Die Suche nach Kapital gehört zu den größten Herausforderungen auf dem Weg zum unternehme­rischen Erfolg. Investor*innen suchen nicht nur nach innovativen Ideen, sondern vor allem nach überzeugenden Geschäftsmodellen, die eine klare Strategie, eine starke Vision und realistische Finanzprognosen bieten. Doch in der Praxis kommen immer wieder ähnliche Fehler vor, die den Kapitalbeschaffungsprozess gefährden.

1. Unklare Kommunikation von Strategie und Wachstumspotenzial

Viele Gründer*innen haben Schwierigkeiten, ihre Vision und das Wachstumspotenzial ihres Unternehmens überzeugend oder klar genug zu vermitteln. Eine zu vage oder austauschbare Vision lässt Investor*innen zweifeln, ob das Unternehmen tatsächlich einen nachhaltigen Mehrwert schafft. Ebenso fehlt oft eine nachvollziehbare Wachstumslogik, die erklärt, warum genau jetzt der richtige Zeitpunkt für das Investment ist. Das Marktpotenzial wird häufig nur geschätzt und nicht mit handfesten Daten und Fakten untermauert. Auch eine klare Abgrenzung vom Wettbewerb bleibt aus, und viele Gründer*innen vergessen, ihre Ziele messbar zu machen, was die Glaubwürdigkeit beeinträchtigt.

Ausweg: Um Investor*innen zu überzeugen, musst du deine Vision konkretisieren: Wo steht dein Unternehmen in drei bis fünf Jahren? Was sind die langfristigen Ziele und wie willst du diese erreichen? Entwickle eine klare Wachstumsstory. Belege das Marktpotenzial mit konkreten Zahlen, Trends und Wettbewerbsvorteilen. Die Abgrenzung zum Wettbewerb sollte klar und nachvollziehbar sein. Zudem sollten alle Ziele realistisch und messbar formuliert werden, damit Investor*innen den Fortschritt deines Unternehmens verfolgen können. Schaffe eine emotionale Erzählung, die das „Why now?“ überzeugend beantwortet.

2. Unrealistische Aufbereitung von Businessplan und Finanzkennzahlen

Ein häufiger Fehler ist es, den Businessplan und die Finanzprognosen zu optimistisch oder unrealistisch zu gestalten. Gründer*innen stellen oft Zahlen vor, die nicht auf klaren Annahmen basieren. Es fehlen transparente Erläuterungen zu den geplanten Umsätzen und Ergebnissen. Auch die Wachstumsraten sind in vielen Fällen zu hoch angesetzt. Ein weiteres Problem ist das Fehlen von verschiedenen Szenarien, die den finanziellen Verlauf unter Berücksichtigung von Unsicherheiten und Risiken abbilden. Die Cashflow-Planung wird häufig vernachlässigt und der Kapitalbedarf nicht nachvollziehbar begründet. Gründer*innen neigen zudem dazu, die Kosten zu niedrig anzusetzen und die Finanzierungsmöglichkeiten zu überschätzen.

Ausweg: Ein gut strukturierter Businessplan sollte eine detaillierte Umsatz- und Ergebnisplanung für mindestens drei Jahre beinhalten, die realistisch und nachvollziehbar ist. Denke in Szenarien: Erstelle nicht nur eine Best-Case-Planung, sondern auch konservative und realistische Szenarien. Achte besonders auf die Cashflow-Planung und leite den Kapitalbedarf klar und nachvollziehbar ab. Gib an, wie viel Geld wann und wofür benötigt wird. Alle Annahmen müssen transparent und plausibel erklärt werden. Vermeide es, unrealistische Wachstumsraten zu präsentieren, und stelle sicher, dass deine Planung mit der Strategie deines Unternehmens übereinstimmt. Zahlen sind nicht nur dazu da, Vertrauen zu gewinnen, sondern auch, um Klarheit über die finanzielle Stabilität zu schaffen.

3. Vernachlässigung der rechtlichen und organisatorischen Strukturen

Ein großes Hindernis auf dem Weg zur Kapitalbeschaffung sind unklare oder veraltete Gesellschafterverhältnisse. Ein unorganisierter oder unvollständiger Datenraum ist ebenfalls ein häufiges Problem. Gründer*innen vernachlässigen oft die ordnungsgemäße Dokumentation von Verträgen oder IP-Rechten. Dies führt nicht nur zu potenziellen rechtlichen Problemen, sondern auch zu einem Vertrauensverlust bei den Investor*innen. Zudem ist es häufig der Fall, dass keine klare Trennung zwischen Gründer*in und Unternehmen existiert, was für Investor*innen ein Risikofaktor sein kann.

Ausweg: Überprüfe regelmäßig die Gesellschafterverhältnisse und stelle sicher, dass alle Anteile klar dokumentiert und aktuell sind. Alle relevanten Verträge – etwa Arbeitsverträge, Partnerschaftsvereinbarungen oder Lizenzverträge – sollten ordentlich und rechtssicher dokumentiert sein. Achte darauf, dass deine IP-Rechte und Marken rechtlich abgesichert sind und du über die notwendigen Lizenzen verfügst, um dein Geschäftsmodell erfolgreich zu betreiben. Stelle sicher, dass der Datenraum für die Due Diligence geordnet, vollständig und digital verfügbar ist. Wenn möglich, sollten alle relevanten Informationen über die Struktur des Unternehmens, Rechte und Pflichten der Gesellschafter*innen sowie der aktuelle Status von IP und Marken schnell und unkompliziert zugänglich sein.

4. Unprofessionelle Gestaltung von Pitch Deck und Unterlagen

Ein häufiges Problem bei der Erstellung von Pitch Decks ist die Überladung mit zu vielen Folien und zu viel Text. Gründer*innen tendieren oft dazu, das gesamte Produkt oder die technische Komplexität detailliert darzustellen, was das Pitch Deck unnötig aufbläht. Eine klare Storyline fehlt häufig, und es wird keine überzeugende Erzählung aufgebaut, die das Interesse der Investor*innen weckt. Zudem fehlt oftmals ein klares „Investment-Narrativ“, das die Investor*innen dazu motiviert, in das Unternehmen zu investieren. Zahlen werden entweder nicht integriert oder sind unrealistisch, und das „Why now“ bleibt ohne Antwort.

Ausweg: Gestalte dein Pitch Deck mit maximal 15 Folien und konzentriere dich auf die wesentlichen Punkte: Problem – Lösung – Markt – Geschäftsmodell – Team – Zahlen – Investment. Deine Präsentation sollte eine klare Storyline und einen roten Faden aufweisen. Vermeide zu viele technische Details und konzentriere dich darauf, was dein Unternehmen einzigartig macht. Visualisiere deine Konzepte und Daten, um die Präsentation ansprechend und verständlich zu gestalten. Baue ein klares und überzeugendes „Why now?“ ein, das den Investor*innen zeigt, warum sie jetzt investieren sollten. Am Ende sollte ein klarer Call to Action stehen.

5. Identifizierung der falschen Investor*innen

Ein häufiger Fehler ist, dass Gründer*innen keine klare Vorstellung davon haben, welche Investor*innen zu ihrem Unternehmen passen. Statt gezielt zu suchen, wird nur nach „dem großen Namen“ Ausschau gehalten. In vielen Fällen passen die Phase oder die Ticketgröße der Investor*innen nicht zu den Bedürfnissen des Unternehmens. Auch Branchenunabhängigkeit oder fehlende Vorbereitung auf die Ansprache führen zu einer ineffizienten Suche. Gründer*innen suchen zu wenig strategisch und nutzen ihre Netzwerke nicht, um potenzielle Investor*innen zu finden.

Ausweg: Definiere gezielt, welche Art von Investor*in für dein Unternehmen am besten geeignet ist. Überlege, ob du strategische Investor*innen, Family Offices oder Beteiligungsgesellschaften ansprechen möchtest, und achte darauf, dass diese zu deiner Unternehmensphase und Branche passen. Nutze Netzwerke wie M&A-Berater*innen, Wirtschaftsprüfer*innen oder Industrieverbände, um potenzielle Investor*innen zu finden. Mach dir klar, dass nicht nur das Geld, sondern auch die Werte und Erwartungen der Investor*innen entscheidend sind. Die Chemie zwischen dir und dem/der Investor*in sollte stimmen.

6. Vernachlässigung der Kommunikation und Einbüßen von Vertrauen

Viele Gründer*innen kommunizieren zu wenig oder nur dann mit Investor*innen, wenn alles gut läuft. Dies kann dazu führen, dass sich Investor*innen im Unklaren über die tatsächliche Entwicklung des Unternehmens fühlen. Zu viel Marketing und zu wenig Realität schaffen Misstrauen, eine unstrukturierte oder unregelmäßige Kommunikation erschwert den Aufbau einer vertrauensvollen Beziehung. Auch eine abwehrende Haltung bei Kritik oder ein Mangel an emotionaler Intelligenz kann die Kommunikation belasten.

Ausweg: Baue eine offene und regelmäßige Kommunikation auf. Halte deine Investor*innen auch bei Rückschlägen auf dem Laufenden und sei transparent in deinen Updates. Zeige dich ehrlich, strukturiert und verbindlich. Achte darauf, dass deine Kommunikation nicht nur positiv, sondern auch realistisch und authentisch ist. Der Aufbau einer persönlichen Beziehung zu Investor*innen ist ebenso wichtig wie die sachliche Kommunikation. Zeige Verständnis und nimm kons­truktive Kritik an.

