Christopher Roskowetz: Serial Founder und Start-up-Investor


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Mit seinem Vorsatz: „Ich will mich selbst in meinen Start-ups überflüssig machen“, setzt Christopher Roskowetz ein klares Statement in Sachen Unternehmens- und Mitarbeitendenführung.

Herausforderungen und Chancen finden. Das war seit Beginn seiner beruflichen Laufbahn die Devise von Christopher Roskowetz. Ob bei der Gründung seines ersten Unternehmens direkt nach der Ausbildung, als Co-Founder und Managing Director bei Jung von Matt TECH oder heute als Co-Founder und CEO von bluplanet. Mit seinem neuesten Venture hat er den Nerv der Zeit getroffen. Der digitale Marktplatz für Cloud-Lösungen ermöglicht Unternehmen die digitale Transformation und verändert dabei nachhaltig das Einkaufsverhalten im Softwaremarkt.

Digitalisierung hängt in Deutschland noch um Jahre zurück

Die Suche nach neuen Anstößen hat Christopher bisher an die verschiedensten Ecken der Welt gebracht. Ob als Business Director bei Interone China in Peking oder Director Digital Consulting bei BBDO Worldwide in New York. In China ist ihm die Bedeutung der Digitalisierung nochmal deutlich geworden. „5 Stockwerke unter der Erde in einer Mall Mails beantworten war in China kein Problem. In Deutschland muss man vorsichtshalber noch Termine verschieben, wenn man zu dieser Zeit im Zug sitzt und sich mal wieder nicht auf die stabile Internetverbindung verlassen kann.“

Angespornt, hier einen Unterschied im Heimatmarkt machen zu wollen, hat er nach seiner Rückkehr nach Deutschland 2018 Jung von Matt TECH ins Leben gerufen und war dort in den folgenden Jahren Managing Director. Er galt als einer der jungen Rebellen und Vorreiter. Eine Tatsache, die ihn vor allem bei anderen jungen Talenten zum Vorbild gemacht hat und ihm noch heute bei der Bindung von Mitarbeitenden zu Gute kommt.

Talente erkennen und über Unternehmensgrenzen hinweg halten

Christophers Anspruch ist, mit Hilfe der täglichen Arbeit nachhaltig etwas an den Planeten und die Mitmenschen zurückzugeben. Sein Talent, Trends in der Wirtschaft richtig zu deuten, zieht neben der Aufmerksamkeit von möglichen Partner*innen und Investor*innen auch aufstrebende potenzielle Mitarbeitende an. „Es ist wichtig, eine Perspektive zu bieten und die Positionen auch entsprechend zu verändern, damit es spannend bleibt.“ Diese Einstellung zieht an, und so sind Christopher auch schon mehrere Mitarbeitende über Unternehmensgrenzen hinweg gefolgt. Thorge Wandrei, der heute mit 25 Jahren als Product Engineer den gesamten Markenauftritt bei bluplanet gestaltet und verantwortet, dazu: „Was auf meiner Visitenkarte steht, ist mir total egal. Ich bin Unternehmen und Personen treu, an die ich glaube, die mich fördern und damit weiterbringen.“ Er hatte seinen Start bei Jung von Matt TECH und ist Christopher zu bluplanet gefolgt. Die Methode der Mehrfachanstellungen hat für beide Seiten den Vorteil, dass persönliche Kompatibilität und Stärken der Beteiligten im Mittelpunkt stehen. Für Arbeitnehmende ein Plus, da sie so bei der Wahl der Position viel freier sind. Weniger das fachliche Wissen ist entscheidend, sondern vielmehr das Zusammenspiel im Team. Fehlende Fachkompetenzen und -wissen können durch Fort- und Weiterbildungen gelernt werden, auf die gleiche Wellenlänge zu gelangen, ist weitaus schwieriger.

Fünfjahresplan: Fehlanzeige

Mit 33 Jahren ist Christopher noch immer kein Freund von Plänen. Wo er in fünf Jahren sein wird, kann er nicht sagen. Ihm sind Abos, Leasing und Miete lieber als fester Besitz – so kann er schneller den Standort wechseln. Aus diesem Grund ist in seinen Augen besonders wichtig zu wissen, wo die eigenen Stärken liegen, welches Fachwissen man lernen kann, aber vor allem auch zu erkennen, wenn ein(e) andere(r) es besser kann. Er baut in seinem Start-up ein Team um sich herum auf, das ihn im Idealfall irgendwann nicht mehr braucht. „Ich will mich selbst in meinen Start-ups überflüssig machen. Wer den Job in ein paar Jahren besser macht als ich, soll ihn übernehmen“. So hat er im Gegenzug dann wieder mehr Zeit, sich neuen Herausforderungen zu widmen.

Was ihn aber bei jeder Gründung und Position begleitet? Sein Leitsatz: „Egal was du machst, mach es richtig.“ Durchhaltevermögen, Leidenschaft und Fokus sind für Christopher dabei die entscheidenden Eigenschaften. „Viele geben bei den ersten Problemen auf. Das ist für mich aber der Punkt, der mich am meisten motiviert. Genau dann bin ich mit vollem Fokus dabei und gehe die Extrarunde.“ Werte, die sich auch in der Arbeitsweise des Teams bei bluplanet finden und Christopher als CEO von Roskowetz Ventures an andere Gründer*innen weitergibt.

Kommerzieller Erfolg und Gutes tun, schließen sich nicht aus

Als Familienvater steht neben der Arbeit auch das Privatleben für Christopher im Vordergrund. Ihm ist es wichtig, die morgendliche Routine zu übernehmen, die Kinder in die Kita zu bringen und pünktlich zum Abendessen wieder daheim zu sein, um noch Zeit mit den Kindern und im Anschluss mit seiner Frau zu verbringen. Für seine Kinder und mit seiner Arbeit möchte Christopher einen nachhaltig positiven Einfluss auf seine Umwelt haben. Mit bluplanet und den Mitarbeitenden setzt er sich regelmäßig, zum Beispiel bei Events in Kooperation mit Salesforce, für gesellschaftlich relevante Themen ein. Mitarbeitende bekommen für ehrenamtliche Tätigkeiten ein spezielles Kontingent an freien Tagen, damit sie diese Tätigkeiten nicht außerhalb des Jobs machen müssen und so möglicherweise die Work-Life-Balance negativ beeinträchtigt wird. Die Arbeit bei bluplanet soll nachhaltig und langfristig möglich sein, ohne durch sämtliche persönliche Ressourcen zu brennen. Ressourcen-Management war dann auch bei der Idee zum aktuellen Geschäftsmodell und der Gründung von bluplanet ein essentieller Faktor. Die Einkaufsprozesse im Softwaremarkt sind aufwändig und komplex. Meist werden enorme zeitliche wie auch personelle Ressourcen benötigt, um neue Prozesse und Tools einzuführen und produktiv zu nutzen. Christopher war überzeugt: Das geht auch einfacher.

bluplanet - das Check24 für Cloud-Software

Die digitale Transformation von Unternehmen ist ein Muss. Kund*innen erwarten moderne Geschäftsmodelle. Unternehmen müssen Prozesse weiterentwickeln und anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Kund*innen im Fokus zu behalten. Gerade im Zuge der Pandemie geben 95 Prozent der Unternehmen an (laut Bitkom Studie 2021), dass Digitalisierung an Bedeutung gewonnen hat. Mit seinem neuesten Venture hat Christopher zusammen mit zwei Partnern diese Herausforderungen und daraus resultierenden Chancen erkannt und mit bluplanet einen digitalen Marktplatz für Cloud Lösungen geschaffen, der Teams zu den Themen Vertrieb, Service, Marketing, Handel, IT und Analytik bei deutschen Mittelständlern und Start-ups vereint und die digitale Transformation ermöglicht. „Wer schon mal Enterprise-Software gekauft hat, kennt das Problem: Auf Anfrage. Wir wollen mit bluplanet und dem weltweit ersten Online-Shop für Salesforce eine neue Transparenz für Preise, sowie verkürzte Wege ohne Verkaufsberatung durch einzelne Anbieter bereitstellen.“

Bluplanet soll mit dem digitalen Geschäftsmodell für Verbraucher*innen zum Check24 für Cloud-Software von Salesforce, Aircall und mehr werden und dabei immer unabhängig bei der Beratung der Kund*innen bleiben. Dafür bekommt jede(r) Kund*in ab der ersten Lizenz eine(n) Ansprechpartner*in, der die Einführung, Nutzung und Weiterentwicklung der Produkte begleitet und unterstützt. „Bei bluplanet stehen Kund*innen immer im Fokus, der Customer Life Value ist für uns der entscheidende Faktor.“ Ziel ist es, mit dem Service von bluplanet mittelständischen Unternehmen und Start-ups die digitale Transformation zu ermöglichen und sie auch über den Prozess hinaus weiter zu begleiten und zu unterstützen. Nächstes Ziel für bluplanet: Die Expansion in andere europäische Länder. Wie groß Christophers Rolle dabei in den nächsten Jahren sein wird, das lässt er auf sich zukommen.

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GridTech-Start-up-Report 2026: Das Stromnetz ist das neue Gold

Schluss mit reinen Apps: VCs pumpen Milliarden in smarte Netze und Speicher. Diese 10 B2B-Start-ups bauen die Energie-Infrastruktur der Zukunft.

Lange Zeit genügte ein hipper Markenauftritt und eine App zur Berechnung des persönlichen CO2-Fußabdrucks, um auf den großen europäischen Start-up-Konferenzen frenetisch gefeiert zu werden. Doch diese Ära der oberflächlichen Nachhaltigkeit ist im Jahr 2026 endgültig vorbei. Investor*innen haben schmerzhaft gelernt, dass reine Consumer-Software den Klimawandel nicht aufhält, solange die physische Infrastruktur im Hintergrund kollabiert. Was wir derzeit erleben, ist eine tektonische Verschiebung des Risikokapitals weg von seichten Lösungen hin zu DeepTech, schwerer Infrastruktur und radikaler Hardware-Innovation.

Der pauschale GreenTech-Boom ist abgekühlt, doch es manifestiert sich ein hochprofitabler, systemrelevanter Gigant: GridTech. Start-ups, die smarte Stromnetze bauen, das Batterie-Speichermanagement auf ein neues Level heben oder die Dekarbonisierung durch komplexe Hardware industrialisieren, sind die neuen Lieblinge der Venture-Capital-Welt. Sie lösen die kritischsten Flaschenhälse der globalen Energiewende und erschließen dabei milliardenschwere B2B-Märkte, die von regulatorischem Rückenwind und purer industrieller Notwendigkeit getrieben werden.

Die Marktlage

Das Jahr 2026 markiert den definitiven Reifeprozess des ClimateTech-Sektors, dessen Fokus nun schonungslos auf der Netzstabilität und technologischen Skalierbarkeit liegt. Aktuelle Studien der KfW und verschiedener Wirtschaftsberater*innen belegen unmissverständlich, dass allein in Deutschland bis Mitte der 2030er-Jahre Investitionen in einem sehr deutlichen, dreistelligen Milliardenbereich nötig sind, um die Übertragungs- und Verteilnetze für dezentrale Einspeisungen zu rüsten. Der Branchenverband Bitkom warnt zudem, dass Milliardeninvestitionen in Industrie und neue Rechenzentren aktuell nicht am Geld, sondern an mangelnden Netzkapazitäten zu scheitern drohen. Der technologische Haupttreiber dieser Transformation ist eine tiefe Symbiose aus künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT). Algorithmen steuern in Echtzeit Lastenflüsse, die menschliche Dispatcher längst überfordern würden. Diese fundamentale Dringlichkeit spiegelt sich in den Portfolios der Fonds wider. Realistische Investitionssummen für Series-A-Runden im GridTech-Segment haben sich bei 15 bis 25 Millionen Euro eingependelt, während Series-B-Finanzierungen für kapitalintensive Hardware-Skalierungen nicht selten die 70-Millionen-Euro-Marke durchbrechen.

Die neuen Treiber*innen

Wer den Markt heute verstehen will, muss die historischen Fundamente kennen. In den 2010er-Jahren legten visionäre Pioniere wie Next Kraftwerke bei den virtuellen Kraftwerken, TWAICE in der prädiktiven Batterieanalytik oder Envelio mit Software für smarte Stromnetze die intellektuelle und technologische Basis. Auf ihren Schultern steht nun die neue Generation, die sich auf drei spezifische Subsektoren konzentriert.

  • An erster Stelle steht das vollautomatisierte, KI-getriebene Energie-Trading und Flexibilitätsmanagement, das Erzeuger, Speicher und Verbraucher in Echtzeit an den hochvolatilen Strombörsen orchestriert.
  • Der zweite dominante Treiber ist die radikale Hardware-Innovation bei Speichermedien und deren Kreislaufwirtschaft, die weit über das reine Batterie-Betriebssystem hinausgeht und Second-Life-Konzepte sowie neue thermische Speicher industrialisiert.
  • Als drittes Kraftzentrum dominiert die industrielle Dekarbonisierung durch komplexe DeepTech-Hardware. Wo Pioniere wie die Schweizer Climeworks einst bewiesen, dass Direct Air Capture physikalisch machbar ist, baut die heutige Start-up-Generation dezentrale, hochskalierbare Reaktoren und Infrastrukturen, die Carbon Capture oder Power-to-X endlich in wirtschaftlich tragfähige B2B-Modelle überführen.
     

Reality Check

Doch der Weg zu dieser reifen GridTech-Ära war gepflastert mit den Ruinen verbrannter Visionen und naiver Businesspläne. Ein exemplarisches Lehrstück der jüngeren Vergangenheit ist das Scheitern des Münchner Start-ups Sono Motors. Das Unternehmen wollte mit einem B2C-Solar-Elektroauto die Welt verändern, sammelte hunderte Millionen ein und kollabierte schließlich unter der schieren Last der Hardware-Produktionskosten im unerbittlichen Endkonsumentenmarkt. Aus diesem und ähnlichen Rückschlägen lassen sich vier konkrete, fatale Fallstricke für heutige Gründer ablesen.

