Wie unterscheidet sich MAxL von anderen Inkubatoren, was zeichnet Ihren Inkubator besonders aus?

Enke-Stolle: Mit MAxL wollen wir für die vielversprechendsten Start-ups im Bereich der Biomedizin und Biotechnologie die besten Rahmenbedingungen schaffen, einerseits in Form von State-of-the-Art-Infrastruktur und andererseits mit einem umfassenden Unterstützungsprogramm. Das Besondere an MAxL ist die Fokussierung auf die Vorgründungsphase, also Projekte und Gründungsteams, die noch ein bis zwei Jahre vor der Ausgründung stehen. Wir haben uns mit MAxL zum Ziel gesetzt, die Teams in dieser entscheidenden Phase der Translation bestmöglich dabei zu unterstützen, die richtigen Entscheidungen zu treffen und ihre Projekte bereits frühzeitig auf die Anforderungen von Investoren und auch späteren Industriepartnern wie Pharmaunternehmen auszurichten. Im Rahmen der Inkubation durch MAxL sollen für Investoren attraktive Geschäftsmodelle entstehen und überzeugende, professionelle Datenpakete generiert werden. MAxL-Teams profitieren auch entscheidend vom umfassenden Netzwerk von Bio^M, sei es zu potenziellen Kunden, Industriepartnern als auch Investoren.

Worauf sollten angehende Gründer*innen beim Tech-Transfer von Biotech-Themen besonders achten, mit welchen Hürden müssen sie rechnen?

Burgstaller: Ganz entscheidend zu Beginn ist oft eine durchdachte IP-Strategie. Gerade in der Biotechnologie, wo die Entwicklung meist kapitalintensiv ist, sind belastbare Schutzrechte in der Regel ein zentraler Werttreiber. Hierzu bieten wir Teams Erstberatungen durch unsere ehrenamtlichen Patentmentoren an.

Enke-Stolle: Wichtig ist auch, ausreichend Zeit für die Gewinnung von Investoren einzuplanen und die Investoren zielgerichtet anzusprechen. Wir unterstützen unsere Teams bei der Erstellung von überzeugenden Pitch Decks und vermitteln persönliche Kontakte zu Investoren. Außerdem bieten wir ihnen über unsere Veranstaltungen die Möglichkeit, sich wirkungsvoll zu präsentieren. Im Rahmen unserer Eventserie „MAxL Meets the Money“ stellen Investoren sich und ihre Investmentstrategie außerdem in einem informellen Setting vor, sodass unsere Gründer auch den Blickwinkel und das Konzept von Venture Capital verstehen und den jeweiligen Fokus der wichtigsten Player kennen.

Burgstaller: Im Hinblick auf experimentelle Daten, die noch im akademischen Umfeld erhoben werden, und Entwicklungspläne ist es wie bereits erwähnt wichtig, die eigenen Projekte frühzeitig so auszurichten, dass sie Anforderungen aus der Industrie gerecht werden. Produkte wie neuartige Therapeutika sollten hier schon zu Beginn „vom Ende gedacht“ werden: Es geht nicht nur um die Frage „Können wir etwas wissenschaftlich Spannendes entwickeln?“, sondern um Fragen wie „Würde es jemand zulassen, bezahlen, einsetzen – und kaufen?“. Dabei setzen wir bei MAxL neben einer intensiven Begleitung durch unsere MAxL-Mentoren auch auf eine enge Zusammenarbeit mit Pharma. 2025 etwa haben wir eine Kooperation mit dem japanischen Pharmaunternehmen Daiichi Sankyo geschlossen. Daiichi unterstützt ein ausgewähltes Start-up im MAxL, indem es für zwölf Monate die Kosten für den Inkubator übernimmt und mit seinen Experten in der Wirkstoffentwicklung für Fragen des Start-ups zur Verfügung steht. Weitere solche „Golden Ticket-Kooperationen“ sind in der Anbahnung.

Nach welchen Kriterien wählt MAxL Start-ups für das Programm aus?

Burgstaller: Die beiden wichtigsten Kriterien sind ein innovatives Produkt- und Geschäftskonzept und ein talentiertes Gründerteam, dem wir zutrauen, das Konzept auch erfolgreich umzusetzen. Im Bereich der Therapeutikaentwicklung gibt es im Team idealerweise bereits Hands-on Erfahrung im Bereich Drug Development. Wenn das noch nicht der Fall ist, ist es entscheidend, dass das Team offen dafür ist, sich erfahrene Leute ins Team zu holen und/oder von erfahrenen Personen zu lernen.

Enke-Stolle: Bei Projekten, die ins MAxL ziehen möchten, muss schon ein erster Proof of Principle erbracht sein. Lediglich eine Idee zu haben, wäre zu früh für unseren Inkubator. Für das innovative Produkt sollte es einen hohen medizinischen Bedarf und klare Alleinstellungsmerkmale geben, und es sollte möglich sein, eine tragfähige Schutzrechtstrategie zu entwickeln. Die meisten der aktuellen MAxL-Projekte sind durch ein akademisches Pre-Seed- oder Validierungsförderprogramm finanziert. Wir unterstützen aber auch Spin-outs aus bestehenden Unternehmen, wenn Mittel vorhanden sind, um das Projekt in ein bis zwei Jahren experimentell und kommerziell so weiterzuentwickeln, dass ein entscheidender Meilenstein erreicht werden kann.

Burgstaller: Zudem haben Teams einen zusätzlichen Pluspunkt, wenn ihre Expertise und ihr Ansatz auch einen Mehrwert für aktuelle MAxL-Teams bieten und sich daraus spannende Synergien ergeben. Eines unserer Ziele im MAxL ist die Förderung von interdisziplinärer Zusammenarbeit, zum Beispiel zwischen Teams, die Wirkstoffe entwickeln, und solchen, die Algorithmen im Bereich der Wirkstoffentwicklung entwickeln.

Wie viele Start-ups hat MAxL bislang begleitet, welche Erfolgsstory erzählen Sie besonders gern?

Burgstaller: MAxL wurde im Juni 2024 eröffnet und hat seitdem nach und nach neue Teams aufgenommen. Inzwischen sind zehn Teams im MAxL; weitere Aufnahmen bereiten wir derzeit vor. Einen wichtigen ersten Meilenstein konnte nun Twogee Biotech erreichen. Das 2025 gegründete Start-up um Frank Wallrapp und Helge Jochens ist seit Herbst 2024 im MAxL und entwickelt maßgeschneiderte Enzymlösungen zur industriellen Verwertung von Biomasse zu nachhaltigen Rohstoffen. Vor Kurzem konnte Twogee erfolgreich eine Seed-Finanzierungsrunde über 2,16 Mio. EUR abschließen. Zu den Investoren zählen der High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Bayern Kapital sowie strategische Partner. Das Team konnte auch bereits eine Reihe von Pilotkunden für seinen Ansatz gewinnen. Eine Erfolgsgeschichte des Bio^M-Angebots für Start-ups ist natürlich auch Tubulis: Das Unternehmen nahm 2015 am Bio^M BioEntrepreneur Bootcamp teil, erhielt 2017 den m⁴ Award und eine Förderung durch exist, wurde 2019 gegründet und konnte seitdem mit seinen innovativen Antibody-Drug-Conjugates für die Krebstherapie über 540 Mio. EUR einwerben.

Wie bewerten Sie das aktuelle Finanzierungsumfeld für frühphasige Biotech-Start-ups?

Enke-Stolle: Für sehr frühphasige Biotech-Start-ups ist das Finanzierungsumfeld aktuell weiterhin schwieriger als noch vor ein paar Jahren. Wie wir an Twogee sehen, ist es zwar nach wie vor möglich, erfolgreiche Seed-Finanzierungen einzuwerben, aber die Investoren sind momentan deutlich selektiver und risikoaverser. Für umso wichtiger halten wir es aktuell, die Teams mit Instrumenten wie MAxL möglichst früh professionell zu unterstützen, damit sie mit überzeugenden Datenpaketen und durchdachten Entwicklungsplänen im internationalen Wettbewerb gut aufgestellt sind. 

Frau Burgstaller und Frau Enke-Stolle – vielen Dank für das Gespräch

Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier kannst du die gesamt Ausgabe kostenfrei lesen: https://t1p.de/p8gop

Angeführt wird die Late-Seed-Finanzierungsrunde von den Altinvestor*innen Technologiegründerfonds Sachsen (TGFS) und der beteiligungsmanagement thüringen gmbh (bm|t), die Peeriot bereits 2024 mit 1,5 Millionen Euro unterstützt hatten. Neu eingestiegen ist das Business-Angel-Netzwerk Companisto. Das Kapital soll direkt in die Go-to-Market-Strategie für 2026 fließen: Im Fokus steht der Launch der Community-Version „Myrmic“. Die Monetarisierung soll im Anschluss über die kommerzielle Enterprise-Variante „EdgeVance“ erfolgen.

Das Team: Konzern-Know-how trifft Deep-Tech

Das 2022 gegründete Unternehmen wird von einem dreiköpfigen Gründerteam geführt, das fundierte Branchenerfahrung bündelt. CEO Ralf Hüskes verfügt über TelCo-Start-up-Erfahrung, während CFO Roy Kaiser Operations-Expertise aus einem Deep-Tech-Start-up sowie Konzern-Know-how einbringt. Komplettiert wird das Trio durch Mitgründer und Senior Developer Erik Junghanns, der die technische Umsetzung der komplexen Software-Architektur verantwortet. Diese Kombination verhalf dem Team bereits zu frühen Erfolgen bei regionalen Innovationspreisen und Pitch-Wettbewerben.

