Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Wachstumsbooster. Doch wer dabei nur auf Technik setzt, lässt ein entscheidendes Potenzial ungenutzt – die eigene persönliche Entwicklung. Warum es gerade die Verbindung aus KI und Selbstreflexion ist, die Gründer*innen und Start-ups langfristig erfolgreich macht, liest du hier.

Gründen bedeutet, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen

Wer ein Start-up aufbaut, bewegt sich im Spannungsfeld von Vision und Verantwortung. Geschäftsmodell, Finanzierung, Teamführung, Produktentwicklung – all das passiert meist parallel und unter enormem Zeitdruck. Technologie wird dabei oft als Hebel gesehen, um schneller und effizienter zu arbeiten. Und das stimmt: Tools, die auf KI basieren, können Prozesse automatisieren, Muster erkennen, Kund*innenbeziehungen vertiefen. Doch Technik allein garantiert keinen Erfolg. Entscheidend ist, wer sie wie einsetzt. Und hier kommt ein oft unterschätzter Faktor ins Spiel: der/die Gründer*in selbst mit den Mustern seiner/ihrer Persönlichkeit.

Jede einzelne Erfahrung, die die Marke rund um eine(n) Gründer*in prägt, kann niemals von einer KI erzeugt werden. Diese kann im zweiten Schritt sachlich analysieren, wie Erlebnisse für zukünftige Prozesse genutzt werden, die dazugehörigen Werte oder Ängste aber stecken in der Person selbst als Fundament.

Markenkern, Werte und Identität – das unsichtbare Fundament des Erfolgs

Jede Marke beginnt mit einer Geschichte, und diese umfasst den Menschen als Dreh- und Angelpunkt. Die Erfahrungen, Werte und Überzeugungen der Gründer*in formen den Kern eines Start-ups weit vor dem ersten Pitchdeck. Während KI dabei helfen kann, diese Identität greifbar zu machen, zu analysieren oder in die Kommunikation zu übersetzen, erzeugen kann sie diese nicht.

Gerade in der frühen Phase entscheidet nicht nur das Produkt über den Erfolg, sondern die Haltung dahinter: Wofür steht das Unternehmen? Welche Werte prägen die Entscheidungen? Welches Bedürfnis treibt den/die Gründer*in auch jenseits der KPIs an? Eine klare Positionierung entsteht nicht im Workshop, sondern im inneren Prozess. Es ist die Fähigkeit zur Selbstreflexion, die hier als Kompass dient:

• Was ist mir wirklich wichtig?
• Was darf sich nie ändern, selbst wenn wir skalieren?
• Was wäre ein Deal, den ich nie eingehen würde – egal wie lukrativ er erscheint?

Wer diesen Markenkern kennt, trifft strategische Entscheidungen konsistenter, kommuniziert authentischer und baut Vertrauen bei Investor*innen, Mitarbeitenden und Kund*innen auf. Und erst dann lohnt sich der Einsatz von KI wirklich, um diese klare Positionierung zum Beispiel zu verstärken, nicht aber zu ersetzen.

KI – mehr als nur Effizienzmaschine

KI hat längst ihren Platz in der Start-up-Welt gefunden. Vom Recruiting über Sales bis hin zum Customer Support. KI-gestützte Tools erleichtern die Arbeit und verschaffen jungen Unternehmen echte Wettbewerbsvorteile:

• Automatisierung: Mithilfe von KI lassen sich zeitintensive Prozesse wie Terminplanung, Rechnungsstellung oder E-Mail-Korrespondenz automatisieren. Das schafft Raum für strategische Aufgaben.
• Personalisierung: Wer seine Kund*innen wirklich verstehen will, profitiert von datenbasierten Insights. KI hilft dabei, Verhalten zu analysieren, Bedürfnisse vorherzu­sagen und Inhalte gezielt auszuspielen.
• Recruiting: Im „War for Talents“ zählt Geschwindigkeit, ergänzend aber unbedingt auch Qualität. KI-Tools unterstützen dabei, Bewerber*innen effizient zu sichten und unbewusste Bias zu reduzieren.

Richtig eingesetzt, ermöglicht KI mehr Fokus, schnellere Iterationen und datengestützte Entscheidungen. Aber genau hier beginnt auch das Problem: Technologie kann nur das verstärken, was ohnehin vorhanden ist oder eben (noch) nicht.

