Gründer der Woche: Jimmy Fresh – der etwas andere Food-Lieferdienst

Gründer der Woche 07/17


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Jimmy Fresh ist einer von vielen Lieferdiensten unseres Landes. Doch Gründer Pascal Tran treibt mehr an, als einfach nur frisches Essen von A nach B zu liefern. Er hat sich das Thema Nachhaltigkeit zu Herzen genommen und setzt sich ganz nebenbei noch für andere Gründer ein. Warum und was ihn sonst noch antreibt, das erfahren wir im Interview.

Die Konkurrenz im Food-Delivery-Bereich ist groß. Warum glaubst du, dich mit Jimmy Fresh am Ende gegen Lieferheld und Co. durchsetzen zu können?

Wir wollen uns gar nicht gegen Lieferheld und Co durchsetzen, sondern in der (Massen-) Nische Health Food die Nr 1 Lieferplattform werden. Dieser Trend wird sich langfristig durchsetzen, vor allem in Großstädten, weil die Leute dort immer mehr Wert auf eine bewusste Ernährung legen und auf der anderen Seite einfach zu wenig Zeit haben selbst zu kochen. Zudem haben Health-Food-Restaurants in Städten wie München eine kritische Masse erreicht, sodass diese eine spezialisierte Lieferplattform benötigen, die ihre Interessen und Alleinstellungsmerkmale klar vertreten kann. Große Player wie Lieferheld listen einfach alle Restaurants auf, sodass diese in der Masse untergehen bzw. deren besonderes Produktangebot beim Endkunden nicht wirklich zum Vorschein kommt.

Bei Jimmy Fresh gibt es außerdem die Möglichkeit nach Gerichten zu filtern, die passgenau auf die eigenen Vorlieben zugeschnitten sind. Z.B. können mit den Filtern „Fitness-Modus“ und „Ernährungskategorien“ unkompliziert nuss- und glutenfreie Bio-Gerichte mit 30g Eiweiß und 600 Kalorien gefunden werden. Bei welcher Lieferplattform hat man so einen hohen Grad an Transparenz und Individualität?
Eine weitere Besonderheit, die uns gegenüber dem Wettbewerb einen Vorteil verschafft, ist die Logistik. Wir haben keine eigene Liefermannschaft, sondern arbeiten mit Heimservice-Restaurants zusammen, die schon eine bestehende Lieferinfrastruktur besitzen und neben ihren eigenen Kunden für Jimmy Fresh-Kunden mit ausliefern. Somit sparen wir uns die Fixkosten und die Heimservice-Restaurants können ihre Leerzeiten minimieren. Eine Win Win-Situation – sharing is caring!  

Ein Grundpfeiler deines unternehmerischen Denkens ist Nachhaltigkeit. Weshalb spielt das für dich eine so große Rolle?

Nachhaltigkeit in diesem Kontext bedeutet für mich, dass möglichst viele verschiedene Gruppen vom Geschäftsmodell Jimmy Fresh profitieren sollen, und zwar langfristig. Nicht nur aus finanzieller Sicht, sondern auch gesellschaftlich. Am Ende des Tages will ich als Unternehmer wirtschaftlich erfolgreich sein und einen positiven Impact auf andere Leute haben. Bei Jimmy Fresh zeigt sich das konkret in 3 Punkten:

1. Startup-TV: Ich betreibe einen Vlog, wo ich die Leute mit auf meine Reise als angehender Gründer nehme und ihnen einen Einblick in meinen „Alltag“ gewähre. Z.B. sehen sie mich bei einem Pitch oder bei diversen Startup-Events wie Spätschicht (Gründerszene-Event). Ich will den Leuten einen authentischen Eindruck vermitteln wie es ist ein Unternehmen von der Pike aufzubauen mit all den Höhen und Tiefen. Ich will ihnen zeigen, dass man sehr viel dabei lernen kann, sich selbst weiterentwickelt, interessante Leute kennenlernt und trotz immenser Herausforderungen großen Erfolg und eine Menge Spaß haben kann, wenn man sich nicht unterkriegen lässt. Natürlich dient dieser Vlog auch als Marketinginstrument für Jimmy Fresh, soll aber zugleich andere Leute inspirieren ihre Selbständigkeitsträume in die Tat umzusetzen.

2. Die Nutzung bestehender Ressourcen, der sog. Share-Economy-Gedanke): Durch das Mitbenutzen der Lieferflotte lokaler Heimservice-Restaurants werden diese am wirtschaftlichen Erfolg von Jimmy Fresh partizipieren.

3. Unterstützung lokaler Restaurants und regionaler Erzeuger: Da wir großen Wert darauf legen mit Restaurants zu kooperieren, die einen hohen Anteil an regionalen Zutaten verwenden, unterstützen wir nicht nur diese, sondern auch indirekt Bauern und andere Zulieferer aus der Region.

Du hast in Karlsruhe studiert und deinen Master gemacht. Wann kam dir dabei die Idee für Jimmy Fresh?

Die Idee kam mir während des Masterstudiums nachdem ich mich schon mehrere Jahre darüber aufgeregt habe, dass es keine zufriedenstellenden Möglichkeiten gab, schnell und einfach an gesundes Essen zu kommen. Viele Karlsruher Alumnis werden mir bestimmt Recht geben, dass der sog. Yufka (auch bekannt als Dürüm) einer DER Leibspeisen war und aus dem Ernährungsplan eines Karlsruher kaum wegzudenken war. So war es eben auch bei mir, aber 3 bis 4 Mal die Woche Yufka war auf Dauer auch keine Lösung. Kochen macht mir zwar schon ab und an Spaß, aber im stressigen Alltag unter der Woche war das eher eine Belastung als ein Vergnügen. Ein gesundes Restaurant oder ein gesunder Lieferservice musste her!

Während meiner Masterarbeit, die sich doch länger hingezogen hat als gedacht, hatte ich genug Zeit, um mir die Geschäftsidee im Detail zu überlegen. Die Gründung sollte auf jeden Fall in einer Großstadt wie München erfolgen, weil dort die richtige Zielgruppe vorzufinden ist. Da kam die Eröffnung eines eigenen Restaurants schon mal nicht in Frage aufgrund des hohen Investments, geschweige denn der exorbitanten Miete für eine einigermaßen zentrale Lage. Nach einer gründlichen Recherche fand ich heraus, dass es doch schon einige Health-Food-Restaurants in München gab. Da dachte ich mir weshalb es eigentlich noch keine spezialisierten Lieferplattformen gab, die ausschließlich gesunde Restaurants listen und ernährungsbewussten Großstädtern eine große Auswahl verschiedener Health Food-Gerichte bieten. Bis dato musste man oft mühsam googeln welche gesunden Restaurants es in der Nähe gab bzw. waren sie unauffindbar und man hat sie dann irgendwann mal durch Zufall entdeckt.

Außerdem hat mich das Geschäftsmodell der digitalen Lieferplattform gereizt, das ohne physische Infrastruktur auskommt und somit sehr gut skalierbar ist. Uber ist das größte Taxi-Unternehmen der Welt ohne ein eigenes Taxi zu besitzen. Wie wäre es das größte Lieferrestaurant der Welt aufzuziehen, das weder eine eigene Küche noch eigene Fahrer hat?

Auf dem Weg zum profitablen Unternehmen lauern unzählige Stolpersteine und Hürden. Gab es bei dir einen Knackpunkt, wo du dir gedacht hast: Jetzt erst recht!

Dieser Knackpunkt war schon ganz am Anfang der Gründungsphase, wo ich nach einem Programmierer bzw. einer Agentur gesucht habe, die die Entwicklung der Plattform übernimmt. Zuerst haben mich tatsächlich einige abgelehnt, weil sie in der Idee kein Potenzial gesehen haben bzw. gesagt haben, dass mein Vorhaben von Beginn an zum Scheitern verurteilt ist aufgrund der schwierigen Wettbewerbslage. Man sollte eigentlich meinen, dass sich Agenturen generell über Aufträge freuen. Pustekuchen! Der Höhepunkt kommt aber noch. Nach zahlreichen Absagen bot mir eine Berliner Agentur einen Workshop an, wo sie mit mir gemeinsam die Idee anhand des Business Model Canvas evaluieren wollten. Ihrer Meinung nach war die Programmierung eher die kleinere Herausforderung als das richtige strategische Konzept zu finden. Da besagte Agentur bereits etwas für eine größere Lieferplattform programmiert hat, nahm ich den Vorschlag an, in der Hoffnung damit endlich den richtigen IT-Partner gefunden zu haben.

Während des Workshops wurde meine Idee jedoch dermaßen auseinander genommen und man hat mich mit Sätzen wie „Du bist noch nicht so weit! Sammel erst mal Erfahrung in einem Start-up.“ oder „Wir können nicht reinen Gewissens den IT-Auftrag annehmen, weil wir nicht von der Idee überzeugt sind und wir dir die Kosten ersparen wollen.“ nach Hause geschickt. Für meinen Vater und mich, die für diesen einen Tag extra nach Berlin geflogen sind, war das eine bittere Enttäuschung. Wir waren wirklich down. Die nächsten Tage haben mich auf jeden Fall etliche Zweifel geplagt, ob ich überhaupt als Gründer etwas tauge, ob meine Idee echt zu schlecht war, ob ich nicht einfach einen festen Job annehmen soll und so weiter.

Zum Glück bin ich im Anschluss einige Tage auf das Splash-Festival gefahren, wo ich etwas Abstand zu dem Ganzen gewinnen konnte. Wieder zuhause angekommen habe ich die Idee nochmal in Ruhe selbst anhand des Canvas-Frameworks analysiert und bin zu dem Schluss gekommen, dass es auf jeden Fall Sinn macht. Ich habe mir auch nochmal den Film Pursuit of Happiness angesehen und die Gesprächsszene zwischen Will Smith und seinem Sohn, hat mir in der Situation unglaublich viel geholfen: “Don't ever let someone tell you, you can't do something. Not even me. You got a dream, you got to protect it. People can’t do something themselves, they want to tell you you can’t do it. You want something, go get it. Period.” Ich dachte mir: Jetzt erst Recht, Junge! Ich glaube von ganzem Herzen an die Idee und sie kann so vielen Menschen das Leben erleichtern. Du ziehst jetzt deinen Traum durch, scheiß egal wie hart es wird!

Logistik spielt im Food-Delivery eine entscheidende Rolle. Wie bist du bei der Wahl deiner Lieferpartner vorgegangen, worauf kommt es an?

Das ist wieder eine Story für sich! Eine eigene Liefermannschaft aufzubauen war für mich von Beginn an keine Option, weil es mühsam ist zuverlässige Fahrer zu finden, weil die Fixkosten anfangs zu hoch sind und evtl. auch ein komplizierter Algorithmus vonnöten ist, um für die Fahrer die optimalste Route zu finden. Zum Glück gab es damals einen unabhängigen und deutschlandweit tätigen Logistikdienstleister, der für Restaurants auslieferte, die keine eigenen Fahrer einstellen wollten und zusätzlich zum normalen Geschäft noch einen Lieferservice anbieten wollten. Es kam echt wie gerufen, als ich erfahren habe, dass sie auch mit Plattformen kooperieren. Die passenden Programmierer habe ich glücklicherweise auch bald gefunden und nun ging es los mit der technischen Entwicklung und parallel dazu die Restaurantakquise. Meine Geschäftsidee basierte vollends auf der Annahme, dass die Logistik an besagten Dienstleister outgesourced werden kann. Nun kam nach einigen Monaten die Schreckensbotschaft: der Logistiker musste Insolvenz anmelden, weil sich ein wichtiger Geldgeber zurückgezogen hat trotz guter Geschäftsentwicklung. Nun stand ich wieder einmal ziemlich belämmert da. Das Geld war schon investiert, aber ich hatte niemanden zum Ausliefern.

Was nun?! Mein Vater trat mit der Idee an mich heran, dass man doch vielleicht bei Heimservice-Restaurants anfragen kann, ob sie nicht Lust hätten für die Plattform mit auszuliefern? Die Fahrer hatten sie ja schon mal. Obwohl ich die Idee total absurd fand, gab ich dem Ganzen eine Chance, weil mir in der scheinbar ausweglosen Situation auch nichts Besseres einfiel. Nachdem ich ungefähr jeden Heimservice in München abtelefoniert habe und wahrscheinlich über 100 Körbe bekommen habe, hat einer zugesagt. Er hat das Potenzial gesehen und wollte mir eine Chance geben, damit das Geschäft überhaupt zum Laufen kommt.

Um auf deine Frage zurückzukommen: bei der Auswahl des Lieferpartners kommt es auf dessen Lage an. Alle Restaurants müssen in seiner Nähe liegen. Außerdem ist eine langjährige Erfahrung im Liefergeschäft von Vorteil (Intuition und Erfahrung schlägt Routenalgorithmus)sowie ein sympathisches Auftreten gegenüber dem Kunden. Und last but not least DURCHHALTEVERMÖGEN! Es gibt immer jemanden, der an dich glaubt, wenn du es ernst meinst und dranbleibst, egal wie unkonventionell die Idee auch ist.

Was werden wir von Jimmy Fresh in den nächsten Jahren erwarten können?

Meine Vision ist es in 10 Jahren die global führende Lieferplattform für gesundes Essen zu sein. Jimmy Fresh wird in jeder Stadt mit mehr als 500.000 Einwohnern verfügbar sein und vielen Großstädtern das Leben erleichtern. Und zwar als eigenständiges oder börsennotiertes Unternehmen und nicht als Teil eines anderen Konzerns. Zuerst steht natürlich die deutschlandweite Expansion an. Es wird eine spannende Zeit!

Viele Studenten haben aus unterschiedlichsten Gründen Bedenken oder gar Angst zu gründen. Was rätst du ihnen aus eigener Erfahrung?

Was die berufliche Zukunft betrifft wird ein Scheitern als Gründer heutzutage nicht mehr als etwas Negatives angesehen. Im Gegenteil, viele Firmen nehmen ehemalige gescheiterte Gründer mit Kusshand auf, weil diese schon einmal bewiesen haben, etwas Eigenes auf die Beine stellen zu können. Das zeigt ein hohes Maß an Kreativität, Führungsstärke und Durchhaltevermögen. Leute mit solchen Eigenschaften sind überall gefragt. Dieses Startup-Mindset hält ja auch immer mehr Einzug in der Konzernwelt, nicht zuletzt durch den Aufbau eigener Accelerator.

Finanziell sollte man darauf achten sich ein gewisses Verlustlimit zu setzen ab dem man das Gründungsprojekt einstellen bzw. sollte. Es macht ja keinen Sinn die nächsten 10 Jahre von Staatsgeldern leben zu müssen. Aber ein kalkuliertes Risiko muss man auf jeden Fall eingehen, ohne geht es nicht. Mit einem Uniabschluss sollte man nach einer gescheiterten Gründung immer noch einen ordentlichen Job finden, bei dem man die Schulden nach einigen Jahren wieder abbezahlen kann. Und eins darf man nicht vergessen, viel schlimmer als das Scheitern und die finanziellen Verluste ist das Gefühl der Reue die Idee nicht umgesetzt zu haben und andere sieht die mit der gleichen Idee erfolgreich sind. Also wenn ihr eine Idee habt, einfach Arme hochkrempeln und machen. Je früher, desto besser. Und macht euch auch bzgl. Förderprogramme schlau - das bspw. geht prima über den Gründerberater.de

Hier geht’s zu Jimmy Fresh


Das Interview führte Niclas Hagen

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Gründer*in der Woche: LingMorph – EdTech ohne Millionen-Budget

Ein Germanistik- und Geschichtsstudent aus Hannover zeigt der EdTech-Branche, wie schlanke Produktentwicklung im Jahr 2026 aussieht. Ohne Millionen-Budget, dafür mit messerscharfem Fokus auf UX und Datenschutz, revolutioniert Abdu Alawal Ibrahim mit LingMorph die digitale Satzanalyse. Ein Gespräch über Disruption im Klassenzimmer, Open-Source-Strategien und die Brücke zwischen Code und Linguistik.

