Wer heute ein hochmodernes BioTech-Labor betritt, erwartet nahtlos vernetzte HighTech-Forschung. Die Realität sieht oft anders aus: Rund 90 Prozent der Laborgeräte stammen von unterschiedlichen Hersteller*innen und sprechen schlichtweg nicht dieselbe technische Sprache. Um künstliche Intelligenz in der Forschung nutzbar zu machen, müssen hochqualifizierte Wissenschaftler*innen oft als Software-Ingenieur*innen einspringen und mühsam Schnittstellen programmieren. Genau diesen Flaschenhals will das Münchner DeepTech-Start-up UniteLabs beseitigen.

Die Gründer und der Sprung aus München

Hinter UniteLabs stehen Robert Zechlin, Lukas Bromig und Julian Willand. Nach Vorarbeiten ab 2022 wurde das Unternehmen 2024 offiziell gegründet. Das Team vereint interdisziplinäre Expertise aus Chemieingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik und Unternehmensstrategie – eine essenzielle Mischung für ein Produkt, das tiefes Prozessverständnis mit modernster Softwarearchitektur verbinden muss.

Dass die Idee einen massiven Schmerzpunkt der Industrie trifft, zeigt die rasante Entwicklung der letzten Monate. Nach einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2,77 Millionen Euro unter der Führung von NAP (ehemals Cavalry Ventures) im Januar 2025 und der Auszeichnung als „Bestes Münchner Start-up“ beim Munich Startup Award 2025 ist das Unternehmen sichtlich gewachsen. Im ersten Quartal 2026 zählt das Team im Münchner Inkubator Werk1 bereits rund 28 Köpfe.

Doch wie verhindert ein derart rasant wachsendes Team, bei der ständigen Anbindung neuer, exotischer Hardware nicht zu einer hochbezahlten IT-Manufaktur zu verkommen? Schließlich erfordert jedes neue Laborgerät auf dem Markt zunächst einmal Entwicklungsaufwand für den passenden Konnektor.

„Unser Ziel ist nicht, jedes exotische Gerät einzeln ‚irgendwie‘ anzubinden“, stellt Mitgründer Robert Zechlin klar. Vielmehr soll die Integration zu einer wiederholbaren Produktfähigkeit reifen. Statt sich im Klein-Klein der Modellnummern zu verlieren, baue UniteLabs seine Konnektoren entlang grundsätzlicher Geräte-Fähigkeiten. Die puren Herstellerspezifika landen dabei in einer dünnen Adapter-Schicht, während Workflows und Datensemantik konsistent bleiben.

Um die berüchtigte Skalierungsfalle zu umgehen, setzt das Start-up zudem verstärkt auf „Reusable Automation Assets“. „Wir investieren in validierte Workflow-Bausteine, Device-Profile und Test-Suites, mit denen die zweite und dritte Integration deutlich schneller wird als die erste“, betont Zechlin und skizziert damit den Weg zum echten SaaS-Unternehmen. Der Gründer gibt die Richtung selbstbewusst vor: „Die Grenzkosten für das nächste Gerät und den nächsten Standort müssen über Zeit sinken. Unser Endzustand ist ein Ökosystem, in dem Integrationen gemeinsame Infrastruktur sind, nicht Projektgeschäft.“

Vom Prototyp zur Architektur der offenen Labore

Im Februar 2026 hat UniteLabs auf der renommierten Branchenmesse SLAS in Boston den offiziellen US-Launch seines „AI-Ready Lab Automation Systems“ vollzogen. Statt nur isolierte Schnittstellen zu flicken, positioniert sich das Start-up nun mit einer klaren, dreiteiligen Architektur.

Den Kern bildet die Cloud-native „UniteLabs Platform“, die Hardware vernetzt und die Integration von Machine-Learning-Modellen in Echtzeit erlaubt. Ergänzt wird dies durch die lokale Anwendung „GroundControl“ für den Plug-and-Play-Anschluss von Geräten sowie das „UniteLabs SDK“. Letzteres ist ein Python-Werkzeug für Wissenschaftler*innen, um Labor-Workflows komplett als Code zu steuern. Dass diese Theorie praxistauglich ist, beweist das aufstrebende KI-BioTech-Unternehmen Cradle, das die Lücke zwischen Maschinen und digitalen Daten-Lakes intern bereits mit dem Münchner System schließt. Laut UniteLabs soll sich der Labor-Durchsatz für solche KI-getriebenen Forschungsteams durch die Plattform um bis zu das Vierfache steigern lassen.

Ein „Lab-as-Code“-Ansatz via Python mag für entwickleraffine Data Scientists verlockend sein – doch schließt er nicht paradoxerweise die klassischen Biolog*innen aus, für die Code-Workflows oft eine zu steile Lernkurve bedeuten?

„Code ist nicht das Produkt“, kontert Zechlin. Er sei vielmehr eine Schnittstelle, die sowohl Power-User als auch den Laboralltag bedienen müsse. Das SDK richte sich an Teams, die volle Kontrolle über Versionierung und automatisierte Tests verlangen – was im KI-BioTech-Umfeld zunehmend Standard sei. Zechlin räumt jedoch ein, dass das Programmieren nicht jedem liege: „Die meisten wollen zuverlässige Ausführung und klare Transparenz.“

Die Lösung der Münchner: Über die Orchestrierungsschicht und „GroundControl“ werden Workflows paketiert und mit Leitplanken versehen, sodass sie auch für Nicht-Entwickler sicher ausführbar sind. Code bleibt strategisch zwar die „universelle Abstraktion“ über Geräte hinweg, doch das Interface der Zukunft sieht anders aus. Zechlin blickt voraus: „Das User Interface für Wissenschaftler wird zunehmend KI-gesteuert und natürliche Sprache zum primären Interface. UniteLabs dient diesen KI-Applikationen als robuste Surface Area und Source of Truth.“ Die Leitplanke für das Wachstum fasst er in einem Satz zusammen: „Unsere Vision ist: flexibel, wo es Sinn macht, und kompromisslos robust, wo es zählen muss.“

Die Bewährungsprobe auf dem US-Markt

Nach dem Bostoner Launch steht das Start-up nun vor der monumentalen Aufgabe, sich im hochkompetitiven US-Markt zu behaupten. Hier entscheidet sich, ob UniteLabs vom europäischen Hoffnungsträger zum globalen Player reift. Umgeben von gigantischen Investitionen in die KI-Wirkstoffentwicklung reicht es nicht, nur ein weiteres Automatisierungstool zu sein – UniteLabs muss sich als essenzieller „Schaufelhersteller“ für den aktuellen Boom etablieren.

Dabei trifft man auf amerikanische Wettbewerber*innen, die teils mit hunderten Millionen Dollar Venture Capital ausgestattet sind. Wie überlebt ein Münchner Start-up mit einer Pre-Seed-Runde von knapp drei Millionen Euro diese Materialschlacht? Zechlin gibt sich pragmatisch und weicht dem direkten Finanz-Vergleich aus: „Klar: In Infrastrukturmärkten hilft Kapital, aber es ist nicht der entscheidende Hebel.“ Anstatt die Konkurrenz im reinen „Spend“ schlagen zu wollen, baue man auf messbaren Nutzen im Laborbetrieb.

Der Plan scheint aufzugehen: Ein Großteil von Umsatz und Pipeline stammt heute bereits aus den USA, wo UniteLabs Kund*innen an beiden Küsten bedient und mit großen Hardware-Hersteller*innenn kooperiert. „Wir planen für dieses Jahr unseren ersten Big Pharma Roll-out, der sowohl in Europa als auch an Standorten in den USA erfolgen soll“, verrät der Gründer. Um diese Dynamik zu finanzieren, hebe man aktuell eine 9-Millionen-Euro-Seed-Runde für die US-Expansion. Den strukturellen Wettbewerbsvorteil sieht Zechlin in der herstelleragnostischen Verbindung bestehender Geräte: „Statt Rip-and-Replace zu verlangen, werden Workflows schneller produktiv, Daten werden sauber mit Kontext versehen, und Teams können ‚Lab-as-Code‘ wirklich ausrollen.“

Ein strategischer Hebel ist dabei die Zielgruppenansprache. Statt in endlosen Vertriebszyklen mit dem C-Level großer Pharma-Konzerne zu ringen, treibt UniteLabs ein nutzer*innengetriebenes Wachstum voran. Labor-Ingenieur*innen, die durch das Python-SDK wochenlange Schnittstellenprogrammierung einsparen, tragen das System organisch in ihre Unternehmen. Dabei profitiert das Start-up enorm davon, selbst keine Pipettierroboter oder Analysegeräte herzustellen. Als „neutrale Schweiz“ der Labor-Hardware buhlt UniteLabs nicht um lukrative Geräteverkäufe – ein extrem starkes Argument gegen den gefürchteten Vendor-Lock-in amerikanischer Hardware-Giganten.

Stresstest für das Geschäftsmodell und Regularien

Doch die ambitionierte Plattform-Strategie wird kritisch geprüft werden. Das Geschäftsmodell birgt ein ständiges API-Katz-und-Maus-Spiel, da Schnittstellen zu teils stark abgeschirmten Systemen gebaut werden müssen. Wenn etablierte Hersteller*innen ihre Firmware ändern oder Drittanbieter-Zugriffe blockieren, explodieren schnell die Wartungskosten für die Konnektoren.

Bleibt die Frage an den Gründer: Was ist also der Plan B, wenn die Marktführer ihre Schnittstellen per Update plötzlich aktiv verschlüsseln? Reicht der Verweis auf offene Standards wie das SiLA2-Protokoll in der harten Praxis aus?

„Wir gehen davon aus, dass Hersteller ihre Ökosysteme schützen werden. Unsere Strategie darf deshalb nicht auf ‚Goodwill‘ bauen“, gibt sich Zechlin keinen Illusionen hin. Standards wie SiLA2 seien zwar hilfreich gegen Fragmentierung, aber „kein Schutzschild“. Der Ansatz der Münchner ist stattdessen pragmatisch und mehrstufig: Standards nutzen, wo verfügbar, und eigene robuste Adapter bauen, wo nötig. Zudem betreibe man ein Programm mit automatisierten Regressionstests am realen Geräteverhalten, um Fehler durch Updates früh zu erkennen.

