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Mit Visual Content auf der Überholspur
Wofür und wie du automatische Bildgenerierung in deinem Start-up gewinnbringend einsetzen kannst.
Ansprechende visuelle Inhalte zu gestalten, ist für Entrepreneur*innen eine Aufgabe, die täglich viel Zeit kosten kann. Doch gerade für Start-ups ist sie besonders wichtig, da Gründer*innen ihre Marke erst noch aufbauen müssen. Automatische Bildgenerierung ermöglicht es dir, die Gestaltung von Bannern, Social-Media-Beiträgen oder Newsletter-Coupons innerhalb von Minuten zu realisieren. Ist die Bildvorlage einmal fertig, können Textelemente und Bilder schnell und hundertfach automatisch ausgetauscht werden. Wer auf diese Weise repetitive Aufgaben im Marketing digitalisiert, spart seine Ressourcen und verschafft sich einen Vorteil im Wettbewerb.
Was Bildgenerierung bedeutet und wie du sie nutzt
In diesem Artikel ist die Definition von Bild weit gefasst und beinhaltet Banner, Grafiken oder Fotos mit Beschriftung. Die ersten Programme für die automatische Generierung von Bildern kamen 2021 auf den Markt; die Entwicklung ist also noch relativ neu. Alternativ spricht man auch von automatischer Bilderzeugung oder Bildautomatisierung. Im Internet findest du die Tools unter dem Stichwort Automated Image Generation oder Image Generation Api. Doch Achtung: Die automatische Bildgenerierung ist nicht zu verwechseln mit der sogenannten Text-to-Image-AI, bei der anhand von schriftlichen Anweisungen reine KI-Bilder erzeugt werden.
Beispiel: Erzeugung von Bannern im E-Mail-Marketing
Am besten lässt sich die Technik anhand eines Beispiels erklären. Möchtest du etwa eine E-Mail-Kampagne für alle Abonnent*innen deines Newsletters starten, wäre dies ein idealer Anwendungsfall. Jede(r) Abonnent*in soll ein individuelles Banner bekommen. Fotos, Text, namentliche Ansprache des/der Kund*in – alles soll maßgeschneidert sein. Egal, ob du nun als ersten Schritt eine Vorlage aus der Vorlagenbibliothek verwendest oder selbst eine gestaltest, wie du es vielleicht von Programmen wie Canva oder Crello kennst: Jedes Bild besteht aus Schichten (Layers), wie zum Beispiel Text, Bildern oder Hintergrund. Du definierst nun diese Schichten, legst das Layout fest und kannst dann die Vorlage automatisieren.
Im Prozess der Automatisierung kann das System die Schichten dynamisch in der Vorlage „ersetzen“ und so ein neues Bild erstellen. Im Idealfall importierst du noch eine Liste mit den Namen deiner Kund*innen in das Programm, um dir die Eingabe der einzelnen Namen zu ersparen. Es wäre auch möglich, jedem Kund*innenbanner noch ein individuelles Bild zuzuordnen. So kann das System dann in Sekunden hunderte oder tausende personalisierte Banner produzieren. Du könntest also deine Kampagne noch am gleichen Tag beginnen.
Je nach Programm gibt es verschiedene Möglichkeiten der Automatisierung, die nachfolgend näher erläutert werden sollen.
Bildgenerierung über die Website
Der simple Weg ohne großen Firlefanz: Du gibst die Daten der einzelnen Schichten in ein Formular oder, wenn es viele Banner auf einmal werden sollen, in eine Tabelle ein und lädst dort die Bilder hoch. Du kannst auch vorhandene Tabellen aus Google Sheets oder Microsoft Office importieren.
Bildgenerierung über No-Code-Tools
Wer über No-Code-Tools wie Zapier oder Integrately automatisiert, braucht keine Programmiersprache zu beherrschen. Personalisierte Bilder werden direkt in No-Code-Workflows generiert.
REST-API (Programmierschnittstellen)
Wenn du Vorkenntnisse in IT hast und das entsprechende Tool flexibel in dein System integrieren willst, ist diese Art der Automatisierung die richtige Wahl. Denn wer über REST-API automatisiert, also über Schnittstellen, muss programmieren können.
URL-Parameter
Auch hier brauchst du Kenntnisse im Programmieren. Dynamische Bilder entstehen, indem du Parameter im Bildlink veränderst (Bild, Text, Farbe etc.). Der Vorteil bei dieser Methode ist, dass Verknüpfungen gut erstellt werden können. So entsteht ein automatisierter Workflow. Im Fall des Kampagnenbeispiels könntest du die Banner gleich an deine Kund*innen verschicken, indem du den Bildgenerator mit deiner E-Mail-Automatisierung verknüpfst.
Die Vorteile der Bildgenerierung für Gründer*innen
Effizienz wird durch Marketing Automatisierung gesteigert. Gerade in Early-Stage-Start-ups fehlt die Zeit für die Gestaltung von visuellem Content, weil sich viele Aufgaben auf wenige Schultern verteilen. Besonders in den sozialen Medien sind jedoch regelmäßige Beiträge unerlässlich. Weil die Tools Bilder innerhalb von Minuten variieren können und nervige repetitive Aufgaben übernehmen, werden Ressourcen freigesetzt und die Effizienz erhöht. Wer erfolgreich sein will, darf die Wirksamkeit in den Arbeitsprozessen nie aus den Augen verlieren. Automatische Bildgenerierung ist ein Mittel, um kreative, finanzielle und zeitliche Ressourcen zu schonen.
Die Handhabung ist einfach
Die Programme sind komplex, allerdings bleibt dies in der Technik verborgen. Die Nutzeroberflächen hingegen sind intuitiv, übersichtlich und leicht zu bedienen. Je nach Vorkenntnissen können die Nutzer*innen in der Regel zwischen verschiedenen Wegen der Automatisierung wählen. Die Programme verfügen außerdem über Vorlagen-Bibliotheken, sodass Designerfahrung keine Voraussetzung ist.
Fehler werden vermieden
Wer hunderte Banner nacheinander von Hand anpasst, wird früher oder später Fehler machen. Hier schlägt der Algorithmus den Menschen. Fehler, die wiederum zeitraubend sein können, entstehen erst gar nicht.
Die Automatisierung hilft der SEO
Mit den Programmen können Nutzer*innen große Mengen an Bannern generieren. Es ist also möglich, für jeden Suchbegriff das passende Bild zu erzeugen. Und was nicht unterschätzt werden darf: Einzigartige Bilder, Unique Visual Content, finden die Suchmaschinen großartig. Wenn du deine Banner und Grafiken optimal für mehr Reichweite nutzen willst, kannst du das Thema Bilder-SEO mithilfe der Lektüre des Fachartikels von Melissa Fach vertiefen. Die Autorin erklärt, wie du Alt-Tags nutzt oder Bilder für Websites so optimierst, dass bei der Ladegeschwindigkeit noch ordentlich was geht.
Bildgenerierung als Einstieg in die Automatisierung
Programme zur Bildautomatisierung lassen sich gut mit anderer Software verknüpfen, etwa mit E-Mail-Automatisierungen. Sie sind niedrigschwellig und kosten nicht viel, sodass sie einen guten Ausgangspunkt darstellen, um in die Automatisierung einzusteigen. Wer gleich mit einem „Big Bang“ alles auf einmal automatisieren will, muss viel Geld und Ressourcen in die Hand nehmen. Ein agiler Ansatz ist hier oft vorteilhafter. In der Regel kann man die Tools einen begrenzten Zeitraum testen, bevor man ein Abo abschließt. In dieser Zeit hat man dann meist ein Recht auf 25 bis 30 generierte Bilder.
Automatische Bildgenerierung kann dir einen Vorteil im Wettbewerb bringen
Auch wenn die Tools seit 2021 langsam und stetig bekannter werden, gilt: Wer jetzt einsteigt, hat immer noch die Nase vorn. Doch der Nutzen liegt nicht allein darin, anderen voraus zu sein. Start-ups können sich ihren Wettbewerbsvorteil auch dadurch verschaffen, dass sie durch die Automatisierung visuellen Content ohne Grafik- und IT-Abteilung ganz nach Bedarf gestalten.
Anwendungsbereiche der Bildautomatisierung
E-Commerce
Wer seinen Kund*innen eine große Auswahl an Produkten bietet, weiß, wie viel Arbeit die ständige Aktualisierung des Online-Katalogs bedeutet. Für Rabattaktionen wie etwa einen Season Sale müssen viele Produktbilder ausgetauscht und Preise verändert werden. Wer dieses Ersetzen von Daten manuell erledigt, braucht viel Zeit und Nerven. Das Austauschen der einzelnen „Schichten“ in den Bildern (in dem Fall zum Beispiel Preise und Produktfotos) können Unternehmer*innen der Automatisierung überlassen und gewinnen so Zeit, um sich bereits mit der neuen Kollektion zu befassen oder Kund*innen noch intensiver zu betreuen.
E-Mail-Marketing
Bildgeneratoren ermöglichen dir, personalisierte E-Cards an deine Kund*innen zu verschicken, etwa bei Abschluss eines Vertrags. Auch Coupons können damit hundertfach produziert werden, ebenso wie Header, die schnell die verstärkte Aufmerksamkeit wecken können, damit Kund*innen den Text der E-Mail auch lesen. Wenn du dem Ganzen noch die Krone aufsetzen willst, verknüpfst du die Bildautomatisierung mit einer E-Mail-Automatisierung.
Unternehmensblog
Visueller Inhalt als Wiedererkennungseffekt ist hier das Schlagwort. Viele Blogger*innen teasern ihre Texte mit Grafiken, die passend zum Thema variiert werden. Da das Schreiben allein schon viel Arbeit macht, kann es eine Entlastung sein, wenn die Teaser-Bilder dank Bildgenerierung keinen Aufwand mehr darstellen.
Soziale Medien
Die sozialen Miedien ist einer der wichtigsten Bereiche für die Anwendung automatischer Bildgenerierung. Wer auf Instagram, Twitter oder Facebook Produkte vermarkten will, muss reaktionsschnell und stets aktiv sein. Das ist in Start-ups gar nicht so leicht, wo sich die Aufgaben türmen und das Team meist noch überschaubar ist. Aber auch in größeren Unternehmen fehlt für die sozialen Medien oft die Zeit. Lassen die Kommentare jedoch nach, vergessen die Nutzer*innen möglicherweise die Marken und verlieren diese mehr und mehr ihre Sichtbarkeit im Netz. Bildautomatisierung kann Unternehmer*innen helfen, durch regelmäßige Banner-Produktion Schritt zu halten und in gleicher Zeit mehr zu posten.
Social Commerce
Laut Studien kaufen bereits zwei Milliarden Menschen weltweit über soziale Netzwerke ein, Tendenz steigend. Instagram wird das Einkaufen voraussichtlich auch in Deutschland bald noch leichter machen. In den USA läuft der sogenannte In-App-Checkout, bei dem Nutzer*innen die Plattform zum Kaufen gar nicht mehr verlassen müssen, bereits erfolgreich. Um im Wettbewerb mitzuhalten, müssen Unternehmen demnach den Social Commerce ernst nehmen. Da kommen schnell viele Banner zusammen, die an das entsprechende Format der Plattform angeglichen werden müssen. Da jedes soziale Netzwerk seine eigene Zielgruppe hat, ist auch hier die Anpassung der Banner zu berücksichtigen. Mit der Automatisierung geht das schnell und einfach.