Selbstreflexion – der unterschätzte Erfolgsfaktor

Gründer*innen stehen täglich vor Entscheidungen mit Tragweite. Doch unter Druck, Unsicherheit und Wachstumsschmerz wird oft reaktiv gehandelt statt reflektiert geführt. Genau hier setzt Selbstreflexion an. Wer sich seiner Stärken, Muster und blinden Flecken bewusst ist, trifft bessere Entscheidungen – für sich, das Team und das Unternehmen. Selbstre­flexion ist kein esoterisches Extra, sondern ein pragmatisches Führungsinstrument. Einige wirkungsvolle Methoden:

• Regelmäßige Selbstchecks: Was hat in dieser Woche funk­tioniert und warum? Was nicht? Was sagt das über meine Prioritäten aus?
• Feedback aktiv einholen: nicht nur von Mitgründer*innen oder Coaches, sondern auch vom Team. Nicht defensiv reagieren, sondern neugierig auf das Feedback sein.
• Mentoring und Coaching: Externe Sparringspartner*innen helfen, Perspektiven zu erweitern und Denkfehler zu entlarven.
• Reflexionstools nutzen: vom (digitalen) Journal bis zur strukturierten Entscheidungsanalyse gibt es einfache Hilfsmittel, die Klarheit schaffen.

Wer bereit ist, sich selbst zu hinterfragen, entwickelt nicht nur sich, sondern auch sein Start-up weiter. Denn Führung beginnt nicht mit der Verantwortung für andere, sondern mit der Verantwortung für sich selbst.

Die Synergie – wenn KI auf Selbstreflexion trifft

Die wirklich erfolgreichen Gründer*innen sind nicht ent­weder Tech-Expert*innen oder People-Leader*innen. Sie verbinden beides. Sie nutzen KI, um operative Exzellenz zu schaffen und reflektieren gleichzeitig, wie sie führen, entscheiden, kommunizieren. Diese Kombination erzeugt eine Form von unternehmerischer Klarheit, die sowohl innovativ als auch resilient ist.

KI kann Erkenntnisse liefern. Aber nur, wer sie richtig einordnet, profitiert davon. Selbstreflexion schafft den Raum, um mit Technologie sinnvoll umzugehen. Umgekehrt kann KI helfen, Reflexionsprozesse zu unterstützen, etwa durch gezielte Feedback-Auswertung oder datengestützte Teamanalysen.

Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Start-up im HR-Tech-Bereich nutzt KI, um Kund*innenfeedback in Echtzeit zu analysieren. Gleichzeitig reflektieren die Gründer*innen wöchentlich im Führungsteam, welche Learnings daraus für Produkt und Kommunikation folgen und welche persönlichen Muster sie bei sich selbst erkennen. Diese Kombination aus technolo­gischem Blick nach außen und menschlichem Blick nach innen führt dazu, dass das Unternehmen nicht nur schneller wächst, sondern dabei auch klar bleibt.

Skalierung braucht Klarheit in der Technik und im Kopf

Start-ups, die skalieren wollen, müssen effizient sein, gleichzeitig aber auch fokussiert, werteorientiert und anpassungsfähig. KI ist dabei ein mächtiges Werkzeug. Doch ohne die Fähigkeit zur Selbstreflexion bleibt sie oft bloß ein weiteres Tool im Tech-Stack.

Deshalb gilt: Die Kombination aus klugem KI-Einsatz und bewusster persönlicher Entwicklung ist kein Luxus, sondern unternehmerische Notwendigkeit. Wer beides ernst nimmt, schafft ein Unternehmen, das nicht nur wächst, sondern dabei auch „gesund“ bleibt.

Die Autorin Lea Baptista ist Geschäftsführerin der GG Consulting Agency und unterstützt Unternehmer*innen, Führungskräfte und Teams dabei, ihren Führungsstil klar zu definieren, Selbstreflexion als Werkzeug zu nutzen und authentisch erfolgreich zu sein.

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

Herausforderungen

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

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

Trends

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

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

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

Die Rolle von Start-ups

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

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

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

Deutsche QC-Start-ups mischen ganz vorne mit

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

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

Was ihr da macht, ist der Wahnsinn – und genau deswegen bin ich dabei.“ Mit diesen Worten beschreibt Jan Leisse, einer der Gründer von eleQtron, die Anfänge des Unternehmens. Das erste Treffen mit dem Physiker Christof Wunderlich war geprägt von einer Mischung aus Skepsis und Begeisterung. Der Wissenschaftler hatte an der Universität Siegen einen Quantencomputer gebaut – mitten in der deutschen Provinz und ohne das Millionenbudget, das Konzernen wie Google oder IBM zur Verfügung steht. Doch genau das reizte Leisse: „Hier wurde nicht einfach nachgemacht, was andere tun. Hier wurde Neuland betreten.“

Es war ein ungewöhnlicher Ort für eine bahnbrechende

Innovation in der Quantentechnologie. Siegen, eine Mittelstadt im Süden Nordrhein-Westfalens, ist nicht gerade als Hotspot für Hochtechnologie bekannt. Doch manchmal entstehen die Top-Innovationen fernab der etablierten Zentren; die Universität Siegen hatte über Jahre hinweg eine bemerkenswerte Expertise in der Quantenphysik aufgebaut, ohne große mediale Aufmerksamkeit.

