Die Zahlen im Überblick

Die Befragung von 102 Tech-Start-ups durch Bitkom Research – die als aussagekräftiges Stimmungsbild, jedoch nicht als repräsentativ einzustufen ist – verdeutlicht eine verschobene Dynamik im Ökosystem:

• Der KI-Dämpfer: 27 % der Start-ups stoppten Neueinstellungen, 7 % bauten sogar Stellen ab.
• Der KI-Motor: Gleichzeitig stellten 16 % aufgrund von KI-Effizienzgewinnen zusätzliches Personal ein.
• Der Trend: Die durchschnittliche Mitarbeiterzahl sank von 15 (2024) über 13 (2025) auf aktuell 12 Beschäftigte.
• Der Ausblick: 62 % der Befragten rechnen für das laufende Jahr wieder mit steigenden Beschäftigtenzahlen.

Kritische Einordnung: Fluch oder Segen?

Die Schlagzeile „Jedes vierte Start-up verzichtet auf Neueinstellungen“ klingt nach einer Gefahr für den Arbeitsmarkt. Aus Sicht des Managements ist die Realität jedoch eine andere:

1. Die „Lean Start-up“-Renaissance

Start-ups stehen unter enormem Druck: Kapital ist teuer, Burn-Rates müssen minimiert werden. KI ist hier nicht nur ein technisches Feature, sondern ein ökonomischer Rettungsanker. Wenn ein Tool für Content-Erstellung oder Code-Assistenz die Arbeit von zwei Junior-Entwicklern übernimmt, ist das kein Arbeitsplatzverlust aus Mutwilligkeit, sondern Notwendigkeit, um kapitalschonend die nächste Funding-Runde zu erreichen.

2. Transformation statt reiner Abbau

Der Verzicht auf Neueinstellungen betrifft primär repetitive Aufgaben. Die 16 %, die trotz KI aufbauen, zeigen das wahre Potenzial: KI-Integration erfordert Spezialisten – Prompt Engineers, KI-Architekten oder Datenexperten. Die „einfachen“ Stellen fallen weg, die komplexen Stellen kommen dazu. Der moderne Entwickler wandelt sich vom reinen Coder zum technischen Dirigenten.

3. Das schrumpfende Team als neues Normal

Die gesunkene durchschnittliche Teamgröße ist Ausdruck einer höheren operativen Disziplin. Gründer sind heute gezwungen, kapitaleffizienter zu skalieren. KI ist das Werkzeug, das dieses Ziel – mehr Output mit weniger Köpfen – erst technisch ermöglicht.

Kompakte Handlungsempfehlungen für das Management

Wenn Start-ups den „Headcount“ reduzieren und stattdessen auf KI-Tools setzen, verändert das die interne Statik. Um zu verhindern, dass die gewonnene Effizienz in technischem Chaos endet, müssen Gründer und CTOs drei Hebel umlegen:

• Das „Junior-Dilemma“ durch Mentoring lösen: Wenn KI die klassischen Einsteigeraufgaben (Boilerplate-Code, einfache Bugfixes) übernimmt, fehlt dem Nachwuchs die Lernkurve. Start-ups müssen Apprenticeship-Modelle etablieren: Pairen Sie Juniors direkt mit Seniors und trainieren Sie sie intensiv im Code-Review sowie in der KI-Orchestrierung.
• Unternehmenskultur auf Outcome trimmen: Belohnen Sie die Qualität der Problemlösung, nicht den Weg dorthin. Wenn KI die handwerkliche Umsetzung automatisiert, rückt das „Was“ und „Warum“ in den Fokus. Fördern Sie kreative Freiräume (z. B. durch interne KI-Hackathons), um die gewonnene Zeit für echte Innovationen zu nutzen, statt nur das Backlog schneller abzuarbeiten.
• Erfolgsmetriken (KPIs) radikal anpassen: Wer Entwickler heute noch nach „Lines of Code“ oder „Story Points“ misst, provoziert unwartbaren KI-Spaghetti-Code. Messen Sie stattdessen Flow- und Qualitätsmetriken: Die Pull Request Cycle Time zeigt, ob sich Code im Review staut, weil die Seniors überlastet sind. Die Change Failure Rate (CFR) sichert ab, ob die KI-generierten Features in der Produktion stabil bleiben.

Fazit

Das Narrativ von der „KI als Job-Killer“ greift zu kurz. Wir erleben eine Professionalisierung des Wachstums. KI ist in der Start-up-Welt angekommen – nicht als stumpfer Ersatz für Arbeit, sondern als Katalysator für ein Modell, das operative Exzellenz über pure Manpower stellt.

Robotik-Start-ups leiden häufig an derselben Kinderkrankheit: Ihre Produkte funktionieren perfekt unter kontrollierten Laborbedingungen, scheitern jedoch am chaotischen Alltag von Kliniken. Die United Robotics Group (URG) zieht daraus eine radikale Konsequenz: In Gelsenkirchen bezieht das Unternehmen eine 400 Quadratmeter große Fläche auf der ehemaligen Notfall- und Intensivstation des St. Josef-Hospitals. In strategischer Partnerschaft mit der KERN Katholische Einrichtungen Ruhrgebiet Nord GmbH entsteht dort ein Praxis-Labor.

Die Vision dahinter ist pragmatisch: Autonome Logistiksysteme wie der uLog für den Materialtransport oder der Serviceroboter uServe sollen unter authentischen Klinikbedingungen trainiert werden. Bemerkenswertes Detail: Sogar eine elektrische Flügeltür blieb im Flur erhalten, um das autonome Passieren von Engpässen sowie den automatisierten Bettentransport realistisch zu erproben. Für die Produktiteration (Product-Market-Fit) ist ein solches Umfeld Gold wert.

Pivot und Neuanfang: Die Köpfe hinter der URG

Um die aktuelle Marktpositionierung zu verstehen, lohnt ein Blick auf die Historie des Unternehmens. Wassim Saeidi, Gründer und heutiger CEO, rief bereits 2014 die WS System GmbH ins Leben. 2021 folgte die Umstrukturierung zur United Robotics Health & Food GmbH. Im Jahr 2025 vollzog das Unternehmen schließlich einen entscheidenden Pivot: Es übernahm die Patent- sowie Markenrechte sämtlicher Produktserien und fokussiert sich seither unter dem Dach der Holding kompromisslos auf KI-gestützte Lösungen im Gesundheits- und Servicebereich.

