Gründungslegenden klingen oft zu glatt für die Realität – wie Sahis Skateboard-Unfall, der in einer Notaufnahme zur Idee für sein neuestes Venture führte. Wer den Mann kennt, der in den 90ern mit „Traffics“ die Reisebranche digitalisierte, weiß jedoch: Er macht keine halben Sachen. Jetzt, im Februar 2026, steht er mit einer europäischen Aktiengesellschaft (SE) und einem enorm breiten Versprechen wieder auf dem Platz.

Wie Touristik-Know-how in die Klinik kommt

Der Sprung von der Touristik zur Service-Automatisierung im Gesundheitswesen wirkt wie ein harter Bruch. Doch unter der Haube geht es in beiden Welten um hochvolumige Transaktionen, Termin-Slots und Datenabgleich in Echtzeit. Wer Millionen Pauschalreisen fehlerfrei abwickelt, so die Wette von HoloLogix.AI, beherrscht auch das Termin-Management von Kliniken, Hotels und Restaurants.

Für CEO und Gründer Salim Sahi ist das Projekt dennoch ein „kompletter unternehmerischer Neuanfang“. Gegenüber StartingUp räumt er ein, von 25 Jahren Travel-Tech-Erfahrung zu profitieren, doch seine wahre Passion gelte der künstlichen Intelligenz. Das Herzstück bilde dabei die MIA Service KI: „Wir haben eine holistische KI-Plattform geschaffen, also ein Tool, das ganzheitlich agiert und eingesetzt werden kann.“ MIA verstehe Gespräche, erledige parallel Aufgaben und verbinde Systeme – „rund um die Uhr und branchenübergreifend“. Auch wenn der Fokus aktuell auf Gesundheitswesen und Hospitality liege, sei das System laut Sahi letztlich „nahezu überall einsetzbar, wo Kunden- oder Patientenkontakt herrscht.“

Der Angriff auf die Platzhirsche

Der Markt für Conversational AI ist 2026 kein blauer Ozean mehr. Etablierte Player wie Aaron.ai haben sich tief in die Health-Landschaft eingegraben, flankiert von Plattform-Giganten wie Doctolib. HoloLogix.AI reagiert mit aggressiven Preisen ab 99 Euro im Monat und einer massiven technologischen Breite.

Aber warum sollten Klinikverantwortliche das Risiko eines Wechsels eingehen? Salim Sahi sieht den „Killer-USP“ in der Architektur der Interaktion: „Unser Ansatz ist ein anderer: Statt starrer Skripte bieten wir echte Gesprächsintelligenz durch Conversational AI an.“ Das System sei eine KI, die im laufenden Gespräch aktiv Aufgaben erledige, was eine beispiellose Integrationstiefe erfordere. „Hier gehen wir ganz tief rein und verarbeiten Daten in Echtzeit“, so der CEO. Da Aufgaben direkt ausgeführt werden, optimiere sich das Zeitmanagement drastisch – konzipiert als Omnichannel-Ansatz über Telefon, Website, E-Mail, Wearables oder bald sogar über Robotik.

Die schmale Gratwanderung am Handgelenk

HoloLogix.AI belässt es nicht bei Software, sondern bringt mit der MIA Watch eigene Hardware ins Spiel. Die Smartwatch für Senior*innen soll Stürze erkennen und sofort einen aktiven Sprachdialog führen. Eine Gratwanderung: Reines Assistenz-System oder medizinisches Gerät mit komplexer Zertifizierungspflicht (MDR)?

Prof. Dr. Thomas Fuchs, Co-Founder und Aufsichtsrat für den Bereich Health Care, ordnet das rechtlich eindeutig ein: „MIA Protect ist ein Teil der holistischen KI-Plattform, die mit verschiedenen Health Watches wie z.B. auch der Apple Watch kompatibel ist. Sie ist ein Assistenz- und Companion-System.“ Die Hardware erkenne Stürze, ersetze aber „keine ärztliche Untersuchung oder medizinische Entscheidung“. Um Geschwindigkeit und Nutzer*innenfreundlichkeit zu wahren, bewege man sich „bewusst außerhalb der Medizinprodukt-Zertifizierung (MDR), ohne den Sicherheitsrahmen zu verlassen“.

Ein mehrstufiges Sicherheitsnetz aus Sensorik, KI-Algorithmen und menschlichem Service-Team federt Fehlinterpretationen ab. Haftungsfragen sind laut Fuchs über klare Nutzungsbedingungen geregelt. Für den Mediziner steht ohnehin der „Companion Aspekt“ im Vordergrund: Nach einem Sturz, wenn Patient*innen hilflos am Boden liegen, alarmiere MIA in einer Kaskade Notfallkontakte und beruhige das Unfallopfer, bis Hilfe eintrifft. „MIA Protect soll an diesem Punkt Sicherheit und damit Lebensqualität geben, vielleicht sogar die Möglichkeit schaffen für Senioren, länger selbstbestimmt in ihrem Zuhause zu leben“, resümiert Fuchs.

Pflegeheim und Luxushotel: (K)ein operativer Widerspruch?

Das vielleicht Spannendste an HoloLogix.AI ist das Personal: Salim Sahi hat sich politische und ethische Schwergewichte in den Aufsichtsrat geholt. Darunter Dr. Marcel Klinge, ehemaliger FDP-Bundestagsabgeordneter und Tourismus-Experte. Er muss Investor*innen den Spagat erklären, warum ein Start-up gleichzeitig Pflegeheime und Luxushotels digitalisieren will – was oft als Warnsignal für operative Verzettelung gilt.

Dr. Marcel Klinge sieht darin jedoch keinen Widerspruch, sondern die Stärke der technischen Basis: „Der gemeinsame Nenner liegt im Kern: Unsere holistische KI-Infrastruktur kann über das Telefon Gespräche führen, kann aber auch über die Website, Health Watches und Devices und direkt im Gespräch Aufgaben ausführen.“ Das Backend orchestriere lediglich Termin-Slots, Daten und Anfragen in Hochgeschwindigkeit. Dabei spiele es schlichtweg keine Rolle, „ob der Kunde Patient in einem Pflegeheim oder Gast in einem Luxushotel ist.“

Wenn die KI-Vision auf den deutschen Fax-Alltag trifft

Ein Blick auf die Website verrät große Visionen, doch diese müssen sich im harten Alltag deutscher IT-Infrastrukturen und oft veralteter Praxis-Server beweisen. Zudem ist die Frage des Datenschutzes elementar: Nutzt das Unternehmen US-amerikanische Sprachmodelle via API, oder hostet man eigene „Sovereign AI“ in Europa?

