Auf der jährlichen Hausmesse der Amazon Tochter AWS sind neben Produkt-Ankündigungen, Partner*innen und Kund*innen auch zahlreiche Start-ups anwesend. AWS nutzt die Förderung von Start-ups zur Identifizierung neuer Trends. In zahlreichen Gesprächen mit Expert*innen und jungen Unternehmen zeichnete sich in diesem Jahr ab: Die nächste Welle der Innovation verschmilzt künstliche Intelligenz (KI) mit der physischen Welt und schafft autonome Systeme, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern real handeln. Zwei Trends stechen dabei besonders hervor.

Physical AI: Wenn KI in die physische Welt eingreift

Physical AI beschreibt die Verschmelzung von KI mit der physischen Realität. Das Spektrum reicht von humanoider Robotik über autonome Fahrzeuge bis hin zu intelligenten Industrieanlagen. Gemeinsam ist diesen Systemen, dass sie in Echtzeit flexibel auf ihre Umgebung reagieren und dabei komplexe Informationen wie Tiefe, Krafteinwirkung und räumliche Daten verarbeiten müssen.

Wie weit manche Start-ups bereits sind, zeigt BrainBox AI aus Montreal im Gebäudetechnikbereich. Das Unternehmen steuert Heizungs- und Kühlsysteme anhand von Prognosen zu Wetter, Energiepreisen und Strommix und greift so direkt in den Energieverbrauch von Gebäuden ein. Ein integriertes Assistenzsystem unterstützt zusätzlich Wartungs- und Betriebsprozesse. So beeindruckend die Technologie ist, zeigt sie zugleich die Herausforderungen physischer KI-Systeme. Jede Fehleinschätzung kann reale Kosten und Schäden verursachen.

In der Robotik macht das Schweizer Start-up Mimic Robotics deutlich, wie anspruchsvoll es ist, menschliche Bewegungen für Maschinen nutzbar zu machen. Die Gründer setzen auf eine eigene Datenerfassungsmethode mit sensorgestützten Handschuhen und hochflexiblen Roboterhänden. Ziel ist, dass Maschinen das Greifen durch Imitation des Menschen erlernen und sich dadurch in Logistik und Fertigung schneller an neue Aufgaben anpassen können.

Physical AI erobert auch Branchen, die bislang wenig digitalisiert sind. Das Start-up Bedrock Robotics etwa arbeitet daran, schwere Baumaschinen autonom zu steuern. Es ist ein Beispiel dafür, wie diese Technologie in traditionelle Industrien vordringt

Agentic AI: Autonome Systeme im Unternehmensalltag

Parallel dazu entstehen Start-ups, die KI nicht als Tool, sondern als handelnde Einheit begreifen. Agentic AI bezeichnet Modelle, die Aufgaben planen, Entscheidungen vorbereiten oder eigenständig Prozesse ausführen. Diese Systeme sollen nicht einfach automatisieren, sondern sich an neue Situationen anpassen.

In der Praxis ist das anspruchsvoll. Unternehmen müssen definieren, welche Entscheidungen KI treffen darf und wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt. Gleichzeitig wächst der Druck, komplexe Dokumente, Datenbestände oder Kund*inneninteraktionen effizienter zu verarbeiten.

Ein Beispiel aus München macht diese Entwicklung greifbarer. Das Start-up Vidlab7 entwickelt KI-basierte Avatare, die auf Webseiten Produkte erklären, Demos durchführen und Anfragen qualifizieren. Damit entsteht eine neue Form der digitalen Kund*inneninteraktion, die deutlicher als bisher an reale Verkaufsprozesse anknüpft und für kleinere Unternehmen zugänglich wird.

Noch weiter geht Brainbase Labs aus der Bay Area. Das Start-up verfolgt einen experimentellen Ansatz und entwickelt Umgebungen, in denen Software-Agenten über Gedächtnis- und Planungsfunktionen komplexe Aufgaben autonom übernehmen können. So entsteht ein komplett digitaler Arbeitskollege.

Eine Entwicklung mit langen Zyklen

Die Entwicklung von Physical AI und agentenbasierte Systeme erfordert deutlich mehr Aufwand als klassische Softwareprodukte. Sie benötigen lange Entwicklungszyklen, interdisziplinäre Expertise und oft höhere Anfangsinvestitionen. Gleichzeitig adressieren sie Themen, die für viele Unternehmen immer dringlicher werden, etwa Energieeffizienz, Prozessautomatisierung oder der Umgang mit wachsenden Datenmengen.

Ob aus den heutigen Pilotprojekten tragfähige Geschäftsmodelle entstehen, bleibt abzuwarten. Sicher ist jedoch, dass die Kombination aus physischer und digitaler Autonomie die kommenden Jahre prägen wird. KI verlässt ihre isolierte Rolle und wird zu einem Bestandteil realer Abläufe und Entscheidungen. Damit beginnt eine Phase, in der ihr unmittelbarer Einfluss spürbarer wird als je zuvor.

Der Autor Arne Bauer ist Consultant bei der Söldner Consult GmbH. Das von den Brüdern Prof. Dr. Jens-Henrik Söldner, Dr. Guido Söldner und Dr. Constantin Söldner gegründete und geleitete Unternehmen unterstützt auf regionaler, deutschlandweiter sowie internationaler Ebene bei der Planung und Implementierung von komplexen IT-Umgebungen.

SereneDB hat seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde abgeschlossen und 2,1 Millionen US-Dollar eingesammelt. Die Runde wurde von den Risikokapitalfonds Entourage und High-Tech Gründerfonds (HTGF) angeführt.

Das Team nutzt sein Know-how aus der Entwicklung der weltweit schnellsten C++-Suchbibliothek für Unternehmen, um die Engine für Datenanwendungen der nächsten Generation zu entwickeln. Das Unternehmen wird die Investition nutzen, um seine Kernaufgabe zu verfolgen: den Aufbau einer dedizierten Datenbank für Echtzeit-Suche und -Analyse, die die aktuellen Industriestandards neu definiert.

Die meisten Such- und Analysetools wurden entwickelt, um einzelne, statische Elemente zu finden, und nicht, um sich schnell ändernde, komplexe Daten zu analysieren. Sie haben Schwierigkeiten mit Aktualisierungen und Löschungen in Echtzeit und zwingen Teams dazu, Suchvorgänge, Caches und Dashboards miteinander zu verknüpfen. Das Ergebnis sind langsame Antworten, instabile Pipelines und veraltete Erkenntnisse.

SereneDB vereint Live-Daten und tiefgehende Analysen in einem System. Es verbindet eine leistungsstarke und vielseitige Suchmaschine mit moderner OLAP-Ausführung unter dem Standard-PostgreSQL-Dach, verarbeitet Echtzeit-Eingaben mit korrekten Aktualisierungen und Löschungen und liefert komplexe Ergebnisse in Millisekunden. Während Menschen und KI-Agenten bessere Fragen zu den aktuellsten Daten stellen können, reduzieren Unternehmen den Werkzeug-, Kosten- und Betriebsaufwand durch den Einsatz einfacher und standardisierter SQL-Tools und APIs.