Verstärkt wird Saeidi durch Kerstin Wagner als Co-CEO und COO. Die frühere Top-Managerin von Siemens Healthineers bringt wertvolle Branchenerfahrung in das Start-up ein. Gemeinsam verfolgen sie das Ziel, den grassierenden Fachkräftemangel im Gesundheitswesen durch Automatisierung abzufedern. Das technische Rückgrat bildet die KI-Plattform uGo+, die gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut entwickelt wurde und die Workflow-Orchestrierung ganzer Roboterflotten erlaubt.

StartingUp Deep Dive: Das URG-Portfolio im Test

Am Standort Gelsenkirchen werden derzeit vier zentrale Systeme auf den Praxiseinsatz vorbereitet:

• uLab Mobile: Mobiler Service-Roboter für klinische Labore (Probenhandling, Transport).
• uLog: Autonomes Logistiksystem für den internen Wäsche- und Materialtransport.
• uServe: Vielseitiger Serviceroboter für Wegeführung, Informationsbereitstellung und Auslieferungen.
• uMe: Humanoider Assistenzroboter für sprachbasierte Interaktionen in der Pflege (vorgestellt auf der CES 2026).

Der Markt: Milliardenpotenzial trifft auf klamme Kassen

Der adressierte Schmerzpunkt ist eklatant: Pflege- und Laborkräfte verbringen täglich wertvolle Arbeitszeit mit reinen Transportaufgaben. Hier setzen die Systeme der URG an. Dennoch ist das Geschäftsfeld tückisch.

Kritisch zu hinterfragen ist vor allem die Finanzierbarkeit bei der Zielgruppe. Viele Krankenhäuser und Pflegeeinrichtungen in Deutschland kämpfen mitdefizitären Haushalten. Kapitalintensive Hardware-Investitionen (CapEx) sind selten budgetierbar. Die URG wird gezwungen sein, flexible Hardware-as-a-Service-Modelle (OpEx) anzubieten. Das senkt zwar die Einstiegshürde für Kliniken, verlagert das Vorfinanzierungsrisiko jedoch massiv auf das Startup – was eine erhebliche Kapitaldecke erfordert.

Humanoid-Hype oder echte Hilfe?

Deutlich risikobehafteter als die klassischen Transportroboter bleibt das Projekt uMe. Während humanoide Systeme in der Tech-Branche derzeit einen Boom erleben, ist ihr Einsatz in der Pflege hochkomplex. Strikte Sicherheitsauflagen, ethische Fragestellungen und unvorhersehbare menschliche Reaktionen machen Humanoide in diesem Sektor zu einem regulatorischen Minenfeld. Es muss sich erst noch zeigen, ob uMe das Pflegepersonal im Alltag spürbar entlastet oder vorrangig als aufwendiges PR-Aushängeschild fungiert.

Wettbewerb und USP

Die URG agiert in einem hart umkämpften Marktumfeld. In der Laborautomation dominieren etablierte MedTech-Giganten, während im Bereich der autonomen Transportroboter (AMR) spezialisierte internationale Player den Ton angeben. Der entscheidende Wettbewerbsvorteil (USP) der URG muss daher in der nahtlosen Software-Integration über uGo+ liegen. Gelingt es, heterogene Klinik-Workflows über eine zentrale Plattform abzubilden, entsteht ein starker Lock-in-Effekt gegenüber isolierten Einzellösungen.

Fazit

Die United Robotics Group demonstriert konsequenten Fokussierungsdrang. Der Schritt aus der Testumgebung direkt in die physische Realität eines ehemaligen Krankenhauses ist notwendig, um im Hardware-Segment Marktreife zu beweisen. Die größte Herausforderung für das Führungsduo Saeidi und Wagner liegt nun nicht mehr allein in der Technik, sondern im Vertrieb: Sie müssen die langwierigen B2B-Vertriebszyklen im deutschen Gesundheitswesen meistern und gleichzeitig die hohe Kapitalintensität der Hardware-Skalierung steuern.

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.

Hinter pacemaker.ai steht kein klassisches Garagen-Start-up, sondern geballte Konzernpower: Das Unternehmen, dessen Wurzeln auf ein 2021 in Lissabon gestartetes Projekt zurückgehen, wurde 2022 offiziell als Tochterunternehmen der tk accelis Supply Chain Solutions ausgegründet. Damit gehört es zum Imperium von thyssenkrupp. Geleitet wird das im westfälischen Münster beheimatete Unternehmen von einem vierköpfigen Management-Team: CEO Christian Jabs, CFO Christian Pixberg, CCO Robert Kokott und CTO Andreas Höppener.

Das Geschäftsmodell basiert auf cloudbasierten Software-as-a-Service-Produkten (SaaS), die Machine Learning und tiefes Branchenwissen vereinen. Zum Produktportfolio gehören schlüsselfertige Softwareprodukte für präzise Nachfrage- und Rohstoffpreisprognosen (Demand Forecast) sowie die Automatisierung von Bestell- und Nachschubprozessen (Replenishment Decision Intelligence).

Einen entscheidenden strategischen Wachstumshebel legte das Unternehmen bereits durch Zukäufe um: Nach der Übernahme des Westphalia DataLabs im Jahr 2022 übernahm pacemaker.ai Anfang 2025 das luxemburgische Start-up WAVES, mitsamt dessen Gründer Armin Neises. Damit erweiterte das Spin-off sein Angebot massiv um eine TÜV-zertifizierte Sustainability Management Platform (SMP) für präzise Emissionsberechnungen und ESG-Reporting gemäß aktueller EU-Regularien wie der CSRD.

Der Markteintritt in den USA: Das Momentum nutzen

Der jetzige Schritt nach Nordamerika markiert die nächste Phase der Wachstumsstrategie und folgt auf erste erfolgreich abgeschlossene Pilotprojekte in den USA. Die Argumentation von CEO Christian Jabs für die Expansion stützt sich auf aktuelle Marktdynamiken:

• Die US-Wirtschaft wächst, nicht zuletzt durch massive Investitionen in künstliche Intelligenz, derzeit schneller als der Euroraum.
• Gleichzeitig forciert eine volatile Zoll- und Handelspolitik den Bedarf amerikanischer Unternehmen an hochgradig resilienten, datengesteuerten Lieferketten.
• Hinzu kommen steigende regulatorische Anforderungen an Rückverfolgbarkeit und Qualität in Branchen wie Pharma, Food und Healthcare.