StartingUp: Hallo Abdu, starten wir direkt mit dem harten Reality-Check: Was ist dein Elevator Pitch für LingMorph?

Abdu Alawal Ibrahim: Hallo Hans! LingMorph ist eine anmeldefreie, werbefreie und kostenfreie Web-Applikation, die komplexe deutsche Sätze in Sekundenschnelle visuell unter anderem in Wortarten, Satzglieder, Kasus und das topologische Feldermodell untergliedert. LingMorph bietet Lehrkräften und Lernenden im regulären Deutsch- und DaZ-Unterricht ein datenschutzkonformes Werkzeug, das auf jedem Endgerät sofort einsatzbereit ist. Damit lösen Lehrkräfte das Problem einer oft als trocken und unverständlich wahrgenommenen Grammatik durch ein interaktives und visuelles Interface.

StartingUp: Große Bildungsverlage investieren Millionen in digitale Lernplattformen, kämpfen aber oft mit behäbigen Strukturen. Du hast LingMorph im Alleingang hochgezogen. Wie ist es dir gelungen, die etablierten Player in Sachen Ladegeschwindigkeit und Barrierefreiheit zu überholen?

Abdu Alawal Ibrahim: Ich denke, dass die erwähnten Aspekte, wie die Werbe- und Anmeldefreiheit und generell der Verzicht auf kommerziellen Gewinn hier eine große Rolle spielen. Durch meine jahrelange Erfahrung in der Frontend- und App-Entwicklung habe ich LingMorph auf der Basis von Bootstrap 5.3 ohne schwere Benutzerverwaltung oder Tracking-Skripte entwickelt. Die Satzanalyse läuft dabei getrennt von der eigentlichen Visualisierung: Während serverseitig die LingMorph-Engine die Struktur analysiert, wird sie clientseitig, also direkt auf dem Endgerät der Nutzenden, visualisiert. Dieser Ansatz ist extrem ressourcenschonend. Tests zeigen eine Ladezeit von gerade einmal 0,4 Sekunden und laut Lighthouse-Audit einen Performance-Score von 94/100 sowie die volle Punktzahl von 100 im Bereich SEO.

StartingUp: Die Kombination aus Geisteswissenschaft und Tech ist extrem spannend. Du nutzt für die automatisierte Analyse den STTS-Standard (Stuttgarter-Tübinger-Tagset). Vor welchen technischen Herausforderungen steht man, wenn man komplexe, oft unlogische natürliche Sprache in einen sauberen Algorithmus gießen muss?

Abdu Alawal Ibrahim: Dass man hier vor großen Herausforderungen steht, ist definitiv der Fall. Natürliche Sprache ist voller Unregelmäßigkeiten und Mehrdeutigkeiten (sogenannten Ambiguitäten). Hier ist zum Beispiel der Kasussynkretismus zu nennen: Die Wortgruppe „die Frauen“ kann Nominativ oder Akkusativ sein, „der Frau“ wiederum Genitiv oder Dativ. Ferner stellt besonders das Deutsche mit seinen verstreuten Prädikatsteilen, wie es beim Perfekt vorkommt („Sie hat [...] abgeholt“) sowie trennbaren Verbzusätzen („Ich gebe [...] ab“) für Algorithmen eine große Herausforderung dar. Und je komplexer Sätze werden und je mehr untypische Strukturen auftauchen, desto schneller stößt die automatisierte Analyse auf Basis des Stuttgarter-Tübinger-Tagsets an ihre Grenzen.

Der Umgang mit diesen Herausforderungen ist Teil der aktiven Weiterentwicklung des Tools: Falls der Algorithmus an linguistische Grenzen stößt, berechnet LingMorph direkt innerhalb der Engine die Konfidenz-Scores und macht potenzielle Unsicherheiten transparent über UI-Warnungen für die Nutzenden sichtbar. Ferner können die Nutzenden stets fehlerhafte Ausgaben melden, denn LingMorph ergänzt die statistischen Sprachmodelle aktiv mit weiteren hauseigenen Erkennungssystemen, um die Lücken der statistischen Sprachmodelle zu schließen.

StartingUp: Aus Produkt-Sicht (UX/UI) ist das interaktive Verschieben von Satzgliedern per Drag-and-Drop im topologischen Feldermodell ein echtes Highlight. Wie wichtig ist exzellentes User-Interface-Design, um ein von Natur aus „trockenes“ Thema wie Grammatik in ein digitales Produkterlebnis zu verwandeln?

Abdu Alawal Ibrahim: Das ist natürlich sehr wichtig und stellt als Highlight, wie du es benennst, besonders auch einen didaktischen Mehrwert dar. Denn Grammatik scheitert im Unterricht oft auch daran, dass sie als abstrakt interpretiert und vielleicht manchmal im Unterricht auch einfach zu theoretisch vermittelt wird. Mit Hilfe von Tools wie LingMorph kann der Grammatikunterricht praktischer gestaltet werden: Durch das interaktive Verschieben von Elementen direkt im Feldermodell, können grammatikalische Regeln für Lernende besser verortet und sichtbar gemacht werden. Wenn Lernende ein Satzglied per Drag-and-Drop bewegen können und die strukturelle Veränderung sofort visuell zurückgespiegelt bekommen, verwandelt sich dieses schultypische Auswendiglernen in eine Art des Experimentierens und Entdeckens.

StartingUp: LingMorph verzichtet komplett auf Registrierung, Werbung und Datentracking. In der Start-up-Welt gilt das Datensammeln oft als das neue Gold. Warum ist dieser radikale Datenschutz-Ansatz für dich kein Wachstumshemmer, sondern vielleicht sogar dein wichtigster Growth-Hacker?

Abdu Alawal Ibrahim: Weil im stark regulierten Bildungssektor der Datenschutz die größte bürokratische Hürde überhaupt darstellt. Wer an Schulen ein digitales Tool einführen will, scheitert meist monatelang an den Freigaben, durch die DSGVO-Hürden und ist auch rechtlich daran gebunden, Einverständniserklärungen der Erziehungsberechtigten einzufordern. Dadurch, dass LingMorph keinerlei personenbezogene Daten für kommerzielle Zwecke erhebt, kein Tracking nutzt und keine Registrierung erfordert, fällt diese Barriere komplett weg. Lehrkräfte können den Link ohne Absprache direkt an die digitale Tafel werfen und den Lernenden zur Nutzung auf ihren Endgeräten vorstellen. Das Ziel von LingMorph ist es primär, den Deutschunterricht zu unterstützen und Lernenden zu helfen. Kommerziell orientierte Tools schrecken vor diesem radikal datenschutzfreundlichen Weg verständlicherweise oft zurück.

StartingUp: Du positionierst LingMorph als Open Educational Resource (OER). Das klingt edel, wirft im Start-up-Kontext aber die Frage auf: Wie sieht die langfristige Core-Strategie aus? Wie finanzierst du Serverkosten und Weiterentwicklung, wenn die Nutzer*innenbasis explodiert?

Abdu Alawal Ibrahim: Aktuell ist das Wachstum LingMorphs mit über 130.000 Analysen pro Monat bereits massiv, aber die technische Infrastruktur fängt das sehr kosteneffizient ab. Ein großer Teil der Kernfunktionen soll für Lehrkräfte und Lernende somit immer kostenfrei und barrierefrei bleiben. Wie genau öffentliche Fördergelder für digitale Bildungsinfrastruktur oder Premium-Lizenzen für Institutionen die Weiterentwicklung in Zukunft mittragen können, ist aufgrund des jungen Alters der Applikation im Detail noch offen.

StartingUp: Die renommierte Fachwelt, wie das Symposion Deutschdidaktik e.V., unterstützt dich bereits. Im Start-up-Sprech hast du dir damit eine extrem starke „Corporate Credibility“ gesichert. Wie hast du diese Schwergewichte der Wissenschaft von deiner studentischen Innovation überzeugt?

Abdu Alawal Ibrahim: Diese Unterstützung nehme ich stets sehr dankend an und freue mich gerade über das hohe Interesse aus der Sprachdidaktik und aus vielen Hunderten Schulen und Deutsch- sowie DaZ/DaF-Lehrkräften, die sich regelmäßig bei mir melden. Das motiviert mich bei der Weiterentwicklung enorm.

Ich denke, dass neben der einfach zu bedienenden Benutzeroberfläche und der mit LingMorph gebotenen Unterstützung für Lehrkräfte, auch die fachliche Validität von Relevanz ist, denn gerade die Erläuterungen zu den einzelnen Analyseschritten stützen sich auch auf etablierte germanistische Standardwerke. Und dass die Entwicklung von LingMorph auch stets auf das Feedback der Didaktiker*innen aufbaut und ich der Didaktik und Linguistik bei der Weiterentwicklung stets offen gegenüberstehe, hilft auch enorm.

StartingUp: Zum Schluss: Was ist das nächste große Feature auf deiner Produkt-Roadmap und wo siehst du LingMorph im EdTech-Markt der Zukunft?

Abdu Alawal Ibrahim: Auf der Produkt-Roadmap stehen neben der Optimierung des Erkennungssystems und noch besserer und interaktiverer Visualisierung, auch die Etablierung von Aufgaben für Lernende, die wahlweise durch die Lehrkräfte in Form von selbst vorgegebenen Sätzen erfolgen soll. Damit sollen mehr Möglichkeiten für das gemeinsame Experimentieren im Deutschunterricht geboten werden.

Ferner steht auch die Etablierung von Künstlicher Intelligenz (KI) auf der Produkt-Roadmap. Besonders die Integration von Large Language Models (LLM) bietet die Möglichkeit den Lernenden die Erkennungsergebnisse zu erläutern und Teile des Erkennungssystems an die KI zu delegieren (z. B. die Autokorrektur von Eingabefehlern, die erneute Prüfung bei geringer Konfidenz des gegenwärtigen Erkennungssystems u. v. m.).

Hinsichtlich des Datenschutzes gibt es reichlich Möglichkeiten der datenschutzkonformen KI-Integration: Möglich wäre hier das Hosten des LLM über den Browser des Nutzenden (auch „client-side AI“ genannt) sowie die Möglichkeit des Hostens des Modells auf dem Server von LingMorph (auch „self-hosted AI“ genannt). Besonders sogenannte Transformer-Modelle bieten hier eine enorm hohe Erkennungsgenauigkeit und können mit den eben benannten Herausforderungen deutlich besser umgehen.

Ferner sind nach enger Absprache mit Fachreferenten von verschiedenen Landesämtern für Schule und Bildung sprachliche und strukturelle Anpassungen des Tools geplant. Alles in allem berücksichtige ich stets neue Möglichkeiten zur Verbesserung von LingMorph und freue mich jederzeit auf neue Impulse.

StartingUp: Danke, Abdu Alawal Ibrahim, für das Gespräch.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Souveräne Kanzlei-KI: Invecorum sichert sich sechsstelliges Investment in Rekordzeit

Laut eigenen Angaben hat das Braunschweiger Start-up Invecorum in weniger als 24 Stunden eine sechsstellige Business-Angel-Runde abgeschlossen. Die Mission der im April 2026 gegründeten Firma: Eine datenschutzkonforme KI für Steuerberatende, die es mit US-Giganten aufnehmen soll. Doch wie realistisch ist der Aufbau einer eigenen Server-Infrastruktur in diesem stark umkämpften Markt?

Ein Pitch, ein Abend – und die Runde stand, so jedenfalls schildert es das Unternehmen. Beim Pitchabend des Banson Business-Angel-Netzwerks in Hannover konnte das KI-Start-up Invecorum die Investoren offenbar derart überzeugen, dass sämtliche Zusagen für eine sechsstellige Finanzierung innerhalb eines Tages vorlagen. Das Investorenteam rekrutiert sich vollständig aus der Region Hannover, darunter Dr. Gunter Dunkel, ehemaliger Vorstandsvorsitzender der Nord/LB.

Der rasante Abschluss fügt sich in die bisherige Historie ein: Erst im April 2026 im Braunschweiger Trafo Hub gegründet, brachte das Start-up bereits im Juni sein Produkt auf den Markt. Die KI-Lösung für Steuerkanzleien werde nach Unternehmensangaben inzwischen bundesweit genutzt.

Verschwiegenheitspflicht und berufsrechtliche Hürden

Der Markt, in den Invecorum vorstößt, steht unter Druck. Steuerkanzleien leiden unter Fachkräftemangel, was den Einsatz von KI-Assistenten attraktiv macht. Das Branchenproblem: Die Nutzung etablierter US-Lösungen ist für Berufsträger*innen riskant, da sie gesetzlich zu strenger Verschwiegenheit verpflichtet sind. Landen sensible Mandant*innendaten auf amerikanischen Servern, drohen massive Compliance-Probleme.

Die Architektur von Invecorum greift genau hier an: Das System ist laut Start-up strikt auf die Einhaltung von § 203 StGB (Verletzung von Privatgeheimnissen) sowie § 62a StBerG (Inanspruchnahme von Dienstleister*innen) ausgerichtet. Da diese Vorgaben für die gesamte Verarbeitungskette gelten, betreibt das Unternehmen seine Server und KI-Modelle nach eigenen Angaben autark in Deutschland, um Datenabflüsse ins Ausland physisch wie rechtlich auszuschließen.

Sichere Alternativen aus Deutschland konnten bei der Qualität bislang oft nicht mithalten. Invecorum tritt an, um diese Lücke zu schließen, und behauptet, bei Steuerrechtsfragen bereits heute auf dem Niveau führender US-Anbieter zu agieren. Das frische Kapital soll nun in den Ausbau der eigenen Recheninfrastruktur fließen.

Mehr als ein Chatbot

Invecorum positioniert sich nicht als simpler Textgenerator, sondern als in den Workflow integrierter „KI-Mitarbeiter“. Zu den Kernfunktionen gehören:

  • Quellenbasierte Recherche: Die KI sucht in tagesaktuellen Gesetzen, BMF-Schreiben und der Rechtsprechung. Jede Antwort soll mit Primärquellen belegt werden, die vor der Freigabe geprüft werden können.
  • Mandant*innenspezifisches „Gedächtnis“: Chats und Dokumente werden gebündelt. Die KI soll aus früheren Konversationen lernen und Sachverhalte vorab ausfüllen.
  • Tiefen-OCR & Entwürfe: Das Tool digitalisiert laut Start-up auch alte Scans und formuliert darauf basierend erste Entwürfe für Einsprüche oder Memos.
  • Sichere Kommunikation: Über ein „Collect“-Feature können Beratende fehlende Unterlagen per sicherem Link verschlüsselt bei dem/der Mandant*in anfordern.