Andrey Abramov, Mitbegründer von SereneDB, sagt: „Wir haben uns von einem persönlichen Projekt im Jahr 2014 zu dem außergewöhnlichen Team entwickelt, das wir heute sind. Unser gemeinsames Ziel war es schon immer, echte Echtzeit-Analysen zu verwirklichen. Die Partnerschaft mit Entourage und HTGF gibt uns die Ressourcen, um dieses Ziel zu erreichen, und wir schätzen ihr Vertrauen, während wir unsere Mission erfüllen.“

Gemeinsam mit der Universität der Bundeswehr München und weiteren Partnern gibt das Münchner Raumfahrtunternehmen OroraTech – ein 2018 in München gegründetes globales Intelligence-as-a-Service-Unternehmen, das thermische Daten für die Erkennung und Bekämpfung von Waldbränden nutzt – den erfolgreichen ersten Raketenstart von GENA-OT bekannt. Als modulares `Mini-Labor im All´ bietet der kompakte Forschungssatellit mit Formfaktor 16U CubeSat Platz für verschiedene Nutzlasten, wie etwa Kameras oder Sensoren. Ziel des Projekts ist es, mehreren Drittanbietern – wie Universitäten, Forschungseinrichtungen oder Start-ups – eine gemeinsame Plattform zu bieten, um im Weltraum einfach, schnell und kostengünstig wissenschaftliche Experimente durchführen oder neue Technologien validieren zu können.

Die Mission wurde im Rahmen des sogenannten General Support Technology Programme (GSTP) der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) entwickelt und durch Mittel des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) gefördert. Der Satellit startete an Bord der Transporter-15-Rideshare Mission von SpaceX auf der Vandenberg Space Force Base in den USA.

Professor Andreas Knopp von der Universität der Bundeswehr München hob hervor:

„Hohe Geschwindigkeit, modulare Bauweise und modernste Innovation: Mit GENA-OT zeigen wir, wie die Zukunft der Satellitenentwicklung aussieht. In einem beispiellos kurzen Zeitraum haben wir mehrere innovative Nutzlasten von der Universität sowie verschiedener StartUps integriert. Das Projekt verdeutlicht, wie Wissenschaft und Industrie mit gebündelten Kräften den NewSpace-Anforderungen schnell gerecht werden können.“

Martin Langer, Geschäftsführer (CEO) und Technologiechef (CTO) von OroraTech ergänzte: „Unsere Mission unterstreicht, wie kommerzielle Plattformen und öffentlicher Nutzen Hand in Hand gehen: GENA-OT ist das Ergebnis einer öffentlich-privaten Partnerschaft, in der wir weltraumtaugliche Hardware in Rekordzeit geliefert haben. Wir sind fest überzeugt: Gute Entscheidungen basieren auf guten Daten. Und unsere neue Satellitenplattform bietet die Möglichkeit für neue Infrastrukturen, um schnell und flexibel neue Daten zu gewinnen.“

Shahin Kazeminejad, Leiter des GSTP-Programms am DLR, rundete ab: „GENA-OT ist die erste rein deutsche Mission, die im Rahmen des GSTP-Elements 3 `FLY` finanziert wird. Die Mission ist ein hervorragendes Beispiel, wie öffentliche Investitionen und industrielle Innovationen intelligenter zusammenwirken können, um die europäische Raumfahrt gemeinsam voranzubringen und neuen Geschäftsmöglichkeiten den Boden zu bereiten.“

GENA-OT ist eine modulare Satellitenplattform, die eine einfache Integration verschiedenster Nutzlasten ermöglicht und deren Struktur für künftige Einsatzzwecke flexibel angepasst werden kann. So ermöglichen standardisierte Plattformen wie GENA-OT Regierungen, Forschung und Unternehmen schnellen und günstigen Zugang zum All und fördern Innovation sowie Europas technologische Unabhängigkeit.

Der erste GENA-OT Satellit trägt mehrere wissenschaftliche Nutzlasten. Hierzu zählt ein Modul zur Wiederaufnahme des seit 2022 pausierenden satellitengestützten Tierortungssystems ICARUS der Max-Planck-Gesellschaft. Weitere Nutzlasten umfassen unter anderem Technologiedemonstratoren der Universität der Bundeswehr für das SeRANIS-Programm (SeRANIS – Seamless Radio Access Networks for Internet of Space) sowie Technologien des Münchner Zentrums für Weltraumkommunikation. Die neue Plattform ermöglicht den beteiligten Programmen im Orbit schnell und unkompliziert wissenschaftliche Experimente durchzuführen und neue Technologien zu validieren, ohne hierfür jeweils eigene vollständige Satelliten zu benötigen.

GENA-OT wird in einer sonnensynchronen Umlaufbahn operieren und als Basis für weitere deutsche und internationale Projekte dienen. Als Grundlage für zukünftige GENA-Missionen ist die Plattform dafür ausgelegt, mit schnellen Innovationszyklen neue Technologie für Forschung, Industrie und technologische Souveränität in den Orbit zu bekommen.

Mit dem erfolgreichen Start setzen OroraTech und die Partner des Unternehmens ihre Bemühungen fort, die Technologien einer robusten und flexiblen Weltraum-infrastruktur stetig weiterzuentwickeln.

Wer schon einmal an einer Marktforschungsumfrage teilgenommen hat, weiß: Das ist eine zähe Angelegenheit. Man klickt sich durch Fragebögen, nimmt an Diskussionsrunden teil und erhält zum Schluss (bestenfalls) eine magere Entlohnung.

Für Unternehmen, die solche Befragungen durchführen, besteht genau darin ein Problem: „Es ist schwer, an die gewünschten Zielgruppen heranzukommen, weil keiner mitmachen will“, sagt Tobias Klinke, Co-Gründer des Start-ups experial. „Und wenn doch, dann sind es die falschen.“

Klassische Marktforschung ist ineffektiv

Der promovierte Konsumforscher weiß, wovon er spricht. Für seine wissenschaftliche Arbeit hat er sich jahrelang mit Marktforschungsmethoden beschäftigt und selbst unter der unzureichenden Datenlage aus Zielgruppenbefragungen gelitten. „Man darf sich nichts vormachen: Da sitzen Leute, die Geld verdienen wollen und den Fragebogen so schnell wie möglich abhaken. Relevante Daten lassen sich so nur schwer erheben.“ Denn ob die Antworten tatsächlich das Konsumverhalten widerspiegeln oder die Befragten einfach nur schnell fertig werden oder sich ins rechte Licht rücken wollen, ist kaum auszumachen.