Einordnung für StartingUp: Stärken, Schwächen und harte Konkurrenz

• Das Corporate-Start-up-Modell in der Praxis: Das Konstrukt als Ausgründung unter dem Dach eines globalen Konzerns bringt gewaltige Startvorteile mit sich. pacemaker.ai musste nicht mühsam um den ersten großen Ankerkunden kämpfen – thyssenkrupp fungierte von Beginn an als massiver Hebel und globales Testlabor. Auch Zukäufe wie WAVES lassen sich mit entsprechender Rückendeckung weitaus leichter stemmen. Die Kehrseite der Medaille: pacemaker.ai muss in den USA nun vor unabhängigen B2B-Kund*innen beweisen, dass die Lösung flexibel genug für den freien Markt ist und nicht nur als Inhouselösung des Mutterkonzerns funktioniert.
• Dichtes Marktumfeld und Wettbewerb: Der Markt für „Supply Chain AI“ ist kein Blue Ocean. pacemaker.ai betritt in Nordamerika eine Arena, in der sich etablierte SaaS-Anbieter drängen. Konkurrent*innen wie Anaplan, Netstock oder Slim4 bieten teils seit Jahren hochspezialisierte Softwarelösungen für Bestandsoptimierung und Supply Chain Analytics an.
• Fazit zum Geschäftsmodell: pacemaker.ai hebt sich jedoch durch einen klugen strategischen Ansatz ab: die Bündelung von operativer Effizienzsteigerung (KI-Prognosen) mit der Lösung drängender Compliance-Pflichten (TÜV-geprüftes Nachhaltigkeitsmanagement). Da Themen wie CSRD-Konformität und Scope-3-Emissionen aktuell auf den C-Level-Agenden massiv an Bedeutung gewinnen, trifft das Startup einen wunden Punkt der globalen Industrie. Gelingt es dem Führungsteam, sich in den USA gegen etablierte Software-Konkurrent*innen als agiler und neutraler Partner zu positionieren, hat der digitale Herzschrittmacher aus Münster beste Chancen, im amerikanischen S&OP-Markt signifikante Marktanteile zu gewinnen.

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.

Die Idee zu SchoolUP entstand nicht etwa in einem hippen Berliner Start-up-Inkubator, sondern in einem Jugendzimmer. Elias Eßer und Sean Hübner, beide 17 Jahre alt und Schüler an der Leonardo-da-Vinci-Gesamtschule im nordrhein-westfälischen Anrath (Willich), gaben selbst Nachhilfe. Dabei erkannten sie eine Lücke, die durch die Corona-Pandemie noch weiter aufgerissen wurde: Millionen Schüler*innen fehlt der Zugang zu echter, persönlicher Förderung.

Seit zwei Jahren ließ sie das Thema nicht los, vor rund einem Jahr begannen sie mit der konkreten Umsetzung. Und das komplett ohne externe Investor*innen, nur mit rund 1.000 Euro Erspartem für Strato-Server, Domain und KI-Schnittstellen. Sean, der künftig Informatik studieren möchte, und Elias, der ein Wirtschaftsstudium anstrebt, bilden dabei ein klassisches Hacker-Hustler-Gespann.

Die erste große Bewährungsprobe ließ jedoch nicht lange auf sich warten. „Die größte bürokratische Hürde war zunächst die rechtliche Abklärung, ob unser Produkt im Hinblick auf die DSGVO überhaupt zulässig ist“, räumt Elias ein. Schließlich scanne die App im Grunde das private geistige Eigentum der Lehrkräfte. Um das Vertrauen der Schule zu gewinnen, holten sich die beiden früh professionelle anwaltliche Hilfe an Bord. Finanziell ein Kraftakt für zwei Schüler, aber für Sean „eine der wichtigsten Investitionen überhaupt“.

Fast gescheitert wäre das Projekt jedoch an etwas anderem: der eigenen Belanglosigkeit. Zu Beginn hatten die beiden eine recht simple, handelsübliche KI-Nachhilfe-App programmiert. „Uns wurde klar, dass unser Produkt so nichts Besonderes war, und das hat uns ziemlich zu schaffen gemacht“, erinnert sich Elias an den einzigen Moment, in dem sie kurz davor waren, alles hinzuschmeißen. Die Rettung war ein Zufallsfund. Die beiden entdeckten die offene API-Schnittstelle des Schul-Systems Moodle. „Erst als wir auf die Idee kamen, SchoolUP direkt mit Moodle zu verbinden und ausschließlich mit den Materialien der jeweiligen Schule arbeiten zu lassen, hatten wir unseren entscheidenden Durchbruch“, ergänzt Sean. Inzwischen ist die App live und verzeichnet ein starkes organisches Wachstum auf Social Media.

Sokratischer Ansatz statt Antwortautomat

Der Markt für KI-Anwendungen im Bildungsbereich ist seit dem Boom von Sprachmodellen unübersichtlich geworden. SchoolUP wählt jedoch bewusst einen anderen Weg als gängige Chatbots: Die App zieht ihre Antworten nicht aus dem freien Internet, sondern dockt an bestehende Schul-Infrastrukturen wie Moodle oder das in NRW weit verbreitete LOGINEO an. Die KI greift ausschließlich auf die von den Lehrkräften hochgeladenen Dokumente zu und belegt jede Antwort präzise mit der jeweiligen Quelle.

Bemerkenswert ist dabei der sokratische Ansatz der Gründer. SchoolUP liefert bewusst keine fertigen Hausaufgabenlösungen, sondern stellt Rückfragen, führt Schritt für Schritt zum eigenen Denken und erstellt auf Wunsch individuelle Tests. Aber nutzen bequeme Schülerinnen und Schüler das Tool überhaupt freiwillig, wenn ChatGPT die perfekte Lösung in drei Sekunden ausspuckt?

Elias hat darauf eine klare Antwort: „Viele merken spätestens in der Oberstufe, dass man mit ChatGPT vielleicht durch die Hausaufgaben kommt, aber nicht durch die Klausur.“ Wer Aufgaben einfach nur kopiere, verstehe den Stoff am Ende schlichtweg nicht. „Sobald Schülerinnen und Schüler merken, dass sie dadurch bessere Ergebnisse erzielen, nehmen viele den etwas anstrengenderen Weg auch freiwillig in Kauf“, ist der 17-Jährige überzeugt.

