StartingUp: Hallo Karym, hallo Sascha! Pitcht InCycling doch mal in einem Satz – was genau macht euer Start-up?

Karym El Sayed: InCycling ermöglicht Pharma- und Chemieunternehmen, hochwertige Rohstoffe, die intern nicht mehr benötigt werden, frühzeitig zu erkennen, regulatorisch zu prüfen und wirtschaftlich sinnvoll wieder in den Markt zu bringen.

StartingUp: Ihr bringt beide geballte Konzern-Erfahrung mit: Karym, du warst unter anderem Head of eHealth & Medical Software Solutions bei Bayer; Sascha, du hast dort den globalen Einkauf der Medizinprodukte verantwortet. Wie kam es zu dem Entschluss, die sicheren Spitzenpositionen im Corporate-Umfeld aufzugeben und Mitte 2025 in Berlin InCycling zu gründen?

Sascha Karhöfer: Wenn man so will, dann war der Auslöser ein Projekt rund um pharmazeutische Primärverpackung, konkret Gummistopfen für ein Medikament. Für ein Entwicklungsprojekt musste aufgrund großer Chargengrößen eine große Mindestmenge Rohmaterial bestellt werden, obwohl absehbar war, dass nur ein Bruchteil tatsächlich gebraucht würde. Während das Projekt erfolgreich abgeschlossen und die Entwicklung weitergeführt wurde, blieb eine riesige Menge Material übrig, für das weder intern noch extern eine weitere Verwendung gefunden werden konnte. Es lagerte unter kontrollierten pharmazeutischen Bedingungen, konnte aber im Konzern praktisch nicht mehr sinnvoll weitergegeben oder verkauft werden. Und der Hersteller schloss eine Rücknahme kategorisch aus. Am Ende blieb uns nur die Entsorgung.

Karym El Sayed: Entscheidend war auch die Erkenntnis aus weit über 150 Stunden Interviews mit verschiedenen Marktteilnehmenden und der Beobachtung, dass das keine Herausforderung einzelner Firmen oder Projekte war, sondern ein systemisches Problem, mit dem fast alle Firmen im hoch regulierten Umfeld konfrontiert sind. Überschüsse entstehen durch Mindestabnahmemengen, lange Lieferketten, Projektänderungen, Forecasting-Unsicherheiten, regulatorische Vorgaben oder strategische Entscheidungen wie Portfoliobereinigungen und Produktionsverlagerungen. In der Pharma- und Chemieindustrie ist das Alltag. Wir hatten beide erfüllende Positionen, aber irgendwann war der Punkt erreicht, an dem wir gesagt haben: Wenn wir dieses Problem wirklich lösen wollen, müssen wir es außerhalb klassischer Konzernstrukturen angehen. Mit InCycling sind wir nun in der Lage viele Firmen anzubinden und eine marktweite Lösung zu bauen, die an den Systemen und Prozessen großer Unternehmen ansetzt und gleichzeitig den bestehenden Handel mit Tradern, Brokern und Distributoren nutzt und alle Parteien besser vernetzt.

StartingUp: Die Dimensionen in eurer Branche sind gewaltig: Millionen Tonnen an chemischen und pharmazeutischen Produkten werden Jahr für Jahr vernichtet, weil niemand rechtzeitig an einen Weiterverkauf denkt. Warum tun sich Industrieunternehmen intern bisher so schwer mit dem sogenannten Surplus-Management?

Karym El Sayed: Weil Surplus-Management in regulierten Industrien deutlich komplexer ist, als es von außen aussieht. Es wird bereits viel versucht, das zu vermeiden. Allerdings reicht es meist nicht, ein Material im Lager zu finden und zu sagen: Das verkaufen wir jetzt. Unternehmen müssen klären, ob das Material noch als regulatorisch konformes Produkt geführt werden kann, welche Spezifikationen gelten, welche Dokumente vorliegen, wie es gelagert wurde, wie es transportiert werden muss, ob es für bestimmte Märkte freigegeben werden darf und welche Anforderungen die kaufenden Firmen erfüllen müssen. Dafür braucht es Ressourcen, Expertise in dem Bereich und fachübergreifende Prozesse. Hinzu kommt, dass die relevanten Informationen selten an einem einzigen Ort liegen. Ein Teil ist im ERP-System dokumentiert, ein Teil in Qualitätsdokumenten, ein Teil in globalen Datenbanken und manchmal auch lokalen Sharepoints verschiedener Abteilungen wie z.B. Procurement oder Supply Chain. Wenn diese Informationen manuell zusammengesucht werden müssen, lohnt sich der Aufwand oft nur bei signifikanten Mengen oder sehr hohen Werten.

Sascha Karhöfer: Mindestens genauso wichtig sind die internen Verantwortlichkeiten. Wer entscheidet, dass ein Material freigegeben werden darf? Wessen Kostenstelle gehört das Produkt? Wer bewertet Compliance und Qualität? Wer ist Ansprechperson, wenn es verkauft wurde und nun zu dem Käufer transportiert werden muss? Welche Abteilungen müssen zustimmen: Product Supply, Einkauf, Finance, Sustainability, Operations, Legal, Qualität? In vielen Unternehmen passt der Weiterverkauf von Überschüssen schlicht nicht sauber in bestehende Prozesse. Einkaufsware muss plötzlich wie Verkaufsware behandelt und im System auch so umgewertet werden. Das ist ungewohnt, sensibel und aufwändig. Dazu kommt: Niemand spricht besonders gern über Überschüsse, weil es schnell nach Fehlplanung klingt. Dabei entstehen sie in komplexen Lieferketten ganz normal und alltäglich. Unser Ansatz ist, abgebende Firmen in diesem Prozess zu begleiten, Handlungssicherheit zu schaffen und die oft noch hohen Werte von Surplus-Rohstoffen sichtbar zu machen, bevor wir diese über einen professionellen und transparenten Prozess incyclen.

StartingUp: Eure Lösung setzt direkt an der digitalen Wurzel an und integriert sich via APIs nahtlos in ERP-Systeme wie SAP S/4HANA. Wie genau läuft dieser automatisierte Prozess ab, von der Entdeckung eines drohenden Überschusses bis hin zum erfolgreichen B2B-Handel?

Sascha Karhöfer: Der erste Schritt ist Sichtbarkeit. Unsere Plattform dockt über Schnittstellen an bestehende Systeme an, in Zukunft zu allererst an SAP S/4HANA, und analysiert, welche Materialien vorhanden sind, welche Mengen verfügbar sind, welche Haltbarkeiten hinterlegt sind und ob es Hinweise gibt, dass ein Material intern nicht mehr benötigt wird. Dann geht es um die Datenbasis. InCycling sammelt und strukturiert relevante Informationen: Sicherheitsdatenblätter, Produktspezifikationen, Qualitätsdokumentation, Haltbarkeit, Testergebnisse, Lagerhistorie, Verpackungs- und Transportspezifikationen. Genau hier hilft KI, weil viele dieser Daten verteilt, unstrukturiert oder schwer vergleichbar sind.

Karym El Sayed: Darauf folgt die fachliche Einordnung. Wir nutzen Chemical-Informatics, um das Material chemisch zu verstehen und zu prüfen, in welchen Industrien, Anwendungen oder Endprodukten es noch eingesetzt werden könnte. Das können komplett andere Märkte und Produkte sein, da viele Chemikalien ein breites Einsatzspektrum haben. Oft auch in Bereichen, die nicht direkt sichtbar sind. Danach erfolgt eine regulatorische Bewertung: In welchen Ländern oder Regionen darf der Rohstoff angeboten werden? Welche Sicherheitsvorgaben gelten? Welche Transportanforderungen gibt es? Gibt es Dual-Use-Themen, Embargos oder besondere Lizenzanforderungen auf Käuferseite? Auch hier helfen zukünftig KI-Modelle unseren Kunden, rechtssicher zu handeln. Im letzten Schritt führt ein Matchmaking-Modul diese Informationen zusammen. Es identifiziert passende Geschäftspartner, oft Trader, Broker oder Distributoren, und gibt konkrete Empfehlungen für den Weiterverkauf. Ziel ist nicht, bestehende Marktakteure zu ersetzen, sondern ihnen bessere, validierte Informationspakete und mehr handelbare Materialien zugänglich zu machen, die den Zweitmarkt bisher nicht einmal erreichen würden.

StartingUp: In der Chemie- und Pharmabranche gelten extrem strenge regulatorische Vorgaben. Wie stellt ihr mithilfe eurer KI – die ja auch auf NLP und OCR zur Dokumentenanalyse setzt – sicher, dass die gehandelten Rohstoffe absolut rechtssicher validiert und für die Käufer*innen compliance-konform sind?

Karym El Sayed: Zunächst ist wichtig: KI bereitet Daten auf und schlägt ein weiteres Vorgehen für eine Substanz vor. Sie unterstützt dabei, Informationen zu finden, zu strukturieren, zu vergleichen und für Expert:innen nutzbar zu machen. In regulierten Industrien braucht es nachvollziehbare Prozesse, klare Dokumentation und menschliche Verantwortung. Genau so bauen wir InCycling auf. An kritischen Wegpunkten immer mit einem „Human in the loop“, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu kontrollieren. Ein einfaches Beispiel: NLP und OCR helfen uns, Dokumente wie Sicherheitsdatenblätter, Analysezertifikate, Spezifikationen oder Qualitätsunterlagen maschinenlesbar zu machen. Daraus entsteht ein strukturierter Quality- und Compliance-Kontext. Dieser kann dann über hoch spezialisierte KI-Agenten geprüft und ausgewertet werden: Passt das Material zur angegebenen Spezifikation? Welche Haltbarkeit ist relevant? Welche Lagerbedingungen sind dokumentiert? Welche regulatorischen Einschränkungen gibt es?

Sascha Karhöfer: Für kaufende Firmen ist Vertrauen entscheidend. Langfristig stellen wir uns vor, dass „InCycled“-Ware so selbstverständlich und verlässlich wird wie Refurbished-Produkte im Elektronikbereich. Eigentlich ist der Vergleich sogar etwas zu schwach, weil die Rohstoffe quasi nie genutzt wurden. Sie wurden produziert, qualitätsgesichert und dann nur bei einem anderen Unternehmen gelagert. Daher die Wortkreation „InCycling“, denn Recycling und Upcycling treffen nicht zu. Die Rohstoffe, auf die wir uns fokussieren, sind lediglich nach dem Kauf zwischengelagert, aber noch nicht einmal geöffnet, verändert oder gar eingesetzt worden. Damit dieser Markt funktioniert, müssen Kaufende nachhalten können, dass die Ware ihren Anforderungen entspricht. Daher sind wir bestrebt, dass Unternehmen beim Einkauf einer Surplus-Chemikalie auch alle relevanten Produkt- und Qualitätsdaten einsehen können, bevor ein Produkt gehandelt wird.

StartingUp: Ihr vertreibt InCycling als klassisches Software-as-a-Service-Modell (SaaS) mit einer Provisionskomponente. Wie sieht euer konkretes Monetarisierungsmodell aus und wie hoch sind die Hürden, wenn man eine traditionell eher konservative Industrie von einer neuen digitalen Plattform überzeugen will?

Sascha Karhöfer: Wir kombinieren eine SaaS-Lizenz für die ERP-Integration mit einer erfolgsabhängigen Provision auf abgewickelte Trades. Die SAP-Anbindung schafft laufende Sichtbarkeit auf Überschussbestände, substanziell verdient wird aber erst, wenn tatsächlich ein Trade zustande kommt. Das koppelt unseren Erfolg direkt an den wirtschaftlichen Nutzen, den wir für die Kunden schaffen, statt an reine Lizenzgebühren. Die Plattform muss sich nicht über ein abstraktes Digitalisierungsversprechen rechtfertigen, sondern über messbare Effekte im Bestand, in den Kosten und in der Ressourcennutzung: Wenn ein Unternehmen Abschreibungen vermeidet, Entsorgungskosten reduziert und gleichzeitig zusätzlichen Wert aus bestehenden Beständen schafft, ist der wirtschaftliche Hebel sehr konkret und messbar.