Hinzu kommt: Für die Auftraggebenden sind solche Marktforschungen extrem aufwändig, teuer und langwierig – vom Erstellen des Fragenkatalogs über das Organisieren der Befragung bis hin zur Auswertung der Ergebnisse.

Genau hier setzt experial an: Es möchte Unternehmen besser, schneller und günstiger wissen lassen, was bestimmte Kund*innenprofile zu konkreten Fragestellungen denken, zum Beispiel über ein neues Produktfeature. „Jeder Produkt- oder Marketingmanager hat täglich Entscheidungen zu treffen, für die authentisches Kundenfeedback absolut relevant ist“, so Klinke. Dafür stellt experial in einem klassischen Software-as-a-Service-Modell sogenannte Digital Twins zur Verfügung – digitale Simulationen realtypischer Personen aus der gewünschten Zielgruppe.

Über eine Chat-Funktion können diese digitalen Zwillinge nach Belieben befragt oder interviewt werden. Neben der Darstellung der Umfrageergebnisse in Diagrammen, Tabellen oder Kurztexten ermöglicht das Tool, mit Kund*innenprofilen in Echtzeit zu interagieren, Nachfragen zu stellen, zu diskutieren.

Zielgruppe abbilden statt Persona erfinden

Das Besondere: Statt klassische Personas abzubilden – also ein stereotypisches Bedürfnisbündel einer fiktiven Persönlichkeit –, simuliert experial zum Beispiel 1000 Personen eines bestimmten Adressat*innenkreises, die dann an einer Befragung teilnehmen. So wird eine spezifische Gruppe in ihrer ganzen Meinungsvielfalt abgebildet. „Es geht nicht darum, eine idealtypische Kunstfigur, sondern eben 1000 konkrete Personen zu simulieren. So können wir die ganze Bandbreite an Meinungen innerhalb einer Zielgruppe abbilden“, erläutert Klinke.

Von der Forschung zur Geschäftsidee

Am Anfang stand ein konkretes Problem für die eigene Arbeit. Alle drei Gründer haben ihre Wurzeln in der Forschung. Tobias Klinke und Nader Fadl haben gemeinsam studiert, für Klausuren gebüffelt und später beide promoviert – Klinke in Consumer Research, Fadl in Gamification. Drei Jahre arbeiteten sie bereits zusammen, bevor 2022 die Idee für das gemeinsame Start-up entstand. Als die technische Umsetzung immer komplexer wurde, kam Nils Rethmeier – er hat in Machine Learning promoviert – als dritter Gründer hinzu.

Während sich die drei als Wissenschaftler noch mit der geringen Datenqualität klassischer Marktforschung herumschlugen, wuchsen zeitgleich die Anwendungspotenziale künst­licher Intelligenz (KI). Immer mehr beschäftigte sie die Frage, ob nicht beides kombinierbar wäre. Erste Lösungen suchten Klinke und Fadl zunächst, indem sie große Sprachmodelle (LLMs) mit demografischen Standarddaten aus der Marktforschung fütterten – mit ernüchterndem Ergebnis. „ChatGPT allein eignete sich kaum. Um Zielgruppen in ihrer Vielschichtigkeit zu simulieren, müssen wir viel mehr wissen als Alter, Beruf und Postleitzahl“, so Klinke. So lernten sie, welche Daten für eine realitätsnahe Simulation hilfreich sind und welche nicht. „Relevante Inputs sind eher Persönlichkeitsmerkmale, Werte, Lebensgeschichten. Echte Daten von echten Personen“, so Klinke weiter. Durch den Abgleich mit bestehenden Daten konnten die synthetischen KI-Modelle sukzessive verbessert werden. Die Verwendung von AI Agent Memory brachte dann den ersten Durchbruch: eine Übereinstimmung von 85 Prozent.

Seitdem geht der technologische Fortschritt rasant voran. Heute laufen bei experial verschiedene LLMs im Hintergrund. Das LLM-Ensembling hat den Vorteil, dass je nach Fragestellung die geeignetsten Modelle zum Einsatz kommen, etwa mit oder ohne Reasoning. „Die rationale Begründbarkeit von Antworten ist für unsere Simulationen nicht immer relevant. Menschen entscheiden oft aus dem Bauch heraus“, fügt Fadl hinzu.

Von Wissenschaftlern zu Unternehmern

Klinke und Fadl wussten: Sie sind an etwas dran. Verlässlich simulierte Datensätze würden nicht nur ihrer Forschung zugutekommen, sondern auch vielen Unternehmen. Die zündende (Geschäfts-)Idee kam mitten im Arbeitsalltag. Nach ihrer Zeit an der Uni arbeiteten die beiden in einer Digitalagentur und begleiteten erste Online-Marktforschungsprojekte für größere Kund*innen. Dabei erlebten sie hautnah, wie klassische Marktforschung in der Praxis funktioniert: Ein Marketing- oder Innovationsmanager formuliert eine Fragestellung, schickt sie per E-Mail an die interne Insights-Abteilung und wartet.

Wochen später, oft nach externem Agenturbriefing und einem fünfstelligen Budget, kommen die Ergebnisse zurück – viel zu spät und viel zu teuer für den heutigen Innovationsdruck. „Das war für uns der Moment, an dem wir dachten: Das muss doch anders gehen“, erinnert sich Klinke. Genau zu dieser Zeit erschien ChatGPT. Die Idee war plötzlich greifbar: Warum nicht Zielgruppen simulieren, in Echtzeit, mit KI? Damit war der Grundstein für das Start-up gelegt.

Danach ging es schneller als gedacht. Mit dem steigenden technischen Anspruch war das Projekt nicht mehr eigen­ständig finanzierbar. „Als wir die ersten Machine-Learning-­Researcher brauchten, war klar: Wir müssen Kapital aufnehmen“, so Fadl. Ein Professor, mit dem die Gründer bereits inhaltlich zusammengearbeitet hatten, stieg als erster Business Angel ein. „Durch die persönliche inhaltliche Verbindung zum Thema hat das einfach sehr gut gepasst“, erinnert sich Klinke. „Noch heute treffen wir uns alle vier Monate, um viele Fragestellungen miteinander zu diskutieren.“ Es folgten zwei weitere Angel Investoren und ein halbes Jahr später zwei Venture-Capital-Unternehmen.

Die nächste Generation Digital Twins im Visier

Heute arbeitet das Start-up mit zehn Mitarbeitenden und betreut Teams von Unternehmen wie Fressnapf, Ergo und der Versicherungskammer Bayern. „Der Marktforschungsmarkt ist gigantisch“, so Fadl. „Global liegt der Umsatz bei zirka 150 Milliarden US-Dollar, wovon gut ein Drittel in den USA anfällt. Wir wollen uns in Zukunft verstärkt auf den amerikanischen Raum konzentrieren.“

Die Ziele sind ambitioniert, aber alles andere als unrealistisch. Das Geschäftsmodell von experial hat das Potenzial, die Branche zu verändern. „Studien zeigen eindeutig: Je kundenorientierter Unternehmen handeln, desto profitabler werden sie. Wir wollen Kundenfeedback in die tägliche Arbeit von Entscheider*innen integrieren. Mit klassischer Marktforschung ist das nicht möglich“, so Klinke.

