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

Das Gründer-Duo

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

Technologie und Geschäftsmodell

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

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

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

Markt und Wettbewerb

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

Die Herausforderung

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

Fazit & Einordnung

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

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

Infokasten: Die Meilenstein-Historie von blue activity

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

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

Die Zahlen: Einseitigkeit bei den Männern

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

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

Mutiger außerhalb der Familie

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

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

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

Einordnung für die Praxis

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

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

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

Fazit

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

Das Berliner KI-Infrastruktur-Start-up Qdrant hat heute eine Series-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Angeführt wird die Runde vom Investor AVP, unter Beteiligung von Bosch Ventures, Unusual Ventures, Spark Capital und 42CAP. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen, das eine in der Programmiersprache Rust entwickelte Open-Source-Vektorsuchmaschine für Produktionslasten anbietet, seine sogenannte Composable Vector Search als fundamentale Infrastruktur für die KI-Ära standardisieren.

Für die Start-up-Szene und die StartingUp-Leser*innen liefert Qdrant ein Paradebeispiel für europäisches DeepTech, Product-Led Growth über Open-Source und den harten strategischen Wettbewerb im aktuellen KI-Ökosystem.

Vom Side-Project zur modularen Architektur

Die Ursprünge von Qdrant gehen auf das Jahr 2021 in Berlin zurück. Die Gründer André Zayarni, heute CEO des Unternehmens, und Andrey Vasnetsov, der heutige CTO, arbeiteten zunächst an einer Matching-Engine für gigantische Mengen unstrukturierter Textdaten. Der technologische Durchbruch kam, als Vasnetsov vorschlug, auf neuronale Suche umzuschwenken und sich in seiner Freizeit die speichersichere Programmiersprache Rust aneignete.

Technologisch hat sich der Markt seitdem rasant entwickelt. Zu Beginn löste die Vektorsuche ein sehr spezifisches Problem, nämlich das Abrufen der nächsten Nachbarn aus dichten Embeddings über weitgehend statische Datensätze. Moderne KI-Systeme sehen heute jedoch völlig anders aus: Retrieval-Prozesse laufen nun in Agenten-Schleifen ab, führen pro Workflow Tausende von Abfragen über hybride Modalitäten aus und greifen auf sich kontinuierlich verändernde Daten zu.

Qdrant verabschiedet sich daher von einer reinen Black-Box-Lösung und setzt stattdessen auf eine modulare Infrastruktur. Entwickler*innen können Primitive zur Vektorsuche – wie dichte und spärliche Vektoren, Metadaten-Filter, Multi-Vektor-Darstellungen und benutzerdefinierte Bewertungsfunktionen – direkt zum Zeitpunkt der Abfrage frei kombinieren. Dies erlaubt eine explizite Steuerung darüber, wie sich jede einzelne Komponente auf die Relevanz, die Latenz und die Kosten auswirkt. Um der steigenden Forderung nach Flexibilität nachzukommen, ist Qdrant so designt, dass es sich nahtlos in Cloud-, Hybrid-, On-Premise- und Edge-Umgebungen einsetzen lässt.

Das Open-Core-Modell auf dem Prüfstand

Mit diesem Ansatz tritt Qdrant als sogenannter Picks-and-Shovels-Anbieter der andauernden KI-Revolution auf. Das Geschäftsmodell basiert auf einem Open-Core-Ansatz: Die Basis-Software ist quelloffen und erfreut sich mit mittlerweile über 250 Millionen Downloads sowie mehr als 29.000 GitHub-Stars einer massiven Beliebtheit. Namhafte Konzerne wie Tripadvisor, HubSpot, OpenTable, Bazaarvoice und Bosch nutzen die Technologie bereits kontinuierlich unter realer Produktionslast. Geld verdient das Start-up durch Managed-Cloud-Dienste sowie dedizierte Enterprise- und On-Premise-Lösungen.