Für Prof. Dr. Thomas Fuchs sind Datenschutz und Systemintegration absolute Kernpunkte. Um digitale Souveränität zu wahren, setzt das Unternehmen auf einen hybriden Weg: „Wir orchestrieren auf die gängigen sowie auf eigene Modelle auf deutschen Servern, die in Europa bereits genutzt werden.“ Laut Fuchs verlässt man sich dabei nicht nur auf das Versprechen von Sicherheit, sondern arbeitet seit der ersten Stunde eng mit dem renommierten Fraunhofer-Institut zusammen und lässt die eigene Infrastruktur „regelmäßig durch deren Experten prüfen“. Das bloße Versprechen von Sicherheit reicht HoloLogix.AI dabei nicht.

Mehr als nur ein GPT-Wrapper?

HoloLogix.AI ist eine der vielleicht ambitioniertesten Gründungen des Jahres. Technologisch muss es beweisen, dass es mehr ist als ein „GPT-Wrapper“ mit Smartwatch. Aber die Kombination aus Sahis Exekutiv-Erfahrung, Klinges Netzwerk und Fuchs‘ ethischem Korrektiv macht es zu einem spannenden Herausforderer. Wenn die Uhr im Alltag für Sicherheit sorgt – und die KI den deutschen Datenschutz überlebt – könnte aus Berlin der nächste europäische Champion kommen.

Wer heute ein mittelständisches Hotel führt, hat oft zwei Probleme: Die Kosten steigen, und für komplexe Aufgaben wie die dynamische Preisgestaltung (Revenue Management) fehlt schlicht das Personal. Genau hier setzt die 2019 gegründete happyhotel GmbH an, die nun den Abschluss ihrer Series-A-Finanzierungsrunde über 6,5 Millionen Euro bekanntgegeben hat.

Angeführt wird die Runde vom VC Reimann Investors, unterstützt von den Bestandsinvestoren wie dem Start-up BW Innovation Fonds (MBG), seed + speed Ventures und dem Family Office Wecken & Cie.

Der USP: Autopilot statt Cockpit

Der Markt für Revenue-Management-Software ist voll: Platzhirsche wie IDeaS oder Duetto bedienen die großen Ketten, Herausforderer wie RoomPriceGenie buhlen um die Kleinen. Doch happyhotel will sich mit einem radikalen Versprechen abheben: Weg vom „Tool“, das bedient werden muss, hin zum autonomen KI-Agenten.

„Wir bauen unser System nicht für den Revenue Manager – wir automatisieren die Aufgaben eines Revenue Managers“, erklärt CEO Rafael Weißmüller. Für unabhängige Hotels, die sich keine teuren Spezialisten leisten können, wird die Software so quasi zum digitalen Mitarbeiter, der Preise in Echtzeit anpasst – ein Ansatz, der in Zeiten des Personalmangels bei Investor*innen extrem gut verfängt.

Gründer-Team mit „Stallgeruch“ und Exit-Erfahrung

Dass die Runde in einem schwierigen Marktumfeld zustande kam, dürfte auch am Setup des Gründerteams liegen, das die klassische Branchen-Expertise mit Skalierungswissen vereint:

• Sebastian Kuhnhardt kommt selbst aus einer Hoteliersfamilie und entwickelte die Ur-Idee aus dem Frust über die Zettelwirtschaft im elterlichen Betrieb.
• Rafael Weißmüller bringt die SaaS-Erfahrung mit: Er war früherer Mitarbeiter bei sevDesk, dem Offenburger Vorzeige-Start-up, das zeigte, wie man Büro-Software für KMUs massentauglich macht.
• Marius Müller liefert als Wirtschaftsinformatiker das technische Fundament.

Expansion und Realitätscheck

Aktuell steuert das System bereits über 50.000 Hotelzimmer in 12 Ländern und optimiert nach eigenen Angaben ein Umsatzvolumen von über einer Milliarde Euro. Mit dem frischen Kapital soll nun die Expansion in Europa forciert werden.

Dennoch bleiben Herausforderungen: Der Markt der Hotel-Technologie ist berüchtigt für seine fragmentierte Landschaft aus veralteten Verwaltungssystemen (PMS). Der Erfolg des KI-Agenten wird maßgeblich davon abhängen, wie reibungslos happyhotel die Schnittstellen zu diesen Altsystemen managt. Zudem müssen die Gründer eine psychologische Hürde nehmen: Hoteliers dazu zu bringen, die Kontrolle über ihre wichtigste Stellschraube – den Preis – vollends an eine „Black Box“ abzugeben, erfordert großes Vertrauen.

Dass dieses Vertrauen noch wachsen muss, zeigt auch das aktuelle Modell: Noch agiert die KI nicht völlig allein. Ein internes Team aus menschlichen Revenue-Expert*innen unterstützt das System weiterhin bei strategischen Fragen – der Weg vom Copiloten zum echten Autopiloten ist also auch bei happyhotel ein schrittweiser Prozess.

Dass universitäre Spitzenforschung der Treibstoff für wirtschaftlichen Erfolg sein kann, beweist aktuell eine Meldung aus Dresden. Die Seamless Therapeutics GmbH, eine erst 2022 gegründete Ausgründung der Technischen Universität Dresden (TUD), spielt ab sofort in der Champions League der Biotechnologie mit. Mit Eli Lilly konnte eines der weltweit forschungsstärksten Pharmaunternehmen – bekannt u.a. für Durchbrüche in der Diabetes- und Adipositas-Behandlung – als strategischer Partner gewonnen werden.

Der Deal: Mehr als nur eine Schlagzeile

Die Dimensionen der Vereinbarung lassen aufhorchen: Der Kooperationsvertrag beziffert sich auf einen Wert von bis zu 1,12 Milliarden US-Dollar. Doch wie ist eine solche Summe für ein junges Start-up einzuordnen?

