DeathTech und GriefTech sind systemrelevant geworden. Getrieben von der massiven Vermögensübertragung der Babyboomer-Generation – laut dem Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) werden in Deutschland aktuell jährlich bis zu 400 Milliarden Euro vererbt – und einem fundamentalen Wandel in der gesellschaftlichen Akzeptanz digitaler End-of-Life-Lösungen, transformieren Gründer*innen heute einen historisch fragmentierten Markt aus rund 4.000 oft sehr traditionellen Kleinbetrieben.

Es geht längst nicht mehr nur um Preisvergleiche für Särge, sondern um die nahtlose Orchestrierung des Unvermeidlichen – von KI-gestützter Trauerbewältigung bis hin zum automatisierten Management des digitalen Nachlasses.

Wenn Demografie auf DeepTech trifft

Der Markt für Bestattungen und Nachlassverwaltung hat im Jahr 2026 eine neue, datengetriebene Reifestufe erreicht. Allein in Deutschland sprechen wir laut Erhebungen des Statistischen Bundesamtes (Destatis) von einem jährlichen Branchenumsatz im klassischen Bestattungswesen, der sich stabil der Marke von drei Milliarden Euro nähert. Flankiert wird dies von einem rasant wachsenden, digitalen Vorsorgemarkt. Der makroökonomische Hebel dahinter ist historisch einmalig: Ein immer größerer Teil der gewaltigen Erbmasse liegt dabei nicht mehr in Aktenordnern, sondern existiert ausschließlich virtuell, von Krypto-Wallets bis zu SaaS-Unternehmensanteilen.

Der Digitalverband Bitkom untermauerte diese Dringlichkeit bereits in seinen Erhebungen zum digitalen Nachlass, die zeigen, dass knapp ein Drittel der Internetnutzer*innen das Thema aktiv regeln möchte, die praktische Umsetzung aber oft an fehlenden Tools scheitert. Diese gewaltige Diskrepanz zwischen Bedarf und Angebot lockt institutionelles Geld an. Wir sehen keine utopischen Krypto-Bewertungen mehr, sondern sehr gesunde Series-A- und Series-B-Tickets für Unternehmen, die bewiesene Unit Economics aufweisen.

Jenseits von Sarg und Urne

Wer heute im DeathTech reüssieren will, muss über das Offensichtliche hinausdenken. Möglich ist das aktuelle Marktwachstum jedoch nur durch die Vorarbeit der Wegbereiter*innen der ersten Stunde, die den Markt überhaupt erst für institutionelles Kapital geöffnet haben. Unternehmen wie Mymoria sind dem Start-up-Status längst entwachsen; angetrieben von einer 15-Millionen-Euro-Finanzierungsrunde im Jahr 2021 durch namhafte VCs wie b2venture, agiert das Unternehmen heute als etablierter Omnichannel-Gigant mit bundesweiten Boutiquen.

Auch das Scale-up November hat mit einer zweistelligen Millionenrunde durch HV Capital die Bestattungsvorsorge digitalisiert. Im lukrativen Markt der rechtlichen Vorsorge dominiert Afilio, das bereits 2022 eine 13-Millionen-Dollar-Series-A unter Führung von Cherry Ventures abschloss. Im B2B-Hintergrund hat sich Columba als unsichtbares technisches Rückgrat in den Legacy-Systemen der Bestattungsbranche verankert und übernimmt vollautomatisiert die Vertragsabmeldungen. Auf der Infrastruktur dieser Pionier*innen baut nun eine neue Generation von Gründer*innen auf, die psychologische Tiefe und radikale Nachhaltigkeit in den Mittelpunkt stellt.

Die Friedhofs-Illusion und ihre Lektionen

Trotz der Goldgräberstimmung ist der Pfad der Branche mit den Überresten gescheiterter Hypes gepflastert. Ein prominentes Beispiel der jüngeren Vergangenheit war der Versuch, reine B2C-Vergleichsportale für Bestattungen nach dem Vorbild von Check24 aufzubauen. Frühe Aggregatoren-Modelle verbrannten Millionen in der Annahme, Kund*innen würden den Tod wie eine Kfz-Versicherung vergleichen. Die Realität war ein harter Crash der Profitabilität, da die Customer Acquisition Costs (CAC) via Suchmaschinenmarketing in diesem emotionalen Ausnahmezustand astronomisch hoch waren.

Aus diesen gescheiterten Hoffnungen lassen sich harte Lektionen ableiten. Der erste Fehler ist die Ignoranz gegenüber den Unit Economics: Da der Customer Lifetime Value (LTV) beim Tod naturgemäß auf eine Transaktion beschränkt ist, müssen Geschäftsmodelle zwingend auf margenstarken B2B2C-Vertrieb oder Lebzeiten-Vorsorge-Abos ausweichen. Ein zweites Risiko lauert in der Unterschätzung der B2B-Gatekeeper; wer die traditionellen Bestatter*innen als Feinde statt als Vertriebspartner*innen betrachtet, verliert den Kund*innenzugang. Drittens bricht vielen Gründer*innen die regulatorische Tiefe das Genick, denn wer sensible Nachlassdaten verarbeitet, operiert im Hochrisikobereich der DSGVO. Der subtilste Fehler ist ein Mangel an Branding-Sensibilität; wer mit aggressiver Growth-Hacking-Mentalität an trauernde Angehörige herantritt, wird vom Markt gnadenlos abgestraft.

Wo die DeathTech-Exzellenz in Deutschland liegt

Die geografische Verteilung der DeathTech-Exzellenz in Deutschland hat sich auf wenige, aber extrem leistungsstarke Hubs konzentriert. Berlin bleibt der unangefochtene Motor für Plattformen und Venture Capital, profitierend von einem dichten Ökosystem rund um Hubs wie den Inkubator Mitte von Science & Startups der Berliner Universitäten. München und der bayerische Raum haben sich hingegen als das Epizentrum für DeepTech, InsurTech-Schnittstellen und anspruchsvolle KI-Modelle etabliert. Die physische Nähe zu Rückversicherungs-Giganten wie Munich Re sowie exzellente Fakultäten der LMU machen München zum Nährboden für versicherungsgekoppelte Vorsorgemodelle. Leipzig hat sich dank Ausgründungen im Umfeld der Handelshochschule (HHL) zu einem Hub für LegalTech und rechtssicheres Datenmanagement entwickelt. Die Metropolregion Rhein-Ruhr und das Rheinland fungieren als essenzieller Testmarkt für psychologisch fundierte Ansätze – stark getrieben durch das Exzellenz Start-up Center Köln (Gateway), das gezielt hochschulnahe Gründungen im HealthTech- und GriefTech-Bereich fördert.

Investor*innen-Radar

Das Kapital, das in diese Branche fließt, ist klüger, geduldiger und diverser geworden. Spezialisierte VCs für den Tod gibt es in Europa zwar noch nicht in Reinform, aber wir beobachten eine klare strategische Erweiterung von HealthTech-Spezialisten wie Heal Capital, die Trauerbewältigung zunehmend als Teilaspekt der mentalen Gesundheit begreifen und kapitalisieren. Die richtig großen Schecks schreiben die Top-Tier Generalisten: Player wie b2venture, HV Capital und Cherry Ventures haben die massiven TAM-Zahlen (Total Addressable Market) längst in ihren Investmentthesen verankert.

Auf der anderen Seite positionieren sich Corporate VCs, allen voran der Berliner Wagniskapitalgeber IBB Ventures, der strategisch früh in Plattformen wie Emmora investierte. Den entscheidenden Treibstoff für Frühphasen-Start-ups liefern jedoch Business Angels und geförderte Exzellenz-Programme wie die exist-Gründerstipendien, die den Teams den nötigen Runway geben, um hochsensible Produkte in der Seed-Phase ohne sofortigen Profitdruck zu iterieren.

Unsere DeathTech- und GriefTech-Start-up-Watch List 2026

Für unsere finale Selektion im Jahr 2026 haben wir bewusst eine strenge Definition des Start-up-Begriffs angelegt. Die durch große Series-A- oder Series-B-Runden bereits skalierten Pionier*innen wurden als Wegbereiter*innen klassifiziert und aus der engeren Auswahl exkludiert. Die resultierende Watchlist besteht aus acht agilen Unternehmen. Kohorte eins umfasst reifere Start-ups der Gründungsjahre ab 2019, die bereits solides Investor*innen-Vertrauen und validierte Umsätze aufweisen. Kohorte zwei integriert junge Early-Stage-Start-ups aus dem Jahr 2024, die als hochspannende universitäre Spin-offs die nächste disruptive Innovationswelle abbilden.

