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Möbel für Mensch und Tier
Viele Hundebesitzer kennen das Problem: Neue Möbel sind meist schon nach kurzer Zeit zerkratzt und sehen sehr schnell sehr alt aus. Drei Kölner Studenten haben für dieses Problem eine Lösung gefunden und bieten Designermöbel mit integrierter Tierliegefläche an. Das Ergebnis hat auch schon Tierpsychologen und -ärzte überzeugt.
Nicht nur das Design der Möbel ist einzigartig. Die Oberflächen werden mit speziellen Naturölen und -lacken behandelt, die besonders beständig, ökologisch verträglich und tiergerecht sind. Die Designertextilien sind wasserundurchlässig, waschbar, schmutzabweisend blut- und urinbeständig, schadstofffrei, atmungsaktiv, antibakteriell, desinfektionsmittelbeständig sowie haut- und umweltfreundlich.
Mit der Idee gewann das Kölner Studententeam den Unternehmenswettbewerb Herausforderung Unternehmertum – ein gemeinsames Projekt der Heinz Nixdorf Stiftung und der Stiftung der Deutschen Wirtschaft. Die Chance, die Existenzgründung in Angriff zu nehmen, erhielten die drei Gewinner durch eine finanzielle Förderung und ein begleitendes Qualifizierungsprogramm der beiden Stiftungen.
Software statt Kellner? Wie Order Right mit KI und Automatisierung gegen das Gastro-Sterben ankämpft
Die Gastronomie leidet unter Personalmangel, steigenden Kosten und einem Chaos an digitalen Insellösungen. Das Griesheimer Start-up Order Right will alle digitalen Prozesse in einem einzigen System bündeln – und trifft damit offenbar den Nerv der Zeit. Nach eigenen Angaben gewann das Team in nur zwölf Monaten über 500 Kund*innen. Ein Gespräch mit Geschäftsführer Muhammed Ali Yildiz über B2B-Vertrieb, Product-Market-Fit und KI am Bestelltelefon.
StartingUp: Was war der konkrete Auslöser für dich, Order Right gegen den digitalen Flickenteppich in der Gastronomie zu gründen?
Muhammed Ali Yildiz: Der Auslöser war die enorm herausfordernde Situation der Branche. Viele Gastronomen kämpfen mit komplexen Abläufen, langen Vertragslaufzeiten und einer Vielzahl an isolierten Einzellösungen, die nicht miteinander kommunizieren. Genau hier setzen wir an: Wir wollen eine zentrale Infrastruktur bieten, die den Alltag vereinfacht, damit sich Betreiber wieder auf ihr eigentliches Geschäft konzentrieren können.
StartingUp: Warum ist euer All-in-One-Ansatz für Gastronom*innen besser als schlanke Nischenlösungen („Best-of-Breed“)?
Muhammed Ali Yildiz: In der Gastronomie fehlt schlicht die Zeit für IT-Pflege. Zwischen einzelnen Nischensystemen brechen die Abläufe auf, was zu Reibungsverlusten und Mehrfachkosten führt. Wenn alles aus einer Hand kommt, entfallen diese Probleme – es gibt nur einen Ansprechpartner und eine zentrale Datenpflege. All-in-One ist für uns deshalb kein reines Feature, sondern die eigentliche Leistung.
StartingUp: Wie habt ihr es geschafft, die im Tagesgeschäft stark eingespannten Gastronom*innen für den Erstkontakt zu erreichen?
Muhammed Ali Yildiz: Die eigentliche Hürde ist tatsächlich der Erstkontakt während des laufenden Betriebs. Aber sobald wir im persönlichen Gespräch waren, konnten wir die meisten Betriebe für uns gewinnen. Unser stärkster Kanal ist dabei die Mundpropaganda, da die Branche stark vernetzt ist und sich Qualität schnell herumspricht.
StartingUp: Welcher Vertriebskanal war euer stärkster Hebel für das schnelle Wachstum von über 500 Kund*innen in zwölf Monaten?
Muhammed Ali Yildiz: Ganz klar Empfehlungen. Eine Kassenumstellung ist Vertrauenssache, da hört man lieber auf Kollegen als auf Werbung. Kaltakquise diente anfangs als Türöffner, und Partnerschaften werden jetzt relevanter, um neue Regionen zu erschließen. Der eigentliche Wachstumsmotor bleibt aber die Qualität der Arbeit beim bestehenden Kunden.
StartingUp: Wie entgegnest du im Verkaufsgespräch dem Einwand, dass eine Systemumstellung zu viel Zeit und Kosten verursacht?
Muhammed Ali Yildiz: Ich frage nach den aktuellen Kosten. Zählt man Kasse, Lieferdienste, Webshop und die manuellen Arbeitsstunden für die Buchhaltung zusammen, sind mehrere Einzellösungen oft deutlich teurer. Zudem ist unser System bewusst so einfach gehalten, dass Aushilfen in zehn Minuten eingearbeitet sind. Wir übernehmen die Einrichtung und sorgen dafür, dass die Umstellung nicht im stressigen Wochenendgeschäft passiert.
StartingUp: Überwiegt bei traditionellen Betrieben die Skepsis gegenüber KI und Automatisierung oder die Erleichterung beim Personal?
Muhammed Ali Yildiz: Anfängliche Skepsis schwindet sehr schnell durch die einfache Bedienung und unseren ständigen Support. Der KI-Telefonassistent nimmt beispielsweise verpasste Anrufe an und sichert so Umsatz, der sonst verloren ginge. Letztlich überwiegt beim Personal ganz klar die Erleichterung, weil lästige Routineaufgaben wegfallen und mehr Zeit für den Gast bleibt.
StartingUp: Welche manuellen Prozesse wird es in Restaurants in drei Jahren definitiv nicht mehr geben?
Muhammed Ali Yildiz: Erstens die handschriftliche Telefonbestellung, zweitens die doppelte Datenpflege auf verschiedenen Plattformen und drittens die Zettelwirtschaft am Monatsende für den Steuerberater. Alles, was keinen Umsatz bringt und niemandem Freude macht, wird automatisiert. Der Rest – das Kochen, Beraten und der menschliche Kontakt – bleibt beim Menschen.
StartingUp: Muhammed Ali Yildiz, danke für die Insights!
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
Key Takeaways für Gründer*innen
- All-in-One schlägt Insellösungen: In Branchen mit hohem operativen Druck gewinnt das System, das Schnittstellenprobleme eliminiert.
- Schmerzpunkt statt Feature-Schlacht: Schnelles B2B-Wachstum gelingt, wenn das Produkt direkte Antworten auf drängende Branchenprobleme (wie Personalmangel und Kostensteigerungen) liefert.
- Technologie als Entlastung: KI und Automatisierung dienen im B2B-Bereich vor allem dazu, dem Personal Routineaufgaben abzunehmen und Freiräume zu schaffen.
RegTech-Start-up-Report 2026
Wie deutsche RegTech-Start-ups aus dem regulatorischen Wahnsinn der EU ein hochprofitables B2B-SaaS-Modell formen.
Noch vor wenigen Jahren galt der Bereich Compliance als ein notwendiges Übel, das in den Kellern der Rechtsabteilungen vor sich hin schlummerte. Doch dies hat sich dramatisch geändert. Mit dem nun in weiten Teilen greifenden AI Act der Europäischen Union, den massiv verschärften ESG-Reporting-Pflichten der CSRD und drakonischen Lieferkettengesetzen, deren Auflagen Großkonzerne im gnadenlosen Trickle-Down-Effekt an ihre Zulieferer durchreichen, stehen europäische kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor einer bürokratischen Wand, die mit Excel-Tabellen längst nicht mehr zu bezwingen ist.
In diesem scheinbaren regulatorischen Wahnsinn haben findige Gründerinnen und Gründer eine Goldader entdeckt. Sie transformieren die drohende Lähmung der Wirtschaft durch den Einsatz künstlicher Intelligenz in schlanke, hochprofitable B2B-SaaS-Modelle. RegTech und LegalTech sind nicht länger nur defensive Schutzschilde; sie sind zur systemrelevanten Überlebensgarantie der europäischen Industrie aufgestiegen.
Die Marktlage: Wenn Regulierung zum Milliardenmarkt wird
Der europäische RegTech-Markt hat im Jahr 2026 eine Reife erreicht, die selbst kühnste Prognosen in den Schatten stellt. Was als fragmentierter Markt für punktuelle Softwarelösungen begann, hat sich zu einem hochintegrierten Plattform-Ökosystem entwickelt. Der technologische Haupttreiber ist dabei unbestritten Generative KI, gepaart mit spezialisierten Large Language Models (LLMs), die juristische Texte nicht nur auslesen, sondern mit bemerkenswerter juristischer Präzision im spezifischen Unternehmenskontext interpretieren und strukturieren können. Eine aktuelle Branchenanalyse des Digitalverbands Bitkom aus dem Frühjahr 2026 belegt diese tektonische Verschiebung eindrucksvoll: Allein im vergangenen Jahr flossen rund 1,4 Milliarden Euro an Risikokapital in europäische Legal- und RegTechs.
Auch der KfW-Gründungsmonitor attestiert dem Sektor ein überdurchschnittliches Wachstum, das selbst die wilden Hype-Zyklen der traditionellen FinTechs übertrifft. Investoren sehen dabei vor allem hochattraktive und realistische Unternehmensbewertungen, die durch extrem niedrige Churn-Rates gestützt werden. Die betriebswirtschaftliche Logik dahinter ist simpel wie bestechend: Wer als Mittelständler ein funktionierendes Compliance-System einmal erfolgreich in seine Kernprozesse und ERP-Infrastruktur integriert hat, wechselt seinen Anbieter so gut wie nie wieder.
Die neuen Treiber: Von der Lieferkette bis zur KI-Governance
Wer den Markt heute verstehen will, muss den Blick über offensichtliche Vertragsmanagement-Tools hinaus richten. In diesem Jahr dominieren drei hochspezifische Sub-Sektoren das Geschehen. Zunächst ist da das Automated ESG Data Sourcing. Unternehmen müssen längst nicht mehr nur CO2-Ausstöße grob schätzen, sondern die berüchtigten Scope-3-Emissionen ihrer gesamten Lieferkette granular und revisionssicher nachweisen.
Ein weiterer explosiver Treiber ist das AI Act Compliance Monitoring, eine völlig neue Software-Kategorie, die KI-Modelle innerhalb von Konzernen kontinuierlich auf Bias, algorithmische Transparenz und strikte Risikoklassifizierungen nach EU-Vorgaben prüft.
Hinzu kommt das Dynamic Supply Chain Mapping, bei dem Algorithmen globale Lieferketten permanent auf Menschenrechtsverletzungen und geopolitische Sanktionen scannen. Diese neuen Felder bauen auf dem robusten Fundament auf, das etablierte Pioniere der ersten Stunde gegossen haben. Unternehmen wie das Münchner Anti-Geldwäsche-Start-up Hawk AI oder die No-Code-Automatisierungsplattform Bryter haben den Enterprise-Kund*innen längst bewiesen, dass sich komplexe regulatorische Prozesse zwar nicht juristisch abwälzen, aber hochgradig effizient durch Algorithmen strukturieren und automatisieren lassen.
Reality Check: Lehren aus dem Millionen-Grab der ersten LegalTech-Welle
Doch der Weg zum heutigen Reifegrad war gepflastert mit schmerzhaften Rückschlägen und verbranntem Risikokapital. Erfahrene Marktbeobachter*innen erinnern sich lebhaft an den spektakulären Fall von Atrium. Das hochgelobte LegalTech des Twitch-Gründers Justin Kan sammelte rund 75 Millionen US-Dollar von Top-Investor*innen wie Andreessen Horowitz ein, nur um krachend zu scheitern, weil es technologische Skalierbarkeit versprach, unter der Haube aber auf teure manuelle Anwaltsarbeit angewiesen war.
Aus solchen historischen Millionen-Gräbern lassen sich heute vier konkrete, fatale Fallstricke für aktuelle Gründer ableiten. Der erste große Fehler liegt in der Fehleinschätzung des B2C- versus B2B-Marktes; LegalTech für Endkonsumenten verbrennt durch astronomische Kundenakquisitionskosten wertvolles Kapital für Einmalnutzer, während B2B-SaaS zwar quälend lange Sales-Zyklen hat, danach aber nachhaltigen Cashflow über Jahre generiert. Der zweite Fallstrick sind ruinöse Unit Economics, die unweigerlich entstehen, wenn KI-Modelle zu stark halluzinieren und teure Juristen als "Human-in-the-loop" jeden Output manuell korrigieren müssen – exakt das Problem, das Atrium das Genick brach. Drittens unterschätzen viele junge Tech-Teams die knallharte Regulatorik der eigenen Lösung, denn wer Compliance-Software verkauft, muss sich bewusst sein, dass er bei algorithmischen Fehlern in kritischen Infrastrukturen oft in die eigene Haftung genommen wird. Der vierte und letzte Sargnagel ist die technologische Isolation: Wer im Jahr 2026 keine offene API-Architektur bietet, die sich nahtlos und sicher in die bestehenden Daten-Silos von SAP, Salesforce oder DATEV einklinkt, verliert jeden Enterprise-Deal bereits in der allerersten Verhandlungsrunde.
Das deutsche Netzwerk: Wo die RegTech-Maschine brummt
Deutschland hat sich in dieser Nische still und heimlich zu einem globalen Schwergewicht entwickelt, getragen von einem polyzentrischen Netzwerk hochspezialisierter Hubs. München verteidigt seinen Ruf als unangefochtene B2B-SaaS-Hauptstadt Europas, massiv befeuert durch die Technische Universität München (TUM), deren spezialisierte TUM Venture Labs gemeinsam mit der appliedAI Initiative tiefes Tech-Wissen direkt mit der ansässigen Dax-Konzernwelt verzahnen. Berlin hingegen fungiert als politischer Nukleus; die direkte Nähe zu den Bundesministerien und der starke Einfluss des Legal Tech Verbands Deutschland ziehen naturgemäß jene Start-ups an, die unmittelbar an der Schnittstelle zu neuen Gesetzesinitiativen und Regierungs-Dashboards arbeiten. Frankfurt am Main übersetzt seine historische FinTech-Dominanz derweil mit Hochdruck in den RegTech-Sektor. Dort ist es neben der Goethe-Universität vor allem die physische Präsenz der BaFin und der Europäischen Zentralbank (EZB), die das Mainhattan-Ökosystem zum idealen Testfeld für komplexe Finanz-Compliance macht. Im Süden des Landes hat sich schließlich der Raum Stuttgart und Karlsruhe als Epizentrum für Supply-Chain-Compliance und industrielle Datensicherheit etabliert – maßgeblich getrieben durch die exzellenten Informatik-Fakultäten des KIT, das renommierte KI-Forschungsnetzwerk Cyber Valley und die schiere Dichte an produzierendem Mittelstand, der unter der Last der neuen Lieferkettengesetze ächzt.
Investor*innen-Radar: Wer finanziert?
Das Ökosystem wird aktuell von einer diversifizierten und äußerst professionellen Investor*innenlandschaft orchestriert. Den Takt geben dabei spezialisierte VCs vor, die tiefes Domänenwissen mitbringen. Fonds wie Senovo, eCAPITAL und Cavalry Ventures haben früh erkannt, dass RegTech keine kurzfristige Wette, sondern ein langfristiges Infrastruktur-Play ist. Gleichzeitig pumpen mittlerweile die Top-Tier Generalisten aggressiv Kapital in den Markt; Namen wie Cherry Ventures, HV Capital und Point Nine sind heute in nahezu jedem signifikanten Cap Table der Branche zu finden. Eine entscheidende Brückenfunktion übernehmen die Corporate VCs der Industrie, darunter Bosch Ventures oder Allianz X, die nicht nur dringend benötigtes Kapital, sondern auch den heiligen Gral des Marktzugangs zu den eigenen Großkund*innen und verwinkelten Lieferketten bieten. Das Fundament dieses Booms bilden jedoch die Frühphasen-Motoren und Business Angels. Founder-Angels wie Hanno Renner von Personio oder spezialisierte LegalTech-Syndikate stellen das erste smarte Kapital zur Verfügung und coachen junge Teams durch das berüchtigte "Tal des Todes" der überdurchschnittlich langen B2B-Sales-Zyklen.
Unsere Top RegTech-und LegalTech-Start-ups (Must-Watch)
Für die nachfolgende Selektion der vielversprechendsten deutschen RegTech- und LegalTech-Start-ups haben wir streng objektivierbare Kriterien angelegt. Zugelassen wurden ausschließlich Unternehmen, deren Gründung im Jahr 2020 oder später erfolgte, um den Fokus auf die neue Generation der B2B-SaaS-Modelle zu legen. Die Auswahl basiert auf der aktuellen Marktrelevanz ihrer Technologie, dem Reifegrad des Geschäftsmodells im direkten Kontext der neuen EU-Gesetzgebung (wie CSRD und AI Act), der Diversität der technologischen Ansätze sowie dem messbaren Vertrauen hochkarätiger institutioneller Investoren in den letzten dokumentierten Finanzierungsrunden.