Das Problem: Fragmentierung als Kostentreiber

Der Markt für Industrial IoT und Edge-Computing wächst rasant, krankt aber an seiner extremen Fragmentierung. Die Vernetzung unterschiedlichster Hardware – vom simplen, ressourcenarmen Mikrocontroller (MCU) in einem Sensor bis zum leistungsstarken Edge-Server – erfordert derzeit massiven manuellen Integrationsaufwand. Die Resultate sind oft unflexible Systeme (Hardware-Lock-ins), die bei Skalierungen, Netzwerkausfällen oder Konnektivitätsänderungen versagen. Verschärft wird die Lage durch den EU Cyber Resilience Act, der künftig Update-Fähigkeit und höhere Sicherheit für Geräteflotten vorschreibt.

Der USP: Schwarmintelligenz statt zentralem Broker

Genau hier positioniert Peeriot sein Alleinstellungsmerkmal: Die Middleware abstrahiert die Hardware vollständig und ermöglicht eine echte, dezentrale Peer-to-Peer-Kommunikation.

• Ohne zentralen Server: Im Gegensatz zu klassischen Client-Server-Modellen oder zentralen Brokern organisieren sich die Geräte bei Peeriot selbständig zu widerstandsfähigen Netzwerken (Mesh) – ähnlich einem Insektenschwarm. Fällt ein Knotenpunkt aus, leitet das Netzwerk die Datenströme autark um (Self-Healing).
• Speichersicherheit durch Rust: Die gesamte Laufzeitumgebung ist in der Programmiersprache Rust geschrieben. Das garantiert eine extrem hohe Speicher- und Threadsicherheit und schützt vor klassischen Cyberangriffen, die auf Speicherlecks abzielen.
• Skalierbarkeit: Die Software läuft hardwareunabhängig auf kleinsten Mikrocontrollern ebenso wie auf großen Serverarchitekturen.

Die Herausforderung: Die Open-Source-Falle im B2B

Das Geschäftsmodell von Peeriot folgt der klassischen Open-Source-Strategie: Die Kerntechnologie (Myrmic) wird kostenlos an Entwickler abgegeben, um eine schnelle Marktdurchdringung zu erzielen. Umsätze sollen später über ein B2B-Subskriptionsmodell generiert werden, bei dem Enterprise-Kunden für die Version EdgeVance pro eingesetztem Gerät zahlen.

Der kritische Punkt dieses Modells ist die Conversion-Rate. Entwickler*innen nutzen Open-Source-Tools gern, doch der Schritt zum zahlenden Unternehmen erfordert lange Vertriebszyklen. Zudem birgt das „Pay-per-Device“-Modell bei industriellen IoT-Schwärmen mit zehntausenden Sensoren die Gefahr exponentiell steigender Kosten für den Endkund*innen. Peeriot muss beweisen, dass die Einsparungen bei der Wartung die laufenden Lizenzkosten übersteigen.

Der Wettbewerb

Peeriot agiert in einem hochkompetitiven Umfeld. Die größten Hürden sind die Bequemlichkeit der Industrie und die Dominanz der Tech-Giganten.

• Die Cloud-Konzerne: AWS (mit IoT Greengrass) und Microsoft (mit Azure IoT Edge) binden Kunden mit eigenen Edge-Lösungen tief in ihre Cloud-Ökosysteme ein.
• Direkte Middleware-Konkurrenz: Peeriot konkurriert mit etablierten IoT-Plattformen und Middleware-Anbietern wie dem deutschen Unternehmen HiveMQ (fokussiert auf MQTT-Broker), Real-Time Innovations (RTI) aus den USA oder europäischen Playern wie Cybus und Zerynth.
• Open-Source-Protokolle: Auch dezentrale Open-Source-Protokolle wie Eclipse Zenoh adressieren ähnliche Probleme im Edge-Routing.

Peeriots stärkstes Argument gegen diese Übermacht ist die radikale Cloud-Unabhängigkeit (Data Sovereignty) gepaart mit dem dezentralen Peer-to-Peer-Ansatz, der ohne fehleranfällige zentrale Broker auskommt.

Fazit: Infrastruktur statt App-Spielerei

Peeriot ist ein prägnantes Beispiel für europäisches DeepTech-Unternehmertum. Das Team wagt sich an ein fundamentales Infrastrukturproblem der Industrie 4.0. Die aktuelle Finanzierung verschafft den notwendigen Runway für den Produkt-Launch 2026. Gelingt der Aufbau der Entwickler-Community, könnte das Start-up eine neue Kategorie der Edge-Software etablieren. Findet die Open-Source-Lösung jedoch keine breite Akzeptanz, droht die technologisch anspruchsvolle Plattform in der Nische zu bleiben.

Smart Scaling: 3 konkrete Learnings für B2B- und Tech-Gründer*innen

Aus dem strategischen Ansatz von Peeriot lassen sich drei handfeste Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:

1. Open-Source als trojanisches Pferd

Ein Kernprodukt an Entwickler*innen zu verschenken, ist ein bewährter Growth-Hack für maximale Marktdurchdringung. Aber eine aktive Community ersetzt keinen B2B-Vertriebsprozess. Peeriot muss beweisen, dass der Schritt von der kostenlosen Variante zum Enterprise-Modell funktioniert.
Learning: Definiert von Tag eins an glasklar, welchen monetären oder operativen Schmerz eure Enterprise-Version löst. In der Industrie zahlen Kunden selten für die reine Technologie, sondern für Service Level Agreements (SLAs) und einfache Wartung.

2. Die blinden Flecken der Tech-Giganten besetzen

Wer als Start-up versucht, gegen Tech-Giganten wie AWS oder Microsoft mit einem breiteren Funktionsumfang anzutreten, verliert. Peeriot wählt einen anderen Weg und fokussiert sich auf radikale Cloud-Unabhängigkeit und europäische Datensouveränität.
Learning: Findet den Schmerzpunkt eurer Zielgruppe, den die großen „Goliaths“ aufgrund ihres eigenen Geschäftsmodells (z.B. der Bindung an die eigene Cloud) strategisch nicht lösen können oder wollen.

3. Regulatorik als Vertriebsturbo nutzen

Lange B2B-Sales-Zyklen sind der Tod vieler Start-ups. Wer sein Produkt jedoch geschickt an neue gesetzliche Vorgaben (wie bei Peeriot den EU Cyber Resilience Act) ankoppelt, schafft sofortige Dringlichkeit bei der Kundschaft.
Learning: Verknüpft eure Lösung nach Möglichkeit direkt mit aktueller Regulatorik. Hilft euer Produkt dem/der Kund*in, gesetzliche Strafen zu vermeiden oder Compliance-Kosten zu senken, wandert es auf der Prioritätenliste des Einkaufs automatisch ganz nach oben.

Der auf der Cyber Security Conference 2026 in Heilbronn vorgestellte Cyber Security Report 2026 von Schwarz Digits liefert aufschlussreiche Daten zur Sicherheitslage der deutschen Wirtschaft. Obwohl die branchenübergreifenden IT-Sicherheitsbudgets auf mittlerweile 17 Prozent der IT-Gesamtausgaben steigen, offenbart die repräsentative Erhebung unter rund 1.000 deutschen Firmen, dass Maßnahmen oft eher reaktiv erfolgen.

Für die Start-up-Szene zeigen sich dabei spezifische Handlungsfelder, die im Wachstumsalltag schnell untergehen.

Wachstum und Regulierung: Die Anforderungen von NIS-2 im Blick behalten

Die EU-Richtlinie zur Netz- und Informationssicherheit (NIS-2) wird oft als reines Thema für Großkonzerne und kritische Infrastrukturen wahrgenommen. Der Report zeigt jedoch, dass branchenübergreifend 48 Prozent der befragten Unternehmen ihre regulatorische Betroffenheit voraussichtlich falsch einschätzen.

Dies betrifft zunehmend auch Scale-ups: Erreicht ein Unternehmen mit 10 bis 49 Mitarbeitern einen Jahresumsatz von über 10 Millionen Euro, fällt es – je nach Sektor – in den Anwendungsbereich der strengen Richtlinie. In diesem Größensegment gehen laut Report aktuell 92 Prozent der Firmen fälschlicherweise davon aus, nicht betroffen zu sein. Wer als Scale-up unter das in Deutschland greifende Umsetzungsgesetz fällt, muss strenge Meldepflichten und Risikomanagement-Maßnahmen etablieren. Da die Geschäftsführung bei Versäumnissen künftig verstärkt in die persönliche Haftung genommen werden kann, ist eine frühzeitige rechtliche Prüfung des eigenen Status dringend ratsam.

Die Lieferkette im Fokus: Cyber-Resilienz als B2B-Wettbewerbsvorteil

Auch Start-ups, die nicht direkt unter NIS-2 fallen, spüren die Auswirkungen häufig indirekt. Laut Erhebung hat bereits jedes zweite Unternehmen Angriffe auf seine Zulieferer registriert. Bisher überprüfen allerdings 75 Prozent der Firmen ihre Partner*innen nicht regelmäßig auf IT-Sicherheit.