Meine Erde

Im Jahr 2021 von Pablo Metz und Max Hüsch ins Leben gerufen, innoviert Meine Erde den Green-Death-Markt in Deutschland massiv. Das Unternehmen bringt die Reerdigung als natürliche Kompostierung in 40 Tagen aus der regulatorischen Grauzone in den legalen Markt. Der USP ist ein patentiertes Verfahren im Kokon, das pro Bestattung laut Unternehmensangaben rund eine Tonne CO₂ im Vergleich zur Feuerbestattung einspart und traditionellen Methoden ökologisch messbar überlegen ist. Dieses Impact-Potenzial überzeugte namhafte VCs: Project A Ventures führte bereits 2022 eine 5,8-Millionen-Euro-Seed-Runde an, flankiert von Vorwerk Ventures.

Emmora

Victoria Dietrich und Evgeniya Polo gründeten Emmora 2019 mit dem Ziel, Bestattungsplanung und Trauerbegleitung weiblicher und empathischer zu gestalten. Das B2C-Plattform-Modell begleitet Angehörige von der Organisation der Beisetzung bis hin zur psychologischen Unterstützung. Der klare USP liegt in der kuratierten Auswahl von Dienstleistern und einem Marktauftritt, der sich wohltuend von der drückenden Schwere traditioneller Bestatter abhebt. Das Modell überzeugte früh den Accelerator APX und führte 2021 zu einer siebenstelligen Seed-Runde unter Führung von IBB Ventures.

Memoresa

Das 2019 von Jörg Schädlich und Steffen Stundzig gegründete Leipziger Start-up hat sich der Ordnung des digitalen Chaos verschrieben. Ihr hybrides B2B2C-Modell bietet eine Plattform zur Verwaltung des digitalen Nachlasses. Der USP von Memoresa ist die tiefe API-Anbindung, wodurch im Todesfall Verträge vollautomatisiert gekündigt oder umgeschrieben werden können – ein Service, der für Banken und Versicherungen wie die Signal Iduna extrem wertvoll ist. Finanziert wurde das Start-up unter anderem durch Business-Angel-Netzwerke und den Inkubator cetup.INNOLAB der TU Dortmund.

TrostHelden

Das von Hendrik Lind und der ausgebildeten Sterbe-Amme Jennifer Lind 2019 ins Leben gerufene Start-up adressiert die isolierende Einsamkeit, die dem Tod folgt. Das B2C-Subscription-Modell basiert auf einem Smart-Matching-Algorithmus, der Trauernde mit exakt passenden Schicksalsschlägen und der gleichen Trauersprache verbindet. Der USP ist diese hochpräzise Logik, die echte, kuratierte Begegnungen schafft. TrostHelden wächst primär gebootstrappt, getragen von Impact-fokussierten Netzwerken, und wurde vom BMWK als herausragendes Social-Entrepreneurship-Modell ausgezeichnet.

Grievy

Dr. Nele Stadtbäumer, Daniel Bachmann und Aenis Chebil brachten 2021 eine technologisch skalierbare, psychologische Perspektive in den Markt. Grievy ist eine auf kognitiver Verhaltenstherapie fundierte App, die Nutzern therapeutische Impulse ausspielt. Der USP liegt in der klinischen Fundierung und der Skalierbarkeit der Trauerbegleitung. Das Team durchlief erfolgreich die Inkubation am Gateway Exzellenz Start-up Center Köln, sicherte sich das exist-Gründerstipendium und belegte 2022 den dritten Platz als Digitales Start-up des Jahres des Bundeswirtschaftsministeriums.

anfang.

Dieses reinrassige GriefTech-Start-up entstand im Wintersemester 2023/24 und wurde 2024 von den Studierenden Luisa Otto, Janek Voss und Pia Mauermann auf den Weg gebracht. Das B2C-Modell dreht sich um eine App als holistischen, digitalen Trauerbegleiter. Der USP ist die Kombination aus Reflexionsmodulen und einer geschützten Community. Eng begleitet wird das Team durch HIKE, den Hochschulinkubator für Entrepreneurship der Hochschule Nordhausen, wo aktuell die Strukturierung der Skalierungsphase im geschützten universitären Umfeld vorangetrieben wird.

Kreis & Raum

Im Jahr 2024 von der Architektin Eva Hartmann und der Projektmanagerin Miriam Becker in Berlin gegründet, schlägt dieses Start-up die Brücke zwischen physischer Bestattung und moderner Trauerbegleitung. Das hybride B2C-Modell bricht mit der starren Trennung von Beerdigungsinstitut und psychologischer Betreuung. Der USP ist ein radikal individueller Ansatz, der den Trauerprozess architektonisch neu designt. Begleitet von Science & Startups im Inkubator Mitte der Humboldt-Universität zu Berlin, validiert Kreis & Raum dieses hoch-emotionale Modell aktuell im städtischen Raum.

Lebewohl App

Als Ausgründung aus dem Umfeld der Lokalpioniere in Ostwestfalen-Lippe im Jahr 2024 attackiert dieses Team die überbordende Nachlass-Bürokratie. Die App fungiert als digitaler Assistent, der Hinterbliebene mit strukturierten Checklisten durch den Behörden-Dschungel manövriert. Der USP liegt in der enormen Kosteneffizienz für den Endnutzer, da automatisierte Dokumentenbeschaffung teure Rechtsberatungen flankiert oder ersetzt. Mit starkem organischen Wachstum im OWL-Netzwerk beweist Lebewohl App zugleich, dass Innovation im DeathTech nicht zwingend aus den Metropolen kommen muss

Internationaler Ausblick & Fazit

Blicken wir über den deutschen Tellerrand, zeigen sich globale Makro-Trends, die den europäischen Markt unweigerlich erfassen werden. Aus den USA schwappt die Welle der hyperpersonalisierten Generativen KI zu uns herüber; Start-ups trainieren dort bereits Large Language Models mit den digitalen Fußabdrücken von Verstorbenen, um interaktive Legacy-Avatare zu erschaffen. Asien, insbesondere Südkorea und Japan, forciert derweil die Verschmelzung von Trauer und dem Metaverse, wo physischer Platzmangel auf Friedhöfen durch immersive, digitale Gedenkstätten kompensiert wird. Israel wiederum bringt massive Impulse im Bereich der Cybersecurity in den DeathTech-Sektor ein, um posthumen Identitätsdiebstahl zu bekämpfen.

Für Gründer*innen und Investor*innen lautet das aktuelle Fazit: Der Tod ist kein Nischenthema mehr, sondern die ultimative Customer Journey. Wer in diesem drei Milliarden Euro schweren Markt bestehen will, benötigt nicht nur brillantes Tech-Know-how und wasserdichte Unit Economics, sondern vor allem eines: tiefgreifende, authentische Empathie, die im Code ebenso verankert ist wie in der Unternehmenskultur.

Wer sich heutzutage mit gesunder Ernährung beschäftigt, verliert sich schnell in einem Dickicht aus Protein-Hypes, Mikro-Diäten und unzähligen Supplements. Gleichzeitig klafft im Markt eine strukturelle Lücke: Klassische Ernährungsberatung ist oft teuer, punktuell und richtet sich meist an Menschen, die bereits gesundheitliche Probleme haben. Digitale Ernährungs-Tracker hingegen sind zwar günstig und zugänglich, fokussieren sich aber fast ausschließlich auf rudimentäres Kalorienzählen und kurzfristigen Gewichtsverlust. Die langfristige Gesundheit – die sogenannte Healthspan – bleibt dabei oft auf der Strecke. Genau in diese Lücke stößt nun das 2025 gegründete Start-up Preeo. Das Gründungsteam um Anneke Flechtner (CEO) und Christopher Marx (CTO) positioniert sich mutig im aufstrebenden Longevity-Sektor und plant Ende März 2026 den offiziellen Launch seiner App.

Vom Marketing zur Gesundheitsmission

Die Idee zu Preeo reifte nicht über Nacht. CEO Anneke Flechtner, die ursprünglich aus dem Marketing kommt und bereits eine eigene Agentur aufbaute, widmete sich dem Thema angetrieben von der Frustration über oberflächliche Ernährungstrends und kurzsichtige Diät-Apps. Zusammen mit CTO Christopher Marx wurde aus der Ursprungsidee schließlich Preeo, das Prävention in den Alltag der breiten Masse bringen will.

