Die clarait GmbH hat den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde bekanntgegeben und sichert sich Kapital in Höhe von über 1,5 Millionen Euro. Lead-Investor der Runde ist der TGFS Technologiegründerfonds Sachsen, der einen siebenstelligen Betrag investiert. Als Co-Investor beteiligt sich der HR Angels Club, ein europaweites Netzwerk aus erfahrenen HR-Führungskräften und Investoren.

Marktlücke: Der „White Spot“ zwischen HR- und Legal-Tech

Während klassische HR-Prozesse wie Payroll oder Recruiting längst digitalisiert sind, gilt der Bereich der „Labour Relations“ (betriebliche Mitbestimmung) als einer der letzten kaum erschlossenen Märkte. In vielen Unternehmen dominiert hier noch der „Status Quo“ – ein Vorgehen, das angesichts strenger Compliance-Vorgaben und der DSGVO zunehmend riskant wird.

Clarait positioniert sich hier mit zwei verknüpften SaaS-Lösungen:

• BRbase unterstützt Betriebsräte bei der strukturierten Organisation von Sitzungen, Beschlüssen und Mitbestimmungsprozessen.
• HRflows liefert der Arbeitgeberseite juristisch geprüfte Workflows für mitbestimmungspflichtige Maßnahmen.

Wettbewerb & USP: Brückenbauer statt Insellösung

Im Wettbewerbsumfeld grenzt sich das Leipziger Start-up deutlich ab. Während etablierte Anbieter oft reine Insellösungen anbieten, verfolgt clarait einen Plattform-Ansatz. Ziel ist es, den Medienbruch zwischen Personalabteilung und Gremium zu beenden und beide Seiten auf einer Infrastruktur zu verbinden.

Das Start-up adressiert damit einen wachsenden Markt, der durch steigende regulatorische Anforderungen und den Trend zu revisionssicheren Workflows getrieben wird. Zu den Kunden zählen bereits DAX-40- und Fortune-500-Unternehmen.

Der „Perfect Fit“: Praxis trifft Prozesslogik

Ein wesentlicher Faktor für das Investment dürfte die Komposition des Gründerteams sein, das die nötige Neutralität für dieses politisch sensible Thema mitbringt:

• Johannes Bellmann (CEO) vereint die Perspektiven beider Verhandlungspartner und versteht das Geschäftsmodell sowie den Markt der betrieblichen Mitbestimmung tiefgehend.
• Thilo Haase (CPO) verantwortet die inhaltliche Ausgestaltung der Plattform.
• Miriam Amin (CTO) vervollständigt das Trio als technische Mitgründerin.

„Smart Money“ und KI-Pläne

Neben dem Kapital des TGFS bringt vor allem der Einstieg des HR Angels Club strategisches Gewicht. Das Netzwerk gilt als „Smart Money“ der HR-Tech-Szene und bietet Zugang zu Entscheidern in Personal- und Organisationsfunktionen. Sören Schuster, Geschäftsführer des TGFS, sieht in der Gremienverwaltung einen „bislang nur unzureichend digitalisierten Bereich“ und bescheinigt dem Team das Potenzial zum Qualitätsführer.

Das frische Kapital soll primär in den Ausbau der Vertriebsorganisation sowie die Weiterentwicklung der Software fließen. Geplant sind unter anderem die Integration von KI-gestützten Assistenzfunktionen sowie die Vorbereitung der Internationalisierung, die zunächst im deutschsprachigen Raum erfolgen soll.

Das Problem liegt nicht darin, dass gängige Automatisierungsansätze grundsätzlich nicht funktionieren. Vielmehr reicht es nicht aus, lediglich Tickets zu automatisieren, wenn Customer Support tatsächlich einen belastbaren ROI liefern soll. Der wahre Wert von Support liegt heute nicht mehr in der massenhaften Bearbeitung von Anfragen, sondern darin, Probleme frühzeitig zu verhindern, bevor sie sich zu messbaren wirtschaftlichen Verlusten entwickeln.

Warum sich Support-ROI 2026 schwerer belegen lässt

Moderne Support-Organisationen entwickeln sich zunehmend hin zu hybriden Modellen, in denen KI und menschliche Agents zusammenarbeiten. Eine Gartner-Umfrage zeigt: 95 % der Customer-Service-Verantwortlichen planen, auch künftig menschliche Agents parallel zu KI einzusetzen. Hybride Setups sind damit längst auf dem Weg zum Standard.

In der Praxis übernehmen KI-Systeme heute Routineanfragen, während Menschen komplexe oder kritische Fälle bearbeiten. Mit dieser veränderten Arbeitslogik verlieren klassische Kennzahlen wie Kosten pro Ticket, durchschnittliche Bearbeitungszeit oder Automatisierungsquote an Aussagekraft. In manchen Fällen verschleiern sie den tatsächlichen Wert von Support sogar.

Das führt dazu, dass Führungsteams häufig Folgendes beobachten:

• steigende Automatisierungsquoten bei stagnierenden Einsparungen,
• verbesserte CSAT-Werte ohne klaren finanziellen Effekt,
• starke CX- und Effizienzkennzahlen, die sich dennoch nicht in unternehmerische Ergebnisse übersetzen lassen.

Support ist nicht weniger wertvoll geworden. Doch durch den Einsatz von KI sind die Erwartungen gestiegen – und lineares Denken in einzelnen Metriken reicht nicht mehr aus, um den tatsächlichen Beitrag von Support zu bewerten.

Wo sich Customer-Support-ROI tatsächlich zeigt

Der ROI von Customer Support zeigt sich nur selten als „direkt generierter Umsatz“. Stattdessen wird er sichtbar in vermiedenen Verlusten und reduzierten Risiken. Konkret äußert sich das in Veränderungen im Kundenverhalten, etwa durch:

• weniger Rückerstattungen,
• geringere Eskalationen,
• einen Rückgang öffentlicher Beschwerden,
• sinkendes Abwanderungsrisiko.
• höheres Vertrauen an entscheidenden Punkten der Customer Journey

Diese Signale entstehen nicht über Nacht. Sie bauen sich über Zeit auf – und werden deshalb in Budgetdiskussionen häufig unterschätzt.

In einem unserer Kundenprojekte (Details aufgrund einer NDA anonymisiert) wurde der Customer Support über einen Zeitraum von zwölf Monaten vollständig neu aufgebaut. Ziel war nicht allein eine schnellere Reaktionszeit, sondern eine frühere und konsistentere Problemlösung entlang der gesamten Customer Journey. Die Ergebnisse waren eindeutig:

• Rückerstattungsquote von 40 % auf 4 % gesenkt.
• CSAT-Anstieg von 50 auf 95.
• NPS-Steigerung von 32 auf 80.
• Verbesserung der Trustpilot-Bewertung von 3,0 auf 4,7.
• Erhöhung der Chargeback-Erfolgsquote von 5 % auf 90 % durch ein dediziertes Billing-Team im Support.

Keine dieser Kennzahlen für sich genommen „beweist“ ROI. In ihrer Gesamtheit zeigen sie jedoch, wie Support begann, Ergebnisse zu beeinflussen, die in klassischen CX-Dashboards kaum sichtbar sind: Rückerstattungen gingen zurück, weil Probleme frühzeitig gelöst wurden; öffentliche Bewertungen verbesserten sich, weil weniger Kunden an ihre Belastungsgrenze kamen; Loyalität wuchs, weil Support von Schadensbegrenzung zu echter Bedürfnislösung überging.

Darüber hinaus begann das Team, Kundenanfragen systematisch zu analysieren, um Muster und frühe Reibungspunkte zu identifizieren. Dadurch wurden Abweichungen zwischen angenommener Customer Journey und tatsächlichem Kundenerlebnis sichtbar. Für das Management entstand so eine deutlich belastbarere Grundlage für strategische Entscheidungen. Diese Erkenntnisse führten zu neuen Services, die sich am realen Kundenverhalten orientierten – und damit Wachstum und Umsatz beschleunigten.

So zeigt sich Support-ROI in der Praxis: nicht als einzelne Kennzahl, sondern als Zusammenspiel aus vermiedenen Verlusten, gestärktem Vertrauen und datenbasierten Entscheidungen.

Wie hybrider Support die Wirtschaftlichkeit verändert

Über Jahre hinweg galt Automatisierung als vermeintliche „Wunderlösung“ zur Kostensenkung. Die Logik war simpel: geringere Supportkosten führen automatisch zu höherem ROI. In der Realität ist der Zusammenhang komplexer. Niedrigere Kosten bedeuten nicht automatisch höhere Erträge – insbesondere dann nicht, wenn Automatisierung genau die Mechanismen entfernt, die Verluste verhindern.