Karym El Sayed: Die Hürden liegen auch viel weniger darin, ob Unternehmen das Problem verstehen. Viele kennen es sehr genau. Wie schon gesagt, niemand spricht besonders gern über Überschüsse, weil es eben schnell nach Fehlplanung klingt. Die meisten Unternehmen sind in dem Bereich vorsichtig im externen aber auch internen Austausch. Neue Lösungen müssen in bestehende Systeme und bekannte Prozesse passen, regulatorisch belastbar sein und interne Entscheidungswege berücksichtigen. Deshalb verkaufen wir InCycling nicht als isolierte Verkaufsplattform. Wir erarbeiten mit den Unternehmen auch die effizientesten Prozesse für den Umgang mit Surplus: Wer muss eingebunden werden? Welche Freigabeschritte sind nötig? Welche Dokumente werden gebraucht? Wie wird aus einem potenziellen Überschuss ein sicher handelbares Material? Wenn diese Fragen sauber beantwortet sind, sinkt die Hürde nochmal deutlich.

StartingUp: Nachhaltigkeit und ESG-Kriterien sind heute fester Bestandteil von Geschäftsberichten. Welches Argument zieht in euren Verkaufsgesprächen mit den Konzernen derzeit besser: Die Reduktion des CO₂-Fußabdrucks durch echte Kreislaufwirtschaft oder die knallharte finanzielle Optimierung der Bilanz?

Karym El Sayed: Beides ist relevant, aber in unterschiedlichen Gesprächssituationen. Nachhaltigkeit und ESG öffnen oft die Tür, weil Unternehmen zunehmend berichten müssen, wie sie Ressourcen nutzen, Abfall vermeiden und Emissionen reduzieren. Gerade in der Chemie- und Pharmaindustrie ist das ein großes Thema und Unternehmen suchen nach immer neuen Ansätzen, hier noch besser zu werden. Die Entscheidung wird am Ende aber meist dort getroffen, wo operative und finanzielle Verantwortung liegt. Wenn Werksleiter*innen, Finance-Teams oder Operations-Verantwortliche sehen, dass weniger abgeschrieben, kürzer gelagert, weniger entsorgt und vorhandenes Material besser genutzt werden kann, wird der Case sehr konkret und die vermiedenen Kosten und generierten Revenues können produktiv investiert werden.

Sascha Karhöfer: Für uns ist die Stärke von InCycling genau diese Verbindung und dass wir den Prozess zu großen Teilen automatisieren können. Wenn hochwertiges Material vernichtet wird, verliert das Unternehmen Wert, zahlt teilweise zusätzlich für Lagerung, Transport und Entsorgung und verursacht unnötige Umweltbelastung. Wenn dasselbe Material weiterverwendet wird, entsteht ein Vorteil auf mehreren Ebenen.

StartingUp: Ihr seid nun seit gut einem Jahr am Markt. Wo steht InCycling heute und was sind die wichtigsten Meilensteine, die ihr in den kommenden Monaten auf eurer Roadmap habt?

Sascha Karhöfer: Wir sind in einer Phase, in der wir die Plattform im Markt weiter validieren, erste industrielle Testphasen und Pilot-Anbindungen mit Konzernen und dem Mittelstand ausbauen und mehr Materialvolumen sichtbar machen. In den vergangenen Monaten haben wir auch dank des Accelerator-Programms von AI NATION, in dem KI-Start-ups wie wir gefördert werden, große Schritte nach vorn gemacht. Jetzt machen wir uns nach einer erfolgreichen Angel-Runde bereit für eine erste größere Finanzierungsrunde, die wir für Ende 2026 anstreben.

Karym El Sayed: Die nächsten Meilensteine liegen für uns in drei Bereichen: Erstens wollen wir die technische Integration und die KI-Module weiter ausbauen, insbesondere Dokumentenanalyse, regulatorische Bewertung und Matchmaking. Zweitens geht es um den Aufbau eines starken internationalen und industrieübergreifenden Netzwerks aus abgebenden Unternehmen, Tradern, Brokern und Distributoren. Drittens wollen wir zeigen, dass InCycling skalierbar ist: zunächst in einer klaren Nische, aber mit einem sehr großen internationalen Markt dahinter. Und klar, langfristig wollen wir erreichen, dass überschüssige chemische und pharmazeutische Rohstoffe nicht mehr automatisch als Abfall gedacht werden, sondern als wertvolle Ressource, die verlässlich verkauft, eingekauft und eingesetzt werden kann.

StartingUp: Zum Abschluss ein Rat an unsere Community: Was empfiehlt ihr Gründer*innen, die mit DeepTech- und KI-Lösungen eine stark regulierte und etablierte Industrie umkrempeln wollen?

Sascha Karhöfer: Fangt beim echten Problem an, nicht bei der Technologie. In regulierten Industrien reicht es nicht, eine technisch spannende Lösung zu bauen. Man muss verstehen, wo der Schmerz im Alltag liegt, welche Daten wirklich verfügbar sind, welche Abteilungen betroffen sind und warum bestimmte Prozesse heute so laufen, wie sie laufen und auch wer die neuen Prozesse nutzen wird. KI ist dann stark, wenn sie ein konkretes industrielles Problem lösbar macht. Bei uns geht es nicht um KI als Selbstzweck, sondern darum, verteilte Informationen nutzbar zu machen, manuelle Aufwände zu senken, Entscheidungen besser vorzubereiten und dass InCycling gewinnbringend für alle Seiten wird. Wenn das gelingt, kann Technologie sehr viel bewegen.

StartingUp: Karym, Sascha – danke für eure spannenden Insights.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

StartingUp: Hallo Abdu, starten wir direkt mit dem harten Reality-Check: Was ist dein Elevator Pitch für LingMorph?

Abdu Alawal Ibrahim: Hallo Hans! LingMorph ist eine anmeldefreie, werbefreie und kostenfreie Web-Applikation, die komplexe deutsche Sätze in Sekundenschnelle visuell unter anderem in Wortarten, Satzglieder, Kasus und das topologische Feldermodell untergliedert. LingMorph bietet Lehrkräften und Lernenden im regulären Deutsch- und DaZ-Unterricht ein datenschutzkonformes Werkzeug, das auf jedem Endgerät sofort einsatzbereit ist. Damit lösen Lehrkräfte das Problem einer oft als trocken und unverständlich wahrgenommenen Grammatik durch ein interaktives und visuelles Interface.

StartingUp: Große Bildungsverlage investieren Millionen in digitale Lernplattformen, kämpfen aber oft mit behäbigen Strukturen. Du hast LingMorph im Alleingang hochgezogen. Wie ist es dir gelungen, die etablierten Player in Sachen Ladegeschwindigkeit und Barrierefreiheit zu überholen?

Abdu Alawal Ibrahim: Ich denke, dass die erwähnten Aspekte, wie die Werbe- und Anmeldefreiheit und generell der Verzicht auf kommerziellen Gewinn hier eine große Rolle spielen. Durch meine jahrelange Erfahrung in der Frontend- und App-Entwicklung habe ich LingMorph auf der Basis von Bootstrap 5.3 ohne schwere Benutzerverwaltung oder Tracking-Skripte entwickelt. Die Satzanalyse läuft dabei getrennt von der eigentlichen Visualisierung: Während serverseitig die LingMorph-Engine die Struktur analysiert, wird sie clientseitig, also direkt auf dem Endgerät der Nutzenden, visualisiert. Dieser Ansatz ist extrem ressourcenschonend. Tests zeigen eine Ladezeit von gerade einmal 0,4 Sekunden und laut Lighthouse-Audit einen Performance-Score von 94/100 sowie die volle Punktzahl von 100 im Bereich SEO.

StartingUp: Die Kombination aus Geisteswissenschaft und Tech ist extrem spannend. Du nutzt für die automatisierte Analyse den STTS-Standard (Stuttgarter-Tübinger-Tagset). Vor welchen technischen Herausforderungen steht man, wenn man komplexe, oft unlogische natürliche Sprache in einen sauberen Algorithmus gießen muss?

Abdu Alawal Ibrahim: Dass man hier vor großen Herausforderungen steht, ist definitiv der Fall. Natürliche Sprache ist voller Unregelmäßigkeiten und Mehrdeutigkeiten (sogenannten Ambiguitäten). Hier ist zum Beispiel der Kasussynkretismus zu nennen: Die Wortgruppe „die Frauen“ kann Nominativ oder Akkusativ sein, „der Frau“ wiederum Genitiv oder Dativ. Ferner stellt besonders das Deutsche mit seinen verstreuten Prädikatsteilen, wie es beim Perfekt vorkommt („Sie hat [...] abgeholt“) sowie trennbaren Verbzusätzen („Ich gebe [...] ab“) für Algorithmen eine große Herausforderung dar. Und je komplexer Sätze werden und je mehr untypische Strukturen auftauchen, desto schneller stößt die automatisierte Analyse auf Basis des Stuttgarter-Tübinger-Tagsets an ihre Grenzen.

Der Umgang mit diesen Herausforderungen ist Teil der aktiven Weiterentwicklung des Tools: Falls der Algorithmus an linguistische Grenzen stößt, berechnet LingMorph direkt innerhalb der Engine die Konfidenz-Scores und macht potenzielle Unsicherheiten transparent über UI-Warnungen für die Nutzenden sichtbar. Ferner können die Nutzenden stets fehlerhafte Ausgaben melden, denn LingMorph ergänzt die statistischen Sprachmodelle aktiv mit weiteren hauseigenen Erkennungssystemen, um die Lücken der statistischen Sprachmodelle zu schließen.

StartingUp: Aus Produkt-Sicht (UX/UI) ist das interaktive Verschieben von Satzgliedern per Drag-and-Drop im topologischen Feldermodell ein echtes Highlight. Wie wichtig ist exzellentes User-Interface-Design, um ein von Natur aus „trockenes“ Thema wie Grammatik in ein digitales Produkterlebnis zu verwandeln?

Abdu Alawal Ibrahim: Das ist natürlich sehr wichtig und stellt als Highlight, wie du es benennst, besonders auch einen didaktischen Mehrwert dar. Denn Grammatik scheitert im Unterricht oft auch daran, dass sie als abstrakt interpretiert und vielleicht manchmal im Unterricht auch einfach zu theoretisch vermittelt wird. Mit Hilfe von Tools wie LingMorph kann der Grammatikunterricht praktischer gestaltet werden: Durch das interaktive Verschieben von Elementen direkt im Feldermodell, können grammatikalische Regeln für Lernende besser verortet und sichtbar gemacht werden. Wenn Lernende ein Satzglied per Drag-and-Drop bewegen können und die strukturelle Veränderung sofort visuell zurückgespiegelt bekommen, verwandelt sich dieses schultypische Auswendiglernen in eine Art des Experimentierens und Entdeckens.

StartingUp: LingMorph verzichtet komplett auf Registrierung, Werbung und Datentracking. In der Start-up-Welt gilt das Datensammeln oft als das neue Gold. Warum ist dieser radikale Datenschutz-Ansatz für dich kein Wachstumshemmer, sondern vielleicht sogar dein wichtigster Growth-Hacker?

Abdu Alawal Ibrahim: Weil im stark regulierten Bildungssektor der Datenschutz die größte bürokratische Hürde überhaupt darstellt. Wer an Schulen ein digitales Tool einführen will, scheitert meist monatelang an den Freigaben, durch die DSGVO-Hürden und ist auch rechtlich daran gebunden, Einverständniserklärungen der Erziehungsberechtigten einzufordern. Dadurch, dass LingMorph keinerlei personenbezogene Daten für kommerzielle Zwecke erhebt, kein Tracking nutzt und keine Registrierung erfordert, fällt diese Barriere komplett weg. Lehrkräfte können den Link ohne Absprache direkt an die digitale Tafel werfen und den Lernenden zur Nutzung auf ihren Endgeräten vorstellen. Das Ziel von LingMorph ist es primär, den Deutschunterricht zu unterstützen und Lernenden zu helfen. Kommerziell orientierte Tools schrecken vor diesem radikal datenschutzfreundlichen Weg verständlicherweise oft zurück.

StartingUp: Du positionierst LingMorph als Open Educational Resource (OER). Das klingt edel, wirft im Start-up-Kontext aber die Frage auf: Wie sieht die langfristige Core-Strategie aus? Wie finanzierst du Serverkosten und Weiterentwicklung, wenn die Nutzer*innenbasis explodiert?