Das Gründerteam: Mix aus Tech und Tax

Das operative Geschäft teilen sich drei Gründer*innen: Daniel Wasmus) ist Software-Entwickler mit Stationen in VC-finanzierten KI-Start-ups, zuletzt bei Mixedbread AI. Philip Goddinger ist Machine Learning Engineer mit Fokus auf verteilte Systeme und Security, und Irina Meier, zuvor Gründerin im Legal-Tech-Bereich, zeichnet verantwortlich für Business und Finance. Fachlich flankiert wird das Team durch den Steuerberater Jens Henke sowie Prof. Dr. Guido von Rudorff von der Universität Kassel. Letzterer ist Experte für den Betrieb offener KI-Modelle auf eigenen GPUs.

Kritischer Blick auf die Skalierbarkeit

Die Idee einer „souveränen KI“ trifft den Schmerzpunkt regulierter Berufe. Für Branchenkenner*innen stellen sich jedoch Fragen zur Skalierbarkeit:

  • Infrastrukturkosten: Der Betrieb eigener GPU-Hardware ist extrem kapitalintensiv. Eine sechsstellige Finanzierung reicht für einen Proof of Concept und erste Server. Um mit Hyperscalern bei Latenz und Ausfallsicherheit auf Dauer mitzuhalten, wird bald signifikantes Folgekapital nötig sein. Der strategische Kniff: Durch die Expertise von Prof. von Rudorff dürfte das Start-up hochleistungsfähige Open-Source-Modelle lokal hosten und aufs Steuerrecht fine-tunen, was die Milliarden-Budgets für eigene Foundation-Modelle erspart.
  • Wettbewerb: Das Segment ist lukrativ, aber konservativ. Platzhirsch DATEV dominiert die Kanzlei-IT und integriert zunehmend eigene KI-Funktionen. Zudem rüsten Tech-Giganten ihre europäischen Cloud-Instanzen datenschutzrechtlich weiter auf.

Fazit

Das Tempo, das Invecorum vom Start im April bis zum Launch 2026 vorgelegt hat, ist bemerkenswert. CEO Daniel Wasmus betont, dass souveräne KI-Lösungen nur dann einen „Paradigmenwechsel“ auslösen, wenn sie qualitativ mit US-Anbietern gleichziehen. Ob der USP „eigene Rechenzentren in Deutschland“ ausreicht, um Kanzleien dauerhaft von etablierten Tools oder kommenden DATEV-Integrationen fernzuhalten, muss das Team nun am Markt beweisen.

Zeitenwende im Start-up-Ökosystem: Deutschland bringt 2026 jeden Monat ein neues Unicorn hervor

Lange galt die deutsche Start-up-Szene als solide, aber unaufgeregt. Doch der brandneue Hurun Germany Unicorn Index 2026 zeigt eine radikale Transformation: Mit einem Gesamtwert von 118,9 Milliarden Euro (129 Mrd. US$) und zwölf Neuzugängen allein in diesem Jahr deklassiert Deutschland den restlichen Kontinent. Im globalen Ranking klettert die Bundesrepublik damit auf Platz 5 – getrieben von einer historischen Welle an DeepTech-, KI- und Defense-Start-ups.

Es ist eine Zäsur für den Technologie-Standort Deutschland: 38 Einhörner (Unicorns) – also nicht börsennotierte Start-ups mit einer Bewertung von mindestens einer Milliarde US-Dollar – beheimatet die Bundesrepublik mittlerweile. Das entspricht einem Zuwachs von 46 Prozent gegenüber dem Vorjahr und bedeutet die größte Kohorte an Neuzugängen in der deutschen Geschichte. In Kontinentaleuropa liegt Deutschland damit unangefochten auf Rang 1 – weit vor den Niederlanden (11), der Schweiz (8) und Schweden (5).

Helsing erstmals auf Platz 1: Das neue Flaggschiff der deutschen Szene

An der Spitze des Index gab es einen spektakulären Machtwechsel: Das 2021 gegründete KI-Verteidigungsunternehmen Helsing führt das Ranking mit einer Bewertung von 16,6 Milliarden Euro als wertvollstes Einhorn Deutschlands an. Ein Zuwachs von 11,6 Milliarden Euro innerhalb eines einzigen Jahres unterstreicht das immense Potenzial junger deutscher DeepTech-Unternehmen und setzt ein weltweites Signal für europäische KI-Infrastruktur.

Deep-Tech, Rüstung & Fusionsenergie erreichen historischen Höhepunkt

Der Aufstieg des Standorts beruht auf einem strukturellen Wandel. Während B2B-SaaS weiterhin ein starkes Fundament bildet, erreicht die DeepTech-Welle 2026 ihren vorläufigen Höhepunkt. Befeuert durch die politische „Zeitenwende“ haben sich Verteidigungs- und Raumfahrt-Start-ups wie Helsing, STARK Defence (direkt bei Gründung mit über 1 Mrd. US-Dollar bewertet), der Drohnenpionier Quantum Systems und der Raketenbauer Isar Aerospace zu Schlüsselsektoren entwickelt. Parallel dazu beweisen Black Forest Labs (Generative KI) aus Freiburg und Proxima Fusion (Fusionsenergie) aus München, dass Deutschland bei den globalen Zukunftstechnologien in der ersten Liga mitspielt.

Berlin und München beheimaten 68 % aller deutschen Einhörner

Der Index zeigt eine bemerkenswerte räumliche Verdichtung: 18 der 38 Einhörner stammen aus Berlin, 8 aus München. Zusammen vereinen diese beiden Standorte 68 Prozent aller deutschen Milliarden-Start-ups auf sich. Während Berlin besonders im FinTech-, KI- und SaaS-Bereich dominiert, hat sich München als europäisches Powerhouse für DeepTech, Fusionsenergie und B2B-Software etabliert.

Die DNA der deutschen Unicorn-Gründer*innen

Eine Analyse der rund 95 deutschen Unicorn-Gründer*innen räumt zudem mit gängigen Silicon-Valley-Klischees auf:

Erfahrung vor jugendlichem Leichtsinn: Der 19-jährige Studienabbrecher bleibt in Deutschland ein Mythos. Im Schnitt sind deutsche Gründer*innen beim Start 34 Jahre alt, verfügen oft über eine Promotion und jahrelange Branchenerfahrung. Der Fokus liegt auf langfristig gebauten technischen Burggräben.

Die TUM als Kaderschmiede: Die Technische Universität München (TUM) ist die unangefochtene Gründungsfabrik. Allein aus ihren Reihen gingen Einhörner im Wert von 17 Milliarden Euro hervor (u. a. Personio, Celonis). Dicht dahinter folgen die TU Berlin und die LMU München.

Internationale Strahlkraft: Rund 40 Prozent der deutschen Einhörner haben mindestens eine(n) nicht-deutsche(n) Gründer*in. Deutschland fungiert zunehmend als Magnet für internationales Top-Talent.

Der Flywheel-Effekt: Das Ökosystem trägt sich zunehmend selbst durch serielle Gründer*innen. Das prominenteste Beispiel: Florian Seibel, der mit Quantum Systems und STARK Defence zeitgleich zwei Rüstungs-Einhörner erschaffen hat.

Die blinde Flanke: Weniger als 5 Prozent der Unicorn-Gründer*innen sind weiblich. Der Bericht listet derzeit nur eine einzige bestätigte Mitgründerin (Sofia Nunes, Mambu). Ein ungelöstes Problem, durch das Deutschland immenses wirtschaftliches Potenzial verschenkt.

Die 12 Neuzugänge der Rekord-Kohorte 2026 im Überblick

Die zwölf neuen Einhörner des Jahres 2026 bringen zusammen 31,8 Milliarden Euro auf die Waage:

NEURA Robotics (€6,4 Mrd., Metzingen)
Baut kognitive Humanoide-Roboter für die Industrie und gilt als deutsche Antwort auf Tesla Optimus.
Gegründet: 2019 | Zeit bis Einhorn-Status: 7 Jahre
Wichtigste Investoren: Tether, Qualcomm, Amazon, NVIDIA, Bosch, EIB

n8n (€4,8 Mrd., Berlin)
Open-Source-Plattform für Workflow-Automatisierung.
Gegründet: 2019 | Zeit bis Einhorn-Status: 6 Jahre
Wichtigste Investoren: OpenAI, Microsoft, NVIDIA, Bezos Expeditions, Intel Capital

STARK Defence (€3,4 Mrd., Berlin)
Autonome Verteidigungssysteme.
Gegründet: 2024 | Zeit bis Einhorn-Status: 0 Jahre (als Unicorn gestartet)
Wichtigste Investoren: Sequoia, Founders Fund, NATO Innovation Fund

Quantum Systems (€3,2 Mrd., Gilching)
Hochentwickelte eVTOL-Überwachungsdrohnen.
Gegründet: 2015 | Zeit bis Einhorn-Status: 11 Jahre
Wichtigste Investoren: Accel, Founders Fund, Kleiner Perkins

Black Forest Labs (€3,0 Mrd., Freiburg im Breisgau)
Generative Video-KI vom "Stable Diffusion"-Forschungsteam.
Gegründet: 2024 | Zeit bis Einhorn-Status: 2 Jahre
Wichtigste Investoren: a16z, General Catalyst, Lightspeed, M12

Parloa (€2,8 Mrd., Berlin)
Konversations-KI für die Automatisierung von Kundenservice.
Gegründet: 2020 | Zeit bis Einhorn-Status: 5 Jahre
Wichtigste Investoren: B Capital Group

Proxima Fusion (€2,4 Mrd., München)
Fusionsenergie-Ausgründung des Max-Planck-Instituts für Plasmaphysik.
Gegründet: 2023 | Zeit bis Einhorn-Status: 3 Jahre
Wichtigste Investoren: XTX Ventures, East X Ventures, Google, RWE, Plural, Balderton, Cherry, Lightspeed

Isar Aerospace (€1,9 Mrd., Ottobrunn)
Trägerraketen für kleine Satelliten.
Gegründet: 2018 | Zeit bis Einhorn-Status: 8 Jahre
Wichtigste Investoren: Earlybird, HV Capital

Osapiens (€1,0 Mrd., Mannheim)
Software für Lieferketten-Compliance.
Gegründet: 2018 | Zeit bis Einhorn-Status: 8 Jahre
Wichtigste Investoren: Decarbonization Partners, Goldman Sachs

FINN (€1,0 Mrd., München)
Auto-Abo-Plattform.
Gegründet: 2019 | Zeit bis Einhorn-Status: 7 Jahre
Wichtigste Investoren: Portage, UVC Partners, BC Partners Credit

CMBlu Energy (€1,0 Mrd., Alzenau)
Organische "SolidFlow"-Batterien für die Großspeicherung.
Gegründet: 2014 | Zeit bis Einhorn-Status: 12 Jahre
Wichtigste Investoren: Samsung Ventures, STRABAG

Dash0 (€0,9 Mrd. / $1 Mrd., Solingen)
KI-Observability (schnellstes deutsches Software-Einhorn).
Gegründet: 2023 | Zeit bis Einhorn-Status: 3 Jahre
Wichtigste Investoren: Balderton Capital, Accel, Cherry Ventures, DTCP

Fazit: Deutschland baut eigene Champions

Deutschland muss das Silicon Valley nicht kopieren. Der aktuelle Erfolg zeigt, dass die Verbindung von ingenieurwissenschaftlicher Exzellenz, industrieller Verankerung und Risikokapital tragfähige Weltklasse-Champions hervorbringt.

Damit das Wachstum nachhaltig bleibt, muss jedoch die eklatante Lücke beim heimischen Late-Stage-Kapital geschlossen werden. Bislang liegt der Anteil deutscher Investoren in späten Finanzierungsphasen bei unter 15 Prozent. Die Mobilisierung von inländischem Kapital – etwa über Pensionskassen und Versorgungswerke – wird die entscheidende Weichenstellung für die nächste Dekade sein.

GS1-Investmentarm butterfly & elephant beteiligt sich an Herforder PropTech-Start-up Lichtwart

Das Herforder PropTech Lichtwart erhält strategischen Rückenwind: Mit butterfly & elephant, dem Accelerator und Investmentarm von GS1 Germany, steigt ein gewichtiger Branchenakteur bei dem ostwestfälischen Start-up ein. Ziel der Beteiligung ist es, das aus dem Smart-Home-Bereich bekannte Prinzip der dezentralen Steuerung auf Gewerbeimmobilien zu übertragen und mit etablierten GS1-Standards zu verknüpfen. Dadurch sollen technische Assets und Standorte in Filial- und Standortnetzen erstmals systemübergreifend eindeutig identifiziert und vernetzt werden.

Die Geschichte von Lichtwart verbindet tradierte Handwerkstradition mit moderner IoT-Technologie. Das Start-up wurde im Jahr 2020 von Gregor Giataganas und Johannes Mailänder gegründet und hat seine Wurzeln im ostwestfälischen Mittelstand. Mailänders Urgroßvater Ernst Bertelmann reparierte bereits vor sieben Jahrzehnten Glühbirnen und legte damit den Grundstein für den Familienbetrieb Bertelmann im Bereich der Licht- und Außenwerbung. Aus dieser jahrzehntelangen Praxis heraus erkannten die Gründer die klaffende Digitalisierungslücke in kleineren und mittleren Gewerbeimmobilien. Anfang 2024 komplettierte der erfahrene IoT-Unternehmer und relayr-Mitgründer Jackson Bond das Gründerteam als Co-Founder und Investor.

Während Großimmobilien und Rechenzentren oft über Millionenbudget-schwere Gebäudeleittechnik verfügen, betreiben Unternehmen mit dezentralen Filialnetzen – etwa Supermärkte, Tankstellen oder Systemgastronomie – ihre Standorte häufig ohne automatisierte Steuerung. Störungen bleiben mangels digitaler Überwachung oft tagelang unbemerkt, während Servicetechniker ohne Vorabinformationen anreisen müssen. Lichtwart entwickelte daraufhin ein kompaktes Hardware-Modul samt Cloud-Plattform, das Transparenz über Betriebs- und Energieverbräuche in Echtzeit schafft und Ausfallzeiten minimiert.

Dass das Konzept im Markt greift, bewies das Unternehmen bereits vor dem aktuellen GS1-Deal. Neben einer strategischen Vertriebspartnerschaft mit der Deutschen Telekom zählen namhafte Akteure wie VARTA, Schüco, HanseMerkur, Orlen und die Autobahn GmbH zu den Anwendern. Zudem sicherte sich Lichtwart den Hauptpreis sowie die Kategorie „Smarte Gebäudeeffizienz“ beim PropTech Germany Award 2025.

Die Technologie: Plug-and-Play trifft auf internationale Datenstandards

Der Kern der Lichtwart-Lösung ist ein IoT-Controller, der sich nach Unternehmensangaben innerhalb weniger Minuten installieren lässt und ohne zeitintensive Vor-Ort-Programmierung auskommt. Die Hardware verbindet technische Anlagen an den Standorten mit einer zentralen, cloudbasierten Serviceplattform.