Von der Universität ...

Im Jahr 2020, als das globale Interesse an Quantentechnolo­gien exponentiell zunahm, erwuchs aus dieser mutigen Pionierarbeit das Start-up eleQtron – als Spin-off der Universität Siegen. Die Gründer – Jan Leisse, Christof Wunderlich und Michael Johanning – verbindet eine Vision: Quantencomputer für industrielle Anwendungen nutzbar zu machen.

Die Anfangsjahre waren geprägt von Experimentierfreude, Improvisation und dem festen Glauben an die eigene technologische Innovationskraft. Während Tech-Giganten wie IBM, Google und Amazon Milliarden Euro in ihre Quanten­programme investierten und viele Start-ups auf bekannte Technologien setzten, wagte eleQtron den Schritt in eine völlig neue Richtung.

In den Laboren der Gründer entstand die sogenannte MAGIC-Technologie (Magnetic Gradient Induced Coupling), eine Methode, Qubits (das Quantencomputing-Äquivalent zum klassischen Bit in der Digitaltechnik) nicht wie bislang üblich mit Lasern, sondern mit Mikrowellen zu steuern.

... zum technologischen Durchbruch

Die MAGIC-Technologie basiert auf einem raffinierten Zusammenspiel physikalischer Prinzipien: Magnetische Gradienten (räumliche Veränderungen der Magnetfeldstärke) ermöglichen es als lokale Felder, einzelne Ionen in einer so­genannten Falle selektiv anzusprechen. Die technischen Vorteile sind beeindruckend: Die Fidelity (Genauigkeit) bei Operationen an einzelnen Qubits liegt bei etwa 99,95 Prozent, die Gate-Zeiten (Gate-Zeit steht für die Dauer, die ein Quanten-Gate benötigt, um eine Operation auf einem Qubit auszuführen) betragen nur wenige Mikrosekunden. Gleichzeitig ermöglicht die Technologie eine bessere Skalierbarkeit, da sich Mikro­wellenfelder einfacher erzeugen und verteilen lassen als komplexe Lasersysteme. „Der Vorteil liegt nicht nur in der höheren Präzision, sondern auch in der deutlich geringeren Komplexität der Systeme“, erklärt Johanning. „Wir brauchen keine aufwändigen Optiken oder ultrastabile Umgebungen. Unsere Technologie funktioniert auch unter realen Bedingungen.“

Früh erkannten die drei Forscher das große Potenzial ihrer Technologie für praktische Anwendungen. „Durch das gezielte Ersetzen sensibler High-End-Komponenten – insbesondere Lasertechnologie – durch bewährte Mikrowellentechnik und Elektronik, vermeiden wir unnötige Komplexität, minimieren Aufwand und senken die Kosten“, fasst es Leisse zusammen.

Wachstumsschub und strategische Entwicklung

2022 gelang eleQtron ein entscheidender Schritt: Durch Earlybird und den Siegerlandfonds als Investoren sowie das vom BMBF geförderte Projekt „MAGIC App“ sicherte sich das Start-up eine Finanzierung in Höhe von 16 Millionen Euro. Diese Finanzierungsrunde war ein Wendepunkt für das Unternehmen und signalisierte das Vertrauen der Investor*innen in die MAGIC-Technologie.

„Mit diesem Kapitalschub konnten wir von einer reinen Forschungsorganisation zu einem echten Technologieunternehmen werden“, erklärt Leisse. Die Mittel flossen in den Ausbau der Produktionskapazitäten, die Vergrößerung des Teams und die Weiterentwicklung der Technologie-Roadmap. Auch die Mitwirkung von Infineon im Rahmen von MAGIC App war strategisch von Bedeutung: „Die Zusammenarbeit mit Infineon hat uns die Augen für die Realitäten des Industriemarkts geöffnet“, erklärt Leisse.