Datenschutz und Anbieterauswahl
Bei der Auswahl des/der Entwickler*in deiner Automatisierungssoftware hast du die Wahl zwischen Firmen, deren Server auf europäischem oder auf amerikanischem Boden stehen. Je nach Sicherheitsbedürfnis entscheidest du dich also für die strengere deutsche DSGVO oder den lockereren Datenschutz in den USA. Da es um Daten deines Unternehmens und deiner Kund*innen geht, solltest du dir darüber Gedanken machen. Vielleicht entscheidet auch die Sprache des Tools darüber, welches du letztendlich auswählst. Bisher gibt es Bildgeneratoren in englischer, deutscher und französischer Sprache.
Fazit
Der Nutzen automatischer Bildgenerierung ist groß, der zeitliche und finanzielle Aufwand gering. Deshalb sollten gerade Gründer*innen hellhörig werden, denn mit Personal, Zeit und Geld müssen Start-ups gut haushalten. Vielleicht winkt schon der nächste Auftrag, für den man diese Ressourcen besser brauchen könnte. Bildautomatisierung kann daher ein niedrigschwelliger Einstieg in die Digitalisierung sein, an der heute kein Unternehmen mehr vorbeikommt. Die Tools sind einfach zu handhaben und eignen sich daher auch für jene, die mit Technik allgemein auf Kriegsfuß stehen. Andererseits kommen dank der Wahlmöglichkeiten bei der Art der Automatisierung auch Tech-Freaks auf ihre Kosten. Für die Zukunft wird es eine spannende Frage sein, inwieweit die Entwickler*innen die Programme noch mit Elementen künstlicher Intelligenz aufrüsten werden und ob dann die Qualität der Ergebnisse befriedigend sein wird.
Die Autorin Friederike Marx-Kohlstädt ist Journalistin und verantwortet die Presse- und Öffentlichkeitsarbeit beim Freiburger Softwareentwickler DynaPictures, https://dynapictures.de
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KI befeuert den aktuellen Gründungsboom, doch für eine erfolgreiche Skalierung braucht es mehr. Warum Agentic AI auf Basis einer soliden Datenarchitektur zum entscheidenden Erfolgsfaktor für Start-ups wird.
Das Jahr startete für Start-ups mit einer Rekordmeldung: In Deutschland wurden im vergangenen Jahr fast ein Drittel mehr Gründungen verzeichnet. In absoluten Zahlen wurden 2025 insgesamt 3.568 neue Firmen geschaffen – ein neuer Höchststand, wie der Start-up-Verband im Januar verkündete. Dies ist auch der künstlichen Intelligenz (KI) zu verdanken, wie sich beim genauen Hinschauen herausstellt. 853 dieser neuen Unternehmen kommen aus dem Bereich Software. Doch nicht nur sie verwenden KI; bei einer Umfrage gab ein Drittel aller Gründer und Gründerinnen an, dass sie mit KI arbeiten. Dementsprechend sehen die Sprecher des Verbands in der Technologie auch die treibende Kraft hinter dem Start-up-Rekord.
Wirft man einen Blick über den Tellerrand hinaus, so lässt sich feststellen, dass die Start-up-Szene in Europa insgesamt floriert. Der „State of European Tech 2025“-Report im Auftrag von Atomico und anderen schätzt, dass im letzten Jahr Investitionen in Höhe von 44 Milliarden US-Dollar (umgerechnet ca. 38 Mrd. EUR) in diesen Sektor geflossen sind. Geldgeber erwarten inzwischen, dass Start-ups mit KI und Deep Tech arbeiten, so der Report. Demnach flossen auch 36 Prozent der europäischen Start-up-Investitionen in genau diese beiden Felder.
Das Gründungsumfeld könnte also kaum besser sein. Doch ein Rekord an Start-ups und steigende Investitionssummen bedeuten nicht zwangsläufig auch eine einfache Skalierung der Geschäftsmodelle. Viele – zu viele – Start-ups scheitern nach erfolgreichen ersten Jahren an der Weiterentwicklung ihres Geschäfts. Neben einer Reihe üblicher Herausforderungen stehen vor allem Bürokratie, Fragen zur Datenhoheit und ein Betrieb über Landesgrenzen und Wirtschaftszonen hinweg im Vordergrund. Start-ups müssen nachweisen, dass ihre Nutzung von KI auf soliden, regulierten Datenfundamenten basiert und den Compliance-Vorgaben entspricht.
Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Die Einbettung von KI-Agenten in den Kern der Betriebsabläufe ist die Antwort auf viele dieser Herausforderungen und wird für das Wachstum im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein.
Solide Datenbasis vor KI-Einsatz
Start-ups, die dies erreichen wollen, sollten sich darauf konzentrieren, ihre KI-Nutzung auf einer soliden Datenbasis aufzubauen, deren Fundament eine einheitliche Datenarchitektur ist. Sie tun sich deutlich leichter damit, die dafür nötigen Architekturentscheidungen zu treffen, als etablierte Unternehmen mit entsprechender Legacy-IT. Gründer und Gründerinnen sollten daher von Beginn an darüber nachdenken, wie sie eine starke Datenarchitektur aufsetzen, Silos abbauen und KI als Herzstück ihrer Prozesse einbetten.
Diese Grundlage hilft bei der Einführung von KI-Agenten, damit deren Output auch die Erwartungen erfüllt: Geschäftsprozesse effizienter zu strukturieren und zu optimieren sowie die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Start-ups, die dies umsetzen, werden sich gegen ihre Konkurrenten durchsetzen und letztlich erfolgreich sein.
KI-Agenten als Innovationsbeschleuniger
Indem Start-ups KI-Agenten von Beginn an in den Kern ihrer Geschäftsabläufe integrieren, skalieren sie schneller als mit dem Einsatz von nur einem reinen Large Language Model (LLM). Der Grund dafür liegt in der Standardisierung der Daten, die für KI-Agenten notwendig ist. Auf dieser Grundlage können die Agenten ihre einzigartigen, autonomen Fähigkeiten ausspielen, da sie mit unternehmenseigenen Daten trainiert werden. Vor allem bei Start-ups können Potenziale schnell gehoben werden: Wenn Agenten für bestimmte Aufgaben entwickelt werden, können sie diese auch lösen – egal wie komplex und fachspezifisch sie sein mögen. Stimmt die Datenbasis, lassen sich auch mehrere Agenten miteinander verknüpfen, um sogar noch komplexere Herausforderungen zu bewältigen.
Ein Beispiel dafür ist die mögliche Kooperation zwischen einem Kundensupport-Agenten und einem Prognose-Agenten. Wenn ein Kunde einen Support-Fall auslöst, kann der andere Agent sogleich die Kosten berechnen, was die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Reaktion steigern kann. Für die Skalierung von Start-ups ist ein enges Zusammenspiel der Abteilungen wichtig, um die Geschäftsbeziehungen zu zufriedenen Kunden weiter ausbauen zu können. Der Einsatz von KI-Agenten kann, gepaart mit dem menschlichen Element, begrenzte personelle Ressourcen ausgleichen und eine bessere Serviceleistung ermöglichen, was für ein schnelles Wachstum unabdingbar ist.
Doch nicht nur der Kundenkontakt lässt sich automatisieren, sondern auch eine ganze Reihe von Routinevorgängen in der internen Verwaltung der Firmen selbst. Dies ermöglicht nicht nur dem Management, sondern auch den Investoren, schnell einen fundierten Überblick über Liquidität, Umsatz, Einnahmen und Gewinn zu erhalten. Die Erkenntnisse in Echtzeit führen zu schnellen und datenbasierten Entscheidungen, was für junge Unternehmen Gold wert ist und es ihnen ermöglicht, flexibel zu bleiben.
Die Datenbasis muss stimmen
Für Start-ups sind Probleme beim Datenzugriff ein kritisches Risiko für den Geschäftserfolg. Eine einheitliche, moderne Datenarchitektur ermöglicht die Demokratisierung des Datenzugriffs und löst Datensilos auf. Der Vorteil liegt auf der Hand: Schneller Datenzugriff schafft Transparenz gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden. Darüber hinaus erhöht dies auch das Vertrauen der Mitarbeitenden und schafft ein Gefühl des Zusammenhalts.
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Der Dreiklang aus Datenherkunft, Versionierung und automatisierter Auswertung der Ergebnisse hilft jungen Unternehmen dabei, Governance auf einem soliden Fundament aufzubauen. Die Teams erhalten direkte Transparenz darüber, wie sich die KI-Agenten verhalten, auf welchen Daten sie basieren und wie sie ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit verändern. Laufende Bewertungen tragen dazu bei, dass KI-Agenten präziser werden, um genau jene hochwertigen Ergebnisse zu liefern, die Start-ups für die Skalierung ihrer Geschäftsmodelle benötigen. Dies ist besonders wichtig, wenn proprietäre KI-Modelle entwickelt und von der Testphase in die Produktion überführt werden, wobei gesetzliche Vorschriften wie die DSGVO oder der EU AI Act zwingend einzuhalten sind.
Parloa, ein deutsches Start-up-Unternehmen mit einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar, ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie dieser Ansatz in der Praxis aussehen kann: Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine einheitliche, kontrollierte Datenbasis aufgebaut, die vollständig mit der DSGVO und dem EU AI Act konform ist. Seine Plattform folgt den Prinzipien des „Privacy by Design“, sodass sensible Kundendaten ohne Kontrollverlust verwendet werden können. Durch die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten macht Parloa Governance zu etwas Greifbarem und gibt den Teams Klarheit darüber, welche Daten verwendet wurden, wie sich die Agenten verhalten haben und wie sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit entwickelt haben. Diese Kombination aus moderner Architektur und starker Governance ermöglicht es den Kunden von Parloa, Zugang zu hochwertigen Daten zu erhalten und die Transparenz für Regulierungsbehörden sowie Endnutzer zu erhöhen – und dennoch KI-gesteuerte Kundeninteraktionen in Umgebungen zu skalieren, in denen Fehler oder Missbrauch inakzeptabel sind.
Fazit
KI-Agenten bieten europäischen Start-ups eine einmalige Gelegenheit, schnell zu wachsen und gleichzeitig Investoren anzuziehen, die bekanntermaßen ihr Geld bevorzugt in Unternehmen investieren, die Wert auf Datenverwaltung, Genauigkeit, Qualität und die Schaffung von echtem Mehrwert durch Technologie legen. Es ist jedoch ein Fehler, sich ohne sorgfältige Überlegungen auf die Einführung von Agenten zu stürzen. Start-ups, die KI-Agenten einsetzen, ohne zuvor eine einheitliche Datenbasis aufzubauen und eine solide Verwaltung sowie Bewertung sicherzustellen, riskieren, mehr Komplexität als Mehrwert zu schaffen. Letztlich werden jene Gründer und Gründerinnen erfolgreich sein, die ihre Geschäftsmodelle branchen- und länderübergreifend skalieren können – hierbei spielt der Einsatz von KI-Agenten bereits jetzt eine entscheidende Rolle.
Der Autor Nico Gaviola ist VP Digital Natives & Emerging Enterprise bei Databricks EMEA.
Series A: 6,5 Mio. Euro für den „KI-Mitarbeiter“ von happyhotel
Das 2019 gegründete TravelTech happyhotel wandelt sich vom reinen Software-Anbieter zum Entwickler von KI-Agenten. Doch der Schritt zum autonomen „Hotel-Autopiloten“ birgt auch technische und psychologische Hürden.
Wer heute ein mittelständisches Hotel führt, hat oft zwei Probleme: Die Kosten steigen, und für komplexe Aufgaben wie die dynamische Preisgestaltung (Revenue Management) fehlt schlicht das Personal. Genau hier setzt die 2019 gegründete happyhotel GmbH an, die nun den Abschluss ihrer Series-A-Finanzierungsrunde über 6,5 Millionen Euro bekanntgegeben hat.