Wird Support ausschließlich auf Effizienz optimiert, verschwinden ungelöste Probleme nicht. Sie verlagern sich: in Rückerstattungen, Chargebacks, Abwanderung und öffentliche Beschwerden. Einsparungen tauchen in einer Zeile der GuV auf, während sich der Schaden still im restlichen Unternehmen summiert. Hybrider Support kann diese Gleichung verändern – aber nur, wenn er bewusst gestaltet wird.
Wenn KI im Support richtig eingesetzt wird:

• lassen sich bis zu 85 % der Anfragen automatisiert bearbeiten,
• liegt der CSAT rund 15 % höher als in nicht-hybriden Setups,
• führt KI echte Aktionen aus (Rückerstattungen, Kündigungen, Account-Änderungen) statt nur standardisierte Antworten zu versenden.

In abonnementbasierten Geschäftsmodellen beginnen wir beispielsweise stets mit einer Analyse eingehender Anfragen, um zu verstehen, welche Aktionen sich sicher vollständig automatisieren lassen. Rund 50 % der Kündigungsanfragen sind in der Regel unkompliziert und risikoarm – und damit gut für eine End-to-End-Automatisierung geeignet.

Die verbleibenden Fälle unterscheiden sich deutlich. Etwa ein Viertel der Kündigungsanfragen stammt von frustrierten oder emotional belasteten Kunden. Diese Interaktionen bergen das höchste Risiko für Abwanderung. In gut konzipierten hybriden Setups übernimmt Automatisierung hier die Rolle eines Co-Piloten: Sie kennzeichnet risikoreiche Fälle, eskaliert sie an menschliche Agents und liefert Kontext – während Tonfall, Urteilsvermögen und finale Entscheidungen bewusst beim Menschen bleiben.

Der wirtschaftliche Effekt entsteht dabei nicht durch den Ersatz von Menschen, sondern durch den gezielten Einsatz menschlicher Aufmerksamkeit genau in den Momenten, die Vertrauen und Loyalität tatsächlich entscheiden.

Warum hybrider ROI klassische Messlogik sprengt

In Projekten, in denen First-Level-KI sinnvoll eingeführt wird, sinken die Supportkosten innerhalb eines Jahres typischerweise um 15–25 %, abhängig vom Geschäftsmodell. Gleichzeitig verbessern sich häufig die Erlebniskennzahlen. Diese Kombination ist jedoch kein Selbstläufer – sie entsteht nur dann, wenn Automatisierung Probleme wirklich löst und nicht lediglich verlagert.

Der Haken: Hybrider Support macht ROI schwerer messbar. Klassische ROI-Modelle gehen davon aus, dass Wertschöpfung klar getrennt erfolgt. In Wirklichkeit entsteht der größte Effekt genau dort, wo KI und Menschen zusammenarbeiten: Probleme werden verhindert, Kundenbeziehungen stabilisiert und Loyalität geschützt.

Finanzteams sehen deshalb oft Verbesserungen, können sie aber in bestehenden Scorecards nicht abbilden. Während sich das operative Modell weiterentwickelt hat, ist die Logik der Messung stehen geblieben.

Was Führungskräfte tatsächlich messen sollten

2026 müssen Unternehmen von Aktivitätsmetriken zu Wirkungssignalen wechseln. Ein praxisnaher Ansatz besteht darin, Ergebnisse auf drei Ebenen zu verfolgen:

1. Finanzielle Risiken und Leckagen: Rückerstattungsquoten, Chargeback-Erfolgsraten, Dispute-Volumen, wiederkehrende Zahlungsprobleme.
2. Vertrauens- und Reibungssignale: öffentliche Bewertungen, Eskalationstrends, Wiederholungskontakte, Kundenstimmung.
3. Bindungsindikatoren: Abwanderungsrisikosegmente, Kündigungsmuster und Retention-Ergebnisse (auch wenn die exakte Umsatzzuordnung später erfolgt).

Diese Signale machen Wert früher sichtbar als klassische Umsatzberichte. Sie zeigen, ob Support Verluste verhindert – und genau dort beginnt ROI in der Regel.

Wie sich Support-Budgets rechnen

Support-Budgets scheitern, wenn sie ausschließlich an Ticketvolumen und Headcount ausgerichtet sind. Ein gesünderer Ansatz beginnt mit einer anderen Frage: Wo kostet schlechter Support unser Unternehmen am meisten Geld?

Teams, die echten ROI aus Support erzielen, investieren typischerweise in drei Bereiche:

1. Präventionsfähigkeit: Support übernimmt Zahlungs- und Abrechnungsthemen, steuert risikoreiche Fälle und etabliert Feedback-Loops zur Ursachenanalyse.
2. Automatisierung mit Fokus auf Lösung: First-Level-KI erledigt risikoarme Aufgaben vollständig, statt Anfragen lediglich weiterzureichen.
3. Menschliches Urteilsvermögen dort, wo es zählt: Menschen bearbeiten Hochrisiko-Kündigungen, Eskalationen, emotional sensible Fälle und betreuen besonders wertvolle Kunden.

In diesem Moment hört Support auf, ein Kostenpunkt zu sein, und wird zu einem strategischen Hebel, der Umsatz schützt, Risiken reduziert und mit dem Unternehmen skaliert.

Fazit

2026 entsteht der tatsächliche ROI von Customer Support vor allem dadurch, dass vermeidbare Probleme gar nicht erst zu Umsatzverlusten werden.

Automatisierung ist entscheidend – aber nur dann, wenn sie Probleme tatsächlich löst. Und menschliches Urteilsvermögen sollte gezielt dort eingesetzt werden, wo es Retention, Loyalität und Vertrauen wirklich beeinflusst.

Für Führungskräfte, die sich auf Ergebnisse statt auf Aktivitätskennzahlen konzentrieren, ist Support kein Cost Center mehr. Er ist das, was er schon heute sein sollte: ein Hebel zum Schutz von Umsatz, zur Reduktion von Risiken und zur Nutzung von Kundenverhalten als Grundlage für fundierte unternehmerische Entscheidungen.

Die Autorin Nataliia Onyshkevych ist CEO von EverHelp. Sie arbeitet mit wachsenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen daran, Customer Support in KI-gestützten Umgebungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten.

Die Instandhaltung der öffentlichen Infrastruktur entwickelt sich zunehmend zum Nadelöhr der Bauindustrie. Allein in Deutschland beziffert die KfW den Sanierungsstau auf mehrere hundert Milliarden Euro. In diesem Marktumfeld konnte Sitegeist nun die Investoren überzeugen: Angeführt wird die Runde von den VCs b2venture und OpenOcean. Zudem beteiligten sich UnternehmerTUM Funding for Innovators sowie renommierte Business Angels, darunter Alexander Schwörer, Verena Pausder und Lea-Sophie Cramer.

Der Markt: Skandinavische Dominanz trifft auf Münchner KI

Sitegeist betritt mit seiner Lösung für die Betonsanierung keinen unbesetzten Markt. Der Bereich der Abbruch- und Sanierungsroboter wird traditionell von starken skandinavischen Herstellern wie Brokk, Aquajet oder Conjet (alle Schweden) dominiert. Diese Anbieter haben sich mit robusten Maschinen für den selektiven Betonabtrag weltweit etabliert.

Doch Sitegeist setzt technologisch an einem anderen Punkt an: Während die Systeme der etablierten Wettbewerber in der Regel tele-operiert sind – also permanent von Fachkräften ferngesteuert werden müssen –, zielen die Münchner auf echte Autonomie. Mitgründer Claus Carste (CPO), der an der TUM ursprünglich selbst an Teleoperation forschte, entwickelte den Ansatz bewusst weiter: Weg von der Fernsteuerung, hin zur eigenständigen Problemlösung durch die Maschine.

„Golden Pretzel“- und „Munich Startup Special Prize“-Gewinner mit autonomem Ansatz

Der technologische Sprung soll vor allem den Fachkräftemangel abfedern: Wo bei herkömmlichen Systemen ein(e) Bediener*in pro Maschine gebunden ist, ermöglicht der autonome Ansatz von Sitegeist perspektivisch, dass eine Fachkraft mehrere Roboter gleichzeitig überwacht.

„Die spannendsten KI-Roboter von heute haben keine Finger und Daumen“, kommentiert Sam Hields, Partner bei OpenOcean. Die Roboter nutzen Sensorik und KI, um ihre Umgebung eigenständig zu erfassen. Sie erkennen Unebenheiten im Beton und passen ihre Arbeitsweise in Echtzeit an. Ein digitales 3D-Modell (BIM) des Bestandsgebäudes ist dafür nicht notwendig.

Dass dieser Ansatz Potenzial hat, bewies das Team bereits im Vorjahr: 2025 gewann Sitegeist (damals teils noch unter dem Projektnamen Aiina Robotics bekannt) den renommierten Pitch-Wettbewerb der Bits & Pretzels Konferenz und sicherte sich die „Golden Pretzel“ sowie den „Munich Startup Special Prize“.

