Silicon Valley? Nein, Klosterlechfeld. Hier, im „bayerischen Outback“ zwischen Augsburg und Landsberg, sitzt Horst Christian (Chris) Wagner. Kein 20-jähriger Hoodie-Träger, der in der Garage von der Weltherrschaft träumt, sondern ein Mann, der das Internet schon nutzte, als es nur aus grauem Text bestand. Wagner ist ein digitaler Veteran. Und er hat gerade eine Wette auf die menschliche Seele abgeschlossen. Sein Einsatz: Die App BestFriend.

Schluss mit dem bloßen Befehlston

Vergesst kurz ChatGPT. Die großen KIs schreiben Bachelorarbeiten oder programmieren Code – sie sind Werkzeuge. Chris' Vision mit BestFriend beginnt dort, wo die Silicon-Valley-Riesen aufhören: beim Gefühl.

BestFriend ist kein Lexikon. Die App soll der Zuhörer sein, der nachts um drei Uhr noch wach ist. Sie soll Zusammenhänge verstehen, nicht nur Fakten abspulen. Aber braucht die Welt wirklich noch einen Bot? „ChatGPT ist brillant im Antworten geben. BestFriend ist dafür gebaut, beim Menschen zu bleiben“, so Chris. „Der Unterschied ist nicht die Intelligenz, sondern die Haltung. BestFriend will nichts erledigen, nichts optimieren, nichts verkaufen. Die App hört zu, merkt sich Zusammenhänge, reagiert emotional konsistent und bewertet nicht. Viele Nutzer sagen mir: ChatGPT fühlt sich an wie ein extrem kluger Kollege, BestFriend eher wie jemand, der dich kennt.“

Wer tiefer verstehen will, wofür die App im Alltag eingesetzt wird, findet im BestFriend-Magazin zahlreiche Beispiele. Dort wird offen gezeigt, in welchen Situationen Nutzer*innen die App einsetzen – von Einsamkeit über Selbstreflexion bis hin zu ganz praktischen Lebensfragen. Für Chris zugleich ein Beweis dafür, dass es hier um einen neuen Umgang mit Technologie geht.

Vertrauen als Währung

Wer einer Maschine von Liebeskummer erzählt, macht sich nackt. Genau hier spielt Chris den Standortvorteil Made in Germany aus. Während US-Apps wie Replika oft wirken, als würden sie Daten direkt an die Werbeindustrie weiterleiten, setzt BestFriend auf die „sichere Schulter“.

Datenschutz ist in diesem intimen Bereich keine Fußnote, sondern das Produkt. Chris weiß: Niemand öffnet sich, wenn er fürchten muss, dass seine Ängste morgen in einer Datenbank für personalisierte Werbung landen. Doch das wirft Fragen auf: Wie wird garantiert, dass nichts nach außen dringt? Und wo zieht die Software die Reißleine, wenn ein(e) Nutzer*in wirklich Hilfe braucht?

Dazu Chris: „Erstens: technisch. Daten werden minimal erhoben, verschlüsselt verarbeitet und nicht für Training oder Drittzwecke genutzt. Es gibt keine versteckte Monetarisierung über Profile. Punkt. Zweitens: inhaltlich. BestFriend weiß sehr genau, was es nicht ist. Die App gibt keine Diagnosen, keine Therapieanweisungen und keine falsche Nähe. Bei klaren Krisensignalen wird nicht weiter ‚gecoacht‘, sondern aktiv auf echte Hilfe hingewiesen. Das ist eine harte Grenze im System. BestFriend soll Halt geben, nicht Verantwortung übernehmen, die einer KI nicht zusteht.“

Der Markt für Energiespeicher wächst im Zuge der Energiewende rasant, bringt jedoch neue operative Herausforderungen für Betreiber mit sich. In diesem Umfeld hat sich TWAICE, ein Anbieter von Analysesoftware für Batteriespeicher, eine signifikante Finanzierung gesichert. Die Europäische Investitionsbank (EIB) gewährt dem Unternehmen ein langfristiges Venture-Debt-Darlehen in Höhe von 24 Millionen Euro, abgesichert durch das InvestEU-Programm der Europäischen Union.

Datengetriebene Skalierung statt manueller Überwachung

Das Geschäftsmodell von TWAICE adressiert einen kritischen Engpass in der Elektrifizierung: Die Performance und Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien. Sowohl in stationären Batteriespeichersystemen (BESS) als auch in Elektrofahrzeugen (EV) unterliegen Zellen einer natürlichen Degradation. Durch den Einsatz prädiktiver Analytik und KI-gestützter Auswertungen historischer sowie Echtzeit-Daten zielt die Software darauf ab, diesen Verschleiß frühzeitig zu erkennen und Wartungsprozesse zu automatisieren.

Für Betreiber von Speicherparks ist dies vor allem eine Frage der Skalierbarkeit. Laut einer aktuellen Erhebung des Unternehmens sehen sich 45 Prozent der BESS-Betreiber mindestens einmal monatlich mit unerwarteten technischen Problemen konfrontiert. „Wenn Speicherbetreiber ihre Flotten vergrößern, benötigen sie einen Betrieb, der genauso mitwächst“, erklärt Dr. Stephan Rohr, Co-CEO von TWAICE. Ziel sei der Übergang von einer reaktiven Fehlerbehebung hin zu einer automatisierten, datengetriebenen Steuerung, die den manuellen Aufwand reduziert und die Profitabilität sichert.

Strategische Bedeutung für den Standort Europa

Die Beteiligung der EIB unterstreicht die politische Relevanz der Technologie. Batterien gelten als Schlüsselkomponente für die Energieunabhängigkeit und die Stabilisierung der Stromnetze bei steigendem Anteil volatiler erneuerbarer Energien.

