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Studie zur Skepsis der Deutschen gegenüber neuen Technologien
Big Data, Blockchain und Co.: Wir Deutschen offenbaren grobe Wissenslücken bei neuen Technologien. Der 2. Teil der repräsentativen Maisberger-Umfrage zeigt einen fatalen Zusammenhang zwischen fehlendem Wissen und Technik-Skepsis auf.
Kaum jemand hierzulande kann Big Data, Blockchain oder Immersive Media erklären – weder oberflächlich noch tiefgreifend. Das zeigt der zweite Teil der repräsentativen Studie „Die Skepsis der Deutschen gegenüber neuen Technologien“. Das Marktforschungsinstitut YouGov führte die Umfrage im Auftrag der Kommunikationsagentur Maisberger unter mehr als 2.000 Teilnehmern durch. Abgefragt wurden insgesamt zehn digitale Technologien. Die Ergebnisse legen nahe: Fehlendes Wissen und Skepsis hängen eng zusammen.
Der erste Teil der Studie drehte sich um die Frage, ob Technologien wie Big Data vom Namen her bekannt sind und bewusst im Beruf oder im privaten Alltag genutzt werden. Im zweiten Teil der Studie ging es darum, wie gut die Studienteilnehmer über Technologien Bescheid wissen, von denen sie bereits gehört haben. Geklärt werden sollte, ob sie sich zutrauen, diese zumindest oberflächlich oder vielleicht sogar tiefgreifend zu erklären?
Status quo: Keine oder nur flüchtige Kenntnisse
Ein Resultat: Technologien, die den Studienteilnehmern vom Namen nach geläufig sind, können im Schnitt zu 34 Prozent gar nicht und zu 44 Prozent nur oberflächlich erklärt werden. Tiefgreifende Kenntnisse sind nur zu 19 Prozent vorhanden. Alles in allem überwiegen bei den Befragten also Wissenslücken.
Was aber bedeutet oberflächliches Wissen konkret? „Wer eine Technologie oberflächlich erklären kann, hat diese bewusst wahrgenommen und erste Infos dazu abgespeichert. Wir können davon ausgehen, dass die Betreffenden eine grobe Vorstellung davon haben, um was es geht und wo die Technologie möglicherweise zum Einsatz kommt“, so Dr. Alexander Pschera, Geschäftsführer der Kommunikationsagentur Maisberger. Tiefgehendes Wissen hingegen umfasst profunde Kenntnisse zur Funktionsweise, zu Anwendungsfeldern oder Einsatzmöglichkeiten. Dr. Pschera weiter: „Auch Informationen zu den möglichen Folgen gehören dazu – wie etwa zu erwartende Nutzerzahlen, Effizienzsteigerungen sowie politische und gesellschaftliche Auswirkungen.“
Top 3: Augmented Reality, Cloud Computing und Internet of Things
Wie genau wissen die Deutschen also über die einzelnen Technologien Bescheid? Laut Umfrage ist der Wissensstand für Augmented Reality am höchsten. Insgesamt können 75 Prozent der Befragten, denen die Technologie bekannt ist, auch etwas dazu sagen – zu 52 Prozent oberflächlich, zu 23 Prozent tiefgreifend. Ähnlich verhält es sich bei Cloud Computing: 72 Prozent wissen, um was es sich dabei handelt (50 Prozent oberflächlich, 22 Prozent tiefgreifend). Beim Internet of Things sind es insgesamt 69 Prozent (51 Prozent oberflächlich, 19 Prozent tiefgreifend).
Schlusslichter: Immersive Media, Blockchain und Big Data
Am größten ist die Wissenslücke bei den Themen Immersive Media (44 Prozent), Blockchain (43 Prozent) und Big Data (40 Prozent). „Gerade bei Blockchain hätten wir uns mehr erwartet“, so Dr. Pschera weiter. „Die Datenbank-Technologie ist eine Art gemeinsam genutztes und öffentliches Buchungssystem, mit dem sich Kryptowährungen wie Bitcoin umsetzen lassen. Blockchain ist also die Grundvoraussetzung für die im Internet äußerst beliebte Zahlungsmethode. Die Technologie kann aber beispielsweise auch für die lückenlose Dokumentation von Lieferketten oder für sichere Online-Wahlen eingesetzt werden.“
Auch das schlechte Ergebnis für Big Data gibt Dr. Pschera zu denken. „Aus unserem Alltag ist Big Data – also die Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen – nicht mehr wegzudenken. Nur so können wir beispielsweise auf Shopping-Portalen Kaufempfehlungen erhalten oder im Straßenverkehr von modifizierbaren Ampelphasen profitieren.“
Resümee: Zusammenhang zwischen Desinteresse, Unwissenheit und Skepsis
Die Studienergebnisse zeigen: Ein Großteil der deutschen Bevölkerung kann mit digitalen Technologien nichts anfangen. „Es fehlen das Interesse und die Motivation, sich mit Themen wie Big Data, Immersive Media oder Blockchain auseinanderzusetzen. Fatal ist, dass die allgemeine Skepsis der Deutschen gegenüber neuen Technologien auf Unwissenheit beruht. Für eine fundierte und differenzierte Meinungsbildung muss man schließlich wissen, worum es geht“, resümiert Dr. Pschera.
4 Mio. Euro für den Sprung aus dem Labor: Level Nine sichert sich Seed-Finanzierung für den Umbau der Chemie
Das 2023 von Dr. Emily Sheridan und Seadna Quigley gegründete Berliner DeepTech-Start-up Level Nine hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 4 Millionen Euro abgeschlossen, um die europäische Chemieindustrie unabhängiger von fossilen Rohstoffen zu machen. Mit einer Kombination aus maschinellem Lernen und robusten, enzym-inspirierten Katalysatoren verspricht das Gründerduo eine wirtschaftliche Alternative zu Erdöl – ohne die bisher üblichen Leistungsverluste. Angeführt von Visionaries Tomorrow, setzen namhafte Investoren darauf, dass Level Nine das „Fossil-Dilemma“ der Schwerindustrie lösen kann.
Die europäische Chemieindustrie, die mit einem Jahresvolumen von rund 1 Billion Euro das industrielle Rückgrat des Kontinents bildet, steckt laut Branchenangaben in einer tiefgreifenden Strukturkrise. Wie Level Nine in seiner aktuellen Mitteilung betont, setzen volatile Rohstoffpreise, hohe Energiekosten und massiver Wettbewerb aus China und dem Nahen Osten die Margen so stark unter Druck, dass Standorte zunehmend gedrosselt oder geschlossen werden müssen. Seit Jahrzehnten gilt Biomasse als potenzielle Alternative, doch die industrielle Umsetzung scheiterte bisher an der Effizienz: Herkömmliche Katalysatoren sind für komplexe Biomoleküle nicht selektiv genug, während natürliche Enzyme für die rauen Bedingungen der Schwerindustrie – wie hohen Druck und extreme Hitze – zu empfindlich und teuer sind. Diese technologische Lücke hat die Industrie bisher in einer riskanten Abhängigkeit von fossilen Importen gehalten.
Das Team hinter der Vision
Um diese Lücke zu schließen, setzt Level Nine auf ein Gründungsduo, das wissenschaftliche Tiefe mit operativer Erfahrung vereint. CTO Dr. Emily Sheridan ist Spezialistin für enzym-inspirierte Materialien sowie Reaktionstechnik. Sie widmete ihre Forschung gezielt der Fragestellung, wie die Präzision biologischer Prozesse mit der für die Industrie notwendigen Robustheit verbunden werden kann.
Ihr zur Seite steht CEO Seadna Quigley, der die kommerzielle Seite des Unternehmens verantwortet. Quigley arbeitete zuvor intensiv an der Schnittstelle von Kreislaufwirtschaft, Nachhaltigkeit und Unternehmensaufbau. Seine Skalierungskompetenz stellte er unter anderem als CFO eines Amsterdamer Unternehmens unter Beweis, dessen Wachstum er auf über 140 Mitarbeitende begleitete. Gemeinsam führt das Duo heute ein 14-köpfiges Team am neuen Hauptsitz in Berlin.
Die Berliner Lösung: Präzision trifft industrielle Härte
Die Innovation von Level Nine basiert auf einer neuen Klasse industrieller Katalysatoren, die enzymähnliche Präzision bieten, aber gleichzeitig hohen Temperaturen, Drücken und industriellen Lösungsmitteln standhalten. Das Herzstück bildet eine auf maschinellem Lernen basierende Plattform, welche die Entwicklungszyklen für neue Katalysatoren massiv verkürzt und eine hocheffiziente Umwandlung komplexer biobasierter Rohstoffe ermöglicht. Laut Dr. Iris ten Have vom Lead-Investor Visionaries Tomorrow stellt dies eine fundamentale Technologieschicht dar, die ganze Wertschöpfungsketten erschließen kann.
Der 100-Milliarden-Euro-Target: Polyurethan im Fokus
Mit dem frischen Kapital konzentriert sich das Team zunächst auf den globalen Polyurethan (PU)-Markt, der jährlich über 100 Milliarden Euro schwer ist. Level Nine hat hierfür ein biobasiertes aromatisches Polyol entwickelt, das laut Unternehmensangaben die Leistung fossiler Alternativen erreicht. Ein strategischer Vorteil ist die „Drop-in“-Fähigkeit: Das Produkt kann laut Mitteilung direkt in bestehende Fertigungsinfrastrukturen integriert werden. Zudem weist das Material laut Level Nine inhärente flammhemmende Eigenschaften auf, was den Einsatz giftiger halogenierter Additive überflüssig machen soll.
