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Anbieter-Check: Datenvisualisierungs-Tools
Diese fünf Tools helfen dir, Informationen bzw. große Datenmengen in einer organisierten, grafischen und gut durchsuchbaren Art und Weise darzustellen, um Trends, Ausreißer und Muster leichter erkennen und verstehen zu können.
Ob im Marketing oder in der Fertigung, in kleinen oder in großen Firmen: Jedes Unternehmen verarbeitet heutzutage eine Unmenge an Daten. Der Spruch „Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts“ ist mittlerweile zum geflügelten Wort geworden. Big Data ist längst nicht mehr nur ein Modewort, und es ist keine neue Erkenntnis, dass ausgeklügelte Datenanalysen auf vielerlei Weise gewinnbringend eingesetzt werden können. Für sich genommen sind große Datenmengen zunächst einmal wenig aussagekräftig, und Analysen, die nur in Form von Zahlen oder Tabellen vorliegen, werden schnell unübersichtlich. Sobald aus Daten praxisrelevante Erkenntnisse gezogen werden sollen, kommt die Datenvisualisierung ins Spiel.
Bei der Datenvisualisierung handelt es sich um die grafische Darstellung von Informationen, etwa in Form von Diagrammen, geografischen Karten oder Heatmaps. So lassen sich leicht Trends oder Muster erkennen, ebenso Besonderheiten oder Ausreißer in einem Datensatz. Software zur Datenvisualisierung hilft Unternehmen, Informationen in einer organisierten, grafischen und leicht durchsuchbaren Art und Weise darzustellen. Sie wurde entwickelt, um in bestehende Anwendungen integriert zu werden und auf der Grundlage von Daten visuelle Präsentationen zu erstellen. Viele Lösungen bieten neben einfachen Visualisierungsoptionen wie Balken- und Kreisdiagrammen zahlreiche weitere Optionen wie animierte Diagramme, Kombinationen aus verschiedenen 3D-Visualisierungen. Dabei reicht die Bandbreite von Lösungen, die auch ohne Vorkenntnisse das schnelle Erstellen von Visualisierungen ermöglichen, bis hin zu solchen, die Programmierkenntnisse erfordern und umfassende, oft KI-gestützte Berechnungs- und Analysefunktionen bieten.
In diesem Beitrag stellen wir fünf unterschiedliche Datenvisualisierungslösungen vor. Um für unsere Liste infrage zu kommen, mussten die Produkte folgende Kriterien erfüllen:
- Sie haben innerhalb der letzten zwei Jahre mindestens 50 individuelle Produktbewertungen auf GetApp erhalten, mit einer Durchschnittsbewertung von 4,5 oder höher.
- Wir haben die fünf Produkte mit der höchsten Bewertung für diesen Artikel ausgewählt (Stand vom 13.04.2022).
- Sie entsprechen folgender Definition von Datenvisualisierungssoftware: Sie ermöglicht die Darstellung von Daten in Form von Diagrammen, Schaubildern, Sunbursts und anderen visuellen Formen der Kommunikation. Diese Visualisierungen sind dafür gedacht, mit Kolleg*innen und Stakeholdern geteilt zu werden, damit Teams fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen können.
- Sie verfügen über die drei Hauptfunktionen von Datenvisualiserungssoftware: benutzerdefinierte Dashboards, benutzerdefinierte Berichte und Funktionen zur Verwaltung von Datensätzen.
Die Tools sind in alphabetischer Reihenfolge aufgelistet.
Google Analytics 360
Google Analytics 360 ist Bestandteil der Google Marketing Platform und anders als die übrigen Lösungen aus dieser Liste ein Tool, das speziell für den Marketingbereich gedacht ist. Es soll dir helfen, mehr über deine Kundschaft herauszufinden und deine Website sowie deine Zielgruppen zu optimieren. Die Lösung umfasst ein exploratives Analysetool, mit dem Unternehmen Zielgruppen und Messwerte vergleichen und Daten als Tabelle, Kreisdiagramm oder Liniendiagramm visualisieren können. Google Analytics 360 misst Umsätze, Konversionen und das Verhalten von Besucher*innen deiner Website und bereitet die Daten so auf, dass du nützliche Erkenntnisse aus ihnen gewinnen oder neue Segmente erstellen kannst. Dashboards und Berichte liefern Informationen über verschiedene Kanäle und zeigen mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen sowie der Nutzer*innen- und Conversion-Modellierung auf, welche Interessent*innen besonders vielversprechend sind oder in welchem Marketingkanal du den meisten Erfolg hast. Über die Berichtstools kannst du Analysen zu Zielgruppen, Customer Lifetime Value, Anzeigen, Akquisitionserfolg, Nutzer*innenfluss und mehr erstellen und die Daten mithilfe von Filtern beliebig aufbereiten. Benutzerdefinierte Trichter visualisieren die Schritte deiner Nutzer*innen im Kaufprozess und ein Diagnosetool benachrichtigt dich bei unerwarteten Ereignissen oder Messwerten. Alle wichtigen Berichte und Messdaten werden auf einen Blick in Dashboards angezeigt, die du mit anderen Personen teilen oder als PDF-Datei exportieren kannst. Der Zugriff auf die Daten ist über die Webanwendung ebenso möglich wie über mobile Apps für iOS und Android oder eine externe Reporting-API. Auch Integrationen in andere Google-Produkte sind verfügbar: Du kannst die Daten aus Google Analytics 360 beispielsweise mit Daten aus Google Ads, AdSense oder dem Data Warehouse Google BigQuery kombinieren und dann in Google Data Studio zusammenführen, um dort Berichte und Visualisierungen zu erstellen.
Während Google Analytics – die Analytics-Version für Einzelpersonen und kleinere Unternehmen – kostenlos nutzbar ist, handelt es sich bei Google Analytics 360 um eine monatlich zahlbare Lösung, die erweiterte Möglichkeiten zur Datenintegration, Analyse und Berichterstellung bietet und unbegrenzte Datenmengen sowie den Zugriff auf Rohdaten ermöglicht.
Google Charts
Google Charts gehört zu den Entwicklerwerkzeugen von Google und nutzt somit einen programmierorientierten Ansatz. Du benötigst für die Nutzung also Programmierkenntnisse, insbesondere in JavaScript, da das Tool über JavaScript-Klassen funktioniert. Zur Analyse deiner Daten steht eine breite Auswahl an Visualisierungsmöglichkeiten zur Verfügung, beispielsweise Balken- und Säulendiagramme, Punktwolken, Tree Maps, geografische Visualisierungen, Organigramme, Zeitleisten und mehr. In viele der Visualisierungen kann hineingezoomt werden, und auch Echtzeitdaten lassen sich dynamisch darstellen. Veränderungen kannst du auf einer Zeitachse animieren. Die codebasierten Diagramme sind darauf ausgerichtet, schlank und flexibel anpassbar zu sein: Sie basieren auf HTML5-/SVG-Technologie und können somit ohne zusätzliche Plug-ins direkt im Webbrowser – auch mobil – angezeigt werden. Meist werden sie per JavaScript in Websites eingebunden. Über Webdienste, die das Chart- Tools-Datasource-Protokoll unterstützen (etwa Google-Tabellen oder Salesforce), kannst du Daten für deine Diagramme per SQL-Abfrage abrufen. Du kannst die Diagramme mit zahlreichen Anpassungsoptionen an das Design deiner Website angleichen und zwischen verschiedenen Diagrammtypen wechseln, um auszuprobieren, was deinen Anforderungen am besten entspricht. Außerdem kannst du in Dashboards mehrere Diagramme gleichzeitig verwalten oder unterschiedliche Dimensionen von Daten anzeigen. In der Chart Gallery findest du eine Vielzahl von mit der Visualisierungs-API von Google Charts erstellten Visualisierungen, die du für deine eigenen Zwecke verwenden kannst. Die Diagramme von Google Charts lassen sich weder offline verwenden, noch es ist möglich, den Code herunterzuladen und lokal zu hosten. Du darfst jedoch Screenshots der Visualisierungen nach Belieben verwenden, wenn du keine interaktiven Funktionen benötigst.
Das Tool kann vollständig kostenlos genutzt werden.
MATLAB
Die Software MATLAB wird besonders häufig in der Wissenschaft und im Ingenieurwesen eingesetzt. Sie dient dazu, mathematische Probleme zu lösen und die Ergebnisse grafisch darzustellen, Daten zu analysieren sowie Modelle zu erstellen. Auch Algorithmen für Desktopanwendungen und eingebettete Anwendungen können erstellt werden. In einer Desktopumgebung können iterative Analysen und Entwicklungsprozesse durchgeführt werden. MATLAB-basierte Programme können nicht nur eigenständig bereitgestellt, sondern auch als Softwarekomponenten in Web- und Unternehmensanwendungen oder als Add-in in Microsoft Excel implementiert werden. Dies soll die Zusammenarbeit mit Personen erleichtern, die selbst nicht über MATLAB verfügen. Auch die Ausführung in der Cloud ist möglich, etwa in der MATLAB-eigenen MathWorks-Cloud, in Amazon Web Services oder Azure sowie in anderen öffentlichen, privaten oder hybriden Cloud-Umgebungen. Mit dem Tool kannst du Daten für Deep Learning und neuronale Netze aufbereiten und implementieren, Machine-Learning-Modelle trainieren und bereitstellen, Bilder und Videos per Computer Vision verarbeiten, Signale und Zeitreihendaten analysieren, Tests automatisieren und mehr. Außerdem gibt es Erweiterungspakete für die Wirtschaftswissenschaften, etwa für Ökonometrie und Finanzmarkttheorie. Auch im Bereich Data Science bietet das Tool umfassende Funktionen: Daten können aus den verschiedensten Quellen wie Datenbanken, Cloudspeichern, Datenerfassungs-Hardware oder Finanzdatenfeeds abgerufen und anschließend mit Vorverarbeitungsfunktionen verwaltet und bereinigt werden, etwa durch das Filtern verrauschter Signale. Anschließend stehen Apps für Machine Learning und Deep Learning mit automatischer Feature-Auswahl zur Verfügung, und du kannst Daten in Form von Diagrammen im Live Editor visualisieren. Dabei sind die verschiedensten 2D- und 3D-Darstellungen möglich, etwa Histogramme, Konturdiagramme, Vektorfelder, Mesh- Diagramme, Oberflächen- und Volumendarstellungen, Heatmaps, animierte Diagramme und mehr. Ansichten können per Verschieben, Zoomen und Rotieren verändert werden.
Das Tool kann 30 Tage lang uneingeschränkt kostenlos getestet werden. Die Lizenzen der Standard-Version sind als Jahresabonnement oder Dauerlizenz verfügbar, wobei sich der Preis danach richtet, ob du Einzellizenzen für bestimmte Personen erwerben und die Software selbst betreiben, installieren und nutzen möchtest oder ob du Named-User- oder Concurrent-User-Lizenzen für eine Konfiguration im Netzwerk mit Lizenzmanager wünschst. Die vergünstigte Education-Version steht für Bildungseinrichtungen zur Verfügung.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI ist die Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform von Microsoft, die sich sowohl an Unternehmen als auch an Einzelpersonen richtet und mit Data-Warehouse-Funktionen die Erstellung von Berichten und Dashboards ermöglicht. Die Lösung ist cloudbasiert, bietet jedoch auch eine Desktopschnittstelle (Power BI Desktop) sowie mobile Apps für iOS, Windows und Android sowie Gateways zum Synchronisieren externer Daten. Die Daten können über vorkonfigurierte und benutzerdefinierte Konnektoren eingepflegt werden. Dazu kommt eine umfassende Excel-Integration: Diese erleichtert die Übertragung von Daten und Berichten in beide Richtungen. Die auf Java basierenden Datenvisualisierungen sind interaktiv und per Drag and Drop bearbeitbar. Du kannst in natürlicher Sprache Fragen stellen, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Integrierte KI-Funktionen helfen beim Aufbereiten und der Auswertung strukturierter sowie nicht strukturierter Daten und du kannst auch mit wenig Vorkenntnissen Machine-Learning-Modelle erstellen. Algorithmen durchsuchen die Datensätze nach Trends und generieren in einem Quick-Insights-Bereich Einblicke aus statistisch relevanten Daten. Kommentarfunktionen, Inhaltsabonnements, Möglichkeiten zum Anheften wichtiger Inhalte und Benachrichtigungen bei Aktualisierungen unterstützen die Teamarbeit; auch externe Personen können auf Wunsch mit benutzerdefinierten Berechtigungen auf Datenvisualisierungen und Ergebnisse zugreifen. Eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, Kennzeichnungen für die Sensitivität von Daten und eine Zugriffsüberwachung in Echtzeit sorgen für Sicherheit. Außerdem werden die Daten in nationalen Clouds gespeichert, um Datenschutzvorschriften und Compliance-Standards zu entsprechen.
Das Tool ist in der Version Power BI Pro als Teil von Microsoft 365 sowie als Power BI Premium verfügbar. Power BI Premium bietet umfassendere Funktionen, etwa paginierte Berichte, die lokale Berichterstellung mit dem Power-BI-Berichtsserver, fortgeschrittene KI-Funktionen (Textanalyse, Bilderkennung und automatisiertes maschinelles Lernen) und Bring-Your-Own-Key-Optionen. Außerdem gibt es eine Gratisversion mit eingeschränktem Funktionsumfang.
