Einst war es das große Versprechen für eine Handvoll hipper Neobanken, heute ist es das unsichtbare Rückgrat der europäischen Wirtschaft: Embedded Finance. Im Jahr 2026 wird das Marktwachstum längst nicht mehr von der fixen Idee isolierter Bank-Apps dominiert, denn jedes zukunftsorientierte Unternehmen ist mittlerweile selbst zu einem/einer Finanzdienstleister*in geworden. Ob Software-as-a-Service-Anbieter*in, Logistik-Plattform oder Marktplatz – die nahtlose Integration von Zahlungen, Krediten und Versicherungen in nicht-finanzielle Kund*innenreisen ist das neue Paradigma.

Dieser Report beleuchtet eine Branche, die den „Sturm der Konsolidierung“ überlebt hat und nun mit reifen Geschäftsmodellen und echten Profiten die Architektur der modernen Wirtschaft neu programmiert.

Vom Hype zur fundamentalen Reife

Nach den massiven Zinsanpassungen und regulatorischen Aufräumarbeiten der Jahre 2023 und 2024 zeichnet der Embedded-Finance-Markt heute ein Bild robuster Reife. Renommierte Analystenhäuser wie Bain & Company und Dealroom haben diese Entwicklung früh vorgezeichnet: Der globale Markt für Embedded-Finance-Dienstleistungen hat sich in ein Multimilliarden-Segment verwandelt, dessen europäisches Transaktionsvolumen mittlerweile signifikante Teile des digitalen B2B- und B2C-Handels stützt. Der technologische Haupttreiber dieser neuen Ära ist unbestreitbar die künstliche Intelligenz, genauer gesagt proprietäre Machine-Learning-Modelle, die Risikobewertungen in Millisekunden durchführen und Transaktionsströme dynamisch optimieren. Investor*innen honorieren diese technologische Tiefe: Wir sehen heute höchst realistische Series-A- und Series-B-Runden im Bereich von 15 bis 40 Millionen Euro für Start-ups, die nachweislich positive Deckungsbeiträge aufweisen. Es fließt wieder signifikant Kapital, doch es fließt exklusiv in Substanz und Skalierbarkeit, nicht mehr in reines Marketing.

Die neuen Treiber: B2B, Vertikalisierung und Orchestrierung

Wenn man über das Offensichtliche wie einfache White-Label-Kreditkarten hinausblickt, dominieren im Jahr 2026 drei spezifische Sub-Sektoren den Markt. Allen voran steht B2B Buy-Now-Pay-Later, eine Disziplin, die das traditionelle, schwerfällige Factoring abgelöst hat und nun direkt in B2B-Checkouts und Beschaffungsnetzwerke integriert ist. Ein weiterer massiver Treiber ist die sogenannte Payment Orchestration für vertikale SaaS-Lösungen. Hier werden komplexe, branchenspezifische Zahlungsflüsse – etwa im Handwerk oder in der Gastronomie – automatisiert im Hintergrund abgewickelt. Zuletzt etabliert sich Embedded Insurance zunehmend im Industriekontext, wo Maschinen nicht mehr nur geleast, sondern im selben Atemzug transaktionsbasiert versichert werden. Pioniere wie die Berliner Mondu oder auch europäische Schwergewichte wie Swan haben den Weg für diese hochspezialisierten Infrastruktur-Layer geebnet und gezeigt, wie tiefgreifend diese Geschäftsmodelle in die Wertschöpfungsketten der Realwirtschaft eingreifen.

Die Lektionen der BaaS-Krise

Doch dieser Reifegrad wurde teuer erkauft. Der Beinahe-Kollaps des britischen Banking-as-a-Service-Pioniers Railsr und die drastischen BaFin-Sonderprüfungen samt Wachstumsbeschränkungen bei etablierten deutschen Playern wie Solaris in den Jahren zuvor haben den Markt fundamental erschüttert. Der Traum, Finanzdienstleistungen wie einfache Legosteine zusammenzustecken, kollidierte brutal mit der harten Realität des Bankwesens.

Aus diesen gescheiterten Hoffnungen lassen sich für heutige Gründer*innen vier konkrete, fatale Fallstricke ableiten. Der erste und wichtigste ist die eklatante Unterschätzung der Regulatorik; Compliance lässt sich nicht auslagern, und Aufsichtsbehörden dulden keine agilen Versuch-und-Irrtum-Prozesse bei der Geldwäscheprävention. Der zweite Fallstrick ist die Falle der negativen Unit Economics im B2C-Sektor, wo exorbitante Kund*innenakquisitionskosten oft nur durch kontinuierliches VC-Geld gedeckt wurden. Drittens das Klumpenrisiko der Abhängigkeit von einer einzigen Partnerbank, deren Ausfall das eigene Start-up über Nacht handlungsunfähig macht. Und viertens die Fehlannahme, dass Technologie allein ausreicht; wer heute kein tiefes Verständnis für klassisches Bilanzstruktur- und Kreditrisikomanagement mitbringt, scheitert unweigerlich.

Das deutsche Netzwerk: Die Schmieden der Infrastruktur

Deutschland hat sich in dieser Konsolidierungsphase als einer der resilientesten Standorte in Europa bewiesen, getragen von vier essenziellen Hubs. Berlin verteidigt dabei seinen Status als unangefochtene Hauptstadt für FinOps und B2B-Zahlungsinfrastruktur, massiv befeuert durch die Talent-Pipelines der TU Berlin sowie das dichte Netzwerk an Serial Entrepreneurs aus der N26- und SumUp-Schule. Frankfurt am Main bildet den unverzichtbaren regulatorischen Gegenpol; hier, im Schatten von EZB und BaFin, entstehen im Umfeld des TechQuartiers und der Frankfurt School of Finance and Management jene Start-ups, die komplexe Compliance- und Treasury-Architekturen für Großbanken bauen. München dominiert den Bereich DeepTech und Embedded Insurance im industriellen B2B-Kontext, was auf die herausragende Stellung des Center for Digital Technology and Management (CDTM) und die enge Verzahnung mit der ansässigen Versicherungs- und Automobilindustrie zurückzuführen ist. Hamburg schließlich hat sich als europäischer Hotspot für Trade Finance und in Logistikketten eingebettete Finanzierungen etabliert, gestützt durch die traditionelle Stärke der Hansestadt im globalen Handel.

Investor*innen-Radar

Das Ökosystem der Geldgeber*innen hat sich im Jahr 2026 stark differenziert und professionalisiert. An der Spitze der spezialisierten VCs agieren Fonds wie FinTech Collective und Motive Ventures (hervorgegangen aus der Übernahme des Berliner VCs embedded/capital), die mit tiefem technologischen Verständnis gezielt in Infrastruktur-Layer investieren. Unter den Top-Tier Generalisten ragen Cherry Ventures, Earlybird und Point Nine heraus, die insbesondere Series-A-Runden bei überzeugenden B2B-SaaS-Modellen anführen.

Ein starker Motor sind zudem Corporate VCs und bankennahe Fonds geworden: CommerzVentures, als unabhängiger Player, treibt Themen wie Climate-Fintech massiv voran, während CVCs der Realwirtschaft wie Allianz X und Porsche Ventures strategisch in Start-ups investieren, die sich nahtlos in ihre eigenen vertikalen Ökosysteme einklinken lassen. In der kritischen Frühphase wird der Markt von einer hochgradig vernetzten Gruppe aus Business Angels angetrieben, die nicht nur erstes Kapital, sondern vor allem regulatorisches Know-how und entscheidende Bankennetzwerke einbringen

Die Top Start-ups (Must-Watch)

Für die nachfolgende Liste der Must-Watch-Unternehmen haben wir strikte Kriterien angelegt. Die Auswahl basiert auf nachgewiesener Marktrelevanz durch echte Kund*innenimplementierungen, einem hohen technologischen Reifegrad und einem diversifizierten Ansatz bei der Lösung komplexer Finanzinfrastrukturprobleme. Zudem war ein nachhaltiges Investoren-Vertrauen in den letzten zwölf Monaten ein Schlüsselfaktor. Wir beleuchten hierbei ausschließlich Start-ups mit Hauptsitz in Deutschland, deren Gründung im Jahr 2020 oder später erfolgte, um die wahre nächste Generation der Branche abzubilden.

Banxware

Das 2020 von Miriam Wohlfarth und Jens Röhrborn gegründete Banxware hat sich als Marktführer für Embedded Lending in Deutschland etabliert. Banxware bietet eine White-Label-Lösung, mit der Marktplätze und Zahlungsdienstleister*innen ihren Händler*innen Sofortkredite basierend auf historischen Umsatzdaten anbieten können. Der USP liegt in der extrem schnellen Risikoprüfung und der nahtlosen API-Integration in bestehende Plattformen. Das enorme Vertrauen der Finanzbranche in dieses Modell spiegelt sich massiv auf Investor*innenseite wider: Neben frühen Leadern wie Element Ventures (heute 13books Capital) ist insbesondere der Einstieg der Großbank UniCredit ein Ritterschlag. Die Bank führte nicht nur die Series-A-Runde an, sondern legte Mitte 2025 mit einem weiteren strategischen Millionen-Investment nach, um die europäische Expansion von Banxware gemeinsam voranzutreiben.

Pliant

Im Jahr 2020 von Malte Rau und Fabian Terner aus der Taufe gehoben, definiert Pliant den Markt für B2B-Kreditkarten und Ausgabenmanagement neu. Das B2B-SaaS-Modell kombiniert eine moderne Karteninfrastruktur mit einer tiefen API-basierten Integration in Buchhaltungs- und ERP-Systeme. Der technologische Vorsprung liegt im eigenen Card-as-a-Service-Angebot (CaaS), das anderen B2B-Plattformen den Launch eigener Kreditkartenprogramme ermöglicht. Ein entscheidender Meilenstein war hierfür der Erhalt der eigenen E-Geld-Lizenz der BaFin, die Pliant die nötige regulatorische Unabhängigkeit verleiht. Unterstützt wird Pliant von namhaften Investoren wie SBI Investment, Alstin Capital – und einem Investment des globalen Schwergewichts PayPal Ventures, das das enorme Skalierungspotenzial der Plattform bestätigt.