Philosophie trifft Deep Tech

Hinter der Technologie steht ein vierköpfiges Gründerteam, das interdisziplinäre Expertise vereint und tief im Münchner Ökosystem verwurzelt ist. CEO Dr. Lena-Marie Pätzmann bringt dabei eine ungewöhnliche Perspektive ein: Die Absolventin der Universität St. Gallen hält auch einen Bachelor in Philosophie – eine Kombination, die bei der ethischen und gesellschaftlichen Einordnung von KI-Arbeitskräften zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Zusammen mit Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO, ehemalige Stipendiatin der Bayerischen EliteAkademie) und Claus Carste (CPO) gründete sie das Unternehmen im Jahr 2025 als Spin-off der Technischen Universität München (TUM). Es entstammt dem Robotik-Lehrstuhl von Prof. Matthias Althoff, der bereits Erfolge wie RobCo hervorbrachte.

Florian Schweitzer, Partner bei b2venture, sieht in dieser Konstellation einen entscheidenden Vorteil: „Das Team ist bereit, buchstäblich durch Wände zu gehen, um Robotik auf realen Baustellen nutzbar zu machen.“ Mit dem frischen Kapital plant Sitegeist nun, das Team am Standort München weiter auszubauen und die Einführung der Systeme auf realen Baustellen zu beschleunigen.

Key Facts: Sitegeist

• Gründung: 2025 (Spin-off der TU München, Projektname „Aiina Robotics“)
• Sektor: Construction Tech / Robotik
• Finanzierung: 4 Mio. € Pre-Seed (Februar 2026)
• Investoren: b2venture, OpenOcean, UnternehmerTUM Funding for Innovators
• Angels: u.a. Verena Pausder, Lea-Sophie Cramer, Alexander Schwörer
• Awards: Gewinner „Golden Pretzel“ (Bits & Pretzels 2025), Munich Startup Special Prize
• USP: Autonome, KI-gesteuerte Anpassung an komplexe Oberflächen (vs. klassische Fernsteuerung/Tele-Operation bei Wettbewerbern wie Brokk oder Aquajet)
• Management: Dr. Lena-Marie Pätzmann (CEO), Julian Hoffmann (CTO), Nicola Kolb (COO), Claus Carste (CPO)

Vom sicheren Management-Sessel in das Wagnis der Selbständigkeit – diesen Weg wählen viele, doch nur wenige tun es mit einem so klaren Fokus auf die Old Economy. Mert Erdoğan, selbst Alumni der Universität Siegen, sah jahrelang eine wachsende Kluft: Auf der einen Seite die rasanten Fortschritte in der KI-Entwicklung, auf der anderen Seite ein deutscher Mittelstand, der oft noch mit Excel-Tabellen und Papierbergen kämpft.

„Ich habe in vielen Projekten gesehen, wie groß das Potenzial von KI ist. Vor allem in Bereichen, in denen heute noch unnötig viele repetitive Aufgaben manuell erledigt werden. Das Frustrierende war, dass diese Use Cases echten Mehrwert schaffen könnten, aber gerade im Mittelstand fehlt oft das Know-how, sie technisch und wirtschaftlich richtig einzuordnen. Genau da wollte ich ansetzen“, sagt Mert. Seine Antwort darauf ist syntik.

Der Dolmetscher zwischen zwei Welten

Das Problem vieler Traditionsunternehmen ist nicht der Unwille zur Innovation, sondern die Überforderung durch die Komplexität. Genau hier setzt das Geschäftsmodell von syntik an. Das 2025 im Siegerland gegründete Start-up versteht sich weniger als klassische IT-Beratung, sondern vielmehr als Übersetzer und Brückenbauer.

„Viele haben Angst vor großen KI-Investitionen ohne entsprechendem ROI und der Intransparenz dahinter. Wir übersetzen das Thema in verständliche, wirtschaftlich greifbare Schritte. Was muss individuell entwickelt werden, wie viel kostet dies, gibt es ggf. Fertige Lösungen. So machen wir aus Unsicherheit konkrete Handlungsmöglichkeiten“, so Mert.

Die Philosophie ist simpel: Technologie muss demokratisiert werden. Syntik holt die Unternehmen dort ab, wo sie stehen. Das Portfolio ruht dabei auf drei Säulen: Einer strategischen Beratung, die echte Anwendungsfälle jenseits von Spielereien identifiziert, einem umfangreichen Trainingsprogramm, das den Mitarbeitenden die Angst vor der "Black Box" KI nimmt, und schließlich der harten technischen Umsetzung individueller Softwarelösungen.

Alltagstauglichkeit statt KI-Schnickschnack

In einer Branche, die oft von Buzzwords und abstrakten Visionen dominiert wird, wirkt der Ansatz der Siegener erfrischend pragmatisch. Während etablierte IT-Riesen und schicke KI-Boutiquen aus den Metropolen sich oft auf DAX-Konzerne stürzen und entsprechende Preisschilder aufrufen, lässt syntik diese Nische bewusst links liegen.

Das Alleinstellungsmerkmal liegt in der kulturellen Passung. Die Macher hinter syntik treten nicht als abgehobene Tech-Evangelisten auf, sondern als Partner auf Augenhöhe. Sie sprechen die Sprache der Ingenieur*innen und Kaufleute im Mittelstand.

„Wir kommen nicht mit besonderen Folien, sondern mit echtem Verständnis für die Herausforderungen im Alltag. Ich kenne den Mittelstand, weil ich selbst aus dieser Welt komme. Mein Vater arbeitet sei über 20 Jahren bei den Deutschen Edelstahlwerke (DEW).  Wir reden nicht über Visionen, wir reden über Lösungen, die heute schon etwas besser machen in den kaufmännischen Prozessen“, so Mert.

Dieser „Siegerländer Pragmatismus“ kommt an. Statt theoretischer Powerpoints liefert das Team Lösungen, die funktionieren – sei es die Automatisierung der Angebotserstellung oder die Optimierung der Materialdisposition. Es geht darum, KI vom abstrakten Gespenst zum nützlichen Werkzeug am Fließband oder im Büro zu machen.

„Unsere Kunden sagen oft ‚Das ist kein KI-Schnickschnack, das hilft uns wirklich im Alltag.‘ Und genau das ist unser Anspruch, Lösungen zu liefern, die sofort spürbar etwas verbessern und Kapazitäten für relevante Aufgaben frei werden“, so Mert.

Bootstrapping statt Venture Capital

Auch bei der Finanzierung bleibt Mert Erdoğan seiner Linie treu. Statt sich frühzeitig von Venture-Capital-Gebenden abhängig zu machen und Anteile gegen „schnelles Geld“ zu tauschen, wählte syntik den Weg des Bootstrappings. Das Unternehmen wächst organisch aus dem eigenen Cashflow.

Dieser Weg ist steiniger und erfordert mehr Geduld, signalisiert den Kund*innen aber auch Stabilität: Hier wird kein Geld verbrannt, um künstliche Wachstumsziele zu erreichen. Das Stammkapital der GmbH wurde klassisch eingebracht, das Risiko liegt beim Gründer.

 „Wir wollen nur unseren Kunden verpflichtet sein, nicht irgendwelchen Wachstumsverpflichtungen von Investoren. Unabhängigkeit heißt für uns, dass wir selbst entscheiden, was sinnvoll ist. Und wir wachsen nur dort, wo es echten Mehrwert bringt. Wenn wir bestimmte KI-Produkte entsprechend etabliert haben und den Bedarf am stärksten an bestimmten Stellen sehen, können wir ggf. über Investoren sprechen“, betont der CEO.

Dieses Vorgehen schafft Vertrauen gerade beim Mittelstand, der oft skeptisch gegenüber fremdfinanzierten Start-up-Blasen ist.

Der Blick nach vorn: Fokus auf die Schwergewichte

Trotz der jungen Firmengeschichte – die Gründung erfolgte erst im Sommer 2025 – kann das Team bereits auf Referenzen aus über einem Dutzend Branchen verweisen. Im Gespräch mit dem Alumniverbund der Uni Siegen machte Erdoğan deutlich, wohin die Reise gehen soll: Der Fokus verschiebt sich zunehmend auf stark regulierte und dokumentationsintensive Sektoren wie Pharma, Chemie und Automotive.

Gerade in diesen Bereichen, wo Fehler teuer sind und Prozesse strikten Normen unterliegen, sieht der Gründer das größte Potenzial für KI-gestützte Effizienzsteigerung. Damit besetzt das Start-up seinen „Sweet Spot“ im Markt: Syntik agiert agiler und nahbarer als die nicht selten „trägen Tanker der Großberatungen“, ist aber gleichzeitig strategisch weitsichtiger als reine Software-Entwickler, die oft nur Code liefern, ohne die komplexen Prozesse des Mittelstands wirklich zu verstehen.