Das „Tal des Todes“ der Hardware-Skalierung
Trotz des Investoren-Vertrauens durch Visionaries Tomorrow, Zero Carbon Capital, Rockstart, IBB Ventures und better ventures steht Level Nine vor der größten Hürde: dem physischen Scale-up. Das Unternehmen bereitet aktuell den Bau der ersten Kilotonnen-Produktionsanlage vor. In der Chemiebranche gilt dieser Schritt als das berüchtigte „Tal des Todes“, da die Skalierung von Laborreaktionen in industrielle Dimensionen extrem kapitalintensiv ist und technische Risiken birgt, die rein softwarebasierte Startups nicht kennen. Die Wirtschaftlichkeit wird sich erst beweisen, wenn Level Nine zeigt, dass ihre Chemie den Übergang ohne Kompromisse bei Kosten oder Leistung ermöglicht.
Der EU-Green-Deal als Marktmacher
Die strategische Positionierung von Level Nine wird durch aktuelle regulatorische Weichenstellungen in Europa gestützt. Die EU-Bioökonomie-Strategie hat biobasierte Materialien zur strategischen Priorität erklärt, um die Abhängigkeit von fossilen Rohstoffen zu beenden. Zusätzliche Dynamik verspricht der EU Biotech Act, der regulatorische Hürden abbauen und den Weg vom Labor in die Fabrik beschleunigen soll. Da die Lösungen von Level Nine zudem helfen könnten, strengere Grenzwerte für chemische Additive unter der REACH-Verordnung einzuhalten, bietet das Startup eine zeitgerechte Lösung für eine Industrie unter massivem Anpassungsdruck.
Fazit
Level Nine will die 4 Millionen Euro nutzen, um den Beweis anzutreten, dass nachhaltige Chemie nicht nur ökologisch notwendig, sondern ökonomisch souverän sein kann. Sollte die Skalierung in den Kilotonnen-Maßstab gelingen, könnte das Berliner Team eine Schlüsselrolle dabei spielen, die europäische Industrie zukunftsfähig und unabhängig aufzustellen.
Gründer*in der Woche: VARM – Unf*ck the planet
Wie die VARM-Gründer Christian Grüner und Sebastian Würz das Handwerk skalieren und die Wärmewende beschleunigen wollen.
Am Anfang stand kein Hype, sondern eine einfache Wahrheit: Die günstigste Kilowattstunde ist die, die gar nicht erst verloren geht. Christian Grüner, Mathematiker, ehemaliger Managementberater und Gründer, folgte dieser schlichten Logik, als er sich nach dem Verkauf seines ersten Start-ups den Themen Klimaschutz und klimawirksame Gebäudesanierung widmete und erkannte: Nicht die nächste glänzende Hardware verspricht den größten Hebel für mehr Energie- und Kosteneffizienz in Gebäuden, sondern eine solide Hülle. „Ich wollte etwas Physisches mit echtem Impact bauen. Dämmung ist dafür der unterschätzte Schlüssel“, sagt Christian rückblickend.
So entstand die Idee zu VARM, das er 2023 zusammen mit Sebastian Würz gründete, der über Know-how im Aufbau wachstumsstarker Start-ups und Expertise in Finanzen, Personal und Vertrieb verfügte, – als zentrale Anlaufstelle für effektive Hausdämmung. „Wir verbinden Handwerkskompetenz mit digitalen Prozessen – von der Beratung bis hin zur Ausführung“, so Christian. Das Ziel: Full-Service-Dämmung für Ein- und Mehrfamilienhäuser – transparent, plan- und skalierbar.
Brücke zwischen zwei Welten
Die größte Challenge dabei? Zwei Kulturen zusammenbringen: moderne Start-up-Mechanismen und traditionelles Handwerk. „Auf dem Papier ist Standardisierung leicht. Auf der Baustelle bedeutet sie: klare Abläufe, gute Ausbildung, saubere Kommunikation – jeden Tag“, sagt Christian.
Deshalb baut VARM eigene Teams auf, setzt auf eigene Handwerker*innen statt auf Subunternehmertum und professionalisiert das Gewerk mit durchgängig digitalen Prozessen: Von der Bedarfsanalyse über Angebot und Materiallogistik bis hin zur Nachbetreuung läuft alles in einer klaren Taktung. Qualität ist kein Zufall, sondern das Ergebnis von Prozessen und den Menschen, die diese Struktur tragen, so das Credo der Gründer.
Die Business-in-a-Box fürs Handwerk
Mit der inhouse entwickelten Business-in-a-Box hilft man den eigens ausgebildeten Handwerker*innen, ihre eigenen Betriebe per Franchise zu eröffnen und als selbständige „Dämm-Entrepreneur*innen“ zu operieren. „Wir reduzieren Einstiegshürden, stellen Tools, Aufträge, Schulung sowie Qualitätsmanagement und ermöglichen Selbständigkeit, wo sie bisher nur sehr schwer zugänglich war“, sagt Christian.
Der digitale Backbone schafft zugleich Skalierbarkeit: KI-gestützte Planung, zentrale Materiallogistik und intelligente Einsatzsteuerung sollen es perspektivisch ermöglichen, dass eine Person bis zu 50 Handwerkteams parallel koordiniert; ein Effizienzsprung um den Faktor 25 gegenüber dem klassischen Handwerk.
VARM ist somit der klassische Anwendungsfall von Physical AI: Hier trifft die „echte“ Welt auf KI-basierte Effizienzsteigerung. Für eine fragmentierte Branche bedeutet das Disruption mit Augenmaß: lokal, qualitätsgesichert und paneuropäisch denkbar.
Auf Wachstumskurs
Schon kurz nach dem Start konnte das Start-up eine siebenstellige Pre-Seed-Runde schließen – angeführt von Foundamental und noa, flankiert von Business Angels wie den Gründern von Thermondo und Ecoworks. 2024 folgte die Seed-Runde über 5,7 Millionen Euro, an der unter anderen Emerge, Pale Blue Dot und die Bestandsinvestor*innen beteiligt sind.
Zudem expandierte VARM rasch nach Hamburg, Nordrhein-Westfalen und in die Rhein-Main-Region – weitere Standorte sind in Planung. Strategische Partnerschaften mit Energieberatungen, Hausverwaltungen, Versorger*innen, Wärmepumpen-Playern und den großen deutschen Baumarktketten sollen letztendlich das Thema Dämmung mit der restlichen Energiewelt verzahnen. „Unser Anspruch ist Exzellenz im Handwerk. Das macht unsere Kunden zu Fans“, so Christian. „Mit über 300 Fünf-Sterne-Google-Bewertungen können wir stolz auf unseren Service sein.“
Impact, der sich rechnen lässt
Jedes gedämmte Haus spart im Schnitt rund 1,6 Tonnen CO₂ pro Jahr – über 20 Jahre kumuliert das signifikant. Bei hunderten Projekten pro Jahr summiert sich ein sichtbarer Klimaeffekt und macht Wärmepumpen und Co. erst richtig effizient. „Die Gebäudehülle ist die erste Energiequelle. Sie bestimmt, wie gut alles andere arbeitet“, so Christian. Oder kürzer: „Ohne Dämmung verpufft der Fortschritt.“
No Bullshit, viel Verantwortung
Im Unternehmen selbst setzen die Gründer auf Customer Obsession, Trust in Data und „No-Bullshit-Strategie“, kombiniert mit einem Satz, der hängenbleibt: „Unf*ck the planet.“ Das soll die Haltung ausdrücken, die auf Baustellen benötigt wird: Initiative, Verlässlichkeit, Respekt. Und ja, Diversität ist gewollt: VARM öffnet Karrierepfade ohne Meisterpflicht und Buy-in, macht unternehmerische Selbständigkeit im Handwerk niedrigschwellig, besonders in solchen Regionen, die neue Chancen gut gebrauchen können.
Der Blick nach vorn
Die Mission von VARM ist und bleibt ambitioniert: Eine Million Häuser in zehn Jahren dämmen, aus lokalem Handwerk eine europäische Infrastruktur bauen. Das Franchise-System hilft bei der Skalierung und die Plattform verbindet Kund*innen, Planung und Teams. „Wir bauen den europäischen Champion für Dämmung: dezentral organisiert, zentral gesteuert“, sagt Christian selbstbewusst.
Christians Tipps für Gründer*innen
- Baue ein solides System – nicht nur das schnelle Produkt: Die große Idee zählt wenig, wenn Ausbildung, Prozesse und Qualität nicht stehen. Wer Wirkung will, muss Strukturen bauen, die auch im Alltag halten – auf der Baustelle und bei den Kund*innen, nicht nur im Office.
- Standardisierung ja, aber mit Menschen im Mittelpunkt: Effizienz entsteht nie durch Software allein. Sie entsteht, wenn Teams verstehen, warum ein Ablauf Sinn ergibt, und ihn mittragen. Technologie ist das Werkzeug, aber das tägliche Handeln der Teams entscheidet.
- Setze auf den „echten“ Hebel: Dämmung hat kein Glanz-Image, aber einen enormen Effekt. Manchmal liegt der größte Impact dort, wo keiner hinschaut – und genau das macht den Unterschied.
- Skalierung heißt Wiederholung mit Anspruch: Wachstum ist keine Abkürzung, sondern Konsequenz. Es bedeutet, dieselben Dinge jeden Tag verlässlich gut zu machen – und jeden Tag ein Stück besser.
50 Mio. USD für Qdrant: Wie ein Berliner Start-up die globale KI-Infrastruktur erobert
Das 2021 von Andrey Vasnetsov und Andre Zayarni gegründete Qdrant sichert sich eine gewaltige Series-B-Finanzierung und fordert die etablierten Tech-Giganten heraus. Warum „Composable Vector Search“ das nächste große Ding im B2B-Markt ist und was Gründer*innen von diesem DeepTech-Erfolg lernen können.