Tableau
Tableau ist eine visuelle Analytics-Lösung für Unternehmen jeder Größe. Die Plattform ist wahlweise in der Cloud, lokal oder über eine native Einbindung in das Salesforce-CRM-System nutzbar. Tableau Prep kombiniert die Daten aus beliebigen lokalen oder cloudbasierten Quellen (etwa Tabellen, SQL-Datenbanken, Google Analytics oder Salesforce), bereitet sog. schmutzige Daten für die Analyse auf und ermöglicht es, Werte zu bearbeiten und direkt das Ergebnis von Aktionen zu sehen. Sich wiederholende Aufgaben können dabei mit einem Klick durchgeführt werden. Anders als in Google Charts und MATLAB musst du in Tableau keinen Code schreiben, doch auf Wunsch stehen Data-Science-Integrationen für die Nutzung von Programmiersprachen und -plattformen wie R, Python oder auch MATLAB zur Verfügung. Die interaktiven Visualisierungen und Dashboards werden in einem Drag-and-Drop-Editor erstellt. Statistische Methoden wie Trendanalysen, Regressionen und Korrelationen liefern Antworten auf Fragen. Mit integrierten Postleitzahlen und benutzerdefinierten Geocodes kannst du interaktive Landkarten erstellen und dabei personalisierte Regionen verwenden, beispielsweise für verschiedene Vertriebsgebiete. Du kannst alle Daten, Visualisierungen und Analysefunktionen in deine Anwendungen oder Webportale einbetten und deinen Teams oder deiner Kundschaft auf diese Weise eine Selfservice-Analyselösung bieten, in der sie eigene Erkenntnisse gewinnen können. Die Analytics-as-a-Service-Lösung Tableau Online ist ohne Installation nutzbar und ermöglicht den Zugriff auf Daten und Dashboards auch über Browser und Mobilgeräte, sodass du Analysen mit anderen Personen teilen kannst. Wenn du die Software lieber in einer öffentlichen Cloud statt auf den Servern von Tableau hosten möchtest, bietet sich die Version Tableau Server zur Bereitstellung auf Amazon Web Services, Google Cloud Platform oder Azure an. Alternativ kann diese Version lokal unter Windows oder Linux installiert werden.
Das Tool steht in den Versionen Creator, Explorer und Viewer zur Verfügung, wobei Tableau Creator den größten Funktionsumfang bietet, beispielsweise zum Kuratieren und Teilen von Datenquellen, zum Erstellen datengesteuerter Warnungen oder zum Einrichten von Datenqualitätshinweisen. Alle Versionen können online genutzt (von Tableau gehostet) oder über Tableau-Server lokal oder in einer öffentlichen Cloud bereitgestellt werden. Studierende und Lehrende an Hochschulen erhalten kostenlose Lizenzen; kleine gemeinnützige Organisationen können die Lösung auf Spendenbasis nutzen.
Die Autorin Rosalia Pavlakoudis ist Content Analyst für GetApp und Software Advice, zwei unabhängigen Software-Vergleichsplattformen für Business-Software-Käufer*innen.
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Wenn das T-Shirt den Tremor stoppt: MedTech Noxon schließt Mio.-Seed-Runde ab
Das Münchner Start-up Noxon macht menschliche Muskeln zur digitalen Schnittstelle. Mit einer millionenschweren Finanzierung durch den HTGF und Bayern Kapital rückt die klinische Zulassung des textilen „Muscle-Computer-Interface“ näher. Doch der Weg vom smarten Wearable zum erstattungsfähigen Medizinprodukt birgt enorme regulatorische und physikalische Hürden. Eine Einordnung.
Neurologische und muskuloskelettale Erkrankungen nehmen weltweit rasant zu. In der Rehabilitation sowie bei neurologischen Krankheitsbildern wie Parkinson oder Lähmungen nach Schlaganfällen werden Muskeldiagnostik und -stimulation jedoch meist nur punktuell und rein klinisch durchgeführt. Das Resultat: Im Alltag fehlen kontinuierliche Daten und eine sich anpassende, durchgehende Therapie.
Das 2022 gegründete Münchner MedTech-Start-up Noxon will diese Versorgungslücke nun schließen. Mit dem Abschluss einer millionenschweren Seed-Finanzierungsrunde unter Führung des High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Bayern Kapital (unter Beteiligung von Auxxo und einem weiteren institutionellen Investor) sichert sich das junge Unternehmen das nötige Kapital für die klinische Zertifizierung und den geplanten Markteintritt.
Aus dem Drucklabor zum DeepTech
Die Ursprünge von Noxon reichen in das Jahr 2021 zurück. Maria Neugschwender, damals 22-jährige Studentin, startete das Projekt an der Hochschule München (HM). Unterstützt vom dortigen Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE) und den Drucklaboren der HM, begann sie zusammen mit ihrem Gründungteam Marius Neugschwender und Ka Hou Leong damit, etablierte Druckverfahren (wie den Siebdruck) mit intelligenten, funktionalen Tinten zu kombinieren.
Heute ist Noxon ein DeepTech-Unternehmen, das als Spin-off tief in der universitären Forschung verwurzelt ist. Neben der Hochschule München bestehen enge technologische und klinische Verflechtungen mit der Neurowissenschaftsgruppe N-Squared Lab der FAU Erlangen-Nürnberg sowie dem Universitätsklinikum Würzburg, mit denen Noxon an Pilotanwendungen forscht.
Die Technologie: Eine geschlossene Feedback-Schleife auf der Haut
Das technologische Herzstück von Noxon ist ein alltagstaugliches, nicht-invasives Muscle-Computer-Interface (MCI). Das Unternehmen druckt hauchdünne Biosensoren direkt auf Textilien, Bandagen oder Tapes (ein erstes Produkt trug den Namen „Silverstep“).
Der eigentliche USP liegt jedoch in der Bidirektionalität: Die intelligente Kleidung liest die elektrischen Muskelsignale in Echtzeit aus, decodiert mithilfe von KI die Bewegungsabsichten des Patienten und schließt die Schleife, indem sie über Neuromuskuläre Elektrische Stimulation (NMES) gezielte Impulse zurücksendet. Wenn die Signalübertragung vom Gehirn zum Muskel beeinträchtigt ist, übernimmt das Wearable die Steuerung. So sollen beispielsweise Lähmungen therapiert, Muskelatrophie verhindert oder der Tremor bei Parkinson-Patienten aktiv unterdrückt werden.
Markt und Wettbewerb: Zwischen Tech-Giganten und MedTech-Dinos
Der Markt für Wearable MedTech und Neuroprothetik wächst rasant und ist von einer enormen Dynamik geprägt. Angesichts einer alternden Weltbevölkerung und der weltweiten Zunahme neurologischer sowie muskuloskelettaler Erkrankungen adressiert Noxon einen gigantischen Markt von potenziell über 1,1 Milliarden betroffenen Menschen. Der Trend in der Gesundheitsversorgung geht dabei eindeutig weg von der rein klinischen, punktuellen Diagnostik hin zu kontinuierlichem Monitoring und adaptiven Therapien im häuslichen Alltag. Genau an dieser lukrativen, aber auch hart umkämpften Schnittstelle zwischen Consumer-Wearables, digitaler Diagnostik und aktiver Therapie positioniert sich das Münchner Start-up.
In diesem hochkompetitiven Umfeld betritt Noxon den Ring mit Schwergewichten aus völlig unterschiedlichen Sektoren. Im spezifischen Bereich der Tremor-Therapie hat sich beispielsweise das US-Unternehmen Cala Health mit einem Handgelenks-Wearable zur elektrischen Nervenstimulation bereits erfolgreich etabliert und den Weg für solche Behandlungsformen geebnet.
Gleichzeitig drängen milliardenschwere Big-Tech-Akteure auf den Plan: Meta forscht nach der Übernahme von CTRL-labs mit enormen Budgets an EMG-Armbändern, die neuronale Muskelsignale auslesen und in digitale Steuerungsbefehle übersetzen sollen. Und auch im klassischen Segment der Muskelstimulation und Orthetik muss sich Noxon gegen etablierte Platzhirsche behaupten – von Compex, die den Sportbereich dominieren, bis hin zu Weltmarktführern wie Ottobock bei komplexen neuro-orthopädischen Hilfsmitteln.
Um zwischen diesen Tech-Giganten und MedTech-Dinos zu bestehen, setzt das Spin-off auf eine klare Differenzierungsstrategie. Die Stärke von Noxon liegt in der Unauffälligkeit und der technologischen Tiefe: Anstatt klobige Geräte zu entwickeln, integriert das Team die Sensortechnik mittels Textildruck nahtlos in alltagstaugliche Bandagen und Tapes. Vor allem aber grenzt sich Noxon durch die geschlossene, medizinische Feedback-Schleife ab. Während herkömmliche Wearables meist nur Daten sammeln, vereint Noxon kontinuierliches Messen und personalisiertes Stimulieren in einem einzigen System, das aktiv in den Behandlungsverlauf eingreift.
Noxon: „High Risk, High Reward“-Modell mit großen Herausforderungen
Für Gründer*innen und Investoren*innen präsentiert sich Noxon als klassisches „High Risk, High Reward“-Modell im stark wachsenden DeepTech-Sektor. Dass erfahrene VCs wie der HTGF und Bayern Kapital in dieser Phase einsteigen, ist ein starkes Signal für den Reifegrad der zugrundeliegenden Technologie. Dennoch steht dem Start-up der eigentliche Härtetest erst noch bevor, denn das unternehmerische Risiko wird maßgeblich durch drei zentrale Hürden definiert.
Zunächst muss Noxon die physikalischen Grenzen der Hardware im Alltagstest überwinden. Gedruckte Elektronik auf Textilien unterliegt extremen Belastungen durch Bewegung, Schweiß und Reinigung. Das Team muss zweifelsfrei beweisen, dass die feinen Biosensoren auch nach dutzenden Waschgängen und bei ständiger Reibung am Körper noch verlässliche, medizinisch verwertbare und artefaktfreie Daten liefern können.
Daran schließt sich nahtlos die berüchtigte regulatorische Hürde an. Der Übergang von einem smarten Wearable zu einem offiziell zugelassenen Medizinprodukt ist unter der strengen europäischen Medical Device Regulation (MDR) ein extrem zeit- und kapitalintensiver Prozess. Genau für diese Phase wird das frisch eingesammelte Seed-Kapital dringend benötigt, denn unvorhergesehene Verzögerungen in den erforderlichen klinischen Studien können MedTech-Start-ups in dieser Entwicklungsstufe schnell die finanzielle Reichweite (Runway) kosten.
Ein weiterer, alles entscheidender Erfolgsfaktor für die Skalierung ist die Erstattungsfähigkeit. CEO Maria Neugschwender betont zwar das Ziel, Muskelgesundheit für jeden bezahlbar zu machen, doch in der Breite gelingt dies im Gesundheitssystem meist erst, wenn die Krankenkassen die Kosten übernehmen. Noxon muss handfeste klinische Evidenz erbringen, um perspektivisch in das Hilfsmittelverzeichnis aufgenommen oder als Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) anerkannt zu werden. Ein reines B2C-Geschäftsmodell, bei dem chronisch kranke Patientinnen und Patienten die Kosten als Selbstzahler tragen, wäre kaum im großen Stil skalierbar.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Noxon mit seiner Lösung eines der drängendsten Probleme einer alternden Gesellschaft adressiert. Gelingt es dem Münchner Gründungsteam, die komplexe Brücke zwischen widerstandsfähiger Sensor-Hardware, präziser KI-Decodierung und strenger klinischer Zertifizierung erfolgreich zu schlagen, könnte das Start-up tatsächlich einen neuen Standard in der neurologischen Rehabilitation setzen. Bis die smarte Kleidung jedoch ganz selbstverständlich auf Rezept erhältlich ist, bleibt es eine hochspannende und überaus herausfordernde unternehmerische Reise.
Gründer*in der Woche: Picturo – Local Photography, European Scale
Mit der Picturo Photography UG baut Jean Witt eine europaweite Plattform zur einfachen Suche nach lokalen Fotograf*innen auf. Ziel ist es, einen stark fragmentierten Markt zu bündeln, Fotograf*innen sichtbar zu machen und Nutzer*innen eine zentrale Anlaufstelle zu bieten. Mehr dazu im Interview mit dem Gründer.
Picturo klingt nach dem großen Bild. Beschreibe uns deine Idee in wenigen Sätzen – dein Elevator Pitch!
Picturo ist ein internationaler Marktplatz, der die Suche nach lokalen Fotograf*innen weltweit radikal vereinfacht. Statt unübersichtlicher Recherche auf Social Media oder Google bietet Picturo eine zentrale, standortbasierte Plattform. Nutzer*innen finden mit wenigen Klicks die passenden Fotograf*innen für jeden Anlass, während diese wiederum gezielt neue Kund*innen gewinnen. So professionalisiert Picturo einen stark fragmentierten Markt und macht die Suche nach Fotografie-Dienstleistungen so einfach wie die Buchung eines Hotels.
Es gibt bereits viele Plattformen für Fotograf*innen und Bilddatenbanken. Was war der konkrete Auslöser oder gar Pain Point, den du selbst erlebt hast, der dich dazu gebracht hat, Picturo zu gründen?
Der konkrete Auslöser war meine eigene Erfahrung als Reisender. Die Suche nach lokalen Fotografinnen lief fast immer über Direktnachrichten auf Social Media oder über einzelne Webseiten. Dabei musste man jedes Mal Preise, Verfügbarkeiten und Leistungen separat anfragen – oft ohne klare Antworten oder Vergleichsmöglichkeiten. Dieser Prozess ist zeitaufwendig, intransparent und für Nutzer*innen extrem umständlich. Gleichzeitig wurde deutlich, dass es für Fotograf*innen genauso ineffizient ist, jede Anfrage einzeln zu beantworten. Picturo ist aus genau diesem Pain Point entstanden: dem Wunsch nach einer zentralen, einfachen und transparenten Lösung für die Suche nach lokalen Profis.
Ihr sitzt in Esens, also im schönen Ostfriesland, habt aber den Anspruch, Fotograf*innen in „ganz Europa“ zu vernetzen. Wie baut man von einem eher ländlichen Standort aus eine so internationale Community auf?
