Es sind Zahlen, die westlichen Verteidigungsministerien Kopfzerbrechen bereiten: Bei jüngsten Angriffen im Nahen Osten mussten Verteidiger laut Analysten schätzungsweise über 1,5 Milliarden US-Dollar aufwenden, um Drohnen abzufangen, deren Start die Angreifer lediglich rund 250 Millionen US-Dollar kostete. Dieses immense Ungleichgewicht befeuert die Nachfrage nach neuen, kosteneffizienten Systemen, die massive Drohnenangriffe bewältigen können.

Genau in diese Lücke stößt Alpine Eagle. Das 2023 gegründete Start-up vereint Luftfahrtingenieure und Machine-Learning-Experten und baut das weltweit erste luftgestützte Anti-Drohnen-System.

Hinter dem schnellen Aufstieg von Alpine Eagle steht ein Gründer-Duo, das zwei für DefenseTech entscheidende Disziplinen vereint: Jan-Hendrik Boelens (CEO) und Timo Breuer. Boelens bringt als ehemaliger Chief Engineer bei Airbus sowie als Ex-CTO der Drohnen-Pioniere Volocopter und Quantum-Systems tiefe Industrie- und Hardware-Erfahrung mit. Breuer hingegen liefert als ehemaliger Wissenschaftler bei Microsoft Research und der Fraunhofer-Gesellschaft die technologische Software-Tiefe. Diese Kombination überzeugte auch Investor*innen: Namhafte VCs wie IQ Capital, General Catalyst und HCVC investierten bereits über 10 Mio. Euro in die Münchner.

Der Ansatz, nicht Jahre im Labor zu verbringen, sondern schnell in den Markt zu gehen, zahlt sich aus: Bereits 2024 wurde die deutsche Bundeswehr als Erstkundin gewonnen. Das Personalwachstum spiegelt dieses Momentum wider: Von 12 Mitarbeitenden im Jahr 2024 wuchs das Team auf aktuell 50 Personen an; bis Jahresende sollen es 100 sein.

Deep Dive: Sentinel-OS und das fliegende Sensornetzwerk

Anstatt sich auf statische, bodengestützte Abwehrsysteme zu verlassen, verlagert das Unternehmen die Abwehr in die Luft. Das Herzstück bildet die Softwareplattform Sentinel-OS, die sich in verschiedenste Hardware integrieren lässt. Die Plattform arbeitet hardware-agnostisch und nutzt maschinelles Lernen, um kleine, feindliche Drohnen zu erkennen und zu klassifizieren.

Konkret kombiniert das Sentinel-System ein luftgestütztes Radar- und Sensornetzwerk mit einer softwaredefinierten Verteidigungsarchitektur. Das System erfasst feindliche Drohnen über weite Gebiete aus der Luft und schaltet sie schließlich mit eigenen, luftgestützten Abfangdrohnen (Interceptors) aus.

Das Geschäftsmodell: Software-Brain trifft externe Muskeln

Um klassische Entwicklungsengpässe beim Bau von Trägersystemen zu umgehen, wählt Alpine Eagle einen pragmatischen Integrationsansatz. Für eine skalierbare Produktion verknüpft das Start-up seine Technologie mit der DeltaQuad Evo, einer Trägerdrohne des niederländischen Herstellers DeltaQuad. Durch diese Partnerschaft sichert sich Alpine Eagle den Zugang zu industriellen Produktionskapazitäten und stärkt eine widerstandsfähige europäische Lieferkette. Durch die Kombination aus bewährter Hardware und eigener Erkennungs- und Abwehrsoftware können die Systeme deutlich schneller geliefert werden als in klassischen Rüstungsprogrammen.

Für die finale Abfang-Komponente steht jedoch ein operativer Sprung bevor: Alpine Eagle plant aktuell nahe München den Bau einer 2.000 Quadratmeter großen Fabrik, um einen eigens entwickelten Interceptor im großen Maßstab selbst zu fertigen.

Die direkten Wettbewerber im DefenseTech-Valley

Die Standortwahl München ist strategisch. Die bayerische Landeshauptstadt hat sich zum Epizentrum für europäische Verteidigungstechnologie entwickelt. Alpine Eagle agiert hier in einem hochkompetitiven Ökosystem, das intensiv um Budgets und Top-Talente kämpft:

• TYTAN Technologies: Ein weiteres stark wachsendes Münchner Start-up, das sich auf kosteneffiziente Counter-UAS-Lösungen spezialisiert hat und jüngst ein Millionen-Funding abschließen konnte.
• Quantum-Systems: Das Unternehmen, bei dem Alpine-Eagle-CEO Boelens früher selbst als CTO tätig war, baut primär Aufklärungsdrohnen (ISR) und prägt den europäischen Markt entscheidend mit.
• Helsing: Das europäische KI-Aushängeschild der Rüstungsbranche baut zwar keine Drohnen, dominiert aber den Bereich der softwaredefinierten Sensordatenverarbeitung (Electronic Warfare).

Die Hürden der Skalierung

Alpine Eagle profitiert aktuell von massivem Momentum.

• Das Start-up liefert wichtige Praxis-Validierungen durch Härtetests unter extremen Bedingungen in der Ukraine.
• Dort sind Counter-Drohnen-Systeme ständigen Massenangriffen ausgesetzt.
• Zudem müssen die Systeme in der Ukraine auch bei gestörten GPS-Bedingungen zuverlässig funktionieren.
• Weitere Validierung erfolgte durch die Teilnahme am US/UK-Militärmanöver Project Vanaheim.
• Zudem ist Alpine Eagle in ein Verteidigungsinnovationsprogramm der Niederlande eingebunden.
• Neben der Bundeswehr konnte das Unternehmen bereits Kund*innen in UK und den Niederlanden gewinnen.

„Verteidigungsministerien suchen zunehmend nach Systemen, die schnell geliefert und skaliert werden können, wenn der operative Bedarf wächst“, erklärt CEO Jan-Hendrik Boelens. Durch den Aufbau bestehender industrieller Kapazitäten und die Integration in die eigene Architektur kann das Unternehmen skalierbare Abwehrfähigkeiten bereitstellen.

Doch die Skalierung birgt Risiken: Der Aufbau echter Fertigungslinien bindet enorm viel Kapital und bringt klassische Supply-Chain-Risiken mit sich, die im starken Kontrast zur Skalierbarkeit reiner Software-Start-ups stehen.

Fazit

Alpine Eagle beweist eindrucksvoll, dass schnelles Start-up-Tempo in der europäischen Rüstungslandschaft möglich ist. Die Symbiose aus starkem Software-Kern und pragmatischer Hardware-Integration ist klug gewählt. Der eigentliche Reifetest beginnt jedoch genau jetzt: Im direkten Wettbewerb mit hochfinanzierten Playern und etablierten Giganten wird sich zeigen, ob die Transformation zum verlässlichen, massenproduzierenden Hardware-Lieferanten gelingt.

Sie haben kürzlich im Rahmen einer Series C-Finanzierung 100 Mio. USD eingesammelt und damit Unicorn-Status erlangt. Welche Pläne und Ziele haben Sie sich mit dem frischen Kapital gesetzt?

Zamora: In erster Linie war unser Ziel, den neuen Investor Decarbonization Partners, das Joint Venture zwischen BlackRock und Temasek, als strategischen Partner zu gewinnen. Zusammen verfügen die beiden Investmentgesellschaften über ein riesiges Netzwerk, von dem wir in der nächsten Stufe unseres Wachstums stark profitieren können. Der Einstieg von Decarbonization Partners ergänzt die bestehenden Investoren Goldman Sachs Alternatives und Armira Growth hervorragend und ist nicht nur eine Anerkennung unserer bisherigen Erfolge, sondern vor allem ein Vertrauensbeweis in unseren Weg, Nachhaltigkeit und Effizienz zusammen zu denken. Das Investment selbst dient uns als Kapitalrücklage und hilft uns, die bestehende Wachstumsstrategie zu stärken. Unser Ziel ist es, weiter international zu expandieren, insbesondere in den nordischen Ländern und in den USA, und unsere Cloudplattform osapiens Hub als weltweit führende Lösung für nachhaltiges Wachstum zu etablieren. Die neu geschlossene Partnerschaft stärkt langfristig diese Strategie und hilft uns, noch flexibler zu agieren.

Als Sustainability-Software-Start-up bündelt osapiens mehr als 25 Tools und erreicht damit über 2.500 Kunden. Mit welchem Alleinstellungsmerkmal können Sie die Kunden am meisten überzeugen?

Zamora: Unser USP im Vergleich zur Konkurrenz ist unser ganzheitlicher Plattformansatz. Statt Einzellösungen anzubieten, etwa für bestimmte Regulierungen, integriert unser osapiens Hub Lösungen für zahlreiche Anforderungen: Wir vereinen Transparenz-, Compliance- und Effizienzlösungen in einem System, das unseren Kunden klare operative Mehrwerte bietet. Der osapiens Hub funktioniert automatisiert, KI-gestützt und datenbasiert. Dabei bietet er Echtzeitanalysen, strategische Steuerung und Prozessoptimierung. Zudem garantieren unsere Softwarelösungen Rechtssicherheit und können nahtlos in bestehende Systemlandschaften integriert werden. Der große Vorteil unserer Plattform ist also, dass sie regulatorische Anforderungen und operative Prozesse ganzheitlich auf einer zentralen Datenbasis adressiert.

Sie beschäftigen mehr als 550 Mitarbeitende. Welche Herausforderungen kamen auf, als das Team immer größer wurde, und wie haben Sie diese gemeistert?