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

Die jüngsten Verhandlungen in Genf über ein globales Plastikabkommen sind wieder ohne Ergebnis geblieben. Die mehr als 180 verhandelnden Nationen konnten sich nicht einigen. Seit mehr als 50 Jahren sind die Gefahren durch Plastikmüll bekannt – und doch wird immer mehr davon produziert. Jedes Jahr entstehen rund 460 Millionen Tonnen Plastik, weniger als 10 Prozent davon werden recycelt und über 30 Millionen Tonnen gelangen in die Ozeane.

Auf politischer Ebene zeichnet sich bislang keine Lösung ab, auf die man sich global einigen könnte. Neue Vorgaben wie die Pflicht zu fixierten Flaschendeckeln in der EU sorgen eher für Frust. „Seit Jahrzehnten reden wir über das Plastikproblem. Um es zu lösen braucht es technologische Ansätze“, sagt Dr. Carsten Gerhardt, Vorsitzender der gemeinnützigen Circular Valley Stiftung. Solche Ansätze liegen längst auf dem Tisch. „Start-ups aus aller Welt zeigen, dass Innovation schneller sein kann als Verhandlungen.“

Start-ups aus aller Welt arbeiten an Lösungen

Einige dieser Unternehmen hat der Circular Economy Accelerator der Circular Valley Stiftung bereits unterstützt. Das Start-up PROSERVATION etwa stellt Polsterverpackungen aus Nebenprodukten der Getreideindustrie her, BIOWEG ersetzt Mikroplastik durch Biomaterialien aus Lebensmittelabfällen und das Unternehmen Biomyc verwendet Myzel-Verbundwerkstoffe aus Pilzwurzeln und Pflanzen.

Daüber hinaus stellt NYUNGU AFRIKA Damenhygieneprodukte aus Ananasblatt- und Maisschalenfasern her, Midwest Composites nutzt Ernteabfälle für die Herstellung von Textilien und Vlastic bietet eine Alternative zu geschäumten Kunststoffen auf Flachsbasis.

Wenn Produkte das Ende ihrer Lebensdauer erreichen, können sie durch Recycling ein zweites erhalten. Ecoplastile verwandelt Abfälle in langlebige Dachziegel, Gescol macht Bauplatten aus Schuhsohlen und Novoloop nutzt schwer zu recycelndes Polyethylen zur Produktion von thermoplastischen Hochleistungs-Polyurethanen.

Chemisches Recycling zerlegt Kunststoffe in molekulare Bausteine. Das Unternehmen CARBOLIQ verwendet ein katalytisches Niedertemperaturverfahren, um gemischte Kunststoffe in Öl umzuwandeln, das fossile Rohstoffe ersetzen kann; Radical Dot extrahiert Monomere, um sie erneut verwenden zu können.

Zu chemischem Recycling hat Circular Valley in diesem Jahr einen Informationsfilm veröffentlicht, der die Möglichkeiten dieser Methode erklärt und verdeutlicht.

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dr. Alexander Glätzle, vielen Dank für das Gespräch.

Das Interview führte Janine Heidenfelder, Chefredakteurin VC Magazin

Der russische Überfall auf die Ukraine im Februar 2022 markierte einen Wendepunkt für die deutsche Verteidigungspolitik. Der Bundeskanzler rief die „Zeitenwende“ aus – einen Kurswechsel, der u.a. ein Sondervermögen von 100 Mrd. Euro für die Bundeswehr einschloss. Seither rücken technologische Innovationen für die Verteidigung verstärkt in den Fokus. DefenseTech-Start-ups (auch DefTechs genannt) – also junge Technologieunternehmen mit rein militärischen oder Dual-Use-Anwendungen (zivil und militärisch) – erleben seitdem einen Aufschwung. Die USA haben deutlich signalisiert, dass ihre Bereitschaft, als Arsenal der Demokratie unbegrenzt westliche Verteidigung zu finanzieren, nachlässt. Europa, Deutschland im Besonderen, muss also eigene Innovationskraft mobilisieren, um wirksam abschrecken zu können.

Start-ups im Gefechtsfeld der Zukunft: Lehren aus dem Ukraine-Krieg

Der russische Angriffskrieg offenbart, welche Technologien und Akteur*innen auf dem Gefechtsfeld der Zukunft dominieren werden. Auffällig ist, wie ein verteidigungsnahes Innovationsökosystem aus Tech-Start-ups und Dual-Use-Technologien in der Ukraine binnen kurzer Zeit Lösungen hervorbrachte, die Russlands konventionelle Überlegenheit teilweise neutralisierten.