Die Autorinnen:

Martina Lackner ist Psychologin und Inhaberin der PR-Agentur cross M., https://crossm.de

Nela Novakovic ist Specialist in Business Strategy, Investor Pitching & Capital Acquisition, www.eyodwa.com

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Sie kann Prozesse beschleunigen, große Datenmengen sinnvoll nutzbar machen und Entscheidungen unterstützen. Doch in der Praxis zeigt sich: Moderne Technologie allein führt noch nicht zum Erfolg. Entscheidend ist ein strukturiertes Vorgehen, bei dem Ziele klar definiert, Daten sorgfältig vorbereitet und organisatorische Rahmenbedingungen von Beginn an berücksichtigt werden. „Viele KI-Initiativen scheitern daran, dass am Anfang die Orientierung fehlt“, sagt Benedikt Weber, Geschäftsführer der applord GmbH. „Struktur schafft Entscheidungsfähigkeit – noch bevor über konkrete KI-Modelle gesprochen wird.“

Organisatorischer Wandel und Einbindung der Mitarbeitenden

Der Einsatz von KI verändert Arbeitsabläufe, Verantwortlichkeiten und Entscheidungswege. Mitarbeitende arbeiten verstärkt mit automatisierten Systemen zusammen, Aufgaben verschieben sich, Rollen entwickeln sich weiter. Wird dieser Wandel nicht aktiv begleitet, entstehen Unsicherheiten oder Ablehnung gegenüber neuen Technologien. Erfolgreiche Unternehmen setzen deshalb auf transparente Kommunikation und frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden. Sie erklären, warum KI eingesetzt wird, welche Aufgaben sie übernimmt und wo menschliche Expertise weiterhin unverzichtbar bleibt. Fehlt dieses gemeinsame Verständnis, werden neue Systeme häufig nur eingeschränkt genutzt. „KI-Projekte scheitern selten an der Technologie“, betont Weber. „Viel häufiger fehlt ein klares Bild davon, welchen konkreten Nutzen KI für Mitarbeitende und Organisation wirklich bringt.“

Auswahl der passenden KI-Lösung

Das Angebot an KI-Lösungen wächst rasant. Für Unternehmen besteht die Herausforderung darin, nicht der technischen Vielfalt zu folgen, sondern eine Lösung zu wählen, die zum eigenen Geschäftsprozess passt. Der Ausgangspunkt sollte immer ein klar definierter Anwendungsfall sein: Welche Aufgabe soll KI konkret unterstützen oder verbessern? Neben den Funktionen spielen auch Fragen der Nachvollziehbarkeit, Integration in bestehende Systeme und regulatorische Anforderungen eine Rolle. Werden diese Aspekte zu spät berücksichtigt, entstehen Lösungen, die technisch leistungsfähig sind, im Alltag aber keinen Mehrwert liefern. „Viele Unternehmen wählen KI nach dem Funktionsumfang aus und stellen später fest, dass sie nicht zum eigenen Prozess passt“, erklärt Weber. „Erfolgreich ist KI dann, wenn sie Abläufe sinnvoll ergänzt und verständliche Ergebnisse liefert.“

Datenqualität als Grundlage für verlässliche Ergebnisse

KI-Modelle sind vollständig von der Qualität ihrer Daten abhängig. In vielen Unternehmen existieren relevante Informationen zwar, sie sind jedoch über verschiedene Systeme verteilt, unterschiedlich gepflegt oder historisch gewachsen. Diese Ausgangslage erschwert nicht nur den Einsatz von KI, sondern kann zu fehlerhaften oder schwer nachvollziehbaren Ergebnissen führen. Datenmanagement ist daher keine einmalige Vorarbeit, sondern eine kontinuierliche Aufgabe. Dazu gehören klare Zuständigkeiten, regelmäßige Prüfungen und eine strukturierte Aufbereitung der Daten. „Der Aufwand für Datenqualität wird häufig unterschätzt“, sagt Weber. „Ohne geprüfte und konsistente Daten lassen sich keine stabilen und verlässlichen KI-Ergebnisse erzielen – unabhängig davon, wie gut das Modell ist.“

Schrittweise Einführung statt großer Umbruch

Statt KI sofort unternehmensweit einzusetzen, empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen. Unternehmen können so mit klar abgegrenzten Anwendungsfällen beginnen, Lösungen im Alltag testen und die Ergebnisse anhand messbarer Kriterien, wie Benutzerfreundlichkeit oder verständlicher Anleitungen, bewerten. So lassen sich Risiken reduzieren und Erkenntnisse gezielt nutzen. Pilotprojekte liefern nicht nur technische Erkenntnisse, sondern zeigen auch, wie gut KI im Arbeitsalltag akzeptiert wird. Auf dieser Basis lässt sich entscheiden, welche Lösungen ausgebaut werden sollten. „Unternehmen, die mit überschaubaren Anwendungsfällen starten, treffen langfristig fundiertere Entscheidungen“, so Weber. „Praxiserfahrungen sind dabei deutlich wertvoller als theoretische Annahmen.“

Österreich entwickelt sich rasant zu einem Hotspot für DeepTech-Technologien, getragen von einem Innovationsökosystem, das hierzulande Forschung und Entwicklung vorantreibt. Von künstlicher Intelligenz über Quantentechnologien bis zur klimaresilienten Stadtentwicklung entsteht ein Ökosystem, das in Europa Maßstäbe setzt. Österreich hat sich hier in den vergangenen Jahren weit vorne positioniert.

Forschung und Anwendung wachsen eng zusammen

Vor allem in der Quantentechnologie zählt das Land zur internationalen Spitzengruppe. Die Universität Innsbruck, das IQOQI der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, die Universität Wien und das ISTA sind seit Jahren wissenschaftliche Schwergewichte und ziehen Talente wie Unternehmen gleichermaßen an.

Diese Stärke spiegelt sich auch im Start-up-Ökosystem wider: 17 Prozent aller österreichischen Start-ups werden dem DeepTech-Bereich zugeordnet, womit rund jedes sechste junge Unternehmen auf besonders forschungsintensive Technologien setzt (brutkasten berichtete). Gleichzeitig zeigt sich die hohe Reife dieser Unternehmen in der Finanzierung: Laut dem aktuellen Austrian Startup Monitor haben 36 Prozent der DeepTech-Start-ups bereits mehr als 500.000 Euro an externem Kapital aufgenommen. Für immer mehr internationale Gründer*innen und Scale-ups positioniert sich Österreich damit nicht nur als exzellenter Forschungsstandort, sondern zunehmend als strategischer Unternehmens- und Skalierungshub.

Hohe Talent- und Forschungsdichte

Eines dieser Unternehmen ist planqc, ein Spin-off des Münchner Max-Planck-Instituts. Der Quantencomputing-Hersteller holte dafür im Juli 2024 ein Series-A-Investment in Höhe von 50 Millionen Euro (StartingUp berichtete). Für den Tiroler Co-Founder und CEO Alexander Glätzle war Innsbruck nicht nur eine emotionale, sondern eine fachliche Entscheidung: Er habe hier studiert und promoviert. „In dieser Zeit erlebte ich, wie stark die Quantenforschung in Österreich ist”, erzählt er im Interview mit brutkasten.

Rund um Universität und IQOQI sei eine Community entstanden, die weltweit Maßstäbe setze. Viele Ideen und Talente, auf denen planqc heute aufbaut, stammten genau aus diesem Umfeld, sagt Alexander. “Gleichzeitig ist der Talentpool in Österreich insgesamt außergewöhnlich stark, was für ein wachsendes Quantenunternehmen wie unseres ein großer Vorteil ist“.

Diese wissenschaftliche Dichte wirkt sich unmittelbar auf die Technologieentwicklung aus. Durch die enge Vernetzung mit heimischen Forschungsgruppen könne planqc laut Alexander in Innsbruck „direkt auf eines der weltweit führenden Ökosysteme für Quantenphysik zugreifen“. Viele Mitarbeitende kenne man seit Studienzeiten, gemeinsame Projekte beschleunigten den Transfer von Laborergebnissen in industrielle Anwendungen. Dadurch verkürze sich der Weg von einem Experiment zu einem einsatzfähigen Quantencomputer erheblich – ein zentraler Faktor für die internationale Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.

Kollaborationsnetzwerke

Auch infrared.city hat in Österreich seinen Ursprung. Das Unternehmen entwickelte eine Software, mit der Städte, Architekt*innen und Planer*innen Mikroklimabedingungen wie Hitze, Wind, Schatten oder thermischen Komfort in Echtzeit simulieren können. Die Technologie wurde am AIT City Intelligence Lab entwickelt – ein Umfeld, das laut CEO Angelos Chronis entscheidend war. Wien habe die idealen Voraussetzungen geboten. “Das starke Forschungsökosystem der Stadt, kombiniert mit Österreichs unterstützender Infrastruktur für DeepTech-Innovation, ermöglichte es uns, den Schritt von der akademischen Forschung zu einer kommerziellen Plattform zu vollziehen – mit fortlaufendem Zugang zu erstklassigem Fachwissen und starken Kollaborationsnetzwerken”, erklärt der gebürtige Grieche.

