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.

Angeführt wird die Late-Seed-Finanzierungsrunde von den Altinvestor*innen Technologiegründerfonds Sachsen (TGFS) und der beteiligungsmanagement thüringen gmbh (bm|t), die Peeriot bereits 2024 mit 1,5 Millionen Euro unterstützt hatten. Neu eingestiegen ist das Business-Angel-Netzwerk Companisto. Das Kapital soll direkt in die Go-to-Market-Strategie für 2026 fließen: Im Fokus steht der Launch der Community-Version „Myrmic“. Die Monetarisierung soll im Anschluss über die kommerzielle Enterprise-Variante „EdgeVance“ erfolgen.

Das Team: Konzern-Know-how trifft Deep-Tech

Das 2022 gegründete Unternehmen wird von einem dreiköpfigen Gründerteam geführt, das fundierte Branchenerfahrung bündelt. CEO Ralf Hüskes verfügt über TelCo-Start-up-Erfahrung, während CFO Roy Kaiser Operations-Expertise aus einem Deep-Tech-Start-up sowie Konzern-Know-how einbringt. Komplettiert wird das Trio durch Mitgründer und Senior Developer Erik Junghanns, der die technische Umsetzung der komplexen Software-Architektur verantwortet. Diese Kombination verhalf dem Team bereits zu frühen Erfolgen bei regionalen Innovationspreisen und Pitch-Wettbewerben.

Das Problem: Fragmentierung als Kostentreiber

Der Markt für Industrial IoT und Edge-Computing wächst rasant, krankt aber an seiner extremen Fragmentierung. Die Vernetzung unterschiedlichster Hardware – vom simplen, ressourcenarmen Mikrocontroller (MCU) in einem Sensor bis zum leistungsstarken Edge-Server – erfordert derzeit massiven manuellen Integrationsaufwand. Die Resultate sind oft unflexible Systeme (Hardware-Lock-ins), die bei Skalierungen, Netzwerkausfällen oder Konnektivitätsänderungen versagen. Verschärft wird die Lage durch den EU Cyber Resilience Act, der künftig Update-Fähigkeit und höhere Sicherheit für Geräteflotten vorschreibt.

Der USP: Schwarmintelligenz statt zentralem Broker

Genau hier positioniert Peeriot sein Alleinstellungsmerkmal: Die Middleware abstrahiert die Hardware vollständig und ermöglicht eine echte, dezentrale Peer-to-Peer-Kommunikation.

• Ohne zentralen Server: Im Gegensatz zu klassischen Client-Server-Modellen oder zentralen Brokern organisieren sich die Geräte bei Peeriot selbständig zu widerstandsfähigen Netzwerken (Mesh) – ähnlich einem Insektenschwarm. Fällt ein Knotenpunkt aus, leitet das Netzwerk die Datenströme autark um (Self-Healing).
• Speichersicherheit durch Rust: Die gesamte Laufzeitumgebung ist in der Programmiersprache Rust geschrieben. Das garantiert eine extrem hohe Speicher- und Threadsicherheit und schützt vor klassischen Cyberangriffen, die auf Speicherlecks abzielen.
• Skalierbarkeit: Die Software läuft hardwareunabhängig auf kleinsten Mikrocontrollern ebenso wie auf großen Serverarchitekturen.

Die Herausforderung: Die Open-Source-Falle im B2B

Das Geschäftsmodell von Peeriot folgt der klassischen Open-Source-Strategie: Die Kerntechnologie (Myrmic) wird kostenlos an Entwickler abgegeben, um eine schnelle Marktdurchdringung zu erzielen. Umsätze sollen später über ein B2B-Subskriptionsmodell generiert werden, bei dem Enterprise-Kunden für die Version EdgeVance pro eingesetztem Gerät zahlen.

Der kritische Punkt dieses Modells ist die Conversion-Rate. Entwickler*innen nutzen Open-Source-Tools gern, doch der Schritt zum zahlenden Unternehmen erfordert lange Vertriebszyklen. Zudem birgt das „Pay-per-Device“-Modell bei industriellen IoT-Schwärmen mit zehntausenden Sensoren die Gefahr exponentiell steigender Kosten für den Endkund*innen. Peeriot muss beweisen, dass die Einsparungen bei der Wartung die laufenden Lizenzkosten übersteigen.