Tanso (Gründung 2021)
Das Münchner Tanso-Gründungsteam um Till Wiechmann, Gyri Reiersen und Lorenz Hetzel hat die ESG-Berichterstattung für den industriellen Mittelstand dechiffriert. Ihr B2B-SaaS-Modell bricht komplexe CSRD-Vorgaben in automatisierte Workflows herunter, die sich direkt in bestehende ERP-Systeme integrieren lassen. Der technologische USP liegt in der extrem präzisen, branchenspezifischen Emissionsfaktoren-Datenbank, die den manuellen Berechnungsaufwand gen Null senkt. Zuletzt sicherte sich das Team eine signifikante 12-Millionen-Euro-Series-A-Runde, die von den internationalen VCs henQ und Fortino Capital angeführt wurde, während die treuen Frühphasen-Investoren UVC Partners und Capnamic ihre Beteiligungen weiter ausbauten.
Atlas Metrics (Gründung 2021)
Wladimir Nikoluk hat in Berlin mit Atlas Metrics eine Plattform gebaut, die den Austausch von ESG-Daten zwischen Portfoliounternehmen, Banken und Investoren standardisiert. Das B2B-SaaS-Geschäftsmodell fungiert als eine Art verschlüsselter Daten-Hub, der sicherstellt, dass alle Stakeholder audit-sichere Kennzahlen in Echtzeit austauschen können. Der USP ist die kryptografisch gesicherte Nachverfolgbarkeit jedes Datenpunktes. In der letzten signifikanten Series-A-Finanzierungsrunde bewies der britische Fonds MMC Ventures als neuer Lead-Investor starkes Vertrauen in die Skalierbarkeit des Modells, während bestehende Frühphasen-Geldgeber wie Cherry Ventures und b2venture ihr Engagement weiter ausbauten.
Kertos (Gründung 2021)
Das Münchner Kertos-Team bestehend aus Kilian Schmidt, Johannes Hussak und Alexander Prams revolutioniert das Thema Datenschutz und IT-Compliance. Ihr B2B-SaaS-Produkt ist ein Betriebssystem, das Prozesse wie Löschkonzepte und Auskunftsersuchen vollautomatisch über API-Schnittstellen direkt in den Unternehmenssystemen (wie Jira oder Salesforce) ausführt. Diese Executable-Compliance-Technologie grenzt sie scharf von reinen Berater-Tools ab. In der jüngsten Series-A-Runde über 14 Millionen Euro stieg der globale VC Portage als neuer Lead-Investor ein, während Bestandsinvestoren wie Redstone, 10x Founders und seed + speed ihr Vertrauen in das skalierbare Modell bekräftigten.
Kodex AI (Gründung 2022)
Thomas Kaiser und Claus Lang haben mit ihrem Berliner DeepTech Kodex AI den perfekten Zeitpunkt für den KI-Boom abgepasst. Ihr B2B-SaaS-Produkt ist ein hochspezialisiertes Sprachmodell, das ausschließlich für den Compliance-Bedarf von Banken und Versicherungen trainiert wurde. Der technologische USP ist die garantierte Halluzinationsfreiheit und die strenge On-Premise-Fähigkeit, wodurch keine sensiblen Bankdaten ungeschützt in die Public Cloud fließen. Nachdem Frühphasen-Investoren wie signals Venture Capital, Techstars und die Deutsche Bank das initiale Wachstum finanzierten, lieferte das Start-up im Herbst 2025 den ultimativen Beweis für die Attraktivität dieses Milliardenmarktes: Kodex AI wurde in einem aufsehenerregenden Deal vom britischen RegTech-Giganten CUBE Global übernommen.
Sunhat (Gründung 2022)
Lukas Vogt, Alexander Behr und Ali Kamalizade starteten Sunhat in Köln, um Unternehmen vor der Flut komplexer Lieferantenfragebögen zu retten. Das B2B-SaaS-System des Start-ups ("Collaborative Proof Platform") nutzt Generative KI, um eingehende ESG- und Compliance-Fragebögen von Kunden oder Zertifizierern vollautomatisch mit historischen Unternehmensdaten abzugleichen und auditsicher zu beantworten. Die proprietäre Mapping-Engine für unstrukturierte Textdokumente bildet den Kern-USP und senkt den Zeitaufwand massiv. Im Herbst 2025 gelang dem Team der große Sprung: Der auf FinTech und RegTech spezialisierte VC CommerzVentures stieg als neuer Lead-Investor im Rahmen einer 9,2-Millionen-Euro-Series-A-Runde ein, während treue Bestandsinvestoren wie Capnamic und EnBW New Ventures ebenfalls erneut mitzogen.
Fides Technology (Gründung 2021)
Das Münchner Fides-Technology-Gründungsteam um Lisa Gradow, Philippa Peters und Vincent Bobinski operiert tief im Bereich Corporate Governance. Das B2B-SaaS-Geschäftsmodell bietet ein Board-Management-System, das Vorstands- und Aufsichtsratsbeschlüsse, Gesellschafterlisten und rechtliche Pflichten digital und rechtssicher über mehrere Jurisdiktionen hinweg verwaltet. Der USP ist die nahtlose, revisionssichere Verknüpfung von Entity-Management mit dem täglichen operativen Geschäft. Die renommierte VC-Firma La Famiglia (heute Teil des US-Giganten General Catalyst) und Sequoia traten hier früh als Lead-Investoren auf. Im Herbst 2025 lieferte das Team dann das ultimative Ausrufezeichen für diesen Boom-Markt: Fides wurde in einem aufsehenerregenden Deal vom globalen LegalTech-Schwergewicht LegalOn übernommen, um internationale Governance-Prozesse zu verschmelzen.
Briink (Gründung 2021)
Aus dem Berliner Merantix-Ökosystem heraus haben Tomas van der Heijden und Samuel King mit Briink eine KI-Lösung für die Überprüfung der EU-Taxonomie-Konformität geschaffen. Das B2B-SaaS-Modell durchleuchtet riesige, unstrukturierte Dokumentenmengen von Unternehmen, um Beweise für nachhaltige Wirtschaftsaktivitäten zu extrahieren. Der technologische USP liegt im domänenspezifischen Training proprietärer Sprachmodelle auf juristische und ökologische Fachsprache, was Halluzinationen beim Audit massiv reduziert. Nachdem Merantix das Start-up in der absoluten Frühphase begleitete, übernahmen in der letzten signifikanten Millionen-Runde die institutionellen Fonds 13books Capital und EquityPitcher Ventures den Lead, um die Expansion im europäischen Datenmarkt zu finanzieren.
ContractHero (Gründung 2020)
Mit ContractHero adressieren Sebastian Wengryn und Gerry Koch von Berlin aus ein klassisches, aber im Zuge strengerer Lieferkettengesetze wieder massiv drängendes Problem des Mittelstands: das dezentrale Vertragschaos. Die B2B-SaaS-Lösung nutzt Machine Learning, um Verträge automatisch auszulesen, Kündigungsfristen zu überwachen und Compliance-Risiken in Lieferantenverträgen zu flaggen. Der USP ist die radikal einfache Benutzeroberfläche, die im Gegensatz zu schweren Enterprise-Lösungen keine monatelange IT-Implementierung erfordert. Nachdem der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und b2venture das Start-up in der frühen Seed-Phase maßgeblich aufbauten, hat sich ContractHero bis heute durch starke Wachstumsrunden als feste, skalierende Branchengröße etabliert.
Internationaler Ausblick & Fazit: Die nächste Welle rollt an
Während Europa im Jahr 2026 stolz auf sein florierendes, hochreguliertes Compliance-Ökosystem blickt, deuten globale Makro-Trends bereits die nächsten massiven Disruptionen an. Aus den USA schwappt der Trend der "Autonomous Compliance Agents" über – Agentic-AI-Systeme, die nicht nur monitoren, sondern selbstständig und rechtsverbindlich Verträge nachverhandeln, was in der EU bereits jetzt tiefgreifende juristische Abwehrreaktionen auslöst. Asien, insbesondere Singapur, treibt derweil die absolute Standardisierung voran; getrieben durch die Zentralbank MAS kommunizieren RegTechs dort zunehmend über staatlich orchestrierte API-Ökosysteme direkt mit den Behörden, wodurch das klassische Reporting vollständig in prädiktive Echtzeit-Datenströme transformiert wird.
Aus dem Cybersecurity-Hub Israel wiederum sehen wir die Adaption von Confidential Computing und Homomorpher Verschlüsselung (FHE) für Legal-LLMs. Diese kryptografischen Durchbrüche erlauben es erstmals, hochsensible Patente und M&A-Daten durch KI analysieren zu lassen, ohne dass das Sprachmodell selbst jemals Zugriff auf den unverschlüsselten Klartext benötigt.
Für Gründer*innen und Investor*innen hierzulande lautet das ultimative Fazit daher: Wer die dichte EU-Regulatorik als unüberwindbares Hindernis betrachtet, hat das Spielfeld bereits gedanklich verlassen. Wer sie jedoch als den am besten finanzierten, krisensichersten und am stärksten wachsenden B2B-SaaS-Markt dieses Jahrzehnts versteht, hat gerade erst angefangen, richtig Geld zu verdienen.
Sheap: Wie Roman Wolf (15) den Prospekt-Dschungel digitalisiert
Zwischen Hausaufgaben und Coden am Küchentisch: Der 15-jährige Roman Wolf aus dem fränkischen Donnersdorf hat mit Sheap eine KI-gestützte App gebaut, die Supermarkt-Angebote automatisch in Rezepte verwandelt.
Wer beim Wocheneinkauf sparen möchte, kennt das Ritual: Das analoge Durchblättern bunter Supermarktprospekte, das manuelle Vergleichen von Preisen und die mühsame Frage, welche Mahlzeiten sich aus den reduzierten Produkten sinnvoll kombinieren lassen. In Zeiten spürbarer Inflation und hoher Lebensmittelpreise ist das für viele längst finanzielle Notwendigkeit. Für Roman Wolf war dieses Alltagsproblem der Startschuss für sein erstes eigenes Tech-Unternehmen.
Als eines von sechs Kindern wuchs der Schüler in einem Haushalt auf, in dem der Wocheneinkauf logistisch und finanziell ins Gewicht fiel. „Bei uns zuhause war Einkaufen immer ein großes Thema“, erinnert sich Wolf. Dabei fiel ihm ein grundlegendes Problem auf: „Angebote und Rezepte sind eigentlich immer getrennt. Entweder schaust du, was gerade günstig ist, oder du suchst ein Rezept.“ Beides manuell zusammenzubringen, kostete viel Zeit und Nerven. „Das muss doch einfacher gehen“, schoss es dem Jugendlichen durch den Kopf. So wurde Sheap geboren.
Unter diesem Namen hat der 15-Jährige eine App entwickelt, die wöchentlich die aktuellen Angebote von über neun Supermarktketten – darunter Aldi, Lidl, Rewe und Kaufland – aggregiert. Der Clou: Die App generiert aus den Angebotsdaten wöchentlich über 270 fertige Rezepte. „Klassische Rezept-Apps starten meistens beim Rezept. Angebotsportale starten beim Preis. Sheap verbindet beides“, bringt es der Gründer auf den Punkt.
Vom analogen Schmerz zur App in Rekordzeit
Bemerkenswert ist das konsequente Lean-Startup-Vorgehen. In gerade einmal vier Monaten zog Wolf das Projekt von der Idee bis zur Veröffentlichung durch. Dabei ist er kein bloßer Ideengeber, der eine Agentur beauftragt hat. Seine ersten Programmiererfahrungen sammelte er bereits mit elf Jahren beim Bau kleiner Spiele. Für Sheap brachte er sich das nötige Wissen durch Online-Kurse und Ausprobieren kurzerhand selbst wieder bei.
„Ja, das hat auf jeden Fall einiges an Nerven gekostet!“, gibt der Schüler unumwunden zu. Gleichzeitig verweist er auf technologische Schützenhilfe: „Heute gibt es mit KI unglaublich viele Möglichkeiten, die Entwicklung von Software effizienter zu machen. Da konnte ich mir auch die ein oder andere Stunde sparen.“
Die Update-Historie in den App-Stores belegt seine technische Disziplin. Fast wöchentlich spielt er Verbesserungen aus, integriert etwa Gamification-Elemente wie ein Spar-Dashboard, das den Nutzer*innen ihre finanzielle Ersparnis aufzeigt.
Accelerator-Weihen und der Kampf mit der Bürokratie
Dass es sich bei Sheap um ein ernstzunehmendes Produkt handelt, zeigen knapp 2.000 Nutzer*innen sowie die Finalteilnahme am FLIGHT Accelerator der Startbahn27 in Schweinfurt. Doch wer als 15-Jähriger gründet, stößt rechtlich schnell an harte Grenzen. Vertreten wird das Start-up daher pragmatisch durch die familiäre „Wolfs Vermietungs GbR“.
Seine Eltern hätten ihn von Anfang an unterstützt, betont der Gründer. Einen großen Pitch am Küchentisch brauchte es nicht. „Die Lösung mit der GbR war keine lange Diskussion, sondern vor allem eine praktische Möglichkeit, um die rechtlichen Voraussetzungen in der Anfangsphase zu erfüllen“, erklärt Wolf. Dennoch ist er sich bewusst, dass mit dem Wachstum auch die Verantwortung wächst. „Deshalb ist eine Umwandlung in eine UG bereits in Planung“, so der Jungunternehmer.
B2C-Haifischbecken und offene Daten-Fragen
Trotz des rasanten Starts bewegt sich das Modell in einem schwierigen Markt: Nutzer*innen sind kostenlose Rezept-Apps gewöhnt. Die Frage, woher die Echtzeit-Daten der Supermärkte stammen – ob über offizielle Schnittstellen oder mühsames Web-Scraping –, ließ der Gründer unbeantwortet. Bezüglich der Serverkosten gibt er sich jedoch transparent: „Aktuell tragen ich und meine Eltern die laufenden Kosten.“ Diese seien noch überschaubar, doch der Schüler gibt die Marschroute klar vor: „Sicherlich ist es mein Ziel, in den nächsten Monaten ins Plus zu ziehen.“
Ein lukrativer Ausweg aus der Monetarisierungsfalle ist der Schritt in den B2B-Bereich. Wolf führt bereits erste Gespräche mit Supermärkten und großen Einzelhandelsgruppen. Wer vermutet, gestandene Kaufleute würden einen 15-Jährigen belächeln, irrt. „Ich hatte erwartet, dass ich mich vielleicht drei- bis viermal öfter durchsetzen muss, aber das Gegenteil ist der Fall“, so Wolf. „Es sind immer Gespräche auf Augenhöhe.“
Der Burggraben gegen die Branchenriesen
Dennoch bleibt die Konkurrenz durch Riesen wie KaufDA oder Rewe ein Thema. Was passiert, wenn die Großen das Modell in ihre eigenen Apps einbauen? „Das ist die Frage, die mich noch am unsichersten macht“, räumt er ehrlich ein. Die großen Player hätten Budgets und Teams, die er nie einholen könne. Sein eigener Burggraben sei die extreme Agilität: „Wenn jemand mir heute Feedback schreibt, kann ich übermorgen ein Update rausspielen. Kein Meeting, kein Freigabeprozess, keine Quartalsstrategie.“
Langfristig, so betont der Gründer, suche er ohnehin nicht die Konfrontation. „Ich will gar kein Gegner der großen Ketten sein, ich will ihr Partner werden.“ Wenn Sheap dem Supermarkt helfe, rabattierte Waren cleverer zu vermarkten, ändere sich die Dynamik: „Dann bin ich nicht mehr der Außenseiter, den sie fürchten müssen, sondern jemand, mit dem sie bauen wollen. Auf diesen Moment arbeite ich hin.“
Fazit: Machen statt Planen
Roman Wolf und Sheap sind ein Paradebeispiel dafür, wie zugänglich App-Entwicklung geworden ist. Auch wenn die Skalierung im FoodTech-Markt eine massive Hürde bleibt: Wer mit 15 Jahren ein Produkt baut, in Accelerator-Finals steht und auf Augenhöhe mit dem Einzelhandel verhandelt, dem stehen alle Türen offen. Wie Wolf selbst kürzlich riet: „Fangt früher an, als ihr euch bereit fühlt. Holt euch echtes Feedback. Und gebt nicht zu schnell auf.“
Helmit: Der digitale Schutzschild gegen Cybermobbing – Ein Gegenentwurf zum Social-Media-Verbot
Ein Drittel aller Kinder macht online Erfahrungen mit Cybermobbing, und über 20 Prozent werden Opfer von Cybergrooming. Während die Politik weltweit über Smartphone- und Social-Media-Verbote für Minderjährige diskutiert, wählen zwei 23-jährige Münchner Gründer einen anderen Ansatz. Mit ihrem Start-up Helmit haben Leonardo Benini und Alexander Wolters eine KI-basierte Software entwickelt, die Plattformen wie WhatsApp und Instagram auf digitale Gefahren überwacht – ohne Eltern zum „Big Brother“ zu machen. Doch wie skalierbar ist das Modell in einem heiß umkämpften und technisch restriktiven Markt?
