Die Arbeitswelt verändert sich - sowohl für Personalmanager*innen als auch für die Belegschaft. Während sich vor wenigen Jahren die Arbeitnehmenden in einer starken Verhandlungsposition befanden, schlägt das Pendel jetzt immer stärker zugunsten der Unternehmen aus. Das eröffnet ihnen die Chance, die Arbeitswelt mehr nach ihren Vorstellungen zu gestalten, um ihren Unternehmenserfolg zu sichern. Gleichzeitig tragen sie auch die große Verantwortung, das Arbeitsumfeld ihrer Mitarbeitenden kontinuierlich zu verbessern, das Engagement zu fördern und die Rolle der KI für die kommenden Jahre mit Weitblick und Sorgfalt auszubalancieren.

Wir werfen einen Blick nach vorne und skizzieren die fünf wichtigsten HR-Trends für die DACH-Region im kommenden Jahr.

1. Kulturelle Transparenz – Strategiewechsel bei der Talentakquise

Die Stagnation der Wirtschaft, der angespannte Arbeitsmarkt, weniger Stellenangebote – all das führt dazu, dass Mitarbeitende lieber in ihren derzeitigen Positionen und Rollen verharren. Die Folge ist ein “Talentestau:” Mitarbeitende, die sonst das Unternehmen verlassen würden, bleiben und blockieren damit die Wechsel- und Entwicklungsmöglichkeiten derer, die eher bereit sind, ihre Karriere engagiert voranzubringen. Auf der Suche nach effektiven Möglichkeiten, diese Engpässe zu überwinden, werden Unternehmen im kommenden Jahr ihre Strategie hin zu mehr kultureller Transparenz ausrichten. Anstatt neue Talente mit einem Wertversprechen oder der einseitigen Hervorhebung positiver Alleinstellungsmerkmale zu gewinnen, kommunizieren sie ihre tatsächlichen Erwartungen und die Realität des Arbeitsalltags klar. Damit betonen sie bewusst auch Aspekte, die weniger passende Bewerbende eher abschrecken - damit sich die wirklich passenden umso stärker angesprochen fühlen. Beispiele dafür können u.a. die Erwartung, wieder vollständig zur Büropräsenz zurückzukehren, Prozessreife und Struktur der Unternehmen sowie die Nutzung von KI-Tools im Arbeitsalltag sein.

2. Neudefinition des Erfolgs – Leistung statt Leistungsschau?

Mitarbeitende haben oft das Gefühl, dass ihre tatsächlich geleistete Arbeit nicht richtig bewertet wird und sie nicht ausreichend Anerkennung erfahren. Analysen von Culture Amp ergaben, dass 2025 rund 20 Prozent der Mitarbeitenden nicht genau wissen, wie sich die Bewertung ihrer Performance zusammensetzt. Die Folge dieser Unkenntnis sind Mutmaßungen und die Fokussierung auf mehr Sichtbarkeit: Mitarbeitende betreiben eine Art Leistungsschau und arbeiten so, dass es vor allem produktiv aussieht. Wenn das Gefühl hinzukommt, einem passiven Monitoring ausgesetzt zu sein – in der DACH-Region nur unter strengen Auflagen erlaubt – konzentrieren sich Mitarbeitende auf das, was vermeintlich gemessen wird. Diese Kluft wird sich 2026 weiter vergrößern, wenn die Verantwortlichen ihre Leistungsbewertung nicht neu ausrichten, um ein vertrauenswürdiges und vollständigeres Bild von der Performance ihrer Mitarbeitenden zu erhalten. Wer hingegen menschzentrierte Feedbacksysteme wie Upward Feedback, 360‑Grad‑Feedback und reflektierende Einzelgespräche verankert, kann das Vertrauen stärken und ein ganzheitlicheres Verständnis der Beiträge der Mitarbeitenden erhalten.

3. Mensch und KI – zwei Seiten der HR-Medaille

2026 werden KI-Tools verstärkt Einzug in den HR-Abteilungen halten. Routineaufgaben wie z.B. eine erste Bewerberauswahl oder die Beantwortung von häufig gestellten Fragen werden zunehmend automatisiert beantwortet. Doch mit den Möglichkeiten der KI wächst auch die Erkenntnis, dass sie nicht die Lösung für alles sein darf. Darüber hinaus tritt 2026 der EU AI Act vollständig in Kraft. Demzufolge werden KI-Tools im Zusammenhang mit Personaleinsatz als Hochrisiko eingestuft: Sie unterliegen sehr strengen Richtlinien bezüglich Transparenz, Kontrolle und Grenzen des KI-Einsatzes. Bei der Frage, welche Aufgaben der KI überlassen werden können und welche nach wie vor die Empathie, die Erfahrung und das Wissen echter HR-Expert*innen erfordern, ist Fingerspitzengefühl gefragt. Auch scheinbar administrative Aufgaben benötigen manchmal den direkten persönlichen Austausch. Unternehmen werden dazu übergehen, deutlicher zu definieren, welche Fragestellungen und Bereiche maschinenbezogene Fähigkeiten und welche menschliche Fähigkeiten erfordern. 2026 wird sich ein deutlicher Trend bemerkbar machen: Die verstärkte Integration von KI in den Personalabteilungen und gleichzeitig die permanente Überprüfung, welche Aufgabenbereiche zukünftig KI-gestützt erledigt werden sollen.

4. Führung neu denken – Managementpositionen verlieren an Attraktivität

Auch das verraten die Analysen von Culture Amp: 72 Prozent der Generation Z sind nicht an Führungspositionen interessiert. Die jungen Arbeitnehmenden bleiben lieber in ihren jeweiligen Rollen, manche entscheiden sich ganz bewusst gegen eine Managementkarriere. Der Reiz, eine Leitungsfunktion zu übernehmen, nimmt insbesondere im Bereich des mittleren Managements ab: Diese Manager*innen fühlen sich zwischen den Erwartungen der Unternehmensführung und den Erwartungen ihres Teams oft unter starkem Druck. In der Folge könnte es im kommenden Jahr zu einer weiteren Abflachung der Hierarchien in den Unternehmen kommen, manche befürchten gar eine Rezession auf der Management- und Führungsebene. Gleichzeitig eröffnen sich Manager*innen durch den Einsatz von KI-Tools neue Möglichkeiten, ihren Einfluss zu vergrößern. Für jene Talente, die sich darauf einlassen, werden Führungspositionen dadurch zugänglicher und nachhaltiger. In Anbetracht dessen werden sich die Dynamiken in den Teams verändern. Unternehmen werden Führungsrollen zunehmend überdenken und ihre Manager*innen besser unterstützen, statt weitere einzustellen. Denn wenn weniger Menschen führen wollen, braucht es nicht mehr, sondern besser unterstützte Manager*innen.

5. Ambitionen und Leistungsbereitschaft wird außerhalb der Arbeitswelt ausgelebt

Ob berufliche Nebentätigkeit, Ehrenamt oder leidenschaftliches Hobby – immer mehr Mitarbeitende bringen Energie und Motivation für Tätigkeiten auf, die außerhalb ihrer regulären Arbeit liegen. Sie erkennen, dass sie ihre Stärken auch anderswo verwirklichen können. Dieser Trend hin zu mehr Kreativität, Leidenschaft und Erfüllung durch sinnvolle Tätigkeiten nach Feierabend und am Wochenende wird sich auch 2026 fortsetzen. Das Risiko für Unternehmen geht dabei über bloße Ablenkung hinaus: Bleiben angemessene Antworten im kommenden Jahr aus, wandern Ambitionen nach außen ab. Führung muss etwas Besseres anbieten: Die Chance 2026 liegt darin, den Hauptjob so zu gestalten, dass er sich wieder energiegeladen, kreativ und investitionswürdig anfühlt.