Der Wettbewerb

Peeriot agiert in einem hochkompetitiven Umfeld. Die größten Hürden sind die Bequemlichkeit der Industrie und die Dominanz der Tech-Giganten.

• Die Cloud-Konzerne: AWS (mit IoT Greengrass) und Microsoft (mit Azure IoT Edge) binden Kunden mit eigenen Edge-Lösungen tief in ihre Cloud-Ökosysteme ein.
• Direkte Middleware-Konkurrenz: Peeriot konkurriert mit etablierten IoT-Plattformen und Middleware-Anbietern wie dem deutschen Unternehmen HiveMQ (fokussiert auf MQTT-Broker), Real-Time Innovations (RTI) aus den USA oder europäischen Playern wie Cybus und Zerynth.
• Open-Source-Protokolle: Auch dezentrale Open-Source-Protokolle wie Eclipse Zenoh adressieren ähnliche Probleme im Edge-Routing.

Peeriots stärkstes Argument gegen diese Übermacht ist die radikale Cloud-Unabhängigkeit (Data Sovereignty) gepaart mit dem dezentralen Peer-to-Peer-Ansatz, der ohne fehleranfällige zentrale Broker auskommt.

Fazit: Infrastruktur statt App-Spielerei

Peeriot ist ein prägnantes Beispiel für europäisches DeepTech-Unternehmertum. Das Team wagt sich an ein fundamentales Infrastrukturproblem der Industrie 4.0. Die aktuelle Finanzierung verschafft den notwendigen Runway für den Produkt-Launch 2026. Gelingt der Aufbau der Entwickler-Community, könnte das Start-up eine neue Kategorie der Edge-Software etablieren. Findet die Open-Source-Lösung jedoch keine breite Akzeptanz, droht die technologisch anspruchsvolle Plattform in der Nische zu bleiben.

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

Aus dem strategischen Ansatz von Peeriot lassen sich drei handfeste Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:

1. Open-Source als trojanisches Pferd

Ein Kernprodukt an Entwickler*innen zu verschenken, ist ein bewährter Growth-Hack für maximale Marktdurchdringung. Aber eine aktive Community ersetzt keinen B2B-Vertriebsprozess. Peeriot muss beweisen, dass der Schritt von der kostenlosen Variante zum Enterprise-Modell funktioniert.
Learning: Definiert von Tag eins an glasklar, welchen monetären oder operativen Schmerz eure Enterprise-Version löst. In der Industrie zahlen Kunden selten für die reine Technologie, sondern für Service Level Agreements (SLAs) und einfache Wartung.

2. Die blinden Flecken der Tech-Giganten besetzen

Wer als Start-up versucht, gegen Tech-Giganten wie AWS oder Microsoft mit einem breiteren Funktionsumfang anzutreten, verliert. Peeriot wählt einen anderen Weg und fokussiert sich auf radikale Cloud-Unabhängigkeit und europäische Datensouveränität.
Learning: Findet den Schmerzpunkt eurer Zielgruppe, den die großen „Goliaths“ aufgrund ihres eigenen Geschäftsmodells (z.B. der Bindung an die eigene Cloud) strategisch nicht lösen können oder wollen.

3. Regulatorik als Vertriebsturbo nutzen

Lange B2B-Sales-Zyklen sind der Tod vieler Start-ups. Wer sein Produkt jedoch geschickt an neue gesetzliche Vorgaben (wie bei Peeriot den EU Cyber Resilience Act) ankoppelt, schafft sofortige Dringlichkeit bei der Kundschaft.
Learning: Verknüpft eure Lösung nach Möglichkeit direkt mit aktueller Regulatorik. Hilft euer Produkt dem/der Kund*in, gesetzliche Strafen zu vermeiden oder Compliance-Kosten zu senken, wandert es auf der Prioritätenliste des Einkaufs automatisch ganz nach oben.

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.