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.
Unchained Robotics auf dem Sprung in die „Champions League“ der Industrielogistik
Der Logistikkonzern Arvato beteiligt sich an Unchained Robotics und ebnet dem Paderborner Start-up den direkten Weg in die internationale Industrielogistik. Wir analysieren, wie dieser Deal den Markt aufmischt und welche strategischen Skalierungs-Learnings B2B-Gründer*innen daraus ziehen können.
Für Gründer*innen im Hardware- und Robotik-Bereich ist der Sprung von der Technologieentwicklung in den industriellen Masseneinsatz oft die größte Hürde. Bisher adressierte Unchained Robotics mit seiner Plattform vor allem kleine und mittelständische Betriebe in Europa. Durch die enge Verzahnung mit der Bertelsmann-Tochter Arvato validiert das Start-up seine Technologie nun im industriellen Großmaßstab.
Arvato plant, in den kommenden Jahren eine dreistellige Anzahl von Robotern in unterschiedlichen operativen Umgebungen zu implementieren. Dieses Volumen schafft Erfahrungswerte und Standards, die Unchained Robotics gegenüber Mitbewerbern einen deutlichen Skalierungsvorteil verschaffen dürften. Neue Lösungen können fortan direkt entlang konkreter Use Cases im echten Betrieb erprobt und für den breiten operativen Rollout vorbereitet werden.
Plattform-Strategie und strategische Einordnung im Wettbewerb
Der deutsche Robotik-Markt ist stark umkämpft und von unterschiedlichen Lösungsansätzen geprägt. Während einige Start-ups auf die Entwicklung eigener Hardware setzen, fokussiert sich Unchained Robotics auf die softwareseitige Integration, insbesondere durch ihr Betriebssystem. So setzt beispielsweise das Münchener Start-up RobCo auf eigene, physische und modulare Hardware-Roboterarme, wohingegen Unchained strikt modular und herstellerunabhängig agiert.
Auch im Vergleich zu WAKU Robotics aus Berlin, die mit einem Marktplatz und eigener Software einen starken Fokus auf mobile Logistikroboter (AMR/AGV) legen, decken die Paderborner breitere Pick-and-Place-Anwendungen ab. Gegenüber Unternehmen wie Magazino (gehört zu Jungheinrich), die auf spezialisierte autonome Logistik-Roboter und Eigenentwicklungen für spezifische Prozesse fokussiert sind, grenzt sich Unchained durch seinen offenen, plattformbasierten Ansatz ab.
Diese strategische Positionierung erweist sich nun als maßgeblicher Hebel. Für einen globalen 3PL-Dienstleister wie Arvato wäre die Bindung an nur einen Hardware-Hersteller zu starr. Durch die Unabhängigkeit von Unchained Robotics lassen sich Lösungen flexibel für reale Logistik- und Fulfillment-Prozesse maßschneidern.
Der „Huckepack“-Vorteil bei der US-Expansion
Ein weiterer kritischer Faktor für die künftige Marktstellung des Start-ups ist die Internationalisierung. Üblicherweise erfordert der Sprung über den Atlantik für deutsche Tech-Gründer enorme Summen und den langwierigen Aufbau eigener Vertriebsstrukturen.
Unchained Robotics wählt eine effizientere Route: Neben europäischen Standorten eröffnet die Partnerschaft den direkten Zugang in internationale Märkte, insbesondere in die USA. Das Start-up expandiert quasi „huckepack“ über die bestehenden, hochkomplexen Logistik-Setups von Arvato. Gerade in den USA, wo hohe Automatisierungsanforderungen auf dynamische E-Commerce-Strukturen treffen, sichert dies einen schnellen und praxisnahen Markteintritt.
Automatisierung ohne „Raketenwissenschaft“
Für den Logistikkonzern steht bei dem Deal vor allem die rasche operative Umsetzung im Vordergrund: Automatisierung müsse heute in erster Linie schnell wirken, so Arvato-CEO Frank Schirrmeister.
Dies zahlt direkt auf die ursprüngliche Vision von Unchained Robotics ein: Die Paderborner sind angetreten, um zu beweisen, dass industrielle Automatisierung längst keine „Raketenwissenschaft“ mehr ist. Durch den Arvato-Deal erhält das Start-up nun die Möglichkeit, diesen Anspruch von der Konzeption bis zur Inbetriebnahme im globalen Großmaßstab unter Beweis zu stellen.
Smart Scaling: 3 konkrete Learnings für B2B- und Tech-Gründer*innen
Aus dem Deal zwischen Unchained Robotics und Arvato lassen sich drei handfeste strategische Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:
1. Orchestrierung schlägt Vendor-Lock-in
Gerade im Hardware- und Maschinenbau neigen Start-ups dazu, eigene proprietäre Systeme zu entwickeln. Unchained Robotics zeigt den Wert des Plattform-Gedankens: Corporates hassen den „Vendor-Lock-in“ (die Abhängigkeit von einem einzigen Hersteller).
Learning: Wer sich als herstellerunabhängige, modulare Software- oder Integrationsschicht positioniert, macht sich für Konzerne, die flexibel bleiben müssen, weitaus attraktiver als der Anbieter einer isolierten Einzellösung.
2. Die „Huckepack“-Expansion (Piggybacking)
Der teuerste und riskanteste Schritt für deutsche B2B-Start-ups ist oft die Internationalisierung – insbesondere in die USA. Anstatt Millionen an VC-Geldern in den Aufbau eigener US-Vertriebs- und Servicestrukturen zu verbrennen, nutzt Unchained Robotics die bestehende Infrastruktur seines strategischen Partners.
Learning: Sucht gezielt nach Kund*innen oder Investor*innen, deren eigene globale Logistik oder Infrastruktur ihr als direktes Sprungbrett für neue Märkte nutzen könnt.
3. Volumen-Commitment als unfairen Wettbewerbsvorteil (Moat) aufbauen
Ein Corporate-Investment ist gut, ein garantiertes operatives Testfeld ist besser. Arvato hat sich nicht nur an dem Start-up beteiligt, sondern ein klares Commitment zum Rollout einer dreistelligen Anzahl von Robotern abgegeben.
Learning: Verhandelt bei strategischen Beteiligungen immer auch den operativen Einsatz mit hinein. Das garantierte Volumen generiert reale Use Cases und Datenmengen, die für neue Wettbewerber einen fast unüberwindbaren Burggraben („Moat“) darstellen.
European Dynamism-Report zeigt Europas Tech-Paradoxon
Laut den Autoren des aktuellen „European Dynamism“-Reports bringt Europa mittlerweile gefühlt im Wochentakt neue Unicorns hervor. Doch bei der globalen Skalierung wandert die Wertschöpfung zu oft ab. Die Studie zeigt, in welchen sechs Deeptech-Nischen europäische Start-ups die unangefochtenen Kategorie-Führer von morgen bauen können. StartingUp hat die Ergebnisse analysiert und zeigt, was das für eure Go-to-Market-Strategie bedeutet.
Das europäische Start-up-Ökosystem ist laut dem Report „European Dynamism“ im Auftrag von redalpine deutlich reifer geworden. Die Studienautoren konstatieren, dass neue Unicorns zuletzt gefühlt im Wochentakt entstehen. Zudem schlagen europäische VC-Fonds ihre US-Konkurrenten über lange Zeithorizonte, und das Funding zog 2025 wieder spürbar an. Doch der Report benennt ein neues europäisches Tech-Paradoxon: Der zentrale Engpass liegt heute weniger bei Talent, Forschung oder Finanzierung. Es geht vielmehr um die Frage, wo die Wertschöpfung beim globalen Scaling in der Region gehalten werden kann.
Die Kernthese der Studie: Europas Wettbewerbsvorteil liegt exakt dort, wo Software, Wissenschaft und Industrie eng zusammenkommen. Genau hier entstehen neue Cluster, in denen Deutschland eine sichtbar größere Rolle spielt. Berlin etabliert sich dabei laut Report als Standort für Enterprise AI, während München sich als Deeptech-Knoten über die Bereiche Fusion, Space, Health und Robotics hinweg wiederholt.
Die 6 Felder, in denen Europa global gewinnen kann
Die Deep Dives der Studie decken sechs Sektoren ab , in denen Europa nicht nur gründen, sondern den Wert auch langfristig halten und anführen kann:
- Intelligent Enterprise: Im Bereich Intelligent Enterprise verschiebt sich der Wettbewerb von Foundation Models zu Workflows. Entscheidend ist, ob ein Modell ganze Unternehmensprozesse orchestrieren, verifizieren und tief in Kundenabläufe integrieren kann. Europas Chance liegt laut Report vor allem in Vertical AI und im Orchestrierungs-Layer. Sichtbare Player am Standort Berlin sind hier Start-ups wie n8n und Parloa, während sich das Funding für europäische Enterprise-AI-Startups 2024/25 mehr als verdoppelt hat.
- Digital Health: Digital Health verlässt die Wellness-Ecke und wird zur klinischen Infrastruktur. Der Report beschreibt einen Shift hin zu "medical-grade devices" und spezialisierter AI für konkrete Versorgungsprobleme. Diese reichen von Wearables (wie Oura und Hilo/Aktiia) bis zu Anwendungen (wie Voize und Avelios), die direkt in klinische Abläufe eingreifen. Europas Vorteil liegt hierbei in Validierung, Regulierung und klinischer Alltagstauglichkeit.