Fazit

Die Strömungen und Entwicklungen in der HR-Welt bringen einen fortdauernden Wandel mit sich. Gespannt blicken die Personalabteilungen auf die für 2026 vorgesehene nationale Umsetzung der Entgelttransparenz-Richtlinie der EU (EU Pay Transparency Directive and Equal Pay). Die weitreichendsten Veränderungen verursacht aber der Einzug der KI in die Arbeits- und Lebenswelt der Mitarbeitenden. Dies wirft unablässig neue Fragen auf: Droht der Talentepool zu versiegen, wenn Aufgaben für Berufseinsteiger*innen von KI übernommen werden und sie infolgedessen keine Erfahrung aufbauen können? Wird sich die Belegschaft eines Unternehmens früher oder später in KI-resistente und KI-affine Gruppen aufspalten? Die HR-Welt bleibt ein Schmelztiegel verschiedenster Strömungen im Unternehmen, die datengestützte Strategien erfordern.

Der Autor Dr. Arne Sjöström ist Regional Director, People Science EMEA bei Culture Amp mit dem Schwerpunkt Organisationspsychologie und angewandte Forschung.

Die Leistung und die Zuverlässigkeit von KI-Assistenten nehmen gefühlt weiter zu. Doch wer in den letzten Wochen intensives Prompting bei ChatGPT, Perplexity und Co. betrieben und die Ergebnisse eingehend analysiert hat, fühlte sich in diesem Gefühl nicht bestätigt. Im Gegenteil: Die Qualität der generierten Antworten lässt neuerdings öfter zu wünschen übrig. Auf YouTube gibt es zahlreiche Videos zu diesem Phänomen, das sich offenbar auch die Herstellenden nicht so ganz erklären können, aber auch klassische Medien berichten darüber. In Anbetracht der Tatsache, wie abhängig sich viele Menschen im Berufsleben schon heute von GenAI-Tools gemacht haben, ist dieser Trend erschreckend und ernüchternd. Ein blindes Vertrauen in die digitalen Helfer aus der Familie generativer KI birgt zudem großes Schadenspotenzial, etwa dann, wenn sich Ärzt*innen bei der Diagnose auf sie stützen oder Entwickler*innen von der KI vorgeschlagene Frameworks ohne Sicherheitscheck implementieren.

Völliges Vertrauen in GenAI ist also, zurückhaltend formuliert, mindestens gewagt. Die Situation ist ernst und erfordert von GenAI-Anbietenden ein Mindestmaß an Qualitätssicherung – offenbar kein einfaches Unterfangen. Bis dahin ist es wichtig, eigene Maßnahmen zu ergreifen, um nicht in die Falle der folgenden vier Qualitätskiller zu geraten.

1. Halluzinationen

KI-Assistenten wie ChatGPT und Co. wurde die Aufgabe erteilt, Antworten zu liefern – koste es, was es wolle. Wenn die Wissensbibliothek nicht ausreicht, um komplexe Sachverhalte zu beantworten, fängt generative KI an, sich etwas auszudenken. Die von solchen Halluzinationen ausgehende Gefahr ist bekannt. Umso bedrückender ist die Tatsache, dass laut einer aktuellen Studie nur rund ein Viertel (27 %) der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit prüfen. Das sind zwar immerhin sieben Prozentpunkte mehr als bei gewöhnlichen Inhalten aus dem Internet, wie eine Studie des PR-COM Re­search Lab belegt, aber noch immer viel zu wenige.

Gegenmaßnahmen: Wer GenAI nutzt, sollte ausnahmslos alle von ihr produzierten Inhalte überprüfen. Dazu sollten User*innen insbesondere die von der KI verwendeten Primärquellen checken oder – wenn möglich – Expert*innen zur Prüfung der Korrektheit der Antworten zurate ziehen.

2. Bias

Die Anbieter*innen aktueller KI-Assistenten haben sehr viel Arbeit in ihre Produkte gesteckt, um den Bias, also die Voreingenommenheit ihrer Modelle auszumerzen und sie zur Vorurteilsfreiheit zu erziehen.

Verlassen sollten sich User*innen auf die moralische und ethische Unantastbarkeit ihrer Modelle dennoch nicht. Zwar ist es unwahrscheinlich, dass Produkte großer Hersteller*innen noch rassistische, sexistische oder sonstige ethisch fragwürdige Ansichten vertreten, aber komplett ausgeschlossen ist es eben nicht. Noch relativ hoch ist die Gefahr zudem bei der Nutzung von kostenlosen GenAI-Assistenten oder Nischen-Tools.

Gegenmaßnahmen: Auch im Zusammenhang mit Bias gilt es, die Ergebnisse einer KI-Befragung immer genauestens zu checken und mit geltenden Gesetzen und den vorherrschenden Wertevorstellungen unserer Gesellschaft abzugleichen. Wer dubiose KI-Tools meidet, kann sich zudem viel Ärger ersparen.

3. Content-Kannibalisierung

Immer mehr KI-generierter Content flutet das Internet – die logische Folge der zunehmenden Nutzung von GenAI-Assistenten. Leider trainieren KI-Entwickler*innen ihre Chatbots und deren zugrunde liegende Sprachmodelle unter anderem mit genau diesen Inhalten. Und schlimmer noch: Der exponentiell steigende KI-Inhalt ist darüber hinaus auch der Wissensschatz, auf den die KI für ihre Antworten zurückgreift. Dadurch entsteht ein Teufelskreis aus KI, die sich irgendwann nur noch mit von ihr selbst generierten Inhalten trainiert und auch nur noch von ihr produzierten Content als Basiswissen verwendet. Der Mensch wird aus dieser Gleichung immer weiter herausgekürzt. Die Qualität der Ergebnisse von Anfragen an die KI wird somit zunehmend abnehmen. Hinzu kommt, dass alle User*­innen irgendwann die gleichen Ergebnisse abrufen, nutzen und veröffentlichen.

Gegenmaßnahmen: Es ergibt Sinn, hin und wieder auch ohne KI zu agieren und Content zu produzieren, der frei von KI-generierten Inhalten ist und das Qualitätsmerkmal „Made in a human brain“ trägt.

4. Wissensoligopol

Der KI-Markt ist derzeit auf einige wenige Big Player geschrumpft, die sich die enormen Rechenressourcen und Entwicklungskosten für generative KI leisten können. Dadurch entsteht zunehmend ein Wissensoligopol, in dem die großen Anbieter*innen wie OpenAI, Google, Microsoft und DeepSeek zukünftig die Art und Weise bestimmen, welche Informationen überhaupt noch zugänglich sind. Schon jetzt gehen Suchanfragen auf den traditionellen Suchmaschinen deutlich zurück, die Ergebnisse zwar nach Algorithmen ranken, aber selten Treffer komplett ausblenden. Viel restriktiver agieren GenAI-Tools, deren implementierte Filter die freiheitliche Verbreitung von Wissen einzuschränken drohen: Was nicht mit den politischen und moralischen Ideen der Hersteller übereinstimmt, wird automatisch unterdrückt. Das erinnert ein wenig an das Wahrheitsministerium aus Orwells „1984“.

Gegenmaßnahmen: Es ist wichtig, dass Unternehmen und offizielle Stellen auch unabhängige Projekte fördern und deren Nutzer*innen- sowie Supporter*innen-Basis wächst. Gleichzeitig sollten User*innen es dringend verinnerlichen, dass KI- Assistenten nicht der Wahrheit letzter Schluss sind. Das Nutzen möglichst vieler Quellen, um das eigene Wissen aufzubauen, ist immer besser als ein vermeintlicher „Single Point of Truth“.