Jeden Tag landen in Europa rund 30.000 Tonnen frische Lebensmittel ungenutzt im Müll, was in der Praxis häufig auf eine unpräzise Bedarfsplanung im Lebensmitteleinzelhandel und in der Gastronomie zurückzuführen ist. Genau an dieser Ineffizienz der Wertschöpfungskette setzt das 2022 gestartete Kölner Foodforecast an. Mit einer KI-gestützten Software zur Absatz- und Produktionsprognose hat das Start-up nun eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von acht Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von den niederländischen Investoren SHIFT Invest sowie dem auf Bioökonomie spezialisierten europäischen VC ECBF. Auch bestehende Geldgeber wie der Future Food Fund und Aeronaut Invest beteiligten sich erneut an der Kapitalerhöhung. Zudem wird die Finanzierung durch Mittel des EU-Programms InvestEU unterstützt.

Von der regionalen Machbarkeitsstudie zur internationalen Skalierung

Hinter der Technologie steht ein klassischer Gründungsansatz aus der Praxis. Der Informatiker Justus Lauten rief das Projekt Ende 2018 zunächst unter dem Namen „Werksta.tt“ ins Leben, nachdem regionale Bäckereien auf ihn zugekommen waren, um eine softwaregestützte Lösung für ihre hohen Retourenmengen zu finden. Später holte Lauten den Wirtschaftsingenieur Jan Brormann als Co-Founder und COO in das Führungsteam, den er im Umfeld eines Corporate-Start-ups kennengelernt hatte. Einem breiteren Publikum wurde die Marke zudem durch einen Pitch in der TV-Sendung „Die Höhle der Löwen“ bekannt. Gründer und CEO Justus Lauten ordnet den aktuellen Kapitalfluss nüchtern ein: „Diese Series A stellt einen wichtigen Meilenstein für Foodforecast dar.“ Das Ziel des Unternehmens sei es, die Planung und Produktion von ultra-frischen Lebensmitteln grundlegend neu zu denken. Mit den neuen Investoren an Bord sei man nun bereit, die eigene Technologie international zu skalieren und einen neuen Benchmark für Planung, Effizienz und Nachhaltigkeit zu etablieren.

Renditehebel Nachhaltigkeit und die Grenzen der Prognosemodelle

Das Geschäftsmodell von Foodforecast fokussiert sich auf eine hochkomplexe Nische der Lieferkette: Die sogenannten ultra-frischen Produkte. Deren Haltbarkeit reicht von wenigen Stunden bis zu maximal einem Tag, was sie bei herkömmlicher Planung extrem schwer kalkulierbar macht. Die operativen Kennzahlen, die das Start-up bei Bestandskund*innen wie SSP Germany oder Eat Happy ausweist, zeigen das Potenzial der Technologie. Laut Unternehmensangaben ist die Software in der Lage, über 90 Prozent der vormals manuellen Bestell- und Produktionsprozesse zu automatisieren.

Gleichzeitig soll die Lebensmittelverschwendung um durchschnittlich bis zu 30 Prozent reduziert werden. Da die KI-gestützte Planung zudem „Out-of-Stock“-Situationen in den Regalen minimiert, steigen die potenziellen Umsätze laut Foodforecast um bis zu 11 Prozent. Bislang konnten durch diesen datengetriebenen Ansatz nach Angaben des Unternehmens bereits über 8.800 Tonnen an Lebensmittelabfällen eingespart werden.

Dass selbst ausgereifte Machine-Learning-Modelle im operativen Alltag an Grenzen stoßen, zeigt sich an lokalen Anomalien: Während die KI externe Faktoren wie Wetterdaten oder Schulferien mit hoher Präzision verarbeitet, sinkt die Prognosegenauigkeit beispielsweise während des Kölner Karnevals signifikant ab, da die Nachfrage nach bestimmten Backwaren in diesem Zeitraum extremen und sprunghaften Schwankungen unterliegt. Dennoch demonstriert der Business Case von Foodforecast, dass Nachhaltigkeitsziele im B2B-Umfeld zunehmend nicht mehr als isolierte CSR-Maßnahmen, sondern als integraler Bestandteil zur operativen Margenverbesserung positioniert werden.