  • Der erste Fehler ist die Illusion der B2C-Skalierbarkeit bei klimarelevanter Hardware, die astronomische Summen verschlingt, während die unsexy B2B-Infrastruktur verlässliche, langfristige Unit Economics bietet.
  • Der zweite Fallstrick besteht in einer geradezu fahrlässigen Naivität gegenüber regulatorischen Vorgaben; wer Produkte entwickelt, die nicht den extrem strengen Zertifizierungen der europäischen Netzbetreiber entsprechen, bleibt über Jahre in der Zulassungshölle stecken.
  • Drittens wurde schmerzhaft gelernt, dass reine Software-Konzepte ohne tiefe Integration in physische Assets im Energiesektor kaum Eintrittsbarrieren besitzen und extrem schnell austauschbar sind.
  • Und viertens unterschätzen noch immer viele Teams den massiven Working-Capital-Bedarf, den ein physischer Rollout mit sich bringt, wenn sie nicht von Tag eins an clevere Fremdkapital-Strukturen und Projektfinanzierungen aufbauen.

Das deutsche Netzwerk (Hotspots)

Deutschlands Stärke in diesem Segment beruht auf einem historisch gewachsenen, polyzentrischen Ökosystem, das sich derzeit in fünf unangefochtenen Hotspots bündelt. München ist das absolute Epizentrum für GridTech und tiefe Klimatechnologie, massiv befeuert durch die Technische Universität München (TUM) und die UnternehmerTUM, die als Europas größter Accelerator einen beispiellosen Output an hochkomplexen Hardware-Start-ups liefert. Aachen folgt dicht dahinter als das unbestrittene Mekka für Batterietechnologie, Leistungselektronik und Recycling, angetrieben von der exzellenten Forschungseinrichtung der RWTH Aachen, deren Spin-offs den Markt dominieren. Karlsruhe hat sich mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) als Hub für Power-to-X, E-Fuels und angewandte Energienetz-Forschung etabliert, wo tiefgreifende wissenschaftliche Durchbrüche direkt in Industrieausgründungen münden. Berlin bleibt der unverzichtbare Software- und Trading-Knotenpunkt, wo das regulatorische Know-how und die Nähe zur Politik die Entwicklung von Smart-Grid-Plattformen begünstigen. Abgerundet wird dieses Netzwerk durch die Region Dresden, die mit weltweit führenden Instituten im Bereich Mikroelektronik den Grundstein für die feingliedrige Diagnostik und die Halbleitersteuerung der Energiewende legt.

Investor*innen-Radar

Die Kapitallandschaft hat sich auf die harten Realitäten der Hardware-Skalierung eingestellt und präsentiert sich 2026 hochgradig ausdifferenziert. Auf der Ebene der spezialisierten VCs dominieren europäische Schwergewichte wie Extantia Capital, World Fund und Planet A Ventures, die nicht nur finanzielle Rendite, sondern harte, messbare Impact-Metriken und ein extrem tiefes technisches Verständnis zur Bedingung machen. Gleichzeitig haben Top-Tier Generalisten wie Earlybird oder Cherry Ventures erkannt, dass GridTech das nächste große Trillion-Dollar-Ding ist, und investieren aggressiv in Software-definierte Infrastruktur. Eine entscheidende Rolle spielen zudem die Corporate VCs der Industrie, die verzweifelt strategischen Zugang zu Innovationen suchen; hier agieren Player wie EnBW New Ventures, E.ON Drive oder Siemens Energy Ventures als mächtige Katalysatoren, Geldgeber*innen und Pilotkund*innen in Personalunion. Den fruchtbaren Boden für all dies bereiten die Frühphasen-Motoren und Business Angels, allen voran der High-Tech Gründerfonds in der Seed-Phase, der von finanzstarken Angel-Syndikaten und erfahrenen Founder-Angels aus der ersten Unicorn-Generation flankiert wird.

Die Top 10 Start-ups (Must-Watch ab Jahrgang 2020)

Für die Zusammenstellung der diesjährigen Top 10 Start-ups haben wir bei StartingUp eine strikte und sehr bewusste rote Linie gezogen: Auf unserer Watch-List 2026 stehen ausschließlich Start-ups, die im Jahr 2020 oder später gegründet wurden. Wir kappen ganz bewusst die Pioniere der letzten Dekade, um uns voll auf die echte Post-Hype-Generation zu konzentrieren. Diese Teams sind mitten in Krisenjahren gestartet, mussten von Tag eins an Resilienz beweisen und wurden auf knallharte Unit Economics statt auf Wachstumsfantasien getrimmt. Ausgewählt wurden sie nach ihrer systemischen Marktrelevanz für die Netzstabilität, der technologischen Tiefe ihrer Geschäftsmodelle und dem nachweisbaren Vertrauen namhafter Lead-Investor*innen.

Die absolute Speerspitze der neuen Grid-Generation bildet zweifellos 1KOMMA5°. Das im Jahr 2021 von Philipp Schröder und seinem Team gegründete Unicorn hat in Rekordzeit gezeigt, wie sich physische Hardware und intelligente Netze verbinden lassen. Mit einem integrierten B2B- und B2C-Geschäftsmodell kauft das Unternehmen europaweit Installationsbetriebe auf, um dezentrale Energie-Hardware flächendeckend zu vertreiben. Ihr alles entscheidender technologischer USP ist jedoch das IoT-Betriebssystem „Heartbeat“, das hunderttausende Solaranlagen und Wärmepumpen zu einem virtuellen Kraftwerk vernetzt, was namhafte Risikokapitalgeber*innen wie Porsche Ventures, G2VP und eCAPITAL überzeugte, hunderte Millionen zu investieren.

Ein massives Problem der Netzinfrastruktur ist der Lebenszyklus von Speichermedien, den das Aachener Start-up Voltfang radikal verlängert. Die Gründer David Kaller, Roman Alberti und Afshin Doostdar starteten das Unternehmen 2020 mit einem hochprofitablen B2B-Hardware- und Software-Modell. Der USP liegt in der Entwicklung schlüsselfertiger Gewerbespeicher, die ausschließlich aus Second-Life-Batterien von Elektroautos bestehen und durch eine proprietäre Software-Architektur sicher ans Netz gebracht werden, wofür sie sich zuletzt das Vertrauen von Investor*innen wie PT1 und AENU in großvolumigen Runden sicherten.

Im Bereich der Speichermedien jenseits klassischer Batterien sorgt derzeit phelas für enormes Aufsehen. Das 2020 von Justin Scholz und Leon Haupt in München gegründete DeepTech-Start-up verfolgt ein ambitioniertes B2B-Hardware-as-a-Service-Modell für Energieversorger*innen. Ihr technologischer USP ist die Entwicklung von standardisierten Flüssigluft-Stromspeichern im Containerformat, die nachhaltiger und für die Langzeitspeicherung deutlich kostengünstiger sind als Lithium-Ionen-Lösungen, was Investor*innen wie E44 Ventures und Axon Partners dazu bewog, als Lead-Geldgeber einzusteigen.

Im hochvolatilen Strommarkt der Gegenwart liefert Entrix die intelligente Steuerungsschicht. Steffen Schülzchen gründete das Unternehmen 2021 in München, um mit einem B2B-SaaS-Ansatz das algorithmische Trading für Großbatterien zu revolutionieren. Der technologische Vorsprung liegt in der KI-gestützten Optimierung, die Batterie-Einsätze an den fragmentierten Strommärkten im Millisekundentakt steuert, Verschleiß minimiert und Erlöse maximiert, ein Asset-Light-Modell, das von Schwergewichten wie Junction Growth Investors, BNP Paribas und der Allianz massiv finanziell unterstützt wird.

Einen eng verwandten, aber noch tiefer integrierten Ansatz für den Energiehandel verfolgt suena aus Hamburg. Die Gründer Lennard Kerberg, Miguel Wesselmann und Tom Witter gingen 2021 mit einer hochkomplexen B2B-SaaS-Lösung an den Start. Ihr Alleinstellungsmerkmal ist ein Autopilot für Großspeicher, der als digitaler Zwilling agiert und das Trading über mehrere Energiemärkte hinweg gleichzeitig optimiert, womit sie Investor*innen wie Santander Climate Tech Fund und EIT InnoEnergy überzeugten.

Die Optimierung von mittelständischen Verbrauchern im Netz fokussiert sich bei Ecoplanet. Das im Jahr 2022 von Maximilian Dekorsy und Henry Keppler in München gegründete Start-up baut eine B2B-SaaS-Plattform, die Energiebeschaffung und dynamisches Lastmanagement clever verbindet. Der USP ist die KI-getriebene Demokratisierung des Energiehandels für klassische KMUs, die dadurch ihre Flexibilitäten wie ein virtuelles Kraftwerk am Markt anbieten können, was HV Capital und EQT Ventures als führende Investor*innen an Bord brachte.

Einen völlig neuen Weg zur Grundlastfähigkeit beschreitet das DeepTech-Spin-off Reverion. Das im Jahr 2022 von Stephan Herrmann aus der TUM heraus gegründete Start-up vertreibt reversible Brennstoffzellen in einem hochinnovativen B2B-Hardware-Modell. Der herausragende USP ist die Fähigkeit der Container-Anlagen, Biogas mit enormen Wirkungsgraden in Strom zu verwandeln und bei Stromüberschuss den Prozess umzukehren, um grünes Gas zu produzieren, was Extantia Capital, den Green Generation Fund und UVC Partners zu umfangreichen Finanzierungsrunden veranlasste.

Der entscheidende Flaschenhals der Speicher-Infrastruktur ist die Rohstoffrückgewinnung, die Cylib technologisch anführt. Lilian Schwich startete das Unternehmen 2022 gemeinsam mit Paul Sabarny und Gideon Schwich als Spin-off der RWTH Aachen mit einem industriellen B2B-Infrastruktur-Modell. Ihr einzigartiger Prozess ermöglicht ein durchgängiges Batterierecycling mit minimalem CO2-Abdruck und enormer Rückgewinnungsquote aller wertvollen Metalle, was den World Fund, Vsquared und Porsche Ventures als Lead-Investor*innen auf den Plan rief.

Die aktive Entfernung von Kohlenstoff aus dem System treibt Greenlyte Carbon Technologies voran. Florian Hildebrand gründete das Start-up 2022 in Essen zusammen mit Forschern, um Direct Air Capture als B2B-Hardware-Infrastruktur zu etablieren. Der entscheidende USP ist ein patentierter, flüssigkeitsbasierter Ansatz, der CO2 bei extrem niedrigem Energieverbrauch aus der Luft wäscht und dabei Wasserstoff als Nebenprodukt erzeugt, worauf Earlybird und der Green Generation Fund jüngst mit großen Runden setzten.

Den visionären Abschluss dieser Generation bildet Proxima Fusion, das die ultimative Grundlastfrage der Menschheit lösen will. Francesco Sciortino gründete das Start-up 2023 als erstes Spin-out des Max-Planck-Instituts für Plasmaphysik mit einem radikalen B2B-DeepTech-Modell. Der unvergleichliche USP ist das Design von Kernfusionskraftwerken nach dem Stellarator-Prinzip, das stabile Plasmen und damit das Versprechen auf saubere Grundlast bietet, worauf Top-Tier-Investor*innen wie Plural, Redalpine, Balderton und UVC Partners umgehend mit signifikantem Kapital reagierten.

Internationaler Ausblick & Fazit

Der Blick über den europäischen Tellerrand zeigt deutlich, wie massiv geopolitische Entscheidungen diesen Sektor lenken. Der US-amerikanische Inflation Reduction Act wirkt nach wie vor als gigantischer Magnet, der europäische Start-ups mit extremen Steueranreizen lockt und den Druck auf den Heimatmarkt erhöht, unbürokratische Skalierungshilfen für Hardware zu schaffen. Gleichzeitig diktiert Asien weiterhin weite Teile der globalen Batterie- und Solar-Lieferketten, was europäische Innovationen im Bereich Recycling, alternative Zellchemie und Software-Optimierung umso systemrelevanter macht. Zudem treibt der explosionsartige Energiehunger der weltweiten KI-Rechenzentren die Nachfrage nach Smart-Grid-Lösungen derzeit in astronomische Höhen.

Das Fazit für Gründer*innen und Investor*innen ist unmissverständlich: Wer den Klimawandel als reines B2C-Softwareproblem betrachtet, wird vom Markt verschwinden. Die echten Unicorns dieses Jahrzehnts schrauben, schweißen und programmieren tief im Maschinenraum unserer Wirtschaft, verbinden schwere Hardware mit brillanter Software und machen die Netzinfrastruktur fit für eine dezentrale Zukunft. GridTech ist nicht nur eines der wohl wichtigsten Start-up-Segmente unserer Zeit, es ist schlichtweg das technologische Fundament für das Überleben der modernen Industrie.

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.“

Schluss mit dem teuren KI-Hype: Step-by-Step zum profitablen KI-Einsatz im Start-up

Der Hype um KI kennt scheinbar keine Grenzen. Jedes neue Tool verspricht, die Produktivität zu verdoppeln und die Konkurrenz im Staub zurückzulassen. Doch Hand aufs Herz: Wie viel von diesem Hype schlägt sich am Ende tatsächlich in euren KPIs oder auf dem Bankkonto nieder?

Die Realität sieht ernüchternd aus. Laut einer aktuellen YouGov-Umfrage vom Mai 2026 berichten gerade einmal 17 Prozent der befragten Unternehmensentscheider von messbaren Umsatz- oder Gewinneffekten durch KI in ihrem Unternehmen. Für die repräsentative Umfrage hatte die KI-Beratung Neurawork 541 Entscheider*innen befragen lassen.

Für Start-ups ist diese Zahl ein Warnsignal. Während etablierte Konzerne es sich leisten können, Millionen in „Leuchtturmprojekte“ ohne Return on Investment zu versenken, ist eure Runway dafür schlicht zu kurz. Jeder Euro und jede Arbeitsstunde müssen sitzen. Wie also verwandelt man das Buzzword KI in echten geschäftlichen Nutzen?

Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der strategischen Herangehensweise. Christoph Knöll, Mitgründer von Neurawork, bringt es auf den Punkt: „Die entscheidende Frage lautet nicht, wo Unternehmen KI einsetzen können, sondern wo sie Engpässe beseitigt, Probleme löst und neue wirtschaftliche Potenziale erschließt.“

In sieben Schritten zum profitablen KI-Einsatz im Start-up

Ein strukturierter KI-Workshop kann hier Abhilfe schaffen. Basierend auf den Beobachtungen aus der Praxis zeigt sich ein 7-Schritte-Fahrplan, mit dem aus netten Spielereien handfeste Business-Cases werden.

Schritt 1: Startet mit dem Business-Ziel – nicht mit dem Tool

Lasst euch nicht von der neuesten API-Ankündigung ablenken. Der größte Fehler ist es, eine Technologie zu nehmen und krampfhaft nach einem Problem zu suchen. Fragt euch stattdessen zuerst: Was ist unser aktueller Flaschenhals? Wollen wir Zielgruppen erschließen, Margen optimieren oder Services verbessern? Erst wenn das Ziel glasklar ist, wird geprüft, ob KI als Hebel dienen kann.

Schritt 2: Holt die richtigen Leute an den Tisch – besonders Berufseinsteiger*innen

Ein strategischer KI-Workshop gehört nicht isoliert in die Chefetage. Ihr braucht ein diverses Team aus Vertrieb, Marketing, Kund*innenservice und Produktentwicklung, denn dort kennt man die echten Schmerzpunkte der Kund*innen. Der Start-up-Hack: Bezieht unbedingt eure Praktikant*innen und Berufseinsteiger*innen mit ein. Diese nutzen KI oft völlig intuitiv im Alltag und bringen unvoreingenommene Perspektiven ein.

Schritt 3: Geht radikal von den Problemen eurer Kunden aus

Erfolgreiche Start-ups lösen echte Probleme. Analysiert im Workshop: Wo verlieren eure Kund*innen unnötig Zeit oder Geld? An welchen Stellen fallen ihnen Entscheidungen schwer? Fokussiert euch auf die Probleme, die so dringend sind, dass Kund*innen für deren Lösung auch tatsächlich bezahlen würden.

Schritt 4: Entwickelt aus Lösungen neue Geschäftsmodelle

Wenn ihr ein echtes Problem identifiziert habt, denkt groß: KI ermöglicht völlig neue Monetarisierungsstrategien. Nun gilt es im Workshop, aus der reinen Problemlösung ein tragfähiges geschäftliches Konzept zu entwickeln. Arbeitet dafür die folgenden To-dos durch:

  • Zusatzleistungen definieren: Prüft gemeinsam, ob sich aus der KI-Lösung direkt neue, eigenständige Services oder digitale Zusatzleistungen für eure bestehenden Kund*innen schnüren lassen.
  • Wiederkehrende Umsätze generieren: Überlegt, ob sich ein klassisches Einmal-Kauf-Modell durch KI-gestützte Abonnements ersetzen oder strategisch ergänzen lässt.
  • Pricing neu denken: Diskutiert erfolgsabhängige Vergütungsmodelle. Wenn eure KI dem Kund*innen beispielsweise Zeit oder Geld spart, könntet ihr euer Pricing genau an diesen messbaren Mehrwert koppeln.

Schritt 5: Bewertet Umsatz, Gewinn und Kund*innennutzen getrennt

Nicht jede KI-Idee muss direkt den Umsatz ankurbeln. Manchmal liegt der größte Hebel in der reinen Kostensenkung, einer verbesserten Servicequalität oder einer stärkeren Kund*innenbindung. Bewertet eure gesammelten Ideen daher differenziert nach Kund*innennutzen, Umsatzpotenzial, Margeneffekt, Entwicklungsaufwand und laufenden Kosten. Nutzt dafür folgende To-dos im Workshop:

  • Den strengen Kosten-Nutzen-Check durchführen: Stellt bei jeder Idee das direkte Umsatzpotenzial und den erwarteten Margeneffekt schonungslos den Kosten gegenüber. Bewertet dabei sowohl den einmaligen Entwicklungsaufwand als auch die laufenden Betriebskosten (wie Serverkapazitäten oder externe API-Gebühren).
  • Interne Effizienzhebel definieren: Sucht gezielt nach zeitfressenden, repetitiven Routineaufgaben in eurem Start-up (z. B. im Support oder in der Datenpflege). Analysiert, wo Automatisierung durch KI intern massive Zeitgewinne bringt, die indirekt eure Profitabilität steigern.
  • Qualität statt nur Quantität bewerten: Prüft, welche Ideen vielleicht nicht am ersten Tag mehr Geld einbringen, aber die Qualität eures Produkts messbar erhöhen – etwa durch drastisch reduzierte Fehlerquoten oder schnellere Reaktionszeiten. Bewertet diesen Kund*innennutzen als eigenständigen Faktor.

Schritt 6: Macht den ehrlichen Realitätscheck

Im kreativen Rausch eines Workshops entstehen schnell fantastische Ideen. Danach folgt der Realitätscheck. Bevor ihr Code schreibt, müsst ihr klären: Haben wir die nötigen Daten und sind diese rechtlich nutzbar? Sind Datenschutz und regulatorische Anforderungen erfüllt? Gerade für Start-ups können rechtliche Fehler existenzbedrohend sein.

Schritt 7: Geht niemals ohne einen konkreten Fahrplan auseinander

Beendet die Session erst, wenn ihr euch auf wenige priorisierte Anwendungsfälle geeinigt habt. Erstellt für jedes Projekt eine Roadmap mit einem klaren, messbaren Ziel, dem definierten Kund*innennutzen, klaren Verantwortlichkeiten und einem Zeitplan.

Fazit: Erst der messbare Nutzen, dann das Budget

Der Schritt von der Spielerei zum profitablen Business-Tool erfordert Disziplin. Wie Christoph Knöll betont: „Erst wenn ein messbarer wirtschaftlicher Nutzen erkennbar ist, lohnt sich eine größere Investition.“ Ein pragmatischer Workshop ist dafür das ideale Fundament.

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.

Stichtag 2. August: Der EU AI Act zwingt Start-ups zur KI-Kennzeichnung – Das müsst ihr jetzt tun

Der Countdown läuft: Am 2. August 2026 endet die Übergangsfrist für Artikel 50 des EU AI Acts. Was das für Start-ups bedeutet, die generative KI im Content-Marketing, E-Commerce oder Kund*innenservice einsetzen, liest du hier.

Egal ob Produktbeschreibungen im Online-Shop, Social-Media-Posts, Werbevideos oder der Support-Chatbot: Generative KI ist aus den Prozessen der meisten Start-ups nicht mehr wegzudenken. Sie spart Zeit und Geld. Doch die Ära der stillschweigenden Automatisierung endet in knapp drei Wochen. Dann gilt: KI-Inhalte müssen klar gekennzeichnet werden. Wer das ignoriert, riskiert teure Abmahnungen und im schlimmsten Fall hohe Behördenstrafen. Hier ist euer Last-Minute-Briefing.

Mit dem scharfen Start der Transparenzpflichten nach Artikel 50 der europäischen KI-Verordnung verlangt Brüssel Klarheit: Nutzer*innen haben das Recht zu wissen, wann sie es mit einer Maschine zu tun haben.

Was genau fordert Artikel 50 von euch?

Die neuen Regeln betreffen fast jeden digitalen Berührungspunkt. Konkret müsst ihr folgende Bereiche ab dem 2. August kennzeichnen:

  • Chatbots und KI-Interaktionen: Wenn Kund*innen auf eurer Website mit einem KI-Support-Bot chatten, muss das eindeutig erkennbar sein. Ausnahme: Es ist aus den Umständen ohnehin offensichtlich.
  • Bilder, Videos und Audios (Deepfakes): KI-generierte visuelle oder auditive Inhalte, die echten Personen, Orten oder Ereignissen ähneln, müssen als synthetisch markiert werden. Die Markierung muss dabei so erfolgen, dass sie auch maschinenlesbar ist (etwa durch Wasserzeichen oder Metadaten).
  • Texte für die Öffentlichkeit: Werden Artikel zu gesellschaftlich, wirtschaftlich oder politisch relevanten Themen per KI generiert und für die Allgemeinheit veröffentlicht (etwa auf eurem Corporate Blog), greift ebenfalls eine Kennzeichnungspflicht.

Der Ausweg für euer Content-Marketing: "Human in the Loop"

Müsst ihr jetzt unter jeden LinkedIn-Post schreiben "Erstellt mit ChatGPT"? Nicht zwingend. Bei Texten gibt es eine entscheidende Ausnahme: Die Kennzeichnungspflicht entfällt, wenn ein Mensch (zum Beispiel euer Content-Manager) den KI-Entwurf vor der Veröffentlichung prüft und die redaktionelle Verantwortung dafür übernimmt.

Auch reine Assistenzleistungen – wie die Rechtschreibprüfung durch DeepL Write oder Grammatik-Korrekturen – müssen nicht deklariert werden. Wer die KI als Copiloten und nicht als Autopiloten nutzt, hat deutlich weniger regulatorischen Stress.

Warum ihr das Thema nicht ignorieren dürft

Wer meint, als kleines Start-up unter dem Radar zu fliegen, unterschätzt das Risiko massiv. Zwar wird die Aufsichtsbehörde bei einem kleinen Shop nicht sofort das theoretisch mögliche Maximalbußgeld von bis zu 15 Millionen Euro (oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes) verhängen. Die viel akutere und teurere Gefahr lauert im Wettbewerbsrecht: Abmahnwellen durch Mitbewerber*innen. Fehlende KI-Kennzeichnungen gelten als Marktverhaltensverstoß und können schnell von Konkurrenten oder Verbänden abgemahnt werden.

Last-Minute-Checkliste: Was heute zu tun ist

Da der 2. August unmittelbar vor der Tür steht, solltet ihr folgende Punkte sofort abhaken:

  • Schnell-Audit durchführen: Wo genau nutzt ihr KI zur Content-Erstellung? (Shopify-Beschreibungen, Meta Ads, Blog, Newsletter, Support).
  • Freigabeprozesse anpassen: Etabliert feste Workflows für Textinhalte. Sorgt dafür, dass nachweislich ein Mensch den finalen Content prüft ("Human in the Loop"), um die strenge Kennzeichnungspflicht bei Texten zu umgehen.
  • Technik für Medieninhalte klären: Generieren eure KI-Tools (wie Midjourney) bereits maschinenlesbare Metadaten? Stellt sicher, dass die visuelle Kennzeichnung für User*innen im Frontend gut sichtbar ist.
  • Chatbots transparent machen: Ergänzt das Interface eures Customer-Support-Bots sofort um einen klaren Disclaimer ("Du sprichst mit unserem KI-Assistenten").

Fazit: Der KI-Wildwest-Markt wird endgültig reguliert. Die neuen Pflichten bedeuten im ersten Moment Reibungsverluste bei automatisierten Workflows. Wer seine Prozesse jetzt aber rechtssicher aufstellt, schützt die eigene Liquidität und punktet bei Kunden mit Transparenz.

Rechtssichere Formulierungsvorschläge für euren Chatbot-Disclaimer

Hier sind drei nutzer*innenfreundliche und rechtssichere Formulierungsvorschläge für euren Chatbot-Disclaimer, die den Transparenzanforderungen des Artikels 50 im EU AI Act entsprechen. Die Formulierungen sind so gewählt, dass sie die gesetzliche Pflicht erfüllen, ohne den Nutzer bzw. die Nutzerin abzuschrecken – im Gegenteil: Sie managen die Erwartungshaltung und schaffen Vertrauen.

Option 1: Modern & Lässig (Perfekt für E-Commerce & junge B2C-Startups)

Diese Variante ist direkt, sympathisch und integriert den gesetzlichen Hinweis nahtlos in die Begrüßung.

„Hi! Ich bin der digitale KI-Assistent von [Name des Startups]. Ich antworte blitzschnell auf deine Fragen. Gut zu wissen: Ich bin eine Künstliche Intelligenz. Falls ich mal nicht weiterweiß, leite ich dich direkt an einen Menschen aus unserem Team weiter. Wie kann ich dir heute helfen?“

Option 2: Professionell & Seriös (Ideal für B2B, SaaS oder FinTech)

Wenn die Zielgruppe formeller ist (Sie-Form), sollte der Disclaimer sehr klar und funktional gehalten sein. Hier steht die Transparenz im Vordergrund.

„Willkommen im Support-Chat von [Name des Startups]. Bitte beachten Sie: Um Ihnen möglichst ohne Wartezeit zu helfen, kommunizieren Sie hier zunächst mit unserem KI-basierten Assistenten. Sie haben jederzeit die Möglichkeit, im Verlauf des Chats eine echte Mitarbeiterin oder einen Mitarbeiter anzufordern. Was ist Ihr Anliegen?“

Option 3: Minimalistisch & Kurz (Für kleine Chat-Widgets auf dem Smartphone)

Wenn der Platz auf mobilen Bildschirmen begrenzt ist, muss der Hinweis extrem komprimiert, aber dennoch eindeutig sein.

„KI-Support: Hallo! Ich bin ein virtueller Assistent und helfe dir sofort weiter. (Hinweis: Generiert durch Künstliche Intelligenz). Stell mir deine Frage!“

Pro-Tipps für die rechtssichere Einbindung

Damit der Disclaimer vor Abmahnungen schützt, müsst ihr bei der Implementierung im Frontend folgende Dinge beachten:

  • Sichtbarkeit: Der Hinweis darf nicht in den AGB oder im Impressum versteckt werden. Er muss direkt zu Beginn der Interaktion sichtbar sein (z. B. als automatische erste Begrüßungsnachricht im Chat-Fenster).
  • Klarheit: Nutzt eindeutige Begriffe wie „künstliche Intelligenz“, „KI-Assistent“ oder „virtueller Bot“. Vermeidet es, dem Bot einfach nur einen menschlichen Namen (z. B. „Kundenberaterin Sarah“) zu geben, ohne den KI-Hinweis deutlich zu ergänzen.
  • Optisches Signal: Ein kleines Roboter-Icon oder ein Badge wie „AI-Support“ am Avatar des Chatbots hilft zusätzlich, die Nutzer*innenerwartung direkt auf einen Blick rechtssicher zu steuern.


