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Marktvorteile durch Datenanalyse: Erfolgsmessung und Fortschrittsverfolgung mit Business Analytics
Wissen ist Macht. Das ist nicht nur eine schnell daher gesagte Floskel ohne Inhalt, sondern eine der wichtigsten Regeln eines jeden Business – insbesondere, wenn du „Macht“ als „Kontrolle besitzen“ übersetzt. Mehr Wissen ist demnach immer besser, um Vergangenes und Gegenwärtiges zu bewerten und die Zukunft planen zu können. Business Analytics ist die zeitgenössische Disziplin, die dir das ermöglicht.
Als Gründer*in bist du beinahe jeden Tag gezwungen, Entscheidungen zu fällen. Entscheidungen, die kurz- oder langfristig maßgeblichen Einfluss auf den Kurs deines Unternehmens haben können. Für welchen Cloud-Dienstleister entscheidest du dich? Welche*n der vielen Bewerber*innen stellst du ein? Welche Marketing-Bestrebungen sollen dir künftig wie viele Euros wert sein?
Solche und ähnliche Fragen sind das Tagesgeschäft aller Unternehmensleiter*innen. Und sie alle haben eine Notwendigkeit: Sie müssen auf einem festen Fundament aus detaillierten, harten Informationen stehen. Andernfalls bist du gezwungen, (teilweise) nach Bauchgefühl zu entscheiden – das kann funktionieren, es kann jedoch ebenso nach hinten losgehen.
Zwar gibt es viele Möglichkeiten, dir diese harten Informationen zu verschaffen. Doch zumindest dann, wenn dein Unternehmen einen reichhaltigen Datensatz besitzt, dürfte es aktuell nur wenige Methoden geben, die an Business Analytics heranreichen.
Was Business Analytics ist – und was nicht
Wenn du an dieser Stelle nicht genau weißt, was sich hinter dem Begriff verbirgt, ist das nicht schlimm. Dabei handelt es sich um einen vergleichsweise neuen Ansatz. Er lässt sich maßgeblich auf die zuletzt in vielen Unternehmen stark gestiegenen (digitalen) Datenmengen zurückführen.
Die deutsche Übersetzung gibt dir bereits einen guten Hinweis: Geschäftsanalyse oder -analytik. Dabei handelt es sich – etwas vereinfacht erklärt – um eine mathematische Herangehensweise. Wahrscheinlich weißt du, wie viele Informationen sich in den Daten eines Unternehmens verbergen können. Vor allem solche, die dir aufzeigen, was gut und was schlecht läuft, was es dir wiederum gestattet, diverse Schlüsse zu ziehen und sie in Geschäftsführer*innen-Entscheidungen umzusetzen.
Business Analytics, meist BA abgekürzt, ist eine Methode, die sich auf digitale, automatisierte und hauptsächlich statistische Analysen stützt. Man erfasst mehrere Datenquellen aus deinem Betrieb, die Rückschlüsse auf die Performance deines Start-ups gestatten. Diese Daten werden zusammengefasst und ausgewertet. Am Ende dieses Prozesses erhältst du zweierlei Arten von Informationen:
- Du bist vollständig über die Leistung deines Unternehmens im Bilde. Du weißt, welche Dinge was warum leisten und darüber, was gut und weniger gut wirkt bzw. läuft – sozusagen das „wie“, „wieso“ und „warum“.
- Du erhältst detaillierte Wahrscheinlichkeiten über Trends oder sich abzeichnende Ereignisse.
Im Gegensatz zu artverwandten Themen wie etwa Data Analytics hat das alles einen streng unternehmerischen Background und ebensolche Ziele. Konkret unterscheiden sich vier Unterdisziplinen von Business Analytics, die jeweils unterschiedliche Fragen beantworten:
- Deskriptiv: Was ist in der Vergangenheit passiert und was läuft gerade ab?
- Diagnostisch: Warum ist etwas so passiert, wie es geschehen ist?
- Prädiktiv: Was könnte passieren?
- Präskriptiv: Was müsste geschehen, damit was passiert?
Natürlich muss dir eines klar sein: Business Analytics ist eine nüchterne Wissenschaft; eben maßgeblich von Statistik bestimmt. Die Disziplin kann dir, ähnlich wie Data driven Marketing, nur das verraten, was sich aus deinen vorhandenen Datensätzen extrahieren lässt. Ebenso kann sie dir „nur“ Wahrscheinlichkeiten aufzeigen, nicht mit letzter Sicherheit vorherbestimmen.
Dadurch steht auch fest, dass du nach wie vor die volle Entscheidungsbefugnis hast. Die Datenanalyse kann dir nur Hinweise geben, ob und wie du sie umsetzt, bleibt dir überlassen.
Was Business Analytics dir als Gründer*in bringt
Du selbst hast wahrscheinlich schon oft genug über Zahlenreihen gesessen, um sie zu analysieren. Ist das also nicht das gleiche wie Business Analytics? Keinesfalls. Wir haben es hier mit einer Mischung solcher Disziplinen wie Data Mining oder Predictive Analytics zu tun. All das ist nötig, um speziell im Bereich Big Data den Überblick zu behalten.
Ab einem gewissen Punkt sind andere Methoden einfach nicht mehr fähig, derart große Datenmengen a) zu erfassen und b) alle Informationen zu extrahieren. Business Analytics würde dir beispielsweise detailliert aufzeigen, wie deine Kund*innen in ihrer Gesamtheit deine Website nutzen – oder dir verraten, wie sich Nachfragetrends entwickeln, um deine Logistik entsprechend vorzubereiten und anzupassen.
Getreu dem Motto, wonach Wissen gleich Macht ist, verschafft Business Analytics dir in deiner Eigenschaft als Geschäftsführer*in so viel Wissen, wie es anhand deiner Datensätze möglich ist. Das ist auch der Knackpunkt: Es funktioniert umso besser, je
- umfassender,
- detaillierter,
- vielfältiger und
- weiter zurückreichend
deine Daten sind. Daher ist Business Analytics vielleicht nichts für die ersten Monate deines Bestehens. Definitiv ist es jedoch etwas, das ab dem zweiten Geschäftsjahr interessant wird.
Business Analytics: Intern oder externe Dienstleister anheuern?
Wir werden dir im Folgekapitel noch erläutern, wie eine derartige Analyse schematisch abläuft. Zuvor solltest du dir jedoch eine wichtige Frage stellen: Soll das jemand aus deinem Team machen, womöglich speziell dafür eingestellt? Oder ist es besser, dafür einen Dienstleistungsbetrieb anzuheuern?
Augenscheinlich eine 50/50-Frage – praktisch keinesfalls:
- Business Analyst*innen sind eine sehr gut ausgebildete, aber zahlenmäßig eher kleine Gruppe von Expert*innen. Sie haben einen Bachelor oder Master in Business Analytics, Business Intelligence, Data Science oder einem anderen artverwandten Fach. Außerdem sind sie nicht nur in Sachen Analyse fit, sondern ebenso in betriebswirtschaftlichen Belangen. Es dürfte daher real schon allein deshalb schwierig sein, fähige Köpfe zu finden.
- Es gibt spezielle B2B-Dienstleistungsunternehmen, die gezielt nach diesen Expert*innen suchen, weil sie Business Analytics als Dienstleistung für andere Firmen anbieten. Hinzu kommen außerdem noch größere Konzerne, die eigene Analyse-Teams beschäftigen – diese beiden Gruppen dünnen den Personalmarkt bereits stark aus.
- Ein*e solche*r Inhouse-Analyst*in ist nicht zuletzt für ein Start-up höchstwahrscheinlich ein bisschen zu viel des Guten. Nicht nur, weil diese Profis entsprechend bezahlt werden müssen (wir sprechen von Einstiegsgehältern im Bereich von 50.000 Euro und mehr), sondern weil sie wahrscheinlich bei dir nicht andauernd etwas zu analysieren hätten.
In der Praxis dürfte es deshalb für dich die realistischste – und günstigste – Methode sein, dich mit einem Dienstleister zusammenzutun. Seine Business Analysts werden dann bei dir alles durchführen. Nebenbei hast du so den enormen Vorteil, auf die Expertise eines ganzen Unternehmens und entsprechend reichhaltige Analyse-Tools zurückgreifen zu können.
Ergänzend könnte es vielleicht interessant sein, mittelfristig mit eigenen Intelligence-Softwares zu arbeiten. Zumindest dann, wenn du genügend Routine in dieser komplexen Thematik erlangt hast. Du könntest auf diese Weise ständige Low-Level-Analysen betreiben, die dann von Zeit zu Zeit durch umfassendere Arbeiten eines der Dienstleister unterfüttert werden – etwa für neue Projekte.
Business Analytics: So läuft es in der Praxis ab
Es gibt in deinem Unternehmen ein umfassendes Datenaufkommen. Jetzt bist du der Ansicht, eine Business-Analyse könnte dir wertvolle Insights verschaffen und vielleicht sogar einen Vorsprung vor deinen Konkurrent*innen generieren. Doch wie geht es in einem solchen Fall weiter?
Natürlich ist die Herangehensweise von Fall zu Fall verschieden, da Unternehmen höchst individuell aufgebaut sind und funktionieren. Folgendermaßen kannst du es dir jedoch vorstellen:
- Du nimmst Kontakt zu einem solchen Dienstleister auf. In einem Vorgespräch wird zunächst erläutert, welche Datensätze es bei dir überhaupt gibt – und ob diese ausreichen.
- Es wird konkretisiert, welches Ziel die Analyse verfolgen soll. Darauf basierend werden die Analysemethode, die nötigen Tools und die Datensätze festgelegt.
- Typischerweise werden zunächst Stichproben genommen. Dadurch erkennt man, ob die gewählten Methoden und Datensätze passen. Gegebenenfalls wird justiert.
- Basierend auf den Mustern, die bei einer komplexeren Analyse aufgedeckt werden, müssen mitunter neue Fragen gestellt werden. Anschließend wird so umfassend analysiert, wie es nötig ist, um das in Punkt 2 definierte Ziel zu erreichen.
- Dein Business Analyst fasst alle relevanten Erkenntnisse und Informationen zu einem umfassenden Briefing zusammen. Höchstwahrscheinlich werden dazu noch verschiedene Strategien bzw. Wenn/Dann-Szenarien entworfen und mit dir durchgesprochen.
- Du beziehst diese Ergebnisse in deine Entscheidungsfindung ein.
Ergo: Jemand, der sich sowohl mit Datenanalyse als auch betriebswirtschaftlichen Belangen hervorragend auskennt, durchleuchtet dein Unternehmen. Du musst nicht auf das hören, was sie/er dir sagt. Ebenso musst du nicht alles Vorgeschlagene 1:1 umsetzen. Dennoch solltest du sehr aufmerksam sein.
Denn letztlich ist das alles nur das Ergebnis einer gründlichen Analyse deiner vorhandenen Daten – und aufgrund der wissenschaftlichen Herangehensweise hat das nichts mit unterschiedlichen Interpretationsmöglichkeiten zu tun.
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Dryft: Dt. Gründerinnen sichern sich 5 Mio. US-Dollar für ihre KI-Plattform
Dryft, von den Deutschen Anna-Julia Storch und Leonie Freisinger in den USA gegründet, ist neue Softwareplattform für Fertigungsunternehmen – ein sogenanntes Agentic Operating System-, das bestehende ERP-Systeme schrittweise ergänzen und langfristig ablösen soll.