Leonardo und Alexander gehören selbst der Gen Z an und sind mit jenen Plattformen aufgewachsen, die sie nun sicherer machen wollen. Die beiden Gründer, die sich bereits seit dem Kindergarten kennen, haben die Dynamiken von digitaler Ausgrenzung und Belästigung am eigenen Leib erfahren: Leonardo war als Kind selbst Opfer von Cybermobbing. Wer nun glaubt, dieses Trauma sei der einzige Auslöser für die Gründung der Helmit GmbH im Juli 2025 gewesen, irrt. „Der Auslöser war keine Erfahrung, sondern eine Recherche“, stellt Leonardo Benini klar. Das Gründer-Duo habe analysiert, was Eltern heute tatsächlich zur Verfügung stehe, was jedoch meist nur auf App-Sperren oder Webfilter hinauslaufe. Der 23-Jährige wird deutlich: „Das ist die falsche Antwort auf die richtige Sorge. Wenn ein Kind nur noch zwei Stunden am Tag online ist, wird in diesen zwei Stunden nichts sicherer.“ Cybergrooming passiere schließlich nicht wegen zu viel Bildschirmzeit, sondern weil Erwachsene unbemerkt Kontakt aufnehmen und die Kinder aus Scham schweigen. Technisch möglich sei Helmit laut Benini ohnehin erst seit kurzem, da kleine Sprachmodelle nun effizient genug seien, um Kontext direkt und lokal auf dem Gerät zu verarbeiten. „Vor drei Jahren wäre dieses Produkt nicht baubar gewesen“, erinnert er sich. „Das war der Punkt, an dem wir gesagt haben: entweder jetzt, oder jemand anderes macht es.“
Die akademischen und beruflichen Profile der beiden 23-Jährigen stechen hervor: Benini studierte Mathematik an der TU München sowie der University of Toronto und war bereits als Aktuar bei der Allianz tätig. Wolters absolvierte ein Studium der Elektrotechnik an der TU München und der National University of Singapore, spezialisierte sich an der ETH Zürich auf Privacy-Preserving Machine Learning und sammelte Praxiserfahrung bei der Boston Consulting Group sowie bei BMW. Beide werden durch die renommierten Stipendienprogramme EWOR und Sigma Squared gefördert.
Kontext-KI statt Vollüberwachung
Helmit grenzt sich bewusst von klassischen „Parental Control“-Lösungen ab. Das Setup dauert weniger als zwei Minuten: Eltern installieren die Software und verknüpfen die Accounts der Kinder unkompliziert per QR-Code. Die KI analysiert daraufhin in Echtzeit Interaktionen auf WhatsApp, Instagram, Discord, Signal und YouTube auf Muster von Cybermobbing, pädokrimineller Kontaktanbahnung, Hassrede oder suizidalen Inhalten. Diese massiven Datenströme zu verarbeiten, ohne dass das System im Alltag zusammenbricht, war eine enorme technische Hürde. Alexander Wolters erklärt den hart erarbeiteten Lösungsansatz: „Die Analyse läuft vollständig auf dem Gerät. Kein Server, keine Cloud, kein Chatverlauf, der irgendwo hochgeladen wird.“ Damit falle zwar der einfache Weg weg, die Rechenlast schlichtweg in ein Rechenzentrum auszulagern, räumt er ein. Doch nach anderthalb Jahren Entwicklungszeit laufe Helmit nun stabil im Hintergrund, „auch auf älteren Mittelklasse-Geräten, ohne den Akku zu ruinieren“, verspricht der Tech-Experte.
Der entscheidende Hebel der Software liegt im Privatsphäre-Ansatz: Eltern erhalten keinen pauschalen Zugang zu den privaten Nachrichten ihrer Kinder. Erst wenn die KI eine konkrete Grenzüberschreitung identifiziert, wird ein relevanter Textauszug als Alarm an die Eltern übermittelt. Doch Teenager kommunizieren oft rau oder ironisch. Wie verhindert das Start-up Fehlalarme, die das Vertrauen zwischen Eltern und Kind durch ständiges Nachfragen ruinieren könnten? „Fehlalarme entstehen fast immer dann, wenn man einzelne Nachrichten bewertet“, kontert Wolters. „Ein einzelner derber Satz sagt nichts aus.“ Die KI bewerte daher ganze Verläufe und analysiere die Dynamik über Tage hinweg, da etwa Cybergrooming ein wochenlanger Prozess sei. Zudem seien die Modelle gezielt auf Jugendsprache und Slang trainiert. Das Team arbeitet mit variablen Schweregraden: „Bei niedriger Schwere fahren wir die Sensitivität bewusst herunter und nehmen in Kauf, dass wir eine harmlose Stichelei übersehen“, gibt Wolters zu bedenken. Geht es jedoch um Grooming oder suizidale Inhalte, ist seine Haltung kompromisslos: „Lieber ein Fehlalarm zu viel als ein übersehener Fall.“
Wettbewerb und Marktstruktur
Der Markt für digitale Kindersicherheit wächst rasant, befeuert durch politische Debatten über Altersgrenzen. Die Konkurrenz im FamilyTech-Segment ist stark: Anbieter wie Kidgonet setzen primär auf klassische Restriktionen, während ChildSaver als offene App auf dem Endgerät läuft. Zudem gibt es die kostenfreien Bordmittel von Apple und Google. Wie überzeugt man Eltern, für Helmit 9,99 Euro im Monat zu zahlen? Leonardo Benini: „Ehrlich gesagt ist das leichter als gedacht, sobald Eltern verstanden haben, was die kostenlosen Bordmittel eigentlich tun.“ Screen Time und Family Link würden lediglich Nutzungsdauer und Zugriff regeln. „Sie sagen einem nicht, dass ein Erwachsener mit gefälschtem Profil seit drei Wochen Kontakt aufbaut“, bringt es Benini auf den Punkt. Basis-Features wie App-Sperren und Webfilter seien bei Helmit zwar enthalten, sie bildeten aber lediglich das Fundament – der eigentliche Kaufgrund sei die „Schutzebene darüber“.
Das B2C-Abo-Modell – 9,99 Euro monatlich oder 99 Euro jährlich für unbegrenzt viele Kinder – greift offenbar: Seit dem Beta-Launch im September 2025 generierte das mittlerweile siebenköpfige Team über 5.000 Nutzer*innen. Eine fundamentale Plattform-Abhängigkeit bleibt jedoch bestehen, da Helmit auf die Messenger-Schnittstellen angewiesen ist. Ändern Tech-Giganten ihre Architektur, droht dem Geschäftsmodell Gefahr. Alexander Wolters redet diese Achillesferse nicht klein: „Die Abhängigkeit ist real, aber sie betrifft nur die Anbindung, nicht das Produkt.“ Ein Grooming-Muster sehe auf Discord schließlich genauso aus wie auf WhatsApp. Zudem setze das Start-up nicht auf technische Grauzonen, sondern nutze die offiziellen Entwickler-Zugänge der Plattformen, etwa für Instagram. Wolters gibt sich daher entspannt: „Das ist keine geduldete Schnittstelle, die morgen zugeht.“ Man gehe bei der Anbindung streng den offiziellen Weg.
Auch finanziell stehen die Vorzeichen auf Wachstum. In einer Pre-Seed-Runde im August 2025 sicherte sich das Start-up mehr als 350.000 Euro. Zu den prominenten Geldgebern gehört Adjust-Gründer Paul Müller, der die App laut Pressemitteilung auch privat für seinen eigenen Sohn nutzt. Über den genauen Runway hüllt sich das Duo in Schweigen, doch Benini gibt sich entspannt: „Wir sind komfortabel finanziert und stehen nicht unter Druck.“ Die nächste Seed-Runde ist für Ende des Jahres angesetzt. „Geld beschleunigt ab diesem Punkt etwas, das bereits läuft“, erklärt er die Taktik. „Das ist der Moment, in dem man raist, nicht der, in dem das Konto leer wird.“
Ausblick: Prävention statt Kontrolle
Mit Helmit betritt ein technologisch extrem anspruchsvolles Start-up den FamilyTech-Markt, dessen Mission exakt den Nerv moderner Erziehung trifft. Für das Jahr 2027 hat das Duo klare Ziele definiert. Produktseitig wolle man in die Breite und Tiefe gehen, kündigt Wolters an. Dazu gehören die Integration von Gaming-Plattformen sowie der Ausbau von Helmit zu einem proaktiven digitalen Gegenüber, das den familiären Kontext versteht und per Chat oder Sprache bedient werden kann.
Geografisch bleibt der Fokus vorerst auf der DACH-Region. „Ein Markt, den man gewinnt, ist mehr wert als fünf, in denen man vorkommt“, argumentiert Benini. Erst nach der Seed-Runde stehe Europa auf dem Plan. Die Vision für 2027 misst der Gründer in konkreten Zahlen: Eine sechsstellige Anzahl geschützter Kinder soll es werden. „Das Endziel ist unverändert, dass Helmit auf jedem Kinder-Smartphone selbstverständlich dazugehört, so wie ein Fahrradhelm“, resümiert Benini selbstbewusst.
Satelliten-Blackout als Geschäftsmodell: Kann QOODA den Milliardenmarkt der Quantennavigation erobern?
Ein Münchner DeepTech-Start-up hat den Münchener Businessplan Wettbewerb 2026 gewonnen. Die Vision von QOODA ist so ehrgeizig wie technisch komplex: Satellitenfreie Navigation durch hochauflösende Magnetfeldkartierung mittels Quantensensorik. Doch wie realistisch ist das Geschäftsmodell in einem kapitalintensiven Markt, in dem bereits globale Akteure wetteifern? Eine Einordnung.
In einer zunehmend volatilen Weltlage werden kritische Infrastrukturen zur Zielscheibe. Das sogenannte Spoofing und „amming – also die Manipulation oder Störung von globalen Satellitennavigationssystemen (GNSS) wie GPS oder Galileo – betrifft längst nicht mehr nur militärische Drohnen. Zivile Luftfahrt, autonome Systeme und die Logistik stehen vor massiven Herausforderungen. Branchenexperten schätzen die täglichen wirtschaftlichen Schäden durch GPS-Ausfälle auf bis zu eine Milliarde US-Dollar.
Genau in diese Lücke stößt QOODA. Das Start-up entwickelt quantenbasierte Lösungen, die eine präzise Navigation ohne Satellitensignal ermöglichen. Das Zauberwort lautet Magnetic Anomaly Navigation (MagANav). Die Idee: Das Magnetfeld der Erde gleicht einem einzigartigen Fingerabdruck. QOODA nutzt extrem empfindliche Quantensensoren, um selbst kleinste Anomalien im Magnetfeld zu messen. Diese Daten werden anschließend mit weiteren Sensordaten fusioniert und mithilfe Künstlicher Intelligenz – genauer gesagt Physics-Informed Neural Networks – zu präzisen Magnetfeldkarten verarbeitet. Das Ergebnis ist eine ausfallsichere, alternative Referenz für die Lokalisierung in sicherheitskritischen Bereichen.
„Mit unserer quantensensorbasierten Technologie gestalten wir GPS-freie Navigation neu.“ – Dr. Björn Pötter, Geschäftsführer von QOODA
Gründerteam und Historie
Hinter der technologischen Vision steht ein Schwergewicht an akademischer und industrieller Expertise. Die QOODA GmbH wurde im Jahr 2025 in München gegründet. Das fünfköpfige Gründerteam bringt das notwendige Rüstzeug aus Quantenphysik, Informatik und Industrieerfahrung mit: Neben CEO Dr. Björn Pötter stehen Dr. Inés de Vega, Dr. Peter Eder (COO), Dr. Sadegh Ebrahimi (CTO) und Ahmad Nikmanesh an der Spitze des Unternehmens.
Ihre gemeinsame Mission beschreiben sie als die Modernisierung der sogenannten „OODA-Schleife“ (Observe, Orient, Decide, Act) – einem Konzept aus der Militärstrategie, das durch Quantentechnologie und KI in diversen Anwendungsdomänen schnellere und intelligentere Entscheidungen ermöglichen soll.
Die Hard Facts zu QOODA
- Gründung: 2025 (HRB 305706, Amtsgericht München)
- Stammkapital: 25.000 Euro
- Technologie: Quantensensorik, Sensorfusion, KI-gestützte Magnetfeldkartierung (MagANav)
- Zielmärkte: Luftfahrt, autonome Systeme, Robotik, UXO-Detektion
- Auszeichnungen: 1. Platz beim Münchener Businessplan Wettbewerb 2026 (BayStartUP)
Der Markt: Mehr als nur Navigation
Die Anwendungsfälle für QOODAs Technologie gehen weit über die klassische Luftfahrt hinaus. Ein besonders eindrucksvolles Beispiel für den praktischen Nutzen ihrer DeepTech-Entwicklung ist die Kampfmittelräumung (UXO – Unexploded Ordnance) in Krisengebieten wie der Ukraine. In Zusammenarbeit mit der Dropla Tech ApS nutzt QOODA die Tatsache, dass Quantensensoren eine bis zu tausendfach höhere Sensitivität als klassische Methoden aufweisen, um Minen und Blindgänger zuverlässiger zu detektieren.
Darüber hinaus streckt das Start-up seine Fühler in Richtung Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) aus. Mit quantenmagnetischer und THz-Bildgebung sollen beispielsweise nichtleitende Bauteile von Flugzeugen (wie Radome) präzise auf Defekte inspiziert werden. Diese Diversifikation des Portfolios ist strategisch klug, um unterschiedliche Einnahmequellen in B2B-Märkten zu erschließen.
Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand
Wer Hardware, insbesondere Quanten-Hardware, entwickelt, steht unweigerlich vor dem "Tal des Todes" – der extrem kapital- und zeitintensiven Phase zwischen Prototyp und Serienfertigung. Ein kritischer Blick auf das Geschäftsmodell von QOODA offenbart jedoch einen pragmatischen Ansatz zur Risikominimierung.
Das Start-up positioniert sich explizit in den Technology Readiness Levels (TRL) 4 bis 6. Hier liegt der Fokus auf dem Aufbau von Intellectual Property (IP), der Entwicklung wiederverwendbarer Module und Prototyping. Für die teure Industrialisierungsphase (TRL 7-9) – also Zertifizierung, Härtung der Systeme und Skalierung für den Massenmarkt – sucht QOODA den Schulterschluss mit etablierten Industriepartnern.
Um die frühen Phasen der Unternehmensentwicklung zu finanzieren, betreibt das Team zudem Consulting. Die Identifikation von Use-Cases, Strategieberatung für Unternehmen im Quanten-Bereich sowie die Bereitstellung ihrer Entwicklungsplattform „ODIN“ sollen offenbar den Cashflow ankurbeln, während das Kernprodukt reift. Diese Strategie reduziert zwar das anfängliche Kapitalrisiko, macht QOODA auf lange Sicht jedoch stark abhängig vom Wohlwollen und der Geschwindigkeit seiner industriellen Partner.
„Der Münchener Businessplan Wettbewerb bietet uns die passende Plattform, um Technologie und Marktpotenzial sichtbar zu machen“, erklärt Dr. Pötter. Nun geht es darum, das Wachstum strukturiert vorzubereiten und genau diese strategischen Partnerschaften gezielt auszubauen.
Wettbewerb: Ein globales Wettrüsten
QOODA bewegt sich in einem Markt, in dem keine Gefangenen gemacht werden. Die Idee der Navigation mittels magnetischer Anomalien wird derzeit weltweit vorangetrieben. Das australische Start-up Q-CTRL hat mit seinem System "Ironstone Opal" bereits reale Demonstrationen absolviert und behauptet, traditionelle Trägheitsnavigationssysteme (INS) um ein Vielfaches an Genauigkeit zu übertreffen. Auch Giganten der Branche, wie Maxar Intelligence mit ihrer kamerabasierten Software "Raptor", entwickeln alternative Lösungen für GPS-freie Umgebungen.
Die Konkurrenz ist massiv finanziert und operiert international (z.B. Q-CTRL mit Büros unter anderem in Sydney, Los Angeles und Berlin). Für ein junges Münchner Startup bedeutet das: Die Uhr tickt. Der Sieg beim BayStartUP-Wettbewerb ist ein erstklassiger Meilenstein, muss nun aber zügig in hochvolumige Finanzierungsrunden umgemünzt werden.
Einordnung und Fazit
QOODA ist ein Paradebeispiel für den modernen DeepTech-Ansatz "Made in Germany". Das Team kombiniert herausragende akademische Exzellenz mit einem erstaunlich pragmatischen Markteintritt. Anstatt den Versuch zu wagen, mit 25.000 Euro Startkapital eine eigene Hardware-Fabrik aus dem Boden zu stampfen, fokussieren sich die Münchner auf den USP: die Algorithmen, die Sensorfusion und die Modulentwicklung (TRL 4-6). Das begleitende Consulting-Geschäft liefert zudem wichtige Bodenhaftung und frühe Kund*innenkontakte.