In der BioTech-Branche sind solche Verträge oft als sogenannte Bio-Bucks strukturiert. Das bedeutet: Die Milliarde liegt nicht sofort als Koffer voller Geld auf dem Tisch. Der Deal setzt sich in der Regel aus einer substanziellen Sofortzahlung (Upfront Payment) zum Start der Forschung und weiteren, weitaus größeren Teilzahlungen zusammen. Diese fließen erfolgsabhängig, sobald das Startup definierte Meilensteine erreicht – etwa den erfolgreichen Abschluss klinischer Studienphasen oder die Marktzulassung.

Die Technik: Warum Lilly so früh einsteigt

Dass ein Gigant wie Eli Lilly so früh in ein Start-up investiert, liegt an der disruptiven Technologie der Dresdner. Seamless Therapeutics hat eine Plattform entwickelt, um das „Genome Editing“ auf einpräzises und flexibles Niveau zu bringen, um die Technologie für eine Vielzahl von Indikationen anwendbar zu machen.

Während bekannte Verfahren wie die „Genschere“ CRISPR-Cas oft darauf basieren, die DNA-Stränge komplett zu durchtrennen (Doppelstrangbruch) – was zu ungewollten Fehlern bei der zelleigenen Reparatur führen kann –, gehen die Dresdner einen anderen Weg. Sie nutzen sogenannte Designer-Rekombinasen.

Vereinfacht gesagt arbeitet ihre Technologie nicht wie eine grobe Schere, sondern wie ein präzises „Suchen & Ersetzen“-Werkzeug. Sie können genetische „Schreibfehler“ direkt im Erbgut korrigieren, ohne die riskanten Brüche in der Doppelhelix zu erzeugen. Dieser Ansatz ist namensgebend („Seamless“ = nahtlos) und gilt als deutlich sicherer für die Anwendung am Menschen. Ein erstes konkretes Ziel der Kooperation ist die Bekämpfung von genetisch bedingtem Hörverlust.

Die Köpfe: Ein Team auf Expansionskurs

Hinter diesem technologischen Durchbruch steht kein anonymes Labor, sondern ein jahrelang eingespieltes Gründerteam aus der TUD. Den wissenschaftlichen Nukleus bildete die Forschungsgruppe von Prof. Frank Buchholz (Professor für Medizinische Systembiologie). Zusammen mit ihm trieben vor allem Dr. Felix Lansing, der heute als Chief Scientific Officer (CSO) die technologische Vision verantwortet, und Dr. Anne-Kristin Heninger (Head of Operations) die Entwicklung zur Marktreife voran. Komplettiert wurde das Gründungsteam durch Dr. Teresa Rojo Romanos und Dr. Maciej Paszkowski-Rogacz.

Dass Seamless Therapeutics den globalen Durchbruch ernst meint, zeigt auch eine strategische Personalie aus dem April 2024: Um die Brücke in den entscheidenden US-Markt zu schlagen, holte man den Branchenveteranen Dr. Albert Seymour als neuen CEO an Bord. Während Seymour die internationale Skalierung vorantreibt, sichern die Gründer weiterhin die technologische DNA des Unternehmens. „Die Zusammenarbeit mit Eli Lilly ist eine Bestätigung für unsere Gen-Editierungsplattform und ihr krankheitsmodifizierendes Potenzial“, erklärt Prof. Buchholz.

Der Standort: Wie aus Forschung Business wird

Der Erfolg fällt nicht vom Himmel, sondern ist das Ergebnis eines funktionierenden Transfer-Ökosystems. Das Startup wurde seit den frühen Phasen intensiv unterstützt durch TUD|excite, das Excellence Center for Innovation der TU Dresden, sowie durch SaxoCell, das sächsische Zukunftscluster für Präzisionstherapie. Prof. Ursula M. Staudinger, Rektorin der TUD, sieht in dem Deal eine Blaupause für den deutschen Innovationsstandort: „Das Investitionsvolumen unterstreicht eindrucksvoll das Potenzial dieser Technologie [...] Zugleich zeigt dieser Meilenstein, wie konsequent und erfolgreich die TUD den Transfergedanken lebt.“

Für Seamless Therapeutics beginnt nun die Arbeit, die rekombinase-basierte Technologie gemeinsam mit Eli Lilly durch die anspruchsvollen Phasen der Medikamentenentwicklung zu bringen – mit einem Team, das wissenschaftliche Exzellenz nun mit internationaler Management-Erfahrung verbindet.

Wenn in den Vorstandsetagen der Automobilhersteller über die Zukunft gesprochen wird, geht es meist um Reichweiten und Software-Defined Vehicles. Doch am anderen Ende der Wertschöpfungskette braut sich ein Sturm zusammen. Millionen von Elektrofahrzeugen werden in den kommenden Jahren ihr Lebensende erreichen. Die derzeitige Realität in vielen Recyclinghöfen wirkt dagegen fast archaisch: Menschen, die mit Handwerkzeugen komplexe Systeme auseinanderschrauben. Das ist nicht nur teuer und schwer skalierbar, sondern bei Hochvolt-Systemen auch lebensgefährlich.

Genau hier setzen Antoine Welter und Xavier Kohll an. Die Nachricht, die das deutsch-luxemburgische Unternehmen Anfang Februar 2026 verkündete, ist mehr als nur eine Finanzierungsrunde. Die 20 Millionen Euro – aufgeteilt in 14 Millionen Euro Series-A-Kapital und 6 Millionen Euro öffentliche Fördergelder – heben die Gesamtfinanzierung des Unternehmens auf ein neues Level. Angeführt wird die Runde von HG Ventures und Suma Capital, unterstützt von Co-Investoren wie der Oetker Collection und dem EIC Fund.

Doch das Geld ist nur der Treibstoff für eine strategische Evolution. Aus Circu Li-ion wird R3 Robotics. Der neue Name ist Programm: Repair, Reuse, Recycle. Antoine Welter erklärt die Motivation hinter der Umbenennung pragmatisch: „Circu Li-ion hat beschrieben, wo wir angefangen haben. R3 Robotics beschreibt, was wir aufbauen: industrielle Robotik, die Demontage skalierbar, sicher und kosteneffizient macht.“

Wenn der Roboter Augen bekommt

Die größte Hürde im Recycling ist nicht die Chemie, sondern die Variabilität. Kein Batteriepack gleicht dem anderen, E-Motoren sind unterschiedlich verbaut, Schrauben sind korrodiert. Starre Fertigungsstraßen scheitern hier. R3 Robotics löst dies mit einer Plattform, die Computer Vision, künstliche Intelligenz und Robotik verschmilzt.