„Wir geben uns nicht mit Oberflächenlösungen zufrieden. Unser Ziel ist es, KI dort nutzbar zu machen, wo sie bisher scheitert. In kritischen Prozessen, unter realen Bedingungen mit echten Ergebnissen. Beim automatisierten Abgleich von Ausschreibungen, der strukturierten Verarbeitung technischer Anfragen, präzisen Forecasts in der Instandhaltung oder intelligenten Assistenzsystemen in Form von Chatbots für Normen und Richtlinien mit entsprechender Logik, Aktionen in Systemen und Mehrsprachigkeit“, so Mert.

Langfristig will das syntik den Schritt vom reinen Dienstleister zum Produktanbieter vollziehen. Geplant ist die Entwicklung standardisierter KI-Module, die sich wie Bausteine in verschiedene Unternehmenslandschaften integrieren lassen.

Mit syntik beweist Mert Erdoğan einmal mehr, dass Innovation nicht zwangsläufig aus den Metropolen kommen muss. Manchmal entsteht sie genau dort, wo sie am dringendsten gebraucht wird: Mitten im Maschinenraum der deutschen Wirtschaft.

Die Mittel stammen aus dem Accelerator-Programm des High-Tech Incubator (HTI). Mit dem frischen Kapital plant simmetry.ai den Ausbau seiner Technologie zu einer skalierbaren Plattform, die es KI-Entwicklern ermöglichen soll, fotorealistische Trainingsdaten „on demand“ selbst zu generieren.

Standortvorteil im „AgTech-Silicon Valley“

Die Ansiedlung in Osnabrück und die Aufnahme in den High-Tech Incubator (HTI) sind strategische Entscheidungen. Die Region hat sich zu einem der bedeutendsten Cluster für Agrartechnik in Europa entwickelt. Für simmetry.ai bedeutet das direkte Nähe zur Zielgruppe: Das Start-up bedient bereits namhafte Kunden aus dem Bereich der Landmaschinen. Der HTI-Accelerator fungiert dabei als Katalysator, um die Deep-Tech-Lösung direkt mit der starken niedersächsischen Industrie zu vernetzen.

Vom Forschungsprojekt zur Plattform

Hinter der Technologie steht ein erfahrenes Gründungstrio: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO) und Prof. Dr. Stefan Stiene. Als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) blicken die Gründer auf jahrelange Erfahrung in der angewandten Forschung zurück.

Ihr zentrales Problem in vergangenen Projekten war selten der Algorithmus, sondern der Daten-Engpass: Über 80 Prozent des Aufwands bei der KI-Entwicklung fließen laut Unternehmensangaben derzeit allein in die Datenerfassung und -aufbereitung. Insbesondere für seltene Randfälle („Edge Cases“) ist das Sammeln echter Daten oft wirtschaftlich kaum darstellbar.

Der USP: Warum der Acker den Unterschied macht

Simmetry.ai tritt an, um diesen manuellen Aufwand durch synthetische, voll annotierte Daten zu ersetzen. Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die sich oft auf strukturierte Umgebungen konzentrieren, wählten die Gründer bewusst einen anderen Einstieg: die Landwirtschaft.

„Wir haben mit der Landwirtschaft begonnen, weil dies sowohl ein hochwirksames als auch technisch anspruchsvolles Feld für KI ist“, erklärt Anton Elmiger. Die Wette der Gründer: Wer robuste KI-Modelle für die chaotischen Bedingungen eines Ackers trainieren kann, für den sind strukturierte Industrieumgebungen leichter zu bewältigen. Diese „AgTech-DNA“ dient dem Start-up nun als technologischer Hebel für die geplante Expansion in industrielle Anwendungen.

Plattform statt Dienstleistung

Ein weiteres Differenzierungsmerkmal ist das Geschäftsmodell. Während synthetische Daten oft noch als Dienstleistung erstellt werden, baut simmetry.ai eine Self-Service-Plattform. KI-Entwickler sollen nicht auf Datenlieferungen warten müssen, sondern fotorealistische Szenarien für Aufgaben wie semantische Segmentierung oder 3D-Posenschätzung eigenständig erstellen können.

Das Timing erscheint günstig: Analysten von Gartner prognostizieren, dass der Anteil synthetisch generierter Daten in KI-Projekten von 60 Prozent im Jahr 2024 auf bis zu 95 Prozent im Jahr 2030 steigen wird.

Key Facts: simmetry.ai

• Gründung: 2024 (Spin-off des DFKI)
• Standorte: Berlin / Osnabrück
• Finanzierung: 330.000 € durch NBank (High-Tech Incubator Accelerator)
• Fokus: Self-Service-Plattform für synthetische Trainingsdaten (Computer Vision)
• Gründer: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO), Prof. Dr. Stefan Stiene
• Zielgruppen: Landwirtschaft (Fokus), Nahrungsmittelproduktion, Industrie

GeneralMind, ein „KI System of Actionˮ zur Automatisierung von digitaler Zettelwirtschaft, unstrukturierter Koordination sowie ineffizienter manueller Prozesse entlang der gesamten Lieferkette, gibt heute den Abschluss seiner Eigenkapitalfinanzierung in Höhe von 12 Millionen US-Dollar bekannt. Die Runde ist eine der größten bekannten europäischen Pre-Seed Runden der letzten Jahre und wurde weniger als sechs Monate nach der Aufnahme der Geschäftstätigkeit des Unternehmens abgeschlossen. GeneralMind will die Mittel verwenden, um die Skalierung seiner Technologie in Europa voranzutreiben.

Angeführt wurde die Finanzierungsrunde von Lakestar, Leo Capital, Lucid Capital, Heliad, BOOOM, mit Partizipierung von etablierten Angel-Investoren wie Alexander Kudlich, Jens Urbaniak, Samir Sood und Vishal Lugani.

GeneralMind wurde in Berlin vom Gründerteam um die Razor Group gemeinsam mit führenden Technologen aus dem Silicon Valley gegründet: Tushar Ahluwalia Shrestha Chowdhury, Dr. Oliver Dlugosch, Lennart von Hardenberg, Nishrit Shrivastava und Sergiu Șoima. Neben dem Hauptsitz in Berlin betreibt das Unternehmen einen weiteren Standort in Bangalore.

GeneralMind – das „AI System of Action“

Unternehmen arbeiten heute mit sogenannten Systems of Record SoR, zum Beispiel ERP-Systemen, um die Komplexität von Lieferketten zu bewältigen. Trotz dieser Systeme findet ein Großteil der operativen Arbeit weiterhin in E-Mail-Posteingängen und Spreadsheets statt: Teams müssen unstrukturierte Kommunikation und Koordination, Übergaben, Rückfragen und Ausnahmen manuell zusammenführen, nachhalten und in Systeme übertragen. Oft fehlt dabei klare Nachverfolgbarkeit, es entstehen Medienbrüche und die Fehleranfälligkeit ist hoch, obwohl genau diese Arbeit entscheidend ist, um die Lieferkette zuverlässig am Laufen zu halten.

GeneralMind entwickelt das „AI System of Action“ (SoA), um genau diese manuelle, repetitive Arbeit sowie unstrukturierte Koordination entlang der Lieferkette end-to-end zu übernehmen, als operative KI-Ebene über bestehenden Systemen, menschenüberwacht und bei Bedarf mit Freigabe.

KI-Autopilot für operative Prozesse mit menschlicher Fähigkeit

Der KI-Autopilot von GeneralMind übernimmt die „digitale Zettelwirtschaft" entlang komplexer Lieferketten, indem er automatisiert manuelle, repetitive Abläufe zwischen E-Mail, Excel und ERP-Systemen autonom ausführt. Eingehende Aufgaben (oft per E-Mail) werden erfasst, analysiert und anschließend end-to-end ausgeführt. Besonders dort, wo viele kleinteilige Aufgaben zuverlässig abgearbeitet, Abstimmungen sauber nachgehalten, Termine und Fristen gesichert und zahlreiche interne und externe Stakeholder entlang des Prozesses koordiniert werden müssen. Zum Beispiel in Beschaffung, Vertrieb oder der Rechnungsbearbeitung.

Diese „digitale Zettelwirtschaft“ kostet global agierende Unternehmen entlang ihrer Lieferketten teilweise Umsätze in Milliardenhöhe. Ware bleibt liegen, Entscheidungen verzögern sich, Aufgaben gehen im Tagesgeschäft unter.

„Unternehmen wissen oft genau, wo es hakt, scheitern aber an der operativen Umsetzung“, sagt Tushar Ahluwalia, Gründer und CEO von GeneralMind. „Ich habe im E-Commerce immer wieder gesehen, wie digitale Zettelwirtschaft, ineffiziente manuelle Prozesse und schmerzhafte Stakeholder-Koordination zwischen unstrukturierter Kommunikation und ERP-Systemen enorme Ineffizienzen in großen Unternehmen erzeugen. Genau dieses Problem lösen wir mit GeneralMind. Unsere KI übernimmt diese Prozesse end-to-end; kein Copilot, sondern mit Autopilot-Funktionalität, die von Menschen überwacht und bei Bedarf freigegeben wird“, ergänzt er.