Doch reicht Marketing-Erfahrung für einen Markt, der tiefe wissenschaftliche und teils medizinische Expertise erfordert? Flechtner kontert diesen Einwand selbstbewusst: „Mein beruflicher Fokus lag in den letzten Jahren zwar im Marketing, gleichzeitig bin ich aber auch lizenzierte Ernährungsberaterin.“ Sie betont, dass es zwar viel fundiertes Wissen über Ernährung gebe, dieses aber im Alltag kaum ankomme. „Oft fehlt die Übersetzung in etwas, das verständlich und wirklich umsetzbar ist“, so die Gründerin. Um das wissenschaftliche Fundament zu sichern, orientieren sich die Inhalte an etablierten Leitlinien und evidenzbasierter Präventionsforschung. Flankierend baut das Start-up ein Advisory Board mit Expertinnen und Experten aus Ernährungswissenschaft, Medizin und Präventionsforschung auf. Flechtners Hintergrund soll letztlich genau die Brücke schlagen, um diese Erkenntnisse für die Nutzer tatsächlich alltagstauglich aufzubereiten.

KI-Tracking trifft auf Wearable-Daten

Der Einstiegspunkt für die Nutzer*innen ist die Preeo-App, die deutlich mehr sein will als ein weiteres Food-Tagebuch. Um die bei Tracking-Apps gefürchtete „App Fatigue“ (die Ermüdung durch aufwendiges manuelles Eintragen) zu umgehen, setzt Preeo auf KI-Fotoerkennung sowie Sprach- und Texteingaben. Der eigentliche technologische Clou ist jedoch die Datenfusion: Preeo verknüpft die getrackte Ernährung mit biometrischen Daten aus Wearables wie Apple Health oder Garmin. Parameter wie Schlafqualität, Stresslevel und tägliche Bewegung fließen in die Algorithmen ein. So sollen Nährstoffdefizite proaktiv erkannt und kontextbezogene Empfehlungen ausgesprochen werden. Wer schlecht schläft oder hohem Stress ausgesetzt ist, bekommt entsprechende Anpassungen für seinen Speiseplan.

Angesichts der oft fehleranfälligen KI-Erkennung und variierender Hardware-Genauigkeit drängt sich jedoch die Frage nach der Zuverlässigkeit dieser Empfehlungen auf. CTO Christopher Marx räumt technische Unschärfen unumwunden ein: „Unser Ziel ist aktuell bewusst nicht, auf das Gramm genau zu sein.“ Das Kernproblem bestehender Apps sei nicht mangelnde Präzision, sondern dass Nutzer schnell kapitulieren. „Ein schnelles Foto vom Teller hat eine gewisse Unschärfe, aber es ist unendlich wertvoller als ein perfektes Protokoll, das am Ende nie ausgefüllt wird“, argumentiert Marx. Die App ziele nicht auf obsessiven Tracking-Stress ab, sondern basiere ihre kontextbezogenen Impulse auf längerfristig beobachteten Trends, wodurch sich Ausreißer über die Zeit ausgleichen würden. Wer es genauer brauche, könne zudem manuell nachjustieren.

Bei der Verschmelzung solch intimer Gesundheits- und Stressdaten schrillen aus Datenschutzsicht unweigerlich die Alarmglocken. Hier verspricht Marx strikte DSGVO-Konformität. „Preeo versteht sich als Verbindungsstück zwischen verschiedenen Datenquellen – nicht als Datentresor“, stellt der CTO klar. Sensible Gesundheitsdaten bleiben lokal auf dem Gerät oder in den Ökosystemen der Hersteller. Preeo ziehe diese nur anlassbezogen und kurzlebig heran, während Mahlzeiten-Daten lediglich anonymisiert zur Weiterentwicklung der Erkennung genutzt würden.

Bleibt das Problem der traditionell hohen Abwanderungsraten bei Fitness-Apps: Warum sollten Nutzer*innen jahrelang für ein Abo bezahlen, wenn sie ihre Defizite längst verstanden haben? Für Anneke Flechtner ist Gesundheit kein Projekt mit Enddatum. „Stress, Schlaf, Bewegung oder Trainingsziele verändern sich ständig und damit auch die Anforderungen an unsere Ernährung“, erklärt die CEO. Preeo solle als kontinuierlicher Gesundheitsbegleiter agieren, der mit der Zeit aus den Daten lernt und Empfehlungen dynamisch an die Lebensumstände anpasst.

Zwischen Megatrend und hartem Wettbewerb

Das Marktumfeld könnte spannender kaum sein: Longevity ist einer der Megatrends dieses Jahrzehnts. Während in den USA Start-ups wie Zoe oder InsideTracker dreistellige Millionenbeträge einsammeln, steht Europa noch am Anfang.

Bis zum Launch Ende März wurde Preeo vom Gründerduo komplett gebootstrapped. „Diese Phase war für uns sehr wertvoll, weil wir uns vollständig auf Produktqualität und Nutzererlebnis konzentrieren konnten“, resümiert Flechtner. Doch die Vision ist größer: Um Prävention in Deutschland und Europa stärker zu skalieren, peilt das Start-up noch 2026 eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über rund eine Million Euro an. Voraussetzung dafür ist jedoch eine entsprechende Nutzer*innen-Traktion. CTO Marx ergänzt dazu pragmatisch: „Wir bauen momentan ein reines Digitalprodukt auf, was mit AI immer günstiger wird [...] Neue Start-ups erzielen Milliarden-Bewertungen mit sehr kleinen AI-nativen Teams.“

Gleichzeitig muss sich Preeo in einem stark umkämpften „Red Ocean“ gegen Giganten wie Yazio, MyFitnessPal, Oura oder Whoop behaupten. Preeo positioniert sich exakt an der Schnittstelle dieser Welten. Um Nutzer*innen angesichts kostenloser Konkurrenz zum Zahlen zu bewegen, setzt das Start-up auf ein Freemium-Modell. Während Basis-Tracker Nutzer*innen mit ihren Daten oft allein ließen, schließe Preeos Premium-Abo mit tieferen Analysen und einem KI-Coach die Lücke zwischen billigen Apps und teurer Einzelberatung.

Das Geschäftsmodell unter der Lupe

Bei aller Euphorie stellen sich für das Geschäftsmodell zentrale Herausforderungen. Ob sich Preeo das Trend-Label Longevity wirklich anheften kann, ist fraglich, da das Start-up bislang auf echte klinische Biomarker wie Blut- oder DNA-Tests verzichtet. Die Ansätze basieren stattdessen rein auf der Kreuzung von Software-Daten und Wearable-APIs.

Auf die direkte Frage nach der regulatorischen Grauzone und einer möglichen Einstufung als Medizinprodukt (MDR) oder der Abrechnung über Krankenkassen (DiGA) bleibt die Gründerin zurückhaltend und den konkreten Zukunftsplan schuldig. Sie betont stattdessen die aktuelle Positionierung: „In der aktuellen Phase versteht sich Preeo bewusst als Präventions- und Lifestyle-App. Wir diagnostizieren keine Krankheiten und ersetzen keine medizinische Beratung.“ Eine stärkere medizinische Validierung sei eher „eine Perspektive für die Zukunft“.

Zudem birgt die Verknüpfung von Wearable-Daten mit Ernährung im Alltag die Gefahr einer Datenüberflutung, die schnell zu Frustration führen kann. Die Handlungsempfehlungen müssen zwingend so simpel und granular aufbereitet sein, dass sie nachhaltige Verhaltensänderungen bewirken.

Aus wirtschaftlicher Sicht plant Preeo langfristig den cleveren Sprung vom margenschwachen B2C-Abo zu margenstärkeren Telehealth-Dienstleistungen wie digitaler Beratung durch echte Experten. Dem naheliegenden Einstieg ins Betriebliche Gesundheitsmanagement (BGM) erteilt Flechtner vorerst jedoch eine Absage. Auch wenn das Feld spannend sei, liege der Fokus aktuell „ganz bewusst darauf, Prävention für den einzelnen Nutzer greifbar und verständlich zu machen“. B2B2C-Modelle sehe sie erst langfristig als Potenzial.

Auch der geplante Telehealth-Ausbau liegt noch in der Ferne. Zunächst müsse die technologische Grundlage stehen. „Der Ausbau in Richtung digitaler Beratung ist deshalb perspektivisch geplant, aber nicht der erste Schritt nach dem Launch“, stellt Flechtner klar. Für die spätere Qualitätssicherung verspricht sie allerdings bereits klare Qualifikationsanforderungen und ein kuratiertes Netzwerk aus zertifizierten Berater*innen.