Marktumfeld: Spezialisierung als Abgrenzungsmerkmal

Auch wenn die Series A eine solide Grundlage für die angestrebte Marktdurchdringung in Europa bildet, agiert Foodforecast in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld. Der Sektor für softwaregestützte Bedarfsplanung wächst und zieht verschiedene Akteure an. Einerseits haben sich spezialisierte Mitbewerber wie Foodtracks (gegründet 2017) bereits fest im deutschen Bäckerei-Segment positioniert und bedienen ein signifikantes Filialnetzwerk.

Andererseits integrieren große Retail-Software-Konzerne wie SAP oder Oracle sowie etablierte Anbieter von Kassensystemen zunehmend eigene Machine-Learning-Module für das Inventory Management in ihre Standardlösungen. Foodforecast versucht, sich in dieser Gemengelage durch die technologische Spezialisierung auf sogenannte Intraday-Prognosen – also untertägige Produktionsanpassungen – und den alleinigen Fokus auf das Segment der Ultra-Frische von generischen Supply-Chain-Plattformen abzugrenzen.

Herausforderungen in der Skalierung: Legacy-Systeme und Change Management

Trotz der nachweisbaren Traktion und einer Implementierung in mehreren tausend europäischen Filialen steht das Unternehmen vor den klassischen Wachstumsbarrieren des B2B-SaaS-Sektors. Eine zentrale Herausforderung bleibt die Datenverfügbarkeit und -qualität: Da die KI elementar auf historischen Abverkaufsdaten basiert, erweist sich die oft veraltete IT- und Kassensystem-Infrastruktur im filiallisierten Mittelstand (wie bei traditionellen Bäckereiketten) regelmäßig als technischer Flaschenhals bei der Software-Integration. Darüber hinaus erfordert die Implementierung eines zu großen Teilen automatisierten Bestellwesens ein konsequentes Change Management. Filialleiter*innen und Produktionsplaner*innens müssen Vertrauen in die algorithmischen Empfehlungen aufbauen, um die Software dauerhaft im Betriebsalltag zu verankern. Nicht zuletzt diktiert der Preisdruck in der margenschwachen Lebensmittel- und Gastronomiebranche die Vertriebsgeschwindigkeit: Software-as-a-Service-Lösungen in diesem Segment können sich nur behaupten, wenn der betriebswirtschaftliche Return on Investment durch reduzierte Retouren und Umsatzsteigerungen die laufenden Lizenzkosten zeitnah und messbar übersteigt.

Was hat Sie und Ihre Mitgründer*innen motiviert, VisaFlow zu starten?

Im Studium erlebten wir – insbesondere am Beispiel unseres Teammitglieds Cheyenne aus den USA – die Herausforderungen, die sich bei der Einwanderung nach Deutschland ergeben. Die Prozesse zur Erteilung eines Visums oder einer Aufenthaltserlaubnis sind bisher überaus komplex und belastend; für Talente, Hochschulen und Unternehmen. Dabei steht fest, dass allein aufgrund der hiesigen demografischen Entwicklung qualifizierte Migration unverzichtbar ist für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Unsere Vision ist deshalb die einer Welt, in der die internationale Mobilität geeigneter Fachkräfte nicht durch intransparente und ineffiziente Visumsprozesse eingeschränkt wird.

Was ist bisher die größte Hürde?

Ob als Student, Fachkraft oder mit einer Unternehmensidee: Wer aus dem nicht-europäischen Ausland den Schritt nach Deutschland wagt, sieht sich häufig einem schwer durchschaubaren bürokratischen Prozess gegenüber. Unklare Anforderungen, widersprüchliche Informationen, schwer verständliche Formulare in Amtsdeutsch und lange Wartezeiten machen das Einwanderungsverfahren zu einem regelrechten Irrgarten. Es bleibt immer die Unsicherheit, dass selbst ein kleiner formaler Fehler zu enormen Verzögerungen führen kann. Und bei der Verlängerung von Visa und Aufenthaltstiteln geht alles von vorne los. Genau hier setzt VisaFlow an: Unser Ziel ist es, diese Komplexität zu reduzieren, Transparenz zu schaffen und die Reibung im System für alle Beteiligten nachhaltig zu minimieren.

Inwiefern kann eine App dabei helfen?