Fazit

Wir sind noch lange nicht so weit, dass ein blindes Vertrauen in generative KI zu rechtfertigen ist. Es ist zwar logisch, dass wir eine vermeintlich arbeitserleichternde Technologie erst einmal ungern hinterfragen – doch dieser Bequemlichkeit wohnt, je nach Einsatzzweck, ein erhebliches Schadenspotenzial inne. Zum jetzigen Zeitpunkt lautet also die Maxime, restlos jede von GenAI generierte Antwort genauestens auf den Prüfstand zu stellen.

Der Autor Alain Blaes ist CEO der Münchner Kommunikationsagentur PR-COM (mit Fokus auf High-tech- und IT-Industrie im B2B-Umfeld).

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

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

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

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

Kontrolle und Zugang: Die Regeln für Sprachmodelle

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

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

Neue Protokolle für neue Crawler

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

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

Strukturierte Daten als universelle KI-Sprache

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

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

Die Bedeutung für die Generierung

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

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

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

Ladezeit und Interaktivität als Vertrauenssignal

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

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

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

Mobile Performance ist der Schlüssel

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

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

Redundanz vermeiden: kanonische Klarheit

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

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

Schlussworte

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

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

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

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

3. Die Perfektionierung der Core Web Vitals als Vertrauenssignal.

4. Die Vermeidung von Duplikaten durch kanonische Klarheit.

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

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

Es war ein ungewöhnlicher Ort für eine bahnbrechende

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

Von der Universität ...

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

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

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

... zum technologischen Durchbruch

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

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

Wachstumsschub und strategische Entwicklung

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

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

Das KI-Gesetz der Europäischen Union, die weltweit erste umfassende KI-Verordnung, erreicht am 2. August 2025 einen entscheidenden Meilenstein. Ab diesem Stichtag gelten für Unternehmen, Behörden und KI-Anbieter*innen in der EU zahlreiche zentrale Verpflichtungen, bei deren Nichteinhaltung Strafmaßnahmen eingeleitet und verhängt werden können. Was das für Unternehmen und ihre Mitarbeitenden bedeutet, erfährst du hier.

Der AI Act, der am 2. Februar dieses Jahres in Kraft getreten ist, schafft einen einheitlichen Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz (KI) in der EU. Zwar werden viele Regelungen erst 2026 wirksam, doch bereits am 2. August 2025 beginnt eine neue Phase, die sich auf drei Bereiche fokussiert:

• Strafmaßnahmen bei Nichteinhaltung
• Verpflichtungen für allgemeine General-Purpose-AI-Modelle (GPAI)
• Aufbau von Aufsicht und Governance auf nationaler und europäischer Ebene

Strafen bis zu 35 Millionen Euro

Seit dem 2. Februar dieses Jahres sind KI-Systeme mit unannehmbaren Risiken verboten. Ab dem 2. August 2025 können zusätzlich nun Geldbußen für Verstöße gegen bereits bestehende Verpflichtungen verhängt werden, die bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent ihres gesamten Jahresumsatzes betragen können. Unternehmen müssen dazu beispielsweise sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über KI-Kenntnisse verfügen. Die Europäische Union erwartet von ihren Mitgliedstaaten, dass sie eigene wirksame, verhältnismäßige und abschreckende Strafmaßnahmen festlegen. Dabei sollen die besonderen Umstände von KMUs und Start-ups berücksichtigt werden, um deren wirtschaftliche Lebensfähigkeit nicht zu gefährden.

Neue Verpflichtungen für Anbieter*innen von GPAI-Modellen

GPAI-Modelle, die ab dem 2. August 2025 in der Europäischen Union vermarktet werden, unterliegen gesetzlichen Verpflichtungen. Das Europäische Amt für Künstliche Intelligenz hat dazu am 10. Juli 2025 die endgültige Fassung der Verhaltenskodizes veröffentlicht. Anbieter*innen solcher GPAI-Modelle müssen unter anderem technische Dokumentationen erstellen, Urheberrechte beachten und Transparenz über die verwendeten Trainingsdaten sicherstellen.

GPAI-Modelle sind KI-Systeme mit besonders breitem Einsatzspektrum und sind darauf ausgelegt, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Sie werden mit riesigen Datenmengen trainiert und sind entsprechend vielseitig einsetzbar. Das bekannteste Beispiel sind große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), etwa das generative Sprachmodell GPT-4o, das in ChatGPT integriert ist. Für GPAI-Modelle, die bereits vor dem 2. August 2025 in der Europäischen Union auf dem Markt waren, gilt eine Übergangsfirst bis zum 2. August 2027.

Aufsicht und Governance

Die KI-Verordnung schafft einen Rahmen mit Durchführungs- und Durchsetzungsbefugnissen auf zwei Ebenen.

Auf nationaler Ebene muss jeder EU-Mitgliedstaat bis zum 2. August 2025 mindestens eine Marktüberwachungsbehörde sowie eine notifizierende Behörde benennen. Erstere ist für die Überwachung von KI-Systemen zuständig, letztere für die Notifizierung unabhängiger Konformitätsbewertungsstellen. Die Mitgliedstaaten müssen bis dem Stichtag Informationen zu den nationalen Behörden und deren Kontaktdaten veröffentlichen.

Auf EU-Ebene koordinieren das Europäische Amt für KI und der Europäische KI-Ausschuss die Aufsicht. Zusätzlich werden ein Beratungsforum und ein wissenschaftlicher Ausschuss aus unabhängigen Experten eingerichtet.

Was bedeutet das für Personalabteilungen und Arbeitnehmende?

Das KI-Gesetz hat direkte Auswirkungen darauf, wie KI in den Bereichen Rekrutierung, Performance-Management, Personalanalyse und Mitarbeitenden-Monitoring eingesetzt wird. Personalverantwortliche müssen sicherstellen, dass KI-Tools in diesen Bereichen transparent, fair und konform sind.

• Fairness und Antidiskriminierung: KI-Systeme, die bei Einstellungs- oder Beförderungsentscheidungen eingesetzt werden, müssen nachvollziehbar und frei von Bias sein. Personalabteilungen sollten ihre Tools und Anbieter*innen regelmäßig überprüfen, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.
• Vertrauen und Transparenz: Mitarbeitende erhalten einen besseren Einblick, wie KI-Systeme ihre Arbeit beeinflussen, zum Beispiel bei der Einsatzplanung, Leistungsbewertung oder bei der Arbeitssicherheit. Personalabteilung können Vertrauen schaffen, indem sie offen kommunizieren, wie KI eingesetzt wird und wie die Daten der Mitarbeitenden geschützt werden.
• Verantwortlichkeit von Drittanbieter*innen: Werden KI-Tools von Drittanbieter*innen genutzt, müssen Personalabteilungen sicherstellen, dass diese Anbieter*innen die Anforderungen an Transparenz und Dokumentation erfüllen. Verträge und Beschaffungsprozesse sollten entsprechend angepasst werden.
• Training und Change Management: Mit stärkeren Regulierungen von KI wird die Personalabteilung eine Schlüsselrolle bei der Schulung von Führungskräften und Mitarbeitenden übernehmen. Ziel ist es, einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu fördern und ethische Standards in der Unternehmenskultur zu verankern.