Abdu Alawal Ibrahim: Aktuell ist das Wachstum LingMorphs mit über 130.000 Analysen pro Monat bereits massiv, aber die technische Infrastruktur fängt das sehr kosteneffizient ab. Ein großer Teil der Kernfunktionen soll für Lehrkräfte und Lernende somit immer kostenfrei und barrierefrei bleiben. Wie genau öffentliche Fördergelder für digitale Bildungsinfrastruktur oder Premium-Lizenzen für Institutionen die Weiterentwicklung in Zukunft mittragen können, ist aufgrund des jungen Alters der Applikation im Detail noch offen.

StartingUp: Die renommierte Fachwelt, wie das Symposion Deutschdidaktik e.V., unterstützt dich bereits. Im Start-up-Sprech hast du dir damit eine extrem starke „Corporate Credibility“ gesichert. Wie hast du diese Schwergewichte der Wissenschaft von deiner studentischen Innovation überzeugt?

Abdu Alawal Ibrahim: Diese Unterstützung nehme ich stets sehr dankend an und freue mich gerade über das hohe Interesse aus der Sprachdidaktik und aus vielen Hunderten Schulen und Deutsch- sowie DaZ/DaF-Lehrkräften, die sich regelmäßig bei mir melden. Das motiviert mich bei der Weiterentwicklung enorm.

Ich denke, dass neben der einfach zu bedienenden Benutzeroberfläche und der mit LingMorph gebotenen Unterstützung für Lehrkräfte, auch die fachliche Validität von Relevanz ist, denn gerade die Erläuterungen zu den einzelnen Analyseschritten stützen sich auch auf etablierte germanistische Standardwerke. Und dass die Entwicklung von LingMorph auch stets auf das Feedback der Didaktiker*innen aufbaut und ich der Didaktik und Linguistik bei der Weiterentwicklung stets offen gegenüberstehe, hilft auch enorm.

StartingUp: Zum Schluss: Was ist das nächste große Feature auf deiner Produkt-Roadmap und wo siehst du LingMorph im EdTech-Markt der Zukunft?

Abdu Alawal Ibrahim: Auf der Produkt-Roadmap stehen neben der Optimierung des Erkennungssystems und noch besserer und interaktiverer Visualisierung, auch die Etablierung von Aufgaben für Lernende, die wahlweise durch die Lehrkräfte in Form von selbst vorgegebenen Sätzen erfolgen soll. Damit sollen mehr Möglichkeiten für das gemeinsame Experimentieren im Deutschunterricht geboten werden.

Ferner steht auch die Etablierung von Künstlicher Intelligenz (KI) auf der Produkt-Roadmap. Besonders die Integration von Large Language Models (LLM) bietet die Möglichkeit den Lernenden die Erkennungsergebnisse zu erläutern und Teile des Erkennungssystems an die KI zu delegieren (z. B. die Autokorrektur von Eingabefehlern, die erneute Prüfung bei geringer Konfidenz des gegenwärtigen Erkennungssystems u. v. m.).

Hinsichtlich des Datenschutzes gibt es reichlich Möglichkeiten der datenschutzkonformen KI-Integration: Möglich wäre hier das Hosten des LLM über den Browser des Nutzenden (auch „client-side AI“ genannt) sowie die Möglichkeit des Hostens des Modells auf dem Server von LingMorph (auch „self-hosted AI“ genannt). Besonders sogenannte Transformer-Modelle bieten hier eine enorm hohe Erkennungsgenauigkeit und können mit den eben benannten Herausforderungen deutlich besser umgehen.

Ferner sind nach enger Absprache mit Fachreferenten von verschiedenen Landesämtern für Schule und Bildung sprachliche und strukturelle Anpassungen des Tools geplant. Alles in allem berücksichtige ich stets neue Möglichkeiten zur Verbesserung von LingMorph und freue mich jederzeit auf neue Impulse.

StartingUp: Danke, Abdu Alawal Ibrahim, für das Gespräch.

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Ein Pitch, ein Abend – und die Runde stand, so jedenfalls schildert es das Unternehmen. Beim Pitchabend des Banson Business-Angel-Netzwerks in Hannover konnte das KI-Start-up Invecorum die Investoren offenbar derart überzeugen, dass sämtliche Zusagen für eine sechsstellige Finanzierung innerhalb eines Tages vorlagen. Das Investorenteam rekrutiert sich vollständig aus der Region Hannover, darunter Dr. Gunter Dunkel, ehemaliger Vorstandsvorsitzender der Nord/LB.

Der rasante Abschluss fügt sich in die bisherige Historie ein: Erst im April 2026 im Braunschweiger Trafo Hub gegründet, brachte das Start-up bereits im Juni sein Produkt auf den Markt. Die KI-Lösung für Steuerkanzleien werde nach Unternehmensangaben inzwischen bundesweit genutzt.

Verschwiegenheitspflicht und berufsrechtliche Hürden

Der Markt, in den Invecorum vorstößt, steht unter Druck. Steuerkanzleien leiden unter Fachkräftemangel, was den Einsatz von KI-Assistenten attraktiv macht. Das Branchenproblem: Die Nutzung etablierter US-Lösungen ist für Berufsträger*innen riskant, da sie gesetzlich zu strenger Verschwiegenheit verpflichtet sind. Landen sensible Mandant*innendaten auf amerikanischen Servern, drohen massive Compliance-Probleme.

Die Architektur von Invecorum greift genau hier an: Das System ist laut Start-up strikt auf die Einhaltung von § 203 StGB (Verletzung von Privatgeheimnissen) sowie § 62a StBerG (Inanspruchnahme von Dienstleister*innen) ausgerichtet. Da diese Vorgaben für die gesamte Verarbeitungskette gelten, betreibt das Unternehmen seine Server und KI-Modelle nach eigenen Angaben autark in Deutschland, um Datenabflüsse ins Ausland physisch wie rechtlich auszuschließen.

Sichere Alternativen aus Deutschland konnten bei der Qualität bislang oft nicht mithalten. Invecorum tritt an, um diese Lücke zu schließen, und behauptet, bei Steuerrechtsfragen bereits heute auf dem Niveau führender US-Anbieter zu agieren. Das frische Kapital soll nun in den Ausbau der eigenen Recheninfrastruktur fließen.

Mehr als ein Chatbot

Invecorum positioniert sich nicht als simpler Textgenerator, sondern als in den Workflow integrierter „KI-Mitarbeiter“. Zu den Kernfunktionen gehören:

• Quellenbasierte Recherche: Die KI sucht in tagesaktuellen Gesetzen, BMF-Schreiben und der Rechtsprechung. Jede Antwort soll mit Primärquellen belegt werden, die vor der Freigabe geprüft werden können.
• Mandant*innenspezifisches „Gedächtnis“: Chats und Dokumente werden gebündelt. Die KI soll aus früheren Konversationen lernen und Sachverhalte vorab ausfüllen.
• Tiefen-OCR & Entwürfe: Das Tool digitalisiert laut Start-up auch alte Scans und formuliert darauf basierend erste Entwürfe für Einsprüche oder Memos.
• Sichere Kommunikation: Über ein „Collect“-Feature können Beratende fehlende Unterlagen per sicherem Link verschlüsselt bei dem/der Mandant*in anfordern.

Das Gründerteam: Mix aus Tech und Tax

Das operative Geschäft teilen sich drei Gründer*innen: Daniel Wasmus) ist Software-Entwickler mit Stationen in VC-finanzierten KI-Start-ups, zuletzt bei Mixedbread AI. Philip Goddinger ist Machine Learning Engineer mit Fokus auf verteilte Systeme und Security, und Irina Meier, zuvor Gründerin im Legal-Tech-Bereich, zeichnet verantwortlich für Business und Finance. Fachlich flankiert wird das Team durch den Steuerberater Jens Henke sowie Prof. Dr. Guido von Rudorff von der Universität Kassel. Letzterer ist Experte für den Betrieb offener KI-Modelle auf eigenen GPUs.

Kritischer Blick auf die Skalierbarkeit

Die Idee einer „souveränen KI“ trifft den Schmerzpunkt regulierter Berufe. Für Branchenkenner*innen stellen sich jedoch Fragen zur Skalierbarkeit:

• Infrastrukturkosten: Der Betrieb eigener GPU-Hardware ist extrem kapitalintensiv. Eine sechsstellige Finanzierung reicht für einen Proof of Concept und erste Server. Um mit Hyperscalern bei Latenz und Ausfallsicherheit auf Dauer mitzuhalten, wird bald signifikantes Folgekapital nötig sein. Der strategische Kniff: Durch die Expertise von Prof. von Rudorff dürfte das Start-up hochleistungsfähige Open-Source-Modelle lokal hosten und aufs Steuerrecht fine-tunen, was die Milliarden-Budgets für eigene Foundation-Modelle erspart.
• Wettbewerb: Das Segment ist lukrativ, aber konservativ. Platzhirsch DATEV dominiert die Kanzlei-IT und integriert zunehmend eigene KI-Funktionen. Zudem rüsten Tech-Giganten ihre europäischen Cloud-Instanzen datenschutzrechtlich weiter auf.

Fazit

Das Tempo, das Invecorum vom Start im April bis zum Launch 2026 vorgelegt hat, ist bemerkenswert. CEO Daniel Wasmus betont, dass souveräne KI-Lösungen nur dann einen „Paradigmenwechsel“ auslösen, wenn sie qualitativ mit US-Anbietern gleichziehen. Ob der USP „eigene Rechenzentren in Deutschland“ ausreicht, um Kanzleien dauerhaft von etablierten Tools oder kommenden DATEV-Integrationen fernzuhalten, muss das Team nun am Markt beweisen.

Rückblick ins Jahr 2020: Die Gründer Roland Moussavi und Philipp Henn treten an, um ein massives Infrastrukturproblem der Transportbranche zu lindern. Allein in Deutschland fehlen jede Nacht bis zu 30.000 Lkw-Stellplätze. Die Folgen sind übermüdete Fahrer*innen, gefährlich zugeparkte Autobahnausfahrten und ineffiziente Lieferketten.

Mit der Aparkado UG und der zugehörigen LKW.APP entwickelten sie ein System, das durch prädiktive Modelle und historische Geodaten die Auslastung von Parkplätzen prognostizieren soll. Die Anfangsphase war von den typischen Hürden geprägt: Investoren und Banken reagierten zunächst zurückhaltend, und auch die Zielgruppe der Berufskraftfahrer*innen musste erst schrittweise überzeugt werden.

Der Durchbruch gelang über Etappen: Das Start-up erhielt Förderung durch die Europäische Weltraumorganisation (ESA), wurde 2022 als überregionaler „Startup-Champ“ ausgezeichnet und baute seine Anwendung konsequent zu einer paneuropäischen Community-Plattform aus. Heute verzeichnet die LKW.APP nach Unternehmensangaben mehr als 85.000 aktive Nutzer in 44 Ländern und erfasst über 50.000 Parkplätze.

Der Deal: Konsequenter Schritt nach strategischem Investment

Bereits im Januar 2025 sicherte sich der in Erkrath ansässige FreightTech-Anbieter TIMOCOM eine strategische Beteiligung an Aparkado. Die Synergien lagen auf der Hand: TIMOCOM betreibt ein europaweites Logistiknetzwerk mit über 58.000 geprüften Unternehmen, besaß jedoch historisch wenig direkten Zugang zum/zur Endanwender*in in der Fahrer*innenkabine. Durch die schrittweise Verzahnung – unter anderem der Live-Sendungsverfolgung von TIMOCOM in der LKW.APP – testeten beide Partner die operative Zusammenarbeit.

Der Vollzug der Übernahme zum 1. August 2026 markiert nun den finalen Schritt. Während die LKW.APP für die Nutzer*innen unverändert bestehen bleibt, sichert sich TIMOCOM die mobile Entwicklungskompetenz und den direkten Zugang zur Fahrer-Community dauerhaft.

„Unser Ziel ist es, den TIMOCOM Road Freight Marketplace kontinuierlich entlang der Anforderungen des Transportalltags weiterzuentwickeln. Die erfolgreiche Zusammenarbeit mit Aparkado hat gezeigt, wie gut sich unsere Kompetenzen ergänzen. Mit der vollständigen Übernahme bündeln wir diese Expertise dauerhaft unter einem Dach und schaffen die Grundlage, mobile Innovationen und digitale Services für unsere Kunden konsequent weiterzuentwickeln“, so Tim Thiermann, Managing Partner bei TIMOCOM.