Fünf aktuelle Experten-Statements zum Thema EU AI Act

Markus Ehrenmann, Chief Technology Officer bei Open Systems:

„Die Schlagzeilen um die Fristverlängerung im EU AI Act wiegen viele Unternehmen in falscher Sicherheit. Zwar hat die EU-Kommission die Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme um rund 16 Monate verschoben, da technische Standards und Prüfverfahren noch nicht flächendeckend verfügbar sind. Wer daraus jedoch ableitet, dass beim Thema KI-Compliance mehr Zeit bleibt, unterschätzt den akuten Handlungsbedarf.

Denn die zentralen Transparenz- und Governance-Pflichten greifen schon ab August. Bereits in wenigen Wochen müssen Unternehmen nachweisen können, wie sie KI-Systeme steuern und überwachen – von Risikomanagement über technische Dokumentation bis hin zur menschlichen Aufsicht. Diese Vorgaben sind kein bürokratischer Selbstzweck, sondern der Rahmen für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI. Unternehmen, die die Fristverlängerung als Aufschub ihrer Verantwortung verstehen, setzen sich unnötigen Compliance-, Sicherheits- und Reputationsrisiken aus.“

Dirk Pfefferle, General Manger von Diligent DACH: 

„Die bevorstehende Frist für die Transparenzvorschriften des EU AI Acts markiert einen Wendepunkt, denn sie verlagert die KI-Debatte von Grundsatzfragen hin zur praktischen Umsetzung. Ab August 2026 müssen Organisationen mehr tun, als nur über verantwortungsvolle KI zu sprechen. Sie müssen bestimmte KI-Nutzungen gemäß EU AI Act klar offenlegen – etwa wenn Nutzer mit bestimmten KI-Systemen interagieren, und in festgelegten Fällen, wenn Inhalte KI-generiert oder manipuliert wurden.

Transparenz ist kein Hindernis für Innovation, sondern die Grundlage für Vertrauen. Und gerade für deutsche Vorstände bedeutet das: KI-Transparenz ist längst nicht mehr nur eine technische oder Compliance-Frage, sondern ein zentrales Thema für Governance und Aufsicht. Organisationen, die ihre KI-Systeme erfassen, Risiken klar klassifizieren, Verantwortlichkeiten zuweisen und nachvollziehbare Kontroll- und Freigabeprozesse etablieren, sind nicht nur mit Blick auf Compliance besser aufgestellt, sondern stärken auch ihre Glaubwürdigkeit gegenüber Kunden, Investoren und Regulierungsbehörden.“

Axel Deininger CIO, Utimaco:

„Auch wenn die Deadline für Hochrisiko-KI-Produkte verschoben wurde, bleibt der 2. August ein wichtiger Meilenstein in der Umsetzung des EU AI Acts. Ab diesem Datum werden die Transparenzanforderungen verpflichtend. Während für die meisten Anwender von KI-Systemen ein Label genügt, müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen mit allgemeinem Verwendungszweck ihre Outputs auch maschinenlesbar kennzeichnen.

Ein ergänzend zum AI Act veröffentlichter Code of Practice sieht dafür signierte Metadaten vor. Für diese Signatur benötigen Anbieter und Betreiber sichere kryptografische Systeme, um Unmanipulierbarkeit sicherzustellen. Hardware-Sicherheitsmodule (HSMs) bilden die hardwarebasierte Grundlage für die Sicherung der kryptografischen Schlüssel, mit denen digitale Signaturen überprüft werden – eine unverzichtbare Voraussetzung für den fälschungssicheren Nachweis der Herkunft von KI-Inhalten. Unternehmen aus der Branche sollten dabei aber nicht nur das ‘Jetzt’ im Blick haben, sondern auch die rasante Entwicklung von Quantencomputern. Zukunftssichere Verschlüsselungssysteme müssen kryptoagil sein, um auch mit neuen, quantensicheren Algorithmen arbeiten zu können.“

Petr Amrhyn, CEO von Swisscom Trust Services: 

„Der AI Act der EU ist ein wichtiger Schritt in Richtung mehr Vertrauen im digitalen Raum. Wir sollten diese Regularien nicht als Innovationsbremse sehen, sondern als Chance, mehr Akzeptanz für die Technologie in der Bevölkerung zu schaffen. Künstliche Intelligenz ist inzwischen ein fester Bestandteil der Gesellschaft und der täglichen Arbeit in Unternehmen geworden. Jetzt geht es darum, KI-generierten Content so zu kennzeichnen, dass Nutzerinnen und Nutzer es direkt erkennen können. Dies geht weit über das Labelling als „AI Generated“ bei künstlich erzeugten Bildern hinaus. Die Inhalte sollen von KI-Systemanbietern auch maschinenlesbar gekennzeichnet werden. Vor allem in regulierten Kontexten wird dies wichtig. Verantwortliche sollten stets nachvollziehen können, wo wann welches KI-Modell Input geliefert oder Arbeitsschritte selbstständig übernommen hat. Automatisierbare Timestamping- und Signaturfunktionen werden in diesem Zusammenhang zur Pflicht für Unternehmen, die KI tief in ihre Geschäftsprozesse einbinden wollen."

Tim Beck, CEO und Co-Founder von BLP Digital:

„Die Absicht hinter dem EU AI Act ist richtig: Menschen vor Missbrauch schützen. Das Problem ist die Umsetzung – und die ist typischer Bürokratie-Irrsinn. Alles ist entweder klein-klein durchreguliert oder so schwammig, dass am Ende Juristen statt Ingenieure entscheiden, was möglich ist.

Ein Beispiel: KI kann Bewerbungsprozesse deutlich beschleunigen. Aber bereits das Vorsortieren von Lebensläufen gilt unter dem AI Act als Hochrisiko-System. Das bedeutet konkret: technische Dokumentation, Protokollierungspflichten, menschliche Aufsicht, Konformitätsbewertung und die Registrierung in einer EU-Datenbank.

Dabei reden wir über ein Tool, das der Personalabteilung einfach nur helfen soll, aus 500 Bewerbungen die 20 relevantesten herauszufiltern. Und das ist kein Einzelfall. Der AI Act ist voll von solchen Beispielen, bei denen aus praktischen Werkzeugen bürokratische Großprojekte werden.

Wer den verantwortungsvollen Einsatz von KI so kompliziert macht, dass Unternehmen Projekte lieber aufschieben oder ganz bleiben lassen, schützt niemanden. Ganz im Gegenteil: Er bremst Innovation, gefährdet die Wettbewerbsfähigkeit und überlässt die technologische Führung anderen.“

Ark Climate: System-Update fürs Rathaus

Wie das 2024 gegründete GovTech-Start-up Ark Climate die Excel-Ära beendet und den kommunalen Klimaschutz automatisiert.

Kommunen sind der Flaschenhals der Energiewende: Die Ziele sind ambitioniert, doch in den Rathäusern regieren oft veraltete Software und endlose Tabellenkalkulationen. Wenn deutsche Städte und Landkreise bis 2040 oder 2045 klimaneutral werden sollen, scheitert es selten am politischen Willen, sondern an der operativen Umsetzung. Daten zu Emissionen sind auf verschiedene Excel-Dokumente verteilt, Bürger*innenbeteiligungen versanden in intransparenten Prozessen und Fachabteilungen arbeiten in Silos. Das 2024 gegründete Münchner GovTech-Start-up Ark Climate adressiert genau diese Lücke mit einer KI-gestützten SaaS-Lösung im komplexen Markt des öffentlichen Sektors.

Frisches Kapital für einen zähen Markt

Anfang März 2026 schloss das Unternehmen eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 2,1 Millionen Euro ab, angeführt vom ClimateTech-VC Satgana. Ein massiver Vertrauensbeweis in einem Marktumfeld, das für lange Verkaufszyklen und hohe Risikoaversion bekannt ist. Ark Climate räumte bereits 2024 den Gründungspreis „Digitale Innovationen“ ab und wurde zum Newcomer des Jahres bei den German Startup Awards 2026 gekürt. Doch wie überlebt man mit dem frischen Kapital die oft zermürbenden Verkaufszyklen in der Verwaltung?

Ruth Bosse, CEO von Ark Climate, kontert dieses Klischee gelassen: „Bei uns dauern die Sales-Cycles tatsächlich gar nicht so lang, wie sonst im öffentlichen Sektor üblich, sondern wirklich nur drei bis vier Monate.“ Der Grund dafür sei das tiefe Verständnis für die Kund*innen und ein Produkt, das einen echten, bislang ungelösten Bedarf treffe. „Wenn man so schnell verkauft, geht einem auch nicht auf halber Strecke die Puste aus“, betont die Gründerin. Die 2,1 Millionen Euro fließen daher primär in den Aufbau des inzwischen zwölfköpfigen Teams. Man habe einen starken Mix aus Tech, Sales und Customer Success zusammengestellt. „Lauter super motivierte, smarte und richtig nette Menschen. Genau die braucht es, um in diesem Markt Tempo zu machen“, so Bosse weiter.

Gründer-DNA und das B2G-Ökosystem

Hinter Ark Climate steht eine Gründerin mit klarem Founder-Market-Fit: Bosse bringt rund 20 Jahre Erfahrung aus der Kommunalpolitik mit. Sie hält einen Master in Mathematik der TU Berlin, einen MBA und promoviert zu politischen Klimaschutzmaßnahmen. Zuvor arbeitete sie fünf Jahre bei McKinsey und entwickelte dort unter anderem den Klimafahrplan 2022 für Stuttgart mit.

Die Historie von Ark Climate ist von Pragmatismus geprägt. Die Gründung startete gebootstrappt mit einem klassischen Beratungsansatz, um den Bedarf über Strategieprojekte in Kommunen zu validieren. Dies brachte erste Umsätze und tiefe Einblicke, wobei Würzburg als erster Entwicklungspartner agierte. Heute sitzt das Team, gefördert durch das exist-Gründungsstipendium, im Münchner Start-up-Inkubator WERK1.

Auf die Bedeutung dieses Standorts angesprochen, gerät die CEO ins Schwärmen: „Das WERK1 finden wir mega!“ Vor allem die Nähe zu anderen GovTechs wie SUMM AI und Merlin sei Gold wert. „Gerade in einem so speziellen Markt wie B2G ist dieser Austausch super wichtig, weil man eben nicht jedes Thema komplett allein durchdenken muss“, erklärt Bosse. Zudem helfe das Ökosystem beim personellen Wachsen, da sich dort viele passende Talente bewegen würden.

SaaS statt Zettelwirtschaft: KI als Problemlöser

Das Produkt von Ark Climate ist eine „AI first“-Software-as-a-Service-Plattform für Klimaschutzabteilungen. KI-gestütztes Daten- und Maßnahmen-Management soll die Effizienz abteilungsübergreifend massiv erhöhen und durch integrierte Assistenten Beratungskosten senken. Ein Dashboard macht Erfolge für die Öffentlichkeit sichtbar – besonders wichtig für Politiker*innen, die auf das Vertrauen der Wähler*innen angewiesen sind. Abgerechnet wird via gestaffeltem Lizenzmodell nach Einwohner*innenzahl. Da der öffentliche Sektor höchste Anforderungen stellt, ist die Lösung DSGVO-konform und garantiert Hosting auf deutschen Servern.

Doch wie schafft eine KI verlässliche Auswertungen, wenn Rohdaten unstrukturiert oder tief in analogen Aktenordnern versteckt sind? Bosse räumt ein, dass der allererste Schritt reine Fleißarbeit sei: „Wir digitalisieren all diese Informationen und führen sie zusammen.“ Dafür habe man eigene KIs gebaut, die beispielsweise alte PDF-Dokumente auslesen und direkt in die Software einspielen. „Damit holen wir das Wissen raus aus den Aktenordnern“, verspricht die Gründerin.

Der eigentliche Clou liege jedoch im Domänenwissen: „Wir haben sehr viel von unserem eigenen Wissen rund um kommunalen Klimaschutz im Tool hinterlegt“, erklärt Bosse. „So können auch Kommunen, die selbst noch kaum Daten haben, von Anfang an von uns lernen – und natürlich auch voneinander.“ Man sei nicht darauf angewiesen, dass erst unzählige Daten eingespeist werden müssten, was den entscheidenden Vorteil gegenüber einer leeren Excel-Tabelle ausmache.

Kampf gegen Excel und leere Kassen

Der Markt für „Climate Compliance“ ist gigantisch: Fast alle der rund 10.750 deutschen Kommunen stehen unter Zugzwang, Klimaschutzkonzepte vorzulegen. Der Hauptkonkurrent ist oft der Status quo: Microsoft Excel und traditionelle Beratungshäuser. Etablierte kommunale IT-Dienstleister*innen tun sich teils schwer, derart nutzer*innenzentrierte Nischen-Lösungen schnell zu bauen.

Trotzdem stellt sich die Gretchenfrage an den Vertrieb: Wie argumentiert man bei klammen Stadtkämmerern für eine Investition in Software, wenn Excel ohnehin vorhanden ist? Bosse rechnet entschlossen vor: „Ark bringt einem Kunden unterm Strich deutlich mehr Geld ein, als es kostet.“ Erstens würden enorme Berater*innenkosten gespart, die bei klassischen Projekten schnell 200.000 bis 300.000 Euro verschlingen. Vieles davon decke die KI in Kombination mit der Berichtsfunktion der Software ab. Zweitens sinken die Personalkosten durch die enorm gestiegene Effizienz. „Personal ist im öffentlichen Sektor das Thema überhaupt: Über 600.000 Stellen sind unbesetzt, der Fachkräftemangel trifft die Verwaltungen mit voller Wucht“, mahnt die CEO. Drittens hole der integrierte KI-Förderagent aktiv Fördergelder rein, meist im sechsstelligen Bereich. Bosses Fazit ist deshalb eindeutig: „Wenn man das zusammenrechnet, ist die Lizenz für Ark am Ende keine Kostenfrage, sondern rechnet sich für jeden Kämmerer.“

Skalierung und der lukrative Lock-in-Effekt

Das B2G-Geschäftsmodell (Business-to-Government) birgt Hürden durch komplexe Haushaltsplanungen und strenge Vergaberichtlinien. Dennoch kooperiert Ark Climate bereits mit 53 Kommunen bundesweit, darunter Berlin Friedrichshain-Kreuzberg, Solingen, Bamberg, Kassel und Überlingen. Sogar das Umweltministerium des Landes Schleswig-Holstein arbeitet bereits mit dem Start-up.