Einordnung & Fazit

Preeo surft auf einer massiven Welle. Die Fusion aus KI-Tracking und Gesundheitsdaten ist der logische nächste Schritt in der Evolution der Health-Apps. Isoliertes Kalorienzählen ist ein Relikt der Vergangenheit. Gelingt es Preeo nach dem Launch Ende März, eine loyale Nutzer*innenschaft aufzubauen und nahtlos in höherwertige Longevity-Services zu konvertieren, winkt dem jungen Hamburger Start-up die Rolle als relevanter europäischer Player. Zuvor muss das Gründungs-Duo jedoch beweisen, dass seine Algorithmen echten gesundheitlichen Mehrwert liefern, der den Wechsel von den etablierten Platzhirschen rechtfertigt.

Die Zahlen der jüngsten JIM-Studie (Jugend, Information, Medien) sprechen eine deutliche Sprache: 70 Prozent der Jugendlichen nutzen Künstliche Intelligenz zur Informationssuche, 74 Prozent lassen sich bei den Hausaufgaben helfen. Die Kehrseite dieser rasanten Adaption: Die Nutzung erfolgt zumeist über die kostenlosen Web-Versionen von US-Giganten wie OpenAI oder Google. Sensible Daten – von persönlichen Fragen bis zu hochgeladenen Schuldokumenten – fließen oft ungefiltert in die globalen Trainingsdatenbanken der Anbieter, sofern nicht manuell widersprochen wird.

Während die Politik über Social-Media-Verbote für Minderjährige debattiert, bleibt der regulatorische blinde Fleck bei KI-Tools im Kinderzimmer bislang bestehen. Genau in diese Lücke stößt nun das niedersächsische Start-up Inno KI GmbH mit seiner Plattform innoGPT.

Von der Agentur zum KI-Aggregator

Hinter innoGPT steht kein klassisches, VC-finanziertes Silicon-Valley-Konstrukt, sondern mittelständischer Pragmatismus aus Vechta. Co-Founder Maurice Brumund und sein Team begannen bereits 2022 im Umfeld einer eigenen Digitalmarketing-Agentur, intensiv mit KI-Tools zu experimentieren.

Aus dem internen Pain Point – der Frage, wie Mitarbeitende rechtssicher und datenschutzkonform mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten können – entstand Ende 2024 die Plattform innoGPT. Bisher lag der Fokus des Startups strikt auf dem B2B-Segment: Mit rein europäischem Hosting, DSGVO-Konformität und einer Zero-Retention-Policy (keine Nutzung der API-Daten für das Modell-Training) positionierte sich innoGPT als Lösung gegen die „Schatten-IT“ in Unternehmen. Laut Unternehmensangaben nutzen bereits über 2.500 Privat- und Geschäftskund*innen den Service. Nun folgt die Ausweitung des Geschäftsmodells auf den B2C-Markt.

Das Produkt: Ein "Safe Space" für die Familie

Mit dem neuen „Family Package“ erhalten bis zu fünf Familienmitglieder für 34,90 Euro im Monat individuelle Logins zu einer zentralen Plattform. Über diese können sie gebündelt auf verschiedene führende KI-Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral und Black Forest Labs zugreifen. Ein zusätzlich buchbares Add-on filtert persönliche Daten (Named Entity Recognition) wie Namen oder E-Mail-Adressen und ersetzt diese vor der Übermittlung an die Rechenzentren automatisch durch Platzhalter.

Das Geschäftsmodell und der Markt

Aus Start-up-Sicht ist der Vorstoß von B2B-SaaS in ein Family-Abo-Modell gleichermaßen spannend wie riskant. Eine kritische Analyse offenbart dabei mehrere Marktherausforderungen:

• Der technologische Burggraben (Moat): Das Geschäftsmodell von innoGPT ist im Kern ein Aggregator- oder Wrapper-Modell. Das Start-up entwickelt keine eigenen Foundation-Modelle, sondern baut eine sichere, europäische Middleware-Schicht über die Schnittstellen (APIs) der Tech-Giganten. Der technologische Burggraben ist folglich eher niedrig. Der primäre Unternehmenswert liegt in der User Experience, der reibungslosen Modellanbindung und dem abstrakten Vertrauensfaktor „Datenschutz“.
• Zahlungsbereitschaft: 34,90 Euro im Monat (knapp 420 Euro im Jahr) sind für ein klassisches Familienbudget eine erhebliche Summe. Der Preis entspricht fast den Kosten von anderthalb ChatGPT-Plus-Lizenzen. Die zentrale Herausforderung für das Marketing wird sein: Sind Eltern bereit, für den Schutz der Daten ihrer Kinder diesen Premium-Aufschlag zu zahlen, während der Nachwuchs die Basis-Tools de facto kostenlos und mit einem Klick auf dem Smartphone nutzen kann?
• Token-Ökonomie in der Praxis: Das Modell sieht einen geteilten Token-Pool für die fünf Accounts vor. In der Praxis könnte dies zu Reibereien führen, wenn beispielsweise ein Familienmitglied rechenintensive Bildgenerierungen (etwa über Black Forest Labs) durchführt und das Kontingent für die Text-Prompts der restlichen Familie vorzeitig aufbraucht.
• Wettbewerbslandschaft: InnoGPT bewegt sich in einem Sandwich-Markt. Von oben drohen die direkten B2C-Angebote der Tech-Riesen (es ist absehbar, dass OpenAI oder Google eigene „Family Plans“ ausrollen). Von der Seite drücken EdTech-Start-ups in den Markt, die KI DSGVO-konform direkt in die Lernplattformen der Schulen integrieren – was eine private Familienlizenz obsolet machen könnte.

Ein mutiger Testballon

Für das Start-up-Ökosystem ist die Inno KI GmbH dennoch ein Paradebeispiel für „bootstrapped“ Innovationskraft. Anstatt ein Produkt am Reißbrett zu entwerfen, hat das Team ein valides Angebot aus einem eigenen betrieblichen Schmerz heraus entwickelt.

Der Vorstoß in den B2C-Markt wirkt wie ein smarter, PR-wirksamer Testballon. Das Start-up greift eine hochaktuelle, emotionale gesellschaftliche Debatte auf (Jugendschutz bei KI) und besetzt rhetorisch geschickt die Rolle des Problemlösers. Ob sich das Family-Modell finanziell trägt, hängt letztlich davon ab, ob innoGPT den trockenen Begriff der „DSGVO-Konformität“ für Eltern emotional so aufladen kann, dass er als unverzichtbare Sicherheitsmaßnahme wahrgenommen wird. Gelingt dies nicht, ist das Risiko überschaubar: Das Start-up kann sich nahtlos wieder auf sein wachsendes B2B-Kerngeschäft konzentrieren.

Das Timing war für PerioTrap günstig. Als die Fraunhofer-Gesellschaft Anfang 2026 eine Mitteilung über den neuartigen Wirkstoff des Start-ups gegen Parodontitis veröffentlichte, war das Medienecho groß. Die Folge: Die neu gelaunchte Mikrobiom-Zahnpasta des Unternehmens war innerhalb von zwölf Stunden ausverkauft. Auf diesen kommerziellen Soft-Launch folgte nun der finanzielle Nachschlag. Laut den offiziellen Angaben der Crowdinvesting-Plattform Companisto flossen in der aktuellen Finanzierungsrunde insgesamt 2,9 Millionen Euro in die Kassen, getragen vom Business-Angel-Netzwerk Companisto sowie einem Co-Investment der bmp Ventures (IBG-Fonds). Doch was macht PerioTrap für Anleger so interessant?

Von der Petrischale zum Produkt

Die Wurzeln von PerioTrap reichen bis ins Jahr 2013 zurück. Damals begann die Erforschung des Parodontitis-Erregers Porphyromonas gingivalis im Rahmen des internationalen, EU-geförderten Forschungskonsortiums TRIGGER. Treibende Kraft war der Pharmazeut Dr. Mirko Buchholz, der mit über 25 Jahren Erfahrung in der Wirkstoffentwicklung den Kern der heutigen Technologie erfand. 2019 folgte gemeinsam mit dem Wirtschaftsexperten Pierre Tangermann (heute CEO) die offizielle Ausgründung aus dem Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie (IZI) am Weinberg Campus in Halle (Saale).