Die ukrainischen Streitkräfte setzen neue Taktiken und Waffensysteme zudem mit einer Agilität ein, die westliche Armeen – mit ihren oft jahrelangen Beschaffungszyklen – nicht erreichen.

Im Ukraine-Krieg haben sich vor allem Drohnen als Gamechanger erwiesen. First-Person-View-(FPV)-Drohnen fungieren gleichsam als „Infanterie“ der Drohnenkriegsführung – sie sind zu einer tragenden Säule von Kiews Kriegsanstrengungen geworden und verursachen Schätzungen zufolge bis zu 80 Prozent der russischen Verluste auf dem Gefechtsfeld.

Ukrainische Herstellende – vielfach kleine Firmen – produzieren aktuell rund 200.000 FPV-Drohnen pro Monat und ersetzen zunehmend importierte Bauteile durch eigene Entwicklungen. Solche billigen Mini-Drohnen können aber Panzer oder Radaranlagen im Wert von Millionen zerstören – ein eklatantes Kosten-Nutzen-Missverhältnis zu Ungunsten klassischer Wehrtechnik. Daneben prägen Loitering Munitions (umherschweifende „Kamikaze-Drohnen“) den Konflikt.

Überhaupt redefiniert die Ukraine den Drohneneinsatz: Wie Forbes berichtete, wurde entlang der Front ein rund 25 km breiter „Kill-Zone“-Streifen eingerichtet, patrouilliert von Schwärmen kleiner Drohnen, der feindliche Truppenansammlungen nahezu unmöglich macht – die NATO erwägt bereits eine ähnliche „Drone Wall“ zum Schutz ihrer Ostflanke. Die Allgegenwart von Drohnen rief freilich elektronische Gegenmaßnahmen auf den Plan: Beide Seiten überziehen sich mit immer neuen Electronic-Warfare-Taktiken, vom Stören und Spoofen von GPS- und Funkverbindungen bis hin zu improvisierten physischen Schutzgittern („cope cages“) an Fahrzeugen. Im Gegenzug werden jetzt verstärkt per Glasfaser ferngelenkte Drohnen entwickelt, die gegen Funk-Jamming immun sind. Auch im Cyber-Raum tobt der Schlagabtausch, der jedoch trotz einzelner schwerer Angriffe offenbar bislang keine strategisch entscheidenden Wirkungen erzielte.

Den größten Wert haben Cyber-Operationen daher bislang für Aufklärung und Störung gegnerischer Kommunikation. Insgesamt gilt dieser Krieg auch als erster großer Konflikt, in dem kommerzielle Technik so umfassend militärisch genutzt wird, dass Beobachtende bereits vom ersten „kommerziellen Raumfahrtkrieg“ sprechen. Private Satelliten liefern der Ukraine rund um die Uhr Geodaten und Aufklärung, während tausende Starlink-Terminals ein robustes Kommunikationsnetz auf dem Gefechtsfeld sicherstellen. Ebenso werden zivil verfügbare Drohnen, handelsübliche 3D-Drucker und KI-Software in militärische Anwendungen überführt. Mit erschwinglichen Geräten und Software lässt sich realisieren, was früher teuren Spezialkräften vorbehalten war. Die Kehrseite ist, dass die Trennung zwischen zivilem und militärischem Bereich zunehmend verschwimmt, was ethische und sicherheitspolitische Fragen aufwirft.

Die Rolle von Start-ups

Viele dieser Innovationen wurden nicht von Rüstungsriesen ersonnen, sondern von kleinen, agilen Akteur*innen. In der Ukraine stützt man sich auf eine lebhafte Tech-Start-up-Szene und eine flexible Rüstungsindustrie, um Russlands zahlenmäßige Vorteile auszugleichen. Die Iterationsgeschwindigkeit ist beeindruckend: Die Entwicklungszyklen für neue Lösungen sind von Jahren auf Monate, Wochen oder gar Tage geschrumpft. Agile Start-ups und Entwickler*innen-Teams an der Front reagieren in Echtzeit auf Bedrohungen. Sie fügen ständig neue Gegenmaßnahmen und Verbesserungen hinzu, um der Gegenseite immer einen Schritt voraus zu sein.