Mondu

Die Serial Entrepreneurs Malte Huffmann, Philipp Povel und Gil Danziger gründeten Mondu 2021 und revolutionieren damit den B2B-Zahlungsverkehr. Ihr B2B-BNPL-Modell ermöglicht es Geschäftskund*innen, online wie B2C-Kund*innen auf Rechnung oder in Raten zu kaufen, während der Händler sofort sein Geld erhält. Die Kerntechnologie ist ein proprietäres Echtzeit-Risk-Scoring für Firmenkund*innen. Finanziert wurde diese Vision anfangs von Top-Tier-Fonds wie Valar Ventures und Cherry Ventures. Der ultimative Ritterschlag erfolgte jedoch Ende 2025: Neben dem Erhalt der E-Geld-Lizenz sicherte sich Mondu eine 100-Millionen-Euro-Fazilität von J.P. Morgan Payments inklusive einer strategischen Partnerschaft, um die Buy-Now-Pay-Later-Lösung dem europäischen Kund*innen stamm der US-Großbank anzubieten.

Payrails

Gegründet 2021 von Orkhan Abdullayev, Emre Talay und Nicolas Thouzeau, löst Payrails die Herausforderung der Payment Orchestration. Das FinOps-Start-up baut ein intelligentes Betriebssystem für Zahlungen, das Transaktionen für Enterprise-Kund*innen dynamisch über verschiedene Provider routet, um Kosten zu senken und Autorisierungsraten zu maximieren. Die technologische Brillanz dieser Architektur lockte früh Schwergewichte wie Andreessen Horowitz und EQT Ventures an. Im Sommer 2025 zündete Payrails die nächste Stufe: HV Capital führte eine massive Series-A-Runde über 32 Millionen US-Dollar an, bei der auch alle Top-Tier-Altinvestoren erneut mitzogen, um die globale Expansion der Plattform endgültig zu sichern.

Finmid

Die beiden N26-Alumni Max Schertel und Alexander Talkanitsa starteten Finmid 2021 mit der Mission, jede B2B-Plattform zu einer Finanzierungsquelle zu machen. Ihr Geschäftsmodell fokussiert sich auf Embedded B2B Lending, das speziell auf die Anforderungen von Marktplätzen (wie etwa dem Partner Wolt) zugeschnitten ist – ohne dass diese Plattformen eigenes Kapital bereitstellen oder Risiken tragen müssen. Ihr USP ist die radikale Simplifizierung der B2B-Kreditvergabe durch smarte Echtzeit-Datenverknüpfungen. Angetrieben von einer wuchtigen 23-Millionen-Euro-Series-A-Runde, angeführt vom britischen Fonds Blossom Capital und dem Seed-Lead Earlybird, treibt das Start-up seine aggressive europäische Expansion unaufhaltsam voran.

Topi (Exit)

Charlotte Pallua und Estelle Merle brachten Topi 2021 an den Start, um das Hardware-as-a-Service-Modell in den B2B-Bereich zu integrieren. Über die Plattform können B2B-Kund*innen IT-Equipment flexibel mieten, wobei Topi den gesamten Prozess vom Checkout über das Refinancing bis zum Asset-Management abwickelt. Nachdem Topi mit Händler*innen wie Cyberport massiv skalierte und von Top-VCs wie Index Ventures und Creandum finanziert wurde, erfolgte im Sommer 2025 der strategische Exit: Das FinTech wurde von dem internationalen Leasing-Giganten PEAC Solutions (einem BlackRock-Portfoliounternehmen) übernommen, um das innovative B2B-Mietmodell global in dessen gewaltige Finanzierungsinfrastruktur einzugliedern.

Hakuna

Im Bereich Embedded Insurance schlägt das 2021 von Sebastian Jost, Rupert Mayer und Orhan Köroglu gegründete Hakuna neue Wege ein. Das Start-up bietet Händler*innen eine Plattform für Garantieverlängerungen und Produktschutzversicherungen, nahtlos integriert in den Online- und Offline-Checkout. Der USP ist ein völlig neu gedachtes, digitales Schadensmanagement, das die Abwicklung für Endkund*innen radikal vereinfacht. Finanziert von Top-VCs wie Earlybird und Visionaries Club, hat Hakuna mittlerweile den Sprung ins absolute Enterprise-Segment geschafft: Im Jahr 2025 integrierten Branchenriesen wie Vorwerk, STIHL und Mister Spex die Embedded-Technologie des Start-ups, um ihre eigenen, maßgeschneiderten Produktschutzprogramme europaweit zu skalieren.

Pile (Exit)

Jessica Holzbach startete Pile 2022 und pivotierte das Modell nach dem Krypto-Winter erfolgreich zu einem hochspezialisierten Treasury-Angebot für Start-ups. Die B2B-SaaS-Technologie bündelte Konten und automatisierte die Diversifikation von Einlagen zur Risikominimierung. Das Modell erregte schnell Aufmerksamkeit und führte bereits im Sommer 2024 zu einem frühen Exit: Die 2019 gegründete Berliner Neobank Vivid Money übernahm das Start-up, um das eigene Business-Banking-Angebot mit Piles Treasury-Technologie aufzurüsten – ein Paradebeispiel für die rasante Konsolidierung im FinTech-Infrastrukturmarkt.

Internationaler Ausblick & Fazit

Blickt man über die Grenzen Europas hinaus, formen sich 2026 drei gewaltige Makro-Trends, die den deutschen Markt unausweichlich verändern werden. Aus Asien schwappt die Architektur für grenzüberschreitende Echtzeit-Settlements basierend auf regulierten Stablecoins und digitalen Zentralbankwährungen heran, was das traditionelle Korrespondenzbankensystem massiv unter Druck setzt. Die USA hingegen dominieren die Entwicklung der KI-gesteuerten autonomen Finanzen, bei der das Corporate Treasury von Algorithmen gesteuert wird, die ohne menschliches Zutun Liquidität verschieben. Aus Indien lernen wir, wie Identity-as-a-Service untrennbar mit dem Zahlungsverkehr verschmilzt und Betrug nahezu ausmerzt.

Für Gründer*innen und Investor*innen im DACH-Raum bedeutet dies: Der Fokus muss radikal auf Profitabilität, wasserdichter Compliance und extrem stabiler Infrastruktur liegen. Wer heute in Embedded Finance gewinnt, baut keine bunten Apps mehr, sondern die hochkomplexen, unsichtbaren Stahlträger der digitalen Weltwirtschaft.

Die Integration künstlicher Intelligenz gleicht in vielen mittelständischen Betrieben aktuell noch einem Blindflug. Es fehlen oft Ressourcen für komplexe Implementierungen oder das Know-how zur Einhaltung von Datenschutzstandards. Genau in diese Lücke stößt die Münchner All-in-One-Plattform firepanda.ai. Was im Jahr 2022 als direkte Reaktion auf den globalen „ChatGPT-Moment“ innerhalb eines IT-Entwicklungsbüros begann, will mit einer aktualisierten Plattformversion den Marktzugang für den Mittelstand nun endgültig vereinfachen.

Vom „ChatGPT-Schock“ zum Agentur-Spin-off

Die Geschichte von firepanda.ai nahm ihren Lauf, als die Veröffentlichung von ChatGPT die Tech-Welt erschütterte. In der Münchner IT-Agentur Fireflow erkannten die Gründer sofort den massiven Bedarf – und die gleichzeitige Verunsicherung – bei ihren Kund*innen. Statt den Trend nur zu beobachten, entwickelte das Team in intensiven Konzeptionsphasen eine Lösung, die den deutschen Mittelstand sicher in das KI-Zeitalter führen soll. Anfang 2025 erfolgte dann der offizielle Launch.

Hinter diesem Spin-off stehen zwei Köpfe mit komplementären Profilen. Dr. Peter Dornbusch (CEO & CTO) ist promovierter Informatiker und DeepTech-Veteran mit über 25 Jahren IT-Erfahrung. Flankiert wird er von Daniel Kövary, einem Experten für Business Development und digitale Markenführung.

Auf die Frage, wie schwer der Spagat zwischen anspruchsvollem Agenturgeschäft und der Inkubation einer völlig neuen SaaS-Plattform war, räumt Kövary ein: „Es war zweifellos ein enormer Kraftakt, der sich jedoch als unser größter strategischer Vorteil erwies.“ Durch das Tagesgeschäft sei man extrem nah an den realen Schmerzpunkten der Kund*innen – wie Datenschutzbedenken und Ressourcenmangel – gewesen. Die lange Entwicklungszeit bis 2025 war dabei eine bewusste Entscheidung gegen schnelle halbe Sachen. „Wir wollten keine weitere dünne ‚Wrapper-App‘ auf den Markt bringen“, betont Kövary und fügt hinzu: „Durch KI-gestütztes Coding haben wir eine echte Zeitenwende erlebt und unsere Entwicklungszyklen bei herausragender Code-Qualität massiv verkürzt.“

Schluss mit dem KI-Flickenteppich

Die Kernidee von firepanda.ai ist ein modellagnostisches KI-Backend, das Nutzer*innen flexibel zwischen den Modellen von Anbietern wie OpenAI, Anthropic oder Google wählen lässt, ohne separate Verträge abschließen zu müssen. Ein entscheidender Hebel für den Vertrieb ist dabei die Datensicherheit, da die Plattform auf Servern in Deutschland gehostet wird.

Doch wie garantiert das Start-up rechtssicher, dass Daten bei der Nutzung von OpenAI nicht vom US-Cloud Act erfasst werden? Dr. Peter Dornbusch gibt sich hier kompromisslos: „Um höchste Datenschutzstandards zu gewährleisten, routen wir Anfragen an Modelle wie OpenAI nicht über die Standard-US-Schnittstellen, sondern ausschließlich über DSGVO-konforme Instanzen etablierter Anbieter wie Microsoft Azure oder AWS, die in Europa gehostet werden.“ Dabei würden strikte Zero-Data-Retention-Policies greifen, die verhindern, dass Kund*innendaten für das Modell-Training genutzt werden. Für Unternehmen mit extrem restriktiven Vorgaben bietet firepanda.ai zudem europäische Open-Source-Modelle wie Mistral an, die autark in Deutschland gehostet werden. „Der Kunde ist nicht in einem System gefangen, sondern behält die volle Souveränität“, resümiert der CTO.