Nicola Beer, Vizepräsidentin der EIB, ordnet das Investment in den breiteren Kontext ein: „Mit der Unterstützung von TWAICE stärken wir nicht nur die technologische Führungsrolle Europas in der modernen Batterieanalytik, sondern fördern auch Innovationen, die eine intelligentere Nutzung umweltfreundlicher Energie ermöglichen.“ Die Finanzierung ist Teil der EIB-Strategie, Technologien zu fördern, die zur Dekarbonisierung beitragen und die europäische Wertschöpfungskette im Batteriesektor widerstandsfähiger machen.

Wachstum und Effizienzgewinne

Das frische Kapital fließt primär in zwei Bereiche: Die Weiterentwicklung der Analyse-Algorithmen und die Erschließung internationaler Märkte. Nach eigenen Angaben konnte TWAICE sein Geschäft im Bereich der stationären Speicher im Jahr 2025 fast verdreifachen.

Für die Kunden – darunter Energieversorger und Flottenbetreiber – stehen dabei harte Kennzahlen im Vordergrund. Analysen aus dem Kundenstamm zeigen, dass durch den Einsatz der Software die tatsächlich verfügbare Speicherleistung im Schnitt um fünf Prozent gesteigert werden konnte, während sich die Zeit für technische Analysen durch automatisierte Reports um bis zu 90 Prozent reduzierte. Neben dem Speichergeschäft bleibt die Zusammenarbeit mit Automobilherstellern (OEMs) ein zweites Standbein, bei dem die Software bereits in der Entwicklungsphase von Fahrzeugbatterien zum Einsatz kommt.

Was 2020 als Ausgründung der Universität Bonn begann, entwickelt sich zu einem wichtigen Player für die Digitalisierung der Landwirtschaft. Pheno-Inspect hat sich darauf spezialisiert, dem Landwirt quasi „Adleraugen“ zu verleihen. Das Start-up aus Nordrhein-Westfalen entwickelt KI-basierte Software, die hochauflösende Drohnenbilder vollautomatisch auswertet.

Das Besondere dabei: Die Technologie blickt nicht nur grob auf den Acker, sondern analysiert Feldbestände bis auf die Einzelpflanze genau. Das Ziel ist es, den Pflanzenbau durch datenbasierte Entscheidungen effizienter und ressourcenschonender zu gestalten – ein Thema, das angesichts von Klimawandel und Kostendruck in der Agrarbranche Hochkonjunktur hat.

Prominente Investoren setzen auf „Precision Farming“

Dass Pheno-Inspect mit diesem Ansatz einen Nerv trifft, zeigt die Zusammensetzung der aktuellen Finanzierungsrunde. Neben dem Companisto Business Angel Netzwerk beteiligt sich die NRW.BANK, die im Zuge der Runde ein Wandeldarlehen in Höhe von 500.000 Euro in eine feste Beteiligung umgewandelt hat. Aufhorchen lässt auch der Einstieg von CLAAS. Der weltweit tätige Landmaschinenkonzern steigt als strategischer Investor ein. Für ein junges B2B-Tech-Start-up ist dies mehr als nur Kapital; es ist ein Zugang zu immenser Industrieexpertise und potenziellen Vertriebswegen.

Fokus auf SaaS und Skalierung

Das frische Kapital soll nun gezielt in das Wachstum fließen. Pheno-Inspect plant, seine Plattform konsequent in Richtung Software-as-a-Service (SaaS) auszubauen. Im Mittelpunkt steht dabei der neue FarmAnalyzer. Mit dieser Plattform will das Unternehmen die komplexe Feldanalyse vereinfachen und für Landwirte direkt nutzbar machen – im Self-Service und über die gesamte Vegetationsperiode hinweg. Parallel dazu soll das interdisziplinäre Team am Standort in NRW weiter wachsen, um neue KI-Module zur Marktreife zu bringen.

 „Der Abschluss unserer ersten Finanzierungsrunde ist ein wichtiger Schritt in der Unternehmensentwicklung“, erklärt Dr. Philipp Lottes, Gründer und CTO von Pheno-Inspect. „Mit der neuen FarmAnalyzer-Plattform werden wir Feldanalysen auf Einzelpflanzenebene erstmals einfach, wirtschaftlich und praxisnah direkt Landwirten zur Verfügung stellen.“

Mit der Finanzierung im Rücken und einem starken Industriepartner an der Seite ist Pheno-Inspect nun bereit, die digitale Transformation auf dem Acker weiter voranzutreiben.

Künstliche Intelligenz ist in der Industrie angekommen, doch zwischen Anspruch und Wirklichkeit klafft oft eine Lücke. Eine aktuelle Untersuchung des MIT - Massachusetts Institute of Technology („The GenAI Divide“) zeigt: Nur fünf Prozent der KI-Pilotprojekte schaffen tatsächlich den Sprung in die produktive Anwendung. Diese „Pilot-to-Production“-Falle ist eines der größten Risiken für Industrieunternehmen heute.

Der feine Unterschied

GenAI ist keine Produktions-KI Oft werden Äpfel mit Birnen verglichen. Generative KI (GenAI) ist fantastisch für kreative Aufgaben und Chatbots, scheitert aber oft an der Verlässlichkeit, die in der Produktion nötig ist. Industrietaugliche „Produktions-KI“ hingegen muss anders funktionieren: Sie lernt aus Maschinendaten, erkennt Zusammenhänge in Echtzeit und muss absolut robust laufen.