Dieser direkte Innovationsloop vom Gefechtsfeld in die Werkstatt und zurück beschleunigt den Fortschritt enorm. So schießen etwa ukrainische Drohnen-Workshops buchstäblich in Kellern und umfunktionierten Supermärkten aus dem Boden, um Produktion und Entwicklung selbst unter Beschuss aufrechtzuerhalten. Start-ups bringen eine Kultur der schnellen Iteration ein, die klassische Rüstungsbetriebe so nicht kennen. Das Ergebnis: 500-US-Dollar-Drohnen werden im Feld per Trial-and-Error optimiert und können anschließend einen 5-Mio.-US-Dollar-Panzer ausschalten.

Gründungs-Boom im Verteidigungssektor

Auch außerhalb der Ukraine hat der Krieg einen Gründungs-Boom ausgelöst. Wagniskapital fließt so stark wie nie in europäische Verteidigungs- und Sicherheits-Technologie: 2024 wurden in diesem Sektor 5,2 Mrd. US-Dollar investiert – ein Allzeithoch. Noch vor wenigen Jahren galt Rüstungs-IT bei vielen Investor*innen als Tabu, ähnlich wie „Sündenbranchen“ à la Glückspiel und Pornografie; dieser Stigma-Effekt ist nun einer neuen Dringlichkeit, die ukrainische Verteidigung zu unterstützen, gewichen. Einige staatlich unterstützte VC-Fonds in Europa, wie z.B. SmartCap aus Estland, fördern mittlerweile explizit Rüstungsinvestments. Zwar ist die europäische VC-Branche aufgrund vertraglicher Bindungen insgesamt noch zögerlich, doch die Zurückhaltung wirkt 2025 überholt. Schließlich zeigt der Ukraine-Krieg, dass technologische Innovation das Kriegsgeschehen entscheidend beeinflusst – eine Wahrheit, die in den vergangenen Friedensdekaden in Vergessenheit geriet.

Auch in Deutschland entsteht ein dynamisches Ökosystem, das viele Technologiefelder abdeckt. Die wichtigsten sind künstliche Intelligenz und autonome Systeme, Quantentechnologien, Human Enhancement, Hyperschalltechnologien, neuartige Materialien und Fertigungsverfahren, Raumfahrttechnologien, Advanced Manufacturing sowie resiliente Energiesysteme. Die Bitkom befragte kürzlich 44 deutsche DefTech- und Dual-Use-Start-ups, aber die Dunkelziffer dürfte höher liegen, da inzwischen viele DeepTech-Start-ups mit dem Verteidigungsmarkt liebäugeln.

So hat das Digital Hub Security & Defense BASED während der letzten Münchner Sicherheitskonferenz 80 DefTech-Start-ups auf dem „Sicherheitsfrühstück“ einer fast ebenso großen Zahl an Investor*innen vorgestellt. BASED hat sich auf die Fahnen geschrieben, DefTech-Start-ups „investment ready“ zu machen. Und viele Gründer*innen und Talente entscheiden sich angesichts der Bedrohungslage auch „mission driven“ für die Verteidigung, um einen Beitrag zum Schutz unserer Demokratie zu leisten.

Ein Beispiel für ein erfolgreiches europäisches Verteidigungs­Start-ups ist neben ARX Robotics (mehr dazu liest du hier in der Coverstory unserer Magazin-Ausgabe 02/25) oder Quantum Systems aus München auch das Unicorn Helsing, das den HX-2-Drohnenjäger entwickelte und Produktionskapazitäten in Deutschland aufbaut, um monatlich vierstellige Stückzahlen zu liefern. Solche Newcomer zeigen, wie Innovationskraft, Tempo und Skalierung im Ernstfall aussehen können – und dass Start-ups mit unkonventionellen Ansätzen binnen kurzer Zeit Fähigkeiten bereitstellen könnten, für deren Entwicklung traditionelle Rüstungsprogramme in der Vergangenheit Jahrzehnte gebraucht haben. Nicht zuletzt hat der Krieg die Produktionslogik verändert: Entscheidend ist nicht mehr, ein Waffensystem mit allen erdenklichen Sonderwünschen als „Goldrandlösung“ zu perfektionieren, sondern es schnell und robust in großen Stückzahlen bereitzustellen. Auch deutsche Rüstungsfirmen wie Hensoldt sprechen von einem Paradigmenwechsel: weg von der früheren „Boutique“-Fertigung hin zur Massenproduktion. Geschwindigkeit schlägt Sonderanfer­tigung: Statt monatelanger Feintuning-Schleifen gilt nun, was an der Front sofort wirkt.