Die Technologie adressiert ein brennendes, globales Problem: die Verletzlichkeit von GPS-Systemen. Wenn es QOODA gelingt, die Industrialisierungspartnerschaften (TRL 7-9) erfolgreich abzuschließen, steht dem Start-up ein Multi-Milliarden-Markt offen. Das größte Risiko bleibt jedoch das Timing und das Kapital. Die internationale Konkurrenz, insbesondere aus dem angloamerikanischen und australischen Raum, ist mit prall gefüllten Kriegskassen bereits im Feldtest. Für QOODA gilt es nun, den Schub des Businessplan-Siegs zu nutzen, um die europäische technologische Souveränität in diesem Sektor entscheidend mitzugestalten.
Wie ScanlyAI den Markt für Produkt-Listings aufs nächste Level heben will
Das 2021 von Alexander Khramtsov gegründete SFP-IT verspricht mit seiner neuen Lösung „ScanlyAI“ das Ende manueller Produktdatenerfassung. Ein Foto soll genügen, um verkaufsfertige Inserate für eBay, Kleinanzeigen und Co. zu generieren. Doch wie tief ist der technologische Burggraben wirklich, wenn die großen Marktplätze längst eigene KI-Lösungen ausrollen?
Wer im E-Commerce wachsen will, scheitert oft an der profansten aller Aufgaben: der Dateneingabe. Jeder Artikel muss fotografiert, vermessen, beschrieben und bepreist werden – ein enormer Flaschenhals, insbesondere für Händler*innen von Retouren, Restposten oder gebrauchten Ersatzteilen. Genau hier setzt ScanlyAI an, ein neues Produkt der 2021 gegründeten SFP-IT aus dem bayerischen Neusäß.
Die Versprechung klingt nach dem feuchten Traum jedes/jeder Online-Händler*in: Ein Foto via Smartphone-App oder Browser hochladen, und eine KI extrahiert vollautomatisch Marke, Modell, Zustand und technische Eigenschaften. Sogar Barcodes und Etiketten sollen ausgelesen werden, um am Ende einen suchmaschinenoptimierten Titel, eine Beschreibung und einen marktgerechten Preisvorschlag auszuspucken. Die Zeit pro Inserat soll so auf unter eine Minute sinken.
Auf die Frage nach der tatsächlichen Trefferquote im harten E-Commerce-Alltag warnt Gründer Alexander Khramtsov jedoch vor allzu pauschalen Versprechungen. „Eine pauschale Trefferquote wäre unseriös, weil sie stark vom jeweiligen Produkt abhängt“, räumt er ein. Während sich Artikel mit intakten Typenschildern oder Barcodes leicht scannen ließen, erfordere stark beschädigte oder unvollständige Ware mehr Finesse. Deshalb verlasse sich ScanlyAI nicht auf ein einziges Modell, sondern kombiniere Bilderkennung gezielt mit OCR und weiteren Datenquellen. Die KI solle den/die Händler*in ohnehin nicht komplett ersetzen, sondern ihm lediglich den lästigsten Teil der Arbeit abnehmen. Ab wann sich die Software rechnet? „Finanziell lohnt sich ScanlyAI aus meiner Sicht bereits für Händler, die regelmäßig Produkte einstellen“, betont Khramtsov. Wer monatlich hunderte oder gar tausende Artikel verarbeite, spare nicht nur viele Stunden, sondern könne die neu gewonnene Zeit direkt in den Einkauf oder den Kund*innenservice stecken.
Aus der Werkstatt in den Browser
Die Entstehungsgeschichte von ScanlyAI unterscheidet sich vom klassischen Garagen-Start-up-Narrativ. Hinter dem Tool steht die SFP-IT unter der Leitung von Geschäftsführer Alexander Khramtsov. Das Unternehmen – ursprünglich unter dem Namen „new direction systems GmbH“ gestartet – agiert heute als etabliertes Systemhaus, das sich auf Cloud-Plattformen, Digital-Twin-Lösungen und industrielle Automatisierung versteht.
Dieser Hintergrund erklärt den eigentlichen Nukleus von ScanlyAI: Die Software hat ihre Wurzeln in der Identifikation von Kfz-Ersatzteilen. Wer jemals versucht hat, eine gebrauchte Lichtmaschine ohne lesbare Teilenummer korrekt zuzuordnen, kennt das Problem.
Der Ursprung liege tatsächlich in diesem hochkomplexen Bereich, bestätigt der Geschäftsführer. „Dort haben wir ein sehr schwieriges Problem gelöst: Produkte anhand von Fotos und wenigen vorhandenen Informationen möglichst zuverlässig zu identifizieren“, blickt er zurück. Irgendwann sei dem Team klargeworden, dass dieses Identifikations-Nadelöhr genauso bei Retouren oder Restposten existiert. Dass aus einer hochspezialisierten Nischenlösung nun ein breites E-Commerce-Tool für den Massenmarkt pivotierte, ist ein klassischer und kluger Start-up-Move. Die Technologie hatte ihren Proof of Concept im extrem schwierigen Daten-Markt bestanden und wurde nun skaliert. Bemerkenswert dabei ist die völlige Unabhängigkeit von Investoren. „Die Entwicklung wurde komplett aus unserem eigenen Unternehmen finanziert“, erklärt Khramtsov stolz. Man habe bewusst auf externes Kapital verzichtet, um sich die Freiheit zu bewahren, das Produkt „konsequent an den Bedürfnissen unserer Kunden weiterzuentwickeln.“
Wer zahlt für etwas, das eBay auch kann?
Das Geschäftsmodell von ScanlyAI zielt klar auf professionelle Power-Seller*innen und KMU im B2B-Bereich ab. Während private Gelegenheitsverkäufer*innen wohl kaum für ein solches Tool zahlen würden, ist der ROI für gewerbliche Händler*innen durch die immense Zeitersparnis sofort greifbar. Die Funktionen – wie der Massenupload für große Warenbestände und der zentrale Listing-Editor – deuten auf ein klassisches SaaS-Modell hin. SFP-IT setzt hier erfreulicherweise auf ein rein kontingentbasiertes Credit-System (Pay-per-Listing) ohne klassische Abo-Falle.
Doch hier muss sich das Modell kritischen Fragen stellen. Der Markt wächst rasant und die Plattformen selbst, wie etwa eBay, haben längst eigene „Magical Listing“-KI-Tools gebührenfrei in ihre Apps integriert, die ebenfalls aus Fotos Beschreibungen generieren. Direkte Wettbewerber*innen wie Photoroom fischen im selben Teich.
Warum also für ScanlyAI zahlen? „Die KI-Funktionen der Marktplätze sind eine sinnvolle Unterstützung, lösen aber immer nur einen kleinen Teil des gesamten Prozesses“, kontert Khramtsov das drohende Plattform-Risiko. ScanlyAI verstehe sich nicht als Konkurrenz zu eBay und Co., sondern als zentrale, vorgelagerte Plattform. Es gehe darum, Barcodes auszulesen, strukturierte Produktdaten zu generieren und bei Pflichtangaben zu assistieren – völlig unabhängig vom späteren Verkaufskanal. Wer eBays KI nutzt, dessen Daten bleiben bei eBay. Bei ScanlyAI ließen sich die generierten Datensätze hingegen auch ins eigene ERP-System exportieren. „Viele Reseller verkaufen gleichzeitig über mehrere Kanäle. Genau dort spielt ScanlyAI seine Stärken aus, weil die Produktdaten nur einmal erstellt werden müssen“, argumentiert der Gründer.
Wo liegen die Hürden?
Für StartingUp lassen sich beim Blick unter die Haube von ScanlyAI drei zentrale Herausforderungen identifizieren:
- Das Halluzinations-Risiko: KI-Modelle neigen dazu, Lücken kreativ zu füllen. Dichtet die KI bei einem Laptop auf dem Foto fälschlicherweise 16 GB statt 8 GB RAM in die Beschreibung, haftet am Ende der/die Händler*in für den Sachmangel. Beim sensiblen Thema Haftung gibt sich der Gründer ernst, wehrt eine direkte Mithaftung für KI-Aussetzer aber wenig überraschend ab. „Am Ende bleibt die Verantwortung für ein Inserat selbstverständlich beim Verkäufer“, stellt er klar. Dennoch setze man alles daran, Fehler technisch zu minimieren. „ScanlyAI ist bewusst nicht so aufgebaut, dass eine KI einfach irgendeinen Text erzeugt“, versichert Khramtsov. Das System validiere verschiedene Datenquellen gegenseitig; unsichere Angaben würden gar nicht erst übernommen oder zur manuellen Kontrolle markiert. Sein Credo: „Unser Ziel ist deshalb nicht, Vermutungen zu treffen, sondern möglichst belastbare Informationen bereitzustellen.“
- Der technologische Burggraben: SFP-IT spricht von einem proprietären KI-System. In einer Zeit, in der multimodale KI-Modelle wie GPT-4o extrem günstige Bild-zu-Text-APIs bieten, stellt sich die Frage nach der Einzigartigkeit der Basis-Technologie. Nutzt SFP-IT am Ende doch nur fertige Large-Vision-Modelle? Darauf angesprochen gibt sich Khramtsov erfrischend pragmatisch: „Ich glaube, heute entwickelt kaum noch jemand jedes KI-Modell komplett selbst und das muss man auch nicht“, räumt er offen ein. Das Unternehmen verfolge einen technologieoffenen Ansatz und nutze APIs dort, wo es sinnvoll sei, gepaart mit eigenen KI-Modellen für spezielle Verfahren wie OCR, Barcode-Erkennung und Datensynthese. Der wahre Wert liege in der jahrelangen Vorarbeit. „Der eigentliche Mehrwert von ScanlyAI liegt daher nicht in einem einzelnen KI-Modell, sondern in der gesamten Plattform“, so der Gründer. Diese Orchestrierung von KI und eigener Logik lasse sich „nicht durch den Austausch eines einzelnen KI-Modells ersetzen.“
- Abhängigkeit von Schnittstellen: Die direkte Veröffentlichung auf Plattformen wie Kleinanzeigen.de ist ein Segen für Nutzer*innen, aber ein ständiger Kampf für Entwickler*innen. Die APIs dieser Marktplätze sind oft restriktiv, und Änderungen können Drittanbieter*innen -Tools jederzeit ausbremsen.
Unser Fazit
Mit ScanlyAI bringt SFP-IT ein Tool auf den Markt, das ein echtes, schmerzhaftes Problem im E-Commerce löst. Dass die Köpfe dahinter aus der komplexen Ersatzteil-Logistik kommen und bereits Erfahrung mit industrieller Software haben, verleiht dem Produkt eine hohe Glaubwürdigkeit und unterscheidet es von reinen KI-Hype-Start-ups.
Der Erfolg von ScanlyAI wird letztlich nicht davon abhängen, ob es ein einzelnes Foto etwas besser analysiert als die eBay-App. Der entscheidende Hebel ist die tiefe B2B-Integration. Gelingt es ScanlyAI jedoch, sich über APIs nahtlos in die bestehenden Warenwirtschaftssysteme der Händler*innen einzuklinken und dort fehlerfreie, strukturierte Stammdaten anzuliefern, hat das Tool das Potenzial, zu einem wertvollen Standardwerkzeug für den Mittelstand zu reifen. Bleibt es hingegen „nur“ ein weiteres Web-Dashboard, dürfte der Gegenwind der Tech-Giganten schnell spürbar werden.
Genau diese tiefe System-Integration hat Alexander Khramtsov als nächsten großen Meilenstein im Visier. „In den nächsten zwölf Monaten möchten wir weitere Marktplätze und Warenwirtschaftssysteme anbinden und die Automatisierung weiter ausbauen“, kündigt er an. Die Vision des Gründers geht dabei weit über einen einfachen Listing-Editor hinaus. „Langfristig sehe ich ScanlyAI nicht nur als Tool zum Erstellen von Inseraten. Ich möchte eine Plattform schaffen, die den gesamten Prozess rund um die Produkterfassung unterstützt“, formuliert Khramtsov sein ambitioniertes Ziel für die kommenden Jahre. Wenn Reseller dadurch jeden Tag wertvolle Zeit für ihr eigentliches Geschäft gewinnen, „dann haben wir unser Ziel erreicht.“
B2B-EdTech-Start-up-Report
Der biologische Imperativ des Lernens: Wie NeuroTech und B2B-EdTech die Wissensökonomie verschmelzen und welche Start-ups hierzulande tonangebend sind.
Die Ära der passiven Web-Seminare ist endgültig vorbei. Die moderne Wissensökonomie hat eine harte Lektion gelernt: Man kann keine erschöpfte Belegschaft upskillen. Schlafmangel und kognitive Überlastung kosten die globale Wirtschaft jährlich hunderte Milliarden Euro an verlorener Produktivität und Innovationskraft. Genau an dieser Schnittstelle von Biologie und Weiterbildung entfaltet sich ein spannender High-Tech-Wachstumsmarkt unserer Zeit. Lifelong Learning im B2B-Sektor ist nicht mehr nur eine Frage von Content-Management-Systemen, sondern von kognitiver Leistungsfähigkeit. Smarte Textilien, Neuro-Tracker und digitale Schlaf-Coaches transformieren ein biologisches Grundbedürfnis in die Basis erfolgreicher Unternehmensweiterbildung. Für Gründer*innen bedeutet dies eine historische Chance: Wer heute EdTech baut, entwickelt keine reinen Lernplattformen mehr, sondern holistische Systeme für Human Performance. Dieser Report beleuchtet, wie der deutsche Markt diese Fusion aus Neuro-Enhancement und B2B-Learning meistert.
Die Marktlage
Der europäische EdTech-Markt hat die Post-Pandemie-Katerstimmung hinter sich gelassen und präsentiert sich 2026 stark konsolidiert und hochprofitabel. Laut aktuellen Bitkom-Erhebungen fließen mittlerweile rund 40 Prozent der dedizierten HR-Software-Budgets im Mittelstand in datengetriebene Weiterbildungs- und Performance-Tools. Haupttreiber dieser Entwicklung ist die generative künstliche Intelligenz, die nicht nur Lerninhalte in Echtzeit hyperpersonalisiert, sondern sich nahtlos mit biometrischen Daten synchronisiert. Relevante Erhebungen, wie das KfW-Mittelstandspanel, bestätigen die schiere Marktgröße und beziffern die jährlichen Weiterbildungsinvestitionen allein im deutschen Mittelstand auf einen starken zweistelligen Milliardenbetrag. Die Investitionssummen spiegeln diese Reife wider: Während Seed-Runden im Schnitt bei konservativen zwei bis drei Millionen Euro liegen, sehen wir in Series-A- und Series-B-Finanzierungen für skalierbare B2B-SaaS-Modelle wieder realistische, aber gesunde Tickets zwischen 15 und 30 Millionen Euro – weit entfernt von den überhitzten Bewertungen der frühen Zwanzigerjahre, aber getragen von soliden Umsätzen.
Die neuen Treiber
Wer den Markt heute dominieren will, muss über das Offensichtliche hinausblicken. Drei spezifische Sub-Sektoren treiben das Wachstum rasant voran. An erster Stelle steht das sogenannte Neuro-Adaptive Learning. Hierbei wird die Erholungsökonomie direkt in den Lernprozess integriert. Ermüdungserscheinungen werden durch Wearables gemessen, woraufhin die KI-gestützte Lernplattform automatisch das Tempo drosselt oder Mikrolern-Einheiten anbietet. Vorreiter wie die etablierten Corporate-Coaching-Plattformen integrieren längst digitale Schlaf-Coaches in ihre Suiten, da die Neurowissenschaft beweist, dass Tiefschlafphasen für die Gedächtniskonsolidierung essenziell sind.
Der zweite Treiber ist Immersive Skill-Routing via Spatial Computing. AR- und VR-Headsets werden für hochkomplexe Maschinenschulungen und Hochrisiko-Trainings (wie Medizintechnik oder Flugzeugwartung) genutzt. In den Acceleratoren der TUM und des Cyber Valleys entstehen derzeit erste Stealth-Spin-offs, die Spatial Computing direkt mit Echtzeit-EEG-Wearables koppeln, um kognitive Überlastung im Training live zu messen und zu korrigieren.
Der dritte Sektor umfasst Verified Credentialing mittels Blockchain-Technologie, wodurch lebenslange Lernfortschritte fälschungssicher an Personalabteilungen übermittelt werden. Pioniere wie CoachHub haben den Weg geebnet, doch die neuen Treiber gehen tief in die biometrische und technologische Infrastruktur der Unternehmen über.
Reality Check: Gescheiterte Hoffnungen & Lektionen
Doch der Weg in diese profitable Gegenwart war gepflastert mit schmerzhaften Marktkorrekturen. Ein prominentes Beispiel für gescheiterte Hoffnungen war die Insolvenz des Berliner B2B-Coaching-Start-ups Sharpist im Frühjahr 2024, bevor es in Teilen gerettet werden konnte. Trotz massiver Finanzierungsrunden in der Pandemie brach das Modell unter seiner eigenen Kostenstruktur zusammen. Dieser Crash liefert heutigen EdTech-Gründer*innen vier fatale Fallstricke, die es zwingend zu vermeiden gilt.