Die kritische geschäftliche Hürde liegt jedoch in der massiven Ressourcen- und Rechenintensität von Vektordatenbanken. Die enorme Verbreitung im Open-Source-Bereich ist zwar exzellent für das Marketing, muss sich jedoch dauerhaft mit einer hohen Konversionsrate in zahlende Enterprise-Kund*innen übersetzen lassen, um die erheblichen Infrastruktur- und Vertriebskosten zu decken. Das Funding über 50 Millionen US-Dollar ist deshalb essenziell, um das Wachstum und den Cloud-Ausbau massiv zu forcieren.

Im Haifischbecken der Tech-Giganten

In diesem Umfeld agiert das Start-up in einem der derzeit umkämpftesten Tech-Sektoren überhaupt. Zu den Hauptkonkurrenten zählen Pure-Play Vektordatenbanken wie Pinecone, das als Platzhirsch im reinen Cloud-Segment gilt und enorme Einfachheit bietet, architektonisch jedoch die Gefahr eines Cloud-Vendor-Lock-ins birgt. Mitbietende Open-Source-Rivalen wie Weaviate mit einem starken Fokus auf hybride Suche und Milvus kämpfen in einer ähnlichen Liga wie Qdrant.

Die vielleicht größte Bedrohung geht jedoch von traditionellen Datenbanksystemen wie PostgreSQL, MongoDB oder Elasticsearch aus, die Vektorsuch-Funktionen inzwischen integriert haben. Herkömmliche Tools, die Vektorsuche nur als zusätzliche Schicht auf alte Indexierungsmodelle packen, brechen jedoch unter den Anforderungen moderner KI-Skalierungen oft ein. Qdrant ist daher strategisch gezwungen, als Spezialist durch vorhersagbare, niedrige Latenzen im Milliarden-Skalen-Bereich zu überzeugen.

Lektionen für die Start-up-Szene

Für Gründerinnen und Gründer lassen sich aus dem Fall Qdrant wertvolle Lektionen ziehen. Das Start-up zeigt eindrucksvoll, dass Entwickler*innen heute die wichtigsten Gatekeeper im B2B-Sales sind und eine starke Open-Source-Community eine organische Adaption generiert, die sich im Anschluss an große Enterprises monetarisieren lässt.

Zudem zahlt sich die frühe technologische Wette auf die Programmiersprache Rust aus, da Performance im KI-Markt ein harter Wettbewerbsvorteil ist.

Nicht zuletzt demonstriert Qdrant, dass tiefgreifende KI-Infrastruktur – eine Technologie, von der alle fortschrittlichen KI-Anwendungen abhängig sein werden – erfolgreich aus Berlin heraus gegründet und in globale Märkte skaliert werden kann.

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.

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

Welches primäre Geschäftsmodell verfolgt ihr mit Herita?

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

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

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

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

Herita macht zwei Dinge besser:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Hier geht's zu Herita Technologies

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

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

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

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

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

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

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

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

Künstliche Intelligenz: Chancen nutzen, Sicherheitsaspekte mitdenken

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

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

Fazit

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

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

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

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

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

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

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

Aus dem Drucklabor zum DeepTech

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

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

Die Technologie: Eine geschlossene Feedback-Schleife auf der Haut

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Der erdnahe Orbit (LEO) wird zunehmend zum Nadelöhr der globalen Infrastruktur. Derzeit umkreisen rund 12.000 aktive Satelliten die Erde – umgeben von einer rasant wachsenden Wolke aus Weltraummüll. Laut aktuellen ESA-Schätzungen befinden sich mittlerweile über 34.000 Objekte von über zehn Zentimetern Größe, etwa 900.000 Objekte zwischen einem und zehn Zentimetern sowie rund 130 Millionen winzige Fragmente unter einem Zentimeter im All. Da diese Trümmer mit zehntausenden Stundenkilometern kreisen, stellen selbst millimetergroße Projektile eine fatale Bedrohung dar. Zur Einschätzung dieser Risiken nutzt die ESA ihr Modell MASTER (Meteoroid And Space debris Terrestrial Environment Reference). Diesem fehlen jedoch verlässliche Daten zu den unzähligen Mikro-Objekten. Genau diese Lücke soll Vyoma nun über das Space Safety Programme (S2P) der ESA schließen.