Der zweite Baustein der Verteidigung ist kommerzieller Druck. Da Labore zunehmend „Best-of-Breed“-Lösungen kombinieren wollen, würden Hersteller, die Interoperabilität blockieren, zunehmend Deals riskieren. Im Hintergrund investiere man deshalb viel Arbeit in aktiv gepflegte Partnerschaften mit den Produzent*innen. Zechlins Plan B lautet letztlich Resilienz: „Mehrere Integrationspfade, starke Tests, und ein System, das stabil bleibt, auch wenn sich die Oberfläche verändert.“ Er ist sich sicher: „Langfristig wirkt die Ökonomie in Richtung Offenheit.“

Neben blockierender Hardware bleibt die US-Zulassungsbehörde FDA die vielleicht höchste Hürde auf dem Weg in den Enterprise-Markt. Deren strenge Vorgaben zu elektronischen Aufzeichnungen sind der größte Vorbehalt von Pharmaunternehmen gegenüber Cloud-basierten Systemen. Gelingt es UniteLabs, Offenheit mit lückenlosen Audit-Trails zu verknüpfen, könnten sie die berüchtigten Sales-Zyklen drastisch verkürzen.

Doch wie passt maximale Entwickler*innen-Freiheit durch Python-Skripte mit rigider FDA- und GxP-Compliance zusammen? Für Zechlin existiert dieser Widerspruch im Labor-Alltag schlichtweg nicht: „Compliance widerspricht Flexibilität nicht. Was widerspricht, ist unkontrollierte Veränderung.“

Um Big Pharma gerecht zu werden, behandle man hochflexible Workflows wie reguläre Software-Produkte: versioniert, testbar und auditierbar. „Ein Script ist in einem GxP-Kontext kein ‚jeder macht, was er will‘, sondern ein kontrolliertes Artefakt mit definierten Inputs, erwarteten Outputs und einem Validierungsnachweis“, unterstreicht der Mitgründer. Die Plattform trenne Sandbox-Entwicklungen von einer strikt kontrollierten Produktionsebene mit signierten Releases, Environment-Pinning und klarer Datenlineage. Zechlin formuliert einen selbstbewussten Anspruch an die Branche: „Das Labor holt Software-Best-Practices nach. Unser Anspruch ist, ‚compliant by design‘ zur Default-Einstellung für AI-ready Lab Ops zu machen.“

Fazit

UniteLabs hat exzellentes Timing bewiesen. Die BioTech-Branche lechzt nach KI, scheitert aber noch massenhaft an isolierten Daten. Durch das Bereitstellen essenzieller Daten-Infrastruktur haben sich die Münchner in eine starke Ausgangsposition manövriert. Der US-Launch und anstehende Messepräsentationen zeugen vom Anspruch der Gründer. Der ultimative Lackmustest ab 2026 wird jedoch sein, ob die Hardware-Hersteller*innen diesen Wandel dulden – oder den Kampf um ihre lukrativen Software-Margen eröffnen.

Bleibt die Frage nach dem viel zitierten „Endgame“: Baut das Start-up wirklich das globale Betriebssystem für Biotech-Labore, oder macht man sich letztlich nur als hochattraktives Übernahmeziel für Hardware-Giganten hübsch?

Auf diese Entweder-Oder-Frage antwortet Zechlin diplomatisch, aber ambitioniert: „Unsere Vision ist, die neutrale Betriebsschicht für moderne Labore zu werden, weil die Branche einen herstellerunabhängigen Standard braucht, nicht noch ein weiteres Einzellösungstool.“ Gleichzeitig sei man Realist: Infrastruktur zähle nur, wenn sie im Alltag zuverlässig genutzt werde und verlässliche, strukturierte Daten für KI liefere.

Sollte das gelingen, hält sich UniteLabs alle Optionen offen – von der unabhängigen Kategorie-Definition über strategische Partnerschaften bis hin zum Exit. Doch auf einen schnellen Verkauf schiele man nicht, verspricht Zechlin: „Wir bauen nicht für eine Übernahme. Wir bauen so, dass der Markt die Plattform ernst nehmen muss.“ Und am Ende solle ohnehin der/die Kund*in profitieren: „Weniger Silos, schnellere Science, und ein Ökosystem, in dem Innovation nicht an proprietären Schnittstellen hängen bleibt.“

München wächst weiter als Europas Quanten-Hauptstadt. Das Start-up Peak Quantum schließt seine Pre-Seed-Runde mit 2,2 Millionen Euro ab und positioniert sich im hart umkämpften Deep-Tech-Markt. Der Pitch der Gründer: Fehlerkorrektur direkt in der Hardware. Doch in einem extrem kapitalintensiven Umfeld reicht Geld allein nicht. Wie das Spin-off mit einem cleveren Infrastruktur-Schachzug gegen die hochgerüstete europäische Konkurrenz bestehen will.

Aus der Forschung in die Praxis

Im Jahr 2024 entstand Peak Quantum als Spin-off aus der Forschungsgruppe von Prof. Stefan Filipp am Walther-Meißner-Institut (WMI), das zur Bayerischen Akademie der Wissenschaften gehört. Das Gründungsteam deckt interdisziplinär die gesamte Wertschöpfungskette vom Chipdesign bis zur Systemintegration ab. Zu den Köpfen hinter der Unternehmung gehören Leon Koch (CEO), Alexander Schult (CFO), Dr. Thomas Luschmann (COO), Dr. Max Werninghaus (CSO), Ivan Tsitsilin (Head of Design), Kedar Honasoge (Head of Production) und Daniil Bazulin (Quantum Engineer). Unterstützt wird das junge Unternehmen durch wichtige Säulen des lokalen Ökosystems wie dem Munich Quantum Valley und der UnternehmerTUM.

„Hardware-First“ statt Software-Pflaster

Das aktuell größte Hindernis im Quantencomputing ist das sogenannte Rauschen – die enorme Fehleranfälligkeit der Recheneinheiten (Qubits). Während die Industrie bisher stark darauf setzte, schlicht die Anzahl physikalischer Qubits hochzuskalieren und Fehler nachträglich per Software zu korrigieren, wählt Peak Quantum einen grundlegend anderen Weg. Das Start-up entwickelt supraleitende Prozessoren, deren physikalische Architektur Fehler bereits auf der reinen Hardware-Ebene unterdrückt. Dieser integrierte Fehlerschutz soll die Komplexität des Gesamtsystems drastisch senken und die Entwicklung kommerziell nutzbarer Rechner massiv beschleunigen.

Das Geschäftsmodell & der EU-Infrastruktur-Hebel

Quanten-Hardware ist ein unfassbar teures Pflaster. Mit dem frischen Kapital von Investor*innen wie dem britischen Lead-Investor Cloudberry Ventures, United Founders oder QAI Ventures steigt die Gesamtfinanzierung von Peak Quantum auf gut fünf Millionen Euro. Für den Aufbau eigener Reinräume (CapEx) reicht das kaum. Der strategische Clou des Geschäftsmodells liegt daher in der europäischen Vernetzung: Peak Quantum bezieht öffentliche Fördermittel aus dem EU Chips Act und wurde ausgewählt, die im April 2026 startende Quantenchip-Pilotlinie SUPREME zu betreiben.

Ziel ist es, in Europa eine skalierbare Produktionsumgebung zu etablieren, die langfristig auch für externe Partner geöffnet werden soll. Ein Modell, das es Peak Quantum erlaubt, trotz einer frühen Finanzierungsphase hocheffizient an industrietauglichen Chips zu feilen.

Der Markt & die Konkurrenz

Doch der Markt verzeiht keine Verzögerungen, und München ist längst ein Haifischbecken der Quantentechnologie. Direkt vor der Haustür sitzen Schwergewichte:

• IQM Quantum Computers: Der europäische Platzhirsch für supraleitende Quantencomputer (mit Hauptsitz in Finnland, aber großem Zentrum in München), der kürzlich eine SPAC-Fusion für einen geplanten Milliarden-Börsengang ankündigte.
• planqc: Ein weiteres Münchner Spin-off, das auf neutrale Atome setzt und bereits 2024 eine Series A in Höhe von satten 50 Millionen Euro abschloss.
• Alice & Bob: Auf internationaler Ebene steht besonders das französische Start-up Alice & Bob in direkter technischer Konkurrenz. Die Pariser entwickeln sogenannte Cat Qubits, die ebenfalls hardwareseitig fehlerresistent sind, und kooperieren dabei bereits eng mit Microsofts Quanten-Sparte.

Fazit: Risiko und enorme Chance

Das Board rund um einen ehemaligen Alphabet-X-Advisor sieht in Peak Quantum ein elementares Puzzleteil für ein eigenständiges europäisches Quanten-Ökosystem. Die Investition ist ein klassisches „Deep-Tech-Infrastruktur-Play“.

Dennoch ist eine Pre-Seed-Runde von 2,2 Millionen Euro im Jahr 2026 angesichts der Kapitalausstattung der Konkurrenz eine riskante Wette. Peak Quantum muss durch den Zugang zur SUPREME-Pilotlinie extrem schnell beweisen, dass die fehlerresistente Architektur industriell skaliert und nicht nur im Labor des WMI funktioniert.

Bringt das Team um Leon Koch erste greifbare Pilotprojekte mit Forschungs- und Industriepartnern in den Bereichen Materialforschung, Logistik oder industrieller Optimierung zum Laufen, könnte Peak Quantum zu einem technologischen Flaschenhals werden, an dem in Europa niemand mehr vorbeikommt. Es ist das Paradebeispiel dafür, wie smarte Gründer*innen nicht nur Code oder Hardware schreiben, sondern das System aus Fördergeldern, Pilotlinien und lokaler Forschungsexzellenz maximal zu ihrem Vorteil hebeln.

Es ist eine dieser Geschichten, die eigentlich ein Happy End haben müssten. Die Zahlen stimmen, die gesellschaftliche Wirkung ist messbar, und die Menschen sind begeistert. Doch Oliver Berlin, Wirtschaftsingenieur und Gründer des Social-Start-ups Little World, blickt derzeit nicht auf Erfolgsstatistiken, sondern auf ein finanzielles Problem. Sein Projekt offenbart ein strukturelles Defizit in unserem Fördersystem und steht vor einer massiven Herausforderung, da eine essenzielle Förderung Ende 2025 ausgelaufen ist.

Spracherwerb durch echte Begegnung

Die Vision von Little World ist so simpel wie effektiv: Menschen, die Deutsch sprechen, treffen sich im digitalen Raum mit Menschen, die Deutsch lernen. Es geht dabei nicht um klassische Nachhilfe oder sture Grammatik, sondern um echten Austausch auf Augenhöhe über den Alltag, Hobbys und die Familie.