Fazit

Anbieter*innen von GPAI-Modellen, die bereits vor dem 2. August 2025 auf dem Markt waren, haben bis zum 2. August 2027 Zeit, die neuen Vorschriften vollständig umzusetzen. Weitere Verpflichtungen für KI-Systeme mit hohem Risiko werden 2026 und 2027 folgen. Dieser Meilenstein spiegelt das Bestreben der EU wider, Innovationen zu fördern und gleichzeitig sicherzustellen, dass KI sicher, transparent und mit den europäischen Werten im Einklang steht. Damit rückt die Personalabteilung in den Mittelpunkt einer verantwortungsvollen Einführung von KI am Arbeitsplatz.

Der Autor Tom Saeys ist Chief Operations Officer bei SD Worx, einem international tätigen Dienstleistungsunternehmen im HR-Bereich.

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

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

Start-ups aus aller Welt arbeiten an Lösungen

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

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

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

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

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

Ob steuerliche Forschungszulage, Investitionsförderung oder EU-Programme. Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT liefert in Sekundenschnelle eine Vielzahl möglicher Förderprogramme. Doch zwischen der reinen Information und der tatsächlichen Erschließung von Fördermitteln liegt ein erheblicher Unterschied. Hier gilt es, Unternehmen zu sensibilisieren.

Fördermittel sind heute ein strategischer Bestandteil moderner Unternehmensfinanzierung. Es reicht daher nicht, die Programme zu kennen. Entscheidend ist, sie rechtssicher, vollständig und förderlogisch aufeinander abgestimmt umzusetzen, um die vollen Förderpotenziale zu heben. Genau hier beginnt die Arbeit von Fördermittelexpert*innen.

Fünf Gründe, warum KI-Tools nicht als Fördermittelberater funktionieren

1. KI erkennt die wahren Förderpotenziale nicht

ChatGPT kann erklären, was ein Förderprogramm leistet. Doch welche Kosten eines konkreten Vorhabens tatsächlich und wie hoch förderfähig sind, lässt sich so nicht beurteilen. Gerade bei komplexen Programmen wie der steuerlichen Forschungszulage sind Erfahrung, Struktur und rechtssichere Abgrenzung entscheidend. Eine gute Fördermittelberatung prüft jedes Vorhaben systematisch: von der Förderfähigkeit nach dem Forschungszulagengesetz (FZulG), AGVO oder De-minimis-Verordnung bis hin zur klaren Trennung förderfähiger und nicht förderfähiger Aufwände.

2. KI kann keine Förderstrategien entwickeln

Eine Liste von Förderprogrammen ersetzt keine Strategie. KI kann nur Optionen nennen, aber keine Strategien zur Umsetzung im Unternehmen entwickeln. Eine gute Fördermittelberatung integriert die Forschungszulage sinnvoll in laufende Projekte und strukturiert Innovations- sowie Investitionsprozesse auf Bundes-, Landes- und EU-Ebene. So entstehen nicht nur Optionen, sondern belastbare, wirtschaftlich wirksame Lösungen.

3. KI kann nicht mit Menschen kommunizieren

Ein Antrag ist mehr als ein Formular. Er muss Anforderungen erfüllen und überzeugen. KI liefert Textbausteine, aber führt keine Gespräche und reagiert nicht auf Rückfragen mit der notwendigen Erfahrung in der Verwaltungspraxis der verschiedenen Förderprogramme. Eine gute Fördermittelberatung übernimmt die gesamte Kommunikation mit Förderstellen, koordiniert mit Bescheinigungsstellen und entwickelt formal korrekte und überzeugende Argumentationen.

4. KI endet beim Prompt – Fördermittelberatung bei der erfolgreichen Projektprüfung

Nach dem Antrag geht die Arbeit oft erst richtig los. Rückfragen, Prüfungen, Nachweise. KI kann Unternehmen dabei nicht unterstützen und keine Verantwortung übernehmen. Eine gute Fördermittelberatung hingegen begleitet die Kund*innen durch den gesamten Förderzyklus mit sauberer Dokumentation, revisionssicherer Aufbereitung und Unterstützung bei Audits und Außenprüfungen.

5. KI zeigt nur den Dschungel – Förderexperten finden den Schatz

Datenbanken geben einen Überblick, aber keine Richtung. Eine gute Fördermittelberatung bewertet alle denkbar möglichen Förderprogramme im konkreten Unternehmenskontext und entwickelt daraus konkrete Maßnahmen, um das Maximum an Fördermöglichkeiten für die Kund*innen rauszuholen. Eine gute Fördermittelberatung schafft so echte wirtschaftliche Vorteile statt der bloßen Auflistung von Fördermöglichkeiten.

Der Autor Efe Duran Sarikaya ist CEO der Fördermittelberatung EPSA Deutschland.

Food-Start-ups haben in den vergangenen Jahren einen bemerkenswerten Aufschwung erlebt. Der zunehmende Wunsch nach nachhaltiger, gesunder und funktionaler Ernährung, das wachsende Bewusstsein für Klima- und Umweltschutz sowie der Trend zur Individualisierung der Ernährung haben eine neue Gründungswelle ausgelöst. Dennoch: Der Markteintritt im deutschen Lebensmittelmarkt zählt zu den anspruchsvollsten Herausforderungen, denen sich Gründer*innen stellen können. Wer als Start-up nicht durch außergewöhnliche Innovation oder gezielte Nischenstrategie punktet, hat kaum eine Chance, hier gelistet zu werden.

Ohne klare Zielgruppenfokussierung, glaubwürdiges Produktversprechen und professionelle Umsetzung funktionieren auch gute Ideen nicht – wie es u.a. die Frosta-Tochter elbdeli (trotz starker Marke keine Resonanz) und Bonaverde (Kaffeemaschine mit Röstfunktion, die trotz Kickstarter-Erfolg) scheiterte zeigen.

Da dieser Markt so groß ist, ist er auch stark reguliert, hochkonkurrenzfähig und von mächtigen Einzelhandelsstruk­turen dominiert. Zu den größten Hürden zählen die komplexe Regulatorik, Logistik und Produktion, Finanzierung sowie die Konsument*innenakzeptanz.

Laut dem Deutschen Startup Monitor nennen 43 Prozent aller Start-ups die Finanzierung als größte Hürde. Kapitalbedarf entsteht früh – für Verpackungen, Lebensmittelsicherheit, Produktion, Mindestabnahmemengen und Vertrieb.

Ein typisches Seed-Investment liegt zwischen 250.000 und 1,5 Millionen Euro. In späteren Phasen steigen institutionelle VCs mit Ticketgrößen von bis zu fünf Millionen Euro ein. Erfolgreiche Exits wie der Verkauf von yfood an Nestlé (2023) zeigen: Der Markt ist in Bewegung, aber selektiv.

Functional Food als Innovationsmotor – aber nicht der einzige

Functional Food ist längst mehr als ein Trend: Es ist ein wachsendes Segment mit wissenschaftlicher Fundierung. Produkte wie funktionale Riegel, Drinks oder Functional Coffee verbinden Geschmack mit gesundheitlichem Mehrwert. Besonders gefragt sind derzeit Inhaltsstoffe wie Adaptogene, Pro- und Präbiotika, pflanzliche Proteine und weitere Mikronährstoffe.

Zugleich gewinnen auch alternative Proteinquellen (Pilze, Algen, Fermentation), klimapositive Lebensmittel und Zero-­Waste-Konzepte an Bedeutung. Konsument*innen wollen Ernährung, die nachhaltig und leistungsfördernd ist.