Das System fungiert dabei fast wie ein „ChatGPT für die physische Welt“: Anstatt Text zu generieren, plant die KI physische Handlungen. Sensoren scannen das Bauteil, die KI erkennt den Zustand und promptet den Roboterarm dynamisch durch den Demontageprozess. Der entscheidende Vorteil: Der Mensch wird aus der Gefahrenzone der Hochspannung genommen, während der Roboter Aufgaben erledigt, die für klassische Automatisierung zu komplex wären.

Angesprochen auf den Vergleich mit Generative AI und die Frage, wie die Roboter tatsächlich „sehen“ und „entscheiden“, bestätigt Welter die Parallele: „Der Vergleich mit Generative AI passt gut: Das Modell bekommt einen Input – keinen Text, sondern einen Scan des Bauteils – und generiert daraus eine Handlungssequenz.“ Es gehe darum zu erkennen, um welches Modell es sich handelt, wie der Zustand ist und wo die Verbindungspunkte liegen. „Das klingt simpel, ist es aber nicht – kein Pack ist identisch“, so Welter. Die eigentliche Herausforderung liege jedoch in der Entscheidung davor: „Welche Reihenfolge ist sicher? Ein falscher Griff an ein Hochvoltsystem kann tödlich sein. Unser System sieht, bewertet und entscheidet.“

Smart Hardware: Warum das Rad neu erfinden?

Ein Detail, das Investor*innen besonders aufhorchen lässt, ist die Kapitaleffizienz der Gründer. Wer an Industrie-Robotik denkt, denkt an teure Hardware-Entwicklung. R3 Robotics geht einen pragmatischen Weg: Ein Großteil der verwendeten Hardware wird „von der Stange“ gekauft.

Die Roboterarme sind Standardprodukte. Die Innovation – und damit das geistige Eigentum – steckt in den spezialisierten „End-Effektoren“ (den Roboterhänden), den Sensorsystemen und vor allem dem Software-Stack, der alles steuert. Das erlaubt eine Skalierung, die mit proprietärer Hardware kaum möglich wäre. Mitgründer Dr. Xavier Kohll betont, dass dies eine bewusste Entscheidung gegen „Over-Engineering“ war: „Der Roboterarm ist Standard und die Intelligenz sitzt in den Endeffektoren, der Sensorik und dem Software-Stack, der alles zusammenbringt. Das ist unser geistiges Eigentum, und genau das lässt sich skalieren.“

David gegen Goliath – oder Partner?

Während große Recycling-Konzerne oft noch auf den Schredder setzen und die manuelle Demontage an ihre Grenzen stößt, positioniert sich R3 Robotics in einer neuen Nische. Es geht nicht darum, die Chemie-Giganten zu ersetzen, sondern ihnen den Rohstoff so rein wie möglich zu liefern – als strategische Quelle für kritische Materialien. Doch der Markt schläft nicht: Weltweit entstehen Initiativen zur Automatisierung.

Trotz des aktuellen „Gegners“ – dem Menschen mit dem Schraubenzieher – und potenzieller Konkurrenz durch Tech-Start-ups oder Autohersteller, bleibt Welter gelassen. „Wir konkurrieren nicht mit den Chemie-Giganten, wir liefern ihnen den reinsten möglichen Stoffstrom“, stellt er klar. Gegenüber potenziellen Nachahmern sieht er einen entscheidenden Vorteil, den „Unfair Advantage“: die Kombination aus Flexibilität und industrieller Automatisierungstiefe. „Wir sind aktuell die einzige Plattform, die sowohl Variabilität managt als auch für kontinuierlichen Industriebetrieb ausgelegt ist.“

Deutschland als Labor, USA als Skalierungsmarkt

Die Wachstumsstrategie von R3 Robotics ruht auf zwei massiven Säulen: technologischer Tiefe in Europa und kommerzieller Breite in den USA.

Deutschland fungiert dabei als das technologische Rückgrat. Mit der Erweiterung der Anlage in Karlsruhe zur Lighthouse Facility demonstriert das Unternehmen industrielle Leistungsfähigkeit direkt vor der Haustür der großen Autobauer. Hier wird die Technologie gehärtet. Das zeigt sich auch im Leuchtturmprojekt ReDriveS, wo R3 Robotics Seite an Seite mit Giganten wie Schaeffler und VW an der Demontage von E-Achsen arbeitet.

Doch für das massive Volumen blickt das Team über den Atlantik. Der für 2026 geplante Markteintritt in den USA ist Kern der neuen Strategie. Die frischen 20 Millionen Euro sollen gezielt in den Aufbau strategischer Partnerschaften vor Ort fließen, um die Technologie dort auszurollen, wo Pragmatismus auf riesige „End-of-Life“-Volumina trifft. Für Welter ist dieser Doppelschlag essenziell: „Deutschland ist unser Beweisstand. Hier zeigen wir Schaeffler, VW und Co., dass unsere Technologie industriellen Maßstäben in Deutschland standhält.“ Die USA seien hingegen der wichtige Skalierungsmarkt, wo pragmatische Entscheider auf gigantische Volumina treffen. „Beides brauchen wir: die Glaubwürdigkeit aus Europa und das Volumen aus Amerika.“

Industrialisierung statt Romantik

Mit Peter Mohnen, dem ehemaligen CEO des Roboter-Riesen KUKA, holte sich das Start-up zudem einen Beirat, der wie kaum ein anderer weiß, was Industriestandard bedeutet. Er beschreibt den Ansatz von R3 als Beweis für die nötige Automatisierungsexpertise, um Variabilität und Sicherheit gleichzeitig zu managen.

Um diese Expertise weiter auszubauen, wächst das Team rasant. Die Belegschaft soll mit der neuen Finanzierung massiv aufgestockt werden, vor allem im Bereich Engineering und KI. R3 Robotics hat den Beweis erbracht, dass Kreislaufwirtschaft kein ökologisches Nischenprojekt sein muss, sondern ein harter industrieller Prozess ist, der sich rechnet.