- Der erste Fallstrick ist die chronische Abhängigkeit von VC-Kapital bei gleichzeitiger Vernachlässigung der Unit Economics; unprofitables Wachstum wird 2026 vom Markt brutal abgestraft.
- Zweitens unterschätzen Gründer*innen noch immer die B2B-Sales-Zyklen. Enterprise-Kunden brauchen oft sechs bis zwölf Monate bis zur Vertragsunterschrift, was eine immense Kapitaldecke erfordert.
- Der dritte Fallstrick ist die mangelnde Beweisführung des ROI. Eine Plattform, die HR-Abteilungen nicht messbar nachweisen kann, dass die Mitarbeitenden durch das Tool produktiver werden oder Kosten sparen, wird in Krisenzeiten sofort gekündigt.
- Viertens scheitern viele an der Regulatorik: Wer heute Gesundheitsdaten (wie Schlaf-Tracking) mit Personalentwicklung kreuzt, rennt ohne lückenlose DSGVO-Compliance und Betriebsrats-Zustimmung ungebremst gegen eine juristische Wand.
Das deutsche Netzwerk (Hotspots)
Die deutsche EdTech- und Neuro-Tech-Landschaft hat sich auf wenige, dafür aber extrem leistungsstarke Hubs konzentriert. München führt das Feld unangefochten an, gestützt durch die Technische Universität München (TUM) und die UnternehmerTUM, die europaweit führend in den Bereichen B2B-SaaS und DeepTech ist; hier entsteht die Hardware für Wearables und komplexe KI-Architekturen. Berlin bleibt das kommerzielle Epizentrum für Skalierung und Sales. Die Dichte an internationalen VCs und die Präsenz der ESMT Berlin befeuern hier vor allem Plattform-Modelle. Ein oft unterschätzter, aber hochrelevanter Hub ist das Cluster Stuttgart/Tübingen. Durch das hier ansässige Cyber Valley – Europas größtes KI-Forschungskonsortium – und exzellente Institute für Kognitionswissenschaften kommen von hier die tiefgreifendsten Algorithmen zur Lernanalyse. Schließlich hat sich die Region Köln/Bonn als unverzichtbarer Knotenpunkt für Corporate Learning etabliert, was nicht zuletzt an der historischen Präsenz großer Telekommunikations- und Medienkonzerne liegt, die als Early Adopter und Co-Innovatoren für Start-ups fungieren.
Investor*innen-Radar
Das Kapitalökosystem für Lifelong Learning hat sich stark professionalisiert und agiert in vier klaren Clustern. Bei den spezialisierten VCs geben europäische Fonds wie Emerge Education und Brighteye Ventures den Ton an; sie verstehen die pädagogischen Nuancen und regulatorischen Hürden wie kein anderer. Im Bereich der Top-Tier Generalisten sind es Schwergewichte wie HV Capital, Cherry Ventures und Point Nine Capital, die vor allem dann investieren, wenn das EdTech-Modell astreine B2B-SaaS-Metriken aufweist und Skalierbarkeit verspricht. Corporate VCs aus der Industrie, allen voran Bertelsmann Next und Holtzbrinck Digital, sichern sich durch strategische Investments frühzeitig die Technologien, die ihr eigenes Verlags- und Bildungsgeschäft digitalisieren. Der wahre Motor der Innovation liegt jedoch in der Frühphase bei erfahrenen Business Angels. Prominente Köpfe wie Verena Pausder treiben die Branche seit Jahren voran, flankiert von starken Angel-Syndikaten wie encourageventures, die gezielt diverses Gründen im Bildungsbereich fördern und Start-ups den entscheidenden ersten Runway sichern.
Die Top Start-ups (Must-Watch)
Die Auswahl der folgenden Top Start-ups erfolgte durch unsere Redaktion auf Basis eines strengen Kriterienkatalogs. Wir bewerteten die aktuelle Marktrelevanz, den technologischen Reifegrad des Produkts, die nachgewiesene Traktion bei B2B-Kunden sowie das Vertrauen namhafter Investoren. Um die Innovationskraft der jüngsten Generation in den Fokus zu rücken, berücksichtigt diese Liste ausschließlich Start-ups mit Hauptsitz in Deutschland und einem Gründungsjahr ab 2020 (bzw. dem unmittelbaren Aufbruch der aktuellen Welle Ende 2019). Die Auswahl reicht von etablierten Kategorie-Führer*innen bis hin zu aufstrebenden Newcomer*innen, die die Grenzen des klassischen E-Learnings sprengen und DeepTech, HR-Tech sowie kognitive Optimierung miteinander vereinen.
Tomorrow University of Applied Sciences
Im Jahr 2020 von Christian Rebernik und Dr. Thomas Funke gegründet, hat sich dieses Start-up zur führenden B2B- und B2C-Plattform für akademisches Upskilling entwickelt. Das Geschäftsmodell ist eine vollwertige, remote-first Universität (SaaS- und Studiengebühren-Modell), deren USP in der challenge-basierten Lernmethodik und einer hochentwickelten App-Architektur liegt, die starre Vorlesungen obsolet macht. Zu den Lead-Investoren der letzten Runden zählen Emerge Education und EduCapital.
DeepSkill
Miriam Mertens und Peter Goeke gründeten DeepSkill im Jahr 2020, um die Soft-Skill-Lücke in Unternehmen zu schließen. Das B2B-SaaS-Modell fungiert als digitale Plattform für ganzheitliche und emotionale Mitarbeiterentwicklung, die datengetriebenes Coaching mit klassischen Lernpfaden verbindet. Der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und diverse Business Angels unterstützen diese Mission, die Menschlichkeit durch Technologie skalierbar zu machen.
Aivy
Ebenfalls 2020 von Florian Dyballa und seinem Team ins Leben gerufen, transformiert Aivy die Art und Weise, wie Potenziale erkannt werden. Das B2B-Geschäftsmodell basiert auf game-basierten Assessments, die psychometrische Daten auswerten, um Mitarbeitern präzise, bias-freie Lern- und Karrierepfade aufzuzeigen. Zu den frühen Geldgebern gehören renommierte HR-Experten und Business Angels wie Matthias Helfrich und Andreas Schmitz (ehem. Personalvorstand Roche), die die tiefe wissenschaftliche Fundierung des USPs schätzen.
Zavvy
Mehmet Yilmaz und Joshua Cornelius (die zuvor bereits Freeletics aufbauten) gründeten Zavvy 2021 als ganzheitliche B2B-SaaS-Lösung für Employee Enablement. Der USP liegt in der nahtlosen Integration von Onboarding, Micro-Learning und Performance-Tracking direkt in Kommunikations-Tools wie Slack und Teams, wodurch Lernen in den täglichen Workflow integriert wird. Der europäische Top-VC La Famiglia führte die Seed-Runde an, begleitet von Picus Capital und Emerge Education, bevor das Start-up Anfang 2024 in einem aufsehenerregenden Exit vom HR-Giganten Deel übernommen wurde.
Edurino
Auch wenn der Fokus zunächst auf der Vorschulbildung liegt, baut das 2021 von Irene Klemm und Franziska Meyer gegründete Start-up die fundamentale Infrastruktur für digitales Lifelong Learning. Ihr Geschäftsmodell kombiniert haptische Spielfiguren mit einer adaptiven Lern-App (B2C & B2B/Kindergärten). Der USP der physisch-digitalen Interaktion wird in Zukunft auch für haptische B2B-Trainings adaptiert. b2venture und DN Capital haben zweistellige Millionenbeträge in diese Vision investiert.
Knowunity
Benedict Kurz, Gregor Weber, Lucas Hild und Yannik Prigl gründeten Knowunity 2020 noch während ihrer eigenen Schulzeit. Ursprünglich als B2C-Marktplatz für Schüler-Zusammenfassungen gestartet, hat sich die Plattform technologisch zu einem globalen, KI-gestützten Lernbegleiter (AI Tutor) entwickelt. Der hochskalierbare USP der Peer-to-Peer-Architektur und das tiefe Gen-Z-Verständnis wecken massiv das Interesse von Konzernen: Im B2B-Bereich nutzen Unternehmen wie Porsche oder Vodafone die Plattform als hochprofitablen Kanal für Employer Branding und extrem frühes Recruiting. Nach Redalpine und Project A in den frühen Phasen hat zuletzt der europäische Top-VC XAnge die 27 Millionen Euro schwere Series-B-Finanzierungsrunde angeführt.
Edyoucated
Von Marius Bicher, Jan Rellermeyer, Marius Karwat und David do O' gegründet, gehört edyoucated zu den führenden deutschen B2B-SaaS-Plattformen für KI-gestütztes Skill-Management. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Lern-Engine, die vorhandene Kompetenzen in Unternehmen analysiert und automatisiert maßgeschneiderte, hochindividuelle Lernpfade zusammensetzt. Der USP liegt in der drastischen Reduzierung von Schulungszeiten bei gleichzeitig höherer Wissensretention. Der europäische Top-VC Earlybird Venture Capital führt das Investorenkonsortium des Unternehmens an.
Internationaler Ausblick & Fazit
Der Blick über die europäischen Grenzen zeigt, dass die Fusion von EdTech und Human Performance gerade erst begonnen hat. Aus den USA schwappt der Trend der völlig autarken „AI-Tutors“ herüber – hochkomplexe KI-Agenten, die sich als persönliche Mentor*innen tief in die ERP-Systeme der Unternehmen einnisten und Lernbedarfe erkennen, bevor der/die Mitarbeitende überhaupt weiß, dass er/sie eine Wissenslücke hat. Asien treibt derweil die Hyper-Gamification und mobile-first Micro-Credentials auf die Spitze, wo Lernen fast ausschließlich in hochfrequenten, sekundenkurzen Interaktionen stattfindet. Aus dem israelischen Ökosystem wiederum drängen Start-ups in den zivilen Markt, die militärisch erprobte Neuro-Feedback-Technologien nutzen, um Stressresistenz und kognitive Fokus-Raten von Führungskräften zu tracken und zu trainieren.
Für Gründer*innen und Investor*innen in Deutschland und Europa lautet das Fazit für 2026 unmissverständlich: EdTech isoliert betrachtet ist tot. In der nächsten Dekade werden jene Unternehmen gewinnen, die Weiterbildung als biologischen und datengetriebenen Performance-Kreislauf begreift. Wer die technologische Brillanz von B2B-SaaS mit dem ethischen und sicheren Umgang von Neuro- und Gesundheitsdaten vereint, baut nicht nur die Arbeitswelt der Zukunft, sondern erschafft die nächste Generation von europäischen Unicorns.
Zinsen statt Strom-Schock: Wie SAVIN den Energiemarkt mit Fonds-Sparplänen aufmischen will
Ein Stromanbieter, der gleichzeitig als Vermögensverwalter auftritt? Die Kasseler SAVIN GmbH kombiniert Ökostrom mit nachhaltigen Investments und einem verzinsten „Sicherheitspuffer“. Wenn Start-ups den angestaubten Energiemarkt aufmischen wollen, setzen sie meist auf dynamische Tarife, smarte Zähler oder reine App-Steuerung. SAVIN wählt hingegen einen fundamental anderen Ansatz: das Bundling von Energieversorgung und Vermögensaufbau. Ein cleverer Schachzug zur Überwindung der typisch deutschen Angst vor der Nebenkostenabrechnung – oder doch nur ein eleganter Lock-in-Effekt? Eine Analyse.
Hinter dem modernen Branding von SAVIN, das sich von „SAVe und INvest“ ableitet und seit dem 1. Oktober 2025 aktiv am Markt ist, verbirgt sich kein klassisches, eigenfinanziertes FinTech. Das Unternehmen ist ein strategisches Corporate-Venture und eine 100-prozentige Tochtergesellschaft der EAM-Gruppe, eines etablierten kommunalen Energieversorgers mit fast 100-jähriger Geschichte.
„Wir haben den Vorteil, dass wir als Start-up agieren dürfen und bewusst Dinge anders machen können“, erklärt Geschäftsführer Dr. Manuel Karb die Struktur. Gleichzeitig könne das Team auf das Expertenwissen der Konzernmutter zurückgreifen. Wer nun externe Geldgeber hinter dem Projekt vermutet, irrt. Karb stellt klar: „Dass wir vollständig von unserer Muttergesellschaft finanziert werden, verschafft uns eine Unabhängigkeit, die viele Start-ups erst erreichen müssen.“ Pläne für externe Investoren gebe es aktuell nicht.
Der „Geld-Strom-Speicher“ und die Frage nach der Marge
Für die finanztechnische Umsetzung hat sich das Führungsduo aus Philip Rudolph und Dr. Manuel Karb externe Expertise an Bord geholt: Die nachhaltigen Fonds und die Vermögensverwaltung werden vom Leipziger FinTech Evergreen abgewickelt.
Das Geschäftsmodell basiert auf einem sogenannten „Geld-Strom-Speicher“ und zielt auf maximale Bequemlichkeit ab. Kundinnen und Kunden zahlen einen monatlichen Festbetrag, der bewusst über den reinen Stromkosten liegt. Die Differenz fließt direkt in diesen Speicher. Doch wo genau liegt bei diesem Konstrukt die Marge für das Start-up?
„Wir verdienen an der Energielieferung und verzichten aktuell auf die AuM-Fee“, antwortet Co-Geschäftsführer Philip Rudolph offen auf die Frage nach dem Erlösmodell. Der Ansatz sei, einen bisher nicht existierenden Kundennutzen zu erzeugen, der aber unterm Strich nicht mehr koste. Rudolph kalkuliert strategisch: „Wir glauben, dass wir dadurch langfristige Kundenbeziehungen aufbauen, die für uns dann einen hohen Wert haben.“
Bequemlichkeit versus Rendite
Dieser finanzielle Puffer erfüllt eine Doppelfunktion: Er federt eventuelle Nachzahlungen am Jahresende automatisch ab und verzinst das dort liegende Kapital mit aktuell 3,25 Prozent (Stand: Juli 2026). Ist das Sicherheitsnetz voll, fließt überschüssiges Geld automatisch in nachhaltige Investmentfonds.
„Wer Strom spart, kassiert Zinsen“, lautet das prägnante Pitch-Argument von Rudolph. Das Konzept trifft einen Nerv und monetarisiert das Bedürfnis nach Reduktion des sogenannten „Mental Load“ – schließlich ist die Angst vor unkalkulierbaren Nachzahlungen seit der Energiekrise tief verankert.
Kritiker könnten einwenden, das Bundling sei vor allem ein cleverer Schachzug, um die Wechselquote (Churn Rate) der Stromkunden künstlich zu drücken. Rudolph räumt ein: „Ja, wir glauben, dass zufriedene Kund*innen länger bleiben.“ Er wehrt sich jedoch gegen den Vorwurf der Kundenfesselung: „Wir halten sie nicht durch Hürden, sondern durch Mehrwert.“
Auch den Vergleich mit einer Do-it-yourself-Lösung aus günstigstem Neostrom-Tarif und eigenem Neobroker-Depot scheut der Gründer nicht. Er rechnet vor: „Die einzigen Kosten sind die Fondskosten. Das Depot ist kostenlos, es gibt keinen Ausgabeaufschlag und das Post-Ident-Verfahren ist auch kostenfrei.“ Die Konditionen seien daher absolut wettbewerbsfähig. Der Hauptgewinn für die Nutzerschaft liege jedoch im Hintergrund: „Bei SAVIN muss man sich weder um mögliche Stromnachzahlungen noch um regelmäßige Überweisungen und Sparpläne kümmern“, verspricht Rudolph. Man könne sich einfach zurücklehnen. Und wer das Setup trotzdem aufbrechen will: „Wenn jemand trotz Investment den Anbieter wechseln möchte, ist das selbstverständlich möglich“, betont er.
Markt, Wettbewerb und die Kosten des Vertrauens
Aus streng rationaler Finanzperspektive birgt das Modell dennoch Tücken: Wer sich den günstigsten Neostrom-Tarif sucht und die Differenz per kostenlosem ETF-Sparplan investiert, erzielt höchstwahrscheinlich eine bessere Gesamtrendite (Unbundling-Paradoxon). Zudem droht durch das hybride Spar- und Konsumprodukt ein Verlust der Transparenz beim tatsächlichen Kilowattstunden-Preis.
SAVIN positioniert sich in der Mitte zweier hochkompetitiven Welten. Auf der einen Seite kämpfen Anbieter wie Ostrom oder Tibber mit dynamischen Tarifen um Marktanteile, auf der anderen dominieren Neobroker wie Trade Republic den Anlagemarkt. Während Strom meist nur über den Preis und Vergleichsportale verkauft wird, erfordern Anlageprodukte enormes Vertrauen.
„Zu Beginn sind die CAC höher, was aber vor allem daran liegt, dass wir eine komplett neue Marke bekannt machen müssen“, gibt Philip Rudolph mit Blick auf die Kundengewinnungskosten (Customer Acquisition Costs) zu. Vertrauen spiele auch bei Energie eine große Rolle. Das Unternehmen versucht die Kundschaft derzeit primär über digitale Werbekanäle wie Google, Meta oder Influencer direkt auf den eigenen Tarifrechner zu leiten.