Worauf Investor*innen achten – und was sie abschreckt

Aus Sicht eines/einer Investor*in zählen nicht nur Produkt­idee und Branding. Entscheidender ist:

• Ist das Team umsetzungsstark, resilient, multidisziplinär?
• Gibt es Traktion (z.B. Verkaufszahlen, Feedback, D2C-Erfolge)?
• Wie realistisch ist der Finanzplan? Sind Margen und Logistik durchdacht?
• Ist das Produkt skalierbar – auch international?

Abschreckend wirken hingegen: überschätzte Umsatzpro­gnosen, fehlende Markteinblicke, instabile Lieferketten oder reine Marketingblasen ohne echte Substanz.

Es ist unschwer zu erkennen: Wer im Food-Bereich gründen will, braucht mehr als eine gute Idee. Der deutsche Markt ist selektiv, komplex und durch hohe Einstiegshürden geprägt. Gleichzeitig ist er enorm spannend für alle, die bereit sind, langfristig zu denken, regulatorisch sauber zu arbeiten und echten Mehrwert zu schaffen.

Food-Start-ups, die ihre Zielgruppe kennen, finanziell solide aufgestellt sind und wissenschaftlich fundierte Produkte entwickeln, haben reale Chancen auf Marktdurchdringung – besonders, wenn sie es schaffen, Handelspartner*innen und Konsument*innen gleichermaßen zu überzeugen.

Investor*innen sind bereit, in solche Konzepte zu investieren, aber sie erwarten mehr als Visionen: Sie erwarten belastbare, integrierte Geschäftsmodelle mit echtem Impact.

Internationaler Vergleich: Was Food-Start-ups in den USA anders machen

Die USA gelten als Vorreiter für Food-Innovation. Der Markt ist schneller, risikofreudiger und deutlich kapitalintensiver. Allein im Jahr 2023 flossen in den USA rund 30 Milliarden US-Dollar Wagniskapital in FoodTech und AgriFood-Start-ups – ein Vielfaches im Vergleich zu Deutschland. Start-ups wie Beyond Meat, Impossible Foods oder Perfect Day konnten in kurzer Zeit hunderte Millionen Dollar einsammeln, skalieren und international expandieren. Die wesentlichen Unterschiede zur deutschen Szene sind:

• Zugang zu Kapital: Amerikanische Gründer*innen profitieren von einer ausgeprägten Investor*innenlandschaft mit spezialisierten VCs, Family Offices und Corporate Funds. In Deutschland dominiert oft konservative Zurückhaltung.
• Marktzugang: Der US-Markt ist dezentraler organisiert. Start-ups können regional Fuß fassen und wachsen, ohne gleich auf landesweite Listungen angewiesen zu sein.
• Regulatorik: Die U.S. Food and Drug Administration (FDA) ist in vielen Bereichen offener gegenüber neuen Inhaltsstoffen und Health Claims – das ermöglicht schnellere Markteinführungen.
• Kultur & Narrative: Amerikanische Konsument*innen sind innovationsfreudiger. Sie schätzen Storytelling, Vision und Purpose deutlich mehr als europäische Kund*innen.

Das bedeutet nicht, dass der US-Markt einfacher ist. Er ist aber zugänglicher für disruptive Ideen, insbesondere wenn sie skalierbar und investor*innentauglich aufgesetzt sind.

Operative Herausforderungen: vom Prototyp zur Produktion

Die operative Skalierung ist einer der größten Stolpersteine für Food-Start-ups. Eine Rezeptur im Labormaßstab oder im Handwerk zu entwickeln, ist vergleichsweise einfach. Sie jedoch für den industriellen Maßstab zu adaptieren, bringt komplexe Fragestellungen mit sich:

• Wo finde ich einen Co-Packer mit Kapazitäten für Kleinserien?
• Wie skaliert mein Produkt ohne Qualitätsverlust?
• Wie optimiere ich Haltbarkeit ohne künstliche Zusätze?
• Welche Verpackung schützt das Produkt, erfüllt die Nachhaltigkeitsansprüche und passt zu den Preisvorgaben des Handels?

In Deutschland ist die Infrastruktur für Food-Start-ups im Vergleich zu den USA oder den Niederlanden unterentwickelt. Während es in den USA Inkubatoren mit angeschlossenen Produktionsstätten (z.B. The Hatchery in Chicago oder Pilotworks in New York) gibt, fehlt es hierzulande oft an bezahl­baren, flexiblen Produktionslösungen.

Gerade nachhaltige Verpackungen stellen viele Gründer*­innen vor Probleme: Biologisch abbaubare Alternativen sind teuer, nicht immer kompatibel mit Logistikprozessen und oft nicht lagerstabil genug. Ein Spagat, der Investitionen und viel Know-how erfordert.

Erfolgsfaktor Vertrieb: Wie Produkte wirklich in den Handel kommen

Viele unterschätzen den Aufwand, der hinter einem erfolgreichen Listungsgespräch steht. Händler*innen erwarten nicht nur ein gutes Produkt – sie wollen einen Business Case:

• Wie hoch ist die Spanne für den Handel?
• Wie ist die Wiederkaufsquote?
• Wie sieht das Launch-Marketing aus?
• Gibt es POS-Materialien oder begleitende Werbekampagnen?

Ein Listungsgespräch ist kein Pitch – es ist ein Verhandlungstermin auf Basis knallharter Zahlen. Ohne überzeugende Umsatzplanung, Distributionserfahrung und schnelle Liefer­- fähigkeit hat ein Start-up kaum Chancen auf eine langfristige Platzierung im Regal. Viele Gründer*innen lernen das schmerzhaft erst nach dem Launch.

Zukunftstechnologien im Food-Bereich

Die Food-Branche steht am Beginn einer technologischen Revolution. Neue Verfahren wie Präzisionsfermentation, Zellkultivierung, 3D-Food-Printing oder molekulare Funktionalisierung eröffnen völlig neue Produktkategorien. Beispiele sind:

• Perfect Day (USA) stellt Milchprotein via Mikroorganismen her – völlig ohne Kuh.
• Formo (Deutschland) produziert Käseproteine durch Fermentation.
• Revo Foods (Österreich) bringt 3D-gedruckten Fisch auf pflanzlicher Basis in die Gastronomie und Handel.

Diese Technologien sind kapitalintensiv, regulatorisch komplex, aber langfristig zukunftsweisend. Wer heute die Brücke zwischen Wissenschaft, Verbraucher*innenbedürfnis und industrieller Machbarkeit schlägt, wird zu den Innova­tionsführer*innen von morgen zählen.

Neben dem klassischen Lebensmitteleinzelhandel gewinnen alternative Vertriebskanäle zunehmend an Bedeutung. Insbesondere spezialisierte Bio- und Reformhäuser wie Alnatura, Denns oder basic bieten innovativen Start-ups einen niedrigschwelligen Einstieg, da sie auf trendaffine Sortimente, nachhaltige Werte und kleinere Produzent*innen setzen. Hier zählen Authentizität, Zertifizierungen und persönliche Beziehungen mehr als reine Umsatzversprechen.

Auch der Onlinehandel wächst rasant: Der Anteil von E-Commerce im deutschen Lebensmitteleinzelhandel liegt zwar erst bei etwa drei bis vier Prozent, doch Plattformen wie Amazon Fresh, Picnic, Knuspr oder Getir bieten zunehmend Raum für neue Marken. Gerade Quick-Commerce-Anbietende ermöglichen kurzfristige Testmärkte und agile Vertriebspiloten in urbanen Zielgruppen.