Denn letztlich, so das Fazit von Antoine Welter, sei Automatisierung der einzige Weg, das Problem wirklich zu lösen – nicht allein aus ökologischen Gründen, sondern weil es wirtschaftlich Sinn ergibt. „Was wir aufbauen, ist am Ende ein harter industrieller Prozess: Er muss zuverlässig funktionieren und sich rechnen.“ Es gehe aber um mehr als ein Geschäftsmodell: „Europa braucht eine Antwort auf die Frage, woher seine kritischen Materialien in Zukunft kommen“, mahnt Welter abschließend. „Wenn Europa diesen Zugang sichern will, braucht es Unternehmen, die genau das industriell umsetzen können. Dafür bauen wir diese Infrastruktur, und mit dem neuen Kapital und Team haben wir jetzt die Mittel dazu.“

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)

Der Markt für Sicherheitstechnologie und den Schutz kritischer Infrastrukturen (KRITIS) wandelt sich von einer Nische zum zentralen Fokus der europäischen Innovationspolitik. Mit dem neuen Venture Studio reagieren die Initiatoren auf die geopolitische Notwendigkeit, technologische Souveränität in Europa zu stärken.

Für Gründer*innen im DeepTech-Bereich eröffnet sich damit eine Alternative zum klassischen Venture Capital (VC). Während normale VCs oft erst investieren, wenn ein Produkt Marktumsätze zeigt („Product-Market-Fit“), setzt diese Initiative früher an. Sie adressiert spezifisch die hohen Hürden im Defence-Sektor – wie langwierige staatliche Beschaffungsprozesse und komplexe Regulierung.

Smart Money statt nur Kapital: Der „System-Integrator“-Ansatz

Das Kernproblem vieler europäischer DeepTech-Start-ups ist die Skalierung von der reinen Forschung (Technology Readiness Level 1) hin zur industriellen Anwendung (Level 6+). Während Milliarden-Töpfe wie der NATO Innovation Fund oft erst in Wachstumsphasen greifen, fehlt es häufig an Kapital für die „schmutzige Phase“ des Prototypenbaus („Valley of Death“).

Das Konsortium tritt hier nicht als reiner Geldgeber auf, sondern bündelt drei Disziplinen, um Dual-Use-Technologien (zivile und militärische Nutzbarkeit) schneller zur Marktreife zu bringen:

1. Regulatorik & Marktzugang (PwC Deutschland): Unterstützung bei der Navigation durch behördliche Anforderungen („Vergaberechts-Compliance“).
2. Company Building (Bridgemaker): Operative „Execution Power“ beim Aufbau der Ventures – von der Hardware bis zur Software.
3. Kapital (Segenia Capital): Professionelles Fondsmanagement für die Frühphase.

Für Gründer*innen wirkt dieses Setup wie ein Qualitäts-Filter: Wer das Studio durchläuft, gilt für spätere Series-A-Investoren als „vorgeprüft“ und regulatorisch abgesichert.

Bekannte Gesichter aus dem Ökosystem

Die Personalien hinter der Initiative signalisieren Branchenkennern, dass hier operatives Verständnis auf politisches Netzwerk trifft.

Federführend bei PwC agiert Florian Nöll. Als ehemaliger langjähriger Vorsitzender des Bundesverbands Deutsche Startups gilt er als einer der wichtigsten Brückenbauer zwischen der Berliner Politik und der Gründerszene. Seine Erfahrung ist essenziell, um junge Tech-Firmen durch die oft starren Beschaffungsprozesse der öffentlichen Hand zu navigieren.

Auf der operativen Seite bringt Henrike Luszick (CEO Bridgemaker) einen Track Record ein, der über reine Software-Modelle hinausgeht. Mit Ventures wie Nestor (einem Joint Venture für mobile Überwachungssysteme mit KI-Analyse) hat der Company Builder bereits bewiesen, dass er Hardware-Themen im Sicherheitsbereich erfolgreich am Markt platzieren kann.

30-Millionen-Euro-Fonds & der „Dual-Use“-Hebel

Parallel zum operativen Studio-Betrieb wird ein Venture Fonds mit einem Zielvolumen von 30 Millionen Euro aufgelegt. Segenia Capital, als bei der BaFin registrierter AIFM-Manager, übernimmt die Verwaltung. Die im Vergleich zu Mega-Fonds überschaubare Summe unterstreicht den Fokus auf die Pre-Seed- und Seed-Phase (Tickets ca. 500k – 1,5 Mio. EUR). Der Fonds operiert nach einem „Dual-Track-Ansatz“: Er finanziert sowohl interne Ausgründungen des Studios als auch externe Startups, die strategisch ins Portfolio passen.

Dass München als einer der zentralen Standorte gewählt wurde, ist strategisch kein Zufall. Die bayerische Landeshauptstadt hat sich – getrieben durch die TU München und Einhörner wie Quantum Systems – zum europäischen Hub für DefenceTech entwickelt.

Für Gründer*innen ist zudem der strategische Fokus auf Dual-Use entscheidend. Technologien, die primär für Resilienz und den Schutz kritischer Infrastrukturen entwickelt werden, aber auch militärisch nutzbar sind, umschiffen die strengen ESG-Hürden vieler institutioneller Investoren. Dies öffnet Kapitalquellen, die reinen Rüstungs-Start-ups oft verschlossen bleiben.

Einordnung: Reality Check – Hürden bleiben bestehen

Trotz der prominenten Unterstützung und der Marktlogik müssen interessierte Gründer*innen genau hinsehen. Venture-Studio-Modelle stehen oft in der Kritik, durch hohe Service-Anteile für das operative „Building“ die „Cap Table“ (Gesellschafterstruktur) frühzeitig zu verwässern. Wenn Studio und Fonds signifikante Anteile halten, bleibt Gründer*innen oft weniger Equity, was Folgerunden mit externen VCs erschweren kann („Skin in the Game“-Debatte).

Zudem sind 30 Millionen Euro im kapitalintensiven Hardware-Sektor schnell aufgebraucht – das Risiko einer Finanzierungslücke nach der Seed-Phase bleibt. Die größte Unbekannte ist jedoch der Kunde Staat: Auch mit PwC im Rücken gelten für Start-ups weiterhin die strengen Vergaberechte der öffentlichen Hand. Ob das Studio diese „Paperwork Barrier“ tatsächlich signifikant verkürzen kann, muss die Praxis erst noch zeigen.

