Die Ära der klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO) bekommt ernstzunehmende Konkurrenz. Wenn Nutzer*innen heute nach Produkten oder Dienstleistungen suchen, tippen sie ihre Fragen zunehmend in Dialogfenster von Sprachmodellen statt in traditionelle Suchschlitze. Genau an dieser Schnittstelle positioniert sich das neu gestartete Münchner Start-up Vjus.AI. Doch kann eine Software wirklich die „Black Box“ der generativen KI entschlüsseln – und wie nachhaltig ist das Geschäftsmodell?

Hinter der am 1. April 2026 offiziell gelaunchten Plattform steht die AtWize Business Services GmbH mit Sitz in München. Kopf des Unternehmens ist Gründer Wolfe W. Diener, der zuvor bereits in leitenden Positionen als Geschäftsführer und im Vorstand großer Softwarehäuser aktiv war. Mit dem Start von Vjus.AI vollzieht das Unternehmen nun eine strategische Erweiterung in den stark wachsenden Bereich der Answer Engine Optimization (AEO) und Generative Engine Optimization (GEO).

Vom Humankapital zur KI-Sichtbarkeit

Die Historie des Unternehmens ist dabei von einem interessanten Strategiewechsel geprägt. Ursprünglich startete AtWize 2023 mit einem Fokus auf KI-Lösungen gegen den Fachkräftemangel. Diener erklärt die Hintergründe: „Parallel hatte ich schon eine Weile an der Idee arbeitete, Unternehmen zu ermöglichen, ihre in den Ruhestand ausscheidenden Mitarbeiter strukturierter zu managen, um sie bei Bedarf für Projekte oder übergangsweise anzusprechen. Es liegt so viel Humankapital und Erfahrung brach.“ In der aktuellen wirtschaftlichen Phase sei dies jedoch kein Top-Thema gewesen, weshalb man sich zunächst auf die Software-Entwicklung für Dritte konzentriert habe.

Der eigentliche „Aha-Moment“ kam durch die tägliche Arbeit. „Im letzten Jahr haben wir dann immer mehr auch KI-Tools zur Entwicklung eingesetzt und dabei den Bedarf, sogar die Notwendigkeit erkannt, die Sichtbarkeit in KI-Modellen zu messen und zu verbessern“, so Diener. Die Dringlichkeit begründet er mit dem veränderten Nutzer*innenverhalten: „KI-Modelle geben begründete Empfehlungen zur gestellten Frage. Da sucht man nicht weiter, sondern nimmt das Ergebnis wie es ist. Wer da nicht enthalten ist, ist unsichtbar.“

Nutzer*innensimulation: Die reale Perspektive

Vjus.AI setzt auf die Simulation realer Suchanfragen. Während klassische SEO-Tools oft auf APIs zugreifen, misst diese Plattform, wie Marken in Antworten von ChatGPT, Gemini, Grok oder Perplexity tatsächlich erscheinen. Auf die Frage nach der technischen Umsetzung und der Nicht-Deterministik der KI-Modelle antwortet Diener detailliert: „Wenn Sie Ihre Sichtbarkeit bei KI-Suchen wissen wollen, dann sollte diese ja so gemessen werden, wie sie ein normaler Nutzer, der einem KI-Modell eine Frage stellt, einen Prompt eingibt, auch sieht.“ Man müsse also zunächst Prompts definieren, bei denen man gefunden werden wolle – etwa als Münchner Zahnarzt bei der Frage nach dem besten Zahnarzt vor Ort.