Angeführt wird die Runde vom VC Reimann Investors, unterstützt von den Bestandsinvestoren wie dem Start-up BW Innovation Fonds (MBG), seed + speed Ventures und dem Family Office Wecken & Cie.
Der USP: Autopilot statt Cockpit
Der Markt für Revenue-Management-Software ist voll: Platzhirsche wie IDeaS oder Duetto bedienen die großen Ketten, Herausforderer wie RoomPriceGenie buhlen um die Kleinen. Doch happyhotel will sich mit einem radikalen Versprechen abheben: Weg vom „Tool“, das bedient werden muss, hin zum autonomen KI-Agenten.
„Wir bauen unser System nicht für den Revenue Manager – wir automatisieren die Aufgaben eines Revenue Managers“, erklärt CEO Rafael Weißmüller. Für unabhängige Hotels, die sich keine teuren Spezialisten leisten können, wird die Software so quasi zum digitalen Mitarbeiter, der Preise in Echtzeit anpasst – ein Ansatz, der in Zeiten des Personalmangels bei Investor*innen extrem gut verfängt.
Gründer-Team mit „Stallgeruch“ und Exit-Erfahrung
Dass die Runde in einem schwierigen Marktumfeld zustande kam, dürfte auch am Setup des Gründerteams liegen, das die klassische Branchen-Expertise mit Skalierungswissen vereint:
- Sebastian Kuhnhardt kommt selbst aus einer Hoteliersfamilie und entwickelte die Ur-Idee aus dem Frust über die Zettelwirtschaft im elterlichen Betrieb.
- Rafael Weißmüller bringt die SaaS-Erfahrung mit: Er war früherer Mitarbeiter bei sevDesk, dem Offenburger Vorzeige-Start-up, das zeigte, wie man Büro-Software für KMUs massentauglich macht.
- Marius Müller liefert als Wirtschaftsinformatiker das technische Fundament.
Expansion und Realitätscheck
Aktuell steuert das System bereits über 50.000 Hotelzimmer in 12 Ländern und optimiert nach eigenen Angaben ein Umsatzvolumen von über einer Milliarde Euro. Mit dem frischen Kapital soll nun die Expansion in Europa forciert werden.
Dennoch bleiben Herausforderungen: Der Markt der Hotel-Technologie ist berüchtigt für seine fragmentierte Landschaft aus veralteten Verwaltungssystemen (PMS). Der Erfolg des KI-Agenten wird maßgeblich davon abhängen, wie reibungslos happyhotel die Schnittstellen zu diesen Altsystemen managt. Zudem müssen die Gründer eine psychologische Hürde nehmen: Hoteliers dazu zu bringen, die Kontrolle über ihre wichtigste Stellschraube – den Preis – vollends an eine „Black Box“ abzugeben, erfordert großes Vertrauen.
Dass dieses Vertrauen noch wachsen muss, zeigt auch das aktuelle Modell: Noch agiert die KI nicht völlig allein. Ein internes Team aus menschlichen Revenue-Expert*innen unterstützt das System weiterhin bei strategischen Fragen – der Weg vom Copiloten zum echten Autopiloten ist also auch bei happyhotel ein schrittweiser Prozess.
ewigbyte: Datenspeicher für die Ewigkeit?
Wie das 2025 von Dr. Steffen Klewitz, Dr. Ina von Haeften und Phil Wittwer gegründete Münchner DeepTech-Start-up Microsoft und die Tape-Industrie herausfordert und sich für seine Mission 1,6 Millionen Euro Pre-Seed-Kapital sichert.
Daten werden oft als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet, doch ihre Lagerung gleicht technologisch oft noch dem Stand der 1950er Jahre. Während Künstliche Intelligenz und IoT-Anwendungen den weltweiten Datenhunger exponentiell in die Höhe treiben, werden Informationen physisch meist noch auf Magnetbändern (LTO) oder Festplatten archiviert. Diese Medien sind energiehungrig, müssen alle paar Jahre aufwändig migriert werden und sind anfällig für physikalische Zerfallsprozesse.
In diesen Markt für sogenannte Cold Data – also Daten, die archiviert, aber selten abgerufen werden – stößt nun das Münchner DeepTech-Start-up ewigbyte. Das Unternehmen, das erst im Jahr 2025 gegründet wurde, gab heute den Abschluss einer Finanzierungsrunde bekannt, die den Übergang in die industrielle Entwicklung ermöglichen soll. Angeführt wird das Konsortium von Vanagon Ventures und Bayern Kapital, ergänzt durch Business Angels aus dem BayStartUP-Netzwerk. Doch der Weg zum Markterfolg ist kein Selbstläufer, denn das Startup betritt ein Feld, auf dem sich bereits globale Giganten und etablierte Industriestandards tummeln.
Der Markt: Ein schlafender Riese erwacht
Der Zeitpunkt für den Vorstoß scheint indes gut gewählt. Branchenanalysten schätzen den globalen Markt für Archivdaten („Cold Storage“) auf ein Volumen von rund 160 bis 180 Milliarden Euro, mit Prognosen, die bis Mitte der 2030er Jahre auf über 450 Milliarden Euro ansteigen. Getrieben wird dies nicht nur durch KI-Trainingsdaten, sondern auch durch verschärfte Compliance-Regeln und den massiven Anstieg unstrukturierter Daten. Die derzeit dominierende Magnetband-Technologie stößt jedoch zunehmend an physikalische Dichtegrenzen und zwingt Rechenzentren zu kostspieligen Migrationszyklen alle fünf bis sieben Jahre, um Datenverlust durch Entmagnetisierung („Bit Rot“) zu verhindern.
Lasergravur statt magnetischer Ladung: So funktioniert es
Der Ansatz von ewigbyte bricht radikal mit diesem Paradigma. Statt Daten magnetisch oder elektronisch zu speichern, nutzt das Startup Femtosekunden-Laser, um Informationen mittels ultrakurzer Lichtpulse direkt in Quarzglas einzuschreiben.
Das Verfahren ähnelt mikroskopisch kleinen QR-Codes, die dreidimensional in das Material „graviert“ werden (Voxel). Das zentrale Versprechen: Einmal geschrieben, benötigen die Daten keinerlei Energie mehr zur Erhaltung. Das Glas ist resistent gegen Hitze, Wasser, elektromagnetische Impulse (EMP) und Cyberangriffe, da die Daten physisch fixiert sind (WORM-Speicher: Write Once, Read Many). Laut ewigbyte ermöglicht dies eine dauerhafte Archivierung über Jahrhunderte ohne die sonst üblichen laufenden Kosten für Klimatisierung und Migration.
Vom Hardware-Verkauf zum „Storage-as-a-Service“
Interessant für Gründer ist der strategische Schwenk im Geschäftsmodell, den ewigbyte vollzieht. Anstatt teure und wartungsintensive Lasermaschinen an Kunden zu verkaufen (CAPEX-Modell), positioniert sich das Start-up als Anbieter von „Storage-as-a-Service“. Kunden mieten Speicherkapazität, ewigbyte übernimmt das komplexe Handling der Laser. Dies senkt die Einstiegshürde für Pilotkunden massiv, erfordert aber vom Start-up hohe Vorab-Investitionen in die eigene Infrastruktur – ein klassisches „DeepTech“-Wagnis, das nur mit geduldigem Kapital funktioniert.
David gegen Goliath: Das Rennen um das Glas
Mit der Technologie ist ewigbyte allerdings nicht allein auf weiter Flur. Das Start-up begibt sich in direkten Wettbewerb mit einem der größten Technologiekonzerne der Welt: Microsoft forscht unter dem Namen „Project Silica“ seit Jahren an exakt dieser Technologie, um seine eigene Azure-Cloud-Infrastruktur unabhängiger von Magnetbändern zu machen. Auch lokal gibt es Konkurrenz: Das ebenfalls in München und den USA ansässige Unternehmen Cerabyte verfolgt einen ähnlichen Ansatz mit keramisch beschichtetem Glas, setzt dabei aber stärker auf kassettierte Hardware-Verkäufe.
Ewigbyte muss sich in diesem „Haifischbecken“ also klug positionieren. Mit dem frischen Kapital von 1,6 Millionen Euro will das Gründungsteam um CEO Dr. Steffen Klewitz, Technologiechef Phil Wittwer und Operations-Chefin Dr. Ina von Haeften nun den Schritt von der Forschung in die industrielle Anwendung vollziehen. Geplant ist die Entwicklung eines Prototyps, der als Basis für erste Pilotprojekte ab 2026 dienen soll. Ein entscheidender Vertrauensbeweis ist dabei der kürzlich erhaltene Validierungsauftrag der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND). Dieses Mandat gilt in der DeepTech-Szene als Ritterschlag, da SPRIND gezielt Technologien fördert, die das Potenzial haben, Märkte disruptiv zu verändern, für klassische VCs aber oft noch zu risikoreich sind.
Die technologischen Nadelöhre
Trotz der Euphorie über die Finanzierung und das SPRIND-Siegel bleiben die technischen und ökonomischen Hürden hoch. Die Achillesferse optischer Speichermedien war historisch immer die Schreibgeschwindigkeit (Throughput). Während ein Magnetband Daten in rasender Geschwindigkeit aufspult, muss ein Laser beim Glas-Speicher physische Punkte brennen. Um im Zeitalter von Petabytes konkurrenzfähig zu sein, muss ewigbyte eine massive Parallelisierung des Schreibvorgangs erreichen – das Start-up spricht hier von „über einer Million Datenpunkten pro Puls“.
Ein weiterer Knackpunkt sind die Kosten pro Terabyte. Magnetbänder sind in der Anschaffung spottbillig. Glas als Rohstoff ist zwar günstig, doch die komplexe Lasertechnik treibt die Initialkosten. ewigbyte muss beweisen, dass die Gesamtkostenrechnung (Total Cost of Ownership) über 10 oder 20 Jahre hinweg günstiger ausfällt, weil Strom- und Migrationskosten entfallen. Zudem entsteht für Kunden ein neues Risiko: Da die Daten nur mit speziellen optischen Geräten lesbar sind, begeben sie sich in eine Abhängigkeit vom Technologieanbieter (Vendor Lock-in).
Digitale Souveränität als Verkaufsargument
Hier kommt der strategische Aspekt der „Digitalen Souveränität“ ins Spiel, den auch die Investoren betonen. Da ein Großteil europäischer Daten derzeit auf US-amerikanischer Cloud-Infrastruktur liegt oder von Hardware aus Fernost abhängt, könnte eine physische, langlebige Speicherlösung „Made in Germany“ für Behörden, Banken und kritische Infrastrukturen ein entscheidendes Argument sein. Sandro Stark von Vanagon Ventures sieht im Ausbau der Speicherinfrastruktur den „Schlüssel für alles, was davor liegt: KI, Energie, Rechenleistung“.
Ob ewigbyte tatsächlich zu einem Unternehmen von „generationeller Bedeutung“ wird, wie es die Investoren hoffen, wird sich zeigen, wenn der angekündigte industrielle Prototyp die geschützten Laborbedingungen verlässt. Der Bedarf an einer Alternative zum Magnetband ist unbestritten da – das Rennen darum, wer den Standard für das Glas-Zeitalter setzt, ist hiermit eröffnet.
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.“
Regulierte Produkte online verkaufen: Was Gründer zu REACH, Produktsicherheit & Compliance wissen müssen
Wer einen eigenen Online-Shop aufbaut, denkt zuerst an Marketing, Shop-Design und Logistik. Spätestens beim Sortiment taucht jedoch eine Frage auf, die für viele Gründer entscheidend ist: Darf ich dieses Produkt überhaupt verkaufen – und unter welchen Voraussetzungen?