Lehren für den Westen und Deutschland

Was bedeuten diese Erfahrungen für die Bundeswehr und ihre Partner*innen? Zunächst, dass Beschaffungsbürokratien und veraltete Prozesse zum Sicherheitsrisiko werden. In der Ukraine hat sich der traditionell träge Militärapparat unter existenziellem Druck rasant gewandelt. Westliche Länder müssen diese Lektionen proaktiv aufgreifen. Im Schnitt dauern Rüstungsprojekte in Deutschland sechs bis sieben Jahre – eine so lange Durststrecke überlebt kein Start-up in der schnelllebigen Tech-Welt. In der Vergangenheit haben sich talentierte Gründer*innen und Investor*innen daher lukrativeren Branchen zugewandt, statt jahrelang auf einen Durchbruch im Verteidigungssektor zu hoffen. Wollen staatliche Stellen die Innovationskraft der Start-up-Welt nutzen, müssen sie nun zu verlässlichen und schnelleren Kund*innen werden. Dazu gehört, Vergabeverfahren radikal zu verschlanken, mehr Wettbewerb und Transparenz zu schaffen und nicht-traditionelle Anbieter*innen aktiv einzubinden.

Die Politik hat dies erkannt: In Berlin hat sich die neue Koalition vorgenommen, die langsamen Beschaffungsabläufe grundlegend zu reformieren. Eine Analyse des Wirtschaftsministeriums (BMWK) identifizierte bereits 2023 Bremsklötze: übermäßige parlamentarische Einmischung bei jedem Auftrag über 25 Mio. Euro, komplizierte Regulierung sowie zu enge Grenzen bei der Forschungsförderung. Diese Hürden führen dazu, dass Innovationen im „Tal des Todes“ versickern – dem Übergang von Prototypen in die Serienbeschaffung. Durch bürokratische Verzögerungen verliert neue Technik dort kritische Zeit und Schwung, bisweilen verschwindet sie ganz. Um das zu verhindern, muss es strukturelle Änderungen geben: von der Verstetigung von Innovationsbudgets über beschleunigte Genehmigungswege bis hin zur besseren Verzahnung von zivilen Talenten mit militärischen Bedarfsträger*innen. Kurz: Die Streitkräfte dürfen nicht länger in Friedensroutine verharren.

Zugleich müssen Produktionskapazitäten hochgefahren werden. Der Krieg lehrt, dass eine industriell-logistische Mobilmachung nötig ist, um im Ernstfall genug Material bereitstellen zu können – seien es Munition, Drohnen oder Ersatz­teile. Dafür braucht es auch neue Geschäftsmodelle und modulare „Factories“ in Europa, die bei Bedarf binnen kürzester Zeit die Ausstoßzahlen hochskalieren können. Auch Abhängigkeiten von langen und störanfälligen Lieferketten im Bereich der Rohstoffe und Komponenten müssen reduziert werden.

Generell sollten westliche Regierungen verstärkt Kapital in junge Verteidigungsfirmen lenken – etwa durch Wagniskapitalfonds oder Innovationsprogramme – und verhindern, dass große Rüstungskonzerne vielversprechende Neulinge bloß aufkaufen, um deren Technologien vom Markt zu nehmen. Die Innovationsökosysteme rund um Verteidigung müssen sorgfältig kultiviert werden, damit die aktuelle Aufbruchsstimmung nicht abrupt endet. Dazu gehört auch ein Mentalitätswandel bei Investor*innen: Die Jahrzehnte währende Scheu vor Wehrtechnik-Investments ist nicht mehr zeitgemäß – letztlich hängt die Sicherheit Europas von unserer technologischen Stärke ab.

Fazit

Der Ukraine-Krieg führt vor Augen, wie künftig Kriege entschieden werden: durch Geschwindigkeit und Innovationskraft. Günstige, flexibel einsetzbare Technologien – oft entwickelt von neuen Akteur*innen – können hochgerüstete Gegner*innen ins Wanken bringen. Start-ups avancieren hierbei zum strategischen Faktor. Sie liefern Agilität, frische Ideen und die Fähigkeit, sich im Kriegsverlauf iterativ anzupassen.

Die Autorin Prof. Dr. Rafaela Kraus ist Professorin für Unternehmens- und Personalführung soeir ehem. Vizepräsidentin der Universität der Bundeswehr München und hat dort u.a. das Entrepreneurship-Center founders@unibw ins Leben gerufen. Als Defense-Innovation-Expertin ist sie Initiatorin von BASED, dem Münchner Digital Hub Security & Defense

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.