Damit das Tool überhaupt an den Schulen genutzt werden darf, müssen die beiden jedoch zunächst an strengen Schulleitungen und Datenschutzbeauftragten vorbei – Personen, die zwei 17-jährigen Gründern oft mit Skepsis begegnen. Die Strategie der Jungunternehmer: tiefgreifendes Fachwissen und juristische Rückendeckung. „Wir können genau erklären, welche Daten verarbeitet werden, wo sie gespeichert werden und warum unser System DSGVO-konform arbeitet“, betont Sean selbstbewusst. Ein zentraler Baustein sei zudem der klare Fokus auf europäische Partner. „Besonders wichtig ist uns dabei, dass keine eingegebenen Daten oder Inhalte für das Training von KI-Modellen genutzt werden“, versichert Elias. Dieses Zusammenspiel aus Transparenz und anwaltlicher Begleitung breche letztlich das Eis bei den Schulen.

Zwischen Giganten und Start-ups

Dennoch drängt sich die Frage auf: Was schützt die beiden vor millionenschweren Nachhilfe-Riesen wie Sofatutor oder Open-Source-Giganten wie Moodle selbst? Angst vor der Übermacht scheinen die beiden nicht zu haben. „Wir sehen Moodle weniger als Gegner und mehr als potenziellen Partner“, kontert Elias gelassen. Während etablierte Anbieter meist den/die Einzelnutzende(n) im Visier hätten, setze SchoolUP direkt im B2B-Bereich bei den Schulen an. Das tiefe Verständnis für den deutschen Schulalltag und die strengen hiesigen Datenschutzanforderungen sei ihr wahrer Burggraben. Sean sieht zudem in der Größe des eigenen Teams einen entscheidenden Vorteil: „Wir können als kleines Team deutlich schneller auf Wünsche von Lehrkräften reagieren.“ Das primäre Ziel sei es nicht, größer als alle anderen zu sein, sondern die passgenaueste Lösung anzubieten.

Nachgefragt: Die Sache mit dem Geld

Die anfängliche Traktion der beiden ist beachtlich: Nach den Sommerferien wird das Tool bereits an der eigenen Schule sowie in Brühl aktiv im Unterricht getestet. Doch hier offenbart sich die Tücke des B2B-Geschäftsmodells: Deutsche Schulen sind notorisch unterfinanziert, öffentliche Vergabeprozesse ziehen sich oft über Jahre hin. Der Vertrieb an Schulen gilt in der Branche nicht umsonst als „Friedhof der EdTech-Start-ups“.

Wie also finanzieren die Schüler die rasant steigenden Server- und API-Kosten? Bislang schießen sie das Geld aus eigener Tasche vor. „Aktuell finanzieren wir SchoolUP komplett selbst“, räumt Elias ein, betont aber, dass man die laufenden Ausgaben streng im Blick habe. Zunächst wolle man ohnehin beweisen, dass das Produkt einen echten Mehrwert biete. Auf die Frage nach frischem Kapital zeigt sich der Gründer pragmatisch: „Externe Unterstützung wäre eine große Chance, um SchoolUP möglichst vielen Schulen zugänglich zu machen, ohne unsere Mission aus den Augen zu verlieren.“ Man sei offen für Förderprogramme, Sponsor*innen oder Investor*innen, sofern diese die Vision des Unternehmens teilen.

Fazit: Doppelspiel zwischen Start-up und Hörsaal

Elias Eßer und Sean Hübner liefern mit SchoolUP ein typisches, hochauthentisches Beispiel für „Generation Z“-Unternehmertum: Problem erkannt, Code geschrieben, Lösung gelauncht. Die technologische Umsetzung mit nahtloser System-Integration und kompromisslosem Fokus auf den europäischen Datenschutz umschifft clever das Vertrauensproblem, das viele Schulen gegenüber US-amerikanischer KI haben.

Die wahre Reifeprüfung für SchoolUP wird in künftigen Budgetverhandlungen mit den Schulträger*innen stattfinden. Zuvor steht für die beiden Gründer jedoch noch eine ganz andere Reifeprüfung an: das Abitur. Wer nun glaubt, das Start-up müsse der Schule weichen, irrt gewaltig. „Die Schule fällt uns beiden ziemlich leicht, deshalb bleibt uns bis zum Abitur genügend Zeit, SchoolUP konsequent voranzutreiben“, gibt sich Elias selbstbewusst.

Auch danach ist kein Cut geplant. Sean will Informatik studieren, Elias strebt ein duales Wirtschaftsstudium an. Ein klassischer Plan B? Keineswegs. „SchoolUP bleibt dabei klar im Vordergrund“, verspricht Elias. Das Studium betrachten die beiden als strategischen Schritt, um das eigene Netzwerk auszubauen und sich fachlich für die Unternehmensführung zu wappnen. Sollte das Start-up eines Tages die volle Aufmerksamkeit verlangen, sei man bereit, diese Entscheidung zu treffen. Bis dahin spielen die 17-Jährigen ihr beeindruckendes Doppelspiel zwischen Klassenzimmer und Chefetage souverän weiter.

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.

Die Zahlen lesen sich wie aus dem Bilderbuch für Blitzskalierer: Seit der Gründung im Jahr 2024 konnte die Deutsche Sanierungsberatung (dsb) ihre Kund*innenzahl nach eigenen Angaben zuletzt verdreifachen und bereits über 10.000 Privatkund*innen beraten. Für das laufende Jahr 2026 prognostiziert das Unternehmen einen Umsatz von über 15 Millionen Euro. Das frische Kapital der aktuellen Runde, angeführt von Simon Capital und dem Corporate-VC VERBUND X Ventures, soll für den Eintritt in das B2B-Geschäft, den weiteren Plattformausbau sowie den Launch eines eigenen Stromtarifs genutzt werden. Altinvestoren wie IBB Ventures, Vireo Ventures und Atlantic Food Labs ziehen ebenfalls wieder mit.

Dass GreenTech-Start-ups abseits des allgegenwärtigen KI-Hypes derzeit überhaupt solche Summen einsammeln, unterstreicht die Relevanz des Themas. Dennoch lohnt sich für Gründer*innen und Investor*innen ein genauerer Blick hinter die Fassade dieses vermeintlichen Sanierungswunders.