Zamora: Tatsächlich ist unser Team in den letzten Jahren sehr stark gewachsen. Mittlerweile beschäftigen wir an neun Standorten in Europa und den USA Mitarbeitende mit über 40 Nationalitäten. Die größte Herausforderung war bisher, unserer hohen Wachstumsgeschwindigkeit entsprechend die richtigen Mitarbeitenden zu finden. Gemeistert haben wir das, indem wir von Anfang an klare Werte etabliert haben, die unser tägliches Arbeiten prägen: Speed, Commitment und Team. Das bedeutet im Kern: schnelle Entscheidungen und Umsetzung, hohe Eigenverantwortung und eine enge, standortübergreifende Zusammenarbeit. Diese Werte geben Orientierung und helfen uns, auch bei zunehmender Größe effizient und fokussiert zu bleiben. Unsere Entwicklerteams sind in Mannheim und Madrid konzentriert, was eine enge Zusammenarbeit und Schnelligkeit stark begünstigt.

Welche Rolle spielte künstliche Intelligenz bei der aktuellen Finanzierungsrunde, wie wichtig war Ihren Investoren dieses Thema?

Zamora: Als bedeutendste Zukunftstechnologie war Künstliche Intelligenz sowohl unserem neuen Investor Decarbonization Partners als auch unseren bisherigen Investoren sehr wichtig. Bei uns ist KI wesentlicher Bestandteil unseres Kernprodukts. Selbstlernende Systeme sind eine zentrale Komponente unserer Plattform. Im osapiens Hub bildet KI-gestützte Automatisierung die Grundlage für die Datenverarbeitung, weshalb alle unsere Softwarelösungen auf KI-gesteuerten Prozessen basieren. KI ist also eine Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz unserer Lösungen und garantiert effizientes Operieren.

Was ist Ihnen bei der Auswahl Ihrer Finanzierungspartner besonders wichtig?

Zamora: Wir achten vor allem darauf, dass unsere Investoren über ein großes Netzwerk verfügen, das uns bei unserem internationalen Wachstum unterstützt. Mit Decarbonization Partners sowie Goldman Sachs und Armira Growth als Investoren sind wir dafür optimal aufgestellt. Alle unsere Investoren sind dafür bekannt, mit schnell wachsenden jungen Unternehmen zusammenzuarbeiten und diese auf ihrem Weg an die Spitze zu unterstützen.

Sie sind mehr als sieben Jahre am Markt. Was war in der Gründungszeit Ihre größte Lesson Learned?

Zamora: Aus vorherigen Gründungen haben wir vor allem eines mitgenommen: keine Shortcuts bei der Entwicklung des Produkts nehmen. Natürlich spart man zu Beginn Geld und Ressourcen, wenn man seine Software auf externen Hyperscalern aufbaut. Langfristig begibt man sich aber nicht nur in eine gewisse Abhängigkeit, sondern wird aufgrund des eingeschlagenen Entwicklungspfads auch unflexibel. Diese Beschränkung wollten wir bei osapiens unbedingt vermeiden. Deshalb haben wir drei Jahre in den konsequenten Aufbau einer eigenen Plattform gesteckt. Das hat zunächst viele Ressourcen gebunden, gibt uns jetzt aber die Möglichkeit, maximal flexibel auf Veränderungen zu reagieren, und sichert langfristig unsere Unabhängigkeit.

Welchen Rat geben Sie Gründern und Grtünderinnen, die ein B2B-Produkt auf den Markt bringen wollen?

Zamora: Nehmt euch die Zeit, die ihr braucht, um euer Produkt vollständig zu entwickeln. Im Nachhinein fragt keiner mehr danach, ob ihr nach einem oder nach vier Jahren an den Markt gegangen seid. Euer Produkt sollte stets an erster Stelle stehen, und nur dessen Qualität sichert euch langfristigen Erfolg. Vergesst dabei aber nicht, vertrauensvolle Partner zu gewinnen und schon früh den Rat erfahrener Verbündeter einzuholen. Diese strategischen Partnerschaften sichern euch gerade im späteren Stadium die Möglichkeit, erfolgreich zu expandieren. Früh geschlossene Kontakte zahlen sich später aus. Und ganz wichtig: Bleibt optimistisch! Die Rahmenbedingungen können sich in kürzester Zeit ändern, aber wenn ihr an euer Produkt glaubt und flexibel agiert, wird es immer Wege geben, euer Produkt erfolgreich zu vermarkten und dadurch mit eurem Unternehmen zu wachsen.

Alberto Zamora, vielen Dank für das Gespräch

Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier kannst du die gesamt Ausgabe kostenfrei lesen!

Damit positioniert sich das Unternehmen künftig als umfassende digitale Lösung für Vermietung und Verkauf von Wohnimmobilien in Deutschland. Was als nutzerinnenfreundliche App-Alternative für die Wohnungssuche begann, soll sich nun zu einer umfassenden Infrastruktur entwickeln, die nahezu den gesamten Verkaufsprozess digital organisieren soll.

Das Bemerkenswerte daran: Laut Gründerin Lena Tuckermann hat ein dreiköpfiges Kernteam das neue Segment in nur 14 Tagen mithilfe von KI aus dem Boden gestampft – eine klare Kampfansage an die etablierten Marktgiganten.

Vom eigenen Wohnungs-Frust zum PropTech-Challenger

Die Mietz GmbH ist eine 2021 gegründete SaaS-Plattform für digitale Immobilienvermarktung mit Sitz in Berlin. Entstanden aus der eigenen Frustration bei der Wohnungssuche, startete Tuckermann mit der Mission, Vermietende und Mietende von Mailfluten zu befreien und den gesamten Prozess der Wohnraumvermietung zu digitalisieren. Das reicht von der Inseratserstellung über das Bewerbermanagement bis hin zur rechtssicheren Vertragsunterzeichnung.

+++ Tipp der Redaktion: 2023 was Lena Tuckermann bereits unsere „Gründerin der Woche“ – hier das Interview zum Nachlesen. +++

Das Konzept ging auf: Inzwischen wird die Plattform nach Unternehmensangaben deutschlandweit von über 150.000 Nutzerinnen verwendet. Flankiert wird das aktuelle Wachstum durch strategische Verstärkung im Management: Der Münchner Unternehmer Lukas Schwaiger ist als neuer Partner an Bord. Er schließe laut Tuckermann vor allem eine inhaltliche Lücke im Team. „Lukas teilt unsere Vision und Ambition und ist damit eine große Bereicherung für Mietz“, freut sich die Gründerin. Und schiebt den strategischen Mehrwert gleich hinterher: „Zudem bringt er viel operative Expertise aus dem Verkaufssegment ein – dieses Wissen ist wertvoll für die Weiterentwicklung unserer Software Prozesse.“

KI-Tempo vs. Konzernstrukturen

Besonders aufsehenerregend ist die Geschwindigkeit der Produktentwicklung. Dass das neue Marktsegment des Immobilienverkaufs dank des massiven Einsatzes künstlicher Intelligenz von nur drei Personen innerhalb von zwei Wochen aufgebaut wurde, ist eine Kampfansage. Mietz positioniert sich bewusst als schnelle, technologiegetriebene Alternative zu einem Monopol mit 1049 Mitarbeitenden – ein unverhohlener Seitenhieb auf die dominierenden Immobilienportale. In einer traditionell stark von Männern dominierten Immobilienbranche setzt Tuckermann als Female Founder damit ein echtes Ausrufezeichen für agile Softwareentwicklung.

Doch wie viel an den 14 Tagen Entwicklungszeit ist reines KI-Prompting und wie viel echte Programmierarbeit? „Das war ein ambitionierter Plan, aber ich war mir sicher, mit dem aktuellen Tech-Setup schaffen wir das“, blickt Tuckermann zurück. Sie ordnet die Euphorie jedoch realistisch ein: „Der Großteil ist nach wie vor klassisches Coding, die Einzelprozesse werden jedoch durch K-Produkte in einer wesentlich höheren Geschwindigkeit abgewickelt, als vorher.“ Dennoch sei der Sprung gewaltig: „Vor einem Jahr beispielsweise hätten wir mit Coding allein noch viel länger für so ein Produkt gebraucht. Das ist eine riesige Chance für Start-ups in der aktuellen Zeit.“

Diese neuen technischen Möglichkeiten will Mietz nutzen, um gezielt die Schwächen des großen Goliaths anzugreifen. Dieser habe laut der Gründerin in den letzten Jahren durch eine sehr aggressive Preispolitik im Markt viele Teilnehmer verärgert. Zudem liefen viele Prozesse immer noch arbeitsintensiv, intransparent und vor allem ineffizient ab. „Kein Mensch braucht 1.000+ E-Mails pro Vermietung“, kontert Tuckermann scharf. Ihre Kampfansage lautet daher: „Wir sehen die Chance darin, diese Probleme zu lösen und einen Prozess zur Verfügung zu stellen, der fair, kosteneffizient und schnell funktioniert. Ohne eine einzige E-Mail.“

Tinder-Prinzip trifft auf KI und B2B-Effizienz

Der Verkaufsbereich richtet sich wie auch die Vermietung sowohl an Privatpersonen als auch an professionelle Anbieter*innen. Die Plattform digitalisiert sämtliche Schritte der Immobilienvermarktung und soll dadurch Kosten und administrativen Aufwand erheblich reduzieren. Das System basiert auf mehreren technologischen Säulen, die nun auch den Verkauf skalierbar machen sollen.

Um das zu erreichen, setzt Mietz auf eine radikale Vereinfachung der User Experience: Für Suchende adaptiert die Plattform das gelernte Tinder-Prinzip. Nach der einmaligen Anlage einer digitalen Bewerbungsmappe reicht ein simpler Swipe nach rechts, um sich auf passende Objekte zu bewerben. Auf Anbieterseite verspricht die Software dank KI-gestützter Automatisierung eine massive Arbeitserleichterung. So soll die Künstliche Intelligenz selbständig Exposé-Texte basierend auf hochgeladenen Bildern verfassen und diese eigenständig um Mikro- sowie Makrolage-Daten ergänzen.