„Wir analysieren die Ergebnisse, die von den KI-Modelle auf die Prompts hin geliefert werden“, erklärt Diener weiter. Dabei werden Kennzahlen wie Sichtbarkeit, Ranking und Sentiments (neutrale, positive oder negative Notation) erhoben. Den Vorwurf einer verzerrenden technischen Schicht weist er zurück: „Wir sind insofern keine Zwischenschicht, sondern werten die Daten aus, die viele User auch sehen würden. Die Nicht-Deterministik führt dabei zwar zu kleinen Schwankungen, aber es entsteht insgesamt ja ein Bild über die Zeit.“

Marktchancen und der „Unfair Advantage“

Das Interesse am Markt scheint groß zu sein; bereits vor dem offiziellen Launch konnten erste Kund*innen gewonnen werden. Finanziell steht das Start-up auf eigenen Beinen: „Wir finanzieren uns komplett aus eigenen Mitteln. Und da wir schon Kunden im Entwicklungsbereich haben, konnten wir Vjus.AI früh anwenden und testen“, betont der Gründer. Mit Investor*innen habe man noch nicht gesprochen: „Jetzt erst mal machen, dann reden wir.“

Um sich gegen die großen SEO-Platzhirsche zu behaupten, setzt Diener auf vier spezifische technische Vorteile. Erstens setze man auf eine natürliche Simulation: „Unsere Art des Promptens simuliert wirklich natürliche User. Andere machen das nicht.“ Zweitens komme eine eigene Scraping-Technologie zum Einsatz. Diese erlaube eine besonders detaillierte Analyse der Ergebnisse, auch der „Nebengeräusche“ wie etwa Quellenangaben. Als dritten Punkt nennt der Gründer das analytische Prompting: Vjus.AI unterstützt nicht nur beim Erstellen von Prompts, sondern analysiert auch, wie passend diese für die Sichtbarkeitsmessung sind. Viertens biete das Improver-Modul ein Analyse-Tool, das über die Daten hinweg ermittelt, „was die Haupthebel für das Unternehmen oder die Marke ist, um die Sichtbarkeit bei KI-Suchen zu erhöhen“.

GEO als neues Standard-Tool?

Für die Zukunft sieht Diener eine klare Entwicklung. Zwar werde es in zwei Jahren wahrscheinlich immer noch die klassische Google-Suche geben, doch der Übergang sei bereits fließend, da Google zunehmend KI-Ergebnisse mitliefere. „Die Suche mit KI-Modellen wird aber die gewohnte Praxis werden“, ist sich Diener sicher.

Seine Prognose für die Branche ist deutlich: „Insofern wird SEO eher übergehen in ein GEO. Ein SEO ohne Beachtung der Optimierungen für KI-Modelle macht aus meiner Sicht aber heute schon keinen Sinn mehr.“ Das Ziel für Vjus.AI ist dabei klar gesteckt. Die größte Hürde sei es, für die Nutzer*innen den besten Mehrwert zu generieren: „Darauf liegt unser Fokus und deshalb rennen wir, so schnell wir können.“

Die deutsche Industrie steht unter massivem Druck: Internationale Konkurrenz – insbesondere aus Asien –, chronischer Fachkräftemangel und die Notwendigkeit, Entwicklungszyklen drastisch zu verkürzen, zwingen zum Handeln. Generative künstliche Intelligenz (GenAI) gilt als Heilsbringer, doch in der Praxis verpuffen viele Initiativen. Nur etwa 41 Prozent der KI-Prototypen in der Fertigungsindustrie erreichen laut Branchenstudien den produktiven Einsatz. Die Konstruktions- und Entwicklungsabteilungen gelten als stark in Silos organisiert und bis heute schwer automatisierbar.

„Engineering ist das Rückgrat jedes Industrieunternehmens, gehört jedoch nach wie vor zu den am wenigsten digitalisierten und automatisierten Funktionen und war bis vor Kurzem für KI weitgehend unzugänglich“, bringt es Dr. Moritz Maier, Co-CEO von Synera, auf den Punkt.