Das dürfte sich durch den aktuellen regulatorischen Druck bald ändern. Konzerne und regulierte Unternehmen müssen ihre Lieferketten stärker absichern und fordern zunehmend vertragliche IT-Sicherheitsnachweise von ihren Start-up-Dienstleistern und SaaS-Anbietern ein. Gründer*innen, die hier proaktiv eine saubere Cyber-Resilienz und idealerweise den Einsatz digital-souveräner, europäischer Lösungen nachweisen können, haben in Enterprise-Pitches und bei Beschaffungsprozessen klare Vorteile.

Künstliche Intelligenz: Chancen nutzen, Sicherheitsaspekte mitdenken

Künstliche Intelligenz ist ein zentraler Treiber vieler moderner Start-up-Geschäftsmodelle. Den Sicherheitsaspekt beim KI-Einsatz schätzen viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) jedoch noch zu gelassen ein: 54 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass KI-Anwendungen die eigene Cyber-Bedrohungslage nicht wesentlich verändern.

IT-Sicherheitsexperten warnen im Report jedoch vor neuen Angriffsvektoren wie autonomen KI-Angriffen oder der gezielten Manipulation von KI-Modellen (sogenannte Prompt-Hacks). Während 73 Prozent der Großunternehmen bereits klare Regeln für den KI-Einsatz definiert haben, fehlt es bei knapp einem Viertel der kleineren Unternehmen noch an internen Richtlinien. Für Start-ups empfiehlt es sich daher, das Prinzip „Security-by-Design“ von Beginn an in die eigene KI-Entwicklung und die interne Nutzung von KI-Tools zu integrieren.

Fazit

Cybersicherheit ist mehr als nur ein technisches Thema für die IT-Abteilung – sie ist ein geschäftskritischer strategischer Baustein. Start-ups, die Security- und Compliance-Anforderungen frühzeitig und professionell in ihr Wachstum integrieren, beugen nicht nur Risiken vor, sondern schaffen eine verlässliche Basis für das Vertrauen von B2B-Kund*innen, Partner*innen und Investor*innen.

Praxis-Check: Fällt mein Start-up unter die NIS-2-Richtlinie?

Ob ein Unternehmen die strengen Vorgaben der NIS-2-Richtlinie (bzw. des deutschen Umsetzungsgesetzes NIS2UmsuCG) direkt erfüllen muss, lässt sich grob in vier Schritten prüfen:

1. Die Branchen-Frage: Ist das Start-up in einem der 18 kritischen Sektoren aktiv? Für Tech-Start-ups besonders relevant: Dazu zählen nicht nur klassische Felder wie Energie oder Gesundheit, sondern auch Digitale Infrastruktur (Cloud-Computing-Dienste, Rechenzentren), Managed IT-Services (MSP/MSSP) und Digitale Anbieter (Online-Marktplätze, Suchmaschinen).
2. Die Größen-Frage: Beschäftigt das Unternehmen mindestens 50 Mitarbeitende oder erzielt es einen Jahresumsatz bzw. eine Jahresbilanzsumme von mehr als 10 Millionen Euro? (Achtung: Hier greift oft die erwähnte Falle für schnell wachsende Scale-ups mit wenigen Mitarbeitenden, aber hohem Umsatz).
3. Die Ausnahmen (unabhängig von der Größe): Bietet das Start-up spezielle Dienste an (z. B. qualifizierte Vertrauensdienste, öffentliche Telekommunikationsnetze oder ist es der einzige Anbieter eines essenziellen Dienstes)? In diesen Sonderfällen greift NIS-2 ab dem ersten Mitarbeitenden.
4. Die indirekte Betroffenheit: Selbst wenn Punkt 1 bis 3 nicht zutreffen – beliefert das Start-up große B2B-Kund*innen, die unter NIS-2 fallen? Wenn ja, werden die Sicherheitsanforderungen zunehmend über Verträge und Audits an das Start-up „durchgereicht“.

Tipp: Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) bietet online interaktive Formulare zur genauen Betroffenheitsprüfung an. Bei Unklarheiten lohnt sich der frühzeitige Rat eines/einer IT-Rechtsexpert*in.

Neurologische und muskuloskelettale Erkrankungen nehmen weltweit rasant zu. In der Rehabilitation sowie bei neurologischen Krankheitsbildern wie Parkinson oder Lähmungen nach Schlaganfällen werden Muskeldiagnostik und -stimulation jedoch meist nur punktuell und rein klinisch durchgeführt. Das Resultat: Im Alltag fehlen kontinuierliche Daten und eine sich anpassende, durchgehende Therapie.

Das 2022 gegründete Münchner MedTech-Start-up Noxon will diese Versorgungslücke nun schließen. Mit dem Abschluss einer millionenschweren Seed-Finanzierungsrunde unter Führung des High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Bayern Kapital (unter Beteiligung von Auxxo und einem weiteren institutionellen Investor) sichert sich das junge Unternehmen das nötige Kapital für die klinische Zertifizierung und den geplanten Markteintritt.

Aus dem Drucklabor zum DeepTech

Die Ursprünge von Noxon reichen in das Jahr 2021 zurück. Maria Neugschwender, damals 22-jährige Studentin, startete das Projekt an der Hochschule München (HM). Unterstützt vom dortigen Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE) und den Drucklaboren der HM, begann sie zusammen mit ihrem Gründungteam Marius Neugschwender und Ka Hou Leong damit, etablierte Druckverfahren (wie den Siebdruck) mit intelligenten, funktionalen Tinten zu kombinieren.

Heute ist Noxon ein DeepTech-Unternehmen, das als Spin-off tief in der universitären Forschung verwurzelt ist. Neben der Hochschule München bestehen enge technologische und klinische Verflechtungen mit der Neurowissenschaftsgruppe N-Squared Lab der FAU Erlangen-Nürnberg sowie dem Universitätsklinikum Würzburg, mit denen Noxon an Pilotanwendungen forscht.

Die Technologie: Eine geschlossene Feedback-Schleife auf der Haut

Das technologische Herzstück von Noxon ist ein alltagstaugliches, nicht-invasives Muscle-Computer-Interface (MCI). Das Unternehmen druckt hauchdünne Biosensoren direkt auf Textilien, Bandagen oder Tapes (ein erstes Produkt trug den Namen „Silverstep“).

Der eigentliche USP liegt jedoch in der Bidirektionalität: Die intelligente Kleidung liest die elektrischen Muskelsignale in Echtzeit aus, decodiert mithilfe von KI die Bewegungsabsichten des Patienten und schließt die Schleife, indem sie über Neuromuskuläre Elektrische Stimulation (NMES) gezielte Impulse zurücksendet. Wenn die Signalübertragung vom Gehirn zum Muskel beeinträchtigt ist, übernimmt das Wearable die Steuerung. So sollen beispielsweise Lähmungen therapiert, Muskelatrophie verhindert oder der Tremor bei Parkinson-Patienten aktiv unterdrückt werden.

Markt und Wettbewerb: Zwischen Tech-Giganten und MedTech-Dinos

Der Markt für Wearable MedTech und Neuroprothetik wächst rasant und ist von einer enormen Dynamik geprägt. Angesichts einer alternden Weltbevölkerung und der weltweiten Zunahme neurologischer sowie muskuloskelettaler Erkrankungen adressiert Noxon einen gigantischen Markt von potenziell über 1,1 Milliarden betroffenen Menschen. Der Trend in der Gesundheitsversorgung geht dabei eindeutig weg von der rein klinischen, punktuellen Diagnostik hin zu kontinuierlichem Monitoring und adaptiven Therapien im häuslichen Alltag. Genau an dieser lukrativen, aber auch hart umkämpften Schnittstelle zwischen Consumer-Wearables, digitaler Diagnostik und aktiver Therapie positioniert sich das Münchner Start-up.

In diesem hochkompetitiven Umfeld betritt Noxon den Ring mit Schwergewichten aus völlig unterschiedlichen Sektoren. Im spezifischen Bereich der Tremor-Therapie hat sich beispielsweise das US-Unternehmen Cala Health mit einem Handgelenks-Wearable zur elektrischen Nervenstimulation bereits erfolgreich etabliert und den Weg für solche Behandlungsformen geebnet.

Gleichzeitig drängen milliardenschwere Big-Tech-Akteure auf den Plan: Meta forscht nach der Übernahme von CTRL-labs mit enormen Budgets an EMG-Armbändern, die neuronale Muskelsignale auslesen und in digitale Steuerungsbefehle übersetzen sollen. Und auch im klassischen Segment der Muskelstimulation und Orthetik muss sich Noxon gegen etablierte Platzhirsche behaupten – von Compex, die den Sportbereich dominieren, bis hin zu Weltmarktführern wie Ottobock bei komplexen neuro-orthopädischen Hilfsmitteln.

Um zwischen diesen Tech-Giganten und MedTech-Dinos zu bestehen, setzt das Spin-off auf eine klare Differenzierungsstrategie. Die Stärke von Noxon liegt in der Unauffälligkeit und der technologischen Tiefe: Anstatt klobige Geräte zu entwickeln, integriert das Team die Sensortechnik mittels Textildruck nahtlos in alltagstaugliche Bandagen und Tapes. Vor allem aber grenzt sich Noxon durch die geschlossene, medizinische Feedback-Schleife ab. Während herkömmliche Wearables meist nur Daten sammeln, vereint Noxon kontinuierliches Messen und personalisiertes Stimulieren in einem einzigen System, das aktiv in den Behandlungsverlauf eingreift.