Markt & Wettbewerb

Der Markt für digitale Parkplatz- und Navigationslösungen im Güterverkehr gilt als hochkompetitiv und stark fragmentiert. Aparkado bewegte sich bisher im Umfeld etablierter Akteure wie Bosch Secure Truck Parking, KRAVAG Truck Parking oder dem niederländischen Anbieter Travis Road Services.

Während Wettbewerber*innen wie Bosch oder Travis primär auf B2B-Modelle setzen – also auf physisch gesicherte, reservierbare Stellplätze für Speditionen –, wählte Aparkado von Beginn an den B2C-Ansatz über die Fahrer*innenschaft. Dass diese Ansätze zunehmend verschmelzen, zeigte sich in der jüngeren Unternehmensentwicklung, in der Aparkado auch Buchungsfunktionen für gesicherte Partner-Parkplätze in die App integrierte.

Kritische Hinterfragung des Geschäftsmodells

Trotz des erfolgreichen Exits offenbart der Case die strukturellen Grenzen reiner Softwarelösungen im Logistiksektor. Denn: Eine App baut keinen Beton. Das fundamentale Problem des physischen Stellplatzmangels lässt sich digital nicht auflösen; Algorithmen können vorhandene Kapazitäten lediglich effizienter verteilen.

Zudem gilt die direkte Monetarisierung von Fahrer*innen (B2C) in der Branche als extrem schwierig, da die Zahlungsbereitschaft für digitale Zusatzdienste bei der Endzielgruppe gering ist. Das eigentliche Kapital von Aparkado lag folglich nie allein in der Parkplatzsuche, sondern in der aggregierten Aufmerksamkeit und den Daten einer hochspezifischen Community.

Das strategische Meisterstück der Gründer bestand darin, eine B2C-Anwendung als Türöffner für den B2B-Markt einzusetzen. Wer die Schnittstelle zum/zur Fahrer*in besetzt, kontrolliert einen entscheidenden Informationsknotenpunkt auf der letzten Meile.

Was Gründer*innen aus dem Exit lernen können

Der Verkauf von Aparkado an TIMOCOM bietet wertvolle Lehren für Gründer*innen im B2B- und Plattform-Bereich. Viele LogTech-Start-ups scheitern an den langwierigen Vertriebswegen und den komplexen Entscheidungsstrukturen etablierter Speditionen. Moussavi und Henn umgingen diesen Engpass, indem sie das unterdigitalisierteste, aber operativ kritischste Element der Lieferkette adressierten: den/die Fahrer*in selbst.

„Seit fünf Jahren begleiten wir mit der LKW.APP Berufskraftfahrer europaweit im Alltag, beginnend rund um das Thema Parken. Gemeinsam mit TIMOCOM entwickeln wir diesen Ansatz künftig weiter. Für uns ist das der Aufbruch in eine neue Phase“, so Roland Moussavi, Gründer von Aparkado.

Für TIMOCOM handelt es sich bei dem Zukauf nicht um ein Investment in Parkplatzdaten, sondern um einen strategischen Buy-out von mobiler Nutzer*innenreichweite und Software-Infrastruktur. Um sich gegenüber digitalen Plattformen und neuen Marktteilnehmer*innen zu behaupten, wird die direkte Schnittstelle ins Fahrzeug immer mehr zum Wettbewerbsvorteil.

Der Fall zeigt: Der maximale Exit-Wert eines Start-ups bemisst sich oft nicht an der ursprünglichen Einzelfunktion eines Produkts, sondern an der strategischen Relevanz des aufgebauten Netzwerks für einen etablierten Branchenplayer.

Die Geschichte von Lichtwart verbindet tradierte Handwerkstradition mit moderner IoT-Technologie. Das Start-up wurde im Jahr 2020 von Gregor Giataganas und Johannes Mailänder gegründet und hat seine Wurzeln im ostwestfälischen Mittelstand. Mailänders Urgroßvater Ernst Bertelmann reparierte bereits vor sieben Jahrzehnten Glühbirnen und legte damit den Grundstein für den Familienbetrieb Bertelmann im Bereich der Licht- und Außenwerbung. Aus dieser jahrzehntelangen Praxis heraus erkannten die Gründer die klaffende Digitalisierungslücke in kleineren und mittleren Gewerbeimmobilien. Anfang 2024 komplettierte der erfahrene IoT-Unternehmer und relayr-Mitgründer Jackson Bond das Gründerteam als Co-Founder und Investor.

Während Großimmobilien und Rechenzentren oft über Millionenbudget-schwere Gebäudeleittechnik verfügen, betreiben Unternehmen mit dezentralen Filialnetzen – etwa Supermärkte, Tankstellen oder Systemgastronomie – ihre Standorte häufig ohne automatisierte Steuerung. Störungen bleiben mangels digitaler Überwachung oft tagelang unbemerkt, während Servicetechniker ohne Vorabinformationen anreisen müssen. Lichtwart entwickelte daraufhin ein kompaktes Hardware-Modul samt Cloud-Plattform, das Transparenz über Betriebs- und Energieverbräuche in Echtzeit schafft und Ausfallzeiten minimiert.

Dass das Konzept im Markt greift, bewies das Unternehmen bereits vor dem aktuellen GS1-Deal. Neben einer strategischen Vertriebspartnerschaft mit der Deutschen Telekom zählen namhafte Akteure wie VARTA, Schüco, HanseMerkur, Orlen und die Autobahn GmbH zu den Anwendern. Zudem sicherte sich Lichtwart den Hauptpreis sowie die Kategorie „Smarte Gebäudeeffizienz“ beim PropTech Germany Award 2025.

Die Technologie: Plug-and-Play trifft auf internationale Datenstandards

Der Kern der Lichtwart-Lösung ist ein IoT-Controller, der sich nach Unternehmensangaben innerhalb weniger Minuten installieren lässt und ohne zeitintensive Vor-Ort-Programmierung auskommt. Die Hardware verbindet technische Anlagen an den Standorten mit einer zentralen, cloudbasierten Serviceplattform.

Neu an der Kooperation mit butterfly & elephant ist die konsequente Standardisierung der erfassten Daten. Über den Global Individual Asset Identifier (GIAI) erhält jedes technische Gerät – wie etwa eine Kühl- oder Klimaanlage – eine weltweit eindeutige Kennung. Ergänzend wird jeder Standort über die Global Location Number (GLN) präzise referenziert. Für den eigentlichen Datenfluss sorgen die Electronic Product Code Information Services (EPCIS), die eine gemeinsame Datenstruktur bilden, über die Betriebs-, Sensor- und Wartungsdaten nahtlos zwischen unterschiedlichen Systemen ausgetauscht werden können. Wie Benjamin Birker, Managing Director bei butterfly & elephant, betont, soll diese gemeinsame Sprache verhindern, dass Daten an Unternehmens- oder Systemgrenzen enden und sich Servicetechniker wie Betreiber stets auf exakt dasselbe Asset beziehen.

Geschäftsmodell, Markt und Wettbewerb

Der Markt und das Potenzial

Der Markt für PropTech-Lösungen im Gewerbebereich steht unter hohem Druck. Einerseits zwingen gestiegene Energiekosten und strenge ESG-Berichtspflichten Unternehmen zum Handeln. Andererseits scheuten viele Filialisten bislang die immensen Investitionskosten klassischer Gebäudeautomationssysteme, da diese für dezentrale Strukturen wirtschaftlich meist nicht darstellbar sind. Lichtwart adressiert exakt diesen unerschlossenen Mittelbau zwischen Consumer-Smart-Home und High-End-Gebäudeleittechnik.

Die Entwicklung der Investor*innenlandschaft

Die Beteiligung von butterfly & elephant markiert die nächste Evolutionsstufe in der Skalierung des Herforder Start-ups. Bereits im September 2024 sammelte Lichtwart in einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde eine siebenstellige Summe ein. Als Geldgeber traten damals der Lead-Investor BitStone Capital, der Co-Lead-Investor Vireo Ventures sowie das Angel-Netzwerk better ventures auf. Mit butterfly & elephant kommt nun kein rein finanzieller VC an Bord, sondern der Corporate-Venture-Capital-Arm von GS1 Germany. Während genaue Finanzkennzahlen wie Bewertung und Summe vertraulich bleiben, liegt der eigentliche Mehrwert im unmittelbaren Zugang zum weltweiten GS1-Netzwerk und dessen Etablierung im Gebäudesektor.

Die Hürden im Geschäftsmodell

Das Modell kombiniert den Vertrieb von Edge-Hardware mit wiederkehrenden Software-Gebühren für die Plattform. Die größte Herausforderung liegt in der Skalierung im Bestandsbau. In der Praxis treffen B2B-Start-ups auf ein Sammelsurium an alten Geräten mit unterschiedlichsten analogen und digitalen Schnittstellen. Der versprochene schnelle Rollout setzt voraus, dass die Anbindung vor Ort absolut reibungslos verläuft. Zudem erfordert die Bereitstellung von Hardware im Vergleich zu reinen SaaS-Modellen zusätzliches Kapital für Lagerhaltung, Logistik sowie den Austausch defekter Komponenten.

Wettbewerbsumfeld

Lichtwart agiert in einem dicht besetzten Umfeld. Etablierte Automationskonzerne wie Siemens, Schneider Electric oder Honeywell bieten mächtige Leittechnik-Systeme an, die primär auf komplexe Großobjekte ausgelegt und für kleinere Filialnetze oft wirtschaftlich überdimensioniert sind. Parallel dazu besetzen spezialisierte PropTechs wie aedifion, MeteoViva oder Vilisto verwandte Felder in der Heizungs- und Betriebsoptimierung. Der entscheidende Vorteil für Lichtwart liegt in der GS1-Integration: Statt auf ein proprietäres Ökosystem zu setzen, setzt das ostwestfälische Unternehmen auf branchenweite Open-Standard-Kompatibilität, was für Kund*innen das Risiko eines Vendor-Lock-ins nachhaltig verringert.

Unsere Einordnung

Für Gründer*innen im B2B- und PropTech-Sektor liefert der Lichtwart-Deal drei wesentliche Lektionen:

• Smartes Corporate Venture Capital nutzen: Der Schritt zeigt exemplarisch, wie Finanzinvestor*innen und strategische CVCs ineinandergreifen. Während klassische VCs Kapital für das Produktwachstum bereitstellen, sichern strategische Partner*innen wie butterfly & elephant den Zugang zu Industriestandards und beschleunigen die Marktpenetration.
• Standardisierung schlägt Inseldenken: Wer in fragmentierten B2B-Märkten frühzeitig auf etablierte, branchenweite Standards setzt, senkt die Integrationshürden bei der Kundschaft erheblich und erhöht die Akzeptanz bei Corporate-Entscheider*innen massiv.
• Handfeste Probleme im Bestand lösen: Der Markterfolg von Lichtwart basiert nicht auf theoretischen Spielereien, sondern auf pragmatischen Antworten für drängende Alltagsfragen von Betreiber*innen: Fachkräftemangel, verordnete Energieeinsparung und unkomplizierte Nachrüstung ohne Anlagenaustausch.

Das im Juni 2026 in Hamburg gegründete Start-up Joony’s tritt an, um den deutschen Getränkemarkt mit einer völlig neuen Kategorie namens Natural Soda zu erobern. Hinter der Marke stehen die beiden Gründer Josa Rödiger, ehemaliger Director of Sales DACH bei LemonAid & ChariTea sowie Ex-Vertriebsleiter bei Krombacher, und der Serial-Founder Bijan Mashagh, der zuvor unter anderem das Matratzen-Start-up Snooze Project verantwortete. Mit der Unternehmerin und Schauspielerin Caro Daur, die nicht nur als Investorin, sondern auch als strategische Markenpartnerin einsteigt, hat sich das Duo zudem prominente Verstärkung an Bord geholt.