Gerade bei regulierten Produkten entscheidet rechtliche Sorgfalt nicht nur über Abmahnungen oder Rückrufe, sondern auch über das Vertrauen der Kunden. Dieser Leitfaden zeigt verständlich, worauf Gründer beim Online-Verkauf achten müssen – mit Fokus auf REACH, Produktsicherheit und praktische Compliance.
Was gilt überhaupt als „reguliertes Produkt“?
Regulierte Produkte sind Waren, die besonderen gesetzlichen Anforderungen unterliegen. Dazu zählen unter anderem:
- Kosmetische Produkte
- Chemische Gemische und Stoffe
- Lebensmittel und Nahrungsergänzungsmittel
- Medizinprodukte
- Produkte mit Hautkontakt oder bestimmungsgemäßem Körperkontakt
Typisch für diese Produktgruppen ist:
Nicht allein das Produkt an sich ist relevant – sondern auch Inhaltsstoffe, Kennzeichnung, Nachweise und Dokumentation.
REACH – was Gründer wirklich wissen müssen
REACH ist die zentrale EU-Chemikalienverordnung. Sie betrifft nicht nur klassische Chemikalien, sondern auch viele Alltagsprodukte, wenn darin Stoffe enthalten sind.
Für Gründer im E-Commerce bedeutet das:
- Produkte dürfen keine verbotenen Stoffe enthalten
- Grenzwerte für besonders besorgniserregende Stoffe (SVHC) müssen eingehalten werden
- Lieferanten müssen entsprechende Informationen bereitstellen
Wichtig:
Auch Händler tragen Verantwortung – nicht nur Hersteller. Wer Produkte in der EU in Verkehr bringt, muss im Zweifel nachweisen können, dass die gesetzlichen Anforderungen eingehalten werden.
Ein häufiger Fehler von Gründern ist es, sich ausschließlich auf Aussagen des Lieferanten zu verlassen, ohne entsprechende Dokumente anzufordern.
Produktsicherheit ist kein Formalthema
Neben REACH gilt in Deutschland und der EU vor allem das Produktsicherheitsrecht. Grundprinzip:
Ein Produkt darf keine Gefahr für Verbraucher darstellen, wenn es bestimmungsgemäß verwendet wird.
Dazu gehören unter anderem:
- sichere Materialien
- klare Gebrauchshinweise
- Warnhinweise, wenn Risiken nicht ausgeschlossen werden können
- nachvollziehbare Produktinformationen
Für den Onlinehandel bedeutet das zusätzlich:
Alle relevanten Informationen müssen auch im Shop korrekt dargestellt werden – nicht nur auf der Verpackung.
Kennzeichnung und Dokumentation: oft unterschätzt
Viele Gründer unterschätzen den Aufwand rund um Kennzeichnung und Dokumentation. Dazu zählen zum Beispiel:
- vollständige Hersteller- oder Inverkehrbringerangaben
- Chargenkennzeichnung (je nach Produktgruppe)
- Inhaltsstofflisten
- Sicherheitsdatenblätter, sofern relevant
- interne Ablage aller Nachweise
Gerade bei späteren Prüfungen durch Behörden oder Marktplätze ist eine saubere Dokumentation entscheidend.
Praxisbeispiel: Tattoo-Farben als regulierte Nischenkategorie
Ein besonders anschauliches Beispiel für regulierte Produkte im Onlinehandel sind Tattoo-Farben.
Hier greifen gleich mehrere Regelwerke:
- REACH-Verordnung
- zusätzliche nationale Vorgaben
- verschärfte Grenzwerte für Pigmente und Inhaltsstoffe
Für Händler und Gründer bedeutet das:
- nur konforme Produkte dürfen angeboten werden
- Konformitätsnachweise müssen vorliegen
- Kunden erwarten zunehmend transparente Informationen zur Sicherheit
Ein guter Überblick über eine solche regulierte Produktkategorie findet sich zum Beispiel hier: https://www.murostar.com/Tattoo-Farben
Gerade für Gründer ist diese Branche interessant, weil sie zeigt, wie sich ein klar regulierter Markt dennoch erfolgreich und nachhaltig bedienen lässt – sofern die rechtlichen Anforderungen von Beginn an eingeplant werden.
Compliance als Wettbewerbsvorteil nutzen
Viele Start-ups sehen Regulierung zunächst als Hürde. In der Praxis kann Compliance jedoch ein klarer Wettbewerbsvorteil sein.
Denn Kunden achten immer stärker auf:
- Sicherheit
- Transparenz
- nachvollziehbare Produktinformationen
- verantwortungsvollen Umgang mit Materialien
Wer diese Aspekte aktiv kommuniziert – etwa durch klare Produktbeschreibungen, Zertifikate oder erklärende Inhalte – positioniert sich als seriöser Anbieter.
Gerade in sensiblen Produktbereichen (Hautkontakt, Körperanwendung, Gesundheit) ist Vertrauen häufig kaufentscheidend.
Typische Fehler von Gründern – und wie man sie vermeidet
Aus der Praxis lassen sich immer wieder dieselben Fehler beobachten:
1. Unvollständige Lieferantendokumente
Viele Gründer lassen sich keine vollständigen Konformitätsnachweise aushändigen.
2. Falsche Annahme: „Mein Großhändler haftet schon“
Auch Händler können als Inverkehrbringer gelten – insbesondere bei Importen aus Nicht-EU-Ländern.
3. Fehlende Produktinformationen im Shop
Gesetzlich geforderte Angaben fehlen häufig in den Produktbeschreibungen.
4. Keine klare interne Zuständigkeit
Niemand im Unternehmen fühlt sich für regulatorische Themen verantwortlich.
Abhilfe schafft meist ein einfacher, aber konsequenter Prozess:
- feste Checkliste je Produktgruppe
- zentrale Ablage aller Dokumente
- klare Zuständigkeit im Team
Import aus Drittstaaten: besonders kritisch
Wer Ware aus Nicht-EU-Ländern importiert, trägt ein deutlich höheres Risiko. In diesem Fall wird der Händler in vielen Fällen rechtlich zum Inverkehrbringer.
Das bedeutet konkret:
- volle Verantwortung für Konformität
- eigene Prüfpflichten
- ggf. eigene Registrierungspflichten
Gerade Gründer sollten hier sehr vorsichtig kalkulieren und frühzeitig fachlichen Rat einholen.
Wann lohnt sich externe Unterstützung?
Spätestens wenn mehrere regulierte Produktgruppen im Sortiment sind, ist es sinnvoll, externe Fachstellen einzubinden – etwa:
- spezialisierte Rechtsanwälte
- Compliance-Berater
- Prüfinstitute
Das verursacht Kosten, verhindert aber oft deutlich höhere Folgekosten durch Rückrufe, Marktplatzsperren oder Abmahnungen.
Fazit: Rechtssicher starten – und Vertrauen systematisch aufbauen
Regulierte Produkte online zu verkaufen ist für Gründer gut machbar – erfordert jedoch Struktur, Planung und Verantwortungsbewusstsein.
Wer sich frühzeitig mit folgenden Punkten beschäftigt,
- REACH-Anforderungen
- Produktsicherheitsrecht
- Kennzeichnungspflichten
- saubere Lieferantendokumentation
legt nicht nur den Grundstein für rechtssicheren Handel, sondern auch für langfristiges Kundenvertrauen.
Gerade in spezialisierten Nischen zeigt sich: Compliance ist kein Bremsklotz – sondern ein echtes Qualitätsmerkmal im modernen E-Commerce.
From Lab to Launch
Wie Start-ups Forschung in Wirkung und Wachstum übersetzen: So gelingt Life-Sciences-Start-ups die Series A.
Life Sciences gehören zu den spannendsten, aber auch anspruchsvollsten Bereichen für Wachstumskapital. Kaum ein Sektor verbindet wissenschaftliche Exzellenz so direkt mit gesellschaftlichem Nutzen und gleichzeitig mit langen Entwicklungszyklen, hohen Kosten und komplexen regulatorischen Anforderungen. Genau diese Mischung macht den Weg vom Forschungslabor bis zum Series A-Deal so herausfordernd – und sie erklärt, warum Impact-Investoren hier besonders genau hinschauen.
Hervorragende Technologien werden nicht automatisch zu einer überzeugenden Investmentstory. Entscheidend ist, ob ein Start-up den Sprung von der wissenschaftlichen Idee zur skalierbaren Wertschöpfung schafft. Wer Series A-Kapital aufnehmen will, muss zeigen, dass aus Forschung ein Produkt werden kann, aus einem Produkt ein Markt und aus einem Markt ein nachhaltiges Geschäftsmodell.
Wissenschaft allein reicht nicht: Der Forschungsansatz muss investierbar werden
Viele Life Sciences-Start-ups starten mit einem starken technologischen Fundament. Die wissenschaftliche Tiefe ist oft beeindruckend, ebenso wie die Expertise im Team. Für Investoren ist das jedoch nur der Ausgangspunkt. Series A-Investoren erwarten einen realistischen Anwendungskontext und ein skalierbares Businessmodell mit klarer Exitstrategie. Damit verändern sich die entscheidenden Fragen im Unternehmen und auch die Teamanforderungen. Wie stabil ist die Datenlage? Wie groß ist der adressierbare Markt? Wie robust ist das Verfahren außerhalb idealer Laborbedingungen? Ist die Patentlage verteidigbar? Wie ist das Wettbewerbsumfeld strukturiert – und welche Schritte (inkl. Regulatorik und Kapitalbedarf) sind nötig, um ein marktfähiges Produkt zu schaffen? Je klarer ein Start-up diesen Übergang strukturieren und belegen kann, desto eher entsteht Vertrauen beim Investor: Denn die Series A ist oft der Zeitpunkt, an dem Investoren das hohe Risiko eines Life Sciences-Start-ups anhand seines Kommerzialisierungspotenzials genauer beurteilen. Detaillierte Informationen zu Entwicklungszeit, Kapitalbedarf, Regulatorik sowie Marktzugang, Exitoptionen und die richtige Equity Story werden zu entscheidenden Faktoren für ein Series A-Start-up.
Impact ist kein Buzzword: Wirkung muss messbar und plausibel sein
Impact-Investoren investieren nicht nur in Rendite, sondern auch in Wirkung. Gerade in den Life Sciences kann Impact sehr konkret sein, etwa durch bessere Diagnostik, effizientere Therapien, schnellere Entwicklungspfade oder niedrigere Kosten im Gesundheitssystem – oder auch eine erste neue Therapieoption für bestimmte Indikationen. Impact muss verständlich, messbar und realistisch hergeleitet werden. Viele Start-ups formulieren ihren Impact zu allgemein. Am meisten Erfolg verspricht eine klare, fokussierte Wirkungskette. Welches Problem wird gelöst? Für welche Patientengruppe oder welches Versorgungssystem? Welche Outcomes verbessern sich tatsächlich? Und welche Evidenz spricht dafür, dass diese Wirkung erreichbar ist? Gibt es kompetitive Therapien oder Diagnostika, wie strukturiert sich der Preis, und vor allem: Gibt es eine (teilweise) Erstattung der Versicherungen? Wer Impact so darstellt, dass er nicht nur emotional, sondern auch ökonomisch und klinisch nachvollziehbar wird, schafft einen echten Vorteil im Fundraising.