Noxon: „High Risk, High Reward“-Modell mit großen Herausforderungen

Für Gründer*innen und Investoren*innen präsentiert sich Noxon als klassisches „High Risk, High Reward“-Modell im stark wachsenden DeepTech-Sektor. Dass erfahrene VCs wie der HTGF und Bayern Kapital in dieser Phase einsteigen, ist ein starkes Signal für den Reifegrad der zugrundeliegenden Technologie. Dennoch steht dem Start-up der eigentliche Härtetest erst noch bevor, denn das unternehmerische Risiko wird maßgeblich durch drei zentrale Hürden definiert.

Zunächst muss Noxon die physikalischen Grenzen der Hardware im Alltagstest überwinden. Gedruckte Elektronik auf Textilien unterliegt extremen Belastungen durch Bewegung, Schweiß und Reinigung. Das Team muss zweifelsfrei beweisen, dass die feinen Biosensoren auch nach dutzenden Waschgängen und bei ständiger Reibung am Körper noch verlässliche, medizinisch verwertbare und artefaktfreie Daten liefern können.

Daran schließt sich nahtlos die berüchtigte regulatorische Hürde an. Der Übergang von einem smarten Wearable zu einem offiziell zugelassenen Medizinprodukt ist unter der strengen europäischen Medical Device Regulation (MDR) ein extrem zeit- und kapitalintensiver Prozess. Genau für diese Phase wird das frisch eingesammelte Seed-Kapital dringend benötigt, denn unvorhergesehene Verzögerungen in den erforderlichen klinischen Studien können MedTech-Start-ups in dieser Entwicklungsstufe schnell die finanzielle Reichweite (Runway) kosten.

Ein weiterer, alles entscheidender Erfolgsfaktor für die Skalierung ist die Erstattungsfähigkeit. CEO Maria Neugschwender betont zwar das Ziel, Muskelgesundheit für jeden bezahlbar zu machen, doch in der Breite gelingt dies im Gesundheitssystem meist erst, wenn die Krankenkassen die Kosten übernehmen. Noxon muss handfeste klinische Evidenz erbringen, um perspektivisch in das Hilfsmittelverzeichnis aufgenommen oder als Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) anerkannt zu werden. Ein reines B2C-Geschäftsmodell, bei dem chronisch kranke Patientinnen und Patienten die Kosten als Selbstzahler tragen, wäre kaum im großen Stil skalierbar.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Noxon mit seiner Lösung eines der drängendsten Probleme einer alternden Gesellschaft adressiert. Gelingt es dem Münchner Gründungsteam, die komplexe Brücke zwischen widerstandsfähiger Sensor-Hardware, präziser KI-Decodierung und strenger klinischer Zertifizierung erfolgreich zu schlagen, könnte das Start-up tatsächlich einen neuen Standard in der neurologischen Rehabilitation setzen. Bis die smarte Kleidung jedoch ganz selbstverständlich auf Rezept erhältlich ist, bleibt es eine hochspannende und überaus herausfordernde unternehmerische Reise.

Jeden Tag landen in Europa rund 30.000 Tonnen frische Lebensmittel ungenutzt im Müll, was in der Praxis häufig auf eine unpräzise Bedarfsplanung im Lebensmitteleinzelhandel und in der Gastronomie zurückzuführen ist. Genau an dieser Ineffizienz der Wertschöpfungskette setzt das 2022 gestartete Kölner Foodforecast an. Mit einer KI-gestützten Software zur Absatz- und Produktionsprognose hat das Start-up nun eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von acht Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von den niederländischen Investoren SHIFT Invest sowie dem auf Bioökonomie spezialisierten europäischen VC ECBF. Auch bestehende Geldgeber wie der Future Food Fund und Aeronaut Invest beteiligten sich erneut an der Kapitalerhöhung. Zudem wird die Finanzierung durch Mittel des EU-Programms InvestEU unterstützt.

Von der regionalen Machbarkeitsstudie zur internationalen Skalierung

Hinter der Technologie steht ein klassischer Gründungsansatz aus der Praxis. Der Informatiker Justus Lauten rief das Projekt Ende 2018 zunächst unter dem Namen „Werksta.tt“ ins Leben, nachdem regionale Bäckereien auf ihn zugekommen waren, um eine softwaregestützte Lösung für ihre hohen Retourenmengen zu finden. Später holte Lauten den Wirtschaftsingenieur Jan Brormann als Co-Founder und COO in das Führungsteam, den er im Umfeld eines Corporate-Start-ups kennengelernt hatte. Einem breiteren Publikum wurde die Marke zudem durch einen Pitch in der TV-Sendung „Die Höhle der Löwen“ bekannt. Gründer und CEO Justus Lauten ordnet den aktuellen Kapitalfluss nüchtern ein: „Diese Series A stellt einen wichtigen Meilenstein für Foodforecast dar.“ Das Ziel des Unternehmens sei es, die Planung und Produktion von ultra-frischen Lebensmitteln grundlegend neu zu denken. Mit den neuen Investoren an Bord sei man nun bereit, die eigene Technologie international zu skalieren und einen neuen Benchmark für Planung, Effizienz und Nachhaltigkeit zu etablieren.

Renditehebel Nachhaltigkeit und die Grenzen der Prognosemodelle

Das Geschäftsmodell von Foodforecast fokussiert sich auf eine hochkomplexe Nische der Lieferkette: Die sogenannten ultra-frischen Produkte. Deren Haltbarkeit reicht von wenigen Stunden bis zu maximal einem Tag, was sie bei herkömmlicher Planung extrem schwer kalkulierbar macht. Die operativen Kennzahlen, die das Start-up bei Bestandskund*innen wie SSP Germany oder Eat Happy ausweist, zeigen das Potenzial der Technologie. Laut Unternehmensangaben ist die Software in der Lage, über 90 Prozent der vormals manuellen Bestell- und Produktionsprozesse zu automatisieren.

Gleichzeitig soll die Lebensmittelverschwendung um durchschnittlich bis zu 30 Prozent reduziert werden. Da die KI-gestützte Planung zudem „Out-of-Stock“-Situationen in den Regalen minimiert, steigen die potenziellen Umsätze laut Foodforecast um bis zu 11 Prozent. Bislang konnten durch diesen datengetriebenen Ansatz nach Angaben des Unternehmens bereits über 8.800 Tonnen an Lebensmittelabfällen eingespart werden.

Dass selbst ausgereifte Machine-Learning-Modelle im operativen Alltag an Grenzen stoßen, zeigt sich an lokalen Anomalien: Während die KI externe Faktoren wie Wetterdaten oder Schulferien mit hoher Präzision verarbeitet, sinkt die Prognosegenauigkeit beispielsweise während des Kölner Karnevals signifikant ab, da die Nachfrage nach bestimmten Backwaren in diesem Zeitraum extremen und sprunghaften Schwankungen unterliegt. Dennoch demonstriert der Business Case von Foodforecast, dass Nachhaltigkeitsziele im B2B-Umfeld zunehmend nicht mehr als isolierte CSR-Maßnahmen, sondern als integraler Bestandteil zur operativen Margenverbesserung positioniert werden.

Marktumfeld: Spezialisierung als Abgrenzungsmerkmal

Auch wenn die Series A eine solide Grundlage für die angestrebte Marktdurchdringung in Europa bildet, agiert Foodforecast in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld. Der Sektor für softwaregestützte Bedarfsplanung wächst und zieht verschiedene Akteure an. Einerseits haben sich spezialisierte Mitbewerber wie Foodtracks (gegründet 2017) bereits fest im deutschen Bäckerei-Segment positioniert und bedienen ein signifikantes Filialnetzwerk.

Andererseits integrieren große Retail-Software-Konzerne wie SAP oder Oracle sowie etablierte Anbieter von Kassensystemen zunehmend eigene Machine-Learning-Module für das Inventory Management in ihre Standardlösungen. Foodforecast versucht, sich in dieser Gemengelage durch die technologische Spezialisierung auf sogenannte Intraday-Prognosen – also untertägige Produktionsanpassungen – und den alleinigen Fokus auf das Segment der Ultra-Frische von generischen Supply-Chain-Plattformen abzugrenzen.

Herausforderungen in der Skalierung: Legacy-Systeme und Change Management

Trotz der nachweisbaren Traktion und einer Implementierung in mehreren tausend europäischen Filialen steht das Unternehmen vor den klassischen Wachstumsbarrieren des B2B-SaaS-Sektors. Eine zentrale Herausforderung bleibt die Datenverfügbarkeit und -qualität: Da die KI elementar auf historischen Abverkaufsdaten basiert, erweist sich die oft veraltete IT- und Kassensystem-Infrastruktur im filiallisierten Mittelstand (wie bei traditionellen Bäckereiketten) regelmäßig als technischer Flaschenhals bei der Software-Integration. Darüber hinaus erfordert die Implementierung eines zu großen Teilen automatisierten Bestellwesens ein konsequentes Change Management. Filialleiter*innen und Produktionsplaner*innens müssen Vertrauen in die algorithmischen Empfehlungen aufbauen, um die Software dauerhaft im Betriebsalltag zu verankern. Nicht zuletzt diktiert der Preisdruck in der margenschwachen Lebensmittel- und Gastronomiebranche die Vertriebsgeschwindigkeit: Software-as-a-Service-Lösungen in diesem Segment können sich nur behaupten, wenn der betriebswirtschaftliche Return on Investment durch reduzierte Retouren und Umsatzsteigerungen die laufenden Lizenzkosten zeitnah und messbar übersteigt.