Ihr gemeinsames Produkt ist eine Kombination aus prickelndem Wasser und 15 bis 20 Prozent echtem Fruchtsaft, die mit maximal 2 Gramm zelleigenem Zucker pro 100 Milliliter und nur 9 Kilokalorien auskommt. Dabei verzichtet Joony's konsequent auf Zuckerzusätze und künstliche Süßstoffe. Diese Ausrichtung zeigt bereits früh erste Erfolge: Kurz nach dem Launch ist das Getränk an über 2.000 Point-of-Sale-Stellen, darunter EDEKA, Wolt-Market und in der Gastronomie, verfügbar.

Doch der deutsche Getränkemarkt bleibt ein Haifischbecken. Zwischen etablierten Konzernen und hippen Indie-Brands scheint kaum noch Platz für echte Innovationen. Dass Joony's dabei nicht leise auf den Markt schleicht, zeigt das aktuelle Investment. Caro Daur unterstützt das Team ab sofort aktiv beim Markenaufbau und im Vertrieb. Ein beachtlicher Start – doch hält das Geschäftsmodell einer tieferen Überprüfung stand?

Das Gründer-Gespann: Symbiose aus Vertrieb und E-Commerce

Dass Joony's keine lange Anlaufzeit benötigt, liegt nicht zuletzt an der Erfahrung der Gründer, was die schnelle Verfügbarkeit in der Fläche erklärt. Josa Rödiger bringt ein tiefgreifendes Netzwerk im Lebensmitteleinzelhandel (LEH) und der Gastronomie mit. Sein Mitgründer Bijan Mashagh steuert hingegen die heute unverzichtbare Expertise im E-Commerce bei.

Diese Kombination ist erfolgskritisch: Der Getränkemarkt erfordert in der Skalierungsphase eine massive Präsenz im stationären Handel, während der Markenaufbau maßgeblich über digitale Kanäle funktioniert. Mit Caro Daur haben sich Rödiger und Mashagh eine Partnerin gesichert, die eine enorme digitale Community mitbringt und den Anspruch der Brand unterstreicht. Die Ambition dahinter fasst Bijan Mashagh deutlich zusammen: „Caro investiert nicht in ein Getränk. Sie investiert in eine neue Kategorie. Natural Soda steht für eine Generation von Konsumentinnen und Konsumenten, die bewusst leben möchte, ohne ständig verzichten zu müssen.“

Die Marktthese: Zuckersteuer und bewusster Konsum

Die These des Start-ups ist inhaltlich absolut nachvollziehbar: Verbraucherinnen und Verbraucher fordern zunehmend Getränke, die weniger Zucker enthalten, aber keine künstlichen Zusatz- oder Süßstoffe aufweisen. Die aufkeimende politische Debatte um Maßnahmen zur Reduktion des Zuckerkonsums – bis hin zu einer möglichen Zuckersteuer – beschleunigt diesen Trend spürbar. Die Industrie sucht händeringend nach Alternativen zur klassischen Limonade und zu langweiligem Mineralwasser.

Genau auf diese Lücke im Alltag zielt das Produkt ab. Mitgründer Josa Rödiger ordnet diese Entwicklung so ein: „Natural Sodas treffen den Zeitgeist, weil sie den alltäglichen Konsum mit echtem Mehrwert verbinden. Menschen kaufen heute nicht mehr einfach Getränke – sie kaufen Routinen, Wohlbefinden und bewusstere Entscheidungen.“

Ein Bedürfnis, das auch Investorin Caro Daur aus persönlicher Erfahrung bestätigt und das ihren Einstieg motivierte: „Ich achte darauf, was ich konsumiere, möchte dabei aber auch nicht komplett den Spaß verlieren. Man möchte etwas Leckeres, Erfrischendes und Prickelndes, nur eben ohne direkt eine Zuckerbombe zu trinken oder auf künstliche Süßstoffe auszuweichen. Genau das schafft Joony's.“

Hier greift die Marke mit vier Sorten (Zitrone, Grapefruit, Maracuja, Pfirsich) an und bedient mit ihren Nährwerten den vom Unternehmen definierten "Natural Sweet Spot". Der strikte Verzicht auf künstliche Süßstoffe passt zudem perfekt in den Zeitgeist der stark nachgefragten "Clean Label"-Produkte.

Kritisch hinterfragt: Innovation oder Marketing-Spin?

Doch wie innovativ ist Natural Soda wirklich? Kritisch betrachtet handelt es sich rein physisch um eine hochwertige Fruchtsaftschorle mit relativ geringem Saftanteil oder ein intensiviertes Near Water. Der Begriff Natural Soda ist in erster Linie ein geschickter Marketing-Spin, der das Produkt internationaler und moderner klingen lässt, um sich eine eigene Nische zwischen Wasser und Limonade zu bauen.

Das Geschäftsmodell im Premium-Segment bringt zudem tiefgreifende Herausforderungen mit sich. Der Einsatz von echtem Fruchtsaft treibt die Produktionskosten unweigerlich in die Höhe. Um im Lebensmitteleinzelhandel wettbewerbsfähig zu bleiben, darf der Endkundenpreis jedoch nicht zu sehr ausreißen, was die Margen drückt. Hinzu kommen logistische Hürden: Der Transport von wasserbasierten Ready-to-Drink-Getränken in Dosen ist aufwendig. Im Gegensatz zu Systemen wie Air Up oder Waterdrop, die lediglich den Geschmack ohne das Wasser verschicken, muss Joony's klassische, ressourcenintensive Logistikketten bewältigen. Zudem bleibt der Kampf um die Regalfläche in den Supermärkten selbst nach einem starken Start ein brutales Geschäft.

Das Wettbewerbsumfeld

Wer eine neue Kategorie ausruft, muss sich zwangsläufig mit diversen Playern messen. Auf der einen Seite stehen die etablierten Konzerne wie Coca-Cola mit Vio, Krombacher mit seiner Fassbrause oder Danone mit Volvic Touch, die das Near-Water-Segment durch ihre immense Vertriebsmacht dominieren. Auf der anderen Seite besetzen Social-Brands wie Lemonaid oder Fritz-Kola erfolgreich die Nische für erwachsene, hochwertige Limonaden, weisen dabei im direkten Vergleich jedoch oft höhere Zuckeranteile auf.

Auch sogenannte Wasser-Disruptoren wie Waterdrop und Air Up greifen den aktuellen Trend zu Getränken ohne Zucker aktiv an, operieren allerdings mit völlig anderen Geschäftsmodellen abseits des klassischen Marktes für Fertiggetränke. Nicht zuletzt ist der Markt förmlich überschwemmt von Creator-Brands wie Dirtea, BraTee oder Vitavate. In diesem dichten Umfeld muss Joony's beweisen, dass es das Potenzial zur nachhaltig etablierten Marke besitzt und nicht als kurzlebiger Hype-Artikel endet.

Unsere Einordnung

Joony's macht vieles richtig: Ein exzellent aufgestelltes Gründerteam trifft punktgenau auf den Megatrend der Zuckerreduktion. Die Positionierung von Caro Daur als Investorin und strategische Partnerin statt als bloßes Testimonial ist dabei ein kluger Schachzug, um Seriosität und Langfristigkeit zu signalisieren.

Das Start-up hat zweifellos das Potenzial, sich im Premium-Segment des Getränkemarkts festzusetzen. Die eigentliche Bewährungsprobe wird jedoch die Wiederkaufrate sein, wenn der erste Launch-Hype abflacht. Wenn die Konsument*innen den geschmacklichen Mittelweg zwischen klassischer Limo und Wasser tatsächlich dauerhaft in ihre Alltagsroutine integrieren, könnte die Wette auf die Kategorie Natural Soda aufgehen. Andernfalls droht Joony's das Schicksal vieler hipper Getränke: Ein kurzes Aufschäumen, bevor die Kohlensäure entweicht.

Hinter kausable stehen drei Physiker mit wissenschaftlichen Wurzeln an der Universität Heidelberg: Johannes Haux (CEO), Dr. Benjamin Herdeanu (CTO) und Gregor Ramien (COO). Neben ihrer akademischen Basis bringt das Trio praktische Erfahrung aus Start-ups sowie aus stark regulierten Branchen wie der Cybersicherheit und dem Bankenwesen mit.

Die bisherige Unternehmenshistorie verdeutlicht ein hohes Entwicklungstempo:

• 2025: Gründung des Unternehmens und erfolgreicher Abschluss einer Pre-Seed-Finanzierung über 1,5 Millionen Euro.
• Technologischer Meilenstein: Das Team entwickelte TipPFN, ein zero-shot-fähiges Prognosemodell zur Erkennung seltener, aber folgenschwerer Systemumbrüche („Black Swans“) in komplexen dynamischen Systemen. Die wissenschaftliche Fundierung untermauerte das Startup durch eine Forschungsarbeit in Kooperation mit Wissenschaftler:innen der Columbia University.
• Juli 2026: Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde über 12 Millionen Euro. Geführt wird die Runde von UVC Partners (Deutschland) und Entourage (Belgien) unter Beteiligung des High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Mätch VC.

Auffällig ist die Prominenz im Investorenkreis: Neben VCs unterstützen Business Angels aus dem Umfeld internationaler KI-Schwergewichte wie Black Forest Labs (BFL), OpenAI, Google DeepMind, Noxtua sowie dem ELLIS-Netzwerk das Start-up. Die enge Verknüpfung mit dem europäischen Ökosystem rund um BFL und die Universität Heidelberg verschafft dem Start-up nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch strategisches Gewicht.

Der technologische Ansatz: Kausalität statt bloßer Korrelation

Klassische Large Language Models (LLMs) und Deep-Learning-Systeme basieren primär auf statistischen Korrelationen: Sie verarbeiten gigantische Datenmengen der Vergangenheit. Ändern sich die Rahmenbedingungen in der Realität abrupt („Distribution Shift“), versagen viele dieser Modelle oder verhalten sich fehlerhaft. Die Konsequenz im Firmenalltag ist kontinuierliches, kostenintensives Retraining.

Kausable setzt an dieser Schwachstelle an:

Kausales Weltmodell: Anstelle fortwährenden Neu-Trainings soll ein universelles Kausalmodell der KI ein Grundverständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen verleihen.

In-Context-Anpassung: Die KI soll sich – ähnlich dem menschlichen Denken – mit minimalen neuen Informationen („Zero-Shot“ bzw. In-Context Learning) eigenständig an veränderte Umgebungen anpassen.

Synthetische Trainingsdaten: Um nicht auf Massen an sensiblen Realdaten angewiesen zu sein, setzt kausable unter anderem auf synthetisch generierte kausale Daten, um das System auf komplexe Systemdynamiken vorzubereiten.

Die Herausforderungen der Praxis

So beeindruckend die wissenschaftlichen Vorschusslorbeeren sind, so nüchtern muss das Geschäftsmodell im Industriealltag hinterfragt werden.

1. Vertriebshürden im B2B-Enterprise-Segment

kausable peilt hochdynamische Branchen wie die Energiewirtschaft, Robotik und den Finanzsektor an. Fast jedes Industrieunternehmen stützt sich auf komplexe Steuerungssysteme. Doch genau hier liegt die größte Hürde:

Lange Vertriebszyklen: Industrie- und Finanzkonzerne agieren extrem risikoavers. Der Austausch oder die Ergänzung bestehender Steuerungs- und Vorhersageinfrastrukturen durch eine neuartige KI erfordert langwierige Validierungs- und Pilotphasen.

Erklärbarkeit und Verlässlichkeit: In kritischen Infrastrukturen (z. B. Stromnetze oder automatisierte Fertigung) reicht ein plausibel erscheinendes KI-Reasoning nicht aus. kausable muss harten Nachweis erbringen, dass die Kausalmodelle frei von Fehlinterpretationen agieren.

2. Wettbewerbsumfeld und Big-Tech-Druck

Das Feld der "Causal AI" ist kein unbestellter Acker:

Spezialisierte Player: Unternehmen wie causaLens, Causaly oder Xplain Data arbeiten seit Jahren an kausaler KI für Business- und Forschungsanwendungen.

Forschungslabs der Tech-Giganten: Auch Big-Tech-Konzerne wie Google DeepMind, Microsoft Research und Meta investieren massiv in Kausalitätsforschung und Weltmodelle. Wenn etablierte Frontier-Modelle künftig ähnliche Kausalfähigkeiten nativ integrieren, steigt der Anpassungsdruck auf spezialisierte Start-ups.