Der demografische Wandel setzt Unternehmen unter Druck: Wenn erfahrene Fachkräfte in den Ruhestand gehen oder kündigen, hinterlassen sie oft nicht nur eine leere Stelle, sondern eine Wissenslücke. Eingespielte Prozesse und implizites Erfahrungswissen („Tribal Knowledge“) gehen verloren. Genau hier hakt Blockbrain ein. Das Tech-Unternehmen gab heute den Abschluss einer Serie-A-Finanzierungsrunde über 17,5 Millionen Euro bekannt.

Angeführt wird die Runde vom Münchner VC Alstin Capital und dem Londoner Tech-Investor 13books Capital. Zudem stockten die Bestandsinvestoren Giesecke+Devrient Ventures, Landesbank Baden-Württemberg Ventures und Mätch VC ihr finanzielles Engagement auf. Auch das Family Office von Harting beteiligte sich an der Runde, was die Gesamtfinanzierung des Unternehmens auf 22,5 Millionen Euro hebt.

Vom Konzern-Problem zur Start-up-Lösung

Dass Blockbrain bei der Industrie einen Nerv trifft, liegt auch an der DNA des Gründerteams. CEO Antonius Gress kennt die Schmerzen großer Organisationen aus seiner Zeit bei Bosch, während CTO Mattias Protzmann als Mitgründer von Statista bereits bewiesen hat, wie man Datenmodelle skaliert. Dritter im Bunde ist Nam Hai Ngo (ehemals Antler).

Ihr Ansatz: Eine „No-Code“-Plattform, mit der Unternehmen ohne Programmieraufwand sogenannte Knowledge Bots erstellen können. Diese digitalen Zwillinge speichern nicht nur Dokumente, sondern bilden Entscheidungslogiken und Methodenwissen von Experten ab. Die Anwendungsfelder reichen vom schnelleren Onboarding neuer Mitarbeiter bis zur Automatisierung komplexer Vertriebsprozesse.

Der Markt scheint ihnen recht zu geben: 2025 konnte Blockbrain nach eigenen Angaben den Umsatz verfünffachen. Kunden wie Bosch, Roland Berger und die Seifert Logistics Group setzen die Lösung bereits ein. Letztere berichtet von einer Zeitersparnis von bis zu 15 Prozent pro Woche durch die KI-Assistenten.

Sicherheit als „Moat“ gegen ChatGPT & Co.

Während viele Unternehmen beim Einsatz generativer KI wegen Halluzinationen und Datenlecks zögern, positioniert sich Blockbrain als der „sichere Hafen“. Die Plattform ist nicht nur ISO-27001-zertifiziert und „EU-AI-Act-ready“, sondern ermöglicht durch eine Multi-Model-Architektur auch die volle Datensouveränität. Kund*innendaten können bei Bedarf in regionalen Cloud-Umgebungen des Nutzenden verbleiben.

Wie groß der Vorsprung vor herkömmlichen Enterprise-Lösungen ist, untermauert das Start-up mit Zahlen: In einem unabhängigen Benchmark des Sicherheitsspezialisten Giesecke+Devrient erzielte Blockbrain 92 von 105 Punkten – der Zweitplatzierte kam lediglich auf 58 Punkte. „Sich einfach auf Versprechungen und die Stärke eines Modells zu verlassen, ist im Unternehmenskontext schlicht nicht genug“, kommentiert CTO Protzmann die Strategie.

Expansion mit „Forward-Deployed“ Ingenieuren

Das frische Kapital fließt nun primär in die Expansion nach Großbritannien und Europa sowie in die Produktentwicklung. Dabei setzt Blockbrain auf ein spezielles Personalmodell: Sogenannte Forward-Deployed AI-Engineers sollen Kund*innen eng bei der Integration begleiten – remote oder vor Ort. Ziel ist es, Recherche-Workflows weiter zu automatisieren und KI vom Experimentierfeld zum verlässlichen Werkzeug im Kerngeschäft zu machen.

Die Grundidee von Rouge ist so simpel wie strategisch klug: Statt die Menstruation zu verstecken, wird sie zum sichtbaren Lifestyle-Element. „Mich hat fasziniert, wie sehr die Menstruation unseren Alltag beeinflusst und wie konsequent wir trotzdem darüber schweigen“, erklärt Mitgründerin Tina Frey. „Bald wurde mir klar: Das ist ein gesellschaftliches Problem.“ Dass dieser Ansatz einen Nerv trifft, zeigt der rasche Aufstieg des Unternehmens. Durch gezielte Medienarbeit gelang es dem Team, das Thema aus der Nische in den Mainstream zu heben – Tina Frey positioniert sich dabei konsequent nicht nur als Unternehmerin, sondern als Expertin für Frauengesundheit.

Differenzierung im "Red Ocean"

Im Zentrum der Marke steht der Rouge-Drink, ein Pulver-Supplement mit Eisen, Vitamin B12 und Granatapfel. Doch der eigentliche USP liegt nicht in den Inhaltsstoffen, sondern in der Inszenierung. Die transparente Flasche mit der roten Flüssigkeit fungiert als bewusstes „Statement-Piece“.

Hier gelingt dem Start-up ein entscheidender Schachzug im wachsenden Markt für Zyklusgesundheit: Während Wettbewerber wie FEMNA oder MYLILY auf funktionale Nahrungsergänzung in diskreter Kapselform setzen, inszeniert Rouge die Einnahme als genussvollen Wellness-Moment. Gleichzeitig emanzipiert sich das Duo von den „lauten“ Tabubrechern der Branche wie The Female Company: Rouge setzt weniger auf Provokation durch Hygieneartikel, sondern transformiert die Linderung von Regelbeschwerden von einer medizinischen Notwendigkeit in eine „ästhetische Selbstverständlichkeit“.

„Sichtbarkeit verändert Verhalten“, so Tina Frey. „Die Flasche macht den Zyklus im Alltag sichtbar und löst Gespräche aus. Noch wichtiger: Viele Frauen erleben dadurch eine neue Selbstverständlichkeit und mehr Selbstbewusstsein.“ Dieser Social-Impact-Gedanke ist fest im Geschäftsmodell verankert: Ein Teil der Erlöse fließt in Aufklärungsprojekte. „Sozialer Impact ist kein Marketing-Trick, sondern eine Notwendigkeit“, ergänzt Co-Founder Patrick Gsell. „Gleichzeitig braucht es wirtschaftliche Stabilität, um langfristig bestehen zu können.“

Diverse Kompetenzen als Wachstumstreiber

Hinter der Marke steht ein komplementäres Gründungs-Duo. Tina Frey bringt als Marketing-Expertin das kommunikative Rüstzeug mit, während Patrick Gsell – seit über 20 Jahren Geschäftsführer eines Softwareunternehmens – die strategische Struktur und Skalierungserfahrung liefert. Patrick Gsell, der 2022 den Bund-Essay-Preis gewann, liefert zudem den intellektuellen Unterbau. „Die Hälfte der Menschheit erlebt die Menstruation. Trotzdem betrifft sie die ganze Gesellschaft und nicht zuletzt das Verständnis zwischen Mann und Frau. Genau deshalb finde ich es so spannend, mit Rouge am Anfang eines gesellschaftlichen Wandels zu stehen“, so Patrick Gsell.

Expansion mit lokaler Strategie

Nach der Etablierung auf dem Schweizer Heimatmarkt erreichte Rouge im Herbst 2025 den nächsten Meilenstein: den Markteintritt in Deutschland. Anders als bei reinen Export-Modellen setzt das Start-up hierbei auf lokale Strukturen und Partner vor Ort. „Der deutsche Markt bietet großes Potenzial, aber jede Gesellschaft tickt anders“, begründet Tina Frey den Schritt. Das Ziel bleibt grenzüberschreitend gleich: Die Menstruation soll kein Nischenthema bleiben, sondern als normaler Teil der weiblichen Gesundheit akzeptiert werden – sichtbar gemacht durch eine rote Flasche, die den Dialog eröffnet.

Der Markt für DefenseTech wächst, getrieben durch die veränderte geopolitische Sicherheitslage und die Zunahme asymmetrischer Bedrohungen durch Drohnen. In genau dieses Segment stößt nun INLEAP Photonics vor. Das 2023 gegründete Hannoveraner Unternehmen gab heute bekannt, seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde bereits im Sommer 2025 abgeschlossen zu haben und nun offiziell aus der Stealth-Phase hervorzutreten.