Key Facts

• Initiatoren: PwC Deutschland, Bridgemaker, Segenia Capital
• Marktpositionierung: Early-Stage „System-Integrator“ (Kapital + Regulatorik + Building)
• Fokus: Resilience, Defence Technology, KRITIS, Dual-Use
• Finanzierung: Fonds mit 30 Mio. EUR Zielvolumen (Pre-Seed/Seed Fokus)
• Investitionsstrategie: Neugründungen (Inkubation) und externe Direktinvestments
• Standorte: Berlin, Frankfurt am Main, München

Nach Jahren der Entwicklung im „Stealth Mode“ meldet sich das Cloud-Software-Start-up conmeet mit einem Erfolg am Markt: Das 2023 gegründete Unternehmen hat seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über 1,3 Millionen Euro abgeschlossen. Das frische Kapital soll die Markteinführung der All-in-One-Plattform für das Bau- und Handwerksgewerbe beschleunigen. Als Lead-Investor tritt der VC-Fonds May Ventures auf.

Das im nordrhein-westfälischen Borken ansässige Unternehmen zielt mit seiner Lösung auf die Digitalisierung mittelständischer Bau- und Handwerksunternehmen ab. Kern des Geschäftsmodells ist eine cloud-native Plattform, die verschiedene Unternehmensbereiche wie CRM, ERP, Projektmanagement, Controlling und Banking in einer zentralen Anwendung bündelt. Ziel ist es, die in der Branche weit verbreitete Fragmentierung durch isolierte Softwarelösungen – den sogenannten „Flickenteppich“ – aufzulösen.

Erfahrene Gründer und erfolgreicher Track-Record

Hinter conmeet steht ein Trio mit komplementären Kompetenzen, das die Software in den vergangenen zwei Jahren im Verborgenen entwickelte, bevor im Sommer 2023 die formale Gründung der GmbH erfolgte und vor einigen Monaten die ersten Kunden angebunden wurden.

Der Einstieg von CEO Benedikt Kisner in den ConTech-Markt wird in der Szene dabei besonders aufmerksam verfolgt. Kisner lieferte mit dem Aufbau der netgo group eine der beachtlichsten Wachstumsstorys im deutschen IT-Mittelstand ab. Er führte das Unternehmen bis zum Exit an den Private-Equity-Investor Waterland – zum Zeitpunkt seines Ausstiegs verzeichnete die Gruppe über 1.300 Mitarbeitende und erwirtschaftete Umsätze im dreistelligen Millionenbereich. Komplettiert wird das Gründungsteam durch CTO Leandro Ananias und COO Lennart Eckerlein, der langjährige Führungserfahrung aus dem Handwerkssektor einbringt.

Marktanalyse: Angriff auf den App-Dschungel

Mit dem Marktstart tritt conmeet in ein dicht besiedeltes und umkämpftes Wettbewerbsfeld ein. Moderne Cloud-Herausforderer wie ToolTime, Plancraft oder HERO Software haben in den letzten Jahren bereits erfolgreich digitale Lösungen im Handwerk etabliert. Diese Anbieter punkten oft mit hoher Benutzerfreundlichkeit bei spezifischen Workflows wie Terminplanung oder Angebotserstellung und adressieren primär kleine bis mittlere Betriebe.

Die Differenzierungsstrategie von conmeet zielt jedoch auf eine Lücke im "Upper Mid-Market": Während viele Wettbewerber als Insellösungen fungieren, die über Schnittstellen verbunden werden müssen, positioniert sich das Start-up als integriertes Betriebssystem. Anstatt nur Büroprozesse zu digitalisieren, greift die Software tiefer in die Wertschöpfungskette ein – von der integrierten Banksteuerung bis zur Einbindung von Subunternehmern in Projekthierarchien.

Die Marktchancen stehen dabei gut, da der Leidensdruck in der Branche wächst: Der anhaltende Fachkräftemangel zwingt Bauunternehmen zur drastischen Effizienzsteigerung. Wer nicht mehr Personal findet, muss die Verwaltung automatisieren. Genau hier – in der komplexen Steuerung von Großprojekten und Firmenverbünden – will conmeet sich etablieren.

Starkes Eigeninvestment der Gründer

Eine Besonderheit der aktuellen Runde: Die drei Gründer beteiligen sich selbst mit einem substanziellen Betrag aus eigener Tasche an der Finanzierung. Als Lead-Investor tritt der Venture-Capital-Fonds May Ventures unter der Leitung von Managing Partner Maximilian Derpa auf. Derpa sieht in der Kombination aus technologischer Kompetenz und der durch Eckerlein eingebrachten Branchenerfahrung den ausschlaggebenden Faktor für das Investment: „Conmeet adressiert ein echtes Problem im Mittelstand mit einer technologisch fortschrittlichen Lösung“, so Dominik Lohle von May Ventures.

Ausblick: KI-Integration und Ökosystem

Mit den eingeworbenen 1,3 Millionen Euro plant das Start-up den Ausbau der Teams in Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung. Mittelfristig verfolgt das Unternehmen ambitionierte Technologieziele: Geplant ist der Einsatz von KI-Agenten zur autonomen Steuerung von Geschäftsprozessen. Parallel soll die Plattform zu einem umfassenden Ökosystem für die Immobilienwirtschaft ausgebaut werden – von Architekten über Generalunternehmer bis hin zum Facility Management.

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 Hamburger Proteinhersteller MicroHarvest verlässt den Pilotmaßstab und beginnt mit der industriellen Umsetzung seiner Fermentationstechnologie. Wie das Unternehmen am 12. Februar bekannt gab, fiel die Standortwahl für die erste kommerzielle Großanlage auf den Chemiepark Leuna in Sachsen-Anhalt.

Rapider Aufstieg: Von der Gründung zum Anlagenbau

Das Tempo, das MicroHarvest vorlegt, ist im Deep-Tech-Bereich ungewöhnlich hoch. Gegründet 2021 von Katelijne Bekers (CEO), Jonathan Roberz (COO) und Dr. Luísa Cruz (CTO) in Hamburg, gelang dem Gründer-Trio binnen weniger Jahre gelang der Sprung von der Verfahrensentwicklung zur Planung einer Großanlage, deren Produktionsstart bereits in rund zwei Jahren vorgesehen ist.

