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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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KI-Trends 2026: Reifer, realer, relevanter
2026 tritt KI in eine neue Phase ein: weniger Hype, mehr Haltung. Expert*innen aus Technologie, Kommunikation und Mittelstand zeigen, wie künstliche Intelligenz Prozesse transformiert, Entscheidungen präziser macht und Marken stärkt – aber auch neue Risiken schafft, von Voice-Cloning bis Abhängigkeiten großer Plattformen. Klar wird: KI entfaltet ihr Potenzial dort, wo Unternehmen sie verantwortungsvoll einsetzen, Transparenz schaffen und menschliche Kompetenz stärken.
Zwischen Dynamik und Verantwortung: KI braucht gemeinsame Sichtweisen
„KI schafft keine perfekten Lösungen auf Knopfdruck, sondern eröffnet neue Wege, Herausforderungen besser zu bewältigen. Die größten Chancen liegen darin, Wissensverlust zu vermeiden, Reibungsverluste zu reduzieren und individueller auf Menschen einzugehen – im Gesundheitswesen genauso wie in HR, Bildung und Produktion. Gleichzeitig besteht die größte Herausforderung darin, eine gemeinsame Sichtweise auf KI zu entwickeln: Alle reden darüber, aber oft über völlig Unterschiedliches. Das gelingt nur über kleine Schritte, viel Kommunikation und eine Annäherung auf Augenhöhe. Zugleich zeichnet sich ein klarer Trend ab: die Fragmentarisierung der KI-Landschaft und eine problematische Abhängigkeit von US-Anbietern, die neue, eigene Handlungswege erfordert. Wer diese Dynamik versteht und verantwortungsvoll gestaltet, erschließt das Potenzial von KI von automatisierten medizinischen Leistungen über effizientere Produktionsprozesse bis hin zu deutlich schnelleren Innovationszyklen.“
Schneller aus dem Labor
Wie Gründer*innen aus dem universitären Umfeld der Transfer von Wissen aus der akademischen Welt in die Privatwirtschaft noch besser gelingt, erörtern wir im Interview mit Dr. Philipp Baaske, Mitgründer von NanoTemper Technologies, Business Angel und seit Oktober 2025 Vizepräsident für Entrepreneurship an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU).
NanoTemper, einer der Weltmarktführer für biophysikalische Messinstrumente, wurde 2008 als Spin-off der LMU gegründet. Was hatte dich damals dazu bewogen, vom Forscher zum Gründer zu werden?
Für mich war es sehr persönlich. Meine Mutter wurde mit Brustkrebs diagnostiziert, und das Medikament, das ihr das Leben gerettet hat, wurde dank Biotechnologie entwickelt. Mir wurde klar, dass Wissenschaft nur dann wirklich mächtig ist, wenn sie den Patienten erreicht. Dieser Gedanke hat mich nie mehr losgelassen.
Im Labor habe ich die Neugier, die Präzision, das Entdecken geliebt. Aber ich sah auch die Lücke: brillante Ideen blieben oft in Publikationen stecken, weit weg vom Alltag der Menschen. Ich wollte nicht bei der Entdeckung stehen bleiben. Ich wollte helfen, Entdeckungen in Produkte zu verwandeln, die jeder nutzen kann.
Diese Überzeugung wurde durch meine Herkunft noch verstärkt. Ich bin in einem kleinen bayerischen Dorf aufgewachsen, in einer Familie von Handwerkern. Meine Eltern haben mir beigebracht, dass Arbeit praktisch sein muss, dass sie den Menschen dienen sollte. Die Wissenschaft faszinierte mich, aber ich spürte eine Unruhe: Wie viel mächtiger kann unser Wissen werden, wenn wir es vom Labor auf den Alltag der Menschen übertragen?
Also habe ich zusammen mit meinem Mitgründer Stefan Duhr den Sprung gewagt. Zwei junge Wissenschaftler in einem Labor im Keller, die die ersten Prototypen von Hand bauten. Wir hatten kein Risikokapital, keine Roadmap, nur Entschlossenheit und den Glauben, dass das, was wir erschaffen, etwas verändern könnte. Uns trieb die gleiche Hartnäckigkeit an, die ich in der Werkstatt meiner Eltern gesehen hatte: Wenn etwas nicht funktionierte, reparierte man es, bis es funktionierte.
Wenn ich jetzt zurückblicke, war es nicht der Businessplan oder die Marktanalyse, die den Ausschlag gaben. Es war der Glaube, dass Forschung nicht im Labor enden, sondern die Brücke zur Gesellschaft schlagen sollte. Und für mich wurde Unternehmertum der Weg, diese Brücke zu bauen.
Was waren die größten Hürden auf diesem Weg?
Die größten Hürden waren nicht technischer, sondern menschlicher Natur. Als Wissenschaftler waren wir darauf trainiert, uns tief in die Experimente zu vertiefen, aber wir wussten nicht, wie man mit Kunden spricht, Verträge aushandelt oder Teams leitet. Das musste ich alles von Grund auf neu lernen.
In den Anfangsjahren haben wir Prototypen verkauft, bevor das Produkt überhaupt fertig war. Das hat uns gezwungen, schnell zu handeln, aber es hat uns auch Demut gelehrt: Kunden erwarten Zuverlässigkeit und nicht nur clevere Ideen. Später, als das Wachstum unsere Finanzen überstieg, mussten wir schwierige Entscheidungen treffen. Einmal musste ich Kollegen entlassen, um das Unternehmen zu retten. Das war einer der schwierigsten Momente meines Lebens, aber es hat mir gezeigt, dass Führung nicht darin besteht, Schmerzen zu vermeiden, sondern Verantwortung zu übernehmen.
Natürlich gab es unzählige kleinere Hürden: Menschen davon zu überzeugen, einem jungen Unternehmen zu vertrauen, die Gehaltsabrechnung zu erledigen, Instrumente von Hand zu reparieren. Aber diese Hindernisse wurden zu unserer Lehrzeit.
Wie können wir den Wissens- und Technologietransfer verbessern und gleichzeitig einen echten gesellschaftlichen Mehrwert schaffen?
Über Fördermittel wird viel gesprochen, was gut ist, denn wir müssen sie verbessern. Aber ich glaube, wir sollten über die Fördermittel hinausdenken. Der Fokus muss auf dem Impact liegen, nicht nur auf der Förderung. In den Life Sciences bedeutet das vor allem eines: Innovationen schneller zu den Patienten und den behandelnden Ärzten zu bringen.
Wir haben exzellente Forschung und Wissenschaftler von Weltrang. Die Frage ist, wie schnell ihre Entdeckungen den Weg vom Labor in die medizinische Praxis finden. Entscheidend sind stärkere Partnerschaften zwischen Universitäten, Krankenhäusern und praktizierenden Ärzten. Wenn Forscher, Kliniker und Ärzte früh zusammenarbeiten, wird der Weg von der Entdeckung zum Patienten kürzer und effektiver.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, Wissenschaftler dazu zu ermutigen, den Schritt in die Selbständigkeit zu wagen. Viele zögern, weil sie glauben, dass ihnen die unternehmerischen Fähigkeiten fehlen. Was sie jedoch wirklich brauchen, ist eine unterstützende Umgebung: Mentoren, Vorbilder und die Möglichkeit, ihre Ideen auszuprobieren.
Schließlich geht es beim Wissenstransfer nicht darum, Patente von einem Büro in ein anderes zu verlagern. Es geht darum, wissenschaftliche Erkenntnisse in etwas umzusetzen, das das Leben der Menschen berührt und Ärzten hilft, ihre Patienten besser zu behandeln.
Die Skalierung von Forschungsergebnissen in der Privatwirtschaft funktioniert in Deutschland und Europa anders als in den USA. Was können wir aus den USA lernen und was sollten wir anders machen?
Ich bewundere den Mut des US-Ökosystems, in dem Gründer oft von großen Zielen träumen, schnell agieren und frühzeitig Investoren finden. Diese Energie schafft Dynamik und hat viele bahnbrechende Unternehmen hervorgebracht.
Europa hat seine eigenen Stärken. Wir sind bekannt für Qualität, Präzision und Vertrauen. Kunden schätzen, dass wir Dinge bauen, die lange halten. Unsere Herausforderung besteht darin, diese Stärken mit mehr Geschwindigkeit und Mut zu kombinieren. Wir haben die Chance, ein anderes Modell als das US-amerikanische zu entwickeln: verantwortungsvolles Wachstum, profitable Unternehmen und nachhaltige Wirkung, die über Jahrzehnte anhält, und nicht nur Finanzierungszyklen.
Kurz gesagt: Wir können uns von den USA die Zuversicht abschauen, aber wir sollten uns unserer europäischen DNA treu bleiben: geduldig, diszipliniert und langfristig orientiert.
Seit Oktober 2025 bist du Vizepräsident für Entrepreneurship an LMU. Wie willst du dort die Bereiche Entrepreneurship und Technologietransfer voranbringen?
Die LMU ist eine der weltweit führenden Universitäten mit 54.000 Studierenden und 18 Fakultäten. Sie vereint Exzellenz in allen Bereichen und Forschungsgebieten wie Medizin, Physik, KI, Recht, Wirtschaftswissenschaften und Geisteswissenschaften. Meine Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass diese Vielfalt in die Gesellschaft getragen wird. In Form von Unternehmen, Wissen und Menschen, die ihre Fähigkeiten einsetzen. Und das muss schnell geschehen.