Die Strategie, sich bedarfsgerecht an dem/der Kund*in zu entwickeln, zahlt sich aus. Gelingt es, die Software flächendeckend als Standard zu etablieren, profitiert Ark Climate von einem entscheidenden Branchenmerkmal: dem Lock-in-Effekt. Einmal integrierte Behörden-Software wird wegen des immensen Wechselaufwands nur sehr selten wieder gekündigt.

Der Weg zur flächendeckenden Skalierung in den nächsten 24 Monaten ist bereits abgesteckt, und der Vertriebsprozess sei massiv standardisiert. Man wisse genau, mit wem man sprechen müsse – vom Klimaschutzmanager bis zum Dezernenten. „Ich bin sehr zuversichtlich, dass wir Ende dieses Jahres über 100 Kunden stehen und Ende nächsten Jahres bei mindestens 200“, gibt sich Bosse ambitioniert.

Dafür nimmt das Start-up zwei wichtige Meilensteine ins Visier. „Zum einen große Rahmenverträge“, verrät die Gründerin. „Mit einigen Bundesländern sind wir gerade in den finalen Schritten, dass die Software gleich für alle Kommunen des Landes beschafft wird – das ist für die Skalierung super wichtig.“

Zum anderen kündigt Bosse neue Produkte an: Mit Ark Urban Planning und Ark Mobility sollen bald auch Stadtplanungs- und Mobilitätsabteilungen bedient werden. Die Vision geht längst über das Klima hinaus: „Wir entwickeln uns damit Schritt für Schritt vom KI-Co-Piloten für den Klimaschutz zum Co-Piloten für die ganze Verwaltung.“

„Move fast and get hacked“: Warum die Start-up-Kultur das perfekte Ziel für Cyberkriminelle ist

Start-ups wähnen sich sicher – ein fataler Irrtum. Im Interview erklärt Baobab-Mitgründer und CEO Vincenz Klemm, warum agiles Wachstum und laxe Zugangsregeln heute im Ruin enden können.

Schnelligkeit, Vernetzung und eine blitzschnelle Time-to-Market: Das sind die Lebensadern erfolgreicher Start-ups. Doch genau dieses Mantra – „Move fast and break things“ – öffnet Cyberkriminellen heute Tür und Tor. Längst sitzen Hacker*innen nicht mehr in dunklen Kellern und knacken mühsam komplexe Codes. Sie nutzen automatisierte Plattformmodelle und Abos aus dem Darknet, um im großen Stil massenhaft Daten abzugreifen.

Eine umfassende Auswertung von Baobab Risk Solutions im aktuellen Data Breach Report zeigt erschreckende Zahlen – und auch wenn die Daten keinen Anspruch auf vollständige Marktrepräsentativität erheben, sprechen die Trends eine klare Sprache: Ein Drittel der Kleinunternehmen hortet riesige Mengen sensibler Daten, doch bei mehr als der Hälfte fehlt es am grundlegendsten Schutz.

Wir haben mit Vincenz Klemm, Mitgründer und Geschäftsführer des Cyber-Assekuradeurs Baobab Risk Solutions, gesprochen – über verhängnisvolle Produktentscheidungen, gefährliche Cloud-Illusionen, den Due-Diligence-Hammer bei Finanzierungsrunden und die Frage, ob Sicherheit für junge Start-ups überhaupt noch bezahlbar ist.

StartingUp: Vincenz, euer Data Breach Report zeigt, dass selbst kleine Firmen mit weniger als 5 Millionen Euro Umsatz oft riesige Mengen sensibler Daten verwalten. Dennoch glauben viele Gründer, sie seien zu unbedeutend für Hacker. Wie kalkulieren automatisierte Angreifer heute den „Wert“ eines Start-ups und warum ist diese gefühlte Unsichtbarkeit in der Skalierungsphase so gefährlich?

Vincenz Klemm: Das Vorgehen moderner Cyberkrimineller ist heute rein opportunistisch. Das bedeutet, dass Opfer selten gezielt nach ihrem konkreten Unternehmenswert oder Umsatz ausgewählt werden. Stattdessen nutzen Angreifende schlichtweg jede sich bietende Gelegenheit, die sich durch eine Sicherheitslücke auftut. Möglich wird dies durch eine weitreichende Industrialisierung und Automatisierung der Cyberkriminalität. Hacker*innen kaufen heute im Dark Web massenhaft kompromittierte Zugangsdaten und setzen diese mithilfe von Bots vollautomatisiert ein.

Diese Schadsoftware klopft an tausende digitale Türen gleichzeitig. Durch diesen extrem hohen Automatisierungsgrad ist der Aufwand für einen Cyberangriff drastisch gesunken – die Grenzkosten für die Kriminellen gehen quasi gegen null. Vor diesem Hintergrund spielt die Unternehmensgröße für die Angreifenden keine Rolle mehr. Ob ein Betrieb 20 oder 2.000 Mitarbeitende hat, ist den automatisierten Systemen völlig egal. Was zählt, ist einzig und allein die verwundbare Schnittstelle. Die Bedrohung ist damit absolut allgegenwärtig geworden und trifft längst nicht mehr nur Großkonzerne.

StartingUp: Für nur 250 Dollar im Monat können Kriminelle Darknet-Abos für gestohlene Datensätze buchen. Nutzen Hacker hier exakt die SaaS- und Skalierungslogiken der Tech-Welt gegen uns? Und wie gelingt jungen Unternehmen der Spagat zwischen schnellem Wachstum und IT-Sicherheit?

Vincenz Klemm: Cyberkriminalität ist heute eine hochprofessionell aufgestellte, moderne Industrie, die exakt dieselben Business-Logiken, SaaS-Strukturen und Skalierungseffekte nutzt wie die erfolgreichsten Tech-Unternehmen der Welt. Anstatt das Rad neu zu erfinden, sollten Start-ups konsequent etablierte SaaS-Tools und Marktführer wie AWS für die Cloud-Infrastruktur oder 1Password für das Identitätsmanagement nutzen. Diese Anbieter verfügen über riesige, dedizierte Security-Teams und robuste Sicherheitsmechanismen, die ein junges Unternehmen nicht selbst finanzieren könnte. Durch dieses Modell liegt die Sicherheitsverantwortung für die grundlegende Infrastruktur nicht mehr allein beim eigenen Team, sondern wird mit den zertifizierten Providern geteilt. So lässt sich maximale Geschwindigkeit mit professionellem Schutz verbinden.

StartingUp: Trotz des Anspruchs technologischer Exzellenz zeigt euer Report, dass über die Hälfte der kleineren Unternehmen auf eine Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) verzichtet und Passwörter oft im Klartext vorliegen. Warum klaffen Anspruch und Wirklichkeit beim grundlegenden Zugangsschutz so weit auseinander?

Vincenz Klemm: Es ist ein Paradoxon der Gründerszene: Man entwickelt hochkomplexe Plattformen, lässt aber die digitale Vordertür offenstehen. In der typischen „Wachsen, Wachsen, Wachsen“-Phase liegt der Fokus fast ausschließlich auf Schnelligkeit. Essenzielle Maßnahmen wie die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) werden weggelassen, weil sie fälschlicherweise als Tempobremse wahrgenommen werden. Man will keine Reibung – und opfert die Basis-Security.

Dabei ist Security-Exzellenz kein späteres Zusatzprojekt, sondern muss organisch mitwachsen. Sicherheitsmaßnahmen sollten von der ersten Sekunde an aktiv gelebt werden. Der entscheidende Hebel ist die Kultur: Wer MFA von Tag eins an verankert, etabliert Sicherheit als ganz normalen Standard. Wer das Thema erst bei 50 Mitarbeitenden nachträglich einführen will, kämpft gegen schlechte Gewohnheiten.

StartingUp: Der Trend geht hin zu „Info-Stealern“, die Zugangsdaten und aktive Session-Cookies direkt aus dem Browser fischen. Da in Start-ups oft private und berufliche Endgeräte verschwimmen (BYOD) : Wie können sich Gründer schützen, wenn Angreifer sich mit völlig legitimen Zugangsdaten des eigenen Teams einloggen?

Vincenz Klemm: Gegen Info-Stealer, die Session-Cookies und Passwörter direkt aus dem Browser fischen, hilft nur ein radikales Umdenken: weg vom Vertrauen in Passwörter, hin zu einer strikten Zero-Trust-Architektur. Nach dem Prinzip „Niemals vertrauen, immer überprüfen“ darf keinem Gerät und keinem Nutzenden standardmäßig vertraut werden – völlig egal, ob es sich um das private Smartphone oder den Firmenlaptop handelt. Jeder Zugriff muss kontinuierlich und kontextbasiert verifiziert werden.

Den effektivsten und pragmatischsten Schutz vor unbefugten Zugriffen bietet dabei eine lückenlose MFA. Selbst wenn Passwörter gestohlen werden, scheitern automatisierte Angriffe in der Regel am fehlenden zweiten Faktor. Damit dieses Schutzschild hält, ist ein sauberes Konfigurationsmanagement wichtig. Start-ups müssen ihre Systemeinstellungen systematisch absichern, überwachen und pflegen. Nur so wird verhindert, dass Sicherheitslücken durch Fehlkonfigurationen entstehen – etwa weil MFA für bestimmte Admin-Schnittstellen versehentlich deaktiviert wurde oder Session-Cookies zu lange gültig bleiben. Wer diese drei Säulen kombiniert, entzieht Info-Stealern die Grundlage, selbst wenn das Gerät eines Mitarbeitenden bereits kompromittiert ist.

StartingUp: Fast 40 Prozent der Schäden entstehen durch Phishing, wobei bereits 80 Prozent dieser Social-Engineering-Angriffe KI-gestützt ablaufen. Wie leicht hebeln solche personalisierten, täuschend echten KI-Angriffe die „menschliche Firewall“ im stressigen Start-up-Alltag aus?

Vincenz Klemm: Weil die Angriffe täuschend echt wirken, ist das gezielte Training der Mitarbeitenden eine essenzielle Sicherheitsmaßnahme, um den Faktor Mensch resilienter zu machen. Bei der SaaS-Cloud-Nutzung sollte man dem Prinzip „Least Privilege“ folgen. Durch das Prinzip der minimalen Rechte wird die Vergabe übermäßiger Rechte vermieden, was den potenziellen Schaden im Ernstfall begrenzt.

Zudem bildet die Multi-Faktor-Authentifizierung auch hier einen zentralen Baustein für den Schutz von Konten und Systemen. Unterstützung kommt dabei auch von den großen Tech-Konzernen, die die Sicherheit aktiv stärken, indem sie beispielsweise automatische Warnmeldungen bei Logins von ungewöhnlichen Standorten ausgeben.

StartingUp: Gerade kleinere Unternehmen weisen oft erhebliche Lücken bei der Patch-Disziplin auf. Wie stark schauen Investoren bei Finanzierungsrunden oder Exits heute auf die IT-Hygiene? Werden unentdeckte Leaks oder fehlendes MFA zum echten Dealbreaker in der Due Diligence?

Vincenz Klemm: Kritische Schwachstellen sind auch bei Finanzierungsrunden und Exits ein absolut relevantes Thema, weshalb Investor*innen heute längst nicht mehr nur eine klassische Tech-Due-Diligence, sondern gezielte Cyber Security Due Diligences durchführen. Ein echter Dealbreaker ist die mangelnde IT-Hygiene im Normalfall jedoch nur dann, wenn die Mängel schlichtweg nicht behebbar oder extrem gravierend sind.

Stattdessen führen unentdeckte Leaks, fehlendes MFA oder veraltete Software in der Praxis häufig zu konkreten Auflagen: Die Verbesserung der Sicherheitsstandards wird dann zu einer Bedingung gemacht, die es nach dem Closing – oder in besonders akuten Fällen bereits direkt davor – konsequent umzusetzen gilt.

StartingUp: Durch die neue NIS2-Richtlinie wird IT-Sicherheit wie der MFA-Einsatz europaweit zur gesetzlichen Pflicht. Das klingt nach Bürokratie und teuren Beratern. Können sich Bootstrapping- oder knapp finanzierte Seed-Start-ups diese neuen Standards personell und finanziell überhaupt leisten?

Vincenz Klemm: Die Einführung von Standards wie MFA ist für Bootstrapping-Start-ups oder knapp finanzierte Seed-Unternehmen finanziell und personell absolut machbar, da es sich hierbei hauptsächlich um ein kulturelles Problem handelt. Es scheitert in den Unternehmen meist überhaupt nicht an der Technik, sondern an der Akzeptanz, den Gewohnheiten und der Mentalität der Mitarbeitenden.

Aus technologischer und budgetärer Sicht ist die Hürde extrem niedrig: Es gibt auf dem Markt nur sehr wenige IT-Lösungen oder Systeme, die MFA technisch überhaupt nicht unterstützen. Somit lässt sich die gesetzliche Pflicht mit einer hohen technischen Kompatibilität zu sehr geringen Kosten umsetzen.

StartingUp: Kritisch gefragt: Müssen Start-ups ihr knappes Budget wirklich in MDR-Dienste und Cyber-Policen stecken? Reicht es nicht völlig aus, wenn sie einfach kompromisslos ihre Hausaufgaben machen – also MFA erzwingen, Software patchen und Backups testen?

Vincenz Klemm: IT-Hausaufgaben wie MFA, Patches und Backups kompromisslos zu erledigen ist zwar das Fundament, reicht allein jedoch nicht aus, da effektive IT-Sicherheit auf dem Layer-Prinzip basiert. Bei diesem Schichtenmodell ergänzen sich mehrere Schutzebenen gegenseitig: Je mehr Schichten implementiert sind, desto stärker ist der Gesamtschutz. Managed Detection and Response (MDR) fungiert hierbei als eine weitere, hochwirksame Sicherheitsebene.