Neu an der Kooperation mit butterfly & elephant ist die konsequente Standardisierung der erfassten Daten. Über den Global Individual Asset Identifier (GIAI) erhält jedes technische Gerät – wie etwa eine Kühl- oder Klimaanlage – eine weltweit eindeutige Kennung. Ergänzend wird jeder Standort über die Global Location Number (GLN) präzise referenziert. Für den eigentlichen Datenfluss sorgen die Electronic Product Code Information Services (EPCIS), die eine gemeinsame Datenstruktur bilden, über die Betriebs-, Sensor- und Wartungsdaten nahtlos zwischen unterschiedlichen Systemen ausgetauscht werden können. Wie Benjamin Birker, Managing Director bei butterfly & elephant, betont, soll diese gemeinsame Sprache verhindern, dass Daten an Unternehmens- oder Systemgrenzen enden und sich Servicetechniker wie Betreiber stets auf exakt dasselbe Asset beziehen.

Geschäftsmodell, Markt und Wettbewerb

Der Markt und das Potenzial

Der Markt für PropTech-Lösungen im Gewerbebereich steht unter hohem Druck. Einerseits zwingen gestiegene Energiekosten und strenge ESG-Berichtspflichten Unternehmen zum Handeln. Andererseits scheuten viele Filialisten bislang die immensen Investitionskosten klassischer Gebäudeautomationssysteme, da diese für dezentrale Strukturen wirtschaftlich meist nicht darstellbar sind. Lichtwart adressiert exakt diesen unerschlossenen Mittelbau zwischen Consumer-Smart-Home und High-End-Gebäudeleittechnik.

Die Entwicklung der Investor*innenlandschaft

Die Beteiligung von butterfly & elephant markiert die nächste Evolutionsstufe in der Skalierung des Herforder Start-ups. Bereits im September 2024 sammelte Lichtwart in einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde eine siebenstellige Summe ein. Als Geldgeber traten damals der Lead-Investor BitStone Capital, der Co-Lead-Investor Vireo Ventures sowie das Angel-Netzwerk better ventures auf. Mit butterfly & elephant kommt nun kein rein finanzieller VC an Bord, sondern der Corporate-Venture-Capital-Arm von GS1 Germany. Während genaue Finanzkennzahlen wie Bewertung und Summe vertraulich bleiben, liegt der eigentliche Mehrwert im unmittelbaren Zugang zum weltweiten GS1-Netzwerk und dessen Etablierung im Gebäudesektor.

Die Hürden im Geschäftsmodell

Das Modell kombiniert den Vertrieb von Edge-Hardware mit wiederkehrenden Software-Gebühren für die Plattform. Die größte Herausforderung liegt in der Skalierung im Bestandsbau. In der Praxis treffen B2B-Start-ups auf ein Sammelsurium an alten Geräten mit unterschiedlichsten analogen und digitalen Schnittstellen. Der versprochene schnelle Rollout setzt voraus, dass die Anbindung vor Ort absolut reibungslos verläuft. Zudem erfordert die Bereitstellung von Hardware im Vergleich zu reinen SaaS-Modellen zusätzliches Kapital für Lagerhaltung, Logistik sowie den Austausch defekter Komponenten.

Wettbewerbsumfeld

Lichtwart agiert in einem dicht besetzten Umfeld. Etablierte Automationskonzerne wie Siemens, Schneider Electric oder Honeywell bieten mächtige Leittechnik-Systeme an, die primär auf komplexe Großobjekte ausgelegt und für kleinere Filialnetze oft wirtschaftlich überdimensioniert sind. Parallel dazu besetzen spezialisierte PropTechs wie aedifion, MeteoViva oder Vilisto verwandte Felder in der Heizungs- und Betriebsoptimierung. Der entscheidende Vorteil für Lichtwart liegt in der GS1-Integration: Statt auf ein proprietäres Ökosystem zu setzen, setzt das ostwestfälische Unternehmen auf branchenweite Open-Standard-Kompatibilität, was für Kund*innen das Risiko eines Vendor-Lock-ins nachhaltig verringert.

Unsere Einordnung

Für Gründer*innen im B2B- und PropTech-Sektor liefert der Lichtwart-Deal drei wesentliche Lektionen:

  • Smartes Corporate Venture Capital nutzen: Der Schritt zeigt exemplarisch, wie Finanzinvestor*innen und strategische CVCs ineinandergreifen. Während klassische VCs Kapital für das Produktwachstum bereitstellen, sichern strategische Partner*innen wie butterfly & elephant den Zugang zu Industriestandards und beschleunigen die Marktpenetration.
  • Standardisierung schlägt Inseldenken: Wer in fragmentierten B2B-Märkten frühzeitig auf etablierte, branchenweite Standards setzt, senkt die Integrationshürden bei der Kundschaft erheblich und erhöht die Akzeptanz bei Corporate-Entscheider*innen massiv.
  • Handfeste Probleme im Bestand lösen: Der Markterfolg von Lichtwart basiert nicht auf theoretischen Spielereien, sondern auf pragmatischen Antworten für drängende Alltagsfragen von Betreiber*innen: Fachkräftemangel, verordnete Energieeinsparung und unkomplizierte Nachrüstung ohne Anlagenaustausch.

Warum Mymuesli-Gründer Max Wittrock wieder das Ruder übernimmt – und was das für die D2C-Szene bedeutet

Nach über sechs Jahren fernab des operativen Tagesgeschäfts kehrt Max Wittrock auf den CEO-Sessel von Mymuesli zurück. Er löst damit Tom Mayer ab, der erst im Frühjahr 2026 angetreten war, um das Unternehmen mit Fokus auf KI und digitale Exzellenz zu führen. Der plötzliche Führungswechsel ist mehr als nur eine Personalie – er ist das Symptom einer Identitätssuche, die viele reife Start-ups durchleben. Eine Analyse.

Es klang nach dem modernen Lehrbuch-Playbook: Im Frühjahr 2026 übernahm Tom Mayer als CEO bei Mymuesli, um den Passauer Müsli-Pionier durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und datengetriebener Personalisierung auf das nächste Level zu heben. Doch ein knappes halbes Jahr später ist dieses Kapitel bereits wieder beendet. Laut offizieller Unternehmensmitteilung vom 27. Juli 2026 übernimmt Mitgründer Max Wittrock, der sich Ende 2019 aus dem operativen Geschäft zurückgezogen hatte, ab sofort wieder den Vorstandsvorsitz.

Die neue Strategie: Zurück zu den Wurzeln

Die Personalentscheidung liest sich wie eine bewusste Kurskorrektur: Weg vom technokratischen Tech-Fokus, hin zur alten Gründer-DNA. Die Marke soll wieder ein unternehmerisches Gesicht erhalten. So begründet Aufsichtsratsvorsitzender Tobias Bachmüller den Schritt: „Max Wittrock steht als Mitgründer für die Idee und die Werte von mymuesli. Mit seiner Rückkehr geben wir der Marke wieder das unternehmerische Gesicht, das unsere Kundinnen und Kunden und unser Team gleichermaßen verbindet.“

Wittrock selbst gibt die Parole aus, an den ursprünglichen Pioniergeist anknüpfen zu wollen – ohne jedoch die technologischen Errungenschaften der letzten Jahre komplett über Bord zu werfen: „Die Besonderheit von mymuesli liegt darin, dass wir nah an unseren Kundinnen und Kunden sind und den Mut haben, eigene und unkonventionelle Ideen umzusetzen. Genau daran werden wir weiter anknüpfen. Gleichzeitig wollen wir gemeinsam daran arbeiten und das weiter ausbauen, was mymuesli ausmacht: Personalisierung, eine starke Markenkommunikation und digitale Exzellenz. Und vor allem wieder ins Wachstum kommen!“

Zudem kündigt der Rückkehrer an, künftig offener über die anstehenden Hürden sprechen zu wollen: „Wir haben einige spannende Herausforderungen zu bewältigen. Darüber wollen wir auf meinen und auf unseren eigenen Kanälen sprechen, ebenso wie im Dialog mit unserer Community. Denn Offenheit und Ehrlichkeit gehören seit der Gründung zur mymuesli-DNA.“

Die Historie: Der Prototyp des deutschen D2C-Erfolgs

Um die aktuelle Situation und Wittrocks Aussagen einzuordnen, lohnt ein Blick zurück. Als Max Wittrock, Hubertus Bessau und Philipp Kraiss das Unternehmen 2007 gründeten, leisteten sie echte Pionierarbeit. Die Idee der massentauglichen Individualisierung („Mass Customization“) war im europäischen Food-Sektor völlig neu. Die markanten, zylinderförmigen Dosen wurden zum Statussymbol in deutschen Büroküchen. Mymuesli bewies als einer der Ersten, dass das Direct-to-Consumer-Modell (D2C) in Deutschland im großen Stil funktionieren kann. Heute ist die Marke in sieben europäischen Ländern aktiv und zählt nach eigenen Angaben mehr als eine Million aktive Kundinnen und Kunden.

Das Geschäftsmodell im Stresstest: Die Skalierungs-Falle

Doch der Weg vom hippen Start-up zum etablierten Mittelständler war steinig. Das Geschäftsmodell stand und steht unter permanentem Druck:

  • Die Logistik- und Margen-Bremse: Individuell gemischte Müslis erfordern eine hochkomplexe, fehleranfällige Logistik. Der Einzelversand an Endkunden frisst im Vergleich zur klassischen Food-Branche massive Margen auf.
  • Der teure Filial-Traum: In der Expansionsphase betrieb das Unternehmen zeitweise 50 eigene stationäre Stores in Top-Lagen. Die hohen Mieten und Fixkosten erwiesen sich jedoch oft als zu große Belastung. Im Zuge von Restrukturierungen und der Corona-Krise musste das Filialnetz drastisch eingedampft werden.
  • Der Spagat im Supermarkt: Um weiter wachsen zu können, ging der Weg in den klassischen Lebensmitteleinzelhandel (LEH). Dort konkurrieren die vorgefertigten Standard-Mischungen nun direkt mit etablierten FMCG-Riesen und agilen Start-ups (wie 3Bears), wodurch der ursprüngliche Wettbewerbsvorteil der reinen Individualisierung verwässert wird.

Was Gründer*innen daraus lernen können

Für die Start-up-Szene liefert das Stühlerücken in Passau drei wesentliche Lektionen:

Technologie ersetzt keine Seele: Der Versuch, ein stagnierendes Konsumgütergeschäft allein durch den Stempel von KI-Prozessen zu transformieren, greift oft zu kurz. D2C-Marken leben von Storytelling, Haltung und nahbarer Kommunikation.

Der „Boomerang-CEO“ als zweischneidiges Signal: Wenn Gründer zurückkehren, schafft das kurzfristig enormes Vertrauen bei Team, Partnern und Investor*innen. Es bleibt jedoch die operative Herausforderung, die Nostalgie der Anfangsjahre mit den harten wirtschaftlichen Realitäten der Gegenwart zu verknüpfen.

Die Omnichannel-Sackgasse: Der Übergang vom reinen Online-Nischenplayer zum Massenmarkt-Anbieter im Supermarkt ist ein Drahtseilakt, bei dem die Markendifferenzierung schnell verloren gehen kann. Wittrocks Fokus auf Community-Nähe und ehrliche Kommunikation ist der Versuch, genau dieses Ruder rechtzeitig herumzureißen.

Kausale KI statt Dauer-Retraining: Der 12-Millionen-Hype um kausable unter der Lupe

Mit einer Seed-Finanzierung von 12 Millionen Euro sorgt das Heidelberger KI-Start-up kausable für Aufsehen im europäischen DeepTech-Sektor. Das Versprechen der drei Gründer: Eine „reasoning-first“-KI, die echte Kausalzusammenhänge versteht und zeitaufwendiges, teures Modell-Retraining überflüssig machen soll. Doch wie tragfähig ist das Konzept im Industriealltag, wo liegen die Fallstricke bei der Kommerzialisierung – und was können andere Gründerinnen und Gründer aus diesem Fall lernen? Eine Einordnung.

Hinter kausable stehen drei Physiker mit wissenschaftlichen Wurzeln an der Universität Heidelberg: Johannes Haux (CEO), Dr. Benjamin Herdeanu (CTO) und Gregor Ramien (COO). Neben ihrer akademischen Basis bringt das Trio praktische Erfahrung aus Start-ups sowie aus stark regulierten Branchen wie der Cybersicherheit und dem Bankenwesen mit.

Die bisherige Unternehmenshistorie verdeutlicht ein hohes Entwicklungstempo:

  • 2025: Gründung des Unternehmens und erfolgreicher Abschluss einer Pre-Seed-Finanzierung über 1,5 Millionen Euro.
  • Technologischer Meilenstein: Das Team entwickelte TipPFN, ein zero-shot-fähiges Prognosemodell zur Erkennung seltener, aber folgenschwerer Systemumbrüche („Black Swans“) in komplexen dynamischen Systemen. Die wissenschaftliche Fundierung untermauerte das Startup durch eine Forschungsarbeit in Kooperation mit Wissenschaftler:innen der Columbia University.
  • Juli 2026: Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde über 12 Millionen Euro. Geführt wird die Runde von UVC Partners (Deutschland) und Entourage (Belgien) unter Beteiligung des High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Mätch VC.

Auffällig ist die Prominenz im Investorenkreis: Neben VCs unterstützen Business Angels aus dem Umfeld internationaler KI-Schwergewichte wie Black Forest Labs (BFL), OpenAI, Google DeepMind, Noxtua sowie dem ELLIS-Netzwerk das Start-up. Die enge Verknüpfung mit dem europäischen Ökosystem rund um BFL und die Universität Heidelberg verschafft dem Start-up nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch strategisches Gewicht.

Der technologische Ansatz: Kausalität statt bloßer Korrelation

Klassische Large Language Models (LLMs) und Deep-Learning-Systeme basieren primär auf statistischen Korrelationen: Sie verarbeiten gigantische Datenmengen der Vergangenheit. Ändern sich die Rahmenbedingungen in der Realität abrupt („Distribution Shift“), versagen viele dieser Modelle oder verhalten sich fehlerhaft. Die Konsequenz im Firmenalltag ist kontinuierliches, kostenintensives Retraining.

Kausable setzt an dieser Schwachstelle an:

Kausales Weltmodell: Anstelle fortwährenden Neu-Trainings soll ein universelles Kausalmodell der KI ein Grundverständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen verleihen.

In-Context-Anpassung: Die KI soll sich – ähnlich dem menschlichen Denken – mit minimalen neuen Informationen („Zero-Shot“ bzw. In-Context Learning) eigenständig an veränderte Umgebungen anpassen.

Synthetische Trainingsdaten: Um nicht auf Massen an sensiblen Realdaten angewiesen zu sein, setzt kausable unter anderem auf synthetisch generierte kausale Daten, um das System auf komplexe Systemdynamiken vorzubereiten.

Die Herausforderungen der Praxis

So beeindruckend die wissenschaftlichen Vorschusslorbeeren sind, so nüchtern muss das Geschäftsmodell im Industriealltag hinterfragt werden.

1. Vertriebshürden im B2B-Enterprise-Segment

kausable peilt hochdynamische Branchen wie die Energiewirtschaft, Robotik und den Finanzsektor an. Fast jedes Industrieunternehmen stützt sich auf komplexe Steuerungssysteme. Doch genau hier liegt die größte Hürde:

Lange Vertriebszyklen: Industrie- und Finanzkonzerne agieren extrem risikoavers. Der Austausch oder die Ergänzung bestehender Steuerungs- und Vorhersageinfrastrukturen durch eine neuartige KI erfordert langwierige Validierungs- und Pilotphasen.