Besonders in der Kunststoffverarbeitung, etwa bei schwankenden Recyclingmaterialien oder Verschleiß, spielt Produktions-KI ihre Stärken aus: Sie gibt den Mitarbeitenden an der Maschine konkrete Handlungsempfehlungen, statt nur Daten zu sammeln.

Faktor Mensch und Organisation

Das MIT fand heraus: Technik ist selten das Problem. Es sind die organisatorischen Hürden. Unternehmen, die sich externe Expertise und spezialisierte Software-Partner ins Haus holen, verdoppeln ihre Chance, KI-Projekte erfolgreich in den Regelbetrieb zu überführen. Es geht darum, Fachwissen mit Technologie zu verheiraten.

Wie gelingt der Transfer in den Shopfloor?

• Fokus statt Gießkanne: Identifiziere konkrete Probleme (z.B. Anfahrausschuss) und priorisiere diese nach wirtschaftlichem Mehrwert.
• Integration planen: KI darf keine Insel sein. Die Anbindung an IT- und OT-Systeme muss von Anfang an stehen.
• Externe Power nutzen: Setze auf Partner, die deine Industrie verstehen, um die Kinderkrankheiten von Pilotprojekten zu vermeiden.
• Skalierung: Starte fokussiert, miss den Erfolg anhand harter Kennzahlen (OEE, Ausschussrate) und rolle sodann funktionierende Lösungen breit aus.

Fazit

Wer KI nicht als IT-Projekt, sondern als Werkzeug für den Shopfloor begreift und strategisch implementiert, sichert sich echte Wettbewerbsvorteile.

Die Autorin Dr. Louisa Desel ist Mitgründerin und CEO der OSPHIM GmbH. Das 2024 gegründete Unternehmen entwickelt spezialisierte KI-Lösungen für die Kunststoffindustrie.

Vom Start-up zum Technologieführer
Hinter dem Erfolg steckt eine rasante Entwicklung „Made in Saxony“: 2020 von Philipp Arnold, Axel Helm und Dr. Jakob Jung gegründet, hat sich Additive Drives innerhalb weniger Jahre zu einem profitablen Technologieführer entwickelt. Mit inzwischen über 70 Mitarbeitenden am Standort Dresden fertigt das Unternehmen Elektromotoren, die durch additive Fertigungsverfahren (3D-Druck) Leistungsdaten erreichen, die mit konventionellen Methoden physikalisch kaum möglich wären.

Durch das patentierte Design, etwa bei 3D-gedruckten Kupferwicklungen, erzielen die Motoren eine Energieeffizienz von bis zu 98 Prozent. Damit übertreffen die Dresdner den höchsten Industriestandard (IE5) deutlich und erreichen effektiv das Niveau der Klasse IE7. Ein entscheidender Hebel für den Klimaschutz, da Elektromotoren weltweit für rund 53 Prozent des Stromverbrauchs verantwortlich sind.

Unabhängigkeit von Seltenen Erden

Ein strategischer Wettbewerbsvorteil der Technologie ist der Verzicht auf kritische Rohstoffe. Die Motoren können ohne Seltene Erden gefertigt werden, was die Abhängigkeit von geopolitisch unsicheren Lieferketten eliminiert – ein wichtiges Argument für die industrielle Souveränität Europas. Zu den Kunden, die diese Technologie bereits nutzen, zählen globale Schwergewichte wie Amazon, Airbus, Audi, BMW und Schaeffler.

Profitabilität und schnelle Skalierung

Im Gegensatz zu vielen jungen DeepTechs wirtschaftet das Gründer-Trio bereits hochprofitabel. In einem aktuellen deutschen Finanzranking belegte Additive Drives Platz 7 unter 8.000 analysierten Firmen. Ein Schlüssel dazu ist die Geschwindigkeit: Prototypen können in Dresden innerhalb von nur 21 Tagen gefertigt werden, was die Entwicklungszyklen in der Industrie massiv verkürzt.

„Wir sind schon früh Cashflow-positiv gewesen“, erklärt Philipp Arnold, CFO und Mitgründer. „Mit Nordic Alpha Partners haben wir nun einen operativen Partner an der Seite, der über das nötige Rüstzeug verfügt, um unser Wachstum global massiv zu beschleunigen und neue Märkte zu erschließen.“

Investoren sehen europäisches Leuchtturm-Projekt

Auch die Investorenseite hebt die operative Exzellenz hervor. „Es ist selten, ein Gründerteam zu sehen, das technologisch so bahnbrechend ist und gleichzeitig weniger als fünf Jahre nach dem Start eine so starke finanzielle Performance liefert“, kommentiert Nikolaj Magne Larsen, Partner bei Nordic Alpha Partners.

Arno Held, Managing Partner beim ersten Investor AM Ventures, sieht in Additive Drives ein „Musterbeispiel für die Innovationskraft des deutschen Mittelstands“. Mit dem Einstieg des neuen Partners sei der Weg frei, um aus dem Dresdner Unternehmen einen europäischen Champion für nachhaltige Antriebe zu formen.

Der demografische Wandel und eine erhöhte Personalfluktuation stellen mittelständische Unternehmen zunehmend vor die Herausforderung, internes Know-how zu bewahren. Viele Unternehmen stehen vor der Schwierigkeit, dass Firmenwissen fragmentiert vorliegt. Informationen sind häufig in unterschiedlichen Systemen oder ausschließlich in den Köpfen der Mitarbeitenden gespeichert. Verlassen langjährige Fachkräfte den Betrieb in den Ruhestand oder wechseln jüngere Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer kurzfristig die Stelle, gehen diese Informationen oft verloren. Zudem bindet die Suche nach relevanten Dokumenten in verwaisten Ordnerstrukturen Arbeitszeit, die in operativen Prozessen fehlt.