Wir haben ein benutzerfreundliches Programm entwickelt, das den gesamten Prozess der Identifizierung, Ausfüllung und Einreichung erforderlicher Unterlagen optimiert. VisaFlow führt Nutzerinnen und Nutzer wie ein persönlicher Guide durch den in verständliche Schritte zerlegten Prozess – von der ersten Frage „Welches Visum brauche ich eigentlich?“ bis zur vollständigen, korrekt eingereichten Bewerbung. Kein Rätselraten mehr, keine unnötigen Umwege. Statt nüchterner Behördenlogik rückt die App die Perspektive der Menschen in den Mittelpunkt. Sie strukturiert Anforderungen, erinnert an Fristen, erklärt Dokumente in einfacher Sprache und sorgt dafür, dass nichts vergessen wird. Alles folgt einem klaren Flow – genau daher der Name.

Welche Rolle spielt exist – from science to business in diesem Kontext?

Exist ist für uns gleich doppelt wichtig! Zunächst als Förderpartner. Als wir 2024 an der Universität zu Köln mit VisaFlow gestartet sind, war schon der Bewerbungsprozess um das exist Gründungsstipendium ein wertvolles Training, die Zusage dann ein entscheidender Meilenstein. Von zentraler Bedeutung war natürlich die finanzielle Absicherung in der frühen Phase. Insgesamt verschaffte uns das Programm den zeitlichen Freiraum, den klaren Fokus und die notwendige Rückendeckung, um unsere Idee konsequent weiterzuentwickeln und zur Marktreife zu führen. Bis heute profitieren wir außerdem von der starken Signalwirkung, die exist als Qualitätssiegel gegenüber potenziellen Kunden, Partnern und Investoren entfaltet. Auch die Netzwerkkontakte sowie die fachliche Begleitung während des Förderzeitraums haben maßgeblich zu unserem Fortschritt beigetragen. Unser Fazit: Für Gründungsteams aus dem wissensbasierten Ökosystem ist exist nicht nur die bewährte erste Anlaufstelle, sondern die zentrale Förderung, die unbedingt genutzt werden sollte.

Um das Tempo von Gründungen aus der Wissenschaft zu beschleunigen, hat das BMWE den Antragsprozess des exist-Programms vereinfacht. Welche Erfahrungen haben Sie diesbezüglich gemacht?

Vor allem die digitale Antragstellung ist ein großer Fortschritt. Bei uns lief bereits fast alles digital, inklusive Unterschriften und Kommunikation. Eine Erleichterung ist auch der reduzierte Umfang der Antragsunterlagen, insbesondere das kürzere Ideenpapier, das dazu zwingt, wirklich auf den Punkt zu kommen. Die Sachmittelpauschalen haben wir noch nicht genutzt, wir sehen diese allerdings auch als weiteren Schritt der Entbürokratisierung im exist-Programm. Positiv hervorzuheben sind außerdem die überarbeiteten Webseiten, die von Anfang an für Klarheit sorgen. Insgesamt kommt hier also genau das Rezept zum Einsatz, das wir uns auch in unserem Thema wünschen: Digitale Abläufe, mehr Transparenz und weniger Aufwand für alle im System!

Sie sagten, das exist-Programm sei für VisaFlow gleich doppelt wichtig. Was meinen Sie damit?

Tatsächlich verbindet uns auch unsere Mission: Mit der Einrichtung des Global Certification and Consulting Centre (GCCC) durch das BMWE im Jahr 2024 als Teil des exist-Programms haben sich inhaltliche Schnittstellen ergeben. Hintergrund ist die Reform des Aufenthaltsgesetzes, die Nicht-EU-Gründer und -Gründerinnen bei exist-Finanzierung den Zugang zu Visa und Aufenthaltstiteln ermöglicht. Dabei fungiert das GCCC als zentrale Schnittstelle zwischen Auslandsvertretungen, Behörden, Hochschulen und internationalen Gründungsteams. Auch prüft und zertifiziert es stipendienbasierte Gründungsprogramme. Daraus ergeben sich mehrere Ansatzpunkte für eine wertstiftende Zusammenarbeit zwischen dem GCCC und VisaFlow.