Auslöser für die Gründung war Berlins eigene Erfahrung während der Pandemie, als er beobachtete, wie seine Mutter täglich ältere Menschen anrief, um ihnen Gesellschaft zu leisten. Zusammen mit Tim Schupp und Sean Blundell fusionierte er 2022 diese Idee zu Little World. Der Erfolg ließ nicht lange auf sich warten. Innerhalb der ersten drei Monate nach dem Launch verzeichnete die Plattform bereits 1.000 Anmeldungen. Heute vernetzt das Start-up bundesweit rund 6.500 Menschen und vermittelt jährlich etwa 1.200 Gesprächspaare.

Wie die Community über sich hinauswächst

Dass Little World weit mehr ist als eine reine Vermittlungsmaschine, zeigt sich daran, wie sich das Angebot mittlerweile organisch aus der Community heraus weiterentwickelt. Neben den 1-zu-1-Gesprächen gibt es inzwischen auch von den Teilnehmenden selbst initiierte Gruppenformate, wie etwa den neuen Online-Buchclub.

Ins Leben gerufen wurde dieser von der 27-jährigen Varvara, die selbst erst seit Anfang 2025 als Deutschlernende auf der Plattform aktiv ist. Ihr eigenes Deutsch hat sie sich maßgeblich durch das Lesen erarbeitet. Nun gibt sie diese Leidenschaft weiter: Alle zwei Wochen treffen sich im virtuellen Lesekreis Lernende und Freiwillige, um über vorab vereinbarte Texte zu sprechen – die Bandbreite reicht von Harry Potter bis Franz Kafka. In kleinen Breakout-Rooms geht es dabei weniger um strenge Literaturkritik, sondern vielmehr darum, das freie Sprechen zu üben und eigene Erfahrungen zu teilen.

Das Paradoxon des Erfolgs: Wenn die Förderung wegbricht

Es sind genau diese Momente der Begegnung und Integration, die aktuell auf dem Spiel stehen. Denn während die Community wächst und floriert, tickt im Hintergrund die finanzielle Uhr. Eine substanzielle Förderung der Deutschen Fernsehlotterie in Höhe von 400.000 Euro, die dem Start-up zwei Jahre lang Luft zum Atmen und Wachsen gab, ist Ende 2025 ausgelaufen. Das Kernteam wurde zwar vergrößert, doch die laufenden Betriebskosten für Server, technischen Support und das Matchmaking bleiben …

Hier schnappt die Falle des deutschen Fördersystems zu. Stiftungen und staatliche Töpfe finanzieren gerne den innovativen Aufbau oder Pilotphasen. Ist ein Projekt jedoch etabliert und läuft erfolgreich, ziehen sich die Geldgeber*innen zurück. Sozialunternehmer wie Oliver Berlin verbringen infolgedessen oft mehr Zeit mit dem Schreiben von Anträgen als mit ihrer eigentlichen gesellschaftlichen Mission.

Kooperationen statt Rückzug

Trotz des immensen Drucks richtet das Team den Blick nach vorn und setzt auf eine strategische Neuausrichtung. Jüngst schloss Little World ein Bündnis mit Lern-Fair, einem Verein zur Unterstützung bildungsbenachteiligter Schüler*innen. Durch diese Zusammenarbeit sollen Ressourcen geteilt und neue Zielgruppen, wie etwa Eltern, erschlossen werden.

Zusätzlich rückt die Wirtschaft stärker in den Fokus. Das Social Start-up positioniert sich zunehmend als Tool für Unternehmen, die ihren Mitarbeitenden über Corporate Volunteering ein unkompliziertes Engagement ermöglichen wollen. Gleichzeitig können Firmen so frühzeitig Kontakt zu internationalen Talenten aufbauen. Um das Modell auf breitere Schultern zu stellen und die Struktur langfristig zu sichern, sollen neben Spenden künftig auch Stiftungen und Unternehmen eine entscheidende Rolle spielen. „Sprachvermittlung ist unser Vehikel – unser Ziel ist gesellschaftlicher Zusammenhalt“, appelliert Berlin.

Hinter Verrano, das Anfang 2023 in Frankurt/Main gegründet wurde, steht ein branchenerfahrenes, dreiköpfiges Gründerteam rund um Geschäftsführer Manuel Siskowski. Die Idee reifte jedoch schon lange vor der formellen Gründung. Getreu dem internen Motto „natürlich köstlich“ experimentierten die Gründer – zu denen auch Maximilian Bubenheim mit seiner Erfahrung aus der Sternegastronomie sowie Felix Linnenschmidt gehören – mehrere Jahre mit Wurzelgemüse.

Dabei wendeten sie ein Verfahren an, das in ähnlicher Form beim Reifen von klassischem Schinken zum Einsatz kommt. Nach ersten erfolgreichen Testläufen im regionalen Bio-Handel konnten bald die ersten Kund*innen mit Mengen aus der in Biebertal bei Gießen installierten Pilotanlage beliefert werden.

Handwerkstradition trifft Gemüse

Anstatt klassische Fleischersatzprodukte nachzuahmen, setzt Verrano auf die handwerkliche Veredelung. Regionale Rohstoffe wie Steckrübe, Sellerie und Rote Beete werden einem speziellen Fermentations- und Räucherverfahren unterzogen. Das Endprodukt zeichnet sich durch einen enormen Gemüseanteil von rund 95 Prozent aus und kommt mit nur wenigen Zutaten aus, ohne künstliche Zusatzstoffe zu verwenden. Das Ergebnis soll laut Unternehmensangaben in seiner Textur und dem Geschmack an hochwertige Fleischprodukte wie Schinken erinnern. Die kulinarischen Kreationen werden bereits als dünner Aufschnitt, im Würfelmix oder am Stück in den Markt eingeführt und eignen sich flexibel als Brotbelag, zum Kochen oder für Snackplatten. Die Innovationskraft dieses Ansatzes wurde kürzlich von PETA mit dem „VEGAN AWARD 2026“ in der Kategorie „beste vegane Innovation“ ausgezeichnet.

Eine neue Kategorie jenseits der Imitation

Der Markt für pflanzliche Alternativen konsolidiert sich aktuell, während die Lebensmittelbranche verstärkt nach innovativen pflanzlichen Produkten sucht, die neue Geschmackserlebnisse erzeugen. Hier positioniert sich Verrano in der stark wachsenden Nische der „Clean Label“-Produkte. Direkte Wettbewerber*innen mit einem identischen Ansatz sind rar, da die meisten großen Player*innen weiterhin auf Extrusionsverfahren von Proteinisolaten setzen. Verrano erschafft vielmehr eine neue Kategorie: Eine pflanzliche Feinkost, die das Naturprodukt Gemüse transformiert. Dass diese Nische massentauglich ist, bewies das Start-up jüngst im Veganuary durch aufmerksamkeitsstarke Listungen deutschlandweit in den Bordbistros der Deutschen Bahn.

Die Herausforderungen am Markt

Trotz der vielversprechenden Traction und der Skalierbarkeit, die bereits mit der Pilotanlage bewiesen wurde, steht das Start-up vor großen operativen Herausforderungen, um den Start im breiten Handel zu ermöglichen. Ein Reifeprozess, der Wochen in Anspruch nimmt, bindet extrem viel Working Capital, da enorme Mengen vorproduziert und gelagert werden müssen. Zudem verhält sich Gemüse im Reifeprozess mikrobiologisch grundlegend anders als Fleisch. Die Qualitätssicherung erfordert hochpräzise Produktionsumgebungen, um die Haltbarkeit bei größeren Mengen zu garantieren. Letztlich bedarf es auch starker Aufklärungsarbeit und forcierter Vertriebsaktivitäten am Konsument*innen, um Wurzelgemüse dauerhaft als Premium-Feinkostprodukt zu etablieren.

Reale Skalierung statt VC-Hype

Genau bei diesen Herausforderungen zeigt sich die strategische Passung der aktuellen Finanzierungsrunde. Dass Verrano die bestehenden Produktionskapazitäten massiv ausweiten muss, um die ansteigende Nachfrage zu bedienen, ist der klassische Flaschenhals von Food-Start-ups. Der überwiegende Teil der eingeworbenen Mittel fließt in genau diesen Zweck. Dass die Finanzierungsrunde dabei, wie StartingUp aus Branchenkreisen erfuhr, im hohen sechsstelligen Bereich liegt, beweist die Kapitaleffizienz des Unternehmens. Anstatt reines Risikokapital in teure Eigenentwicklungen zu pumpen, setzt Verrano auf „Smart Money“.

Mit dem Maschinenbauer Weber Food Technology und der Wurst- und Schinkenmanufaktur Bedford holen sie sich zwei strategische Industrie-Schwergewichte an Bord. Verrano profitiert hier direkt von jahrzehntelanger Expertise in der mikrobiologischen Reifung sowie im industriellen High-Tech-Slicing. Zusammen mit der BMH, die als VC-Tochter der Helaba aktuell Fonds mit einem Volumen von 450 Millionen Euro verwaltet, hat das Start-up starke Partner für die anstehende Geschäftsentwicklung gewonnen. Dieses Konsortium bietet das Rüstzeug, um die Nische der veganen Boutiquen zu verlassen und den Lebensmitteleinzelhandel zu adressieren.

Die Überwachung von Pipelines, Chemieanlagen und Brücken unterliegt strengsten Sicherheitsvorgaben. Die sogenannte zerstörungsfreie Prüfung (ZfP / NDT) – beispielsweise mittels Ultraschall oder Röntgen – wird traditionell von zertifizierten Prüfer*innen durchgeführt. Die Dokumentation und Auswertung dieser Daten ist in der Regel zeitaufwendig und stark analog geprägt. An dieser Schnittstelle positioniert sich die 2023 gegründete deeplify GmbH aus Bochum. Das Start-up entwickelt KI-Software für sicherheitskritische Inspektionen in Energie, Chemie und Industrie. Die angebotene Software-Plattform soll Aufgabenmanagement, eine KI-gestützte Defektanalyse sowie die Berichtserstellung in einem System bündeln.

Vom Agenturgeschäft zur SaaS-Lösung

Die Idee zu deeplify entstand 2022 aus einer Data-Science-Agentur heraus. Das heutige Führungsteam setzt sich aus drei Personen mit unterschiedlichen fachlichen Schwerpunkten zusammen. CEO Jan Löwer, ein studierter Physiker und vormaliger Gründer besagter Agentur, verantwortet die strategische Ausrichtung des Unternehmens. Die operativen Prozesse steuert Christoph Siemer (COO), der zuvor über zehn Jahre als Manager beim Energiekonzern BP tätig war – eine Branchenerfahrung, die dem Start-up den vertrieblichen Zugang zur Schwerindustrie erleichtern soll. Die technische Entwicklung leitet der Robotik- und Kognitionsexperte Felix Asanger (CTO).