Radar vs. Optik im Weltraum

Der SSA-Markt (Space Situational Awareness) wird bislang von Systemen dominiert, die auf bodengestütztes Radar setzen. US-Konkurrenten wie LeoLabs betreiben riesige Phased-Array-Radaranlagen, die rund um die Uhr wetterunabhängige Daten zu Entfernung und Geschwindigkeit liefern. Radar hat jedoch ein massives physikalisches Problem: den Signalverlust über Distanz. Da sich die empfangene Leistung umgekehrt proportional zur vierten Potenz der Entfernung verhält, muss die Sendeleistung für kleinere Rückstrahlflächen exorbitant erhöht werden. Bei Objekten unter 10 Zentimetern Größe stoßen bodengestützte Radaranlagen daher an eine harte physikalische und wirtschaftliche Grenze.

Hier setzt Vyomas Wette an: Statt von der Erde hochzufunken, platziert das Start-up optische Sensoren in rund 510 Kilometern Höhe im Orbit. Diese Kameras erfassen das vom Weltraummüll reflektierte Sonnenlicht. Ohne die störende Erdatmosphäre und den massiven Radar-Signalverlust kann Flamingo-1 theoretisch deutlich kleinere Objekte erfassen als terrestrische Anlagen. „Daten zur Weltraumlageerfassung, die von weltraumgestützten Beobachtern generiert werden, spielen eine wesentliche Rolle beim Schutz bestehender und geplanter Satelliten“, bestätigt Dr. Tim Flohrer, Leiter des Space Debris Office der ESA.

Vom Forschungsprojekt zum DeepTech-Unternehmen

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

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

Das Versprechen: Hochauflösende Daten aus dem Inneren der Maschine

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

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

Die Produktion als eigentlicher Hebel

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

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

Die Realität der Skalierung: Verträge statt Prototypen

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

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

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

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

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

Der Dolmetscher zwischen zwei Welten

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

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

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

Alltagstauglichkeit statt KI-Schnickschnack

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

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

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

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

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

Bootstrapping statt Venture Capital

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

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

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

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

Der Blick nach vorn: Fokus auf die Schwergewichte

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

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

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

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

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

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

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

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

Skalierung des KI-Betriebssystems für den Großhandel

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

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

Das Ende 2023 gegründete Start-up nuuEnergy hat eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 4,3 Millionen Euro abgeschlossen. Bereits im vergangenen Jahr hatten wir über den ersten großen Finanzierungserfolg der Münchner berichtet. Angeführt wird die aktuelle Runde nun von Amberra, dem Corporate-Venture-Arm der Genossenschaftlichen FinanzGruppe Volksbanken Raiffeisenbanken. Zu den weiteren Geldgebern gehören EnjoyVenture sowie die Bestandsinvestoren High-Tech Gründerfonds (HTGF), Vireo Ventures, better ventures und Bynd Venture Capital.

Marktlücke zwischen Konzern und Handwerk
Trotz einer spürbaren Delle im Absatzmarkt für Wärmepumpen im Jahr 2024 wächst der Sektor langfristig zweistellig. Die Herausforderung liegt oft nicht mehr in der Technologie selbst, sondern in der Umsetzung: Fachkräftemangel und ineffiziente Abläufe bremsen die Installation. Genau hier positioniert sich nuuEnergy als Bindeglied zwischen traditionellen Handwerksbetrieben und rein digitalen „Neo-Installern“.

Das Geschäftsmodell basiert auf dem Aufbau eigener regionaler Fachhandwerksbetriebe, sogenannter „Hubs“. Diese sind derzeit in den Großräumen München, Hamburg und Köln aktiv und decken einen Radius von rund 1,5 Stunden ab. Ergänzend arbeitet das Start-up in einigen Regionen mit Partnerbetrieben zusammen.