Seit 2013 fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) mit dem Förderprogramm „INVEST-Zuschuss für Wagniskapital“ Investitionen von Privatpersonen – vor allem Business Angels – in junge, innovative Unternehmen mit steuerfreien Zuschüssen. Verträge über die Beteiligung mit Anteilen, aber auch über Wandeldarlehen, die seit 2017 förderfähig sind, müssen marktübliche Klauseln enthalten (Nr. 4.1.3, 2. Unterpunkt der INVEST-Förderrichtlinie). Die Marktüblichkeit bestimmter Klauseln und ihre Kompatibilität mit der INVEST-Förderrichtlinie wurde zum 1. Mai 2025 neu bewertet. Im Folgenden werden Empfehlungen an das Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle (BAFA) für (un-)zulässige Gestaltungsformen übersichtsartig dargestellt.

1. Marktüblichkeit von Regelungen im Beteiligungsvertrag

Für eine INVEST-Förderung müssen die erworbenen Anteile während der Mindesthaltedauer von drei Jahren nach dem Anteilserwerb vollumfänglich an den Chancen und Risiken des Beteiligungsunternehmens teilhaben. Eigenkapitalfinanzierungen, die mit marktunüblichen, risikomindernden und einseitig bevorzugenden Vereinbarungen verbunden sind, sind von der Förderung ausgeschlossen. Ausdrücklich zugelassen sind markt­übliche und gegenüber allen externen Investierenden einer Finanzierungsrunde gleich ausgestaltete Regeln zum Verwässerungsschutz und zu Liquidationspräferenzen (Anlage A.I, 2. Abs. der Förderrichtlinie). 

Die Forschungszulage ist eine steuerliche Erstattung für Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen. Anders als bei Projektförderungen muss man sich nichts vorab bewilligen lassen, sondern reicht nachträglich einen Antrag für durchgeführte Arbeiten ein.

Ab 2026 wird die Forschungszulage noch attraktiver: Die Bemessungsgrundlage steigt auf 12 Millionen Euro jährlich. Bei 25 Prozent Fördersatz sind das bis zu drei Millionen Euro für größere Unternehmen. Start-ups und KMU profitieren dank erhöhter Fördersätze sogar von bis zu 4,2 Millionen Euro. Neu ist zudem eine 20-Prozent-Pauschale für Gemeinkosten, die ohne Einzelnachweis berücksichtigt wird. Das Besondere: Die Auszahlung erfolgt auch bei Verlusten oder ohne Steuerlast; für Start-ups in der Aufbauphase ein enormer Vorteil.

Wer profitiert?

Die Forschungszulage ist bewusst niederschwellig gestaltet. Du musst kein Technologie-Unternehmen haben und keine Labore betreiben. Entscheidend ist nur, dass du F&E-Arbeit leistest. Förderfähig ist, wer einen Firmensitz oder eine Betriebsstätte in Deutschland hat, steuerpflichtig ist (auch bei Verlusten!), eigenständige F&E-Projekte durchführt.

Was zählt als Forschung und Entwicklung?

Der Begriff ist breiter, als viele denken. Es geht nicht nur um Grundlagenforschung im klassischen Sinn, sondern auch um die Entwicklung neuer oder wesentlich verbesserter Produkte, Verfahren oder Dienstleistungen, die Lösung technischer oder wissenschaftlicher Unsicherheiten und systematisches Arbeiten auf Basis wissenschaftlicher Methoden.

Typische Beispiele aus der Start-up-Welt

• Ein FinTech entwickelt einen KI-basierten Algorithmus für Betrugserkennung.
• Ein FoodTech optimiert Fermentationsprozesse für pflanzliche Fleischalternativen.
• Ein SaaS-Start-up programmiert eine innovative Datenbank-Architektur für Echtzeitanalysen.
• Ein MedTech entwickelt einen neuartigen Sensor für tragbare Gesundheitsgeräte.

Wichtig: Auch wenn dein Projekt am Ende scheitert, bleibt die Förderung bestehen. Es zählt der Versuch, etwas Neues zu schaffen – nicht ausschließlich der Erfolg.

Nicht gefördert werden reine Anpassungen, Routineentwicklungen oder bloße die Anwendung bekannter Verfahren.

Wie funktioniert die Beantragung?

Der Prozess läuft in zwei Schritten und ist deutlich unbürokratischer als klassische Förderprogramme.

1. Bescheinigung beim Finanzamt für Forschungszulage

Zunächst musst du nachweisen, dass dein Projekt als F&E-Vorhaben qualifiziert ist. Dafür reichst du beim zuständigen Finanzamt für Forschungszulage (bundesweit gibt es nur das in Nürnberg) folgende Unterlagen ein:

• Beschreibung des F&E-Vorhabens,
• Darlegung der wissenschaftlichen/technischen Unsicherheiten,
• Beschreibung deiner systematischen Vorgehensweise,
• Zeitplan und Budget.

Der Antrag sollte präzise sein, drei bis fünf Seiten sind zumeist ausreichend, detaillierte Kalkulationen müssen nicht einreicht werden. Das Finanzamt prüft innerhalb von drei Monaten und stellt bei positiver Bewertung eine Bescheinigung aus, die drei Jahre gültig ist.

2. Zulageantrag beim Betriebsstättenfinanzamt

Mit der Bescheinigung beantragst du die Zulage bei deinem lokalen Finanzamt. Hier werden die förderfähigen Aufwendungen berechnet:

• Löhne und Gehälter von Mitarbeitenden in F&E (inklusive Lohnnebenkosten), 60 Prozent der Auftragskosten bei externen Dienstleister*innen (z.B. Entwickler*innen, Labore, Hochschulen).
• Neu ab 2026: Zusätzlich 20 Prozent Gemeinkostenpauschale auf die Personalkosten, ohne Einzelnachweis für Miete, Strom, IT oder Verwaltung.

Diese Vereinfachung spart erheblichen Dokumentationsaufwand und macht die Forschungszulage gerade für Start-ups noch attraktiver. Die Auszahlung erfolgt in der Regel innerhalb weniger Monate nach Antragstellung.

Chancen und Stolperfallen für Start-ups

Die größten Chancen

• Liquidität in kritischen Phasen: Gerade in den ersten Jahren kämpfen Start-ups mit Cashflow-Problemen. Ab 2026 bietet die Forschungszulage noch mehr planbare Liquidität: Durch die höhere Bemessungsgrenze und die Gemeinkostenpauschale können deutlich mehr Kosten geltend gemacht werden, ohne Verwässerung von Anteilen oder zusätzlichen Schulden.
• Kombinierbar mit anderen Förderungen: Du kannst die Forschungszulage parallel zum exist Gründerstipendium, zu Investitionszuschüssen oder anderen Programmen nutzen. Lediglich bei direkten Projektförderungen (z.B. ZIM) müssen die geförderten Kosten sauber getrennt werden.
• Wettbewerbsvorteil im Fundraising: Investor*innen schätzen Start-ups, die alle verfügbaren Förderinstrumente nutzen. Die Forschungszulage zeigt, dass du strukturiert arbeitest und öffentliche Mittel effizient einsetzt.
• Weniger Bürokratie ab 2026: Die neue Gemeinkostenpauschale macht das Verfahren deutlich einfacher. Du musst nicht mehr jeden Cent für Raumkosten, Energie oder IT-Infrastruktur einzeln nachweisen, die 20 Prozent werden automatisch aufgeschlagen.

Die häufigsten Stolperfallen

• Zu späte Dokumentation: Der Klassiker – du entwickelst monatelang, aber erfasst nicht systematisch, wer wann woran arbeitet. Ohne nachvollziehbare Dokumentation lehnt das Finanzamt den Antrag ab.
  Lösung: Führe von Tag eins an Projekttagebücher oder nutze digitale Tools.
• Unklare Projektabgrenzung: Arbeiten deine Entwickler*innen gleichzeitig an F&E-Projekten und an Routine-Features, musst du das klar trennen können. Mische nicht alles in einen Topf.
  Lösung: Definiere F&E-Projekte explizit und erfasse die Arbeitszeit getrennt.
• Zu vage Projektbeschreibung: „Wir entwickeln eine App“ reicht nicht. Das Finanzamt muss verstehen, welche wissenschaftlich-technische Unsicherheit du lösen willst.
  Lösung: Formuliere konkret – „Wir entwickeln einen Algorithmus zur Echtzeit-Sprachübersetzung mit minimaler Latenz unter 100 ms, was bisherige Lösungen nicht erreichen.“
• Förderfähige Kosten übersehen: Viele Start-ups berücksichtigen nur die Gehälter ihrer Entwickler*innen, vergessen aber Lohnnebenkosten oder externe Dienstleister*innen.
  Lösung: Rechne alle direkten F&E-Kosten zusammen, auch anteilige Kosten für Werkstudent*innen oder Freelancer*innen.
• Fristen verpassen: Die Forschungszulage kann bis zu vier Jahre rückwirkend beantragt werden.
  Lösung: Wenn du 2021 bereits F&E betrieben hast, gilt die Frist bis zum 31.12.2025.
• Eigenleistung unterschätzen: Gerade Gründer*innen arbeiten selbst intensiv an der Entwicklung mit, vergessen aber, ihre eigene Arbeitszeit anzusetzen.
  Lösung: Auch Geschäftsführer*innengehälter sind förderfähig, wenn du direkt an F&E arbeitest.

Checkliste für deinen Einstieg

• Analysiere, welche deiner Projekte als F&E qualifizieren.
• Implementiere eine systematische Zeiterfassung für F&E-Tätigkeiten.
• Sammle alle Unterlagen zu deinem technischen Vorgehen.
• Kalkuliere deine förderfähigen Kosten (inklusive externer Dienstleister*innen).
• Stelle den Bescheinigungsantrag vor Fristablauf.
• Prüfe, ob du Unterstützung durch spezialisierte Berater der Forschungszulage benötigst.