Auf die Frage, woran das anfängliche Agenturmodell im spezifischen Markt gescheitert sei, stellt CEO Jan Löwer klar: „Gescheitert ist das Agenturmodell nicht. Es hat funktioniert und Umsatz gebracht.“ Es sei jedoch auf einen breiteren Markt industrieller Anwendungen ausgelegt gewesen. Den Wechsel zum reinen Software-as-a-Service (SaaS)-Produkt erklärt der Gründer mit dem klaren Blick auf Marktchancen: „Wir haben dabei gesehen, dass im SaaS-Produkt das deutlich größere Skalierungspotenzial liegt.“ Der Pivot sei eine bewusste strategische Entscheidung gewesen, fügt Löwer hinzu: „Wir haben uns gefragt, wo wir den größten Hebel haben und die Antwort war eindeutig.“

Plattformansatz für Inspektionsdaten

Mit dem Produkt „deeplify inspect“ verfolgt das Unternehmen das Ziel, die oft fragmentierten Prüfdaten verschiedener Hardware-Hersteller*innen in einer DICONDE-kompatiblen Datenbank zu zentralisieren. Darauf aufbauend sollen KI-Algorithmen die Inspektor*innen bei der Fehlererkennung unterstützen. Das SaaS-Modell verspricht eine Standardisierung der Qualitätssicherung sowie eine Reduktion der Auswertungskosten. Laut Unternehmensangaben konnte deeplify bereits erste Kund*innen im Energiesektor gewinnen. Dazu zählt unter anderem der Fernleitungsnetzbetreiber Open Grid Europe (OGE), mit dem im Zuge von Transformationsprojekten Datensätze zusammengeführt wurden. Zudem gibt es Kooperationen mit Inspektionsunternehmen.

Die Schwerindustrie gilt als konservativ, und Hardware-Hersteller setzen oft auf eigene Software-Silos. Löwer sieht darin jedoch keine unüberwindbare Hürde: „Vendor-Lock-ins sind in der Anlagenprüfung weniger ausgeprägt. Betreiber setzen mehrere Hardware-Lösungen parallel ein und legen Wert auf Unabhängigkeit.“ Deeplify positioniere sich exakt an diesem Punkt: „Als herstellerunabhängige Plattform integrieren wir Inspektionsdaten aus bestehenden Systemen über standardisierte Schnittstellen und überführen sie in ein offenes Format“, betont der Gründer.

Das Versprechen an die Industrie formuliert er deutlich: „Die Unternehmen behalten ihre Hardware, wir schaffen auf der Datenebene zentrale Verfügbarkeit, Vergleichbarkeit und KI-gestützte Auswertung.“ Um die Lösung auch für Konzerne wie OGE wirtschaftlich attraktiv zu machen, verzichtet deeplify beim Pricing bewusst auf große Upfront-Investments. Löwer skizziert das Modell: „Unternehmen starten mit einer Testphase und geringen Einstiegshürden, der Funktionsumfang skaliert modular mit dem tatsächlichen Bedarf.“

Marktumfeld & regulatorische Barrieren

Der Markt für Asset-Integrity-Management wächst, bedingt durch eine alternde europäische Infrastruktur und einen zunehmenden Mangel an qualifiziertem Prüfpersonal. Gleichzeitig sind die Markteintrittsbarrieren extrem hoch. In sicherheitskritischen Bereichen gelten strenge Zertifizierungsvorgaben, und die Haftungsrisiken bei übersehenen Defekten sind immens.

Um die regulatorischen Hürden zu umgehen, positioniert deeplify seine KI nicht als autonomen Prüfer, sondern wählt einen „Human-in-the-loop“-Ansatz. Die Software assistiert, die finale rechtliche Verantwortung und Entscheidungsgewalt verbleibt bei den menschlichen Prüferinnen. Auf das Risiko angesprochen, dass Prüferinnen sich zunehmend blind auf die KI verlassen könnten (Automation Bias), kontert Löwer: „Unser Ziel ist nicht, den Prüfer zu ersetzen, sondern seine Entscheidungsqualität messbar zu stärken.“ Er bezeichnet den Human-in-the-loop-Ansatz als „bewusstes Designprinzip“. Die KI sei primär als Assistenzsystem konzipiert: „Sie macht Vorschläge transparent, weist Unsicherheiten aus und liefert nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen“, so der CEO. Er versichert zudem, dass bestehende Prüfprozesse, Normen und Vier-Augen-Prinzipien vollständig erhalten blieben.

Auch das Training der KI-Modelle erfordert den Zugang zu hochspezifischen, oft vertraulichen Datensätzen der Anlagenbetreiber*innen. Löwer erklärt die Beschaffung dieser sensiblen Daten: „Beim Thema Trainingsdaten setzen wir auf enge Partnerschaften mit Anlagenbetreibern, die uns bereits für Entwicklung und Validierung reale Prüfdaten zur Verfügung stellen.“ Das ermögliche praxisnahes Training und stelle sicher, „dass unsere Modelle unter realen Bedingungen zuverlässig arbeiten“.

Der technologische Burggraben im starken Wettbewerb

Der NDT-Softwaremarkt ist stark fragmentiert und zunehmend umkämpft. Auf der einen Seite stehen internationale Start-ups und Scale-ups wie HUVRdata oder Abyss Solutions sowie Tech-Spezialisten wie Screening Eagle. Auf der anderen Seite rüsten etablierte NDT-Riesen wie Waygate Technologies ihre Systeme mit KI-Komponenten aus, während Prüfkonzerne wie TÜV oder SGS signifikant in Digitalisierungseinheiten investieren.

Deeplify muss beweisen, dass der herstellerunabhängige SaaS-Ansatz diesen teils proprietären Systemen überlegen ist. Globale Konzerne und Hardware-Marktführer sitzen auf riesigen historischen Datenbergen. Auf die Frage nach dem tatsächlichen technologischen Burggraben (Moat) gegenüber etablierten Playern stellt Löwer einen grundlegenden Besitzanspruch klar: „Der entscheidende Punkt ist: Die Daten gehören den Anlagenbetreibern, nicht den Hardware-Herstellern“. Deeplify positioniere sich als herstellerunabhängige Daten- und KI-Schicht, „die systemübergreifend integriert und erstmals echte Interoperabilität in der Anlagenprüfung schafft“.

Den eigenen Wettbewerbsvorteil definiert Löwer sehr spezifisch: „Unser Moat liegt in der Kombination aus tiefem NDT- und Asset-Integrity-Know-how mit spezialisierten, proprietären KI-Modellen, die direkt auf Rohdatenebene arbeiten.“ Der Gründer übt in diesem Zusammenhang auch Kritik am Status quo der Branche: „Viele etablierte Anbieter sind in ihren eigenen Ökosystemen gefangen und können diese Perspektive kaum abbilden.“ Durch Projekte und Partnerschaften baue deeplify kontinuierlich einen praxisnahen Datenkontext auf, „der nicht als Silo funktioniert, sondern als lernende, interoperable Plattform wächst“, schließt Löwer.

Finanzierung & Ausblick

Zur Finanzierung des weiteren Wachstums schließt deeplify nun offiziell eine Pre-Seed-Runde über 2 Mio. Euro ab. Lead-Investor ist D11Z Ventures. Außerdem beteiligen sich Vanagon Ventures, EWOR und strategische Business Angels. Mit dem frischen Kapital will deeplify die technische Infrastruktur der Plattform ausbauen und weitere Einführungen bei Kund*innen in Europa beschleunigen.

Trotz der Wurzeln im Ruhrgebiet sucht das Start-up für die Entwicklung von sogenannter Agentic AI laut öffentlichen Hiring-Daten nun Personal am Standort München. Löwer begründet diese Entscheidung mit den ambitionierten Zielen des Unternehmens: „Deeplify ist auf einem Wachstumskurs. Wir benötigen die besten Talente für unser Team.“ Die Wahl des neuen Standorts sei folgerichtig: „München ist eine bewusste strategische Entscheidung. Die Stadt bietet Zugang zu einem der stärksten KI-Talentpools in Europa, ein dichtes Ökosystem aus DeepTech-Unternehmen und Forschungseinrichtungen sowie die Nähe zu potenziellen Industriekunden."

Social Media bleibt der unangefochtene Platzhirsch der Medienlandschaft: 78 Prozent der Konsument*innen in Deutschland sind auf den Plattformen aktiv, bei der Gen Z (unter 25 Jahre) sind es sogar satte 91 Prozent. Fast die Hälfte dieser jungen Zielgruppe nutzt Instagram, TikTok und Co. heute intensiver als noch im Vorjahr. Doch ein Blick unter die Oberfläche offenbart Risse im digitalen Fundament – und die haben maßgeblich mit dem rasanten Einzug generativer künstlicher Intelligenz (KI) zu tun.

Das KI-Paradoxon: Große Kreationslust, massives Vertrauensproblem

Auf der Creator-Seite ist KI bereits Alltag. 22 Prozent der Befragten haben laut Deloitte schon Bilder per KI erstellt, jeder Zehnte generiert Videos oder Musik. Auch die Zahlungsbereitschaft ist überraschend hoch: Jeder Fünfte wäre bereit, monatlich über 10 Euro für entsprechende Tools auszugeben.

Auf der Konsument*innenseite jedoch kippt die Stimmung bedenklich. Zwei Drittel der Nutzer*innen geben an, dass sie KI-generierte Inhalte im Netz nicht mehr zuverlässig erkennen können. Schlimmer noch: 56 Prozent klagen über eine wachsende Flut an KI-generierten Postings „ohne Mehrwert“ – schlichtweg digitaler Spam. Die Konsequenz dieser Verunsicherung zeigt sich bereits in den Nutzungsdaten: Erste Altersgruppen, insbesondere Nutzer*innen ab Mitte 50, beginnen, ihren Social-Media-Konsum aktiv zurückzufahren.