KI-Agenten per Drag-and-drop

Um ohne Programmierkenntnisse spezifische KI-Assistenten zu konfigurieren, bietet die Plattform einen Workflow-Builder an, in dem/der Nutzer*in Trigger und Aktionen per Drag-and-drop verknüpfen.

Trotz dieser Versprechen mutieren viele B2B-Start-ups oft zu Beratungsagenturen, weil Kund*innen das Self-Serve-Prinzip nicht allein bewältigen. Daniel Kövary kennt dieses Problem: Die Wucht der Technologie überfordere aktuell noch viele Organisationen. Während globale Player wie Anthropic massiv gegensteuern und sogenannte Forward Deployed Engineers einsetzen, die Use Cases direkt in Unternehmen auf eigene Kosten umsetzen, wählt das Münchner Team einen anderen Pfad. „Da wir diesen extrem ressourcenintensiven Weg weder gehen können noch wollen, lautet unsere strategische Antwort: Enablement!“, stellt Kövary klar. Statt klassischem Handholding setzt man auf ein mehrstufiges Befähigungsmodell im Produkt – von abteilungsspezifischen Prompt-Bibliotheken für Anfänger*innen bis zum Workflow-Builder für Profis. Das Versprechen des Gründers: „Unser primäres Ziel im Onboarding ist es, unternehmensinterne ‚KI-Champions‘ auszubilden, die das Wissen als Multiplikatoren eigenständig skalieren.“

Transparenter Deal oder teure Skalierung?

Seit dem 1. März 2026 lockt firepanda.ai mit einer kostenlosen Testversion inklusive einer Million Token. Im produktiven Einsatz werden 19,95 Euro pro Nutzer*in im Monat fällig, während die Token-Kosten mit einem Handling-Aufschlag von zehn Prozent transparent weitergereicht werden. Zusatzmodule kosten extra: 395 Euro für Workflow-Automatisierung und 95 Euro für API-Anbindungen.

Bislang ist das Start-up komplett bootstrapped. Um die Infrastrukturkosten und die geplante Skalierung zu stemmen, sucht das Unternehmen nun aber sehr selektive Seed-Finanzierungen. Dornbusch sucht dabei explizit nicht nach klassischem Venture Capital, sondern nach „Smart Money“ von strategischen Business Angels. Das ehrgeizige Ziel: „Unser Meilenstein bei diesem kontrollierten Wachstum ist es, durch die anstehende Skalierungsphase bis Ende 2026 den Break-even zu erreichen.“

Die „KI-Steuer“-Falle und wartende Tech-Giganten

Kritiker*innen könnten den zehnprozentigen Token-Aufschlag bei hohen Datenmengen als kostspielige „KI-Steuer“ ansehen, was zur Abwanderung Richtung Direkt-APIs führen könnte. Zudem buhlen globale Wettbewerber wie Make.com oder Microsofts Copilot Studio um den Mittelstand.

Dornbusch wehrt sich gegen den Begriff der Steuer: „Wir sehen diesen zehnprozentigen Aufschlag keineswegs als ‚KI-Steuer‘, sondern als nachvollziehbare Service-Fee.“ Diese Marge decke die komplexe Orchestrierung sowie Compliance-Sicherheit ab und erspare mühsames Vertragsmanagement. Dass Kund*innen bei steigendem KI-Reifegrad abwandern, glaubt er nicht: „Wenn ein Unternehmen erst einmal komplexe Freigabeschleifen, RAG-Pipelines mit proprietären internen Daten und externe API-Trigger in firepanda.ai modelliert hat, wechselt es nicht wegen eines marginal günstigeren Token-Preises die Plattform.“

Und was passiert, wenn Microsoft seinen Copilot so tief integriert, dass externe KMU-Layer überflüssig werden? Kövary kontert, dass Copilot zwar gut für persönliche Produktivität sei, die reale Prozesslandschaft des Mittelstands aber weitaus komplexer. „Wir müssen aufhören, diesen Layer als dünne, überflüssige Benutzeroberfläche zu missverstehen – er ist vielmehr das schützende Betriebssystem eines jeden Unternehmens in der KI-Ära“, argumentiert er. Durch diese Architektur befreie man Kund*innen aus dem Vendor-Lock-in einzelner Großkonzerne.

Genialer Eisbrecher mit Ablaufdatum?

Für die ersten 12 bis 24 Monate der KI-Transformation ist firepanda.ai als technologischer Eisbrecher hochattraktiv. Langfristig muss sich allerdings zeigen, ob die eigenen Workflow-Logiken stark genug sind, um gegen die Marktmacht der großen Ökosysteme zu bestehen.

Gefragt nach der Zukunft und einem möglichen Exit winkt Dr. Peter Dornbusch ab. Die Backend-Entwicklung sei dank 20 Jahren Agenturerfahrung keine Hürde gewesen, sondern der größte strategische Hebel, um eine sichere Enterprise-Umgebung zu schaffen. Man sei gekommen, um zu bleiben: „Ein schneller Exit ist nicht unser Fokus, denn der europäische Markt für B2B-KI steht erst ganz am Anfang“, stellt der CTO klar und gibt die zukünftige Marschroute vor: „Wir bauen hier an einem nachhaltigen und unabhängigen ‚German AI Champion‘, der dem Mittelstand dauerhaft hilft, seine Produktivität messbar und zukunftssicher zu steigern.“

Während andere Abiturient*innen für Klausuren büffeln, programmierten Florian Ritzel und sein Mitgründer Jannik Kirchhoff (beide 18) ein Start-up. Die Initialzündung war laut den beiden Hamburger Gymnasiasten eine gesellschaftliche Beobachtung: Die Belastung durch Mobilitätskosten. „Die alleinerziehende Mutter sollte nicht an der Zapfsäule stehen müssen und entscheiden, ob sie ihr Kind in die Kita oder sich selbst zur Arbeit fährt“, beschreibt Ritzel die Motivation hinter dem Projekt. Die amüsante Ironie ihrer Gründung: Die Fahrfuchs-Gründer besitzen aktuell nicht einmal einen Führerschein.

Auf die naheliegende Skepsis bezüglich dieses fehlenden „Nutzer-Wissens“ reagiert Florian Ritzel offensiv: „Natürlich gibt es immer Leute, die unsere Idee kritisieren. Und fehlendes Nutzerwissen ist gerade am Anfang schwierig, vor allem, wenn man eine App bauen möchte, die möglichst vielen Menschen hilft.“ Doch aus der vermeintlichen Schwäche machten sie eine Stärke durch maximale Nutzerorientierung. „Wir haben bereits vorher im Umfeld rumgefragt, was die Leute eigentlich brauchen, und danach gezielt um Feedback gebeten“, erklärt der Gründer. Der Erfolg gibt ihnen recht: „Inzwischen erreichen uns täglich dutzende Mails mit Tipps – was die Nutzer*innen sich wünschen und wie wir die App verbessern können. Dadurch wird uns das Ganze nicht zum Verhängnis, sondern sogar zum Vorteil.“

Mit Fahrfuchs wollen sie den rund 48,5 Millionen Pkw-Halter*innen in Deutschland auf den Cent genau aufzeigen, wo das Auto wirklich Geld frisst. Denn der teure Kraftstoff ist nur ein Teil der Wahrheit. Falsche Versicherungstarife, unbemerkter Wertverlust, Wartung und vergessene Pendlerpauschalen reißen oft weitaus größere Löcher ins Budget. Die Resonanz ist für die frühe Phase beachtlich: Ganz ohne bezahltes Marketing sammelte die App schnell über 700 Downloads ein – eine für den Massenmarkt zwar noch bescheidene Zahl, die jedoch ausreichte, um mehrfach in die Top 100 der Finanz-Charts im App Store zu stürmen. Zudem generierte das Projekt rein organisch Presseberichte, unter anderem in der FAZ, der SWP und bei Antenne Bayern.

Holistischer Ansatz statt reiner Tank-App

Auf den ersten Blick wirkt Fahrfuchs wie ein weiterer Spritpreis-Radar. Die App zieht in Echtzeit Daten der Markttransparenzstelle für Kraftstoffe, listet Ladesäulen für E-Autos und alarmiert per Push-Nachricht bei günstigen Preisen. Der entscheidende Pivot ist jedoch das ganzheitliche Kostentracking: Die Gründer haben einen eigenen Versicherungsrechner sowie einen Steuer-Sparrechner integriert, bieten detaillierte Monatsreports an und binden die Nutzer*innen über einen Gamification-Ansatz („Sparfuchs-Score“). Ein zentrales Versprechen in Zeiten von Datenskandalen: Alle sensiblen Nutzer*innendaten werden lokal auf dem Endgerät gespeichert – es gibt keine zentrale Cloud.

Angesprochen auf die Skalierbarkeit dieses Modells bezieht Jannik Kirchhoff klar Stellung: „Die lokale Datenspeicherung ist gerade in Deutschland kein strategisches Eigentor. Ich halte nichts für wichtiger, als die privaten Daten unserer Nutzer*innen zu schützen“. Er warnt vor den Risiken zentraler Speicherlösungen: „Niemand muss wissen, wo ich wohne, wohin ich morgens fahre oder wo meine Kinder zur Kita gehen. Wir haben in der Vergangenheit immer wieder gesehen, dass jeder gehackt werden kann. Und gerade als junge Entwickler können und wollen wir diese Verantwortung nicht übernehmen“. Personalisierte Spar-Vorschläge ließen sich laut Kirchhoff auch direkt auf dem Smartphone „hervorragend realisieren“.