Beim Baobab MDR setzen wir beispielsweise auf eine flexible Abrechnung pro Seat und ohne Mindestabnahme an Geräten, was gerade für kleinere Teams eine hohe Kosteneffizienz bietet. Zudem bringt das Auslagern an ein hochprofessionelles Security Operations Center (SOC) einen enormen Ressourcen- und Wissensgewinn: Das Start-up spart wertvolle eigene Manpower und nutzt direkt externes Expertenwissen, das intern oft gar nicht vorhanden ist.

StartingUp: Danke, Vincenz Klemm, für die spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

PapierNest: riskante Konsolidierungsstrategie im schrumpfenden Grußkartenmarkt

In Zeiten allgegenwärtiger Messenger-Dienste gilt der Markt für analoge Grußkarten als strukturell rückläufig. Dennoch wollen die Hamburger Gründer Constantin von Braun und Burkhard Schepermann mit ihrem Grußkartenverlag PapierNest beweisen, dass durch eine B2B-Plattformstrategie und strategische Zukäufe nach wie vor Wachstum möglich ist. Ein genauerer Blick auf das Geschäftsmodell offenbart jedoch operative Fallstricke.

Die Basis von PapierNest bildet eine konsequente Buy-and-Build-Strategie. Nach der Gründung des Goldbek Verlags im Jahr 2003 erwarben die Gründer 2023 den Schweizer Traditionsverlag ABC und formten daraus die heutige Dachmarke. Durch diese Expansion beansprucht das Unternehmen im DACH-Raum mittlerweile einen Platz unter den Top 5 der Branche.

PapierNest versteht sich heute nicht mehr primär als Verlag, sondern als Systemdienstleister für den stationären Handel. Doch der massive Wachstumssprung birgt Herausforderungen: Die Integration völlig unterschiedlicher Verlagskulturen ist ein komplexer Prozess, der das Tagesgeschäft und die Lieferfähigkeit keinesfalls gefährden darf.

Das Plattform-Paradoxon: Flächenproduktivität vs. Vorleistungsfalle

Die Kernstrategie des Unternehmens ist die Abkehr vom reinen Eigenmarken-Vertrieb. PapierNest positioniert sich als Plattform, die das Sortiment auf den Verkaufsflächen bündelt. Eigene Marken wie Goldbek und ABC werden dabei gezielt mit Partner-Brands wie Ohh Deer und Pictura verzahnt. In der Schweiz, wo PapierNest nach eigenen Angaben Marktführer ist, umfasst dieses Netzwerk unter anderem Caroline Gardner, Photoglob, Nostalgic Art und Bug Art.

Für den Handel reduziert das die Komplexität durch einen zentralen Ansprechpartner. Was in der Theorie nach einer klassischen Win-win-Situation klingt, birgt in der Praxis für PapierNest enorme operative und finanzielle Hürden:

  • Ein derartiges Plattformmodell für physische Produkte ist extrem kapitalintensiv.
  • Das Unternehmen muss die Fremdmarken vorfinanzieren und logistisch bündeln.
  • In einem von hohen Papier- und Frachtkosten geprägten Markt trägt PapierNest bei sinkender Nachfrage das volle Lagerrisiko.
  • Es droht die Kannibalisierung des eigenen Sortiments: Wenn Händler*innen aus Platzgründen nur Bestseller ins Regal stellen, könnten angesagte Partner-Marken langfristig die eigenen, margenstärkeren Hausmarken verdrängen.

Der "KartenWunder"-Moonshot: Zwischen Greenwashing-Risiko und Tech-Spielerei

Trotz der klaren B2B-Ausrichtung entwickelt das Unternehmen jährlich hunderte Neuheiten für den Endkonsument*innen. Die aktuelle Kollektion „Karten Wunder“, die in Zusammenarbeit mit Branchenpionier Achim Perleberg entstand, soll die physische Karte mit einer digitalen Erlebnisebene verbinden. Scannt der/die Nutzer*in einen QR-Code, öffnet sich eine Augmented-Reality-Animation (AR) mit Musik und bewegten Figuren auf dem Smartphone. Gleichzeitig setzt die Serie auf schwer recycelbare Heißfolienveredelungen für eine besondere Haptik.

Hier zeigen sich zwei gravierende Reibungspunkte in der Produktstrategie:

  • Das Nachhaltigkeits-Paradoxon: Die Vorgängerkollektion wurde noch unter dem Namen „Green Karma“ als nachhaltig positioniert. Dem Handel im direkten Anschluss schwer abbaubare Premiumprodukte mit aufwendiger Folienveredelung anzubieten, wirft Fragen bezüglich einer ernstgemeinten Nachhaltigkeit auf und macht das Unternehmen angreifbar für Greenwashing-Vorwürfe.
  • Zweifelhafter AR-Nutzen: Die Nutzung von Augmented Reality via QR-Code bedeutet für den/die Endkonsument*in hohe Hürden im Alltag – vom Zücken des Smartphones über das Scannen bis hin zum Laden der Inhalte. Es ist fraglich, ob diese digitalen Features von den Karten-Empfänger*innen tatsächlich genutzt werden, oder ob sie primär als PR-Argument und Verkaufs-Gimmick gegenüber den Einkäufer*innen im Handel fungieren.

Gefangen zwischen Branchenriesen und Digital-Playern

Der globale Grußkartenmarkt verliert durch die Digitalisierung an Volumen, kompensiert diese Verluste jedoch teilweise durch höhere Stückpreise. Da viele kleine Verlage keine Nachfolger*innen finden, lassen sich Marktanteile durch Zukäufe geschickt konsolidieren.

Dennoch bewegt sich PapierNest in einem echten Haifischbecken:

  • Im B2B-Segment dominieren etablierte Riesen wie bsb-obpacher oder Avancarte, die ihre Drehständer-Flächen erbittert verteidigen.
  • Gleichzeitig attackieren B2C-Digital-First-Player wie Moonpig oder Send-a-Smile den Markt direkt an dem/der Endkonsument*in. Diese Anbieter bergen die akute Gefahr, klassische Grußkartenkäufer*innen langfristig komplett aus den Buchhandlungen ins Netz abzuziehen.

Das größte strukturelle Risiko für PapierNest bleibt schlussendlich die fundamentale Abhängigkeit vom stationären Einzelhandel. Das komplette Geschäftsmodell steht und fällt mit der Laufkundschaft in Buchhandlungen und Boutiquen. Sollten die Frequenzen in den Innenstädten in den kommenden Jahren weiter sinken und der Point of Sale massiv an Relevanz verlieren, stößt auch die am besten optimierte Flächenproduktivität unweigerlich an ihre Grenzen.

naturnista und der Stresstest der Pet-Humanization

Das 2026 von Ann-Kathrin Tripkewitz und Alizée Horend gegründete Münchner Pet-Care-Start-up naturnista verspricht Prävention aus dem Napf. Doch wie schlägt es sich im harten D2C-Premium-Pet-Food-Markt?

Hinter der Marke naturnista stehen die beiden Gründerinnen Ann-Kathrin Tripkewitz und Alizée Horend. Aus der persönlichen Motivation heraus, einen alltagstauglichen und präventiven Ansatz für die Gesundheit ihrer eigenen Hunde zu finden – da der klassische Markt kaum verträgliche, wissenschaftlich fundierte Alternativen bot –, riefen sie das Unternehmen im Jahr 2026 ins Leben. Angetrieben von der Überzeugung, dass Hunde eine ehrliche und ganzheitliche Ernährung verdienen, fokussierten sich die Gründerinnen von Beginn an auf die Qualität der Rohstoffe und besonders schonende Herstellungsprozesse. Die naturnista GmbH verfolgt das langfristige Ziel, Hunde bedürfnisorientiert und vital zu begleiten.

Der USP: Wissenschaft im Napf

Das Start-up positioniert sich im stark wachsenden Premium-Segment und hat sich auf funktionale Futtertoppings sowie funktionelle Snacks für Hunde spezialisiert – die sogenannten Vital Bites. Das technologische und ernährungsphysiologische Alleinstellungsmerkmal (USP) der Produkte basiert auf einem aufwendigen Verfahren: Die Snacks werden besonders schonend gefriergetrocknet, um eine maximale Nährstoffdichte im fertigen Produkt zu erhalten. Zudem setzt naturnista auf reines Monoprotein (wie Huhn oder Rind), was die Produkte gezielt für sensible oder allergische Hunde attraktiv macht.

Ein weiterer Kern des Konzepts ist der Fokus auf die Darmgesundheit: Durch den Einsatz von fermentiertem Obst und Gemüse sollen prä-, pro- und postbiotische Effekte erzielt werden, die das Hundemikrobiom nachweislich unterstützen. Um sich von reinen Lifestyle-Produkten abzugrenzen, betont das Start-up einen wissenschaftlich fundierten Ansatz. Die Rezepturen wurden nach eigenen Angaben in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Expert*innenteam aus Tierärzt*innen, Bioverfahrenstechniker*innen und Hundeernährungsberater*innen entwickelt.

Im Haifischbecken der Pet-Care

Das Geschäftsmodell von naturnista reitet auf der Welle des anhaltenden „Pet-Humanization“-Trends: Haustiere gelten in westlichen Märkten zunehmend als vollwertige Familienmitglieder, wodurch die Zahlungsbereitschaft der Halter*innen für Gesundheits- und Wellnessprodukte massiv gestiegen ist. Die Nachfrage nach Hunde-Nahrungsergänzungsmitteln wächst rasant. Gleichzeitig ist das Marktumfeld durch niedrige Eintrittsbarrieren extrem fragmentiert.

Naturnista trifft auf etablierte Konzerne sowie hunderte andere, oft VC-finanzierte D2C-Start-ups (Direct-to-Consumer), die individualisiertes Futter oder Supplements in Form von Pulvern, Tropfen und Drops anbieten. Der digitale Werbedruck ist massiv, was die Customer Acquisition Costs (Kosten für Neukund*innenakquise) im Pet-Care-Bereich stark in die Höhe treibt. Da das teure Gefriertrocknungs-Verfahren ohnehin für hohe Produktionskosten sorgt, gerät die Marge hier von zwei Seiten unter Druck.

Die Challenge: Erklärungsbedarf vs. Inflation

Die gezielte Ansprache des Hundemikrobioms bietet zwar eine moderne Story zur Produktdifferenzierung, allerdings ist der Erklärungsbedarf bei der/dem Endkund*in extrem hoch. Begrifflichkeiten wie „postbiotische Effekte“ befinden sich selbst im Humanbereich noch in der Erklärungsphase. Die Vermarktung von präventiven Gesundheitsansätzen erfordert daher eine tiefgreifende, kostspielige Content- und Aufklärungsarbeit. Zudem muss naturnista beweisen, dass die Toppings einen sichtbaren Mehrwert gegenüber herkömmlichen, deutlich günstigeren Snacks bieten.

Unser Fazit: Ohne starkes Kapital wird die Skalierung zum Stresstest

Für uns zeigt naturnista exemplarisch, wie zwei Gründerinnen einen eigenen „Pain Point“ in ein hochspezialisiertes Produkt übersetzen. Durch die Kombination von Monoproteinen und biotechnologischen Ansätzen (Fermentation) versuchen sie sich klug in einer qualitativen Nische zu positionieren. Die größte Herausforderung für die junge naturnista GmbH wird jedoch in der nachhaltigen Skalierung liegen. Das Start-up muss zeigen, dass es eine ausreichend breite Käufer*innenschaft dauerhaft an sich binden kann – idealerweise durch Abo-Modelle, um die immensen Marketingkosten durch einen hohen Customer Lifetime Value (CLV) zu refinanzieren.

Im gnadenlosen D2C-Haifischbecken wird es extrem schwer, die nötige Reichweite für diese hochpreisige Aufklärungs-Nische aus dem eigenen Cashflow aufzubauen. Das Produkt und der wissenschaftliche Ansatz überzeugen fachlich – doch ob die Bootstrapping-Luft reicht, um gegen kapitalstarke Mitbewerber zu bestehen, darf angesichts der drückenden CAC-Kosten stark bezweifelt werden. Perspektivisch wird naturnista frisches Venture-Capital benötigen, um den nächsten Wachstumssprung zu schaffen.

Reif für die KI? Vom souveränen Umgang mit KI-Technologie bei der Führung

Viele Gründer*innen und junge Selbständige stehen derzeit vor der Herausforderung, KI so zu nutzen, dass die Technologie dem Unternehmen wirklich nutzt. Und in Artikeln wie diesen mangelt es nicht an guten Ratschlägen dazu. Allerdings: Dabei finden die „dunklen“ Seiten des KI-Einsatzes oft zu wenig Beachtung.

Du willst Belege? Der neue „Gallup Engagement Index Deutschland 2025“ betont, KI würde von den Mitarbeiter*innen oft als Bedrohung wahrgenommen. In der Studie heißt es, immerhin 16 Prozent der Befragten sähen ihren Arbeitsplatz innerhalb der nächsten fünf Jahre durch KI „sehr“ oder „ziemlich“ gefährdet. „Die Sorge vor Kollege KI wächst“, heißt es.

Ein düsteres Bild malt eine weitere Studie, die 2025 vom Brand Science Institute (BSI) in Hamburg mit dem Ergebnis durchgeführt wurde, aufseiten der Führungskräfte drohe durch KI der Verlust des Selbstbildes sowie ein Autoritäts-, Identitäts- und Kompetenzverlust.

Auf deine Situation bezogen heißt das: Während du in stundenlanger Kleinarbeit auf der Grundlage deiner jahrelangen Erfahrungen zu einer Lösung vordringst, ist die „Konkurrentin“ KI in der Lage, rasch und ohne großen Aufwand eine ebenso gute, oft sogar eine bessere Lösung zu formulieren. Und das Ergebnis ist für alle Mitarbeiter*innen sichtbar. Das empfinden viele Unternehmer*innen und Gründer*innen als vehementen Angriff auf die Grundlage ihrer Führungsidentität.

KI als Kränkung

In der BSI-Studie ist die Rede von einer belastenden narzisstischen Kränkung und von „Entblößungsangst“. Gemeint ist: „Führungskräfte fürchten weniger die Technologie selbst, sondern die Möglichkeit, dass KI Wissenslücken, Fehleinschätzungen, Entscheidungsfehler oder mangelnde Orientierung sichtbar macht“. Die Einführung von KI erzeuge „nicht nur operative oder technologische Herausforderungen, sondern greift tief in die psychologische Grundarchitektur von Führung ein“.