Nach einer erfolgreichen Finanzierungsrunde über 5 Millionen US-Dollar, angeführt von General Catalyst, geben die beiden deutschen Gründerinnen Anna-Julia Storch und Leonie Freisinger heute den offiziellen Start von “Dryft” bekannt. Dryft ist eine neue Softwareplattform für Fertigungsunternehmen - ein sogenanntes Agentic Operating System-, das bestehende ERP-Systeme schrittweise ergänzen und langfristig ablösen soll.
Der innovative Ansatz von Dryft kombiniert kontextbewusste KI-Agenten mit präziser mathematischer Optimierung. Ziel ist es, komplexe operative Entscheidungen zu automatisieren, die bislang viel manuelle Abstimmung und Erfahrung erforderten. Damit richtet das Unternehmen seinen Fokus auf eine Softwarekategorie, die seit den 1970er-Jahren nur wenig Innovation und Weiterentwicklung erfahren hat.
Die Markteinführung erfolgt zu einem entscheidenden Zeitpunkt: Anhaltende Volatilität ausgelöst durch die COVID-Pandemie und geopolitische Unsicherheiten setzt eine Branche unter Druck, die laut Weltbank rund 16 % (in Prozent des BIP) der weltweiten Wirtschaftsleistung ausmacht. Das Ergebnis sind steigende Kosten, längere Lieferzeiten und erhebliche Ineffizienzen.
„Anstatt Fortschritte zu machen, bewegen wir uns rückwärts. Lieferzeiten haben sich von Wochen auf Monate oder sogar Jahre verlängert und die Volatilität wird weiter zunehmen. Wir müssen schneller reagieren, ob beim Aufbau von Kapazitäten für eine neue Impfstoffproduktion oder beim Hochfahren von Verteidigungsprojekten“, erklärt Dryft-Mitgründerin und CEO Anna-Julia Storch.
Die beiden an der Stanford University ausgebildeten Ingenieurinnen wollen die globale Lieferkette beschleunigen, indem sie eine neue Softwarekategorie schaffen, die zentrale Funktionen klassischer ERP-Systeme erweitert und perspektivisch ersetzt: Enterprise Resource Automation. „Unsere Arbeit ist erst dann getan, wenn unsere Nutzer*innen nicht mehr mit klassischen ERP-Systemen interagieren müssen“, sagt Storch. „Mit Dryft’s Agentic Operating System rücken ERP-Systeme zunehmend in den Hintergrund und dienen künftig vor allem als Datenbasis. Unser Ziel ist es, komplexe operative Entscheidungen zu automatisieren, sodass Fachkräfte zu Managern und Manager zu Strategen werden können. "Indem wir tausende Entscheidungen entlang des gesamten Fertigungszyklus vereinfachen, modernisieren wir eine Softwarekategorie mit einem Marktvolumen von über 100 Milliarden US-Dollar.”
Intelligente Entscheidungsfindung in Echtzeit
Im Gegensatz zu herkömmlichen ERP-Systemen, die primär als Planungswerkzeuge dienen, trifft die Plattform von Dryft in Echtzeit Entscheidungen über sämtliche Fertigungsprozesse. Dies reicht von der Bestimmung optimaler Bestellmengen bis hin zur automatischen Koordination mit Zulieferern, um pünktliche Lieferungen sicherzustellen.
Das System erfasst die Komplexität und das Erfahrungswissen von Produktionsunternehmen und trifft zugleich ökonomisch optimale Entscheidungen. Dieser hybride Ansatz ermöglicht es dem System, die zahllosen Störungen und Unwägbarkeiten der Fertigung, von verspäteten Lieferanten bis zu plötzlichen Änderungen im Produktionsplan, zu bewältigen, ohne dass ganze Planungsteams manuell eingreifen müssen. Dryft agiert an der Spitze des technologisch Machbaren und nutzt die neueste KI-Forschung, um eine neue Art der Lieferketten- und Produktionsplanung zu ermöglichen. Dryft’s Agentic Operating System löst damit das, was CEO Anna-Julia Storch als die zentrale Herausforderung der modernen Fertigung bezeichnet.
„Dryft handelt eigenständig, statt seinen Anwendern zusätzliche Arbeit zu verschaffen. Entscheidend dafür ist unser Fokus auf Design und Benutzerfreundlichkeit. Die meisten unserer Nutzer haben bislang nie hochwertige digitale Produktgestaltung erlebt – sie kennen nur Excel-Tabellen, E-Mails und ein ERP-System. Wenn sie Dryft sehen, sind viele erstaunt, wie mühelos Entscheidungsfindung sein kann, wenn ein System konsequent auf Anwenderfreundlichkeit ausgerichtet ist“, erklärt Storch.
Für die reale Welt gebaut
Die Gründerinnen Anna-Julia Storch und Leonie Freisinger lernten sich an der Stanford University kennen und bringen beide Karrieren in der Fertigungsindustrie mit. Storch, ehemalige internationale Skirennläuferin, arbeitete bereits vor ihrem Abschluss in Data Science mit einigen der größten Automobilzulieferer, um deren Mitarbeitenden in der Anwendung neuer Technologien zu schulen. Freisinger entwickelte die Entscheidungs- und Sicherheitssysteme für den Porsche Taycan und leitete Europas größte Studierendeninitiative im Bereich künstliche Intelligenz.
Beide teilen, wie Storch es beschreibt, eine „Leidenschaft für Geschwindigkeit und die physische Welt: Autos, Flugzeuge, Maschinen, Roboter“. Mit Dryft wollen sie ihre Leidenschaft für Geschwindigkeit und Agilität in Form einer revolutionären Software für die Fertigungsindustrie unter Beweis zu stellen.
Das Dryft-Team besteht aus Spezialisten in KI und Industrie, darunter Ingenieur:innen von Spitzenuniversitäten wie Stanford, Berkeley und MIT sowie ehemaligen Mitarbeitern von Unternehmen wie NASA, Nvidia, Siemens und Amazon.
„Dryfts Mission ist es, die physische Welt zu beschleunigen“, sagt Leonie Freisinger, CTO von Dryft. „Wir haben gesehen, wie die jüngsten Fortschritte in der Software die Welt verändert haben und wir sind überzeugt, dass ein ähnlicher Wandel nun im Hardware-Bereich bevorsteht. Dryft steht an der Spitze dieser Entwicklung, indem wir Fertigungsprozesse massiv beschleunigen. Dies ist der entscheidende Hebel, um in der physischen Welt schneller zu bauen und zu iterieren.“
Den Wandel zur Enterprise Resource Automation schaffen
Die Seed-Finanzierungsrunde über 5 Millionen US-Dollar soll den Aufbau der Dryft Plattform beschleunigen und den Übergang von klassischen ERP-Systemen hin zu Enterprise Resource Automation vorantreiben. Angeführt wurde die Runde von General Catalyst, mit Beteiligung von Neo, Sandberg Bernthal Venture Partners (mitgegründet von Sheryl Sandberg) sowie namhaften Angel-Investoren wie Jeff Wilke (ehemaliger CEO des weltweiten Endkundengeschäfts von Amazon), Qasar Younis (ehemaliger COO von Y Combinator und heutiger CEO von Applied Intuition), Claire Hughes Johnson (ehemalige COO von Stripe) und Dr. Markus Flik (ehemaliger CEO der Industrieunternehmen Behr, Homag und Chiron).
Die Finanzierungsrunde soll die Einstellung weiterer Ingenieur*innen beschleunigen und den Ausbau von Dryfts agentischem Entscheidungs-Engine vorantreiben, um der – laut den Gründerinnen – außergewöhnlich hohen Kund*innennachfrage gerecht zu werden.
Start-up H2 Power ’n’ Heat sichert sich Millionen-Finanzierung
Das 2021 von Herbert Clemens, Christoph Fiala und Volker Fortsch gegründete Potsdamer Start-up will mit seiner patentierten Brennstoffzellentechnologie Dieselgeneratoren überflüssig machen – sauber, leise und netzunabhängig.
H2 Power ‘n’ Heat liefert tragbare Brennstoffzellensysteme mit einer Leistung von 2 bis 7,2 kW. Sie versorgen Baustellen, Werkzeuge, Mobilfunkmasten oder Campinganlagen mit Strom ohne Abgase, Lärm oder Gefahrstoffe. Die speziell entwickelte Kartusche lässt sich ohne Werkzeug wechseln, ist langlebig und transportierbar ohne Gefahrgutklassifizierung. Damit bietet H2 Power n Heat eine skalierbare Lösung für mobile Energieversorgung in Industrie, Freizeit und Defense. Mit dem 5-kW-Modul im 19-Zoll-Format bietet H2 Power ’n’ Heat zusätzlich eine skalierbare Plattform, die sich zu Systemen mit bis zu 100 kW kombinieren lässt – flexibel einsetzbar für mobile wie stationäre Anwendungen.
Marktstart mit starken Partnern
Partner wie H2 Core Systems und Ostermeier Hydrogen Solutions setzen bereits auf die Technologie. Weitere OEMs befinden sich in fortgeschrittenen Gesprächen und planen Pilotprojekte. Mit der neuen Finanzierung soll die Produktion gemeinsam mit einem der größten Automobilzulieferer hochskaliert und der Markteintritt beschleunigt werden.
Erfahrenes Gründerteam mit klarer Vision
Die Gründer Christoph Fiala, Volker Förtsch und Herbert Clemens verfügen über jahrzehntelange Erfahrung in Wasserstoff- und Automobiltechnik. Ihr Ziel: Dieselgeneratoren weltweit durch saubere, wartungsarme Brennstoffzellensysteme ersetzen und damit die mobile Energiewende beschleunigen. „Wir entwickeln Systeme, die heute schon zeigen, wie effizient und robust Wasserstofftechnologie im stationären und mobilen Einsatz funktioniert. Damit bauen wir die Brücke zwischen Ingenieurskunst und Klimaschutz und dies mit einer Technologie, die sofort Wirkung entfaltet”, sagt CEO Christoph Fiala.
SaaS-Start-up CERPRO sichert sich rund 2 Mio. € Pre-Seed-Finanzierung
CERPRO, ein KI-basiertes SaaS-Start-up für industrielle Qualitätssicherung, automatisiert die Erstellung von Prüfplänen aus technischen Zeichnungen und vernetzt Qualitätsdaten entlang der Lieferkette.
CERPRO, 2023 von Frederik Frei, Sascha Müller und Henrik Pitz in Berlin gegründet, hat in einer Pre-Seed-Runde rund 2 Mio. € eingesammelt. Lead-Investor ist seed + speed Ventures, mit D11Z als Co-Lead sowie Beteiligungen von EIT Manufacturing und Techstars. Das frische Kapital soll in Produktentwicklung, Vertrieb und die Expansion in weitere europäische Märkte fließen.
Qualitätssicherung und Nachverfolgbarkeit als Wettbewerbsvorteil
Heute sind Konstruktion, Qualitätssicherung und Produktion in vielen Betrieben noch voneinander getrennt. Die Folge: Kunden von CERPRO berichten über Rückstände von mehreren Monaten in der Qualitätssicherung und im Wareneingang, weil Dokumentationen manuell mit Papier und Excel erstellt und geprüft werden müssen. Gleichzeitig entstehen bis zu 30% der Fertigungsprobleme nicht durch die Produktion selbst, sondern durch unzureichend erstellte Konstruktionszeichnungen.