Eine natürliche Stärke der LMU liegt in DeepTech, in den Life Sciences, insbesondere in der Biotechnologie, und in aufkommenden Bereichen wie künstliche Intelligenz und Quanten-Technologien. In diesen Bereichen gibt es bereits bahnbrechende Forschung, und der Einfluss auf Patienten, Industrie und Gesellschaft kann enorm sein. Mein Fokus liegt darauf, diese Bereiche zu stärken und die Wege von der Forschung zur Anwendung zu beschleunigen und zu vereinfachen.
Das bedeutet, dass wir Studierenden und Forschern Zugang zu Büros und Laboren, Inkubationsprogrammen, Finanzierungsmöglichkeiten und starke Partnerschaften mit relevanten Akteuren in München und darüber hinaus bieten, dass wir ein Umfeld schaffen, in dem sie frühzeitig und in der Nähe der Kunden mutige Ideen testen können. In dem sie aus Fehlern und Erfolgen lernen können, von erfahrenen Gründern Ratschläge erhalten und Unternehmertum als attraktive Option sehen.
Vor allem aber möchte ich, dass die Zahl der Start-ups, die von der LMU ausgründen, deutlich ansteigt. Sind Lehre, Forschung und Unternehmertum auf Weltniveau und stärken sich gegenseitig, wird die LMU noch mehr zu einem Ort, an dem Ideen wirklich Wirkung entfalten. Nicht nur in München, sondern weit darüber hinaus.
Vor Kurzem ist dein Buch „The Honorable Entrepreneur“ erschienen. Welche Tipps daraus willst du Gründer*innen mit auf den Weg geben?
Diese sieben Prinzipien haben mich in den letzten 20 Jahren von einer kleinen Labor-WG in einem Keller zu einem globalen Unternehmen geführt:
- Vertrauen aufbauen oder gar nichts aufbauen: Vertrauen ist die Grundlage für die Zusammenarbeit mit Mitgründern, Mitarbeitern, Investoren und Kunden. Ohne Vertrauen kann kein Unternehmen bestehen.
- Menschen an erste Stelle setzen – immer: Erfolg wird von Teams und nicht von Einzelkämpfern geschaffen. Wenn du dich um deine Mitarbeiter kümmerst, werden sie die Mission mit dir durchziehen.
- Innovieren für den Impact: Baue keine Technologie nur für dich selbst. Frage dich: Verbessert das das Leben – für Patienten, Kunden, die Gesellschaft?
- Schnell und klug skalieren: Wachstum ist wichtig, aber Wachstum ohne Disziplin kann ein Unternehmen zerstören. Fokussiertes, profitables Skalieren schafft Resilienz.
- Ein profitables, nachhaltiges Unternehmen aufbauen: Profitabilität ist kein Nachgedanke, sondern das, was dir Freiheit und Unabhängigkeit gibt.
- Die Vision umsetzen: Viele Gründer verlieren sich in glänzenden Ablenkungen. Bleib fokussiert. Setze um, was am wichtigsten ist.
- Gib etwas zurück: Teile deine Erfahrung, unterstütze andere und trage zum Ökosystem bei. Wahre Erfolge sind diejenigen, die überleben, wenn man selbst nicht mehr da ist.
Meine Botschaft ist einfach: Man kann im Geschäftsleben erfolgreich sein, ohne dabei seine Seele zu verkaufen. Rentabilität und Prinzipien sind keine Gegensätze, sondern gehören zusammen.
Philipp, Danke für deine Insights
Hinweis: Dieses Interview wurde ursprünglich auf Englisch geführt und ins Deutsche übersetzt.
KI-Modelle erfolgreich im Unternehmen einführen
Worauf es bei der Implementierung von KI wirklich ankommt.
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Sie kann Prozesse beschleunigen, große Datenmengen sinnvoll nutzbar machen und Entscheidungen unterstützen. Doch in der Praxis zeigt sich: Moderne Technologie allein führt noch nicht zum Erfolg. Entscheidend ist ein strukturiertes Vorgehen, bei dem Ziele klar definiert, Daten sorgfältig vorbereitet und organisatorische Rahmenbedingungen von Beginn an berücksichtigt werden. „Viele KI-Initiativen scheitern daran, dass am Anfang die Orientierung fehlt“, sagt Benedikt Weber, Geschäftsführer der applord GmbH. „Struktur schafft Entscheidungsfähigkeit – noch bevor über konkrete KI-Modelle gesprochen wird.“
Organisatorischer Wandel und Einbindung der Mitarbeitenden
Der Einsatz von KI verändert Arbeitsabläufe, Verantwortlichkeiten und Entscheidungswege. Mitarbeitende arbeiten verstärkt mit automatisierten Systemen zusammen, Aufgaben verschieben sich, Rollen entwickeln sich weiter. Wird dieser Wandel nicht aktiv begleitet, entstehen Unsicherheiten oder Ablehnung gegenüber neuen Technologien. Erfolgreiche Unternehmen setzen deshalb auf transparente Kommunikation und frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden. Sie erklären, warum KI eingesetzt wird, welche Aufgaben sie übernimmt und wo menschliche Expertise weiterhin unverzichtbar bleibt. Fehlt dieses gemeinsame Verständnis, werden neue Systeme häufig nur eingeschränkt genutzt. „KI-Projekte scheitern selten an der Technologie“, betont Weber. „Viel häufiger fehlt ein klares Bild davon, welchen konkreten Nutzen KI für Mitarbeitende und Organisation wirklich bringt.“
Auswahl der passenden KI-Lösung
Das Angebot an KI-Lösungen wächst rasant. Für Unternehmen besteht die Herausforderung darin, nicht der technischen Vielfalt zu folgen, sondern eine Lösung zu wählen, die zum eigenen Geschäftsprozess passt. Der Ausgangspunkt sollte immer ein klar definierter Anwendungsfall sein: Welche Aufgabe soll KI konkret unterstützen oder verbessern? Neben den Funktionen spielen auch Fragen der Nachvollziehbarkeit, Integration in bestehende Systeme und regulatorische Anforderungen eine Rolle. Werden diese Aspekte zu spät berücksichtigt, entstehen Lösungen, die technisch leistungsfähig sind, im Alltag aber keinen Mehrwert liefern. „Viele Unternehmen wählen KI nach dem Funktionsumfang aus und stellen später fest, dass sie nicht zum eigenen Prozess passt“, erklärt Weber. „Erfolgreich ist KI dann, wenn sie Abläufe sinnvoll ergänzt und verständliche Ergebnisse liefert.“
Datenqualität als Grundlage für verlässliche Ergebnisse
KI-Modelle sind vollständig von der Qualität ihrer Daten abhängig. In vielen Unternehmen existieren relevante Informationen zwar, sie sind jedoch über verschiedene Systeme verteilt, unterschiedlich gepflegt oder historisch gewachsen. Diese Ausgangslage erschwert nicht nur den Einsatz von KI, sondern kann zu fehlerhaften oder schwer nachvollziehbaren Ergebnissen führen. Datenmanagement ist daher keine einmalige Vorarbeit, sondern eine kontinuierliche Aufgabe. Dazu gehören klare Zuständigkeiten, regelmäßige Prüfungen und eine strukturierte Aufbereitung der Daten. „Der Aufwand für Datenqualität wird häufig unterschätzt“, sagt Weber. „Ohne geprüfte und konsistente Daten lassen sich keine stabilen und verlässlichen KI-Ergebnisse erzielen – unabhängig davon, wie gut das Modell ist.“
Schrittweise Einführung statt großer Umbruch
Statt KI sofort unternehmensweit einzusetzen, empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen. Unternehmen können so mit klar abgegrenzten Anwendungsfällen beginnen, Lösungen im Alltag testen und die Ergebnisse anhand messbarer Kriterien, wie Benutzerfreundlichkeit oder verständlicher Anleitungen, bewerten. So lassen sich Risiken reduzieren und Erkenntnisse gezielt nutzen. Pilotprojekte liefern nicht nur technische Erkenntnisse, sondern zeigen auch, wie gut KI im Arbeitsalltag akzeptiert wird. Auf dieser Basis lässt sich entscheiden, welche Lösungen ausgebaut werden sollten. „Unternehmen, die mit überschaubaren Anwendungsfällen starten, treffen langfristig fundiertere Entscheidungen“, so Weber. „Praxiserfahrungen sind dabei deutlich wertvoller als theoretische Annahmen.“
Warum DeepTechs wie planqc und infrared.city auf Österreich setzen
Warum Österreich für führende DeepTech-Entrepreneure immer attraktiver wird, erklären planqc-CEO Alexander Glätzle und Angelos Chronis, CEO von infrared.city. Welche Rolle Forschungsexzellenz, Talente und die Unterstützung der Austrian Business Agency (ABA) dabei spielen, schildern sie im Interview.
Österreich entwickelt sich rasant zu einem Hotspot für DeepTech-Technologien, getragen von einem Innovationsökosystem, das hierzulande Forschung und Entwicklung vorantreibt. Von künstlicher Intelligenz über Quantentechnologien bis zur klimaresilienten Stadtentwicklung entsteht ein Ökosystem, das in Europa Maßstäbe setzt. Österreich hat sich hier in den vergangenen Jahren weit vorne positioniert.