Digitalisierung trifft auf Meisterpflicht

Während die Installation vor Ort durch festangestellte Meister und Monteure erfolgt, setzt nuuEnergy im Hintergrund auf die vollständige Digitalisierung der Planungsprozesse. Spezialisierte Systemplaner erstellen individuelle technische Konzepte, um die Effizienz der Heizsysteme zu maximieren. Neben der Planung und Installation generiert das Unternehmen Umsätze durch langfristige Wartungsverträge sowie Zusatzangebote wie Wasserenthärtungsanlagen oder Energieberatung.

Nach Angaben des Unternehmens konnte der Umsatz von 2024 auf 2025 verfünffacht werden. Für das Jahr 2026 plant das Gründerteam um Tobias Klug und Julia Rafschneider die Umsetzung von Projekten im hohen dreistelligen Bereich.

Strategische Investoren an Bord

Mit dem frischen Kapital soll die Expansion der regionalen Betriebe vorangetrieben und die Prozesskette weiter digitalisiert werden. Der Einstieg von Amberra ist dabei strategisch relevant: Durch die Nähe zur Genossenschaftlichen FinanzGruppe erhält das Start-up potenziellen Zugang zu einem riesigen Kundennetzwerk der Volks- und Raiffeisenbanken, die Immobilienbesitzer oft auch bei Finanzierungsfragen zur energetischen Sanierung begleiten.

„Dem Team geht es nicht um digitalen Vertrieb, sondern um echte, langfristige Innovation bei Handwerk und Technik“, kommentiert Gerrit Gnisa, Investment Manager bei EnjoyVenture, die Entscheidung für das Investment. Auch der HTGF sieht in dem hybriden Ansatz aus skalierbarer Tech-Plattform und lokalem Handwerk einen entscheidenden Hebel, um den Wärmepumpen-Hochlauf trotz Fachkräftemangel zu bewältigen.

Der Markt für Sicherheitstechnologie und den Schutz kritischer Infrastrukturen (KRITIS) wandelt sich von einer Nische zum zentralen Fokus der europäischen Innovationspolitik. Mit dem neuen Venture Studio reagieren die Initiatoren auf die geopolitische Notwendigkeit, technologische Souveränität in Europa zu stärken.

Für Gründer*innen im DeepTech-Bereich eröffnet sich damit eine Alternative zum klassischen Venture Capital (VC). Während normale VCs oft erst investieren, wenn ein Produkt Marktumsätze zeigt („Product-Market-Fit“), setzt diese Initiative früher an. Sie adressiert spezifisch die hohen Hürden im Defence-Sektor – wie langwierige staatliche Beschaffungsprozesse und komplexe Regulierung.

Smart Money statt nur Kapital: Der „System-Integrator“-Ansatz

Das Kernproblem vieler europäischer DeepTech-Start-ups ist die Skalierung von der reinen Forschung (Technology Readiness Level 1) hin zur industriellen Anwendung (Level 6+). Während Milliarden-Töpfe wie der NATO Innovation Fund oft erst in Wachstumsphasen greifen, fehlt es häufig an Kapital für die „schmutzige Phase“ des Prototypenbaus („Valley of Death“).

Das Konsortium tritt hier nicht als reiner Geldgeber auf, sondern bündelt drei Disziplinen, um Dual-Use-Technologien (zivile und militärische Nutzbarkeit) schneller zur Marktreife zu bringen:

1. Regulatorik & Marktzugang (PwC Deutschland): Unterstützung bei der Navigation durch behördliche Anforderungen („Vergaberechts-Compliance“).
2. Company Building (Bridgemaker): Operative „Execution Power“ beim Aufbau der Ventures – von der Hardware bis zur Software.
3. Kapital (Segenia Capital): Professionelles Fondsmanagement für die Frühphase.

Für Gründer*innen wirkt dieses Setup wie ein Qualitäts-Filter: Wer das Studio durchläuft, gilt für spätere Series-A-Investoren als „vorgeprüft“ und regulatorisch abgesichert.