Und noch einen Vorteil sehen die Gründer in ihrem Modell: Bisherige Versuche, neue Technologien für die Branche zu nutzen, zielten darauf ab, die Marktforscher*innen zu ersetzen. Experial denkt anders: Nicht die Forschenden sollen ersetzt werden, sondern die Befragten, die ohnehin keine Lust darauf haben.

Künftig wird es zudem entscheidend sein, mit den tech­nischen Entwicklungen Schritt zu halten. Dementsprechend will experial die eigenen Digital Twins weiterentwickeln. Die neue Generation soll „sehen“ und „hören“ können, um etwa Websitedesigns und Videos zu bewerten – ein weiterer Schritt mit immensem Potenzial. Ende des Jahres startet dafür eine weitere Finanzierungsrunde. Man darf also gespannt sein, wo die unternehmerische Reise von Tobias Klinke, Nader Fadl und Nils Rethmeier noch hinführen wird.

Der Straßengüterverkehr zählt zu den wirtschaftlich bedeutendsten – und zugleich am wenigsten digitalisierten – Sektoren Europas. Rund 35 % der verkehrsbedingten CO₂-Emissionen entstehen durch Schwerlast-Lkw. Trotz klarer wirtschaftlicher Vorteile elektrischer Antriebe bleibt die Elektrifizierung bislang langsam: Über 90 % der Spediteure verfügen nur über kleine, veraltete Diesel-Flotten, arbeiten mit geringen Margen und haben begrenzten Zugang zu Kapital und digitalen Tools. Während Elektro-Lkw über den Lebenszyklus zunehmend wettbewerbsfähig werden, zögern viele Betreiber weiterhin angesichts hoher Anfangsinvestitionen und der Umstellung auf neue Betriebsprozesse. Hinzu kommen fehlende Ladeinfrastruktur und geringe Digitalisierung als zentrale Hürden. Insgesamt steht die Branche daher vor tiefgreifenden strukturellen Herausforderungen. Mit NexOS, einer KI-basierten Orchestrierungsplattform für Flotten, Energie und Kapital, will NexDash die digitale Grundlage für den Übergang zu elektrischer und – zukünftig –autonomer Logistik schaffen.

Plattform-Ansatz zur Elektrifizierung, Digitalisierung und Konsolidierung des Straßengüterverkehrs

NexDash schließt diese Lücke mit einem Plattform-Ansatz, der Digitalisierung, Elektrifizierung und Wachstum verbindet. Das Unternehmen übernimmt mittelständische Speditionen, um operative Kapazitäten und ein Kundennetzwerk aufzubauen. Die übernommenen Flotten werden schnell elektrifiziert und erweitert - gestützt durch skalierbare strukturierte Finanzierungen, die eine zügige Transformation ermöglichen. Über die eigene Trucking-as-a-Service-Plattform (“TaaS”) und das Betriebssystem NexOS orchestriert NexDash Ladeinfrastruktur, Routenoptimierung und KI-gestütztes Flottenmanagement, um Kosten und Emissionen gleichzeitig zu senken. So entsteht ein skalierbares, wirtschaftlich tragfähiges Modell für eine emissionsfreie, digital vernetzte Transportlogistik.

„Die Elektrifizierung Deutschlands beginnt bei der Logistik“, sagt Michael Cassau, Gründer und CEO von NexDash. „Der Mittelstand ist das Rückgrat der Branche – aber bisher stark fragmentiert. Wir bündeln, transformieren und elektrifizieren diese Dieselflotten – und schaffen so die Grundlage einer neuen Industrie - “Trucking-as-a-Service made in Europe.“

Cassau weiter: „Neo-Bank war gestern, Neo-Carrier ist heute. Mit NexOS verbinden wir Energie, Kapital und Daten - und entwickeln das Betriebssystem einer elektrifizierten und zunehmend autonomen Wirtschaft.“ Verstärkung erhält Cassau von Karsten Sachsenröder, langjährigem Top-Manager bei DB Schenker und erfahrenem Berater führender Private-Equity-Häuser.

Logistik als Transformationshebel

Während der aktuelle Fokus auf der Elektrifizierung liegt, plant NexDash bereits die nächste Entwicklungsphase, in der autonome und datengetriebene Transportlösungen auf Basis der eigenen Ladeinfrastruktur umgesetzt werden sollen. Ziel ist der Aufbau einer skalierbaren und nachhaltigen Logistikplattform für die nächste Generation des europäischen Güterverkehrs.

Die 5 Millionen Euro Seed-Finanzierung soll dem Erwerb und der Integration kleinerer Logistikunternehmen, der Inbetriebnahme der ersten Elektro-Lkw sowie der Weiterentwicklung der digitalen Plattform für effizientes Flottenmanagement dienen. Zudem sollen die Mittel in den Ausbau der Ladeinfrastruktur, die Steigerung der betrieblichen Effizienz und den Teamausbau fließen – mit dem Ziel, das Null-Emissions-Logistiknetzwerk von NexDash europaweit zu skalieren.

Trotz der rasanten Entwicklung der Elektromobilität in den letzten Jahren ist das Laden von Elektrofahrzeugen nach wie vor fragmentiert. Das wachsende Ökosystem aus Hardware- und Software-Unternehmen nutzt proprietäre, geschlossene Softwaresysteme, die oft nicht nahtlos miteinander funktionieren. Mängel bei der Interoperabilität und Kommunikation führen zu Problemen bei der Zuverlässigkeit, zu ineffizienter Wartung der Infrastruktur und zu Ladefehlerquoten von bis zu 25 %.

Pionix wurde 2021 gegründet und bietet mit seinen Produkten eine gemeinsame Softwareplattform für alle EV-Ladetechnologien. So werden Zuverlässigkeit, Interoperabilität und Zukunftsfähigkeit der globalen Ladeinfrastruktur sichergestellt. Als Antwort auf die Herausforderungen der Branche hat Pionix die Open-Source-Plattform EVerest initiiert und maßgeblich zu ihrer Entwicklung beigetragen. EVerest dient als eine gemeinsame Grundlage für Ladegerätehersteller, Betreiber, Automobilhersteller und Flotten. Die Plattform beseitigt Kompatibilitätsprobleme und ermöglicht schnellere Innovationen in der gesamten Branche.