Die Investition von einigen Tagen Arbeit kann dir fünf- bis sechsstellige Beträge einbringen. Bares Geld, das du in weiteres Wachstum, neue Mitarbeitende oder die nächste Produktversion investieren kannst.

Der Autor Markus Pöhlmann, Gründer und CEO der Banhoek Consulting GmbH, ist Experte für die Forschungszulage.

Jede(r) Verkäufer*in kennt das: Erst läuft alles vielversprechend. Der/die Kund*in zeigt Interesse, das Gespräch war angenehm, das Angebot ist raus – und dann passiert nichts mehr. Keine Antwort, kein Nein, kein Feedback. Nur Stille. Schnell entsteht das Gefühl, gegen eine Wand zu reden.

Ghosting ist im Vertrieb längst Alltag. Und es trifft viele hart, weil sie die Funkstille als persönliche Zurückweisung empfinden. Dabei steckt selten böswillige Ablehnung gegenüber dem/der Anbieter*in dahinter. Viel häufiger ist es Überforderung, Prioritätenverschiebung oder schlicht Entscheidungsvermeidung. Was also tun, wenn der/die Kund*in abtaucht – oder besser noch: Wie lässt sich verhindern, dass es überhaupt so weit kommt?

Früh Verbindlichkeit schaffen

Ghosting beginnt meist dort, wo es keine klaren Vereinbarungen gibt. Viele Verkäufer*innen verlassen ein Gespräch mit einem Satz wie: „Ich schicke Ihnen das Angebot, dann hören wir voneinander.“ Klingt höflich, aber ist das Einfallstor für Funkstille. Besser ist es, Verbindlichkeit anzustreben. Beispielsweise mit „Ich sende Ihnen das Angebot bis Dienstag. Wollen wir Mittwoch kurz telefonieren, um Ihre Eindrücke zu besprechen?“ Das schafft Verbindlichkeit – auf beiden Seiten. Der/die Verkäufer*in bleibt in Führung, ohne zu drängen. Und sollte der/die Interessent*in an einem solchen Gespräch nicht interessiert sein, scheint diese(r) Vorbehalte zu haben, die es am besten noch vor der aufwendigen Erstellung eines Angebots zu thematisieren gilt.

Mehr als eine Kontaktperson

Oft liegt Ghosting gar nicht am Kund*innenunternehmen, sondern an einer einzelnen Person. Vielleicht darf sie nicht entscheiden, vielleicht ist sie überfordert oder intern blockiert. Wer nur mit einem/einer Ansprechpartner*in redet, macht sich nun mal schnell abhängig. Fragen Sie deshalb möglichst früh: „Wer sollte bei der Entscheidung noch involviert sein?“ oder „Mit wem sollte ich das Thema ebenfalls besprechen, damit es intern rundläuft?“ Zwei, drei Kontakte im Unternehmen sichern die Beziehung ab – auch wenn einer plötzlich „verschwindet“. Darüber hinaus kann es wertvoll sein, nicht nur die E-Mail-Adressen der Ansprechpartner*innen zu haben, sondern beispielsweise deren direkte Telefonnummern.

Frühwarnsignale ernst nehmen

Ghosting kündigt sich fast immer an: längere Antwortzeiten, vage Aussagen, kurze Mails, fehlende Energie im Gespräch. Viele Verkäufer reagieren mit noch mehr Höflichkeit oder Ungeduld bzw. Druck. Beides hilft in der Regel nicht weiter! Besser ist es, das Thema direkt anzusprechen: „Ich habe den Eindruck, die Angelegenheit hat im Moment weniger Priorität. Liege ich da richtig?“ Das klingt ehrlich und professionell. Und es bringt Klarheit – oft sogar Respekt.

Unsicherheiten offen ansprechen

Ein häufiger Grund für Funkstille: Der/die Kund*in traut sich nicht, seine/ihre Bedenken zu äußern – sei es wegen Preis, Risiko oder interner Diskussionen. Anbietenden sollten diese Unsicherheiten selbst aufgreifen. Vielleicht mit „Viele Kund*innen fragen sich an diesem Punkt, ob sich die Investition wirklich lohnt. Wie sehen Sie das?“ Wer solche Fragen stellt, bekommt Einblick in die echte Denkwelt des/der Anderen. Und wer weiß, woran es hängt, kann Lösungen anbieten, statt zu hoffen.

Kleine Zusagen statt großer Hoffnungen

Kleine Vereinbarungen halten den Kontakt am Leben. Ein Feedback zum Konzept, ein Termin zur Demo, ein internes „Go“ für den Testlauf – all das verhindert Funkstille. Wichtig ist, Interessent*innen und Kund*innen aus der Konsument*innenhaltung zu bringen: Wenn nur der/die Anbieter*in arbeitet und der/die Anfragende „nur“ empfängt, identifiziert sich diese(r) oft nicht vollumfänglich mit der Lösung. Warum auch, schließlich hat er/sie sich ja selbst gar nicht wirklich eingebracht. Darum kann es nicht schaden, dem Gegenüber hin und wieder kleine Aufgaben zu geben. Beispielsweise soll diese(r) etwas ausmessen, fotografieren oder Ähnliches. So wird die Zusammenarbeit mehr zu einer „gemeinsamen Sache“ – und der Kontakt läuft insgesamt auf einer ganz anderen Ebene ab.

Kommunikation mit Nutzen – nicht mit Nachdruck

Wer immer nur dann Kontakt zu dem/der Kund*in sucht, wenn er/sie etwas verkaufen will, fängt schnell an zu langweilen. Wer dagegen in jedem Gespräch und jeder Nachricht echten Mehrwert liefert, bleibt interessant. Ghosting entsteht oft, weil Verkäufer*innen belanglos, ermüdend oder austauschbar kommunizieren. Ein nützlicher Gedanke, eine Marktinformation, eine Erfahrung – das reicht oft schon, um wieder ins Gespräch zu kommen.

Wenn Funkstille droht: Haltung zeigen

Manchmal hilft ein ehrlicher Satz mehr als die zehnte Erinnerungsmail: „Ich merke, dass wir keinen Kontakt mehr haben. Wollen wir das Thema vorerst ruhen lassen?“

Das wirkt ruhig, respektvoll und souverän. Und es zeigt, dass hier jemand ist, der sein Geschäft ernst nimmt, aber nicht abhängig ist. Viele Kund*innen reagieren genau auf diese Haltung mit einer (langersehnten) Antwort, weil sie spüren, dass sie mit einem Profi sprechen.

Abschließen – aber mit Würde

Wenn sich wirklich nichts mehr bewegt, ist ein klarer Abschluss besser als wochenlanges Schweigen. Vielleicht eine E-Mail mit der Botschaft: „Ich nehme an, das Projekt ist aktuell nicht mehr für Sie relevant. Geben Sie mir bitte ein Signal, sobald sich dies bei Ihnen ändert.“ Das ist kein Aufgeben. Es ist ein sauberes Beenden – mit Option auf Neubeginn. Und erstaunlich oft kommt der Kunde zurück, weil er merkt: Diese(r) Verkäufer*in bleibt ruhig und zuverlässig und ist nicht beleidigt.

Charakter zeigen

In einer Welt voller digitaler Nachrichten fällt Persönlichkeit auf. Ein kurzer Videogruß, eine handschriftliche Karte, ein humorvoller Reminder. Das sind alles Gesten, die zeigen, dass sich da wirklich jemand kümmert. Wer mag, kann auch mal etwas Verrücktes machen. Ein(e) Verkäufer*in könnte beispielsweise eine Postkarte mit der Botschaft „Ich wollte mich nur vergewissern, dass Sie nicht von meinem Angebot erschlagen wurden“ senden. Vielleicht findet der/die Kund*in das ja originell und meldet sich (eher) von sich aus wieder zurück. Letztlich geht es darum, am besten von Anfang an Momente zu schaffen, die menschliche Verbindung bewirken. Denn wenn man miteinander reden mag bzw. kann, dann kommt man auch schneller im Dialog zu einem klaren Ja oder Nein.

Ghosting als Lernchance nutzen

Ghosting ist kein Angriff, sondern ein Signal. Es zeigt, dass irgendwo im Prozess etwas gefehlt hat. Vielleicht Timing, eventuell Relevanz oder Klarheit. Es gilt, aus Ghosting zu lernen:

• Wann ist die Funkstille entstanden?
• Hätte ich früher Klarheit schaffen können?
• Was hat dem/der Kund*in vielleicht gefehlt?

Ghosting ist die moderne Form von „Wir melden uns (nie) wieder“. Doch Verkäufer*innen, die früh Verbindlichkeit schaffen, echte Gespräche führen und mit Haltung reagieren, erleben deutlich weniger Funkstille. Denn am Ende entscheidet im Vertrieb nicht der perfekte Pitch, sondern die Art, wie man mit Menschen umgeht. Insbesondere dann, wenn sie still werden.

Der Autor und Verkaufstrainer Oliver Schumacher setzt unter dem Motto „Ehrlichkeit verkauft“ auf sympathische und fundierte Art neue Akzente in der Verkäufer*innenausbildung.

Ghazaleh, du bist 2020 aus dem Iran nach Deutschland gekommen, hast hier mehrere Studiengänge erfolgreich absolviert und 2023 CanChip gegründet. Wie hast du diese rasante Reise gemeistert und was treibt dich an?