Die Arbeitsteilung der Gründer ist klassisch: Buchholz fungiert als wissenschaftlicher Kopf (CSO), Tangermann übersetzt die Forschung als CEO in eine für Investor*innen verständliche „Equity Story“. Spätestens mit dem Gesamtsieg beim IQ Innovationspreis Mitteldeutschland im Jahr 2020 erlangte das Duo überregionale Sichtbarkeit, die konsequent für die Kapitalsuche genutzt wurde.

Modulation statt Breitbandwirkung

Der Markt, auf den PerioTrap zielt, ist groß. Parodontitis ist eine weit verbreitete Erkrankung; laut der repräsentativen Deutschen Mundgesundheitsstudie (DMS) leidet mehr als die Hälfte der Erwachsenen zwischen 35 und 44 Jahren an einer moderaten oder schweren Form. Die bisherigen Branchenstandards setzen meist auf Breitbandantibiotika oder Antiseptika wie Chlorhexidin. Das Problem dieser Lösungen: Sie greifen das gesamte orale Mikrobiom an und reduzieren auch die nützlichen Bakterien. Bei der Regeneration sind die aggressiven Parodontitis-Erreger oft schneller als die gesunden Bakterien – ein medizinischer Teufelskreis.

PerioTrap setzt stattdessen auf Selektivität. Nach Unternehmensangaben hemmt der patentierte Wirkstoff gezielt ein Enzym (die bakterielle Glutaminylcyclase) des Leitkeims P. gingivalis. Die krankmachenden Eigenschaften des Erregers sollen so blockiert werden, ohne das restliche Mikrobiom anzugreifen. Neben der frei verkäuflichen Zahnpasta für Endkund*innen positioniert das Start-up auch ein professionelles Pflege-Gel für die zahnärztliche Praxis. Zukünftig sollen Haustiere als weiterer Markt erschlossen werden.

Innovation oder ergänzendes Präparat?

Bei aller positiven Resonanz im Crowdinvesting darf das Geschäftsmodell kritisch eingeordnet werden:

• Die Grenzen der Biologie: Die Deutsche Gesellschaft für Parodontologie (DG PARO) lobte in einem aktuellen Statement vom Februar 2026 zwar den innovativen Ansatz aus den Laboren. Die Fachgesellschaft warnt jedoch davor, Parodontitis auf ein spezifisches Bakterium zu reduzieren. Es handele sich um eine polymikrobielle Infektion aus einem Zusammenspiel Hunderter Bakterienarten. Der PerioTrap-Wirkstoff attackiert den „Leitwolf“, kann die komplexe Krankheit als alleiniges Mittel jedoch nicht besiegen.
• Keine „Abkürzung“ für Patient*innen: Für den/die Endkund*innen birgt die Zahnpasta im Premium-Preissegment die Gefahr einer trügerischen Sicherheit. Gemäß den zahnmedizinischen Leitlinien der Bundeszahnärztekammer (BZÄK) und der Fachgesellschaften kann ein kosmetisches Zahnpflegeprodukt eine professionelle Diagnostik, mechanische Taschenreinigung und Therapieplanung beim Zahnarzt bzw. bei der Zahnärztin nicht ersetzen. Klinische Langzeitstudien am Menschen müssen erst noch beweisen, ob die Zahnpasta im Patient*innenalltag signifikante Effekte auf klinische Parameter wie Sondierungstiefen und Zahnfleischbluten hat.
• Crowdfunding als strategisches Instrument: Tangermann nutzt Plattformen wie Companisto sehr bewusst. Das bringt nicht nur Kapital, sondern auch sofortige Kund*innenkreise. Gleichzeitig räumt das Management ein, dass durch den Zuwachs an hunderten Kleininvestor*innen der administrative Abstimmungsprozess deutlich komplexer wird.

Klarer Fokus auf den Trade-Sale

Für die Start-up-Szene ist PerioTrap ein Beispiel dafür, wie komplexe „DeepTech“-Forschung in ein Consumer-Product übersetzt wird. Der Vertriebs-Soft-Launch als B2C-Zahnpasta generiert erste Umsätze, erzeugt mediale Aufmerksamkeit und senkt das wahrgenommene Risiko für institutionelle Investoren.

Doch das Endkunden-Geschäft mit Zahnpasta ist höchstwahrscheinlich nicht das finale Ziel der Gründer. Die Unternehmensstrategie deutet auf einen klassischen Trade-Sale hin: Man positioniert sich im stark wachsenden Segment der „Microbiome Oral Care“, baut Marktpräsenz und einen „Proof of Concept“ auf und macht sich als Übernahmeziel attraktiv. Große Akteure wie Colgate, GC Dental oder Haleon suchen kontinuierlich nach Innovationen in diesem Bereich.

PerioTrap hat mit dem jüngsten Funding und dem Verkaufsstart bewiesen, dass eine Nachfrage besteht. Nun folgt die anspruchsvollere Phase: Die Skalierung der Produktion und der wissenschaftliche Beweis, dass das große Interesse an der Mikrobiom-Zahnpasta dauerhaft gerechtfertigt ist und sich als fester Bestandteil der zahnmedizinischen Prävention etablieren kann.

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

Mehr als nur ein Chatbot

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

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

David gegen die Tech-Goliaths

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

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

Skalierung: Softwareprodukt oder Manufaktur?

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

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

Ausblick

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

Wenn ein internationaler Popstar bei einem deutschen Getränke-Start-up einsteigt, klingeln in der Branche normalerweise die Alarmglocken: Ist das die nächste kurzlebige Influencer-Kampagne? Bei der Berliner Marke Glitter Spritz der Craft Circus GmbH wählt man einen anderen Weg. Tokio-Hotel-Frontmann Bill Kaulitz wird nicht nur Werbegesicht, sondern steigt aktiv als Mitgründer und Gesellschafter in die eigens dafür ausgegründete Glitter Spritz GmbH ein. Ab dem 9. März 2026 startet die begleitende nationale Handelskampagne. Ein Deal, der strategisch wertvoll ist – und auf einem Fundament ruht, das in der Start-up-Welt selten geworden ist.

Vom WG-Zimmer zur Brand-Maschine

Die Historie von Glitter Spritz ist keine klassische VC-finanzierte Start-up-Story. Die Marke entspringt der Craft Circus GmbH, die 2014 von den Studienfreunden Lupo Porschen und Basti Fischer gegründet wurde. Die beiden starteten ihr Unternehmen noch während des Studiums aus einer studentischen Wohngemeinschaft in der Hamburger Sternschanze heraus.

Die Manufaktur hat sich über zehn Jahre hinweg komplett ohne externes Investorenkapital (Bootstrapping) aufgebaut. Eine frühe strategische Entscheidung der Gründer war es, die eigentliche Destillation nicht selbst durchzuführen, sondern an eine Familienbrennerei in Rheinland-Pfalz auszulagern. So konnte sich das Team von Beginn an voll auf seine Kernkompetenzen konzentrieren: Produktentwicklung, Design, Marketing und den eigenständigen Vertrieb.

Erprobte Konzepte: "BIRDS" und "Flaschenpost" ebneten Weg

Für Bill Kaulitz ist das Investment kein Blindflug, denn Glitter Spritz ist keine unerprobte Neuentwicklung. Das Craft-Circus-Team hat in den vergangenen zehn Jahren mehrfach bewiesen, wie man Marken im Regal platziert und im Handel positioniert.

Den Anfang machte 2015 der BIRDS Dry Gin. Inspiriert von einer gemeinsamen Weltreise der Gründer, vereint der Gin 15 Botanicals aus fünf Kontinenten und bediente früh den Wunsch nach "Purpose": Mit jeder verkauften Flasche wird ein nachhaltiges oder soziales Projekt unterstützt.

2017 folgte der massentauglichere Flaschenpost Gin, der gezielt mit dem klassischen Image von Spirituosen brach. Abgefüllt in Apothekerflaschen, setzen die Gründer hier auf humorvolle Sprüche auf den Etiketten und fokussierten sich auf den lukrativen Geschenkemarkt. Bei diesem Produkt experimentierte Craft Circus auch erstmals mit visuellen USPs, die später bei Glitter Spritz weiterentwickelt wurden: Sondereditionen, die durch die Zugabe von Tonic Water ihre Farbe ändern oder bereits einen Glitzereffekt integriert haben.