Genau in diese Lücke stößt sein Unternehmen. Mit einer Series-B-Finanzierungsrunde über 35 Millionen Euro will das Bremer Startup nun international skalieren. Angeführt wird die Runde vom europäischen Wachstumsfonds Revaia, mit starker Beteiligung des UVC Partners Wachstumsfonds sowie Capgemini (über ISAI Cap Ventures). Auch die Bestandsinvestoren Spark Capital, BMW iVentures und Cherry Ventures ziehen wieder mit. Das Signal an den Markt ist deutlich: Engineering Automation wird zum nächsten großen Software-Schlachtfeld.

Von Kieselalgen zur KI-Plattform

Hinter Synera stehen die Gründer Moritz Maier, Daniel Siegel (beide Co-CEO) und Sebastian Möller (Managing Director). Die Ursprungsidee entstand am renommierten Alfred-Wegener-Institut (AWI) in Bremerhaven. Die Gründer forschten dort im Bereich der Bionik und untersuchten die Leichtbaustrukturen von Kieselalgen, um deren evolutionäre Prinzipien auf technische Bauteile zu übertragen.

Aus „Evolutionary Light Structure Engineering“ wurde 2018 die Ausgründung ELISE. Zunächst lag der Fokus auf algorithmusbasiertem Design. Mit der Zeit erkannten die Gründer jedoch ein viel grundlegenderes Problem: Es fehlte nicht an Software für das eigentliche Design, sondern an einer Brücke, die die unzähligen Insellösungen (CAD, Simulation, Materialprüfung) im Engineering-Alltag verbindet. Dies führte zur Neuausrichtung und schließlich zur Umbenennung in Synera – einer Low-Code- und KI-Plattform für Connected Engineering.

Das Geschäftsmodell im Check

Synera betreibt ein klassisches B2B-Plattform-Modell. Anstatt etablierte Platzhirsche im Computer-Aided Design (CAD) zu verdrängen, positioniert sich Synera als übergeordnete Orchestrierungsschicht. Die Software klinkt sich in über 80 bestehende Tools ein.

• Der Werttreiber: Nutzer*innen können komplexe Workflows (z. B. CAD-Modellierung → Simulation → Kostenkalkulation → Designanpassung) als Templates speichern. Das frische Kapital soll laut Moritz Maier nun eine Entwicklung beschleunigen, „bei der KI-Agenten als echte digitale Engineers agieren und komplexe Workflows entlang der gesamten Wertschöpfungskette autonom ausführen.“
• Der Lock-in-Effekt: Wenn ein Industriekonzern seine Kernprozesse auf Synera automatisiert hat, ist die Plattform kaum noch auszutauschen. Die Wechselkosten für den Kunden sind enorm.
• Die Herausforderungen: Das Modell ist technisch hochkomplex. Die ständige Pflege von über 80 API-Schnittstellen zu Drittanbietern bindet gewaltige Entwickler*innen-Ressourcen. Zudem erfordert der Vertrieb in klassische Hardware-Unternehmen lange Sales-Zyklen.

Zwischen RPA und Spezial-CAD

Kritische Einordnung: Vertraut der/die Ingenieur*in der KI?

Synera verweist auf eine Umsatzverdopplung im vergangenen Jahr und über 60 namhafte Kunden, darunter BMW, Airbus, NASA und Miele. Mit dem frischen Kapital steht die Expansion nach Asien, Europa und in die USA an. Dass dieser Wachstumskurs von den Investoren aktiv gestützt wird, betont Benjamin Erhart, General Partner bei UVC Partners: „Wir konnten erleben, wie Synera als zuverlässiger Partner die Transformation des Engineerings gestaltet.“

Doch der Weg zur breiten Durchdringung birgt auch Stolpersteine:

1. Das Vertrauensproblem: „Agentic AI“ bedeutet, dass die Software eigenständig Entscheidungen trifft. In sicherheitskritischen Branchen (Luftfahrt, Automotive) herrschen jedoch strikte Compliance-Regeln. Bevor ein KI-Agent autonome Designänderungen an tragenden Bauteilen vornimmt, müssen massive Haftungsfragen geklärt sein.
2. Die Pilot-Falle: Viele GenAI-Projekte scheitern auf dem Weg in die Produktion. Die Gefahr für Synera besteht darin, in Innovationsabteilungen stecken zu bleiben, während das operative Kerngeschäft aus Kostengründen an bewährten Methoden festhält.
3. Die API-Abhängigkeit: Wer als Brückenbauer*in zwischen Dutzenden Software-Silos agiert, macht sich von den Anbietern abhängig. Sperrt ein großer CAD-Anbieter seine API, trifft dies Syneras Modell im Kern.