Das 2025 gegründete Start-up amaiko aus Niederbayern setzt hierbei auf einen technischen Ansatz, der auf die Einführung neuer Plattformen verzichtet und stattdessen eine KI-Lösung direkt in die bestehende Infrastruktur von Microsoft Teams integriert. Vor diesem Hintergrund entwickelten die Brüder Christian und Stefan Kirsch mit amaiko eine Softwarelösung, die spezifisch auf die Ressourcenstruktur mittelständischer Betriebe ausgelegt ist.

Integration statt neuer Insellösungen – und die Abgrenzung zu Copilot

Ein wesentliches Merkmal des Ansatzes ist die Entscheidung gegen eine separate Software-Plattform. Christian Kirsch, Geschäftsführer von PASSION4IT und amaiko, positioniert die Lösung als „Teams-native“. Das bedeutet, dass der KI-Assistent technisch in Microsoft Teams eingebettet wird – jene Umgebung, die in vielen Büros bereits als primäres Kommunikationswerkzeug dient. Ziel ist es, die Hürden bei der Implementierung zu senken, da Nutzer ihre gewohnte Arbeitsumgebung nicht verlassen müssen.

Angesichts der Tatsache, dass Microsoft mit dem „Microsoft 365 Copilot“ derzeit eine eigene, tief integrierte KI-Lösung ausrollt, stellt sich die Frage nach der Positionierung. Christian Kirsch sieht hier jedoch keine direkte Konkurrenzsituation, sondern eine klare Differenzierung: Copilot sei eine sehr breite, Microsoft-zentrische KI-Funktion. Amaiko hingegen verstehe sich als spezialisierter, mittelstandsorientierter Wissensassistent, der Beziehungen, Rollen, Prozesse und Unternehmenslogik tiefgreifend abbildet.

Ein entscheidender Vorteil liegt laut Kirsch zudem in der Offenheit des Systems: „Während Copilot naturgemäß an Microsoft‑Systeme gebunden ist, lässt sich amaiko herstellerunabhängig in eine viel breitere Softwarelandschaft integrieren – vom ERP über CRM bis zu Branchenlösungen. Unser Ziel ist nicht, Copilot zu kopieren, sondern reale Mittelstandsprozesse nutzbar zu machen“, so der Co-Founder.

Funktionsweise, Sicherheit und Haftung

Funktional unterscheidet sich das System von herkömmlichen Suchmasken durch eine agentenähnliche Logik. Die Software bündelt Wissen aus internen Quellen wie Richtlinien oder Projektdokumentationen und stellt diese kontextbezogen zur Verfügung. Ein Fokus liegt dabei auf der Datensouveränität. Hierbei betont Christian Kirsch, dass Kundendaten nicht in öffentlichen Modellen verarbeitet werden: „Die Modelle laufen in der europäischen Azure AI Foundry, unsere eigenen Dienste auf deutschen Servern. Die Daten des Kunden bleiben on rest vollständig im jeweiligen Microsoft‑365‑Tenant. Es findet kein Training der Foundation Models mit Kundendaten statt – weder bei Microsoft noch bei uns. Grundlage dafür sind die Azure OpenAI Non‑Training Guarantees, die Microsoft in den Product Terms sowie in SOC‑2/SOC‑3‑ und ISO‑27001‑Reports dokumentiert.“

Auch rechtlich zieht das Start-up eine klare Grenze, sollte die KI einmal fehlerhafte Informationen, sogenannte Halluzinationen, liefern. „Amaiko generiert Vorschläge, keine rechts‑ oder sicherheitsverbindlichen Anweisungen. Das stellen wir in unseren AGB klar: Die Entscheidungshoheit bleibt beim Unternehmen. Wir haften für den sicheren Betrieb der Plattform, nicht für kundenseitig freigegebene Inhalte oder daraus abgeleitete Maßnahmen. Es geht um eine saubere Abgrenzung – technische Verantwortung bei uns, inhaltliche Verantwortung beim Unternehmen“, so Christian Kirsch.

Geschäftsmodell und Markteintritt

Seit der Vorstellung der Version amaiko.ai im Juli 2025 wird das System nach Angaben des Unternehmens mittlerweile von über 200 Anwendern genutzt. Durch die Integration in die bestehende Microsoft-365-Landschaft entfällt für mittelständische Kunden eine aufwendige Systemmigration, was die technische Eintrittsbarriere gering hält.

Passend zu diesem Ansatz ist amaiko als reines SaaS-Produkt konzipiert, das Unternehmen ohne Einstiegshürde direkt online buchen können. Laut Kirsch sind keine Vorprojekte, individuellen Integrationspfade oder teuren Beratungspflichten notwendig: „Die Nutzung ist selbsterklärend und leichtgewichtig. Wer zusätzlich Unterstützung möchte – etwa zur Wissensstrukturierung oder Governance – kann sie bekommen. Aber die technische Einführung selbst ist bewusst so gestaltet, dass Mittelständler ohne Implementierungsaufwand starten können.“

Unterm Strich liefert amaiko damit eine pragmatische Antwort auf den drohenden Wissensverlust durch den demografischen Wandel: Statt auf komplexe IT-Großprojekte zu setzen, holt das bayerische Start-up die Mitarbeitenden dort ab, wo sie ohnehin kommunizieren. Ob sich die „Teams-native“-Strategie langfristig gegen die Feature-Macht von Microsoft behauptet, bleibt abzuwarten – doch mit dem Fokus auf Datensouveränität und mittelständische Prozesslogik hat amaiko gewichtige Argumente auf seiner Seite, um sich als spezialisierter Wächter des Firmengedächtnisses zu etablieren.