Unser Standort in Ostfriesland ist für uns kein Nachteil, sondern Teil unserer Geschichte. Picturo ist von Anfang an als digitale Plattform konzipiert worden, bei der der Standort des Teams keine Rolle für die Reichweite spielt. Der Bedarf bei Fotograf*innen in ganz Europa ist so groß, dass Anfragen zur Teilnahme an unserer Plattform bereits heute organisch entstehen. Viele Fotograf*innen suchen gezielt nach Möglichkeiten, international sichtbar zu werden und neue Kund*innen zu erreichen. Durch klare Positionierung, einfache Nutzung und einen starken Fokus auf lokale Sichtbarkeit schaffen wir Vertrauen und Wachstum – unabhängig vom Standort. So bauen wir Schritt für Schritt eine internationale Community auf: digital, skalierbar und nachhaltig.
Euer Portfolio ist breiter als das der Konkurrenz. Wie genau funktioniert das Geschäftsmodell? Zahlt der/die Kund*in pro Bild oder ist es ein Abo-Modell?
Der Kern von Picturo liegt klar auf der Vermittlung und Sichtbarkeit von professionellen Fotografinnen. Unser Geschäftsmodell basiert auf abonnementbasierten Mitgliedschaften für die Fotografinnen. Für Kund*innen ist die Nutzung der Plattform vollständig kosten- und provisionsfrei; ebenso fallen keine Buchungsprovisionen an. Fotograf*innen zahlen eine monatliche Subscription für Sichtbarkeit, Reichweite und den Zugang zu qualifizierten Anfragen. Dieses Modell schafft Transparenz, vermeidet Reibung im Buchungsprozess und ist für beide Seiten fair und planbar.
Ihr bietet auch einen Guide zu lokalen Hotspots (Bars, Cafés) an. Ist das „nur“ ein Content-Marketing-Tool, um Traffic auf die Seite zu bekommen, oder plant ihr Kooperationen mit der Gastronomie als weitere Einnahmequelle?
Der Guide zu lokalen Hotspots ist aktuell in erster Linie als Mehrwert für Nutzer*innen gedacht und unterstützt den organischen Traffic sowie die Sichtbarkeit der Plattform. Gleichzeitig sehen wir darin großes strategisches Potenzial über reines Content-Marketing hinaus. Perspektivisch planen wir, diesen Bereich für Kooperationen mit lokalen Partnern wie Cafés, Bars oder Hotels zu öffnen.
Eine Plattform europaweit zu skalieren, kostet Geld und Ressourcen. Wie habt ihr euch bisher finanziert?
Aktuell ist Picturo vollständig eigenfinanziert und damit komplett gebootstrapped. Die Entwicklung der Plattform sowie der Markteintritt in erste Länder wurden aus eigenen Mitteln realisiert. Nun befinden wir uns an einem Punkt, an dem wir gezielt nach strategischen Partnern und Investor*innen suchen, um die nächste Skalierungsstufe zu erreichen. Ziel ist es, gemeinsam schneller zu wachsen und das internationale Potenzial von Picturo voll auszuschöpfen.
Wenn du auf die Zeit seit der Gründung der UG zurückblickst: Was war bisher der wichtigste Meilenstein, bei dem du wusstest: „Okay, das hier funktioniert wirklich“?
Der wichtigste Meilenstein war die Einführung des Abo-Modells. Trotz der Umstellung auf ein kostenpflichtiges Angebot lief das Onboarding ungebrochen weiter und neue Fotograf*innen traten der Plattform bei. In diesem Moment wurde klar, dass Picturo ein echtes Problem löst und einen echten Mehrwert bietet. Die Bereitschaft, für Sichtbarkeit und Reichweite zu bezahlen, hat bestätigt, dass der Bedarf im Markt vorhanden ist. Ab diesem Punkt war klar: Das Modell funktioniert.
Wo siehst du Picturo in drei Jahren?
In drei Jahren ist Picturo in vielen EU-Ländern aktiv und als internationaler Marktplatz für lokale Fotograf*innen etabliert. Gemeinsam mit starken Partnern ist die Plattform breit ausgerollt und für Nutzer*innen die erste Adresse bei der Fotografensuche.
Und last but not least: Welche Tipps würdest du anderen Gründer*innen geben, die gerade am Anfang stehen – vielleicht auch jenen, die nicht in den großen Hubs wie Berlin oder München sitzen?
Der wichtigste Tipp ist, sich konsequent an einem echten Problem zu orientieren und früh mit Nutzer*innen zu sprechen. Der Standort ist dabei zweitrangig – entscheidend sind Fokus, Umsetzungsstärke und Durchhaltevermögen. Gerade außerhalb großer Startup-Hubs kann man oft ruhiger, effizienter und näher am Markt arbeiten. Wichtig ist, früh zu testen, Feedback ernst zu nehmen und das Produkt Schritt für Schritt zu verbessern. Netzwerke, Partnerschaften und digitale Sichtbarkeit sind heute wichtiger als ein physischer Standort.
Hier geht’s zu Picturo
Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt
Strategischer Fokus auf Multimorbidität: Oska Health sichert sich 11 Mio. Euro
Das Frankfurter HealthTech-Unternehmen Oska Health hat eine Finanzierungsrunde über 11 Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt von Capricorn Partners und SwissHealth Ventures, adressiert das Start-up die Versorgungslücke bei chronisch Kranken. Ein Blick auf das Geschäftsmodell, die personelle Aufstellung und die Herausforderungen im regulierten Gesundheitsmarkt.
In der aktuellen Seed-Runde haben sich neben den Lead-Investoren Capricorn Partners und SwissHealth Ventures auch Revent, Calm Storm, BMH, LBBW Venture Capital, GoHub Ventures und Aurum Impact beteiligt. Mit dem frischen Kapital plant Oska Health, die technologische Infrastruktur auszubauen und das Versorgungsmodell, das bereits mit über 20 Krankenkassen (darunter die KKH) etabliert wurde, in die Breite zu bringen.
Adhärenz als wirtschaftlicher Hebel
Der Fokus des 2022 gegründeten Unternehmens liegt auf sog. multimorbiden Patient*innen – Menschen, die gleichzeitig an mehreren chronischen Leiden wie Nierenerkrankungen (CKD), Diabetes und Bluthochdruck leiden. Ein Kernproblem in diesem Bereich ist die mangelnde Therapietreue im Alltag (Adhärenz). Statistiken des Gesundheitswesens belegen, dass etwa 50 % der chronisch Kranken ihre Medikamente nicht vorschriftsmäßig einnehmen. Oska Health setzt hier auf eine hybride Betreuung: Ein digitaler Begleiter (App) wird durch persönliches Coaching via Video und Chat ergänzt.
Ziel dieses Ansatzes ist die Reduktion von vermeidbaren Komplikationen und teuren Krankenhausaufenthalten. Für die Kostenträger stellt dies ein mathematisches Optimierungsproblem dar: Übersteigen die Kosten für die digitale Betreuung die Einsparungen durch verhinderte Akutereignisse? Oska Health scheint hier erste überzeugende Daten geliefert zu haben, wie die Beteiligung des Venture-Arms der Schweizer CSS Versicherung (SwissHealth Ventures) signalisiert.
Das Gründungsteam: Erfahrung aus der Industrie
Ein wesentliches Merkmal von Oska Health ist der „Founder-Market-Fit“. Die Gründer*innen kommen nicht aus der klassischen Software-Entwicklung, sondern bringen tiefgreifende Branchenerfahrung aus dem Gesundheitssektor mit:
- Niklas Best (CEO): War zuvor über zehn Jahre in der Branche tätig, unter anderem als Director of Digital Products bei Fresenius Medical Care. Er verfügt über einen Executive MBA der Universität St. Gallen.
- Dr. Malte Waldeck (CFO/COO): Der promovierte Wirtschaftswissenschaftler (RWTH Aachen) sammelte Erfahrungen im Investmentbanking (Metzler) sowie in Führungspositionen bei DaVita Kidney Care und der D.med Healthcare Group.
- Claudia Ehmke (CPO): Verantwortet mit langjähriger Erfahrung in der Tech-Szene (u.a. bei der Design-Agentur ustwo in London) die Nutzerschnittstelle und Produktstrategie.
Diese personelle Konstellation dürfte den Zugang zu den oft schwer zugänglichen Entscheidungsträgern der Gesetzlichen Krankenversicherungen (GKV) erleichtert haben.
Strukturelle Herausforderungen und Wettbewerb
Trotz des Kapitalzuflusses steht das Unternehmen vor den typischen Hürden des deutschen Digital-Health-Marktes. Im Gegensatz zu Digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA), die einen standardisierten Zulassungsweg gehen, nutzt Oska Health sog. Selektivverträge. Dieser Weg erfordert einen deutlich höheren individuellen Vertriebsaufwand pro Krankenkasse, ermöglicht aber eine tiefere Integration in bestehende Versorgungspfade.
Ein kritischer Faktor bleibt die Skalierbarkeit. Ein Modell, das auf menschliches Coaching setzt, hat naturgemäß höhere Grenzkosten als eine reine Software-Lösung. Oska Health begegnet dem durch den Einsatz von KI, um administrative Aufgaben der Coaches zu automatisieren. Der Erfolg der nächsten Jahre wird davon abhängen, ob die technologische Unterstützung die Effizienz so weit steigert, dass eine flächendeckende Versorgung bei gleichbleibender Marge möglich ist.
Zudem ist das Marktumfeld für Chronic Care Management zunehmend besetzt. Während spezialisierte Anbieter wie Oviva (Ernährung) oder Mika (Onkologie) einzelne Nischen besetzen, positioniert sich Oska Health durch die Fokussierung auf die komplexere Multimorbidität. Dies vergrößert zwar die Zielgruppe, erhöht jedoch gleichzeitig die regulatorischen Anforderungen an das Produkt als zertifiziertes Medizinprodukt.
Einordnung für den Start-up-Sektor
Die Finanzierung von Oska Health zeigt einen deutlichen Trend im HealthTech-Investment: Kapital fließt verstärkt in Modelle, die nicht nur eine digitale Lösung bieten, sondern eine nachweisbare Integration in die Abrechnungsstrukturen des Gesundheitssystems vorweisen können. Für Gründer*innen im Bereich Medtech verdeutlicht der Fall Oska, dass Branchenexpertise und die Wahl des richtigen Erstattungsweges oft wichtiger sind als die reine technologische Innovation. Ob sich der hybride Ansatz langfristig gegen rein algorithmische Lösungen durchsetzt, wird an den klinischen und ökonomischen Langzeitdaten der Krankenkassen-Partner gemessen werden.
Kultur entsteht nicht später – sie entsteht jetzt
Serie: Führen im Start-up, Teil 3: Warum Start-ups ihre spätere Dysfunktion oft im ersten Jahr programmieren.
Montagmorgen, 7.42 Uhr: Das Team steht im offenen Büro. Der Release ist instabil, der Kunde ungeduldig. Der Gründer übernimmt das Gespräch. Die Stimme wird lauter. Der Ton schärfer. Niemand widerspricht.
Am Nachmittag ist wieder Ruhe. Abends posten alle auf LinkedIn über Teamspirit.
So entstehen Kulturen. Nicht im Offsite, nicht im Werte-Workshop, sondern in genau solchen Momenten.
Der größte Irrtum junger Unternehmen
„Um Kultur kümmern wir uns später. Jetzt geht es um Wachstum.“ Dieser Satz fällt häufig. Er klingt pragmatisch. Fast erwachsen. Tatsächlich ist er riskant.
Organisationsforschung beschreibt seit Jahrzehnten, dass sich Normen früh bilden – und erstaunlich schnell verfestigen. Besonders in Stresssituationen. Nicht in stabilen Phasen.
Unter Druck wird nicht nur gearbeitet. Unter Druck wird programmiert.
Stress schreibt Verhalten in die DANN
In der Frühphase herrscht fast permanent Unsicherheit: Finanzierung offen, Produkt iterativ, Rollen unscharf. Genau in diesem Umfeld bilden sich implizite Regeln.
- Wer darf widersprechen?
- Wie wird mit Fehlern umgegangen?
- Wer bekommt Anerkennung – und wofür?
- Wie werden Konflikte gelöst?
Diese Regeln werden selten formuliert. Sie werden beobachtet.
Wenn ein(e) Gründer*in Kritik als Bremse interpretiert, lernt das Team: Widerspruch ist riskant. Wenn Wochenendarbeit als Loyalitätsbeweis gilt, wird Dauerverfügbarkeit zur Norm. Wenn Entscheidungen spontan und intransparent fallen, entsteht operative Unklarheit.
Später spricht man von gewachsener Kultur. Tatsächlich handelt es sich um kumulierte Reaktionen auf frühen Druck.
Warum Geschwindigkeit Differenzierung verdrängt
Start-ups priorisieren Tempo. Verständlich. Märkte warten nicht. Investor*innen auch nicht.
Doch Geschwindigkeit hat Nebenwirkungen. Reflexion rutscht nach hinten. Entscheidungswege bleiben implizit. Rollen werden funktional verteilt, aber nicht sauber geklärt.
Untersuchungen zu Gründungsverläufen zeigen immer wieder ein ähnliches Muster: Unternehmen wachsen schneller als ihre Führungsstrukturen. Entscheidungen bleiben informell an die Gründungsperson gebunden, während Team und Komplexität zunehmen.
Was in der Frühphase Effizienz bedeutet, wird mit zunehmender Größe zur strukturellen Schwäche. Solange das Unternehmen klein ist, funktioniert das. Mit Wachstum wird es fragil.
Die Romantisierung der Anfangszeit
Die Start-up-Erzählung liebt Improvisation. Pizza im Büro. 18-Stunden-Tage. „Wir gegen den Rest der Welt.“ Doch genau in dieser Phase werden kulturelle Maßstäbe gesetzt.