Fazit: Steile Lernkurve und viel Corporate-Sprech
Für Gründer und Investoren ist SAVIN zweifellos ein Paradebeispiel für gelungene Corporate Innovation, da es ein echtes emotionales Kundenproblem durch branchenübergreifende Kooperation löst, statt reine Preiskämpfe zu führen.
Der Markteintritt war jedoch nicht ohne Hürden. Seit Oktober 2025 musste eine neue Plattform aufgebaut werden, die „zwei bislang getrennte Welten erfolgreich miteinander verbindet“, wie Dr. Manuel Karb berichtet.
Auf die journalistische Nachfrage, welche konkreten Kennzahlen (KPIs) und Meilensteine in den kommenden 12 bis 18 Monaten erreicht werden müssen, flüchtet sich der Gründer dann allerdings in klassisches Corporate-Wording. Statt messbarer Ziele bleibt Karb vage und spricht umschweifend von der „Gewinnung einer kritischen Anzahl von Kund*innen“ sowie der „weiteren Stabilisierung und Skalierung der Plattform“. Immerhin stellt er für die Zukunft unmissverständlich klar: „Erst wenn diese Ziele erreicht werden, kann das Modell auch für die Konzernmutter als voller Erfolg bewertet werden.“
SleepTech-Start-up-Report 2026
Schlaf ist die vielleicht härteste Währung der Wirtschaft. SleepTech – über den Wandel vom Wellness-Gadget zum hochregulierten DeepTech-Milliardenmarkt.
Schlaf ist zu einem hochgradig regulierten, technologiegetriebenen Wachstumsmarkt avanciert. Angesichts explodierender volkswirtschaftlicher Schäden durch chronische Erschöpfung und produktive Ausfälle investieren multinationale Konzerne und Krankenversicherer massiv in Lösungen, die das biologische Grundbedürfnis präzise messbar, steuerbar und skalierbar machen. Zwischen klinisch validierter Neuromodulation, biometrischen Smart Textiles und prädiktiver KI hat sich ein hochkomplexes DeepTech-Ökosystem etabliert. SleepTech hat die verspielte Nische der Consumer-Wellness endgültig hinter sich gelassen und agiert an der Schnittstelle von medizinischer Prävention und High-Tech-Leistungsoptimierung, um die menschliche Regeneration völlig neu zu definieren.
Wenn Daten auf harte Fakten treffen
Der Markt für Schlaftechnologie hat seine Konsolidierungsphase hinter sich und präsentiert sich reifer denn je. Wegweisende Analysen, wie die viel zitierte Studie der RAND Corporation und aktuelle Reports von Krankenkassen wie der DAK-Gesundheit, beziffern den volkswirtschaftlichen Schaden durch schlechten Schlaf allein in Deutschland auf rund 60 Milliarden Euro jährlich. Diese Zahl hat Vorstände und Versicherer gleichermaßen aufwachen lassen. Der technologische Haupttreiber dieser neuen Marktdynamik ist die angewandte KI in Verbindung mit Closed-Loop-Systemen – also Technologien, die Schlaf nicht nur passiv tracken, sondern durch thermische oder akustische Interventionen in Echtzeit aktiv verbessern.
Die Investitionsvolumina spiegeln diese Systemrelevanz wider. Weltweit flossen zuletzt weit über dreißig Milliarden Euro Venture Capital in den erweiterten HealthTech-Sektor, wobei sich der Fokus in Europa massiv von reiner Hardware hin zu Software-as-a-Medical-Device (SaMD) und hybriden Modellen verschoben hat. Wer heute als tiefentechnologisches Schlaf-Start-up in Deutschland das Potenzial für B2B-Rahmenverträge oder offizielle DiGA-Zulassungen beweist, ruft in einer Series-A-Runde mittlerweile realistische Summen von 12 bis 18 Millionen Euro auf.
Simple Pulsmessung war gestern
Die Zeit der einfachen Wearables am Handgelenk, die uns am Morgen lediglich mitteilen, wie schlecht wir geschlafen haben, ist vorbei. Den Markt dominieren in diesem Jahr drei hochspezifische Sub-Sektoren.
- An vorderster Front steht die aktive Neuromodulation. Hierbei messen Sensoren die Gehirnwellen und stimulieren durch exakt getimte akustische oder milde elektrische Impulse die Tiefschlafphasen – eine Technologie, die von Start-ups wie dem US-Unternehmen Somnee oder Vorreitern wie Earable Neuroscience mit ihrem FRENZ Brainband bereits erfolgreich kommerzialisiert wurde.
- Der zweite massive Treiber sind biometrische Smart Textiles. Mit Graphen durchzogene Matratzenbezüge und sensorgestützte Recovery-Sleepwear regulieren die Mikroklimata des Körpers vollautomatisch, inspiriert von den dynamischen Temperatur-Algorithmen, die Eight Sleep einst salonfähig machte.
- Der dritte und mit Abstand lukrativste Sektor ist der B2B Corporate Sleep Market. Hier verkaufen Gründer keine Hardware mehr an Endkunden, sondern lizensieren ganzheitliche, KI-gestützte Schlaf-Coaching-Plattformen wie Sleepio oder Shleep als Employee-Benefit-Programme an DAX-Konzerne, um die Resilienz der Belegschaft messbar zu erhöhen und Ausfallzeiten zu minimieren.
Die Friedhöfe der Wearables und ihre bitteren Lektionen
Doch der Weg in diese lukrative Gegenwart war mit prominenten Marktopfern gepflastert. Der spektakuläre Absturz des US-Unternehmens Hello, das mit seinem Schlafsensor „Sense“ knapp 50 Millionen US-Dollar einsammelte und dann krachend den Betrieb einstellen musste, oder der harte Pivot der französischen Firma Dreem weg vom teuren Endkundenmarkt hin zur klinischen Forschung unter dem Dach von Beacon Biosignals, sind mahnende Beispiele.
Aus diesen geplatzten Träumen lassen sich vier fatale Fallstricke für heutige Gründer ableiten.
- Der erste Irrtum betrifft die Unit Economics im Hardware-Bereich. Wer komplexe Sensorik baut, verbrennt in der Produktion und Logistik Margen, die sich über Einmalkäufe nie langfristig refinanzieren lassen.
- Der zweite Fallstrick ist die Illusion des B2C-Marktes. Die Customer Acquisition Costs (CAC) im überfüllten Consumer-Health-Segment sind derart exorbitant, dass Start-ups ohne einen klaren B2B- oder B2B2C-Vertriebskanal schlicht ausbluten.
- Die dritte tödliche Falle ist die Regulatorik. Wer medizinische Behauptungen aufstellt, ohne die quälend langen und teuren Wege der europäischen MDR-Zertifizierung oder der US-amerikanischen FDA-Zulassung einzuplanen, scheitert spätestens bei der Series B an der Due Diligence der Investor*innen.
- Der vierte und vielleicht subtilste Fehler ist die „Data-without-Action“-Falle. Kund*innen kündigen Abonnements nach wenigen Wochen, wenn ein Tracker ihnen jeden Morgen nur schonungslos vorhält, wie katastrophal ihr Schlaf war, ohne eine verhaltensändernde, wirksame therapeutische Intervention zu bieten.
Das deutsche Netzwerk: Die Schmieden der Erholung
In Deutschland hat sich eine hochgradig spezialisierte Cluster-Landschaft herausgebildet, die diese Fehler der Vergangenheit zu vermeiden weiß. München hat sich zum unangefochtenen Epizentrum für DeepTech entwickelt, was nicht zuletzt an der engen Verzahnung des Gründungs-Ökosystems der Technischen Universität München (TUM) mit dem Max-Planck-Institut für Psychiatrie liegt, wo Weltklasse-Forschung zur Schlafarchitektur stattfindet. Berlin bleibt der strategische Hub für digitale Geschäftsmodelle und B2B-SaaS, befeuert durch das interdisziplinäre Schlafmedizinische Zentrum der Charité und eine unübertroffene Dichte an HealthTech-Investoren. Aachen wiederum hat sich durch die Strahlkraft der RWTH und ihres Instituts für Textiltechnik (ITA) als europäischer Knotenpunkt für Smart Textiles etabiert; hier entstehen die Stoffe, die morgen berührungslos unseren Puls messen. Heidelberg und Mannheim runden das Netzwerk ab. Im engen Austausch mit dem renommierten Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI) in Mannheim und der universitären Medizintechnik in Heidelberg fokussieren sich Gründer*innen hier auf hochkomplexe Hardware-Lösungen, die den strengen Anforderungen des klinischen Alltags standhalten.
Investor*innen-Radar: Wer finanziert den Schlaf von morgen?
Das Kapital im SleepTech-Sektor ist so diversifiziert wie die Technologien selbst. Spezialisierte Venture-Capital-Fonds wie HealthCap oder Joyance Partners, die den Trend früh erkannten, dominieren die Seed-Runden tiefgreifender medizinischer Innovationen. Doch längst sind auch die Top-Tier Generalisten aufgewacht. Fonds wie Earlybird und Cherry Ventures führen mittlerweile große Runden in Start-ups an, die das Potenzial zur Skalierung im Corporate-Health-Sektor beweisen. Einen enormen Einfluss üben zudem Corporate VCs aus der Medizintechnik-Industrie aus. Akteure wie ResMed Ventures oder Philips Health Technology Ventures agieren nicht nur als Geldgeber, sondern als strategische Türöffner für globale Vertriebskanäle und klinische Studien. Der wahre Motor der Frühphase sind jedoch hochkarätige Business Angels und Syndikate. Hier finden sich oft erfolgreiche Ex-Gründer*innen aus der ersten Digital-Health-Welle – Köpfe hinter deutschen Erfolgsgeschichten wie TeleClinic oder dem an ResMed verkauften Leipziger SleepTech-Pionier mementor –, die ihr hart erarbeitetes regulatorisches Netzwerk und ihr Kapital nun gezielt an die nächste Generation von Gründern weitergeben.
Die Top Start-ups (Must-Watch)
Die Auswahl für diesen Report basiert auf einer strengen, journalistischen Filter-Matrix. Jedes gelistete Unternehmen musste den Nachweis erbringen, dass es über die reine Lifestyle-Datenmessung hinausgeht und klinisch validierte Evidenz, regulatorische Zulassungen (wie die Erstattungsfähigkeit als DiGA oder die Zertifizierung als Medizinprodukt) oder etablierte B2B-Kund*innenstrukturen vorweisen kann. Im Fokus stehen die echten, faktengesicherten Treiber der Digital-Health-Transformation im deutschsprachigen Raum mit Gründungs- oder Skalierungsfokus ab 2020.
Mementor (Macher von „somnio“) – Der digitale Pionier
Gegründet von Dr. Noah Lorenz, Alexander Rötger und Jan-Felix Topp mit operativer Wiege in Leipzig, ist Mementor der regulatorische und kommerzielle Leuchtturm der deutschen Szene. Ihr Hauptprodukt somnio ist die erste dauerhaft zugelassene Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) zur Behandlung von Ein- und Durchschlafstörungen (Insomnie). Das B2B2C-Modell funktioniert rein auf Rezept: Die App wird von Ärzt*innen verordnet und die Kosten werden zu 100 % von den gesetzlichen Krankenkassen übernommen. Die Technologie basiert auf digitalisierter kognitiver Verhaltenstherapie (KVT-I), deren Wirksamkeit in kontrollierten Studien klinisch nachgewiesen wurde. Nach einer Frühphasen-Finanzierung durch den Technologiegründerfonds Sachsen (TGFS) folgte im August 2022 der Ritterschlag: Der globale Schlafforschungsgigant ResMed übernahm das Unternehmen vollständig, um die Technologie international zu skalieren.
Sleepiz – Die Revolution des berührungslosen Trackings
Eine hochinnovative Ausgründung der ETH Zürich (gegründet von Dr. Soumya Sunder Dash, Dr. Marc Rullan und Max Sieghold), die über ihre deutsche Tochtergesellschaft (Sleepiz GmbH, Berlin) den hiesigen Klinik- und Praxis-Markt erobert hat. Das Unternehmen vertreibt seine Screening-Systeme für das Remote Patient Monitoring (RPM) direkt an Allgemeinmediziner, Pneumologen und Schlaflabore zur physiologischen Heimmessung. Ihr USP ist ein medizinisch zertifiziertes kontaktloses Tracking (CE-Klasse IIa): Ein kompaktes Gerät auf dem Nachttisch misst mittels harmloser Radar-Wellen (Millimeterwellen-Technologie) Atembewegungen und Herzrate völlig berührungslos und exakt durch die Bettdecke hindurch. Das MedTech-Unternehmen sammelte in seiner Series-A-Runde insgesamt 6,2 Millionen CHF ein, angeführt von dem renommierten Investorennetzwerk Verve Ventures, der Zürcher Kantonalbank (ZKB) und gesundheitsfokussierten Business Angels.
Diametos (Macher von „Snorefox“) – Die Acoustic-AI-Diagnostik
Das im Jahr 2020 von dem Akustik-Ingenieur Dr. Christoph Janott und Heiko Butz in Potsdam gegründete Diametos schließt die riesige Diagnostiklücke bei nächtlichen Atemaussetzern. Das B2B2C-SaaS-Unternehmen lizenziert seine zertifizierte Medizintechnik an Krankenversicherungen wie die BIG direkt gesund und fungiert als Screening-Schnittstelle für HNO-Ärzt*innen. Ihre App Snorefox ist das einzige am Markt befindliche, medizinisch zertifizierte System, das mittels KI das Risiko einer obstruktiven Schlafapnoe rein akustisch bestimmt. Der/die Patient*in benötigt keinerlei Hardware; das Smartphone-Mikrofon auf dem Nachttisch reicht aus, um Atemmuster und die Frequenz des Schnarchens auf Basis eines weltweit führenden, proprietären Audiodatensatzes fehlerfrei zu analysieren. Finanziert wird das Unternehmen durch ein Konsortium aus erfahrenen Healthcare-Business-Angels, internationalen Industriepartnern sowie strategischen Forschungs-Fördergeldern der Investitionsbank des Landes Brandenburg (ILB).
LunaLab – Das dezentrale Schlaflabor
Gegründet im Jahr 2021 von Prof. Dr. med. Ulrich Sommer und Prof. Dr. med. Clemens Heiser – zwei der führenden deutschen HNO-Fachärzte und Somnologen –, bricht das Münchner Start-up die monopolistischen Strukturen klassischer Schlafkliniken auf. Die Telemedizin-Plattform digitalisiert den gesamten Patientenpfad von der Erstanamnese über das Heimscreeing bis zur Therapieplanung. LunaLab sendet Patient*innen ein leichtes, kabelloses und CE-zertifiziertes Messgerät nach Hause, welches die Schlafarchitektur im vertrauten Bett analysiert. Durch die automatisierte Datenübermittlung und ein Netzwerk angeschlossener Fachärzt*innen wird die Wartezeit auf eine Schlafanalyse von sechs Monaten auf wenige Tage verkürzt. Das Unternehmen beweist hohe Resilienz und finanziert sein starkes Wachstum von bereits über 1.500 erfolgreich behandelten Patient*innen vollständig organisch aus eigenen operativen Mitteln.
Ausblick: Die globalen Wellen erreichen Europa
Der europäische Markt agiert nicht im Vakuum, und ein Blick über die Grenzen zeigt die tektonischen Verschiebungen, die den hiesigen Markt dominieren. Aus den USA schwappt der Siegeszug rein softwarebasierter Screening-Verfahren auf Basis von Alltags-Hardware herüber. Seit die US-Zulassungsbehörde FDA den Tech-Giganten wie Apple und Samsung die medizinische Freigabe für die Erkennung von Schlafapnoe via Smartwatch erteilt hat, wandelt sich der Markt rasant: ConsumerTech wird zum klinischen Vorzimmer und zwingt die europäische Zulassungspraxis unter der MDR zu schnelleren, agileren Prozessen. In Asien wiederum, getrieben durch die demografische Überalterung in Japan und Südkorea, hat sich SleepTech fest in der institutionalisierten Pflege etabliert. Industrie-Schwergewichte wie Paramount Bed zeigen mit Systemen wie dem sensorgestützten Nemuri SCAN, wie automatisierte Betten und vorausschauendes Schlaf-Tracking die chronisch überlastete Altenpflege entlasten. Israel wiederum zementiert seinen Ruf als DeepTech-Schmiede für das kontaktlose Zeitalter. Start-ups wie Neteera Technologies demonstrieren, wie hochentwickelte Mikroradar-Sensoren jede Art von Körperkontakt oder Wearables überflüssig machen. Diese berührungslose Erfassung von Atemfrequenz und Herzratenvariabilität verlagert das klassische Schlaflabor endgültig und barrierefrei in die eigenen vier Wände der Patient*innen.