- New Energy: Im Energiekapitel setzt der Report vor allem auf die Kernfusion als europäische Souveränitätswette. Das globale Investment in Fusion stieg 2025 laut Report um knapp 500 % auf 3,8 Mrd. Dollar. Europas Trumpf ist dabei laut den Autoren nicht die größte Kapitalmaschine , sondern die ITER/CERN-Erfahrung, die Engineering-Tiefe und komplexe Präzisionsfertigung , exemplarisch gezeigt am deutschen Start-up Proxima Fusion.
- Space: Die Raumfahrt wird im Report bewusst entromantisiert. Der kurzfristige Business Case liegt nicht im Weltraumtourismus, sondern in Erdbeobachtung, Navigation, Konnektivität, Defence und orbitaler Infrastruktur. Das Thema ist damit weniger Sci-Fi als vielmehr Industrie-, Sicherheits- und Infrastrukturpolitik. Getrieben von der Debatte um technologische Souveränität wächst der Druck zum Aufbau eigener Satelliten- und Launch-Infrastrukturen. Europa baut hierfür sichtbare Cluster von Toulouse über München bis Glasgow auf.
- Unlocking Biology: Die Biologie wird laut Report von einer Beobachtungswissenschaft zu einer datengetriebenen Engineering-Disziplin. Große biologische Foundation Models, proprietäre Datensätze und automatisierte Lab-in-the-loop-Setups beschleunigen Design, Test und Iteration. Europas Chance liegt hier laut Report besonders in der Middleware- und Tooling-Schicht zwischen AI-Fähigkeit und therapeutischem Ergebnis.
- Robotics: Robotik ist im Report kein Nischenthema mehr, sondern ein Feld, in dem Europas industrielle DNA zum echten Vorteil werden könnte. Der Markt ist groß und noch längst nicht verteilt, da laut Report noch rund 70 % der Lagerhäuser nicht automatisiert sind. Das Funding für europäische Robotik-Startups lag 2025 bei über 1,6 Mrd. Euro. Europas stärkste Position liegt dabei eher im „Brain Layer“ als im reinen Hardware-Rennen: in Physical AI, Real-World-Daten und Software, die Robotern den Umgang mit wechselnden Umgebungen beibringt.
StartingUp ordnet ein: 5 strategische Hebel für euer Pitch-Deck
Was bedeuten diese Fakten nun konkret für Gründerinnen und Gründer, die gerade an ihrem Produkt bauen oder Kapital suchen? Wir haben aus den Daten des Reports fünf harte strategische Leitplanken für eure Go-to-Market-Strategie abgeleitet:
- Baut den europäischen Burggraben: Pitcht Investoren keinen reinen Software-as-a-Service-Klon aus den USA. Wenn ihr global skalieren wollt, müsst ihr die Stärken des Standorts nutzen. Investoren suchen derzeit gezielt nach Teams, die exzellente Software mit tiefem, hiesigem Industrie- oder Wissenschafts-Know-how verknüpfen.
- Orchestrierung statt Basis-Technologie: Der Versuch, bei Foundation Models mit US-Giganten zu konkurrieren, verbrennt meist nur Ressourcen. Positioniert euer Start-up stattdessen intelligent im Orchestrierungs-Layer. Zeigt, dass ihr das Detailgeschäft beherrscht: das fehlerfreie Integrieren und Verifizieren von KI in tief verwurzelte, bestehende Unternehmens-Workflows.
- Nutzt Regulierung als euren stärksten USP: Viele Gründer fürchten europäische Regularien. Dreht den Spieß um! Wenn euer "medical-grade" Produkt die strengen europäischen Hürden für klinische Alltagstauglichkeit meistert, habt ihr den ultimativen Qualitätsnachweis für den globalen Markt.
- Baut die Schaufeln für den Goldrausch: Ob in Biotech oder Robotik – versucht nicht, den finalen Roboter oder Wirkstoff komplett allein zu bauen. Entwickelt stattdessen die renditestarken Zwischenschichten wie Middleware, Tooling oder den "Brain Layer", also jene Software, die KIs überhaupt erst befähigt, in komplexen Umgebungen zu agieren.
- B2B-Infrastruktur schlägt Sci-Fi-Visionen: VCs finanzieren aktuell keine Luftschlösser. Baut euren Business Case in Bereichen wie Space oder Energy auf knallharter Infrastruktur-, Sicherheits- und Industriepolitik auf. Wer Schlagworte wie "technologische Souveränität" glaubhaft mit einem starken B2B-Produkt untermauern kann, punktet beim Fundraising.
Fazit: Vom Gründen zum Überzeugungstäter
Wie die Studie passend zuspitzt: Europa fehlt nicht der nächste Gründerjahrgang. Europa kann gründen – jetzt muss Europa lernen, mit Überzeugung zu skalieren. Wer heute ein Start-up in den Bereichen Deeptech, AI oder Robotics gründet, muss vom ersten Tag an groß denken. Nur wer die Wertschöpfung und das Ownership konsequent in der eigenen Region hält, macht aus einem starken europäischen Start-up auch einen globalen Kategorie-Führer.
Der Milliarden-Coup: Wie Neura Robotics zur globalen KI-Macht aufsteigen will
Nach unserer Coverstory über Gründer David Reger und der 120-Millionen-Euro-Finanzierung im Januar 2025, zündet das Metzinger Robotik-Start-up Neura Robotics nun offenbar die nächste Stufe. Mit einer kolportierten Bewertung von 4 Milliarden Euro und dem Krypto-Giganten Tether als Investor greift das Unternehmen im globalen Haifischbecken der Humanoiden nach der Marktführerschaft.
Es war absehbar, dass die 120 Millionen Euro aus der Series-B-Runde nur das Warm-up waren. Laut übereinstimmenden Medienberichten (unter anderem von Bloomberg und der Financial Times) steht Neura Robotics vor dem Abschluss einer gigantischen Finanzierungsrunde in Höhe von rund 1 Milliarde Euro (ca. 1,2 Milliarden US-Dollar). Damit würde sich die Unternehmensbewertung auf etwa 4 Milliarden Euro katapultieren. Neura stiege somit endgültig in die absolute Top-Liga der europäischen Tech-Einhörner auf. Das Unternehmen selbst wollte die Berichte auf Nachfrage bislang nicht kommentieren.
Krypto-Milliarden für DeepTech: Der Tether-Faktor
Was diesen Deal in der Tech-Welt so einzigartig macht, ist die Herkunft des Kapitals. Angeführt wird die Runde laut den Berichten von der Tether Holdings SA, dem Emittenten des weltweit größten Stablecoins. Das ist kein Zufall, sondern Teil einer strategischen Neuausrichtung: Tether nutzt seine enormen Krypto-Gewinne (allein in den ersten drei Quartalen 2025 über 10 Milliarden Dollar), um ein „Real-World“-Portfolio aufzubauen – von KI-Rechenzentren über Energie bis hin zu zukunftsweisender Robotik. Für Neura würde das den Zugang zu einem extrem liquiden Investor bedeuten, der bereit ist, die kapitalintensive Skalierung von Hardware langfristig zu stützen.
Das globale Haifischbecken: Metzingen gegen das Silicon Valley
Dieses Kapital ist bitter nötig, denn der Markt für humanoide und kognitive Robotik wird aktuell massiv von US-Hyperscalern und chinesischen Speedbooten befeuert. Auf der einen Seite steht Elon Musk mit Tesla Optimus und enormer Skalierungsmacht. Auf der anderen Seite agieren hochfinanzierte US-Start-ups wie Figure AI, die mit Milliarden von Microsoft und dem KI-Gehirn von OpenAI ausgestattet sind. Hinzu kommen chinesische Hersteller wie Unitree, die mit staatlicher Förderung extrem günstige Modelle auf den Markt werfen.
In diesem Milliarden-Rennen positioniert sich Neura Robotics als europäische Speerspitze. Das Unternehmen liefert einen technologischen Gegenentwurf, der Kunden wie Kawasaki Heavy Industries und Omron bereits überzeugt hat – laut CEO David Reger liegen die Auftragsbücher bei einem Volumen von fast 1 Milliarde US-Dollar.
Der Burggraben: Wie sich Neura Robotics positioniert
Um gegen die Tech-Giganten zu bestehen, setzt das Start-up auf einen technologischen Burggraben. Mit diesen Alleinstellungsmerkmalen will sich Neura von der Konkurrenz abheben:
- „Physical AI“ statt umgebauter Chatbots: Während viele Konkurrenten textbasierte KI-Modelle nachträglich in Roboter integrieren, betont Neura, seine KI von Grund auf für die physische Welt gebaut zu haben. Die Roboter verfügen über ein multisensorisches System: Sie sehen in 3D, sollen Sprache im Fabriklärm erkennen und durch haptisches Feedback ein echtes "Fingerspitzengefühl" besitzen.
- Sicherheit ohne Käfige: In traditionellen Fabriken arbeiten Roboter hinter teuren Schutzzäunen. Neuras Modelle verfügen über eine patentierte Sensorik (Touchless Safe Human Detection). Sie sollen Menschen in Echtzeit erkennen, berührungslos stoppen oder ausweichen. Dadurch können Mensch und Maschine ohne teure Fabrikumbauten direkt im selben Raum arbeiten.
- Die Plattform-Strategie: Das Start-up baut nicht nur einen Roboter. Die kognitive KI fungiert als Betriebssystem, das in verschiedene Hardware-Formen gegossen wird – sei es der Humanoide 4NE-1 oder der hochpräzise kognitive Cobot MAiRA. Die Idee: Macht ein Roboter im Netzwerk einen Fehler, lernen alle anderen weltweit daraus. Ein Ökosystem, das zudem durch strategische Partnerschaften mit Giganten wie Nvidia und Schaeffler gestützt wird.