Meine akademische Laufbahn begann mit einem Studium der Biotechnologie im Iran, immer mit dem Ziel, zur Krebsforschung beizutragen – eine persönliche Mission, die von der Krebserkrankung meiner Mutter geprägt war. Diese Motiva­tion blieb auch bestehen, als ich nach Deutschland kam und meinen Master in Biochemie und Molekularbiologie absolvierte.

Die Idee zu CanChip entstand, als ich meinen Mitgründer Dr. Omid Nejati traf und wir über das Potenzial von Tumor­on-chip-Technologien diskutierten. Das war ein Wendepunkt: Ich erkannte, wie wir Ingenieurskunst und Biologie kombinieren können, um etwas wirklich Wirkungsvolles zu schaffen.

Was mich antreibt, ist die Möglichkeit, Patient*innen einen schnelleren und präziseren Weg zur Behandlung zu ermöglichen und letztendlich die Art und Weise zu verändern, wie wir Krebs bekämpfen.

Welche Vision verfolgst du mit CanChip?

Bei CanChip wollen wir personalisierte Krebstherapien Wirklichkeit werden lassen, indem wir die Mikroumgebung von Tumoren auf einem Mikrofluidik-Chip simulieren. Unser Ziel ist es, die Arzneimittelprüfung von Tieren auf prädiktive Modelle mit menschlichen Zellen umzustellen. Wir möchten die Plattform der Wahl für Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen werden, die bessere Werkzeuge für die Entwicklung von Krebsmedikamenten suchen. Über die Forschung hinaus ist es unsere langfristige Vision, patient*innenabgeleitete Tumore in unsere Chips zu integrieren, sodass Ärzt*innen Therapien vor ihrer Anwendung am Patient*innen in vitro testen können. Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der die Krebstherapie mit „Versuch und Irrtum“ durch Präzision und Zuversicht ersetzt wird.

Wie unterscheidet sich euer Ansatz von den bestehenden Methoden?

Traditionelle 2D-Zellkulturen und Tiermodelle können die Komplexität menschlicher Tumore oft nicht abbilden. Unsere Tumor-on-Chip-Modelle beinhalten mehrere menschliche Zelltypen – wie Krebszellen, Endothelzellen und Immunzellen – die in einer 3D-Matrix in einem dynamischen Mikroflüssigkeitssystem eingebettet sind. Diese Anordnung bildet die menschliche Tumorumgebung genauer ab als bestehende Plattformen.

Der Vorteil? Zuverlässigere Daten zur Arzneimittelwirkung, weniger Tierversuche und letztlich eine schnellere und sicherere Entwicklung von Therapien. Unser Modell ist besonders wertvoll für seltene oder therapieresistente Krebsarten wie Glioblastome. Derzeit schließen wir unsere Machbarkeits­studien ab und bereiten uns auf Kooperationen mit pharmazeutischen Partnern vor.

Künstliche Intelligenz verändert immer mehr Bereiche. Welche Rolle spielt KI in deinem Fachgebiet?

Künstliche Intelligenz wird in der personalisierten Krebsforschung immer wichtiger, insbesondere bei unseren Organ­-on-Chip-Modellen. Wir nutzen KI derzeit für die automatisierte Bildanalyse, um die Zellmorphologie und die Reaktion auf Medikamente objektiv zu bewerten. Wir werden die KI-Nutzung ausweiten, um komplexe Daten wie Genexpression und Bildgebung zu analysieren und Vorhersagemodelle für patient*innenspezifische Arzneimittelreaktionen zu erstellen. KI wird auch dazu beitragen, den Versuchsaufbau zu optimieren, beispielsweise die Zellkombinationen und die Mikrofluidik-Einstellungen. Langfristig wird KI für die präklinische Forschung und die personalisierte Medizin unerlässlich sein, indem sie Muster in der komplexen Biologie aufdeckt und die Arznei­mittelentwicklung durch datengestützte Entscheidungen beschleunigt.

Die Tumor-on-Chip-Technologie ist nicht unumstritten, und der Weg zu tierversuchsfreien Arzneimittelzulassungen nicht einfach. Was sagst du den Kritiker*innen?

Es stimmt, dass die gesetzlichen Rahmenbedingungen noch immer stark auf Tierversuche angewiesen sind. Aber die Wissenschaft entwickelt sich weiter.  Die Tumor­on-Chip-Technologie zielt nicht darauf ab, alle bestehenden Methoden über Nacht zu ersetzen, sondern ergänzt und verbessert sie. Kritiker*innen übersehen oft die Vorteile der Reproduzierbarkeit und der ethischen Vertretbarkeit von in-vitro-Modellen mit menschlichen Zellen. Zudem sind die Regulierungsbehörden zunehmend offen für alternative Methoden, wenn diese zuverlässige Daten liefern. Unsere Aufgabe ist es, zu zeigen, dass unsere Chips konsistente und biologisch aussagekräftige Ergebnisse liefern können. Skepsis ist bei Innovationen normal, aber wir sehen sie als eine Einladung, uns zu verbessern und zu beweisen, dass wir zuverlässige Ergebnisse liefern können.

Ihr seid gerade dabei, eure Chips zu validieren und zu zertifizieren. Welchen Herausforderungen habt ihr euch dabei zu stellen?

Die größte Herausforderung ist die Standardisierung eines hochkomplexen biologischen Systems. Wir müssen sicherstellen, dass unsere Chips reproduzierbare Ergebnisse liefern, unabhängig von Charge und Krebsart. Gleichzeitig müssen wir klare Protokolle für Qualitätskontrolle und Dokumentation entwickeln, die den regulatorischen Erwartungen entsprechen. Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit: der Übergang von Laborprototypen zu robusten, benutzer*innenfreundlichen Plattformen für die industrielle Nutzung. Das betrifft Materialien, Automatisierung und Kostenoptimierung – und das alles bei gleichzeitiger Wahrung der biologischen Integrität.

Wann erwartest du die Zulassung und welche Aufgaben müssen bis dahin erledigt werden?

Die Zulassung ist ein mehrstufiger Prozess. Wir streben zwar keine direkte medizinische Zulassung an (noch nicht), aber unsere Chips müssen als valide Werkzeuge für die vorklinische Prüfung akzeptiert werden. In den nächsten 12 bis 18 Monaten wollen wir unter anderem Validierungsstudien veröffentlichen, die von Expert*innen geprüft wurden, wichtige pharmazeutische Kooperationen sichern und Qualitätssysteme einführen, die den ISO-Normen entsprechen.

Wichtig ist auch die Zusammenarbeit mit den Regulierungsbehörden: Wir sind aktiv in Netzwerken und Konsortien tätig, um uns über die neuesten Richtlinien zu informieren. Wir hoffen, innerhalb von zwei Jahren den Status einer akzeptierten vorklinischen Prüfung zu erreichen und kurz darauf mit der Anwendung an Patient*innen beginnen zu können.

BioTech-Start-ups benötigen langfristige Unterstützung und erhebliches Kapital. Wer sind eure Unterstützer*innen und Investor*innen?

Wir haben das Glück, ein starkes Netzwerk an Unterstützer*innen zu haben. Wir erhielten frühzeitig den Newcomer of the Year 2025 German Startup Award, den Sonderpreis des Brandenburg Innovation Awards, den Jurypreis beim Female Start-Aperitivo und viele weitere Auszeichnungen, was uns half, mehr Sichtbarkeit zu erlangen. Der Wissenschaftspark Potsdam hat uns mit Infrastruktur, Mentoring und einer lebendigen Start-up-Ökosystem-Umgebung unterstützt. Wir haben auch von Netzwerken wie der HealthCapital Berlin-Brandenburg profitiert. Obwohl wir derzeit selbst­finanziert sind und von Pilotstudien und Kooperationen unterstützt werden, bereiten wir uns aktiv auf eine Seed-Finanzierungsrunde vor, um unser Team zu erweitern und die Produktion zu skalieren.

Ein Blick in die Zukunft: Wie nah sind wir daran, eine wirklich personalisierte Krebstherapie für die Mehrheit der Patient*innen zu ermöglichen?

Wir sind näher dran, als wir denken. Fortschritte in der molekularen Diagnostik, der Einzelzellanalyse und der Organ-on-Chip-Technologie laufen auf ein gemeinsames Ziel hinaus. Was noch fehlt, ist die Integration, und hier sind Start-ups führend. Wir agieren schnell, wir gehen Risiken ein und schließen die Innovationslücken, die von größeren Institutionen hinterlassen werden. Personalisierte Krebstherapien werden zum Standard, wenn Plattformen wie unsere innerhalb der klinischen Fristen handlungsrelevante Ergebnisse liefern können. Wir sind davon überzeugt, dass Tumor­on-Chip-Modelle innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre zu Standardwerkzeugen in der Onkologie werden und Start-ups wie CanChip diese Transformation anführen werden.

Was möchtest du anderen (BioTech-)Gründer*­innen mit auf den Weg geben?

Aus wissenschaftlicher Sicht war die Gründung eines Start-ups ein großer, aber auch lohnender Schritt. Sprecht früh mit potenziellen Kund*innen. Diese Gespräche halfen uns, unser Produkt zu formen und wirkliche Bedürfnisse zu entdecken. BioTech braucht Zeit. Zellkultur, Qualitätskontrolle, Partnerschaften. alles bewegt sich langsamer als geplant.

Seid geduldig, aber beharrlich. Soft Skills wie Kommunikation, Resilienz und strategisches Denken sind genauso wichtig wie wissenschaftliche Expertise.