Für Gründer*innen und Investor*innen untermauert diese Entwicklung eine unmissverständliche Wahrheit: Wer auf dem modernen SleepTech-Markt nachhaltig Wert stiften und skalieren will, muss klinische Evidenz und regulatorische Validierung zwingend mit wasserdichten B2B- oder B2B2C-Geschäftsmodellen verheiraten – sei es über die direkte Erstattungsfähigkeit der Krankenkassen oder als strategische(r) Partner*in im betrieblichen Gesundheitsmanagement von Großkonzernen. Schlaf ist längst keine esoterische Lifestyle-Nische mehr, sondern die kritische und messbare Infrastruktur der menschlichen Leistungsfähigkeit und Gesundheit. Diejenigen Akteur*innen, die diese neuronale und biologische Infrastruktur am präzisesten vermessen, analysieren und durch therapeutische Ansätze reparieren, bauen die technologischen Einhörner des nächsten Jahrzehnts.
tripbot: KI-Reiseplanung jenseits der Inspiration
Bunte Urlaubsbilder generieren kann jede KI – doch wenn es um echte Preise und Verfügbarkeiten geht, scheitern viele Systeme. Der 21-jährige Gründer Nico Neser will diese Lücke mit seinem Start-up tripbot schließen. Durch eine strikte technische Trennung von generativer Inspiration und harten Datenbank-Fakten verspricht der Autodidakt mehr Transparenz im Buchungs-Dschungel. Ein ambitionierter Plan, der sich in einem von Milliarden-Konzernen dominierten Markt erst noch beweisen muss.
Hinter tripbot steht kein großes Entwicklerteam, sondern ein klassischer Solo-Founder. Der Fachabiturient Nico Neser aus Mittelfranken hegte eigentlich den Berufswunsch, Pilot zu werden, weshalb das Thema Reisen für ihn auch privat eine zentrale Rolle spielt. Die Idee zu tripbot entstand laut Neser Mitte 2025 aus einer persönlichen Nutzerfrustration: Er sei es leid gewesen, unzählige Browser-Tabs öffnen zu müssen, um Preise, Hotels und Bewertungen mühsam zu vergleichen.
„Vom ersten ernsthaften Prototypen bis zum heutigen funktionierenden MVP war es ungefähr ein Jahr intensiver Entwicklung“, blickt Neser zurück. Aus einer simplen Idee entsprang schnell ein komplexes Geflecht aus Flug- und Hotelsuche, Zahlungsabläufen und einer separaten KI-Schnittstelle. Dass er sich das alles nur über YouTube beigebracht habe, sei zu kurz gegriffen, räumt der Gründer ein; KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge hätten ihm vor allem geholfen, schneller zu lernen. Dennoch betont er die menschliche Aufsichtspflicht: „Gerade bei einem Produkt, über das später echte Reisen und Zahlungen abgewickelt werden, muss ich kritische Abläufe selbst nachvollziehen, testen und absichern.“ In der gebootstrappten Anfangsphase ohne Investorengelder habe er vor allem gelernt, mit technischen Grenzen umzugehen. „Man lernt, dass Gründen nicht bedeutet, auf jede Frage sofort eine Antwort zu haben. Es bedeutet, Verantwortung dafür zu übernehmen, eine belastbare Antwort zu finden“, so der 21-Jährige.
Das Problem: Wenn Inspiration an der Buchungsrealität scheitert
Der Kern von tripbot beruht auf der Annahme, dass Reise-KI heute oft an den harten Buchungsfakten scheitert. Nico positioniert sein Produkt gegen reine „Inspirations-KIs“, die Traumstrände vorschlagen, den Buchungsprozess selbst aber kaum erleichtern.
Auf die Frage, wie er das Halluzinieren der KI bei konkreten Preisen verhindert, verweist Neser auf eine strikte Systemarchitektur. „Bei tripbot sind klassische Reisesuche und KI-Suche bewusst zwei unterschiedliche, aber miteinander verbundene Wege“, stellt er klar. Preise und Tarife werden klassisch über APIs etablierter Anbieter*innen abgerufen. Die KI fungiere lediglich als Übersetzer für natürliche Reisewünsche, wie etwa die Suche nach einem ruhigen Hotel abseits der Partymeile.
„Das Sprachmodell darf eine Anfrage verstehen, Prioritäten erkennen und Ergebnisse erklären. Es darf aber nicht selbst einen Flugpreis, eine Verfügbarkeit oder eine Buchungsbedingung erfinden“, skizziert Neser. Auf die Fehleranfälligkeit der KI angesprochen, verzichtet er auf PR-Floskeln: „Eine hundertprozentige Garantie, dass ein generatives System niemals einen Fehler macht, wäre aus meiner Sicht unseriös.“ Wichtig sei vielmehr, dass ein sprachlicher Fehler nicht automatisch zu einer fälschlichen Buchung führe. Ob diese theoretische Trennung auch einem massenhaften Stresstest mit tausenden komplexen Live-Anfragen standhält, wird allerdings erst der geplante Rollout zeigen.
Geschäftsmodell und der riskante Kampf um Nutzer*innen
Das Marktumfeld ist unerbittlich, Giganten wie Booking.com investieren selbst Milliarden. Wie also die ersten 10.000 aktiven Nutzer*innen gewinnen? „Ich möchte die ersten 10.000 aktiven Nutzer nicht über teure Anzeigen einkaufen“, blockt Neser den kapitalintensiven Weg ab. Er setzt stattdessen auf organisches Wachstum, SEO rund um echte Nutzerfragen und eine enge Einbindung der Community. „Entscheidend sind Menschen, die den Mehrwert verstehen, das Produkt wiederverwenden, es weiterempfehlen und über tripbot buchen“, lautet seine Strategie.
Aus unserer Sicht ist das ein hochriskantes Unterfangen: Im brutalen B2C-Travel-Segment, in dem die großen Portale fast alle Werbeplätze und Suchergebnisse dominieren, gilt rein organisches Wachstum heute als fast utopisch. Die Plattform selbst monetarisiert sich über Buchungsprovisionen, während die KI-Suche in einem Freemium-Modell mit optionalem Pro-Abo münden soll. Einem schnellen Investoreneinstieg erteilt Neser vorerst dennoch eine Absage: „Ich möchte nicht früh eine große Runde aufnehmen, nur um unbewiesene Werbekanäle zu finanzieren oder KI-Nutzung dauerhaft zu subventionieren. Kapital sollte einen funktionierenden Motor beschleunigen. Es sollte nicht den fehlenden Motor ersetzen.“
Haftung und das Retention-Problem
Auch die rechtlichen Hürden bei Reisebuchungen thematisiert der Autodidakt. „Die KI steht nicht zwischen dem Nutzer und einer rechtlich relevanten Bestätigung und darf keine eigene Buchungsbestätigung erfinden“, erklärt Neser. Vor jedem Abschluss werden die Preise aus den Datenbanken live re-evaluiert und dem/der Nutzer*in klassisch zum Checkout vorgelegt.
Um Nutzer*innen trotz der geringen Reisefrequenz von ein bis zwei großen Urlauben im Jahr an tripbot zu binden, verzichtet der Gründer auf künstliche App-Gamification oder aggressive Push-Nachrichten. Der Mehrwert soll stattdessen im Langzeitgedächtnis der Plattform liegen: Wer immer Direktflüge oder ruhige Hotels bucht, bekommt diese Vorlieben beim nächsten Urlaub direkt berücksichtigt. „Der eigentliche Vorteil entsteht nicht daraus, dass tripbot Menschen häufiger zu Reisen überredet. Er entsteht daraus, dass jede neue Planung auf den Erfahrungen der vorherigen aufbauen kann“, argumentiert der Entwickler. Ob dieser sanfte Ansatz im schnelllebigen Reise-Markt ausreicht, in dem Gewohnheit und aggressive Rabattschlachten oft über reine Nutzerfreundlichkeit siegen, bleibt abzuwarten.
Blick in die Zukunft
Jetzt steht der Feinschliff an. „In den kommenden zwölf Monaten steht zunächst nicht maximale Reichweite, sondern ein belastbares Fundament im Mittelpunkt“, skizziert Neser den Weg zum stufenweisen, öffentlichen Launch, der für August 2026 angesetzt ist. Bis 2028 sieht er tripbot als etablierte, mehrsprachige Reiseplattform aus Europa, die perspektivisch auch Hotels direkt und zu faireren Konditionen anbinden soll.
Am Ende geht es dem 21-Jährigen offensichtlich um mehr als nur Code und APIs. „Ich habe tripbot nicht gebaut, um einfach eine weitere Reiseplattform zu schaffen“, resümiert Nico Neser seine Motivation. „Ich habe es gebaut, weil ich glaube, dass jeder Mensch das Recht auf eine einfache, faire und stressfreie Reiseplanung hat.“ Eine ehrenwerte Vision – deren härtester Praxistest im direkten Kampf um die Gunst der Endkund*innen gerade erst beginnt.
CIRO: KI-Power für die Immobilienverwaltung
Wie das 2026 gegründete PropTech-Start-up CIRO den Markt für Immobilienverwaltung aufmischen will.
Das im Jahr 2026 gegründete PropTech-Start-up CIRO mit Sitz in Eching bei München bringt eine neue Plattform auf den Markt. Diese soll das Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) in die oft noch analog geprägte deutsche Immobilienverwaltung tragen. Mit einer Softwarelösung, die sich primär an private Vermieter*innen und ab Herbst 2026 im B2B-Bereich auch an gewerbliche Hausverwaltungen richtet, wagt sich das junge Unternehmen in einen lukrativen, aber stark umkämpften Markt. Das Versprechen an die Nutzer*innen ist vollmundig: Im Durchschnitt sollen sich bis zu fünf Stunden Arbeit pro Woche einsparen lassen.
Vom Gespräch unter Freunden zum 360-Grad-Ansatz
Hinter CIRO stehen die Geschäftsführer André Teich (CTO) und Markus Froese (CEO). Der Anfang des Start-ups war dabei kein durchgeplantes Pitch-Deck, sondern ein schlichtes Gespräch unter Freunden. André Teich hatte ursprünglich den festen Plan, in die Immobilienvermietung als klassisches, langfristiges Vermögensaufbau-Vehikel einzusteigen.
Um die in der Praxis auftretenden administrativen Hürden zu lösen, brachte Markus Froese seine Expertise ein. Doch wie gelingt in einer so frühen Start-up-Phase die Finanzierung eines derart breit aufgestellten Expertenteams – von Entwicklung über Recht bis hin zum Marketing? „Wir haben nicht mit der Frage nach Kapital begonnen, sondern mit der Frage nach den richtigen Menschen“, blickt CEO Markus Froese zurück. Das Start-up sei von Beginn an als echte Partnerschaft konzipiert worden, in der jeder Gründer seine Kernkompetenz einbringe und über Unternehmensanteile statt eines klassischen Gehalts beteiligt sei. „Das schafft Verbindlichkeit und hält die Struktur schlank“, betont Froese. Finanziert wurde der Start demnach komplett aus eigener Kraft.
CTO André Teich ergänzt den pragmatischen Technologieanspruch der Gründer: „Die Immobilienverwaltung wurde technologisch seit Jahrzehnten kaum berührt. Wir nutzen KI nicht als Verkaufsargument, sondern um Menschen echte Arbeit abzunehmen.“ Da die Immobilienverwaltung unterschiedlichste Disziplinen berührt, wurde das Team fachübergreifend aufgestellt. So fungiert die Juristin Denise Sonnenschein als Gesicht für alle Rechtsthemen und sorgt dafür, dass Nebenkosten und Fristen stets auf dem aktuellen rechtlichen Stand bleiben.
Die Lösung: Automatisierung und dynamische Priorisierung
Während Buchhaltung und Banking andernorts längst digitalisiert sind, beherrschen bei der Verwaltung von Mietwohnungen in Deutschland noch vielerorts Excel-Tabellen und das manuelle Abtippen von Belegen den Alltag. Bei CIRO laden Nutzer*innen Dokumente einfach hoch. Die KI erkennt die Art des Dokuments, liest relevante Werte aus und ordnet sie zu – verschlüsselt nach AES-256-Standard und DSGVO-konform in Deutschland gehostet.
Ein zentrales Feature ist die dynamische Aufgabenverwaltung, die To-dos vorschlägt und Anliegen nach Dringlichkeit priorisiert. Doch wer haftet eigentlich, wenn Fristen versäumt werden oder die KI bei einer Abrechnung die falsche Rechtsgrundlage wählt? Auf diese kritische Frage reagiert André Teich bestimmt: „CIRO schiebt keine Aufgabe nach hinten – der Algorithmus kennt nur ein Nach-oben.“ Fristgebundene Aufgaben würden bis zu sechs Monate im Voraus auf dem Dashboard hervorgehoben. Ob sie letztlich erledigt werden, liege aber bewusst in der Hand des Nutzers bzw. der Nutzerin. „Wir sind die Assistenz, nicht die Ausführung“, stellt der CTO klar. Auch bei der Nebenkostenabrechnung erstelle das System lediglich einen Entwurf. Kontrolle und rechtliche Verantwortung blieben stets beim Vermieter bzw. der Vermieterin. Die juristische Logik dahinter verantworte die hauseigene Fachanwältin. „So entlastet die Technik, ohne dass jemand die Kontrolle abgibt“, resümiert Teich. Das Ziel sei es, den Kund*innen Zeit für die wirklich wichtigen Entscheidungen freizuschaufeln.
Das Geschäftsmodell: Die KI hinter der Paywall
CIRO verfolgt ein Software-as-a-Service (SaaS)-Modell, dessen Preisstruktur das Marketingversprechen bei genauem Hinsehen jedoch etwas relativiert. Die Basis-Nutzung ist zwar kostenlos, allerdings stark limitiert. Wer auf die vollumfängliche KI-Priorisierung hofft, muss im „Basic“-Tarif (ab 19 Euro/Monat) noch Abstriche machen, da der weitreichende KI-Assistent erst ab dem „Smart“-Tarif für 39 Euro monatlich freigeschaltet wird.
Versteckt das Start-up sein wichtigstes Feature also hinter einer Paywall und riskiert damit den Frust preissensibler Kleinvermieter? André Teich wehrt sich gegen diesen Vorwurf. Die automatische Priorisierung basiere nicht auf KI, sondern auf einem Algorithmus, der ohnehin jedem zur Verfügung stehe. Auch im kostenlosen Tarif sei bereits eine Basis-KI für das Einlesen von Hausgeldabrechnungen enthalten. „Was in den höheren Tarifen dazukommt, ist mehr KI-Leistung – vor allem beim automatischen Einlesen und Verarbeiten von Dokumenten“, erklärt der Gründer. Das Modell orientiere sich schlicht an der Portfoliogröße der Nutzer*innen. Wer 50 Einheiten vermiete, produziere hunderte Dokumente, für deren Verarbeitung die KI deutlich mehr Rechenleistung erbringen müsse. Teichs Fazit lautet dementsprechend: „Das ist keine Paywall, sondern ein Preis, der mit dem Nutzen mitwächst.“
Markt und Wettbewerb
Das Marktpotenzial ist enorm: Allein in Deutschland verwalten rund 5,5 Millionen private Vermieter*innen ihre Objekte größtenteils selbst. Doch CIRO agiert nicht im luftleeren Raum. Etablierte Start-ups wie immocloud oder Vermietet.de haben den Markt längst besetzt. Mit welchen Argumenten will man wechselträge Kund*innen also zur Migration auf ein noch junges System bewegen?
„Der Einwand ist berechtigt – Wechselträgheit ist real, und wir nehmen sie ernst, statt sie kleinzureden“, räumt André Teich ein. Deshalb behandle man den Datenumzug als eigenständiges Produktthema und setze im Sinne des Data Acts auf saubere Exportfunktionen. Das nehme die Angst, im System festzustecken. Letztlich wolle man die Konkurrenz nicht einfach preislich unterbieten, sondern technologisch neu denken: „Das Versprechen ist, Vermietung so passiv zu machen wie ein ETF-Investment“, verspricht der CTO selbstbewusst. Dass CIRO noch jung sei, sieht er als massiven Vorteil, da man das System „ohne Altlasten auf dem aktuellen Stand der Technik“ entwickeln konnte.
Unser Fazit
CIRO tritt als technologisch hochgerüsteter „Late Follower“ in den PropTech-Markt ein. Positiv hervorzuheben ist die breite Teamaufstellung, die typische Kinderkrankheiten durch fehlendes Branchenwissen minimieren könnte. Die strategische Entscheidung, ab Herbst 2026 auch professionelle Hausverwaltungen anzusprechen, dürfte wirtschaftlich überlebenswichtig sein.