Erklärbarkeit und Verlässlichkeit: In kritischen Infrastrukturen (z. B. Stromnetze oder automatisierte Fertigung) reicht ein plausibel erscheinendes KI-Reasoning nicht aus. kausable muss harten Nachweis erbringen, dass die Kausalmodelle frei von Fehlinterpretationen agieren.

2. Wettbewerbsumfeld und Big-Tech-Druck

Das Feld der "Causal AI" ist kein unbestellter Acker:

Spezialisierte Player: Unternehmen wie causaLens, Causaly oder Xplain Data arbeiten seit Jahren an kausaler KI für Business- und Forschungsanwendungen.

Forschungslabs der Tech-Giganten: Auch Big-Tech-Konzerne wie Google DeepMind, Microsoft Research und Meta investieren massiv in Kausalitätsforschung und Weltmodelle. Wenn etablierte Frontier-Modelle künftig ähnliche Kausalfähigkeiten nativ integrieren, steigt der Anpassungsdruck auf spezialisierte Start-ups.

3. Kapitalintensität von Frontier-AI

Mit 12 Millionen Euro lässt sich im europäischen Rahmen ein schlagkräftiges Deep-Tech-Team ausbauen. Im globalen Vergleich zum Wettrüsten um Frontier-Modelle sind 12 Millionen Euro jedoch ein überschaubares Budget, wenn hohe Rechenkapazitäten (Compute) und Spitzengehälter für KI-Forscher fällig werden. kausable muss zeitnah beweisen, dass ihr synthetischer Trainingsansatz dauerhaft kapitaleffizient bleibt.

Key Takeaways für Gründer*innen

Für Gründer*innen im DeepTech- und B2B-Bereich liefert die Entwicklung von kausable wertvolle Impulse:

1. Das Narrativ der „Digitalen Souveränität“ nutzen kausable positioniert sich bewusst im europäischen Kontext für digitale Souveränität. In einem von US- und China-Dominanz geprägten Markt stoßen europäische KI-Lösungen, die Unabhängigkeit und Datenschutz betonen, aktuell auf hohe Bereitschaft bei europäischen VCs und Förderern.

2. Strategisches Angel-Networking aufbauen Der Cap Table von kausable zeigt den Wert zielgerichteter Angels: Statt reinem Kapital holte sich das Team Expert:innen aus Spitzenforschung und Top-Unternehmen (OpenAI, DeepMind, BFL, ELLIS) an Bord. Das sichert Branchen-Reputation, Domain-Know-how und den Zugang zu Talenten.

3. Wissenschaftliche Validierung als Vertrauensanker Veröffentlichungen in Kooperation mit angesehenen akademischen Institutionen (wie der Columbia University) dienen als wirksamer Qualitätsnachweis. Vor allem im DeepTech-Bereich schafft die wissenschaftliche Peer-Review-Sichtbarkeit die notwendige Basis für das Vertrauen von Investoren und Erstkunden.

4. Die Gefahr der Über-Generalisierung meiden Ein Weltmodell für Robotik, Energie und Finanzen gleichzeitig zu entwickeln, ist ambitioniert. Frühphasen-Startups sollten trotz großer Vision aufpassen, sich nicht in zu vielen Märkten zu verzetteln, sondern zügig ein klares „Hero-Vertical“ für den Markteintritt zu etablieren.

WERK1: 30-Mio.-Spritze für Münchens Start-up-Leuchtturm

München festigt seinen Anspruch als führender Start-up-Standort in Deutschland: Das Gründungszentrum WERK1 erhält für die Jahre 2027 bis 2032 eine millionenschwere Anschlussförderung des Freistaats Bayern.

Mit rund 30 Millionen Euro soll das Zentrum am Münchner Ostbahnhof zu einem internationalen Start-up- und Scale-up-Campus ausgebaut werden. Doch während der Freistaat kräftig in Infrastruktur investiert, bleibt die Frage, ob Raumkonzepte allein die strukturellen Hürden des europäischen Tech-Ökosystems überwinden können.

Die Faktenlage: Ausbau statt Stagnation

Wie das Bayerische Wirtschaftsministerium unlängst bekanntgab, fließen die Mittel in den konsequenten Ausbau des Standorts im Münchner Werksviertel. Bayerns Wirtschaftsstaatssekretär Tobias Gotthardt betonte bei der Übergabe des Förderbescheids an WERK1-Geschäftsführer Dr. Robert R. Richter die Rolle des Zentrums als „Möglichmacher“ und „zentralen Hub“.

Die blanken Zahlen untermauern das bayerische Selbstbewusstsein: Mit 626 Neugründungen im ersten Halbjahr 2026 – ein Zuwachs von 48 Prozent gegenüber dem zweiten Halbjahr 2025 – führt Bayern das bundesweite Ranking der Gründungsdynamik an. München hat, gemessen an der Einwohnerzahl, Metropolen wie Berlin und Düsseldorf als Gründungshochburgen abgehängt. Dr. Richter sieht in der Finanzspritze einen „klaren Auftrag“, das WERK1 zu einem vollumfänglichen Campus weiterzuentwickeln, auf dem Start-ups, Scale-ups, Investoren und Wissenschaft noch enger verzahnt werden.

Hintergrund: Vom Pfanni-Werk zum Coliving-Vorreiter

Die Historie des WERK1 spiegelt die Transformation des Münchner Ostens wider. Wo einst der Verwaltungssitz des Kartoffelherstellers Pfanni residierte, entstand vor über einem Jahrzehnt das erste WERK1. Einen Meilenstein markierte 2023 die Eröffnung des Erweiterungsbaus „WERK1.4“, der neben einer Flächenverdopplung auf rund 10.000 Quadratmeter auch 63 vollausgestattete Coliving-Apartments umfasste. Ein Novum in der Szene, das gezielt auf einen der größten Flaschenhälse für Start-ups in München reagierte: den immens teuren Wohnungsmarkt. Durch De-minimis-geförderte, all-inclusive Mieten schuf Bayern hier eine begehrte „Softlanding“-Plattform für internationale Talente und Gründer*innen.

Subventionierte Blase oder essenzieller Nukleus?

Für das Ökosystem ist die Förderung ein Paukenschlag. Doch eine rein lobpreisende Betrachtung greift zu kurz. Ein differenzierter Blick auf die 30-Millionen-Euro-Investition offenbart starke Hebel, aber auch strukturelle blinde Flecken:

  • Die Standort-Rendite: Ohne Zweifel ist das WERK1 ein Erfolgsmodell. Es fungiert als Gravitationszentrum der bayerischen Gründerszene und hat landesweit Vorbildcharakter – inzwischen existieren 19 digitale Gründerzentren an 30 Standorten im Freistaat. Der Netzwerkeffekt zwischen Tech-Talenten, Corporates und Kapitalgebern an einem zentralen Ort ist immens.
  • Die Gefahr der „Wohlfühloase“: Staatlich stark subventionierte Räumlichkeiten und geförderte Coaching-Programme bergen stets das latente Risiko, dass junge Unternehmen sich in einer geschützten Blase einrichten. Dem WERK1 gelingt es bislang, dieses Risiko durch strikte Aufnahmekriterien, Evaluationen und eine maximale Verweildauer (meist bis zu 5 Jahre) abzufedern. Dennoch steigen bei einem Ausbau zum „Scale-up Campus“ die Anforderungen an echte Markthärte und KPI-getriebenen Erfolg.
  • Der blinde Fleck – Late-Stage-Funding: Raum, Netzwerk-Events und günstige Apartments sind essenziell für die Seed- und Early-Stage-Phase. Das fundamentale Problem der deutschen Start-up-Landschaft ist jedoch nicht der Mangel an Schreibtischen, sondern der chronische Mangel an Wachstumskapital (Growth Capital) in späteren Skalierungsphasen. Benötigen bayerische Tech-Hoffnungen zweistellige Millionenbeträge, richtet sich der Blick meist mangels regionaler Alternativen nach Übersee. Eine physische Campus-Erweiterung allein adressiert diese tiefersitzende Finanzierungslücke bei Scale-ups nicht unmittelbar.

Fazit & Würdigung

Dass die bayerische Staatsregierung in wirtschaftlich volatilen Zeiten, geprägt von geopolitischen Unsicherheiten, KI-Machtkämpfen und anhaltendem Konsolidierungsdruck im VC-Markt, antizyklisch und massiv in ihr Start-up-Ökosystem investiert, ist ein starkes und lobenswertes Signal der Standortsicherung. Das WERK1 hat sich längst von einem klassischen Coworking-Space zu einer Institution gemausert, deren Strahlkraft dem bayerischen Ökosystem und darüber hinaus enorme Sichtbarkeit verleiht.

Die zentrale Herausforderung für das WERK1-Team um Dr. Richter wird für die neue Förderperiode bis 2032 darin bestehen, den Hub nicht nur als attraktive Herberge, sondern als verlässliche Brücke zu internationalem Big-Ticket-Kapital zu positionieren. Gelingt dieser Brückenschlag, sind die 30 Millionen Euro zweifelsohne exzellent investiertes Steuergeld für die wirtschaftliche Zukunftsfähigkeit des Landes.

KI-PropTech reltix sichert sich 3 Mio. Euro Pre-Seed

Ein Jahr nach der Gründung meldet das Düsseldorfer PropTech reltix der Gründer Léon Alexander Bamesreiter und Jan Oliver Horstmann eine abgeschlossene Pre-Seed-Finanzierungsrunde über drei Millionen Euro. Mit einem Annual Recurring Revenue (ARR) von über einer Million Euro und mehr als 4.000 verwalteten Wohn- und Gewerbeeinheiten legt das Start-up ein beeindruckendes Tempo vor. Doch der Anspruch reicht weit über die bloße Hausverwaltung hinaus: Die eigens entwickelte technologische Infrastruktur „centrix“ soll langfristig zum Betriebssystem der gesamten Immobilienbranche aufsteigen. Ein ambitioniertes Ziel in einem historisch trägen und fragmentierten Markt.

Die Geschichte von reltix entspringt einem klassischen Gründer*in-Schmerzpunkt. Co-Founder Léon Alexander Bamesreiter kaufte bereits als 20-Jähriger, während seines dualen Studiums bei der Commerzbank, seine erste Wohnung. Was er im Kontakt mit klassischen Hausverwaltungen erlebte – dicke Aktenordner, schleppende Kommunikation, mangelnde Transparenz –, brachte ihn zu der frustrierenden Erkenntnis, letztlich selbst den Job des Hausverwalters machen zu müssen. Gemeinsam mit seinem WHU-Kommilitonen Jan Oliver Horstmann sowie dem dritten Mitgründer Andreas Franz Plakinger startete er eine Umfrage unter 120 Eigentümern: 87 Prozent äußerten Unzufriedenheit mit ihrer bisherigen Verwaltung.

Ausgestattet mit einem Gründungsstipendium wurde im Mai 2025 die relia GmbH ins Handelsregister eingetragen, bevor das Unternehmen im Juli 2025 in die heutige reltix GmbH umfirmierte. Im Juli 2026 beschäftigt das im Düsseldorfer Medienhafen beheimatete Start-up bereits über 30 Mitarbeitende an den Standorten Düsseldorf und Essen. Im Sommer 2026 folgte zudem die strategische Expansion nach Frankfurt am Main, wo erste Mandate gewonnen wurden.

Der Verwalter als Trojanisches Pferd

Reltix ist keine reine Software-as-a-Service-Bude (SaaS), sondern kombiniert die operative Hausverwaltung mit einer eigenen Tech-Plattform. Das Startup agiert selbst als Hausverwalter und speist das dadurch gewonnene Prozess- und Datenwissen direkt in die eigene Infrastruktur „centrix“ ein.

Der konkrete Mehrwert laut Unternehmensangaben:

  • Selbst komplexeste Logiken, wie beispielsweise eine Jahresabrechnung, werden in simple Systemabfragen verwandelt.
  • Anfragen werden nicht einfach weitergereicht, sondern direkt gelöst – entweder durch den Verwalter in der Software oder durch den KI-Assistenten am Telefon und im Kund*innenportal.
  • Durch die technologische Infrastruktur werden Kund*innenanfragen erheblich schneller abgewickelt und die Abläufe im operativen Management deutlich effizienter.

Der langfristige Plan dahinter ist radikal: reltix positioniert sich an der zentralen Schnittstelle zwischen dem/der Eigentümer*in und sämtlichen Dienstleistungen rund um die Immobilie – vom Banking über Energie (Strom und Wärme) bis hin zu großen Sanierungsarbeiten. Aus dieser Machtposition heraus soll „centrix“ zur „Kontextmaschine“ werden, an die sämtliche externe Dienstleister andocken.

Genau diesen Anspruch unterstreicht Co-Founder Léon Alex Bamesreiter: „Wir sehen Immobilienverwaltung nicht als klassischen Verwaltungsservice, sondern als grundlegende Infrastruktur einer ganzen Branche.“ Die frischen Mittel sollen nun direkt in diese Vision fließen. „Die Finanzierung ermöglicht uns, centrix schneller weiterzuentwickeln, unser Team auszubauen und unsere Plattform in weitere Märkte zu bringen. Langfristig wollen wir die technologische Grundlage schaffen, die aus einer fragmentierten Branche ein funktionierendes Ökosystem macht“, so Bamesreiter.

Unterstützt wird dieser stark technologische Ansatz nicht nur durch Lead-Investoren wie den Züricher Fintech-Inkubator Tenity, sondern auch durch staatliche Gelder. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gewährt reltix eine Forschungszulage in Höhe von 1,3 Millionen Euro. Die Förderung bestätigt den technologischen Anspruch von centrix und beschleunigt dessen Weiterentwicklung in den kommenden Jahren.

Die Skalierungsfalle

Zu den Kund*innen von reltix zählen neben klassischen Wohnungseigentümergemeinschaften (WEG) und privaten Eigentümer*innen auch zunehmend Asset Manage*innen, Family Offices, Entwickler*innen sowie institutionelle Bestandshalter*innen. Die Nachfrage im Markt ist zweifellos vorhanden. Doch das hybride Geschäftsmodell birgt immense Herausforderungen.

Die Immobilienverwaltung ist hyperlokal, extrem operativ und rechtlich komplex. Der Markt wird bisher von unzähligen lokalen Kleinbetrieben sowie einigen wenigen Platzhirschen dominiert. Wettbewerber wie Matera (Fokus auf Beiräte/WEGs) oder reine Softwareanbieter wie Casavi und immocloud greifen den Markt aus unterschiedlichen Richtungen an. Die große Gefahr für reltix: Das operative Geschäft der Hausverwaltung frisst Kapital und bindet Personal. Während reine Software schnell und grenzenlos skaliert, benötigt das „Tech-enabled Service“-Modell in jeder neuen Region physische Präsenz, lokale Handwerker*innen-Netzwerke und personelle Kapazitäten für Vor-Ort-Begehungen.

Es bleibt kritisch zu hinterfragen, ob die von Co-Founder Bamesreiter anvisierte Transformation zu einer funktionierenden technologischen Infrastruktur einer ganzen Branche aus der ressourcenintensiven Position eines operativen Verwalters heraus profitabel gelingen kann. Die Margen im Standardverwaltungsgeschäft sind traditionell niedrig; der Erfolg von reltix hängt somit maßgeblich davon ab, wie viel manuelle Arbeit tatsächlich durch die KI-Assistenz ersetzt werden kann.