Vermeidet die Perfektionismusfalle: Beginnt mit dem, was ihr habt, und verbessert iterativ. Mein Rat: Baut ein starkes Team auf, bleibt fokussiert auf eure Mission und habt keine Angst vor Fehlern; sie sind Teil des Prozesses. Verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit unternehmerischem Mut. Diese Mischung kann euch wirklich voranbringen, auch in einem komplexen Bereich wie BioTech.

Ghazaleh, Danke für deine Insights

Lucent AI quantifiziert Risiken präziser, erkennt Auffälligkeiten anhand von Branchendaten und ermöglicht frühzeitige Risiko-Szenarien für Management und Investor*innen. Diese Aufgaben zählen zu den aufwändigsten Prozessen für Governance-Teams, da sie stark reguliert, personalintensiv und zeitkritisch sind. Die Agentic-AI-Technologie von Lucent AI übernimmt viele dieser Schritte selbstständig, indem sie Daten zusammenführt, Analysen durchführt und Handlungsempfehlungen oder Entscheidungsvorlagen bereitstellt.

Die Integration in bestehende IT-Systeme erfolgt über standardisierte Schnittstellen, sodass Unternehmen die Plattform innerhalb kurzer Zeit einsetzen können. Gerade in Organisationen, die heute noch stark mit Excel, E-Mails und manuellen Prüfungen arbeiten, führt die Automatisierung zu erheblichen Verbesserungen in Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit.

Jetzt wurde Lucent AI von osapiens, einem führenden deutschen Softwareanbieter für Nachhaltigkeits- und Transparenzlösungen, übernommen. Im Zuge der Übernahme werden Technologie, Produktportfolio und Kundenstamm von Lucent AI vollständig in den osapiens HUB integriert. Erste Module werden ab dem zweiten Quartal 2026 verfügbar sein. Die Gründer treten dem Team von osapiens bei und verantworten künftig die Weiterentwicklung der Lösung sowie ihre strategische Einbettung in die Bereiche Resilience & Risk Management, Disclosures & Reporting und Product Compliance & Traceability.

„Mit Lucent AI erweitern wir unser Portfolio um ein zukunftsweisendes System für Finanzrisiken und Compliance“, erklärt Matthias Jungblut, Mitgründer und Co-CEO von osapiens. „Die fortschrittlichen KI-Agenten von Lucent ergänzen unser Angebot ideal und unterstützen unsere Mission, Unternehmen weltweit zu mehr Transparenz, Sicherheit und Effizienz zu verhelfen.“

„Lucent AI wurde mit der Mission gegründet, Unternehmen durch intelligentes Risikomanagement widerstandsfähiger zu machen“, sagt Mitgründer Max Wolff. „Wir haben aus erster Hand erlebt, wie komplex und zugleich zentral diese Prozesse für regulierte Unternehmen jeder Größe sind. Mit osapiens haben wir einen Partner gefunden, der unsere Vision teilt und über die Ressourcen und die Expertise verfügt, um unsere Lösungen weiterzuentwickeln und zu skalieren.“

Der globale Markt für diagnostische Schnelltests (Point-of-Care-Testing) gehört zu den am schnellsten wachsenden Segmenten im Gesundheitswesen und wird bis 2030 auf über 80 Milliarden US-Dollar geschätzt. Lateral-Flow-Tests (LFAs), zum Beispiel für Infektionen oder kardiovaskuläre Marker, sind zwar weltweit etabliert, stoßen aber bei der Sensitivität an technologische Grenzen: Aktuelle Schnelltests erreichen durchschnittlich nur bis zu 75 Prozent Genauigkeit, was häufig zu Fehldiagnosen führt und den Einsatz zeit- und kostenintensiver PCR-Labortests nötig macht.

Medizintechnologischer Durchbruch

Genau hier setzt Amplifold, ein im Jahr 2025 gegründetes Spin-off der LMU München, an: Mithilfe programmierbarer DNA-Origami-Nanostrukturen steigert das Unternehmen die analytische Sensitivität von Schnelltests um das bis zu 100-Fache. Damit wird es erstmals möglich, PCR-ähnliche Diagnostik in Echtzeit und direkt am Patienten durchzuführen – kostengünstig, ohne Labor und innerhalb weniger Minuten.

Die Plattform des Unternehmens basiert auf Erkenntnissen einer in Nature Communications veröffentlichten Studie, die zeigt, dass programmierbare DNA-Origami-Nanostrukturen die Testempfindlichkeit klassischer LFAs drastisch erhöhen können, ohne dessen Testformat oder bestehende Herstellungsprozesse zu verändern. Diese Technologie ermöglicht kostengünstigen Schnelltests die Sensitivität von gerätebasierten Tests – und eröffnet neue Anwendungsmöglichkeiten in der dezentralen Diagnostik, Point-of-Care-Testing und globalen Gesundheitsversorgung in vielen Bereichen, darunter Kardiologie, Neurologie mit Fokus auf Schlaganfälle und Infektionsmedizin.

Die Mittel aus der Finanzierungsrunde nutzt Amplifold, um seine Technologie der Signalverstärkung in eine marktfähige industrielle Lösung zu überführen, das Produktentwicklungs- und Regulatory-Team auszubauen und die IVDR-Zulassung des ersten In-vitro-Diagnostikprodukts in Europa vorzubereiten. Zudem wird das Unternehmen in das Innovations- und Gründerzentrum für Biotechnologie (IZB) in Martinsried – eines der führenden Life-Science-Startup-Zentren Europas – umziehen und dort von der Nähe zu akademischen und klinischen Partnern profitieren.

„Lateral-Flow-Tests haben den Zugang zur Diagnostik revolutioniert, aber ihre Empfindlichkeit blieb traditionell hinter den zentralen Laborsystemen zurück. Mit der DNA-Origami-Signalverstärkung können wir viel mehr Signalgeber auf jedes Bindungsereignis eines Standardstreifens programmieren. Kostengünstige Schnelltests erreichen auf diese Weise die Sensitivität von Labor-Messgeräten, ohne dass das Grundformat verändert werden muss”, sagt Dr. Maximilian Urban, Co-Gründer von Amplifold und Haupterfinder der Kombination aus DNA-Origami-Nanotechnologie und Lateral-Flow-Assays.

In diesem Artikel zeigen wir auf, wie junge Unternehmen von bewährten Strategien und Praktiken des klassischen Autohandels profitieren können – von der Kundenpflege über die Sortimentsgestaltung bis hin zu Servicequalität und Preisgestaltung. Dabei geht es nicht um Nachahmung, sondern um die intelligente Übertragung erfolgreicher Konzepte auf moderne Geschäftsmodelle.

Kundenbeziehungen als Fundament nachhaltigen Wachstums

Im klassischen Autohandel zeigt sich, wie entscheidend stabile und vertrauensvolle Kundenbeziehungen für den langfristigen Erfolg sind. Persönliche Beratung, kontinuierliche Betreuung und das Eingehen auf individuelle Bedürfnisse schaffen Vertrauen und fördern Wiederholungskäufe. Für junge Gründer ist diese Erkenntnis besonders wertvoll: Kundenbindung lohnt sich, auch wenn digitale Geschäftsmodelle andere Kanäle nutzen.

Ein zentraler Punkt ist die Verfügbarkeit von Produkten. Autohändler sichern ihre Reputation durch ein gut sortiertes Lager und schnelle Lieferoptionen. Ähnlich sollten Start-ups darauf achten, dass ihre Kunden zuverlässig bedient werden, zum Beispiel durch schnelle Lieferung für KFZ Teile. Solche Maßnahmen erhöhen nicht nur die Zufriedenheit, sondern stärken auch das Vertrauen in die Marke.

Darüber hinaus lohnt es sich, psychologische Faktoren zu berücksichtigen. Wer die Entscheidungsprozesse der Kunden versteht, kann gezielt Angebote gestalten und den Service verbessern. Prozessoptimierung lernen: Wie der Autohandel Effizienz lebt

Effizienz ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor im klassischen Autohandel. Händler strukturieren ihre Abläufe so, dass jede Phase – vom Kundenkontakt über Probefahrten bis hin zur Vertragsabwicklung – reibungslos funktioniert. Für Start-ups ist dies ein wertvolles Lernfeld: Wer Prozesse von Anfang an klar definiert und optimiert, spart Zeit, reduziert Fehler und steigert die Kundenzufriedenheit.

Standardisierte Abläufe sind hierbei entscheidend. So werden wiederkehrende Aufgaben automatisiert, Ressourcen gezielt eingesetzt und Engpässe vermieden. Diese Prinzipien lassen sich problemlos auf digitale Geschäftsmodelle übertragen, etwa in E-Commerce-Shops für Ersatzteile oder Serviceleistungen.

Darüber hinaus hilft Erfahrungswissen, Abläufe kontinuierlich zu verbessern. Wer regelmäßig reflektiert, welche Prozesse gut funktionieren und wo Optimierungspotenzial besteht, kann schnell auf Marktveränderungen reagieren.

Sortiment, Ersatzteile & Verfügbarkeit: Warum Auswahl ein Wettbewerbsvorteil ist

Ein breites und gut organisiertes Sortiment ist im Autohandel entscheidend für den Erfolg. Kunden schätzen Händler, die verlässlich die benötigten Produkte anbieten und schnell liefern können. Für junge Gründer ist das eine zentrale Lektion: Wer seine Produktpalette klar strukturiert und die Verfügbarkeit sicherstellt, schafft Vertrauen und steigert die Kundenzufriedenheit.