- Fokus auf Datensouveränität: Von der KI über die Steuerungssoftware bis hin zu den Sensoren entwickelt Neura Kernkomponenten im eigenen Haus. Dieser "Made in Germany"-Ansatz garantiert aus Unternehmenssicht höchste Datensicherheit. Für westliche Industrieunternehmen ist das ein massives Argument gegenüber asiatischen oder US-amerikanischen Herstellern.
„We serve humanity“: Klare Kante gegen Rüstungsdeals
Trotz des rasanten Wachstums bleibt David Reger seinen Prinzipien treu – ein Aspekt, den wir bereits in unserer Coverstory beleuchtet haben. Der Gründer positioniert seine Roboter strikt als Zivil- und Helfermaschinen für Industrie und Haushalt. Lukrative Anfragen aus der Rüstungsindustrie lehnt das Unternehmen kategorisch ab. Der Humanoide 4NE-1 soll den Menschen entlasten, nicht ersetzen oder bedrohen. Mit dieser ethischen Linie setzt Neura einen bewussten Gegenpol zu einem Markt, der teilweise stark militärisch geprägt ist.
Fazit: Der „iPhone-Moment der Robotik“
Analysten von Barclays schätzen, dass der Markt für KI-basierte Roboter und autonome Maschinen bis 2035 auf rund 1 Billion Dollar anwachsen wird. Mit der erwarteten Milliarden-Finanzierung und dem ehrgeizigen Ziel, bis 2030 rund 5 Millionen Einheiten zu produzieren, unterstreicht Neura Robotics seinen Anspruch auf die globale Weltspitze. Für das Metzinger Start-up hat die Phase der weltweiten Skalierung gerade erst begonnen.
Gründer*in der Woche: Picturo – Local Photography, European Scale
Mit der Picturo Photography UG baut Jean Witt eine europaweite Plattform zur einfachen Suche nach lokalen Fotograf*innen auf. Ziel ist es, einen stark fragmentierten Markt zu bündeln, Fotograf*innen sichtbar zu machen und Nutzer*innen eine zentrale Anlaufstelle zu bieten. Mehr dazu im Interview mit dem Gründer.
Picturo klingt nach dem großen Bild. Beschreibe uns deine Idee in wenigen Sätzen – dein Elevator Pitch!
Picturo ist ein internationaler Marktplatz, der die Suche nach lokalen Fotograf*innen weltweit radikal vereinfacht. Statt unübersichtlicher Recherche auf Social Media oder Google bietet Picturo eine zentrale, standortbasierte Plattform. Nutzer*innen finden mit wenigen Klicks die passenden Fotograf*innen für jeden Anlass, während diese wiederum gezielt neue Kund*innen gewinnen. So professionalisiert Picturo einen stark fragmentierten Markt und macht die Suche nach Fotografie-Dienstleistungen so einfach wie die Buchung eines Hotels.
Es gibt bereits viele Plattformen für Fotograf*innen und Bilddatenbanken. Was war der konkrete Auslöser oder gar Pain Point, den du selbst erlebt hast, der dich dazu gebracht hat, Picturo zu gründen?
Der konkrete Auslöser war meine eigene Erfahrung als Reisender. Die Suche nach lokalen Fotografinnen lief fast immer über Direktnachrichten auf Social Media oder über einzelne Webseiten. Dabei musste man jedes Mal Preise, Verfügbarkeiten und Leistungen separat anfragen – oft ohne klare Antworten oder Vergleichsmöglichkeiten. Dieser Prozess ist zeitaufwendig, intransparent und für Nutzer*innen extrem umständlich. Gleichzeitig wurde deutlich, dass es für Fotograf*innen genauso ineffizient ist, jede Anfrage einzeln zu beantworten. Picturo ist aus genau diesem Pain Point entstanden: dem Wunsch nach einer zentralen, einfachen und transparenten Lösung für die Suche nach lokalen Profis.
Ihr sitzt in Esens, also im schönen Ostfriesland, habt aber den Anspruch, Fotograf*innen in „ganz Europa“ zu vernetzen. Wie baut man von einem eher ländlichen Standort aus eine so internationale Community auf?
Unser Standort in Ostfriesland ist für uns kein Nachteil, sondern Teil unserer Geschichte. Picturo ist von Anfang an als digitale Plattform konzipiert worden, bei der der Standort des Teams keine Rolle für die Reichweite spielt. Der Bedarf bei Fotograf*innen in ganz Europa ist so groß, dass Anfragen zur Teilnahme an unserer Plattform bereits heute organisch entstehen. Viele Fotograf*innen suchen gezielt nach Möglichkeiten, international sichtbar zu werden und neue Kund*innen zu erreichen. Durch klare Positionierung, einfache Nutzung und einen starken Fokus auf lokale Sichtbarkeit schaffen wir Vertrauen und Wachstum – unabhängig vom Standort. So bauen wir Schritt für Schritt eine internationale Community auf: digital, skalierbar und nachhaltig.
Euer Portfolio ist breiter als das der Konkurrenz. Wie genau funktioniert das Geschäftsmodell? Zahlt der/die Kund*in pro Bild oder ist es ein Abo-Modell?
Der Kern von Picturo liegt klar auf der Vermittlung und Sichtbarkeit von professionellen Fotografinnen. Unser Geschäftsmodell basiert auf abonnementbasierten Mitgliedschaften für die Fotografinnen. Für Kund*innen ist die Nutzung der Plattform vollständig kosten- und provisionsfrei; ebenso fallen keine Buchungsprovisionen an. Fotograf*innen zahlen eine monatliche Subscription für Sichtbarkeit, Reichweite und den Zugang zu qualifizierten Anfragen. Dieses Modell schafft Transparenz, vermeidet Reibung im Buchungsprozess und ist für beide Seiten fair und planbar.
Ihr bietet auch einen Guide zu lokalen Hotspots (Bars, Cafés) an. Ist das „nur“ ein Content-Marketing-Tool, um Traffic auf die Seite zu bekommen, oder plant ihr Kooperationen mit der Gastronomie als weitere Einnahmequelle?
Der Guide zu lokalen Hotspots ist aktuell in erster Linie als Mehrwert für Nutzer*innen gedacht und unterstützt den organischen Traffic sowie die Sichtbarkeit der Plattform. Gleichzeitig sehen wir darin großes strategisches Potenzial über reines Content-Marketing hinaus. Perspektivisch planen wir, diesen Bereich für Kooperationen mit lokalen Partnern wie Cafés, Bars oder Hotels zu öffnen.
Eine Plattform europaweit zu skalieren, kostet Geld und Ressourcen. Wie habt ihr euch bisher finanziert?
Aktuell ist Picturo vollständig eigenfinanziert und damit komplett gebootstrapped. Die Entwicklung der Plattform sowie der Markteintritt in erste Länder wurden aus eigenen Mitteln realisiert. Nun befinden wir uns an einem Punkt, an dem wir gezielt nach strategischen Partnern und Investor*innen suchen, um die nächste Skalierungsstufe zu erreichen. Ziel ist es, gemeinsam schneller zu wachsen und das internationale Potenzial von Picturo voll auszuschöpfen.
Wenn du auf die Zeit seit der Gründung der UG zurückblickst: Was war bisher der wichtigste Meilenstein, bei dem du wusstest: „Okay, das hier funktioniert wirklich“?
Der wichtigste Meilenstein war die Einführung des Abo-Modells. Trotz der Umstellung auf ein kostenpflichtiges Angebot lief das Onboarding ungebrochen weiter und neue Fotograf*innen traten der Plattform bei. In diesem Moment wurde klar, dass Picturo ein echtes Problem löst und einen echten Mehrwert bietet. Die Bereitschaft, für Sichtbarkeit und Reichweite zu bezahlen, hat bestätigt, dass der Bedarf im Markt vorhanden ist. Ab diesem Punkt war klar: Das Modell funktioniert.
Wo siehst du Picturo in drei Jahren?
In drei Jahren ist Picturo in vielen EU-Ländern aktiv und als internationaler Marktplatz für lokale Fotograf*innen etabliert. Gemeinsam mit starken Partnern ist die Plattform breit ausgerollt und für Nutzer*innen die erste Adresse bei der Fotografensuche.
Und last but not least: Welche Tipps würdest du anderen Gründer*innen geben, die gerade am Anfang stehen – vielleicht auch jenen, die nicht in den großen Hubs wie Berlin oder München sitzen?
Der wichtigste Tipp ist, sich konsequent an einem echten Problem zu orientieren und früh mit Nutzer*innen zu sprechen. Der Standort ist dabei zweitrangig – entscheidend sind Fokus, Umsetzungsstärke und Durchhaltevermögen. Gerade außerhalb großer Startup-Hubs kann man oft ruhiger, effizienter und näher am Markt arbeiten. Wichtig ist, früh zu testen, Feedback ernst zu nehmen und das Produkt Schritt für Schritt zu verbessern. Netzwerke, Partnerschaften und digitale Sichtbarkeit sind heute wichtiger als ein physischer Standort.
Hier geht’s zu Picturo
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
11 Mio. Euro für Physical AI: Wie FLEXOO Hardware zum Sprechen bringen will
Das Heidelberger Sensorik-Start-up FLEXOO hat eine Series-A-Finanzierungsrunde über 11 Mio. Euro erfolgreich abgeschlossen. Mit dem Kapital plant FLEXOO die internationale Skalierung seiner Sensorplattform für Batterie-Speichersysteme und die Automobilindustrie.