Forschung und Anwendung wachsen eng zusammen
Vor allem in der Quantentechnologie zählt das Land zur internationalen Spitzengruppe. Die Universität Innsbruck, das IQOQI der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, die Universität Wien und das ISTA sind seit Jahren wissenschaftliche Schwergewichte und ziehen Talente wie Unternehmen gleichermaßen an.
Diese Stärke spiegelt sich auch im Start-up-Ökosystem wider: 17 Prozent aller österreichischen Start-ups werden dem DeepTech-Bereich zugeordnet, womit rund jedes sechste junge Unternehmen auf besonders forschungsintensive Technologien setzt (brutkasten berichtete). Gleichzeitig zeigt sich die hohe Reife dieser Unternehmen in der Finanzierung: Laut dem aktuellen Austrian Startup Monitor haben 36 Prozent der DeepTech-Start-ups bereits mehr als 500.000 Euro an externem Kapital aufgenommen. Für immer mehr internationale Gründer*innen und Scale-ups positioniert sich Österreich damit nicht nur als exzellenter Forschungsstandort, sondern zunehmend als strategischer Unternehmens- und Skalierungshub.
Hohe Talent- und Forschungsdichte
Eines dieser Unternehmen ist planqc, ein Spin-off des Münchner Max-Planck-Instituts. Der Quantencomputing-Hersteller holte dafür im Juli 2024 ein Series-A-Investment in Höhe von 50 Millionen Euro (StartingUp berichtete). Für den Tiroler Co-Founder und CEO Alexander Glätzle war Innsbruck nicht nur eine emotionale, sondern eine fachliche Entscheidung: Er habe hier studiert und promoviert. „In dieser Zeit erlebte ich, wie stark die Quantenforschung in Österreich ist”, erzählt er im Interview mit brutkasten.
Rund um Universität und IQOQI sei eine Community entstanden, die weltweit Maßstäbe setze. Viele Ideen und Talente, auf denen planqc heute aufbaut, stammten genau aus diesem Umfeld, sagt Alexander. “Gleichzeitig ist der Talentpool in Österreich insgesamt außergewöhnlich stark, was für ein wachsendes Quantenunternehmen wie unseres ein großer Vorteil ist“.
Diese wissenschaftliche Dichte wirkt sich unmittelbar auf die Technologieentwicklung aus. Durch die enge Vernetzung mit heimischen Forschungsgruppen könne planqc laut Alexander in Innsbruck „direkt auf eines der weltweit führenden Ökosysteme für Quantenphysik zugreifen“. Viele Mitarbeitende kenne man seit Studienzeiten, gemeinsame Projekte beschleunigten den Transfer von Laborergebnissen in industrielle Anwendungen. Dadurch verkürze sich der Weg von einem Experiment zu einem einsatzfähigen Quantencomputer erheblich – ein zentraler Faktor für die internationale Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.
Kollaborationsnetzwerke
Auch infrared.city hat in Österreich seinen Ursprung. Das Unternehmen entwickelte eine Software, mit der Städte, Architekt*innen und Planer*innen Mikroklimabedingungen wie Hitze, Wind, Schatten oder thermischen Komfort in Echtzeit simulieren können. Die Technologie wurde am AIT City Intelligence Lab entwickelt – ein Umfeld, das laut CEO Angelos Chronis entscheidend war. Wien habe die idealen Voraussetzungen geboten. “Das starke Forschungsökosystem der Stadt, kombiniert mit Österreichs unterstützender Infrastruktur für DeepTech-Innovation, ermöglichte es uns, den Schritt von der akademischen Forschung zu einer kommerziellen Plattform zu vollziehen – mit fortlaufendem Zugang zu erstklassigem Fachwissen und starken Kollaborationsnetzwerken”, erklärt der gebürtige Grieche.
Der INVEST–Zuschuss für Wagniskapital
Know-how für Start-ups und private Investor*innen zur Marktüblichkeit von Investmentregelungen als Voraussetzung der INVEST-Förderfähigkeit.
Seit 2013 fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) mit dem Förderprogramm „INVEST-Zuschuss für Wagniskapital“ Investitionen von Privatpersonen – vor allem Business Angels – in junge, innovative Unternehmen mit steuerfreien Zuschüssen. Verträge über die Beteiligung mit Anteilen, aber auch über Wandeldarlehen, die seit 2017 förderfähig sind, müssen marktübliche Klauseln enthalten (Nr. 4.1.3, 2. Unterpunkt der INVEST-Förderrichtlinie). Die Marktüblichkeit bestimmter Klauseln und ihre Kompatibilität mit der INVEST-Förderrichtlinie wurde zum 1. Mai 2025 neu bewertet. Im Folgenden werden Empfehlungen an das Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle (BAFA) für (un-)zulässige Gestaltungsformen übersichtsartig dargestellt.
1. Marktüblichkeit von Regelungen im Beteiligungsvertrag
Für eine INVEST-Förderung müssen die erworbenen Anteile während der Mindesthaltedauer von drei Jahren nach dem Anteilserwerb vollumfänglich an den Chancen und Risiken des Beteiligungsunternehmens teilhaben. Eigenkapitalfinanzierungen, die mit marktunüblichen, risikomindernden und einseitig bevorzugenden Vereinbarungen verbunden sind, sind von der Förderung ausgeschlossen. Ausdrücklich zugelassen sind marktübliche und gegenüber allen externen Investierenden einer Finanzierungsrunde gleich ausgestaltete Regeln zum Verwässerungsschutz und zu Liquidationspräferenzen (Anlage A.I, 2. Abs. der Förderrichtlinie).
Wachstumsfalle Teamkultur
Was passiert, wenn niemand im Team mehr sagt, was er/sie wirklich denkt, und warum viele Start-ups nicht an Konflikten, sondern am Schweigen scheitern.
Es ist Montagvormittag. Der Meetingraum ist voller Kolleg*innen. Es wird auf Schreibblöcken gekritzelt und aus dem Fenster geschaut. „Findet ihr die Idee gut?“, fragt die Leitung in die Runde. Die Blicke der Teammitglieder wandern auf den Boden, niemand sagt etwas. Absolute Stille im Raum. Wieder die Leitung: „Super, dann werte ich das als Ja!“ Das Meeting wird beendet, die Mitarbeitenden verlassen mit leeren Gesichtern den Raum. Zweifel am neuen Konzept werden in Einzelgesprächen im Flurfunk besprochen.
Was kostet dieses Schweigen? Produktivität? Innovation? Talentbindung?
Denn was wir hier beobachten, ist keine Zustimmung, sondern ein klares Signal, dass etwas getan werden muss. Bleierne Stille und die Abwesenheit offen ausgetragener Konflikte sind deutliche Zeichen von Resignation und nicht einer vermeintlich harmonischen Teamkultur. Stille im Team und Resignation beginnen als schleichender Prozess. Am Anfang der Unternehmensgründung herrscht Euphorie. Jede Idee klingt nach Aufbruch und jedes Meeting nach Zukunft. Doch irgendwann wird das Schweigen laut. Fragen werden nicht mehr offen gestellt und Kritik bleibt häufig unausgesprochen, Slack-Threads enden mit Emojis statt Worten. Gründer*innen wundern sich über plötzliche Kündigungen und merken zu spät: Die Kultur, die sie für harmonisch hielten, ist längst verstummt.
Wenn Selbstschutz und Zurückhaltung wichtiger werden als die Wahrheit
In vielen Start-ups dominieren Geschwindigkeit, Innovation und der permanente Druck, schnell gute Ergebnisse zu liefern. Gefühlt bleibt keine Zeit, die eigenen Zweifel zu erklären und Ideen infrage zu stellen. In einer „Hustle-Culture“ liegt der Fokus auf sofortiger Umsetzung. Werden Rückfragen in Meetings persönlich genommen und Ideen öffentlich bewertet, entsteht etwas, was Kommunikationspsycholog*innen „Schutzschweigen“ nennen. Man hält sich zurück, um andere nicht zu überfordern und ignoriert dabei die eigene Wahrnehmung, sich selbst und andere betreffend. Langsam und schleichend entsteht eine neue kommunikative Grundtendenz im Team: Niemand will mehr kritisch sein. Also schweigen alle aus Rücksicht, Bequemlichkeit oder Angst, das fragile Miteinander zu stören. Was also kurzfristig stabilisierend erscheint, kann langfristig jede Lernbewegung und jede offene, ehrliche Teamkultur unterdrücken.
Schweigen ist keine Leere, sondern ein stiller Störfaktor
Wir alle wissen, Konflikte verschwinden nicht, sie verändern nur ihre Form. In der Stille wachsen unausgesprochene Kränkungen, Missverständnisse und Rückzugsstrategien. Was bleibt, ist eine Atmosphäre aus vorsichtiger Höflichkeit, persönlicher Verletztheit, innerer Kündigung, Abgrenzung und Selbstschutz. Ein toxischer Cocktail, der nicht nur einem Start-up die Existenzgrundlage raubt. Denn nicht Streit zerstört Teams, sondern fehlende Reibung und die damit verbundene Klärung. In einer stillen und zurückhaltenden Atmosphäre kann Selbstzensur zur Tagesordnung werden, kreative Ansätze werden im Keim erstickt.
Die sieben Red Flags einer stillen Teamkultur
Eine belastete Unternehmenskultur ist an folgenden Signalen erkennbar:
- In Meetings sprechen immer dieselben; meist eine bis drei Personen.
- Auf Feedback und Verbesserungsvorschläge wird grundsätzlich verzichtet.
- Die freiwillige Beteiligung an optionalen Aufgaben sinkt rapide.