Ein echtes Haifischbecken

Die Vision ist ambitioniert, doch der Markt ist hart umkämpft. Die Konkurrenz reicht von Excel-Tabellen bis zu Platzhirschen wie Spritmonitor oder Giganten wie Clever Tanken. Warum also wechseln? Florian Ritzel gibt sich selbstbewusst: „Die Spritpreis-Übersicht ist bei uns nur eines von vielen Features – nicht der Hauptteil. Wer Spritmonitor so gut findet, darf dort gerne bleiben.“ Der Fokus liege woanders: „Wer aber wirklich tracken möchte, was sein Auto insgesamt kostet, der kann das eben nur bei uns. Diese Gesamtheit an Features gibt es bisher in keiner anderen App in dieser Form.“ Selbst das Argument der manuellen Excel-Tabelle lässt er nicht gelten: „Natürlich kann man sich das selbst in Excel bauen – aber darauf haben die meisten Leute schlicht keine Lust. Genau deswegen sind wir so gut.“

Kritisch hinterfragt

Trotz des Aufklärungscharakters ist Fahrfuchs kein reines Hobbyprojekt; In-App-Käufe für eine „Plus“-Version (0,99 €/Monat) sowie eine „Pro“-Version (2,99 €/Monat bzw. 19,99 €/Jahr) bilden das Monetarisierungsmodell. Ob die selbstgestrickte Mathematik hinter dem Versicherungsrechner, der auf hunderten per Hand durchgerechneten Profilen basiert, ohne echte API-Schnittstellen dauerhaft standhält, bleibt abzuwarten.

Wie viele Abonnent*innen braucht es, um nach dem Abitur davon zu leben? Jannik Kirchhoff rechnet vor: „Ehrlicherweise vermutlich mehr als 10.000 zahlende Abonnent*innen – aber das ist zunächst auch nicht unser Ziel.“ Aktuell stehe das Lernen im Vordergrund: „Wir wollen vor allem Erfahrungen sammeln durch das, was wir machen, und gleichzeitig die laufenden Kosten decken. Das sollte demnächst möglich sein.“

Für die Zeit nach dem Abschluss hält er sich alle Türen offen: „Risikokapital halte ich ab dem Moment für unumgänglich, an dem wir wirklich konkret expandieren wollen. Das wird vermutlich nach dem Abitur der Fall sein. Dann muss man schauen, ob es sich lohnt, Anteile abzugeben oder Kredite aufzunehmen.“ Sein Fazit: „Spannend wird es erst, wenn wir die Idee wirklich groß skalieren wollen.“

Ein exzellentes MVP mit Pivot-Potenzial

Fahrfuchs ist ein Lehrbuchbeispiel für ein hervorragendes Minimum Viable Product (MVP). Um jedoch hochprofitabel zu werden, könnte mittelfristig ein Wechsel hin zur Affiliate-Provision für Versicherungswechsel nötig sein. Doch hier bremst Florian Ritzel bewusst: „Versicherungspartner wollen wir zunächst bewusst nicht werden, denn einer der entscheidendsten Punkte unserer App ist, dass wir Versicherungsdaten unabhängig zur Verfügung stellen.“

Sein Ziel ist technologische Exzellenz: „Meilenstein eins ist, den Versicherungsrechner so akkurat zu machen, dass wir auf Check24-Niveau sind – ohne dafür Provisionen zu kassieren.“ Zudem plane man Kooperationen mit Fahrschulen und Werkstätten, um die Leute genau dort zu erreichen, „wo sie am meisten ans Auto denken“. Die größte Hürde bleibt derweil technischer Natur: „Meilenstein drei ist die Android-Version – das ist allerdings extrem schwer umzusetzen, gerade wenn man iOS-Coding gewohnt ist.“ Dennoch verspricht er: „Wir planen das aber innerhalb der nächsten drei Monate.“

Der Grundstein ist gelegt. Nun müssen die beiden Hamburger beweisen, dass sie nach dem Abitur nicht nur programmieren, sondern auch unternehmerisch durch den dichten Verkehr des Mobilitätsmarktes navigieren können.

Bisherige Lösungsansätze für fehlerhafte Abrechnungen – von unzulässigen Verwaltungskosten bis zu falsch umgelegten Reparaturen – waren für Mieterinnen und Mieter oft teuer oder zeitaufwendig. Der Gang zur Anwaltskanzlei frisst die Ersparnis schnell auf, Mietervereine binden einen an jährliche Mitgliedschaften und etablierte LegalTech-Wettbewerber verlangen für eine manuelle Prüfung meist rund 50 Euro.

Hinter dem Lösungsansatz von NebenkostenPro steht kein großes Entwicklerteam, sondern Julian Falk, ein Solo-Gründer aus Zirndorf bei Nürnberg. Auf die Frage, wie man sich freiwillig in die juristischen Untiefen der Betriebskostenverordnung stürzt, hat Falk eine verblüffend einfache Antwort: „Ehrlich gesagt war der Auslöser ziemlich banal“, erinnert sich der Gründer. „Ich habe selbst als Mieter eine Nebenkostenabrechnung bekommen, bei der die Zahlen einfach nicht plausibel wirkten“.

Als er sich einlesen wollte, landete er prompt im deutschen Paragraphendschungel. „Da habe ich gemerkt: Wenn ich als technikaffiner Mensch schon Probleme habe, das zu durchdringen, wie soll das ein normaler Mieter schaffen?“ Falk erkannte schnell, dass die Betriebskostenverordnung im Kern aus klaren Wenn-Dann-Strukturen besteht. „Das schreit förmlich nach Automatisierung“, fasst er seinen Heureka-Moment zusammen.

KI als Herausforderer im zweiseitigen Markt

Was als Wochenendprojekt begann, wuchs schnell. Heute nutzt die Plattform eine komplexe Pipeline aus mehreren KI-Modellen, um hochgeladene PDF-Dokumente und Fotos auszulesen, zu strukturieren und juristisch einzuordnen. Der Clou dabei ist der duale Ansatz, der beide Marktseiten bedient. Für Mieter*innen dient das Tool zunächst der Symptombekämpfung, indem ein initialer Schnellcheck die hochgeladenen Daten kostenlos mit lokalen Vergleichswerten abgleicht. Der detaillierte Prüfbericht startet bei einer preislichen Kampfansage von 7,90 Euro. Für Vermieter*innen fungiert die Plattform hingegen als Software-as-a-Service zur rechtskonformen Erstellung der Abrechnungen.

Dieses B2B-Abo-Modell ist für das Überleben der Firma essenziell. Es sorgt für den dringend benötigten wiederkehrenden Umsatz, der das stark saisonale, von geringer Kund*innenbindung geprägte Mieter*ingeschäft wirtschaftlich ausbalanciert.

Wer nun glaubt, hinter einer solch komplexen KI-Pipeline stünden „Heerscharen“ von Investoren, irrt. „NebenkostenPro ist komplett eigenfinanziert. Es gibt keine externen Geldgeber, keine Investoren, keine Beteiligungen“, betont Falk. Das Modell trage sich mittlerweile selbst – für Falk ein Blick in die Zukunft der Softwareentwicklung. „KI verändert gerade fundamental, wie Software-Unternehmen entstehen. Die Werkzeuge, die heute verfügbar sind, machen einen einzelnen Gründer so produktiv wie früher ein ganzes Team.“ Die Rolle des/der Entwickler*in verschiebe sich zunehmend zum/zur Architekt*in, der lediglich die Richtung vorgebe und Ergebnisse validiere.

Smarte Daten als Reichweiten-Hebel

Um gegen etablierte LegalTech-Player wie Wenigermiete oder Mieterengel anzukommen, fehlte dem Solo-Gründer schlicht das Marketingbudget. Falks clevere Antwort: Er baute eine frei zugängliche Wissensdatenbank mit kommunalen Nebenkostendaten für rund 400 deutsche Städte auf – von Grundsteuer-Hebesätzen bis zu lokalen Wasserpreisen.

Ein massiver Hebel, der sich auszahlt: Die Datenbank wird mittlerweile sogar von Google und KI-Modellen wie ChatGPT als primäre Quelle zitiert, was organischen Traffic generiert, ohne teure Klickpreise für umkämpfte Keywords zahlen zu müssen.

Konvertiert dieser Traffic auch? „Die Seite rankt für zahlreiche organische Keywords, der Traffic vervielfacht sich von Monat zu Monat“, freut sich der Gründer. Das beste Marketing sei ohnehin die Mundpropaganda erfolgreicher Nutzer*innen. Eine Entwicklung verblüfft den Zirndorfer dabei besonders: „Was mich überrascht hat: Die Vermieterseite wächst schneller als die Mieterseite.“ „Viele private Kleinvermieter kämpfen sich jedes Jahr mit Excel durch ihre Abrechnung und sind dankbar, wenn ihnen das jemand abnimmt.“

Juristisches Minenfeld und das Haftungsrisiko

Doch wo KI auf deutsches Mietrecht trifft, lauern Gefahren. Bedingt durch das Rechtsdienstleistungsgesetz darf NebenkostenPro keine formelle Rechtsberatung anbieten, sondern liefert lediglich Indizien und Muster-Widersprüche ohne bindende Vertretung. Zudem stoßen reine Sprachmodelle bei komplexen Sonderfällen – etwa einer gewerblich-privaten Mischnutzung – an ihre Grenzen.

Auf die berüchtigten „Halluzinationen“ von Sprachmodellen angesprochen, reagiert Falk pragmatisch. Er setze nicht auf ein einziges Modell, sondern auf eine spezialisierte Pipeline mit klar abgegrenzten Aufgaben. Die eigentliche Analyse basiere dann nicht auf Freitext-Antworten der KI, sondern auf einem präzisen Abgleich extrahierter Werte mit konkreten Gesetzestexten.

Zudem übt der Gründer Kritik an der generellen KI-Skepsis. „Was mich bei der Debatte um KI-Halluzinationen immer etwas stört: Wir tun so, als wäre das ein reines KI-Problem. In Wahrheit halluzinieren Menschen ständig“, kontert er. „Ein Sachbearbeiter, der zum dritten Mal an diesem Tag eine Abrechnung prüft, übersieht Fehler. Ein Vermieter, der seine Abrechnung in Excel zusammenbastelt, vertippt sich. KI lügt nicht strategisch, sie berechnet Wahrscheinlichkeiten.“

Um sich vor Regressansprüchen zu schützen, schiebt die Plattform die finale Verantwortung konsequent auf die Nutzer*innen ab. „Man muss mit KI genauso umgehen wie mit einem Kollegen. Den Output hinterfragen, nicht blind vertrauen“, mahnt Falk. Wer als Vermieter*in das Tool nutze, sei am Ende selbst für die Richtigkeit der eingegebenen Daten und das finale Dokument verantwortlich. „Bei komplexen Sonderfällen empfehlen wir ausdrücklich den Gang zur Fachberatung“, räumt er ein. Auch dem strengen Datenschutz bei Finanzdokumenten begegnet er kompromisslos: Daten kostenloser Nutzer*innen werden nach der Erstellung sofort gelöscht und alle Übertragungen werden strikt verschlüsselt.