Vom Forschungsprojekt zum DeepTech-Unternehmen
Hinter dem ambitionierten Vorhaben steht ein fünfköpfiges Gründerteam, das akademisches Know-how mit industriellem Anspruch verbinden will. Geführt wird das Heidelberger Unternehmen von Founding CEO und Managing Director Dr. Michael Kröger. Zum Gründungsteam gehören zudem Sieer Angar (Chairman of the Board), Dr. Mathieu Turbiez (Chief Revenue Officer), Dr. Jean-Charles Flores (Director Market Development North America) und Dr. Janusz Schinke (Managing Director).
Diese starke akademische Prägung ist typisch für DeepTech-Ausgründungen. Das Start-up hat seine technologischen Wurzeln im hochspezialisierten Umfeld der gedruckten Elektronik. Um diese Expertise zu kommerzialisieren, wurde die FLEXOO GmbH im Jahr 2024 offiziell als eigenständiges Spin-off des renommierten Heidelberger InnovationLab gegründet. Die Bündelung dieser Kompetenzen in einer eigenständigen Gesellschaft war der strategische Schritt, um eine Technologiearchitektur, die laut Investorenangaben von der Forschung bis zur Markteinführung validiert wurde, nun auf die globale industrielle Skalierung zu trimmen.
Das Versprechen: Hochauflösende Daten aus dem Inneren der Maschine
FLEXOO adressiert eine reale Schwachstelle aktueller KI-Systeme: KI-Algorithmen benötigen hochauflösende Echtzeit-Daten über den physikalischen Zustand von Hardware. Das Gründerteam hat dafür eine Sensorplattform entwickelt, die ultradünne, flexibel formbare Sensoren mit Edge-AI kombiniert.
Die Kerninnovation liegt laut Unternehmensangaben im Formfaktor: Die Sensoren sind unter 200 Mikrometer dünn und sollen sich nahtlos in nahezu jede Oberfläche oder Struktur integrieren lassen. Im Bereich der Batterietechnologie liefert dies auf dem Papier messbare Mehrwerte: FLEXOO gibt an, dass Validierungen mit führenden Batterieherstellern Kapazitätsgewinne von bis zu 5 Prozent zeigen. Dies soll komplett ohne Änderungen am Batteriezell-Design oder der bestehenden Zellchemie gelingen. Zudem sollen durch die direkten Daten auf Zellebene Frühwarnsysteme etabliert werden, die drohende Batterieausfälle proaktiv verhindern. Solche „bis zu“-Werte sind in frühen Validierungsphasen stets mit Vorsicht zu genießen, bis sie sich in der industriellen Massenanwendung verlässlich reproduzieren lassen.
Die Produktion als eigentlicher Hebel
Der entscheidende Überlebensfaktor für ein Hardware-Start-up ist die Skalierbarkeit der Produktion. FLEXOO setzt hier auf eine hochvolumige Druckfertigung, die nahezu jede Geometrie ermöglichen soll. Die Sensoren werden nicht aufwendig einzeln zusammengebaut, sondern gedruckt. Das ermöglicht laut Aussage der Investoren eine Kostenstruktur, die den breiten industriellen Einsatz erst realistisch macht und ein überzeugendes Preis-Leistungs-Verhältnis liefert.
Das Start-up reklamiert dabei selbstbewusst für sich, den weltweit präzisesten taktilen Sensor zu produzieren. Ob das patentierte Verfahren und die Fertigung „Made in Germany“ diesen technologischen Vorsprung gegen die immense Konkurrenz langfristig verteidigen können, wird sich letztlich in den harten Preisverhandlungen der Zulieferer-Industrie zeigen.
Die Realität der Skalierung: Verträge statt Prototypen
Trotz des starken technologischen Fundaments steht FLEXOO nun vor der klassischen Herkulesaufgabe für Hardware-Start-ups: Die Überführung von vielversprechenden Prototypen in ein profitables Seriengeschäft. Mit dem Abschluss der Series-A-Runde fokussiert sich das Unternehmen 2026 richtigerweise auf den Ausbau des internationalen Vertriebs und die Sicherung strategisch relevanter Lieferverträge. Zudem ist die Bereitstellung von Prototypen der Physical-AI-Plattform an Entwicklungspartner fest eingeplant.
Die Zusammensetzung der Investoren ist hierbei ein strategischer Vorteil: eCAPITAL bringt Erfahrung bei Deep-Tech-Unternehmen und einen klaren Fokus auf ClimateTech sowie IoT mit. AUMOVIO wiederum kann über seine Start-up-Einheit co-pace direkten Zugang zur globalen Automobil- und Mobilitätsindustrie bieten.
Dass FLEXOO parallel Einsatzfelder in stark wachsenden Zukunftsbereichen wie der humanoiden Robotik ins Auge fasst, deutet das enorme Potenzial der Sensor-Plattform an. Ob aus diesem Versprechen jedoch wirklich ein globaler Standard für Physical AI wird, müssen erst die harten Serien-Validierungen der nächsten Jahre zeigen. "Hardware is hard" – das gilt auch für smarte, gedruckte Sensoren aus Heidelberg.
GameChanger des Monats: Gwen Thomas - Vom Background-Gesang zum SOMA SPACE
Das Business mit der inneren Stimme: Wie Gwen Thomas Stimmtherapie zum Gamechanger macht.
Einst stand Natascha Gweneth (Gwen) Thomas als Backgroundsängerin für Größen wie Sido und Cro auf der Bühne. Heute ist sie Unternehmerin, Stimmtherapeutin und Autorin. Mit ihrer digitalen Plattform, einer eigenen Ausbildungsmethode und dem Hamburger Studio SOMA SPACE hat sie eine Nische für körperbasierte Bewusstseinsarbeit besetzt.
Dabei schien ihre Karriere zunächst ganz anders vorgezeichnet: Nach einem Stipendium an der Stage School und Jahren im professionellen Musikbusiness tourte sie intensiv und schrieb Songs in den Hansa Studios. Doch der Erfolg in dieser stark männlich geprägten und druckvollen Zeit hatte seinen Preis. „Ich habe funktioniert, aber mich selbst immer weiter verloren“, erinnert sie sich heute. Ein schwerer biografischer Einschnitt zog schließlich den endgültigen Schlussstrich unter ihre Musikkarriere: Im siebten Monat verlor sie ihren ersten Sohn. Sie brach alle Engagements ab, begann eine Therapie und zog sich vollständig zurück. Aus diesem schmerzhaften Nullpunkt heraus entstand das Fundament für ihr heutiges Unternehmen.
Aus eigener Heilung wird ein Business Case
Anstatt auf die Bühne zurückzukehren, verwebte Gwen ihre Erfahrungen aus Musik, Schauspiel, somatischer Arbeit und Klangtherapie zu einem neuen Konzept. Ende 2020 launchte sie die Website www.deinestimmedeinraum.de. Hieraus entwickelte sie rechtlich geschützte Methoden wie das Holistisch Stimmtherapeutische Coaching® sowie den Vocal-Energetic Release™. Ihr Ansatz ist dabei stets körperorientiert. „Die Stimme weiß oft früher als der Verstand, dass etwas nicht stimmt“, erklärt sie. Es gehe nicht um bloßes Schreien, sondern um die Wahrnehmung von Blockaden im Nervensystem. Die Stimme fungiere dabei als Antenne, die zeigt, wo jemand nicht in seiner Wahrheit lebt.
Heute ist ihr Geschäftsmodell breit aufgestellt und umfasst Workshops, Retreats sowie ein spezialisiertes Mentoring. Dass ihre Arbeit oft exklusiv und hochpreisig ist, sieht Gwen nicht als Widerspruch zu ihrem feministischen Anspruch. Für sie ist es ein Akt der Selbstfürsorge, den eigenen finanziellen Wert zu kennen. Sie betont: „Wenn Frauen in meine Ausbildung oder in ein Mentoring investieren, ermöglichen sie ein System, in dem ich Frauen anstellen kann, sie fair bezahle und wirtschaftliche Unabhängigkeit fördere.“
Feminismus und wirtschaftliche Klarheit gehören für Gwen untrennbar zusammen, da das Unter-Wert-Verkaufen lediglich alte patriarchale Systeme reproduzieren würde. Sie möchte, dass Frauen – die oft jahrelang unbezahlte Care-Arbeit geleistet haben – endlich in finanzieller Fülle stehen dürfen.
Embodiment als politischer Akt
Für Gwen ist diese Arbeit weit mehr als individuelles Coaching; sie ist zutiefst politisch. Sie ist überzeugt, dass die Wahrnehmung der Frau über Generationen vom Patriarchat abgespalten wurde. „Gerade wir Frauen haben gelernt, uns zurückzunehmen – nicht nur in unserem Ausdruck, sondern auch in dem, was wir vom Leben wollen“, sagt sie. In ihrem Mentoring arbeitet sie daher gezielt mit Frauen in Führungspositionen, wie etwa Chefärztinnen oder Tech-Expertinnen, die gelernt haben, auf eine männliche Weise zu performen, sich dabei aber selbst verlieren.
Ihre Marke The Vulva Voice ist in diesem Kontext ein klares Statement. Gwen erklärt, dass dieses Branding keine kalkulierte Marketingstrategie war, sondern aus einer verkörperten Haltung entstand. Sie fordert eine Erweiterung des Marktes und eine neue Offenheit in klassischen Unternehmensräumen: „Wir dürfen aufhören so zu tun, als seien Körper, Zyklus, Trauma oder emotionale Intelligenz ‚private Themen‘. Sie betreffen jede Frau – und damit jede Organisation.“
Qualitätssicherung und die Grenzen des Coachings
Um dieses politische Ziel mit fachlicher Exzellenz zu untermauern, nutzt Gwen ihr Buch Vulva Voice als Filter für Qualität. Ihr Fundament bilden Zertifizierungen in traumasensibler Begleitung, Body-Mind-Centering und MediAkupresseur.