Wie könnte eine solche Zusammenarbeit aussehen?Um internationale Gründungen in Deutschland nachhaltig zu fördern, wäre die gezielte Bündelung der jeweiligen Kompetenzen denkbar. GCCC bringt spezialisiertes Fachwissen, ein belastbares Netzwerk sowie Sichtbarkeit im exist-Umfeld in den Prozess ein. VisaFlow steuert eine skalierbare Technologielösung und umfassendes Behördenwissen bei, wodurch sich die Qualität von Visums- und Aufenthaltstitelanträgen bereits im Vorfeld deutlich verbessern lässt. Darüber hinaus sind verschiedene gemeinsame Projekte möglich, etwa Trainingseinheiten zur Digitalisierung von Abläufen sowie zur praxisnahen Umsetzung neuer gesetzlicher Regelungen in den Behörden.

Geben Sie uns noch einen Überblick, wo VisaFlow aktuell steht.Sehr gern. Aktuell arbeiten wir bundesweit mit über 60 Hochschulen zusammen. Wir haben bereits mehr als 4.000 Fälle erfolgreich unterstützt, die Nachfrage ist weiter groß. Daneben treiben wir mit unserem Innovationspartner Rewe Group die Entwicklung einer Produktlinie für Unternehmen und deren Personalabteilungen voran. Für uns ist es zentral, Lösungen stets im Co-Development mit den Nutzerinnen und Nutzern zu entwickeln. In diesem speziellen Fall ist es unser Ziel, eine skalierbare End-to-End-Lösung zu entwickeln, die Unternehmen bei internationalen Einstellungen deutlich entlastet und Bewerberinnen und Bewerbern eine signifikant bessere Onboarding-Erfahrung ermöglicht. Der Plan ist, damit Mitte dieses Jahres an den Start zu gehen.

Herr Nauheimer, vielen Dank für das Gespräch!

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.

Die schönsten Familienerinnerungen entstehen zuhause, am Küchentisch, im Wohnzimmer, beim gemeinsamen Essen. Doch was passiert, wenn diese Momente verblassen? Neele Himmelsbach und ihr Co-Gründer Lennie König haben mit Famories eine Antwort darauf gefunden – und eine Plattform geschaffen, die Generationen verbindet, indem sie das Persönlichste bewahrt: unsere Stimme.

Es sind oft die leisen Momente, die den Anstoß für große Ideen geben. Für die Gründer*innen von Famories war es die Distanz zum Alltag, die die entscheidende Erkenntnis brachte. Während eines gemeinsamen Wanderurlaubs wurde Neele und Lennie schmerzlich bewusst, wie wenig sie eigentlich über die Lebensgeschichten ihrer eigenen Großeltern wussten. Diese Lücke im familiären Gedächtnis wurde durch einen Verlust noch deutlicher: Der Tod ihrer Großväter führte ihnen vor Augen, dass deren Geschichten, da sie nie festgehalten wurden, nun unwiederbringlich verloren waren.

Vom Sprachmemo zum „Privaten Podcast“

Die beiden beschlossen, es besser zu machen. Sie begannen, die Erinnerungen ihrer Großmütter aufzuzeichnen – ganz einfach per Sprachnachricht. Dabei machten sie eine entscheidende Entdeckung über die Kraft der eigenen Stimme: „Man hört Emotionen, Pausen, Lachen und dennoch ist die Hemmschwelle viel geringer als beim Schreiben oder Filmen“, so die Gründerin.

Der Ansatz war denkbar simpel: „Es reicht, eine Frage zu stellen und auf ‚Aufnehmen‘ zu drücken“, so Lennie. Doch die pragmatische Lösung offenbarte schnell ein technisches Problem: Die wertvollen Aufnahmen lagen verstreut auf verschiedenen Geräten. Aus diesem Chaos entwickelte Lennie den ersten Prototypen einer App, die diese Erinnerungen strukturiert und sicher speichert – die Idee des „privaten Familien-Podcasts“ war geboren.  „Famories soll kein Telefonat ersetzen. Ich telefoniere weiterhin mit meiner Oma. Aber es schafft einen gemeinsamen Raum, in dem Geschichten gesammelt werden können, für die ganze Familie, über Generationen hinweg“, berichtet Neele.