David gegen die LegalTech-Goliaths

NebenkostenPro steht für den aktuellen Trend rund um gebootstrappte KI-Start-ups, bei denen ein(e) einzelne(r) Gründer *inmoderne Sprachmodelle nutzt, um teure menschliche Arbeitskraft zu kommoditisieren. Doch was hindert Branchenriesen mit riesigen Budgets daran, Falks Idee mittels offener KI-Schnittstellen einfach zu kopieren?

Falk gibt sich entspannt und räumt ein, dass die reine KI-Technologie kein echter Burggraben sei. Sein Vorteil liege im Domänenwissen und in der Agilität: „Als die CO₂-Kostenaufteilung kam, hatte ich das schneller drin als die meisten etablierten Anbieter.“ Zudem bediene NebenkostenPro als einzige Plattform beide Marktseiten – sie prüft für die einen und erstellt für die anderen.

Am Ende, so ist sich der Gründer sicher, gewinne nicht derjenige mit dem größten Team, sondern der Schnellere. „Der Vorsprung entsteht nicht durch eine einmalige technische Idee, sondern dadurch, dass man jeden Tag nah am Nutzer baut und schneller iteriert als die Konkurrenz.“

Gegründet im Jahr 2021 im Rahmen des ESA-Business-Incubation-Programms, verfolgten die ODONATA-Gründer Dennis Furchheim, Tobias Nickel und Dominik Weigl ursprünglich eine weitaus kapitalintensivere Vision: ein bemanntes, wasserstoffbasiertes Flugtaxi (eVTOL). Doch die Realität der Finanzmärkte zwang das Team zum Umdenken. „Die Finanzierung eines solchen Vorhabens ist grundsätzlich schon nicht einfach“, erinnert sich CEO Dennis Furchheim an die kritischen Phasen der letzten fünf Jahre.

Besonders die Probleme anderer Branchengrößen belasteten das junge Unternehmen: „Wenn aber die Entwicklungen, wie beispielsweise bei Lilium, einen in Sippenhaft nehmen, weil nicht unterschieden wird zwischen verschiedenen Konzepten, dann wird es noch härter.“ In dieser Situation habe der „Zeitenwechsel“ und der neue Fokus auf Dual-Use den nötigen Befreiungsschlag ermöglicht.

Mitte 2024 folgte der scharfe Kurswechsel weg vom zertifizierungsrechtlich komplexen Passagiermarkt. Furchheim räumt offen ein, dass dies auch eine Reaktion auf den Standort Deutschland war: „Wir haben ursprünglich mit dem Ziel gestartet, ein eVTOL für Passagiere zu entwickeln und zu produzieren. Wir haben allerdings lernen müssen, dass Investoren in Deutschland nicht in so langfristig angelegte Projekte investieren.“

Der Schwenk zur autonomen Drohne PANTALA sei zwar „hart“ gewesen, doch das Team konnte wertvolle Erfahrungen und Technologien aus der ersten Phase transferieren.

PANTALA: Technik mit Schwerpunkt-Trick

Die nun getestete PANTALA-Drohne ist als Multi-Mission-Plattform konzipiert, die Logistik, Lagebildgewinnung und Drohnenabwehr vereint. Mit einer Spannweite von 7,9 Metern und einem maximalen Startgewicht von 280 Kilogramm kann sie bis zu 80 Kilogramm Nutzlast transportieren. Dank einer hybriden Antriebsarchitektur – batterieelektrisch für Start und Landung, ein Kraftstoffsystem für den Reiseflug – soll sie über zehn Stunden in der Luft bleiben und eine Reichweite von mehr als 1.100 Kilometern erzielen.

Ein technologisches Highlight ist der zum Patent angemeldete verschiebbare Antriebsstrang, der die Schwerpunktsanpassung im Flug bei variierenden Lasten ermöglicht. Angesprochen auf die Zukunftsfähigkeit des Antriebs gibt sich der Gründer pragmatisch. „Wir haben uns bewusst technologieoffen aufgestellt“, betont Furchheim im Hinblick auf die noch fehlende Wasserstoff-Infrastruktur. Er verspricht: „So können wir mit klassischen Treibstoffen, elektrisch und künftig auch mit Wasserstoff fliegen, je nachdem, wie die Infrastruktur sich entwickelt.“

Der Marktdruck und die Konkurrenz

Obwohl ODONATA durch Partner wie die ESA und die TUM Venture Labs Aerospace unterstützt wird, bleibt der Kapitalbedarf massiv. Im Wettbewerb mit bereits etablierten Playern wie Quantum Systems muss sich das Start-up behaupten. Furchheim sieht sein Unternehmen jedoch technologisch im Vorteil.

„Wir haben zwei zentrale Vorteile“, erklärt der CEO selbstbewusst: „Zum einen haben wir eine höhere Payload mit bis zu achtzig Kilogramm, was uns ermöglicht, ganz neue Use-Cases zu bedienen.“ Zudem ermögliche die enorme Reichweite eine Überwachung von Frontabschnitten oder kritischer Infrastruktur über viele Stunden hinweg. Laut Furchheim gibt es bereits konkrete Gespräche mit Interessenten, „die genau auf so etwas warten“.

Zwischen Ethik und Skalierung

Die Ausrichtung auf den Sicherheitssektor bringt neben internationalem Interesse aus den USA, Indien oder der Ukraine auch strikte Rüstungsexportkontrollen mit sich. Auf die Frage nach den regulatorischen Hürden beim Export von Dual-Use-Gütern reagiert der Gründer zurückhaltend, deutet aber eine enge Abstimmung mit nationalen Stellen an. „Ohne zu viel zu verraten, wir sind im Gespräch mit der Bundeswehr, damit wir unser System auf diese Anforderungen hin optimieren“, erklärt Furchheim, räumt jedoch ein: „Aber es ist natürlich eine Hürde, die es nicht leichter macht.“

Der erfolgreiche Hovering-Test markiert den bisher wichtigsten Fortschritt. Der nächste entscheidende Lackmustest für ODONATA wird nun der aerodynamisch anspruchsvolle Übergang in den Reiseflug sein. Nur wenn dieser nahtlos gelingt, wird das System die wachsende internationale Nachfrage tatsächlich bedienen können.

Der Markt für Umstandsmode ist kein leichter: Die Tragedauer der Kleidung ist naturgemäß begrenzt, weshalb viele werdende Mütter aus Kostengründen zu günstiger Fast Fashion greifen. Genau hier wollten die Frankfurter Schwestern Verena Seipp und Viktoria Ibbett vor fünf Jahren ansetzen. Mit der Gründung ihres Labels creätr traten sie an, um eine hochwertige und funktionale Alternative zu schaffen. Ihre Vision: Kleidung für Schwangerschaft und Stillzeit, die Mütter dank durchdachter Funktionen und modernem Design auch lange nach der Mutterschaft noch begleitet.

Doch die Schere zwischen der Vision einer „erreichbaren Marke“ und der tatsächlichen Marktrealität ging schnell auf. „Das haben wir tatsächlich schon relativ früh gemerkt“, räumt Verena ein. Spätestens in der Produktion sei das Dilemma offensichtlich geworden: „Wenn wir all unsere Ansprüche an faire Herstellung, Nachhaltigkeit und hochwertige, langlebige Materialien erfüllen wollen, landen wir automatisch bei einem Preisniveau, das nicht mehr für alle erreichbar ist.“

Die rote Linie bei der Produktion

Die Fertigung sollte von Beginn an kompromisslos verantwortungsvoll sein und fand daher in Europa – konkret in Deutschland, Portugal und Italien – statt. Dieser ethische und qualitative Anspruch erwies sich rückblickend jedoch als enorme wirtschaftliche Herausforderung.

Hätte man nicht einfach in günstigere, nicht-europäische Länder ausweichen können, um die Preise zu senken? „Am Anfang war das für uns ganz klar eine rote Linie“, betont Viktoria. Man habe ihnen schlichtweg vermittelt, dass faire Arbeitsbedingungen und Qualität nur in Europa wirklich sicherzustellen seien. Heute sieht sie das differenzierter: „Mit zunehmender Erfahrung und einem größeren Netzwerk haben wir gelernt, dass es durchaus auch außerhalb Europas verantwortungsvolle Produktionsmöglichkeiten gibt. Diese Perspektive hatten wir zu Beginn so noch nicht.“

Die Pricing-Falle: Wenn externe Beratung am Markt vorbeigeht

Die hohen europäischen Produktionskosten erzwangen Margen, die das Start-up schnell in eine Sackgasse führten. In der kritischen frühen Aufbauphase verließ sich das Gründerduo auf externe Beratung – und positionierte creätr auf deren Anraten stark im Luxussegment. Ein Blick in das Archiv des Webshops verdeutlicht die harte Dimension: Ein Umstands-Sweatshirt schlug regulär mit 289 Euro zu Buche, ein Hoodie kostete 239 Euro, für ein einfaches Still-T-Shirt wurden 169 Euro aufgerufen.