Der Markt: Alkoholfrei boomt, klassischer Alkohol schwächelt

Mit Glitter Spritz agiert das Start-up in einem dynamischen Marktumfeld. Während der klassische Alkoholmarkt in Deutschland insgesamt rückläufig ist, wächst das Segment für Alternativen spürbar. Um unterschiedliche Zielgruppen zu bedienen, liefert die Marke zwei Varianten: eine Version mit 15 Prozent Alkohol und eine alkoholfreie Alternative.

Letztere trifft den aktuellen Zeitgeist: Laut Unternehmensangaben auf Basis von NielsenIQ-Daten belegte Glitter Spritz im Jahr 2025 Platz 2 der absatzstärksten alkoholfreien Aperitif-Marken im deutschen Lebensmitteleinzelhandel. Das Unternehmen erzielte in diesem Zeitraum einen mittleren sechsstelligen Absatz und verzeichnete ein zweistelliges Wachstum. Geschmacklich setzt das in Deutschland produzierte Getränk auf Bitterorange, Rhabarber und mediterrane Kräuter und positioniert sich fruchtiger und weniger bitter als herkömmliche Aperitifs.

Smartes Creator-Play oder kurzlebiger Hype?

Für Gründerinnen und Gründer bietet der Case "Glitter Spritz x Kaulitz" lehrreiche Ansatzpunkte, birgt aber auch branchenübliche Risiken. Der USP des Getränks ist primär visueller Natur: Ein essbarer Glitzer, basierend auf dem in der EU zugelassenen Lebensmittelfarbstoff Eisenoxid, sorgt im Glas für einen optischen Effekt. Solche "instagrammablen" Produkte generieren schnelle virale Aufmerksamkeit, bergen jedoch die Gefahr der Kurzlebigkeit. Wenn der Neuheitseffekt verfliegt, muss das Produkt zwingend über Geschmack und Markenidentifikation überzeugen, um dauerhafte Wiederkaufraten zu sichern.

Hier greift jedoch der strategische Schachzug: Dass Kaulitz nicht als reines Testimonial, sondern als echter Gesellschafter und Mitgründer einsteigt, ist ein starkes "Creator-Play". Während viele Creator-Brands an der operativen Umsetzung scheitern, trifft hier eine immense Reichweite auf ein krisenerprobtes Gründerteam, das Logistik, Produktion und den Vertrieb in über 5.000 Märkte und mehr als 15 Länder bereits etabliert hat. Die tiefe gesellschaftsrechtliche Bindung in einer gemeinsam gegründeten GmbH minimiert zudem das Risiko, dass der Prominente schnell das Interesse verliert.

Dennoch gleicht das Unterfangen im Einzelhandel einem Kampf David gegen Goliath. Der Aperitif-Markt wird von Konzernen mit massiven Marketingbudgets dominiert, und die Regalmeter im Supermarkt sind teuer und umkämpft. Auch wenn Glitter Spritz laut Daten zu den wachstumsstärksten Marken der Kategorie gehört, erfordert die geplante strategische Expansion im In- und Ausland enorme Ressourcen.

Letztlich zeigt der Fall eindrucksvoll, wie man ein bootstrapped Start-up durch gezieltes Design und iterativen Markenaufbau so weit skaliert, dass es für internationale Prominenz als Investment attraktiv wird. Wenn es dem Team um Fischer, Porschen und nun auch Kaulitz gelingt, den optischen Effekt zu einem festen Lifestyle-Attribut zu etablieren, hat das Unternehmen reales Potenzial, den Branchenriesen langfristig Marktanteile abzunehmen.

Es ist eines der letzten großen Ärgernisse im Arbeitsalltag von Freelancer*innen und kleinen Agenturen: Der Freitagabend, der für das Sortieren verknitterter Tankbelege und das Abtippen von Bewirtungsbelegen in Excel-Listen draufgeht. Genau hier setzt die Oldenburger fast2work GmbH mit ihrer am 17. Februar 2026 gelaunchten App bonster an, um den Papierkram bei der Reisekostenabrechnung zu beenden. Das Versprechen von Gründer und CEO Ronald Bankowsky: Drei Minuten Aufwand, KI-Automatisierung und keine Einstiegshürden.

Das Versprechen: Simpel statt Systemintegration

Die Funktionsweise der App ist bewusst minimalistisch gehalten: Beleg fotografieren, woraufhin die KI relevante Werte wie Datum, Betrag und Mehrwertsteuer ausliest, auf Duplikate prüft und eine fertige Abrechnung erstellt. „Kein Onboarding-Projekt, kein Vertriebsgespräch, kein IT-Setup“, fasst Bankowsky den Ansatz der Standalone-Lösung zusammen.

Die Zielgruppe ist klar definiert: Selbständige, Freelancer*innen und Mini-Teams, denen Enterprise-Lösungen wie SAP Concur zu mächtig und Start-ups wie Circula oder Pleo oft noch zu prozesslastig sind. Mit einem Preismodell von 1,99 Euro für Einzelabrechnungen und 6,99 Euro (Stand Ende Febr. 2026) für eine Flatrate positioniert sich das Unternehmen im unteren Preissegment.

Im Haifischbecken der Neobanken und Buchhaltungsriesen

Laut fast2work gab es bislang „kaum eine Alternative zwischen Excel und Enterprise-Software“. Diese Aussage hält einem Realitätscheck im Jahr 2026 allerdings nur bedingt stand. Bonster betritt ein Haifischbecken, denn die vermeintliche Lücke wird längst geschlossen.

Zum einen integrieren Buchhaltungsriesen wie Lexoffice oder sevDesk Reisekosten-Features immer tiefer in ihre Standardpakete. Zum anderen wildern Neobanken wie Qonto, Finom oder Kontist im selben Revier: Wer dort ein Geschäftskonto hat, bekommt die Belegzuordnung oft als „Commodity“ gratis dazu. Mit knapp 7 Euro im Monat bewegt sich bonster in einer Preisregion, in der man fast schon eine komplette einfache Buchhaltungssoftware bekommt. Die App muss also einen enormen Mehrwert bieten, um gegen die „Eh-da-Lösungen“ (Software, die Kund*innen ohnehin bezahlen) zu bestehen.

Auf die Frage, warum Freelancer*innen für eine Insellösung extra zahlen sollten, entgegnet der Gründer, dass bonster bewusst früher ansetze als klassische Tools. Das Hauptproblem sei nicht die Buchhaltung, sondern das Erfassen von Belegen unterwegs. „Genau dort scheitert es oft, weil Mitarbeitende keine komplexen Systeme nutzen wollen oder gar keine Zugänge haben“, argumentiert Bankowsky. Der Mehrwert liege nicht in einer weiteren Buchhaltungssoftware, sondern darin, dass durch die Reduzierung auf ein Foto „überhaupt verwertbare Abrechnungsdaten/Belege entstehen“.

Ob Impfstoffe, Südfrüchte oder modulare Klassenzimmer: Container sind das Rückgrat der globalen Wirtschaft. Doch sie sind energetische Sorgenkinder. Um Innentemperaturen stabil zu halten, fressen Kühlaggregate (Reefer) enorme Mengen Strom, während herkömmliche Dämmstoffe wie Styropor oder Mineralwolle wertvollen Laderaum rauben. Hier setzt die 2019 gegründete V21 GmbH (kurz V21) an. Die Vision: Eine Dämmung, die so dünn wie effizient ist.

An der Spitze des Unternehmens steht ein Team, das tief in der Industrie verwurzelt ist. CEO Roland Wiedenroth, ein erfahrener Logistik- und Industrieexperte, leitet die Strategie und den Markteintritt. Er weiß um die Schmerzpunkte der Branche und treibt die Vision voran, die „Thermoskanne flach zu machen“. Mitbegründer und CIO Dr. Jens Struckmeier bringt die nötige wissenschaftliche Tiefe ein: Der promovierte Physiker und Mathematiker gilt als Clean-Tech-Pionier und hat bereits mit dem Start-up Cloud&Heat bewiesen, wie man physikalische Prinzipien in nachhaltige Geschäftsmodelle übersetzt. Über die Kerninnovation sagt er: „Wir haben die Thermoskanne flach gemacht und bringen sie an die Wand. Grundlage dafür war ein Patent, in dessen Kern der Verbund vieler kleiner Thermoskannen stand.“

DeepTech gegen das Vakuum-Dilemma

Dass V21 als klassisches DeepTech-Unternehmen gilt, liegt an der Überwindung einer massiven ingenieurtechnischen Hürde. Vakuum ist physikalisch der beste Isolator, doch bisherige Vakuumisolationspaneele (VIP) waren empfindlich wie rohe Eier. Das Produkt „ZeroCoreVac“ von V21 schlägt hier einen technologisch radikalen Weg ein, der sich fundamental von etablierten Lösungen unterscheidet. Während Marktführer wie va-Q-tec oder Panasonic primär auf Paneele setzen, die aus einem silikabasierten Kern bestehen, der von einer metallisierten Kunststoffverbundfolie umschlossen wird, verzichtet V21 komplett auf diese fragile Außenhaut.