- Informationen werden bewusst zurückgehalten.
- Kreativitäts- und Innovationsverluste werden sichtbar.
- Unsicherheit und Erschöpfung der Mitarbeitenden werden deutlich spürbar.
- Die Körpersprache der Mitarbeitenden spricht Bände (verschränkte Arme, starre Körperhaltung, abschweifende Blicke). „Passt schon“- oder auch „Mir egal“-Reaktionen ersetzen offene Diskussionen.
Die Rückkehr zu Klarheit und Transparenz ohne Angst vor Konflikten
Das Gefühl von Sicherheit im Unternehmen entsteht nicht durch Wertetafeln an der Wand. Es ist die Form der Führung, die Unsicherheiten wahrnimmt, aushält und entscheidend trägt.
Wenn Gründer*innen sagen „Ich nehme Stille wahr. Ist das Zustimmung, Nachdenklichkeit, Ablehnung oder Unsicherheit? Wer empfindet das auch?“ entsteht Raum für das, was Deeskalation ausmacht: Verbindung statt Bewertung.
In solch einem betrieblichen Umfeld lernen Teammitglieder: Hier darf man ehrlich sein, ohne verurteilt zu werden. Doch wie gelingt das? Es kann helfen, regelmäßig Räume zu schaffen, in denen Fehler analysiert werden. Dabei liegt der Fokus nicht auf Schuldfragen, sondern auf dem riesigen Wachstumspotenzial, das mit Fehlern einhergeht. Denn neben individuellen Faktoren, sind Fehler häufig Indikatoren für Verbesserungsbedarf in strukturellen Abläufen des Unternehmens.
Fragen wie „Was können wir als Team daraus lernen?“ und „Welche Struktur braucht Veränderung, um ähnliche Situationen in Zukunft zu vermeiden?“ können eine Teamkultur bewusst fördern, in der konstruktiv mit Kritik gearbeitet wird, zum Beispiel mit „Lesson-learned“-Slack-Threads statt persönlichen Schuldzuweisungen.
Eine etwas anonymere und niederschwellige Methode kann der „Markt der Konfliktlösung“ sein. Dazu schreibt jedes Teammitglied die Ursache aktueller Spannungen oder Unsicherheiten anonym auf eine Karte. Die Karten werden in der Mitte des Raumes verteilt und die Teammitglieder haben im Anschluss die Aufgabe, sich eine Karte auszusuchen und Lösungen für das Problem vorzuschlagen. Auf diese Weise kommen Konflikte buchstäblich zeitnah auf den Tisch und können kollektiv gelöst werden.
Drei Mikro-Übungen gegen das Schweigen
Diese drei Interventionen verhindern, dass Teams in kritische Dynamiken rutschen:
Die „Zweifelrunde“: Bei der Vorstellung neuer Konzepte kann es helfen, bewusst die möglichen Probleme einer Idee anzusehen und damit die kollektive Problemlösungskompetenz der Mitarbeitenden zu fördern. Dazu wird mit „Blitzlicht-Methode“ erfragt: Was spricht dagegen? Zweifel werden aktiv erfragt und die Teammitglieder haben gemeinsam die Möglichkeit, sich kreativ einzubringen und nach Lösungen und Alternativen zu suchen. So können Prozesse optimiert werden, bevor Probleme entstehen. Vielleicht wird gealbert und gelacht, vielleicht gestritten, aber in jedem Fall werden eine offene Meinungskultur im Team und die Verbindung untereinander gefördert.
Das „Freiraum-Meeting“: Wöchentlich 20 Minuten, keine Agenda, keine Entscheidungen. Nur drei Fragen: Was lief diese Woche emotional gut? Wo habe ich etwas heruntergeschluckt, das mich noch beschäftigt? (3-Tage-Regel: Wenn ich dann immer noch dran denke, ist es klärenswert). Was will ich ansprechen, ohne dass es persönliche Konsequenzen hat? Das ist Deeskalation in Reinform, präventiv statt reaktiv.
Vielschichtige Rollen trennen, bevor sie kollidieren: „Ich spreche jetzt als Entwicklerin, nicht als Freundin.“ Indem wir diese Rollen klar trennen, stellen wir sicher, dass persönliches Feedback nicht durch Beziehungsnähe blockiert wird.
Strukturen schaffen, die Sicherheit und Wachstum fördern
Der häufigste Grund für Unzufriedenheit am Arbeitsplatz ist die fehlende Wertschätzung im Team. Statt unter neidischen Blicken der Belegschaft den/die „Mitarbeiter*in des Monats“ zu küren und damit den Konkurrenzdruck zu erhöhen, könnte man auch wöchentlich eine moderierte „10-Minuten-Danke-Runde“ einführen.
Sie würde die Teamleistung in den Fokus stellen und beispielsweise verdeutlichen, dass Einzelne nur deshalb Höchstleistungen vollbringen können, weil andere sie unterstützen. Das schafft psychologische Sicherheit, die gerade in Start-ups entscheidend ist, deren Erfolg von Experimentierfreude und schneller Umsetzung abhängt.
Die Autorin Josefine Wilberg ist Deeskalationstrainerin, Dozentin und psychologische Ersthelferin, www.mindandmoments.com
Ghosting im Vertrieb
Was tun, wenn Engagement und Herzblut plötzlich in Funkstille enden? Tipps und To-Dos.
Jede(r) Verkäufer*in kennt das: Erst läuft alles vielversprechend. Der/die Kund*in zeigt Interesse, das Gespräch war angenehm, das Angebot ist raus – und dann passiert nichts mehr. Keine Antwort, kein Nein, kein Feedback. Nur Stille. Schnell entsteht das Gefühl, gegen eine Wand zu reden.
Ghosting ist im Vertrieb längst Alltag. Und es trifft viele hart, weil sie die Funkstille als persönliche Zurückweisung empfinden. Dabei steckt selten böswillige Ablehnung gegenüber dem/der Anbieter*in dahinter. Viel häufiger ist es Überforderung, Prioritätenverschiebung oder schlicht Entscheidungsvermeidung. Was also tun, wenn der/die Kund*in abtaucht – oder besser noch: Wie lässt sich verhindern, dass es überhaupt so weit kommt?
Früh Verbindlichkeit schaffen
Ghosting beginnt meist dort, wo es keine klaren Vereinbarungen gibt. Viele Verkäufer*innen verlassen ein Gespräch mit einem Satz wie: „Ich schicke Ihnen das Angebot, dann hören wir voneinander.“ Klingt höflich, aber ist das Einfallstor für Funkstille. Besser ist es, Verbindlichkeit anzustreben. Beispielsweise mit „Ich sende Ihnen das Angebot bis Dienstag. Wollen wir Mittwoch kurz telefonieren, um Ihre Eindrücke zu besprechen?“ Das schafft Verbindlichkeit – auf beiden Seiten. Der/die Verkäufer*in bleibt in Führung, ohne zu drängen. Und sollte der/die Interessent*in an einem solchen Gespräch nicht interessiert sein, scheint diese(r) Vorbehalte zu haben, die es am besten noch vor der aufwendigen Erstellung eines Angebots zu thematisieren gilt.
Mehr als eine Kontaktperson
Oft liegt Ghosting gar nicht am Kund*innenunternehmen, sondern an einer einzelnen Person. Vielleicht darf sie nicht entscheiden, vielleicht ist sie überfordert oder intern blockiert. Wer nur mit einem/einer Ansprechpartner*in redet, macht sich nun mal schnell abhängig. Fragen Sie deshalb möglichst früh: „Wer sollte bei der Entscheidung noch involviert sein?“ oder „Mit wem sollte ich das Thema ebenfalls besprechen, damit es intern rundläuft?“ Zwei, drei Kontakte im Unternehmen sichern die Beziehung ab – auch wenn einer plötzlich „verschwindet“. Darüber hinaus kann es wertvoll sein, nicht nur die E-Mail-Adressen der Ansprechpartner*innen zu haben, sondern beispielsweise deren direkte Telefonnummern.
Frühwarnsignale ernst nehmen
Ghosting kündigt sich fast immer an: längere Antwortzeiten, vage Aussagen, kurze Mails, fehlende Energie im Gespräch. Viele Verkäufer reagieren mit noch mehr Höflichkeit oder Ungeduld bzw. Druck. Beides hilft in der Regel nicht weiter! Besser ist es, das Thema direkt anzusprechen: „Ich habe den Eindruck, die Angelegenheit hat im Moment weniger Priorität. Liege ich da richtig?“ Das klingt ehrlich und professionell. Und es bringt Klarheit – oft sogar Respekt.
Unsicherheiten offen ansprechen
Ein häufiger Grund für Funkstille: Der/die Kund*in traut sich nicht, seine/ihre Bedenken zu äußern – sei es wegen Preis, Risiko oder interner Diskussionen. Anbietenden sollten diese Unsicherheiten selbst aufgreifen. Vielleicht mit „Viele Kund*innen fragen sich an diesem Punkt, ob sich die Investition wirklich lohnt. Wie sehen Sie das?“ Wer solche Fragen stellt, bekommt Einblick in die echte Denkwelt des/der Anderen. Und wer weiß, woran es hängt, kann Lösungen anbieten, statt zu hoffen.