QualiSpec, das erste Produkt von CERPRO, erkennt, interpretiert und strukturiert Merkmale aus technischen Zeichnungen automatisch, sodass Prüfpläne in einem Bruchteil der Zeit digital erstellt werden können. Seit dem Launch im Dezember 2024 nutzen – so die eigenen Angaben des Start-ups – über 100 Mittelständler (u.a. Luft- und Raumfahrt, Medizintechnik, Maschinenbau) die Lösung und beschleunigen ihre Qualitätsprozesse um mehr als 80% bei deutlich sinkender Fehlerquote. Die Implementierung dauert dafür nur wenige Tage.
„Kaum ein Bereich in der Industrie ist so daten- und dokumentationsgetrieben wie Qualitätssicherung. Genau deshalb ist sie prädestiniert für den Einsatz von KI. Gemeinsam mit unseren neuen Partnern wollen wir unsere Technologie jetzt in die Breite bringen und zum verbindenden Qualitätsstandard zwischen OEMs und Zulieferern machen“, so Frederik Frei, CEO und Co-Founder von CERPRO.
EY Academy Award 2025: Das sind die Finalisten
Der 9. Jahrgang der EY Startup Academy geht auf die Zielgerade. Auch diesmal wird beim großen Finale am 13. November im TechQuartier Frankfurt ein Start-up von einer Jury mit dem EY Academy Award ausgezeichnet. Das ausgezeichnete Start-up erhält neben einem Preisgeld auch ein kostenfreies Beratungskontingent.
Diese Start-up sind für den finalen Pitch Contest beim Closing der EY Startup Academy am 13. November 2025 in Frankfurt nominiert:
Zu jedem Start-up findet ihr hier ein kurzes Vorstellungs-Video
CeraSleeve
CeraSleeve ist ein patentiertes Papieradditiv, das Abfall reduziert, Materialrückgewinnung maximiert und Ressourcen schont. Gleichzeitig unterstützt die preisgekrönte Technologie Partner in der Papierindustrie dabei, Kosten zu senken und Effizienzpotenziale optimal zu nutzen. CeraSleeve wird durch den exist-Forschungstransfer gefördert, ein Programm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie, das vom Europäischen Sozialfonds mitfinanziert wird.
Confora Labs
Confora Labs entwickelt eine cloudbasierte SaaS-Plattform und erbringt Dienstleistungen für das systematische Testen und Compliance-Assessment von KI-Systemen (zum Beispiel hinsichtlich des EU AI Acts). Die Vision von Confora Labs ist eine Zukunft, in der Unternehmen KI-Systeme sicher, transparent und gewinnbringend einsetzen können – und in der neue Regulierung die aktuelle KI-Transformation nicht behindern, sondern auf ein vertrauenswürdiges Fundament stellen. Confora Labs bietet modulare, cloudbasierte Lösungen zur Bewertung der rechtlichen Konformität, Performance und Sicherheit sowie des tatsächlichen wirtschaftlichen Nutzens von KI-Systemen. Unternehmen arbeiten mit Confora Labs, weil das Start-up Technologie, Regulierung und KI-Ethik nicht nur verstehet, sondern optimal verbindet – und KI-Governance von einer regulatorischen Pflicht in einen echten Wettbewerbsvorteil verwandelt.
DataNXT
DataNXT verwandelt Informationsfluten in quellengeprüfte, auditierbare Finanzreports. Mit Multi-Agenten-KI, (zeitbewusstem) Wissensgraph und deterministischen Checks liefert DataNXT Ergebnisse ohne jegliche Halluzinationen. Auf Wunsch ist die Lösung auch im On-Premises- oder VPC-Betrieb für volle Datenhoheit einrichtbar. In Minuten entstehen interne Themenrecherchen, Kreditrisiko-Berichte und M&A-Analysen mit jeweils vollständigem Quellen- & Audit-Trail.
Herita Technologies
Herita Technologies ist ein Fintech-Unternehmen, gegründet von Finanzexperten, Branchenkennern und führenden Industriepartnern. Die gemeinsame Mission: Trade Finance vereinfachen, Abhängigkeiten reduzieren und nachhaltiges Wachstum in allen Branchen fördern. Durch die Verbindung bewährter Handelsinstrumente mit modernster Technologie gestaltet Herita Technologies die globale Handelsfinanzierung neu – digital, effizient und zukunftsorientiert.
Mentcape
Jedes Jahr suchen Millionen von Menschen psychologische Hilfe. Dabei liegt die durchschnittliche Wartezeit für eine Therapie aktuell bei über 5 Monaten. Dies führt zu großem Leid unter den Betroffenen und ist ein echtes gesellschaftliches und ökonomisches Problem. Mentcape ist eine umfassende Psychotherapie-Plattform, die Patient:innen und Therapeut:innen über ein intelligentes, landesweites Ökosystem miteinander verbindet. Die Mission von Mentcape ist es, die psychische Gesundheitsversorgung für alle schneller, smarter und einfacher zugänglich zu machen – und gleichzeitig Therapeuten mit innovativen digitalen Tools zu unterstützen, damit sie ihre Arbeit effizienter gestalten können.
RagStore AI
RagStore ist ein Generative AI Insights Engine, welcher Wissensarbeiter:innen dabei unterstützt, KI zuverlässig zu nutzen – mit drastisch reduzierten Halluzinationen. Während die meisten KI-Piloten dabei scheitern, messbare Auswirkungen durch ungenaue Antworten zu liefern, stellt RagStore hoch qualitative Antworten durch die Verankerung der Ergebnisse in verifizierte Daten sicher. Ragstores geschützte Technologie kombiniert Multi-AI-Faktenprüfung, Integration des Nutzerkontextes und menschliche Überprüfung, um vertrauenswürdige Insights zu gewährleisten. Gegründet von einem erfahrenen Team mit über 25 Jahren an Erfahrung in den Branchen KI, Consulting und Venture Scaling, ist RagStore bereits bei Kund:innen im Einsatz und bereitet derzeit seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde vor. Ragstone ist auf der Mission, KI-Antworten so zuverlässig wie die menschliche Expertise zu machen.
RedGet.io
RedGet.io ist eine kollaborative Plattform zur Überwachung von Treibhausgasemissionen für Häfen und Terminals aller Größen. Sie automatisiert die Emissionsverfolgung über die Scopes 1, 2 und 3 mithilfe von KI-Agenten — und verwandelt fragmentierte Daten in umsetzbare Erkenntnisse.
R&B Brückenassistant
R&B Brückenassistant ist ein in Heilbronn, Baden-Württemberg, ansässiges AI-Fintech-Startup, das CFOs öffentlicher Organisationen – insbesondere Museen – bei datenbasiertem Finanzmanagement unterstützt. Die Webanwendung von R&B Brückenassistant automatisiert Budgetierung, Planung und Reporting anhand branchenspezifischer Kennzahlen und ermöglicht sektorweites Benchmarking. Durch sichere, anonymisierte Vergleiche zwischen Institutionen identifiziert sie Stärken, Risiken und Optimierungspotenziale – und fördert den Austausch bewährter Praktiken innerhalb des Kulturbereichs. Das Tool schafft Transparenz, erleichtert die Abstimmung mit Förderern und reduziert Verwaltungslasten. Das Gründerteam vereint über 30 Jahre Erfahrung in Finanzanalyse, IT-Entwicklung und strategischem Kulturmanagement.
Talents2Germany
Die Talents2Germany GmbH ist ein in Frankfurt ansässiges HR-Tech-Unternehmen, welches den IT-Fachkräftemangel in Deutschland lösen möchte, indem es geprüfte Nicht-EU-Softwareingenieure mit Startups und SMEs verbindet. Mit einer Datenbank von über 82.000 qualifizierten Ingenieuren kombinieren die Kernprodukte — die 9-monatige Vorbereitung und das Talents4Startups-Programm für Remote-Einstellungen — strukturiertes Training mit KI-gesteuerter Automatisierung, um eine echte Win-Win-Situation für Talente und Arbeitgeber zu schaffen. Ausgezeichnet mit dem BSFZ-Siegel für Innovation und einem BSFZ-Finanzierungsengagement von 1,2 Millionen Euro für die KI-Entwicklung ist Talents2Germany in der Lage, die Monetarisierung für Arbeitgeber zu skalieren und die Integration globaler Talente in das Innovationsökosystem Deutschlands zu transformieren.
Zubs
Abonnemement-orientierte E-Commerce-Brands stehen weltweit vor einer Herausforderung: Die Abonnement-Technologie steckt in den Kinderschuhen, da bestehende Lösungen zu unflexibel, zu sehr auf den US-Markt ausgerichtet und zu sehr auf den Erstverkauf statt auf Kundenbindung fokussiert sind. Zubs bietet eine skalierbare, moderne Plattform für Abonnements und Kundenbindung, mit der E-Commerce-Händler durch einzigartige, flexible und automatisierte ZUBScriptions (KI-gestützt, empathisch, nutzerzentriert) einen höheren Customer Lifetime Value erzielen und die Kundenabwanderung reduzieren können. Die Vision von Zubs ist es, Subscription-Programme und wiederkehrende Produktverkäufe auf Autopilot zu stellen, damit sich Händler auf das konzentrieren können, was für sie wirklich wichtig ist: ihr eigentliches Produkt.
3BrainAI
3BrainAI ist eine AI-basierte Datenplattform und Marketplace Intelligence Suite für den Mittelstand in der DACH-Region sowie Mittel- und Osteuropa. 3BrainAIverwandelt fragmentierte Produktkataloge in konsistente, lokalisierte und prüfbare AI-bereite Daten – und veröffentlichen sie sicher aufallen Kanälen über BridgeSync (diff-basiert, idempotent, rollback-fähig). Der Mehrwert entsteht in drei Phasen: Parameter & Kategorisierung (Attribute, Einheiten, kanalspezifische Enums), Bestseller & Merchandising (Top-Produkte, Varianten, Bundles, Lokalisierung DE/PL/CZ/SK) sowie Virtuelle Lager & Buy-Box (Forecasting, Nachbestellpunkte, Preis-Leitplanken). 3BrainAI betreibt die Lösung lokal in EU-Rechenzentren, herstellerneutral und auditierbar. Ergebnis: schnellere und fehlerärmere Listungen, bessere Sichtbarkeit in Filtern, stabilere Margen – heute sichtbar auf Marktplätzen, morgen bereit für AI-Commerce.
Maesn: 2,3 Mio. Euro Seed-Finanzierung für AI-gestützte Unified Accounting API
Das 2022 gegründete Düsseldorfer Software-Start-up ermöglicht SaaS-Unternehmen eine API-Integration für mehrere Buchhaltungssysteme, inklusive Daten-Normalisierung, Security Layer, Monitoring und Webhooks.
Maesn löst eines der größten Infrastrukturprobleme im europäischen SaaS-Ökosystem: Die Vielfalt nationaler Buchhaltungssysteme, Formatstandards und steuerlicher Logiken erschwert Integrationen erheblich. Statt für jedes System eigene, komplexe Schnittstellen zu entwickeln, nutzen Unternehmen mit Maesn eine einzige standardisierte API – inklusive Daten- Normalisierung, Echtzeit-Synchronisation und Developer-First Tooling. Die Plattform unterstützt unter anderem DATEV, Sage, Exact Online, Fortnox und Microsoft Business Central.