Warum vertrauten die Schwestern der Beratung mehr als ihrem eigenen Gespür für die Zielgruppe? „Diese Frage trifft den Kern unseres größten Learnings – und wir haben sie uns selbst oft gestellt“, reflektiert Viktoria offen. Als unerfahrene Gründerinnen seien sie davon ausgegangen, dass ein Berater mit jahrzehntelanger Branchenerfahrung den Markt schlicht besser einschätzen könne. Ein fataler Irrtum, wie Verena ergänzt: „Rückblickend war genau das einer unserer größten Fehler.“ Ihr dringender Rat an andere lautet daher: „Vertraue deinem eigenen Bauchgefühl – vor allem, wenn du das Problem und deine Zielgruppe wirklich verstehst.“

Für ein Label, das angetreten war, um eine greifbare Alternative für möglichst viele Mütter zu sein, war dies ein gefährlicher strategischer Schwenk. „In diesem Segment authentisch zu verkaufen, fühlte sich für uns zunehmend nicht richtig an“, resümieren die Gründerinnen heute kritisch. Die tiefe Diskrepanz zwischen dem eigenen moralischen Kompass, dem massiven Preis und der Lebensrealität der Mütter ließ sich auf Dauer nicht überbrücken.

Starke Konkurrenz und psychologische Schwellen

Hinzu kam ein hartes Wettbewerbsumfeld, das verdeutlichte, warum das Luxus-Modell in dieser Nische so schwer durchzusetzen ist. Zwar gibt es einen wachsenden Markt für nachhaltige Maternity Wear, doch selbst etablierte Premium-Wettbewerber wie Boob Design, Mara Mea oder Seraphine rufen für vergleichbare Stücke deutlich niedrigere Preise auf – oft zwischen 60 und 130 Euro.

Auf Babymessen und Pop-up-Events bekamen die Schwestern diese Marktrealität unmittelbar zu spüren. Zwar lobten die Kundinnen die Spürbarkeit der hohen Qualität, doch die Kauflaune blieb aus. „Viele haben offen gesagt, dass sie während der Schwangerschaft ohnehin schon viel fürs Baby ausgeben und deshalb bei sich selbst sparen“, fasst Viktoria die Ernüchterung zusammen. Verena bestätigt das: „Die psychologische Grenze kam immer wieder auf. Viele haben klar gesagt, dass sie – abgesehen vielleicht von einer Winterjacke – nicht bereit sind, über 200 Euro für ein einzelnes Kleidungsstück auszugeben.“ Gegen diese psychologische Hürde bei einer temporären Lebensphase half letztlich auch der Ansatz auf langlebiges Design nicht.

Fazit: Authentizität schlägt Berater-Theorie

Das Ende von creätr ist eine klassische Lektion für die Start-up-Szene. Die mathematisch korrekte Preiskalkulation für eine faire, europäische Produktion muss zwingend mit der Zahlungsbereitschaft des Marktes einhergehen. Wenn externe Strategen ein Unternehmen in ein Segment drängen, das nicht zur Grundidee passt, geht nicht nur die Authentizität verloren, sondern auch das Geschäftsmodell.

Mittlerweile haben die Schwestern die creätr GmbH in Liquidation geschickt und das Ende der Marke angekündigt. Aktuell läuft ein radikaler Schlussverkauf, bei dem sämtliche Teile der Kollektion für nur noch 29 Euro angeboten werden, um die Läger zu leeren und die Kleidung zumindest noch ihrem eigentlichen Zweck zuzuführen. Ein harter Schlussstrich unter ein ambitioniertes Projekt.

Was würden sie anderen Gründerinnen und Gründern in der Sustainable Fashion mit auf den Weg geben? „Sei dir wirklich klar darüber, wofür dein Produkt steht und was du erreichen willst“, rät Verena Seipp eindringlich. „Dieses Ziel sollte dein Nordstern sein – und die Basis für jede Entscheidung.“

Zudem warnt Viktoria Ibbett vor zu großen Ambitionen am Anfang: „Starte klein. Wirklich klein. Konzentriere dich am Anfang auf ein Produkt, teste es, optimiere es und baue darauf auf.“ Dass ihnen damals geraten wurde, direkt mit einer gesamten Kollektion zu starten, sei ein Fehler gewesen. Es war nicht nur teuer, sondern verwässerte auch die Botschaft: „Mit einem klaren Hero-Produkt ist vieles einfacher: Marketing, Kommunikation und vor allem das Verständnis bei den Kundinnen, wofür deine Marke eigentlich steht.“

Ein defektes Bauteil, ein rauchendes Fließband und ein wirtschaftlicher Schaden von 100.000 Euro pro Tag: Der Albtraum eines jeden Werksleiters ist oft bittere Realität. Während der private Konsum längst im „Next-Day-Zeitalter“ angekommen ist, glich die Beschaffung von Industrieteilen bisher einer archäologischen Expedition durch verstaubte Fax-Listen und intransparente Händlerstrukturen. Das Münchner Start-up SPAREPARTSNOW beendet diese Ära nun endgültig und beweist, dass „DeepTech made in Germany“ das Zeug zur globalen Disruption hat.

Die Geburtsstunde einer Milliarden-Idee

Trotz Industrie 4.0 scheiterte der Maschinenbau bisher oft an einer simplen Hürde: der Ersatzteil-Logistik. Zwischen dem Originalhersteller (OEM) und dem Endkunden in den USA oder Asien lagen meist drei bis fünf Zwischenstationen. Jede dieser Stationen kostete wertvolle Zeit und schlug massive Margen auf das Produkt auf. Die Folge war ein absurdes Ungleichgewicht: Ein in Deutschland produziertes Bauteil kam im Ausland oft mit Wochen Verspätung und zum doppelten Preis an.

Hier setzten Dr. Christian Hoffart und Sebastian Kleinschmager im Jahr 2022 an. Ihre Vision war so simpel wie radikal: Die Disintermediation – das radikale Ausschalten des Zwischenhandels. SPAREPARTSNOW verbindet die Industrie-Giganten direkt mit den Fabrikhallen weltweit. Was 2022 mit 20.000 Artikeln begann, ist bis heute – im Februar 2026 – auf ein digitales Ökosystem von über 5 Millionen Ersatzteilen angewachsen.

Der technologische Kraftakt hinter dem Wachstum

Für StartingUp-Leser*innen ist besonders die Skalierung interessant. Von 20.000 auf 5 Millionen Teile zu wachsen, ist kein reiner Vertriebserfolg, sondern eine technologische Meisterleistung. Während Sebastian Kleinschmager im Hintergrund die KI-gestützten Identifikationsalgorithmen verfeinerte, die heute selbst unscharfe Fotos von Bauteilen in Millisekunden zuordnen, musste das Team die Datenhoheit der oft skeptischen OEMs gewinnen.

Strategischer Meilenstein: Frontalangriff auf Nordamerika

Im Februar 2026 steht SPAREPARTSNOW vor seinem bisher kühnsten Schritt: dem Markteintritt in Nordamerika. Die Strategie ist ein Frontalangriff auf etablierte US-Distributoren. Durch die direkte OEM-Anbindung bietet SPAREPARTSNOW europäische Top-Marken in den USA zu Preisen an, die 20 bis 50 Prozent unter dem bisherigen US-Marktniveau liegen. Der „Transatlantik-Express“ garantiert zudem, dass ein Bauteil aus Süddeutschland oft schon am nächsten Werktag in einer US-Fabrik eintrifft. Geschwindigkeit ist hier die einzige Währung, die gegen den drohenden Stillstand hilft.

München oder Silicon Valley?

Trotz der globalen Ambitionen bleibt SPAREPARTSNOW fest in der bayerischen Landeshauptstadt verwurzelt. In einer Welt, in der Start-ups oft schielten, sobald das erste Wagniskapital aus den USA winkte, blieb das Team dem Standort München treu. Hier sitzt die Kompetenz des Maschinenbaus, hier ist die Nähe zu den Herstellern – ein strategischer Vorteil, den kein Algorithmus der Welt ersetzen kann.

Die Zukunft der globalen Instandhaltung

Mit dem Rollout in den USA und dem geplanten Sprung nach Südostasien im dritten Quartal 2026 schließt sich der Kreis zu einem globalen Netzwerk. SPAREPARTSNOW beweist, dass Mut zur Lücke und technologische Tiefe ausreichen, um jahrzehntealte Monopole aufzubrechen. Durch die Kombination aus radikaler Preistransparenz, KI-gestützter Teilesuche und einer Logistik, die Kontinente in Stunden überbrückt, schafft das Unternehmen einen fundamentalen Fortschritt für die weltweite Industrie. In einer Zeit, in der Resilienz und Schnelligkeit über die Wettbewerbsfähigkeit ganzer Wirtschaftsstandorte entscheiden, wird SPAREPARTSNOW vom bloßen Marktplatz zum unverzichtbaren Rückgrat einer digitalisierten, globalen Produktion, die nicht nur schneller und günstiger, sondern durch die Integration von Refurbished-Teilen und reduzierten Lagerwegen auch nachhaltiger agiert.

Laptops, die prekär auf Maschinengehäusen balancieren, oder kniende Instandhalter*innen, die notgedrungen mit einer Hand tippen – der Arbeitsplatz im technischen Service ist selten ergonomisch. Aus genau diesem alltäglichen „Pain Point“ heraus ist das Start-up NBH-Systems entstanden. Wie Dorian Tobollik und Timo Hartig mit ihrem Hardware-Unternehmen eine Industrie-Nische knacken wollen, haben wir analytisch unter die Lupe genommen.

Vom Pain Point zum Produkt

Die Entstehungsgeschichte des hessischen Start-ups ist ein klassisches Lehrstück für anwendergetriebene Innovation. Dorian Tobollik, selbst langjähriger Systemtechniker, erlebte das Fehlen eines stabilen Arbeitsplatzes an Maschinen und Anlagen immer wieder als echten Effizienz- und Sicherheitskiller. Anstatt den Status quo hinzunehmen, ging er ans Reißbrett und entwickelte eigene Prototypen.

Doch der Weg zur Serienfertigung „Made in Germany“ barg Tücken. „Der Weg vom ersten Prototyp bis zur Serienfertigung war deutlich aufwendiger, als ich am Anfang gedacht habe“, räumt Tobollik rückblickend ein. Der große Vorteil lag jedoch in seiner eigenen Berufspraxis: „Die Idee kam direkt aus meinem Arbeitsalltag als Servicetechniker. Ich habe das Produkt selbst täglich im Einsatz gehabt, konnte es direkt testen und immer wieder anpassen.“

Die Teufel steckten bei der Umsetzung im Detail – von Gewicht und Größe über die Kompatibilität der Notebook-Formate bis hin zur exakten Stärke der Magnete. „Das sind Dinge, die man nicht am Schreibtisch löst, sondern nur im Alltag“, betont das technische Gehirn des Duos. Aus purer Überzeugung ließ er den vielversprechenden Ansatz direkt patentieren.