3. Kapitalintensität von Frontier-AI

Mit 12 Millionen Euro lässt sich im europäischen Rahmen ein schlagkräftiges Deep-Tech-Team ausbauen. Im globalen Vergleich zum Wettrüsten um Frontier-Modelle sind 12 Millionen Euro jedoch ein überschaubares Budget, wenn hohe Rechenkapazitäten (Compute) und Spitzengehälter für KI-Forscher fällig werden. kausable muss zeitnah beweisen, dass ihr synthetischer Trainingsansatz dauerhaft kapitaleffizient bleibt.

Key Takeaways für Gründer*innen

Für Gründer*innen im DeepTech- und B2B-Bereich liefert die Entwicklung von kausable wertvolle Impulse:

1. Das Narrativ der „Digitalen Souveränität“ nutzen kausable positioniert sich bewusst im europäischen Kontext für digitale Souveränität. In einem von US- und China-Dominanz geprägten Markt stoßen europäische KI-Lösungen, die Unabhängigkeit und Datenschutz betonen, aktuell auf hohe Bereitschaft bei europäischen VCs und Förderern.

2. Strategisches Angel-Networking aufbauen Der Cap Table von kausable zeigt den Wert zielgerichteter Angels: Statt reinem Kapital holte sich das Team Expert:innen aus Spitzenforschung und Top-Unternehmen (OpenAI, DeepMind, BFL, ELLIS) an Bord. Das sichert Branchen-Reputation, Domain-Know-how und den Zugang zu Talenten.

3. Wissenschaftliche Validierung als Vertrauensanker Veröffentlichungen in Kooperation mit angesehenen akademischen Institutionen (wie der Columbia University) dienen als wirksamer Qualitätsnachweis. Vor allem im DeepTech-Bereich schafft die wissenschaftliche Peer-Review-Sichtbarkeit die notwendige Basis für das Vertrauen von Investoren und Erstkunden.

4. Die Gefahr der Über-Generalisierung meiden Ein Weltmodell für Robotik, Energie und Finanzen gleichzeitig zu entwickeln, ist ambitioniert. Frühphasen-Startups sollten trotz großer Vision aufpassen, sich nicht in zu vielen Märkten zu verzetteln, sondern zügig ein klares „Hero-Vertical“ für den Markteintritt zu etablieren.

Während der mediale Hype um künstliche Intelligenz oftmals von Software und Sprachmodellen dominiert wird, rückt die physische Schnittstelle zur realen Welt zunehmend in den Fokus von Investoren. Das 2024 gegründete Potsdamer DeepTech-Unternehmen All About Accuracy GmbH hat in diesem Segment nun eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen. Die neuartige Sensortechnologie soll industriellen Robotern und autonomen Maschinen Millimeterpräzision in der Bewegungserfassung verleihen und damit rein optische Systeme ausgleichen. Doch der Weg vom Forschungslabor in die Massenproduktion von Hardware ist traditionell steinig.

Gründer und Herkunft aus der Spitzenforschung

All About Accuracy ist ein klassisches akademisches Spin-off. Das Unternehmen entstand als Ausgründung des renommierten Leibniz-Instituts für innovative Mikroelektronik (IHP) und baut technologisch auf mehr als 15 Jahren wissenschaftlicher Halbleiterforschung auf.

Die operative Führungsspitze bilden Dr. Yori Fournier als Co-Founder und CEO sowie Olivier Astraud als COO und CFO. Das Start-up, welches im Innovationszentrum GO:IN im Potsdam Science Park ansässig ist, konnte ein namhaftes Investorenkonsortium gewinnen. Die aktuelle Finanzierungsrunde wurde von Campus Capital by STS Ventures (dem Frühphasen-Fonds von Serienunternehmer Stephan Schubert), der Brandenburg Kapital (Venture-Capital-Arm der Investitionsbank des Landes Brandenburg ILB) sowie ZOHO.VC angeführt. Zudem beteiligten sich spezialisierte Business Angels mit tiefer Expertise im Bereich der Ultra-Wideband-Technologie (UWB) über Gigahertz Venture und Superangels.

Das Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

All About Accuracy will eine neue Klasse von hochpräzisen, robusten und skalierbaren Bewegungssensorik-Chips etablieren. Das Unternehmen adressiert die Schnittstelle von industriellen Anwendungen, Robotik und Physical AI – mit einem besonderen Fokus auf die humanoide Robotik.

Das technologische Versprechen der Potsdamer:

• Unabhängigkeit von Optik: Im Gegensatz zu Kamerasystemen funktioniert die funkbasierte Technologie auch bei Verdeckung, Staub, Reflexionen oder schwierigen Lichtverhältnissen zuverlässig.
• Kompakte Integration: Die Sensorik wird direkt in kleine Elektronikmodule integriert und lässt sich über Wearables, Roboter, Werkzeuge und Maschinen skalieren.
• Präzise Datenbasis: Für das Training von Physical AI liefert das System kontinuierliche und hochpräzise Referenzdaten (sogenannte Ground-Truth-Daten).

Kritische Würdigung: Obwohl das Marktpotenzial enorm ist, birgt das Geschäftsmodell die typischen Risiken von Deep-Tech-Hardware. Halbleiter-Startups sind in der frühen Phase extrem kapitalintensiv. Die jetzige siebenstellige Pre-Seed-Runde ist ein starkes Signal, doch bis zur fehlerfreien Serienreife und globalen Skalierung werden erfahrungsgemäß rasch zweistellige Millionenbeträge benötigt.

Hinzu kommen die bekannten Nadelöhre der europäischen Hardware-Branche: Abhängigkeiten von globalen Chip-Foundries und Halbleiter-Lieferketten. Zudem sind die Sales- und Integrationszyklen bei B2B-Kund*innen in der Industrie und Robotik notorisch lang. Ein etabliertes System durch eine neue, proprietäre Funktechnologie zu ersetzen, erfordert von den Industriepartner*innn ein hohes Maß an Vertrauen in die langfristige Lieferfähigkeit des Start-ups.

Markt und Wettbewerb

Der Markt für Physical AI steht vor einem ungelösten Problem: Optische Systeme (Kameras und Lidar) erfassen Daten zwar großflächig, stoßen aber bei der robusten Millimeterpräzision in rauen Industrieumgebungen an physikalische Grenzen. Professionelle Motion-Capture-Systeme wiederum sind für den flexiblen Außeneinsatz meist zu teuer und komplex. All About Accuracy besetzt genau diese infrastrukturelle Nische.

Die Konkurrenz schläft jedoch nicht:

1. Etablierte Sensor-Giganten: Große Player im Bereich Lidar und optische 3D-Erfassung dominieren den Markt und verfügen über tief integrierte Kundenbeziehungen.
2. UWB-Massenmarkt: Globale Halbleiterkonzerne wie NXP oder Qorvo treiben Standard-UWB-Chips voran. All About Accuracy muss im harten Praxiseinsatz demonstrieren, dass ihre spezialisierte Chip-Architektur einen so deutlichen Performance-Vorsprung bietet, dass sich der Wechsel für Systemintegratoren lohnt.

Einordnung für StartingUp

Für die europäische Start-up-Szene ist All About Accuracy ein hochspannender Case. Statt der nächsten B2B-Software-Anwendung stellt sich das Team der komplexen Aufgabe, echte Hardware-Infrastruktur für die KI-Welt von morgen zu bauen.

Gelingt es den Potsdamern, ihre Sensoren als Standard-Referenzschicht für humanoide Roboter und moderne Industrieanlagen zu etablieren, könnte hier ein global relevanter Player entstehen. Es bleibt eine klassische DeepTech-Wette: Hohes technologisches Risiko gepaart mit hoher Kapitalintensität – aber gestützt auf 15 Jahre fundierte Spitzenforschung und ein erfahrenes Investoren-Netzwerk.

Inmitten des harten Verdrängungswettbewerbs im D2C-E-Commerce des Home-&-Living-Segments agiert das 2020 gegründete Start-up Neona Living. Die Gründer*innen Lea Wecken, René Schröder und Gabriel Wittschier beweisen, dass sich der Leuchtenmarkt auch ohne eigene Produktion und stattdessen mit kuratiertem Design erfolgreich aufmischen lässt.

Die aktuellen Zahlen des Leverkusener Unternehmens unterstreichen diesen Kurs gegen den allgemeinen Plattform-Trend. Laut eigenen Angaben bedient Neona heute über 75.000 Kund*innen, der Umsatz habe sich 2025 auf einen knapp achtstelligen Betrag verdoppelt, und im ersten Quartal 2026 verzeichnete das Unternehmen ein starkes Wachstum um das 2,7-Fache im Vergleich zum Vorjahr. Für das Gesamtjahr 2026 visiert das gebootstrappte Start-up nun einen mittleren achtstelligen Umsatz an – ambitionierte Ziele, die sich im weiteren Jahresverlauf jedoch erst noch in testierten Bilanzen niederschlagen müssen.

Das Konstrukt Gründungs-Paar: Belastungsprobe im Wachstum?

Eine derart rasante Skalierung bringt unweigerlich operative Schmerzen mit sich und stellt das Führungsteam auf eine harte Probe. Bei Neona Living kommt in dieser ohnehin intensiven Phase eine besondere Dynamik hinzu: Die Gründerin Lea Wecken und ihr Mitgründer Gabriel Wittschier sind privat ein Paar. Es ist ein Detail, das bei Investor*innen oft kritisch gesehen wird, welches das Unternehmen jedoch ganz offen kommuniziert.

CEO Lea Wecken bezeichnet den Aufbau der Unternehmenskultur als „People Game“. Zur Illustration dient ein interner Slack-Channel, in dem Mitarbeitende wöchentliche private Highlights teilen. Doch trägt so ein Modell auch bei sinkenden Margen und wirtschaftlichem Druck?

„Die eigentliche Bewährungsprobe einer Unternehmenskultur kommt nicht im ruhigen Alltag, sondern immer dann, wenn Druck entsteht“, erklärt Wecken. Eine strikte Trennung von Beruf und Privatleben sei bei einem Gründungspaar ohnehin unrealistisch. In kritischen Momenten gelte bei strategischen Differenzen ein pragmatisches Prinzip: „Am Ende trifft die Person, die in ihrem Bereich den Hut aufhat, auch die finale Entscheidung.“ Wichtig sei, dass Sachthemen nicht persönlich genommen werden.

Kuratiertes Sortiment und der fehlende technologische Burggraben

Laut globalgrowthinsights soll der deutsche Markt für Lampen und Leuchten bis 2029 auf rund 8,36 Milliarden Euro anwachsen. Während der Gesamtmarkt eher moderat performt, verzeichnet das Segment der dekorativen Beleuchtung ein jährliches Wachstum von etwa 2,8 Prozent.

Statt wie Plattformen à la Lampenwelt auf maximale Sortimentstiefe zu setzen, fokussiert sich Neona auf ein kuratiertes Portfolio mit minimalistisch-skandinavischer Ästhetik. Das Unternehmen verzichtet auf eine eigene Produktion. Die Leuchten werden bei Partnern in Fernost gefertigt. Das hält die Fixkosten und Auslastungsrisiken gering, birgt jedoch branchenüblich das Risiko einer niedrigen technologischen Eintrittsbarriere.

Ohne exklusive Hochtechnologie-Patente liegt der sogenannte Burggraben (Moat) fast ausschließlich im Brand-Building und in der Content-Produktion. Lea Wecken räumt ein, dass sie nicht jedes eigene Design automatisch als bahnbrechende Innovation bezeichnen würde. Innovation zeige sich bei Neona vielmehr in Technik, die sich in den Alltag einfügt – etwa durch austauschbare Trafos oder flexibel steuerbare Lichttemperaturen. Dennoch bleibt das margenstarke Premium-Versprechen in diesem Modell anfällig für Nachahmer*innen, da Wettbewerber*innen ähnliche Designs zügig adaptieren können.

Customer-Acquisition-Kosten und das Nachhaltigkeits-Dilemma

Wie fast alle D2C-Player ist Neona von Performance-Marketing bei Plattformen wie Meta und Google abhängig. Um den steigenden Customer Acquisition Costs (CAC) zu begegnen, setze man laut Wecken strategisch verstärkt auf organische Reichweite und Kund*innenbindung. „Wiederkehrende Kundinnen und Kunden sind langfristig deutlich wertvoller als kurzfristig eingekaufte Aufmerksamkeit“, so die Gründerin.