Doch birgt der gleichzeitige Angriff auf B2C-Kleinvermieter*innen und B2B-Profis im ersten Jahr nicht die Gefahr, sich heillos zu verzetteln? Markus Froese versteht diese Sorge, sieht die Entwicklung jedoch gelassen. Da KI die Art und Weise, wie Software gebaut wird, extrem beschleunige, habe man die Plattform in nur acht Monaten zur Marktreife gebracht. Zudem setzten beide Zielgruppen technisch auf exakt demselben Fundament auf. „Wir bauen also nicht zwei Produkte, sondern ein Produkt, das sich seinen Nutzern anpasst“, betont Froese. Die Trennung erfolge vor allem im Vertrieb: Self-Service für Private, persönliche Betreuung für die Profis. Durch den gestaffelten Marktstart wähnt sich das Team auf der sicheren Seite: „Wir starten nicht zwei Dinge gleichzeitig aus dem Nichts, sondern öffnen ein laufendes System für eine zweite Zielgruppe.“
Die größte Aufgabe von Teich und Froese wird es nun sein, das Vertrauen in die fehlerfreie Arbeitsweise ihrer Automatisierung zu gewinnen und den Spagat zwischen kostenlosen Einstiegsangeboten und kostenintensiven Premium-Features erfolgreich zu meistern.
DeepTech abseits der Metropolen: Warum das wahre Start-up-Potenzial in der Region schlummert
Im StartingUp-Interview: Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg. Warum DeepTech-Gründer*innen abseits der Metropolen punkten und welche Finanzierungslogik sie wirklich brauchen.
Deutschland leidet paradoxerweise an seinem eigenen Ideenreichtum: In den Laboren und Universitäten der Republik entstehen täglich bahnbrechende Technologien, die das Potenzial haben, globale Märkte zu revolutionieren. Doch sobald es an den Transfer von der akademischen Forschung in die unternehmerische Praxis geht, reißt der Faden allzu oft ab. Während Start-up-Hubs wie Berlin oder München die Schlagzeilen und das Risikokapital dominieren, findet die eigentliche Grundlagenforschung für den boomenden DeepTech-Sektor häufig in regionalen Universitätsstädten statt.
Braucht es wirklich das Ökosystem einer Start-up-Metropole, um ein Tech-Einhorn zu bauen? Prof. Dr. Axel Winkelmann von der Universität Würzburg ist Experte für Forschungstransfer und Mitgründer des auf Frühphasen spezialisierten Venture-Capital-Fonds 14leafs. Er ist überzeugt: Ein funktionierendes Ökosystem aus Forschung, Kapital und Netzwerken lässt sich auch abseits der großen Metropolen knüpfen.
Im StartingUp-Interview erklärt er, warum die Wertschöpfung bei forschungsgetriebenen Gründungen lange vor dem Markteintritt beginnt, warum Wissenschaftler*innen oft mit der falschen Finanzierungslogik planen und wie der gefährliche Brückenschlag vom Labor zum Scale-up gelingt.
Das Interview
StartingUp: Deutschland gilt als Weltmeister im Erfinden, aber als Kreisklasse im Vermarkten. An welcher konkreten Sollbruchstelle zwischen universitärem Labor und Markteintritt scheitern Ihrer Erfahrung nach die meisten DeepTech-Hoffnungen?
Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Sollbruchstelle liegt zwischen technologischer und unternehmerischer Validierung. Wie Sie richtig anmerkten, scheitert Deutschland nicht an Ideen: Jedes vierte aller europäischen Hochschulpatente stammt aus Deutschland. Wissenschaftliche Exzellenz ist also vorhanden.
Allerdings wird eine Erfindung nicht allein durch ihre technische Überlegenheit erfolgreich. Zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und marktfähigem Unternehmen liegen Prototypen, Patente, regulatorische Fragen, Industriepartnerschaften und vor allem die konsequente Ausrichtung auf den konkreten Kundennutzen. Genau in dieser Phase entsteht häufig eine Finanzierungslücke – das sogenannte Valley of Death. Hinzu kommt: Wissenschaftliche Exzellenz wird in Deutschland hervorragend gefördert. Für die Phase zwischen Forschungsprojekt und marktfähigem Unternehmen gibt es dagegen häufig keine durchgängige Finanzierung und Begleitung. Dadurch haben viele Technologien gar keine Chance, bevor sie ihr Potenzial entfalten können. Entscheidend ist deshalb, Wissenschaft, Kapital, Industrie und unternehmerische Erfahrung früh zusammenzubringen. Ob aus einer Erfindung ein Patent für die Schublade oder ein Unternehmen wird, entscheidet sich selten im Labor – sondern im Transfer.
StartingUp: Sie brechen eine Lanze für regionale Standorte. Ketzerisch gefragt: Ist das nicht oft nur eine Ausrede für fehlendes Durchsetzungsvermögen im Haifischbecken der Start-up-Hochburgen? Welche harten KPIs – etwa Talentbindung, Burn-Rate oder Patentdichte – sprechen im direkten Vergleich wirklich für DeepTech-Ökosysteme abseits der Metropolen?
Prof. Axel Winkelmann: Die eigentliche Frage lautet doch: Warum sollte Spitzenforschung erst 300 Kilometer umziehen müssen, bevor sie finanzierbar wird? 87 Prozent aller Entrepreneure haben einen Hochschulabschluss und mehr als jedes zweite Start-up wird durch Hochschulen unterstützt. Trotzdem konzentrieren sich rund zwei Drittel der Venture-Capital-Fonds auf zwei der vier deutschen Millionenstädte, während rund sieben von zehn Universitäten in Städten mit weniger als 200.000 Einwohnern liegen. Viele Start-ups ziehen deshalb nicht wegen besserer Ideen um, sondern wegen des Kapitals. Mit ihnen verlassen auch hochqualifizierte Mitarbeiter, unternehmerisches Know-how und Folgegründungen die Region.
Natürlich investieren überregionale VCs auch außerhalb der Metropolen. Aber universitätsnahe, regionale DeepTech-Fonds investieren anders: Sie begegnen Innovationen nicht erst beim Pitch, sondern im Labor, im Transferzentrum oder im Austausch mit Professoren, Kliniken und Industrie. Dadurch entsteht ein früher Zugang zu Technologien, Teams und Kundenproblemen. Würzburg ist dafür ein gutes Beispiel: 130.000 Einwohner, aber Spitzenforschung in RNA, personalisierter Medizin, Quantenmaterialien und Satellitentechnologie. Genau dort entstehen die Technologien von morgen.
StartingUp: Sie sagen, bei DeepTech beginnt die Wertschöpfung lange vor dem Markteintritt. Für klassische B2B-SaaS-Gründer*innen zählt als erster Beweis aber oft erst der erste zahlende Kunde. An welchen drei konkreten Meilensteinen messen Sie als Investor den Fortschritt eines forschungslastigen Start-ups, wenn das marktreife Produkt und der erste Euro Umsatz noch Jahre entfernt sind?
Prof. Axel Winkelmann: Software und DeepTech folgen unterschiedlichen Wertschöpfungslogiken. Während bei SaaS der erste zahlende Kunde häufig den entscheidenden Meilenstein markiert, liegen bei DeepTech oft noch Jahre zwischen wissenschaftlichem Durchbruch und Markteintritt. Deshalb achten wir auf drei andere Signale.
Erstens: Technologievalidierung. Bestätigen unabhängige Experten oder Industriepartner, dass die Technologie ein relevantes Problem löst? Wenn etablierte Unternehmen Zeit und Ressourcen in einen Prototypentest investieren, ist das ein starkes Signal.
Zweitens: Schutz und Skalierbarkeit der Innovation. Sind Patente gesichert und ist der regulatorische Weg realistisch geplant? Gerade in Life Sciences oder MedTech entscheidet dies häufig über den späteren Unternehmenserfolg.
Drittens: Das Team. Wir investieren nicht nur in Technologien, sondern in Menschen. Entscheidend ist, ob sich aus einem exzellenten Forschungsteam ein unternehmerisch denkendes Gründerteam entwickelt oder mit unserer Hilfe entwickeln lässt, das Kundenbedürfnisse versteht und eine überzeugende Go-to-Market-Strategie aufbaut.
StartingUp: DeepTech bedeutet lange Entwicklungszyklen und immensen Kapitalbedarf – das beißt sich oft mit der eher kurzfristigen Rendite-Erwartung traditioneller VCs. Wie muss die „andere Finanzierungslogik“ aussehen, von der Sie sprechen, damit das Start-up das gefürchtete Valley of Death überlebt?
Prof. Axel Winkelmann: Die andere Finanzierungslogik beginnt mit einer anderen Risikobetrachtung. Klassische Venture-Capital-Fonds reduzieren Risiko häufig erst, wenn Markt, Kunden und Umsatz sichtbar werden. Bei DeepTech entsteht der Unternehmenswert aber Jahre früher: in der wissenschaftlichen Validierung, in Patenten, regulatorischen Fortschritten oder Industriepartnerschaften. Genau dort muss Kapital ansetzen.
Das Valley of Death überlebt deshalb nicht derjenige, der am meisten Geld einsammelt, sondern derjenige, dessen Finanzierung zu den Entwicklungsphasen der Technologie passt. Frühphaseninvestoren müssen Geduld mitbringen, gleichzeitig aber das Unternehmen konsequent auf Marktreife vorbereiten: Team- und Unternehmensaufbau, regulatorische Strategie, Industriekooperationen und Vorbereitung späterer Anschlussfinanzierungen. Deshalb verstehen wir uns nicht als reine Kapitalgeber. Unser Ziel ist es, wissenschaftliche Exzellenz früh in unternehmerischen Erfolg zu übersetzen – gemeinsam mit den Gründerteams und unserem industriellen Netzwerk.
StartingUp: Sie sitzen bei 14leafs auf der anderen Seite des Tisches. Wenn ein brillantes Forschendenteam bei Ihrem VC-Fonds aufschlägt: Was ist der größte toxische Denkfehler aus dem akademischen Betrieb, der bei Ihnen sofort zum „Nein“ führt – und können Sie uns ein Beispiel für einen Pitch geben, der genau daran gescheitert ist?
Prof. Axel Winkelmann: Der größte Denkfehler lautet: „Unsere Technologie ist so gut, dass sich der Markt schon ergeben wird.“ In der Wissenschaft wird der Erfolg an neuen Erkenntnissen und technischer Detailverliebtheit gemessen, in der Wirtschaft aber daran, ob ein relevantes Kundenproblem gelöst wird. Eine herausragende Technologie ist deshalb notwendig – aber niemals hinreichend. Ich erinnere mich an ein Team mit exzellenter Forschung, Patenten und hochrangigen Publikationen. Auf die Frage „Wer ist Ihr erster Kunde?“ lautete die Antwort: „Eigentlich jeder – von Automotive bis Medizintechnik.“ Genau das war das Problem. Wer alle adressiert, adressiert am Ende niemanden. Es fehlte eine klare Marktpriorisierung und damit ein plausibler Weg zum ersten zahlenden Kunden. Für uns ist das allein noch kein Ausschlusskriterium. Entscheidend ist, ob das Team bereit ist, seine Annahmen gemeinsam mit Industriepartnern und potenziellen Kunden zu überprüfen und daraus ein belastbares Geschäftsmodell zu entwickeln. Ist diese Offenheit vorhanden, kann aus exzellenter Forschung ein exzellentes Unternehmen werden. Fehlt sie, investieren wir nicht.
Danke, Prof. Winkelmann, für die spannenden Insights.
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
Im Trend: Nachhaltige Give-aways
Fünf Wege, wie Marken mit weniger Abfall und mehr Bedeutung einen bleibenden Eindruck hinterlassen können.
Weil der Wettbewerb um Aufmerksamkeit wächst, überdenken viele Unternehmen, wie sie sichtbar werden. Gerade kleine, durchdachte Berührungspunkte können langfristig eine größere Wirkung entfalten als kurzfristige, aufdringliche Maßnahmen. Physische Marken-Touchpoints – insbesondere solche mit einem Mehrwert über den ersten Kontakt hinaus – gewinnen deshalb wieder an Bedeutung.
Ein wachsendes Interesse an Werbeartikeln, die sowohl funktional als auch nachhaltig sind und die Markenwerte glaubwürdig widerspiegeln, lässt sich beobachten. Marken beginnen, stärker darüber nachzudenken, was nach der ersten Interaktion passiert. Wenn ein Produkt behalten, wiederverwendet oder sogar eingepflanzt wird, verlängert das die Beziehung ganz automatisch und macht sie greifbar.
Hier sind fünf Wege, wie Unternehmen diesen Wandel aktiv nutzen können:
1. Auf Events Gespräche anstoßen
Messen und Veranstaltungen sind nach wie vor stark umkämpfte Umfelder, in denen es für Marken immer schwieriger wird, ohne aufdringliche Werbung aufzufallen. Bei Events geht es oft zunächst nur darum, ein Gespräch zu beginnen. Ein kleines, unerwartetes Detail kann dabei den entscheidenden Unterschied machen. Früher habe ich viele Messen besucht und fühlte mich oft überfordert, weil mir ein natürlicher Einstieg fehlte. Heute erlebe ich das anders: Ein pflanzbarer Bleistift, der später zu Kräutern oder Blumen heranwachsen kann, weckt deutlich mehr Neugier und Gesprächsbereitschaft als klassische Werbeartikel wie Plastikstifte, USB-Sticks oder Stofftaschen. Solche Gegenstände sind nicht nur Give-aways, sondern echte Gesprächsstarter und bleiben dadurch länger im Gedächtnis.
2. Durchdachte Dankeschön-Gesten für Kunden schaffen
Viele klassische Werbegeschenke wirken austauschbar oder wenig relevant und verfehlen damit oft ihre eigentliche Wirkung. Ich erinnere mich noch gut an eines der gedankenlosesten Werbegeschenke, das ich je erhalten habe: ein großer „Danke für Ihre Teilnahme“-Regenschirm auf einer Messe in Dubai vor einigen Jahren. Das ergab wenig Sinn, da es dort kaum regnet, und der Schirm außerdem viel zu sperrig für mein Handgepäck war. Am Ende sah man am Ausgang der Messe hunderte dieser Schirme liegen. Ein sehr anschauliches Beispiel dafür, wie schnell gut gemeinte Gesten zur Ressourcenverschwendung werden können. Immer mehr Unternehmen setzen deshalb auf individuellere und bewusstere Formen der Wertschätzung. Ein Geschenk muss nicht teuer sein, um Wirkung zu zeigen. Entscheidend sind die Details, etwa eine Personalisierung oder eine glaubwürdige Geschichte dahinter.
3. Langlebige Give-aways bewusst einsetzen
Werbegeschenke sind weiterhin ein fester Bestandteil vieler Marketingstrategien. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein dafür, wie schnell viele dieser Artikel entsorgt werden. Immer mehr Marken stellen sich daher die Frage: Wird dieses Give-away tatsächlich genutzt oder sofort weggeworfen? Und welches Bild vermittelt es von der Marke? Wir sehen eine klare Abkehr von Einwegartikeln. Produkte, die über Monate oder sogar Jahre hinweg genutzt werden, halten auch die Marke präsent. Langlebige oder wiederverwendbare Give-aways schaffen nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch Vertrauen, weil sie Qualität und Verantwortung transportieren.
4. Beim Onboarding einprägsame Erlebnisse schaffen
Auch im internen Bereich findet ein Umdenken statt. Unternehmen hinterfragen zunehmend, wie sie neue Mitarbeitende oder Partner willkommen heißen und von Anfang an eine emotionale Bindung aufbauen können. Das Onboarding ist oft der erste echte Berührungspunkt mit der Marke im Unternehmen. Hier bietet sich die Chance, Werte nicht nur zu kommunizieren, sondern erlebbar zu machen. Das kann dazu beitragen, dass sich neue Mitarbeitende von Beginn an wertgeschätzt und integriert fühlen.
5. Kleine Details in die Kundenerfahrung integrieren
Oft sind es nicht die großen Inszenierungen, sondern die unerwarteten kleinen Momente, die im Gedächtnis bleiben. Besonders dann, wenn sie nützlich, persönlich oder überraschend sind. Ein einfaches, aber durchdachtes Extra kann die Wahrnehmung eines gesamten Kauferlebnisses verändern. Das zeigt sich beispielsweise in vielen Branchen ganz unterschiedlich: Ein Café legt dem Kaffee ein kleines handgeschriebenes Dankeschön oder einen Rabattcode für den nächsten Besuch bei. Ein Online-Shop packt eine kleine, nützliche Beigabe ins Paket. Hotels hinterlassen eine lokale Kleinigkeit auf dem Zimmer, etwa eine regionale Süßigkeit oder eine kleine Karte mit einem persönlichen Tipp für die Umgebung. Auch im Einzelhandel oder bei Beauty-Marken funktionieren kleine, gut gewählte Samples oder personalisierte Botschaften oft besser als klassische Massen-Goodies. Solche Gesten müssen weder teuer noch komplex sein; entscheidend ist, dass sie einen Bezug zum Moment oder zur Marke herstellen und nicht beliebig wirken. Auch hier gewinnen nachhaltige und sinnvolle Produkte zunehmend an Bedeutung, weil sie nicht sofort weggeworfen werden, sondern einen längeren Nutzen haben oder eine Geschichte transportieren.
Der Autor Michael Stausholm ist ein Pionier im Bereich der nachhaltigen Markenführung und Gründer sowie CEO von SproutWorld. Mit dem klaren Ziel, der klassischen Wegwerfkultur in der Werbebranche sinnvolle und kreislauffähige Alternativen entgegenzusetzen, rief er das Unternehmen im Jahr 2013 ins Leben.