Fazit und Einordnung

Für SaaS-Gründer*innen gilt der Sprung auf die erste Million Euro ARR oft als der Startschuss, an dem sich zeigt, ob das Geschäftsmodell exponentiell wachsen (compounding) und den berühmten „T2D3“-Pfad (Triple, Triple, Double, Double, Double) meistern kann. Ein Funding von drei Millionen Euro plus 1,3 Millionen Euro Forschungszulage ist in der aktuellen Marktphase für eine Pre-Seed-Runde äußerst beachtlich und spricht für das starke Storytelling des WHU-Gründerteams.

Der Weg vom operativen Verwalter zum Ökosystem erfordert jedoch mehr als nur einen exzellenten Tech-Stack. Reltix muss beweisen, dass die „Unit Economics“ bei der Erschließung neuer Städte stabil bleiben. Gelingt es dem Team, aus einer zersplitterten Branche ein funktionierendes Ökosystem zu formen, hat reltix das Potenzial, den PropTech-Markt nachhaltig zu dominieren. Bis dahin ist es jedoch ein hartes Stück (Immobilien-)Arbeit.

All About Accuracy: Potsdamer DeepTech-Start-up sichert sich siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde

Das 2024 gegründete Potsdamer DeepTech-Start-up All About Accuracy entwickelt hochpräzise Sensor-Chips für die nächste Generation der Physical AI.

Während der mediale Hype um künstliche Intelligenz oftmals von Software und Sprachmodellen dominiert wird, rückt die physische Schnittstelle zur realen Welt zunehmend in den Fokus von Investoren. Das 2024 gegründete Potsdamer DeepTech-Unternehmen All About Accuracy GmbH hat in diesem Segment nun eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen. Die neuartige Sensortechnologie soll industriellen Robotern und autonomen Maschinen Millimeterpräzision in der Bewegungserfassung verleihen und damit rein optische Systeme ausgleichen. Doch der Weg vom Forschungslabor in die Massenproduktion von Hardware ist traditionell steinig.

Gründer und Herkunft aus der Spitzenforschung

All About Accuracy ist ein klassisches akademisches Spin-off. Das Unternehmen entstand als Ausgründung des renommierten Leibniz-Instituts für innovative Mikroelektronik (IHP) und baut technologisch auf mehr als 15 Jahren wissenschaftlicher Halbleiterforschung auf.

Die operative Führungsspitze bilden Dr. Yori Fournier als Co-Founder und CEO sowie Olivier Astraud als COO und CFO. Das Start-up, welches im Innovationszentrum GO:IN im Potsdam Science Park ansässig ist, konnte ein namhaftes Investorenkonsortium gewinnen. Die aktuelle Finanzierungsrunde wurde von Campus Capital by STS Ventures (dem Frühphasen-Fonds von Serienunternehmer Stephan Schubert), der Brandenburg Kapital (Venture-Capital-Arm der Investitionsbank des Landes Brandenburg ILB) sowie ZOHO.VC angeführt. Zudem beteiligten sich spezialisierte Business Angels mit tiefer Expertise im Bereich der Ultra-Wideband-Technologie (UWB) über Gigahertz Venture und Superangels.

Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

All About Accuracy will eine neue Klasse von hochpräzisen, robusten und skalierbaren Bewegungssensorik-Chips etablieren. Das Unternehmen adressiert die Schnittstelle von industriellen Anwendungen, Robotik und Physical AI – mit einem besonderen Fokus auf die humanoide Robotik.

Das technologische Versprechen der Potsdamer:

  • Unabhängigkeit von Optik: Im Gegensatz zu Kamerasystemen funktioniert die funkbasierte Technologie auch bei Verdeckung, Staub, Reflexionen oder schwierigen Lichtverhältnissen zuverlässig.
  • Kompakte Integration: Die Sensorik wird direkt in kleine Elektronikmodule integriert und lässt sich über Wearables, Roboter, Werkzeuge und Maschinen skalieren.
  • Präzise Datenbasis: Für das Training von Physical AI liefert das System kontinuierliche und hochpräzise Referenzdaten (sogenannte Ground-Truth-Daten).

Kritische Würdigung: Obwohl das Marktpotenzial enorm ist, birgt das Geschäftsmodell die typischen Risiken von Deep-Tech-Hardware. Halbleiter-Startups sind in der frühen Phase extrem kapitalintensiv. Die jetzige siebenstellige Pre-Seed-Runde ist ein starkes Signal, doch bis zur fehlerfreien Serienreife und globalen Skalierung werden erfahrungsgemäß rasch zweistellige Millionenbeträge benötigt.

Hinzu kommen die bekannten Nadelöhre der europäischen Hardware-Branche: Abhängigkeiten von globalen Chip-Foundries und Halbleiter-Lieferketten. Zudem sind die Sales- und Integrationszyklen bei B2B-Kund*innen in der Industrie und Robotik notorisch lang. Ein etabliertes System durch eine neue, proprietäre Funktechnologie zu ersetzen, erfordert von den Industriepartner*innn ein hohes Maß an Vertrauen in die langfristige Lieferfähigkeit des Start-ups.

Markt und Wettbewerb

Der Markt für Physical AI steht vor einem ungelösten Problem: Optische Systeme (Kameras und Lidar) erfassen Daten zwar großflächig, stoßen aber bei der robusten Millimeterpräzision in rauen Industrieumgebungen an physikalische Grenzen. Professionelle Motion-Capture-Systeme wiederum sind für den flexiblen Außeneinsatz meist zu teuer und komplex. All About Accuracy besetzt genau diese infrastrukturelle Nische.

Die Konkurrenz schläft jedoch nicht:

  1. Etablierte Sensor-Giganten: Große Player im Bereich Lidar und optische 3D-Erfassung dominieren den Markt und verfügen über tief integrierte Kundenbeziehungen.
  2. UWB-Massenmarkt: Globale Halbleiterkonzerne wie NXP oder Qorvo treiben Standard-UWB-Chips voran. All About Accuracy muss im harten Praxiseinsatz demonstrieren, dass ihre spezialisierte Chip-Architektur einen so deutlichen Performance-Vorsprung bietet, dass sich der Wechsel für Systemintegratoren lohnt.

Einordnung für StartingUp

Für die europäische Start-up-Szene ist All About Accuracy ein hochspannender Case. Statt der nächsten B2B-Software-Anwendung stellt sich das Team der komplexen Aufgabe, echte Hardware-Infrastruktur für die KI-Welt von morgen zu bauen.

Gelingt es den Potsdamern, ihre Sensoren als Standard-Referenzschicht für humanoide Roboter und moderne Industrieanlagen zu etablieren, könnte hier ein global relevanter Player entstehen. Es bleibt eine klassische DeepTech-Wette: Hohes technologisches Risiko gepaart mit hoher Kapitalintensität – aber gestützt auf 15 Jahre fundierte Spitzenforschung und ein erfahrenes Investoren-Netzwerk.

Regulierung als Wachstumstreiber: Wie das EU-Vernichtungsverbot für Textilien einen Milliardenmarkt für Start-ups schafft

In wenigen Tagen, am 19. Juli 2026, tritt die strengste Phase der neuen EU-Ökodesign-Verordnung in Kraft: Große Händler*innen dürfen unverkaufte Kleidung und Retouren nicht mehr vernichten. Was die klassische Textilindustrie unter massiven Anpassungsdruck setzt, ist für Start-ups im Bereich der Kreislaufwirtschaft der Startschuss für einen hochprofitablen B2B-Markt. Eine Markteinordnung.

Die Zahlen der Fashion-Industrie waren lange ein ökologischer Offenbarungseid: Bei Retourenquoten von teils über 40 Prozent im Onlinehandel landeten europaweit jährlich Millionen Tonnen neuwertiger Textilien im Schredder oder in der Verbrennungsanlage. Die Sichtung und Aufbereitung von Retouren oder Saisonware war für viele Marken schlichtweg teurer als die Entsorgung.

Doch damit ist ab dem 19. Juli 2026 Schluss. Mit dem Greifen der EU-Ökodesign-Verordnung (ESPR) gilt für große Unternehmen ein striktes Vernichtungsverbot für Bekleidung, Accessoires und Schuhe. Unternehmen müssen stattdessen Alternativen wie Wiederverkauf, Reparatur, Spenden oder Recycling etablieren und diese lückenlos dokumentieren. Wer dennoch entsorgt, muss Menge und Gründe künftig öffentlich machen – ein enormes Reputationsrisiko. Für mittelständische Unternehmen folgt das Verbot 2030, Kleinstunternehmen bleiben vorerst ausgenommen.

„Das Vernichtungsverbot ist ein wichtiger Schritt. Es setzt ein klares Signal gegen die Verschwendung wertvoller Ressourcen und schafft Anreize, von Anfang an anders mit Produkten umzugehen“, ordnet Dr. Carsten Gerhardt, Vorsitzender der Circular Valley Stiftung, die politische Weichenstellung ein.

Der Markt: Compliance erzwingt Innovation

Damit wandelt sich die Kreislaufwirtschaft (Circular Economy) in der Textilbranche schlagartig von einem CSR-Thema („nice to have“) zu harter Compliance. Marken suchen händeringend nach externen Dienstleister*innen, um ihre Prozesse gesetzeskonform und kosteneffizient umzubauen.

Fast Fashion und der Post-Consumer-Abfall

Das neue Vernichtungsverbot ist ein regulatorischer Meilenstein, doch es adressiert vor allem die Spitze des Eisbergs: unverkaufte Neuware und Retouren (Pre-Consumer-Waste). Die weitaus größere Herausforderung bleibt das dahinterliegende Geschäftsmodell der Fast Fashion. Durch extrem kurze Nutzungsdauern, mindere Materialqualitäten und geringe Wiederverwendungsquoten entsteht der Großteil des globalen Textilmüllbergs erst nach dem Kauf bei dem /der Endverbraucher*in.

„Wenn wir Textilien wirklich im Kreislauf halten wollen, müssen wir den gesamten Lebenszyklus betrachten – vom Design über Nutzung und Wiederverwendung bis hin zum hochwertigen Recycling. Hier entstehen derzeit zahlreiche Innovationen“, mahnt Dr. Carsten Gerhardt. Für Start-ups bedeutet das: Wer nicht nur unverkaufte Neuware rettet, sondern skalierbare Lösungen für den gewaltigen Post-Consumer-Abfall der Fast-Fashion-Industrie findet, bedient einen Markt mit gigantischem Volumen.

Das deutsche Start-up-Ökosystem: Wer den Kreislauf schließt

In genau diese Lücken stoßen derzeit deutsche Start-ups. Sie bauen die technologische und logistische Infrastruktur für eine Industrie, die bisher primär auf den linearen Vertrieb optimiert war. Das Ökosystem fächert sich dabei in hochspezialisierte Segmente entlang des gesamten Produktlebenszyklus auf:

Produktdesign & digitale Infrastruktur (Pre-Life)

Um Textilien am Ende ihrer Lebensdauer verwerten zu können, müssen Materialzusammensetzungen exakt bekannt sein.

  • circular.fashion (Berlin): Das Start-up von Gründerin Ina Budde zählt zu den deutschen Pionieren für den von der EU geforderten Digitalen Produktpass (DPP). Mit der circularity.ID erhält jedes Kleidungsstück einen digitalen "Reisepass" (via QR-Code oder NFC), der alle Infos zu Materialien speichert. Zudem bietet das Unternehmen eine Software an, die Designern schon beim Entwurf zeigt, ob ein Produkt später mechanisch oder chemisch recycelbar ist.

Recommerce-as-a-Service & Reverse Logistics (Mid-Life)

Unverkaufte Ware und Retouren müssen vorrangig wieder in den Markt gebracht werden.

  • reverse.supply (Berlin): Einer der führenden Akteure für B2B-Recommerce. Das Start-up baut für Marken wie Armedangels oder hessnatur White-Label-Second-Hand-Shops auf und übernimmt die komplette „Reverse Logistics“ im Hintergrund: Annahme, Qualitätsprüfung (Grading), Aufbereitung und Fotografie. Für Marken, die ab sofort nicht mehr vernichten dürfen, ist dieser Service ein direkter Rettungsanker.
  • Recash (München): Ein plattformgetriebener Ansatz, der Marken hilft, Recommerce unkompliziert an den primären E-Commerce anzudocken. Das Start-up fungiert als Schnittstelle zwischen Kunden, Marken und Second-Hand-Verwertern.
  • TextilTiger: Der Spezialist für die „First Mile“ der Alttextilien. Das in Hamburg gegründete Start-up holt Altkleider mit E-Lastenrädern direkt an der Haustür ab – ein Service, den das Unternehmen aktuell fokussiert in München anbietet. Das verhindert die in klassischen Sammelcontainern übliche Verschmutzung und garantiert die hohe Materialqualität, die für ein anschließendes Recycling zwingend nötig ist.

DeepTech, Recycling & Materialrückgewinnung (End-of-Life)

Produkte, die nicht mehr verkauft werden können, müssen recycelt werden. Hier liegt die höchste technologische Einstiegshürde.

  • eeden (Münster): Das Start-up löst das Problem von Mischgeweben (z.B. Baumwoll-Polyester-Mix). Mit einem patentierten chemischen Recyclingverfahren gewinnen sie Zellulose aus Alttextilien zurück, die zu neuen, hochwertigen Fasern gesponnen wird. Wie stark dieser Markt wächst, zeigt eine kürzlich abgeschlossene Series-A-Finanzierung von eeden über 18 Millionen Euro.
  • TURNS (Erlangen): Fokussiert sich auf das physische Faser-zu-Faser-Recycling. Das exist-geförderte Start-up sortiert Alttextilien und verarbeitet sie zu hochwertigem Recycling-Garn für neue Kollektionen.
  • Kleiderly (Berlin): Für Textilien, die nicht mehr zu Garn werden können, hat das preisgekrönte Start-up ein Verfahren entwickelt, das Textilmüll in eine Alternative zu erdölbasiertem Plastik umwandelt – etwa für die Produktion von Kleiderbügeln für die Modeindustrie.

B2B-Nischen & Corporate Workwear

Auch abseits der klassischen Modeindustrie entsteht durch die Regulierung enormer Innovationsdruck.

  • Circularity: Das Alumni-Start-up (Batch 1) des Circular Economy Accelerators der Circular Valley Stiftung zeigt, wie branchenspezifische Lösungen aussehen. Das Team entwickelt geschlossene Stoffkreisläufe speziell für Berufsbekleidung. Ein enormer Hebel, da Workwear aufgrund von Firmenlogos und Sicherheitsnormen bisher fast ausnahmslos der Verbrennung zugeführt wurde.

Wo die Chancen für Gründer*innen liegen

Das Wettbewerbsumfeld formiert sich gerade neu. Für Gründer*innen und VCs ergeben sich vor dem Hintergrund der neuen EU-Regulierung drei zentrale Kernmärkte mit enormem Skalierungspotenzial:

  1. Software & Reporting: Werkzeuge für Materialdokumentation, Traceability (DPP) und rechtskonformes Reporting treffen aktuell auf Kunden mit extrem hoher Zahlungsbereitschaft, da die Fristen für die großen Akteur*innen ablaufen.
  2. Infrastructure-as-a-Service: Modekonzerne sind auf den Hinweg zur Kundschaft optimiert. Start-ups, die die extrem kleinteilige Logistik für Grading, Refurbishment und Recommerce als White-Label-Lösung abnehmen, skalieren stark.
  3. Climate-Tech & Materialinnovation: Verfahren, die das Textilrecycling vom Labor in den industriellen Maßstab bringen, lösen den größten Flaschenhals der gesamten Branche und stehen im Fokus großer Kapitalgebenden.