Vom Forschungsprojekt zum DeepTech-Unternehmen

Hinter dem ambitionierten Vorhaben steht ein fünfköpfiges Gründerteam, das akademisches Know-how mit industriellem Anspruch verbinden will. Geführt wird das Heidelberger Unternehmen von Founding CEO und Managing Director Dr. Michael Kröger. Zum Gründungsteam gehören zudem Sieer Angar (Chairman of the Board), Dr. Mathieu Turbiez (Chief Revenue Officer), Dr. Jean-Charles Flores (Director Market Development North America) und Dr. Janusz Schinke (Managing Director).

Diese starke akademische Prägung ist typisch für DeepTech-Ausgründungen. Das Start-up hat seine technologischen Wurzeln im hochspezialisierten Umfeld der gedruckten Elektronik. Um diese Expertise zu kommerzialisieren, wurde die FLEXOO GmbH im Jahr 2024 offiziell als eigenständiges Spin-off des renommierten Heidelberger InnovationLab gegründet. Die Bündelung dieser Kompetenzen in einer eigenständigen Gesellschaft war der strategische Schritt, um eine Technologiearchitektur, die laut Investorenangaben von der Forschung bis zur Markteinführung validiert wurde, nun auf die globale industrielle Skalierung zu trimmen.

Das Versprechen: Hochauflösende Daten aus dem Inneren der Maschine

FLEXOO adressiert eine reale Schwachstelle aktueller KI-Systeme: KI-Algorithmen benötigen hochauflösende Echtzeit-Daten über den physikalischen Zustand von Hardware. Das Gründerteam hat dafür eine Sensorplattform entwickelt, die ultradünne, flexibel formbare Sensoren mit Edge-AI kombiniert.

Die Kerninnovation liegt laut Unternehmensangaben im Formfaktor: Die Sensoren sind unter 200 Mikrometer dünn und sollen sich nahtlos in nahezu jede Oberfläche oder Struktur integrieren lassen. Im Bereich der Batterietechnologie liefert dies auf dem Papier messbare Mehrwerte: FLEXOO gibt an, dass Validierungen mit führenden Batterieherstellern Kapazitätsgewinne von bis zu 5 Prozent zeigen. Dies soll komplett ohne Änderungen am Batteriezell-Design oder der bestehenden Zellchemie gelingen. Zudem sollen durch die direkten Daten auf Zellebene Frühwarnsysteme etabliert werden, die drohende Batterieausfälle proaktiv verhindern. Solche „bis zu“-Werte sind in frühen Validierungsphasen stets mit Vorsicht zu genießen, bis sie sich in der industriellen Massenanwendung verlässlich reproduzieren lassen.

Die Produktion als eigentlicher Hebel

Der entscheidende Überlebensfaktor für ein Hardware-Start-up ist die Skalierbarkeit der Produktion. FLEXOO setzt hier auf eine hochvolumige Druckfertigung, die nahezu jede Geometrie ermöglichen soll. Die Sensoren werden nicht aufwendig einzeln zusammengebaut, sondern gedruckt. Das ermöglicht laut Aussage der Investoren eine Kostenstruktur, die den breiten industriellen Einsatz erst realistisch macht und ein überzeugendes Preis-Leistungs-Verhältnis liefert.

Das Start-up reklamiert dabei selbstbewusst für sich, den weltweit präzisesten taktilen Sensor zu produzieren. Ob das patentierte Verfahren und die Fertigung „Made in Germany“ diesen technologischen Vorsprung gegen die immense Konkurrenz langfristig verteidigen können, wird sich letztlich in den harten Preisverhandlungen der Zulieferer-Industrie zeigen.

Die Realität der Skalierung: Verträge statt Prototypen

Trotz des starken technologischen Fundaments steht FLEXOO nun vor der klassischen Herkulesaufgabe für Hardware-Start-ups: Die Überführung von vielversprechenden Prototypen in ein profitables Seriengeschäft. Mit dem Abschluss der Series-A-Runde fokussiert sich das Unternehmen 2026 richtigerweise auf den Ausbau des internationalen Vertriebs und die Sicherung strategisch relevanter Lieferverträge. Zudem ist die Bereitstellung von Prototypen der Physical-AI-Plattform an Entwicklungspartner fest eingeplant.

Die Zusammensetzung der Investoren ist hierbei ein strategischer Vorteil: eCAPITAL bringt Erfahrung bei Deep-Tech-Unternehmen und einen klaren Fokus auf ClimateTech sowie IoT mit. AUMOVIO wiederum kann über seine Start-up-Einheit co-pace direkten Zugang zur globalen Automobil- und Mobilitätsindustrie bieten.

Dass FLEXOO parallel Einsatzfelder in stark wachsenden Zukunftsbereichen wie der humanoiden Robotik ins Auge fasst, deutet das enorme Potenzial der Sensor-Plattform an. Ob aus diesem Versprechen jedoch wirklich ein globaler Standard für Physical AI wird, müssen erst die harten Serien-Validierungen der nächsten Jahre zeigen. "Hardware is hard" – das gilt auch für smarte, gedruckte Sensoren aus Heidelberg.

Vom sicheren Management-Sessel in das Wagnis der Selbständigkeit – diesen Weg wählen viele, doch nur wenige tun es mit einem so klaren Fokus auf die Old Economy. Mert Erdoğan, selbst Alumni der Universität Siegen, sah jahrelang eine wachsende Kluft: Auf der einen Seite die rasanten Fortschritte in der KI-Entwicklung, auf der anderen Seite ein deutscher Mittelstand, der oft noch mit Excel-Tabellen und Papierbergen kämpft.

„Ich habe in vielen Projekten gesehen, wie groß das Potenzial von KI ist. Vor allem in Bereichen, in denen heute noch unnötig viele repetitive Aufgaben manuell erledigt werden. Das Frustrierende war, dass diese Use Cases echten Mehrwert schaffen könnten, aber gerade im Mittelstand fehlt oft das Know-how, sie technisch und wirtschaftlich richtig einzuordnen. Genau da wollte ich ansetzen“, sagt Mert. Seine Antwort darauf ist syntik.

Der Dolmetscher zwischen zwei Welten

Das Problem vieler Traditionsunternehmen ist nicht der Unwille zur Innovation, sondern die Überforderung durch die Komplexität. Genau hier setzt das Geschäftsmodell von syntik an. Das 2025 im Siegerland gegründete Start-up versteht sich weniger als klassische IT-Beratung, sondern vielmehr als Übersetzer und Brückenbauer.

„Viele haben Angst vor großen KI-Investitionen ohne entsprechendem ROI und der Intransparenz dahinter. Wir übersetzen das Thema in verständliche, wirtschaftlich greifbare Schritte. Was muss individuell entwickelt werden, wie viel kostet dies, gibt es ggf. Fertige Lösungen. So machen wir aus Unsicherheit konkrete Handlungsmöglichkeiten“, so Mert.

Die Philosophie ist simpel: Technologie muss demokratisiert werden. Syntik holt die Unternehmen dort ab, wo sie stehen. Das Portfolio ruht dabei auf drei Säulen: Einer strategischen Beratung, die echte Anwendungsfälle jenseits von Spielereien identifiziert, einem umfangreichen Trainingsprogramm, das den Mitarbeitenden die Angst vor der "Black Box" KI nimmt, und schließlich der harten technischen Umsetzung individueller Softwarelösungen.

Alltagstauglichkeit statt KI-Schnickschnack

In einer Branche, die oft von Buzzwords und abstrakten Visionen dominiert wird, wirkt der Ansatz der Siegener erfrischend pragmatisch. Während etablierte IT-Riesen und schicke KI-Boutiquen aus den Metropolen sich oft auf DAX-Konzerne stürzen und entsprechende Preisschilder aufrufen, lässt syntik diese Nische bewusst links liegen.

Das Alleinstellungsmerkmal liegt in der kulturellen Passung. Die Macher hinter syntik treten nicht als abgehobene Tech-Evangelisten auf, sondern als Partner auf Augenhöhe. Sie sprechen die Sprache der Ingenieur*innen und Kaufleute im Mittelstand.

„Wir kommen nicht mit besonderen Folien, sondern mit echtem Verständnis für die Herausforderungen im Alltag. Ich kenne den Mittelstand, weil ich selbst aus dieser Welt komme. Mein Vater arbeitet sei über 20 Jahren bei den Deutschen Edelstahlwerke (DEW).  Wir reden nicht über Visionen, wir reden über Lösungen, die heute schon etwas besser machen in den kaufmännischen Prozessen“, so Mert.

Dieser „Siegerländer Pragmatismus“ kommt an. Statt theoretischer Powerpoints liefert das Team Lösungen, die funktionieren – sei es die Automatisierung der Angebotserstellung oder die Optimierung der Materialdisposition. Es geht darum, KI vom abstrakten Gespenst zum nützlichen Werkzeug am Fließband oder im Büro zu machen.

„Unsere Kunden sagen oft ‚Das ist kein KI-Schnickschnack, das hilft uns wirklich im Alltag.‘ Und genau das ist unser Anspruch, Lösungen zu liefern, die sofort spürbar etwas verbessern und Kapazitäten für relevante Aufgaben frei werden“, so Mert.

Bootstrapping statt Venture Capital

Auch bei der Finanzierung bleibt Mert Erdoğan seiner Linie treu. Statt sich frühzeitig von Venture-Capital-Gebenden abhängig zu machen und Anteile gegen „schnelles Geld“ zu tauschen, wählte syntik den Weg des Bootstrappings. Das Unternehmen wächst organisch aus dem eigenen Cashflow.