Um aus der funktionalen Erfindung ein marktfähiges Unternehmen zu formen, stieß Timo Hartig dazu. Er verantwortet als Geschäftsführer den Vertrieb und das Marketing, während Tobollik sich auf die Produktentwicklung fokussiert. Ende 2025 mündete dies in der Gründung der NBH-Systems UG im hessischen Seligenstadt.

Die Arbeitsteilung ist scharf getrennt, was unweigerlich die Frage nach internen Konflikten zwischen technischer Perfektion und straffen Vertriebszielen aufwirft. Hartig gibt sich hier pragmatisch: „Natürlich gibt es diesen klassischen Zielkonflikt zwischen technischer Perfektion und Marktdruck – aber wir lösen das sehr praxisnah. Für uns steht immer der reale Einsatz im Vordergrund.“ Die Entwicklungszyklen bleiben dabei extrem kund*innennah. Bis heute verzeichnet das Unternehmen laut dem Geschäftsführer keine einzige Retoure oder Reklamation. Neue Ansätze werden bewusst strukturiert angegangen und vorab mit ausgewählten Kund*innen getestet. „Am Ende entscheidet immer die Praxis. Wenn eine Lösung robust, einfach und zuverlässig funktioniert, ist sie marktfähig – und genau darauf liegt unser Fokus“, resümiert Hartig. Bootstrapping pur: Das Duo finanziert das Projekt vollständig selbst, produziert bewusst in Deutschland, arbeitet parallel in anderen Jobs und reinvestiert jeden verdienten Euro in die Firma.

Hardware-Fokus mit B2B-Preisschild

Das Kernprodukt nennt sich „MagFlex Pro“ – eine Notebook-Halterung, die werkzeuglos per Magnet oder industrieller Saugglocke an glatten Flächen oder Maschinen haftet. Mit einem Verkaufspreis von knapp 250 Euro und lokaler Fertigung platziert sich NBH-Systems selbstbewusst im B2B-Premium-Segment. Ein smarter Vertriebshebel: Ab zehn Stück gibt es Anpassungen im Corporate Design, was erfahrungsgemäß die Hemmschwelle für größere Flottenbestellungen senkt.

Doch das reine Hardware-Geschäft ist aus betriebswirtschaftlicher Sicht tückisch. Es gibt im Vergleich zur Softwarebranche keine stetigen Abo-Umsätze, das bewusst langlebige Produkt limitiert das lukrative Ersatzgeschäft, und die Skalierung erfordert hohe Vorfinanzierungen. Auf den kontinuierlichen Neukund*innendruck angesprochen, bestätigt Hartig die strategische Herausforderung: „Uns ist bewusst, dass ein reines Hardware-Geschäft kontinuierlich neue Kunden erfordert. Genau deshalb liegt unser aktueller Fokus klar auf Sichtbarkeit, Markenaufbau und darauf, unsere Lösung am Markt zu etablieren.“

Die Strategie im zu 90 Prozent B2B-getriebenen Kund*innenstamm setzt primär auf klassische Kanäle wie Direktvertrieb und den Ausbau von Großhändler*innen. Ein modulares Ökosystem entsteht dabei behutsam und streng nach Kund*innenwunsch: „Darauf aufbauend entwickeln wir Zubehör und Erweiterungen gezielt aus dem tatsächlichen Bedarf heraus. Für uns steht nicht Cross-Selling im Vordergrund, sondern ein echter Mehrwert im Einsatz.“ Auf das modische Schlagwort „Hardware-as-a-Service“ für Großkund*innen reagiert der Geschäftsführer noch zurückhaltend. Perspektivisch seien solche Modelle denkbar, aktuell zähle aber der Ausbau einer soliden Marktbasis im B2B-Umfeld.

Markt & Wettbewerb: Die Macht der Gewohnheit

Der anvisierte Markt für Außendienst- und Instandhaltungstechniker ist spitz, aber tief – nicht zuletzt, weil der chronische Fachkräftemangel die Budgets für Arbeitssicherheit und Effizienz lockert. Der härteste Konkurrent ist oft jedoch paradoxerweise kein globales Konkurrenzprodukt, sondern die blanke Improvisation. Wie knackt man also das Mindset von B2B-Einkäufer*innen, die für etwas zahlen sollen, das früher eine kostenlose (wenn auch wackelige) Kiste oder Ablagefläche erledigte?

„Die größte Herausforderung im Vertrieb ist tatsächlich weniger der Wettbewerb durch andere Anbieter, sondern die bestehende Gewohnheit. Viele Unternehmen haben sich über Jahre mit improvisierten Lösungen arrangiert“, weiß Hartig. Der stärkste Vertriebskanal des Start-ups ist daher das Produkt selbst, passend zum Slogan „Work Hands Free“. „In der Praxis steht ein Techniker am Schaltschrank oder an der Maschine, arbeitet mit dem MagFlex Pro – und Kollegen oder andere Beteiligte sehen das direkt“, erklärt Hartig den viralen Effekt am Einsatzort. Ein QR-Code auf der Halterung führt direkt zur Unternehmenswebsite, wodurch der Bedarf beim Anwender geweckt und in der Folge intern an den Einkauf weitergegeben wird.

Den exakten „Return on Investment“ (ROI) durch eingesparte Rüstzeiten datenbasiert zu beziffern, fällt dem Start-up hingegen schwer. Hartig räumt ein, dass sich Effekte wie strukturiertes Arbeiten und reibungslosere Abläufe nicht immer exakt in Zahlen pressen lassen. Dennoch sehe man in der Praxis, dass die Firmen zunehmend bereit sind, in solche Arbeitsbedingungen zu investieren.

Gegenüber globalen Giganten wie RAM Mounts und asiatischen Billigimporten muss NBH-Systems seinen USP – die authentische Historie von Technikern für Techniker gepaart mit der lokalen Produktion – daher als zwingendes Differenzierungsmerkmal glasklar nach außen kommunizieren.

Fazit: Solider Hidden Champion statt VC-Unicorn

NBH-Systems ist ein reinrassiges „Painkiller“-Start-up. Es löst ein reales, akutes Problem am Arbeitsplatz, anstatt als bloßes „Nice-to-have“ zu glänzen. Da Software-Komponenten oder Abo-Modelle fehlen, fehlt auch der klassische Hebel für exponentielles Hyperwachstum, der Venture-Capitalisten anlockt.

Das scheint das Gründer-Duo jedoch keineswegs zu stören. Sie wollen sich langfristig als Standard-Ausrüster in den Werkzeugkoffern großer Service-Flotten verankern und ein bodenständiges, hochprofitables KMU aufbauen. „Unser Fokus liegt klar auf einem soliden, nachhaltig wachsenden Unternehmen im B2B-Bereich. Wir bauen bewusst ein praxisorientiertes Hardware-Business auf und sehen uns nicht als klassisches Venture-Capital-Start-up“, unterstreicht Hartig die eigenen Ambitionen.

Man verkaufe derzeit vor allem im DACH-Raum sowie in den Niederlanden und Frankreich, peile aber als großen nächsten Schritt die weitere Internationalisierung an. Digitale Zukunftsfantasien für den Weg zum Industrie-Schwergewicht schließt er für später dennoch nicht aus: „Das bedeutet nicht, dass wir Themen wie IoT oder digitale Erweiterungen grundsätzlich ausschließen. Aktuell liegt unser Fokus aber klar darauf, unser bestehendes Produkt weiterzuentwickeln und weitere Anwendungsbereiche zu erschließen.“

Der Moment, in dem eine gelähmte Person allein durch die Kraft ihrer Gedanken einen digitalen Cursor bewegt oder eine mechanische Prothese steuert, ist im Jahr 2026 längst kein Labor-Wunder mehr, sondern der Startpunkt einer industriellen Revolution. Wir befinden uns am Beginn des „Century of the Brain“. Pioniere wie das Münchner Scale-up munevo (gegründet 2018), das mit Smart-Glass-Steuerungen für Rollstühle Weltmarktführer wurde, oder die Freiburger Implantat-Spezialist*innen von CorTec (gegründet 2010), haben das technologische Fundament gegossen. Doch die neue Generation, die wir heute sehen, macht Neurotechnologie massentauglich und überführt sie aus der universitären Forschung in den klinischen und privaten Alltag.

Die Marktlage 2026

Der Markt hat 2026 eine neue Reifephase erreicht, maßgeblich getrieben durch Edge-AI. Bei dieser Technologie finden die komplexen KI-Berechnungen direkt auf dem Chip des Wearables statt, was Latenzzeiten eliminiert und die sensiblen neuronalen Daten lokal schützt. Branchenschätzungen auf Basis vergangener KfW-Innovationspanels deuten darauf hin, dass in den letzten 18 Monaten über 4,8 Milliarden Euro an Wagniskapital in europäische NeuroTech-Unternehmen geflossen sind. Zudem gehen Prognosen aus dem Umfeld von Branchenverbänden wie dem Bitkom davon aus, dass künftig jedes fünfte deutsche DeepTech-Start-up im Bereich Life Sciences neuronale Daten als Kernbestandteil seines Geschäftsmodells nutzen wird. Series-B-Runden unter 50 Millionen Euro sind bei technologischen Marktführer*innen mittlerweile die Ausnahme, da die regulatorischen Hürden der MDR (Medical Device Regulation) – der strengen EU-Verordnung für Medizinprodukte – enorme Kapitalpuffer für langwierige klinische Studien erfordern.