Flankiert wird dies vom sogenannten Mietz Score: Ein eigens entwickelter Algorithmus wertet Bewerberinnendokumente vollautomatisch aus und zeigt den Anbieterinnen sofort die Passgenauigkeit und Bonität der Interessenten an. Doch Mietz zielt nicht nur auf private Eigentümerinnen ab: Mit einem klaren B2B-Fokus unterstützt die Plattform auch Massenimporte sowie Schnittstellen zu ERP-Systemen, wodurch sich die Lösung ebenso nahtlos für Wohnungsunternehmen, Projektentwicklerinnen und Maklerinnen eignet.

Laut Tuckermann reduziert die digitale End-to-End-Lösung die Kosten um bis zu 80 Prozent und wickelt den Vermietungsprozess im Schnitt doppelt so schnell ab wie übliche Immobilienplattformen.

Zwischen Convenience und Notariat

Der Kauf einer Immobilie ist jedoch eine hochvolumige, oft lebensverändernde Entscheidung. Ob eine schnelle, auf Bequemlichkeit getrimmte UX dem enormen Informations- und Sicherheitsbedürfnis beim Immobilienkauf gerecht wird, muss sich erst noch zeigen. Auf die Nachfrage, wie sie diesem Anspruch gerecht werden wolle, betont die Gründerin: „Gerade bei einer solchen Kauf-Entscheidung geht es um Verlässlichkeit, Sicherheit und Transparenz.“ Man verstehe sich nicht nur als Plattform, sondern als Unterstützer für die Nutzer*innen. Das setze man um, indem nur geprüfte Angebote von seriösen Anbieter*innen gelistet und auch Informationen rund um den Prozess zur Verfügung gestellt werden.

Ein weiteres Nadelöhr ist der in Deutschland zwingend erforderliche Gang zum Notariat. Tuckermann räumt ein, dass die Software in diesem streng regulierten analogen Schritt aktuell noch an juristische Grenzen stößt. „Im Verkauf ist das Vertrauen in der Anbahnung und die Verbindung der richtigen Vertragsparteien ein sehr wesentlicher Prozess. Hierauf konzentrieren wir uns für den Start in diesem Jahr“, erklärt sie die aktuelle Roadmap. Langfristig wolle man die Grenzen aber verschieben: „Im Anschluss geht es darum, den Prozess möglichst weit für den Notar vorzubereiten – etwa durch Features, die den Datenraum automatisch aufbereiten.“

Wo Mietz angreift – und was zum Überleben nötig ist

Der Blick auf die Konkurrenz zeigt, dass Mietz sich auf ein hart umkämpftes Schlachtfeld begibt. Das von Lena Tuckermann erwähnte Monopol mit 1049 Mitarbeitenden ist ein kaum verhüllter Fingerzeig auf den Branchenriesen ImmoScout24. Flankiert von Playern wie Immowelt dominiert dieser das klassische Classifieds-Geschäft. Gleichzeitig tummeln sich im PropTech-Sektor bereits etablierte Start-ups wie McMakler, die den Verkaufsprozess als hybride Makler digitalisieren wollen.

Wie kann und muss sich Mietz in diesem Sandwich aus Milliardenkonzernen und Unicorn-Hoffnungen absetzen? Die Strategie der Berliner ruht dabei auf drei tragenden Säulen. Anstatt wie klassische Immobilienportale überwiegend auf kostenintensive Anzeigenmodelle zu setzen – und damit viel Frustration im Markt zu verursachen –, verfolgt Mietz einen technologiegetriebenen Ansatz. Das Ziel ist es, Immobilientransaktionen und das gesamte Ökosystem rund um die Immobilie als digitales Home Ecosystem völlig neu zu denken.

Um sich zudem die KI-gestützte Preisführerschaft zu sichern, greift das Start-up die teuren Verkaufs-Inserate der klassischen Portale sowie die kostenintensiven Vertriebsteams der Hybrid-Makler an. Mietz setzt als SaaS-Modell stattdessen voll auf KI und Automatisierung, um die Kosten für Anbieter*innen drastisch zu senken. Der dritte entscheidende Hebel gegen die großen Portale ist ein gezielter B2B-Lock-in-Effekt: Durch eine tiefe Integration in die Arbeitsabläufe der Immobilienprofis mittels ERP-Schnittstellen will Mietz für Wohnungsunternehmen langfristig unverzichtbar werden.

Bei der Monetarisierung des Verkaufssegments weicht Tuckermann von reinen Abo-Modellen ab: „Es wird eine Kombination geben“, verspricht sie. „Wir überlassen unseren Nutzern die Wahl, ob sie Mietz in einem pay-per-use Modell nutzen möchten oder als SaaS Abo.“

Der Lackmustest

Lukas Schwaiger ist überzeugt, dass klassische Plattformmodelle in den kommenden Jahren durch technologische Entwicklungen und KI zunehmend an Bedeutung verlieren werden. Dennoch bleibt der Immobilienmarkt ein „Winner-takes-all-Spielfeld“. Platzhirsche verfügen über gewaltige Netzwerkeffekte und Millionen von Seitenbesucher*innen. Eine End-to-End-Lösung muss zwingend genügend Käuferinnen und Verkäuferinnen vereinen, um echte Liquidität im Markt zu schaffen.

Wie will Mietz ohne gigantisches Marketingbudget diese Netzwerkeffekte erzielen? Tuckermann gibt sich hier überaus selbstbewusst: „Beide Parteien sind schon da und kommen aktuell aus dem Markt proaktiv auf uns zu.“ Sie verweist auf die Vorarbeit der letzten Jahre: „Wir haben in den vergangenen Jahren ein starkes Immobiliennetzwerk aufgebaut. Die Produktwünsche hat der Markt klar formuliert.“ Für ihr agiles Team sei die Mission nun simpel: „Für uns geht es jetzt vor allem um deren Umsetzung in hoher, technischer Geschwindigkeit.“

Dass ein 3-Personen-Team nach eigenen Angaben in 14 Tagen ein Verkaufs-Tool baut, beweist beispiellose Agilität. Ob das ausreicht, um hochvolumige Transaktionen von den etablierten Playern abzuziehen, wird die Zukunft zeigen.

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

Mehr als nur ein Chatbot

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

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

David gegen die Tech-Goliaths

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

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

Skalierung: Softwareprodukt oder Manufaktur?

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

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

Ausblick

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

Das Braunschweiger Start-up Better Sol erhält rund 125.000 Euro Förderung aus dem „Green Startup“-Programm der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), um gebrauchte Solarpaneele in großem Stil zurück in den Markt zu bringen.

Hinter dem Start-up stehen Luisa Schulze und Mirko Laube. Better Sol entstand ursprünglich im Sommer 2022 als Ausgründung des Magdeburger Recycling-Unternehmens Solar Materials und agiert seit 2023 als eigenständige GmbH am Standort Braunschweig. Während sich die ehemalige Muttergesellschaft auf das komplexe werkstoffliche Recycling von Modulen konzentriert, widmet sich Better Sol voll und ganz dem „Second Life“ – also der direkten Wiederverwendung der noch intakten Platten.

KI-gestützte Prüfung statt Schredder

Die Beschaffungsseite von Better Sol zielt primär auf große Solarparks ab. Die Betreiber tauschen dort häufig größere Mengen an Solarmodulen recht früh in ihrem Lebenszyklus durch neuere, leistungsstärkere Modelle aus. Um diese Module vor dem Müll zu bewahren, hat das Better-Sol-Team mittels DBU-Förderung ein in Teilen automatisiertes Testsystem mit eigener Software auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt.

Der Prüfprozess beginnt mit einer mehrstufigen optischen Untersuchung, bei der sowohl grobe Beschädigungen als auch jede Solarzelle einzeln begutachtet werden. Im Anschluss folgen eine eingehende Prüfung der elektrischen Sicherheit sowie eine Leistungsüberprüfung, die misst, wie viel Watt das Produkt im Vergleich zur ursprünglichen Leistung noch liefert. Die Software führt all diese Daten automatisiert zu einer detaillierten Leistungsprognose zusammen. Jedes funktionstüchtige Modul erhält ein Label mit den Testdaten, einer zugewiesenen Leistungsklasse und einem umfangreichen Prüfprotokoll. Nur der endgültige Rest wird zum Recycling aussortiert. Der Vertrieb erfolgt direkt über die Internetseite von Better Sol. Zielgruppe sind oft Privathaushalte oder die Dächer größerer Fabrikhallen.

Der Markt und die Technologie im Wettbewerbsvergleich

Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes verbucht die Photovoltaik mittlerweile einen Anteil von etwa 24 Prozent und ist damit der zweitwichtigste Energieträger der inländischen Stromerzeugung. Das Reservoir an ausgemusterten, aber noch funktionierenden Modulen wächst rasant. Laut Schulze ist im Schnitt jedes zweite gebrauchte Solarmodul noch für eine erneute Nutzung geeignet. Doch der Gebrauchtmarkt professionalisiert sich zusehends.

Better Sol setzt aktuell auf eine pragmatische, KI-gestützte Teilautomatisierung und plant als nächsten logischen Entwicklungsschritt eine mobile Testanlage, um die Solarmodule direkt dort zu testen, wo sie ausgemustert werden. Genau in diesem logistisch entscheidenden Bereich der Vor-Ort-Prüfung operiert bereits der etablierte Wettbewerber 2ndlifesolar, eine Marke der großen Buhck Gruppe. 2ndlifesolar greift auf ein deutschlandweites Logistiknetzwerk zurück und kombiniert stationäre Erstbehandlungsanlagen mit mobilen Prüflaboren. Technologisch geht das Unternehmen tief in die industrielle Qualitätssicherung und führt standardmäßig Elektrolumineszenz-Prüfungen durch, um unsichtbare Mikrorisse im Vorfeld zu detektieren.