Dieser Weg ist steiniger und erfordert mehr Geduld, signalisiert den Kund*innen aber auch Stabilität: Hier wird kein Geld verbrannt, um künstliche Wachstumsziele zu erreichen. Das Stammkapital der GmbH wurde klassisch eingebracht, das Risiko liegt beim Gründer.

 „Wir wollen nur unseren Kunden verpflichtet sein, nicht irgendwelchen Wachstumsverpflichtungen von Investoren. Unabhängigkeit heißt für uns, dass wir selbst entscheiden, was sinnvoll ist. Und wir wachsen nur dort, wo es echten Mehrwert bringt. Wenn wir bestimmte KI-Produkte entsprechend etabliert haben und den Bedarf am stärksten an bestimmten Stellen sehen, können wir ggf. über Investoren sprechen“, betont der CEO.

Dieses Vorgehen schafft Vertrauen gerade beim Mittelstand, der oft skeptisch gegenüber fremdfinanzierten Start-up-Blasen ist.

Der Blick nach vorn: Fokus auf die Schwergewichte

Trotz der jungen Firmengeschichte – die Gründung erfolgte erst im Sommer 2025 – kann das Team bereits auf Referenzen aus über einem Dutzend Branchen verweisen. Im Gespräch mit dem Alumniverbund der Uni Siegen machte Erdoğan deutlich, wohin die Reise gehen soll: Der Fokus verschiebt sich zunehmend auf stark regulierte und dokumentationsintensive Sektoren wie Pharma, Chemie und Automotive.

Gerade in diesen Bereichen, wo Fehler teuer sind und Prozesse strikten Normen unterliegen, sieht der Gründer das größte Potenzial für KI-gestützte Effizienzsteigerung. Damit besetzt das Start-up seinen „Sweet Spot“ im Markt: Syntik agiert agiler und nahbarer als die nicht selten „trägen Tanker der Großberatungen“, ist aber gleichzeitig strategisch weitsichtiger als reine Software-Entwickler, die oft nur Code liefern, ohne die komplexen Prozesse des Mittelstands wirklich zu verstehen.

„Wir geben uns nicht mit Oberflächenlösungen zufrieden. Unser Ziel ist es, KI dort nutzbar zu machen, wo sie bisher scheitert. In kritischen Prozessen, unter realen Bedingungen mit echten Ergebnissen. Beim automatisierten Abgleich von Ausschreibungen, der strukturierten Verarbeitung technischer Anfragen, präzisen Forecasts in der Instandhaltung oder intelligenten Assistenzsystemen in Form von Chatbots für Normen und Richtlinien mit entsprechender Logik, Aktionen in Systemen und Mehrsprachigkeit“, so Mert.

Langfristig will das syntik den Schritt vom reinen Dienstleister zum Produktanbieter vollziehen. Geplant ist die Entwicklung standardisierter KI-Module, die sich wie Bausteine in verschiedene Unternehmenslandschaften integrieren lassen.

Mit syntik beweist Mert Erdoğan einmal mehr, dass Innovation nicht zwangsläufig aus den Metropolen kommen muss. Manchmal entsteht sie genau dort, wo sie am dringendsten gebraucht wird: Mitten im Maschinenraum der deutschen Wirtschaft.

Gegründet wurde Plato 2024 von Benedikt Nolte, Matthias Heinrich Morales und Oliver Birch. Die Plattform entstand ursprünglich aus Noltes familiengeführten Großhandelsunternehmen heraus, das mit veralteter Software und Fachkräftemangel zu kämpfen hatte. Dieser praxisnahe Ursprung prägt bis heute Platos industriegetriebenen Ansatz für KI-Transformation.

Das Unternehmen entwickelt KI-native Software, die zentrale Workflows in den Bereichen Vertrieb, Angebotserstellung und ERP-Prozesse für Großhandelsunternehmen automatisiert. Großhändler bewegen jeden fünften Dollar der globalen Produktionsleistung, sind jedoch bis heute massiv unterversorgt mit moderner Software. Platos Lösung stattet Vertriebsteams mit einem KI-Copiloten aus, steigert Profite und erhöht die Vertriebseffizienz via AI agents.

„Wir haben die Probleme aus erster Hand im Großhandel meiner Familie erlebt und Plato gemeinsam mit Experten entwickelt, um die Arbeitsweise der Branche neu zu denken. Wir bauen das KI-Betriebssystem für den Großhandel, beginnend mit einer intelligenten Automatisierungsplattform im Vertrieb. Mit dieser Finanzierung skalieren wir Plato, um die gesamte Branche zu transformieren und einen Tech-Champion für die Handelsökonomie aufzubauen – aus Deutschland, für die Welt“, sagt Benedikt Nolte, CEO von Plato.

Skalierung des KI-Betriebssystems für den Großhandel

Die Plattform erschließt verborgene ERP-Daten und automatisiert manuelle Aufgaben, sodass Vertriebsteams vom reaktiven ins proaktive Verkaufen kommen. Plato hat bereits mehrere der führenden Großhändler Europas mit sechsstelligen Vertragsvolumina gewonnen. Die 14,5 Mio.-USD-Finanzierung soll es Plato ermöglichen, sein vertikales Produktangebot auf Kundenservice und Einkauf auszuweiten und die internationale Expansion voranzutreiben.

„Besonders überzeugt hat uns an Plato die außergewöhnliche Qualität des Gründerteams. Das Team hat in diesem Bereich ein echtes „Right to winˮ und brennt für den Großhandel. Es vereint tiefgehende Branchenexpertise aus erster Hand mit starker technischer Umsetzung und dem Anspruch, ein branchenprägendes vertikales KI-Unternehmen aufzubauen. Großhändler suchen dringend nach branchenspezifischer KI-Software, um operative Herausforderungen zu lösen – und genau diese Lösung ist Plato“, sagt Andreas Helbig, Partner bei Atomico.

Dass universitäre Spitzenforschung der Treibstoff für wirtschaftlichen Erfolg sein kann, beweist aktuell eine Meldung aus Dresden. Die Seamless Therapeutics GmbH, eine erst 2022 gegründete Ausgründung der Technischen Universität Dresden (TUD), spielt ab sofort in der Champions League der Biotechnologie mit. Mit Eli Lilly konnte eines der weltweit forschungsstärksten Pharmaunternehmen – bekannt u.a. für Durchbrüche in der Diabetes- und Adipositas-Behandlung – als strategischer Partner gewonnen werden.

Der Deal: Mehr als nur eine Schlagzeile

Die Dimensionen der Vereinbarung lassen aufhorchen: Der Kooperationsvertrag beziffert sich auf einen Wert von bis zu 1,12 Milliarden US-Dollar. Doch wie ist eine solche Summe für ein junges Start-up einzuordnen?

In der BioTech-Branche sind solche Verträge oft als sogenannte Bio-Bucks strukturiert. Das bedeutet: Die Milliarde liegt nicht sofort als Koffer voller Geld auf dem Tisch. Der Deal setzt sich in der Regel aus einer substanziellen Sofortzahlung (Upfront Payment) zum Start der Forschung und weiteren, weitaus größeren Teilzahlungen zusammen. Diese fließen erfolgsabhängig, sobald das Startup definierte Meilensteine erreicht – etwa den erfolgreichen Abschluss klinischer Studienphasen oder die Marktzulassung.

Die Technik: Warum Lilly so früh einsteigt

Dass ein Gigant wie Eli Lilly so früh in ein Start-up investiert, liegt an der disruptiven Technologie der Dresdner. Seamless Therapeutics hat eine Plattform entwickelt, um das „Genome Editing“ auf einpräzises und flexibles Niveau zu bringen, um die Technologie für eine Vielzahl von Indikationen anwendbar zu machen.

Während bekannte Verfahren wie die „Genschere“ CRISPR-Cas oft darauf basieren, die DNA-Stränge komplett zu durchtrennen (Doppelstrangbruch) – was zu ungewollten Fehlern bei der zelleigenen Reparatur führen kann –, gehen die Dresdner einen anderen Weg. Sie nutzen sogenannte Designer-Rekombinasen.

Vereinfacht gesagt arbeitet ihre Technologie nicht wie eine grobe Schere, sondern wie ein präzises „Suchen & Ersetzen“-Werkzeug. Sie können genetische „Schreibfehler“ direkt im Erbgut korrigieren, ohne die riskanten Brüche in der Doppelhelix zu erzeugen. Dieser Ansatz ist namensgebend („Seamless“ = nahtlos) und gilt als deutlich sicherer für die Anwendung am Menschen. Ein erstes konkretes Ziel der Kooperation ist die Bekämpfung von genetisch bedingtem Hörverlust.

Die Köpfe: Ein Team auf Expansionskurs

Hinter diesem technologischen Durchbruch steht kein anonymes Labor, sondern ein jahrelang eingespieltes Gründerteam aus der TUD. Den wissenschaftlichen Nukleus bildete die Forschungsgruppe von Prof. Frank Buchholz (Professor für Medizinische Systembiologie). Zusammen mit ihm trieben vor allem Dr. Felix Lansing, der heute als Chief Scientific Officer (CSO) die technologische Vision verantwortet, und Dr. Anne-Kristin Heninger (Head of Operations) die Entwicklung zur Marktreife voran. Komplettiert wurde das Gründungsteam durch Dr. Teresa Rojo Romanos und Dr. Maciej Paszkowski-Rogacz.