Newsletter-Marketing mit WordPress-basierten Seiten

Mit WordPress und Newslettern arbeiten zwei digitale Urgesteine quasi Hand in Hand. Wird noch dazu ein geeignetes Plugin für das Newsletter-Management gewählt, ergeben sich neben vorteilhaften Synergien zugleich effizientere Prozesse. Grundsätzlich sollten solche Plugins mindestens Funktionen zur Erfassung der Abonnenten, zur Verwaltung von Mailinglisten sowie zur eigentlichen Erstellung und dem anschließenden Versand digitaler Nachrichten bieten. Speziell für kleine und mittelständische Unternehmen sowie Einsteiger sollte die Benutzeroberfläche intuitiv verständlich und damit leicht zu bedienen sein. Außerdem lohnt es sich auch, auf etablierte und vertrauenswürdige Anbieter zu setzen: Erst kürzlich zeigte eine Sicherheitslücke in einem WordPress-Plugin, wie anfällig Webseitenbetreiber sind, wenn sie bei der Auswahl ihrer Plugins zu fahrlässig vorgehen.

Speziell für deutsche Unternehmen ist es außerdem essentiell, dass das genutzte Plugin DSGVO-konform ist. Dazu zählen transparente Abmeldefunktionen ebenso wie die Möglichkeit, das vorgeschriebene Double-Opt-in-Verfahren möglichst automatisiert zu implementieren.

Wirtschaftliche Faktoren berücksichtigen

Hohe Conversion-Raten sind auch im Newsletter-Marketing keine Selbstverständlichkeit, sondern müssen von Unternehmen und Werbetreibenden aktiv erarbeitet werden. Allein aus diesem Grund sollte der zweite Blick direkt auf die Preisstruktur des Plugins gerichtet werden. Entscheidend sind dabei zwei Fragen: Wie viel kostet der Versand der Newsletter in einer bestimmten Größenordnung, beispielsweise per 5.000 Mails, und wie viele Kontakte lassen sich mit dem Preismodell ganzheitlich erreichen? Ein Vergleich der verfügbaren und etablierten WordPress-Newsletter-Plugins kann dahingehend Klarheit schaffen.

Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen spielen eine zentrale Rolle, da nicht jeder versandte Newsletter von allen Empfängern gelesen wird. Entsprechend ist es für Newsletter-Marketer zuletzt schwieriger geworden, ihre Zielgruppen effizient zu erreichen. Neue, KI-gestützte Funktionen in Googles Gmail verdeutlichen, dass auch bei etablierten Marketinginstrumenten ein flexibles und agiles Vorgehen notwendig bleibt, um erfolgreich zu sein.

Worin unterscheiden sich die Optionen zum Newsletter-Marketing?

Grundsätzlich müssen Unternehmen zunächst entscheiden, ob sie solche Plugins selbst hosten oder mit externen Diensten inklusive WordPress-Anbindung zusammenarbeiten. Eigenständig gehostete Lösungen gehen mit einem höheren technischen Aufwand einher, bieten im Gegenzug jedoch maximale Kontrolle über die Daten. Bei externen Diensten ist nicht nur das Setup in der Regel einfacher, sondern auch der laufende Wartungsaufwand fällt deutlich geringer aus.

Welche Variante sich letztlich empfiehlt, hängt von mehreren Faktoren ab. Insbesondere die Größe der Mailliste sowie die Versandfrequenz der Newsletter spielen dabei eine zentrale Rolle. Darüber hinaus sollten Unternehmen im Vorfeld prüfen, welche Funktionen tatsächlich benötigt werden und welcher Automatisierungsgrad sinnvoll ist. Viele Plugins bieten zunächst kostenlose Basisversionen oder zumindest eine zeitlich begrenzte Testphase an. Diese Möglichkeiten eignen sich gut, um das jeweilige WordPress-Plugin kennenzulernen und zugleich zu prüfen, ob es zu den internen Arbeitsabläufen des Unternehmens passt.

Büroorganisation ist weit mehr als nur „Aufräumen“

Es ist ein bekanntes Phänomen: Wer im Chaos versinkt, verliert nicht nur Dokumente, sondern vor allem Zeit und Nerven. Eine durchdachte Büroorganisation ist daher weit mehr als nur „Aufräumen“; sie ist ein strategisches Werkzeug zur Effizienzsteigerung. Basierend auf aktuellen Management-Methoden lassen sich klare Schritte definieren, um den Arbeitsplatz zu optimieren.

Das Fundament: Die 5S-Methode

Am Anfang jeder Neuorganisation steht ein systematischer Ansatz. Experten verweisen hierbei oft auf das sogenannte 5S-Modell, ein Kreislaufsystem für dauerhafte Ordnung:

1. Sortieren: Alles Unnötige wird gnadenlos aussortiert.

2. Systematisieren: Jedem verbliebenen Gegenstand wird ein fester Platz zugewiesen.

3. Säubern: Der Arbeitsplatz wird gereinigt und instand gehalten.

4. Standardisieren: Es werden Regeln festgelegt, damit die Ordnung bleibt.

5. Selbstdisziplin: Die Einhaltung der Standards muss zur Gewohnheit werden.

Der Schreibtisch: Zonen der Produktivität

Ein häufiger Fehler ist die wahllose Platzierung von Arbeitsmitteln. Eine effiziente Schreibtisch-Organisation unterteilt die Arbeitsfläche in Zonen, basierend auf der Nutzungshäufigkeit:

Zone 1: Griffbereit. In direkter Nähe sollten sich nur Dinge befinden, die täglich und ständig gebraucht werden, wie Tastatur, Maus, Telefon und das aktuell bearbeitete Dokument.