Einen völlig anderen, stark hochskalierten Weg bestreitet das österreichische CleanTech-Start-up 2nd Cycle. Das Unternehmen betreibt eine vollautomatische Inspektions- und Upcycling-Anlage im industriellen Hochdurchsatz und nutzt neben klassischer Robotik auch patentierte hyperspektrale Analysen aus der Raumfahrt, um Zellalterungen frühzeitig zu erkennen.

Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg

Das Vorhaben von Better Sol leistet einen fundamentalen Beitrag, um noch leistungsfähige Materialien durch geschickte Kreislaufwirtschaft für eine Weiternutzung zu erhalten, damit die Bemühungen für mehr erneuerbare Energien nicht ins Stocken geraten. Dennoch muss sich das Geschäftsmodell in einem harten Wettbewerb beweisen.

Die Handwerkerkosten für den Aufbau einer PV-Anlage auf einem Eigenheim sind hoch und fallen völlig unabhängig davon an, ob man neue oder gebrauchte Paneele installiert. Gleichzeitig steht der Markt unter enormem Preisdruck durch historisch günstige asiatische Neuware. Wenn fabrikneue Module extrem billiger werden, schwindet das Argument der finanziellen Ersparnis bei Gebrauchtmodulen mit kürzerer Restlebensdauer. Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg von Better Sol liegt daher in der rigorosen Minimierung der eigenen Logistik- und Prozesskosten. Die geplante mobile Testanlage und die zusätzliche Automatisierung des Testsystems sind für das Start-up essenziell, um künftig auch größere Ausmusterungen von Solarparks wirtschaftlich bewältigen zu können.

Die erfolgreiche Series-A1-Finanzierungsrunde über 7,5 Millionen Euro für RAYDIAX markiert einen wichtigen Meilenstein von der universitären Forschung in den Gesundheitsmarkt. Das 2022 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz im Magdeburger Wissenschaftshafen ist eine Ausgründung des Forschungscampus STIMULATE und der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Unter der Führung eines fünfköpfigen Gründerteams – bestehend aus CEO Dr. Thomas Hoffmann, Dr. Tim Pfeiffer, Dr. André Mewes, Benjamin Fritsch und Robert Frysch – konnte das Start-up nach einer erfolgreichen Seed-Phase nun erhebliche Mittel für den Eintritt in die klinische Phase sichern.

Das frische Kapital setzt sich aus 5 Millionen Euro Venture Capital von bestehenden Business Angels, dem Bestandsinvestor bmp Ventures mit den IBG Fonds sowie dem neu eingestiegenen GETEC Family Office um Dr. Karl Gerhold zusammen. Ergänzt wird diese Summe durch 2,5 Millionen Euro Fördermittel aus dem hochkompetitiven EIC Accelerator-Programm der Europäischen Kommission, das gezielt disruptive Deep-Tech-Innovationen mit hohem Skalierungspotenzial unterstützt.

TACT: Computertomographie für den OP neu gedacht

Im Zentrum dieser ambitionierten Wachstumspläne steht der Therapieassistenz-Computertomograph „TACT“, den RAYDIAX dediziert für minimal-invasive Krebstherapien entwickelt. Anders als herkömmliche CTs optimiert das Unternehmen sein System sowohl im Hardware- als auch im Softwarebereich speziell für den interventionellen Einsatz bei der Therapieplanung, -durchführung und -kontrolle. Wie Steffen Schmidt, CFO der GETEC-Gruppe, hervorhebt, ermöglicht die innovative Technologie eine fokussierte Live-Bildgebung, welche die Strahlenbelastung für Patient*innen und Operateur*innen senkt und die Operationszeit verringert.

Zudem bietet das System durch eine größere Geräteöffnung völlig neue Operationsmethoden im CT, wie beispielsweise den Einsatz von Robotik. Der Markt für solche Lösungen wächst, da minimal-invasive Eingriffe angesichts einer alternden Bevölkerung und steigender Krebsinzidenzen massiv an Bedeutung gewinnen. Sie ermöglichen in vielen Fällen eine schonendere Behandlung im Vergleich zu offenen chirurgischen Eingriffen, verkürzen potenziell Operations- sowie Liegezeiten, verringern Komplikationen und können so zusätzliche Behandlungskapazitäten schaffen, um die Krankenhausstrukturen zu entlasten.

Harter Wettbewerb und regulatorische Hürden

Trotz der vielversprechenden Technologie steht das Geschäftsmodell in der Praxis vor erheblichen Herausforderungen. Der globale Markt für medizinische Bildgebung ist hart umkämpft, und der Vertrieb an Kliniken ist durch extrem lange, hochkomplexe B2B-Entscheidungszyklen geprägt. RAYDIAX tritt diesem Wettbewerb entgegen, indem es anstrebt, eine funktional dringend benötigte, neue Gerätekategorie in der interventionellen Onkologie zu etablieren, um so eine Lücke im OP-Betrieb zu füllen.

Der Beweisdruck auf dem jungen Unternehmen ist dennoch enorm: Das neu eingeworbene Kapital wird nun für First-in-Human-Studien eingesetzt, um die frühe klinische Evidenz am Patienten zu generieren. Diese Phase legt die Grundlage für die regulatorische Zulassung und kommerzielle Skalierung. Parallel dazu erfordert die Weiterentwicklung zur Serienreife einen konsequenten Ausbau in den Bereichen Vertrieb, Produktion und Qualitätsmanagement, um die ersten kommerziellen Installationen systematisch vorzubereiten.

Lehrstück für europäisches DeepTech

Dieser Fall zeigt eindrucksvoll die Realität und die hohen Anforderungen europäischen DeepTech-Unternehmertums. Der Abschluss dieser Finanzierungsrunde belegt deutlich, wie essenziell die intelligente Kombination aus wissenschaftlicher Grundlagenforschung, klassischem Risikokapital und strategischen europäischen Fördergeldern ist. Nur so lässt sich die extrem kapitalintensive Entwicklungsphase von Hardware in der Medizintechnik erfolgreich überstehen. Wenn es dem Gründerteam nun gelingt, die klinische Wirksamkeit in der Praxis zu belegen und die regulatorischen Hürden zu meistern, hat dieses Spin-off das Potenzial, die Anwendung minimal-invasiver Krebstherapien erheblich auszuweiten.

Auch wenn das Produkt als weißes Pulver eher unscheinbar aussieht, markiert seine Existenz einen wissenschaftlichen Meilenstein. „Wir haben eine spezielle Technologie entwickelt, dank der wir komplexe bioidentische humane Milchzucker skalierbar herstellen können“, erzählt Linda Karger, einst Managementstudentin an der Technischen Universität in München, heute COO der 2023 in Leipzig gegründeten Primogene GmbH. Die chemischen Verbindungen entsprechen also den im menschlichen Körper vorkommenden Molekülen bis ins kleinste biochemische Detail. Und sie übernehmen – obwohl industriell hergestellt – die gleichen Funktionen, die bisher nur Muttermilch garantierte.

Zum Verständnis: Die komplexen Zuckerstrukturen sind nach Fett und Laktose der drittgrößte feste Bestandteil menschlicher Milch. Sie bieten einzigartige gesundheitliche Vorteile, unterstützen beispielsweise das Immunsystem sowie die kognitive Entwicklung wie kein anderer Stoff. „Nach zahllosen Gesprächen mit Ärzten und Kliniken begann unsere Geschichte mit der Idee, nährstoffreiche Inhaltsstoffe als Zusatz für die Ernährung von Frühgeborenen herzustellen. Weitergedacht können bioaktive Bestandteile der Muttermilch ebenso zur Krankheitsprävention bei Erwachsenen sinnvoll eingesetzt werden“, erklärt Karger. „Um das Wirkungspotenzial unserer Human Milk Oligosaccharides (HMO) weiter zu erforschen, testen wir diese aktuell in enger Zusammenarbeit mit dem Leipziger Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie.“

Produktsortiment in der Breite offen

Gleichzeitig wird die von Dr.-Ing. Reza Mahour (CEO, Experte für Bioverfahrenstechnologie) und Valerian Grote (CTO, Molekularbiologe/Experte für Analytische Biochemie) entwickelte enzymatische Technologie genutzt, um bioidentische Moleküle für andere Märkte zu erzeugen, beispielsweise Inhaltsstoffe für Produkte der Körperpflege oder Rohmaterialien für die Pharmaindustrie. „Wir produzieren selbst. Dabei lässt sich jedes unserer Produkte auf die spezielle Technologie zurückführen. Unseren Kunden bieten wir Komplettlösungen – das reicht von der Suche nach der richtigen Produktionsplattform bis hin zu Entwicklung und Produktion“, bestätigt Karger. Erste Umsätze wurden nach ihren Angaben bereits früh erzielt. Inhaltsstoffe für den Kosmetikbereich sollen noch in diesem Jahr mithilfe bestehender Partnerschaften am Markt eingeführt werden. Im Pharmabereich wird ebenfalls mit ersten Kunden zusammengearbeitet.