Der Blick in die USA zeigt, was in Europa bevorsteht: Dort erzielt TikTok bereits über seinen eigenen TikTok Shop mehr als 20 Milliarden US-Dollar Umsatz – Tendenz stark steigend. Immer mehr Food-Start-ups nutzen die Plattform direkt als Verkaufs- und Marketingkanal. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis ähnliche Social-Commerce-Strukturen auch in Europa an Relevanz gewinnen – sei es über TikTok, Instagram oder neue, native D2C-Plattformen.

Weitere Trendfelder, die aktuell in den Fokus rücken, sind unter anderem:

• Regeneratives Essen: Lebensmittel, die nicht nur neutral, sondern positiv auf Umwelt und Biodiversität wirken. Beispiele: Produkte mit Zutaten aus regenerativer Landwirtschaft oder CO₂-bindende Algen.
• Blutzuckerfreundliche Ernährung: Start-ups wie Levels (USA) oder NEOH (Österreich) zeigen, wie personalisierte Ernährung über Glukose-Monitoring neue Märkte erschließen kann.
• „Food as Medicine“: Produkte, die gezielt auf chronische Beschwerden oder Prävention ausgelegt sind – beispielsweise bei Menstruationsbeschwerden, Wechseljahren oder Verdauungsstörungen.
• Zero-Waste-Produkte: Verwertung von Nebenströmen (z.B. aus Brauereien oder Obstpressen) zur Herstellung von Lebensmitteln mit Nachhaltigkeitsanspruch.
• Biohacking-Produkte: hochfunktionale Lebensmittel für kognitive Leistung, Schlaf, Erholung oder hormonelle Balance wie zum Beispiel der Marke Moments – by Biogena.

Die Zukunft von Food liegt in der Synthese aus Wissenschaft, Individualisierung und Nachhaltigkeit. Start-ups, die diese Megatrends frühzeitig besetzen, positionieren sich als Pioniere für eine neue Esskultur. Besonders wichtig in der Investor*innenansprache sind:

• Fundierte Zahlenkenntnis: Gründer*innen sollten Unit Economics, Break-Even-Szenarien und Roherträge detailliert erklären können. Vage Aussagen über Marktpotenzial reichen nicht – es braucht belastbare Szenarien.
• Proof of Concept: Idealerweise liegt bereits ein MVP (Minimum Viable Product) mit echter Kund*innenvalidierung vor. Pilotprojekte mit Handelspartner*innen oder Online-­Abverkäufe liefern harte Daten.
• Storytelling mit Substanz: Purpose ist gut – aber er muss betriebswirtschaftlich verankert sein. Was motiviert das Team? Wo liegt der USP? Wie stark ist der Wettbewerb?
• Team-Komplementarität: Ein starkes Gründer*innen-Team vereint Produkt- und Marktwissen, betriebswirtschaft­liches Denken und Leadership-Kompetenz.
• Exit-Szenario: Investor*innen wollen eine Perspektive: Wird es ein strategischer Verkauf, ein Buy- & Build-Modell oder ein langfristiger Wachstums-Case?

Wer Investor*innen mit klarer Struktur, realistischen Annahmen und ehrlicher Kommunikation begegnet, hat bessere Chancen auf Kapital – inbesondere in einem Markt, der aktuell selektiver denn je agiert. Genau hier liegt die Kernkompetenz von Food-Start-up-Helfer*innen wie der Alimentastic Food Innovation GmbH, die nicht nur in innovative Unternehmen investiert, sondern ihnen aktiv dabei hilft, die oben genannte operative Komplexität zu überwinden und den Time to Market signifikant zu verkürzen – von der Produktidee bis hin zur Umsetzung im Handel.

Fazit

Der deutsche Food-Start-up-Markt ist herausfordernd, aber voller Chancen. Wer heute erfolgreich gründen will, braucht nicht nur eine starke Produktidee, sondern ein tiefes Verständnis für Produktion, Vertrieb, Kapitalstruktur und Markenaufbau. Functional Food, nachhaltige Innovationen und technologiegetriebene Konzepte bieten enorme Wachstumsmöglichkeiten – vorausgesetzt, sie werden professionell umgesetzt und skalierbar gedacht.

Der Autor Laurenz Hoffmann ist CEO & Shareholder der Alimentastic Food Innovation GmbH und bringt langjährige Erfahrung aus dem Lebensmitteleinzelhandel mit.

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

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

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

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

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

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

Fünf konkrete Hebel für bessere GPT-Sichtbarkeit

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

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

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

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

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

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

Fazit

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

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

Der Weg zum Sportbootführerschein galt lange als bürokratisch, zeitraubend und unflexibel – geprägt von Präsenzunterricht, Papierbergen und Prüfungsstress. Wer beruflich eingespannt ist oder außerhalb von Metropolregionen lebt, sah sich oft mit logistischen Hürden konfrontiert. Genau an diesem Punkt setzt Bootsschule1 an – und definiert die Ausbildung auf dem Wasser neu. Nicht mit leeren Marketingversprechen, sondern mit einem durchdachten Gesamtkonzept, das sich konsequent an den Bedürfnissen moderner Lerner orientiert.

Was einst nach trockener Theorie und starren Kurszeiten roch, verwandelt sich hier in ein digitales Lernsystem, das in punkto Nutzerfreundlichkeit und Didaktik Maßstäbe setzt. Im Zentrum steht eine selbst entwickelte Lernplattform, die Inhalte in kurzen, präzise aufbereiteten Videolektionen vermittelt – ergänzt durch realistische Prüfungssimulationen und ein umfassendes All-Inclusive-Paket, das vom Navigationsbesteck bis zur persönlichen Betreuung reicht. Transparente Preise, flexible Praxisstandorte und eine Geld-zurück-Garantie zeigen: Hier geht es nicht um den schnellen Schein, sondern um nachhaltige Qualität.

Dieser Artikel beleuchtet, wie Bootsschule1 mit technischer Präzision, durchdachten Services und didaktischer Klarheit nicht nur mit alten Konventionen bricht, sondern ein neues Kapitel in der Ausbildung für Wassersportbegeisterte aufschlägt – nah am Alltag, weit entfernt vom Schulbank-Gefühl.

Moderne Lernplattform mit smarten Tools

Die digitale Bootsschule von Bootsschule1 übernimmt in Deutschland eine Vorreiterrolle, wenn es um eine moderne Bootsführerschein-Ausbildung geht. Die selbst entwickelte SmartLearn™‑Lernplattform bildet das Herzstück dieses Konzepts. Sie bietet über 50 Videolektionen in hochwertiger 4K-Qualität und einen Multiple‑Choice‑Fragentrainer, die den gesamten Stoff für Sportbootführerscheine strukturiert abdecken. Die Videos dauern meist zwischen drei und fünf Minuten – ideal, um Inhalte gezielt und ohne Zeitdruck zu konsumieren: Sei es unterwegs beim Pendeln, in der Mittagspause oder abends auf dem heimischen Sofa. Dieses modulare Format erlaubt es, einzelne Themen effizient zu wiederholen oder gezielt Vertiefungen abzurufen.

Doch Bootsschule1 bietet weit mehr als reine Videospots: Ein interaktiver Prüfungssimulator integriert alle 15 offiziellen Prüfungsbögen. Nutzer*innen können die komplette Prüfungssituation durchspielen, inklusive Originalfragen und zeitlicher Vorgabe – so entsteht ein realistisches Trainingserlebnis. Dieser praxisnahe Ansatz führt weg vom bloßen Auswendiglernen hin zu gezielter Vorbereitung, mit hoher Trefferquote bei der echten Prüfung. Durch regelmäßiges Simulations-Training werden Schwachstellen sichtbar und lassen sich gezielt bearbeiten – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Kursformaten.