Anstelle der Folie nutzt das Start-up eine robuste Kapselung aus hauchdünnem Edelstahl. Verantwortlich für diese Materialinnovation ist CTO Dr.-Ing. Tom Marr. Als Werkstoffingenieur mit einem Fokus auf Automatisierung und Fertigung treibt er die Serienreife der Technologie voran. Wo herkömmliche VIPs einen Stützkern aus Pulver benötigen, ermöglicht die von Marr und Struckmeier entwickelte, patentierte Struktur ein System, das ohne klassische Füllmaterialien auskommt. Diese Konstruktion macht das Paneel nicht nur mechanisch extrem belastbar, sondern löst auch das Thema Brandschutz, da keinerlei brennbare Kunststoffe verbaut sind. Ein weiterer Vorteil ist die vollständige Kreislauffähigkeit: Das Paneel kann am Ende seiner Lebenszeit – die V21 auf über 50 Jahre schätzt – als wertvoller Edelstahlschrott recycelt werden.

Das Geschäftsmodell: Skalierung durch Lizenzen?

V21 verfolgt eine zweistufige Strategie: Zunächst adressiert man B2B-Nischen wie den Modulbau, bevor der globale Container-Markt angegriffen wird. Dabei setzt das Start-up auf ein Lizenzmodell. Unterstützt wird dieser Skalierungskurs durch den Mitbegründer und Chairman Nicolas Röhrs, einen erfahrenen Technologieunternehmer, der auf den Aufbau strategischer Industriepartnerschaften spezialisiert ist. Finanziell wird das Wachstum von CFO Kristina Rübenkamp gesteuert, die ihre Expertise in Planung und Investorenkommunikation einbringt, um die nötige Transparenz für großangelegte Rollouts zu schaffen.

Ein solcher Lizenzansatz verspricht zwar schnelle Skalierung ohne massiven Kapitalaufwand für den eigenen Maschinenpark, doch Vakuumtechnik verzeiht keine Fehler. Die Herausforderung wird sein, sicherzustellen, dass Lizenzpartner weltweit die nötige Präzision beim Verschweißen der Edelstahlhüllen einhalten. Zudem bleibt der Margendruck in der Logistikbranche brutal. Die Rechnung geht für Reedereien nur auf, wenn die versprochene Energieeinsparung von bis zu 50 % und der Raumgewinn (ca. 10 bis 20 % mehr Nutzlast) die Initialkosten zügig amortisieren.

Die Belastungsprobe: Zwischen Theorie und Hochsee-Realität

Trotz technologischer Brillanz muss sich V21 in der Praxis beweisen. In der maritimen Logistik herrschen gnadenlose Bedingungen: Halten die präzisen Schweißnähte den permanenten Vibrationen und der aggressiven Salzwasserbelastung auf einem Containerschiff über Jahrzehnte stand? Ohne diese belastbaren Langzeitnachweise unter Realbedingungen bleibt das Risiko eines schleichenden Vakuumverlusts ein Argument, das gerade konservative Reedereien zögern lässt.

Parallel dazu steht die ökonomische Hürde im Raum. Solange CO₂-Zertifikate noch verhältnismäßig günstig bepreist sind, bleibt die High-End-Dämmung ein erklärungsbedürftiges Investment mit hohem „Green Premium“. Damit die Technologie den Sprung aus der Nische schafft, müssen die Produktionskosten durch konsequente Automatisierung massiv sinken. Erst wenn der ökologische Vorsprung auch betriebswirtschaftlich zum sofortigen Selbstläufer wird, dürfte das Hamburger Start-up die Branche nachhaltig umkrempeln.

Fazit

V21 hat ein technologisch exzellentes Produkt, das ein reales Problem der Dekarbonisierung löst. Die eigentliche unternehmerische Leistung wird nun darin bestehen, die Skalierung so effizient zu gestalten, dass der Preis für den Massenmarkt akzeptabel wird. Wenn die Hamburger den Beweis der Langlebigkeit unter Realbedingungen antreten, könnten sie zum neuen Standard für temperaturgeführte Logistik aufsteigen. Bis dahin bleibt es ein mutiger Ritt gegen etablierte Chemie-Riesen und die billige Dominanz von Styropor.

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

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

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

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

Solide Datenbasis vor KI-Einsatz

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

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

KI-Agenten als Innovationsbeschleuniger

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

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

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

Die Datenbasis muss stimmen

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

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

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

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

Fazit

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

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

Die Luft- und Raumfahrt sowie die Verteidigungsindustrie zählen zu den am stärksten regulierten und technologisch anspruchsvollsten Märkten der Welt. Lange galt: Wer hier mitspielen will, braucht jahrzehntelange Erfahrung, Milliardenbudgets und stabile Regierungsbeziehungen. Doch genau dieses Bild verschiebt sich.

Neue Player treten auf den Plan: Start-ups entwickeln Trägersysteme, Drohnenplattformen, Kommunikationslösungen oder Sensorik, und tun das in einer Geschwindigkeit, die vielen etablierten Anbietern Kopfzerbrechen bereitet. Die zentrale Frage lautet deshalb: Wie können junge Unternehmen in einer hochregulierten Branche nicht nur überleben, sondern mitgestalten?

Agilität als Superkraft – aber Prototypen reichen nicht

Ob neue unbemannte Plattformen, Software-Defined Defense Systeme oder taktische Kommunikation – überall gilt: Was heute entwickelt wird, muss morgen schon einsatzbereit sein. Der Bedarf an schneller Innovation ist nicht theoretisch, sondern operativ. Start-ups sind in der Lage, auf diesen Druck zu reagieren, mit kurzen Entscheidungswegen, agilen Teams und digitaler DNA.

Allerdings reichen gute Ideen und schnelles Prototyping nicht aus. Wer Systeme für den operativen Einsatz liefern will, muss Anforderungen erfüllen, die weit über funktionierende Technik hinausgehen: Cybersicherheit, regulatorische Nachvollziehbarkeit, Zertifizierungsfähigkeit und Interoperabilität mit internationalen Partnern.

Das Fundament: Die Systemarchitektur entscheidet

Von Anfang an auf die richtigen technischen Grundlagen zu setzen, ist entscheidend. Das betrifft vor allem drei Bereiche: Skalierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Interoperabilität. Systeme müssen so gebaut sein, dass sie modular erweitert, in komplexe Systemlandschaften integriert und nach internationalen Standards auditiert werden können.

Ein durchgängiger digitaler Entwicklungs- und Betriebsfaden, ein sogenannter Digital Thread oder auch Intelligent Product Lifecycle, ermöglicht es, Produktdaten, Softwarestände und Konfigurationsänderungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu verfolgen. Für die Zulassung softwaredefinierter, sicherheitskritischer Systeme ist das ebenso essenziell wie für die spätere Wartung, Upgrades oder die Einbindung in multinationale Operationen.

Security by Design: Sicherheit lässt sich nicht nachrüsten

Verteidigungsnahe Produkte unterliegen Exportkontrollen, Sicherheitsauflagen und branchenspezifischen Normen, darunter etwa ISO 15288 für Systems Engineering, ISO 27001 für Informationssicherheit oder die europäischen Anforderungen für Luftfahrt und Raumfahrt. Diese Vorgaben lassen sich nicht einfach „nachrüsten“. Sie müssen von Beginn an ein integraler Bestandteil der Systemarchitektur und Prozessführung sein.

Gerade in sicherheitskritischen Bereichen ist die Fähigkeit, regulatorische Anforderungen nachweislich zu erfüllen, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Sie entscheidet darüber, ob ein Produkt zugelassen, in Serie gefertigt und in multinationale Programme integriert werden kann.