Ein struktureller Spagat zeigt sich beim Thema Umweltbewusstsein: Auf der Website wird Nachhaltigkeit beworben, während das D2C-Geschäftsmodell auf globalen Lieferketten und Einzelversand basiert. Die Gründerin benennt diesen Widerspruch pragmatisch: „Wir würden niemals behaupten, dass ein physisches Produkt, das produziert und verschickt wird, vollkommen nachhaltig ist.“ Man versuche dies durch langlebige Designs und den Einsatz energieeffizienter LEDs zu kompensieren. Verbraucherschützer merken bei derartigen D2C-Modellen jedoch regelmäßig an, dass der CO₂-Fußabdruck durch die Logistik aus Asien und den Einzelversand an den Endkund*innen schwer wiegt.

Operative Herausforderungen in der Skalierung

Das angestrebte Wachstum bringt operative Hürden mit sich. „Einer unserer größten Lernmomente war die Erkenntnis, dass Wachstum viele Probleme zunächst kaschiert“, gibt Lea Wecken zu. Eine Unterschätzung der Nachfrage führte in der Vergangenheit zu frustrierenden Lieferengpässen und verpassten Umsätzen. Ab einer gewissen Größe werde operative Exzellenz wichtiger als reines Marketing. Ihr Appell an andere Start-ups: „Baut eure Strukturen immer ein Stück früher auf, als ihr glaubt, sie zu brauchen.“

Fazit

Das Beispiel Neona zeigt exemplarisch, wie moderner D2C-Handel abseits der großen Plattformen funktionieren kann. Ohne eigene Produktionsstätten setzt das Unternehmen fast vollständig auf Brand-Building und eine kuratierte Ästhetik. Das wirtschaftliche Fundament basiert auf der Wette, dass Konsument*innen bereit sind, für dieses kuratierte Lebensgefühl einen deutlichen Aufpreis zu zahlen. Ob sich diese Strategie angesichts steigender Werbekosten und der aggressiven Konkurrenz dauerhaft trägt oder ob am Ende doch der Exit an einen Aggregator steht, werden die kommenden Geschäftsjahre zeigen müssen.

Das deutsche Start-up-Ökosystem meldet sich im ersten Halbjahr 2026 mit einem Paukenschlag zurück: Rekordzahlen bei den Neugründungen und ein massiver KI-Hype suggerieren den großen Aufbruch. Doch ein tieferer Blick in den neuen „Next Generation“-Report offenbart: Hinter den glänzenden Zahlen verbergen sich strukturelle Risse und eine beträchtliche Ost-West-Schere. Zeit für eine kritische Analyse – und klare Forderungen.

Die Sektkorken dürften beim Startup-Verband geknallt haben. Der aktuelle „Next Generation“-Report, herausgegeben gemeinsam mit startupdetector, liefert auf den ersten Blick genau die Erfolgsmeldungen, die der Standort Deutschland nach mageren Jahren dringend gebraucht hat. Doch wer als Gründer*in oder Investor*in heute kluge Entscheidungen treffen will, darf sich von Balkendiagrammen allein nicht blenden lassen.

Die nackten Zahlen: Ein Ökosystem im Rausch

Es lässt sich nicht leugnen, die nackten Zahlen des ersten Halbjahres sind beeindruckend:

• Historisches Hoch: Mit satten 3.053 Neugründungen ist das erste Halbjahr 2026 das stärkste seit Beginn der Datenerhebung im Jahr 2019. Das entspricht einem gewaltigen Wachstum von 52 Prozent gegenüber dem zweiten Halbjahr 2025.
• KI als Turbo: Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein Trend, sie ist der Motor. Jedes dritte neue Start-up (34 %) weist mittlerweile einen klaren KI-Bezug auf (nach 27 % im Jahr 2025).
• Die Fläche holt auf: Berlin bleibt zwar mit 429 Neugründungen in absoluten Zahlen der unangefochtene Spitzenreiter. Doch die Hauptstadt wächst mit einem Plus von 21 % deutlich langsamer als der Bundesschnitt. Die wahre Musik spielt woanders: Ökosysteme wie Hamburg (+83 %) und Hessen (+82 %) verzeichnen eine enorme Dynamik.
• Scheitern wird seltener (scheinbar): Die Zahl der offiziellen Start-up-Insolvenzen ist seit dem Krisenhöhepunkt im Jahr 2024 kontinuierlich gesunken. Gleichzeitig klettert die Zahl der deutschen „Unicorns“ auf insgesamt 36.

Die Verbands-Chefin im TV-Verhör: Wenn Euphorie auf knallharte Forderungen trifft

Wie extrem die Diskrepanz zwischen den feierlichen Gründungszahlen und der harten Realität im Maschinenraum der Start-ups wirklich ist, offenbarte Verena Pausder, die Vorsitzende des Startup-Verbands, in einem bemerkenswert offenen TV-Interview im ARD-Morgenmagazin.

Während der eigene Report die reine Anzahl der Neugründungen feiert, zeichnete Pausder vor einem Millionenpublikum ein Bild, das unsere kritische Analyse in allen Punkten bestätigt. Drei ihrer Forderungen stechen besonders hervor – und manche grenzen an einen Tabubruch:

1. Bürokratie-Kollaps statt „Startup in a day“

• Der O-Ton: Pausder kritisiert die Hürden scharf: „Wir laden gerade auf diese Gründungsphase so viel Bürokratie drauf wie auf die großen DAX-Konzerne.“ Sie fordert ein „Startup in a day“ (Gründung in 24 bis 48 Stunden), statt wie bisher „sechs Wochen auf eine Handelsregisternummer“ zu warten.
• Der Reality-Check: Das demaskiert die Rekordzahlen der Studie. Wenn der Weg ins Handelsregister ein sechswöchiger Hürdenlauf ist, zeigt dies, dass der aktuelle Anstieg der Neugründungen trotz und nicht wegen der Standortbedingungen passiert. Der digitale Staat ist für Gründende im Jahr 2026 noch immer eine Fata Morgana.

2. Der Tabubruch: Kündigungsschutz und die „Cost of Failure“

• Der O-Ton: Um Start-ups agiler zu machen, attackiert Pausder ein deutsches Heiligtum: den Kündigungsschutz. Ein Unternehmen müsse am Anfang „atmen“, man wisse noch nicht, wie viele Leute man brauche. Durch hohe Gehälter in der Tech-Branche sei das klassische Schutzbedürfnis ohnehin geringer. Die sogenannte Cost of Failure – also die Kosten und Konsequenzen, wenn eine Idee scheitert – sei in Deutschland schlichtweg zu hoch.
• Der Reality-Check: Hier trifft die Verbandschefin den wunden Punkt der deutschen „Fail Fast“-Kultur. Wer schnell wachsen will, muss auch schnell korrigieren dürfen. Diese Forderung dürfte die Gewerkschaften auf die Barrikaden rufen, ist aber aus Gründerperspektive eine bittere Notwendigkeit im internationalen Wettbewerb. Es zeigt zudem: Die sinkenden Insolvenzzahlen im Report sind kein reines Erfolgszeichen, sondern oft auch das Resultat von Unternehmen, die sich aus Angst vor den Kosten des formellen Scheiterns als „Zombies“ am Leben halten.

3. Das Eingeständnis der massiven Kapital-Lücke

• Der O-Ton: Pausder liefert die Zahlen, die der „Next Generation“-Report verschweigt: Während in den USA pro Kopf 510 Euro in Venture Capital (Risikokapital) fließen, sind es in Deutschland gerade einmal 90 Euro. „Damit die Unternehmen, die wir hier gründen, auch groß werden können, müssen wir mehr Kapital allokieren“, so Pausder. Es fehle massiv an privatem und institutionellem Geld.
• Der Reality-Check: Dies ist der entscheidende Sargnagel für blinde Euphorie. Was nützen uns 3.053 neue GmbHs im ersten Halbjahr, wenn das Geld für die Skalierung fehlt? Wir bauen aktuell einen riesigen Trichter an Frühphasen-Startups, dessen Ausgang verstopft ist. Die Abwanderung der besten KI- und DeepTech-Firmen in die USA (wo das 5,6-fache an Kapital wartet) ist so vorprogrammiert.

Was die Statistik gern umschifft

Wer sich durch die Tiefen der Methodik und die feingranularen Daten wühlt, stößt auf weitere Aspekte, die das reine Jubel-Narrativ trüben:

• Die Ost-West-Schere: Der Report spricht von steigenden Gründungszahlen in allen Bundesländern. Doch die Pro-Kopf-Werte offenbaren ein hartes Gefälle: Während Bayern mit 4,7 Gründungen pro 100.000 Einwohner glänzt, herrscht in Thüringen und Sachsen-Anhalt (je 0,9) digitale Flaute. Der Boom ist nicht flächendeckend – der Osten (ohne Berlin) droht abgehängt zu werden.
• Das Sterben der Berliner Einhörner: Die Zahl der Unicorns ist zwar bundesweit auf 36 gestiegen, doch ein Blick auf die Zeitachse zeigt: Berlin hat seit dem Jahr 2023 massiv Federn gelassen und rutschte von 22 auf 16 Einhörner ab. Gleichzeitig verdoppelte sich die Zahl der Unicorns in Städten abseits der Hotspots von 5 auf 10. Das Zeitalter des billigen Geldes für reine Berliner B2C-Hype-Modelle ist vorbei – milliardenschwere Substanz entsteht jetzt dezentraler in der Fläche.
• Die Methodik-Falle: Wie definiert man 2026 eigentlich ein Start-up? Laut Report werden aus den Handelsregistereinträgen rund 20 % händisch nach Kriterien wie „innovatives Produkt“ oder „Wachstumspotenzial“ selektiert. Diese manuelle Filterung durch Analysten öffnet Bewertungsspielräumen Tür und Tor – wer heute das Trendwort „KI“ in den Unternehmenszweck schreibt, wird statistisch schlichtweg schneller als Startup erfasst.
• Die Branchen-Illusion: Der Report feiert die Industrie als Sektor mit dem stärksten Wachstum (+125 %). Absolut betrachtet sind das aber gerade einmal 128 Start-ups. Der Software-Sektor dominiert weiterhin erdrückend mit 844 Neugründungen. Hardwarenahe und kapitalintensive Innovationen fristen im Land der Ingenieure weiterhin ein Nischendasein.

Raus aus der Hype-Falle: Fünf Hebel für das Ökosystem

Wenn wir wollen, dass aus dem Rekord-Jahrgang 2026 in einigen Jahren global relevante Marktführer*innen werden, muss das Ökosystem strukturell gestärkt werden. Hier sind die Hebel, die Politik und Wirtschaft jetzt umlegen müssen:

1. Fokus auf Wachstumsfinanzierung (Scale-up-Kapital): Deutschland hat kein reines Gründungsproblem mehr, sondern ein Skalierungsproblem. Wir brauchen drastische Anreize, damit institutionelle Gelder (wie von Pensionskassen oder Versicherungen) endlich unkompliziert in den VC-Markt fließen können.
2. Qualität statt Quantität (DeepTech priorisieren): Die staatliche Förderung und der Transfer aus Universitäten müssen gezielt auf kapitalintensive, hardwarenahe Deep- und ClimateTech-Ideen gelenkt werden. Reine Software-SaaS-Klone reguliert der Markt ohnehin von selbst.
3. Die „Fail Fast“-Kultur entbürokratisieren: Das stille Beerdigen und Liquidieren einer gescheiterten GmbH ist in Deutschland absurd teuer und langwierig. Wer schnell gründen darf, muss auch unbürokratisch scheitern dürfen, um wertvolle Tech-Talente zügig wieder dem Markt zur Verfügung zu stellen.
4. Mitarbeiterbeteiligungen (ESOP) wettbewerbsfähig machen: Im globalen Talent-Wettbewerb gewinnt, wer die besten Köpfe hält. Die deutsche Gesetzgebung rund um ESOPs muss dringend weiter an internationale Standards angepasst werden, um die steuerliche Belastung von virtuellen Anteilen zu minimieren.
5. Regionale Ökosysteme vernetzen: Da klassische Metropolen an Wachstumsdynamik einbüßen, während Regionen wie Hessen oder Hamburg stark zulegen, müssen dezentrale Universitätsstandorte systematisch gefördert werden, um den Innovations-Transfer flächendeckend zu sichern.