Kleine Zusagen statt großer Hoffnungen
Kleine Vereinbarungen halten den Kontakt am Leben. Ein Feedback zum Konzept, ein Termin zur Demo, ein internes „Go“ für den Testlauf – all das verhindert Funkstille. Wichtig ist, Interessent*innen und Kund*innen aus der Konsument*innenhaltung zu bringen: Wenn nur der/die Anbieter*in arbeitet und der/die Anfragende „nur“ empfängt, identifiziert sich diese(r) oft nicht vollumfänglich mit der Lösung. Warum auch, schließlich hat er/sie sich ja selbst gar nicht wirklich eingebracht. Darum kann es nicht schaden, dem Gegenüber hin und wieder kleine Aufgaben zu geben. Beispielsweise soll diese(r) etwas ausmessen, fotografieren oder Ähnliches. So wird die Zusammenarbeit mehr zu einer „gemeinsamen Sache“ – und der Kontakt läuft insgesamt auf einer ganz anderen Ebene ab.
Kommunikation mit Nutzen – nicht mit Nachdruck
Wer immer nur dann Kontakt zu dem/der Kund*in sucht, wenn er/sie etwas verkaufen will, fängt schnell an zu langweilen. Wer dagegen in jedem Gespräch und jeder Nachricht echten Mehrwert liefert, bleibt interessant. Ghosting entsteht oft, weil Verkäufer*innen belanglos, ermüdend oder austauschbar kommunizieren. Ein nützlicher Gedanke, eine Marktinformation, eine Erfahrung – das reicht oft schon, um wieder ins Gespräch zu kommen.
Wenn Funkstille droht: Haltung zeigen
Manchmal hilft ein ehrlicher Satz mehr als die zehnte Erinnerungsmail: „Ich merke, dass wir keinen Kontakt mehr haben. Wollen wir das Thema vorerst ruhen lassen?“
Das wirkt ruhig, respektvoll und souverän. Und es zeigt, dass hier jemand ist, der sein Geschäft ernst nimmt, aber nicht abhängig ist. Viele Kund*innen reagieren genau auf diese Haltung mit einer (langersehnten) Antwort, weil sie spüren, dass sie mit einem Profi sprechen.
Abschließen – aber mit Würde
Wenn sich wirklich nichts mehr bewegt, ist ein klarer Abschluss besser als wochenlanges Schweigen. Vielleicht eine E-Mail mit der Botschaft: „Ich nehme an, das Projekt ist aktuell nicht mehr für Sie relevant. Geben Sie mir bitte ein Signal, sobald sich dies bei Ihnen ändert.“ Das ist kein Aufgeben. Es ist ein sauberes Beenden – mit Option auf Neubeginn. Und erstaunlich oft kommt der Kunde zurück, weil er merkt: Diese(r) Verkäufer*in bleibt ruhig und zuverlässig und ist nicht beleidigt.
Charakter zeigen
In einer Welt voller digitaler Nachrichten fällt Persönlichkeit auf. Ein kurzer Videogruß, eine handschriftliche Karte, ein humorvoller Reminder. Das sind alles Gesten, die zeigen, dass sich da wirklich jemand kümmert. Wer mag, kann auch mal etwas Verrücktes machen. Ein(e) Verkäufer*in könnte beispielsweise eine Postkarte mit der Botschaft „Ich wollte mich nur vergewissern, dass Sie nicht von meinem Angebot erschlagen wurden“ senden. Vielleicht findet der/die Kund*in das ja originell und meldet sich (eher) von sich aus wieder zurück. Letztlich geht es darum, am besten von Anfang an Momente zu schaffen, die menschliche Verbindung bewirken. Denn wenn man miteinander reden mag bzw. kann, dann kommt man auch schneller im Dialog zu einem klaren Ja oder Nein.
Ghosting als Lernchance nutzen
Ghosting ist kein Angriff, sondern ein Signal. Es zeigt, dass irgendwo im Prozess etwas gefehlt hat. Vielleicht Timing, eventuell Relevanz oder Klarheit. Es gilt, aus Ghosting zu lernen:
- Wann ist die Funkstille entstanden?
- Hätte ich früher Klarheit schaffen können?
- Was hat dem/der Kund*in vielleicht gefehlt?
Ghosting ist die moderne Form von „Wir melden uns (nie) wieder“. Doch Verkäufer*innen, die früh Verbindlichkeit schaffen, echte Gespräche führen und mit Haltung reagieren, erleben deutlich weniger Funkstille. Denn am Ende entscheidet im Vertrieb nicht der perfekte Pitch, sondern die Art, wie man mit Menschen umgeht. Insbesondere dann, wenn sie still werden.
Der Autor und Verkaufstrainer Oliver Schumacher setzt unter dem Motto „Ehrlichkeit verkauft“ auf sympathische und fundierte Art neue Akzente in der Verkäufer*innenausbildung.
Gründer*in der Woche: Ghazaleh Madani – Seid geduldig, aber beharrlich!
Im Interview: Wie Ghazaleh Madani, Mitgründerin und CEO des BioTech-Start-ups CanChip, personalisierte Krebstherapien mithilfe ihrer Tumor-on-Chips Wirklichkeit werden lassen will.
Ghazaleh, du bist 2020 aus dem Iran nach Deutschland gekommen, hast hier mehrere Studiengänge erfolgreich absolviert und 2023 CanChip gegründet. Wie hast du diese rasante Reise gemeistert und was treibt dich an?
Meine akademische Laufbahn begann mit einem Studium der Biotechnologie im Iran, immer mit dem Ziel, zur Krebsforschung beizutragen – eine persönliche Mission, die von der Krebserkrankung meiner Mutter geprägt war. Diese Motivation blieb auch bestehen, als ich nach Deutschland kam und meinen Master in Biochemie und Molekularbiologie absolvierte.
Die Idee zu CanChip entstand, als ich meinen Mitgründer Dr. Omid Nejati traf und wir über das Potenzial von Tumoron-chip-Technologien diskutierten. Das war ein Wendepunkt: Ich erkannte, wie wir Ingenieurskunst und Biologie kombinieren können, um etwas wirklich Wirkungsvolles zu schaffen.
Was mich antreibt, ist die Möglichkeit, Patient*innen einen schnelleren und präziseren Weg zur Behandlung zu ermöglichen und letztendlich die Art und Weise zu verändern, wie wir Krebs bekämpfen.
Welche Vision verfolgst du mit CanChip?
Bei CanChip wollen wir personalisierte Krebstherapien Wirklichkeit werden lassen, indem wir die Mikroumgebung von Tumoren auf einem Mikrofluidik-Chip simulieren. Unser Ziel ist es, die Arzneimittelprüfung von Tieren auf prädiktive Modelle mit menschlichen Zellen umzustellen. Wir möchten die Plattform der Wahl für Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen werden, die bessere Werkzeuge für die Entwicklung von Krebsmedikamenten suchen. Über die Forschung hinaus ist es unsere langfristige Vision, patient*innenabgeleitete Tumore in unsere Chips zu integrieren, sodass Ärzt*innen Therapien vor ihrer Anwendung am Patient*innen in vitro testen können. Wir stellen uns eine Zukunft vor, in der die Krebstherapie mit „Versuch und Irrtum“ durch Präzision und Zuversicht ersetzt wird.
Wie unterscheidet sich euer Ansatz von den bestehenden Methoden?
Traditionelle 2D-Zellkulturen und Tiermodelle können die Komplexität menschlicher Tumore oft nicht abbilden. Unsere Tumor-on-Chip-Modelle beinhalten mehrere menschliche Zelltypen – wie Krebszellen, Endothelzellen und Immunzellen – die in einer 3D-Matrix in einem dynamischen Mikroflüssigkeitssystem eingebettet sind. Diese Anordnung bildet die menschliche Tumorumgebung genauer ab als bestehende Plattformen.
Der Vorteil? Zuverlässigere Daten zur Arzneimittelwirkung, weniger Tierversuche und letztlich eine schnellere und sicherere Entwicklung von Therapien. Unser Modell ist besonders wertvoll für seltene oder therapieresistente Krebsarten wie Glioblastome. Derzeit schließen wir unsere Machbarkeitsstudien ab und bereiten uns auf Kooperationen mit pharmazeutischen Partnern vor.
Künstliche Intelligenz verändert immer mehr Bereiche. Welche Rolle spielt KI in deinem Fachgebiet?
Künstliche Intelligenz wird in der personalisierten Krebsforschung immer wichtiger, insbesondere bei unseren Organ-on-Chip-Modellen. Wir nutzen KI derzeit für die automatisierte Bildanalyse, um die Zellmorphologie und die Reaktion auf Medikamente objektiv zu bewerten. Wir werden die KI-Nutzung ausweiten, um komplexe Daten wie Genexpression und Bildgebung zu analysieren und Vorhersagemodelle für patient*innenspezifische Arzneimittelreaktionen zu erstellen. KI wird auch dazu beitragen, den Versuchsaufbau zu optimieren, beispielsweise die Zellkombinationen und die Mikrofluidik-Einstellungen. Langfristig wird KI für die präklinische Forschung und die personalisierte Medizin unerlässlich sein, indem sie Muster in der komplexen Biologie aufdeckt und die Arzneimittelentwicklung durch datengestützte Entscheidungen beschleunigt.
Die Tumor-on-Chip-Technologie ist nicht unumstritten, und der Weg zu tierversuchsfreien Arzneimittelzulassungen nicht einfach. Was sagst du den Kritiker*innen?