Angeführt wurde die Runde vom High-Tech Gründerfonds (HTGF). Zudem beteiligten sich Ventis Capital sowie private Investoren. Über die genaue Höhe der Finanzierung wurde Stillschweigen bewahrt.

Ingenieurs-Duo setzt auf Dual-Use-Strategie

Hinter der Technologie stehen zwei promovierte Ingenieure, die den klassischen Weg vom Forschungslabor in das Unternehmertum beschreiten: Dr.-Ing. Marius Lammers (CEO) und Dr.-Ing. Felix Wellmann (CTO). Beide gründeten INLEAP Photonics als Spin-off aus dem Laser Zentrum Hannover e.V. (LZH), einer der führenden Adressen für angewandte Laserforschung in Europa.

Die Gründer verbinden dabei tiefgreifende wissenschaftliche Expertise mit industriellem Pragmatismus. Während Lammers die strategische Ausrichtung im komplexen Defense-Markt verantwortet, treibt Wellmann die technische Weiterentwicklung der Laserstrahlführung voran. Ihr Ansatz ist ein Lehrbuchbeispiel für „Dual-Use“: Die Kerntechnologie wurde ursprünglich nicht als Waffe konzipiert, sondern um industrielle Hochgeschwindigkeitsprozesse wie die Batteriezellenproduktion oder Additive Fertigung zu optimieren.

Millisekunden statt Minuten

Diese industrielle DNA nutzen Lammers und Wellmann nun für einen Pivot in den Sicherheitssektor. Unter dem Namen FASTLIGHT® SHIELD entwickelt das Start-up ein mobiles Abwehrsystem, das Drohnen durch gezielte Energieeinbringung neutralisieren soll. Das zentrale Versprechen der Gründer: Die Präzision und Geschwindigkeit, die in der Industrie für Fertigungsprozesse notwendig ist, verschafft in der Drohnenabwehr den entscheidenden Zeitvorteil.

„Die aktuelle Sicherheitslage erlaubt keine langsamen Lösungen“, erklärt Marius Lammers den Schritt. „Wir begegnen der asymmetrischen Drohnenbedrohung mit technologischer Überlegenheit.“ Felix Wellmann ergänzt, dass der Prototyp bereits bewiesen habe, agile Ziele in Millisekunden abwehren zu können – eine Leistung, die auf der langjährigen Forschung des Duos zur Laserstrahllenkung basiert.

Kapital für die Einsatzreife

Das frische Kapital fließt laut Unternehmensangaben primär in die Skalierung dieses Prototypen hin zu einem robusten Gesamtsystem. Ziel ist die Validierung in realen Einsatzszenarien sowie die Integration in bestehende Sicherheitsarchitekturen von staatlichen Akteuren und Betreibern kritischer Infrastrukturen.

Für den Lead-Investor HTGF ist das Team und die Technologie ein strategisches Asset. Dr. Koen Geurts, Senior Investment Manager beim HTGF, betont: „Lasereffektoren für Drohnen- und Luftabwehr gehören zu den klar wachsenden Technologiefeldern, die nur wenige Unternehmen beherrschen.“ Die Ambition sei es, mit INLEAP einen globalen Player aus Deutschland heraus aufzubauen.

Aufatmen in der Münchner Mobilitäts-Szene: Das Zittern um Sushi Bikes hat ein Ende. Wie heute bekannt wurde, übernimmt die WEALTH COLLECT Holding (WCH) die Marke und die Assets des Unternehmens. Der Deal markiert den Abschluss eines mehrmonatigen Investorenprozesses, nachdem die operative Gesellschaft im November 2025 Insolvenz anmelden musste.

Für das 2019 gegründete Start-up, das mit minimalistischen E-Bikes zum Kampfpreis von unter 1.000 Euro den Markt aufmischte, bedeutet der Einstieg der Düsseldorfer Holding das Überleben. Über den Kaufpreis wurde Stillschweigen vereinbart.

Opfer der Marktkonsolidierung

Sushi Bikes galt lange als Vorzeige-Startup der deutschen Mobilitätswende. Mit dem Versprechen, ein E-Bike zu bauen, das „so leicht und bezahlbar ist wie ein klassisches Fahrrad“, traf Gründer Andreas Weinzierl einen Nerv. Über 30.000 Räder wurden verkauft, Prominente wie Joko Winterscheidt waren früh als Investoren an Bord (und stiegen bereits vor der Krise aus).

Doch wie viele Direct-to-Consumer-Brands (DTC) im Fahrradmarkt bekam auch Sushi die massive Abkühlung der Nachfrage nach dem Corona-Boom zu spüren. Volle Lager, sinkende Margen und Kaufzurückhaltung führten im Herbst 2025 schließlich zur Zahlungsunfähigkeit. Der nun erfolgte Verkauf an die WCH beendet die Hängepartie.

„Befreiungsschlag“ für den Gründer

Andreas Weinzierl, der das Unternehmen auch unter dem neuen Eigentümer weiterführen wird, kommentiert den Deal sichtlich erleichtert. „In den vergangenen Monaten haben wir hart dafür gekämpft, eine Lösung zu finden, die der Marke SUSHI BIKES und unserer treuen Community gerecht wird. Dass wir nun mit einem starken Partner an der Seite weitermachen können, fühlt sich wie der Befreiungsschlag an“, so Weinzierl.

Dass der Gründer nach einer Insolvenz operativ an der Spitze bleibt, deutet darauf hin, dass der neue Eigentümer den Markenwert eng an die Person Weinzierl knüpft.

Strategischer Fit für die Holding

Die Käuferin, die Wealth Collect Holding aus Düsseldorf, ist bisher vor allem in den Bereichen Private Equity, Green Energy und Real Estate aktiv. Mit Sushi Bikes holt sich CEO Rainer Langnickel nun einen „Volumentreiber“ ins Portfolio, der als Einstiegssegment in ein breiteres Mobilitäts-Ökosystem integriert werden soll.

„Die Stärke von Sushi liegt in der konsequenten Reduktion auf das Wesentliche“, lässt sich Langnickel zitieren. Die Holding will nun vor allem die finanzielle Stabilität nutzen, um Lieferketten und Service zu optimieren – Bereiche, die in der Vergangenheit oft unter der knappen Liquidität des Startups litten. Für die Kunden soll sich laut Unternehmen wenig ändern: Die Identität der Marke bleibt erhalten.

Auf einen Blick: Der Deal

• Unternehmen: Sushi Bikes (München)
• Käufer: WEALTH COLLECT Holding GmbH (Düsseldorf)
• Gründer: Andreas Weinzierl (bleibt Geschäftsführer)
• Hintergrund: Übernahme aus der Insolvenz (Asset Deal)
• Traktion: > 30.000 verkaufte Bikes seit 2019
• Status: Marke bleibt bestehen, Service und Produktion laufen weiter

Innovative Unternehmen stehen unter permanentem Druck: neue Produkte, digitale Prozesse, höhere Effizienz. Forschung und Entwicklung entscheiden über Wettbewerbsfähigkeit – doch genau hier entsteht ein strukturelles Problem.

Viele Unternehmen finanzieren Innovationsprojekte vollständig aus Eigenmitteln, obwohl es dafür seit Jahren etablierte Förderinstrumente gibt. Das Ergebnis: unnötige Liquiditätsbelastung, gebremstes Wachstum, verschobene Projekte.

Der Engpass liegt nicht im Mangel an Förderprogrammen. Er liegt im fehlenden Überblick und in falschen Annahmen.

Die drei Denkfehler, die Unternehmen Fördergeld kosten

• „Fördermittel sind nur etwas für Konzerne“
  Realität: Ein Großteil der Programme richtet sich explizit an KMU, Start-ups und mittelständische Unternehmen.
• „Der Antrag ist zu aufwendig“
  Realität: Der Aufwand entsteht meist durch fehlende Struktur – nicht durch die Förderung selbst.
• „Unsere Projekte sind nicht förderfähig“
  Realität: Viele Unternehmen unterschätzen, was bereits als Forschung oder experimentelle Entwicklung gilt.

Diese Denkfehler sorgen dafür, dass Fördermittel nicht strategisch, sondern zufällig oder gar nicht genutzt werden.

Forschungszulage: Ein unterschätzter Hebel für Innovation

Ein besonders relevantes Instrument bleibt dabei oft unbeachtet: die Forschungszulage. Sie ermöglicht es Unternehmen, Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen steuerlich fördern zu lassen – unabhängig von Branche, Unternehmensgröße oder Projektlaufzeit.