Besonders im Bereich Ersatzteile kommt es auf Schnelligkeit und Präzision an. Lange Lieferzeiten oder fehlende Teile führen zu Frustration und Kundenverlust. Start-ups können hier von etablierten Handelsstrukturen lernen und digitale Prozesse mit klassischer Logistik kombinieren, um Effizienz und Servicequalität zu maximieren.

Darüber hinaus lohnt es sich, auf Kundenfeedback zu achten. Wer versteht, welche Produkte besonders gefragt sind, kann sein Sortiment gezielt optimieren und Wettbewerbsvorteile aufbauen. Ein gut geplantes Sortiment wird so zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor, der Vertrauen schafft und Kundenbindung stärkt.

Preisgestaltung mit Strategie – Lektionen aus dem traditionellen Handel

Die Preisgestaltung ist im Autohandel ein strategisches Instrument, das weit über den reinen Verkaufspreis hinaus Wirkung zeigt. Händler nutzen klare Preismodelle, gezielte Rabatte und psychologische Preisanker, um den Wert ihrer Produkte zu kommunizieren und Kaufentscheidungen zu beeinflussen. Für Start-ups bietet dies wertvolle Ansätze, wie sie ihre eigenen Preisstrategien entwickeln können.

Transparenz spielt dabei eine zentrale Rolle. Kunden schätzen es, wenn Preise nachvollziehbar sind und sich die Konditionen klar erklären lassen. Gleichzeitig können saisonale Aktionen, Bündelangebote oder Rabatte gezielt eingesetzt werden, um Absatz zu fördern, ohne die Markenwahrnehmung zu beeinträchtigen.

Ein weiterer Aspekt ist die Wertwahrnehmung. Der Autohandel zeigt, dass nicht der niedrigste Preis, sondern ein fairer, nachvollziehbarer Preis Vertrauen schafft. Start-ups können dies auf ihre Produkte oder Dienstleistungen übertragen: Strategische Preisgestaltung trägt direkt zur Kundenzufriedenheit und zur langfristigen Bindung bei.

Servicequalität als unterschätztes Alleinstellungsmerkmal

Servicequalität ist im klassischen Autohandel ein entscheidender Differenzierungsfaktor. Kunden erinnern sich an die persönliche Betreuung, die schnelle Problemlösung und die kompetente Beratung, oft mehr als an das Produkt selbst. Für Start-ups ist dies eine wichtige Lektion: Exzellenter Service kann ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein, selbst in gesättigten Märkten.

After-Sales-Services, wie Wartung, Ersatzteilversorgung oder Beratung bei Problemen, stärken die Kundenbindung nachhaltig. Wer proaktiv auf Anliegen eingeht und Lösungen anbietet, baut Vertrauen auf und erhöht die Wahrscheinlichkeit von Folgegeschäften. Dabei ist Konsistenz entscheidend – ein einmal positiver Eindruck reicht nicht; Service muss kontinuierlich zuverlässig sein.

Darüber hinaus bietet ein guter Service die Möglichkeit, wertvolles Feedback zu sammeln. Kundenrückmeldungen helfen, Produkte und Abläufe zu verbessern und das Angebot zielgerichtet weiterzuentwickeln. Für Gründer bedeutet dies: Service ist nicht nur Support, sondern ein aktives Instrument zur Optimierung des gesamten Geschäftsmodells.

Erfahrungswissen & Marktverständnis nutzen: Das „Bauchgefühl“ der Händler

Ein weiterer wichtiger Erfolgsfaktor im klassischen Autohandel ist das Erfahrungswissen der Händler. Jahrelange Praxis ermöglicht es ihnen, Marktentwicklungen frühzeitig zu erkennen, Trends zu antizipieren und Entscheidungen auf Basis von Intuition und Erfahrungswerten zu treffen. Für junge Gründer bedeutet das: Lernen Sie, Daten und Praxiswissen zu kombinieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieses „Bauchgefühl“ entsteht durch kontinuierliche Beobachtung des Marktes, den direkten Kundenkontakt und die Reflexion eigener Erfahrungen. Wer diese Prinzipien auf sein Start-up überträgt, kann Risiken minimieren, Chancen schneller erkennen und Prozesse flexibel anpassen.

Digitale Tools und Analysen liefern zusätzlich objektive Daten, doch die Kombination aus Erfahrung und Datenanalyse schafft einen echten Wettbewerbsvorteil. Start-ups sollten daher sowohl strukturierte Auswertungen als auch qualitative Beobachtungen in ihre Entscheidungen einbeziehen, um ein tiefes Marktverständnis aufzubauen.

Fazit: Tradition trifft Innovation

Der klassische Autohandel bietet jungen Gründern wertvolle Einblicke, die weit über den Verkauf von Fahrzeugen hinausgehen. Kundenorientierung, Prozessoptimierung, strategische Preisgestaltung, Sortiment und Servicequalität sind Kernbereiche, in denen Start-ups von etablierten Strukturen lernen können.

Die zentrale Erkenntnis lautet: Traditionelles Wissen muss nicht kopiert, sondern intelligent auf moderne Geschäftsmodelle übertragen werden. Wer die Prinzipien des Autohandels versteht und mit digitalen Tools, innovativen Prozessen und einer klaren Strategie kombiniert, verschafft sich einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Nutzen Sie diese Lektionen, um Ihr Start-up effizienter, kundenorientierter und langfristig erfolgreich zu gestalten. Ob es um Produktverfügbarkeit, die schnelle Lieferung für KFZ Teile oder Servicequalität geht – eine durchdachte Umsetzung traditioneller Handelsprinzipien schafft Vertrauen, steigert die Kundenzufriedenheit und legt den Grundstein für nachhaltiges Wachstum.

Die wirtschaftliche Unsicherheit unter Freelancer*innen spitzt sich weiter zu: 43 Prozent haben derzeit keine gesicherte Auslastung für die kommenden Monate. Die Hälfte gibt zudem an, dass sich die Auftragslage im Vergleich zum Vorjahr verschlechtert hat. Das zeigen die Ergebnisse der ersten und aktuellen Erhebungswelle für den Freelancer-Kompass 2026 von freelancermap. Seit mehr als zehn Jahren liefert Deutschlands größte Freelancer-Plattform umfangreiche Daten zur Selbständigkeit im deutschsprachigen Raum. Für die kommende Ausgabe des Freelancer-Kompass ermöglichen erstmals mehrere kurze Umfragen ein detaillierteres Bild des Ist-Zustandes.

Die Auslastungsangaben der Selbständigen verdeutlichen, wie angespannt die aktuelle Projektsituation ist. Zwölf Prozent der Befragten haben eine gesicherte Auftragslage bis zu einem Monat, jeder Fünfte hat Projekte für die nächsten zwei bis drei Monate sicher, 13 Prozent für vier bis sechs Monate. Für einen Großteil der Freelancer*innen bleibt eine langfristige Planung daher unmöglich.

Weniger Aufträge in mehreren Branchen

Die angespannte Situation zeigt sich auch beim Blick auf die Branchen. In mehreren Sektoren melden Freelancer*innen einen spürbaren Rückgang der Nachfrage. Insbesondere betroffen ist die gegenwärtig krisenbehaftete Automobilbranche. 32 Prozent der Befragten geben an, das sie hier einen Rückgang der Aufträge verzeichnen. Im Sektor IT/Software sind es 23 Prozent und in der Industrie, dem Maschinenbau sowie im Bereich Banken/Finanzwesen jeweils zwölf Prozent.

„Wenn in so vielen Branchen Aufträge zurückgehen und fast die Hälfte der Freelancer keinerlei Planungssicherheit hat, ist das längst kein individuelles Risiko mehr, sondern ein strukturelles“, sagt Thomas Maas, CEO von freelancermap. „Freelancer stehen für Flexibilität und Expertise. Doch genau diese Menschen geraten zunehmend unter Druck, weil wirtschaftliche und politische Rahmenbedingungen ihnen ihre Arbeit erschweren. Branchenrückgänge, kurze Auslastungshorizonte und operative Hürden in Projekten wirken zudem zusammen. Das trifft nicht nur einzelne, sondern prägt den Markt insgesamt.“

Herausfordernde Zusammenarbeit

Zu den häufigsten Auftraggebern zählen überwiegend größere Unternehmen. So arbeiten 60 Prozent der Befragten mit dem Mittelstand zusammen und 58 Prozent mit Konzernen. Dahinter folgen Agenturen und Beratungen (27 Prozent) sowie Start-ups (21 Prozent). In der täglichen Projektarbeit und Zusammenarbeit begegnen Freelancer*innen mehreren Schwierigkeiten, die ihre Arbeitsweise erschweren. Besonders häufig genannt werden unklare Anforderungen (55 Prozent), verzögerte Rückmeldungen (47 Prozent) sowie fehlende Entscheidungen (42 Prozent).

Beim Blick auf den Arbeitsort zeigt sich, dass ein überwiegender Teil der Selbständigen (71 Prozent) aus dem Homeoffice arbeitet. 22 Prozent arbeiten hybrid. Nur jeder Zwanzigste (5 Prozent) arbeitet bei dem Kunden / der Kundin vor Ort. Die Möglichkeit einer Workation nutzen zwei Prozent der Befragten.

Rahmenbedingungen ausschlaggebend

Freelancer*innen lehnen Projekte vor allem dann ab, wenn grundlegende Rahmenbedingungen nicht stimmen. Am häufigsten wird ein zu niedriger Stundensatz genannt (70 Prozent). Ebenfalls stark vertreten ist die Aussage, dass das Projekt nicht zu den eigenen Fähigkeiten passt (62 Prozent). Besteht nicht die Möglichkeit, remote zu arbeiten, ist dies für knapp die Hälfte (49 Prozent) ein Ausschlusskriterium.