Angesprochen auf die Abgrenzung zur klassischen Therapie stellt sie klar, dass ihre Angebote reine „Erfahrungsräume“ sind. Sie versteht sich nicht als Heilerin, sondern als Raumhalterin. Durch ihren traumasensiblen Hintergrund arbeitet sie strikt ressourcenorientiert: „Wir aktivieren zunächst die Fähigkeit zur Selbstregulation [...], bevor wir mit intensiveren Themen arbeiten.“ Sie diagnostiziert nicht und ersetzt keine Therapie. Sollte eine Teilnehmerin therapeutische Hilfe benötigen, kommuniziert Gwen dies transparent. Ihre Arbeit dient der Kapazitätsbildung im Umgang mit biografischen Prägungen, nicht deren „Wegmachen“.
Skalierung und Vision
Obwohl das Unternehmen stark mit Gwens persönlicher Geschichte verwoben ist, plant sie bereits die Skalierung über ausgebildete Trainerinnen im Soma Space. Diese sollen keine Kopien ihrer selbst sein, sondern ihre eigene Geschichte und Stimme nutzen. Für Gwen bedeutet unternehmerisches Wachstum vor allem Multiplikation: „Skalierung bedeutet für mich nicht Entpersonalisierung, sondern Verkörperung in vielen Körpern.“
Die Ergebnisse sind oft lebensverändernd. Viele Frauen erkennen, dass ihre Dysregulation kein individuelles Versagen ist, sondern eine Reaktion auf nicht geachtete Ressourcen. Das führt oft zu radikaler Klarheit – bis hin zu Trennungen, wenn Klientinnen plötzlich ihre eigene Wahrheit spüren.
Gwen Thomas selbst blickt heute mit großer Klarheit auf ihren Weg. Sie hat ihren Schmerz und ihr Trauma in ihre Arbeit transformiert. „Ich weiß heute, dass ich den Schmerz [...] nicht mehr brauche“, sagt sie. „Das hat mir geholfen, hier anzukommen.“
Series A: 6,5 Mio. Euro für den „KI-Mitarbeiter“ von happyhotel
Das 2019 gegründete TravelTech happyhotel wandelt sich vom reinen Software-Anbieter zum Entwickler von KI-Agenten. Doch der Schritt zum autonomen „Hotel-Autopiloten“ birgt auch technische und psychologische Hürden.
Wer heute ein mittelständisches Hotel führt, hat oft zwei Probleme: Die Kosten steigen, und für komplexe Aufgaben wie die dynamische Preisgestaltung (Revenue Management) fehlt schlicht das Personal. Genau hier setzt die 2019 gegründete happyhotel GmbH an, die nun den Abschluss ihrer Series-A-Finanzierungsrunde über 6,5 Millionen Euro bekanntgegeben hat.
Angeführt wird die Runde vom VC Reimann Investors, unterstützt von den Bestandsinvestoren wie dem Start-up BW Innovation Fonds (MBG), seed + speed Ventures und dem Family Office Wecken & Cie.
Der USP: Autopilot statt Cockpit
Der Markt für Revenue-Management-Software ist voll: Platzhirsche wie IDeaS oder Duetto bedienen die großen Ketten, Herausforderer wie RoomPriceGenie buhlen um die Kleinen. Doch happyhotel will sich mit einem radikalen Versprechen abheben: Weg vom „Tool“, das bedient werden muss, hin zum autonomen KI-Agenten.
„Wir bauen unser System nicht für den Revenue Manager – wir automatisieren die Aufgaben eines Revenue Managers“, erklärt CEO Rafael Weißmüller. Für unabhängige Hotels, die sich keine teuren Spezialisten leisten können, wird die Software so quasi zum digitalen Mitarbeiter, der Preise in Echtzeit anpasst – ein Ansatz, der in Zeiten des Personalmangels bei Investor*innen extrem gut verfängt.
Gründer-Team mit „Stallgeruch“ und Exit-Erfahrung
Dass die Runde in einem schwierigen Marktumfeld zustande kam, dürfte auch am Setup des Gründerteams liegen, das die klassische Branchen-Expertise mit Skalierungswissen vereint:
- Sebastian Kuhnhardt kommt selbst aus einer Hoteliersfamilie und entwickelte die Ur-Idee aus dem Frust über die Zettelwirtschaft im elterlichen Betrieb.
- Rafael Weißmüller bringt die SaaS-Erfahrung mit: Er war früherer Mitarbeiter bei sevDesk, dem Offenburger Vorzeige-Start-up, das zeigte, wie man Büro-Software für KMUs massentauglich macht.
- Marius Müller liefert als Wirtschaftsinformatiker das technische Fundament.
Expansion und Realitätscheck
Aktuell steuert das System bereits über 50.000 Hotelzimmer in 12 Ländern und optimiert nach eigenen Angaben ein Umsatzvolumen von über einer Milliarde Euro. Mit dem frischen Kapital soll nun die Expansion in Europa forciert werden.
Dennoch bleiben Herausforderungen: Der Markt der Hotel-Technologie ist berüchtigt für seine fragmentierte Landschaft aus veralteten Verwaltungssystemen (PMS). Der Erfolg des KI-Agenten wird maßgeblich davon abhängen, wie reibungslos happyhotel die Schnittstellen zu diesen Altsystemen managt. Zudem müssen die Gründer eine psychologische Hürde nehmen: Hoteliers dazu zu bringen, die Kontrolle über ihre wichtigste Stellschraube – den Preis – vollends an eine „Black Box“ abzugeben, erfordert großes Vertrauen.
Dass dieses Vertrauen noch wachsen muss, zeigt auch das aktuelle Modell: Noch agiert die KI nicht völlig allein. Ein internes Team aus menschlichen Revenue-Expert*innen unterstützt das System weiterhin bei strategischen Fragen – der Weg vom Copiloten zum echten Autopiloten ist also auch bei happyhotel ein schrittweiser Prozess.
Seed-Runde: Leipziger HRTech clarait erhält über 1,5 Mio. Euro
Das 2023 von Johannes Bellmann, Miriam Amin und Thilo Haase gegründete Start-up clarait digitalisiert einen der letzten analogen Bereiche im Unternehmen: die Zusammenarbeit zwischen Betriebsräten und HR.
Die clarait GmbH hat den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde bekanntgegeben und sichert sich Kapital in Höhe von über 1,5 Millionen Euro. Lead-Investor der Runde ist der TGFS Technologiegründerfonds Sachsen, der einen siebenstelligen Betrag investiert. Als Co-Investor beteiligt sich der HR Angels Club, ein europaweites Netzwerk aus erfahrenen HR-Führungskräften und Investoren.
Marktlücke: Der „White Spot“ zwischen HR- und Legal-Tech
Während klassische HR-Prozesse wie Payroll oder Recruiting längst digitalisiert sind, gilt der Bereich der „Labour Relations“ (betriebliche Mitbestimmung) als einer der letzten kaum erschlossenen Märkte. In vielen Unternehmen dominiert hier noch der „Status Quo“ – ein Vorgehen, das angesichts strenger Compliance-Vorgaben und der DSGVO zunehmend riskant wird.
Clarait positioniert sich hier mit zwei verknüpften SaaS-Lösungen:
- BRbase unterstützt Betriebsräte bei der strukturierten Organisation von Sitzungen, Beschlüssen und Mitbestimmungsprozessen.
- HRflows liefert der Arbeitgeberseite juristisch geprüfte Workflows für mitbestimmungspflichtige Maßnahmen.
Wettbewerb & USP: Brückenbauer statt Insellösung
Im Wettbewerbsumfeld grenzt sich das Leipziger Start-up deutlich ab. Während etablierte Anbieter oft reine Insellösungen anbieten, verfolgt clarait einen Plattform-Ansatz. Ziel ist es, den Medienbruch zwischen Personalabteilung und Gremium zu beenden und beide Seiten auf einer Infrastruktur zu verbinden.
Das Start-up adressiert damit einen wachsenden Markt, der durch steigende regulatorische Anforderungen und den Trend zu revisionssicheren Workflows getrieben wird. Zu den Kunden zählen bereits DAX-40- und Fortune-500-Unternehmen.
Der „Perfect Fit“: Praxis trifft Prozesslogik
Ein wesentlicher Faktor für das Investment dürfte die Komposition des Gründerteams sein, das die nötige Neutralität für dieses politisch sensible Thema mitbringt:
- Johannes Bellmann (CEO) vereint die Perspektiven beider Verhandlungspartner und versteht das Geschäftsmodell sowie den Markt der betrieblichen Mitbestimmung tiefgehend.
- Thilo Haase (CPO) verantwortet die inhaltliche Ausgestaltung der Plattform.
- Miriam Amin (CTO) vervollständigt das Trio als technische Mitgründerin.
„Smart Money“ und KI-Pläne
Neben dem Kapital des TGFS bringt vor allem der Einstieg des HR Angels Club strategisches Gewicht. Das Netzwerk gilt als „Smart Money“ der HR-Tech-Szene und bietet Zugang zu Entscheidern in Personal- und Organisationsfunktionen. Sören Schuster, Geschäftsführer des TGFS, sieht in der Gremienverwaltung einen „bislang nur unzureichend digitalisierten Bereich“ und bescheinigt dem Team das Potenzial zum Qualitätsführer.
Das frische Kapital soll primär in den Ausbau der Vertriebsorganisation sowie die Weiterentwicklung der Software fließen. Geplant sind unter anderem die Integration von KI-gestützten Assistenzfunktionen sowie die Vorbereitung der Internationalisierung, die zunächst im deutschsprachigen Raum erfolgen soll.