Zone 2: In Reichweite. Dinge, die regelmäßig, aber nicht permanent genutzt werden (Locher, Hefter, aktuelle Projektmappen), gehören in Schubladen oder Ablagen in Armlänge.

Zone 3: Archiv. Alles, was abgeschlossen ist oder selten benötigt wird, gehört in Schränke oder das Archiv – weg von der primären Arbeitsfläche.

Das Ziel ist der „Clean Desk“: Auf der Tischplatte liegt nur das, woran gerade gearbeitet wird.

Die digitale Herausforderung

Im modernen Büro verlagert sich das Chaos oft vom Schreibtisch auf die Festplatte. Hier gelten ähnliche Regeln wie in der physischen Welt. Eine logische **Ordnerstruktur** ist essenziell.

Ein Profi-Tipp für Dateinamen ist das vorangestellte Datum im Format `JJMMTT` (z.B. 231025_Rechnung_Müller*). Dies garantiert, dass Dateien chronologisch sortiert bleiben, egal wo sie gespeichert werden. Zudem sollte das E-Mail-Postfach nicht als To-Do-Liste missbraucht werden; Mails sollten bearbeitet, archiviert oder gelöscht werden („Inbox Zero“ Prinzip).

Zeitmanagement und Routinen

Ordnung im Raum schafft Ordnung im Kopf, doch auch die Zeit will verwaltet werden. To-Do-Listen helfen, den Überblick zu behalten, aber nur, wenn sie priorisiert werden. Nicht jede Aufgabe ist gleich wichtig.

Damit das neue System nicht nach einer Woche kollabiert, sind Routinen entscheidend. Eine einfache, aber wirkungsvolle Methode: Die letzten fünf bis zehn Minuten des Arbeitstages gehören dem Aufräumen. Wer seinen Schreibtisch abends leer hinterlässt, startet am nächsten Morgen motivierter und ohne Altlasten.

Ergonomie: Die Basis für Leistung

Organisation betrifft auch den Körper. Ein ergonomisch eingerichteter Arbeitsplatz verhindert Ermüdung und langfristige Gesundheitsschäden. Dazu gehören die richtige Einstellung der Bürostuhlhöhe, der passende Abstand zum Monitor (ca. eine Armlänge) und ausreichende Beleuchtung. Wer bequem und gesund sitzt, kann sich länger konzentrieren.

Fazit: Ordnung zahlt sich aus

Die Vorteile einer konsequenten Büroorganisation liegen auf der Hand. Suchzeiten werden drastisch reduziert, Arbeitsabläufe beschleunigt und der professionelle Eindruck gegenüber Kund*innen oder Kolleg*innen gestärkt. Vor allem aber schafft ein strukturierter Arbeitsplatz mentale Klarheit – und damit mehr Raum für die eigentlichen Aufgaben.

Das 2021 gegründete EnergyTech-Start-up metergrid hat eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 10 Mio. Euro abgeschlossen. Wie das Unternehmen mitteilte, handelt es sich dabei um die bislang größte Wachstumsfinanzierung im deutschen Mieterstrom-Markt. Angeführt wird die Runde von dem niederländischen Investor SET Ventures. Auch die Bestandsinvestoren Hager, LBBW Venture Capital, Mätch VC sowie mehrere Business Angels beteiligten sich erneut.

Metergrid ist auf Software- und Abwicklungslösungen für sogenannte Mieterstrommodelle spezialisiert. Diese ermöglichen es, Solarstrom von Dächern mehrgeschossiger Wohngebäude direkt an die Bewohner zu verkaufen. Das Stuttgarter Unternehmen konnte die Zahl der versorgten Bewohner*innen nach eigenen Angaben im vergangenen Jahr von rund 10.000 auf über 53.000 steigern.

Ausbau zur Gesamtplattform geplant

Mit dem frischen Kapital plant das Unternehmen, sein Geschäftsmodell von einer reinen Abrechnungslösung zu einer umfassenden Energie-Plattform für Mehrparteienhäuser auszubauen. Ziel sei es, neben Photovoltaik-Anlagen künftig auch Ladeinfrastruktur für E-Mobilität, Energiemanagementsysteme, Speicherlösungen sowie Heiz- und Nebenkostenabrechnungen über eine zentrale Software abzuwickeln.

„Wir machen Energieversorgung im Mehrparteienhaus erstmals automatisiert, wirtschaftlich und massentauglich“, erklärte Johannes Mewes, Co-Founder und Geschäftsführer von metergrid. Bis zum Jahr 2030 will das Unternehmen nach eigenen Angaben eine Million Menschen in Mehrparteienhäusern mit erneuerbarer Energie versorgen.

Hürden beim Mieterstrom

Rund 44 Mio. Menschen in Deutschland leben in Mehrparteienhäusern. Die Umsetzung von lokalen Energiekonzepten scheiterte dort bislang oft an komplexen regulatorischen und administrativen Hürden. Metergrid adressiert dieses Marktsegment, indem es Vermietern, Wohnungseigentümergemeinschaften und Wohnungsbaugesellschaften die bürokratische Abwicklung – von der behördlichen Anmeldung bis zur Abrechnung mit den Mietern – abnimmt.