Wie damit umgehen? Was kannst du tun, um sowohl den Ängsten deiner Mitarbeiter*innen als auch eigenen Ängsten zu begegnen? Entscheidend ist, KI behutsam einzusetzen, den Einsatz umsichtig zu planen und alle Beteiligten mitzunehmen. Und zwar mithilfe dieser zehn Schritte.

Schritt 1: Führe ein KI-Meeting durch

Setze ein Meeting an, in dem du die folgenden Aspekte vorstellst, zur Diskussion stellst und in die Umsetzung bringst. So stellst du die betroffenen Menschen in den Mittelpunkt und erhöhst die Akzeptanz für den KI-Einsatz. So sieht gutes Akzeptanzmanagement aus.

Schritt 2: Verdeutliche Strategie und Ziele

Wer einschätzen kann, wohin der KI-Weg führt und welche Ziele sich mit ihr effektiver und effizienter verfolgen und erreichen lassen, folgt gern und ist eher bereit, den Nutzen des KI-Einsatzes zu erkennen und zu akzeptieren. Überlege, ob und wie du das Argument „Bei uns zerstört KI keine Arbeitsplätze, sondern schafft neue“ authentisch und glaubhaft gegenüber deinen Mitarbeiter*innen vertreten kannst.

Schritt 3: Weise den Nutzen anschaulich nach

Profiliere KI als Unterstützungsinstrument, das den Mitarbeiter*Innen und dir hilft, Aufgaben besser zu erledigen. Jede*r muss für den eigenen Verantwortungsbereich die Vorteile der KI erkennen, sozusagen am eigenen Leib und authentisch. Bleibe dabei so konkret wie möglich: „KI hilft uns, Routineaufgaben zu automatisieren, Informationsabläufe zu beschleunigen, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen und Zeit zu sparen. So bleibt uns mehr Zeit für die wichtigen wertschöpfenden Aufgaben, etwa den Kundenkotakt.“

Schritt 4: Formuliere klare KI-Spielregeln

Erstelle einen KI-Guideline, der beschreibt, wann und wo KI zum Einsatz gelangen soll und muss. Eventuell kann überdies festgelegt werden, wo der KI-Einsatz verpönt ist. Der Guideline soll Sicherheit geben, ohne Innovation zu bremsen, er soll Orientierung bieten und Raum für Experimente lassen. Er darf darum nicht zu eng gefasst sein.

Schritt 5: Beteilige die Mitarbeiter*innen

Lass jedes Teammitglied fünf Minuten lang aufschreiben, was es sich von der KI im Arbeitsalltag erhofft und wünscht und welche Befürchtungen es plagen. Sammle die Argumente, erstelle eine Pro- und Contra-Liste und diskutiere die (wichtigsten) Punkte im Plenum. So gewinnst du KI-Befürworter und KI-Anhänger, die den KI-Einsatz unterstützen und ihn für sinnvoll erachten.

Schritt 6: Stoße KI-Lernprozesse an

Lass die Mitarbeiter*innen zum Beispiel KI-Tools ausprobieren. Das Team testet zum Beispiel ChatGPT, um Meeting-Notizen automatisch zusammenfassen zu lassen. Die Teammitglieder halten ihre Erfahrungen in einem Lernjournal fest und beschreiben, was geklappt hat und was (warum) nicht. Zu Letzterem überlegen sie sich Lösungen und unterbreiten Änderungsvorschläge. Und irgendwann wird es so weit ein: Teammitglieder, die über reichhaltige Erfahrung mit einem KI-Tool verfügen, können eine interne Schulung für die Kolleg*innen anbieten.

Du siehst: Der Umgang mit KI ist weniger eine technologische, sondern vor allem eine kulturelle Herausforderung – und eine führungsbezogene Aufgabe, der du dich stellen musst.

Nun weiter zum nächsten Umsetzungsschritt.

Schritt 7: Fortschritte messbar machen und feiern

Das Team definiert ein Ziel, das den Erfolg eines KI-Einsatzes messbar verdeutlicht: „Wir konnten mit KI-Rechenleistung 500 Kundenbeschwerden der letzten zehn Jahre analysieren und so fünf elementaren Beschwerdegründen auf die Spur kommen. Diese werden wir nun gezielt ausräumen.“ Diese Erfolgsstory wird im Unternehmen geteilt, um andere Teams zu inspirieren und um den Erfolg zu feiern.

Schritt 8: Gehe als Vorbild voran

Den Mitarbeiter*innen muss klar sein, dass du selbst bereit und kompetent bist, die Vorteile der KI sinnvoll zu nutzen. Du bist ein KI-Change-Agent, der die Risiken und Grenzen kennt, aber auch die Chancen zu nutzen versteht. Du definierst den KI-Input als Inspiration, der reflektiert und hinterfragt werden muss, nicht als fertige Lösung. In der Gallup-Studie heißt es dazu: „Wenn Vorgesetzte KI selbst verwenden, klar dahinterstehen und ihren konkreten Nutzen erläutern, fühlen sich Mitarbeitende besser vorbereitet, beurteilen die vom Unternehmen bereitgestellten KI-Werkzeuge als für die Arbeit hilfreich und setzen sie häufiger ein.“

Schritt 9: Nimm Abschied von Führungsmythen

Die BSI-Studie hält fest, viele Entscheider*innen hätten Angst davor, die KI mache ihre Fehler und falschen Entscheidungen transparent und sichtbar. Die erwähnte „Entblößungsangst“ drohe dann. Darum: Stehe zu deinen Fehlern und Fehlentscheidungen. Befreie dich von den Mythen der Unfehlbarkeit und Unersetzlichkeit. Du wirst Fehler machen, und du darfst Fehler machen.

Schritt 10: Bilde deine Mitarbeiter*innen und dich fort

Einführung und Einsatz von KI gelingt eher, wenn die Beteiligten die dazu erforderlichen Kompetenzen besitzen. Dazu sind KI-Weiterbildungen, KI-Lernprogramme und KI-Lernräume notwendig.

Nutze regelmäßige Kompetenzchecks, um KI-Kompetenzlücken zu analysieren und mit geeigneten Weiterbildungsmaßnahmen zu schließen. Du selbst darfst dabei nicht außen bleiben. So schützt du dich vor der in der BSI-Studie angesprochenen Angst vor Kompetenzverlust. Deine Mitarbeiter*innen sehen, dass du KI-mäßig auf der Höhe der Zeit bist.

Und jetzt ab in die Umsetzung!

Der Autor Christian Polz ist Inhaber und Geschäftsführer von Team-Polz und hat als Experte für Transformation, Agilität, Führung, Teamentwicklung, Changemanagement und Konfliktmanagement den TaschenGuide „Souveräne Unternehmensführung. Inspirationen für herausfordernde Zeiten“ im Haufe Verlag veröffentlicht.

1 Mio. Euro ARR ohne Investor*innen: Der kalkulierte Drahtseilakt von Inno KI

Eine Million Euro ARR in zwei Jahren – ganz ohne Investor*innen. Wie das Start-up Inno KI den VC-Hype ignoriert und sein B2B-Geschäft nutzt, um mutige B2C-Testballons zu finanzieren.

Das KI-Start-up Inno KI aus dem niedersächsischen Vechta vermeldet einen Meilenstein: Im Mai 2026 – rund zwei Jahre nach der Gründung – hat das Unternehmen die Marke von einer Million Euro Annual Recurring Revenue (ARR) erreicht. Das Besondere daran: Dieser Aufbau gelang vollständig aus eigenem Startkapital und ohne externes Wachstumskapital. In einem Markt, der primär von milliardenschweren Risikokapitalrunden Schlagzeilen macht, horcht die Szene auf. Ein genauerer Blick auf das Geschäftsmodell zeigt jedoch: Die Unabhängigkeit hat ihren Preis – und ermöglicht zugleich überraschende strategische Freiheiten.

Vom Agentur-Projekt zur DSGVO-Plattform

Die Historie von Inno KI zeigt einen klassischen pragmatischen Ansatz. Das Unternehmen entstand unter anderem aus der Marketing-Agentur moin media und der Magic Labs GmbH, die bereits ab 2022 intensiv mit KI-Anwendungen experimentierten. Aus der Kernfrage, wie Mitarbeiter rechtssicher und datenschutzkonform mit Künstlicher Intelligenz arbeiten können, wurde Ende 2024 schließlich die Plattform innoGPT gelauncht.

Hinter dem Projekt stehen die Gründer Mike Koene und Maurice Brumund, der als Geschäftsführer agiert. Das von ihnen entwickelte Produkt fungiert als Brücke zu den großen Sprach- und Bildgenerierungsmodellen der US-Konzerne und europäischer Entwickler*innen – darunter OpenAI, Anthropic, Google, Meta und Mistral sowie Black Forest Labs. Der entscheidende Hebel für den deutschen Mittelstand: Die Plattform ist komplett DSGVO-konform und wird auf Servern in Deutschland innerhalb der EU gehostet. Laut Unternehmensangaben nutzen bereits über 1.000 Unternehmen und mehr als 600 Professionals das System täglich, unterstützt von einem Netzwerk aus über 30 Vertriebspartnern. Zu den namhaften Kund*innen zählen Schwergewichte wie PwC, die GC Gruppe, Hansa-Flex und die Böckmann Fahrzeugwerke.

Die ARR-Metrik im Branchen-Check

Innerhalb der Start-up-Welt ist die Kennzahl ARR (Annual Recurring Revenue) ein hoch bewertetes Gut, da sie in der Regel für planbare und hochskalierbare Abo-Einnahmen steht. Inno KI erklärt in seiner Mitteilung, dass die Plattform derzeit mit rund 30 Prozent pro Monat wächst. Gleichzeitig fließen Einnahmen aus begleitendem KI-Consulting und intensiven Schulungen direkt in die Weiterentwicklung des Produkts.

Für Analyst*innen zeigt sich hier ein interessanter Hybrid: Während klassische SaaS-Investoren oft eine strikte Trennung von reinen Software-Lizenzen und schwer skalierbaren Dienstleistungen fordern, nutzt Inno KI eine starke Verknüpfung beider Welten. Consulting und das vom Unternehmen angebotene Change-Management sind zeit- und personalintensiv. Das aktuelle Wachstum wird somit maßgeblich durch ein Systemhaus-ähnliches Modell querfinanziert. Das senkt zwar das finanzielle Risiko enorm, wirft bei Tech-Puristen aber unweigerlich die Frage auf, wie schnell sich das Modell global ohne massiven Personaleinsatz skalieren lässt.

Technologische Tiefe vs. „Middleware“-Dilemma

Technologisch bewegt sich innoGPT im Bereich der Middleware. Das Start-up entwickelt keine eigenen Foundation-Modelle, sondern legt eine datenschutzkonforme Schnittstellen-Hülle über bestehende Drittanbieter-Technologien. In der Tech-Szene wird bei solchen Modellen oft die Tiefe des technologischen „Burggrabens“ hinterfragt.

Den oft geäußerten Vorwurf, ein reiner „API-Wrapper“ zu sein, kontert Inno KI jedoch mit einer eigenen technologischen Wertschöpfungsschicht: Wie StartingUp bereits in der Meldung zum B2C-Vorstoß von innoGPT berichtete, nutzt das System eine "Named Entity Recognition". Dabei werden sensible personenbezogene Daten in hochgeladenen Dokumenten automatisch durch Platzhalter ersetzt, bevor sie überhaupt an die Schnittstellen der US-Anbieter*innen gesendet werden.

Zusätzlich zu diesem technischen Datenschutz bleibt die Strategie stark auf die menschliche Komponente fokussiert: Da die Einführung von KI primär die Veränderung von Arbeitsweisen bedeutet, ist das operative Change-Management ein fester Bestandteil der Leistung geworden. Die Kund*innenbindung erfolgt also maßgeblich durch Beratungs- und Implementierungskompetenz vor Ort.

B2B als Cashcow für den B2C-Testballon

Geschäftsführer Maurice Brumund betont, dass man Angebote von Kapitalgeber*innen bewusst abgelehnt habe. Der Verzicht auf Venture Capital sichere dem Unternehmen die Unabhängigkeit von harten Quartalsvorgaben externer Investoren, die fast immer einen schnellen Exit anstreben. Für Kund*innen wolle man so ein stabilerer, langfristiger Partner sein.

Genau diese Unabhängigkeit erklärt auch die ungewöhnlichen strategischen Züge des Start-ups. Die Gewinne aus dem B2B-Kerngeschäft dienen als Motor für neuartige Experimente. Wie wir kürzlich berichteten, wagt sich Inno KI mit einem „Family Package“ (34,90 Euro/Monat) an den ungelösten datenschutzkonformen KI-Zugang für Familien und das Kinderzimmer heran. Ein derartiger B2C-Testballon für ein B2B-fokussiertes Unternehmen wäre unter dem strengen Fokus klassischer VC-Geber*innen, die meist eine eindimensionale Skalierung im Kerngeschäft fordern, kaum denkbar gewesen.

Fazit

Inno KI liefert ein starkes Beispiel für erfolgreiches Bootstrapping im deutschen Tech-Sektor. Dem Team ist es gelungen, die akute Compliance-Unsicherheit des Mittelstands schnell und profitabel zu monetarisieren. Der Fall zeigt Gründer*innen, dass ein tragfähiges Geschäftsmodell im KI-Bereich nicht zwingend auf Milliardeninvestitionen basieren muss, wenn die vertriebliche Nische und der Service stimmen. Ob sich das Hybrid-Modell langfristig gegen die fortschreitende Marktkonsolidierung der Tech-Riesen behauptet, wird sich zeigen – doch vorerst nutzt Inno KI seine finanzielle Freiheit konsequent für eigene Wege.

SportTech-Start-up-Report 2026

Der Hype ist tot, die KI übernimmt: Wie DeepTech den SportTech-Markt 2026 dominiert – und welche deutschen Start-ups das Milliarden-Rennen machen.