Fazit

Synera ist ein exzellentes Beispiel dafür, wie aus akademischer Grundlagenforschung ein hoch skalierbares DeepTech-Produkt werden kann. Der strategische Pivot vom reinen Design-Tool zur prozessübergreifenden Plattform zahlt sich durch die starke Series B nun aus. Gelingt es den Bremern, den eher konservativen globalen Maschinenbau davon zu überzeugen, dass KI-Agenten die menschlichen Ingenieur*innen nicht ersetzen, sondern befähigen, könnte Synera der entscheidende globale Standard im Connected Engineering werden.

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.

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."

Herausgegeben wird der Report als Gemeinschaftsprojekt von WISO MeinBüro und dem Verband der Gründer und Selbstständigen Deutschland e.V. (VGSD). Die aktuelle Umfrage, an der sich zwischen Mitte Dezember 2025 und Mitte Februar 2026 insgesamt 2684 Personen beteiligten, zeigt die harte Realität der Solo-Selbständigen.

Nur noch knapp 46 Prozent schätzen die Lage ihres Unternehmens als gut bis hervorragend ein. Der Report zeigt einen deutlichen Abwärtstrend: 2024 waren es noch 55 Prozent, im Jahr 2018 waren es sogar 60 Prozent. Thüringen bildet 2026 mit nur rund 37 Prozent Zufriedenheit das Schlusslicht. Nur in Brandenburg scheint sich die Lage gebessert zu haben: Dort bewerteten rund 46 Prozent der Befragten die wirtschaftliche Lage ihres Unternehmens als gut.

Rund 90 Prozent der Befragten teilten mit, dass sie sich als Selbständige überhaupt nicht bis wenig von der Politik respektiert fühlen. Rund 38 Prozent der Befragten haben in den letzten zwei Jahren darüber nachgedacht, auszuwandern. Bürokratie ist dabei der potenzielle Auswanderungsgrund Nummer eins, genannt von 41,6 Prozent der Umfrageteilnehmenden.

Ein besonderer Dorn im Auge der Unternehmer*innen ist zudem das heikle Thema Scheinselbständigkeit, dessen Dringlichkeit bei vielen Befragten noch nicht vollends angekommen zu sein scheint. Im behördlichen Prüfverfahren wird immer nur ein Auftraggebender konkret angeschaut. Dieses Statusfeststellungsverfahren birgt enorme rechtliche und finanzielle Unsicherheiten bei den Selbständigen.

Ebenso sorgt neue Gesetzgebung für Unmut: Seit dem 1. Januar 2026 gilt die Aktivrente. Rentner*innen können bis zu 2.000 Euro monatlich steuerfrei dazuverdienen, wenn sie in einem Angestellt*innenverhältnis sind. Selbständige Rentnerinnen und Rentner dagegen sind weiterhin voll steuerpflichtig. Rund 81 Prozent der Befragten finden diese Ungleichbehandlung ungerecht.