Typische Merkmale:

• steuerliche Förderung statt klassischem Zuschuss
• technologie- und branchenoffen
• geeignet für interne Entwicklungsprojekte
• auch rückwirkend nutzbar

Gerade Unternehmen mit kontinuierlicher Produkt-, Software- oder Prozessentwicklung profitieren hier erheblich. Trotzdem bleibt dieses Instrument in der Praxis häufig ungenutzt, weil viele nicht erkennen, dass ihre Projekte grundsätzlich förderfähig sind. Einen strukturierten Überblick, wie Unternehmen ihre Entwicklungsprojekte über die Forschungszulage fördern lassen können, bietet diese Übersicht zur Forschungszulage.

Warum viele Unternehmen ihre Innovationsleistung falsch einschätzen

Viele Unternehmen definieren Innovation zu eng oder zu oberflächlich. Entweder wird alles als Innovation verstanden – oder gar nichts. Förderfähig ist jedoch genau der Kern der Entwicklungsarbeit, nicht das Endprodukt.

Unternehmen, die ihre Projekte sauber in FuE-Tätigkeiten übersetzen, erhöhen ihre Förderquote deutlich und reduzieren Rückfragen sowie Ablehnungsrisiken.

Einordnung für die Praxis

Innovation im Sinne der Forschungszulage bedeutet: systematische Entwicklung unter Unsicherheit mit technologischem Erkenntnisgewinn. Wer diese Logik versteht und sauber dokumentiert, erschließt sich ein dauerhaftes, planbares Förderinstrument – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

Innovation finanzieren, ohne Eigenkapital zu verbrennen

In der Praxis zeigt sich ein klares Muster: Unternehmen mit klarer Förderstrategie gehen anders an Innovation heran. Entwicklungsprojekte werden nicht isoliert betrachtet, sondern frühzeitig finanziell bewertet. Förderinstrumente fließen direkt in die Projektkalkulation ein.

Das Ergebnis:

• geringerer Eigenmitteleinsatz
• mehr Planungssicherheit
• höhere Risikobereitschaft bei Innovation
• schnellere Umsetzung von Entwicklungsprojekten

Fördermittel ersetzen keine gute Produktidee – sie verschaffen ihr den notwendigen finanziellen Spielraum.

Warum viele Unternehmen trotzdem leer ausgehen

Trotz klarer Vorteile scheitern viele Unternehmen an denselben Hürden:

• fehlende Transparenz über passende Programme
• Unsicherheit bei der Förderfähigkeit einzelner Tätigkeiten
• Zeitmangel für Recherche
• Angst vor formalen Fehlern
• unübersichtliche Beratungsangebote

Das Problem ist selten die Förderung selbst, sondern der fehlende systematische Zugang.

Fördermittel strategisch nutzen statt zufällig beantragen

Unternehmen, die Fördermittel erfolgreich einsetzen, folgen keinem Zufallsprinzip. Sie definieren ihre Innovationsziele, analysieren laufende und geplante Projekte und ordnen diesen systematisch passende Förderinstrumente zu. Digitale Recherche, strukturierte Bewertung und klare Entscheidungsprozesse ersetzen dabei zeitintensive Einzelanträge.

Fördermittel werden so vom Ausnahmefall zum festen Bestandteil der Finanzierungsstrategie – besonders bei Innovation, Digitalisierung und Wachstum.

Fazit: Innovationsfähigkeit entscheidet, nicht Budgetgröße

Unternehmen, die Fördermittel ignorieren, zahlen oft doppelt: mit höherem Eigenkapitaleinsatz und mit verzögerten Innovationsprojekten. Wer Förderinstrumente wie die Forschungszulage strategisch einsetzt, reduziert Risiken, schont Liquidität und schafft Raum für Entwicklung.

Nicht die Größe des Budgets entscheidet über Innovationskraft, sondern der Zugang zu den richtigen Hebeln.

Es gibt Branchen, die scheinen immun gegen Wandel zu sein. Die Rechtsbranche ist eine davon – konservativ, traditionsbewusst, hierarchisch. Digitalisierung und Transformation sind dort Konzepte, die längst noch nicht ihren Schrecken verloren haben. Das beginnt sich zu ändern, unter anderem auch dank René Fergen und seinem Start-up JUPUS. Fergen, studierter Jurist, erfuhr in erster Person, wie manuelle Prozesse die Arbeit in Kanzleien verlang­samen und wie sehr dies die Branche – geplagt vom Fachkräftemangel – ausbremst. Als 25-jähriger technologiebegeisterter Student entschied er sich dafür, eine Lösung zu bauen.

Er war davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz (KI) Kanzleien revolutionieren kann. Heute, nur wenige Jahre später, gilt René als einer der wichtigsten Treiber dieser Entwicklung und sein Unternehmen als eines der am schnellsten wachsenden Start-ups in Europa.

„Kein Mandant spricht mit einer KI“

Wenn René heute erzählt, wie alles begann, schwingt in seiner Stimme immer noch ein Rest Ungläubigkeit mit. „Ich war noch im Studium und habe in einer Branche gepitcht, in der Anzug und Krawatte zum Pflichtprogramm gehören“, erinnert er sich. „Ich kam im Hoodie, war in den Augen vieler zu jung, um die Lösung für eine der größten Herausforderungen der Branche zu haben. Nicht selten wurde ich einfach aufgrund meines jungen Alters belächelt. Da kollidierten zwei Welten aufeinander.“

Seine Idee: KI-gestützte Tools, die den Kanzleialltag automatisieren, von der Telefonassistenz über die Mandatsaufnahme und die Aktenanlage bis hin zur Erstellung kompletter Schriftsätze. Eine gute Idee, zumal es so ein Tool bisher nicht auf dem Markt gab. Trotzdem musste der junge Gründer durch eine harte Schule gehen. Akquisegespräche waren oft demotivierend.

Viele waren noch nicht bereit für die Transformation und sagten: „Kein Mandant gibt sensible Daten in einen Chatbot ein.“ „Niemand will mit einer Telefon-KI sprechen.“ Und: „Wenn das funktionieren würde, hätte es längst jemand gemacht.“

Der Diplom-Jurist ließ sich nicht beirren. „Ich wusste, dass Kanzleien an ihrer eigenen Bürokratie ersticken, dass nicht Digitalisierung, sondern Stillstand das Risiko ist.“ Die ihm entgegengebrachte Skepsis blieb zunächst Renés Begleiter. „‚Das geht nicht‘ war wahrscheinlich der Satz, den ich in den ersten Jahren am häufigsten gehört habe“, sagt er. Doch er verstand, dass Widerstand auch ein Signal für Potenzial sein kann. „Wenn niemand an deine Idee glaubt, bedeutet das oft nur, dass sie neu ist. Das Unmögliche wirkt unmöglich, bis man es tut.“

Ein Podcast als Inspiration

Im Jurastudium dreht sich eigentlich alles um Klausuren, Hausarbeiten, Staatsexamen. Ein bisschen an der Praxisrealität vorbei, fand René. Der Weg in die LegalTech-Welt begann für ihn mit einem Podcast. Er habe „einfach mal reingehört“ und nie wieder aufgehört zu brennen, erzählt er heute. Plötzlich war ihm klar: Die Rechtsbranche stand vor einem Wendepunkt. Ihre Zukunft wird nicht nur digitaler, sondern grundlegend anders.

Um diesen Gedanken eine Plattform zu geben, gründete er noch zu Studienzeiten einen LegalTech-Verein. Er suchte den Austausch mit Anwält*innen, Richter*innen und Professor*innen. Aus Diskussionen wurden Ideen, aus Ideen erste Prototypen. Gemeinsam mit zwei Informatikstudenten entwickelte er 2022 einen kleinen Chatbot für Kanzlei-Websites. Die Idee war noch roh, aber er verkaufte das Tool an die ersten Kanzleien. Es funktionierte und verschaffte die geplante Entlastung. Als der junge Gründer einen Business Angel überzeugte, floss die erste Investition. Aus einem studentischen Nebenprojekt wurde so ein echtes Vorhaben.

Bruch und All-in-Moment

Doch gerade als das Projekt Fahrt aufnahm, kam ein heftiger Rückschlag im Gründungsteam. „Als wir drei, vier, fünf aktive Kanzleikunden hatten, stiegen meine Mitgründer von heute auf morgen aus“, erzählt René. „Für mich war das ein Schock: laufende Kunden, Investorenerwartungen – und plötzlich keinen, der die Technologie vorantrieb.“

Es folgte ein harter Konflikt. René stand vor einer Entscheidung: aufgeben oder sich verschulden, um das Projekt zu retten. Er glaubte an seine Idee und entschied sich dafür, 60.000 Euro Schulden aufzunehmen. Ohne Einkommen, direkt nach dem Studium, ging er all-in. Dieser Moment markierte den Wendepunkt und war die Geburtsstunde von JUPUS.