Der Weg zur Series A: Strategie schlägt Hoffnung
Series A-Kapital ist nicht einfach „mehr Geld“. Es markiert einen Strategiewechsel. In dieser Phase wollen Investoren sehen, dass ein Start-up seinen Entwicklungsplan realistisch strukturiert, die Risiken kennt und einen klaren Pfad zur Kommerzialisierung aufzeigen kann. Dazu gehören belastbare Meilensteine, ein sauberer Finanzierungsplan und eine klare Priorisierung. Welche Daten müssen bis wann vorliegen? Welche regulatorischen Schritte sind kritisch? Welche Partnerschaften sind erforderlich, um Zeit und Kosten zu reduzieren und sich strategisch zu platzieren? Und wie sieht der Plan aus, wenn einzelne Annahmen nicht eintreten? Ein überzeugender Series A-Case zeigt nicht nur das Best Case-Szenario, sondern auch professionelles Risikomanagement – denn Investoren wissen, dass im Life Sciences-Umfeld nicht alles planbar ist. Umso wichtiger ist ein strukturierter, realistischer Ansatz.
Team, Governance und Umsetzungskraft: Investoren investieren in Führung
Im Life Sciences-Bereich ist die Teamfrage oft entscheidend. Nicht, weil wissenschaftliche Kompetenz unwichtig wäre, sondern weil Series A eine operative Phase ist. Investoren suchen Teams, die nicht nur Forschung können, sondern auch kommerzielle Produktentwicklung, klinische Strategie, Marktlogik und Partnerschaften. Start-ups wirken besonders überzeugend, wenn sie früh ein starkes Set-up schaffen. Dazu gehören erfahrene Advisors, ein realistisches Verständnis für klinische und regulatorische Prozesse sowie eine Governance-Struktur, die Wachstum ermöglicht. Ein starkes Board, klare Rollen und ein transparenter Kommunikationsstil sind nicht nur „nice to have“, sondern Signale von Reife. Gerade Impact-Investoren achten darauf, ob die Mission eines Unternehmens auch organisatorisch getragen wird. Wer Wirkung verspricht, muss zeigen, dass Verantwortung strukturell verankert ist.
Skalierung in Life Sciences: Partnerschaften oft der schnellste Hebel
Während in klassischen Tech-Modellen Skalierung oft über Vertrieb und Marketing läuft, ist der Hebel in den Life Sciences häufig ein anderer. Strategische Partnerschaften können der Schlüssel sein, um schneller Richtung Markt zu kommen und früh einen Exitpfad zu skizzieren. Das kann über Pharmakooperationen, Diagnostikpartner, Forschungseinrichtungen oder Industriepartner geschehen.
Für Investoren ist dabei entscheidend, dass Partnerschaften nicht nur als Option erwähnt werden, sondern als strategischer Bestandteil des Geschäftsmodells. Wer zeigen kann, dass der Zugang zu Infrastruktur, klinischen Studien, Produktionskapazitäten oder Vertriebskanälen realistisch gesichert ist, reduziert das Risiko (oft auch die Kosten) und erhöht die Attraktivität der Series A-Runde.
Gleichzeitig sollten Start-ups vermeiden, sich zu früh abhängig zu machen. Gute Deals entstehen, wenn die eigene Position stark genug ist, um Partnerschaften auf Augenhöhe zu verhandeln.
Fazit: Series A gewinnt, wer Impact in ein skalierbares Geschäftsmodell übersetzt
Der Weg vom Labor zum Launch ist in den Life Sciences kein Sprint, sondern ein anspruchsvoller, kapitalintensiver Prozess. Impact-Investoren sind bereit, diesen Weg zu begleiten, erwarten jedoch Klarheit, Struktur und Evidenz. Wissenschaftliche Exzellenz ist die Basis, doch Series A-Kapital gibt es nur, wenn daraus ein investierbares Produkt, ein plausibler Markt und ein professionell geführtes Unternehmen entsteht. Start-ups, die ihren Impact messbar machen, ihre Meilensteine realistisch planen und ihr Team auf Umsetzung ausrichten, haben die besten Chancen, Wirkung und Rendite zusammenzubringen: Denn am Ende überzeugt nicht die Vision allein, sondern vor allem die Fähigkeit, sie in messbare Ergebnisse zu übersetzen.
Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier geht's zum E-Shop.
Neues Venture Studio und 30-Mio.-Fonds für Europas Sicherheitstechnologien
Ein Konsortium aus Beratung, Venture Building und Kapitalmanagement startet eine neue Initiative für Technologien im Bereich „Resilience & Defence“. PwC Deutschland, Bridgemaker und Segenia Capital haben am 12. Februar den Launch eines gemeinsamen Venture Studios bekannt gegeben. Die Allianz positioniert sich als „System-Integrator“, um die Lücke zwischen universitärer Forschung und marktfähigen Produkten im Sicherheitssektor zu schließen.
Der Markt für Sicherheitstechnologie und den Schutz kritischer Infrastrukturen (KRITIS) wandelt sich von einer Nische zum zentralen Fokus der europäischen Innovationspolitik. Mit dem neuen Venture Studio reagieren die Initiatoren auf die geopolitische Notwendigkeit, technologische Souveränität in Europa zu stärken.
Für Gründer*innen im DeepTech-Bereich eröffnet sich damit eine Alternative zum klassischen Venture Capital (VC). Während normale VCs oft erst investieren, wenn ein Produkt Marktumsätze zeigt („Product-Market-Fit“), setzt diese Initiative früher an. Sie adressiert spezifisch die hohen Hürden im Defence-Sektor – wie langwierige staatliche Beschaffungsprozesse und komplexe Regulierung.
Smart Money statt nur Kapital: Der „System-Integrator“-Ansatz
Das Kernproblem vieler europäischer DeepTech-Start-ups ist die Skalierung von der reinen Forschung (Technology Readiness Level 1) hin zur industriellen Anwendung (Level 6+). Während Milliarden-Töpfe wie der NATO Innovation Fund oft erst in Wachstumsphasen greifen, fehlt es häufig an Kapital für die „schmutzige Phase“ des Prototypenbaus („Valley of Death“).
Das Konsortium tritt hier nicht als reiner Geldgeber auf, sondern bündelt drei Disziplinen, um Dual-Use-Technologien (zivile und militärische Nutzbarkeit) schneller zur Marktreife zu bringen:
- Regulatorik & Marktzugang (PwC Deutschland): Unterstützung bei der Navigation durch behördliche Anforderungen („Vergaberechts-Compliance“).
- Company Building (Bridgemaker): Operative „Execution Power“ beim Aufbau der Ventures – von der Hardware bis zur Software.
- Kapital (Segenia Capital): Professionelles Fondsmanagement für die Frühphase.
Für Gründer*innen wirkt dieses Setup wie ein Qualitäts-Filter: Wer das Studio durchläuft, gilt für spätere Series-A-Investoren als „vorgeprüft“ und regulatorisch abgesichert.
Bekannte Gesichter aus dem Ökosystem
Die Personalien hinter der Initiative signalisieren Branchenkennern, dass hier operatives Verständnis auf politisches Netzwerk trifft.
Federführend bei PwC agiert Florian Nöll. Als ehemaliger langjähriger Vorsitzender des Bundesverbands Deutsche Startups gilt er als einer der wichtigsten Brückenbauer zwischen der Berliner Politik und der Gründerszene. Seine Erfahrung ist essenziell, um junge Tech-Firmen durch die oft starren Beschaffungsprozesse der öffentlichen Hand zu navigieren.
Auf der operativen Seite bringt Henrike Luszick (CEO Bridgemaker) einen Track Record ein, der über reine Software-Modelle hinausgeht. Mit Ventures wie Nestor (einem Joint Venture für mobile Überwachungssysteme mit KI-Analyse) hat der Company Builder bereits bewiesen, dass er Hardware-Themen im Sicherheitsbereich erfolgreich am Markt platzieren kann.
30-Millionen-Euro-Fonds & der „Dual-Use“-Hebel
Parallel zum operativen Studio-Betrieb wird ein Venture Fonds mit einem Zielvolumen von 30 Millionen Euro aufgelegt. Segenia Capital, als bei der BaFin registrierter AIFM-Manager, übernimmt die Verwaltung. Die im Vergleich zu Mega-Fonds überschaubare Summe unterstreicht den Fokus auf die Pre-Seed- und Seed-Phase (Tickets ca. 500k – 1,5 Mio. EUR). Der Fonds operiert nach einem „Dual-Track-Ansatz“: Er finanziert sowohl interne Ausgründungen des Studios als auch externe Startups, die strategisch ins Portfolio passen.
Dass München als einer der zentralen Standorte gewählt wurde, ist strategisch kein Zufall. Die bayerische Landeshauptstadt hat sich – getrieben durch die TU München und Einhörner wie Quantum Systems – zum europäischen Hub für DefenceTech entwickelt.
Für Gründer*innen ist zudem der strategische Fokus auf Dual-Use entscheidend. Technologien, die primär für Resilienz und den Schutz kritischer Infrastrukturen entwickelt werden, aber auch militärisch nutzbar sind, umschiffen die strengen ESG-Hürden vieler institutioneller Investoren. Dies öffnet Kapitalquellen, die reinen Rüstungs-Start-ups oft verschlossen bleiben.
Einordnung: Reality Check – Hürden bleiben bestehen
Trotz der prominenten Unterstützung und der Marktlogik müssen interessierte Gründer*innen genau hinsehen. Venture-Studio-Modelle stehen oft in der Kritik, durch hohe Service-Anteile für das operative „Building“ die „Cap Table“ (Gesellschafterstruktur) frühzeitig zu verwässern. Wenn Studio und Fonds signifikante Anteile halten, bleibt Gründer*innen oft weniger Equity, was Folgerunden mit externen VCs erschweren kann („Skin in the Game“-Debatte).
Zudem sind 30 Millionen Euro im kapitalintensiven Hardware-Sektor schnell aufgebraucht – das Risiko einer Finanzierungslücke nach der Seed-Phase bleibt. Die größte Unbekannte ist jedoch der Kunde Staat: Auch mit PwC im Rücken gelten für Start-ups weiterhin die strengen Vergaberechte der öffentlichen Hand. Ob das Studio diese „Paperwork Barrier“ tatsächlich signifikant verkürzen kann, muss die Praxis erst noch zeigen.
Key Facts
- Initiatoren: PwC Deutschland, Bridgemaker, Segenia Capital
- Marktpositionierung: Early-Stage „System-Integrator“ (Kapital + Regulatorik + Building)
- Fokus: Resilience, Defence Technology, KRITIS, Dual-Use
- Finanzierung: Fonds mit 30 Mio. EUR Zielvolumen (Pre-Seed/Seed Fokus)
- Investitionsstrategie: Neugründungen (Inkubation) und externe Direktinvestments
- Standorte: Berlin, Frankfurt am Main, München
1,3 Mio. Euro Finanzierung für BauTech-Start-up conmeet
Das 2023 von Benedikt Kisner, Leandro Ananias und Lennart Eckerlein gegründete conmeet bietet eine All-in-One-Plattform für das Bau- und Handwerksgewerbe.
Nach Jahren der Entwicklung im „Stealth Mode“ meldet sich das Cloud-Software-Start-up conmeet mit einem Erfolg am Markt: Das 2023 gegründete Unternehmen hat seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 1,3 Millionen Euro abgeschlossen. Das frische Kapital soll die Markteinführung der All-in-One-Plattform für das Bau- und Handwerksgewerbe beschleunigen. Als Lead-Investor tritt der VC-Fonds May Ventures auf.
Das im nordrhein-westfälischen Borken ansässige Unternehmen zielt mit seiner Lösung auf die Digitalisierung mittelständischer Bau- und Handwerksunternehmen ab. Kern des Geschäftsmodells ist eine cloud-native Plattform, die verschiedene Unternehmensbereiche wie CRM, ERP, Projektmanagement, Controlling und Banking in einer zentralen Anwendung bündelt. Ziel ist es, die in der Branche weit verbreitete Fragmentierung durch isolierte Softwarelösungen – den sogenannten „Flickenteppich“ – aufzulösen.