Die Start-up-Perspektive: Die Zeiten des blinden KI-Hypes sind vorbei. Wer als Gründer*in heute rein quantitativ auf automatisierte Content-Erstellung setzt, riskiert Reichweite und Glaubwürdigkeit. Wie Deloitte-Expertin Sophie Pastowski anmerkt, braucht es dringend „transparente Kennzeichnung, um Vertrauen im digitalen Raum zu stärken.“ Genau hier entsteht ein massiver Zukunftsmarkt für „Trust-Tech“-Start-ups: Werkzeuge, die Authentizität verifizieren, Deepfakes zuverlässig herausfiltern, digitale Wasserzeichen etablieren oder Content-Provenance (Herkunftsnachweise) sichern, werden zu kritischen Erfolgsfaktoren für Plattformen und Verlage.

Streaming-Kollaps: Die Sehnsucht nach dem Super-Aggregator

Auch im Video-Streaming-Markt (SVoD) stehen die Zeichen auf Wandel. Der Markt ist in einer Reifephase angekommen: Zwar verbringen die Deutschen immer mehr Zeit mit Streaming, doch die Abo-Zahlen stagnieren. Mit durchschnittlich 2,5 Abos bei 64 Prozent der Haushalte ist die finanzielle und nervliche Schmerzgrenze offenbar erreicht.

Die Fragmentierung des Marktes wird zum Bumerang. Die Hälfte der Konsument*innen findet das zersplitterte Angebot unübersichtlich; das ständige Suchen nach Inhalten über verschiedene Apps hinweg („Decision Fatigue“) nervt. Das Resultat ist ein lauter Ruf nach Bündelung: 43 Prozent der Nutzer*innen wünschen sich eine plattformübergreifende Aggregation ihrer Dienste. Der Haken für Anbietende: 60 Prozent erwarten im Gegenzug für ein solches Bundle einen spürbaren Preisvorteil.

Die Start-up-Perspektive: Der Markt schreit nach einer funktionierenden Meta-Ebene. Wer es schafft, die zersplitterte Content-Landschaft in einer nutzer*innenfreundlichen Oberfläche (Super-App) mit intelligenter, plattformübergreifender Suchfunktion und klugem Pricing zu bündeln, trifft den absoluten Nerv der Zeit. Das reine Hinzufügen eines weiteren Nischen-Streamingdienstes dürfte es hingegen 2026 schwerer denn je haben.

Audio: Der harte Kampf um das knappe Gut „Glaubwürdigkeit“

Im Audio-Segment setzt sich der Strukturwandel fort. Podcasts boomen weiter und haben bei den 25- bis 34-Jährigen das klassische Radio bereits als wichtigstes Medium überholt. Doch das Radio verzeichnet mit 65 Prozent wöchentlicher Reichweite weiterhin eine enorme Resilienz. Der Grund ist ein entscheidender USP, von dem digitale Kanäle lernen können: Vertrauen. Wenn es um harte Informationen und die Nachrichtenlage geht, stufen 54 Prozent der Hörer das Radio als informativer und verlässlicher ein – Podcasts kommen hier nur auf 19 Prozent.

Fazit

Die Mediennutzung 2026 ist stark paradox geprägt: Technologie durchdringt die Erstellung von Inhalten immer tiefer, doch die Sehnsucht der Nutzer*innen nach Authentizität, Übersichtlichkeit und verlässlichen Quellen wächst proportional dazu. Für Start-ups bedeutet dies einen strategischen Paradigmenwechsel. Nicht das nächste Tool zur Erstellung von noch mehr billigem KI-Content ist der heilige Gral, sondern Lösungen, die in der Informationsflut Orientierung schaffen, Fragmentierung auflösen und echtes Vertrauen im digitalen Raum aufbauen. Wer diese Schmerzpunkte adressiert, hat im hart umkämpften Medienmarkt der kommenden Jahre exzellente Karten.

Für Gründer*innen im DeepTech-Segment ist es oft die größte Hürde: Wie übersetzt man Grundlagenforschung in ein Produkt, das für die Industrie greifbare Probleme löst? Das Münchner Start-up planqc liefert darauf aktuell eine spannende Antwort. Gemeinsam mit der Universität des Saarlandes sowie den Konzernen BMW und Infineon arbeitet das Team an einer Lösung für eines der hartnäckigsten Probleme der Wirtschaft: die Routen- und Prozessoptimierung bei unzähligen Variablen. Dass planqc hier als Quanten-Spezialist auftritt, ist das Ergebnis eines rasanten Aufstiegs in der europäischen Tech-Szene.

planqc: Aus der Forschung in die Wirtschaft

Gegründet 2022 von den Quantenphysikern Dr. Alexander Glätzle (CEO), Dr. Sebastian Blatt (CTO) und Dr. Johannes Zeiher, ist planqc das erste Spin-off des renommierten Max-Planck-Instituts für Quantenoptik. Das Team bringt nicht nur geballtes Know-how aus Garching mit, sondern verfolgt einen technologischen Ansatz, der sich bewusst von einigen BigTech-Giganten unterscheidet.

Während viele globale Konzerne auf fehleranfällige und aufwendig auf den absoluten Nullpunkt gekühlte Systeme setzen, nutzt planqc neutrale Atome als Qubits, die durch Laserlicht in optischen Gittern festgehalten werden. Dieser Ansatz ermöglicht den Betrieb bei Raumtemperatur und verspricht eine leichtere Skalierbarkeit der Qubits. Anstatt im Labor auf den theoretisch perfekten Rechner der fernen Zukunft zu warten, wählt das junge Unternehmen einen stark anwendungsorientierten Weg.

Der schnelle Aufstieg: Millionen-Investments und Großaufträge

Wie sehr dieser pragmatische Ansatz im Markt verfängt, zeigt die jüngere Firmengeschichte. Bereits kurz nach der Gründung zog planqc staatliche Großaufträge an Land – darunter den Zuschlag für die Entwicklung eines Quantencomputers für das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR).

Der vorläufige Höhepunkt der wirtschaftlichen Skalierung folgte im Sommer 2024 mit einer Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen Euro. Mittlerweile ist das Start-up auf rund 100 Mitarbeitende angewachsen und wurde im September 2025 mit dem renommierten Deutschen Gründerpreis in der Kategorie „StartUp“ ausgezeichnet. Das aktuelle, vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 2,3 Millionen Euro geförderte Projekt „QIAPO“ fügt sich nahtlos in diese strategische Ausrichtung ein.

Das Problem: Der limitierte klassische Computer

Ob bei der Produktion von Mikrochips (Infineon) oder in den weltweiten Lieferketten der Automobilindustrie (BMW) – überall lauern logistische Herausforderungen. Klassische Computer stoßen hier an ihre Grenzen. Sie lösen extreme Optimierungsprobleme oft nur noch mit Näherungswerten und extrem langen Rechenzeiten. Bisher galt in der Industrie daher oft die Devise: Man macht das Beste aus den vorhandenen Heuristiken.

Die Lösung: Ein hybrides Teamwork der Systeme

Genau hier setzt QIAPO (Quanteninformierte approximative Optimierung auf NISQ und partiell fehlertoleranten Quantencomputern) an. Das Projektteam erprobt ein Zusammenspiel aus zwei Welten. Den Anfang macht das System von planqc: Der Quantencomputer soll mit seinen speziellen Eigenschaften den hochkomplexen „Dschungel“ des logistischen Problems massiv ausdünnen. Das Problem wird auf diese Weise quasi „kleiner gerechnet“. Sobald es entscheidend vereinfacht ist, übernehmen wieder herkömmliche Rechner und nutzen ihre in der Praxis erprobten Algorithmen, um das greifbarere Problem zu Ende zu rechnen.

„Wir demonstrieren damit bereits heute, wie sich hochkomplexe, industrierelevante Herausforderungen in Quantenalgorithmen übersetzen lassen – die schließlich auf Quantencomputern getestet werden können“, erklärt Dr. Martin Kiffner, Head of Algorithms bei planqc.
 
Der unternehmerische Pragmatismus: Warum 85 % ein Erfolg sind

Das Besondere an diesem Ansatz – und ein wichtiges Learning für B2B-Gründer*innen – ist der Fokus auf messbare industrielle Fortschritte statt auf Perfektion. Prof. Dr. Peter P. Orth von der Universität des Saarlandes, der das Projekt koordiniert, betont, dass es auch mit dieser hybriden Methode vorerst keine 100-prozentige Lösung geben wird.

Ein theoretisches Rechenbeispiel verdeutlicht jedoch das Potenzial: Wenn ein Lieferketten-Problem heute durch klassische Rechner mit 80-prozentiger Genauigkeit gelöst wird, könnte die Kombination mit Quanten-Hardware diese Genauigkeit auf 85 oder 95 Prozent anheben. Für Corporates wie BMW und Infineon bedeutet genau diese kleine Marge durch Ressourceneinsparungen bei extrem hohen Produktionsvolumina einen enormen wirtschaftlichen Hebel.

Fazit

Planqc beweist, dass Start-ups nicht zwangsläufig das allumfassende, finale Endprodukt vorweisen müssen, um für internationale Konzerne hochrelevant zu sein. Oft reicht es, mit der eigenen Spitzentechnologie präzise in eine Lücke zu stoßen, die bestehende Systeme hinterlassen – und sich über starke Industriepartnerschaften das Rüstzeug für die weitere Skalierung zu sichern.

Das im Jahr 2021 gegründete Wassertechnologie-Start-up blue activity aus Heidelberg meldet den Abschluss einer weiteren großvolumigen Finanzierungsrunde in Höhe von 8,5 Millionen Euro. Das Unternehmen deklariert diese als Seed-Runde – ein aus journalistischer Sicht bemerkenswerter Schritt, da bereits Anfang 2023 der österreichische Investor Epoona in einer frühen Phase eingestiegen war. Die aktuelle Runde wurde gemeinsam von den VC-Fonds Wind Capital (Paris) und Venture Stars (München) angeführt, unter Beteiligung von Angel Invest (Berlin). Das frische Kapital soll die Produktentwicklung beschleunigen, das Team auf 15 Mitarbeitende erweitern und die kommerzielle Expansion in Europa vorantreiben.

Das Gründer-Duo

Hinter blue activity stehen CEO Lars Havighorst und Co-Founder sowie CTO Michael Simon. Die Gründung basierte auf der Mission, industrielle Verdunstungskühlsysteme chemiefrei und nachhaltig zu behandeln. Bemerkenswert ist Havighorsts Hintergrund: Vor seiner Zeit als CleanTech-Gründer war er rund 15 Jahre im Vertrieb der Finanzbranche tätig, bevor er den Quereinstieg in die Wassertechnologie wagte. Dabei ergänzt sich das Führungsduo: Während Havighorst die kommerzielle Skalierung treibt, verantwortet Simon als technologisches Rückgrat die Kombination aus neuartiger Mikrobiologie und IoT-Sensorik.