„Die Kreislaufwirtschaft ist in Zukunft von immer größerer Bedeutung. Dies ist für uns die große Chance, mit dem digitalen Marktplatz für gebrauchte Batterien, Module und Zellen eine herausragende Position einzunehmen“, sagt Felix Wagner, Co-Founder und CEO von Circunomics. „Im Jahr 2030 werden alleine im Automobilsektor zwischen 200 und 300 Millionen Elektrofahrzeuge auf den Straßen der Welt unterwegs sein. Das bedeutet, dass dann jedes Jahr etwa sechs Millionen gebrauchte Batterien als Rückläufer aus Altfahrzeugen auf den Markt kommen. Diese wiederzuverwenden oder gezielt zu recyclen ist eine Mega-Aufgabe, die gelöst werden muss. Schließlich haben wir alle ein Ziel: Weniger CO₂ zu produzieren und weniger der wertvollen, seltenen Rohstoffe zu verbrauchen.“

Battery Lifecycle Management Solution

Die Ergebnisse KI-basierter Analysen von gebrauchten Batterien, die beispielsweise in elektrischen Fahrzeugen verwendet werden, mit selbst ermittelten Laborwerten aus einer Real-Life-Simulation abgleichen, trainieren und verifizieren: Das ist die Aufgabe des neuen Batterie-Testlabors, das vom Start-up Circunomics in Roßdorf bei Darmstadt eingerichtet wurde und jetzt seinen Betrieb vollumfänglich aufgenommen hat.

Die 2019 gegründete Circunomics GmbH ist damit in der Lage, eine Datenbasis für die selbst entwickelte Software aufzubauen, die wiederum genutzt wird, um den Gesundheitszustand (State of Health) einer gebrauchten Batterie während und nach einer Erstverwendung (First Life) sehr präzise zu ermitteln. Vielmehr aber kann detailliert simuliert und hochgerechnet werden, wie sich die gebrauchte Batterie bei einer Zweitverwendung (Second Life) zum Beispiel in einem stationären Speichersystem verhält. Zudem kann eine Empfehlung ausgesprochen werden, welche Batterien für das jeweilige Projekt am besten geeignet sind.

Mit der Einrichtung des Batterie-Testlabors setzt das Start-up mit Hauptsitz Mainz seine Expansion fort, die nach einer erfolgreich durchgeführten Series-A-Finanzierungsrunde möglich ist. Zu Jahresbeginn 2025 hatte Circunomics von Investor*innen über acht Millionen Euro erhalten.

Real-Life-Simulation im Testlabor

Im neuen Batterie-Testlabor in Roßdorf können je nach Bedarf und Programm verschiedene Zellen gleichzeitig in einer sicher abgeschirmten Prüfeinrichtung untergebracht und unterschiedlichsten Belastungen ausgesetzt werden. Es erfolgt eine umfangreiche Real-Life-Simulation täglicher Batterienutzungssituationen beispielsweise in einem Elektrofahrzeug: Schnell oder langsam aufeinander folgende Ladezyklen, unterschiedliche Ladestromstärken mit bis zu 300 Ampere Gleichstrom, verschiedene Degradierungszustände der Batterie und das Ganze – wenn notwendig – bei unterschiedlichen Temperaturen. Möglich ist eine Temperaturspanne von minus 20 bis plus 60 Grad Celsius. Die jeweiligen Tests der Zellen können über einen kurzen, mittleren oder längeren Zeitraum durchgeführt werden. Das können wenige Tage, Wochen und Monate, aber auch bis zu zwei Jahre sein.

„Bisher haben wir die Zellen von einem externen Dienstleister analysieren lassen. Diese Aufgaben nehmen wir jetzt selbst in die Hand, erhöhen damit unsere Effizienz, sind schneller mit dem Abgleich von Daten, wodurch wir in der Lage sind, unsere Simulationen und Hochrechnungen für eine Verwendung im Second Life noch genauer und zuverlässiger anbieten zu können“, erklärt Jan Born, Co-Founder und CTO von Circunomics. Und ergänzt: „Wir haben einerseits Millionen von Daten, die während des First Life einer Batterie gesammelt werden und die uns zur Verfügung gestellt werden. Auf dieser Basis haben wir bisher mit der KI-unterstützten Software am Computer analysiert, was die gebrauchte Batterie noch im Stande ist, im Second Life zu leisten, bevor sie dann endgültig dem Recycling zugeführt wird. Im neuen Labor und mit den eigenen Analysen sehen wir nun, wie sich eine Zelle im simulierten Batterieleben verhält und wir können die dabei ermittelten Ergebnisse, mit denen aus der Software abgleichen und verifizieren.“