Fazit

Das Vernichtungsverbot markiert das regulatorisch erzwungene Ende des linearen „Take-Make-Dispose“-Modells in der Textilbranche. Der Gesetzgeber agiert ab sofort als mächtigster Vertriebsmitarbeiter für Circular-Economy-Start-ups. Wer jetzt die B2B-Schnittstellen baut, um großen Marken die Kreislaufwirtschaft als Service anzubieten, positioniert sich rechtzeitig in einem wichtigen europäischen Wachstumsmarkt.

Gründungsrekord 2026: Echter Start-up-Boom oder nur die Flucht nach vorn?

Rekordjahr 2026: 3.053 neue Start-ups blenden. Unser Reality-Check zeigt, warum der KI-Boom eine Falle ist und Verena Pausder radikale Reformen fordert.

Das deutsche Start-up-Ökosystem meldet sich im ersten Halbjahr 2026 mit einem Paukenschlag zurück: Rekordzahlen bei den Neugründungen und ein massiver KI-Hype suggerieren den großen Aufbruch. Doch ein tieferer Blick in den neuen „Next Generation“-Report offenbart: Hinter den glänzenden Zahlen verbergen sich strukturelle Risse und eine beträchtliche Ost-West-Schere. Zeit für eine kritische Analyse – und klare Forderungen.

Die Sektkorken dürften beim Startup-Verband geknallt haben. Der aktuelle „Next Generation“-Report, herausgegeben gemeinsam mit startupdetector, liefert auf den ersten Blick genau die Erfolgsmeldungen, die der Standort Deutschland nach mageren Jahren dringend gebraucht hat. Doch wer als Gründer*in oder Investor*in heute kluge Entscheidungen treffen will, darf sich von Balkendiagrammen allein nicht blenden lassen.

Die nackten Zahlen: Ein Ökosystem im Rausch

Es lässt sich nicht leugnen, die nackten Zahlen des ersten Halbjahres sind beeindruckend:

  • Historisches Hoch: Mit satten 3.053 Neugründungen ist das erste Halbjahr 2026 das stärkste seit Beginn der Datenerhebung im Jahr 2019. Das entspricht einem gewaltigen Wachstum von 52 Prozent gegenüber dem zweiten Halbjahr 2025.
  • KI als Turbo: Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Trend, sie ist der Motor. Jedes dritte neue Start-up (34 %) weist mittlerweile einen klaren KI-Bezug auf (nach 27 % im Jahr 2025).
  • Die Fläche holt auf: Berlin bleibt zwar mit 429 Neugründungen in absoluten Zahlen der unangefochtene Spitzenreiter. Doch die Hauptstadt wächst mit einem Plus von 21 % deutlich langsamer als der Bundesschnitt. Die wahre Musik spielt woanders: Ökosysteme wie Hamburg (+83 %) und Hessen (+82 %) verzeichnen eine enorme Dynamik.
  • Scheitern wird seltener (scheinbar): Die Zahl der offiziellen Start-up-Insolvenzen ist seit dem Krisenhöhepunkt im Jahr 2024 kontinuierlich gesunken. Gleichzeitig klettert die Zahl der deutschen „Unicorns“ auf insgesamt 36.

Die Verbands-Chefin im TV-Verhör: Wenn Euphorie auf knallharte Forderungen trifft

Wie extrem die Diskrepanz zwischen den feierlichen Gründungszahlen und der harten Realität im Maschinenraum der Start-ups wirklich ist, offenbarte Verena Pausder, die Vorsitzende des Startup-Verbands, in einem bemerkenswert offenen TV-Interview im ARD-Morgenmagazin.

Während der eigene Report die reine Anzahl der Neugründungen feiert, zeichnete Pausder vor einem Millionenpublikum ein Bild, das unsere kritische Analyse in allen Punkten bestätigt. Drei ihrer Forderungen stechen besonders hervor – und manche grenzen an einen Tabubruch:

1. Bürokratie-Kollaps statt „Startup in a day“

  • Der O-Ton: Pausder kritisiert die Hürden scharf: „Wir laden gerade auf diese Gründungsphase so viel Bürokratie drauf wie auf die großen DAX-Konzerne.“ Sie fordert ein „Startup in a day“ (Gründung in 24 bis 48 Stunden), statt wie bisher „sechs Wochen auf eine Handelsregisternummer“ zu warten.
  • Der Reality-Check: Das demaskiert die Rekordzahlen der Studie. Wenn der Weg ins Handelsregister ein sechswöchiger Hürdenlauf ist, zeigt dies, dass der aktuelle Anstieg der Neugründungen trotz und nicht wegen der Standortbedingungen passiert. Der digitale Staat ist für Gründende im Jahr 2026 noch immer eine Fata Morgana.

2. Der Tabubruch: Kündigungsschutz und die „Cost of Failure“

  • Der O-Ton: Um Start-ups agiler zu machen, attackiert Pausder ein deutsches Heiligtum: den Kündigungsschutz. Ein Unternehmen müsse am Anfang „atmen“, man wisse noch nicht, wie viele Leute man brauche. Durch hohe Gehälter in der Tech-Branche sei das klassische Schutzbedürfnis ohnehin geringer. Die sogenannte Cost of Failure – also die Kosten und Konsequenzen, wenn eine Idee scheitert – sei in Deutschland schlichtweg zu hoch.
  • Der Reality-Check: Hier trifft die Verbandschefin den wunden Punkt der deutschen „Fail Fast“-Kultur. Wer schnell wachsen will, muss auch schnell korrigieren dürfen. Diese Forderung dürfte die Gewerkschaften auf die Barrikaden rufen, ist aber aus Gründerperspektive eine bittere Notwendigkeit im internationalen Wettbewerb. Es zeigt zudem: Die sinkenden Insolvenzzahlen im Report sind kein reines Erfolgszeichen, sondern oft auch das Resultat von Unternehmen, die sich aus Angst vor den Kosten des formellen Scheiterns als „Zombies“ am Leben halten.

3. Das Eingeständnis der massiven Kapital-Lücke

  • Der O-Ton: Pausder liefert die Zahlen, die der „Next Generation“-Report verschweigt: Während in den USA pro Kopf 510 Euro in Venture Capital (Risikokapital) fließen, sind es in Deutschland gerade einmal 90 Euro. „Damit die Unternehmen, die wir hier gründen, auch groß werden können, müssen wir mehr Kapital allokieren“, so Pausder. Es fehle massiv an privatem und institutionellem Geld.
  • Der Reality-Check: Dies ist der entscheidende Sargnagel für blinde Euphorie. Was nützen uns 3.053 neue GmbHs im ersten Halbjahr, wenn das Geld für die Skalierung fehlt? Wir bauen aktuell einen riesigen Trichter an Frühphasen-Startups, dessen Ausgang verstopft ist. Die Abwanderung der besten KI- und DeepTech-Firmen in die USA (wo das 5,6-fache an Kapital wartet) ist so vorprogrammiert.

Was die Statistik gern umschifft

Wer sich durch die Tiefen der Methodik und die feingranularen Daten wühlt, stößt auf weitere Aspekte, die das reine Jubel-Narrativ trüben:

  • Die Ost-West-Schere: Der Report spricht von steigenden Gründungszahlen in allen Bundesländern. Doch die Pro-Kopf-Werte offenbaren ein hartes Gefälle: Während Bayern mit 4,7 Gründungen pro 100.000 Einwohner glänzt, herrscht in Thüringen und Sachsen-Anhalt (je 0,9) digitale Flaute. Der Boom ist nicht flächendeckend – der Osten (ohne Berlin) droht abgehängt zu werden.
  • Das Sterben der Berliner Einhörner: Die Zahl der Unicorns ist zwar bundesweit auf 36 gestiegen, doch ein Blick auf die Zeitachse zeigt: Berlin hat seit dem Jahr 2023 massiv Federn gelassen und rutschte von 22 auf 16 Einhörner ab. Gleichzeitig verdoppelte sich die Zahl der Unicorns in Städten abseits der Hotspots von 5 auf 10. Das Zeitalter des billigen Geldes für reine Berliner B2C-Hype-Modelle ist vorbei – milliardenschwere Substanz entsteht jetzt dezentraler in der Fläche.
  • Die Methodik-Falle: Wie definiert man 2026 eigentlich ein Start-up? Laut Report werden aus den Handelsregistereinträgen rund 20 % händisch nach Kriterien wie „innovatives Produkt“ oder „Wachstumspotenzial“ selektiert. Diese manuelle Filterung durch Analysten öffnet Bewertungsspielräumen Tür und Tor – wer heute das Trendwort „KI“ in den Unternehmenszweck schreibt, wird statistisch schlichtweg schneller als Startup erfasst.
  • Die Branchen-Illusion: Der Report feiert die Industrie als Sektor mit dem stärksten Wachstum (+125 %). Absolut betrachtet sind das aber gerade einmal 128 Start-ups. Der Software-Sektor dominiert weiterhin erdrückend mit 844 Neugründungen. Hardwarenahe und kapitalintensive Innovationen fristen im Land der Ingenieure weiterhin ein Nischendasein.

Raus aus der Hype-Falle: Fünf Hebel für das Ökosystem

Wenn wir wollen, dass aus dem Rekord-Jahrgang 2026 in einigen Jahren global relevante Marktführer*innen werden, muss das Ökosystem strukturell gestärkt werden. Hier sind die Hebel, die Politik und Wirtschaft jetzt umlegen müssen:

  1. Fokus auf Wachstumsfinanzierung (Scale-up-Kapital): Deutschland hat kein reines Gründungsproblem mehr, sondern ein Skalierungsproblem. Wir brauchen drastische Anreize, damit institutionelle Gelder (wie von Pensionskassen oder Versicherungen) endlich unkompliziert in den VC-Markt fließen können.
  2. Qualität statt Quantität (DeepTech priorisieren): Die staatliche Förderung und der Transfer aus Universitäten müssen gezielt auf kapitalintensive, hardwarenahe Deep- und ClimateTech-Ideen gelenkt werden. Reine Software-SaaS-Klone reguliert der Markt ohnehin von selbst.
  3. Die „Fail Fast“-Kultur entbürokratisieren: Das stille Beerdigen und Liquidieren einer gescheiterten GmbH ist in Deutschland absurd teuer und langwierig. Wer schnell gründen darf, muss auch unbürokratisch scheitern dürfen, um wertvolle Tech-Talente zügig wieder dem Markt zur Verfügung zu stellen.
  4. Mitarbeiterbeteiligungen (ESOP) wettbewerbsfähig machen: Im globalen Talent-Wettbewerb gewinnt, wer die besten Köpfe hält. Die deutsche Gesetzgebung rund um ESOPs muss dringend weiter an internationale Standards angepasst werden, um die steuerliche Belastung von virtuellen Anteilen zu minimieren.
  5. Regionale Ökosysteme vernetzen: Da klassische Metropolen an Wachstumsdynamik einbüßen, während Regionen wie Hessen oder Hamburg stark zulegen, müssen dezentrale Universitätsstandorte systematisch gefördert werden, um den Innovations-Transfer flächendeckend zu sichern.

Fazit

Der Report liefert eine hervorragende Nachricht – der Gründungsgeist in Deutschland ist intakt. Doch aus der schieren Masse an neuen Einträgen im Handelsregister müssen nun echte Tech-Champions geschmiedet werden. Machen wir uns an die Arbeit!

ARC Intelligence: 4 Mio. Euro für den KI-Angriff auf das Excel-Chaos deutscher CFOs

Das Berliner Start-up ARC Intelligence hat sich eine Seed-Finanzierung in Höhe von 4 Millionen Euro gesichert. Mit einer KI-gestützten Finanzplattform wollen die Gründer den Mittelstand aus der Excel-Falle befreien und bestehende Unternehmenssysteme intelligent vernetzen. Doch der Weg in die Finanzabteilungen komplexer mittelständischer Unternehmensgruppen ist gespickt mit technologischen und kompetitiven Hürden.

Hinter ARC Intelligence stehen CEO Clemens Wessendorff und CTO Simon Zimmermann. Das Duo gründete das Softwareunternehmen 2024 in Berlin. Nach einer ersten Pre-Seed-Finanzierung vor rund einem Jahr (getragen unter anderem durch 468 Capital und IBB Ventures) hat das Start-up nun kräftig nachgelegt.

In der aktuellen Seed-Runde über 4 Millionen Euro übernimmt der Fonds 42CAP den Lead, während auch die bestehenden Investoren erneut mitgehen. Besonders bemerkenswert: Mit 42CAP-Partner Moritz Zimmermann steigt einer der profiliertesten europäischen Enterprise-Software-Investoren ein. Zimmermann hatte einst Hybris mitgegründet und das Unternehmen 2013 für rund 1,5 Milliarden US-Dollar an SAP verkauft. Die operative Entwicklung gibt dem jungen Team offenbar Rückenwind, denn seit der Pre-Seed-Phase konnte ARC seinen Umsatz laut eigenen Angaben verzehnfachen.

Das Geschäftsmodell: „AI-native Finance OS“

Das Geschäftsmodell von ARC setzt an einem altbekannten Schmerzpunkt an. Unternehmen haben in der Vergangenheit Milliarden in komplexe ERP-Systeme investiert. Dennoch basieren kritische Finanzentscheidungen – gerade in Gruppen mit mehreren Gesellschaften und internationalen Standorten – noch immer auf fragmentierten Daten, Excel-Tabellen und manuellen Reports.

ARC baut hierfür eine KI-gestützte Steuerungsebene (ein AI-native Finance OSs), die sich über bestehende ERP- und CRM-Systeme legt. Statt auf den Monatsabschluss zu warten, erhalten CFOs in Echtzeit einen Überblick über finanzielle und operative Treiber. Die bisherige Traction kann sich sehen lassen: Innerhalb von sechs Monaten konnten laut Unternehmen über 100.000 Stunden manueller Arbeit eingespart werden. Zu den frühen Nutzern gehören Vorzeige-Mittelständler wie Burmester, Pfanner Schutzbekleidung und Robert Bürkle. Zudem kooperiert ARC mit Private-Equity-Häusern wie Auctus Capital und GENUI, um in deren Portfoliounternehmen Finanzprozesse zu digitalisieren.

Markt, Wettbewerb und Risiken

Der eklatante Fachkräftemangel im Controlling und die anstehende Pensionierungswelle im Mittelstands-Management zwingen Firmen zunehmend zur Digitalisierung. ARC adressiert diese Lücke punktgenau und fokussiert sich bewusst auf die Steuerung komplexer, ERP-intensiver Organisationen. Der Markt für derartige Softwarelösungen gleicht jedoch einem Haifischbecken. Etablierte deutsche Platzhirsche wie Lucanet beherrschen die Konsolidierung seit Jahren, während hochkapitalisierte Scale-ups wie Pigment massiv in die Finanzabteilungen drängen. Zudem rüsten die ERP-Giganten selbst – allen voran SAP und Microsoft – ihre Systeme massiv mit eigenen KI-Modellen und Copilots auf.