Der Geruch von Rasen weicht zunehmend dem leisen Surren von Hochleistungsservern. Wer im Jahr 2026 an die Sportindustrie denkt, darf nicht mehr nur an überfüllte Stadien und verschwitzte Trikots denken, sondern muss Algorithmen, Drohnen und neuronale Netze vor Augen haben. Die Transformation der SportTech- und E-Sports-Branche hat endgültig den Sprung vom verspielten Nischenthema zum essenziellen Wirtschaftsfaktor geschafft – doch der Weg dorthin war ein brutaler Ausleseprozess. Wo vor wenigen Jahren noch blind Millionen in naive Krypto-Träume, überteuerte Fitness-Gadgets und kurzlebige Influencer-Ligen gepumpt wurden, ist nach einer beispiellosen Welle spektakulärer Start-up-Pleiten nun knallharter Realismus eingekehrt.

Der Markt hat sich radikal bereinigt: Heute werten hochkomplexe, KI-basierte digitale Coaches die Biomechanik von Athlet*innen in Echtzeit aus. Physischer Spitzensport und digitale Welten verschmelzen in hybriden Ligen, während Augmented Reality das Fan-Erlebnis im heimischen Wohnzimmer neu definiert. Es ist ein Milliardenmarkt entstanden, der klassische Vereinsstrukturen aufbricht und Gründer*innen eine erbarmungslose Arena bietet: Der Hype ist tot, es überleben nur noch Start-ups mit echter technologischer Substanz.

Die Marktlage: Milliarden-Wetten auf die digitale Athletik

Der Markt für Sporttechnologie und E-Sports hat seine post-pandemische Findungsphase längst hinter sich gelassen und präsentiert sich so reif und kapitalstark wie nie zuvor. Ein Blick auf die realen Marktdynamiken genügt: Branchenspezifische Analysen internationaler Tech-M&A-Berater*innen belegen das kontinuierliche Wachstum des globalen SportsTech-Marktes. Parallel dazu zeigen die fundierten Erhebungen des Bitkom und des KfW Research zum allgemeinen Start-up-Ökosystem unmissverständlich, dass Wagniskapital heute primär in DeepTech fließt.

Der absolute technologische Haupttreiber des Sektors ist die angewandte künstliche Intelligenz, dicht gefolgt von Spatial Computing. Während der Krypto- und Blockchain-Hype der frühen 2020er Jahre einer harten Marktkorrektur gewichen ist, dominieren nun handfeste B2B-SaaS-Lösungen und KI-gestützte Computer-Vision-Modelle das Feld. Die Unit Economics haben sich branchenweit stabilisiert. Investor*innen vergeben wieder signifikante Runden an Start-ups, die nachweislich die Leistung von Athleten steigern oder die Monetarisierung von Fan-Daten messbar optimieren können – und zwar ohne dabei in die hochriskante und teure Hardware-Falle zu tappen.

Die neuen Treiber (Sub-Sektoren): Vom Feld direkt in die Cloud

Wer heute noch versucht, eine weitere reine Fitness-Community-App zu bauen, erntet in den Boardrooms der VCs nur noch ein müdes Lächeln. Der Markt wird von hochspezifischen Sub-Sektoren getrieben, die tief in die Wertschöpfungskette des Sports eingreifen. Der dominierende Bereich ist „Markerless Computer Vision“, bei dem Kameras ohne am Körper getragene Sensoren jede Bewegung präzise erfassen und KI-Modelle Verletzungsrisiken prädiktiv berechnen.

Ein weiterer explosiver Treiber ist das „Immersive Fan Engagement“, wo Spatial Audio und Augmented Reality Stadionbesuche für globale Fans virtuell erlebbar machen.

Schließlich dominiert der „Hybride E-Sport“, bei dem physische Leistung nahtlos mit In-Game-Mechaniken verknüpft wird. Etablierte Pioniere wie das Münchner Vorzeige-Unternehmen Kinexon, das mit seiner präzisen Tracking-Hardware und Taktik-Software längst die NBA und Bundesliga erobert hat und branchenintern als heißer Anwärter auf den Unicorn-Status gehandelt wird, haben hierfür den Weg geebnet und gezeigt, dass deutsche DeepTech-Lösungen globale Standards setzen können.

Reality Check: Der teure Spiegel der Wahrheit

Doch der Weg in den Sport-Olymp ist gepflastert mit den Ruinen überhypter Geschäftsmodelle. Das einst prominenteste Mahnmal ist der tiefe Fall von Connected-Fitness-Hardware-Anbietern wie VAHA. Der smarte Fitness-Spiegel aus Berlin scheiterte an der Post-Covid-Realität und wurde Ende 2022 im Rahmen eines Fire-Sales veräußert. Ebenso zerschellten Krypto-Träume an der harten Marktwirklichkeit: Das Münchner Start-up The Football Club (TFC), gegründet 2020, das den Fußballfandom mit NFT-Avataren revolutionieren wollte, ging bereits 2023 nach dem Platzen der Blockchain-Blase in die Insolvenz.

Fast zeitgleich musste mit Coachinho (Gründung 2021) ein weiteres ambitioniertes Software-Projekt die Segel streichen: Die KI-basierte Pose-Detection-App für Amateurkicker versprach digitale Profi-Expertise via Smartphone-Kamera, ging jedoch trotz Unterstützung der NRW.Bank Ende 2023 in die Knie – der Spagat zwischen komplexer Computer-Vision-Technologie und einer nachhaltigen Monetarisierung im Breitensport erwies sich als zu groß.

Zwei brandaktuelle Dramen erschütterten die Branche jedoch erst kürzlich. Zum einen musste das Jenaer Start-up Coachwhisperer (Gründung 2021) im Frühjahr 2026 zum Amtsgericht – die brutalen Entwicklungskosten ihrer In-Ear-Hardware hatten Millionen verschlungen. Zum anderen endete der gewaltige Hype der Kölner Baller League (Gründung 2023). Das hybride Medienunternehmen mischte den Markt durch Twitch-Kultur und Influencer zunächst radikal auf, doch nachdem Hauptsponsoren wie XING absprangen und Prominente sich zurückzogen, musste der deutsche Ligabetrieb im Januar 2026 eingestellt werden.

Aus solchen Crashs lassen sich vier fatale Fallstricke ableiten:

  • Die Hardware-Falle. Wer auf physische Geräte setzt (wie VAHA oder Coachwhisperer), unterschätzt die Komplexität und Kapitalintensität der Produktion.
  • Die toxischen Customer Acquisition Costs. Im B2C-Geschäft und bei reinen Hype-Formaten explodieren Marketing- und Influencer-Ausgaben so schnell, dass sie jegliche Margen auffressen.
  • Die Churn-Rate-Illusion. Wenn der anfängliche Hype verfliegt (wie bei TFC oder der Baller League), kündigen Nutzer*innen Abos und Sponsoren springen ab.
  • Der regulatorische und technologische Blindflug. Wer – wie Coachinho – biomechanische Daten per Kamera verarbeitet, scheitert in Europa nicht nur an der extremen technologischen Hürde, sondern oft auch an den strengen DSGVO-Vorgaben, wenn Privacy-by-Design nicht vom ersten Tag an verankert ist.

Das deutsche Netzwerk (Hotspots)

Die deutsche Szene konzentriert sich auf hochspezialisierte urbane Hubs, die eine perfekte Symbiose aus Forschung, Kapital und Industrie bieten. München thront dank der Technischen Universität (TUM) und der Innovationsmaschinerie der UnternehmerTUM unangefochten an der Spitze, wenn es um DeepTech, Sensortechnik und Wearables geht. Berlin bleibt das unbestrittene Epizentrum für E-Sports und Fan-Engagement, angetrieben durch die Präsenz globaler Player wie Riot Games, Mega-Organisationen wie G2 Esports und ein dichtes Netz an Kreativagenturen. Köln hat seine historische Stärke als Sitz der Deutschen Sporthochschule (DSHS) sowie der ESL genutzt, um sich als europäischer Hotspot für sportwissenschaftliche Start-ups und Live-Event-Technologien zu etablieren. Leipzig komplettiert das Quartett; angetrieben durch den SpinLab Accelerator hat sich die Stadt eine exzellente Nische im Bereich E-Health, Reha-Technologien und digitaler Prävention im Spitzensport erarbeitet.

Investor*innen-Radar

Das Kapital fließt aus hochspezialisierten Quellen. Bei den dedizierten VCs führt global kein Weg an BITKRAFT Ventures vorbei; der Fonds mit starken Berliner Wurzeln ist der absolute Königsmacher im E-Sports- und Web3-Gaming-Segment. Ergänzt wird dies durch Spezialisten wie leAD Sports & Health Tech Partners, die gezielt Frühphasen-Start-ups skalieren. Auch die Top-Tier Generalisten haben Blut geleckt: Earlybird und Cherry Ventures platzieren zunehmend Wetten auf B2B-SaaS-Modelle, die Sportdaten monetarisieren. Auf industrieller Seite dominieren Corporate VCs wie Porsche Ventures, die in Performance-Tech investieren, sowie Adidas, die nach digitalen Fitness-Ökosystemen suchen. Der wahre Motor der Frühphase sind jedoch erfahrene Business Angels. Prominente Köpfe aus dem echten Sport wie Mario Götze, Julian Draxler oder Oliver Bierhoff haben sich längst als smarte Co-Investoren etabliert, die nicht nur Kapital, sondern unbezahlbaren Zugang zu Vereinen und Athlet*innen mitbringen.

Die Top Start-ups (Must-Watch)

Für die Auswahl der Top-Start-ups in diesem Report haben wir strenge Kriterien angelegt. Alle beleuchteten Unternehmen sind ausschließlich deutsche Start-ups, deren Gründung im Jahr 2020 oder später erfolgte. Wir bewerten nicht nach den lautesten Marketing-Kampagnen, sondern nach vier harten Metriken: belegbare Marktrelevanz, die Tiefe der technologischen Innovation (Reifegrad), Diversität in den Geschäftsmodellen und Gründungsteams sowie das nachgewiesene Vertrauen hochkarätiger Investor*innen. Zudem floss die Skalierbarkeit des jeweiligen Ansatzes maßgeblich in die finale Bewertung ein.

Prematch (Gründung 2021)

Das Kölner Gründer-Trio Lukas Röhle, Fiete Grünter und Niklas Brackmann hat mit Prematch den „Transfermarkt für den Amateurfußball“ erschaffen. Das B2C- und B2B-Plattform-Modell bündelt Spieldaten, News und Statistiken bis in die tiefsten Amateurligen. Der USP liegt in der gigantischen, hochaktiven Basisdaten-Sammlung, die auch für Werbetreibende extrem wertvoll ist. Zuletzt flossen Millionen in mehreren Runden, angeführt von namhaften Business Angels: Neben den Profis Serge Gnabry und David Raum stieg auch das Family Office von Jürgen Klopp sowie Weltmeister Toni Kroos als strategischer Investor ein.

Dyn Media (Gründung 2022)

Unter der Vision des ehemaligen DFL-Chefs Christian Seifert und der operativen Führung von CEO Andreas Heyden revolutioniert Dyn Media als B2C-Streaming-Plattform die Sichtbarkeit von Sportarten jenseits des Fußballs. Der technologische USP liegt in einer hochmodernen, Cloud- und KI-gestützten Produktionsinfrastruktur, die Übertragungskosten drastisch senkt. Als absoluter Vertrauensbeweis der Branche gilt das starke Fundament des Medienprojekts: Das Joint Venture mit dem Medienriesen Axel Springer sichert der Plattform langfristig die nötige Finanzkraft und eine enorme mediale Reichweite.

Exakt Health (Gründung 2021)

Das von Philip Billaudelle und Lucia Payo in Berlin gegründete Start-up Exakt Health liefert den perfekten Gegenentwurf zur überhypten Fitness-Hardware. Das B2C-SaaS-Modell ist als echtes, zertifiziertes Medizinprodukt (MDR) zugelassen und bietet eine physiotherapeutische App für Sportverletzungen. Der USP liegt in den adaptiven, KI-gestützten Trainings- und Rehaplänen, die auf strengen medizinischen Leitlinien basieren. Dieses tiefe technologische Fundament sicherte dem Team Millionen-Investments von starken Lead-Investoren wie der Barmenia Next Strategies sowie von erfahrenen Engeln wie dem N26-Gründer Maximilian Tayenthal.

Enduco (Gründung 2020 / Neustart 2024)

Die Geschichte von Enduco ist die ultimative „Phönix aus der Asche“-Story der Szene. Ursprünglich 2020 gegründet und vom High-Tech Gründerfonds (HTGF) finanziert, musste die GmbH Mitte 2024 Insolvenz anmelden. Doch statt aufzugeben, formierte das Team um Mitgründer Lennard Schäfer das B2C-SaaS-Modell unter dem neuen Firmendach der endurance coach GmbH radikal neu. Die App bietet Ausdauersportlern eine Trainingsplanung, die mithilfe von maschinellem Lernen auf Vitaldaten reagiert – ein handfester Beweis, dass echte technologische Substanz harte Unternehmenskrisen überdauern kann.

Internationaler Ausblick & Fazit

Wer den Blick über den europäischen Tellerrand wagt, erkennt drei globale Makro-Trends, die den deutschen Markt in Kürze mit voller Wucht treffen werden. Aus den USA schwappt die Welle des „Markerless Tracking“ herüber, bei dem reine Smartphone-Kameras genügen, um durch komplexe KI-Berechnungen vollständige biomechanische Profile zu erstellen – der Anfang vom Ende der klobigen Wearables. Asien dominiert derweil die Entwicklung von KI-generierten Live-Kommentatoren und hyperrealistischen Avataren, die E-Sports-Übertragungen in dutzenden Sprachen gleichzeitig und vollautomatisiert moderieren. Aus dem DeepTech-Hub Israel drängen Start-ups auf den Markt, die neurokognitives Bio-Feedback nutzen, um die Reaktionszeiten von Profisportlern durch Gehirnstrom-Analysen messbar zu verkürzen.

Das Fazit für Gründer*innen und Investor*innen: Bunte Community-Apps ohne echten technologischen Burggraben haben in der SportTech-Branche keine Überlebenschance mehr. Gewinnen wird, wer harte DeepTech-Lösungen im B2B-Bereich etabliert, echte Leistungsprobleme durch Daten löst und verstanden hat, dass der Sport der Zukunft im Code entschieden wird.