Heute hat sich EVerest zu einer der einflussreichsten Open-Source-Initiativen im Bereich Cleantech entwickelt. Die Plattform wird inzwischen von über 600 Mitwirkenden aus mehr als 70 Organisationen unterstützt und betreibt weltweit Hunderttausende von Ladepunkten.

Die Open-Source-Software, die Pionix 2021 der Linux Foundation Energy (LF Energy) zur Verfügung gestellt hat, hat einen geschätzten Wert von mehr als 500 Millionen US-Dollar - das ist fast die Hälfte des geschätzten Ökosystemwerts des Linux-Kernels, der mit rund 1,2 Milliarden US-Dollar als das weltweit bekannteste Open-Source-Projekt gilt.

Marco Möller, Gründer und CEO von Pionix, sagt: „Zuverlässigkeit ist beim Laden von E-Autos zentral für den Erfolg der Elektromobilität. Die fragmentierte Landschaft aus inkompatiblen Systemen und hohen Fehlerquoten hat den Übergang zur E-Mobilität lange gebremst. Open Source bietet dafür die Lösung. Mit EVerest im Kern und unseren Pionix Cloud-Diensten sowie der ChargeBridge-Hardware machen wir es radikal einfacher, Ladegeräte zu bauen, zu integrieren und zu betreiben. Diese funktionieren dann immer zuverlässig. Genau das braucht die Branche, um die Mobilitätswende erfolgreich zu gestalten.“

Jerry Hong, CEO von Ascend Capital Partners, dem Hauptinvestor dieser Runde, ergänzt: „Wir sind davon überzeugt, dass Pionix die technischen Grundlagen für die Zukunft des E-Auto-Ladens schafft. Die Rolle als Initiator und Verwalter von EVerest verschafft dem Team Glaubwürdigkeit. Wir freuen uns, das internationale Wachstum des Unternehmens zu unterstützen, insbesondere angesichts der steigenden Nachfrage in Europa und Asien.“

Joel Larsson, General Partner bei Pale blue dot, fügt hinzu: „So wie Android das Ökosystem für Smartphones vereinheitlicht hat, schafft Pionix die offene Plattform, mit der die globale Ladeinfrastruktur für E-Autos zusammengeführt und skalierbar gemacht wird.”

Pionix will die Finanzierung nutzen, um die fragmentierte Branche zu vereinheitlichen, indem das Unternehmen seine offenen, modularen Enterprise-Produkte für Software und Hardware bereitstellt. Pionix Cloud ist die spezialisierte Backend-Software für Hersteller von E-Ladegeräten, die auf EVerest läuft, während ChargeBridge ein vorkonfiguriertes Plug-and-Play-Hardwaremodul ist, das die Integration von Ladesystemen erheblich vereinfacht. Zusammen helfen diese Produkte Herstellern und Betreibern, zuverlässige Ladegeräte schneller bereitzustellen und gleichzeitig die End-to-End-Interoperabilität sicherzustellen.

Pionix wird außerdem das EVerest-Open-Source-Ökosystem weiter vorantreiben und gemeinsam mit der globalen Community neue Wege der Zusammenarbeit eröffnen - so entsteht die Grundlage für kommende Projekte, die das Laden von E-Autos weltweit verbessern.

Nach einer erfolgreichen Finanzierungsrunde über 5 Millionen US-Dollar, angeführt von General Catalyst, geben die beiden deutschen Gründerinnen Anna-Julia Storch und Leonie Freisinger heute den offiziellen Start von “Dryft” bekannt. Dryft ist eine neue Softwareplattform für Fertigungsunternehmen - ein sogenanntes Agentic Operating System-, das bestehende ERP-Systeme schrittweise ergänzen und langfristig ablösen soll.

Der innovative Ansatz von Dryft kombiniert kontextbewusste KI-Agenten mit präziser mathematischer Optimierung. Ziel ist es, komplexe operative Entscheidungen zu automatisieren, die bislang viel manuelle Abstimmung und Erfahrung erforderten. Damit richtet das Unternehmen seinen Fokus auf eine Softwarekategorie, die seit den 1970er-Jahren nur wenig Innovation und Weiterentwicklung erfahren hat.

Die Markteinführung erfolgt zu einem entscheidenden Zeitpunkt: Anhaltende Volatilität ausgelöst durch die COVID-Pandemie und geopolitische Unsicherheiten setzt eine Branche unter Druck, die laut Weltbank rund 16 % (in Prozent des BIP) der weltweiten Wirtschaftsleistung ausmacht. Das Ergebnis sind steigende Kosten, längere Lieferzeiten und erhebliche Ineffizienzen.

„Anstatt Fortschritte zu machen, bewegen wir uns rückwärts. Lieferzeiten haben sich von Wochen auf Monate oder sogar Jahre verlängert und die Volatilität wird weiter zunehmen. Wir müssen schneller reagieren, ob beim Aufbau von Kapazitäten für eine neue Impfstoffproduktion oder beim Hochfahren von Verteidigungsprojekten“, erklärt Dryft-Mitgründerin und CEO Anna-Julia Storch.

Die beiden an der Stanford University ausgebildeten Ingenieurinnen wollen die globale Lieferkette beschleunigen, indem sie eine neue Softwarekategorie schaffen, die zentrale Funktionen klassischer ERP-Systeme erweitert und perspektivisch ersetzt: Enterprise Resource Automation. „Unsere Arbeit ist erst dann getan, wenn unsere Nutzer*innen nicht mehr mit klassischen ERP-Systemen interagieren müssen“, sagt Storch. „Mit Dryft’s Agentic Operating System rücken ERP-Systeme zunehmend in den Hintergrund und dienen künftig vor allem als Datenbasis. Unser Ziel ist es, komplexe operative Entscheidungen zu automatisieren, sodass Fachkräfte zu Managern und Manager zu Strategen werden können. "Indem wir tausende Entscheidungen entlang des gesamten Fertigungszyklus vereinfachen, modernisieren wir eine Softwarekategorie mit einem Marktvolumen von über 100 Milliarden US-Dollar.”

Intelligente Entscheidungsfindung in Echtzeit

Im Gegensatz zu herkömmlichen ERP-Systemen, die primär als Planungswerkzeuge dienen, trifft die Plattform von Dryft in Echtzeit Entscheidungen über sämtliche Fertigungsprozesse. Dies reicht von der Bestimmung optimaler Bestellmengen bis hin zur automatischen Koordination mit Zulieferern, um pünktliche Lieferungen sicherzustellen.

Das System erfasst die Komplexität und das Erfahrungswissen von Produktionsunternehmen und trifft zugleich ökonomisch optimale Entscheidungen. Dieser hybride Ansatz ermöglicht es dem System, die zahllosen Störungen und Unwägbarkeiten der Fertigung, von verspäteten Lieferanten bis zu plötzlichen Änderungen im Produktionsplan, zu bewältigen, ohne dass ganze Planungsteams manuell eingreifen müssen. Dryft agiert an der Spitze des technologisch Machbaren und nutzt die neueste KI-Forschung, um eine neue Art der Lieferketten- und Produktionsplanung zu ermöglichen. Dryft’s Agentic Operating System löst damit das, was CEO Anna-Julia Storch als die zentrale Herausforderung der modernen Fertigung bezeichnet.