- Was heute als Flexibilität gefeiert wird, kann morgen Willkür bedeuten.
- Was heute als Nähe empfunden wird, kann morgen Intransparenz heißen.
- Was heute als Loyalität gilt, wird morgen als Abhängigkeit erlebt.
Kultur ist kein Stimmungsbild. Sie ist ein System aus Erwartungen.
Warum spätere Kulturprogramme oft Symptome behandeln
Wenn ein Start-up wächst und Fluktuation steigt, Konflikte eskalieren oder Führung inkonsistent wirkt, beginnt häufig die Kulturarbeit. Leitbilder werden formuliert, Werte definiert, Workshops organisiert.
Doch Kultur entsteht nicht durch Deklaration. Sie entsteht durch Wiederholung, durch „ins Leben bringen“. Mitarbeitende orientieren sich nicht an Postern. Sie orientieren sich an erlebter Macht.
Wenn frühe Verhaltensmuster nie hinterfragt wurden, sind sie längst internalisiert. Ein späteres Werte-Set ersetzt keine gelebten Normen.
Der wirtschaftliche Preis
Kulturelle Dysfunktion ist kein weiches Thema.
- Sie beeinflusst Entscheidungsgeschwindigkeit.
- Sie erhöht Konfliktkosten.
- Sie wirkt auf Mitarbeiter*innenbindung.
- Sie prägt Innovationsfähigkeit.
- Sie beeinflusst Reputation am Arbeitsmarkt.
Interne Analysen vieler Investor*innen zeigen: Nicht Marktversagen ist die häufigste Ursache für Start-up-Scheitern, sondern Team- und Führungsprobleme. Und diese entstehen selten im zehnten Jahr. Sie entstehen im ersten.
Ein unbequemer Schluss
Kultur entsteht nicht dann, wenn sie auf der Agenda steht. Sie entsteht dann, wenn niemand hinsieht. Tag für Tag. Die entscheidende Frage lautet daher nicht: Welche Werte wollen wir später haben? Sondern: Was lehren wir unser System gerade – durch unser Verhalten unter Druck?
Denn jedes Start-up hat Kultur. Die einzige Frage ist, ob sie bewusst gestaltet oder sich unbewusst einschleicht.
Tipp zum Weiterlesen
Im ersten Teil der Serie haben wir untersucht, warum Überforderung kein Spätphänomen von Konzernen ist, sondern in der Seed-Phase beginnt. Hier zum Nachlesen: https://t1p.de/56g8e
Im zweiten Teil der Serie haben wir thematisiert, warum sich Gründer*innen oft einsam fühlen, obwohl sie von Menschen umgeben sind. Hier zum Nachlesen: https://t1p.de/y21x5
Die Autorin Nicole Dildei ist Unternehmensberaterin, Interimsmanagerin und Coach mit Fokus auf Organisationsentwicklung und Strategieberatung, Integrations- und Interimsmanagement sowie Coach•sulting.
11 Mio. Euro für Physical AI: Wie FLEXOO Hardware zum Sprechen bringen will
Das Heidelberger Sensorik-Start-up FLEXOO hat eine Series-A-Finanzierungsrunde über 11 Mio. Euro erfolgreich abgeschlossen. Mit dem Kapital plant FLEXOO die internationale Skalierung seiner Sensorplattform für Batterie-Speichersysteme und die Automobilindustrie.
Vom Forschungsprojekt zum DeepTech-Unternehmen
Hinter dem ambitionierten Vorhaben steht ein fünfköpfiges Gründerteam, das akademisches Know-how mit industriellem Anspruch verbinden will. Geführt wird das Heidelberger Unternehmen von Founding CEO und Managing Director Dr. Michael Kröger. Zum Gründungsteam gehören zudem Sieer Angar (Chairman of the Board), Dr. Mathieu Turbiez (Chief Revenue Officer), Dr. Jean-Charles Flores (Director Market Development North America) und Dr. Janusz Schinke (Managing Director).
Diese starke akademische Prägung ist typisch für DeepTech-Ausgründungen. Das Start-up hat seine technologischen Wurzeln im hochspezialisierten Umfeld der gedruckten Elektronik. Um diese Expertise zu kommerzialisieren, wurde die FLEXOO GmbH im Jahr 2024 offiziell als eigenständiges Spin-off des renommierten Heidelberger InnovationLab gegründet. Die Bündelung dieser Kompetenzen in einer eigenständigen Gesellschaft war der strategische Schritt, um eine Technologiearchitektur, die laut Investorenangaben von der Forschung bis zur Markteinführung validiert wurde, nun auf die globale industrielle Skalierung zu trimmen.
Das Versprechen: Hochauflösende Daten aus dem Inneren der Maschine
FLEXOO adressiert eine reale Schwachstelle aktueller KI-Systeme: KI-Algorithmen benötigen hochauflösende Echtzeit-Daten über den physikalischen Zustand von Hardware. Das Gründerteam hat dafür eine Sensorplattform entwickelt, die ultradünne, flexibel formbare Sensoren mit Edge-AI kombiniert.
Die Kerninnovation liegt laut Unternehmensangaben im Formfaktor: Die Sensoren sind unter 200 Mikrometer dünn und sollen sich nahtlos in nahezu jede Oberfläche oder Struktur integrieren lassen. Im Bereich der Batterietechnologie liefert dies auf dem Papier messbare Mehrwerte: FLEXOO gibt an, dass Validierungen mit führenden Batterieherstellern Kapazitätsgewinne von bis zu 5 Prozent zeigen. Dies soll komplett ohne Änderungen am Batteriezell-Design oder der bestehenden Zellchemie gelingen. Zudem sollen durch die direkten Daten auf Zellebene Frühwarnsysteme etabliert werden, die drohende Batterieausfälle proaktiv verhindern. Solche „bis zu“-Werte sind in frühen Validierungsphasen stets mit Vorsicht zu genießen, bis sie sich in der industriellen Massenanwendung verlässlich reproduzieren lassen.
Die Produktion als eigentlicher Hebel
Der entscheidende Überlebensfaktor für ein Hardware-Start-up ist die Skalierbarkeit der Produktion. FLEXOO setzt hier auf eine hochvolumige Druckfertigung, die nahezu jede Geometrie ermöglichen soll. Die Sensoren werden nicht aufwendig einzeln zusammengebaut, sondern gedruckt. Das ermöglicht laut Aussage der Investoren eine Kostenstruktur, die den breiten industriellen Einsatz erst realistisch macht und ein überzeugendes Preis-Leistungs-Verhältnis liefert.
Das Start-up reklamiert dabei selbstbewusst für sich, den weltweit präzisesten taktilen Sensor zu produzieren. Ob das patentierte Verfahren und die Fertigung „Made in Germany“ diesen technologischen Vorsprung gegen die immense Konkurrenz langfristig verteidigen können, wird sich letztlich in den harten Preisverhandlungen der Zulieferer-Industrie zeigen.
Die Realität der Skalierung: Verträge statt Prototypen
Trotz des starken technologischen Fundaments steht FLEXOO nun vor der klassischen Herkulesaufgabe für Hardware-Start-ups: Die Überführung von vielversprechenden Prototypen in ein profitables Seriengeschäft. Mit dem Abschluss der Series-A-Runde fokussiert sich das Unternehmen 2026 richtigerweise auf den Ausbau des internationalen Vertriebs und die Sicherung strategisch relevanter Lieferverträge. Zudem ist die Bereitstellung von Prototypen der Physical-AI-Plattform an Entwicklungspartner fest eingeplant.
Die Zusammensetzung der Investoren ist hierbei ein strategischer Vorteil: eCAPITAL bringt Erfahrung bei Deep-Tech-Unternehmen und einen klaren Fokus auf ClimateTech sowie IoT mit. AUMOVIO wiederum kann über seine Start-up-Einheit co-pace direkten Zugang zur globalen Automobil- und Mobilitätsindustrie bieten.
Dass FLEXOO parallel Einsatzfelder in stark wachsenden Zukunftsbereichen wie der humanoiden Robotik ins Auge fasst, deutet das enorme Potenzial der Sensor-Plattform an. Ob aus diesem Versprechen jedoch wirklich ein globaler Standard für Physical AI wird, müssen erst die harten Serien-Validierungen der nächsten Jahre zeigen. "Hardware is hard" – das gilt auch für smarte, gedruckte Sensoren aus Heidelberg.
Qualifizierte Migration darf kein Irrgarten sein
Um die Migration qualifizierter Fachkräfte aus dem Ausland zu erleichtern, haben Studierende der Universität zu Köln im Jahr 2024 VisaFlow ins Leben gerufen. Heute präsentiert sich die App als ultimativer Leitfaden, der dabei hilft, sich im deutschen Einwanderungsprozess zurechtzufinden. CEO Georg Nauheimer erzählt, was es damit auf sich hat und warum das exist-Programm vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) dabei eine doppelt wichtige Rolle spielt.
Was hat Sie und Ihre Mitgründer*innen motiviert, VisaFlow zu starten?
Im Studium erlebten wir – insbesondere am Beispiel unseres Teammitglieds Cheyenne aus den USA – die Herausforderungen, die sich bei der Einwanderung nach Deutschland ergeben. Die Prozesse zur Erteilung eines Visums oder einer Aufenthaltserlaubnis sind bisher überaus komplex und belastend; für Talente, Hochschulen und Unternehmen. Dabei steht fest, dass allein aufgrund der hiesigen demografischen Entwicklung qualifizierte Migration unverzichtbar ist für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Unsere Vision ist deshalb die einer Welt, in der die internationale Mobilität geeigneter Fachkräfte nicht durch intransparente und ineffiziente Visumsprozesse eingeschränkt wird.
Was ist bisher die größte Hürde?
Ob als Student, Fachkraft oder mit einer Unternehmensidee: Wer aus dem nicht-europäischen Ausland den Schritt nach Deutschland wagt, sieht sich häufig einem schwer durchschaubaren bürokratischen Prozess gegenüber. Unklare Anforderungen, widersprüchliche Informationen, schwer verständliche Formulare in Amtsdeutsch und lange Wartezeiten machen das Einwanderungsverfahren zu einem regelrechten Irrgarten. Es bleibt immer die Unsicherheit, dass selbst ein kleiner formaler Fehler zu enormen Verzögerungen führen kann. Und bei der Verlängerung von Visa und Aufenthaltstiteln geht alles von vorne los. Genau hier setzt VisaFlow an: Unser Ziel ist es, diese Komplexität zu reduzieren, Transparenz zu schaffen und die Reibung im System für alle Beteiligten nachhaltig zu minimieren.
Inwiefern kann eine App dabei helfen?
Wir haben ein benutzerfreundliches Programm entwickelt, das den gesamten Prozess der Identifizierung, Ausfüllung und Einreichung erforderlicher Unterlagen optimiert. VisaFlow führt Nutzerinnen und Nutzer wie ein persönlicher Guide durch den in verständliche Schritte zerlegten Prozess – von der ersten Frage „Welches Visum brauche ich eigentlich?“ bis zur vollständigen, korrekt eingereichten Bewerbung. Kein Rätselraten mehr, keine unnötigen Umwege. Statt nüchterner Behördenlogik rückt die App die Perspektive der Menschen in den Mittelpunkt. Sie strukturiert Anforderungen, erinnert an Fristen, erklärt Dokumente in einfacher Sprache und sorgt dafür, dass nichts vergessen wird. Alles folgt einem klaren Flow – genau daher der Name.
Welche Rolle spielt exist – from science to business in diesem Kontext?
Exist ist für uns gleich doppelt wichtig! Zunächst als Förderpartner. Als wir 2024 an der Universität zu Köln mit VisaFlow gestartet sind, war schon der Bewerbungsprozess um das exist Gründungsstipendium ein wertvolles Training, die Zusage dann ein entscheidender Meilenstein. Von zentraler Bedeutung war natürlich die finanzielle Absicherung in der frühen Phase. Insgesamt verschaffte uns das Programm den zeitlichen Freiraum, den klaren Fokus und die notwendige Rückendeckung, um unsere Idee konsequent weiterzuentwickeln und zur Marktreife zu führen. Bis heute profitieren wir außerdem von der starken Signalwirkung, die exist als Qualitätssiegel gegenüber potenziellen Kunden, Partnern und Investoren entfaltet. Auch die Netzwerkkontakte sowie die fachliche Begleitung während des Förderzeitraums haben maßgeblich zu unserem Fortschritt beigetragen. Unser Fazit: Für Gründungsteams aus dem wissensbasierten Ökosystem ist exist nicht nur die bewährte erste Anlaufstelle, sondern die zentrale Förderung, die unbedingt genutzt werden sollte.
Um das Tempo von Gründungen aus der Wissenschaft zu beschleunigen, hat das BMWE den Antragsprozess des exist-Programms vereinfacht. Welche Erfahrungen haben Sie diesbezüglich gemacht?
Vor allem die digitale Antragstellung ist ein großer Fortschritt. Bei uns lief bereits fast alles digital, inklusive Unterschriften und Kommunikation. Eine Erleichterung ist auch der reduzierte Umfang der Antragsunterlagen, insbesondere das kürzere Ideenpapier, das dazu zwingt, wirklich auf den Punkt zu kommen. Die Sachmittelpauschalen haben wir noch nicht genutzt, wir sehen diese allerdings auch als weiteren Schritt der Entbürokratisierung im exist-Programm. Positiv hervorzuheben sind außerdem die überarbeiteten Webseiten, die von Anfang an für Klarheit sorgen. Insgesamt kommt hier also genau das Rezept zum Einsatz, das wir uns auch in unserem Thema wünschen: Digitale Abläufe, mehr Transparenz und weniger Aufwand für alle im System!