All‑Inclusive‑Angebot statt versteckter Kosten

Ein echtes Alleinstellungsmerkmal ist das All‑Inclusive‑Versprechen. In einer einzigen Kursbuchung sind enthalten: Lernplattform, hochwertige Lernvideos, Kursmaterialien wie Kurs‑ und Anlegedreieck, Zirkel sowie Tampen und Klampe, dazu die praktische Ausbildung inklusive einer kostenfreien 1:1‑Betreuung. Ergänzt wird das Ganze durch ein freiwilliges Exkurs‑Paket mit über 25 zusätzlichen Lektionen mit einem Gegenwert von 119 €, das Kunden gratis erhalten.

Der Preis erscheint dabei vergleichsweise günstig: Ein Kombiangebot für SBF See & Binnen kostet gerade mal 445 € statt ursprünglich 495 € – inklusive Exkurs‑Paket. Durch Aktionen mit Rabattcodes lässt sich die Summe weiter reduzieren – ohne unerwartete Zusatzkosten. Transparenz ist hier Programm.

Risikofrei dank Geld‑zurück‑Garantie

Bootsschule1 gibt Anfängern besonderen Rückhalt: Innerhalb von 14 Tagen nach Buchung kann man bei Nichtgefallen rückabwickeln – sofern bislang keine Praxisstunde gebucht und maximal 60 % der Kursinhalte absolviert wurden. Darüber hinaus gibt es eine Garantie für den Prüfungserfolg: Wer den Theorie‑Teil bestanden, aber in der Praxisprüfung durchfällt, erhält anteilig die Kursgebühr zurück. Das reduziert das finanzielle Risiko und lässt den Kurs zu einer sicheren Investition werden.

Flexible praktische Ausbildung in ganz Deutschland

Ein weiterer wichtiger Aspekt, in dem Bootsschule1 überzeugt, ist der bundesweite Zugang zur praktischen Ausbildung. Mehr als 100 Prüfzentren und zahlreiche Praxispartner ermöglichen es, Theorie online zu lernen und die Bootsfahrstunden lokal zu absolvieren. Unter anderem gibt es Angebote in großen Städten wie Berlin, Hamburg oder entlang des Rheins (z.B. Bonn, Koblenz, Köln).

Praktische Einheiten dauern meist 60 Minuten und reichen oft aus, um die Fahrpraxis für die Prüfung zu erlangen. Zudem übernimmt die Plattform die Terminbuchung, Organisation und Anmeldung bei der Prüfung – der gesamte Papierkram liegt in digitaler Hand, was Zeit und Aufwand spart.

Umfangreiche Kursvarianten für jeden Bedarf

Bootsschule1 deckt sämtliche Sportbootführerscheine ab: getrennte Kurse für SBF See, SBF Binnen sowie Kombikurse See & Binnen. Darüber hinaus werden spezielle Qualifikationen angeboten, etwa das Bodenseeschifferpatent, der SRC- und UBI-Funkschein sowie Fachkundenachweise (FKN/SKN).

• Das Bodenseeschifferpatent ist als Ergänzung zum SBF günstig kombinierbar (145 € Theorie oder Kombipreis von € 590).
• Der SRC‑Funkschein wird mit gleicher SmartLearn™‑Plattform vorbereitet – inklusive Online‑Training und praktischer Prüfung in einem Prüfungszentrum (127,88 € Prüfungsgebühr).

Wer nur den Funkschein machen möchte, erhält dafür bis zu 365 Tage Zugriff auf Lernmaterial und Praxisaufgaben.

Qualitativ hochwertiger Unterricht

Bootsschule1 legt klar Wert auf hohe Produktionsqualität: Einzelne Videolektionen entstehen aus bis zu 200 Stunden Rohmaterial, das anschließend mehr als 100 Stunden postproduziert und mit 3D‑Animationen sowie CGI‑Effekten angereichert wird. Das Ergebnis ist eine visuell ansprechende und fachlich präzise Darstellung, die man in vielen herkömmlichen Kursen vergeblich sucht. Ergänzt wird das durch profunde Fahrsessions per Videochat und persönliche Unterstützungsangebote.

Medizinischer Beleg und gesundheitliche Voraussetzungen

Vor Prüfungsanmeldung ist ein ärztliches Attest nötig. Dieses umfasst Sehtest (DIN 58220, Sehschärfe ≥ 0,8), Farbunterscheidung und Hörtest. Brillenträger schaffen den Führerschein problemlos – die Vermerkpflicht auf der Fahrerlaubnis ist im Einklang mit Vorschriften. Empfehlenswert ist es, frühzeitig die optionalen Testangebote bei Optikern zu nutzen, um die ärztliche Bescheinigung vorzubereiten.

Prüfung mit digitaler Unterstützung

Bootsschule1 nimmt Interessierten den bürokratischen Aufwand ab: Prüfterminbuchung, Anmeldeunterlagen und Zertifikatrecherche übernimmt das Team. Nach Bestehen der Prüfung erreicht man den Führerschein binnen zwei Wochen bequem per Post. Wer beim ersten Mal nicht besteht, kann Theorie und Praxis beliebig oft wiederholen – zusätzliche Kosten entstehen nur durch behördliche Prüfungsgebühren.

Fazit

Bootsschule1 präsentiert ein Konzept, bei dem Technik und didaktischer Anspruch eng miteinander verbunden sind: Die Lernplattform mit qualitativ hochwertigen Videos, Prüfungssimulationen und smartem Fragebetrieb bildet das Rückgrat der Ausbildung. Zeitgleich liefern All‑Inclusive‑Pakete inklusive 1:1‑Betreuung, bundesweite Praxis sowie Garantien echte Mehrwerte.

In einer Zeit, in der Flexibilität und Qualität gefragt sind, liefert Bootsschule1 eine Antwort auf praktische Herausforderungen. Es ist kein theoretisches Referenzmodell, sondern ein funktionierendes System, das vielen den Zugang zum Wassersport erleichtert – und dabei ganz klar zeigt, wie moderne Bildung in der Praxis aussehen kann. Somit liefert der Anbieter im Sportbootbereich das, was bei Autofahrschulen schon länger Realität ist.

Die digitale Transformation von Parkplätzen birgt großes Potenzial – vor allem, wenn sie nicht nur Schranken und Tickets eliminiert, sondern neue Geschäftsmodelle erschließt. In einem europäischen Markt für automatisierte Parksysteme, der auf 50 Milliarden Euro geschätzt wird, hat sich das Münchner Unternehmen Wemolo innerhalb kürzester Zeit in die erste Liga gearbeitet.

Mit einem Jahresumsatz von rund 40 Millionen Euro im Jahr 2024 und einer positiven EBIT-Marge im ersten Quartal 2025 hat das Scale-up trotz des signifikanten Wachstums die Gewinnzone erreicht. Die jährliche Wachstumsrate betrug seit Gründung 2019 durchschnittlich 280 Prozent (CAGR), was Wemolo laut Deloitte zu einem der am schnellsten wachsenden Tech-Unternehmen Deutschlands macht. Nach mehreren Finanzierungsrunden mit insgesamt rund 30 Millionen Euro (650.000 € Pre-Seed, 4,7 Mio. € Seed, 15 Mio. € Series A und zuletzt 10 Mio. € Growth Financing durch Partner wie die CIBC Innovation Banking) untermauert Wemolo damit die Attraktivität digitaler Parklösungen als Wachstumsbranche.