Karger ergänzt: „Wir haben früh auf Partnerschaften und Vorbestellungen gesetzt, um den Markt besser zu verstehen.“ Um die bereits verabredeten hochwertigen Roh- und Inhaltsstoffe bald in größeren Mengen liefern zu können, ist das aktuell elfköpfige Team von Primogene gerade innerhalb Leipzigs umgezogen. Für die anstehende Skalierung war der Wechsel auf eine Betriebsstätte mit mehr Laborfläche und größerem Produktionsbereich wichtig. Große Mitspieler auf dem Feld der HMOs wie die niederländische DSM-Firmenich oder der dänische Konzern Chr. Hansen schrecken Karger nicht: „Bekannt sind mehr als 200 verschiedene HMOs, davon sind bisher sieben strukturell einfacher industriell herstellbar und auf dem Markt. Sie werden mit einer Fermentationstechnologie produziert. Unser enzymatisches Verfahren kann deutlich mehr und komplexere Zuckerstrukturen hervorbringen. Außerdem reicht unsere Produktpalette weit über HMOs hinaus.“

Wer in Deutschland über Start-up-Hubs spricht, landet meist schnell in Berlin oder München. Doch in der sächsischen Metropole Leipzig wächst seit einigen Jahren ein Player heran, der beweist, dass Innovation auch abseits der üblichen Verdächtigen gedeiht: Die Distart Education GmbH. Ihr Treibstoff ist der eklatante Mangel an digitaler Kompetenz in der deutschen Wirtschaft – und der Mut, das „System Bildung“ gegen den Strich zu bürsten.

Wenn „Done for You“ nicht mehr reicht

Die Wurzeln des Unternehmens reichen weiter zurück als das offizielle Gründungsjahr 2021. Gründer Thomy Roecklin setzte jahrelang mit seinen Agenturen MNKY lab und TRDIGITAL digitale Kampagnen für Kund*innen um. Doch im Tagesgeschäft bremste das fehlende Digitalverständnis auf Kundenseite die Projekte immer wieder aus. Die Erkenntnis, dass Deutschland weniger neue Agenturen, sondern mehr digitale Mündigkeit braucht, führte schließlich zum Pivot.

Interessanterweise war der Auslöser für diesen Kurswechsel kein konkretes Kundenprojekt. Auf die Frage nach dem „Aha-Moment“ erklärt Roecklin, dass er lediglich versuchte, Lucia-Miriam Selbert einzuarbeiten, und dabei schockiert feststellte, wie wenig praxisnahe digitale Weiterbildungen existierten. Er baute kurzerhand selbst ein Lernprogramm – ohne zu ahnen, dass daraus einmal Distart entstehen würde. Im Januar 2021 fiel der Startschuss für Distart learn. Mitten in der Pandemie setzte Roecklin auf ein Modell, das sich radikal von klassischen Bildungsträgern unterschied: 100 Prozent remote, aber mit enger persönlicher Betreuung und einem klaren Fokus auf die Praxis.

Das Schnellboot zwischen den Tankern

Distart operiert im sogenannten AZAV-Markt (Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung). Während etablierte Bildungsriesen oft mit der Trägheit ihrer Größe kämpfen und bis zu 24 Monate für Lehrplananpassungen benötigen, hat sich Distart als agiler „Qualitäts-Vorreiter“ positioniert.

Für Roecklin ist diese Agilität eine Frage des Überlebens, da sich Jobs und Skills heute schneller verändern als jede klassische Bildungslogik. Er betont, dass man ohne permanente Weiterentwicklung der Inhalte zwangsläufig am Markt vorbei ausbilden würde. Diese Flexibilität ist zudem essenziell für die Zielgruppe: Viele Teilnehmende bilden sich neben ihrem 9-to-5-Job weiter, betreuen Kinder oder pflegen Angehörige und benötigen daher flexible statt starrer Strukturen.

Agency-DNA statt Schulbank-Feeling

Der entscheidende Wettbewerbsvorteil liegt in der Herkunft: Distart ist keine klassische Schule, sondern wurde von Marketern für Marketer gebaut. Diese „Agency-DNA“ durchzieht das gesamte Geschäftsmodell. Mit einer modernen Lernumgebung aus Live-Sessions und asynchronen Deep-Dives spricht das Unternehmen alle Altersgruppen gleichermaßen an.

Auch technologisch ist man der Konkurrenz oft einen Schritt voraus: Als ChatGPT Ende 2022 die Arbeitswelt veränderte, reagierte Distart fast in Echtzeit. Auf die kritische Frage, ob KI das vermittelte Wissen nicht bald obsolet mache, findet Roecklin eine klare Antwort: KI ersetzt keine Menschen, sie ersetzt lediglich Mittelmaß. Während KI das Netz mit generischen Inhalten flutet, steige paradoxerweise der Hunger nach echten Stimmen, Ideen und Perspektiven – Marketing werde also menschlicher.

Bootstrapping und gesundes Wachstum

Der Erfolg gibt dem Konzept recht. Im September 2024 erfolgte die Umfirmierung zur Distart Education GmbH, was den Übergang vom Start-up zum etablierten Bildungsinstitut markierte. Während andere Tech-Unternehmen Personal abbauen mussten, verdoppelte Distart seine Belegschaft beinahe auf über 100 Köpfe und bezog im Oktober 2025 neue Räumlichkeiten im NEO Leipzig.

Besonders bemerkenswert: Das Wachstum ist organisch und gebootstrapped – finanziert aus dem eigenen Cashflow ohne externe Risikokapitalgeber. Das macht Distart unabhängig von Exit-Druck. Seit Februar 2025 verstärkt Lucia-Miriam Selbert als Geschäftsführerin die strategische Ausrichtung.

Dennoch birgt die Skalierung Risiken, da das Geschäftsmodell stark von staatlichen Bildungsgutscheinen abhängt. Auf einen möglichen „Plan B“ angesprochen, erklärt das Unternehmen, dass Förderungen zwar beim Beschleunigen helfen, man Distart aber bewusst so aufbaue, dass langfristig strukturelle Unabhängigkeit erreicht wird. Auch die Qualitätssicherung bei über 100 Mitarbeitenden ist eine Herausforderung. Thomy Roecklin gibt offen zu, dass Wachstum kein Wellnessprogramm ist und es im Getriebe zwangsläufig knirscht. Sein Schlüssel: Qualität darf nicht an Einzelpersonen hängen, sondern muss im gesamten System verankert sein, kombiniert mit echtem Vertrauen in das Team statt Kontrolle.

Der Standort als Statement und Vision

Dass Distart in Leipzig verwurzelt bleibt, ist Teil der Identität. Roecklin sieht im Osten Deutschlands ein enormes, oft unterschätztes Potenzial und erlebt dort viel Talent, Pragmatismus und Lernhunger. Distart versteht sich hier auch als Regionalentwickler.

Die Vision der Gründer geht jedoch über reine Kurse hinaus. Unterstrichen durch Auszeichnungen wie „Top Fernschule 2025“ und „2026“, arbeitet das Team nun an der Gründung der Distart University of Applied Sciences. Das Ziel bis 2030 ist ambitioniert: Ein Alumni-Netzwerk von 25.000 Absolvent*innen. Sollte der komplexe Weg zur staatlichen Anerkennung gelingen, wird Distart endgültig zum gewichtigen Faktor für die digitale Wettbewerbsfähigkeit der Bundesrepublik.

Das Jahr startete für Start-ups mit einer Rekordmeldung: In Deutschland wurden im vergangenen Jahr fast ein Drittel mehr Gründungen verzeichnet. In absoluten Zahlen wurden 2025 insgesamt 3.568 neue Firmen geschaffen – ein neuer Höchststand, wie der Start-up-Verband im Januar verkündete. Dies ist auch der künstlichen Intelligenz (KI) zu verdanken, wie sich beim genauen Hinschauen herausstellt. 853 dieser neuen Unternehmen kommen aus dem Bereich Software. Doch nicht nur sie verwenden KI; bei einer Umfrage gab ein Drittel aller Gründer und Gründerinnen an, dass sie mit KI arbeiten. Dementsprechend sehen die Sprecher des Verbands in der Technologie auch die treibende Kraft hinter dem Start-up-Rekord.

Wirft man einen Blick über den Tellerrand hinaus, so lässt sich feststellen, dass die Start-up-Szene in Europa insgesamt floriert. Der „State of European Tech 2025“-Report im Auftrag von Atomico und anderen schätzt, dass im letzten Jahr Investitionen in Höhe von 44 Milliarden US-Dollar (umgerechnet ca. 38 Mrd. EUR) in diesen Sektor geflossen sind. Geldgeber erwarten inzwischen, dass Start-ups mit KI und Deep Tech arbeiten, so der Report. Demnach flossen auch 36 Prozent der europäischen Start-up-Investitionen in genau diese beiden Felder.

Das Gründungsumfeld könnte also kaum besser sein. Doch ein Rekord an Start-ups und steigende Investitionssummen bedeuten nicht zwangsläufig auch eine einfache Skalierung der Geschäftsmodelle. Viele – zu viele – Start-ups scheitern nach erfolgreichen ersten Jahren an der Weiterentwicklung ihres Geschäfts. Neben einer Reihe üblicher Herausforderungen stehen vor allem Bürokratie, Fragen zur Datenhoheit und ein Betrieb über Landesgrenzen und Wirtschaftszonen hinweg im Vordergrund. Start-ups müssen nachweisen, dass ihre Nutzung von KI auf soliden, regulierten Datenfundamenten basiert und den Compliance-Vorgaben entspricht.

Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Die Einbettung von KI-Agenten in den Kern der Betriebsabläufe ist die Antwort auf viele dieser Herausforderungen und wird für das Wachstum im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein.

Solide Datenbasis vor KI-Einsatz

Start-ups, die dies erreichen wollen, sollten sich darauf konzentrieren, ihre KI-Nutzung auf einer soliden Datenbasis aufzubauen, deren Fundament eine einheitliche Datenarchitektur ist. Sie tun sich deutlich leichter damit, die dafür nötigen Architekturentscheidungen zu treffen, als etablierte Unternehmen mit entsprechender Legacy-IT. Gründer und Gründerinnen sollten daher von Beginn an darüber nachdenken, wie sie eine starke Datenarchitektur aufsetzen, Silos abbauen und KI als Herzstück ihrer Prozesse einbetten.