Es stimmt, dass die gesetzlichen Rahmenbedingungen noch immer stark auf Tierversuche angewiesen sind. Aber die Wissenschaft entwickelt sich weiter. Die Tumoron-Chip-Technologie zielt nicht darauf ab, alle bestehenden Methoden über Nacht zu ersetzen, sondern ergänzt und verbessert sie. Kritiker*innen übersehen oft die Vorteile der Reproduzierbarkeit und der ethischen Vertretbarkeit von in-vitro-Modellen mit menschlichen Zellen. Zudem sind die Regulierungsbehörden zunehmend offen für alternative Methoden, wenn diese zuverlässige Daten liefern. Unsere Aufgabe ist es, zu zeigen, dass unsere Chips konsistente und biologisch aussagekräftige Ergebnisse liefern können. Skepsis ist bei Innovationen normal, aber wir sehen sie als eine Einladung, uns zu verbessern und zu beweisen, dass wir zuverlässige Ergebnisse liefern können.
Ihr seid gerade dabei, eure Chips zu validieren und zu zertifizieren. Welchen Herausforderungen habt ihr euch dabei zu stellen?
Die größte Herausforderung ist die Standardisierung eines hochkomplexen biologischen Systems. Wir müssen sicherstellen, dass unsere Chips reproduzierbare Ergebnisse liefern, unabhängig von Charge und Krebsart. Gleichzeitig müssen wir klare Protokolle für Qualitätskontrolle und Dokumentation entwickeln, die den regulatorischen Erwartungen entsprechen. Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit: der Übergang von Laborprototypen zu robusten, benutzer*innenfreundlichen Plattformen für die industrielle Nutzung. Das betrifft Materialien, Automatisierung und Kostenoptimierung – und das alles bei gleichzeitiger Wahrung der biologischen Integrität.
Wann erwartest du die Zulassung und welche Aufgaben müssen bis dahin erledigt werden?
Die Zulassung ist ein mehrstufiger Prozess. Wir streben zwar keine direkte medizinische Zulassung an (noch nicht), aber unsere Chips müssen als valide Werkzeuge für die vorklinische Prüfung akzeptiert werden. In den nächsten 12 bis 18 Monaten wollen wir unter anderem Validierungsstudien veröffentlichen, die von Expert*innen geprüft wurden, wichtige pharmazeutische Kooperationen sichern und Qualitätssysteme einführen, die den ISO-Normen entsprechen.
Wichtig ist auch die Zusammenarbeit mit den Regulierungsbehörden: Wir sind aktiv in Netzwerken und Konsortien tätig, um uns über die neuesten Richtlinien zu informieren. Wir hoffen, innerhalb von zwei Jahren den Status einer akzeptierten vorklinischen Prüfung zu erreichen und kurz darauf mit der Anwendung an Patient*innen beginnen zu können.
BioTech-Start-ups benötigen langfristige Unterstützung und erhebliches Kapital. Wer sind eure Unterstützer*innen und Investor*innen?
Wir haben das Glück, ein starkes Netzwerk an Unterstützer*innen zu haben. Wir erhielten frühzeitig den Newcomer of the Year 2025 German Startup Award, den Sonderpreis des Brandenburg Innovation Awards, den Jurypreis beim Female Start-Aperitivo und viele weitere Auszeichnungen, was uns half, mehr Sichtbarkeit zu erlangen. Der Wissenschaftspark Potsdam hat uns mit Infrastruktur, Mentoring und einer lebendigen Start-up-Ökosystem-Umgebung unterstützt. Wir haben auch von Netzwerken wie der HealthCapital Berlin-Brandenburg profitiert. Obwohl wir derzeit selbstfinanziert sind und von Pilotstudien und Kooperationen unterstützt werden, bereiten wir uns aktiv auf eine Seed-Finanzierungsrunde vor, um unser Team zu erweitern und die Produktion zu skalieren.
Ein Blick in die Zukunft: Wie nah sind wir daran, eine wirklich personalisierte Krebstherapie für die Mehrheit der Patient*innen zu ermöglichen?
Wir sind näher dran, als wir denken. Fortschritte in der molekularen Diagnostik, der Einzelzellanalyse und der Organ-on-Chip-Technologie laufen auf ein gemeinsames Ziel hinaus. Was noch fehlt, ist die Integration, und hier sind Start-ups führend. Wir agieren schnell, wir gehen Risiken ein und schließen die Innovationslücken, die von größeren Institutionen hinterlassen werden. Personalisierte Krebstherapien werden zum Standard, wenn Plattformen wie unsere innerhalb der klinischen Fristen handlungsrelevante Ergebnisse liefern können. Wir sind davon überzeugt, dass Tumoron-Chip-Modelle innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre zu Standardwerkzeugen in der Onkologie werden und Start-ups wie CanChip diese Transformation anführen werden.
Was möchtest du anderen (BioTech-)Gründer*innen mit auf den Weg geben?
Aus wissenschaftlicher Sicht war die Gründung eines Start-ups ein großer, aber auch lohnender Schritt. Sprecht früh mit potenziellen Kund*innen. Diese Gespräche halfen uns, unser Produkt zu formen und wirkliche Bedürfnisse zu entdecken. BioTech braucht Zeit. Zellkultur, Qualitätskontrolle, Partnerschaften. alles bewegt sich langsamer als geplant.
Seid geduldig, aber beharrlich. Soft Skills wie Kommunikation, Resilienz und strategisches Denken sind genauso wichtig wie wissenschaftliche Expertise.
Vermeidet die Perfektionismusfalle: Beginnt mit dem, was ihr habt, und verbessert iterativ. Mein Rat: Baut ein starkes Team auf, bleibt fokussiert auf eure Mission und habt keine Angst vor Fehlern; sie sind Teil des Prozesses. Verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit unternehmerischem Mut. Diese Mischung kann euch wirklich voranbringen, auch in einem komplexen Bereich wie BioTech.
Ghazaleh, Danke für deine Insights
MUT – DER GRÜNDUNGSPREIS NRW 2025
Insgesamt 60.000 Euro Preisgeld gehen an drei Gründungsteams aus Hürth, Münster und Solingen. Das sind die siegreichen Teams bei MUT – DER GRÜNDUNGSPREIS NRW 2025.
MUT – DER GRÜNDUNGSPREIS NRW zählt mit insgesamt 60.000 Euro Preisgeld zu den bundesweit höchstdotierten Wettbewerben seiner Art. Die Preisträgerinnen und Preisträger 2025 stehen fest. Die drei mit jeweils 20.000 Euro dotierten Auszeichnungen gehen an die Prinoa Dental GmbH aus Solingen, die Schreinerwehr GmbH aus Hürth und die Glowkitchen Food GmbH aus Münster.
Mit dem seit 2012 jährlich ausgelobten Preis würdigt die NRW.BANK besonders erfolgreiche und zukunftsweisende Gründungen in Nordrhein-Westfalen. Schirmfrau des Wettbewerbs ist Wirtschafts- und Klimaschutzministerin Mona Neubaur. Die Preisverleihung fand in der NRW.BANK in Düsseldorf statt.
Johanna Antonie Tjaden-Schulte, Vorständin der NRW.BANK: „Als Förderbank für Nordrhein-Westfalen setzen wir Impulse für die digitale und nachhaltige Transformation und unterstützen Gründende dabei, intelligente Ideen zu verwirklichen. Die Vielfalt und die Stärken der Gründungsszene werden auch bei den Preisträgerinnen und Preisträgern deutlich: Ob nachhaltige Bauweisen, digitale Zahntechnik oder moderne Ernährungskonzepte – der Erfolg aller drei Unternehmen beruht auf Mut, Innovationsgeist und einem klaren Verständnis für die Bedürfnisse ihrer Kundinnen und Kunden. Dieses zukunftsfähige Unternehmertum würdigen wir mit MUT – DER GRÜNDUNGSPREIS NRW 2025.“
Wirtschafts- und Klimaschutzministerin Mona Neubaur: „Herzlichen Glückwunsch und meinen Respekt an die Gewinnerteams! Sie zeigen, was möglich ist, wenn man Mut beweist und gute Ideen in die Tat umsetzt. Die vielen engagierten Gründerinnen und Gründer in Nordrhein-Westfalen übernehmen Verantwortung, schaffen neue Arbeitsplätze und machen unseren Alltag digitaler, nachhaltiger und einfach besser. Mit MUT – DER GRÜNDUNGSPREIS NRW 2025 würdigen wir dieses Engagement, denn wer gründet, gestaltet aktiv die Zukunft und stärkt NRW als attraktiven Wirtschaftsstandort.“
Die Preisträgerinnen und -träger im Überblick
Das Team von Glowkitchen Food aus Münster zeigt mit Backwaren aus nachhaltigen und qualitativ hochwertigen Zutaten, dass süße Snacks und bewusste Ernährung vereinbar sind. Statt Industriezucker, Palmfett und Weißmehl kommen viel echte Frucht, Rapsöl, reichhaltiges Dinkelvollkornmehl und andere hochwertige pflanzliche Zutaten in die Backform – beispielsweise für Bananenbrot.
Zentio erhält 1,4 Mio. Euro Pre-Seed-Finanzierung für KI-native Produktionsplanung
Das 2025 von Immo Polewka, Christophe Kafrouni und Julian Rose gegründete Berliner KI-Start-up Zentio entwickelt eine AI-first Plattform für intelligente Produktionsplanung.