„Dryft handelt eigenständig, statt seinen Anwendern zusätzliche Arbeit zu verschaffen. Entscheidend dafür ist unser Fokus auf Design und Benutzerfreundlichkeit. Die meisten unserer Nutzer haben bislang nie hochwertige digitale Produktgestaltung erlebt – sie kennen nur Excel-Tabellen, E-Mails und ein ERP-System. Wenn sie Dryft sehen, sind viele erstaunt, wie mühelos Entscheidungsfindung sein kann, wenn ein System konsequent auf Anwenderfreundlichkeit ausgerichtet ist“, erklärt Storch.

Für die reale Welt gebaut

Die Gründerinnen Anna-Julia Storch und Leonie Freisinger lernten sich an der Stanford University kennen und bringen beide Karrieren in der Fertigungsindustrie mit. Storch, ehemalige internationale Skirennläuferin, arbeitete bereits vor ihrem Abschluss in Data Science mit einigen der größten Automobilzulieferer, um deren Mitarbeitenden in der Anwendung neuer Technologien zu schulen. Freisinger entwickelte die Entscheidungs- und Sicherheitssysteme für den Porsche Taycan und leitete Europas größte Studierendeninitiative im Bereich künstliche Intelligenz.

Beide teilen, wie Storch es beschreibt, eine „Leidenschaft für Geschwindigkeit und die physische Welt: Autos, Flugzeuge, Maschinen, Roboter“. Mit Dryft wollen sie ihre Leidenschaft für Geschwindigkeit und Agilität in Form einer revolutionären Software für die Fertigungsindustrie unter Beweis zu stellen.

Das Dryft-Team besteht aus Spezialisten in KI und Industrie, darunter Ingenieur:innen von Spitzenuniversitäten wie Stanford, Berkeley und MIT sowie ehemaligen Mitarbeitern von Unternehmen wie NASA, Nvidia, Siemens und Amazon.

„Dryfts Mission ist es, die physische Welt zu beschleunigen“, sagt Leonie Freisinger, CTO von Dryft. „Wir haben gesehen, wie die jüngsten Fortschritte in der Software die Welt verändert haben und wir sind überzeugt, dass ein ähnlicher Wandel nun im Hardware-Bereich bevorsteht. Dryft steht an der Spitze dieser Entwicklung, indem wir Fertigungsprozesse massiv beschleunigen. Dies ist der entscheidende Hebel, um in der physischen Welt schneller zu bauen und zu iterieren.“

Den Wandel zur Enterprise Resource Automation schaffen

Die Seed-Finanzierungsrunde über 5 Millionen US-Dollar soll den Aufbau der Dryft Plattform beschleunigen und den Übergang von klassischen ERP-Systemen hin zu Enterprise Resource Automation vorantreiben. Angeführt wurde die Runde von General Catalyst, mit Beteiligung von Neo, Sandberg Bernthal Venture Partners (mitgegründet von Sheryl Sandberg) sowie namhaften Angel-Investoren wie Jeff Wilke (ehemaliger CEO des weltweiten Endkundengeschäfts von Amazon), Qasar Younis (ehemaliger COO von Y Combinator und heutiger CEO von Applied Intuition), Claire Hughes Johnson (ehemalige COO von Stripe) und Dr. Markus Flik (ehemaliger CEO der Industrieunternehmen Behr, Homag und Chiron).

Die Finanzierungsrunde soll die Einstellung weiterer Ingenieur*innen beschleunigen und den Ausbau von Dryfts agentischem Entscheidungs-Engine vorantreiben, um der – laut den Gründerinnen – außergewöhnlich hohen Kund*innennachfrage gerecht zu werden.

Alibaba.com ist ein engagierter Partner für den Mittelstand und setzt sich dafür ein, europäische Unternehmer*innen, Produktentwickler*innen und Entscheider*innen zu stärken. Das Unternehmen fördert das Zusammenspiel von Innovation, Technologie und globalem Handel, um KMU zukunftsfähig zu machen.

Um KMU in einer dynamischen Wirtschaft zu unterstützen, bietet Alibaba.com Zugang zu wertvollen Einblicken und leistungsstarken Tools. Dazu gehören die KI-gestützten Sourcing-Lösungen AI Mode und der Accio-Agent, die den Beschaffungsprozess automatisieren und optimieren. Das globale Lieferantennetzwerk verbindet Einkäufer*innen mit über 200.000 verifizierten Anbietern aus 76 Branchen und 200 Millionen Produkten. Mit Trade Assurance bietet Alibaba.com zudem mehr Sicherheit und Verlässlichkeit in der Lieferkette, was KMU ermöglicht, Zeit zu sparen und sich auf ihr Wachstum zu konzentrieren.

Alibaba.com setzt sich aktiv für die Förderung von KMU ein und stellt Ressourcen zu zentralen Themen wie Kostenoptimierung, dem Aufbau robuster Lieferketten, dem strategischen Einsatz von KI für nachhaltiges Wachstum, internationaler Skalierung sowie zukunftsweisenden Trends bereit. Es werden außerdem vielfältige Möglichkeiten geschaffen, die Verkäufer*innen mit Beschaffungsexpert*innen, Lieferant*innen, Investor*innen, KMU-Influencer*innen und weiteren Branchenakteuren verbinden.

Ein Beispiel für dieses Engagement ist die CoCreate Eventreihe. Nach der erfolgreichen US-Ausgabe in Las Vegas findet die europäische Premiere, das CoCreate Europe Event, am 14. November 2025 in London statt. Im Zuge dieser Initiative können KMU und Start-ups nicht nur von umfassenden Keynotes und Panels zu den genannten Themen profitieren, sondern auch ihre Innovationskraft unter Beweis stellen. Der CoCreate Pitch, der Teil des CoCreate Europe Events in London ist, bietet 30 Finalist*innen die Chance, ihre innovativsten Produktideen vor einer hochkarätigen Jury zu präsentieren und attraktive Preise zu gewinnen – ein klares Zeichen für die aktive Förderung von Innovationen im Mittelstand.

Alibaba.com bietet KMU:

• Exklusive Einblicke in die neuesten Trends – von Künstlicher Intelligenz über Lieferketten-Optimierung bis zu internationalen Skalierungschancen.
• Zugang zu einem globalen Netzwerk: Einkäufer*innen, Lieferant*innen, Investor*innen, Start-ups und Mittelständler – für wertvolle Verbindungen und Kooperationen.
• Bereitstellung von Tools und Services von Alibaba.com – wie dem globalen Lieferantennetzwerk, KI-gestützten Sourcing-Lösungen (z.B. AI Mode und der Accio-Agent) und einem umfassenden Beschaffungsökosystem für nachhaltiges Wachstum.
• Förderung von Innovationen, beispielsweise durch Initiativen wie den CoCreate Pitch, bei dem vielversprechende Ideen eine Plattform erhalten.