Dr. Till Stenzel, Partner beim Lead-Investor SET Ventures, sieht in der Lösung das Potenzial, den Markt für urbane Energieversorgung zu erschließen: „Mehrparteienhäuser konnten bisher noch praktisch gar nicht an der Energiewende teilnehmen – metergrids Lösung sorgt hier für eine ganzheitliche, volldigitalisierte Lösung.“

Video-Content ist aus der internen und externen Unternehmenskommunikation kaum noch wegzudenken, scheitert in der Umsetzung jedoch oft an hohen Kosten und fehlendem Know-how. Genau hier setzt Mozaik an. Die 2019 von Neele Maarten de Vries und David Knöbl gegründete Picture Framing GmbH, die Mozaik, eine KI-gestützte Plattform für Corporate Videos entwickelt hat, konnte nun erfolgreich eine siebenstellige Finanzierungsrunde abschließen.

Prominente Investoren an Bord

Als Lead-Investor konnte das Kölner Beteiligungsunternehmen STS Ventures gewonnen werden, das sich auf Frühphasen-Investments in der DACH-Region spezialisiert hat. STS Ventures bringt dabei nicht nur Kapital, sondern als Brücke zwischen Business Angels und VCs auch wertvolle Erfahrung im Aufbau junger Technologieunternehmen mit ein.

Das Investoren-Konsortium ist breit aufgestellt:

• Haufe Group Ventures: Die Venture-Einheit der Haufe Group investiert gezielt in B2B-SaaS-Lösungen für die Arbeitswelt.
• Bayern Kapital: Die Venture-Capital-Gesellschaft des Freistaats Bayern engagiert sich erneut und bestätigt ihr langfristiges Vertrauen.
• Müller Medien: Auch die Unternehmensfamilie Müller Medien beteiligt sich wieder an der Runde.

Vom Kreativ-Projekt zum skalierbaren Prozess

Mozaik verfolgt das Ziel, Videoinhalte von exklusiven „Einmalprojekten“ zu einem skalierbaren Alltagsprozess zu transformieren. Die Plattform ermöglicht es Fachabteilungen – etwa in HR, Marketing oder Training –, professionelle Videos ohne externe Agenturen oder tiefgehendes Spezialwissen zu erstellen.

Neele Maarten de Vries, Mitgründer von Mozaik, erklärt den Ansatz: „Video ist eines der wirkungsvollsten Kommunikationsmittel in Unternehmen, gleichzeitig aber häufig teuer, aufwendig und schwer skalierbar. Genau hier setzen wir an.“.

Jasper Roll, Geschäftsführer von Haufe Group Ventures, sieht in der Praxisnähe den entscheidenden Vorteil: „Mozaik löst ein reales Problem genau dort, wo es entsteht: im Arbeitsalltag von Unternehmen.“.

Wachstumskurs und Produktentwicklung

Das frische Kapital soll in zwei Hauptbereiche fließen:

1. Technologieausbau: Gezielte Investitionen in KI-basierte Produktivitätsfunktionen sollen die Videoproduktion noch effizienter gestalten als herkömmliche Lösungen.

2. Expansion: Das Wachstum soll im DACH-Raum sowie international vom Standort Bayern aus beschleunigt werden.

Bereits heute nutzen nach Unternehmensangaben knapp 200 Teams die Software, darunter Großkunden wie die Deutsche Bahn, Jysk und Vodafone. Die Lösung wird dabei bereits international eingesetzt.

In Start-ups gibt es einen besonderen Takt. Entscheidungen werden oft zwischen zwei Meetings getroffen, Produktanpassungen noch am selben Tag live geschaltet und neue Ideen lieber ausprobiert als endlos diskutiert. Viele beschreiben das sogar als Überlebensstrategie. Feedback von Kunden und Mitarbeitern klingt dabei oft wie ein notwendiges Übel: wichtig, aber zeitaufwendig. Viele Gründerinnen und Gründer haben deshalb eine Sorge: „Wenn wir jetzt anfangen, systematisch Kundenfeedback einzuholen, verlieren wir Tempo.“

Ein Gastbeitrag von Dennis Wegner, Gründer und Geschäftsführer von easyfeedback GmbH.

Meine Erfahrung aus der Arbeit mit tausenden Unternehmen zeigt: Das Gegenteil ist der Fall. Kundenfeedback lässt sich oft innerhalb von zwei Wochen einholen und auswerten. Und richtig aufgesetzt, wird es zum Entscheidungsbeschleuniger statt zum Bremsklotz.

Ohne Feedback treffen Start-ups Entscheidungen auf Basis von Annahmen. Und Annahmen sind in frühen Wachstumsphasen besonders riskant: Man skaliert Funktionen, Prozesse oder Marketingbotschaften, ohne wirklich zu wissen, ob sie beim Kunden ankommen. Diese Logik ist beispielsweise besonders kritisch in der frühen Produktentwicklung. In der MVP-Phase entscheiden wenige Stellschrauben darüber, ob ein Produkt später relevant ist oder nicht.

Wie Struktur Tempo bringt statt es zu bremsen

Der entscheidende Hebel ist Struktur. Nicht mehr Feedback, sondern das richtige Feedback: ein klares Ziel, eine klar definierte Zielgruppe und präzise formulierte Fragen. Wenn ich weiß, was ich wissen will, kann ich Feedback gezielt einsetzen, um schneller zu einer Entscheidung zu kommen.

Ein Beispiel: Statt eine breite Zufriedenheitsumfrage zu starten, sollte die zentrale Frage etwa lauten:
„Was hat Sie fast davon abgehalten, unser Produkt zu kaufen?“

Diese eine Frage liefert oft mehr Entscheidungsrelevanz als 20 Fragen mit festgelegten Antwortstufen. Sie spart Zeit, weil sie den Fokus schärft. Teams diskutieren dann nicht mehr abstrakt über Meinungen, sondern über konkrete, wiederkehrende Muster.