Um dieses Ziel zu erreichen, entwickelt Zentio eine AI-first Plattform für intelligente Produktionsplanung. Diese ermöglicht es, Betriebsdaten durch KI-Agenten aufzubereiten und für die operative Produktionsplanung nutzbar zu machen, um fundierte Entscheidungen und mehr Produktivität zu ermöglichen.
Die Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 1,4 Millionen Euro wurde vom High Tech Gründerfonds angeführt, einem der aktivsten Frühphaseninvestoren in den Bereichen Deep Tech, Industrietechnologie und KI-basierter Innovation. Weitere Unterstützung kam vom Frühphaseninvestor SIVentures, welcher über umfangreiche Erfahrung in der Förderung und Skalierung von B2B-Technologie-Startups verfügt. Gemeinsam bieten die beiden Investoren strategische und operative Unterstützung für die nächste Wachstumsphase von Zentio.
Immo Polewka, Mitgründer und CCO von Zentio, erklärt: „Unsere Vision ist es, den Standard der Entscheidungsfindung in der europäischen Fertigungsindustrie auf ein neues Niveau zu heben. Durch die Kombination von Betriebsdaten mit mathematischer Optimierung und AI-First-Automatisierung können Unternehmen strategisch vorausplanen und resilient auf Störungen reagieren."
Die Finanzierungsrunde soll es Zentio ermöglichen, bestehende Partnerschaften zu stärken und die Voraussetzungen zu schaffen, um langfristigen Mehrwert für die europäische Fertigungsindustrie zu schaffen: „Unser Hauptaugenmerk für die nächsten Monate liegt darauf, unsere mathematischen Kernsysteme und ML-Pipelines weiterzuentwickeln und diese mit Hilfe von UX und AI Agents zusammenzuführen. Deshalb erweitern wir unser Team um ambitionierte Entwickler und Entwicklerinnen, die sich unserer Mission anschließen möchten, die erste Generation von KI-nativer Produktionsplanung zu entwickeln“, sagt Christophe Kafrouni, Mitgründer und CTO von Zentio.
FION Energy sichert 1,4 Mio. € für KI-optimierte Batteriesysteme
FION Energy wurde 2025 von Philipp Hamm, Johannes Meriläinen und Dmytro Dzifuta in Berlin gegründet. Das CleanTech-Start-up macht industrielle Batteriespeicher wirtschaftlich und einfach nutzbar – durch herstellerunabhängige Projektentwicklung und KI-optimierten Betrieb in Echtzeit.
Europas Industrie zahlt im Schnitt rund 50 % mehr für Strom als Wettbewerber*innen in den USA oder China – eine Belastung, die Produktionsstandorte unter Druck setzt. Ursache sind schwankende Einspeisungen aus Wind und Sonne und fehlende Verbrauchsflexibilität in den Werken.
Das Berliner CleanTech-Start-up FION Energy hat dafür eine Lösung entwickelt und eine Pre-Seed-Finanzierung über 1,4 Mio. € abgeschlossen – angeführt von HTGF und Norrsken Evolve, mit Beteiligung erfahrener Business Angels.
FION bringt mit Batteriespeichern mehr Stromflexibilität ins Werk – herstellerunabhängig und KI-gesteuert für einen wirtschaftlich optimalen Betrieb. Das frische Kapital soll den Roll-out, die Weiterentwicklung der Plattform und den Teamausbau beschleunigen, um Energiekosten zu senken und Standorte zu stärken.
Industrielle Batteriespeicher – einfach, wirtschaftlich, intelligent
Die meisten Industrieunternehmen wollen ihre Energiekosten senken, stoßen dabei aber auf technische Komplexität und hohen Betriebsaufwand. FION bietet eine Gesamtlösung – von der Standortanalyse über Dimensionierung, Beschaffung und Installation eines schlüsselfertigen Batteriesystem bis zum laufenden Betrieb. Die firmeneigene KI-Dispatch-Engine lernt Verbrauchsmuster, liest Tarife und Marktpreise und steuert die Batterie autonom. So werden Lastspitzen geglättet, Netzentgelte reduziert und Preis-Arbitrage genutzt - ohne zusätzlichen Aufwand für die Betriebe. Das Ergebnis: bis zu 50 % geringere Stromkosten.
Mission und Ausblick
FIONs Mission ist, Energie zum Wettbewerbsvorteil der Industrie zu machen - und damit Produktion in Europa wieder wirtschaftlich attraktiv zu gestalten. Langfristig entsteht eine Plattform, die industrielle Standorte zu einem intelligenten, dezentralen Energienetz verbindet – in dem jede Fabrik nicht nur Energie verbraucht, sondern sie aktiv managt und vermarktet. Philipp Hamm, Mitgründer & Geschäftsführer von FION Energy: „Europas Industrie verliert durch hohe Stromkosten an Boden. Mit FION wird Energie planbar und profitabel – unsere KI macht Batteriespeicher zum echten Wettbewerbsvorteil.“
Freelancer-Kompass 2026: 43 % der Freelancer*innen ohne gesicherte Projekt-Auslastung
Die erste Erhebung des Freelancer-Kompass 2026 unterstreicht die wachsende Unsicherheit in der Projektlandschaft und zeigt deutliche Rückgänge der Auftragslage in mehreren Branchen.
Die wirtschaftliche Unsicherheit unter Freelancer*innen spitzt sich weiter zu: 43 Prozent haben derzeit keine gesicherte Auslastung für die kommenden Monate. Die Hälfte gibt zudem an, dass sich die Auftragslage im Vergleich zum Vorjahr verschlechtert hat. Das zeigen die Ergebnisse der ersten und aktuellen Erhebungswelle für den Freelancer-Kompass 2026 von freelancermap. Seit mehr als zehn Jahren liefert Deutschlands größte Freelancer-Plattform umfangreiche Daten zur Selbständigkeit im deutschsprachigen Raum. Für die kommende Ausgabe des Freelancer-Kompass ermöglichen erstmals mehrere kurze Umfragen ein detaillierteres Bild des Ist-Zustandes.
Die Auslastungsangaben der Selbständigen verdeutlichen, wie angespannt die aktuelle Projektsituation ist. Zwölf Prozent der Befragten haben eine gesicherte Auftragslage bis zu einem Monat, jeder Fünfte hat Projekte für die nächsten zwei bis drei Monate sicher, 13 Prozent für vier bis sechs Monate. Für einen Großteil der Freelancer*innen bleibt eine langfristige Planung daher unmöglich.
Weniger Aufträge in mehreren Branchen
Die angespannte Situation zeigt sich auch beim Blick auf die Branchen. In mehreren Sektoren melden Freelancer*innen einen spürbaren Rückgang der Nachfrage. Insbesondere betroffen ist die gegenwärtig krisenbehaftete Automobilbranche. 32 Prozent der Befragten geben an, das sie hier einen Rückgang der Aufträge verzeichnen. Im Sektor IT/Software sind es 23 Prozent und in der Industrie, dem Maschinenbau sowie im Bereich Banken/Finanzwesen jeweils zwölf Prozent.
„Wenn in so vielen Branchen Aufträge zurückgehen und fast die Hälfte der Freelancer keinerlei Planungssicherheit hat, ist das längst kein individuelles Risiko mehr, sondern ein strukturelles“, sagt Thomas Maas, CEO von freelancermap. „Freelancer stehen für Flexibilität und Expertise. Doch genau diese Menschen geraten zunehmend unter Druck, weil wirtschaftliche und politische Rahmenbedingungen ihnen ihre Arbeit erschweren. Branchenrückgänge, kurze Auslastungshorizonte und operative Hürden in Projekten wirken zudem zusammen. Das trifft nicht nur einzelne, sondern prägt den Markt insgesamt.“
Herausfordernde Zusammenarbeit
Zu den häufigsten Auftraggebern zählen überwiegend größere Unternehmen. So arbeiten 60 Prozent der Befragten mit dem Mittelstand zusammen und 58 Prozent mit Konzernen. Dahinter folgen Agenturen und Beratungen (27 Prozent) sowie Start-ups (21 Prozent). In der täglichen Projektarbeit und Zusammenarbeit begegnen Freelancer*innen mehreren Schwierigkeiten, die ihre Arbeitsweise erschweren. Besonders häufig genannt werden unklare Anforderungen (55 Prozent), verzögerte Rückmeldungen (47 Prozent) sowie fehlende Entscheidungen (42 Prozent).
Beim Blick auf den Arbeitsort zeigt sich, dass ein überwiegender Teil der Selbständigen (71 Prozent) aus dem Homeoffice arbeitet. 22 Prozent arbeiten hybrid. Nur jeder Zwanzigste (5 Prozent) arbeitet bei dem Kunden / der Kundin vor Ort. Die Möglichkeit einer Workation nutzen zwei Prozent der Befragten.
Rahmenbedingungen ausschlaggebend
Freelancer*innen lehnen Projekte vor allem dann ab, wenn grundlegende Rahmenbedingungen nicht stimmen. Am häufigsten wird ein zu niedriger Stundensatz genannt (70 Prozent). Ebenfalls stark vertreten ist die Aussage, dass das Projekt nicht zu den eigenen Fähigkeiten passt (62 Prozent). Besteht nicht die Möglichkeit, remote zu arbeiten, ist dies für knapp die Hälfte (49 Prozent) ein Ausschlusskriterium.