„SaaS-Unternehmen stoßen bei Accounting-Integrationen immer wieder auf dieselben technischen und regulatorischen Hürden,“ sagt Themo Voswinckel, CEO und Mitgründer von Maesn. „Wir schaffen einen skalierbaren Layer zwischen Anwendungen und Finanzsystemen. Damit werden Integrationen schneller, stabiler und länderübergreifend standardisiert.“ Bereits heute setzen schnell wachsende B2B SaaS-Anbieter wie Hubspot, Tipalti, clockin und HERO auf Maesn, um Finanzdaten sicher auszutauschen und Implementierungszeiten signifikant zu reduzieren.
„Maesn ist eine Lösung, die wir als Unternehmer selbst schon mehrfach gesucht haben,“ sagt Robin Tschöpe, Managing Partner bei GET Partners. „Durch das abstrahierte Datenmodell und den API-First-Ansatz lassen sich ERP- und Buchhaltungssysteme wie DATEV oder Exact Online einfach integrieren. Statt viele Systeme einzeln anzubinden, nutzen SaaS-Unternehmen die zentrale Maesn-API. Wir freuen uns darauf, das Team strategisch und operativ beim Wachstum zu begleiten.“
Mit der Finanzierung plant Maesn den Ausbau des Engineering-Teams, die Erweiterung auf zusätzliche europäische und internationale Märkte.
eventpage.ai: Münchner KI-Start-up sichert sich 320.000 € Pre-Seed-Finanzierung
Das 2024 von Lasse Schmitt und Julian Wendorf gegründete Start-up eventpage.ai ist ein KI-Tool für "die einfachste Eventplanung der Welt".
Jetzt erhält eventpage.ai frisches Kapital durch eine Pre-Seed-Finanzierung von Campus Founders Venture und D11Z. Ventures. Mit dem sechsstelligen Betrag soll die Skalierung des Geschäftsmodells ermöglicht und die Marktführerschaft im deutschsprachigen Raum gefestigt werden.
„Wir freuen uns sehr, dass wir so namhafte Investoren von unserem Geschäftsmodell und den Zukunftsperspektiven von eventpage.ai überzeugen konnten“, sagt Co-Founder Julian Wendorf.” „Unser Ziel ist es, die Art und Weise, wie Events geplant werden, grundlegend zu verändern. Mit diesem Investment kommen wir unserer Vision näher, Eventorganisation so einfach und zugänglich zu machen, wie Canva es für Design geschafft hat“, so Co-Founder Lasse Schmitt weiter.
WhatsApp-Gruppen und Excel-Listen waren gestern
Eventpage.ai vereint als KI-Plattform die Funktionen von bekannten Tools wie ChatGPT, Canva oder Mailchimp und erstellt auf Basis eines schnellen, individuellen Briefings personalisierte, individuell designte Eventseiten in nur vier Klicks. Damit können Ressourcen gespart und automatisiert Einladungen gemanagt sowie beworben werden - sowohl im beruflichen als auch im persönlichen Kontext. Und das ohne fehleranfällige Excel-Listen oder nervige WhatsApp-Gruppen.
Sechsstelliger Umsatz im Gründungsjahr
Im Januar 2024 gegründet, im Juli vergangenes Jahr gelauncht und im Dezember 2024 die Umsatzerwartung übertroffen: Während viele Software-Start-ups im ersten Gründungsjahr erst einmal Strukturen aufbauen und das eigene Produkt entwickeln, erzielt eventpage.ai nach eigenen Angaben bereits einen sechsstelligen Umsatz in den ersten sechs Monaten.
Dank ihres starken Netzwerks in der Branche und der überzeugenden Performance von eventpage.ai konnten die Gründer bereits von Beginn an namhafte Partner wie Mizuno Corporation, Munich Innovation Ecosystem GmbH und EHF Marketing (European Handball Federation) für eine direkte Zusammenarbeit mit dem Tool gewinnen - und damit Business-Accounts als zahlende Kunden sichern. Deren Feedback floss wiederum direkt in die Weiterentwicklung des Tools und so gelang eine dynamische Markteinführung. Aktuell sind bereits Tausende Nutzer mit der Plattform in Kontakt.
Gründer mit Events im Blut
Die Gründer Lasse Schmitt und Julian Wendorf haben Events im Blut. Lasse Schmitt, Sportökonomie-Alumni der Universität Bayreuth, ist im Schwarzwald aufgewachsen und Julian Wendorf, ehemaliger Absolvent der Hochschule Anhalt, kommt gebürtig aus Trier. Nach ihrem Kennenlernen bei einem Sport-Event während des Studiums haben sie 2016 gemeinsam die Sportmarketing-Agentur B2M Creative GmbH gegründet. Heute gehört B2M zu einer der führenden deutschen Agenturen im Sport- und Lifestyle-Bereich. In der Branche sind sie bekannte Gesichter und gelten durch ihre Erfahrung als Experten in der Kombination von Offline- und Digital-Welt.
KI und Selbstreflexion: Was macht KI mit dir?
Wie du innovative KI-Technologie und persönliche Entwicklung strategisch geschickt kombinierst, um dein Start-up nachhaltig zu skalieren.
Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Wachstumsbooster. Doch wer dabei nur auf Technik setzt, lässt ein entscheidendes Potenzial ungenutzt – die eigene persönliche Entwicklung. Warum es gerade die Verbindung aus KI und Selbstreflexion ist, die Gründer*innen und Start-ups langfristig erfolgreich macht, liest du hier.
Gründen bedeutet, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen
Wer ein Start-up aufbaut, bewegt sich im Spannungsfeld von Vision und Verantwortung. Geschäftsmodell, Finanzierung, Teamführung, Produktentwicklung – all das passiert meist parallel und unter enormem Zeitdruck. Technologie wird dabei oft als Hebel gesehen, um schneller und effizienter zu arbeiten. Und das stimmt: Tools, die auf KI basieren, können Prozesse automatisieren, Muster erkennen, Kund*innenbeziehungen vertiefen. Doch Technik allein garantiert keinen Erfolg. Entscheidend ist, wer sie wie einsetzt. Und hier kommt ein oft unterschätzter Faktor ins Spiel: der/die Gründer*in selbst mit den Mustern seiner/ihrer Persönlichkeit.
Jede einzelne Erfahrung, die die Marke rund um eine(n) Gründer*in prägt, kann niemals von einer KI erzeugt werden. Diese kann im zweiten Schritt sachlich analysieren, wie Erlebnisse für zukünftige Prozesse genutzt werden, die dazugehörigen Werte oder Ängste aber stecken in der Person selbst als Fundament.
Markenkern, Werte und Identität – das unsichtbare Fundament des Erfolgs
Jede Marke beginnt mit einer Geschichte, und diese umfasst den Menschen als Dreh- und Angelpunkt. Die Erfahrungen, Werte und Überzeugungen der Gründer*in formen den Kern eines Start-ups weit vor dem ersten Pitchdeck. Während KI dabei helfen kann, diese Identität greifbar zu machen, zu analysieren oder in die Kommunikation zu übersetzen, erzeugen kann sie diese nicht.
Gerade in der frühen Phase entscheidet nicht nur das Produkt über den Erfolg, sondern die Haltung dahinter: Wofür steht das Unternehmen? Welche Werte prägen die Entscheidungen? Welches Bedürfnis treibt den/die Gründer*in auch jenseits der KPIs an? Eine klare Positionierung entsteht nicht im Workshop, sondern im inneren Prozess. Es ist die Fähigkeit zur Selbstreflexion, die hier als Kompass dient:
- Was ist mir wirklich wichtig?
- Was darf sich nie ändern, selbst wenn wir skalieren?
- Was wäre ein Deal, den ich nie eingehen würde – egal wie lukrativ er erscheint?
Wer diesen Markenkern kennt, trifft strategische Entscheidungen konsistenter, kommuniziert authentischer und baut Vertrauen bei Investor*innen, Mitarbeitenden und Kund*innen auf. Und erst dann lohnt sich der Einsatz von KI wirklich, um diese klare Positionierung zum Beispiel zu verstärken, nicht aber zu ersetzen.
KI – mehr als nur Effizienzmaschine
KI hat längst ihren Platz in der Start-up-Welt gefunden. Vom Recruiting über Sales bis hin zum Customer Support. KI-gestützte Tools erleichtern die Arbeit und verschaffen jungen Unternehmen echte Wettbewerbsvorteile:
- Automatisierung: Mithilfe von KI lassen sich zeitintensive Prozesse wie Terminplanung, Rechnungsstellung oder E-Mail-Korrespondenz automatisieren. Das schafft Raum für strategische Aufgaben.
- Personalisierung: Wer seine Kund*innen wirklich verstehen will, profitiert von datenbasierten Insights. KI hilft dabei, Verhalten zu analysieren, Bedürfnisse vorherzusagen und Inhalte gezielt auszuspielen.
- Recruiting: Im „War for Talents“ zählt Geschwindigkeit, ergänzend aber unbedingt auch Qualität. KI-Tools unterstützen dabei, Bewerber*innen effizient zu sichten und unbewusste Bias zu reduzieren.
Richtig eingesetzt, ermöglicht KI mehr Fokus, schnellere Iterationen und datengestützte Entscheidungen. Aber genau hier beginnt auch das Problem: Technologie kann nur das verstärken, was ohnehin vorhanden ist oder eben (noch) nicht.
Selbstreflexion – der unterschätzte Erfolgsfaktor
Gründer*innen stehen täglich vor Entscheidungen mit Tragweite. Doch unter Druck, Unsicherheit und Wachstumsschmerz wird oft reaktiv gehandelt statt reflektiert geführt. Genau hier setzt Selbstreflexion an. Wer sich seiner Stärken, Muster und blinden Flecken bewusst ist, trifft bessere Entscheidungen – für sich, das Team und das Unternehmen. Selbstreflexion ist kein esoterisches Extra, sondern ein pragmatisches Führungsinstrument. Einige wirkungsvolle Methoden:
- Regelmäßige Selbstchecks: Was hat in dieser Woche funktioniert und warum? Was nicht? Was sagt das über meine Prioritäten aus?
- Feedback aktiv einholen: nicht nur von Mitgründer*innen oder Coaches, sondern auch vom Team. Nicht defensiv reagieren, sondern neugierig auf das Feedback sein.
- Mentoring und Coaching: Externe Sparringspartner*innen helfen, Perspektiven zu erweitern und Denkfehler zu entlarven.
- Reflexionstools nutzen: vom (digitalen) Journal bis zur strukturierten Entscheidungsanalyse gibt es einfache Hilfsmittel, die Klarheit schaffen.
Wer bereit ist, sich selbst zu hinterfragen, entwickelt nicht nur sich, sondern auch sein Start-up weiter. Denn Führung beginnt nicht mit der Verantwortung für andere, sondern mit der Verantwortung für sich selbst.
Die Synergie – wenn KI auf Selbstreflexion trifft
Die wirklich erfolgreichen Gründer*innen sind nicht entweder Tech-Expert*innen oder People-Leader*innen. Sie verbinden beides. Sie nutzen KI, um operative Exzellenz zu schaffen und reflektieren gleichzeitig, wie sie führen, entscheiden, kommunizieren. Diese Kombination erzeugt eine Form von unternehmerischer Klarheit, die sowohl innovativ als auch resilient ist.
KI kann Erkenntnisse liefern. Aber nur, wer sie richtig einordnet, profitiert davon. Selbstreflexion schafft den Raum, um mit Technologie sinnvoll umzugehen. Umgekehrt kann KI helfen, Reflexionsprozesse zu unterstützen, etwa durch gezielte Feedback-Auswertung oder datengestützte Teamanalysen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Start-up im HR-Tech-Bereich nutzt KI, um Kund*innenfeedback in Echtzeit zu analysieren. Gleichzeitig reflektieren die Gründer*innen wöchentlich im Führungsteam, welche Learnings daraus für Produkt und Kommunikation folgen und welche persönlichen Muster sie bei sich selbst erkennen. Diese Kombination aus technologischem Blick nach außen und menschlichem Blick nach innen führt dazu, dass das Unternehmen nicht nur schneller wächst, sondern dabei auch klar bleibt.