Sie sagten, das exist-Programm sei für VisaFlow gleich doppelt wichtig. Was meinen Sie damit?
Tatsächlich verbindet uns auch unsere Mission: Mit der Einrichtung des Global Certification and Consulting Centre (GCCC) durch das BMWE im Jahr 2024 als Teil des exist-Programms haben sich inhaltliche Schnittstellen ergeben. Hintergrund ist die Reform des Aufenthaltsgesetzes, die Nicht-EU-Gründer und -Gründerinnen bei exist-Finanzierung den Zugang zu Visa und Aufenthaltstiteln ermöglicht. Dabei fungiert das GCCC als zentrale Schnittstelle zwischen Auslandsvertretungen, Behörden, Hochschulen und internationalen Gründungsteams. Auch prüft und zertifiziert es stipendienbasierte Gründungsprogramme. Daraus ergeben sich mehrere Ansatzpunkte für eine wertstiftende Zusammenarbeit zwischen dem GCCC und VisaFlow.
Wie könnte eine solche Zusammenarbeit aussehen?Um internationale Gründungen in Deutschland nachhaltig zu fördern, wäre die gezielte Bündelung der jeweiligen Kompetenzen denkbar. GCCC bringt spezialisiertes Fachwissen, ein belastbares Netzwerk sowie Sichtbarkeit im exist-Umfeld in den Prozess ein. VisaFlow steuert eine skalierbare Technologielösung und umfassendes Behördenwissen bei, wodurch sich die Qualität von Visums- und Aufenthaltstitelanträgen bereits im Vorfeld deutlich verbessern lässt. Darüber hinaus sind verschiedene gemeinsame Projekte möglich, etwa Trainingseinheiten zur Digitalisierung von Abläufen sowie zur praxisnahen Umsetzung neuer gesetzlicher Regelungen in den Behörden.
Geben Sie uns noch einen Überblick, wo VisaFlow aktuell steht.Sehr gern. Aktuell arbeiten wir bundesweit mit über 60 Hochschulen zusammen. Wir haben bereits mehr als 4.000 Fälle erfolgreich unterstützt, die Nachfrage ist weiter groß. Daneben treiben wir mit unserem Innovationspartner Rewe Group die Entwicklung einer Produktlinie für Unternehmen und deren Personalabteilungen voran. Für uns ist es zentral, Lösungen stets im Co-Development mit den Nutzerinnen und Nutzern zu entwickeln. In diesem speziellen Fall ist es unser Ziel, eine skalierbare End-to-End-Lösung zu entwickeln, die Unternehmen bei internationalen Einstellungen deutlich entlastet und Bewerberinnen und Bewerbern eine signifikant bessere Onboarding-Erfahrung ermöglicht. Der Plan ist, damit Mitte dieses Jahres an den Start zu gehen.
Herr Nauheimer, vielen Dank für das Gespräch!
Infokasten
Was ist exist?
Das exist-Programm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE) fördert wissensbasierte Gründungen aus Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Es stärkt den Transfer von Forschung in marktfähige Produkte und Dienstleistungen und eröffnet Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eine klare Karriereoption im Unternehmertum.
Für gründungsinteressierte Studierende, Absolventinnen und Absolventen sowie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler.
Entwicklungen und Aktivitäten zur Förderung und Unterstützung von Gründerinnen aus Hochschulen und Forschungseinrichtungen.
Für forschungsbasierte Gründungsvorhaben mit aufwendigen, risikoreichen Entwicklungsarbeiten.
Zehn Leuchttürme des deutschen Startup-Ökosystems zur Steigerung von Anzahl und Qualität wissensbasierter Ausgründungen.
Bewerbungen erfolgen über die Hochschule/Forschungseinrichtung an den Projektträger.
Weitere Informationen unter www.exist.de
Verantwortung ohne Geländer
Serie: Führen im Start-up, Teil 2: Warum sich Gründer*innen oft einsam fühlen, obwohl sie von Menschen umgeben sind.
Ein Start-up steht vor einem Richtungswechsel. Das Produkt performt solide, aber nicht stark genug für die nächste Finanzierungsrunde. Der Lead-Investor empfiehlt einen klaren Pivot. Im Team gibt es Widerstand. Einige sehen das Risiko, andere fürchten den Stillstand. Es wird diskutiert. Analysen werden geteilt. Szenarien durchgerechnet. Und doch wissen alle: Am Ende wird eine Person entscheiden.
Genau hier zeigt sich die besondere Qualität von Führung im Start-up – und ihre besondere Belastung.
Einsamkeit ist keine Stimmung – sie ist Struktur
Von außen wirken junge Unternehmen kommunikativ dicht. Slack-Channels laufen permanent. Daily-Stand-ups strukturieren den Tag. Investor*innen, Mentor*innen und Berater*innen sind eingebunden. Und dennoch berichten viele Gründer*innen von einem Gefühl, das sie selbst überrascht: innerer Isolation.
Diese Einsamkeit ist selten sozial. Sie ist strukturell.
In der Frühphase ist Verantwortung extrem konzentriert. Anders als in gewachsenen Organisationen gibt es keine Gremien, die Entscheidungen kollektiv tragen. Keine etablierten Hierarchieebenen, die Verantwortung verteilen. Kein operatives Korrektiv, das Last abfedert.
Es gibt Austausch. Aber es gibt kein Geländer.
Wie Verantwortung Wahrnehmung verschiebt
Forschung zur Entscheidungspsychologie zeigt seit Jahren: Wer sich als allein verantwortlich erlebt, bewertet Risiken anders. Mit wachsender wahrgenommener Verantwortung verschieben sich Maßstäbe – oft unbemerkt.
Risiken werden entweder überhöht oder unterschätzt. Kontrolle nimmt zu. Widerspruch fühlt sich schneller bedrohlich an. Nicht aus Arroganz, sondern aus Schutz.
Der/die Gründer*in weiß: Wenn es schiefgeht, wird nicht das Team zitiert. Sondern er bzw. sie.
Das paradoxe Umfeld des Gründens
Start-ups sind laut, schnell, vernetzt. Und dennoch entsteht häufig ein innerer Rückzug.
Warum? Weil Gründer*innen früh lernen, Unsicherheit dosiert zu zeigen. Zu viel Zweifel kann das Team verunsichern. Zu viel Offenheit gegenüber Investor*innen kann als Führungsschwäche interpretiert werden. Zu viel Zögern wirkt im Markt riskant.
Also wird gefiltert. Man teilt Zahlen, aber nicht immer Ambivalenz. Man diskutiert Optionen, aber nicht immer Unsicherheit.
So entsteht Distanz. Nicht geplant. Aber wirksam.
Wenn fehlende Geländer zu Mustern werden
Ohne echtes Korrektiv entwickeln sich typische Dynamiken. Manche Gründer*innen erhöhen ihre operative Kontrolle. Sie involvieren sich in jede Entscheidung, sichern Details doppelt ab, korrigieren Prozesse selbst. Kurzfristig entsteht Stabilität. Langfristig Abhängigkeit.
Andere beschleunigen Entscheidungen, um Druck zu reduzieren. Schnelligkeit ersetzt Reflexion. Das wirkt entschlossen – kann strategisch jedoch inkonsistent werden.
Wieder andere ziehen sich emotional zurück, um handlungsfähig zu bleiben. Sie funktionieren. Aber sie teilen weniger.
All diese Reaktionen sind nachvollziehbar. Und sie verändern das System.
Widerspruch wird vorsichtiger. Kommunikation strategischer. Nähe funktionaler.
Warum Investor*innen kein Geländer sind
Investor*innen sind zentrale Partner*innen. Ihr Fokus liegt naturgemäß auf Wachstum, Skalierung und Rendite. Das ist kein Vorwurf, sondern ihr Mandat.
Ein Geländer im strukturellen Sinn erfüllt jedoch eine andere Funktion: Es sichert die Qualität von Führung – unabhängig von kurzfristiger Performance.
- Ein unabhängiger Beirat mit klarer Rolle.
- Ein Sparringspartner ohne operative Interessen.
- Ein(e) Co-Founder*in, der/die nicht nur loyal, sondern widerspruchsfähig ist.
Nicht zusätzliche Beratung, sondern echte Resonanz.
Der wirtschaftliche Preis von Isolation
Isolation wirkt nicht laut. Sie wirkt kumulativ. Fehleinschätzungen bleiben länger unentdeckt.
Konflikte werden später adressiert. Entscheidungsprozesse werden intransparenter. Vertrauen verschiebt sich.
Viele Gründungskonflikte und spätere Führungskrisen entstehen nicht aus mangelnder Kompetenz, sondern aus nicht geteiltem Druck.
Einsamkeit in der Führung ist kein persönliches Drama. Sie ist ein betriebswirtschaftlicher Risikofaktor.
Ein Perspektivwechsel
Autonomie ist eine Stärke von Gründer*innen. Sie ermöglicht Geschwindigkeit, Mut und Innovation. Doch Autonomie ohne Korrektiv wird zur Belastung.
Die entscheidende Frage lautet nicht, wie viel Verantwortung ein(e) Gründer*in tragen kann, sondern wie bewusst er/sie sie reflektiert.
Wer dauerhaft ohne Geländer führt, trifft Entscheidungen irgendwann nicht mehr strategisch, sondern aus innerem Überlebensmodus. Und das ist selten eine tragfähige Grundlage für nachhaltiges Wachstum.
Tipp zum Weiterlesen
Im ersten Teil der Serie haben wir untersucht, warum Überforderung kein Spätphänomen von Konzernen ist, sondern in der Seed-Phase beginnt. Hier zum Nachlesen: https://t1p.de/56g8e
Die Autorin Nicole Dildei ist Unternehmensberaterin, Interimsmanagerin und Coach mit Fokus auf Organisationsentwicklung und Strategieberatung, Integrations- und Interimsmanagement sowie Coach•sulting.
Battle-Tested & German Engineered: Das neue Power-JV der Drohnenwelt
Mit QFI startet die erste vollautomatisierte Produktionslinie für ukrainische Drohnen in Europa. Ein Gamechanger für die „Build with Ukraine“-Initiative und ein Weckruf für das deutsche Tech-Ökosystem. Agilität schlägt Trägheit: Unsere Analyse über die Architekten der neuen europäischen Resilienz und die Rolle von Start-ups.
Während die klassische Rüstungsindustrie oft mit jahrzehntelangen Entwicklungszyklen ringt, zeigt ein deutsch-ukrainisches Joint Venture, wie das „New Defense“-Zeitalter in Lichtgeschwindigkeit skaliert. Nur zwei Monate nach der offiziellen Ankündigung ist das Joint Venture Quantum Frontline Industries (QFI) operative Realität. Ein symbolträchtiger Moment markierte am 13. Februar den Startschuss: Auf seinem Weg zur Münchner Sicherheitskonferenz nahm der ukrainische Präsident Wolodymyr Selenskyj im Werk bei München die erste in Deutschland gefertigte Linza 3.0 entgegen – ein Meilenstein, der unter der Schirmherrschaft von Verteidigungsminister Boris Pistorius als neues „Leuchtturmprojekt“ der europäischen Souveränität gefeiert wird.
Das „German Model“: Wenn Software-Agilität auf automatisierte Masse trifft
QFI ist mehr als eine Fabrik; es ist der Prototyp des sogenannten German Model. Hier verschmilzt die operative Erfahrung von Frontline Robotics aus dem aktivsten Drohnenkrieg der Geschichte mit der industriellen Exzellenz der Münchner Quantum Systems GmbH. Das Ziel ist ambitioniert: Allein 2026 sollen 10.000 Einheiten der Modelle Linza und Zoom vom Band laufen. Diese Systeme sind hochgradig gegen elektronische Kampfführung (EW) gehärtet und finden dank KI-gestützter visueller Navigation auch ohne GPS-Signal ihr Ziel.
Dieser Erfolg strahlt auf das gesamte deutsche Ökosystem aus. Wir erleben derzeit, wie eine neue Generation von Gründern die Grenzen zwischen digitaler und physischer Souveränität neu zieht.
Ein vernetztes Ökosystem: Die Architekten der Resilienz
Hinter dem Erfolg von QFI steht ein Geflecht aus spezialisierten DeepTech-Akteuren, die Deutschland zum führenden Defense-Hub Europas gemacht haben. Während Quantum Systems mit seinem Status als „Triple Unicorn“ (Bewertung > 3 Mrd. €) die industrielle Skalierung im Luftraum beherrscht, liefert das Münchner Decacorn Helsing (bewertet mit 12 Mrd. €) das digitale Rückgrat. Helsing fungiert als der softwareseitige Integrator, dessen KI-Plattformen heute die Koordination zwischen autonomen Schwärmen und bemannten Einheiten übernehmen.
Am Boden setzt ARX Robotics Maßstäbe. Das Start-up hat seine Series-A im Sommer 2025 auf 42 Millionen Euro aufgestockt und Partnerschaften mit Schwergewichten wie Daimler Truck und Renk geschlossen. Ihr Betriebssystem Arx Mithra OS ermöglicht es, bestehende Fahrzeugflotten zu digitalisieren und in autonome „Mensch-Maschine-Teams“ zu verwandeln. Diese physische Präsenz am Boden wird durch die Orbit-Kapazitäten von Reflex Aerospace vervollständigt. Die Berliner liefern jene ISR-Daten (Intelligence, Surveillance, Reconnaissance), die für die Präzision moderner Drohnensysteme unverzichtbar sind.
Um die Abhängigkeit von asiatischen Lieferketten zu brechen, schließt das bayerische Start-up Donaustahl die Lücke in der Basis-Hardware. Mit einer neuen Fertigung in Hutthurm produziert Donaustahl nicht nur die bewährte „Maus“-Drohne, sondern skaliert die Produktion von Drohnenmotoren und Gefechtsköpfen wie dem „Shahed-Killer“. Ziel ist eine vollkommen souveräne Wertschöpfungskette „Made in Bavaria“, die auch bei globalen Handelskrisen handlungsfähig bleibt.