Technologie und Geschäftsmodell

Industrielle Verdunstungskühlanlagen verschlingen enorme Mengen an Wasser und stützen sich traditionell auf biozidbasierte Behandlungsprogramme. Blue activity setzt hier auf einen Paradigmenwechsel: Anstelle von Gefahrstoffen soll ein neuartiger technologischer Ansatz eine umweltfreundliche, chemiefreie und effiziente Wasseraufbereitung ermöglichen.

Der wirtschaftliche Pitch, mit dem das Startup bei der Industrie punkten will, stützt sich auf laut eigenen Angaben messbare Effekte:

• Kostenreduktion: Das Unternehmen verspricht signifikante OPEX-Einsparungen von bis zu 15 % der gesamten Kosten der Kühlwasserbehandlung.
• Anlageneffizienz: Diese sollen durch einen reduzierten Chemikalieneinsatz, geringeren Wartungsaufwand sowie eine verlängerte Lebensdauer der Anlagen erreicht werden. Berichte aus der Fachpresse (z. B. Handelsblatt, Industrieanzeiger) stützen die These der Effizienz und zitieren bei Bestandskunden Wasserverbrauchssenkungen von bis zu 38 Prozent.

Markt und Wettbewerb

Ein wesentlicher Treiber für das Geschäftsmodell ist das regulatorische Umfeld. Da Grenzwerte für Abwassereinleitungen zunehmend verschärft werden, werden traditionelle chemische Verfahren laut blue activity immer kostenintensiver und komplexer in der Handhabung. Die biologische Methode soll die Risiken im Zusammenhang mit Einleitungen senken und eine langfristige regulatorische Compliance unterstützen.

Die Herausforderung

Der Markt für industrielle Wasserbehandlung ist sicherheitsgetrieben und extrem konservativ. Kühltürme sind kritische Infrastrukturen – ein mikrobiologisches Ungleichgewicht kann schwere gesundheitliche und rechtliche Folgen haben. Ein Start-up, das hier eine neuartige Lösung anbietet, muss massives Vertrauen aufbauen. Dass diese Hürde überwindbar ist, zeigt ein Blick auf das aktuelle Kundenportfolio: Laut Branchenberichten zählen Schwergewichte wie BASF, Braskem und die Salzgitter AG bereits zu den Nutzern der Technologie.

Fazit & Einordnung

Mit 8,5 Millionen Euro handelt es sich um eine außergewöhnlich große Frühphasen-Runde im deutschen B2B-Hardware/DeepTech-Sektor. Das internationale Investorenkonsortium bringt dabei ein starkes Netzwerk in den europäischen CleanTech-Markt ein.

Blue activity profitiert von einer starken Problem-Lösungs-Passung: Das Team liefert der Industrie nicht nur moralische Umweltargumente, sondern mit der versprochenen OPEX-Reduktion knallharte betriebswirtschaftliche Anreize. Gelingt es den Heidelbergern, diese Ergebnisse dauerhaft in der industriellen Breite zu skalieren, wartet ein gigantischer Markt: Das globale Volumen für die industrielle Wasseraufbereitung lag 2024 bei rund 46 Milliarden USD und wächst stetig weiter. Das Kapital ist nun der entscheidende Hebel, um in diesem hochkomplexen Marktumfeld die Marktführerschaft für biozidfreie Alternativen anzugreifen.

Infokasten: Die Meilenstein-Historie von blue activity

In der ganz frühen Phase einer Gründung, wenn klassische Bankkredite noch in weiter Ferne liegen, schlägt die Stunde der informellen Investor*innen. Ob Business Angels oder das private Umfeld: Ohne dieses Kapital würden viele Ideen den Sprung zum Markteintritt nicht schaffen.

Eine aktuelle Studie des RKW Kompetenzzentrums in Kooperation mit dem Thünen-Institut offenbart nun jedoch eine tiefe Kluft im Investitionsverhalten. Die Daten, basierend auf dem Global Entrepreneurship Monitor (GEM), zeigen ein deutliches Muster: Man investiert bevorzugt in das eigene Geschlecht.

Die Zahlen: Einseitigkeit bei den Männern

Besonders deutlich wird dies bei den männlichen Kapitalgebern. Rund 64 Prozent ihres Kapitals floss im Jahr 2024 in Gründungen von Männern. Nur magere 18 Prozent der männlichen Investitionen kamen Gründerinnen zugute.

Frauen zeigen sich hier deutlich offener: Fast 60 Prozent der informellen Investorinnen unterstützten andere Frauen. Gleichzeitig floss knapp ein Drittel ihres Kapitals in männlich geführte Startups. Damit investieren Frauen weitaus häufiger geschlechterübergreifend als ihre männlichen Pendants.

Mutiger außerhalb der Familie

Ein weiteres Detail der Studie betrifft die soziale Nähe zum Investitionsobjekt. Zwar bleibt der Kreis aus Familie und Freunden („Family and Friends“) für beide Geschlechter wichtig (ca. 37 bis 39 Prozent), doch bei Investitionen außerhalb des sozialen Nahfelds haben Frauen die Nase vorn:

• Frauen: 51 Prozent investieren in Personen außerhalb des engen Kreises (z. B. Fremde mit guten Ideen oder Kollegen).
• Männer: Hier liegt der Anteil bei lediglich 42 Prozent.

Dies deutet darauf hin, dass Frauen bei ihren Investment-Entscheidungen häufiger sachbezogen und jenseits bestehender privater Netzwerke agieren.

Einordnung für die Praxis

Für das Startup-Ökosystem ist dieser Befund ein Weckruf. Da Männer mit einer Quote von 9 Prozent deutlich häufiger als informelle Investoren auftreten als Frauen (5,1 Prozent), entsteht für Gründerinnen ein struktureller Nachteil beim Kapitalzugang.

Was bedeutet das für Gründer*innen und Investor*innen?

1. Netzwerk-Strategie: Gründerinnen sollten gezielt weibliche Business-Angel-Netzwerke ansprechen. Die Daten belegen hier eine signifikant höhere Erfolgswahrscheinlichkeit.
2. Unconscious Bias: Männliche Investoren sollten ihr Portfolio kritisch prüfen. Wer nur in das eigene Spiegelbild investiert, übersieht lukrative Investmentchancen in weiblich geprägten Märkten.
3. Strukturelle Förderung: Um die Finanzierungslücke für Frauen zu schließen, ist nicht nur mehr Wagniskapital nötig, sondern vor allem eine Stärkung der weiblichen Investorinnen-Basis.

Fazit

Der Women Entrepreneurship Monitor macht klar: Kapital ist in Deutschland (noch) nicht geschlechtsneutral. Die größere Offenheit der Frauen beim Investieren sollte als Vorbild dienen, um die deutsche Startup-Landschaft diverser und damit wettbewerbsfähiger zu machen.

Ein kurzes Aufblitzen, gefolgt von beißendem Rauch: Falsch entsorgte Lithium-Ionen-Akkus sind der Albtraum jedes Recyclinghof-Betreibers. Über 50 Prozent aller entsorgten Elektrogeräte und Batterien landen nicht bei spezialisierten Recyclern, sondern im Restmüll oder der gelben Tonne. Dadurch entstehen zahlreiche Brände im Recyclingprozess und wertvolle Rohstoffe wie Lithium, Kobalt und Seltene Erden gehen verloren. Diese Materialien klassifiziert die EU als Critical Raw Materials (CRM), deren Verfügbarkeit entscheidend für die Unabhängigkeit von Drittstaaten ist. Genau in diese schmerzhafte Lücke stößt das Würzburger DeepTech-Start-up WeSort.AI. Das Unternehmen hat sich Finanzierungsmittel in Höhe von zehn Millionen Euro gesichert, um seine KI-basierte Technologie zur Rückgewinnung kritischer Rohstoffe aus Recycling-Anlagen weiter zu skalieren.

Von der Vision zum prämierten Start-up

Hinter WeSort.AI stehen die Gründer Nathanael Laier und Johannes Laier, die das Unternehmen Ende 2021 mit Sitz in Würzburg aus der Taufe hoben. Als die Brüder die veralteten Trennverfahren der globalen Müllsortierung analysierten, erkannten sie das gewaltige, ungenutzte Potenzial von Digitalisierung in diesem Sektor. Der Aufstieg seit der Gründung verlief rasant. Die Kombination aus Unternehmergeist und technischem Know-how gipfelte kürzlich im Gewinn der Tech Metal Transformation Challenge der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND). Dass die Vision der Brüder auch auf politischer Ebene Anklang findet, beweisen zudem weitere Förderzusagen in Millionenhöhe, unter anderem vom BMWE, dem BMFTR und dem Land Bayern, mit denen das Team seine Sortiertechnologie nun weiter optimieren will.

Brandprävention als lukrativer Türöffner

Die Technologie der Würzburger liest sich wie Science-Fiction für den Müllbunker. Das KI-Sortiersystem erkennt mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, Spezialkameras und Röntgen Batterien und Elektroschrott automatisch in falschen Abfallfraktionen und sortiert sie zurück ins fachgerechte Recycling. Die Technologie kann dabei verschiedenste gefährliche oder wertvolle kritische Rohstoffe aus diversen Abfallarten wie Altfahrzeugen, Elektronik, Bauabfällen, Industrie und Haushalt aussortieren. Das Geschäftsmodell ist äußerst smart positioniert, da es einen ökologischen Makro-Trend mit einem hochaktuellen betriebswirtschaftlichen Schmerzpunkt verbindet. Das System verhindert nicht nur Brände in Müllverarbeitungsanlagen, sondern sichert auch die Rückgewinnung strategisch wichtiger Rohstoffe.

Dass das System bereits seit 2024 bei führenden Entsorgungsunternehmen wie KORN Recycling und PreZero, einem Teil der Schwarz Gruppe, im Einsatz ist, belegt einen frühen und starken Product-Market-Fit. Zudem surft das Unternehmen geschickt auf der Welle der Geopolitik, denn der EU Critical Raw Material Act setzt ambitionierte Ziele für die europäische Rohstoffunabhängigkeit. Europa ist heute stark abhängig von Importen kritischer Materialien, was wirtschaftliche und geopolitische Risiken birgt. Indem WeSort.AI bisher ungenutzte kritische Rohstoffe aus dem Abfall zurückgewinnt, erschließt das Start-up laut Gründer Nathanael Laier eine bisher ungenutzte urbane Mine und trägt direkt zur Umsetzung der EU-Vorgaben bei.