Vom Enpal-Intrapreneur zum direkten Konkurrenten

Hinter der dsb stehen Sebastian Schmidt (CEO), Niclas Kern (CFO) und Adam Khenissi (CCO). Was in der Branche kein Geheimnis ist: Das Trio bringt tiefgreifende Erfahrung aus dem direkten Wettbewerbsumfeld mit. Die drei Gründer waren zuvor beim Berliner Energie-Einhorn Enpal tätig, wo sie die Sparte „Dragon“ – das Wärmepumpen-Geschäft – maßgeblich mit aufgebaut haben.

Mit dieser profunden Branchenexpertise verließen sie Enpal, um mit der dsb ein eigenes, etwas anders gelagertes Konzept an den Start zu bringen. Während Enpal vorrangig als direkt ausführender Installateur auftritt, positioniert sich die dsb als ganzheitlicher Berater und Vermittler. CEO Sebastian Schmidt betont diesen Unterschied vehement: Im Gegensatz zu Mitbewerber*innen, die primär eine spezifische PV-Anlage oder Wärmepumpe verkaufen möchten, verfolge die dsb den Ansatz der absoluten technologischen Neutralität, um Hausbesitzern die wirklich rentabelsten Maßnahmen aufzuzeigen.

Bereits im Frühjahr 2025 konnten sie mit dieser Vision eine Seed-Runde über 3,6 Millionen Euro abschließen. Der eher konservative Name „Deutsche Sanierungsberatung“ ist dabei bewusst gewählt: Er soll in einem von Unsicherheit geprägten Markt – in dem es oft um Investitionen im mittleren fünfstelligen Bereich geht – sofort Vertrauen wecken.

Pragmatismus aus einer Hand – mit staatlicher Abhängigkeit

Der Gebäudesektor ist für rund 30 Prozent der deutschen CO₂-Emissionen (etwa 112 Millionen Tonnen jährlich) verantwortlich. Das Marktpotenzial ist gewaltig: Laut Unternehmensangaben sind rund 80 Prozent der 15 Millionen deutschen Einfamilienhäuser noch unsaniert.

So funktioniert die dsb:

• Datenerfassung und Planung: Zertifizierte Berater*innen erfassen die Gebäudedaten vor Ort und erstellen einen digitalen Zwilling.
• Sanierungsfahrplan: Daraus wird ein individueller Sanierungsfahrplan (iSFP) abgeleitet, der Maßnahmen priorisiert. Dabei setzt die dsb auch auf pragmatische und kosteneffiziente Lösungen: Statt Kund*innen sofort ein klassisches Wärmedämmverbundsystem für 30.000 bis 50.000 Euro zu verkaufen, identifiziert die Beratung oft hochwirksame Alternativen wie eine Einblasdämmung, die bereits für rund 5.000 Euro realisierbar ist.
• Fördermittelmanagement: Das Start-up übernimmt die komplette Prüfung und Beantragung von KfW- und BAFA-Fördermitteln.
• Umsetzung: Die Koordination erfolgt über ein Netzwerk aus aktuell rund 300 lokalen, geprüften Handwerksbetrieben.

Kritische Hinterfragung: Das Modell bündelt verschiedene stark fragmentierte Prozessschritte und verspricht Kunden eine Zeitersparnis von bis zu 80 Prozent. Die größte Schwachstelle des Modells ist jedoch die enorme Abhängigkeit von staatlichen Subventionen. Die dsb räumt selbst ein, dass sich die Bedingungen für Förderungen fortlaufend und intransparent ändern. Dies offenbart sich bereits beim Einstiegsprodukt: Die Energieberatung kostet Privatkunden bei der dsb einen Eigenanteil von 650 Euro – die übrigen, erheblichen Kosten trägt der Staat. Fällt die BAFA-Förderung für diese initiale Beratung oder für teure Umsetzungsschritte wie die Wärmepumpe drastisch geringer aus, bricht der stärkste Akquise-Hebel des Startups weg.

Zudem ist die Skalierung eines zweiseitigen Marktplatzes notorisch schwer: Das Handwerk ist chronisch überlastet. Die dsb muss kontinuierlich die Qualität der 300 Partner*innenbetriebe sichern. Wenn ein regionaler Handwerker*innen mangelhaft arbeitet, fällt dies direkt auf die Marke dsb zurück.

Markt & Wettbewerb: Ein Haifischbecken

Die dsb operiert nicht im luftleeren Raum, denn der Kampf um die deutschen Dächer und Heizungskeller ist intensiv und wird von kapitalstarken Akteur*innen dominiert. Ein besonders massiver Konkurrent ist dabei Enpal, der ehemalige Arbeitgeber der dsb-Gründer. Durch den stark vertikalisierten Ansatz mit eigenen Installateur-Teams profitiert das Energie-Einhorn von höheren Margen, direkterer Qualitätskontrolle und einer enormen Finanzkraft. Einen ähnlich kompromisslosen Weg geht das Hamburger GreenTech 1KOMMA5°. Statt handwerkliche Kapazitäten nur zu vermitteln, kauft das Unternehmen lokale Betriebe gezielt auf, bindet sie exklusiv an sich und fokussiert sich dabei strategisch auf sein vernetztes Energiemanagement-System.

Geht es an die konkrete Umsetzung lukrativer Wärmepumpen-Projekte, trifft die dsb außerdem auf Thermondo. Als stark digitalisierter Heizungsbauer, der die Installation mit fest angestellten Teams durchführt, ist das Unternehmen ein direkter Rivale um die Budgets der Eigenheimbesitzer. Deutlich weniger Risiko geht hingegen von den klassischen, lokalen Energieberater*innen aus. Diese traditionellen Ingenieurbüros sind zwar oft regional tief verwurzelt, können aber mangels digitaler Prozesse und ohne ein ganzheitliches Full-Service-Angebot aus einer Hand nicht mit der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit des Plattform-Ansatzes der dsb mithalten.

Unsere Einordnung & Fazit

Die Series-A-Runde der Deutschen Sanierungsberatung ist ein starkes Signal für den ClimateTech-Standort Deutschland. In einer Phase, in der VCs ihr Kapital primär in Künstliche Intelligenz umschichten, beweist das Gründerteam, dass echtes Umsatzwachstum – die dsb erwartet 15 Millionen Euro in diesem Jahr – und die Lösung eines fundamentalen, wenig glamourösen Problems (Handwerker*innen-Koordination) weiterhin massiv gefördert werden.