Fazit

Die Hauptmotivationen, selbständig zu sein, sind – wie auch bei den letzten beiden Befragungen – eigenbestimmtes Arbeiten und flexible Arbeitszeiten. Trotz aller Widrigkeiten würden sich mehr als 83,3 Prozent der Befragten wieder selbständig machen.
So zieht Dr. Andreas Lutz, VGSD e. V., das Fazit: „Die Ergebnisse zeigen eine Mischung aus dem für Selbstständige typischen Unternehmergeist, Resilienz und Durchhaltevermögen einerseits und einem hohen Maß an Frustration über die politischen Rahmenbedingungen andererseits. Viele Selbstständige blicken nicht optimistisch, aber sehr realistisch auf die Zukunft: Sie erkennen die Herausforderungen der Zeit, leiten Maßnahmen ab, treiben ihr Geschäft aktiv voran und tragen auch in schwierigen Zeiten Verantwortung. Dieses Potenzial für Wirtschaft und Gesellschaft muss die Politik erkennen und nutzen – und Bedingungen schaffen, die es ihnen nicht weiter unnötig schwer machen. Genau darin liegt die politische Botschaft dieses Reports.“

Der gesamte Report sowie weitere Informationen stehen hier zum kostenlosen Download bereit: https://www.meinbuero.de/selbststaendigen-report-2026/

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 Kölner Agrartechnologie-Start-up eternal.ag hat eine Finanzierungsrunde in Höhe von 8 Millionen Euro abgeschlossen. Das erklärte Ziel der Gründer Renji John und Sherry Kunjachan, die das Unternehmen im Jahr 2025 in Deutschland ins Leben riefen: die vollständige Automatisierung von Gewächshäusern voranzutreiben. Unterstützt wird das aktuell 26-köpfige Team, das neben dem Kölner Hauptsitz auch eine Niederlassung im indischen Bengaluru unterhält, von namhaften Geldgebern. An der Runde beteiligten sich die deutschen Investoren Simon Capital und Oyster Bay Venture Capital sowie EquityPitcher Ventures und Backbone Ventures aus der Schweiz. Die Vision ist ambitioniert: Bis 2040 strebt eternal.ag einen komplett durch Robotik gesteuerten Gewächshausbetrieb an, der gänzlich ohne manuelle Eingriffe auskommt.

Ein Milliardenmarkt unter enormem Druck

Die Automatisierung der Landwirtschaft ist eine strategische Notwendigkeit. Der Gewächshausanbau gewinnt an Bedeutung, da er im Vergleich zum klassischen Freilandanbau widerstandsfähiger gegenüber den Folgen des Klimawandels, saisonalen Wetterbedingungen, Landknappheit und Schädlingen ist. Doch die Branche leidet massiv unter einem schrumpfenden Arbeitskräfteangebot. Laut Unternehmensangaben hat sich die Verfügbarkeit von Personal in diesem Sektor in Europa seit 2010 um drastische 30 Prozent verringert – ein Abwärtstrend, der sich Prognosen zufolge weiter fortsetzen wird. Diese enorme Unsicherheit bei der Arbeitskräftebeschaffung will eternal.ag lösen. Die Roboter sollen die repetitive, körperlich anstrengende Erntearbeit übernehmen und so einen kontinuierlichen, zuverlässigen Betrieb gewährleisten.

Gründer-Insight: Zweiter Anlauf in der Hardware-Falle

Die eternal.ag wurde 2025 gegründet. Co-Founder Renji John ist im Bereich der Gewächshaus-Robotik ein echter Branchenkenner. Der Maschinenbauingenieur mit INSEAD-MBA und Consulting-Vergangenheit leitete zuvor bereits das niederländische Start-up Honest AgTech, das eine fast identische Vision verfolgte. Dass er nun mit der EHT Eternal Horticulture Technologies GmbH und frischen 8 Millionen Euro einen neuen Anlauf wagt, verleiht der aktuellen Strategie eine enorme Tiefe. John hat die harte Schule der Hardware-Entwicklung bereits durchlaufen. Co-Gründer Sherry Kunjachan tritt öffentlich hingegen kaum in Erscheinung. Es ist stark anzunehmen, dass er im Hintergrund die technischen Fäden in der indischen Niederlassung zieht, während John das Start-up als CEO repräsentiert.