„Freelancer bringen viel Erfahrung, Tempo und Spezialisierung in Projekte ein. Doch das gelingt nur, wenn die Rahmenbedingungen stimmen“, sagt Thomas Maas. „Unklare Anforderungen oder fehlende Entscheidungen kosten alle Beteiligten Zeit. Gute Zusammenarbeit entsteht dort, wo Unternehmen klare Ansprechpartner, klare Ziele und klare Prozesse schaffen.“
Zum Freelancer-Kompass und der Methodik
Seit über zehn Jahren liefert der Freelancer-Kompass die umfassendste Datengrundlage zur Selbständigkeit im deutschsprachigen Raum. Die Studie beleuchtet Arbeitsbedingungen, Preis- und Einkommensentwicklungen, Akquise-Strategien, Zufriedenheit sowie fachliche und strukturelle Herausforderungen – und berücksichtigt dabei stets auch die Perspektive der Unternehmen.
Für die kommende Ausgabe 2026 wurde die Methodik erstmals weiterentwickelt: Statt einer einmal jährlich erhobenen Großumfrage mit über achtzig Fragen setzt freelancermap nun auf mehrere thematische Erhebungswellen, die ein noch präziseres Bild der aktuellen Situation von Freelancer ermöglichen. Die hier genannten Ergebnisse stammen aus der ersten Befragung, die vom 17. November bis 3. Dezember 2025 unter mehr als 1.300 Teilnehmenden durchgeführt wurde.
Der vollständige Freelancer-Kompass 2026 erscheint Anfang März und fasst alle Befragungswellen zusammen.
KI-Hype: mittel- bis langfristiger Weg zur Monetarisierung noch unklar
Aktueller Marktkommentar zum KI-Hype und den möglichen Folgen von Justin Thomson, Head Investment Institute and CIO bei T. Rowe Price.
Die Investitionsausgaben für künstliche Intelligenz (KI) haben ein erstaunliches Niveau erreicht, aber der Weg zur Monetarisierung bleibt unklar. Der Markt-Hype schaukelt sich selbst hoch, und die Tech-Giganten greifen nun zu Krediten, um ihre Expansion zu finanzieren. Blasen sind nicht immer schädlich und können zu erheblichen Produktivitätssteigerungen führen, aber Überkapazitäten sind ein reales Risiko, das beobachtet werden sollte.
Während eines hochkarätigen Finanzgipfels, an dem ich kürzlich in Hongkong teilgenommen habe, sagte der CEO einer führenden Vermögensverwaltungsgesellschaft, der es eigentlich besser wissen müsste: „Im Kontext der Ausstattung von Hyperscalern sind 2,5 Billionen US-Dollar [für Investitionen] über fünf Jahre keine große Summe.“ Ich war über diese Bemerkung erstaunt. In welchem Paralleluniversum sind 2,5 Billionen US-Dollar eine unbedeutende Summe? Antwort: in einem, in dem Nvidia innerhalb von drei Monaten eine Marktkapitalisierung von 1 Billion US-Dollar erreichen kann. Aber wie erzielt man eine Rendite auf Investitionen in Höhe von 2,5 Billionen US-Dollar, wenn der mittel- bis langfristige Weg zur Monetarisierung der KI noch unklar ist?
Dies deutet auf zwei verschiedene AI-Investitionsbooms hin: einen relativ kurzfristigen, der durch eine erkennbare tatsächliche Nachfrage gestützt wird, und einen längerfristigen spekulativen Boom, der mit einem quasi-religiösen Glauben an exponentielles Wachstum verbunden ist.
Betrachten wir zunächst einige beeindruckende Zahlen. Die Ausgaben für KI erreichten gerade 1 % des US-Bruttoinlandsprodukts (BIP) in einer Wirtschaft mit 1,8 % Wachstum – das ist mehr als die Hälfte der gesamten neuen Nachfrage. Allein Nividia erreichte Ende Oktober einen Wert von 5 Billionen US-Dollar, was 15 % der gesamten US-Wirtschaft entspricht. Zum Vergleich: Als Cisco im Jahr 2000 als weltweit größtes Unternehmen seinen Höhepunkt erreichte, betrug sein Anteil am BIP nur 5,5 %. Während viel Aufsehen um den 3 Milliarden US-Dollar teuren Hauptsitz von JP Morgan in Manhattan gemacht wurde, werden in Texas still und leise 40 Milliarden US-Dollar teure Rechenzentrumsprojekte gestartet. Niemand scheint sich dafür zu interessieren.
Sind wir also in einer Blase? Es gibt sicherlich eine Blase von Menschen, die über Blasen sprechen – werfen Sie einfach einen Blick auf Google Trends.
Unterdessen gibt es diejenigen, die glauben, dass wir uns gerade deshalb nicht in einer Blase befinden können, weil wir über eine solche sprechen. Meiner Meinung nach gibt es drei Schlüsselwörter in den jüngsten Marktentwicklungen, die Beachtung verdienen: Reflexivität, Zirkularität und Verschuldung. Reflexivität besagt, dass Preise tatsächlich die Fundamentaldaten beeinflussen und dass diese neu beeinflussten Fundamentaldaten dann die Erwartungen verändern und somit die Preise beeinflussen. Dieser Prozess setzt sich in einem sich selbst verstärkenden Muster fort. Die lebhafte Reaktion des Marktes auf die jüngsten KI-Megadeals ist ein Beispiel für einen solchen Feedback-Kreislauf. Hinzu kommt der zirkuläre Charakter dieser Deals. Im Wesentlichen investieren die Anbieter von Recheninfrastruktur in native KI-Akteure, die sich in einer Investitionsphase befinden. In der Dotcom-Ära war dies als „Vendor Financing” bekannt und wurde zu einer Art Schimpfwort.
Schließlich gibt es noch die Verschuldung. Bislang haben die finanzstarken Tech-Giganten diesen KI-Boom mit ihren eigenen tiefen Taschen und Eigenkapitalfinanzierungen finanziert. Aber jetzt treten wir in die Kreditphase ein – Unternehmen wenden sich den Schuldenmärkten zu, oft außerhalb der Bilanz, und die Kreditaufnahme wird sich wahrscheinlich beschleunigen. Wir wissen, dass wir mit generativer KI und später mit künstlicher Superintelligenz vor einem neuen technologischen Paradigma stehen – und möglicherweise vor einem massiven Produktivitätssprung. Das sind alles großartige Dinge, und es ist leicht zu verstehen, dass man der Versuchung erliegt, weiter auf der lukrativen KI-Welle zu reiten, die mit der Einführung von ChatGPT im November 2022 begann. Angesichts der aktuellen Indexkonzentration würde es in der Tat Mut erfordern, auszusteigen.
Schnelles Wachstum kann zu einem Überschuss führen
Eine wichtige Lehre aus der Geschichte ist, dass es zu Blasen kommt, wenn wir schöne Dinge erfinden. Aber nicht alle Blasen sind gleich. Es gibt „schlechte“ Blasen (Tulpen, Gold, Grundstücke), und wenn schlechte Blasen durch Schulden finanziert werden, kann dies ein systemisches Risiko für die Wirtschaft darstellen. Es gibt auch „gute“ Blasen, die zu Überkapazitäten bei Produktionsmitteln führen – man denke an die Eisenbahnen im goldenen Zeitalter der Expansion der USA zwischen 1870 und 1900, die Elektrizität in den frühen 1900er Jahren und den Dotcom-Boom Ende der 1990er Jahre. Letztendlich wurde in jedem Fall Wohlstand geschaffen, aber die frühen Investoren verloren viel Geld.
Es ist noch zu früh, um vorherzusagen, zu welcher Art von Blase sich der AI-Investitionsboom entwickeln wird. Die langfristigen Auswirkungen werden davon abhängen, ob die heutigen massiven Investitionen letztendlich die Grundlage für dauerhafte Produktivitätssteigerungen schaffen oder ob sie zu Überkapazitäten führen, die keine nachhaltigen Renditen erzielen. Wenn die Kapazitäten so schnell wachsen, ist es immer wahrscheinlich, dass sich das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage von einem Mangel zu einem Überschuss umkehrt. In der Dotcom-Ära verloren Investoren viel Geld mit Glasfaserkabeln und Switches, die in den Boden verlegt wurden, und etwas Ähnliches könnte mit KI passieren, wenn durch Überbauung riesige Kapitalmengen in Anlagen gebunden werden, die möglicherweise nicht annähernd mit voller Effizienz betrieben werden können – oder noch schlimmer, wenn die Schnelllebigkeit des Chip-Zyklus die Rechenleistung obsolet macht.
Erschwerend kommt hinzu, dass die Anreize für Infrastrukturanbieter („Picks and Shovels”-Akteure) und Entwickler von KI-Anwendungen nicht aufeinander abgestimmt sind. Während Infrastrukturunternehmen von einer kontinuierlichen Expansion und Investitionen profitieren, konzentrieren sich Anwendungsentwickler auf die Verbesserung der Effizienz und die Senkung der Kosten. Um den Kommentar des Dodos nach dem Caucus-Rennen in Lewis Carrolls Alice im Wunderland umzukehren: „Nicht jeder kann gewinnen, und nicht jeder kann einen Preis bekommen.” Die optimistischen Prognosen für die KI-Infrastruktur zeigen, wie viel Hype in den heutigen Bewertungen der Hyperscaler steckt. Es ist ironisch, dass Rechenzentrumsprojekte nach den griechischen Titanen Prometheus und Hyperion benannt werden. In der griechischen Mythologie folgt auf Hybris immer Nemesis. Um noch ein bisschen Latein mit einzubringen: caveat emptor.