Skalierung braucht Klarheit in der Technik und im Kopf
Start-ups, die skalieren wollen, müssen effizient sein, gleichzeitig aber auch fokussiert, werteorientiert und anpassungsfähig. KI ist dabei ein mächtiges Werkzeug. Doch ohne die Fähigkeit zur Selbstreflexion bleibt sie oft bloß ein weiteres Tool im Tech-Stack.
Deshalb gilt: Die Kombination aus klugem KI-Einsatz und bewusster persönlicher Entwicklung ist kein Luxus, sondern unternehmerische Notwendigkeit. Wer beides ernst nimmt, schafft ein Unternehmen, das nicht nur wächst, sondern dabei auch „gesund“ bleibt.
Die Autorin Lea Baptista ist Geschäftsführerin der GG Consulting Agency und unterstützt Unternehmer*innen, Führungskräfte und Teams dabei, ihren Führungsstil klar zu definieren, Selbstreflexion als Werkzeug zu nutzen und authentisch erfolgreich zu sein.
Gründer*in der Woche: syte – eine KI, die das Baurecht versteht
Von einer Strandbar in Sri Lanka zu einem vollvermessenen Deutschland: Wie Matthias Zühlke und David Nellessen eine KI-Software entwickelt haben, die Bebauungspotenziale erkennt und das Baurecht versteht.
Ob für Makler*innen, Banken, Kommunen oder Projektentwickler*innen. Wer verstehen will, was aus einem Gebäude oder Grundstück werden kann, kämpft sich oft durch Wochen voller Anträge, Pläne und verstreuter Datenquellen. Dass es auch anders geht, zeigen die Münsteraner Matthias Zühlke und David Nellessen. Ihre Lösung: eine Plattform, die auf Knopfdruck zeigt, welches unentdeckte Potenzial in einem Objekt steckt – energetisch, baurechtlich, wirtschaftlich. Ihr Ziel: Prozesse vereinfachen, Entscheidungen beschleunigen, CO₂-Emissionen senken. „Wir wollen dazu beitragen, ungenutzte und versteckte Potenziale leichter zu ermitteln und nachbarschaftsverträglich Wohnraum schaffen“, sagt Matthias Zühlke, CEO und Mitgründer von syte.
Zwei Wege, ein Ziel
Die Idee entstand nicht im Konferenzraum, sondern in einer Strandbar in Sri Lanka, fernab deutscher Bebauungspläne. 2019 traf Architekt Matthias, zu diesem Zeitpunkt Geschäftsführender Partner in einem Architekturbüro, im Urlaub auf seinen alten Sandkastenfreund David Nellessen, der sich gerade auf Weltreise befand. „Ich habe erzählt, wie absurd lange und teuer Baurechtsprüfungen sind und David hat die Hände über dem Kopf zusammengeschlagen“, erinnert sich Matthias. Während eines Sabbatjahres 2020 half Matthias dann beim Bau eines Kulturzentrums in Ecuador. Die Reise gab ihm die Möglichkeit, fernab des Alltags neue Ideen zu entwickeln. Zurück in Deutschland wuchs sein Frust: über die Ineffizienz von klassischen Planungs- und Entwicklungsprozessen. „Oft werden Monate in Projekte investiert, ohne zu wissen, ob das Projekt wirtschaftlich tragfähig ist“, sagt Matthias. Dabei sind die Daten längst da. Die eigentliche Hürde liegt in ihrer fehlenden Verknüpfung.
Wer analysieren will, ob sich eine Sanierung, Umnutzung oder Bebauung lohnt, muss eine Vielzahl von Informationen zusammentragen – von Bebauungsplänen über Energieverbräuche und Fördermöglichkeiten bis hin zu Bodenrichtwerten. Wochenlange manuelle Recherche ist Standard. Matthias wollte das ändern und war überzeugt, dass Technologie ein zentraler Schlüssel dafür ist. Daher intensivierten er und der studierte Mathematiker David, der bereits erfolgreich die Location Messenger App Familionet gegründet und 2017 an Daimler verkauft hatte, ihren Austausch. Gemeinsam begannen sie, an der Idee zu arbeiten und gründen 2021 ihr PropTech syte.
Eine Plattform, die das Baurecht versteht
Die Idee hinter syte: eine KI-basierte Plattform, die automatisiert analysiert, was mit einem Gebäude oder Grundstück möglich ist. Nicht nach Bauchgefühl, sondern datenbasiert. Innerhalb von Sekunden ermittelt die KI das Bebauungs-, Energie- und Sanierungspotenzial jeder beliebigen Adresse in Deutschland. Die Grundlage dafür bilden über 300 Terabyte amtlicher Geodaten, darunter Satelliten-, Kataster- und LiDAR-Daten, sowie Marktdaten zu Mieten oder Kaufpreisen. Aus der Kombination dieser Datentypen entsteht ein digitaler Zwilling, der die jeweiligen Grundstücke und Immobilien als präzises Modell abbildet. Die Plattform erkennt Bebauungspotenziale, stellt Wirtschaftlichkeitsberechnungen an, bewertet Förderoptionen und erstellt automatisiert Sanierungspläne. „Man gibt eine Adresse ein und erhält direkt einen Überblick über mögliche Maßnahmen samt Kosten. Das spart Zeit und hilft, schneller ins Machen zu kommen“, erklärt Matthias.
Auch wenn das Gutachten am Ende weiter vom Menschen kommt, der zeitliche Aufwand bei der Entscheidungsfindung sinkt drastisch. Statt Wochen manueller Recherchearbeit können Daten auf Knopfdruck abgerufen werden. „Wir haben eine KI entwickelt, die das Baurecht versteht“, sagt David.
Dafür wurde die Plattform mit 20.000 Gebäude- und Grundstücksdaten trainiert. Was einfach klingt, ist aufwändig. Zwar stehen die meisten Daten als Open Source zur Verfügung, die Datenlandschaft ist jedoch fragmentiert. Was fehlt, ist eine zentrale Gebäudedatenbank und eine übergreifende Infrastruktur, die Informationen systematisch zusammenführt. David betont: „Die Daten zu besorgen, war mühsam. Die technologischen Möglichkeiten sind da, entscheidend für den flächendeckenden Einsatz sind allerdings auch politische und organisatorische Rahmenbedingungen.“
Ein Hebel für effizientes Bauen und Sanieren
Besonders spannend ist die neue Technik für Projektentwickler*innen und Makler*innen, da diese mithilfe von KI schnell und einfach einschätzen können, ob sich ein Projekt wirklich lohnt. Sie hilft bei der Beantwortung wichtiger Fragen, etwa: Wo kann ein Gebäude um eine Etage erweitert werden, sodass zusätzlicher Wohnraum entsteht? Welche Sanierungspotenziale sind vorhanden, um beispielsweise die Energieeffizienz zu erhöhen? Und welche Maßnahmen steigern den Wert eines Objekts – ökologisch wie wirtschaftlich?
„Wir wissen, wo noch Platz zum Bauen ist“, bringt es Matthias auf den Punkt. „Indem wir Potenziale aufdecken und Prozesse beschleunigen, tragen wir dazu bei, Deutschlands Energieeffizienz zu verbessern und gleichzeitig den Wohnraummangel zu lindern.“ Ein wichtiger Schritt, denn fast die Hälfte aller Gebäude hierzulande weist die Energieeffizienzklasse E bis H auf und gilt somit als ineffizient. Zudem fehlen bundesweit mehr als eine halbe Million Wohnungen.
Neben der klassischen Gebäude- und Grundstücksanalyse ermöglicht die Plattform mit dem „Portfolio-Scan“ auch die Bewertung ganzer Bestände. Ebenfalls werden Berechnungen zu öffentlichen Förderprogrammen integriert, um Sanierungsentscheidungen nicht nur schneller, sondern auch wirtschaftlich sicherer zu machen. Somit hilft syte, sich im Fördermitteldschungel zurechtzufinden. Mit der neuen Funktion „syte Build“ lassen sich zudem Flurstücke per Klick kombinieren und Bebauungs- sowie Nutzungsszenarien schnell und einfach simulieren.
Von Münster in die Welt
In nur vier Jahren hat sich syte zu einem führenden PropTech entwickelt, beschäftigt über 30 Mitarbeitende und überzeugt auch namhafte Investor*innen: 8,2 Mio. Euro konnte das Start-up seit Gründung einsammeln, zuletzt knapp fünf Millionen Euro in einer Seed-Runde, die von den Unternehmen der Schwarz Gruppe angeführt wurde. Bereits 2023 wurde das PropTech mit dem Deutschen KI-Preis ausgezeichnet. 2024 folgten der Gewinn des AI Startup Awards und der Gesamtsieg des PropTech Germany Awards, den syte schon 2023 in der Kategorie „Projektentwicklung & Smart City“ gewinnen konnte. Vor Kurzem erhielt das junge Unternehmen zudem den ZIA PropTech of the Year Award.
Mit der deutschlandweiten Verfügbarkeit seit Anfang des Jahres ist ein großer Meilenstein geschafft. Nun sollen weitere Wachstumsschritte folgen. „Bis 2028 möchten wir syte als zentrale Plattform für die Bewertung und Entwicklung von Immobilien in Europa und den USA etablieren“, so Matthias. Die nötigen Daten liegen in vielen europäischen Ländern bereits vor, oft sogar zugänglicher als in Deutschland.
„Stadtentwicklung darf keine Blackbox mehr sein“, sagt David. „Wir brauchen eine datenbasierte Grundlage für jede Entscheidung. Nur so kann Planung effizienter, nachhaltiger und transparenter werden.“ Technologie ist kein Selbstzweck, sondern Voraussetzung, um zukunftsweisend zu bauen und zu sanieren.
Matthias betont: „Wenn wir es mithilfe von Technologie schaffen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen und dadurch die Baukosten zu senken, dann ist schon viel gewonnen.“ Was als Idee zweier Sandkastenfreunde am Strand von Sri Lanka begann, ist heute ein gefeiertes Tech-Start-up. Und die Immobilienwirtschaft? Die bekommt mit syte ein Werkzeug, das neue Gestaltungsräume schafft. Für mehr Tempo und mehr Mut zur Entwicklung.
Der Ultimate Demo Day 2025 – Europas größter Demo Day
Am 11. Dezember schlägt das Herz der europäischen Start-up-Szene in München. Der Ultimate Demo Day 2025 bringt Gründer*innen, Investor*innen, Unternehmen und Innovator*innen für einen Tag voller Pitches, Inspiration und wertvoller Kontakte zusammen. Das erwartet dich vor Ort.
Der größte Demo Day Europas
Mehr als 60 Start-ups, Weltklasse-Speaker*innen und unzählige Möglichkeiten, deine(n) perfekte(n) Business-Partner*in zu finden, warten auf dich beim Ultimate Demo Day 2025 im Munich Urban Colab.
Das erwartet dich auf der Bühne:
● Helmut Schönenberger, Mitgründer und CEO der UnternehmerTUM, eröffnet den Tag.
● Jan Goetz, CEO & Co-Founder von IQM Quantum Computers, im Impulsvortrag und Interview mit Stefan Drüssler.