Virtuelles Training für die reale Tomatenernte

Das erste kommerzielle Produkt der Kölner trägt den Namen "Harvester" und ist ein vollständig autonomer Ernteroboter, der speziell für Tomatengewächshäuser entwickelt wurde. Die modular konzipierte Maschine kann bis zu 22 Stunden am Tag im Einsatz sein. Ein intelligentes, KI-gestütztes System überwacht dabei kontinuierlich die Qualität der geernteten Tomaten sowie die Präzision des Schnitts. Um im extrem kapitalintensiven Hardware-Markt kostbare Zeit zu sparen, setzt das Start-up auf einen effizienten Entwicklungsansatz: Die Roboter werden zunächst mithilfe von Simulationen in virtuellen Gewächshäusern trainiert und validiert. Fehler können so korrigiert werden, bevor die Hardware im echten Einsatz ist, was die Iterationszyklen laut CEO Renji John von Monaten auf wenige Tage verkürzt. Sobald die Roboter im echten Gewächshaus agieren, speisen sie fortlaufend Daten in das System zurück. Es lernt kontinuierlich dazu und ist so optimal auf die Skalierung auf viele verschiedene Betriebe ausgerichtet. Die neuen Finanzmittel sollen nun genutzt werden, um die Technologie für die Ernte weiterer Anbaukulturen auszubauen.

Der Wettbewerb und die Monetarisierungsfalle

Trotz des Millionen-Fundings betritt eternal.ag kein unberührtes Feld. International etablierte Wettbewerber wie MetoMotion aus Israel, Four Growers aus den USA oder der niederländische Gewächshaus-Gigant Certhon besetzen bereits das lukrative Segment der automatisierten Ernte. Diese Unternehmen haben durch jahrelangen Echtwelt-Einsatz oft schon einen massiven Vorsprung beim Sammeln sensibler Greif-Daten für empfindliche Früchte.

Der entscheidende Erfolgsfaktor für eternal.ag wird daher die richtige Preisstrategie sein. Klassische Hardware-Verkäufe ("CAPEX"), bei denen Landwirte vorab hohe Investitionssummen für die Maschinen aufbringen müssen, stellen für die traditionell margenschwache Agrarbranche oft eine unüberwindbare Hürde dar. Um das eigene Versprechen von für den Landwirt/der Landwirtin "zuverlässig planbaren Betriebsabläufen" einzulösen, wird sich das Start-up voraussichtlich auf kund*innenfreundlichere, aber stark kapitalbindende Modelle stützen müssen. Dazu zählen "Robotics-as-a-Service" (RaaS), bei dem Landwirt*innen die Roboter analog zu Software-Abos inklusive Wartung flexibel mieten, oder leistungsbasierte "Pay-per-Pick"-Ansätze, bei denen nur pro geerntetem Kilogramm bezahlt wird. Nur mit risikoarmen Einstiegsmodellen wird sich das Kölner Start-up gegen die globale Konkurrenz behaupten können.

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.

Angeführt wird die 1,7 Millionen-Euro-Runde von Vanagon Ventures, während sich mit Bayern Kapital über den Innovationsfonds EFRE II auch ein gewichtiger institutioneller Partner beteiligt. Das Konsortium wird durch das Family Office Lightfield Equity, den neu gegründeten ZOHO.VC sowie mehrere strategisch erfahrene Business Angels vervollständigt.

Wenn Forschung auf Versicherung trifft

Hinter Neuramancer steht ein Führungstrio, das akademische Tiefe mit Branchenexpertise vereint. Den technologischen Grundstein legte Anatol Maier, der als technischer Architekt und CTO das wissenschaftliche Rückgrat bildet. Seine an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) im Bereich IT-Sicherheit entwickelte Methodik bildet heute das proprietäre Herzstück der Plattform.

Flankiert wird er von Anika Gruner, die als CEO die strategischen Fäden in der Hand hält. Durch ihre Stationen beim Bayerischen Rundfunk und bei Burda kennt sie die Mechanismen der Medienwelt und die Gefahren durch Desinformation aus erster Hand.