Der Finanz-Turbo: ESG als Enabler
Dass dieses Ökosystem so rasant wächst, liegt an einem fundamentalen Shift in der Finanzwelt. Seit die EU Verteidigungsinvestitionen offiziell als nachhaltigen Beitrag zur Sicherheit eingestuft hat, ist das Stigma verflogen. Investoren wie DTCP mit ihrem 500-Millionen-Euro-Fonds „Project Liberty“ oder die KfW über den „Ukraine Recovery Fund“ treiben die Skalierung voran. DefenseTech ist damit endgültig in den Portfolios institutioneller Anleger angekommen.
Strategie-Checkliste: Der Masterplan für Dual-Use-Gründer*innen
Für Gründer*innen, die in diesen Markt drängen, hat sich das Spielfeld professionalisiert. Wer 2026 erfolgreich sein will, muss diese fünf Punkte erfüllen:
- Dual-Use-DNA: Plane Technologie, die zivil (z.B. Katastrophenschutz) und militärisch nutzbar ist, um den Zugang zu ESG-konformen Kapitalspritzen zu maximieren.
- Compliance-Automatisierung: Nutze die neuen BAFA-Genehmigungen (AGG 45/46) für beschleunigte Exporte innerhalb der NATO und an strategische Partner.
- BSI-Kriterien erfüllen: Militärische Kund*innen akzeptieren nur Hardware, die höchsten Sicherheitsstandards (C5-Kriterien) entspricht.
- Operational Feedback-Loops: Suche Kooperationen für „Battle-Testing“. Echte Einsatzdaten sind 2026 die wichtigste Währung für technologische Überlegenheit.
- Mission-Driven Recruiting: Nutze den „Schutz der Demokratie“ als USP, um Top-KI-Talente von zivilen BigTech-Konzernen abzuwerben.
Fazit: Agilität schlägt Trägheit
Die Gründung von QFI ist der Beweis, dass Europa seine industrielle Trägheit ablegen kann. Durch die Verbindung von Start-up-Mentalität, staatlicher Rückendeckung und automatisierter Fertigung entsteht eine neue Form der technologischen Souveränität. Für das deutsche Ökosystem bedeutet das: Wir bauen nicht mehr nur Apps – wir bauen die Sicherheit der Zukunft.
Der Staat als Pre-Seed-Investor
Warum die Gründung aus der Arbeitslosigkeit oft die smarteste Finanzierungsform ist.
Venture Capital ist sexy, Business Angels sind begehrt – doch in der aktuellen Marktphase wird die effektivste Form der Frühphasenfinanzierung oft übersehen: Der Gründungszuschuss der Bundesagentur für Arbeit. Wer strategisch aus der Arbeitslosigkeit gründet, sichert sich nicht nur den Lebensunterhalt, sondern erhält Zugang zu Ressourcen, für die andere Start-ups fünfstellige Summen aufbringen müssen. Das entscheidende Detail: Man muss dafür keine Unternehmensanteile abgeben.
In der Start-up-Szene wird oft über die „Runway“ gesprochen – die Zeitspanne, die einem Unternehmen bleibt, bevor das Geld ausgeht. Gründer*innen verbringen oft Monate damit, Pitch-Decks zu bauen, um Investoren zu überzeugen, ihnen diese Zeit zu erkaufen. In einer Zeit, in der Risikokapitalgeber*innen zurückhaltender agieren und Bewertungen sinken, rückt eine alternative Finanzierungsquelle in den Fokus, die oft fälschlicherweise als reines Sozialinstrument abgetan wird: Die Gründung aus dem Bezug von Arbeitslosengeld I (ALG 1).
Wer dieses System nicht als soziales Auffangnetz, sondern als strategisches Finanzierungsinstrument begreift, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil, der in der freien Wirtschaft kaum zu bezahlen ist. Es handelt sich hierbei um „Non-Dilutive Capital“ – Kapital, das die Anteile der Gründer*innen nicht verwässert.
Der mathematische Vorteil: ALG 1 als Bootstrapping-Hebel
Um die Dimension dieses Vorteils zu verstehen, lohnt sich ein Rechenbeispiel: Ein Gründer, der Anspruch auf den Gründungszuschuss hat, erhält in der ersten Phase (6 Monate) sein volles Arbeitslosengeld plus 300 Euro zur sozialen Absicherung. In der zweiten Phase (9 Monate) folgen weitere 300 Euro monatlich.
Bei einem vorherigen guten Einkommen summieren sich diese Zahlungen schnell auf 20.000 bis 25.000 Euro. Wichtig hierbei: Diese Summe ist steuerfrei (das ALG 1 unterliegt lediglich dem steuerlichen Progressionsvorbehalt) und muss nicht zurückgezahlt werden.
Um den gleichen Liquiditätseffekt über einen Umsatz zu erzielen, müsste ein frisch gegründetes Unternehmen – bei einer angenommenen Umsatzrendite von 20 % – im ersten Jahr bereits über 100.000 Euro Umsatz erwirtschaften. Alternativ müsste ein Business Angel für 25.000 Euro einsteigen. Bei einer frühen Bewertung von 500.000 Euro würde das den Verlust von 5 % der Firmenanteile bedeuten. Der Gründungszuschuss liefert dieselbe Liquidität, ohne dass der Gründer auch nur 0,1 % seines Unternehmens abtreten muss.
Wissen & Technik: Der unterschätzte Faktor AVGS
Neben der reinen Liquidität bietet die Bundesagentur für Arbeit ein zweites Instrument, das für Gründer*innen essenziell ist: den Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein (AVGS).
Viele Gründer*innen wissen, dass es Coachings gibt. Wenige realisieren jedoch, dass professionelle AVGS-Maßnahmen heute oft wie private Inkubatoren funktionieren. Der Gutschein ermöglicht es Gründer*innen, externe Expertise einzukaufen, ohne die eigene Liquidität zu belasten.
Der Fokus liegt hierbei auf der Professionalisierung:
- Validierung des Geschäftsmodells: Ein(e) Sparringspartner*in prüft die Idee auf Markttauglichkeit, bevor teure Fehler gemacht werden.
- Finanzplanung: Erstellung einer realistischen Rentabilitätsvorschau, die nicht nur dem Amt, sondern auch Banken standhält.
- Infrastruktur: Hochwertige Programme stellen den Teilnehmer*innen oft auch notwendige technische Ausstattung (z.B. Laptops oder Software-Lizenzen als Leihgeräte) für die Dauer der Maßnahme zur Verfügung, um den Start technisch zu ermöglichen.
Aus der Praxis: Wie der strategische Einsatz funktioniert
Wie dieser Prozess in der Realität aussieht, zeigt das Beispiel von Jonas (Name geändert), einem Marketingmanager, der seinen Job verlor und den Sprung in die Selbständigkeit als digitaler Berater wagte. Anstatt sofort hastig ein Gewerbe anzumelden, nutzte Jonas die strategische Reihenfolge:
- Status klären: Er meldete sich arbeitslos und sicherte seinen Anspruch.
- Professionalisierung: Über einen AVGS-Gutschein buchte er ein intensives Gründungscoaching. Dort feilte er vier Wochen lang an seiner Positionierung und seinem Pricing.
- Businessplan: Gemeinsam mit dem Coach erstellte er einen Businessplan, der die Tragfähigkeit seines Vorhabens klar belegte.
- Antragstellung: Er beantragte den Gründungszuschuss vor der eigentlichen Gründung.
Das Ergebnis: Jonas erhielt die Bewilligung für den vollen Zuschuss. Die sechs Monate „gesicherte Runway“ nutzte er, um hochwertige Referenzkunden zu gewinnen, anstatt aus finanzieller Not heraus schlecht bezahlte Projekte anzunehmen. Heute führt er eine profitable Agentur. Ohne die Förderung wäre der Druck, sofort Umsatz zu generieren, vermutlich zulasten der strategischen Ausrichtung gegangen.
Die Hürden meistern: Vermittlungsvorrang und Ermessensleistung
Der Gründungszuschuss ist seit 2011 eine Ermessensleistung. Es besteht kein Rechtsanspruch. Das führt oft zu der Fehlannahme, die Bewilligung sei reine Glückssache. Doch Verwaltungsentscheidungen folgen einer Logik. Das größte Hindernis ist der gesetzliche Vermittlungsvorrang: Der/die Sachbearbeiter*in muss prüfen, ob nicht doch eine Festanstellung möglich wäre, und prognostizieren, ob die Gründung die Arbeitslosigkeit nachhaltiger beendet.
Die Strategie zur Bewilligung liegt daher in der Qualität der Vorbereitung. Ein exzellenter Businessplan, eine klare Argumentation, warum eine Festanstellung aktuell keine Option ist, und eine positive Tragfähigkeitsbescheinigung durch eine fachkundige Stelle sind die stärksten Argumente. Wenn aus den Unterlagen hervorgeht, dass der/die Gründer*in qualifiziert ist und der Markt das Angebot braucht, reduziert sich das „Ermessen“ der Agentur faktisch drastisch. Eine Ablehnung muss begründet werden – und bei einer wasserdichten Vorbereitung fehlen oft schlicht die Argumente für ein Nein.
Zielgruppen-Check: Für wen ist dieser Weg geeignet?
Nicht für jedes Start-up ist dieser Weg der richtige. Die Förderung ist als Brücke konzipiert, nicht als Großinvestition.
Besonders geeignet ist der Weg für:
- Wissensbasierte Geschäftsmodelle: Berater*innen, Coaches, Agenturen, Freelancer*innen. Hier sind die Anfangsinvestitionen gering, und der Zuschuss deckt die Lebenshaltungskosten perfekt ab.
- Digitale Start-ups & SaaS: Gründer*innen, die Zeit für die Produktentwicklung (Coding, Content) brauchen, bevor der erste Euro fließt.
- Soloselbständige: Die Förderung ist personengebunden und sichert den/die Unternehmer*in direkt ab.
Weniger geeignet ist der Weg für:
- Kapitalintensive Hardware-Gründungen: Wer Maschinen für 500.000 Euro benötigt, für den sind 20.000 Euro Zuschuss nur ein Tropfen auf den heißen Stein. Hier werden Bankdarlehen oder VC-Gelder benötigt (wobei der Zuschuss als private Absicherung natürlich dennoch helfen kann).
- Gründungen aus der Festanstellung: Wer nicht arbeitslos ist, hat keinen Zugang zu diesem Topf. Eine „künstliche“ Arbeitslosigkeit herbeizuführen (z.B. durch Eigenkündigung), führt in der Regel zu einer Sperrzeit von 12 Wochen und sollte sehr genau kalkuliert werden.
Fazit: Professionalität statt Bürokratie-Frust
Die Gründung aus der Arbeitslosigkeit ist kein bürokratischer Hürdenlauf, sondern eine der sichersten Startrampen, die der Standort Deutschland zu bieten hat. Wer den Staat als ersten Anker-Investor begreift und die Klaviatur aus ALG 1, AVGS und Gründungszuschuss professionell spielt, startet mit einer Liquidität und Ruhe, von der andere Gründer*innen nur träumen können. Es ist kein Geschenk, sondern eine Investition in die wirtschaftliche Tragfähigkeit von morgen.
Der Autor Lars Weber ist Experte für staatlich geförderte Gründungsberatung und Gründer von avgs.digital. Seit mehreren Jahren begleitet er Gründer*innen bei der Beantragung von AVGS-Coachings und Gründungszuschüssen. Sein Fokus liegt auf tragfähigen Geschäftsmodellen und der professionellen Vorbereitung auf die Selbständigkeit, um bürokratische Hürden sicher zu meistern.
Plato sichert sich 14,5 Mio. USD für das KI-Betriebssystem für den Großhandel
Plato entwickelt KI-native Software, die zentrale Workflows in den Bereichen Vertrieb, Angebotserstellung und ERP-Prozesse für Großhandelsunternehmen automatisiert.
Gegründet wurde Plato 2024 von Benedikt Nolte, Matthias Heinrich Morales und Oliver Birch. Die Plattform entstand ursprünglich aus Noltes familiengeführten Großhandelsunternehmen heraus, das mit veralteter Software und Fachkräftemangel zu kämpfen hatte. Dieser praxisnahe Ursprung prägt bis heute Platos industriegetriebenen Ansatz für KI-Transformation.
Das Unternehmen entwickelt KI-native Software, die zentrale Workflows in den Bereichen Vertrieb, Angebotserstellung und ERP-Prozesse für Großhandelsunternehmen automatisiert. Großhändler bewegen jeden fünften Dollar der globalen Produktionsleistung, sind jedoch bis heute massiv unterversorgt mit moderner Software. Platos Lösung stattet Vertriebsteams mit einem KI-Copiloten aus, steigert Profite und erhöht die Vertriebseffizienz via AI agents.
„Wir haben die Probleme aus erster Hand im Großhandel meiner Familie erlebt und Plato gemeinsam mit Experten entwickelt, um die Arbeitsweise der Branche neu zu denken. Wir bauen das KI-Betriebssystem für den Großhandel, beginnend mit einer intelligenten Automatisierungsplattform im Vertrieb. Mit dieser Finanzierung skalieren wir Plato, um die gesamte Branche zu transformieren und einen Tech-Champion für die Handelsökonomie aufzubauen – aus Deutschland, für die Welt“, sagt Benedikt Nolte, CEO von Plato.