Fazit

Der Report liefert eine hervorragende Nachricht – der Gründungsgeist in Deutschland ist intakt. Doch aus der schieren Masse an neuen Einträgen im Handelsregister müssen nun echte Tech-Champions geschmiedet werden. Machen wir uns an die Arbeit!

Der Übergang zu einer Kreislaufwirtschaft in der Textilbranche stockt oft an einer ganz entscheidenden Stelle: der hochgradig effizienten Sortierung. Genau hier setzt das Berliner KI-Start-up reverse.fashion an und hat nun eine siebenstellige Erweiterung seiner Pre-Seed-Finanzierungsrunde durch den High-Tech Gründerfonds (HTGF) abgeschlossen. Das frische Kapital soll genutzt werden, um bestehende Pilotprojekte auszuweiten und den kommerziellen Markteintritt der industriellen Sortierlösung „line.sort“ voranzutreiben.

Die Technologie: Von der Handarbeit zur Automatisierung

Bisherige manuelle Sortierprozesse stoßen an wirtschaftliche und kapazitäre Grenzen. reverse.fashion nutzt für seine Anlagen künstliche Intelligenz, um Kleidungsstücke präzise nach Zustand, Stil, Marke, Größe sowie Materialzusammensetzung zu kategorisieren und zu digitalisieren. So sollen die Textilien exakt für den Wiederverkauf oder das hochwertige Recycling getrennt werden. Laut Mitgründer Dr. Karsten Pufahl steigern Kund*innen durch die Anlagen ihre Produktivität um 40 Prozent und erzielen gleichzeitig eine Erlössteigerung von etwa 20 Prozent. Neben der Hardware-Gesamtlösung „line.sort“ bietet das Start-up auch das Softwareprodukt „co.sort“ an, mit dem die erfolgreichen Pilotprojekte in den kommenden Monaten fortgeführt werden.

Gründungshistorie und Team: Tiefes Branchen-Know-how

Gegründet wurde reverse.fashion 2024 als Spin-off aus der Technischen Universität Berlin (Fachgebiet Mikro- und Feingerätetechnik). Die Technologie basiert auf geistigem Eigentum (IP), das in gemeinsamen Forschungsprojekten der TU Berlin, der Freien Universität Berlin und der circular.fashion GmbH entwickelt wurde.

Das derzeit zwölfköpfige Team wird von drei Gründern geführt:

• Dr. Karsten Pufahl (Managing Director / CTO): Der Physiker bringt profunde Expertise in KI, Optik und Hardware-Engineering mit und leitete zuvor eine Arbeitsgruppe an der TU Berlin, die sich intensiv mit Textilsortierung befasste.
• Paul Doertenbach (Managing Director Strategie & Vertrieb): Er steuert über 16 Jahre Erfahrung im Altkleider-Sektor bei. Er baute unter anderem I:Collect, das weltweit erste Rücknahmesystem für Alttextilien, als Managing Director auf.
• Mario Osterwalder (Managing Director Operations, Finanzen & Business Development): Er war zuvor sieben Jahre bei ABB tätig und sammelte anschließend als Co-Founder von circular.fashion sieben Jahre lang Branchenerfahrung. Zudem ist er aktiv in die Entwicklung des EU Digital Product Passports eingebunden.

Marktumfeld und Wettbewerb

Treibende Kräfte für das Geschäftsmodell sind steigende regulatorische Anforderungen, insbesondere die erweiterte Herstellerverantwortung (EPR) und striktere EU-Vorgaben. Doch der Weg zum Branchenstandard ist steinig. Der Markt für KI-basierte Textilsortierung wird global kompetitiver. Wettbewerber wie Refiberd (USA) oder NewRetex aus Dänemark drängen in denselben Space. Auch etablierte Player wie der Recycling-Pionier SOEX nutzen bereits Nahinfrarot-Technologien.

Ein großes technologisches Problem der Branche bleibt die komplexe Zusammensetzung moderner Kleidung. Mischgewebe machen ein sortenreines Recycling zur Herkulesaufgabe. Hinzu kommt der Trend zu „Ultra-Fast-Fashion“, durch den die Qualität des eingespeisten Materials in den Sortieranlagen massiv sinkt.

Geschäftsmodell auf dem Prüfstand

Für reverse.fashion liegt die größte betriebswirtschaftliche Hürde in der Skalierung der Hardware. Das Altkleider- und Sortiergeschäft ist traditionell eine absolute „Low-Margin“-Industrie. Die Investitionskosten für hochentwickelte Anlagen wie „line.sort“ müssen sich sehr schnell amortisieren. Erzielen die durch die KI erzeugten sortenreinen Materialströme am Markt keine signifikanten Preisprämien, rechnet sich die Anschaffung der Technologie für die Sortierer nicht.

Unsere Einordnung

Für die Start-up-Szene ist reverse.fashion ein exzellentes Fallbeispiel dafür, wie tiefe wissenschaftliche Forschung mit harter Industrie-Erfahrung gekreuzt wird. Das Gründer-Team gehört durch die jahrelange Erfahrung in der Sortierindustrie vom Track-Record her zum Besten, was die europäische Circular-Economy-Szene zu bieten hat. Dennoch handelt es sich um ein kapitalintensives B2B-Hardware-Business. Der langfristige Erfolg wird nicht allein davon abhängen, ob die Algorithmen den Unterschied zwischen Baumwolle und Viskose erkennen, sondern ob es gelingt, die Entsorgungsbranche von den Vorabinvestitionen zu überzeugen.

Drei Wissenschaftler*innen wollen eine 30 Jahre alte Materialklasse erstmals industriell herstellbar machen. Mit einer überzeichneten Pre-Seed-Runde von 2,4 Millionen Euro wagt das 2025 gegründete deutsche Start-up Porelio nun den Sprung vom Labor in die Industrie. Das Versprechen der Gründenden: Wertvolle Edelmetalle aus Industrieströmen zurückgewinnen und parallel persistente PFAS-Schadstoffe aus Wasser filtern.

Team und Historie

Porelio ist ein Spin-off der TU Berlin, das 2025 gegründet wurde. Hinter dem Unternehmen steht ein tiefgreifend wissenschaftlich ausgebildetes Gründerteam:

• Dr. Rhea Machado (CEO) bringt eine Promotion in Verfahrenstechnik von der Technischen Universität Berlin mit.
• Javier Silva Mora (CTO) ist Doktorand in Chemie an der renommierten École polytechnique in Paris.
• Nikol Michailidou (CPO) hält einen MSc in Chemieingenieurwesen von der Technischen Universität Berlin.

Die Technologie des Start-ups basiert auf sogenannten FOMS (Funktionalisierte Geordnete Mesoporöse Silicamaterialien). Diese Materialfamilie lag laut CEO Dr. Machado fast dreißig Jahre lang ungenutzt auf den Laborbänken, da sie niemand im entscheidenden industriellen Maßstab herstellen konnte. Vor der aktuellen, durch den VC Faber angeführten Pre-Seed-Runde, wurde die technologische Entwicklung bereits mit öffentlichen Fördermitteln in Höhe von 2,5 Millionen Euro unterstützt.

Geschäftsmodell: Ein Schwamm für zwei Milliardenmärkte

Die patentierte Innovation von Porelio ist ein neuartiges kontinuierliches Durchflussverfahren, mit dem sich FOMS erstmals im industriellen Maßstab produzieren lassen. Der Prozess soll unter nachhaltigeren Bedingungen ablaufen und 30-mal schneller sein als herkömmliche Methoden. Die so produzierten Materialien wirken wie ein molekularer Schwamm: Sie binden gezielt bestimmte molekulare Substanzen, während der Rest der Flüssigkeit frei durchfließt.

Das Start-up adressiert damit zwei sehr unterschiedliche Märkte, die laut Porelio ein gemeinsames Potenzial von rund 34 Milliarden Euro aufweisen:

• Edelmetallrückgewinnung: Dieser Markt wird weltweit auf etwa 16 Milliarden Euro geschätzt. Die Technologie soll hierbei beispielsweise Palladium – das derzeit mit rund 40.000 Euro pro Kilogramm bewertet wird – etwa 6-mal schneller aufnehmen als eine Standard-Adsorptionsbehandlungstechnologie.
• PFAS-Entfernung: Der Markt für die Entfernung von "Ewigkeitschemikalien" aus Wasser wird auf rund 18 Milliarden Euro beziffert. In Tests entfernte das Porelio-Material unter realen Bedingungen fast die Hälfte der enthaltenen Trifluoressigsäure (TFA). In nur fünf Minuten wurde fast 6-mal so viel aufgenommen wie mit kommerzieller Aktivkohle im gleichen Test.

Mit dem frischen Kapital soll die Produktion nun von einem Pilotmaßstab (Kilogramm pro Tag) auf einen industriellen Maßstab (Tonnen pro Jahr) skaliert werden.

Der harte Wettbewerb im PFAS-Markt

Das Start-up stützt sich beim Thema PFAS auf einen weltweit hochdynamischen Milliardenmarkt. Doch gerade hier ist die Realität stark fragmentiert und wird von einem harten technologischen Wettrüsten dominiert, das den Vorstoß von Porelio herausfordernd macht:

• Das PFAS-Paradoxon (Filtern vs. Zerstören): Porelio fokussiert sich auf die Adsorption – also das reine Herausfiltern und Binden von Verbindungen wie TFA. Zwar betont das Start-up, dass die Materialien regenerierbar sind, doch das wirft unweigerlich die Branchen-Gretchenfrage auf: Was passiert mit dem hochkonzentrierten PFAS-Cocktail nach dem Auswaschen der Filter? Der globale Trend im Start-up-Sektor geht längst in Richtung Mineralisierung. Finanziell hochgerüstete Konkurrenten wie Claros Technologies oder Aquagga vernichten die perfluorierten Kohlenstoffketten komplett. Reine Trennverfahren geraten regulatorisch zunehmend unter Erklärungsnot, wenn die Schadstoffe letztendlich nur verlagert werden.
• Das Haifischbecken der Adsorptions-Verfahren: Selbst innerhalb der reinen Adsorber-Technologien bewegt sich Porelio in einem Haifischbecken. Global Player wie Veolia oder Xylem rüsten ihre gewaltigen, bestehenden Infrastrukturen weltweit für PFAS-Filterungen auf. Zudem drängen andere DeepTechs auf den Markt, die in der Skalierung bereits weiter sind: Das britische Spin-off Puraffinity hat erst kürzlich knapp 17 Millionen Pfund eingesammelt, um eigene hochselektive PFAS-Materialien in die Massenproduktion zu überführen.
• Das „Tal des Todes“ der Skalierung: Porelio plant den enormen Schritt von Kilogramm pro Tag auf Tonnen pro Jahr. In nur fünf Minuten fast 6-mal so viel TFA aufzunehmen wie kommerzielle Aktivkohle, ist ein hervorragender Laborwert. Doch im B2B-Chemiebereich verschlingt der Bau eigener industrieller CAPEX-Anlagen Unsummen. Die aktuellen 2,4 Millionen Euro sind ein respektables Pre-Seed-Polster, reichen für die finale Großproduktion gegen milliardenschwere Konkurrent*innen aber bei Weitem nicht aus.

Unser Fazit

Porelio ist ein Paradebeispiel für ambitioniertes europäisches DeepTech. Strategisch überlebenswichtig ist der zweigleisige Ansatz der Plattformtechnologie: Während das Start-up im hart umkämpften, hochregulierten PFAS-Markt massiver Konkurrenz ausgesetzt ist, könnte die Edelmetallrückgewinnung zum rettenden Anker werden. Sie verspricht Industriekunden einen schnellen und direkten Return on Investment, was dabei helfen dürfte, das junge Unternehmen organisch querzufinanzieren.

Der entscheidende Lackmustest steht allerdings noch aus: Nach erfolgreichen Proof-of-Concept-Projekten muss das Team nun beweisen, dass sich die versprochene „30-mal schnellere“ Skalierbarkeit in kommerziell rentable Industriepartnerschaften übersetzen lässt.