Technologie: Biomasse-Fermentation in Rekordzeit

Kern des Erfolgs ist ein proprietäres Verfahren der Biomasse-Fermentation. Anders als bei der Präzisionsfermentation werden hier die Mikroorganismen selbst zum Produkt: Bakterien vermehren sich exponentiell und werden zu sogenanntem Single Cell Protein (SCP) verarbeitet. Der technologische USP liegt in der Geschwindigkeit: Vom Rohstoff bis zum fertigen Protein vergehen laut MicroHarvest nur 24 Stunden. Das Verfahren gilt als eines der effizientesten weltweit und benötigt nur einen Bruchteil der Fläche und des Wassers konventioneller Proteinquellen.

Validierung durch Top-Investoren und Awards

Dass das Scale-up nun eine Investition im mittleren zweistelligen Millionenbereich stemmen kann, ist auch das Resultat einer soliden Finanzierungsstrategie. Bereits 2022 sicherte sich MicroHarvest in einer Series-A-Runde Kapital, angeführt von FoodTech-VCs wie Astanor Ventures und FoodLabs. Für den Bau in Leuna kommt nun ein Zuwendungsbescheid über knapp 5,5 Millionen Euro aus der Bundesförderung für Energie- und Ressourceneffizienz hinzu.

Standortentscheidung und Marktstrategie

In Leuna sollen rund 25 direkte Arbeitsplätze entstehen. Die Entscheidung für den Standort fiel nach der Prüfung von rund 40 Optionen in Europa. Ausschlaggebend waren die industrielle Infrastruktur und die Nähe zu regionalen Rohstoffen wie Melasse, die kurze Transportwege ermöglichen.

„Wir bauen kein Pilotprojekt, sondern eine Produktionsinfrastruktur für relevante Mengen. Leuna bietet dafür genau das richtige Umfeld: bestehende Industrie, verlässliche Utilities und ein regionales Agrar- und Verarbeitungsnetzwerk“, betont Co-Founder Jonathan Roberz.

Marktseitig ist der Boden bereitet: MicroHarvest zielt zunächst auf den B2B-Markt für Tiernahrung und Aquakultur und konnte bereits Produkteinführungen mit Partnern wie VEGDOG und THE PACK realisieren. Perspektivisch arbeitet das Unternehmen auch an Anwendungen für den Human-Food-Bereich.

Learnings für Gründer*innen

Der Case MicroHarvest zeigt exemplarisch, dass für Hardware-Start-ups die Standortwahl keine reine Immobilienthematik ist. Die Anbindung an bestehende Ökosysteme – hier die Stoffströme und Utilities eines etablierten Chemieparks – kann den entscheidenden Geschwindigkeitsvorteil beim Roll-out liefern. Zudem beweist die Finanzierungsstruktur, wie wichtig der intelligente Mix aus Venture Capital und staatlicher Förderung (hier für Capex) ist, um kapitalintensive Industrieprojekte zu realisieren.

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.

Wer verstehen will, wie sich die globale Start-up-Szene im Bereich Energie und Klima entwickelt, muss in diesem Jahr auf den Reifegrad der Technologien schauen. Die Zeiten, in denen Climate Tech vornehmlich aus Software-Piloten im frühen Stadium bestand, scheinen vorbei zu sein. Zum zehnjährigen Jubiläum der Innovationsplattform Start Up Energy Transition (SET) veröffentlichte die dena am 11. Februar 2026 die neue SET100-Liste. Ein Blick in die Daten der 100 ausgewählten Unternehmen offenbart eine massive Verschiebung hin zu marktreifen Lösungen.

Vom Prototyp zum Markteintritt

Aus insgesamt 470 Bewerbungen aus 79 Ländern wählte eine internationale Jury die vielversprechendsten Kandidat*innen aus. Auffällig ist dabei der hohe technologische Reifegrad (Technology Readiness Level, TRL). 79 Prozent der gelisteten Start-ups befinden sich bereits in der „Late Stage“ (TRL 7-9), verfügen also über marktreife Produkte oder sind bereits in der Skalierung.

Philipp Richard, Bereichsleiter Digitale Technologien & Start-up Ökosystem bei der dena, betont die fortgeschrittene technische Bereitschaft dieses Jahrgangs: „Viele Start-ups befinden sich jetzt auf TRL 7-9, was auf Lösungen hinweist, die für den sofortigen Einsatz auf dem Markt bereit sind.“. Die Start-ups haben die Pilotphase weitgehend hinter sich gelassen – 80 Prozent verfügen über Produkte, die über den Status eines „Minimum Viable Product“ (MVP) hinausgehen.

Umsatzsprung und Kapitalfluss

Diese Reife spiegelt sich auch in den betriebswirtschaftlichen Kennzahlen wider. Die monatlichen Umsätze der SET100-Unternehmen haben sich im Jahresvergleich mehr als verdoppelt – von 10,1 Millionen Euro im August 2024 auf 20,9 Millionen Euro im August 2025.

Dabei zeigt sich eine klare Trennung bei der Kapitalverteilung. Obwohl der Sektor „Clean Energy & Storage“ mit 39 Start-ups die größte Gruppe in der Liste stellt, floss das meiste Kapital in einen anderen Bereich. Die Finalisten der Kategorie „Industry“ konnten mit 93,6 Millionen Euro mehr als die Hälfte des gesamten Finanzierungsvolumens der Finalisten auf sich vereinen. Dies deutet auf ein wachsendes Interesse von Investor*innen an Lösungen für schwer dekarbonisierbare Industriesektoren (Hard-to-Abate-Sectors) hin, die oft kapitalintensive Hardware erfordern.

Hardware dominiert, Software flankiert

Die Analyse der Geschäftsmodelle zeigt, dass reine Softwarelösungen in vielen Bereichen zur Minderheit werden. Besonders in den Sektoren „Buildings & Construction“ sowie „Mobility & Transportation“ dominieren Hardware-Lösungen mit 62 Prozent beziehungsweise 50 Prozent. Lediglich im Bereich „Clean Energy & Storage“ liegt der Software-Anteil mit 51 Prozent noch vorn, was auf die hohe Bedeutung von Netzmanagement und digitalen Speicherlösungen hinweist.

Insgesamt zeigt die Liste 2026 eine hohe Produktkomplexität: 59 Prozent der Lösungen werden als „sehr komplex“ eingestuft. Gleichzeitig ist der Weg zur Profitabilität für viele greifbar: 18 Prozent der Start-ups haben den Break-even bereits erreicht, weitere 36 Prozent erwarten diesen Schritt innerhalb der nächsten 12 Monate.