Skalierung des KI-Betriebssystems für den Großhandel
Die Plattform erschließt verborgene ERP-Daten und automatisiert manuelle Aufgaben, sodass Vertriebsteams vom reaktiven ins proaktive Verkaufen kommen. Plato hat bereits mehrere der führenden Großhändler Europas mit sechsstelligen Vertragsvolumina gewonnen. Die 14,5 Mio.-USD-Finanzierung soll es Plato ermöglichen, sein vertikales Produktangebot auf Kundenservice und Einkauf auszuweiten und die internationale Expansion voranzutreiben.
„Besonders überzeugt hat uns an Plato die außergewöhnliche Qualität des Gründerteams. Das Team hat in diesem Bereich ein echtes „Right to winˮ und brennt für den Großhandel. Es vereint tiefgehende Branchenexpertise aus erster Hand mit starker technischer Umsetzung und dem Anspruch, ein branchenprägendes vertikales KI-Unternehmen aufzubauen. Großhändler suchen dringend nach branchenspezifischer KI-Software, um operative Herausforderungen zu lösen – und genau diese Lösung ist Plato“, sagt Andreas Helbig, Partner bei Atomico.
Die Erschöpfung kommt früher, als viele denken
Serie: Führen im Start-up, Teil 1: Warum Überforderung kein Spätphänomen von Konzernen ist, sondern in der Seed-Phase beginnt.
Gründer*innen kalkulieren Markt- und Finanzierungsrisiken mit bemerkenswerter Präzision. Wettbewerbsanalyse, Cashflow-Szenarien, Hiring-Roadmap, Skalierungsstrategie – alles wird modelliert, gerechnet, optimiert. Was kaum modelliert wird: die eigene psychische Dauerbelastung.
In Businessplänen steht fast alles. Nur selten eine realistische Betrachtung dessen, was permanente Unsicherheit mit der Urteilsfähigkeit eines Menschen macht. Genau hier liegt eine der unterschätztesten Variablen unternehmerischen Erfolgs.
Die verbreitete Annahme lautet: Erschöpfung ist ein Spätphänomen. Sie betrifft Manager*innen in gewachsenen Strukturen, nicht Gründer im Aufbau.
Die Praxis vieler Start-ups zeigt etwas anderes: Erschöpfung beginnt nicht im zehnten Jahr.
Sie beginnt im ersten.
Wenn Verantwortung keine Pause kennt
In jungen Unternehmen ist Verantwortung nicht verteilt. Sie ist verdichtet. Produktentwicklung, Finanzierungsgespräche, erste Mitarbeitende, rechtliche Fragen, Marketing, strategische Richtungsentscheidungen – vieles läuft über wenige Personen. Oft über eine einzige.
Dazu kommen finanzielle Unsicherheit, familiäre Erwartungen, sozialer Druck und das eigene Selbstbild als Unternehmer*in.
Diese Mischung erzeugt keinen punktuellen Stress. Sie erzeugt Daueranspannung. Das menschliche Stresssystem ist jedoch nicht für permanente Unsicherheit gebaut. Kurzfristig steigert Druck die Leistungsfähigkeit. Langfristig sinkt die Differenzierungsfähigkeit. Entscheidungen werden schneller. Aber nicht automatisch klarer.
Warum Gründer*innen selten über Erschöpfung sprechen
Kaum ein(e) Gründer*in würde im ersten oder zweiten Jahr offen von Überforderung sprechen. Die Szene lebt von Durchhalte-Narrativen. Belastbarkeit gilt als Kompetenzmerkmal. Genau hier entsteht ein blinder Fleck.
Erschöpfung kündigt sich selten dramatisch an. Sie verändert Nuancen:
- Die Geduld mit dem Team wird dünner.
- Delegation fällt schwerer.
- Kritik fühlt sich schneller wie ein Angriff an.
- Strategische Richtungen ändern sich, weil Druck reduziert werden muss – nicht, weil die Analyse es nahelegt.
Nach außen bleibt das Bild stabil. Intern verschiebt sich die Qualität der Führung.
Der unsichtbare Übergang zur Systemdynamik
Viele Start-ups berichten im dritten oder vierten Jahr von Spannungen im Kernteam. Konflikte häufen sich. Schlüsselpersonen gehen. Entscheidungen wirken inkonsistent.
In der Rückschau wird oft der Markt verantwortlich gemacht oder das schnelle Wachstum. Seltener wird gefragt, ob die Führung bereits in der Frühphase unter einer Belastung stand, die nie bewusst adressiert wurde.
Systeme lernen früh. Wenn Dauerüberlastung normalisiert wird, entsteht implizit eine Kultur, in der Tempo wichtiger ist als Reflexion und Verfügbarkeit wichtiger als Stabilität. Diese Muster werden nicht beschlossen. Sie entstehen im Alltag.
Der wirtschaftliche Zusammenhang
Erschöpfung ist kein individuelles Befindlichkeitsthema. Sie hat strukturelle Wirkung. Sinkt die Urteilskraft, steigt die Wahrscheinlichkeit strategischer Zickzackbewegungen. Fehlt Geduld, eskalieren Konflikte schneller. Fällt Delegation schwer, entstehen Wachstumsengpässe. Wirkt Führung instabil, sinkt Vertrauen. Das sind keine weichen Faktoren. Sie haben ökonomische Konsequenzen.
Analysen gescheiterter Start-ups zeigen seit Jahren, dass Teamkonflikte und interne Führungsprobleme zu den häufigsten Ursachen für das Scheitern zählen – häufig noch vor rein operativen Faktoren. Solche Dynamiken entstehen nicht plötzlich. Sie entwickeln sich unter Druck. Leise.
Ein Perspektivwechsel
Vielleicht beginnt professionelle Führung nicht mit dem ersten Führungskräfte-Workshop. Vielleicht beginnt sie in dem Moment, in dem sich Gründer*innen fragen, wie sie selbst unter Dauerunsicherheit funktionieren. Nicht um weicher zu werden, sondern um klarer zu bleiben.
Wer in der Frühphase nur das Wachstum managt, aber nicht die eigene Belastung reflektiert, baut ein Unternehmen auf einem instabilen Fundament. Erschöpfung ist kein Zeichen von Schwäche. Sie ist ein Frühindikator.
Und wer sie ignoriert, skaliert nicht nur das Geschäft, sondern auch die eigene Überlastung.
Die Autorin Nicole Dildei ist Unternehmensberaterin, Interimsmanagerin und Coach mit Fokus auf Organisationsentwicklung und Strategieberatung, Integrations- und Interimsmanagement sowie Coach•sulting.
ChatGPT schreibt Texte. R3 Robotics zerlegt Batterien
Es gibt Probleme, die man mit Software lösen kann, und es gibt Probleme, für die man sich die Hände schmutzig machen muss – oder besser: Roboterhände nutzt. Antoine Welter und Dr. Xavier Kohll haben mit Circu Li-ion begonnen, um Batterien zu retten. Jetzt, unter dem neuen Namen R3 Robotics und mit 20 Millionen Euro frischem Kapital im Rücken, treten sie an, um den wohl größten Flaschenhals der kommenden Mobilitätswende zu beseitigen. Ihr Ansatz: Keine teuren Spezialmaschinen, sondern intelligente Standard-Roboter, die sehen, verstehen und sicher zupacken.
Wenn in den Vorstandsetagen der Automobilhersteller über die Zukunft gesprochen wird, geht es meist um Reichweiten und Software-Defined Vehicles. Doch am anderen Ende der Wertschöpfungskette braut sich ein Sturm zusammen. Millionen von Elektrofahrzeugen werden in den kommenden Jahren ihr Lebensende erreichen. Die derzeitige Realität in vielen Recyclinghöfen wirkt dagegen fast archaisch: Menschen, die mit Handwerkzeugen komplexe Systeme auseinanderschrauben. Das ist nicht nur teuer und schwer skalierbar, sondern bei Hochvolt-Systemen auch lebensgefährlich.
Genau hier setzen Antoine Welter und Xavier Kohll an. Die Nachricht, die das deutsch-luxemburgische Unternehmen Anfang Februar 2026 verkündete, ist mehr als nur eine Finanzierungsrunde. Die 20 Millionen Euro – aufgeteilt in 14 Millionen Euro Series-A-Kapital und 6 Millionen Euro öffentliche Fördergelder – heben die Gesamtfinanzierung des Unternehmens auf ein neues Level. Angeführt wird die Runde von HG Ventures und Suma Capital, unterstützt von Co-Investoren wie der Oetker Collection und dem EIC Fund.
Doch das Geld ist nur der Treibstoff für eine strategische Evolution. Aus Circu Li-ion wird R3 Robotics. Der neue Name ist Programm: Repair, Reuse, Recycle. Antoine Welter erklärt die Motivation hinter der Umbenennung pragmatisch: „Circu Li-ion hat beschrieben, wo wir angefangen haben. R3 Robotics beschreibt, was wir aufbauen: industrielle Robotik, die Demontage skalierbar, sicher und kosteneffizient macht.“
Wenn der Roboter Augen bekommt
Die größte Hürde im Recycling ist nicht die Chemie, sondern die Variabilität. Kein Batteriepack gleicht dem anderen, E-Motoren sind unterschiedlich verbaut, Schrauben sind korrodiert. Starre Fertigungsstraßen scheitern hier. R3 Robotics löst dies mit einer Plattform, die Computer Vision, künstliche Intelligenz und Robotik verschmilzt.
Das System fungiert dabei fast wie ein „ChatGPT für die physische Welt“: Anstatt Text zu generieren, plant die KI physische Handlungen. Sensoren scannen das Bauteil, die KI erkennt den Zustand und promptet den Roboterarm dynamisch durch den Demontageprozess. Der entscheidende Vorteil: Der Mensch wird aus der Gefahrenzone der Hochspannung genommen, während der Roboter Aufgaben erledigt, die für klassische Automatisierung zu komplex wären.
Angesprochen auf den Vergleich mit Generative AI und die Frage, wie die Roboter tatsächlich „sehen“ und „entscheiden“, bestätigt Welter die Parallele: „Der Vergleich mit Generative AI passt gut: Das Modell bekommt einen Input – keinen Text, sondern einen Scan des Bauteils – und generiert daraus eine Handlungssequenz.“ Es gehe darum zu erkennen, um welches Modell es sich handelt, wie der Zustand ist und wo die Verbindungspunkte liegen. „Das klingt simpel, ist es aber nicht – kein Pack ist identisch“, so Welter. Die eigentliche Herausforderung liege jedoch in der Entscheidung davor: „Welche Reihenfolge ist sicher? Ein falscher Griff an ein Hochvoltsystem kann tödlich sein. Unser System sieht, bewertet und entscheidet.“
Smart Hardware: Warum das Rad neu erfinden?
Ein Detail, das Investor*innen besonders aufhorchen lässt, ist die Kapitaleffizienz der Gründer. Wer an Industrie-Robotik denkt, denkt an teure Hardware-Entwicklung. R3 Robotics geht einen pragmatischen Weg: Ein Großteil der verwendeten Hardware wird „von der Stange“ gekauft.
Die Roboterarme sind Standardprodukte. Die Innovation – und damit das geistige Eigentum – steckt in den spezialisierten „End-Effektoren“ (den Roboterhänden), den Sensorsystemen und vor allem dem Software-Stack, der alles steuert. Das erlaubt eine Skalierung, die mit proprietärer Hardware kaum möglich wäre. Mitgründer Dr. Xavier Kohll betont, dass dies eine bewusste Entscheidung gegen „Over-Engineering“ war: „Der Roboterarm ist Standard und die Intelligenz sitzt in den Endeffektoren, der Sensorik und dem Software-Stack, der alles zusammenbringt. Das ist unser geistiges Eigentum, und genau das lässt sich skalieren.“
David gegen Goliath – oder Partner?
Während große Recycling-Konzerne oft noch auf den Schredder setzen und die manuelle Demontage an ihre Grenzen stößt, positioniert sich R3 Robotics in einer neuen Nische. Es geht nicht darum, die Chemie-Giganten zu ersetzen, sondern ihnen den Rohstoff so rein wie möglich zu liefern – als strategische Quelle für kritische Materialien. Doch der Markt schläft nicht: Weltweit entstehen Initiativen zur Automatisierung.
Trotz des aktuellen „Gegners“ – dem Menschen mit dem Schraubenzieher – und potenzieller Konkurrenz durch Tech-Start-ups oder Autohersteller, bleibt Welter gelassen. „Wir konkurrieren nicht mit den Chemie-Giganten, wir liefern ihnen den reinsten möglichen Stoffstrom“, stellt er klar. Gegenüber potenziellen Nachahmern sieht er einen entscheidenden Vorteil, den „Unfair Advantage“: die Kombination aus Flexibilität und industrieller Automatisierungstiefe. „Wir sind aktuell die einzige Plattform, die sowohl Variabilität managt als auch für kontinuierlichen Industriebetrieb ausgelegt ist.“
Deutschland als Labor, USA als Skalierungsmarkt
Die Wachstumsstrategie von R3 Robotics ruht auf zwei massiven Säulen: technologischer Tiefe in Europa und kommerzieller Breite in den USA.
Deutschland fungiert dabei als das technologische Rückgrat. Mit der Erweiterung der Anlage in Karlsruhe zur Lighthouse Facility demonstriert das Unternehmen industrielle Leistungsfähigkeit direkt vor der Haustür der großen Autobauer. Hier wird die Technologie gehärtet. Das zeigt sich auch im Leuchtturmprojekt ReDriveS, wo R3 Robotics Seite an Seite mit Giganten wie Schaeffler und VW an der Demontage von E-Achsen arbeitet.