Dass Seamless Therapeutics den globalen Durchbruch ernst meint, zeigt auch eine strategische Personalie aus dem April 2024: Um die Brücke in den entscheidenden US-Markt zu schlagen, holte man den Branchenveteranen Dr. Albert Seymour als neuen CEO an Bord. Während Seymour die internationale Skalierung vorantreibt, sichern die Gründer weiterhin die technologische DNA des Unternehmens. „Die Zusammenarbeit mit Eli Lilly ist eine Bestätigung für unsere Gen-Editierungsplattform und ihr krankheitsmodifizierendes Potenzial“, erklärt Prof. Buchholz.

Der Standort: Wie aus Forschung Business wird

Der Erfolg fällt nicht vom Himmel, sondern ist das Ergebnis eines funktionierenden Transfer-Ökosystems. Das Startup wurde seit den frühen Phasen intensiv unterstützt durch TUD|excite, das Excellence Center for Innovation der TU Dresden, sowie durch SaxoCell, das sächsische Zukunftscluster für Präzisionstherapie. Prof. Ursula M. Staudinger, Rektorin der TUD, sieht in dem Deal eine Blaupause für den deutschen Innovationsstandort: „Das Investitionsvolumen unterstreicht eindrucksvoll das Potenzial dieser Technologie [...] Zugleich zeigt dieser Meilenstein, wie konsequent und erfolgreich die TUD den Transfergedanken lebt.“

Für Seamless Therapeutics beginnt nun die Arbeit, die rekombinase-basierte Technologie gemeinsam mit Eli Lilly durch die anspruchsvollen Phasen der Medikamentenentwicklung zu bringen – mit einem Team, das wissenschaftliche Exzellenz nun mit internationaler Management-Erfahrung verbindet.

Die Instandhaltung der öffentlichen Infrastruktur entwickelt sich zunehmend zum Nadelöhr der Bauindustrie. Allein in Deutschland beziffert die KfW den Sanierungsstau auf mehrere hundert Milliarden Euro. In diesem Marktumfeld konnte Sitegeist nun die Investoren überzeugen: Angeführt wird die Runde von den VCs b2venture und OpenOcean. Zudem beteiligten sich UnternehmerTUM Funding for Innovators sowie renommierte Business Angels, darunter Alexander Schwörer, Verena Pausder und Lea-Sophie Cramer.

Der Markt: Skandinavische Dominanz trifft auf Münchner KI

Sitegeist betritt mit seiner Lösung für die Betonsanierung keinen unbesetzten Markt. Der Bereich der Abbruch- und Sanierungsroboter wird traditionell von starken skandinavischen Herstellern wie Brokk, Aquajet oder Conjet (alle Schweden) dominiert. Diese Anbieter haben sich mit robusten Maschinen für den selektiven Betonabtrag weltweit etabliert.

Doch Sitegeist setzt technologisch an einem anderen Punkt an: Während die Systeme der etablierten Wettbewerber in der Regel tele-operiert sind – also permanent von Fachkräften ferngesteuert werden müssen –, zielen die Münchner auf echte Autonomie. Mitgründer Claus Carste (CPO), der an der TUM ursprünglich selbst an Teleoperation forschte, entwickelte den Ansatz bewusst weiter: Weg von der Fernsteuerung, hin zur eigenständigen Problemlösung durch die Maschine.

„Golden Pretzel“- und „Munich Startup Special Prize“-Gewinner mit autonomem Ansatz

Der technologische Sprung soll vor allem den Fachkräftemangel abfedern: Wo bei herkömmlichen Systemen ein(e) Bediener*in pro Maschine gebunden ist, ermöglicht der autonome Ansatz von Sitegeist perspektivisch, dass eine Fachkraft mehrere Roboter gleichzeitig überwacht.

„Die spannendsten KI-Roboter von heute haben keine Finger und Daumen“, kommentiert Sam Hields, Partner bei OpenOcean. Die Roboter nutzen Sensorik und KI, um ihre Umgebung eigenständig zu erfassen. Sie erkennen Unebenheiten im Beton und passen ihre Arbeitsweise in Echtzeit an. Ein digitales 3D-Modell (BIM) des Bestandsgebäudes ist dafür nicht notwendig.

Dass dieser Ansatz Potenzial hat, bewies das Team bereits im Vorjahr: 2025 gewann Sitegeist (damals teils noch unter dem Projektnamen Aiina Robotics bekannt) den renommierten Pitch-Wettbewerb der Bits & Pretzels Konferenz und sicherte sich die „Golden Pretzel“ sowie den „Munich Startup Special Prize“.

Philosophie trifft Deep Tech

Hinter der Technologie steht ein vierköpfiges Gründerteam, das interdisziplinäre Expertise vereint und tief im Münchner Ökosystem verwurzelt ist. CEO Dr. Lena-Marie Pätzmann bringt dabei eine ungewöhnliche Perspektive ein: Die Absolventin der Universität St. Gallen hält auch einen Bachelor in Philosophie – eine Kombination, die bei der ethischen und gesellschaftlichen Einordnung von KI-Arbeitskräften zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Zusammen mit Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO, ehemalige Stipendiatin der Bayerischen EliteAkademie) und Claus Carste (CPO) gründete sie das Unternehmen im Jahr 2025 als Spin-off der Technischen Universität München (TUM). Es entstammt dem Robotik-Lehrstuhl von Prof. Matthias Althoff, der bereits Erfolge wie RobCo hervorbrachte.

Florian Schweitzer, Partner bei b2venture, sieht in dieser Konstellation einen entscheidenden Vorteil: „Das Team ist bereit, buchstäblich durch Wände zu gehen, um Robotik auf realen Baustellen nutzbar zu machen.“ Mit dem frischen Kapital plant Sitegeist nun, das Team am Standort München weiter auszubauen und die Einführung der Systeme auf realen Baustellen zu beschleunigen.

Key Facts: Sitegeist

• Gründung: 2025 (Spin-off der TU München, Projektname „Aiina Robotics“)
• Sektor: Construction Tech / Robotik
• Finanzierung: 4 Mio. € Pre-Seed (Februar 2026)
• Investoren: b2venture, OpenOcean, UnternehmerTUM Funding for Innovators
• Angels: u.a. Verena Pausder, Lea-Sophie Cramer, Alexander Schwörer
• Awards: Gewinner „Golden Pretzel“ (Bits & Pretzels 2025), Munich Startup Special Prize
• USP: Autonome, KI-gesteuerte Anpassung an komplexe Oberflächen (vs. klassische Fernsteuerung/Tele-Operation bei Wettbewerbern wie Brokk oder Aquajet)
• Management: Dr. Lena-Marie Pätzmann (CEO), Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO), Claus Carste (CPO)

Die Mittel stammen aus dem Accelerator-Programm des High-Tech Incubator (HTI). Mit dem frischen Kapital plant simmetry.ai den Ausbau seiner Technologie zu einer skalierbaren Plattform, die es KI-Entwicklern ermöglichen soll, fotorealistische Trainingsdaten „on demand“ selbst zu generieren.

Standortvorteil im „AgTech-Silicon Valley“

Die Ansiedlung in Osnabrück und die Aufnahme in den High-Tech Incubator (HTI) sind strategische Entscheidungen. Die Region hat sich zu einem der bedeutendsten Cluster für Agrartechnik in Europa entwickelt. Für simmetry.ai bedeutet das direkte Nähe zur Zielgruppe: Das Start-up bedient bereits namhafte Kunden aus dem Bereich der Landmaschinen. Der HTI-Accelerator fungiert dabei als Katalysator, um die Deep-Tech-Lösung direkt mit der starken niedersächsischen Industrie zu vernetzen.

Vom Forschungsprojekt zur Plattform

Hinter der Technologie steht ein erfahrenes Gründungstrio: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO) und Prof. Dr. Stefan Stiene. Als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) blicken die Gründer auf jahrelange Erfahrung in der angewandten Forschung zurück.

Ihr zentrales Problem in vergangenen Projekten war selten der Algorithmus, sondern der Daten-Engpass: Über 80 Prozent des Aufwands bei der KI-Entwicklung fließen laut Unternehmensangaben derzeit allein in die Datenerfassung und -aufbereitung. Insbesondere für seltene Randfälle („Edge Cases“) ist das Sammeln echter Daten oft wirtschaftlich kaum darstellbar.

Der USP: Warum der Acker den Unterschied macht

Simmetry.ai tritt an, um diesen manuellen Aufwand durch synthetische, voll annotierte Daten zu ersetzen. Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die sich oft auf strukturierte Umgebungen konzentrieren, wählten die Gründer bewusst einen anderen Einstieg: die Landwirtschaft.

„Wir haben mit der Landwirtschaft begonnen, weil dies sowohl ein hochwirksames als auch technisch anspruchsvolles Feld für KI ist“, erklärt Anton Elmiger. Die Wette der Gründer: Wer robuste KI-Modelle für die chaotischen Bedingungen eines Ackers trainieren kann, für den sind strukturierte Industrieumgebungen leichter zu bewältigen. Diese „AgTech-DNA“ dient dem Start-up nun als technologischer Hebel für die geplante Expansion in industrielle Anwendungen.

Plattform statt Dienstleistung

Ein weiteres Differenzierungsmerkmal ist das Geschäftsmodell. Während synthetische Daten oft noch als Dienstleistung erstellt werden, baut simmetry.ai eine Self-Service-Plattform. KI-Entwickler sollen nicht auf Datenlieferungen warten müssen, sondern fotorealistische Szenarien für Aufgaben wie semantische Segmentierung oder 3D-Posenschätzung eigenständig erstellen können.