Erfahrene Gründer und erfolgreicher Track-Record
Hinter conmeet steht ein Trio mit komplementären Kompetenzen, das die Software in den vergangenen zwei Jahren im Verborgenen entwickelte, bevor im Sommer 2023 die formale Gründung der GmbH erfolgte und vor einigen Monaten die ersten Kunden angebunden wurden.
Der Einstieg von CEO Benedikt Kisner in den ConTech-Markt wird in der Szene dabei besonders aufmerksam verfolgt. Kisner lieferte mit dem Aufbau der netgo group eine der beachtlichsten Wachstumsstorys im deutschen IT-Mittelstand ab. Er führte das Unternehmen bis zum Exit an den Private-Equity-Investor Waterland – zum Zeitpunkt seines Ausstiegs verzeichnete die Gruppe über 1.300 Mitarbeitende und erwirtschaftete Umsätze im dreistelligen Millionenbereich. Komplettiert wird das Gründungsteam durch CTO Leandro Ananias und COO Lennart Eckerlein, der langjährige Führungserfahrung aus dem Handwerkssektor einbringt.
Marktanalyse: Angriff auf den App-Dschungel
Mit dem Marktstart tritt conmeet in ein dicht besiedeltes und umkämpftes Wettbewerbsfeld ein. Moderne Cloud-Herausforderer wie ToolTime, Plancraft oder HERO Software haben in den letzten Jahren bereits erfolgreich digitale Lösungen im Handwerk etabliert. Diese Anbieter punkten oft mit hoher Benutzerfreundlichkeit bei spezifischen Workflows wie Terminplanung oder Angebotserstellung und adressieren primär kleine bis mittlere Betriebe.
Die Differenzierungsstrategie von conmeet zielt jedoch auf eine Lücke im "Upper Mid-Market": Während viele Wettbewerber als Insellösungen fungieren, die über Schnittstellen verbunden werden müssen, positioniert sich das Start-up als integriertes Betriebssystem. Anstatt nur Büroprozesse zu digitalisieren, greift die Software tiefer in die Wertschöpfungskette ein – von der integrierten Banksteuerung bis zur Einbindung von Subunternehmern in Projekthierarchien.
Die Marktchancen stehen dabei gut, da der Leidensdruck in der Branche wächst: Der anhaltende Fachkräftemangel zwingt Bauunternehmen zur drastischen Effizienzsteigerung. Wer nicht mehr Personal findet, muss die Verwaltung automatisieren. Genau hier – in der komplexen Steuerung von Großprojekten und Firmenverbünden – will conmeet sich etablieren.
Starkes Eigeninvestment der Gründer
Eine Besonderheit der aktuellen Runde: Die drei Gründer beteiligen sich selbst mit einem substanziellen Betrag aus eigener Tasche an der Finanzierung. Als Lead-Investor tritt der Venture-Capital-Fonds May Ventures unter der Leitung von Managing Partner Maximilian Derpa auf. Derpa sieht in der Kombination aus technologischer Kompetenz und der durch Eckerlein eingebrachten Branchenerfahrung den ausschlaggebenden Faktor für das Investment: „Conmeet adressiert ein echtes Problem im Mittelstand mit einer technologisch fortschrittlichen Lösung“, so Dominik Lohle von May Ventures.
Ausblick: KI-Integration und Ökosystem
Mit den eingeworbenen 1,3 Millionen Euro plant das Start-up den Ausbau der Teams in Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung. Mittelfristig verfolgt das Unternehmen ambitionierte Technologieziele: Geplant ist der Einsatz von KI-Agenten zur autonomen Steuerung von Geschäftsprozessen. Parallel soll die Plattform zu einem umfassenden Ökosystem für die Immobilienwirtschaft ausgebaut werden – von Architekten über Generalunternehmer bis hin zum Facility Management.
DFKI-Spin-off simmetry.ai sichert sich 330.000 Euro
Das 2024 von Kai von Szadkowski, Anton Elmiger und Prof. Dr. Stefan Stiene als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) gegründete Start-up simmetry.ai ist auf die Generierung von hochwertigen, synthetischen Trainingsdaten für Künstliche Intelligenz und Machine Learning spezialisiert und hat sich dafür eine Förderung der Investitions- und Förderbank Niedersachsen (NBank) gesichert.
Die Mittel stammen aus dem Accelerator-Programm des High-Tech Incubator (HTI). Mit dem frischen Kapital plant simmetry.ai den Ausbau seiner Technologie zu einer skalierbaren Plattform, die es KI-Entwicklern ermöglichen soll, fotorealistische Trainingsdaten „on demand“ selbst zu generieren.
Standortvorteil im „AgTech-Silicon Valley“
Die Ansiedlung in Osnabrück und die Aufnahme in den High-Tech Incubator (HTI) sind strategische Entscheidungen. Die Region hat sich zu einem der bedeutendsten Cluster für Agrartechnik in Europa entwickelt. Für simmetry.ai bedeutet das direkte Nähe zur Zielgruppe: Das Start-up bedient bereits namhafte Kunden aus dem Bereich der Landmaschinen. Der HTI-Accelerator fungiert dabei als Katalysator, um die Deep-Tech-Lösung direkt mit der starken niedersächsischen Industrie zu vernetzen.
Vom Forschungsprojekt zur Plattform
Hinter der Technologie steht ein erfahrenes Gründungstrio: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO) und Prof. Dr. Stefan Stiene. Als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) blicken die Gründer auf jahrelange Erfahrung in der angewandten Forschung zurück.
Ihr zentrales Problem in vergangenen Projekten war selten der Algorithmus, sondern der Daten-Engpass: Über 80 Prozent des Aufwands bei der KI-Entwicklung fließen laut Unternehmensangaben derzeit allein in die Datenerfassung und -aufbereitung. Insbesondere für seltene Randfälle („Edge Cases“) ist das Sammeln echter Daten oft wirtschaftlich kaum darstellbar.
Der USP: Warum der Acker den Unterschied macht
Simmetry.ai tritt an, um diesen manuellen Aufwand durch synthetische, voll annotierte Daten zu ersetzen. Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die sich oft auf strukturierte Umgebungen konzentrieren, wählten die Gründer bewusst einen anderen Einstieg: die Landwirtschaft.
„Wir haben mit der Landwirtschaft begonnen, weil dies sowohl ein hochwirksames als auch technisch anspruchsvolles Feld für KI ist“, erklärt Anton Elmiger. Die Wette der Gründer: Wer robuste KI-Modelle für die chaotischen Bedingungen eines Ackers trainieren kann, für den sind strukturierte Industrieumgebungen leichter zu bewältigen. Diese „AgTech-DNA“ dient dem Start-up nun als technologischer Hebel für die geplante Expansion in industrielle Anwendungen.
Plattform statt Dienstleistung
Ein weiteres Differenzierungsmerkmal ist das Geschäftsmodell. Während synthetische Daten oft noch als Dienstleistung erstellt werden, baut simmetry.ai eine Self-Service-Plattform. KI-Entwickler sollen nicht auf Datenlieferungen warten müssen, sondern fotorealistische Szenarien für Aufgaben wie semantische Segmentierung oder 3D-Posenschätzung eigenständig erstellen können.
Das Timing erscheint günstig: Analysten von Gartner prognostizieren, dass der Anteil synthetisch generierter Daten in KI-Projekten von 60 Prozent im Jahr 2024 auf bis zu 95 Prozent im Jahr 2030 steigen wird.
Key Facts: simmetry.ai
- Gründung: 2024 (Spin-off des DFKI)
- Standorte: Berlin / Osnabrück
- Finanzierung: 330.000 € durch NBank (High-Tech Incubator Accelerator)
- Fokus: Self-Service-Plattform für synthetische Trainingsdaten (Computer Vision)
- Gründer: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO), Prof. Dr. Stefan Stiene
- Zielgruppen: Landwirtschaft (Fokus), Nahrungsmittelproduktion, Industrie
GreenTech-Start-up UV Energy sammelt 1,1 Mio. Euro
Das Böblinger GreenTech-Start-up UV Energy will die Energiewende radikal beschleunigen. Mit einem „minimalinvasiven“ Montage-Ansatz und einer KI-Plattform zielt das Unternehmen auf eine Marktlücke, die große Baukonzerne bislang links liegen lassen.
Klassische Photovoltaik-Projekte auf Parkflächen gleichen oft einem Marathon: Statik-Prüfungen, komplexe Tiefbauarbeiten für Betonfundamente und das Risiko, beim Aufreißen des Asphalts bestehende Strom- oder Wasserleitungen zu beschädigen, schrecken viele Immobilienbesitzer*innen ab. UV Energy, 2023 von Steffen Theurer und Felix Gerhardt (heute nicht mehr aktiv) gegründet, löst dieses Problem mit einem technologischen Doppelschlag aus Hardware und Software.
Angriff auf die „Beton-Riesen“
Mit seinem Ansatz besetzt UV Energy gezielt die Nische zwischen lokalen Handwerksbetrieben und industriellen Großanbietern wie Goldbeck. Während sich massive Stahlkonstruktionen oft erst bei riesigen Flächen rechnen und lokale Solarteure häufig an der komplexen Statik von Parkdecks scheitern, bietet das Start-up eine standardisierte Lösung für den Mittelstand – rentabel bereits ab zehn Stellplätzen.
Der entscheidende Wettbewerbsvorteil ist der Verzicht auf klassische Fundamente. Das System wird mittels spezieller Verfahren direkt auf oder im Bestand verankert. Da keine schweren Erdarbeiten nötig sind, entfallen Aushärtungszeiten für Beton und das Risiko für Erdkabel.
Der Algorithmus als Bauleiter
Skaliert wird das Modell durch eine eigene KI-Plattform. Während Wettbewerber Projekte oft händisch prüfen müssen, automatisiert die Software von UV Energy die Wertschöpfungskette von der ersten Skizze bis zur Logistik. Die KI analysiert Parkflächen und berechnet die optimale Belegung auch auf verwinkelten Arealen. Das Versprechen von CEO Steffen Theurer: Von der Anfrage bis zum Netzanschluss vergehen im Optimalfall nur drei bis sechs Wochen – ein Bruchteil der branchenüblichen Dauer.
Erfolgreicher Proof-of-Concept
Dass die Kombination aus fundamentloser Montage und KI-Planung funktioniert, beweist das Unternehmen bereits in der Praxis. Ein prominentes Referenzprojekt ist die Zentrale der Vereinigten Volksbanken in Böblingen. Die Anlage ging bereits im Juli 2025 ans Netz, überdachte 21 Stellplätze im laufenden Betrieb und lieferte vom Start weg Strom. Ein Tempo, das auch die Politik überzeugte: Umweltministerin Thekla Walker würdigte das Projekt als Vorbild für die effiziente Nutzung versiegelter Flächen.
1,1 Millionen Euro für die Expansion
Dieser technologische Vorsprung hat nun Investoren überzeugt. In der aktuellen Finanzierungsrunde (Februar 2026) sicherte sich UV Energy rund 1,1 Millionen Euro. Angeführt vom Business Angel Netzwerk Companisto und unterstützt durch den Industriespezialisten Irion, soll das Kapital nun in den Vertriebsausbau fließen. Tim Weifenbach, Investment Manager bei Companisto, sieht den USP klar definiert: „UV Energy punktet mit einem skalierbaren Ansatz in einem Markt, der durch regulatorische Vorgaben – wie die Solarpflicht auf Parkplätzen in Baden-Württemberg und NRW – massiv wächst.“
Fazit
UV Energy zeigt, wie DeepTech die Baubranche aufbrechen kann. Durch den Einsatz von KI wird aus einem trägen Bauprojekt ein schnell lieferbares Produkt – ein entscheidender Hebel, um die ambitionierten Klimaziele im Gebäudesektor überhaupt erreichbar zu machen.