Neustart mit klarer Mission

Denn kurz darauf lernte René Jannis Gebauer kennen, seinen heutigen Co-Founder. Rasch setzten der Jurist und der Tech-Experte Konzept, Produkt und Marke neu auf. In nur zwei Jahren entstand so das erste KI-Sekretariat speziell für Anwaltskanzleien. Das LegalTech-Start-up hat über acht Millionen Euro von namhaften Investoren wie Acton Capital und dem High-Tech Gründerfonds eingesammelt. Aus der Zweimann-Bude ist ein 60-köpfiges Team aus Entwickler*innen, KI-Expert*innen, Jurist*innen und viel mehr geworden. JUPUS’ Website-Chatbot und Telefon-KI gelten als die meistgenutzten KI-Tools für Anwaltskanzleien im deutschsprachigen Raum. Die Plattform bearbeitet mehr als 10.000 Anrufe pro Woche und über 400 juristische Vorgänge täglich – mehr als jede Kanzlei im DACH-Raum.

JUPUS automatisiert wiederkehrende Abläufe vollständig, von der Mandatsaufnahme über Terminvereinbarungen bis hin zur Kommunikation mit Mandant*innen. Prozesse, die bis zu zehn Tage dauern können, reduziert das Tool dank seiner KI auf wenige Minuten. So sparen Kanzleien im Schnitt bis zu 70 Arbeitsstunden pro Monat. Die neu gewonnene Zeit können Anwält*innen in die juristische Arbeit stecken, also in die Rechtsberatung, die Vertretung vor Gericht oder in Verhandlungen. Ein enormer Gewinn für Kanzleien und Mandant*innen.

Die Plattform ist die erste Lösung auf dem deutschen Markt, die ganze Prozesse in der gesamten Kanzleitätigkeit schnell, DSGVO-konform und skalierbar automatisiert übernimmt. Denn bisher werden in einer durchschnitt­lichen mittleren Kanzlei selbst Vorgänge, die mit digitalen Tools erledigt werden könnten, meist manuell bearbeitet: Dokumentation und Auflistung der Neuanfragen, Kontaktaufnahme und Kommunikation mit den Klient*innen, Terminfindung, Dokumente einscannen, ablegen, mit der Post zur Unterschrift verschicken etc.pp. Wenn die Fachkraft fehlt, blockiert das die Ressourcen der Anwält*innen.

Technologie mit Wirkung

Warum das wichtig ist? In Deutschland gibt es rund 50.000 Anwaltskanzleien. Viele von ihnen kämpfen mit denselben Problemen: steigende Mandant*innenerwartungen, Fachkräftemangel, stagnierende Prozesse. Vor allem kleine und mittlere Kanzleien (90 Prozent des Markts) leiden darunter. Ganz besonders macht ihnen der Fachkräftemangel zu schaffen. Und das wird sich in absehbarer Zukunft nicht ändern, denn es gibt zwar immer mehr Anwält*innen, aber immer weniger Rechtsanwaltsfachangestellte. Das belegen diese Zahlen: Während sich die Zahl der Anwält*innen in den letzten 30 Jahren verdreifacht hat, ist die Zahl der Auszubildenden in Kanzleien um 70 Prozent gesunken.

„Wir lösen kein Luxusproblem“, sagt René. „Wir sorgen dafür, dass auch kleine und mittlere Kanzleien konkurrenzfähig bleiben. Und dass Bürger*innen weiterhin Zugang zu rechtlicher Unterstützung haben, unabhängig davon, ob die Kanzlei Personal findet.“

Anderen Gründer*innen gibt René Fergen diesen Tipp: „Gründen heißt, sich zu entscheiden – vor allem dann, wenn es unbequem wird –, und dranzubleiben, wenn es wehtut. Es gibt keine Abkürzung. Erfolg ist selten ein Knall, sondern das leise Ergebnis vieler guter und einiger schlechter Tage hintereinander.“

Es ist dieser eine Moment im Starthaus. Die Welt um einen herum verstummt, der Puls beruhigt sich, der Fokus verengt sich auf die Strecke. Ein einziger Fehler, ein Wimpernschlag, entscheidet darüber, ob die Arbeit von Jahren in einem historischen Triumph endet oder als Fiasko in Erinnerung bleibt. Die Snowboarderin Lindsey Jacobellis, die 2006 durch verfrühten Jubel Gold verlor, oder der Eiskunstläufer Yuzuru Hanyu, der unter immensen Druck Perfektion lieferte, sind Beispiele dafür, wie unbarmherzig der Sport sein kann.

Doch diese Mechanismen beschränken sich nicht auf den Wintersport. Für Gründenden, CEOs und Führungskräfte gelten ähnliche Gesetze: Vorbereitung, Persönlichkeitsstruktur und die Abrufleistung unter Druck entscheiden über das Überleben am Markt. Hogan Assessments hat die Leistungsmechanismen der Olympischen Spiele analysiert und drei wesentliche Faktoren identifiziert, die sich direkt auf das unternehmerische Potenzial übertragen lassen.

1. Die unterschätzte Superkraft: Gewissenhaftigkeit

In der Start-up-Szene wird oft das geniale Talent oder der disruptive Geistesblitz gefeiert. Die Realität nachhaltigen Erfolgs sieht jedoch nüchterner aus. Olympiasieger*innen verlassen sich nicht allein auf Talent; sie bestechen durch unermüdliche Disziplin.

Der entscheidende psychologische Indikator ist hierbei die „Gewissenhaftigkeit“ – eine Mischung aus Zuverlässigkeit, Organisation und Selbstkontrolle. Studien zeigen, dass diese Eigenschaft branchenübergreifend einer der stärksten Vorhersagewerte für berufliche Leistung ist.

Für Gründende bedeutet das: Es geht nicht um den 80-Stunden-Sprint in einer einzigen Woche. „Es geht darum, jeden Tag vorbereitet zur Stelle zu sein“, erklärt Dr. Ryne Sherman, Chief Science Officer bei Hogan Assessments. Gewissenhafte Fachkräfte leisten qualitativ hochwertigere Arbeit und bauen schneller Vertrauen bei Stakeholdern auf – eine Währung, die gerade in frühen Unternehmensphasen überlebenswichtig ist.

2. Fokus als Wettbewerbsvorteil

Wer eine(n) Abfahrtsläufer*in vor dem Start beobachtet, sieht absolute Abschottung. Kopfhörer auf, Blick starr – die Außenwelt existiert nicht mehr. Dieser Tunnelblick ist keine Marotte, sondern Voraussetzung.

Die Wissenschaft stützt dieses Verhalten: Mentale Visualisierung und Konzentrationstechniken können die Leistung unter Druck um bis zu 23 Prozent steigern. Athlet*innen visualisieren ihren Erfolg, lange bevor sie das Treppchen betreten, um Nervosität in Fokus zu verwandeln.

Im Business-Kontext ist diese Fähigkeit, Ablenkungen auszublenden, ebenso kritisch – sei es beim entscheidenden Investoren-Pitch oder in harten Verhandlungen. Dabei spielt Selbstkenntnis eine zentrale Rolle: Wer weiß, wie der eigene Körper und Geist auf Stress reagieren, kann in entscheidenden Momenten gegensteuern und Leistung abrufen.

3. „Co-opetition“: Konkurrieren ohne zu verbrennen

Olympia ist ein Paradoxon: Gnadenlose Konkurrenz trifft auf ehrliche Kameradschaft. Athlet*innen, die sich im Wettkampf nichts schenken, tauschen abseits der Piste Wissen aus und zollen einander Respekt.

Genau diese Dynamik unterscheidet oft toxische von gesunden Unternehmenskulturen. Daten des Harvard Business Review belegen, dass Unternehmen, die eine Kultur der Zusammenarbeit fördern, mit einer fünfmal höheren Wahrscheinlichkeit bessere Leistungen erbringen.Erfolgreiche Führungskräfte verstehen diesen Balanceakt. Sie konkurrieren hart, brechen aber nicht alle Brücken hinter sich ab. „Langfristiger Erfolg ist niemals ein Solo-Sport“, betont Dr. Sherman. Das Wissen, wann Wettbewerb angebracht ist und wann Partnerschaft weiterhilft, ist ein Kennzeichen von Top-Performer*innen.

Fazit: Resilienz schlägt Gold

Karrieren verlaufen selten linear. Ein Beispiel für die Bedeutung von Resilienz ist der britische Skispringer Eddie „The Eagle“ Edwards. 1988 wurde er Letzter, doch durch seine Fähigkeit, seine Grenzen zu erkennen und seine persönlichen Stärken zu nutzen, wurde er zur globalen Ikone und veränderte seinen Sport nachhaltig.

Die Lektion für Unternehmer*innen: Erfolg ist kein Zufallsprodukt, sondern das Ergebnis aus Selbstwahrnehmung, Entschlossenheit und der Fähigkeit, auch nach Niederlagen weiterzumachen. Wer versteht, wie er unter Druck funktioniert und wie er auf andere wirkt, hat schon halb gewonnen – egal ob im Schnee oder im Geschäft.