Das Timing erscheint günstig: Analysten von Gartner prognostizieren, dass der Anteil synthetisch generierter Daten in KI-Projekten von 60 Prozent im Jahr 2024 auf bis zu 95 Prozent im Jahr 2030 steigen wird.

Key Facts: simmetry.ai

• Gründung: 2024 (Spin-off des DFKI)
• Standorte: Berlin / Osnabrück
• Finanzierung: 330.000 € durch NBank (High-Tech Incubator Accelerator)
• Fokus: Self-Service-Plattform für synthetische Trainingsdaten (Computer Vision)
• Gründer: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO), Prof. Dr. Stefan Stiene
• Zielgruppen: Landwirtschaft (Fokus), Nahrungsmittelproduktion, Industrie

Der Hamburger Proteinhersteller MicroHarvest verlässt den Pilotmaßstab und beginnt mit der industriellen Umsetzung seiner Fermentationstechnologie. Wie das Unternehmen am 12. Februar bekannt gab, fiel die Standortwahl für die erste kommerzielle Großanlage auf den Chemiepark Leuna in Sachsen-Anhalt.

Rapider Aufstieg: Von der Gründung zum Anlagenbau

Das Tempo, das MicroHarvest vorlegt, ist im Deep-Tech-Bereich ungewöhnlich hoch. Gegründet 2021 von Katelijne Bekers (CEO), Jonathan Roberz (COO) und Dr. Luísa Cruz (CTO) in Hamburg, gelang dem Gründer-Trio binnen weniger Jahre gelang der Sprung von der Verfahrensentwicklung zur Planung einer Großanlage, deren Produktionsstart bereits in rund zwei Jahren vorgesehen ist.

Technologie: Biomasse-Fermentation in Rekordzeit

Kern des Erfolgs ist ein proprietäres Verfahren der Biomasse-Fermentation. Anders als bei der Präzisionsfermentation werden hier die Mikroorganismen selbst zum Produkt: Bakterien vermehren sich exponentiell und werden zu sogenanntem Single Cell Protein (SCP) verarbeitet. Der technologische USP liegt in der Geschwindigkeit: Vom Rohstoff bis zum fertigen Protein vergehen laut MicroHarvest nur 24 Stunden. Das Verfahren gilt als eines der effizientesten weltweit und benötigt nur einen Bruchteil der Fläche und des Wassers konventioneller Proteinquellen.

Validierung durch Top-Investoren und Awards

Dass das Scale-up nun eine Investition im mittleren zweistelligen Millionenbereich stemmen kann, ist auch das Resultat einer soliden Finanzierungsstrategie. Bereits 2022 sicherte sich MicroHarvest in einer Series-A-Runde Kapital, angeführt von FoodTech-VCs wie Astanor Ventures und FoodLabs. Für den Bau in Leuna kommt nun ein Zuwendungsbescheid über knapp 5,5 Millionen Euro aus der Bundesförderung für Energie- und Ressourceneffizienz hinzu.

Standortentscheidung und Marktstrategie

In Leuna sollen rund 25 direkte Arbeitsplätze entstehen. Die Entscheidung für den Standort fiel nach der Prüfung von rund 40 Optionen in Europa. Ausschlaggebend waren die industrielle Infrastruktur und die Nähe zu regionalen Rohstoffen wie Melasse, die kurze Transportwege ermöglichen.

„Wir bauen kein Pilotprojekt, sondern eine Produktionsinfrastruktur für relevante Mengen. Leuna bietet dafür genau das richtige Umfeld: bestehende Industrie, verlässliche Utilities und ein regionales Agrar- und Verarbeitungsnetzwerk“, betont Co-Founder Jonathan Roberz.

Marktseitig ist der Boden bereitet: MicroHarvest zielt zunächst auf den B2B-Markt für Tiernahrung und Aquakultur und konnte bereits Produkteinführungen mit Partnern wie VEGDOG und THE PACK realisieren. Perspektivisch arbeitet das Unternehmen auch an Anwendungen für den Human-Food-Bereich.

Learnings für Gründer*innen

Der Case MicroHarvest zeigt exemplarisch, dass für Hardware-Start-ups die Standortwahl keine reine Immobilienthematik ist. Die Anbindung an bestehende Ökosysteme – hier die Stoffströme und Utilities eines etablierten Chemieparks – kann den entscheidenden Geschwindigkeitsvorteil beim Roll-out liefern. Zudem beweist die Finanzierungsstruktur, wie wichtig der intelligente Mix aus Venture Capital und staatlicher Förderung (hier für Capex) ist, um kapitalintensive Industrieprojekte zu realisieren.

In der europäischen Defense-Tech-Szene zeichnet sich eine signifikante Machtverschiebung ab: BASED, das führende Ökosystem für Dual-Use- und New-Defense-Start-ups, schaltet offiziell in eine neue strategische Wachstumsphase. Mit dem Einstieg des profilierten Medienunternehmers, Strategen und Venture-Investors Christoph Keese als Co-Founder untermauert das Unternehmen seinen Anspruch, die zentrale operative Infrastruktur für Sicherheit und Innovation in Europa zu werden.

Vom Frühstückstisch zur staatlich beauftragten Drehscheibe

Die Erfolgsgeschichte von BASED nahm ihren Anfang am Verhandlungstisch. Was Gründer Lippold von Oldershausen vor drei Jahren mit dem Munich Security Breakfast als hochkarätiges Forum im Rahmen der Münchner Sicherheitskonferenz etablierte, hat sich längst zu einer festen Institution entwickelt. Aus dieser Initiative heraus entstand im Jahr 2024 die Plattform BASED, die kurz darauf einen entscheidenden Meilenstein erreichte: Die Beauftragung durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) sowie das Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung als offizieller de:hub Security & Defense. Seither verfolgt die Plattform das Ziel, New-Defense-Start-ups, den Mittelstand, Investoren und Bedarfsträger strukturiert zu vernetzen, um technologische Souveränität nicht nur als Vision zu begreifen, sondern aktiv umzusetzen.

Strategisches Schwergewicht für die Skalierungsphase

Mit Christoph Keese gewinnt BASED nun ein unternehmerisches Schwergewicht mit tiefen Wurzeln in der europäischen Wirtschafts- und Medienlandschaft. Der Volkswirt und Journalist, der unter anderem als Chefredakteur der Financial Times Deutschland und der WELT sowie als Wegbereiter von POLITICO Europe agierte, bringt wertvolle Expertise als Brückenbauer und Venture-Investor mit. Für Keese steht fest, dass Europa in der aktuellen geopolitischen Lage vor allem Umsetzungskraft benötigt. Sein Ziel ist es, BASED gemeinsam mit Lippold von Oldershausen zur zentralen Plattform eines handlungsfähigen europäischen Defence-Ökosystems auszubauen, indem Innovationen skaliert, Kapital mobilisiert und institutionelle Verantwortung gebündelt werden.

Ein Turbo für Dual-Use-Gründer

Für Gründerinnen und Gründer im Bereich Dual-Use bedeutet diese personelle Verstärkung vor allem eine stärkere Sichtbarkeit und verbesserte Skalierungschancen. BASED fungiert dabei als Enabler, der Start-ups den oft schwierigen Zugang zu industriellen Kapazitäten, privatem Kapital und staatlichen Bedarfsträgern ebnet. In einer Zeit, in der Resilienz und technologische Souveränität zu Grundvoraussetzungen für Wohlstand geworden sind, bietet das Duo von Oldershausen und Keese eine Plattform, die Gründer*innen hilft, ihre Innovationen sicherheitspolitisch wirksam zu verankern und strategisch zum Erfolg zu führen.

StartingUp-Fazit: Was bedeutet das für die Szene?

Lange Zeit war Defense-Tech ein Nischenthema für Spezialist*innen, doch durch die institutionelle Verankerung als de:hub und die zusätzliche strategische Schlagkraft von Keese rückt das Thema endgültig in den Investment-Mainstream. Für Gründer*innen im Bereich Dual-Use bedeutet das: Die Barrieren zwischen ziviler Innovation und staatlicher Sicherheitsarchitektur werden durchlässiger. Wer heute Technologien entwickelt, die Europa resilienter machen, findet in BASED nun eine Infrastruktur vor, die industriell und politisch Türen öffnet, die bisher fest verschlossen schienen.

Service: So profitieren Start-ups von BASED

Für Gründerinnen und Gründer aus den Bereichen Dual-Use, Deep-Tech und Sicherheit bietet BASED konkrete Anknüpfungspunkte, um die „Valley of Death“-Phase schneller zu überwinden:

Zugang zum Netzwerk: Als offizieller de:hub öffnet die Plattform Türen zu Bundesministerien, der Bundeswehr und internationalen Sicherheitsinstitutionen.

Investoren-Matchmaking: BASED bringt kapitalsuchende Start-ups mit spezialisierten VCs und Business Angels zusammen, die ein tiefes Verständnis für die Zyklen im Defence-Sektor haben.

Industrie-Partnerschaften: Über das Ökosystem lassen sich Kooperationen mit etablierten mittelständischen Unternehmen schließen, um Prototypen in die industrielle Skalierung zu bringen.

Wissenstransfer: Kuratierte Events bieten die Chance auf direktes Feedback von hochrangigen Entscheidungsträgern aus Politik und Industrie.

Interessierte Gründer*innen können über die Website BASED direkt Kontakt aufnehmen.