Die dsb hat ein beeindruckendes Momentum aufgebaut. Der Ansatz, einen technologisch standardisierten Prozess in einen ineffizienten Markt zu bringen, ergibt betriebswirtschaftlich absolut Sinn. Für einen langfristigen Aufstieg zum „Unicorn“ muss das Unternehmen jedoch beweisen, dass es nicht nur als hochdigitalisierte Lead-Agentur für das lokale Handwerk fungiert, sondern die Wertschöpfung tiefgreifend kontrollieren kann. Der geplante eigene Stromtarif und der Sprung ins B2B-Geschäft sind hierbei die richtigen strategischen Manöver, um wiederkehrende Umsätze (MRR) aufzubauen und sich aus der Abhängigkeit der reinen Sanierungs-Einmalgeschäfte und staatlichen Fördertöpfe zu befreien.

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.

Inmitten des harten Verdrängungswettbewerbs im D2C-E-Commerce des Home-&-Living-Segments agiert das 2020 gegründete Start-up Neona Living. Die Gründer*innen Lea Wecken, René Schröder und Gabriel Wittschier beweisen, dass sich der Leuchtenmarkt auch ohne eigene Produktion und stattdessen mit kuratiertem Design erfolgreich aufmischen lässt.

Die aktuellen Zahlen des Leverkusener Unternehmens unterstreichen diesen Kurs gegen den allgemeinen Plattform-Trend. Laut eigenen Angaben bedient Neona heute über 75.000 Kund*innen, der Umsatz habe sich 2025 auf einen knapp achtstelligen Betrag verdoppelt, und im ersten Quartal 2026 verzeichnete das Unternehmen ein starkes Wachstum um das 2,7-Fache im Vergleich zum Vorjahr. Für das Gesamtjahr 2026 visiert das gebootstrappte Start-up nun einen mittleren achtstelligen Umsatz an – ambitionierte Ziele, die sich im weiteren Jahresverlauf jedoch erst noch in testierten Bilanzen niederschlagen müssen.

Das Konstrukt Gründungs-Paar: Belastungsprobe im Wachstum?

Eine derart rasante Skalierung bringt unweigerlich operative Schmerzen mit sich und stellt das Führungsteam auf eine harte Probe. Bei Neona Living kommt in dieser ohnehin intensiven Phase eine besondere Dynamik hinzu: Die Gründerin Lea Wecken und ihr Mitgründer Gabriel Wittschier sind privat ein Paar. Es ist ein Detail, das bei Investor*innen oft kritisch gesehen wird, welches das Unternehmen jedoch ganz offen kommuniziert.

CEO Lea Wecken bezeichnet den Aufbau der Unternehmenskultur als „People Game“. Zur Illustration dient ein interner Slack-Channel, in dem Mitarbeitende wöchentliche private Highlights teilen. Doch trägt so ein Modell auch bei sinkenden Margen und wirtschaftlichem Druck?

„Die eigentliche Bewährungsprobe einer Unternehmenskultur kommt nicht im ruhigen Alltag, sondern immer dann, wenn Druck entsteht“, erklärt Wecken. Eine strikte Trennung von Beruf und Privatleben sei bei einem Gründungspaar ohnehin unrealistisch. In kritischen Momenten gelte bei strategischen Differenzen ein pragmatisches Prinzip: „Am Ende trifft die Person, die in ihrem Bereich den Hut aufhat, auch die finale Entscheidung.“ Wichtig sei, dass Sachthemen nicht persönlich genommen werden.

Kuratiertes Sortiment und der fehlende technologische Burggraben

Laut globalgrowthinsights soll der deutsche Markt für Lampen und Leuchten bis 2029 auf rund 8,36 Milliarden Euro anwachsen. Während der Gesamtmarkt eher moderat performt, verzeichnet das Segment der dekorativen Beleuchtung ein jährliches Wachstum von etwa 2,8 Prozent.

Statt wie Plattformen à la Lampenwelt auf maximale Sortimentstiefe zu setzen, fokussiert sich Neona auf ein kuratiertes Portfolio mit minimalistisch-skandinavischer Ästhetik. Das Unternehmen verzichtet auf eine eigene Produktion. Die Leuchten werden bei Partnern in Fernost gefertigt. Das hält die Fixkosten und Auslastungsrisiken gering, birgt jedoch branchenüblich das Risiko einer niedrigen technologischen Eintrittsbarriere.

Ohne exklusive Hochtechnologie-Patente liegt der sogenannte Burggraben (Moat) fast ausschließlich im Brand-Building und in der Content-Produktion. Lea Wecken räumt ein, dass sie nicht jedes eigene Design automatisch als bahnbrechende Innovation bezeichnen würde. Innovation zeige sich bei Neona vielmehr in Technik, die sich in den Alltag einfügt – etwa durch austauschbare Trafos oder flexibel steuerbare Lichttemperaturen. Dennoch bleibt das margenstarke Premium-Versprechen in diesem Modell anfällig für Nachahmer*innen, da Wettbewerber*innen ähnliche Designs zügig adaptieren können.

Customer-Acquisition-Kosten und das Nachhaltigkeits-Dilemma

Wie fast alle D2C-Player ist Neona von Performance-Marketing bei Plattformen wie Meta und Google abhängig. Um den steigenden Customer Acquisition Costs (CAC) zu begegnen, setze man laut Wecken strategisch verstärkt auf organische Reichweite und Kund*innenbindung. „Wiederkehrende Kundinnen und Kunden sind langfristig deutlich wertvoller als kurzfristig eingekaufte Aufmerksamkeit“, so die Gründerin.

Ein struktureller Spagat zeigt sich beim Thema Umweltbewusstsein: Auf der Website wird Nachhaltigkeit beworben, während das D2C-Geschäftsmodell auf globalen Lieferketten und Einzelversand basiert. Die Gründerin benennt diesen Widerspruch pragmatisch: „Wir würden niemals behaupten, dass ein physisches Produkt, das produziert und verschickt wird, vollkommen nachhaltig ist.“ Man versuche dies durch langlebige Designs und den Einsatz energieeffizienter LEDs zu kompensieren. Verbraucherschützer merken bei derartigen D2C-Modellen jedoch regelmäßig an, dass der CO₂-Fußabdruck durch die Logistik aus Asien und den Einzelversand an den Endkund*innen schwer wiegt.