Doch für das massive Volumen blickt das Team über den Atlantik. Der für 2026 geplante Markteintritt in den USA ist Kern der neuen Strategie. Die frischen 20 Millionen Euro sollen gezielt in den Aufbau strategischer Partnerschaften vor Ort fließen, um die Technologie dort auszurollen, wo Pragmatismus auf riesige „End-of-Life“-Volumina trifft. Für Welter ist dieser Doppelschlag essenziell: „Deutschland ist unser Beweisstand. Hier zeigen wir Schaeffler, VW und Co., dass unsere Technologie industriellen Maßstäben in Deutschland standhält.“ Die USA seien hingegen der wichtige Skalierungsmarkt, wo pragmatische Entscheider auf gigantische Volumina treffen. „Beides brauchen wir: die Glaubwürdigkeit aus Europa und das Volumen aus Amerika.“
Industrialisierung statt Romantik
Mit Peter Mohnen, dem ehemaligen CEO des Roboter-Riesen KUKA, holte sich das Start-up zudem einen Beirat, der wie kaum ein anderer weiß, was Industriestandard bedeutet. Er beschreibt den Ansatz von R3 als Beweis für die nötige Automatisierungsexpertise, um Variabilität und Sicherheit gleichzeitig zu managen.
Um diese Expertise weiter auszubauen, wächst das Team rasant. Die Belegschaft soll mit der neuen Finanzierung massiv aufgestockt werden, vor allem im Bereich Engineering und KI. R3 Robotics hat den Beweis erbracht, dass Kreislaufwirtschaft kein ökologisches Nischenprojekt sein muss, sondern ein harter industrieller Prozess ist, der sich rechnet.
Denn letztlich, so das Fazit von Antoine Welter, sei Automatisierung der einzige Weg, das Problem wirklich zu lösen – nicht allein aus ökologischen Gründen, sondern weil es wirtschaftlich Sinn ergibt. „Was wir aufbauen, ist am Ende ein harter industrieller Prozess: Er muss zuverlässig funktionieren und sich rechnen.“ Es gehe aber um mehr als ein Geschäftsmodell: „Europa braucht eine Antwort auf die Frage, woher seine kritischen Materialien in Zukunft kommen“, mahnt Welter abschließend. „Wenn Europa diesen Zugang sichern will, braucht es Unternehmen, die genau das industriell umsetzen können. Dafür bauen wir diese Infrastruktur, und mit dem neuen Kapital und Team haben wir jetzt die Mittel dazu.“
Customer-Support-ROI 2026: Warum Ticket-Automatisierung allein nicht ausreicht
Im Jahr 2026 stehen viele Führungskräfte vor einem echten Paradox: Die klassischen Kennzahlen im Customer Support erreichen Höchststände – und dennoch bleibt der Zusammenhang mit messbarem wirtschaftlichem Nutzen oft unklar.
Das Problem liegt nicht darin, dass gängige Automatisierungsansätze grundsätzlich nicht funktionieren. Vielmehr reicht es nicht aus, lediglich Tickets zu automatisieren, wenn Customer Support tatsächlich einen belastbaren ROI liefern soll. Der wahre Wert von Support liegt heute nicht mehr in der massenhaften Bearbeitung von Anfragen, sondern darin, Probleme frühzeitig zu verhindern, bevor sie sich zu messbaren wirtschaftlichen Verlusten entwickeln.
Warum sich Support-ROI 2026 schwerer belegen lässt
Moderne Support-Organisationen entwickeln sich zunehmend hin zu hybriden Modellen, in denen KI und menschliche Agents zusammenarbeiten. Eine Gartner-Umfrage zeigt: 95 % der Customer-Service-Verantwortlichen planen, auch künftig menschliche Agents parallel zu KI einzusetzen. Hybride Setups sind damit längst auf dem Weg zum Standard.
In der Praxis übernehmen KI-Systeme heute Routineanfragen, während Menschen komplexe oder kritische Fälle bearbeiten. Mit dieser veränderten Arbeitslogik verlieren klassische Kennzahlen wie Kosten pro Ticket, durchschnittliche Bearbeitungszeit oder Automatisierungsquote an Aussagekraft. In manchen Fällen verschleiern sie den tatsächlichen Wert von Support sogar.
Das führt dazu, dass Führungsteams häufig Folgendes beobachten:
- steigende Automatisierungsquoten bei stagnierenden Einsparungen,
- verbesserte CSAT-Werte ohne klaren finanziellen Effekt,
- starke CX- und Effizienzkennzahlen, die sich dennoch nicht in unternehmerische Ergebnisse übersetzen lassen.
Support ist nicht weniger wertvoll geworden. Doch durch den Einsatz von KI sind die Erwartungen gestiegen – und lineares Denken in einzelnen Metriken reicht nicht mehr aus, um den tatsächlichen Beitrag von Support zu bewerten.
Wo sich Customer-Support-ROI tatsächlich zeigt
Der ROI von Customer Support zeigt sich nur selten als „direkt generierter Umsatz“. Stattdessen wird er sichtbar in vermiedenen Verlusten und reduzierten Risiken. Konkret äußert sich das in Veränderungen im Kundenverhalten, etwa durch:
- weniger Rückerstattungen,
- geringere Eskalationen,
- einen Rückgang öffentlicher Beschwerden,
- sinkendes Abwanderungsrisiko.
- höheres Vertrauen an entscheidenden Punkten der Customer Journey
Diese Signale entstehen nicht über Nacht. Sie bauen sich über Zeit auf – und werden deshalb in Budgetdiskussionen häufig unterschätzt.
In einem unserer Kundenprojekte (Details aufgrund einer NDA anonymisiert) wurde der Customer Support über einen Zeitraum von zwölf Monaten vollständig neu aufgebaut. Ziel war nicht allein eine schnellere Reaktionszeit, sondern eine frühere und konsistentere Problemlösung entlang der gesamten Customer Journey. Die Ergebnisse waren eindeutig:
- Rückerstattungsquote von 40 % auf 4 % gesenkt.
- CSAT-Anstieg von 50 auf 95.
- NPS-Steigerung von 32 auf 80.
- Verbesserung der Trustpilot-Bewertung von 3,0 auf 4,7.
- Erhöhung der Chargeback-Erfolgsquote von 5 % auf 90 % durch ein dediziertes Billing-Team im Support.
Keine dieser Kennzahlen für sich genommen „beweist“ ROI. In ihrer Gesamtheit zeigen sie jedoch, wie Support begann, Ergebnisse zu beeinflussen, die in klassischen CX-Dashboards kaum sichtbar sind: Rückerstattungen gingen zurück, weil Probleme frühzeitig gelöst wurden; öffentliche Bewertungen verbesserten sich, weil weniger Kunden an ihre Belastungsgrenze kamen; Loyalität wuchs, weil Support von Schadensbegrenzung zu echter Bedürfnislösung überging.
Darüber hinaus begann das Team, Kundenanfragen systematisch zu analysieren, um Muster und frühe Reibungspunkte zu identifizieren. Dadurch wurden Abweichungen zwischen angenommener Customer Journey und tatsächlichem Kundenerlebnis sichtbar. Für das Management entstand so eine deutlich belastbarere Grundlage für strategische Entscheidungen. Diese Erkenntnisse führten zu neuen Services, die sich am realen Kundenverhalten orientierten – und damit Wachstum und Umsatz beschleunigten.
So zeigt sich Support-ROI in der Praxis: nicht als einzelne Kennzahl, sondern als Zusammenspiel aus vermiedenen Verlusten, gestärktem Vertrauen und datenbasierten Entscheidungen.
Wie hybrider Support die Wirtschaftlichkeit verändert
Über Jahre hinweg galt Automatisierung als vermeintliche „Wunderlösung“ zur Kostensenkung. Die Logik war simpel: geringere Supportkosten führen automatisch zu höherem ROI. In der Realität ist der Zusammenhang komplexer. Niedrigere Kosten bedeuten nicht automatisch höhere Erträge – insbesondere dann nicht, wenn Automatisierung genau die Mechanismen entfernt, die Verluste verhindern.
Wird Support ausschließlich auf Effizienz optimiert, verschwinden ungelöste Probleme nicht. Sie verlagern sich: in Rückerstattungen, Chargebacks, Abwanderung und öffentliche Beschwerden. Einsparungen tauchen in einer Zeile der GuV auf, während sich der Schaden still im restlichen Unternehmen summiert. Hybrider Support kann diese Gleichung verändern – aber nur, wenn er bewusst gestaltet wird.
Wenn KI im Support richtig eingesetzt wird:
- lassen sich bis zu 85 % der Anfragen automatisiert bearbeiten,
- liegt der CSAT rund 15 % höher als in nicht-hybriden Setups,
- führt KI echte Aktionen aus (Rückerstattungen, Kündigungen, Account-Änderungen) statt nur standardisierte Antworten zu versenden.
In abonnementbasierten Geschäftsmodellen beginnen wir beispielsweise stets mit einer Analyse eingehender Anfragen, um zu verstehen, welche Aktionen sich sicher vollständig automatisieren lassen. Rund 50 % der Kündigungsanfragen sind in der Regel unkompliziert und risikoarm – und damit gut für eine End-to-End-Automatisierung geeignet.
Die verbleibenden Fälle unterscheiden sich deutlich. Etwa ein Viertel der Kündigungsanfragen stammt von frustrierten oder emotional belasteten Kunden. Diese Interaktionen bergen das höchste Risiko für Abwanderung. In gut konzipierten hybriden Setups übernimmt Automatisierung hier die Rolle eines Co-Piloten: Sie kennzeichnet risikoreiche Fälle, eskaliert sie an menschliche Agents und liefert Kontext – während Tonfall, Urteilsvermögen und finale Entscheidungen bewusst beim Menschen bleiben.
Der wirtschaftliche Effekt entsteht dabei nicht durch den Ersatz von Menschen, sondern durch den gezielten Einsatz menschlicher Aufmerksamkeit genau in den Momenten, die Vertrauen und Loyalität tatsächlich entscheiden.
Warum hybrider ROI klassische Messlogik sprengt
In Projekten, in denen First-Level-KI sinnvoll eingeführt wird, sinken die Supportkosten innerhalb eines Jahres typischerweise um 15–25 %, abhängig vom Geschäftsmodell. Gleichzeitig verbessern sich häufig die Erlebniskennzahlen. Diese Kombination ist jedoch kein Selbstläufer – sie entsteht nur dann, wenn Automatisierung Probleme wirklich löst und nicht lediglich verlagert.
Der Haken: Hybrider Support macht ROI schwerer messbar. Klassische ROI-Modelle gehen davon aus, dass Wertschöpfung klar getrennt erfolgt. In Wirklichkeit entsteht der größte Effekt genau dort, wo KI und Menschen zusammenarbeiten: Probleme werden verhindert, Kundenbeziehungen stabilisiert und Loyalität geschützt.
Finanzteams sehen deshalb oft Verbesserungen, können sie aber in bestehenden Scorecards nicht abbilden. Während sich das operative Modell weiterentwickelt hat, ist die Logik der Messung stehen geblieben.
Was Führungskräfte tatsächlich messen sollten
2026 müssen Unternehmen von Aktivitätsmetriken zu Wirkungssignalen wechseln. Ein praxisnaher Ansatz besteht darin, Ergebnisse auf drei Ebenen zu verfolgen:
- Finanzielle Risiken und Leckagen: Rückerstattungsquoten, Chargeback-Erfolgsraten, Dispute-Volumen, wiederkehrende Zahlungsprobleme.
- Vertrauens- und Reibungssignale: öffentliche Bewertungen, Eskalationstrends, Wiederholungskontakte, Kundenstimmung.
- Bindungsindikatoren: Abwanderungsrisikosegmente, Kündigungsmuster und Retention-Ergebnisse (auch wenn die exakte Umsatzzuordnung später erfolgt).
Diese Signale machen Wert früher sichtbar als klassische Umsatzberichte. Sie zeigen, ob Support Verluste verhindert – und genau dort beginnt ROI in der Regel.
Wie sich Support-Budgets rechnen
Support-Budgets scheitern, wenn sie ausschließlich an Ticketvolumen und Headcount ausgerichtet sind. Ein gesünderer Ansatz beginnt mit einer anderen Frage: Wo kostet schlechter Support unser Unternehmen am meisten Geld?
Teams, die echten ROI aus Support erzielen, investieren typischerweise in drei Bereiche:
- Präventionsfähigkeit: Support übernimmt Zahlungs- und Abrechnungsthemen, steuert risikoreiche Fälle und etabliert Feedback-Loops zur Ursachenanalyse.
- Automatisierung mit Fokus auf Lösung: First-Level-KI erledigt risikoarme Aufgaben vollständig, statt Anfragen lediglich weiterzureichen.
- Menschliches Urteilsvermögen dort, wo es zählt: Menschen bearbeiten Hochrisiko-Kündigungen, Eskalationen, emotional sensible Fälle und betreuen besonders wertvolle Kunden.
In diesem Moment hört Support auf, ein Kostenpunkt zu sein, und wird zu einem strategischen Hebel, der Umsatz schützt, Risiken reduziert und mit dem Unternehmen skaliert.
Fazit
2026 entsteht der tatsächliche ROI von Customer Support vor allem dadurch, dass vermeidbare Probleme gar nicht erst zu Umsatzverlusten werden.
Automatisierung ist entscheidend – aber nur dann, wenn sie Probleme tatsächlich löst. Und menschliches Urteilsvermögen sollte gezielt dort eingesetzt werden, wo es Retention, Loyalität und Vertrauen wirklich beeinflusst.
Für Führungskräfte, die sich auf Ergebnisse statt auf Aktivitätskennzahlen konzentrieren, ist Support kein Cost Center mehr. Er ist das, was er schon heute sein sollte: ein Hebel zum Schutz von Umsatz, zur Reduktion von Risiken und zur Nutzung von Kundenverhalten als Grundlage für fundierte unternehmerische Entscheidungen.
Die Autorin Nataliia Onyshkevych ist CEO von EverHelp. Sie arbeitet mit wachsenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen daran, Customer Support in KI-gestützten Umgebungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten.