Top-Start in die App-Charts

Was im Januar 2025 mit der Konkretisierung der Geschäftsidee im Digital Hub Aachen begann, nahm rasant Fahrt auf. Bereits im April 2025 wurde die Famories UG gegründet. Die Vision überzeugte nicht nur Investor*innen, sondern auch Jurys: Das Team sicherte sich das NRW-Gründerstipendium und gewann den Publikumspreis beim Pitch des Founder Institute Berlin. Der offizielle Launch im August 2025 zeigte, dass Famories einen Nerv getroffen hatte. Die App, die im Apple App Store und Google Play Store veröffentlicht wurde, positionierte sich bereits am ersten Wochenende auf Platz 24 der App-Store-Charts in der Kategorie „Soziale Netzwerke“.

Ein digitales Zuhause für alle Generationen

Heute ist Famories weit mehr als ein reines Archiv für Großeltern-Geschichten. Die Gründer*innen formulieren ihre Mission klar: „Unser Ziel ist es, Familien dauerhaft näher zusammenzubringen, indem wir ein digitales Zuhause schaffen“, so die Gründer*innen.

Durch wöchentliche Fragen und thematische Alben entstehen in der App echte „Erzählräume“. Egal ob für Pendler*innen, Studierende im Ausland oder Eltern – die App hilft Familien, Erinnerungen festzuhalten, die sonst verloren gingen. „Wir bekommen immer wieder Nachrichten von Nutzer*innen, die Famories für ganz unterschiedliche Lebensmomente nutzen: Eine Nutzerin hat uns geschrieben, dass sie die Meilensteine ihrer Kinder festhält, ein anderer Nutzer hat Famories sogar auf seiner eigenen Hochzeit genutzt. Das zeigt uns, dass unsere App viel breiter eingesetzt wird, als wir es ursprünglich gedacht haben.“

Wie wichtig dieser Ansatz gesellschaftlich ist, zeigte ein Pilotprojekt im Juli 2025 in Senioren-Wohngemeinschaften in Wildau und Zeuthen. Gemeinsam mit den Bewohner*innen wurden Lebensgeschichten festgehalten, was nicht nur den Dialog zwischen den Generationen stärkte, sondern auch den immensen Wert erzählter Erinnerungen für Angehörige und Pflegende unterstrich. „Das Projekt hat uns gezeigt: Jeder Mensch hat spannende Geschichten, man muss sich nur die Zeit nehmen, nachzufragen und zuzuhören. Genau das geht im Alltag oft verloren“, erzählt Lennie.

Vernetzung und Vision

Gründerin Neele treibt die Vision des Unternehmens konsequent voran. Im November 2025 wurde sie in das renommierte SHEROES-Investmentnetzwerk aufgenommen. Auch die Präsenz in der Öffentlichkeit wächst: Am 11. Februar sind die Gründer*innen im Rahmen des „Leaders & Mission Podcasts“ zu Gast bei IKEA in Berlin-Tempelhof. Dort diskutieren sie, wie IKEA Räume für Begegnung schafft, während Famories „die Geschichten bewahrt, die dort entstehen“.

Mit Funktionen wie personalisierbaren Weihnachtszeitungen und einem digitalen Adventskalender hat das Start-up zuletzt eindrucksvoll Gespür für emotionale Bindung bewiesen. Famories zeigt damit, dass in einer immer schnelleren digitalen Welt das Bedürfnis nach Beständigkeit wächst – und bietet eine Lösung, damit die Geschichten, die uns verbinden, nie wieder verloren gehen. „Langfristig wollen wir Geschichten nicht nur digital in der App bewahren, sondern Nutzer*innen ermöglichen, aus den Folgen Bücher oder sogar Videos zu generieren. Kinder sollen eine Tonie-Figur ihrer eigenen Oma erhalten, die ihre Geschichte erzählt“, träumt Neele.