Operative Herausforderungen in der Skalierung

Das angestrebte Wachstum bringt operative Hürden mit sich. „Einer unserer größten Lernmomente war die Erkenntnis, dass Wachstum viele Probleme zunächst kaschiert“, gibt Lea Wecken zu. Eine Unterschätzung der Nachfrage führte in der Vergangenheit zu frustrierenden Lieferengpässen und verpassten Umsätzen. Ab einer gewissen Größe werde operative Exzellenz wichtiger als reines Marketing. Ihr Appell an andere Start-ups: „Baut eure Strukturen immer ein Stück früher auf, als ihr glaubt, sie zu brauchen.“

Fazit

Das Beispiel Neona zeigt exemplarisch, wie moderner D2C-Handel abseits der großen Plattformen funktionieren kann. Ohne eigene Produktionsstätten setzt das Unternehmen fast vollständig auf Brand-Building und eine kuratierte Ästhetik. Das wirtschaftliche Fundament basiert auf der Wette, dass Konsument*innen bereit sind, für dieses kuratierte Lebensgefühl einen deutlichen Aufpreis zu zahlen. Ob sich diese Strategie angesichts steigender Werbekosten und der aggressiven Konkurrenz dauerhaft trägt oder ob am Ende doch der Exit an einen Aggregator steht, werden die kommenden Geschäftsjahre zeigen müssen.

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!

Der Übergang zu einer Kreislaufwirtschaft in der Textilbranche stockt oft an einer ganz entscheidenden Stelle: der hochgradig effizienten Sortierung. Genau hier setzt das Berliner KI-Start-up reverse.fashion an und hat nun eine siebenstellige Erweiterung seiner Pre-Seed-Finanzierungsrunde durch den High-Tech Gründerfonds (HTGF) abgeschlossen. Das frische Kapital soll genutzt werden, um bestehende Pilotprojekte auszuweiten und den kommerziellen Markteintritt der industriellen Sortierlösung „line.sort“ voranzutreiben.

Die Technologie: Von der Handarbeit zur Automatisierung

Bisherige manuelle Sortierprozesse stoßen an wirtschaftliche und kapazitäre Grenzen. reverse.fashion nutzt für seine Anlagen künstliche Intelligenz, um Kleidungsstücke präzise nach Zustand, Stil, Marke, Größe sowie Materialzusammensetzung zu kategorisieren und zu digitalisieren. So sollen die Textilien exakt für den Wiederverkauf oder das hochwertige Recycling getrennt werden. Laut Mitgründer Dr. Karsten Pufahl steigern Kund*innen durch die Anlagen ihre Produktivität um 40 Prozent und erzielen gleichzeitig eine Erlössteigerung von etwa 20 Prozent. Neben der Hardware-Gesamtlösung „line.sort“ bietet das Start-up auch das Softwareprodukt „co.sort“ an, mit dem die erfolgreichen Pilotprojekte in den kommenden Monaten fortgeführt werden.

Gründungshistorie und Team: Tiefes Branchen-Know-how

Gegründet wurde reverse.fashion 2024 als Spin-off aus der Technischen Universität Berlin (Fachgebiet Mikro- und Feingerätetechnik). Die Technologie basiert auf geistigem Eigentum (IP), das in gemeinsamen Forschungsprojekten der TU Berlin, der Freien Universität Berlin und der circular.fashion GmbH entwickelt wurde.

Das derzeit zwölfköpfige Team wird von drei Gründern geführt:

• Dr. Karsten Pufahl (Managing Director / CTO): Der Physiker bringt profunde Expertise in KI, Optik und Hardware-Engineering mit und leitete zuvor eine Arbeitsgruppe an der TU Berlin, die sich intensiv mit Textilsortierung befasste.
• Paul Doertenbach (Managing Director Strategie & Vertrieb): Er steuert über 16 Jahre Erfahrung im Altkleider-Sektor bei. Er baute unter anderem I:Collect, das weltweit erste Rücknahmesystem für Alttextilien, als Managing Director auf.
• Mario Osterwalder (Managing Director Operations, Finanzen & Business Development): Er war zuvor sieben Jahre bei ABB tätig und sammelte anschließend als Co-Founder von circular.fashion sieben Jahre lang Branchenerfahrung. Zudem ist er aktiv in die Entwicklung des EU Digital Product Passports eingebunden.

Marktumfeld und Wettbewerb

Treibende Kräfte für das Geschäftsmodell sind steigende regulatorische Anforderungen, insbesondere die erweiterte Herstellerverantwortung (EPR) und striktere EU-Vorgaben. Doch der Weg zum Branchenstandard ist steinig. Der Markt für KI-basierte Textilsortierung wird global kompetitiver. Wettbewerber wie Refiberd (USA) oder NewRetex aus Dänemark drängen in denselben Space. Auch etablierte Player wie der Recycling-Pionier SOEX nutzen bereits Nahinfrarot-Technologien.

Ein großes technologisches Problem der Branche bleibt die komplexe Zusammensetzung moderner Kleidung. Mischgewebe machen ein sortenreines Recycling zur Herkulesaufgabe. Hinzu kommt der Trend zu „Ultra-Fast-Fashion“, durch den die Qualität des eingespeisten Materials in den Sortieranlagen massiv sinkt.

Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

Für reverse.fashion liegt die größte betriebswirtschaftliche Hürde in der Skalierung der Hardware. Das Altkleider- und Sortiergeschäft ist traditionell eine absolute „Low-Margin“-Industrie. Die Investitionskosten für hochentwickelte Anlagen wie „line.sort“ müssen sich sehr schnell amortisieren. Erzielen die durch die KI erzeugten sortenreinen Materialströme am Markt keine signifikanten Preisprämien, rechnet sich die Anschaffung der Technologie für die Sortierer nicht.

Unsere Einordnung

Für die Start-up-Szene ist reverse.fashion ein exzellentes Fallbeispiel dafür, wie tiefe wissenschaftliche Forschung mit harter Industrie-Erfahrung gekreuzt wird. Das Gründer-Team gehört durch die jahrelange Erfahrung in der Sortierindustrie vom Track-Record her zum Besten, was die europäische Circular-Economy-Szene zu bieten hat. Dennoch handelt es sich um ein kapitalintensives B2B-Hardware-Business. Der langfristige Erfolg wird nicht allein davon abhängen, ob die Algorithmen den Unterschied zwischen Baumwolle und Viskose erkennen, sondern ob es gelingt, die Entsorgungsbranche von den Vorabinvestitionen zu überzeugen.

Drei Wissenschaftler*innen wollen eine 30 Jahre alte Materialklasse erstmals industriell herstellbar machen. Mit einer überzeichneten Pre-Seed-Runde von 2,4 Millionen Euro wagt das 2025 gegründete deutsche Start-up Porelio nun den Sprung vom Labor in die Industrie. Das Versprechen der Gründenden: Wertvolle Edelmetalle aus Industrieströmen zurückgewinnen und parallel persistente PFAS-Schadstoffe aus Wasser filtern.