● Ariane Hingst, ehemalige Profi-Fußballspielerin, Trainerin und Speakerin, mit ihrem Vortrag über Performance, Resilienz und Impact.
Anya Braithwait, Project Manager bei der DLD Conference, wird als erfahrene Moderatorin durch den Tag führen.
Im Fokus: cleveres Matching, effektives Networking
Beim Ultimate Demo Day 2025 dreht sich allerdings nicht alles um das exklusive Bühnenprogramm. Der Ultimate Demo Day ist ein Event, das auf Verbindung ausgelegt ist: cleveres Matching, effektives Networking und die einmalige Chance, die Menschen kennenzulernen, die deine Innovationsreise auf die nächste Stufe heben können. Wer weiß: Dein nächstes Portfolio-Start-up, dein(e) nächste(r) Investor*in oder Projektpartner*in könnte hier auf dich warten.
Prof. Dr. Helmut Schönenberger: „Der Ultimate Demo Day zeigt eindrucksvoll, welche Innovationskraft in unserem Ökosystem steckt. Wenn Start-ups, Investorinnen und Investoren sowie Industriepartner an einem Ort zusammenkommen, entstehen Lösungen, die unsere Zukunft maßgeblich gestalten.“
Auf einen Blick: Das erwartet dich beim Ultimate Demo Day 2025 am 11. Dezember 2025 im Munich Urban Colab:
● Inspirierende Keynotes, die neue Perspektiven eröffnen.
● Cleveres Matchmaking & Networking mit Investor*innen, Unternehmen und Partner*innen.
● Über 60 Start-up-Live-Pitches – mutige Visionen und Top-Innovationen, die man nicht verpassen möchte.
Hier erfährst du mehr über den Ultimate Demo Day 2025, den größten Demo Day Europas – inkl. Tickets und Ablauf des Events.
Der Ultimate Demo Day 2025 wird von UnternehmerTUM, UnternehmerTUM Funding for Innovators, TUM Venture Labs, UVC Partners, XPLORE, XPRENEURS, dem UnternehmerTUM Investor Network, dem Munich Urban Colab, der EIT Urban Mobility Initiative, der Boston Consulting Group, SAP und MakerSpace unterstützt.
aevoloop sichert sich 8,25 Mio. Euro für zukunftssichere Kunststoffe
Das 2024 von Dr. Manuel Häußler und Philipp Kessler gegründete Leipziger Chemie-Start-up aevoloop hat ein patentiertes Verfahren entwickelt, das Kunststoffe auf molekularer Ebene neu denkt – chemisch recycelbar, biologisch abbaubar und ohne Qualitätsverlust wiederverwertbar.
Aevoloop hat im Rahmen einer Seed-Investmentrunde rund 3,25 Millionen Euro eingeworben. Zusammen mit knapp fünf Millionen an Fördermitteln der EU und des Freistaats Sachsen kann das Unternehmen nun die nächsten großen Schritte in Richtung Markteinführung seiner Kreislauftechnologie gehen. Diese ermöglicht leistungsstarke, chemisch recycelbare und biologisch abbaubare Kunststoffe und verbindet erstmals die Vorteile konventioneller Polymerwerkstoffe – Performance, Vielseitigkeit und Preis – mit echter Kreislauffähigkeit.
Verpackungen, Textilien und Spritzgussteile sind Einbahnstraßenprodukte – konventionelle Kunststoffe wurden nie für das Recycling designed. Dabei hat sich mechanisches Recycling zwar etabliert, bringt jedoch inhärente Einschränkungen mit sich. Um einen entscheidenden Sprung in der Zirkularität zu machen, werden grundlegend neue Materialien benötigt, nicht nur neue Recyclingprozesse. Aevoloop ermöglicht dies: Upcycling statt Downcycling.
Das Start-up ersetzt bei klassischen Polyethylen- oder Polypropylen-Ketten einzelne Glieder durch Verbindungen, die sich gezielt öffnen lassen – durch eine Art “Sollbruchstelle”. Sie behalten alle Eigenschaften im Gebrauch, lassen sich am Ende des Lebenszyklus chemisch aber wieder in ihre Grundbausteine zerlegen und zu neuem Kunststoff verarbeiten. Dieser lässt sich wie herkömmliche Polyolefine verwenden und ist im Gegensatz zu anderen nachhaltigen Kunststoffen nicht auf Nischenanwendungen beschränkt. Die biologische Abbaubarkeit der neuartigen Kunststoffe schafft zudem perspektivisch eine Lösung für das Mikroplastikproblem.
Den Markteintritt im Visier
Um den Markteintritt dahinter zu beschleunigen, beteiligten sich renommierte Impact- und Technologiefonds an der Seed-Finanzierungsrunde: neben Leadinvestor Circulate Capital investieren auch Positron Ventures sowie bmp Ventures mit dem IBG Innovationsfonds.
Die staatliche Förderung wird wiederum durch Mittel des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) sowie den Freistaat Sachsen im Rahmen einer F&E-Verbundprojektförderung der Sächsischen Aufbaubank (SAB) kofinanziert. Sie erfolgt im Zuge des Projekts “Saxy Plastics”, bei dem aevoloop mit dem Leibniz-Institut für Polymerforschung, der Universität Leipzig und dem Center for the Transformation of Chemistry (CTC) kooperiert.
Weiterentwicklung, Teamausbau und Pilotprojekte
Mit dem eingeworbenen Kapital von 3,25 Millionen Euro Seed-Investment und knapp fünf Millionen Euro an staatlicher Förderung verfolgt das Start-up einen klaren Fahrplan: Die Weiterentwicklung seiner Lösung, den Ausbau seines Teams und die Umsetzung weiterer Pilotprojekte mit Industriepartnern, beispielsweise um neue Produkte – wie Folien, Spritzgussteile und Fasern – zu entwickeln.
„Plastik ist nicht grundsätzlich schlecht, nur unser Umgang damit”, sagt Dr. Manuel Häußler, Mitgründer und wissenschaftlicher Kopf von aevoloop. „Mit unserer Technologie machen wir Kunststoffe vollständig wiederverwertbar. So kombinieren wir die Leistungsfähigkeit konventioneller Kunststoffe mit echter Kreislauffähigkeit. Unser Ziel ist eine Welt, in der nachhaltiges Plastik endlos oft eingesetzt werden kann – ohne Abfall und ohne Verschwendung.”
Wolfgang Hafenmayer, Gründungspartner vom Leadinvestor Circulate Capital, sagt dazu: „Die Technologie von aevoloop ist ein bedeutender Fortschritt für die Kreislaufwirtschaft bei Polyolefinen. Erstmals haben wir eine echte Material-Alternative – ohne die Kompromisse, die andere Lösungen aufweisen. Genau diese Art von skalierbarer Innovation kann einen systemischen Wandel in der gesamten Kunststoff-Wertschöpfungskette vorantreiben.“
Die zugrundeliegende Technologie ist auf bestehenden Extrudern und Spritzgussmaschinen sofort einsetzbar: Dazu kommt: Die Produktion ist vergleichsweise günstig – rein biobasierte Alternativen sind oft deutlich teurer. Erste Pilotlinien und -projekte sind gestartet, getragen von Partnern wie der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND), die eine Anschubfinanzierung von knapp einer Million Euro eingebracht hat und dem Center for the Transformation of Chemistry (CTC), mit welchem aevoloop in der Forschung eng zusammenarbeitet.
Innovation Leadership
Wie du Innovative Work Behavior in deinem Start-up von Anfang an gezielt entwickelst, förderst und damit dauerhaft erhältst.
Die allermeisten Unternehmen starten mit einer leuchtenden Vision: Sie wollen für eine große Idee aufbrechen, vielleicht sogar die Welt verändern. Dahinter stecken Mut, Kreativität und Entschlossenheit. Die Köpfe sind voller Gedanken und Zukunftsbilder, die Stimmung ist enthusiastisch. Doch häufig passiert dann etwas zwischen zwei Fundings, dem Teamwachstum oder den nicht enden wollenden To-do-Listen: Diese lebendige, sprudelnde Innovationskraft, die zu Beginn ganz selbstverständlich war, geht nach und nach verloren.
Innovation entsteht nicht durch bunte Post-its an der Wand. Grundlage für Innovation in Teams ist vielmehr das innovative Verhalten der Menschen in der Organisation. Der Nährboden dafür sind Räume, in denen Ideen geäußert und Experimente gewagt werden dürfen. Ein Schlüssel dafür ist die entsprechende Führung. Dadurch kann sich eine Unternehmenskultur etablieren, die innovatives Verhalten nicht nur kurzfristig bedient, sondern langfristig für Ideen, Weiter- und Neuentwicklungen sorgt. Doch was braucht es nun konkret, damit dieses innovative Verhalten entsteht und auch dauerhaft bleibt? Und wie können Gründer*innen von Anfang an genau diesen Rahmen schaffen?
Innovatives Verhalten dauerhaft verankern
Innovation wird häufig mit einem neuen Produkt oder einer neuen Dienstleistung gleichgesetzt. Doch ganz wenige machen sich Gedanken, wie der Weg dorthin verläuft: Was braucht es, um innovativ zu sein? Was ist notwendig, damit es nicht bei einer einzigen Idee bleibt, sondern sich daraus ein dauerhaftes innovatives Verhalten entwickelt, das den gesamten Unternehmensalltag prägt? Genau hier setzt der wissenschaftliche Begriff „Innovative Work Behavior“ an: Er beschreibt die Fähigkeit und Bereitschaft von Mitarbeiter*innen, aktiv neue Ideen einzubringen, Bestehendes zu hinterfragen und Lösungen jenseits ausgetretener Pfade zu entwickeln.
Dieses Verhalten ist in jedem Unternehmen wichtig. Besonders in Organisationen, die stark auf Innovation angewiesen sind, ist es überlebenswichtig. Häufig müssen sich diese Unternehmen neuen Herausforderungen stellen, sich schnell anpassen und mit knappen Ressourcen arbeiten. Ohne ein Team, das immer wieder bereit ist, kreativ zu denken und mutig zu handeln, bleibt Innovation nur ein Buzzword an der Bürowand oder im Slide-Deck.
Innovative Work Behavior zeigt sich zum Beispiel, wenn Teammitglieder proaktiv Verbesserungsvorschläge einbringen, für diese einstehen und sie auch selbst weiterentwickeln können. Es entsteht, wenn Menschen nicht nur mitdenken, sondern auch mitgestalten – und sich dabei sicher fühlen, auch mal eine ungewöhnliche und zunächst verrückt klingende Idee zu äußern.
Dieses Verhalten braucht Raum, Anerkennung und eine Kultur, die mehr belohnt als nur den reibungslosen Ablauf oder die perfekte, glänzende Endlösung. Denn genau diese kleinen, manchmal noch unfertigen Impulse sind oft die Samen für die nächste große Entwicklung.
Psychologische Sicherheit: Der unsichtbare Nährboden für mutiges Denken
Innovatives Verhalten ist eng damit verknüpft, ob sich Menschen sicher fühlen: Angst, Scham oder der Druck, „keine Fehler machen zu dürfen“, oder das Gefühl, sowieso nicht gehört zu werden, wirken wie lähmendes Gift. Das Konstrukt dahinter bezeichnen Forschende als psychologische Sicherheit: den unsichtbaren Nährboden für neue Ideen. Es ist das Gefühl, dass ich meine Meinung äußern darf, ohne negative Konsequenzen befürchten zu müssen, dass ich Fragen stellen darf, auch wenn sie „dumm“ wirken, und dass ich Fehler machen darf und daraus lernen kann. In Teams, die psychologische Sicherheit erleben, trauen sich Menschen, unkonventionelle Gedanken auszusprechen, unbequeme Wahrheiten anzusprechen und Risiken einzugehen. Diese Räume wirken wie ein Experimentierfeld statt wie eine Fehlerfalle. Hier herrscht Offenheit für neue Ideen, Hinweise, kreative Gedankenblitze.