Markt & Wettbewerb

Das frische Kapital von zehn Millionen Euro stammt von führenden europäischen Impact-Investoren wie Infinity Recycling, dem Green Generation Fund und der Corporate-Venture-Einheit vent.io. Zustande kommt die Finanzierung zudem mit Unterstützung des BayStartUP-Investorennetzwerks.

Doch diese Mittel treffen auf einen hart umkämpften Markt, der sich grob in drei Segmente unterteilen lässt. Allen voran stehen die etablierten Anlagenbau-Goliaths wie das norwegische Milliardenunternehmen Tomra oder das deutsche Traditionsunternehmen Steinert. Diese Branchenriesen dominieren den Markt für sensorgestützte Sortierung historisch und rüsten ihre eigenen Systeme massiv mit Deep-Learning und KI auf.

Neben diesen Giganten drängen extrem gut finanzierte internationale Scale-ups auf den deutschen Markt. Unternehmen wie Recycleye oder Greyparrot aus Großbritannien bringen ihre KI-gesteuerten Analytik- und Robotiksysteme in europäische Anlagen und kooperieren hier bereits mit etablierten Anlagenbauern.

Auch die heimische Start-up-Konkurrenz schläft nicht, wie etwa das Bremer Start-up WasteAnt zeigt, welches Sensorik zur Qualitätskontrolle direkt bei der Müllanlieferung einsetzt.

WeSort.AI versucht, sich in dieser Gemengelage durch einen klaren USP abzugrenzen. Peter Dorfner, Partner beim Green Generation Fund, zeigt sich besonders davon überzeugt, dass die Battery-Sort-Lösung weltweit in ihrer Form einzigartig ist und mit ihrem Patent auf dem internationalen Markt stark vor Wettbewerb geschützt ist.

Ausblick & Einordnung

Es lohnt sich ein zweiter Blick auf die vor WeSort.AI liegenden Herausforderungen. Das Unternehmen entwickelt physische Systeme für eine der rauesten Industrieumgebungen der Welt, was die Hardwareentwicklung extrem kapitalintensiv macht. Die Abfallwirtschaft gilt zudem als eher konservativ, was oft in langen B2B-Vertriebszyklen bei der Integration neuer Hardware in bestehende Infrastrukturen mündet.

Dennoch löst WeSort.AI durch die Vermeidung von Bränden und die Rückgewinnung kritischer Rohstoffe eines der größten Probleme der Branche. Gelingt es dem Gründer-Duo, die Sortiertechnologie weiter zu optimieren und in neue Anwendungen zu skalieren, hat das Start-up beste Chancen, sich als ein führender Anbieter für KI-gestützte Rückgewinnung kritischer Rohstoffe in Europa zu positionieren. Der starke Rückenwind durch EU-Regularien und die eklatante Schmerzgrenze der Entsorger bei brennenden Anlagen bleiben dabei die stärksten Verkaufsargumente.

Das Münchner Scale-up heycare hat seine Extended Seed Runde erfolgreich abgeschlossen. Dem Unternehmen fließen rund 4 Millionen Euro für das weitere Wachstum zu. Angeführt wird die Finanzierungsrunde von Scalehouse Capital als Lead-Investor, flankiert von Swiss Post Ventures als strategischem Co-Investor. Für treue StartingUp-Leserinnen und -Leser ist das Gründerinnenteam kein unbeschriebenes Blatt: Wir hatten die Plattform bereits vor einiger Zeit ausführlich in einer Coverstory porträtiert – damals noch unter dem Gründungsnamen „heynanny“.

Vom Cover-Start-up zum Health-Ökosystem

Die Gründerinnen Anna Schneider und Julia Kahle riefen das Unternehmen im Jahr 2022 ins Leben. Innerhalb kurzer Zeit hat sich das Start-up von einem spezialisierten Care-Anbieter zu einem umfassenden Gesundheitsdienstleister entwickelt. Heute positioniert sich heycare als digitale Plattform, die als ganzheitliches Employee Assistance Program (EAP) und Familienservice fungiert.

Das Angebot deckt mittlerweile ein breites Spektrum ab. So vermittelt die App praktische Betreuungslösungen für Kinder, Pflegebedürftige und sogar Haustiere. Diese gezielten Maßnahmen sollen die Mitarbeitenden im Alltag spürbar entlasten, was die Ausfallzeiten in den Unternehmen nachweislich reduziert. Darüber hinaus setzt das Scale-up stark auf Prävention im Bereich der mentalen Gesundheit. Um die psychische Widerstandskraft der Belegschaft zu stärken, bietet die Plattform unter anderem Trainings, Webinare sowie anonyme 1:1-Beratungen mit Psycholog*innen an.

Abgerundet wird das Portfolio durch die seit Anfang 2026 bestehende Integration des Sport- und Wellness-Netzwerks von Urban Sports Club. Mit diesem Schritt möchte heycare seinen Firmenkund*innen ein lückenloses Gesundheits-Ökosystem aus einer Hand bieten und löst damit ein zentrales Problem der modernen Arbeitswelt: die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben.

Hintergründe zur Finanzierungsrunde

Die frischen Mittel wollen die beiden Gründerinnen primär in den Ausbau ihrer Belegschaft investieren. Damit reagiert heycare auf die gestiegene Nachfrage in der operativen Umsetzung. Das Kund*innenportfolio kann sich bereits sehen lassen, denn Branchengrößen wie Daimler Truck, Douglas, Vaillant und VW Retail zählen bereits zu den Nutzer*innen der Plattform.

Wie Co-CEO Julia Kahle betont, ist das Unternehmen bereits profitabel. Bei der Investor*innensuche wurde daher bewusst selektiert, um Partner*innen zu finden, die die Vision von heycare teilen und das Unternehmen bei der weiteren Skalierung optimal unterstützen können. Scalehouse Capital, ein deutschlandweit agierender Venture Capital Investor, fokussiert sich auf effiziente B2B-Softwareunternehmen und bringt wertvolle Industriezugänge mit. Swiss Post Ventures, der Venture-Arm der Schweizerischen Post, investiert gezielt in B2B-Softwareunternehmen in Bereichen wie HR, Logistik und digitale Ökosysteme.

Markteinordnung und Einordnung

Heycare verfolgt die klare Vision, Mitarbeitende durch präventive Gesundheitsförderung und soziale Entlastung zu stärken und langfristig an ihre Unternehmen zu binden. Doch bei aller Euphorie lohnt sich ein Blick auf den Markt. Der deutsche EAP-Markt ist hochkompetitiv und wird von alteingesessenen Schwergewichten dominiert. Player wie die pme Familienservice Gruppe oder Insite haben das Feld über Jahrzehnte bereitet, während internationale Beratungsriesen wie Mercer mit umfassenden Wellbeing-Strategien kräftig mitmischen. Für heycare ergeben sich daraus handfeste strategische Herausforderungen.

Zum einen erfordert das Versprechen, alles aus einer Hand zu liefern, eine immense operationelle Skalierbarkeit. Vom Babysitter über die Senior*innenbetreuung bis hin zur psychologischen Fachkraft ist die Qualitätssicherung und das ständige Onboarding für ein derart breites Dienstleistungsportfolio massiv ressourcenintensiv. Es besteht stets die Gefahr, sich im operativen Kleinteiligen zu verzetteln.

Zum anderen muss die Balance zwischen Profitabilität und VC-Dynamik gewahrt bleiben. Dass ein Unternehmen in der Seed-Phase bereits Profitabilität vermeldet, ist bemerkenswert. Gleichzeitig fließen die neuen Mittel laut eigenen Angaben vor allem in operative Teams. Da dienstleistungsnahe HR-Modelle in der Regel niedrigere Margen aufweisen als reine SaaS-Produkte, muss heycare beweisen, dass die Plattform-Technologie effizient genug ist, um das hohe Skalierungsversprechen gegenüber den Venture-Capital-Gebern zu erfüllen, ohne die erarbeitete Profitabilität langfristig wieder einzubüßen.

Zudem ist ein echter Wettbewerbsvorteil gefragt. Die Einbindung von Partner*innen wie dem Urban Sports Club ist zwar nutzer*innenfreundlich, stellt aber technologisch keinen echten Burggraben dar, da etablierte Wettbewerber*innen ähnliche Schnittstellen bauen können. Der wahre Hebel von heycare muss daher in einer signifikant höheren App-Nutzung und Engagement-Rate liegen, als es bei den oft verwaisten traditionellen EAP-Hotlines der Konkurrenz der Fall ist.

Fazit

Zusammenfassend haben Anna Schneider und Julia Kahle eindrucksvoll bewiesen, dass sie ein massives Schmerzpunkt-Thema adressieren und die Budgets von Großkonzernen für sich gewinnen können. Der strategische Rebranding-Schritt von der reinen Nanny-Vermittlung zum ganzheitlichen Employee Assistance Program war notwendig, um bei B2B-Kunden entsprechend relevant zu werden. Nun muss das frische Kapital zeigen, ob heycare nicht nur ein modernes Interface bietet, sondern in der operativen Tiefe dauerhaft gegen die Platzhirsche der Branche bestehen kann.

Für Gründer*innen im Hardware- und Robotik-Bereich ist der Sprung von der Technologieentwicklung in den industriellen Masseneinsatz oft die größte Hürde. Bisher adressierte Unchained Robotics mit seiner Plattform vor allem kleine und mittelständische Betriebe in Europa. Durch die enge Verzahnung mit der Bertelsmann-Tochter Arvato validiert das Start-up seine Technologie nun im industriellen Großmaßstab.

Arvato plant, in den kommenden Jahren eine dreistellige Anzahl von Robotern in unterschiedlichen operativen Umgebungen zu implementieren. Dieses Volumen schafft Erfahrungswerte und Standards, die Unchained Robotics gegenüber Mitbewerbern einen deutlichen Skalierungsvorteil verschaffen dürften. Neue Lösungen können fortan direkt entlang konkreter Use Cases im echten Betrieb erprobt und für den breiten operativen Rollout vorbereitet werden.

Plattform-Strategie und strategische Einordnung im Wettbewerb

Der deutsche Robotik-Markt ist stark umkämpft und von unterschiedlichen Lösungsansätzen geprägt. Während einige Start-ups auf die Entwicklung eigener Hardware setzen, fokussiert sich Unchained Robotics auf die softwareseitige Integration, insbesondere durch ihr Betriebssystem. So setzt beispielsweise das Münchener Start-up RobCo auf eigene, physische und modulare Hardware-Roboterarme, wohingegen Unchained strikt modular und herstellerunabhängig agiert.