“Wir haben unsere Skalierungsphase genutzt, um parallel die Entwicklung unserer Technologie zu beschleunigen und rasch Marktanteile in fünf europäischen Ländern zu gewinnen”, sagt Wemolo-Mitgründer und CEO Dr. Yukio Iwamoto. Zu den Investor*innen zählen neben den strategischen Partnern Armira Growth und henQ auch die Flix Founders (Gründerteam des Mobilitätsanbieters Flix), wobei Jochen Engert dem Unternehmen als Beirat zur Seite steht.

"Dass sich Wemolo nach vergleichsweise kurzer Zeit ins Plus gearbeitet hat, ist das Ergebnis unseres kapitaleffizienten Wachstumskurses - mit deutlich weniger Investitionskapital als bei vergleichbaren Tech-Unternehmen. Unser KI-basiertes System liefert für Immobilieneigentümer, Asset-Manager, Einzelhandel und Kommunen nicht nur digitale Parklösungen, sondern auch wertvolle Daten für strategische Geschäftsentscheidungen", so Jochen Engert.

Vom Campus-Projekt zur Digitalplattform

Ursprünglich im Juli 2019 aus einem Projekt der UnternehmerTUM entstanden, betreibt Wemolo heute KI-basierte Kamerasysteme zur Kennzeichenerfassung und Abrechnung an über 3.000 Standorten in fünf Ländern. Täglich erfasst das Unternehmen mehr als zwei Millionen Parkvorgänge digital und wickelt diese ab. Das Unternehmen beschäftigt aktuell rund 250 Mitarbeitende und verwaltet insgesamt 255.000 Stellplätze – von Supermärkten und zentralen Parkhäusern über Krankenhäuser bis hin zu Freizeitanlagen wie Skigebieten und Badeseen.

"Unsere Profitabilität basiert nicht auf Kostendiät, sondern auf nachhaltiger Skalierung: mehr Volumen bei stabilen Fixkosten, bessere Flächenauslastung und immer wertvollere Daten-Assets für unsere Kunden", erklärt CEO und Mitgründer Jakob Bodenmüller. "Dank unserer KI-basierten Plattform können wir sehr schnell auf Marktanforderungen reagieren und unsere Lösung kontinuierlich weiterentwickeln."

Geschäftsmodell mit messbarem Mehrwert für Betreiber*innen

Das Kernprinzip: Mithilfe KI-basierter Computer Vision werden Ein- und Ausfahrten erfasst, was Schranken, Tickets, Parkscheiben und vor allem kostenintensives Personal vor Ort überflüssig macht. Wemolo bietet verschiedene Module für die Parkraumdigitalisierung - von der Überwachung kostenfreier Flächen bis zu volldigitalen Bezahlsystemen, die auf die jeweiligen Kund*innenanforderungen angepasst werden können. Die intelligente Plattform ermöglicht nicht nur die effiziente Bewirtschaftung von Parkraum und reibungslose Nutzer*innenerlebnisse, sondern liefert auch wertvolle Daten für optimierte Geschäftsentscheidungen.

“Wir liefern anonymisierte, aber hochgradig aussagekräftige Daten zur Flächennutzung”, erklärt CPTO und Mitgründer Bastian Pieper. “Ein Beispiel: Durch die effektive Vermeidung von Fremdparkern konnte einer unserer Lebensmittelkunden die Verfügbarkeit seiner Kundenparkplätze deutlich erhöhen. Das Ergebnis: Ein messbarer Anstieg des Filialumsatzes, der bei typischen Margen des Lebensmitteleinzelhandels eine Gewinnsteigerung im mittleren fünfstelligen Bereich pro Jahr ermöglicht.”

“Bei gewerblichen Immobilienprojekten ermöglichen unsere präzisen Nutzungsdaten eine optimierte Stellplatzdimensionierung, was für Investoren zu signifikanten Einsparungen bei Tiefgaragen-Investitionen führt und die Gesamtrendite der Immobilie verbessert”, ergänzt Pieper.

Wachstumsfinanzierung strategisch eingesetzt

Den Break-even wertet das Management als Bestätigung des Geschäftsmodells, aber auch als Signal des wachsenden Bedarfs am Markt. “Wir merken, dass immer mehr Unternehmen und Immobilieneigentümer aktiv nach einer unkomplizierten, verlässlichen Lösung suchen, um ihre Parkflächen zu digitalisieren – und zugleich relevante Daten zu erheben. Das Thema steht weiterhin am Anfang. Wir wollen Wemolo zum stärksten Anbieter auf dem Feld der smarten Parklösungen ausbauen”, sagt Iwamoto.

“Wir verfolgen bei unserer Technologieentwicklung einen hybriden Ansatz”, erklärt Pieper. “Die entscheidenden Komponenten – unsere custom-trainierte KI und die zentrale Softwareplattform – entwickeln wir komplett inhouse, während wir Spezialkomponenten wie Bezahlautomaten nach unserem Design in Deutschland fertigen lassen.”

“Wir setzen auf robuste Industrial-Grade-Hardware, auf der unsere speziell trainierte KI läuft, um jedes Fahrzeug unter allen Wetterbedingungen zuverlässig zu erfassen. Diese Kombination aus eigener Software-Expertise und gezielter Hardware-Integration ermöglicht uns viel schnellere Innovationszyklen als bei traditionellen Parksystembetreibern oder reinen Software-Anbietern”, führt Pieper fort. “Ähnlich wie Tech-Vorreiter aus dem Silicon Valley bringen wir neue Features und KI-Optimierungen in Wochen statt Quartalen zur Marktreife.”

Expansion und Herausforderungen des Wachstums

Wemolo ist bereits in fünf europäischen Ländern aktiv, darunter Deutschland, Österreich, Schweiz, Polen und Italien. Für 2025 plant das Unternehmen, seine digitalen Bezahllösungen in diesen und weiteren europäischen Märkten auszubauen. Dabei setzt das Scale-up auf ein Netzwerk aus strategischen Kooperationen mit Lebensmitteleinzelhändlern, Immobilienentwicklern und kommunalen Einrichtungen.

“Die klassischen Schrankenparksysteme sind in vielen Regionen noch Standard, aber der Markt wandelt sich rapide”, sagt Bodenmüller. “Unser digitales Konzept steigert den Verbraucherkomfort, die Wirtschaftlichkeit von Immobilien und erfüllt ESG-Anforderungen.”

Die größten Herausforderungen beim weiteren Wachstum sieht das Management vor allem in der unterschiedlichen Regulierung zur Kameraüberwachung in den europäischen Ländern sowie in der Akzeptanz schrankenloser Systeme bei traditionell orientierten Betreibern. “Mit unserer DSGVO-konformen Technologie und messbaren Kostenvorteilen durch den Wegfall wartungsintensiver Schranken und Ticketsysteme überzeugen wir den Markt”, betont Pieper.

Ambitionierte Ziele in einem wachsenden Markt

Vor dem Hintergrund der Profitabilität plant Wemolo nun den nächsten Wachstumsschritt. “Wir sind im digitalen Parksegment bereits Marktführer in Europa und wollen zum absolut stärksten Provider werden”, sagt Iwamoto. “Dass wir jetzt bereits profitabel sind, verschafft uns die nötige Unabhängigkeit, um in Technologie, Teams und Expansion zu investieren, ohne dabei von externem Kapital abhängig zu sein." Branchenexperten prognostizieren für den europäischen Markt digitaler Parksysteme ein anhaltend starkes Wachstum. Denn bislang gelten weniger als 25 Prozent des auf rund 50 Milliarden Euro geschätzten Gesamtmarktes als technologisch modernisiert – etwa durch kamerabasierte Zugangssysteme, automatisierte Bezahlprozesse oder intelligente Flächenanalysen.