Die Leitung bzw. Führung eines Unternehmens spielt hier eine entscheidende Rolle: Sie bestimmt diese Kultur der Offenheit und des Vertrauens mit. Wer als Führungskraft selbst Fehler teilt, Unwissen eingesteht und aktiv nach Perspektiven fragt, öffnet die Tür für andere. Psychologische Sicherheit entsteht nicht durch schöne Werte an der Wand, sondern durch wiederholtes, gelebtes Verhalten. Dabei geht es nicht immer nur um Fehler und das Lernen daraus, sondern auch um das wertschätzende Hinterfragen: Es braucht eine Umgebung, in der Fragen gestellt werden dürfen, auch wenn sie unbequem sind. Eine Umgebung, in der nicht nur glänzende Ergebnisse zählen, sondern auch die Geschichten dahinter – die Irrwege, das Ringen und die Zweifel. Psychologische Sicherheit ist damit kein netter Soft-Faktor, sie ist die unverzichtbare Basis für innovatives Verhalten.
Freiräume für Innovation schaffen
Gleichwohl eröffnen sich ganz viele praktische Möglichkeiten: in Meetings explizit Raum für offene Fragen einplanen, „unfertige“ Ideen ausdrücklich willkommen heißen, die eigenen Irrwege sowie Zweifel teilen und immer wieder deutlich machen: „Hier darf gedacht, ausprobiert und auch mal danebengegriffen werden.“ Denn nur dort, wo Menschen mutig sein dürfen, entsteht echtes, lebendiges Innovationsverhalten.
Genau diese Freiräume sind auch ein Ort, an dem innovatives Verhalten und schlussendlich Innovationen entstehen. Diese Freiräume sind kein Luxus, den man sich irgendwann einmal leisten kann – sie sind die Voraussetzung für lebendige Innovationskraft in jedem Unternehmen. Prominente Beispiele wie 3M oder Google zeigen eine Möglichkeit: Dort dürfen Mitarbeitende einen Teil ihrer Arbeitszeit (z.B. 15 bis 20 Prozent) für eigene Projekte und Ideen nutzen. Dabei werden Räume geschaffen, in denen nicht alles kontrolliert und überwacht wird, sondern Vertrauen die Grundlage ist und Mitarbeiter*innen Dinge jenseits der Kernaufgaben ihrer Rolle ausprobieren dürfen. Statt Perfektion zu fordern, geht es darum, iterative Lernzyklen zu ermöglichen: ausprobieren, reflektieren, neu gestalten.
Jede vermeintlich „falsche“ Abzweigung wird dabei nicht als Makel angesehen, sondern als ein Baustein auf dem Weg zur nächsten besseren Lösung. Führung, die so denkt, ermöglicht genau diese iterative Weiterentwicklung. Dafür gilt es, sich bewusst Zeit und Raum zu nehmen – auch für Dinge, die nicht sofort in einem messbaren Return-on-Invest münden. Schon etliche Ideen aus solchen Freiräumen sind in großartigen Produkten und Dienstleistungen gemündet, wie zum Beispiel Gmail bei Google.
Nicht jedes Unternehmen kann und möchte nun gleich 20 Prozent Freiraum für alle einräumen. Das muss auch nicht sein: Es gibt unterschiedliche Wege, Freiräume zu schaffen – etwa durch feste Innovationsblöcke, thematische Fokus-Tage oder flexible Zeitkontingente, die situativ eingesetzt werden können. Ein entscheidender Erfolgsfaktor bei all diesen Konzepten ist jedoch, dass diese Zeiten eine fest verankerte, wenn auch variable Struktur darstellen und nicht bei der ständig währenden „Ich-muss-noch-schnell-etwas-fertig-machen“-Welle weggespült werden. Denn hinter dieser Struktur steht die feste Verbindung in der Unternehmenskultur. Diese Zeiten werden damit Ausdruck einer tiefen Überzeugung in der Organisation: Ständige Weiterentwicklung und Neugier sind nicht nur erlaubt, sondern ausdrücklich gewollt und verankert. Sie werden aktiv wertgeschätzt und gefördert.
Somit wird klar: Innovation ist kein linearer Sprint, sondern ein wellenartiger Prozess, der auch strategisch unterstützt werden kann. Führung, die das versteht, wird zur Quelle nachhaltiger Energie und hält die Innovationskraft langfristig lebendig. Am Ende geht es darum, dass Menschen ihr Potenzial entfalten können, dass Mitarbeitende Ideen einbringen und weiterentwickeln dürfen. Entscheidend dafür ist in einem beträchtlichen Maße die Haltung der Leitungsebene genau zu diesem Thema.
Die Autorin Katharina Lipok ist Teamentwicklerin, Leadership Coach und Lehrbeauftragte für Innovation Leadership.
HR-Trends 2026
Welches sind die größten Herausforderungen für Unternehmen im Bereich HR im kommenden Jahr? Welche Entwicklungen und Trends erwarten Verantwortliche? Und welche Tipps haben sie für Entscheider*innen? Wir lassen fünf Expert*innen zu Wort kommen.
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Ivan Cossu, CEO & Co-Founder von deskbird, eine All-in-One-Plattform für Workplace Management
„2026 trifft die Führungskraft Entscheidungen nicht mehr aus dem Bauch, sondern auf Basis konkreter Daten. Denn nur wer versteht, wie Mitarbeitende Räume und Schreibtische nutzen, wann Teams produktiv zusammenarbeiten und wie HRIS- und Workplace-Systeme ineinandergreifen, gestaltet Arbeit gezielt. Durch die Integration dieser Systeme entsteht ein vollständiges Bild von Flächennutzung und Teamdynamiken bis hin zu Produktivität und dem Return on Office. Unsere Analyse, der Desk Sharing Index, zeigt beispielsweise, dass die Büropräsenz in Deutschland wieder ansteigt. Allerdings liegt die Auslastung der Schreibtische über alle Unternehmensgrößen hinweg bei maximal 34 Prozent. Hier besteht also eindeutiges Potenzial, Ressourcen zu reduzieren und das Büro so zu gestalten, dass die Mitarbeitenden mit Freude dorthin zurückkehren. Analytics verbinden auf diese Weise Kultur, Raum sowie Technologie und werden damit zum zentralen Steuerungsinstrument einer mitarbeiterzentrierten Arbeitswelt.“
Interview mit Ole Dening: Wie digitalisieren Unternehmen ihre langfristigen Beschaffungsstrategien?
Ole Dening, Co-Founder der Partbase GmbH und Experte für digitale Einkaufslösungen, erklärt, wie Unternehmen mit digitalen Tools ihre langfristigen Beschaffungsstrategien effizienter gestalten.
Lieferketten, Einkauf und Beschaffung befinden sich im Wandel. Steigende Kosten, volatile Märkte und geopolitische Unsicherheiten zwingen Unternehmen dazu, ihre Strategien neu zu denken. Besonders im Einkauf zeigt sich, dass digitale Lösungen nicht mehr nur eine Option sind, sondern zur Notwendigkeit werden. Sie schaffen Transparenz, senken Risiken und ermöglichen eine strategische Planung, die weit über kurzfristige Bedarfsdeckung hinausgeht.
Wir haben mit Ole Dening über die Digitalisierung langfristiger Beschaffungsstrategien gesprochen. Er ist Experte für digitale Einkaufslösungen und weiß, wie Unternehmen moderne Plattformen in ihre Prozesse integrieren können. Ein Beispiel dafür ist die Partbase Plattform, die es ermöglicht, Rahmenverträge effizient zu verwalten, Lieferantenbeziehungen zu pflegen und Bestellprozesse zu automatisieren – ohne dabei den individuellen Charakter der Beschaffung zu verlieren.
Ziel solcher Systeme ist es, Einkäufern mehr Handlungsspielraum zu geben und sie von administrativen Aufgaben zu entlasten. Während früher Excel-Tabellen, E-Mails und Telefonate dominierten, setzen heute immer mehr Unternehmen auf zentrale Plattformen, die alle Informationen bündeln und die Kommunikation mit Lieferanten digital abbilden.
Ole Dening erklärt, warum langfristige Beschaffungsstrategien nur dann erfolgreich sind, wenn Technologie, Daten und persönliche Beziehungen sinnvoll kombiniert werden. Wir haben mit ihm über Herausforderungen, Erfolgsfaktoren und Zukunftsperspektiven des digitalen Einkaufs gesprochen.
StartingUp: Herr Dening, warum ist die Digitalisierung im Einkauf heute wichtiger denn je?
Ole Dening: Weil Unternehmen in einem Umfeld agieren, das von Unsicherheiten geprägt ist – Inflation, Lieferengpässe, geopolitische Risiken. Früher reichte Erfahrung, heute braucht es Daten, Automatisierung und Transparenz.
Gerade im MRO-Bereich (Maintenance, Repair & Operations) laufen viele Beschaffungsprozesse noch manuell ab – mit Excel-Listen, E-Mails und Telefonaten. Das kostet Zeit, Geld und ist fehleranfällig. Unsere Plattform Partbase digitalisiert diesen Prozess vollständig: Rahmenverträge, Lieferantenmanagement und Bestellungen werden automatisiert, Echtzeitdaten zu Preisen und Verfügbarkeiten integriert. Unternehmen reduzieren so ihre Prozesskosten um bis zu 30 % und gewinnen Zeit für strategische Aufgaben.
Ohne Digitalisierung droht Stillstand – und in dynamischen Märkten bedeutet das Wettbewerbsverlust.
StartingUp: Welche Rolle spielt Transparenz bei langfristigen Beschaffungsstrategien?
Ole Dening: Transparenz ist das Fundament jeder nachhaltigen Beschaffungsstrategie. Nur wer seine Lieferantenstruktur, Vertragslaufzeiten und Preisentwicklungen kennt, kann Risiken steuern und Chancen nutzen.
Partbase bietet dafür umfassende Transparenz: Aktuell knapp eine halbe Millionen Artikel, perspektivisch mehrere Millionen Artikel aus dem Bereich der Fluidtechnik (Hydraulik, Pneumatik und Drucklufttechnik), automatisierte Vertragsverwaltung, ERP-Anbindung (z. B. SAP) und Echtzeit-Dashboards zu Lagerbeständen und Lieferantenperformance.
Ein Kunde aus dem Maschinenbau stellte mit Partbase fest, dass 40 % seiner Komponenten von Single-Source-Lieferanten stammten – ein erhebliches Risiko. Durch alternative Angebote sank seine Ausfallquote um 25 %.
Transparente Daten schaffen Planungssicherheit, und Planungssicherheit ist die Grundlage strategischer Beschaffung.
StartingUp: Wie helfen Plattformen wie Partbase, ohne den persönlichen Kontakt zu Lieferanten zu verlieren?
Ole Dening: Digitale Plattformen ersetzen den persönlichen Kontakt nicht – sie verstärken ihn. Indem Routineaufgaben automatisiert werden, bleibt mehr Zeit für strategische Gespräche.