„Freelancer bringen viel Erfahrung, Tempo und Spezialisierung in Projekte ein. Doch das gelingt nur, wenn die Rahmenbedingungen stimmen“, sagt Thomas Maas. „Unklare Anforderungen oder fehlende Entscheidungen kosten alle Beteiligten Zeit. Gute Zusammenarbeit entsteht dort, wo Unternehmen klare Ansprechpartner, klare Ziele und klare Prozesse schaffen.“

Zum Freelancer-Kompass und der Methodik

Seit über zehn Jahren liefert der Freelancer-Kompass die umfassendste Datengrundlage zur Selbständigkeit im deutschsprachigen Raum. Die Studie beleuchtet Arbeitsbedingungen, Preis- und Einkommensentwicklungen, Akquise-Strategien, Zufriedenheit sowie fachliche und strukturelle Herausforderungen – und berücksichtigt dabei stets auch die Perspektive der Unternehmen.

Für die kommende Ausgabe 2026 wurde die Methodik erstmals weiterentwickelt: Statt einer einmal jährlich erhobenen Großumfrage mit über achtzig Fragen setzt freelancermap nun auf mehrere thematische Erhebungswellen, die ein noch präziseres Bild der aktuellen Situation von Freelancer ermöglichen. Die hier genannten Ergebnisse stammen aus der ersten Befragung, die vom 17. November bis 3. Dezember 2025 unter mehr als 1.300 Teilnehmenden durchgeführt wurde.

Der vollständige Freelancer-Kompass 2026 erscheint Anfang März und fasst alle Befragungswellen zusammen.

Die Investitionsausgaben für künstliche Intelligenz (KI) haben ein erstaunliches Niveau erreicht, aber der Weg zur Monetarisierung bleibt unklar. Der Markt-Hype schaukelt sich selbst hoch, und die Tech-Giganten greifen nun zu Krediten, um ihre Expansion zu finanzieren. Blasen sind nicht immer schädlich und können zu erheblichen Produktivitätssteigerungen führen, aber Überkapazitäten sind ein reales Risiko, das beobachtet werden sollte.

Während eines hochkarätigen Finanzgipfels, an dem ich kürzlich in Hongkong teilgenommen habe, sagte der CEO einer führenden Vermögensverwaltungsgesellschaft, der es eigentlich besser wissen müsste: „Im Kontext der Ausstattung von Hyperscalern sind 2,5 Billionen US-Dollar [für Investitionen] über fünf Jahre keine große Summe.“ Ich war über diese Bemerkung erstaunt. In welchem Paralleluniversum sind 2,5 Billionen US-Dollar eine unbedeutende Summe? Antwort: in einem, in dem Nvidia innerhalb von drei Monaten eine Marktkapitalisierung von 1 Billion US-Dollar erreichen kann. Aber wie erzielt man eine Rendite auf Investitionen in Höhe von 2,5 Billionen US-Dollar, wenn der mittel- bis langfristige Weg zur Monetarisierung der KI noch unklar ist?

Dies deutet auf zwei verschiedene AI-Investitionsbooms hin: einen relativ kurzfristigen, der durch eine erkennbare tatsächliche Nachfrage gestützt wird, und einen längerfristigen spekulativen Boom, der mit einem quasi-religiösen Glauben an exponentielles Wachstum verbunden ist.

Betrachten wir zunächst einige beeindruckende Zahlen. Die Ausgaben für KI erreichten gerade 1 % des US-Bruttoinlandsprodukts (BIP) in einer Wirtschaft mit 1,8 % Wachstum – das ist mehr als die Hälfte der gesamten neuen Nachfrage. Allein Nividia erreichte Ende Oktober einen Wert von 5 Billionen US-Dollar, was 15 % der gesamten US-Wirtschaft entspricht. Zum Vergleich: Als Cisco im Jahr 2000 als weltweit größtes Unternehmen seinen Höhepunkt erreichte, betrug sein Anteil am BIP nur 5,5 %. Während viel Aufsehen um den 3 Milliarden US-Dollar teuren Hauptsitz von JP Morgan in Manhattan gemacht wurde, werden in Texas still und leise 40 Milliarden US-Dollar teure Rechenzentrumsprojekte gestartet. Niemand scheint sich dafür zu interessieren.

Sind wir also in einer Blase? Es gibt sicherlich eine Blase von Menschen, die über Blasen sprechen – werfen Sie einfach einen Blick auf Google Trends.

Unterdessen gibt es diejenigen, die glauben, dass wir uns gerade deshalb nicht in einer Blase befinden können, weil wir über eine solche sprechen. Meiner Meinung nach gibt es drei Schlüsselwörter in den jüngsten Marktentwicklungen, die Beachtung verdienen: Reflexivität, Zirkularität und Verschuldung. Reflexivität besagt, dass Preise tatsächlich die Fundamentaldaten beeinflussen und dass diese neu beeinflussten Fundamentaldaten dann die Erwartungen verändern und somit die Preise beeinflussen. Dieser Prozess setzt sich in einem sich selbst verstärkenden Muster fort. Die lebhafte Reaktion des Marktes auf die jüngsten KI-Megadeals ist ein Beispiel für einen solchen Feedback-Kreislauf. Hinzu kommt der zirkuläre Charakter dieser Deals. Im Wesentlichen investieren die Anbieter von Recheninfrastruktur in native KI-Akteure, die sich in einer Investitionsphase befinden. In der Dotcom-Ära war dies als „Vendor Financing” bekannt und wurde zu einer Art Schimpfwort.

Schließlich gibt es noch die Verschuldung. Bislang haben die finanzstarken Tech-Giganten diesen KI-Boom mit ihren eigenen tiefen Taschen und Eigenkapitalfinanzierungen finanziert. Aber jetzt treten wir in die Kreditphase ein – Unternehmen wenden sich den Schuldenmärkten zu, oft außerhalb der Bilanz, und die Kreditaufnahme wird sich wahrscheinlich beschleunigen. Wir wissen, dass wir mit generativer KI und später mit künstlicher Superintelligenz vor einem neuen technologischen Paradigma stehen – und möglicherweise vor einem massiven Produktivitätssprung. Das sind alles großartige Dinge, und es ist leicht zu verstehen, dass man der Versuchung erliegt, weiter auf der lukrativen KI-Welle zu reiten, die mit der Einführung von ChatGPT im November 2022 begann. Angesichts der aktuellen Indexkonzentration würde es in der Tat Mut erfordern, auszusteigen.

Schnelles Wachstum kann zu einem Überschuss führen

Eine wichtige Lehre aus der Geschichte ist, dass es zu Blasen kommt, wenn wir schöne Dinge erfinden. Aber nicht alle Blasen sind gleich. Es gibt „schlechte“ Blasen (Tulpen, Gold, Grundstücke), und wenn schlechte Blasen durch Schulden finanziert werden, kann dies ein systemisches Risiko für die Wirtschaft darstellen. Es gibt auch „gute“ Blasen, die zu Überkapazitäten bei Produktionsmitteln führen – man denke an die Eisenbahnen im goldenen Zeitalter der Expansion der USA zwischen 1870 und 1900, die Elektrizität in den frühen 1900er Jahren und den Dotcom-Boom Ende der 1990er Jahre. Letztendlich wurde in jedem Fall Wohlstand geschaffen, aber die frühen Investoren verloren viel Geld.

Es ist noch zu früh, um vorherzusagen, zu welcher Art von Blase sich der AI-Investitionsboom entwickeln wird. Die langfristigen Auswirkungen werden davon abhängen, ob die heutigen massiven Investitionen letztendlich die Grundlage für dauerhafte Produktivitätssteigerungen schaffen oder ob sie zu Überkapazitäten führen, die keine nachhaltigen Renditen erzielen. Wenn die Kapazitäten so schnell wachsen, ist es immer wahrscheinlich, dass sich das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage von einem Mangel zu einem Überschuss umkehrt. In der Dotcom-Ära verloren Investoren viel Geld mit Glasfaserkabeln und Switches, die in den Boden verlegt wurden, und etwas Ähnliches könnte mit KI passieren, wenn durch Überbauung riesige Kapitalmengen in Anlagen gebunden werden, die möglicherweise nicht annähernd mit voller Effizienz betrieben werden können – oder noch schlimmer, wenn die Schnelllebigkeit des Chip-Zyklus die Rechenleistung obsolet macht.

Erschwerend kommt hinzu, dass die Anreize für Infrastrukturanbieter („Picks and Shovels”-Akteure) und Entwickler von KI-Anwendungen nicht aufeinander abgestimmt sind. Während Infrastrukturunternehmen von einer kontinuierlichen Expansion und Investitionen profitieren, konzentrieren sich Anwendungsentwickler auf die Verbesserung der Effizienz und die Senkung der Kosten. Um den Kommentar des Dodos nach dem Caucus-Rennen in Lewis Carrolls Alice im Wunderland umzukehren: „Nicht jeder kann gewinnen, und nicht jeder kann einen Preis bekommen.” Die optimistischen Prognosen für die KI-Infrastruktur zeigen, wie viel Hype in den heutigen Bewertungen der Hyperscaler steckt. Es ist ironisch, dass Rechenzentrumsprojekte nach den griechischen Titanen Prometheus und Hyperion benannt werden. In der griechischen Mythologie folgt auf Hybris immer Nemesis. Um noch ein bisschen Latein mit einzubringen: caveat emptor.