Auch die technologische Umsetzung birgt Hürden: Das Versprechen von ARC, bestehende ERP-Systeme nicht ersetzen zu wollen, sondern als systemübergreifende Steuerungsebene zu agieren, ist in der Theorie extrem elegant. In der Praxis führt die Anbindung historisch gewachsener On-Premise-Datenbanken und fragmentierter Insellösungen jedoch oft zu enormem manuellen Onboarding-Aufwand, was die schnelle Skalierbarkeit eines Start-ups bremsen kann. Darüber hinaus sind CFOs traditionell restriktiv, was das Einspeisen hochsensibler Finanzdaten in neue Plattformen betrifft. ARC muss hier höchste Standards bei Datensicherheit und Compliance nicht nur zusagen, sondern in den komplexen mittelständischen Unternehmensgruppen technisch reibungslos beweisen.

Fazit

ARC Intelligence wählt einen klugen, sehr pragmatischen B2B-Ansatz. Dass ein Industrie-Schwergewicht wie Moritz Zimmermann an die Vision und die Umsetzungsstärke des Teams glaubt, ist ein echtes Ausrufezeichen im aktuellen VC-Markt. Das frühe Anpeilen von Private-Equity-Firmen als Multiplikatoren ist zudem ein exzellenter Go-to-Market-Schachzug. Gelingt es ARC, die berüchtigten Integrationshürden im fragmentierten deutschen ERP-Markt technologisch schlank zu lösen, hat das Start-up das Potenzial, sich vom KI-Tool für das CFO-Office langfristig zum zentralen Betriebssystem für ERP-intensive Unternehmen zu entwickeln.

DeepTech-Hoffnung aus München: Kann das KI-Start-up alqem die Materialforschung revolutionieren?

Das 2026 gegründete Münchner DeepTech-Start-up alqem hat eine beachtliche Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 8 Millionen Euro abgeschlossen. Unter der Führung namhafter Investoren wie UVC Partners und Union Square Ventures schickt sich das Unternehmen an, einen der zähsten Engpässe der Industrie zu lösen: die Entdeckung und Kommerzialisierung neuer Hochleistungsmaterialien. Doch der Markt für KI-gestützte Materialforschung heizt sich global rasant auf. Zeit für eine analytische Einordnung.

Die Basis für ein erfolgreiches DeepTech-Start-up ist fast immer wissenschaftliche Exzellenz gepaart mit unternehmerischem Pragmatismus. Bei alqem, das Teil des UnternehmerTUM-Ökosystems ist und Arbeitsplätze in München und Coimbra plant, scheint diese Mischung vielversprechend.

Das Gründungs-Trio vereint drei essenzielle Domänen:

  • Dr. Hanh Nguyen (CEO): Bringt mit vorherigen Stationen bei McKinsey, Unilever und OCI Global die nötige wirtschaftliche und strategische Skalierungserfahrung mit.
  • Dr. Tiago Cerqueira (CTO): Hat als Mitentwickler der offenen Materialdatenbank Alexandria bereits bewiesen, dass er große Datenmengen in der Materialwissenschaft strukturieren und nutzbar machen kann.
  • Prof. Milan Allan (CSO): Ist Lehrstuhlinhaber für Experimentalphysik an der LMU München und verantwortet die wissenschaftliche Perspektive im Labor.

Flankiert wird das Team von wissenschaftlichen Beraterinnen und Beratern, darunter Prof. Claudia Felser (Max-Planck-Institut für Chemische Physik fester Stoffe, Dresden), Prof. Miguel Marques (Ruhr-Universität Bochum) und dem ehemaligen McKinsey-Partner Michael Viertler. Forschungspartnerschaften mit der LMU München, der TUM, dem Max-Planck-Institut Dresden sowie den portugiesischen Universitäten Técnico Lissabon, Porto und Coimbra sichern den Zugang zu Talent*innen und Infrastruktur.

Der Markt: Raus aus der chinesischen Abhängigkeit

Der strategische Fokus von alqem trifft den industriepolitischen Nerv der Zeit. Das erste konkrete Anwendungsfeld des Startups sind Permanentmagnete, die ohne den Einsatz seltener Erden auskommen. Der Schmerz der europäischen Industrie ist hier gewaltig:

  • Rund 90 Prozent der heute verwendeten Hochleistungspermanentmagnete werden in China produziert, was eine immense geopolitische Abhängigkeit schafft.
  • Gleichzeitig liegt der letzte wesentliche Durchbruch in der Entwicklung neuer magnetischer Materialien mehr als 40 Jahre zurück.

Dr. Hanh Nguyen bringt das Potenzial auf den Punkt: Ziel sei es, Materialien systematisch zu erschließen, die etwa die Effizienz von Elektrofahrzeugen und Windturbinen steigern und kritische Lieferketten unabhängig von der Produktion in einem einzigen Land machen. Investoren wie Amanda Birkenholz von UVC Partners sehen in fortschrittlichen Materialien gar das Zentrum zukünftiger Technologien – von sauberer Energie über Mobilität bis hin zur Verteidigung.

Das Geschäftsmodell: Kritisch hinterfragt

Alqems Ansatz beruht auf einer zweigleisigen Plattformtechnologie: Einerseits "al-mine", eine Datenbank für vorhergesagte stabile kristalline Verbindungen, und andererseits "al-oracle", welches domänenspezifische Trainingsdaten für Materialeigenschaften liefert. Der entscheidende Differenzierungsfaktor – und gleichzeitig der mögliche Flaschenhals – ist die Ergänzung dieser digitalen Ebene durch eigene Laborkapazitäten zur Synthese und Charakterisierung der KI-Vorschläge. Das Start-up vermeldet, bereits eine Pipeline vielversprechender Kandidatinnen und Kandidaten entwickelt und deren vorhergesagte Leistungsfähigkeit experimentell validiert zu haben. Das erklärte Ziel: Den Entwicklungszyklus von der wissenschaftlichen Vorhersage bis zur industriellen Anwendung von Jahrzehnten auf Jahre oder gar Monate zu verkürzen.

Die strukturellen Herausforderungen des Modells:

  • Labor-Skalierbarkeit: Eine KI kann Millionen Verbindungen in Rekordzeit berechnen, doch die physische Synthese im Labor bleibt oft ein iterativer, ressourcenintensiver Prozess. 8 Millionen Euro Pre-Seed-Kapital klingen solide, können beim Aufbau eigener Hardware-Labore und teurer Prüfstände jedoch schnell aufgebraucht sein.
  • IP und Monetarisierung: Es bleibt die Frage, wie alqem skalierbare Umsätze generiert. Verfolgt das Startup ein Discovery-as-a-Service-Modell für große Industriekunden? Werden Patente für neuartige Magnete an Automobilzulieferer lizenziert? Wenn alqem den Weg wählt, Rohstoffe selbst zu produzieren, wird aus dem agilen KI-Start-up schnell ein kapitalintensives Industrieunternehmen.

Der Wettbewerb: Keine "Blue Ocean"-Strategie

alqem ist mit der Vision einer KI-gestützten Materialrevolution keineswegs allein. Die sogenannte "Materials Informatics" erlebt einen regelrechten Hype. Ein Blick auf den globalen Wettbewerb zeigt, wie umkämpft das Feld bereits ist:

  • Altrove (Frankreich): Das Pariser Start-up hat kürzlich Millionen eingesammelt, betreibt ebenfalls KI-gestützte Synthese-Labore und fokussiert sich exakt auf dasselbe Ziel: Alternativen zu seltenen Erden zu finden.
  • CuspAI (UK): Mit einem massiven Funding von über 100 Millionen US-Dollar im Rücken fokussiert sich dieses Team auf neue Materialien für den Klimaschutz.
  • Dunia (Deutschland) & Materials Nexus (UK): Beide Start-ups nutzen „Self-Driving Labs" und maschinelles Lernen, um Materialentwicklungen drastisch zu beschleunigen.

Darüber hinaus werfen Tech-Giganten wie Google (mit dem GNoME-Projekt) und Microsoft (mit MatterGen) enorme Rechenpower auf das Problem und stellen Millionen neuer Kristallstrukturen open-source zur Verfügung. Alqem muss in den nächsten Monaten beweisen, dass die Symbiose aus eigenen Datenfundamenten und hauseigenem Labor einen ausreichend tiefen Burggraben gegen diese Übermacht bietet.

Unser Fazit

Mit alqem tritt ein akademisches Schwergewicht aus dem Münchner Ökosystem in den Ring, das das Potenzial hat, Europas industrielle Souveränität im Hardware-Sektor entscheidend zu stärken. Die Idee, eine systematische Karte des Materialuniversums mit Hunderten Millionen Möglichkeiten zu entwerfen und direkt physisch zu validieren, ist ambitioniert und exzellent fundiert. Die Lead-Investoren setzen hier spürbar darauf, Weltklasse-Wissenschaft in ein skalierbares Unternehmen zu übersetzen.

Das Gründungsteam muss nun beweisen, dass es nicht nur exzellent forschen, sondern auch kommerziell abliefern kann. Gelingt es alqem, den ersten marktreifen Hochleistungsmagneten ohne seltene Erden seit über vierzig Jahren industriell anwendbar zu machen, hat Deutschland ein potenzielles neues Unicorn im DeepTech-Sektor. Das Rennen um die Materialien der Zukunft hat allerdings gerade erst begonnen.

KI-Kameras gegen den Blindflug: Almetra sichert sich 16,3 Millionen Euro

Das 2022 aus dem Berliner Venture Studio Merantix hervorgegangene KI-Start-up Almetra, das in der Szene bislang unter dem Namen Deltia bekannt war, hat erfolgreich eine Series-A-Finanzierungsrunde über 16,3 Millionen Euro abgeschlossen. Unter der Führung des transatlantischen Investors blisce/ – und mit Beteiligung weiterer Geldgeber wie NAP, Merantix Capital, Robin Capital, Underline sowie Critical Ventures – plant das rund 40-köpfige Unternehmen nun die Expansion in die USA. Zu den bestehenden Kunden zählen laut Almetra bereits Schwergewichte wie Bosch, Siemens Energy und ABB.

Die Fertigungsindustrie steht massiv unter Druck: Steigende Kosten, Fachkräftemangel und zunehmende Konkurrenz aus Niedriglohnländern drücken die Margen auf jeder Ebene der Lieferkette. Gleichzeitig basieren Entscheidungen auf dem Shopfloor oft noch auf manuellen, fragmentierten Prozessen und lückenhaften Daten. Almetras Lösung setzt genau hier an, indem die Plattform KI-gestützte Kameras nutzt, um Produktionsabläufe zu erfassen und diese direkt vor Ort in Echtzeit in Kennzahlen wie Durchsatz und Auslastung zu übersetzen, ohne dass eine aufwendige IT-Integration nötig ist. Mit der aktuellen Finanzierungsrunde vollzieht das Unternehmen einen strategischen Schwenk von einer reinen Lösung für visuelle Produktionsanalysen hin zu einer zentralen Daten- und Automatisierungsplattform. Zukünftig sollen Videodaten, Maschinendaten und bestehende IT-Systeme sowie das Wissen der Mitarbeitenden auf einer einheitlichen Basis gebündelt werden, was auch den Einsatz von Robotik in den Werken ermöglichen soll.

Die Köpfe hinter der Technologie

Gegründet wurde Almetra von Maximilian Fischer und Silviu Homoceanu. Das Duo vereint dabei tiefgreifende Industrieerfahrung mit akademischer KI-Forschung. Maximilian Fischer, CEO und Maschinenbauingenieur der ETH Zürich, analysierte und digitalisierte in seiner bisherigen Laufbahn weltweit bereits Dutzende Fabriken. Sein Co-Gründer Silviu Homoceanu hält einen Doktortitel in Machine Learning und verantwortete zuvor die Software-Einheit für autonomes Fahren bei Volkswagen. Die technologische Tiefe von Almetra wird zudem durch die Aufnahme in renommierte Programme wie den Robotics Accelerator von Google DeepMind sowie das Physical AI Fellowship von AWS, Nvidia und MassRobotics untermauert.

Datenschutz vs. Effizienz

Das Versprechen, die Produktivität bei namhaften Firmen durch die Abschaffung von „Blindflügen“ um bis zu 20 Prozent zu steigern, klingt für Produktionsleiter extrem verlockend. Laut Unternehmensangaben konnte die Produktionsleistung bei Kunden wie eBike Systems innerhalb weniger Wochen bereits um 19 Prozent gesteigert werden. Dennoch birgt das Geschäftsmodell der visuellen Erfassung durch Computer Vision inhärente regulatorische und soziale Risiken. Die Sorge vor einer potenziellen visuellen Dauerüberwachung am Fließband ruft unweigerlich Gewerkschaften und Betriebsräte auf den Plan. Almetra versucht diesem potenziellen „Big-Brother“-Image proaktiv durch striktes lokales Edge Computing zu begegnen: Sämtliche Aufnahmen werden von Beginn an anonymisiert und der Großteil der Daten verlässt die Fabrikhalle nie. Lediglich kurze, zufällig ausgewählte Sequenzen werden zur Ursachenanalyse gespeichert. Abseits der internen Firmenpolitik stellt der EU AI Act eine signifikante Hürde für den Sektor dar. Dauerhafte und lückenlose Compliance im Umgang mit sensiblen Mitarbeiterdaten wird für die Skalierung des Geschäftsmodells in Europa eine ständige Begleiterscheinung sein.

Ein hart umkämpfter Markt

Die Nische der Produktionsanalytik durch Künstliche Intelligenz ist lukrativ, aber dicht besiedelt. Globale Unternehmen wie Viso.ai, Roboflow oder Jidoka Tech bieten der Industrie bereits ausgereifte KI-Plattformen für Qualitätssicherung, Fehlererkennung und Echtzeit-Monitoring an. Gleichzeitig konkurriert Almetra mit bewährten Plattformen wie Shoplogix oder ValueStreamer, die seit Jahren darauf spezialisiert sind, Maschinen- und Produktionsdaten über MES- und ERP-Schnittstellen auszuwerten. Wenn Almetra nun den Anspruch erhebt, zur zentralen Daten- und Automatisierungsplattform der Fabriken zu werden, begibt sich das Startup unweigerlich auf Kollisionskurs mit den gigantischen, oft schwerfälligen, aber tief im industriellen Rückgrat verankerten Systemen etablierter IT-Konzerne.

Unser Fazit

Mit dem Rebranding und der Millionenspritze demonstriert Almetra eindrucksvoll, wie sich europäische DeepTech-Expertise in einen handfesten B2B-SaaS-Case übersetzen lässt. Das Gründerteam hat verstanden, dass reine visuelle Analysen für die Industrie auf Dauer nicht ausreichen – der Sprung zur ganzheitlichen Automatisierungsplattform ist der strategisch richtige nächste Schritt. Der Erfolg des Berliner Start-ups, besonders bei der nun anstehenden US-Expansion, wird am Ende von zwei kritischen Faktoren abhängen. Erstens muss es gelingen, in den Fabrikhallen den Spagat zwischen technischer Effizienzsteigerung und strengsten Datenschutzvorgaben in der Praxis dauerhaft zu meistern. Zweitens wird sich zeigen müssen, ob sich die Plattform gegen bereits stark integrierte IT-Giganten auf dem Shopfloor durchsetzen kann. Schafft Almetra beides, hat das Team eine reale Chance, den globalen Markt für Enterprise-Manufacturing-Software maßgeblich mitzugestalten.