch Förderprogramme oder lokale Zuschüsse machen den Einstieg zunehmend attraktiver – gerade für junge Haushalte oder Gründer*innen mit begrenztem Budget.

Prognosen gehen davon aus, dass bis Ende 2025 über eine Million solcher Anlagen in Deutschland in Betrieb sein werden.

Smart, vernetzt und mobil

Moderne Balkonkraftwerke – wie die von EcoFlow – bieten mehr als reine Stromproduktion. Über Apps lässt sich in Echtzeit verfolgen, wie viel Energie erzeugt und verbraucht wird. Die Kombination mit Batteriespeichern oder mobilen Powerstations macht die Systeme noch flexibler – ideal für ortsunabhängiges Arbeiten, Workshops oder Eventeinsätze.

Gerade für technologieaffine Start-ups ist das ein großer Vorteil: Wer Daten und Verbrauch jederzeit im Blick hat, kann Prozesse optimieren, Stromfresser identifizieren oder gezielt Lastspitzen ausgleichen.

Nachhaltigkeit trifft Unternehmertum

Der Einstieg in die eigene Stromproduktion ist nicht nur ökologisch sinnvoll – er zeigt Haltung. Wer heute gründet, tut das oft mit dem Anspruch, Ressourcen zu schonen, Verantwortung zu übernehmen und langfristig zu denken. Ein Balkonkraftwerk ist dabei ein sichtbares Statement – gegenüber Team, Kund*innen und Partner*innen.

Zugleich bietet es einen Einstieg in ein größeres Thema: dezentrale Energieversorgung. In Zukunft könnten sich daraus Peer-to-Peer-Netzwerke, flexible Stromtarife oder gemeinschaftlich genutzte Speicherlösungen entwickeln. Wer heute startet, ist morgen Teil dieser Entwicklung.

Die Digitalisierung verändert unser Leben – und wie wir arbeiten. Die Energiewende verändert, wie wir leben. Balkonkraftwerke verbinden beides: Sie bringen Technologie, Nachhaltigkeit und Unabhängigkeit zusammen – ganz ohne großen Aufwand.

Denn wer selbst produziert, bleibt flexibel. Und wer Energie smart nutzt, hat mehr Spielraum für das, was wirklich zählt: Ideen, Wachstum und Wirkung.