Um die technologische Lösung nun in marktfähige Bahnen zu lenken, komplettiert Martin Sondenheimer als Chief Commercial Officer das Team. Mit seiner Erfahrung als Venture-Experte bei Branchenriesen wie der Munich Re und der Allianz soll er die entscheidende Brücke zur Versicherungswirtschaft schlagen – dem Sektor, den Neuramancer als seinen ersten Fokusmarkt definiert hat.

Dem digitalen Rauschen auf der Spur

Während viele Wettbewerber auf eine rein visuelle Analyse setzen, geht Neuramancer eine Ebene tiefer. Die Plattform konzentriert sich auf die Analyse von Hintergrundrauschen und statistischen Artefakten in Bild- und Videodateien. Jede generative KI hinterlässt beim Erstellungsprozess einer Datei eine Art mathematischen Fingerabdruck. Neuramancer nutzt eigene, probabilistische Algorithmen, um diese Spuren zu isolieren. Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist die angestrebte Transparenz: Das System liefert mathematisch nachvollziehbare Beweise statt vager Wahrscheinlichkeiten. Dies ist insbesondere für die Akzeptanz vor Gericht oder in komplexen Versicherungsfällen ein entscheidendes Kriterium.

Zwischen Nischen-Spezialisten und Big Tech

Neuramancer tritt in einen Markt ein, der gerade erst erwachsen wird, aber bereits von verschiedenen Seiten besetzt ist. Die Wettbewerbslandschaft teilt sich dabei in drei Lager auf. Zum einen agieren internationale Schwergewichte wie Reality Defender (USA) oder DuckDuckGoose (Niederlande), die über deutlich höhere Finanzmittel verfügen.

Auf nationaler Ebene trifft Neuramancer auf spezialisierte Konkurrent*innen wie das Start-up VAARHAFT, das sich ebenfalls auf die automatisierte Prüfung von Schadensbildern fokussiert hat. Schließich arbeiten auch Tech-Giganten wie Intel oder Adobe innerhalb der Content Authenticity Initiative an eigenen Standards. Während Adobe verstärkt auf digitale Wasserzeichen setzt, um Originale zu kennzeichnen, muss Neuramancer beweisen, dass die nachträgliche Detektion von Fälschungen der effizientere Weg für Unternehmen ist.

Das Risiko der technischen Kurzlebigkeit

Trotz der exzellenten Forschungsgrundlage steht das Start-up vor Hürden. Eine der größten technischen Herausforderungen ist das Kompressions-Dilemma: Wenn Deepfakes über Dienste wie WhatsApp verschickt werden, geht oft genau das feingliedrige Rauschen verloren, auf das Maiers Algorithmen angewiesen sind. Das Team muss beweisen, dass die Technologie auch unter realen Bedingungen mit stark komprimierten Dateien robust bleibt. Zudem wirkt das Funding von 1,7 Millionen Euro im Vergleich zu den zweistelligen Millionenbeträgen der US-Konkurrenz fast bescheiden, was einen extrem effizienten Mitteleinsatz erfordert. Nicht zuletzt bleibt das Geschäft ein permanentes Wettrüsten: Sobald Detektionsmechanismen bekannt sind, könnten künftige KI-Modelle darauf trainiert werden, genau diese statistischen Spuren von vornherein zu vermeiden.

Fazit und Einordnung

Neuramancer ist ein Paradebeispiel für ein DeepTech-Spin-off, das den Sprung aus der Universität über renommierte Förderprogramme wie das Media Lab Bayern oder die Bundesagentur SPRIND in die kommerzielle Welt geschafft hat. Der Erfolg wird maßgeblich davon abhängen, wie schnell das Start-up die Versicherungswirtschaft als zahlende Kund*innen skalieren kann, bevor die nächste Generation von KI-Generatoren die aktuellen Algorithmen technologisch überholt. Ein riskanter, aber technologisch hochspannender Case für den Standort Deutschland.

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.

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