Alibaba.com positioniert sich als Partner für KMU auf dem Weg zu globalem Erfolg.

Das Kölner Start-up alangu entwickelt eine KI-Lösung, die digitale Inhalte automatisch in Gebärdensprache übersetzt – für echte Barrierefreiheit im Netz. Jetzt hat das Start-up über das Companisto Business Angel Netzwerk rund 400.000 Euro eingesammelt. Neben Companisto beteiligten sich mehrere Co-Investoren an der Finanzierungsrunde. Das Kapital dient der Weiterentwicklung der KI-basierten Übersetzungstechnologie für Gebärdensprache und der Skalierung auf dem europäischen Markt.

Alangu bietet eine No-Code-Software, die geschriebene Sprache automatisiert in Gebärdensprache überträgt. Digitale Avatare übersetzen Inhalte in Deutsche Gebärdensprache (DGS) und lassen sich als Videos direkt auf Websites einbinden. So werden digitale Informationen erstmals umfassend für gehörlose Menschen zugänglich. Bereits mehr als 175 Kommunen nutzen die Lösung. Seit der Gründung erzielte alangu nach eigenen Angaben rund eine Million Euro Umsatz.

Die gesellschaftliche Bedeutung ist groß, da für gehörlose Menschen die Gebärdensprache ihre Muttersprache ist, während die geschriebene Textsprache für sie eine Fremdsprache darstellt. Digitale Informationen sind für sie daher oft nur eingeschränkt zugänglich. Rund 80 Prozent der Gehörlosen können Texte gar nicht oder nur schwer verstehen, da Lesen in der Regel über Lautsprache vermittelt wird. Gleichzeitig verpflichtet die Europäische Union ihre Mitgliedstaaten, digitale Texte künftig auch in Gebärdensprache anzubieten – zunächst für öffentliche Institutionen, seit Juni 2025 auch für Unternehmen.

Mit dem Investment will alangu die Echtzeit-Übersetzung weiterentwickeln. Ziel ist eine automatisierte Gebärdensprach-Übersetzung ähnlich wie bei Text-Tools wie Google Translate oder DeepL. Langfristig sollen Avatare Dialoge in Echtzeit führen können. Zudem plant das Startup, seine Marktposition im öffentlichen Sektor und in der Privatwirtschaft weiter auszubauen.

Alangu hat sich bereits als Vorreiter für digitale Barrierefreiheit etabliert. Das Start-up überzeugte nicht nur in der VOX-Gründershow „Die Höhle der Löwen“, wo es seine KI-gestützte Lösung einem breiten Publikum präsentierte, sondern wurde auch mehrfach ausgezeichnet – unter anderem mit dem Corporate Digital Responsibility Award 2024 in der Kategorie Digitales Wohlbefinden und Inklusion sowie dem Digital Media Award 2024 in der Kategorie Digitale Innovation oder durch das „Seal of Excellence“, mit dem die Europäische Kommission herausragende Hightech-Unternehmen für ihre Innovationskraft auszeichnet. Erst vergangene Woche erhielt alangu außerdem den WiNa Tech-Award 2025 der Kölner Stadt-Anzeiger Medien für seine KI-basierte Gebärdensprach-Übersetzung – eine Auszeichnung für herausragende digitale Innovation und Inklusion.

„Der erfolgreiche Abschluss der ersten Runde auf Companisto zeigt das große Interesse an digitaler Inklusion. Wir sind begeistert vom Vertrauen und der Unterstützung der Companisto-Community. Hier entsteht nicht nur Finanzierung, sondern ein starkes Netzwerk, das unsere Vision einer barrierefreien digitalen Welt teilt und aktiv mitgestaltet“, so Alexander Stricker, alangu-CEO.

Das CoCareLab ist ein Reallabor im Bereich der stationären Langzeitpflege, gefördert durch den Europäischen Sozialfonds (ESF+) im Rahmen des Programmes „soziale Innovation“. Ziel ist es, digitale Lösungen in der Langzeitpflegepraxis interdisziplinär und cocreativ zu entwickeln, zu testen und ihre Praxistauglichkeit zu evaluieren. Dabei arbeiten die Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften, die Bethanien gGmbH und die Metropolregion Hannover Braunschweig Göttingen Wolfsburg GmbH zusammen.

Die Mission

• Innovative Pflegetechnologie in der Langzeitpflege: Implementierung digitaler Assistenzsysteme für eine verbesserte Langzeitpflege.
• Bottom-up statt Top-down: Aktive Einbeziehung des Pflegepersonals, um Technologie an die realen Bedarfe anzupassen.
• Nachhaltiges Change-Management: Förderung effektiver Veränderungsprozesse durch den Einsatz bewährter digitaler Lösungen.

Was wird geboten?

• Testumgebung im realen Pflegealltag: Teilnehmende haben die Möglichkeit, ihre Innovation in einem realen Setting in der stationären Langzeitpflege im Haus St. Vinzenz in Braunschweig zu testen.
• Wissenschaftliche Begleitung und Evaluation: Die Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaft wird das Projekt wissenschaftlich begleiten. Durch die Integration von Forschung wird sichergestellt, dass das Feedback von Anwender*innen in die Weiterentwicklung der digitalen Tools einfließt und so passgenaue und bedarfsgerechte Lösungen entstehen können.
• Sichtbarkeit und Öffentlichkeitsarbeit: Erhöhung der Sichtbarkeit durch die Öffentlichkeitsarbeit der Metropolregion GmbH, mit breiter medialer Präsenz und Zugang zu regionalen und überregionalen Netzwerken, sowie Kontakte in die Politik.

Wer ist gesucht? Was ist gefragt?

Bewerben können sich Start-ups und Unternehmen, die digitale Tools im Bereich der Langzeitpflege (weiter-)entwickeln. Neben den vorgegebenen Use Cases sind auch themenoffene Bewerbungen möglich, die innovative Lösungen für andere Aspekte der stationären Langzeitpflege bieten. Nähere Informationen zu den Use Cases gibt‘s auf Anfrage.

1. Digitale Erfassung von Ernährung in der Langzeitpflege

Zur Sicherstellung einer bedarfsgerechten Ernährung in einer Langzeitpflegeeinrichtung wird ein digitales Tool entwickelt, das Pflegefachpersonen beim Ernährungsmanagement und der Essensbestellung unterstützt. Auf Basis eines im Tool hinterlegten Algorithmus werden u. a. individuelle Ernährungsbedarfe, Vorlieben, Unverträglichkeiten und pflegerisch-medizinische Diagnosen berücksichtigt. Das System überprüft und dokumentiert automatisch die Nährstoffversorgung nach aktuellen Leitlinien, ermöglicht ein kontinuierliches Monitoring und erleichtert so Pflege- und Betreuungspersonen den Alltag durch eine nutzerfreundliche, evidenzbasierte Unterstützung.