Interoperabilität als Schlüssel zum Teamplay

Ein weiterer kritischer Faktor ist die Fähigkeit zur Kooperation. In den meisten großen Programmen arbeiten unterschiedliche Unternehmen, oft aus verschiedenen Ländern, mit unterschiedlichen Systemen zusammen. Wer hier bestehen will, muss in der Lage sein, mit standardisierten Schnittstellen, interoperablen Plattformarchitekturen und harmonisierten Datenmodellen zu arbeiten. Interoperabilität ist dafür die technische Grundlage. Ohne sie lassen sich Systeme weder integrieren noch gemeinsam weiterentwickeln.

Vom Zulieferer zum echten Systempartner

Start-ups, die sich diesen Anforderungen stellen, können mehr sein als Zulieferer. Sie haben das Potenzial, Systempartner zu werden: mit eigener Wertschöpfung, eigenem IP und eigenem Einfluss auf die technologische Entwicklung. Der Weg dorthin ist anspruchsvoll, aber offen. Er erfordert keine hundertjährige Firmengeschichte, sondern eine klare Architekturstrategie, ein tiefes Verständnis für regulatorische Anforderungen und den Willen, komplexe Systeme systematisch zu entwickeln.

Der Verteidigungs- und Luftfahrtsektor steht an einem Wendepunkt. Wer heute die richtigen Grundlagen legt, kann morgen zu denjenigen gehören, die nicht nur mitlaufen, sondern die Spielregeln neu definieren.

Der Autor Jens Stephan, Director Aerospace & Defence bei PTC, bringt über 20 Jahre Erfahrung im Bereich komplexer Software-/SaaS-Lösungen und IT-Infrastruktur mit.

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

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

Warum Hiring allein selten skaliert

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

Typische Symptome sind:

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

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

Prozesse als Voraussetzung für wirksames Wachstum

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

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

Automatisierung im KI-Zeitalter: neue Möglichkeiten, neue Verantwortung

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

Bereiche, die sich heute besonders gut automatisieren lassen

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

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

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

Support und interne Anfragen

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

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

Was Start-ups daraus lernen können

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

Hilfreiche Leitfragen sind:

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

Die Antworten darauf liefern meist schnell die größten Hebel.

Der KI-Wendepunkt: Systeme und Personal

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

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

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

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

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

Transfer von Food-Logistik auf den Heimtiermarkt

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

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

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

Wachstumskurs in einem Milliardenmarkt

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

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

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

Die Nische zwischen Konzern und Tiefkühltruhe

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

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

Datengetriebenes Abo-Modell

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

Positionierung im Premium-Segment

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

Europa muss sich bei KI nicht kleinreden. Wir sehen gerade sehr deutlich: Aus Europa heraus entstehen Unternehmen, die Kategorien besetzen – und dann auch das große Kapital anziehen. Beispiele gibt es genug: Mistral AI, DeepL, Black Forest Labs, Parloa, Helsing, Lovable oder n8n.

Ich schreibe das aus drei Blickwinkeln: als Investor (AI.FUND), als Konferenz-Initiator (Rise of AI Conference) und als Autor von „Die KI-Nation“. Was du hier bekommst, ist kein „Europa-hat-ein-Problem“-Essay – sondern eine Analyse plus ein Execution-Set an Empfehlungen, das du direkt auf dein Start-up übertragen kannst.

Die Realität: Seed geht oft – Scale ist das Spiel

Am Anfang brauchst du selten „zu viel“ Geld. MVP, erste Kunden, Iteration: Das klappt in Deutschland in vielen Fällen mit Seed. Die echte Trennlinie kommt später – wenn du aus einem starken Start-up einen Kategorie-Gewinner bauen willst.

Denn KI ist zunehmend Winner-takes-most. Und das gilt auch fürs Kapital: In vielen Fällen ist die Growth-Finanzierung in den USA grob 25-mal größer – bei den aktuellen Front-Runnern (Modelle, Infrastruktur, Distribution) wirkt es teilweise wie 100-mal, weil Kapital sich auf die vermuteten Sieger stapelt. (Nicht „fair“, aber Marktmechanik.)

Die gute Nachricht: Genau die EU-Vorbilder oben zeigen, dass du das nicht wegdiskutieren musst – du musst es exekutieren.

Was die EU-Winner gemeinsam haben: 6 Execution-Prinzipien

1. Starkes Gründerteam – aber vor allem: vollständig

Alle genannten Vorbilder hatten (oder bauten sehr schnell) ein Team, das drei Dinge gleichzeitig kann:

• Tech & Produkt (nicht nur „Model-IQ“, sondern Produktgeschmack)
• Go-to-Market (Vertrieb, Buyer-Verständnis, Pricing)
• Tempo (entscheiden, shippen, lernen)

Wenn eine Säule fehlt, zahlst du später mit Zeit. Und Zeit ist in KI eine Währung, die dir niemand schenkt.

Founder-Move: Benenne eine Person, die Umsatz genauso hart verantwortet wie Modellqualität. Wenn das „später“ ist, ist das sehr wahrscheinlich dein Bottleneck.

2. Global denken – aber spitz: KI-Nische statt Bauchladen

Die EU-Winner sind nicht „KI für alles“. Sie besetzen klare Nischen:
Language-AI (DeepL), Customer-Experience-Agents (Parloa), GenAI-Modelle (Black Forest Labs), Defence-Tech (Helsing), Builder/Vibe-Coding (Lovable), Orchestration & Automation (n8n), Foundation-Model-Ambition (Mistral).

Founder-Move: Formuliere deinen Claim so, dass er in einem Satz sagt, welche Kategorie du dominierst. Wenn du drei Absätze brauchst, bist du noch zu breit.

3. Umsatz ist keine Nebenwirkung – Umsatz ist Souveränität

Der schnellste Weg zu Growth-Capital ist nicht „noch ein Pilot“, sondern Revenue, der deine Kategorie glaubwürdig macht.
Parloa kommuniziert z.B. ARR > 50 Mio. USD und wächst international – genau die Art Signal, die große Runden freischaltet.

Founder-Move (gegen Pilotitis): Kein PoC ohne schriftlichen Pfad in einen Vertrag (Budget, KPI, Entscheidungstermin). Sonst finanzierst du mit deiner Runway den Lernprozess des Kunden.

4. Internationales Kapital früh anbahnen – bevor du es brauchst

Das Muster ist klar: Erst Kategorie-Story + Traktion, dann große Checks.
Mistral (Series C 1,7 Mrd. €) oder Lovable (330 Mio. USD bei 6,6 Mrd. Bewertung) sind kein „Glück“ – das ist Momentum + Positionierung + Timing.

Founder-Move (90-Tage-Plan):

• Baue eine Capital Map deiner Nische (wer zahlt Growth-Checks?)
• Definiere die drei Metriken, die diese Investor:innen sehen wollen
• Organisiere zehn Intros jetzt, nicht erst bei sechs Monaten Runway

5. Compute ist keine IT-Zeile – es ist ein Wachstumshebel

In KI ist Compute Teil deiner Wettbewerbsfähigkeit. Geschwindigkeit beim Trainieren, Testen und Deployen entscheidet, wie schnell du am Markt lernst.

Founder-Move: Plane Compute-Runway wie Cash-Runway. Verhandle früh Kontingente, bevor dein Verbrauch explodiert – sonst wird Wachstum plötzlich zur Margen-Frage.

6. Trust & Compliance als Verkaufsargument – nicht als Ausrede

Gerade in DACH gilt: Wer secure, audit-fähig, enterprise-ready wirklich liefern kann, gewinnt Deals.
DeepL betont genau diesen Business-Wert: verlässliche, sichere Lösungen statt Hype.

Founder-Move: Baue Trust-Artefakte früh – Dokumentation, Governance, Datenflüsse, Rollen, Audit-Spuren. Das beschleunigt Enterprise-Vertrieb, statt ihn zu bremsen.

Kurz-Checkliste: Wenn du in Europa KI gewinnen willst

• Kategorie in einem Satz (spitze Nische, globaler Anspruch)
• Klarer Revenue-Pfad (weniger Piloten, mehr Verträge)
• Capital Map (international früh andocken)
• Compute-Runway (wie Cash planen)
• Trust by Design (verkaufsfähig machen)
• Tempo als Kultur (shippen, messen, nachschärfen)

Europa kann KI. Die Frage ist nicht, ob hier Talent existiert – das ist bewiesen.
Die Frage ist, ob du Execution so aufsetzt, dass aus Talent Marktführerschaft wird.

Der Autor Fabian Westerheide gestaltet als KI-Vordenker, Investor, Ökosystem-Pionier und Keynote Speaker seit über einem Jahrzehnt die Debatte um KI, Macht und digitale Zukunft mit.