Automatisierung vor Hiring, sonst wird Komplexität skaliert
Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung. Tipps und To-Dos.
Wachstum wird in Start-ups oft sehr eindimensional gedacht: mehr Nachfrage gleich mehr Menschen. Sobald Anfragen steigen, Deals reinkommen oder neue Märkte locken, folgt fast automatisch der nächste Hiring-Plan. Dabei wird häufig die Ursache mit Wirkung verwechselt. Nicht fehlende Kapazität bremst junge Unternehmen, sondern fehlende Struktur. Prozesse entstehen improvisiert, Verantwortung wird situativ verteilt, operative Arbeit frisst Fokus. Und irgendwann fühlt sich Wachstum nicht mehr nach Fortschritt, sondern nach Dauerstress an.
Gerade in der Start-up-Branche wird Wachstum zudem stark über sichtbare Kennzahlen bewertet. In Gesprächen mit Investor*innen lautet eine der ersten Fragen häufig nicht Gewinn oder EBITA, sondern: Wie viele Mitarbeitende seid ihr und wie viel Umsatz macht ihr? Die Anzahl der Mitarbeitenden wird damit fast zu einem Statussymbol. Hiring wird nicht nur zur operativen, sondern auch zur psychologischen Größe und ein Zeichen von Fortschritt. Diese Logik verstärkt den Reflex, früh zu skalieren, auch wenn die strukturellen Voraussetzungen dafür noch fehlen. Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung.
Warum Hiring allein selten skaliert
Mehr Menschen im Team wirken wie eine schnelle Lösung. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig ein ähnliches Muster: Neue Kolleg*innen übernehmen Aufgaben, die eigentlich nur deshalb existieren, weil Abläufe unklar oder manuell gewachsen sind. Statt nachhaltiger Entlastung entsteht zusätzliche Koordination.
Typische Symptome sind:
- operative Aufgaben blockieren strategische Arbeit,
- Wissen verteilt sich auf einzelne Köpfe,
- Entscheidungen hängen an Personen statt an klaren Abläufen,
- Abstimmungen nehmen zu, ohne dass die Wertschöpfung im gleichen Maß wächst.
Das Problem ist nicht Hiring an sich, sondern die Reihenfolge. In vielen Fällen wird Hiring eingesetzt, um kurzfristig Druck rauszunehmen, obwohl das eigentliche Nadelöhr fehlende Klarheit ist. Wer einstellt, bevor Abläufe stabil sind, schafft zwar mehr Kapazität, skaliert aber auch Komplexität.
Prozesse als Voraussetzung für wirksames Wachstum
Prozesse werden in Start-ups häufig mit Bürokratie verwechselt. Tatsächlich sind sie das Gegenteil: Sie reduzieren Reibung. Gute Prozesse verlagern Entscheidungen vom Einzelfall ins System. Sie beantworten zwei zentrale Fragen zuverlässig: Was passiert als Nächstes – und wer ist verantwortlich?
Gerade kleine Teams profitieren davon besonders. Prozesse schaffen keine Starrheit, sondern Handlungsspielraum. Sie machen Arbeit vorhersehbar, Übergaben sauber und Entscheidungen reproduzierbar. Erst auf dieser Grundlage kann ein wachsendes Team seine Stärke wirklich entfalten.
Automatisierung im KI-Zeitalter: neue Möglichkeiten, neue Verantwortung
Mit KI hat sich die Eintrittshürde für Automatisierung massiv gesenkt. Viele Aufgaben, die früher manuell oder individuell erledigt wurden, lassen sich heute zuverlässig unterstützen oder teilweise abnehmen, vorausgesetzt, der zugrunde liegende Ablauf ist klar definiert. Entscheidend ist dabei nicht die Tool-Auswahl, sondern die Frage, was automatisiert wird. Automatisierung verstärkt bestehende Strukturen, gute wie schlechte. Wer unklare Abläufe automatisiert, skaliert keine Effizienz, sondern Chaos. Gleichzeitig gibt es zentrale Bereiche, die sich bewusst nicht oder nur sehr begrenzt automatisieren lassen und auch nicht sollten. Recruiting ist einer davon. Der Aufbau eines funktionierenden Teams lebt von persönlicher Einschätzung, Teamdynamik und kulturellem Fit. Ähnliches gilt für Sales: Vertrauensaufbau, Verhandlung und das persönliche Gespräch bleiben essenziell. Automatisierung ist hier unterstützend, aber kein Ersatz. Besonders geeignet sind Tätigkeiten, die häufig auftreten, wenig kreativen Spielraum haben und auf wiederkehrenden Informationen basieren.
Bereiche, die sich heute besonders gut automatisieren lassen
Lead- und Anfragequalifizierung
Unstrukturierte Anfragen lassen sich mithilfe von KI zusammenfassen, bewerten und priorisieren. Statt jede Anfrage manuell zu prüfen, entstehen klare Kriterien, die relevante von irrelevanten Leads trennen und Follow-ups vorbereiten.
Angebots- und Abrechnungsprozesse
Angebote, Verträge und Rechnungen folgen in vielen Startups ähnlichen Mustern. Automatisierte Vorlagen, angebundene Datenquellen und definierte Freigaben sparen Zeit, reduzieren Fehler und schaffen Transparenz.
Onboarding von Kund:innen und Mitarbeitenden
Onboarding ist kein Einzelfall, sondern ein wiederkehrender Prozess. Checklisten, automatische Aufgaben und zentrale Informationspunkte sorgen für Verlässlichkeit. KI kann helfen, Informationen zu strukturieren und kontextbezogen bereitzustellen.
Support und interne Anfragen
Ein Großteil von Fragen wiederholt sich. Wissensbasen in Kombination mit KI-gestützter Suche und Antwortvorschlägen entlasten Teams und machen sichtbar, wo Standards fehlen.
Projektmanagement und Übergaben
Klare Projekt-Templates, automatisierte Status-Updates und definierte Trigger reduzieren Abstimmungsaufwand. KI kann dabei unterstützen, Risiken früh zu erkennen oder nächste Schritte vorzuschlagen.
Was Start-ups daraus lernen können
Automatisierung ersetzt keine Entscheidungen, sie macht sie skalierbar. Voraussetzung dafür ist Klarheit über Abläufe, Verantwortlichkeiten und Prioritäten. Wer versucht, Chaos zu automatisieren, verstärkt es lediglich.
Hilfreiche Leitfragen sind:
- Welche Aufgaben wiederholen sich regelmäßig?
- Wo entstehen manuelle Engpässe?
- Welche Tätigkeiten binden qualifizierte Menschen ohne echten Mehrwert?
Die Antworten darauf liefern meist schnell die größten Hebel.
Der KI-Wendepunkt: Systeme und Personal
Nachhaltiges Wachstum entsteht dort, wo Start-ups Systeme aufbauen und diese bewusst mit ihrem Team verzahnen. Nicht, weil Systeme Menschen ersetzen, sondern weil sie Menschen von struktureller Überforderung entlasten. Automatisierung schafft dabei nicht nur Effizienz, sondern Entscheidungsqualität: Wenn Daten sauber fließen, Übergaben klar sind und Standards greifen, werden Prioritäten weniger Bauchgefühl und stärker reproduzierbar.
Der gezielte Einsatz von KI-Tools verschiebt diesen Wendepunkt zusätzlich. Sie können Routinearbeiten abfangen, Informationen aus unstrukturierten Inputs verdichten und Entscheidungen vorbereiten – etwa durch Lead-Vorqualifizierung, Support-Clustering oder zusammengefasste Status-Updates. KI wirkt dabei nicht als Ersatz für Klarheit, sondern als Verstärker funktionierender Prozesse.
Hiring bleibt auch weiterhin essentiell. Seine Wirkung entfaltet es jedoch erst dann vollständig, wenn Prozesse klar sind und Automatisierung sowie KI gezielt unterstützen. So entsteht Wachstum, das nicht nur schneller, sondern auch gesünder ist.
Der Autor Markus Hetzenegger ist Gründer & CEO von NYBA Media. 2018 gegründet, zählt NYBA heute zu den führenden Marketing-Unternehmen im Live-Entertainment.
SET100-Liste 2026: ClimateTech entwächst den Kinderschuhen
Zum zehnten Mal hat die Deutsche Energie-Agentur (dena) die globalen Top-Start-ups der Energiewende identifiziert. Die Analyse der SET100-Liste 2026 zeigt: Statt Visionen dominieren heute umsatzstarke Geschäftsmodelle und industrielle Hardware-Lösungen.
Wer verstehen will, wie sich die globale Start-up-Szene im Bereich Energie und Klima entwickelt, muss in diesem Jahr auf den Reifegrad der Technologien schauen. Die Zeiten, in denen Climate Tech vornehmlich aus Software-Piloten im frühen Stadium bestand, scheinen vorbei zu sein. Zum zehnjährigen Jubiläum der Innovationsplattform Start Up Energy Transition (SET) veröffentlichte die dena am 11. Februar 2026 die neue SET100-Liste. Ein Blick in die Daten der 100 ausgewählten Unternehmen offenbart eine massive Verschiebung hin zu marktreifen Lösungen.
Vom Prototyp zum Markteintritt
Aus insgesamt 470 Bewerbungen aus 79 Ländern wählte eine internationale Jury die vielversprechendsten Kandidat*innen aus. Auffällig ist dabei der hohe technologische Reifegrad (Technology Readiness Level, TRL). 79 Prozent der gelisteten Start-ups befinden sich bereits in der „Late Stage“ (TRL 7-9), verfügen also über marktreife Produkte oder sind bereits in der Skalierung.
Philipp Richard, Bereichsleiter Digitale Technologien & Start-up Ökosystem bei der dena, betont die fortgeschrittene technische Bereitschaft dieses Jahrgangs: „Viele Start-ups befinden sich jetzt auf TRL 7-9, was auf Lösungen hinweist, die für den sofortigen Einsatz auf dem Markt bereit sind.“. Die Start-ups haben die Pilotphase weitgehend hinter sich gelassen – 80 Prozent verfügen über Produkte, die über den Status eines „Minimum Viable Product“ (MVP) hinausgehen.
Umsatzsprung und Kapitalfluss
Diese Reife spiegelt sich auch in den betriebswirtschaftlichen Kennzahlen wider. Die monatlichen Umsätze der SET100-Unternehmen haben sich im Jahresvergleich mehr als verdoppelt – von 10,1 Millionen Euro im August 2024 auf 20,9 Millionen Euro im August 2025.
Dabei zeigt sich eine klare Trennung bei der Kapitalverteilung. Obwohl der Sektor „Clean Energy & Storage“ mit 39 Start-ups die größte Gruppe in der Liste stellt, floss das meiste Kapital in einen anderen Bereich. Die Finalisten der Kategorie „Industry“ konnten mit 93,6 Millionen Euro mehr als die Hälfte des gesamten Finanzierungsvolumens der Finalisten auf sich vereinen. Dies deutet auf ein wachsendes Interesse von Investor*innen an Lösungen für schwer dekarbonisierbare Industriesektoren (Hard-to-Abate-Sectors) hin, die oft kapitalintensive Hardware erfordern.