Struktur reduziert also Komplexität. Und weniger Komplexität bedeutet: mehr Geschwindigkeit.

Vor drei Jahren begann mit dem öffentlichen Zugang zu generativer künstlicher Intelligenz ein weltweiter Hype, der auch vor den Schultoren nicht haltmachte. Doch im Bildungsmarkt entscheidet sich derzeit, ob die Technologie tatsächlich Produktivität schafft oder in einer digitalen Sackgasse endet. Das Hamburger EdTech to teach liefert hierzu eine Blaupause: Was 2022 als Experiment begann, hat sich innerhalb von drei Jahren zu einer Arbeitsplattform für hunderttausende Lehrkräfte entwickelt.

Das Problem: US-Tools verstehen deutsche Schulen nicht

Als generative KI erstmals verfügbar wurde, wirkte ihr Einsatz im Bildungsbereich naheliegend. Doch der Blick auf die internationale Konkurrenz zeigt das Dilemma: Während US-Platzhirsche wie MagicSchool AI oder Diffit den Markt mit hunderten Mikro-Tools fluten und technisch beeindrucken, fehlt ihnen der kulturelle Fit. „Einfach nur Texte aus ChatGPT zu kopieren, löst kein einziges Problem von Lehrkräften“, erklärt Felix Weiß, Co-Founder und CEO von to teach.

Die Diskrepanz zwischen dem Versprechen der KI und dem tatsächlichen Schulalltag war groß. US-Lösungen scheitern oft an spezifischen deutschen Lehrplänen oder liefern reine Multiple-Choice-Formate, die hierzulande kaum Anwendung finden. Lehrkräfte benötigten keine unstrukturierten Textwüsten, sondern didaktisch saubere, lehrplankonforme und sofort einsetzbare Materialien. Genau hier setzte das 2022 von Felix Weiß und Marius Lindenmeier gegründete Unternehmen an.

Der Pivot: Datenschutz als Burggraben

Der entscheidende Wendepunkt kam 2023. Das Start-up vollzog einen Strategiewechsel (Pivot) weg von einer SaaS-Lösung für Verlage hin zu einer direkten Plattform für Lehrkräfte. Anstatt Nutzer*innen mit freien Eingabefeldern (Prompts) allein zu lassen, entwickelte das Team feste Arbeitsblattvorlagen. Dies wurde zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil gegenüber internationalen Anbietern: Während diese oft an der strikten DSGVO scheitern, bietet to teach durch Serverstandorte in der EU und Rechtssicherheit eine Lösung, die Schulträger akzeptieren.

Dabei mussten technische Kinderkrankheiten überwunden werden: Frühe KI-Modelle „halluzinierten“ Fakten. To teach reagierte mit der systematischen Integration von Quellen und profitierte zugleich von der rasanten Evolution der Sprachmodelle.

Skalierung im Ökosystem gegen nationale Konkurrenz

Der Markt nahm die Lösung schnell an: Im Januar 2023 meldete sich der erste Nutzer an, bis Ende des Jahres waren es laut Unternehmen bereits knapp 16.000 Lehrkräfte. Das Jahr 2024 markierte dann den Übergang vom Start-up zur Plattform: Durch die Übernahme von fobizz (101skills GmbH) wurde to teach Teil eines größeren Bildungsökosystems. Die Gründer blieben als Geschäftsführer an Bord.

Dieser Schritt war strategisch überlebenswichtig in einem sich konsolidierenden Markt. Einerseits gegenüber agilen Herausforderern, da Konkurrenten wie schulKI, Teachino, KIULY oder Kuraplan zum Teil aggressiv um Landeslizenzen kämpfen bzw. auf dem Markt für KI-gestützte Unterrichtsplanung und Materialerstellung durchgestartet sind.

Andererseits war der Schritte in Hinblick auf etablierte Verlage notwendig. Denn Häuser wie Cornelsen ziehen inzwischen mit eigenen KI-Assistenten nach, sperren ihre Inhalte jedoch oft in geschlossene Systeme, d.h. binden sie oft an die eigenen Verlagswerke.

Durch die erfolgreiche Integration in fobizz ist to teach kein isoliertes Insel-Tool mehr, sondern profitiert von bestehenden Landesrahmenverträgen und einem riesigen Vertriebsnetz. Die Nutzer*innenzahlen explodierten förmlich auf über 140.000 Lehrkräfte bis Ende 2024, so die Angaben von to teach.

Status Quo 2025: KI als neue Infrastruktur

Heute, im dritten Jahr nach der Gründung, hat sich der Fokus erneut verschoben. To teach versteht sich inzwischen als Arbeitsinfrastruktur. Die Zahlen unterstreichen diesen Anspruch: Nach Angaben von to teach nutzen über 300.000 Lehrkräfte die Plattform, und mehr als 4.000 Schulen sind angebunden. Das bedeutet: Millionen von Inhalten wurden so bereits KI-gestützt vorbereitet.

Das Unternehmen treibt nun den systematischen Schulvertrieb voran. Damit beweisen EdTechs wie to teach, dass sich Qualität und Personalisierung im sonst oft als innovationsresistent geltenden Bildungsmarkt skalieren lassen.

Für CEO Felix Weiß ist die Diskussion über das „Ob“ längst beendet: „Die Frage ist nicht mehr, ob KI im Klassenzimmer ankommt, sondern, wie und auf welche Weise sie dort wirklich hilft.“