GeneralMind, ein „KI System of Actionˮ zur Automatisierung von digitaler Zettelwirtschaft, unstrukturierter Koordination sowie ineffizienter manueller Prozesse entlang der gesamten Lieferkette, gibt heute den Abschluss seiner Eigenkapitalfinanzierung in Höhe von 12 Millionen US-Dollar bekannt. Die Runde ist eine der größten bekannten europäischen Pre-Seed Runden der letzten Jahre und wurde weniger als sechs Monate nach der Aufnahme der Geschäftstätigkeit des Unternehmens abgeschlossen. GeneralMind will die Mittel verwenden, um die Skalierung seiner Technologie in Europa voranzutreiben.

Angeführt wurde die Finanzierungsrunde von Lakestar, Leo Capital, Lucid Capital, Heliad, BOOOM, mit Partizipierung von etablierten Angel-Investoren wie Alexander Kudlich, Jens Urbaniak, Samir Sood und Vishal Lugani.

GeneralMind wurde in Berlin vom Gründerteam um die Razor Group gemeinsam mit führenden Technologen aus dem Silicon Valley gegründet: Tushar Ahluwalia Shrestha Chowdhury, Dr. Oliver Dlugosch, Lennart von Hardenberg, Nishrit Shrivastava und Sergiu Șoima. Neben dem Hauptsitz in Berlin betreibt das Unternehmen einen weiteren Standort in Bangalore.

GeneralMind – das „AI System of Action“

Unternehmen arbeiten heute mit sogenannten Systems of Record SoR, zum Beispiel ERP-Systemen, um die Komplexität von Lieferketten zu bewältigen. Trotz dieser Systeme findet ein Großteil der operativen Arbeit weiterhin in E-Mail-Posteingängen und Spreadsheets statt: Teams müssen unstrukturierte Kommunikation und Koordination, Übergaben, Rückfragen und Ausnahmen manuell zusammenführen, nachhalten und in Systeme übertragen. Oft fehlt dabei klare Nachverfolgbarkeit, es entstehen Medienbrüche und die Fehleranfälligkeit ist hoch, obwohl genau diese Arbeit entscheidend ist, um die Lieferkette zuverlässig am Laufen zu halten.

GeneralMind entwickelt das „AI System of Action“ (SoA), um genau diese manuelle, repetitive Arbeit sowie unstrukturierte Koordination entlang der Lieferkette end-to-end zu übernehmen, als operative KI-Ebene über bestehenden Systemen, menschenüberwacht und bei Bedarf mit Freigabe.

KI-Autopilot für operative Prozesse mit menschlicher Fähigkeit

Der KI-Autopilot von GeneralMind übernimmt die „digitale Zettelwirtschaft" entlang komplexer Lieferketten, indem er automatisiert manuelle, repetitive Abläufe zwischen E-Mail, Excel und ERP-Systemen autonom ausführt. Eingehende Aufgaben (oft per E-Mail) werden erfasst, analysiert und anschließend end-to-end ausgeführt. Besonders dort, wo viele kleinteilige Aufgaben zuverlässig abgearbeitet, Abstimmungen sauber nachgehalten, Termine und Fristen gesichert und zahlreiche interne und externe Stakeholder entlang des Prozesses koordiniert werden müssen. Zum Beispiel in Beschaffung, Vertrieb oder der Rechnungsbearbeitung.

Diese „digitale Zettelwirtschaft“ kostet global agierende Unternehmen entlang ihrer Lieferketten teilweise Umsätze in Milliardenhöhe. Ware bleibt liegen, Entscheidungen verzögern sich, Aufgaben gehen im Tagesgeschäft unter.

„Unternehmen wissen oft genau, wo es hakt, scheitern aber an der operativen Umsetzung“, sagt Tushar Ahluwalia, Gründer und CEO von GeneralMind. „Ich habe im E-Commerce immer wieder gesehen, wie digitale Zettelwirtschaft, ineffiziente manuelle Prozesse und schmerzhafte Stakeholder-Koordination zwischen unstrukturierter Kommunikation und ERP-Systemen enorme Ineffizienzen in großen Unternehmen erzeugen. Genau dieses Problem lösen wir mit GeneralMind. Unsere KI übernimmt diese Prozesse end-to-end; kein Copilot, sondern mit Autopilot-Funktionalität, die von Menschen überwacht und bei Bedarf freigegeben wird“, ergänzt er.