Bekannte Gesichter aus dem Ökosystem

Die Personalien hinter der Initiative signalisieren Branchenkennern, dass hier operatives Verständnis auf politisches Netzwerk trifft.

Federführend bei PwC agiert Florian Nöll. Als ehemaliger langjähriger Vorsitzender des Bundesverbands Deutsche Startups gilt er als einer der wichtigsten Brückenbauer zwischen der Berliner Politik und der Gründerszene. Seine Erfahrung ist essenziell, um junge Tech-Firmen durch die oft starren Beschaffungsprozesse der öffentlichen Hand zu navigieren.

Auf der operativen Seite bringt Henrike Luszick (CEO Bridgemaker) einen Track Record ein, der über reine Software-Modelle hinausgeht. Mit Ventures wie Nestor (einem Joint Venture für mobile Überwachungssysteme mit KI-Analyse) hat der Company Builder bereits bewiesen, dass er Hardware-Themen im Sicherheitsbereich erfolgreich am Markt platzieren kann.

30-Millionen-Euro-Fonds & der „Dual-Use“-Hebel

Parallel zum operativen Studio-Betrieb wird ein Venture Fonds mit einem Zielvolumen von 30 Millionen Euro aufgelegt. Segenia Capital, als bei der BaFin registrierter AIFM-Manager, übernimmt die Verwaltung. Die im Vergleich zu Mega-Fonds überschaubare Summe unterstreicht den Fokus auf die Pre-Seed- und Seed-Phase (Tickets ca. 500k – 1,5 Mio. EUR). Der Fonds operiert nach einem „Dual-Track-Ansatz“: Er finanziert sowohl interne Ausgründungen des Studios als auch externe Startups, die strategisch ins Portfolio passen.

Dass München als einer der zentralen Standorte gewählt wurde, ist strategisch kein Zufall. Die bayerische Landeshauptstadt hat sich – getrieben durch die TU München und Einhörner wie Quantum Systems – zum europäischen Hub für DefenceTech entwickelt.

Für Gründer*innen ist zudem der strategische Fokus auf Dual-Use entscheidend. Technologien, die primär für Resilienz und den Schutz kritischer Infrastrukturen entwickelt werden, aber auch militärisch nutzbar sind, umschiffen die strengen ESG-Hürden vieler institutioneller Investoren. Dies öffnet Kapitalquellen, die reinen Rüstungs-Start-ups oft verschlossen bleiben.

Einordnung: Reality Check – Hürden bleiben bestehen

Trotz der prominenten Unterstützung und der Marktlogik müssen interessierte Gründer*innen genau hinsehen. Venture-Studio-Modelle stehen oft in der Kritik, durch hohe Service-Anteile für das operative „Building“ die „Cap Table“ (Gesellschafterstruktur) frühzeitig zu verwässern. Wenn Studio und Fonds signifikante Anteile halten, bleibt Gründer*innen oft weniger Equity, was Folgerunden mit externen VCs erschweren kann („Skin in the Game“-Debatte).

Zudem sind 30 Millionen Euro im kapitalintensiven Hardware-Sektor schnell aufgebraucht – das Risiko einer Finanzierungslücke nach der Seed-Phase bleibt. Die größte Unbekannte ist jedoch der Kunde Staat: Auch mit PwC im Rücken gelten für Start-ups weiterhin die strengen Vergaberechte der öffentlichen Hand. Ob das Studio diese „Paperwork Barrier“ tatsächlich signifikant verkürzen kann, muss die Praxis erst noch zeigen.

Key Facts

• Initiatoren: PwC Deutschland, Bridgemaker, Segenia Capital
• Marktpositionierung: Early-Stage „System-Integrator“ (Kapital + Regulatorik + Building)
• Fokus: Resilience, Defence Technology, KRITIS, Dual-Use
• Finanzierung: Fonds mit 30 Mio. EUR Zielvolumen (Pre-Seed/Seed Fokus)
• Investitionsstrategie: Neugründungen (Inkubation) und externe Direktinvestments
• Standorte: Berlin, Frankfurt am Main, München