Münchner Robotik-Start-up Sitegeist holt 4 Mio. Euro Pre-Seed
Das 2025 von Dr. Lena-Marie Pätzmann, Julian Hoffmann, Nicola Kolb und Claus Carste gegründete Sitegeist entwickelt modulare, KI-gesteuerte Roboter, die autonom die Sanierung maroder Beton-Infrastruktur übernehmen.
Die Instandhaltung der öffentlichen Infrastruktur entwickelt sich zunehmend zum Nadelöhr der Bauindustrie. Allein in Deutschland beziffert die KfW den Sanierungsstau auf mehrere hundert Milliarden Euro. In diesem Marktumfeld konnte Sitegeist nun die Investoren überzeugen: Angeführt wird die Runde von den VCs b2venture und OpenOcean. Zudem beteiligten sich UnternehmerTUM Funding for Innovators sowie renommierte Business Angels, darunter Alexander Schwörer, Verena Pausder und Lea-Sophie Cramer.
Der Markt: Skandinavische Dominanz trifft auf Münchner KI
Sitegeist betritt mit seiner Lösung für die Betonsanierung keinen unbesetzten Markt. Der Bereich der Abbruch- und Sanierungsroboter wird traditionell von starken skandinavischen Herstellern wie Brokk, Aquajet oder Conjet (alle Schweden) dominiert. Diese Anbieter haben sich mit robusten Maschinen für den selektiven Betonabtrag weltweit etabliert.
Doch Sitegeist setzt technologisch an einem anderen Punkt an: Während die Systeme der etablierten Wettbewerber in der Regel tele-operiert sind – also permanent von Fachkräften ferngesteuert werden müssen –, zielen die Münchner auf echte Autonomie. Mitgründer Claus Carste (CPO), der an der TUM ursprünglich selbst an Teleoperation forschte, entwickelte den Ansatz bewusst weiter: Weg von der Fernsteuerung, hin zur eigenständigen Problemlösung durch die Maschine.
„Golden Pretzel“- und „Munich Startup Special Prize“-Gewinner mit autonomem Ansatz
Der technologische Sprung soll vor allem den Fachkräftemangel abfedern: Wo bei herkömmlichen Systemen ein(e) Bediener*in pro Maschine gebunden ist, ermöglicht der autonome Ansatz von Sitegeist perspektivisch, dass eine Fachkraft mehrere Roboter gleichzeitig überwacht.
„Die spannendsten KI-Roboter von heute haben keine Finger und Daumen“, kommentiert Sam Hields, Partner bei OpenOcean. Die Roboter nutzen Sensorik und KI, um ihre Umgebung eigenständig zu erfassen. Sie erkennen Unebenheiten im Beton und passen ihre Arbeitsweise in Echtzeit an. Ein digitales 3D-Modell (BIM) des Bestandsgebäudes ist dafür nicht notwendig.
Dass dieser Ansatz Potenzial hat, bewies das Team bereits im Vorjahr: 2025 gewann Sitegeist (damals teils noch unter dem Projektnamen Aiina Robotics bekannt) den renommierten Pitch-Wettbewerb der Bits & Pretzels Konferenz und sicherte sich die „Golden Pretzel“ sowie den „Munich Startup Special Prize“.
Philosophie trifft Deep Tech
Hinter der Technologie steht ein vierköpfiges Gründerteam, das interdisziplinäre Expertise vereint und tief im Münchner Ökosystem verwurzelt ist. CEO Dr. Lena-Marie Pätzmann bringt dabei eine ungewöhnliche Perspektive ein: Die Absolventin der Universität St. Gallen hält auch einen Bachelor in Philosophie – eine Kombination, die bei der ethischen und gesellschaftlichen Einordnung von KI-Arbeitskräften zunehmend an Bedeutung gewinnt.
Zusammen mit Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO, ehemalige Stipendiatin der Bayerischen EliteAkademie) und Claus Carste (CPO) gründete sie das Unternehmen im Jahr 2025 als Spin-off der Technischen Universität München (TUM). Es entstammt dem Robotik-Lehrstuhl von Prof. Matthias Althoff, der bereits Erfolge wie RobCo hervorbrachte.
Florian Schweitzer, Partner bei b2venture, sieht in dieser Konstellation einen entscheidenden Vorteil: „Das Team ist bereit, buchstäblich durch Wände zu gehen, um Robotik auf realen Baustellen nutzbar zu machen.“ Mit dem frischen Kapital plant Sitegeist nun, das Team am Standort München weiter auszubauen und die Einführung der Systeme auf realen Baustellen zu beschleunigen.
Key Facts: Sitegeist
- Gründung: 2025 (Spin-off der TU München, Projektname „Aiina Robotics“)
- Sektor: Construction Tech / Robotik
- Finanzierung: 4 Mio. € Pre-Seed (Februar 2026)
- Investoren: b2venture, OpenOcean, UnternehmerTUM Funding for Innovators
- Angels: u.a. Verena Pausder, Lea-Sophie Cramer, Alexander Schwörer
- Awards: Gewinner „Golden Pretzel“ (Bits & Pretzels 2025), Munich Startup Special Prize
- USP: Autonome, KI-gesteuerte Anpassung an komplexe Oberflächen (vs. klassische Fernsteuerung/Tele-Operation bei Wettbewerbern wie Brokk oder Aquajet)
- Management: Dr. Lena-Marie Pätzmann (CEO), Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO), Claus Carste (CPO)
DFKI-Spin-off simmetry.ai sichert sich 330.000 Euro
Das 2024 von Kai von Szadkowski, Anton Elmiger und Prof. Dr. Stefan Stiene als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) gegründete Start-up simmetry.ai ist auf die Generierung von hochwertigen, synthetischen Trainingsdaten für Künstliche Intelligenz und Machine Learning spezialisiert und hat sich dafür eine Förderung der Investitions- und Förderbank Niedersachsen (NBank) gesichert.
Die Mittel stammen aus dem Accelerator-Programm des High-Tech Incubator (HTI). Mit dem frischen Kapital plant simmetry.ai den Ausbau seiner Technologie zu einer skalierbaren Plattform, die es KI-Entwicklern ermöglichen soll, fotorealistische Trainingsdaten „on demand“ selbst zu generieren.
Standortvorteil im „AgTech-Silicon Valley“
Die Ansiedlung in Osnabrück und die Aufnahme in den High-Tech Incubator (HTI) sind strategische Entscheidungen. Die Region hat sich zu einem der bedeutendsten Cluster für Agrartechnik in Europa entwickelt. Für simmetry.ai bedeutet das direkte Nähe zur Zielgruppe: Das Start-up bedient bereits namhafte Kunden aus dem Bereich der Landmaschinen. Der HTI-Accelerator fungiert dabei als Katalysator, um die Deep-Tech-Lösung direkt mit der starken niedersächsischen Industrie zu vernetzen.
Vom Forschungsprojekt zur Plattform
Hinter der Technologie steht ein erfahrenes Gründungstrio: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO) und Prof. Dr. Stefan Stiene. Als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) blicken die Gründer auf jahrelange Erfahrung in der angewandten Forschung zurück.
Ihr zentrales Problem in vergangenen Projekten war selten der Algorithmus, sondern der Daten-Engpass: Über 80 Prozent des Aufwands bei der KI-Entwicklung fließen laut Unternehmensangaben derzeit allein in die Datenerfassung und -aufbereitung. Insbesondere für seltene Randfälle („Edge Cases“) ist das Sammeln echter Daten oft wirtschaftlich kaum darstellbar.
Der USP: Warum der Acker den Unterschied macht
Simmetry.ai tritt an, um diesen manuellen Aufwand durch synthetische, voll annotierte Daten zu ersetzen. Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die sich oft auf strukturierte Umgebungen konzentrieren, wählten die Gründer bewusst einen anderen Einstieg: die Landwirtschaft.
„Wir haben mit der Landwirtschaft begonnen, weil dies sowohl ein hochwirksames als auch technisch anspruchsvolles Feld für KI ist“, erklärt Anton Elmiger. Die Wette der Gründer: Wer robuste KI-Modelle für die chaotischen Bedingungen eines Ackers trainieren kann, für den sind strukturierte Industrieumgebungen leichter zu bewältigen. Diese „AgTech-DNA“ dient dem Start-up nun als technologischer Hebel für die geplante Expansion in industrielle Anwendungen.
Plattform statt Dienstleistung
Ein weiteres Differenzierungsmerkmal ist das Geschäftsmodell. Während synthetische Daten oft noch als Dienstleistung erstellt werden, baut simmetry.ai eine Self-Service-Plattform. KI-Entwickler sollen nicht auf Datenlieferungen warten müssen, sondern fotorealistische Szenarien für Aufgaben wie semantische Segmentierung oder 3D-Posenschätzung eigenständig erstellen können.
Das Timing erscheint günstig: Analysten von Gartner prognostizieren, dass der Anteil synthetisch generierter Daten in KI-Projekten von 60 Prozent im Jahr 2024 auf bis zu 95 Prozent im Jahr 2030 steigen wird.
Key Facts: simmetry.ai
- Gründung: 2024 (Spin-off des DFKI)
- Standorte: Berlin / Osnabrück
- Finanzierung: 330.000 € durch NBank (High-Tech Incubator Accelerator)
- Fokus: Self-Service-Plattform für synthetische Trainingsdaten (Computer Vision)
- Gründer: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO), Prof. Dr. Stefan Stiene
- Zielgruppen: Landwirtschaft (Fokus), Nahrungsmittelproduktion, Industrie