Auch im Vergleich zu WAKU Robotics aus Berlin, die mit einem Marktplatz und eigener Software einen starken Fokus auf mobile Logistikroboter (AMR/AGV) legen, decken die Paderborner breitere Pick-and-Place-Anwendungen ab. Gegenüber Unternehmen wie Magazino (gehört zu Jungheinrich), die auf spezialisierte autonome Logistik-Roboter und Eigenentwicklungen für spezifische Prozesse fokussiert sind, grenzt sich Unchained durch seinen offenen, plattformbasierten Ansatz ab.

Diese strategische Positionierung erweist sich nun als maßgeblicher Hebel. Für einen globalen 3PL-Dienstleister wie Arvato wäre die Bindung an nur einen Hardware-Hersteller zu starr. Durch die Unabhängigkeit von Unchained Robotics lassen sich Lösungen flexibel für reale Logistik- und Fulfillment-Prozesse maßschneidern.

Der „Huckepack“-Vorteil bei der US-Expansion

Ein weiterer kritischer Faktor für die künftige Marktstellung des Start-ups ist die Internationalisierung. Üblicherweise erfordert der Sprung über den Atlantik für deutsche Tech-Gründer enorme Summen und den langwierigen Aufbau eigener Vertriebsstrukturen.

Unchained Robotics wählt eine effizientere Route: Neben europäischen Standorten eröffnet die Partnerschaft den direkten Zugang in internationale Märkte, insbesondere in die USA. Das Start-up expandiert quasi „huckepack“ über die bestehenden, hochkomplexen Logistik-Setups von Arvato. Gerade in den USA, wo hohe Automatisierungsanforderungen auf dynamische E-Commerce-Strukturen treffen, sichert dies einen schnellen und praxisnahen Markteintritt.

Automatisierung ohne „Raketenwissenschaft“

Für den Logistikkonzern steht bei dem Deal vor allem die rasche operative Umsetzung im Vordergrund: Automatisierung müsse heute in erster Linie schnell wirken, so Arvato-CEO Frank Schirrmeister.

Dies zahlt direkt auf die ursprüngliche Vision von Unchained Robotics ein: Die Paderborner sind angetreten, um zu beweisen, dass industrielle Automatisierung längst keine „Raketenwissenschaft“ mehr ist. Durch den Arvato-Deal erhält das Start-up nun die Möglichkeit, diesen Anspruch von der Konzeption bis zur Inbetriebnahme im globalen Großmaßstab unter Beweis zu stellen.

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

Aus dem Deal zwischen Unchained Robotics und Arvato lassen sich drei handfeste strategische Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:

1. Orchestrierung schlägt Vendor-Lock-in

Gerade im Hardware- und Maschinenbau neigen Start-ups dazu, eigene proprietäre Systeme zu entwickeln. Unchained Robotics zeigt den Wert des Plattform-Gedankens: Corporates hassen den „Vendor-Lock-in“ (die Abhängigkeit von einem einzigen Hersteller).
Learning: Wer sich als herstellerunabhängige, modulare Software- oder Integrationsschicht positioniert, macht sich für Konzerne, die flexibel bleiben müssen, weitaus attraktiver als der Anbieter einer isolierten Einzellösung.

2. Die „Huckepack“-Expansion (Piggybacking)

Der teuerste und riskanteste Schritt für deutsche B2B-Start-ups ist oft die Internationalisierung – insbesondere in die USA. Anstatt Millionen an VC-Geldern in den Aufbau eigener US-Vertriebs- und Servicestrukturen zu verbrennen, nutzt Unchained Robotics die bestehende Infrastruktur seines strategischen Partners.
Learning: Sucht gezielt nach Kund*innen oder Investor*innen, deren eigene globale Logistik oder Infrastruktur ihr als direktes Sprungbrett für neue Märkte nutzen könnt.

3. Volumen-Commitment als unfairen Wettbewerbsvorteil (Moat) aufbauen

Ein Corporate-Investment ist gut, ein garantiertes operatives Testfeld ist besser. Arvato hat sich nicht nur an dem Start-up beteiligt, sondern ein klares Commitment zum Rollout einer dreistelligen Anzahl von Robotern abgegeben.
Learning: Verhandelt bei strategischen Beteiligungen immer auch den operativen Einsatz mit hinein. Das garantierte Volumen generiert reale Use Cases und Datenmengen, die für neue Wettbewerber einen fast unüberwindbaren Burggraben („Moat“) darstellen.

Wer sind die Köpfe hinter Herita Technologies und was hat euch 2025 angetrieben, Herita zu gründen?
Wir sind zu dritt gestartet: Felix, Ben und ich. Felix hat ein Industry-Tech-Unternehmen erfolgreich aufgebaut und verkauft – er kennt den deutschen Mittelstand und die Herausforderungen aus der ersten Reihe. Mit seinem Netzwerk und seiner Erfahrung bringt er uns erfolgreich in den Markt. Ben und ich haben schon einmal gemeinsam ein FinTech aufgebaut. Er war CTO bei Bitwala und hat mich damals als Late Co-Founder ins Team geholt. Diesmal war ich derjenige, der ihn überzeugt hat, wieder gemeinsam etwas aufzubauen – und er baut jetzt die gesamte technische Plattform.

Welches primäre Geschäftsmodell verfolgt ihr mit Herita?

Die Lücke zwischen geforderten Zahlungszielen und Liquiditätsbedarf von Lieferanten wächst – und niemand löst sie wirklich gut. Factoring erreicht nur wenige große Lieferanten, und klassische SCF-Programme der großen Banken sind schwerfällig und teuer. Und da kommt die unternehmerische Opportunität ins Spiel.

Seit 2024 kann der Handelswechsel vollständig digital abgebildet werden. Damit wird ein jahrhundertealtes, rechtlich starkes Instrument plötzlich global skalierbar – ohne Papier, ohne Unterschriftenchaos, ohne Bankabhängigkeit. Darauf baut Herita auf. Wir kombinieren diese neue rechtliche Opportunität mit einer modernen Plattform. Unsere Technologie hilft Unternehmen, ihren Lieferanten und Kapitalgebern viel effizienter Supply Chain Financing abzuwickeln. Unser Modell ist einfach: Wir helfen Lieferketten zu finanzieren – aber ohne die Hürden und Einschränkungen traditioneller Bankprodukte.

Welche Meilensteine habt ihr bislang erreicht?
Wir haben vor wenigen Wochen den ersten vollständig digitalen Handelswechsel über unsere Plattform ausgestellt, übertragen und refinanziert – echte Transaktion, echtes Geld, korrekt verbucht in allen Systemen. Jetzt erweitern wir die Plattform so, dass Unternehmen ihre gesamten Lieferantenprogramme damit steuern können – von der Ausstellung bis zur Refinanzierung.

Nochmals auf den Punkt gebracht: Welche konkreten Probleme löst ihr für eure Kund*innen besser als bestehende Lösungen bzw. was unterscheidet euch heute von Wettbewerber*innen im FinTech-Sektor?
Wir lösen ein ganz akutes Problem in internationalen Lieferketten: Unsere Kunden wollen ihr working capital optimieren und verlängern zunehmend Zahlungsziele im Einkauf. Aber ihre Lieferanten brauchen Liquidität, viele davon sind zu klein oder in Ländern ansässig, in denen es keinen Zugang zu klassischen SCF-Programmen gibt.

Herita macht zwei Dinge besser:

1. Unsere Technologie ermöglicht Zugang zu Finanzierung für Unternehmen und ihre Lieferanten, die Banken gar nicht erst erreichen.

2. Wir ermöglichen Programme, die international funktionieren, auch dort, wo traditionelle Anbieter nicht aktiv sind.

Kurz gesagt: Wir bringen Kapital dorthin, wo es gebraucht wird – effizient, rechtssicher, global und ohne die hohen Transaktionskosten klassischer Lösungen.

Wie habt ihr die Startphase finanziell gestemmt?
Am Anfang vor allem durch das, was Gründer am meisten investieren: Zeit, Passion für eine innovative Lösung und persönlichen Einsatz.
Dann haben wir eine erste kleine Runde mit Angel-Investoren und frühen VCs aufgenommen, die an unsere These glauben und uns über reines Kapital hinaus mit Netzwerken und Know-how unterstützen.

Ihr habt im letzten Jahr an der renommierten EY Startup Academy teilgenommen. Was war eure Motivation, wie hast du das sechswöchige Programm erlebt und was hat es euch letztlich gebracht?
Für uns war das EY-Programm eine riesige Chance, uns mit Experten aus vielen Bereichen auszutauschen. Umgekehrt konnten wir mit diesen Sparringspartnern unser Produkt auf den Prüfstand stellen. Optimalerweise treffen wir bei den EY-Kollegen auf entsprechende Resonanz für mögliche gemeinsame Initiativen, weil Working Capital, Risiko und Supply Chains überall auf der Agenda stehen.

Am Ende der Academy konntet ihr euch beim großen Pitch-Finale gegen zehn Mitstreiter*innen durchsetzen und den EY Startup Academy Award 2025 gewinnen. Was bedeutet euch diese Auszeichnung?

Für uns war der Pitch das eigentliche Ziel. Wir mussten uns selbst hinterfragen, unser Produkt schärfen und den besten Weg finden, unser Geschäftsmodell in wenigen Minuten klar auf den Punkt zu bringen. Dass wir nun eine Bestätigung haben, dass wir eine ansprechende und ganz konsistente Vorstellung von Herita abrufen können, hilft uns in jedem anstehenden Gespräch mit Kunden und potenziellen Investoren.

Was sind eure weiteren unternehmerischen Vorhaben?
Wir wollen jetzt unsere ersten Top-Kollegen an Bord holen und Herita breiter aufstellen. Gleichzeitig stehen die ersten Kunden schon bereit – jetzt geht es darum, sauber zu liefern und den Erwartungen an unseren Mehrwert gerecht zu werden.

Und last, but not least: Was rätst du anderen Gründer*innen aus eigener Start-up-Erfahrung.
Stärkt eure Resilienz. Gründen ist kein Sprint, sondern ein Weg mit vielen Hindernissen, Rückschlägen und Momenten der Unsicherheit. Wer das aushält und immer weiter geht, kann unglaublich viel gewinnen: die Chance, etwas Eigenes zu bauen und eine Idee Wirklichkeit werden zu lassen.

Hier geht's zu Herita Technologies