Jenseits von Neuralink: Die neuen Treiber der Branche

Drei technologische Sub-Sektoren dominieren das Jahr 2026. An vorderster Front steht die Closed-Loop-Neurostimulation, also „intelligente“ Hirnschrittmacher, die neuronale Biomarker in Echtzeit messen und Stimulationen (etwa bei Parkinson) nur dann auslösen, wenn das Gehirn sie wirklich benötigt. Ein weiterer Treiber sind Neuro-Wearables für die Arbeitssicherheit, die kognitive Überlastung messen, bevor menschliches Versagen zu Unfällen führt. Den dritten Block bildet das OPM-MEG (Optically Pumped Magnetometer-Magnetoencephalography). Diese neue Form der Hirnbildmessung nutzt Quantensensoren in leichten Helmen statt tonnenschwerer MRT-Geräte, um Demenz-Muster millimetergenau bei Raumtemperatur zu identifizieren.

Reality Check

Der Weg zum neuronalen Einhorn ist mit gescheiterten Hoffnungen gepflastert. Ein prominentes Mahnmal bleibt der Fall von Halo Neuroscience, die mit „Neuropriming“-Headsets für Sportler*innen einen Hype auslösten, aber letztlich an der mangelnden klinischen Evidenz scheiterten. Daraus hat die Branche vier fatale Fallstricke gelernt: Die Unterschätzung der klinischen Validierung, die Vernachlässigung der „Neuro-Ethics“ (Datensouveränität im Gehirn), das „Plattform-Paradoxon“ (Hardware ohne Software-Ökosystem) und der Versuch eines reinen B2C-Markteintritts ohne ärztliche Einbindung. Gründerinnen, die 2026 bestehen wollen, müssen den „Reimbursement-Weg“ über die Krankenkassen meistern.

Deutsche Brain-Hubs

Deutschland hat sich 2026 als globaler Forschungsanker etabliert. Freiburg bleibt durch das IMBIT das europäische Zentrum für Neuro-Implantate, während Berlin mit der Charité die klinische Validierung dominiert. München nutzt seine Stärke in der Robotik rund um die TU München für intelligente Prothesen, während in Karlsruhe am KIT ein Cluster für KI-basierte Diagnose-Algorithmen entstanden ist. Dresden fungiert derweil durch seine Mikroelektronik-Expertise als die „Werkbank“ für die hochspezialisierten Neuro-Chips der nächsten Generation.

Investor*innen-Radar

Die Finanzierungslandschaft ist 2026 hochgradig spezialisiert. Bei den VCs führen Fonds wie EQT Life Sciences (ehem. LSP) und Kurma Partners das Feld an, während Generalistinnen wie Lakestar oder HV Capital gezielt die Schnittstelle zwischen NeuroTech und generativer KI besetzen. Auf der Corporate-Ebene agieren die Investmentarme von Medtronic und Siemens Healthineers als strategische Anker. In der Frühphase sind es oft erfahrene Gründerinnen als Business Angels oder spezialisierte Syndikate wie die DeepTech Stars, die die ersten Millionen-Tickets lösen.

Diese NeuroTech-Start-ups solltest du 2026 auf dem Radar haben

Für die Auswahl der folgenden Start-ups wurden Unternehmen analysiert, die maximal sieben Jahre alt sind und mindestens TRL 6 (Technology Readiness Level 6) erreicht haben. Das bedeutet, die Technologie wurde bereits erfolgreich in einer klinisch relevanten Umgebung demonstriert. Weitere Kriterien waren die Patentdichte, die Validität des Geschäftsmodells sowie das Vertrauen führender MedTech-Investor*innen im Jahr 2025/26.

Black Semiconductor

Angeführt wird dieses Feld von Black Semiconductor aus Aachen, das 2020 von den Brüdern Dr. Daniel und Sebastian Schall gegründet wurde. Sie entwickeln Graphen-Chips – Halbleiter auf Basis von Kohlenstoff-Nanostrukturen, die Daten optisch übertragen und so künftig die enorme Rechenlast neuronaler KI bewältigen sollen. Ihr Geschäftsmodell basiert auf Deep-Tech-Hardware, gestützt durch eine Gesamtfinanzierung von über 254 Millionen Euro. Der Großteil davon (rund 229 Millionen Euro) stammt aus öffentlichen Förderprogrammen, ergänzt durch privates Kapital von Lead-Investor*innen wie Porsche Ventures und Project A. Gegenwärtig liegt der Fokus des Unternehmens auf der Validierung seiner neuen 300-mm-Wafer-Pilotfertigungslinie („FabONE“) in Aachen. Die Graphen-Technologie besitzt dabei das physikalische Potenzial, die Energieeffizienz und Übertragungsgeschwindigkeit gegenüber herkömmlichen Silizium-Chips massiv zu steigern.

CereGate

In München setzt CereGate, gegründet von Dr. Bálint Várkuti, neue Maßstäbe durch eine Software-Plattform, die Informationen direkt in das Gehirn „einschreibt“, um etwa sensorisches Feedback für Prothesen zu generieren. Ihr B2B-Software-Modell zielt auf Partnerschaften mit großen Implantat-Hersteller*innen ab und wird unter anderem von 468 Capital sowie re.Mind Capital unterstützt. Momentan bereitet das Team klinische Studien vor, um die strengen Anforderungen der europäischen Medizinprodukteverordnung (MDR) zu erfüllen. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der zukünftigen Behandlung von Parkinson-Gangstörungen, für die das Unternehmen mittelfristig eine entsprechende Zertifizierung und den Marktzugang anstrebt.

MindAhead

Den Bereich der Demenz-Prävention besetzt MindAhead aus Berlin, das 2022 unter anderem von Nina Kiwit und Pasquale Fedele ins Leben gerufen wurde. Ihre KI-Plattform zur Früherkennung und Verlangsamung kognitiven Abbaus wird durch den Roche-Partner RoX Health validiert. In dieser Phase konzentriert sich das Start-up auf die klinischen Studien für die offizielle Listung als dauerhafte DiGA (Digitale Gesundheitsanwendung). Ziel ist es, nach erfolgreicher Zulassung allen gesetzlich Versicherten in Deutschland einen direkten, auf Rezept erstattungsfähigen Zugriff auf die App zu ermöglichen.

Metis Neurotec

Ebenfalls auf Diagnostik fokussiert ist Metis Neurotec aus Karlsruhe, eine Gründung von Dr. Simon Stock und Marius Gerdes, deren Ursprünge ins Jahr 2021 zurückgehen. Das Spin-off des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) entwickelt eine KI-basierte Software-Plattform zur Demenzprävention. Statt auf EEG-Scans setzen sie auf die intelligente Analyse von individuellen Risikofaktoren und Alltagsdaten, um personalisierte Präventions- und Interventionspläne gegen kognitiven Abbau zu erstellen. Gegenwärtig steht die Weiterentwicklung und Validierung der Plattform im Vordergrund, um künftig als fundiertes digitales Werkzeug die präventive Versorgungskette – auch im ländlichen Raum – nachhaltig zu unterstützen.

Nuuron

Einen visionären Therapieansatz verfolgt das 2023 von Fabian Queisner und Dr. Markus Müschenich gegründete Berliner NeuroTech-Start-up Nuuron. Ihr digitaler „Memory Pacemaker“ zielt darauf ab, das Gedächtniszentrum über ultrahochfrequente visuelle Reize (VR/AR) zu aktivieren und soll künftig als digitale Therapie (DTx) zur Behandlung von Alzheimer-Demenz verschrieben werden. Mit dem kürzlich eingeworbenen Millionenkapital finanziert das Unternehmen nun groß angelegte Studien an der Berliner Charité sowie am Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE), um die gezielte Reaktivierung gedächtnisrelevanter Hirnwellen klinisch zu belegen und den Markteintritt vorzubereiten.

DeepSpin

Parallel dazu arbeitet DeepSpin aus Berlin, das 2020 von Clemens Tepel und Pedro Freire Silva gegründet wurde, an der Revolutionierung der medizinischen Bildgebung durch tragbare KI-MRT-Systeme. Unterstützt durch Investorinnen wie APEX Ventures entwickelt das Team eine völlig neue Architektur, die auf vereinfachte, kostengünstige Magnete setzt und die fehlende Hardware-Präzision durch hochkomplexe KI-Algorithmen ausgleicht. Das langfristige Ziel ist es, MRT-Scans extrem kostengünstig und mobil direkt zu den Patient*innen (Point-of-Care) zu bringen. Derzeit forciert das Spin-off die technologische Entwicklung und Validierung seiner Systeme, um den Weg für zukünftige klinische Einsätze und behördliche Zulassungen zu ebnen.

BrainGrade

In der Hauptstadt ansässig ist auch BrainGrade, das 2019 von Peter Schlecht gegründet wurde und durch den renommierten kalifornischen Biotech-Accelerator IndieBio gefördert wird. Das Neurotech-Start-up arbeitet an intelligenten Gehirnimplantaten zur kognitiven Neurostimulation, um den Abbau bei Alzheimer-Patientinnen gezielt zu verlangsamen. Das hochkarätig besetzte Team konzentriert sich momentan intensiv auf die technologische Entwicklung und präklinische Validierung der Systeme. Das langfristige Ziel ist es, die Sicherheit und Wirksamkeit dieser Implantate in künftigen klinischen Studien am Menschen zu belegen und so die Unabhängigkeit von Patientinnen deutlich zu verlängern.

Internationaler Ausblick & Fazit

Global erleben wir 2026 eine Verschmelzung von NeuroTech und Generativer KI, wobei die USA bei „Brain-to-Text“-Anwendungen für den Massenmarkt führen, während Asien massiv in staatlich gefördertes Brain-Monitoring im Bildungssektor investiert. Europa hat jedoch die historische Chance, bei der ethisch fundierten, medizinisch zertifizierten Neurotechnologie Weltmarktführer zu bleiben. 2026 ist das Jahr, in dem Neurotechnologie den „Ivory Tower“ der Universitätskliniken endgültig verlässt und im heimischen Medizinschrank ankommt. Für Gründer*innen und Investor*innen bedeutet dies: Der Hype ist vorbei, die Ära der harten klinischen und ökonomischen Beweise hat begonnen.

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

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

KI-gestützte Prüfung statt Schredder

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

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

Der Markt und die Technologie im Wettbewerbsvergleich

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

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

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

Der Schlüssel zum wirtschaftlichen Erfolg

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

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

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.

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.

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.