Bei Partbase nutzen Einkäufer Features wie das Collective Cart (teilbare Warenkörbe), mit dem Teams Bestellungen gemeinsam verwalten. Automatisierte Angebotserstellungen und ERP-Schnittstellen reduzieren den administrativen sowie kommunikativen Aufwand erheblich. Ein Kunde aus der Fertigung beschleunigte so seinen Bestellprozess um 40 %.
Gleichzeitig bleibt die persönliche Betreuung zentral: Unser Support reagiert innerhalb von 30 Minuten, und über Partner wie WK Hydraulik bieten wir technische Beratung, Reparaturen und Schulungen direkt vor Ort.
Kurz gesagt: Partbase digitalisiert Abläufe – nicht Beziehungen.
StartingUp: Warum ist die digitale Verwaltung von Rahmenverträgen so entscheidend?
Ole Dening: Rahmenverträge sind das Rückgrat jeder professionellen Beschaffung. Ihre Digitalisierung macht sie effizient, transparent und steuerbar.
Mit Partbase werden Verträge zentral verwaltet – mit Preisen, Laufzeiten und Konditionen in Echtzeit. Automatische Erinnerungen vermeiden Fristenversäumnisse, ERP-Anbindungen verknüpfen Verträge direkt mit Bestellungen.
So reduzieren Unternehmen den Verwaltungsaufwand um bis zu 50 % und erhöhen gleichzeitig die Preistreue. Dashboards liefern zudem Leistungsanalysen von Lieferanten, was gezielte Verhandlungen ermöglicht.
Das Ergebnis: weniger Aufwand, bessere Kontrolle, niedrigere Kosten.
StartingUp: Wo liegen die größten Herausforderungen bei der Einführung solcher Systeme?
Ole Dening: Vier Punkte treten regelmäßig auf:
1. Change-Management: Viele Mitarbeitende hängen an gewohnten Prozessen. Hier braucht es Schulung und Kommunikation, um den Mehrwert digitaler Tools zu vermitteln.
2. Datenqualität: Unvollständige oder veraltete Stammdaten bremsen die Automatisierung. Wir unterstützen Kunden bei der Bereinigung, bevor sie live gehen.
3. Systemintegration: Alte ERP-Systeme sind oft nicht standardisiert. Unsere APIs machen Anbindungen flexibel, erfordern aber initiale Abstimmung.
4. ROI-Verständnis: Manche Unternehmen zögern bei der Investition. Pilotprojekte zeigen schnell, dass sich die Einführung lohnt – häufig mit Einsparungen von 15 bis 25 %.
Mit klarem Projektplan, interner Kommunikation und starker Partnerbegleitung wird der Umstieg meist in wenigen Monaten erfolgreich abgeschlossen.
StartingUp: Wie wird sich die Beschaffung in den nächsten Jahren verändern?
Ole Dening: Die Zukunft des Einkaufs ist automatisiert, vernetzt und intelligent.
Digitale Plattformen übernehmen künftig viele operative Aufgaben: KI-gestützte Bedarfsplanung, Preisverhandlungen und Risikomanagement werden zum Standard. Partbase arbeitet bereits daran, diese Funktionen in seine Plattform zu integrieren.
Unsere Vision: Einkäufer konzentrieren sich auf strategische Themen –Lieferantenentwicklung, Innovationspartnerschaften, Nachhaltigkeit – während das System den Rest übernimmt.
Der menschliche Faktor bleibt entscheidend: Technologie ist nur dann erfolgreich, wenn sie den Menschen stärkt, nicht ersetzt.
Unternehmen, die jetzt digitalisieren, sichern sich nicht nur Effizienz, sondern Zukunftsfähigkeit.
StartingUp: Herr Dening, vielen Dank für das Gespräch.
Fazit: Digitale Plattformen wie Partbase zeigen, wie moderne Beschaffung funktioniert: transparent, automatisiert, aber dennoch menschlich. Sie verwandeln den Einkauf von einer reaktiven Kostenstelle in einen strategischen Werttreiber – besonders in der Industrie, wo Hydraulik, Pneumatik und Ersatzteilbeschaffung komplexe Prozesse sind.
Vorsicht vor diesen KI-Versuchungen
Allzu großes Vertrauen in GenAI ist fahrlässig, dennoch prüfen nur rund ein Viertel der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit. Das sind die größten Gefahren und effektivsten Gegenmaßnahmen.
Die Leistung und die Zuverlässigkeit von KI-Assistenten nehmen gefühlt weiter zu. Doch wer in den letzten Wochen intensives Prompting bei ChatGPT, Perplexity und Co. betrieben und die Ergebnisse eingehend analysiert hat, fühlte sich in diesem Gefühl nicht bestätigt. Im Gegenteil: Die Qualität der generierten Antworten lässt neuerdings öfter zu wünschen übrig. Auf YouTube gibt es zahlreiche Videos zu diesem Phänomen, das sich offenbar auch die Herstellenden nicht so ganz erklären können, aber auch klassische Medien berichten darüber. In Anbetracht der Tatsache, wie abhängig sich viele Menschen im Berufsleben schon heute von GenAI-Tools gemacht haben, ist dieser Trend erschreckend und ernüchternd. Ein blindes Vertrauen in die digitalen Helfer aus der Familie generativer KI birgt zudem großes Schadenspotenzial, etwa dann, wenn sich Ärzt*innen bei der Diagnose auf sie stützen oder Entwickler*innen von der KI vorgeschlagene Frameworks ohne Sicherheitscheck implementieren.
Völliges Vertrauen in GenAI ist also, zurückhaltend formuliert, mindestens gewagt. Die Situation ist ernst und erfordert von GenAI-Anbietenden ein Mindestmaß an Qualitätssicherung – offenbar kein einfaches Unterfangen. Bis dahin ist es wichtig, eigene Maßnahmen zu ergreifen, um nicht in die Falle der folgenden vier Qualitätskiller zu geraten.
1. Halluzinationen
KI-Assistenten wie ChatGPT und Co. wurde die Aufgabe erteilt, Antworten zu liefern – koste es, was es wolle. Wenn die Wissensbibliothek nicht ausreicht, um komplexe Sachverhalte zu beantworten, fängt generative KI an, sich etwas auszudenken. Die von solchen Halluzinationen ausgehende Gefahr ist bekannt. Umso bedrückender ist die Tatsache, dass laut einer aktuellen Studie nur rund ein Viertel (27 %) der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit prüfen. Das sind zwar immerhin sieben Prozentpunkte mehr als bei gewöhnlichen Inhalten aus dem Internet, wie eine Studie des PR-COM Research Lab belegt, aber noch immer viel zu wenige.
Gegenmaßnahmen: Wer GenAI nutzt, sollte ausnahmslos alle von ihr produzierten Inhalte überprüfen. Dazu sollten User*innen insbesondere die von der KI verwendeten Primärquellen checken oder – wenn möglich – Expert*innen zur Prüfung der Korrektheit der Antworten zurate ziehen.
2. Bias
Die Anbieter*innen aktueller KI-Assistenten haben sehr viel Arbeit in ihre Produkte gesteckt, um den Bias, also die Voreingenommenheit ihrer Modelle auszumerzen und sie zur Vorurteilsfreiheit zu erziehen.
Verlassen sollten sich User*innen auf die moralische und ethische Unantastbarkeit ihrer Modelle dennoch nicht. Zwar ist es unwahrscheinlich, dass Produkte großer Hersteller*innen noch rassistische, sexistische oder sonstige ethisch fragwürdige Ansichten vertreten, aber komplett ausgeschlossen ist es eben nicht. Noch relativ hoch ist die Gefahr zudem bei der Nutzung von kostenlosen GenAI-Assistenten oder Nischen-Tools.
Gegenmaßnahmen: Auch im Zusammenhang mit Bias gilt es, die Ergebnisse einer KI-Befragung immer genauestens zu checken und mit geltenden Gesetzen und den vorherrschenden Wertevorstellungen unserer Gesellschaft abzugleichen. Wer dubiose KI-Tools meidet, kann sich zudem viel Ärger ersparen.
3. Content-Kannibalisierung
Immer mehr KI-generierter Content flutet das Internet – die logische Folge der zunehmenden Nutzung von GenAI-Assistenten. Leider trainieren KI-Entwickler*innen ihre Chatbots und deren zugrunde liegende Sprachmodelle unter anderem mit genau diesen Inhalten. Und schlimmer noch: Der exponentiell steigende KI-Inhalt ist darüber hinaus auch der Wissensschatz, auf den die KI für ihre Antworten zurückgreift. Dadurch entsteht ein Teufelskreis aus KI, die sich irgendwann nur noch mit von ihr selbst generierten Inhalten trainiert und auch nur noch von ihr produzierten Content als Basiswissen verwendet. Der Mensch wird aus dieser Gleichung immer weiter herausgekürzt. Die Qualität der Ergebnisse von Anfragen an die KI wird somit zunehmend abnehmen. Hinzu kommt, dass alle User*innen irgendwann die gleichen Ergebnisse abrufen, nutzen und veröffentlichen.
Gegenmaßnahmen: Es ergibt Sinn, hin und wieder auch ohne KI zu agieren und Content zu produzieren, der frei von KI-generierten Inhalten ist und das Qualitätsmerkmal „Made in a human brain“ trägt.
4. Wissensoligopol
Der KI-Markt ist derzeit auf einige wenige Big Player geschrumpft, die sich die enormen Rechenressourcen und Entwicklungskosten für generative KI leisten können. Dadurch entsteht zunehmend ein Wissensoligopol, in dem die großen Anbieter*innen wie OpenAI, Google, Microsoft und DeepSeek zukünftig die Art und Weise bestimmen, welche Informationen überhaupt noch zugänglich sind. Schon jetzt gehen Suchanfragen auf den traditionellen Suchmaschinen deutlich zurück, die Ergebnisse zwar nach Algorithmen ranken, aber selten Treffer komplett ausblenden. Viel restriktiver agieren GenAI-Tools, deren implementierte Filter die freiheitliche Verbreitung von Wissen einzuschränken drohen: Was nicht mit den politischen und moralischen Ideen der Hersteller übereinstimmt, wird automatisch unterdrückt. Das erinnert ein wenig an das Wahrheitsministerium aus Orwells „1984“.
Gegenmaßnahmen: Es ist wichtig, dass Unternehmen und offizielle Stellen auch unabhängige Projekte fördern und deren Nutzer*innen- sowie Supporter*innen-Basis wächst. Gleichzeitig sollten User*innen es dringend verinnerlichen, dass KI- Assistenten nicht der Wahrheit letzter Schluss sind. Das Nutzen möglichst vieler Quellen, um das eigene Wissen aufzubauen, ist immer besser als ein vermeintlicher „Single Point of Truth“.
Fazit
Wir sind noch lange nicht so weit, dass ein blindes Vertrauen in generative KI zu rechtfertigen ist. Es ist zwar logisch, dass wir eine vermeintlich arbeitserleichternde Technologie erst einmal ungern hinterfragen – doch dieser Bequemlichkeit wohnt, je nach Einsatzzweck, ein erhebliches Schadenspotenzial inne. Zum jetzigen Zeitpunkt lautet also die Maxime, restlos jede von GenAI generierte Antwort genauestens auf den Prüfstand zu stellen.
Der Autor Alain Blaes ist CEO der Münchner Kommunikationsagentur PR-COM (mit Fokus auf High-tech- und IT-Industrie im B2B-Umfeld).