Die Finalist*innen im Überblick

Aus den Top 100 wurden 15 Finalist*innen ausgewählt, die ihre Lösungen am 17. März 2026 auf dem SET Tech Festival in Berlin präsentieren werden. Die Bandbreite reicht von Kreislaufwirtschaft bis zu KI-gesteuerter Netzstabilität:

• Clean Energy & Storage: Hier treten unter anderem Alternō (Singapur) mit thermischen Speichern auf Sandbasis und Flower (Schweden) mit KI-basiertem Energiehandel an.
• Industry: In dieser kapitalstarken Kategorie finden sich Unternehmen wie Cyclic Materials (Kanada), das Seltene Erden recycelt, und InPlanet (Deutschland), das auf beschleunigte Gesteinsverwitterung zur CO2-Speicherung setzt.
• Buildings & Construction: Hier liegt der Fokus auf Materialien und Inspektion, etwa durch Birdsview (Norwegen) mit KI-gestützter Betondiagnose oder Mykor (UK) mit Dämmstoffen aus Pilzmyzel.
• Mobility: Finalisten wie CLIP.bike (USA) setzen auf E-Bike-Nachrüstungen, während Gridio (Estland) intelligentes Laden von E-Autos ermöglicht.
• Energy Access: Unternehmen wie Acecore (USA/Nigeria) und BioMassters (Ruanda) adressieren die Energieversorgung im globalen Süden.

Herausforderungen bleiben bestehen

Trotz der positiven Entwicklung sehen sich die Gründerinnen und Gründer weiterhin mit signifikanten Hürden konfrontiert. Als größte Herausforderung identifizieren die Unternehmen die Anpassung an politische Rahmenbedingungen und Regulierung – ein Thema, das besonders im stark reglementierten Energiesektor schwer wiegt. Auch die internationale Expansion und die Akquise von Talenten zählen zu den drängendsten Problemen. Im Industriesektor, der stark auf spezialisierte Ingenieurskunst angewiesen ist, wird der Fachkräftemangel als besonders kritisch bewertet.

Der SET Award 2026 markiert einen Wendepunkt: ClimateTech ist keine Nische für Idealisten mehr, sondern ein reifer Markt mit validierten Geschäftsmodellen, der zunehmend traditionelle Industriestrukturen aufbricht.

Die steigende Nachfrage nach Firmen-Events und privaten Feiern stellt die Hospitality-Branche vor administrative Herausforderungen. Während Hotelzimmer und Tischreservierungen weitgehend digitalisiert sind, erfolgt die Bearbeitung von Gruppenanfragen und Event-Konfigurationen in vielen Betrieben noch manuell. Das 2025 gegründete Software-Start-up DIONYS tritt an, um diesen Prozess durch Standardisierung zu beschleunigen.

Konfigurator statt E-Mail-Pingpong

Das Kernprodukt des Unternehmens ist eine Softwarelösung, die den Angebotsprozess für Veranstaltungen digitalisiert. Anstatt individuelle Angebote manuell zu tippen, sollen Kunden ihre Events – von Menüs bis zu Getränkepaketen – über eine Online-Oberfläche selbst konfigurieren können.

CEO Folke Mehrtens beschreibt den aktuellen Zustand der Branche als paradox: „Es ist absurd: Gerade dort, wo Events den meisten Umsatz bringen, fehlt oft jede Struktur. Solange Events wie Sonderfälle behandelt werden, bleiben sie ein operativer Schmerz.“

Die Software von DIONYS zielt darauf ab, diesen „Schmerz“ zu lindern, indem sie Events von der manuellen Ausnahme zum standardisierten Produkt wandelt – buchbar und transparent wie im E-Commerce.

Technik trifft auf operative Erfahrung

Technisch steht das Unternehmen vor der Hürde, die individuellen Parameter von Gastronomiebetrieben – etwa spezifische Stornoregeln oder variable Menüfolgen – in einen Algorithmus zu überführen. CTO Gregor Matte betont, dass die Herausforderung weniger in der reinen Buchung, sondern in der Abbildung der operativen Vielfalt liege.

Um die Praxistauglichkeit sicherzustellen, setzt das Gründungsteam auf Mitstreiter mit Branchenhintergrund. Neben Mehrtens (Strategie) und Matte (Technik) sind unter anderem Ekkehard Bay (ehemals Manager im Mandarin Oriental) sowie Daniel Simon (ehemals OpenTable) an Bord.

Wettbewerb und der Faktor „Mensch“

DIONYS positioniert sich in einem dichten Marktumfeld zwischen etablierten Back-Office-Lösungen wie Bankettprofi und modernen Reservierungssystemen wie aleno. Die Münchner suchen ihre Nische bei individuellen Event-Locations und Restaurants, die sich von reinen Tagungshotels abgrenzen.

Die in der Branche verbreitete Sorge, dass durch die Digitalisierung die persönliche Note leide, versucht Head of Hospitality Ekkehard Bay zu entkräften: „Wenn Standardfragen digital geklärt sind, bleibt im echten Gespräch mehr Zeit für das, was wirklich zählt: besondere Wünsche und echte Aufmerksamkeit.“

Erste Marktdaten und Ausblick

Seit dem Start im Herbst 2025 wurden nach Angaben des Unternehmens Anfragen mit einem Volumen von rund 400.000 Euro über das System abgewickelt. Zu den ersten Nutzern zählen bekannte Münchner Betriebe wie Kustermann und die Bar Valentin. Das Erlösmodell basiert auf einer Kombination aus monatlicher Softwaregebühr und umsatzabhängigen Komponenten.

Für die nächste Wachstumsphase strebt DIONYS die Akquise von 100 „Pionier-Betrieben“ in der DACH-Region an. Ob sich der Ansatz als neuer Industriestandard durchsetzen kann, wird davon abhängen, ob die Software die komplexen Anforderungen einer breiten Masse an unterschiedlichen Betrieben tatsächlich ohne manuelles Nachsteuern abbilden kann. Daniel Simon gibt sich zuversichtlich: „In drei Jahren wird Event-Management nicht mehr improvisiert, sondern datenbasiert gesteuert.“