Team und Historie

Porelio ist ein Spin-off der TU Berlin, das 2025 gegründet wurde. Hinter dem Unternehmen steht ein tiefgreifend wissenschaftlich ausgebildetes Gründerteam:

• Dr. Rhea Machado (CEO) bringt eine Promotion in Verfahrenstechnik von der Technischen Universität Berlin mit.
• Javier Silva Mora (CTO) ist Doktorand in Chemie an der renommierten École polytechnique in Paris.
• Nikol Michailidou (CPO) hält einen MSc in Chemieingenieurwesen von der Technischen Universität Berlin.

Die Technologie des Start-ups basiert auf sogenannten FOMS (Funktionalisierte Geordnete Mesoporöse Silicamaterialien). Diese Materialfamilie lag laut CEO Dr. Machado fast dreißig Jahre lang ungenutzt auf den Laborbänken, da sie niemand im entscheidenden industriellen Maßstab herstellen konnte. Vor der aktuellen, durch den VC Faber angeführten Pre-Seed-Runde, wurde die technologische Entwicklung bereits mit öffentlichen Fördermitteln in Höhe von 2,5 Millionen Euro unterstützt.

Geschäftsmodell: Ein Schwamm für zwei Milliardenmärkte

Die patentierte Innovation von Porelio ist ein neuartiges kontinuierliches Durchflussverfahren, mit dem sich FOMS erstmals im industriellen Maßstab produzieren lassen. Der Prozess soll unter nachhaltigeren Bedingungen ablaufen und 30-mal schneller sein als herkömmliche Methoden. Die so produzierten Materialien wirken wie ein molekularer Schwamm: Sie binden gezielt bestimmte molekulare Substanzen, während der Rest der Flüssigkeit frei durchfließt.

Das Start-up adressiert damit zwei sehr unterschiedliche Märkte, die laut Porelio ein gemeinsames Potenzial von rund 34 Milliarden Euro aufweisen:

• Edelmetallrückgewinnung: Dieser Markt wird weltweit auf etwa 16 Milliarden Euro geschätzt. Die Technologie soll hierbei beispielsweise Palladium – das derzeit mit rund 40.000 Euro pro Kilogramm bewertet wird – etwa 6-mal schneller aufnehmen als eine Standard-Adsorptionsbehandlungstechnologie.
• PFAS-Entfernung: Der Markt für die Entfernung von "Ewigkeitschemikalien" aus Wasser wird auf rund 18 Milliarden Euro beziffert. In Tests entfernte das Porelio-Material unter realen Bedingungen fast die Hälfte der enthaltenen Trifluoressigsäure (TFA). In nur fünf Minuten wurde fast 6-mal so viel aufgenommen wie mit kommerzieller Aktivkohle im gleichen Test.

Mit dem frischen Kapital soll die Produktion nun von einem Pilotmaßstab (Kilogramm pro Tag) auf einen industriellen Maßstab (Tonnen pro Jahr) skaliert werden.

Der harte Wettbewerb im PFAS-Markt

Das Start-up stützt sich beim Thema PFAS auf einen weltweit hochdynamischen Milliardenmarkt. Doch gerade hier ist die Realität stark fragmentiert und wird von einem harten technologischen Wettrüsten dominiert, das den Vorstoß von Porelio herausfordernd macht:

• Das PFAS-Paradoxon (Filtern vs. Zerstören): Porelio fokussiert sich auf die Adsorption – also das reine Herausfiltern und Binden von Verbindungen wie TFA. Zwar betont das Start-up, dass die Materialien regenerierbar sind, doch das wirft unweigerlich die Branchen-Gretchenfrage auf: Was passiert mit dem hochkonzentrierten PFAS-Cocktail nach dem Auswaschen der Filter? Der globale Trend im Start-up-Sektor geht längst in Richtung Mineralisierung. Finanziell hochgerüstete Konkurrenten wie Claros Technologies oder Aquagga vernichten die perfluorierten Kohlenstoffketten komplett. Reine Trennverfahren geraten regulatorisch zunehmend unter Erklärungsnot, wenn die Schadstoffe letztendlich nur verlagert werden.
• Das Haifischbecken der Adsorptions-Verfahren: Selbst innerhalb der reinen Adsorber-Technologien bewegt sich Porelio in einem Haifischbecken. Global Player wie Veolia oder Xylem rüsten ihre gewaltigen, bestehenden Infrastrukturen weltweit für PFAS-Filterungen auf. Zudem drängen andere DeepTechs auf den Markt, die in der Skalierung bereits weiter sind: Das britische Spin-off Puraffinity hat erst kürzlich knapp 17 Millionen Pfund eingesammelt, um eigene hochselektive PFAS-Materialien in die Massenproduktion zu überführen.
• Das „Tal des Todes“ der Skalierung: Porelio plant den enormen Schritt von Kilogramm pro Tag auf Tonnen pro Jahr. In nur fünf Minuten fast 6-mal so viel TFA aufzunehmen wie kommerzielle Aktivkohle, ist ein hervorragender Laborwert. Doch im B2B-Chemiebereich verschlingt der Bau eigener industrieller CAPEX-Anlagen Unsummen. Die aktuellen 2,4 Millionen Euro sind ein respektables Pre-Seed-Polster, reichen für die finale Großproduktion gegen milliardenschwere Konkurrent*innen aber bei Weitem nicht aus.

Unser Fazit

Porelio ist ein Paradebeispiel für ambitioniertes europäisches DeepTech. Strategisch überlebenswichtig ist der zweigleisige Ansatz der Plattformtechnologie: Während das Start-up im hart umkämpften, hochregulierten PFAS-Markt massiver Konkurrenz ausgesetzt ist, könnte die Edelmetallrückgewinnung zum rettenden Anker werden. Sie verspricht Industriekunden einen schnellen und direkten Return on Investment, was dabei helfen dürfte, das junge Unternehmen organisch querzufinanzieren.

Der entscheidende Lackmustest steht allerdings noch aus: Nach erfolgreichen Proof-of-Concept-Projekten muss das Team nun beweisen, dass sich die versprochene „30-mal schnellere“ Skalierbarkeit in kommerziell rentable Industriepartnerschaften übersetzen lässt.