Diese Grundlage hilft bei der Einführung von KI-Agenten, damit deren Output auch die Erwartungen erfüllt: Geschäftsprozesse effizienter zu strukturieren und zu optimieren sowie die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Start-ups, die dies umsetzen, werden sich gegen ihre Konkurrenten durchsetzen und letztlich erfolgreich sein.

KI-Agenten als Innovationsbeschleuniger

Indem Start-ups KI-Agenten von Beginn an in den Kern ihrer Geschäftsabläufe integrieren, skalieren sie schneller als mit dem Einsatz von nur einem reinen Large Language Model (LLM). Der Grund dafür liegt in der Standardisierung der Daten, die für KI-Agenten notwendig ist. Auf dieser Grundlage können die Agenten ihre einzigartigen, autonomen Fähigkeiten ausspielen, da sie mit unternehmenseigenen Daten trainiert werden. Vor allem bei Start-ups können Potenziale schnell gehoben werden: Wenn Agenten für bestimmte Aufgaben entwickelt werden, können sie diese auch lösen – egal wie komplex und fachspezifisch sie sein mögen. Stimmt die Datenbasis, lassen sich auch mehrere Agenten miteinander verknüpfen, um sogar noch komplexere Herausforderungen zu bewältigen.

Ein Beispiel dafür ist die mögliche Kooperation zwischen einem Kundensupport-Agenten und einem Prognose-Agenten. Wenn ein Kunde einen Support-Fall auslöst, kann der andere Agent sogleich die Kosten berechnen, was die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Reaktion steigern kann. Für die Skalierung von Start-ups ist ein enges Zusammenspiel der Abteilungen wichtig, um die Geschäftsbeziehungen zu zufriedenen Kunden weiter ausbauen zu können. Der Einsatz von KI-Agenten kann, gepaart mit dem menschlichen Element, begrenzte personelle Ressourcen ausgleichen und eine bessere Serviceleistung ermöglichen, was für ein schnelles Wachstum unabdingbar ist.

Doch nicht nur der Kundenkontakt lässt sich automatisieren, sondern auch eine ganze Reihe von Routinevorgängen in der internen Verwaltung der Firmen selbst. Dies ermöglicht nicht nur dem Management, sondern auch den Investoren, schnell einen fundierten Überblick über Liquidität, Umsatz, Einnahmen und Gewinn zu erhalten. Die Erkenntnisse in Echtzeit führen zu schnellen und datenbasierten Entscheidungen, was für junge Unternehmen Gold wert ist und es ihnen ermöglicht, flexibel zu bleiben.

Die Datenbasis muss stimmen

Für Start-ups sind Probleme beim Datenzugriff ein kritisches Risiko für den Geschäftserfolg. Eine einheitliche, moderne Datenarchitektur ermöglicht die Demokratisierung des Datenzugriffs und löst Datensilos auf. Der Vorteil liegt auf der Hand: Schneller Datenzugriff schafft Transparenz gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden. Darüber hinaus erhöht dies auch das Vertrauen der Mitarbeitenden und schafft ein Gefühl des Zusammenhalts.

Governance ist auch bei der Verwendung von KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Der Druck zur Einhaltung von Vorschriften sollte daher als Vorteil betrachtet werden.

Der Dreiklang aus Datenherkunft, Versionierung und automatisierter Auswertung der Ergebnisse hilft jungen Unternehmen dabei, Governance auf einem soliden Fundament aufzubauen. Die Teams erhalten direkte Transparenz darüber, wie sich die KI-Agenten verhalten, auf welchen Daten sie basieren und wie sie ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit verändern. Laufende Bewertungen tragen dazu bei, dass KI-Agenten präziser werden, um genau jene hochwertigen Ergebnisse zu liefern, die Start-ups für die Skalierung ihrer Geschäftsmodelle benötigen. Dies ist besonders wichtig, wenn proprietäre KI-Modelle entwickelt und von der Testphase in die Produktion überführt werden, wobei gesetzliche Vorschriften wie die DSGVO oder der EU AI Act zwingend einzuhalten sind.

Parloa, ein deutsches Start-up-Unternehmen mit einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar, ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie dieser Ansatz in der Praxis aussehen kann: Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine einheitliche, kontrollierte Datenbasis aufgebaut, die vollständig mit der DSGVO und dem EU AI Act konform ist. Seine Plattform folgt den Prinzipien des „Privacy by Design“, sodass sensible Kundendaten ohne Kontrollverlust verwendet werden können. Durch die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten macht Parloa Governance zu etwas Greifbarem und gibt den Teams Klarheit darüber, welche Daten verwendet wurden, wie sich die Agenten verhalten haben und wie sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit entwickelt haben. Diese Kombination aus moderner Architektur und starker Governance ermöglicht es den Kunden von Parloa, Zugang zu hochwertigen Daten zu erhalten und die Transparenz für Regulierungsbehörden sowie Endnutzer zu erhöhen – und dennoch KI-gesteuerte Kundeninteraktionen in Umgebungen zu skalieren, in denen Fehler oder Missbrauch inakzeptabel sind.

Fazit

KI-Agenten bieten europäischen Start-ups eine einmalige Gelegenheit, schnell zu wachsen und gleichzeitig Investoren anzuziehen, die bekanntermaßen ihr Geld bevorzugt in Unternehmen investieren, die Wert auf Datenverwaltung, Genauigkeit, Qualität und die Schaffung von echtem Mehrwert durch Technologie legen. Es ist jedoch ein Fehler, sich ohne sorgfältige Überlegungen auf die Einführung von Agenten zu stürzen. Start-ups, die KI-Agenten einsetzen, ohne zuvor eine einheitliche Datenbasis aufzubauen und eine solide Verwaltung sowie Bewertung sicherzustellen, riskieren, mehr Komplexität als Mehrwert zu schaffen. Letztlich werden jene Gründer und Gründerinnen erfolgreich sein, die ihre Geschäftsmodelle branchen- und länderübergreifend skalieren können – hierbei spielt der Einsatz von KI-Agenten bereits jetzt eine entscheidende Rolle.

Der Autor Nico Gaviola ist VP Digital Natives & Emerging Enterprise bei Databricks EMEA.

Hinter der FashionTech-App VESTIO steht die im Jahr 2024 von Bastian Arend und Justus Hansen gegründete Opus Stilberater GmbH, die den Anspruch erhebt, professionelle Stilberatung erstmals digital, logisch und kostenlos zugänglich zu machen.

Der „Solar-Entrepreneur“ trifft den Stil-Rebell

Die persönlichen Hintergründe der Gründer bieten spannende Kontraste, die weit über ein übliches Business-Profil hinausgehen. Bastian Arend, Co-Founder und CEO, kam über die Energiewende zur Mode. Als Seriengründer baute er den Online-Solar-Anbieter Klarsolar auf und verkaufte ihn im Dezember 2023 erfolgreich an den Energiekonzern E.ON. Die Übernahme erfolgte in einer für die Solarbranche schwierigen Marktphase, was Bastian Arend als Krisen-erprobten Strategen auszeichnet.

VESTIO entwickelte er 2024 jedoch aus einem ganz persönlichen „Pain Point“ heraus: Während er internationale Millionen-Finanzierungsrunden leitete, bestand sein eigener Stil mangels Zeit lediglich aus Hoodie, Jeans und Sneakern. „Ich wollte nur jemanden, der für mich einkauft“, erinnert er sich an diese Phase. Seine Abneigung gegen zeitraubendes Shopping führte ihn schließlich zu Justus Hansen.

Justus Hansen, Co-Founder und Chief Styling Officer, bringt eine Biografie ein, in der Mode schon immer eine zentrale Rolle spielte. Sein Gespür für klassische Mode ist tief verwurzelt: Justus Hansen trug bereits im Kindergarten eine Fliege und provozierte später Lehrer, indem er im Sakko zum Unterricht erschien. Bevor er mit über 1,6 Millionen Follower*innen zu einem der bekanntesten Männerstilberater Deutschlands aufstieg, studierte er Jura und absolvierte Praktika im Bankensektor, unter anderem bei der Dresdner Bank.

Diese Erfahrungen schärften seinen Blick für die Anforderungen moderner „Business-Garderoben“. Als Arend ihn fragte, ob er für ihn einkaufen könne, antwortete Justus Hansen bestimmt: „Einfach irgendwas kaufen? Nein. Ich muss verstehen, wer du bist.“ Bastian Arend begriff Hansens modulare Styling-Methode sofort als logisches System und schlug vor: „Wir sollten deine Methode digitalisieren und kostenlos für jeden Mann zugänglich machen.“ Für Justus Hansen wurde damit ein „Lebenstraum“ wahr.