2. Digitales Notfallmanagement in der Langzeitpflege

Zur Unterstützung des Pflegepersonals in Notfällen bei Bewohnenden wird ein digitales Tool entwickelt, das auf Grundlage evidenzbasierter medizinischer und pflegefachlicher Algorithmen durch die Notfallsituation leitet. Dabei können wichtige Informationen schnell abgerufen, aber auch, u.a. durch Spracheingaben, zeitnah dokumentiert werden. Auf diese Weise können die aktuellen Informationen an bspw. den Rettungsdienst und/oder die Notfallambulanz übermittelt werden und stehen diesen noch vor der weiteren Versorgung zur Verfügung. Die aktuellen Daten werden zusätzlich automatisiert in die bestehende Pflegedokumentation übernommen.

3. Digitale Dokumentation mit Spracheingabe in der Langzeitpflege

Zur pflegefachlichen Unterstützung des Pflegepersonals und zur Verbesserung der Dokumentationsqualität wird ein digitales Tool entwickelt, das Spracheingaben ermöglicht und pflegerische Informationen automatisiert strukturiert erfasst. Pflegefachpersonen können Beobachtungen direkt bei Aufnahme, Wiederaufnahme oder während/nach der Versorgung dokumentieren, wodurch Pflegediagnosen zeitnah und nachvollziehbar abgebildet werden. Das System unterstützt die Zuordnung und Aktualisierung von Pflegediagnosen, standardisiert die Dokumentation und reduziert den administrativen Aufwand. Anstehende Aufgaben werden mit Hinweisen hinterlegt, sowie mittels Erinnerungsfunktion wieder aufgezeigt.

Die Anforderungen

Bewerber*innen müssen die Bereitschaft mitbringen, ihre Lösung kontinuierlich anzupassen und weiterzuentwickeln, basierend auf dem direkten Feedback der Anwender*innen. Auf Grundlage dessen wird eine situative Hospitation empfohlen. Idealerweise sind die digitalen Tools auf mobilen Endgeräten nutzbar.

Der Bewerbungsprozess

Bewerbungen müssen bis spätestens 28.11.2025 unter cocarelab-g@ostfalia.de eingereicht werden.

Beginn der Testphase: 01.04.2026

Alle weiteren Informationen zum Projekt gibt’s online hier

Octonomy gab heute den erfolgreichen Abschluss einer neuen Seed-Runde in Höhe von 20 Millionen US-Dollar bekannt. Das Kölner Unternehmen bietet eine KI-basierte Workforce, die Support-Tätigkeiten hochqualifizierter Fachkräfte automatisiert – vom technischen Support über Produktberatung bis hin zum Field-Service-Support – und richtet sich an Mittelstands- und Enterprise-Kunden. Damit sichert sich das Unternehmen eine der höchsten Seed-Finanzierungen der letzten 24 Monate und zählt nur fünf Monate nach Markteintritt zu den vielversprechendsten deutschen Business-KI-Plattformen. Angeführt wurde die Runde von Macquarie Capital Venture Capital unter der Leitung von Elmar Broscheit, begleitet von Capnamic, der NRW.Bank und dem TechVision Fonds.

Technische Dokumentation, Produkthandbücher, Wartungsanleitungen, SOPs und Compliance-Richtlinien: Während herkömmliche KI-Systeme bei komplexem Unternehmenswissen halluzinieren, hat octonomy eine Technologie entwickelt, die selbst hochspezialisiertes Fachwissen versteht und anwendet. Damit automatisiert das Startup erstmals nicht nur einfache Aufgaben, sondern die Tätigkeiten hochqualifizierter Fachkräfte.

Mit dieser Seed-Runde sendet octonomy nur sechs Monate nach Bekanntgabe der letzten Pre-Seed-Runde in Höhe von über 5 Millionen USD ein klares Signal für den Erfolg seiner einzigartigen KI-Plattform. Damit beläuft sich die Gesamtfinanzierung von octonomy nur fünf Monate nach Markteintritt auf 25 Millionen US-Dollar.

Hinter octonomy steht ein erfahrenes Team aus Technologie- und KI-Experten: Sushel Bijganath (CEO) und Oliver Trabert (CPTO) haben gemeinsam mit den Co-Gründern Thorsten Grote, Markus Hanslik und Thomas Bollig bereits mehrere Tech-Unternehmen aufgebaut. Das 70-köpfige Team bringt umfangreiche KI-Expertise mit, unter anderem von Meta, Amazon, Aleph Alpha, sowie Unicorns wie Personio, Staffbase und Sosafe.

Digitale Workforce statt Pilotprojekte

Mit der octonomy-Plattform lassen sich KI-Agenten schnell und flexibel bereitstellen, um Teams aus dem Kundenservice zu assistieren und Teilprozesse zu automatisieren. octonomy geht dabei weit über einfache Automatisierungen hinaus. Die Plattform kann selbst komplexe technische Anfragen verarbeiten – etwa von IngenieurInnen oder MechanikerInnen.

Grundlage der Plattform ist eine Technologie, die unstrukturierte Daten intelligent verarbeitet und mit hoher Präzision antwortet. Octonomy setzt auf eine proprietäre Technologie, die selbst komplexes Fachwissen versteht und die Support-Tätigkeiten hochqualifizierter Fachkräfte zuverlässig automatisiert; weit über standardisierte RAG-Lösungen hinaus. Dank Hosting in Deutschland und voller DSGVO- sowie EU-AI-Act-Konformität bietet die Plattform außerdem höchste Datensicherheit und Transparenz.

„80 Prozent aller KI-Projekte scheitern, sobald es komplex wird. Genau da setzen wir an“, erklärt Sushel Bijganath, Gründer und CEO von octonomy. „Unsere Agenten liefern geprüfte 95+ Prozent Antwortqualität und entlasten Teams spürbar. Mit Macquarie an unserer Seite gewinnen wir einen internationalen Partner, um diese Stärke in Europa und den USA verfügbar zu machen.“

Kapital für Expansion und Produktführerschaft

Nur fünf Monate nach der Gründung bedient octonomy von seinen Niederlassungen in Köln, Denver und New York aus Unternehmens- und Mittelstandskunden in ganz Europa und Nordamerika. Die Mittel aus dieser neuen Finanzierungsrunde werden hauptsächlich dafür verwendet, die Marktführerschaft des Unternehmens auszubauen und die Vertriebs- und Marketingstrukturen in der DACH-Region und den USA zu erweitern.