Hardware dominiert, Software flankiert
Die Analyse der Geschäftsmodelle zeigt, dass reine Softwarelösungen in vielen Bereichen zur Minderheit werden. Besonders in den Sektoren „Buildings & Construction“ sowie „Mobility & Transportation“ dominieren Hardware-Lösungen mit 62 Prozent beziehungsweise 50 Prozent. Lediglich im Bereich „Clean Energy & Storage“ liegt der Software-Anteil mit 51 Prozent noch vorn, was auf die hohe Bedeutung von Netzmanagement und digitalen Speicherlösungen hinweist.
Insgesamt zeigt die Liste 2026 eine hohe Produktkomplexität: 59 Prozent der Lösungen werden als „sehr komplex“ eingestuft. Gleichzeitig ist der Weg zur Profitabilität für viele greifbar: 18 Prozent der Start-ups haben den Break-even bereits erreicht, weitere 36 Prozent erwarten diesen Schritt innerhalb der nächsten 12 Monate.
Die Finalist*innen im Überblick
Aus den Top 100 wurden 15 Finalist*innen ausgewählt, die ihre Lösungen am 17. März 2026 auf dem SET Tech Festival in Berlin präsentieren werden. Die Bandbreite reicht von Kreislaufwirtschaft bis zu KI-gesteuerter Netzstabilität:
- Clean Energy & Storage: Hier treten unter anderem Alternō (Singapur) mit thermischen Speichern auf Sandbasis und Flower (Schweden) mit KI-basiertem Energiehandel an.
- Industry: In dieser kapitalstarken Kategorie finden sich Unternehmen wie Cyclic Materials (Kanada), das Seltene Erden recycelt, und InPlanet (Deutschland), das auf beschleunigte Gesteinsverwitterung zur CO2-Speicherung setzt.
- Buildings & Construction: Hier liegt der Fokus auf Materialien und Inspektion, etwa durch Birdsview (Norwegen) mit KI-gestützter Betondiagnose oder Mykor (UK) mit Dämmstoffen aus Pilzmyzel.
- Mobility: Finalisten wie CLIP.bike (USA) setzen auf E-Bike-Nachrüstungen, während Gridio (Estland) intelligentes Laden von E-Autos ermöglicht.
- Energy Access: Unternehmen wie Acecore (USA/Nigeria) und BioMassters (Ruanda) adressieren die Energieversorgung im globalen Süden.
Herausforderungen bleiben bestehen
Trotz der positiven Entwicklung sehen sich die Gründerinnen und Gründer weiterhin mit signifikanten Hürden konfrontiert. Als größte Herausforderung identifizieren die Unternehmen die Anpassung an politische Rahmenbedingungen und Regulierung – ein Thema, das besonders im stark reglementierten Energiesektor schwer wiegt. Auch die internationale Expansion und die Akquise von Talenten zählen zu den drängendsten Problemen. Im Industriesektor, der stark auf spezialisierte Ingenieurskunst angewiesen ist, wird der Fachkräftemangel als besonders kritisch bewertet.
Der SET Award 2026 markiert einen Wendepunkt: ClimateTech ist keine Nische für Idealisten mehr, sondern ein reifer Markt mit validierten Geschäftsmodellen, der zunehmend traditionelle Industriestrukturen aufbricht.
Teures Nachspiel: Pauschalsteuer für exklusive Team-Events fällt weg
Seit dem 1. Januar 2026 gelten verschärfte Regeln für Firmenveranstaltungen. Mit dem Steueränderungsgesetz hat der Gesetzgeber ein beliebtes Schlupfloch geschlossen: Die günstige Pauschalbesteuerung greift nur noch, wenn wirklich alle Mitarbeiter eingeladen sind. Für Start-ups, die auf Team-Incentives und Offsites setzen, bedeutet das nicht nur höhere Kosten, sondern vor allem mehr Bürokratie.
Wer in diesem Jahr ein Offsite für das Sales-Team plant oder ein exklusives „Coder-Retreat“ in den Alpen buchen will, sollte das Budget neu kalkulieren. Der Gesetzgeber hat zum Jahreswechsel auf eine rechtsprechungsfreundliche Auslegung des Bundesfinanzhofs (BFH) reagiert und die Zügel spürbar angezogen. Die bisherige Praxis, auch Events für geschlossene Kreise pauschal mit 25 Prozent zu versteuern, ist damit Geschichte.
Gesetzgeber kassiert BFH-Urteil
Hintergrund der Neuregelung ist ein „Korrektiv“ der Politik. Der BFH hatte in der Vergangenheit entschieden, dass auch Feiern mit begrenztem Teilnehmerkreis als Betriebsveranstaltung gelten können. Dies ermöglichte es Unternehmen bislang, die vereinfachte Pauschalsteuer auch für Department-Events oder Founder-Offsites anzuwenden.
Diese weite Auslegung widerspricht jedoch nach Ansicht des Gesetzgebers dem ursprünglichen Sinn der Pauschalierung nach § 40 Abs. 2 EStG. Das Ziel der Regelung sei die Vereinfachung von Massenvorgängen – und das setze voraus, dass die Veranstaltung der gesamten Belegschaft offensteht.
„Der BFH hat den Begriff der Betriebsveranstaltung sehr weit ausgelegt. Nach dieser Rechtsprechung konnten auch exklusive Feiern pauschal besteuert werden, obwohl nur ein kleiner Kreis eingeladen war“, erklärt Gabriele Busch, Steuerberaterin bei Ecovis in Nürnberg.
Wer nicht alle einlädt, zahlt voll
- Die neue Marschroute ist klar: Die 25-Prozent-Pauschalsteuer ist ab sofort an die Offenheit der Teilnahme gekoppelt.
- Die Regel: Die Veranstaltung muss allen Beschäftigten des Unternehmens oder eines klar abgegrenzten Betriebsteils offenstehen.
- Das Detail: Entscheidend ist nicht, wer tatsächlich kommt, sondern wer kommen durfte.
Sobald eine Einladung von vornherein selektiv ausgesprochen wird – etwa das „Sales-Dinner“ nach einem erfolgreichen Quartal oder das strategische Wochenende nur für die C-Level-Ebene – entfällt das Steuerprivileg. Zwar gelten solche Events lohnsteuerlich weiterhin als Betriebsveranstaltung, doch die finanzielle Begünstigung wird gestrichen.
Bürokratie-Falle für schlanke Strukturen
Für Gründer*innen wiegt der Wegfall der Pauschalierung doppelt schwer. Zum einen erhöht sich die Steuerlast, zum anderen entsteht ein erheblicher Verwaltungsaufwand, der gerade in schlanken Organisationen ohne große HR-Abteilung schmerzt.
Bisher sorgte die Pauschalsteuer dafür, dass die Aufwendungen beitragsfrei in der Sozialversicherung blieben und nicht individuell zugeordnet werden mussten. Dieser „Clean-Cut“ ist bei geschlossenen Team-Events nun vorbei.
Die Konsequenzen für die Administration:
- Individuelle Zurechnung: Die Kosten (Essen, Anreise, Unterkunft) müssen jedem teilnehmenden Mitarbeiter einzeln als geldwerter Vorteil zugerechnet werden.
- Sozialversicherungspflicht: Der Vorteil wird voll sozialversicherungspflichtig.
- Stimmungs-Killer Lohnabrechnung: Die Beträge tauchen auf der individuellen Lohnabrechnung der Mitarbeiter auf – was bei reinen „Belohnungs-Events“ oft zu Irritationen führt, wenn plötzlich Steuern auf das Firmenessen anfallen.
Fazit: Incentives neu denken
Die Neuregelung trifft die Start-up-Kultur, in der Teamevents oft gezielt als Incentive eingesetzt werden, besonders hart. Wer weiterhin exklusive Events für einzelne Teams durchführen möchte, muss sich auf höhere Lohnnebenkosten (ca. 30 bis 50 % Aufschlag durch Sozialabgaben) und komplexere Abrechnungsprozesse mit dem Steuerberater einstellen.
„Arbeitgeber sollten bestehende Konzepte für Betriebsfeiern überprüfen und rechtzeitig anpassen“, rät Expertin Busch. Nur durch eine vorausschauende Planung lassen sich böse Überraschungen bei der nächsten Lohnsteuerprüfung – und schlechte Stimmung im Team – vermeiden.
Deine Checkliste zur rechtssicheren Eventplanung
Nutze diese Liste VOR jeder Buchung, damit du später keinen Stress mit dem Finanzamt oder der Lohnbuchhaltung bekommst.
Phase 1: Der Teilnehmerkreis (dein wichtigster Checkpoint)
Das ist ab sofort der entscheidende Hebel. Hier legst du fest, ob es teuer oder günstig wird.
- Zielgruppe definieren: Wer ist eingeladen?
- Option A: Die gesamte Belegschaft (Alle).
- Option B: Ein klar abgegrenzter Betriebsteil (z. B. „Alle aus der Filiale X“ oder „Das ganze Lager-Team“).
- Option C: Ein selektiver Kreis (z.B. „Nur High-Performer“, „Sales-Team nach Zielerreichung“, „C-Level“).
- Check „Offenheit“: Hatte wirklich jede(r) aus Gruppe A oder B theoretisch die Chance teilzunehmen? (Denk dran: Es geht ums „Dürfen“, nicht ums „Kommen“).
- Entscheidung:
- Bei A oder B: Pauschalsteuer (25 %) möglich. -> Alles entspannt.
- Bei C: Keine Pauschalierung. -> Volle Steuer- und Sozialversicherungspflicht.
Phase 2: Budgetierung (Kostenwahrheit)
Wenn du dich für Exklusivität (Option C) entschieden hast, musst du neu rechnen.
- Kosten pro Kopf ermitteln: Gesamtkosten (Location, Essen, Drinks, Anreise, Hotel) geteilt durch Anzahl der Teilnehmer.
- Bei „Exklusiv-Events“ (Option C):
- Hast du ca. 30–50 % Puffer für Lohnnebenkosten eingeplant? (Arbeitgeberanteile SV + Übernahme der Lohnsteuer).
- Hast du geklärt, ob die Firma die Lohnsteuer übernimmt (Netto-Lohn-Vereinbarung)? Damit das Event für deine Kollegen netto kostenlos bleibt.
- Freibetrag checken: Liegen die Kosten (bei offenen Events, A & B) unter 110 Euro pro Nase? (Falls ja: steuerfrei. Falls nein: Der übersteigende Betrag kann pauschaliert werden – aber nur, wenn das Event „offen“ war).
Phase 3: Dokumentation (Sichere dich ab)
Damit du bei der nächsten Lohnsteuerprüfung entspannt bleibst.
- Einladung speichern: Archiviere die Einladungs-Mail oder den Aushang. Das ist dein Beweis, an wen sich das Event gerichtet hat (Nachweis der „Offenheit“).
- Teilnehmerliste führen: Schreib genau auf, wer wirklich da war.
- Zuordnung für die Payroll:
- Bei offenen Events: Gesamtsumme und Teilnehmerzahl reichen meist.
- Bei exklusiven Events: Erstelle eine Liste, die jedem Kollegen exakt seine Kosten zuordnet (Wer hatte das Einzelzimmer? Wer ist Bahn gefahren?).
Phase 4: Interne Kommunikation & HR
Vermeide Frust im Team und in der Personalabteilung.
- Payroll briefen: Schick die Infos (Liste, Kosten, Art des Events) vor dem Abrechnungslauf an die Lohnbuchhaltung. Nicht erst danach!
- Kollegen informieren (nur bei exklusiven Events): Falls die Versteuerung auf der Gehaltsabrechnung auftaucht (selbst wenn die Firma zahlt, sieht man das oft als „durchlaufenden Posten“), sag den Leuten vorher Bescheid: „Auf eurer Abrechnung steht Posten X – keine Sorge, das kostet euch netto nichts, muss aber steuerlich draufstehen.“
Die Steuer-Ampel für deine Planung