Das Konzept: „Weniger Teile, mehr Outfits“

Das Herzstück der App bildet ein algorithmisches Styling-System, das strikt dem Leitsatz „Weniger Teile. Mehr Outfits“ folgt. In nur drei Minuten erstellt ein Stilfinder-Fragebogen eine persönliche Grundgarderobe. Der digitale Kleiderschrank funktioniert dabei bewusst ohne das mühsame Hochladen von Fotos; das System kennt die wichtigsten Basics, erkennt Lücken und empfiehlt gezielt Ergänzungen. Justus Hansen betont dabei die Wichtigkeit der Basis: „Die wenigsten Männer besitzen eine echte Basisgarderobe. Und das ist die Grundlage, aus der ihre besten Outfits entstehen.“

Ziel ist es, automatisch kombinierbare Outfits für alle Anlässe zu generieren. Dabei verfolgen die Gründer eine klare ästhetische Linie: „Outfits müssen nicht kompliziert sein, um zu wirken. Sie brauchen lediglich eine klar erkennbare Linie“, so Hansen. Bastian Arend ergänzt: „Die besten Outfits für Männer sind nicht kompliziert, sondern harmonisch und durchdacht.“

Das Affiliate-Dilemma: Geschäftsmodell im kritischen Check

Wirtschaftlich operiert VESTIO über ein Affiliate-Modell. Die App ist für Nutzer kostenlos, während das Unternehmen Provisionen von Partner-Anbietern bei einem erfolgreichen Kauf erhält. Hier liegt für den kritischen Betrachter ein interessanter systemischer Interessenkonflikt: Das erklärte Ziel „Weniger Konsum – bessere Entscheidungen“ steht ökonomisch potenziell im Widerspruch zu einem Modell, das von Transaktionen lebt. Zudem stellt sich die Frage der langfristigen Nutzerbindung: Sobald ein Mann seine „perfekte Garderobe“ aufgebaut hat, sinkt der Bedarf für weitere Anschaffungen. Dass das Unternehmen dennoch auf Wachstum setzt, zeigt die Erhöhung des Stammkapitals auf knapp 30.000 Euro im September 2025. Langfristig plant VESTIO die Integration eines Marktplatzes, der Partnerprodukte und eigene Kollektionen vereint, um basierend auf Daten den größten Mehrwert zu liefern.

Marktpositionierung und technologischer Vorsprung

Im Vergleich zum Wettbewerb besetzt VESTIO eine spezifische Nische. Während Curated-Shopping-Anbieter (z.B. Outfittery) auf den Versand physischer Boxen setzen, bleibt VESTIO ein rein digitaler Guide, der dem Nutzer die volle Freiheit bei der Wahl des Händlers überlässt. Andere Styling-Apps verlangen oft zeitintensive Foto-Inventuren, während VESTIO auf logische Kombinationen setzt.

Das Risiko bleibt jedoch die Abhängigkeit von der Personal Brand Justus Hansens. Letztlich ist VESTIO der Versuch, Mode so effizient wie eine Prozessoptimierung zu gestalten – oder wie Bastian Arend es formuliert: „Viele Männer haben mehr Kleidung als Stil. Vestio ändert das.“ Mit dem Aufbau der App wolle man Männern „genau diese Arbeit abnehmen“, damit sie sich ultimativ „besser fühlen“ können.

Wachstum wird in Start-ups oft sehr eindimensional gedacht: mehr Nachfrage gleich mehr Menschen. Sobald Anfragen steigen, Deals reinkommen oder neue Märkte locken, folgt fast automatisch der nächste Hiring-Plan. Dabei wird häufig die Ursache mit Wirkung verwechselt. Nicht fehlende Kapazität bremst junge Unternehmen, sondern fehlende Struktur. Prozesse entstehen improvisiert, Verantwortung wird situativ verteilt, operative Arbeit frisst Fokus. Und irgendwann fühlt sich Wachstum nicht mehr nach Fortschritt, sondern nach Dauerstress an.

Gerade in der Start-up-Branche wird Wachstum zudem stark über sichtbare Kennzahlen bewertet. In Gesprächen mit Investor*innen lautet eine der ersten Fragen häufig nicht Gewinn oder EBITA, sondern: Wie viele Mitarbeitende seid ihr und wie viel Umsatz macht ihr? Die Anzahl der Mitarbeitenden wird damit fast zu einem Statussymbol. Hiring wird nicht nur zur operativen, sondern auch zur psychologischen Größe und ein Zeichen von Fortschritt. Diese Logik verstärkt den Reflex, früh zu skalieren, auch wenn die strukturellen Voraussetzungen dafür noch fehlen. Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung.

Warum Hiring allein selten skaliert

Mehr Menschen im Team wirken wie eine schnelle Lösung. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig ein ähnliches Muster: Neue Kolleg*innen übernehmen Aufgaben, die eigentlich nur deshalb existieren, weil Abläufe unklar oder manuell gewachsen sind. Statt nachhaltiger Entlastung entsteht zusätzliche Koordination.

Typische Symptome sind:

• operative Aufgaben blockieren strategische Arbeit,
• Wissen verteilt sich auf einzelne Köpfe,
• Entscheidungen hängen an Personen statt an klaren Abläufen,
• Abstimmungen nehmen zu, ohne dass die Wertschöpfung im gleichen Maß wächst.

Das Problem ist nicht Hiring an sich, sondern die Reihenfolge. In vielen Fällen wird Hiring eingesetzt, um kurzfristig Druck rauszunehmen, obwohl das eigentliche Nadelöhr fehlende Klarheit ist. Wer einstellt, bevor Abläufe stabil sind, schafft zwar mehr Kapazität, skaliert aber auch Komplexität.

Prozesse als Voraussetzung für wirksames Wachstum

Prozesse werden in Start-ups häufig mit Bürokratie verwechselt. Tatsächlich sind sie das Gegenteil: Sie reduzieren Reibung. Gute Prozesse verlagern Entscheidungen vom Einzelfall ins System. Sie beantworten zwei zentrale Fragen zuverlässig: Was passiert als Nächstes – und wer ist verantwortlich?

Gerade kleine Teams profitieren davon besonders. Prozesse schaffen keine Starrheit, sondern Handlungsspielraum. Sie machen Arbeit vorhersehbar, Übergaben sauber und Entscheidungen reproduzierbar. Erst auf dieser Grundlage kann ein wachsendes Team seine Stärke wirklich entfalten.

Automatisierung im KI-Zeitalter: neue Möglichkeiten, neue Verantwortung

Mit KI hat sich die Eintrittshürde für Automatisierung massiv gesenkt. Viele Aufgaben, die früher manuell oder individuell erledigt wurden, lassen sich heute zuverlässig unterstützen oder teilweise abnehmen, vorausgesetzt, der zugrunde liegende Ablauf ist klar definiert. Entscheidend ist dabei nicht die Tool-Auswahl, sondern die Frage, was automatisiert wird. Automatisierung verstärkt bestehende Strukturen, gute wie schlechte. Wer unklare Abläufe automatisiert, skaliert keine Effizienz, sondern Chaos. Gleichzeitig gibt es zentrale Bereiche, die sich bewusst nicht oder nur sehr begrenzt automatisieren lassen und auch nicht sollten. Recruiting ist einer davon. Der Aufbau eines funktionierenden Teams lebt von persönlicher Einschätzung, Teamdynamik und kulturellem Fit. Ähnliches gilt für Sales: Vertrauensaufbau, Verhandlung und das persönliche Gespräch bleiben essenziell. Automatisierung ist hier unterstützend, aber kein Ersatz. Besonders geeignet sind Tätigkeiten, die häufig auftreten, wenig kreativen Spielraum haben und auf wiederkehrenden Informationen basieren.

Bereiche, die sich heute besonders gut automatisieren lassen

Lead- und Anfragequalifizierung
Unstrukturierte Anfragen lassen sich mithilfe von KI zusammenfassen, bewerten und priorisieren. Statt jede Anfrage manuell zu prüfen, entstehen klare Kriterien, die relevante von irrelevanten Leads trennen und Follow-ups vorbereiten.

Angebots- und Abrechnungsprozesse
Angebote, Verträge und Rechnungen folgen in vielen Startups ähnlichen Mustern. Automatisierte Vorlagen, angebundene Datenquellen und definierte Freigaben sparen Zeit, reduzieren Fehler und schaffen Transparenz.

Onboarding von Kund:innen und Mitarbeitenden
Onboarding ist kein Einzelfall, sondern ein wiederkehrender Prozess. Checklisten, automatische Aufgaben und zentrale Informationspunkte sorgen für Verlässlichkeit. KI kann helfen, Informationen zu strukturieren und kontextbezogen bereitzustellen.

Support und interne Anfragen

Ein Großteil von Fragen wiederholt sich. Wissensbasen in Kombination mit KI-gestützter Suche und Antwortvorschlägen entlasten Teams und machen sichtbar, wo Standards fehlen.

Projektmanagement und Übergaben
Klare Projekt-Templates, automatisierte Status-Updates und definierte Trigger reduzieren Abstimmungsaufwand. KI kann dabei unterstützen, Risiken früh zu erkennen oder nächste Schritte vorzuschlagen.

Was Start-ups daraus lernen können

Automatisierung ersetzt keine Entscheidungen, sie macht sie skalierbar. Voraussetzung dafür ist Klarheit über Abläufe, Verantwortlichkeiten und Prioritäten. Wer versucht, Chaos zu automatisieren, verstärkt es lediglich.

Hilfreiche Leitfragen sind:

• Welche Aufgaben wiederholen sich regelmäßig?
• Wo entstehen manuelle Engpässe?
• Welche Tätigkeiten binden qualifizierte Menschen ohne echten Mehrwert?

Die Antworten darauf liefern meist schnell die größten Hebel.

Der KI-Wendepunkt: Systeme und Personal

Nachhaltiges Wachstum entsteht dort, wo Start-ups Systeme aufbauen und diese bewusst mit ihrem Team verzahnen. Nicht, weil Systeme Menschen ersetzen, sondern weil sie Menschen von struktureller Überforderung entlasten. Automatisierung schafft dabei nicht nur Effizienz, sondern Entscheidungsqualität: Wenn Daten sauber fließen, Übergaben klar sind und Standards greifen, werden Prioritäten weniger Bauchgefühl und stärker reproduzierbar.

Der gezielte Einsatz von KI-Tools verschiebt diesen Wendepunkt zusätzlich. Sie können Routinearbeiten abfangen, Informationen aus unstrukturierten Inputs verdichten und Entscheidungen vorbereiten – etwa durch Lead-Vorqualifizierung, Support-Clustering oder zusammengefasste Status-Updates. KI wirkt dabei nicht als Ersatz für Klarheit, sondern als Verstärker funktionierender Prozesse.

Hiring bleibt auch weiterhin essentiell. Seine Wirkung entfaltet es jedoch erst dann vollständig, wenn Prozesse klar sind und Automatisierung sowie KI gezielt unterstützen. So entsteht Wachstum, das nicht nur schneller, sondern auch gesünder ist.

Der Autor Markus Hetzenegger ist Gründer & CEO von NYBA Media. 2018 gegründet, zählt NYBA heute zu den führenden Marketing-Unternehmen im Live-Entertainment.

Das Berliner Start-up Tasty Petfood ist offiziell in den Markt eingetreten. Das Unternehmen, gegründet von den ehemaligen HelloFresh-Kolleginnen Lisa Vannini und Nadja Chylla, positioniert sich im Premium-Segment für Hundefutter und setzt dabei auf ein digitales Vertriebsmodell. Der offizielle Marktstart in Deutschland und der Schweiz erfolgte am 6. Februar 2026.

Transfer von Food-Logistik auf den Heimtiermarkt

Die Gründerinnen arbeiteten zuvor über fünf Jahre gemeinsam beim Kochboxen-Versender HelloFresh. Das dort in den Bereichen Skalierung und Operations gewonnene Know-how wollen Lisa und Nadja nun auf den Heimtiermarkt übertragen.

„Wir haben gemerkt, dass viele Hundehalter entweder bei klassischem Trockenfutter bleiben oder sehr viel Zeit in aufwendige BARF-Konzepte investieren müssen. Genau diese Lücke zwischen Bequemlichkeit und echter Qualität wollten wir schließen“, berichtet Lisa.

Das Kernprodukt von Tasty Petfood unterscheidet sich logistisch von herkömmlichem Nassfutter oder Barf-Angeboten: Das Unternehmen vertreibt dampfgegartes Frischfutter im Glas. Ein wesentlicher Unterschied zu vielen Wettbewerbern im Frische-Segment ist die Haltbarmachung: Die Produkte benötigen keine geschlossene Kühlkette und können ungekühlt gelagert werden. Dies reduziert die Komplexität in der Lagerhaltung und im Versand erheblich – ein Faktor, der im D2C-Bereich direkten Einfluss auf die Unit Economics hat. „Unser Anspruch war Qualität wie selbstgekocht – aber ohne Kühlschrank und ohne komplizierte Logistik. Dass wir Frische, Haltbarkeit und Alltagstauglichkeit verbinden können, ist für viele Kundinnen und Kunden ein echter Gamechanger“, sagt Nadja.

Wachstumskurs in einem Milliardenmarkt

Mit ihrem Geschäftsmodell stoßen die Gründerinnen in ein wirtschaftlich hochattraktives Umfeld vor. Nach aktuellen Daten des Industrieverbands Heimtierbedarf (IVH) und des Zentralverbands Zoologischer Fachbetriebe (ZZF) liegt der Gesamtumsatz der Branche bei rund sieben Milliarden Euro, wobei allein das Segment für Fertignahrung gut 4,4 Milliarden Euro ausmacht. Trotz allgemeiner wirtschaftlicher Herausforderungen bleibt die Zahlungsbereitschaft der Halter hoch.

Während der Absatz im Standard-Segment teils stagniert, wächst der Bereich für Premium-Nahrung kontinuierlich. Tasty Petfood ordnet sich im oberen Preissegment ein und zielt auf eine kaufkräftige Zielgruppe, die den Trend zur „Humanisierung“ des Haustiers vorantreibt.

„Hunde werden heute immer stärker als Familienmitglieder gesehen. Entsprechend steigen die Ansprüche an Transparenz, Zutatenqualität und Nährstoffversorgung – ähnlich wie beim eigenen Essen“, so Lisa.

Die Nische zwischen Konzern und Tiefkühltruhe

In diesem dynamischen Umfeld muss sich Tasty Petfood gegen zwei Lager behaupten. Zum einen konkurriert das Start-up mit etablierten Premium-Marken im stationären Handel wie Terra Canis, das als Pionier für „Human Grade“-Nahrung gilt und seit 2017 mehrheitlich zum Nestlé-Konzern gehört. Zum anderen wächst der Druck durch rein digitale Player wie Butternut Box oder HelloBello, die ebenfalls auf personalisiertes Frischfutter setzen, dieses jedoch tiefgekühlt versenden.

Genau hier besetzt Tasty Petfood eine strategische Lücke: Start-ups fungieren in diesem Sektor aktuell als wesentliche Innovationstreiber, und die Berliner Gründerinnen nutzen dies für eine „Ambient Fresh“-Strategie. Mit ungekühlt haltbarem Frischfutter verbindet das Unternehmen den steigenden Wunsch nach Convenience mit der Qualität von Frische-Menüs – ein entscheidender Logistik-Vorteil gegenüber der aufwendigen Tiefkühl-Konkurrenz. „Wir sitzen genau zwischen Tiefkühltruhe und Trockenfutter. Unser Futter ist reisefähig, blockiert keinen Gefrierschrank und passt damit perfekt in den Alltag moderner Hundehalter“, sagt Nadja.

Datengetriebenes Abo-Modell

Der Bestellvorgang für den/die Endkund*in ist vollständig datengestützt aufgebaut. Zu Beginn erfassen Interessent*innen über ein Online-Quiz relevante Parameter wie Rasse, Alter und Gewicht des Tieres. Auf Grundlage dieser Daten berechnet das Unternehmen einen individuellen Futterplan, der exakt auf den Hund zugeschnitten ist. Um die Akzeptanz zu testen, erhalten Neukund*innen zunächst eine Probebox mit verschiedenen Sorten. Bei erfolgreicher Annahme geht das Modell automatisch in ein flexibles Abonnement über, bei dem sowohl die Rationsgröße als auch der Lieferrhythmus dynamisch an den tatsächlichen Bedarf des Hundes angepasst werden. „Viele Halter sind unsicher, ob sie ihren Hund wirklich bedarfsgerecht füttern. Unser Algorithmus nimmt ihnen diese Entscheidung ab und sorgt dafür, dass Menge und Nährstoffe langfristig passen“, so Lisa.

Positionierung im Premium-Segment

Das Produktportfolio umfasst zum Start sechs Sorten auf Monoprotein-Basis. Durch den hohen Fleischanteil und den Verzicht auf Füllstoffe oder Konservierungsmittel zielt das Start-up auf die „Human Grade“-Nische ab. Das Produkt ist dabei so designt, dass es optisch und qualitativ an selbstgekochtes Futter erinnert, um die Hürde für qualitätsbewusste Käufer*innen zu senken. Das Kalkül: Die Zielgruppe sucht die Qualität einer BARF-Ernährung, benötigt aber die Convenience eines Fertigprodukts. „Unser Ziel ist es, Pet Nutrition durch sichtbare Qualität und Transparenz neu zu definieren“, so Nadja über den Anspruch, moderne Halterbedürfnisse mit dem Produkt-Design zu adressieren.

Künstliche Intelligenz ist in der Industrie angekommen, doch zwischen Anspruch und Wirklichkeit klafft oft eine Lücke. Eine aktuelle Untersuchung des MIT - Massachusetts Institute of Technology („The GenAI Divide“) zeigt: Nur fünf Prozent der KI-Pilotprojekte schaffen tatsächlich den Sprung in die produktive Anwendung. Diese „Pilot-to-Production“-Falle ist eines der größten Risiken für Industrieunternehmen heute.

Der feine Unterschied

GenAI ist keine Produktions-KI Oft werden Äpfel mit Birnen verglichen. Generative KI (GenAI) ist fantastisch für kreative Aufgaben und Chatbots, scheitert aber oft an der Verlässlichkeit, die in der Produktion nötig ist. Industrietaugliche „Produktions-KI“ hingegen muss anders funktionieren: Sie lernt aus Maschinendaten, erkennt Zusammenhänge in Echtzeit und muss absolut robust laufen.

Besonders in der Kunststoffverarbeitung, etwa bei schwankenden Recyclingmaterialien oder Verschleiß, spielt Produktions-KI ihre Stärken aus: Sie gibt den Mitarbeitenden an der Maschine konkrete Handlungsempfehlungen, statt nur Daten zu sammeln.

Faktor Mensch und Organisation

Das MIT fand heraus: Technik ist selten das Problem. Es sind die organisatorischen Hürden. Unternehmen, die sich externe Expertise und spezialisierte Software-Partner ins Haus holen, verdoppeln ihre Chance, KI-Projekte erfolgreich in den Regelbetrieb zu überführen. Es geht darum, Fachwissen mit Technologie zu verheiraten.

Wie gelingt der Transfer in den Shopfloor?

• Fokus statt Gießkanne: Identifiziere konkrete Probleme (z.B. Anfahrausschuss) und priorisiere diese nach wirtschaftlichem Mehrwert.
• Integration planen: KI darf keine Insel sein. Die Anbindung an IT- und OT-Systeme muss von Anfang an stehen.
• Externe Power nutzen: Setze auf Partner, die deine Industrie verstehen, um die Kinderkrankheiten von Pilotprojekten zu vermeiden.
• Skalierung: Starte fokussiert, miss den Erfolg anhand harter Kennzahlen (OEE, Ausschussrate) und rolle sodann funktionierende Lösungen breit aus.

Fazit

Wer KI nicht als IT-Projekt, sondern als Werkzeug für den Shopfloor begreift und strategisch implementiert, sichert sich echte Wettbewerbsvorteile.

Die Autorin Dr. Louisa Desel ist Mitgründerin und CEO der OSPHIM GmbH. Das 2024 gegründete Unternehmen entwickelt spezialisierte KI-Lösungen für die Kunststoffindustrie.