Zahlungen empfangen, wo Ihre Community ist

Viele Soloselbständige nutzen Social Media, E-Mails oder Messenger nicht nur zur Kommunikation, sondern auch zur Vermarktung ihrer Produkte. Mit den passenden Tools können sie dort zusätzlich direkt Zahlungen empfangen – ganz ohne Onlineshop oder technisches Setup.

PayPal Open bietet drei flexible Möglichkeiten, Zahlungen zu erhalten:

• Zahlungslinks, die schnell geteilt werden können, etwa per E-Mail, DM, Post oder QR-Code.
• Kaufen-Buttons, die sich in eine bestehende Seite integrieren lassen, zum Beispiel in ein Link-in-Bio-Tool oder eine Landingpage.
• Tap to Pay macht Ihr Smartphone zum Zahlungsterminal (kompatibles Smartphone vorausgesetzt).

Alle Varianten funktionieren schnell, mobiloptimiert und bieten eine vertraute Nutzererfahrung. Damit wird der Ort, an dem Interesse entsteht, direkt zum Verkaufsort.

Zahlungslinks: Vom Post zur Bezahlung in Sekunden

Ein Kauf beginnt nicht im Warenkorb, sondern dort, wo Interesse entsteht: in einem Post, einer Story oder einer E-Mail. Genau hier setzen Zahlungslinks von PayPal an: Sie führen direkt von der Produktinfo zur Zahlung, ohne Umwege über externe Plattformen.

Das ist besonders hilfreich bei:

• digitalen Produkten
• E-Book-, Kurs- oder Software-Verkäufen
• (Online-)Vorbestellungen oder Trinkgeld-Modellen

Ein Zahlungslink erzeugt eine eigene Bezahlseite mit Titel, Preis, Beschreibung und Produktbild. Varianten wie Größen oder Farben sind ebenso integrierbar wie frei wählbare Preise. Versandkosten und Steuern können automatisch berechnet werden.

Der fertige Zahlunglink lässt sich flexibel teilen: per Messenger, E-Mail, Social Media oder als QR-Code auf einem Produktetikett oder Tischaufsteller. Die Zahlungsseite unterstützt gängige Zahlarten wie Kreditkarte, Wallets sowie ausgewählte regionale Methoden wie SEPA-Lastschrift, iDEAL oder Swish – je nach Land und Verfügbarkeit für die jeweiligen Käufer:innen.

Besonders praktisch: Ihre Kund:innen brauchen dafür kein eigenes PayPal-Konto. So können Zahlungen sicher und bequem online abgewickelt werden.

Für Selbständige, die regelmäßig digitale Inhalte verkaufen, ist das eine einfache Möglichkeit, Zahlungen mit PayPal zu empfangen, ohne ein klassisches Shopsystem aufsetzen zu müssen.

Kaufen-Buttons: Ihre Seite wird zur Verkaufsfläche

Wer bereits eine Website oder ein Link-in-Bio-Tool nutzt, kann PayPals Warenkorb- oder Kaufen-Buttons mit wenigen Zeilen Code integrieren. Damit verwandeln Sie eine einfache Landingpage in eine funktionale Verkaufsfläche. Sie erstellen den Button in Ihrem PayPal-Konto und erhalten automatisch den passenden HTML-Code, der nur noch kopiert und in die Website eingefügt wird. Kund:innen klicken, zahlen mit ihrer bevorzugten Methode und der Betrag wird direkt gutgeschrieben.

Sie behalten die volle Kontrolle über Ihre Gestaltung, Storytelling und Nutzerführung und profitieren gleichzeitig von einem verlässlichen Check-out, der hilft Vertrauen zu schaffen. Eine schlanke Lösung für alle, die ihr Angebot online präsentieren und Zahlungen direkt abwickeln möchten.

Mit Tap to Pay ganz einfach vor Ort verkaufen

Neben den digitalen Optionen können Sie auch vor Ort Zahlungen annehmen: direkt über Ihr Smartphone. Mit der PayPal-Funktion „Tap to Pay“ akzeptieren Sie kontaktlose Zahlungen per Karte oder Wallet ohne separates Kartenlesegerät. Alles, was Sie benötigen, ist ein kompatibles iPhone oder Android-Gerät mit NFC-Funktion (Tap to Pay funktioniert auf Geräten mit Android 8.0, NFC-Funktionen und Google Play Services. iOS ab iPhone XS und höher).

Besonders praktisch ist das beispielsweise für:

• Märkte, Pop-up-Stores
• Workshops und Live-Events
• Verkäufe im kleinen Rahmen, bei denen Flexibilität zählt

Das Jahr startete für Start-ups mit einer Rekordmeldung: In Deutschland wurden im vergangenen Jahr fast ein Drittel mehr Gründungen verzeichnet. In absoluten Zahlen wurden 2025 insgesamt 3.568 neue Firmen geschaffen – ein neuer Höchststand, wie der Start-up-Verband im Januar verkündete. Dies ist auch der künstlichen Intelligenz (KI) zu verdanken, wie sich beim genauen Hinschauen herausstellt. 853 dieser neuen Unternehmen kommen aus dem Bereich Software. Doch nicht nur sie verwenden KI; bei einer Umfrage gab ein Drittel aller Gründer und Gründerinnen an, dass sie mit KI arbeiten. Dementsprechend sehen die Sprecher des Verbands in der Technologie auch die treibende Kraft hinter dem Start-up-Rekord.

Wirft man einen Blick über den Tellerrand hinaus, so lässt sich feststellen, dass die Start-up-Szene in Europa insgesamt floriert. Der „State of European Tech 2025“-Report im Auftrag von Atomico und anderen schätzt, dass im letzten Jahr Investitionen in Höhe von 44 Milliarden US-Dollar (umgerechnet ca. 38 Mrd. EUR) in diesen Sektor geflossen sind. Geldgeber erwarten inzwischen, dass Start-ups mit KI und Deep Tech arbeiten, so der Report. Demnach flossen auch 36 Prozent der europäischen Start-up-Investitionen in genau diese beiden Felder.

Das Gründungsumfeld könnte also kaum besser sein. Doch ein Rekord an Start-ups und steigende Investitionssummen bedeuten nicht zwangsläufig auch eine einfache Skalierung der Geschäftsmodelle. Viele – zu viele – Start-ups scheitern nach erfolgreichen ersten Jahren an der Weiterentwicklung ihres Geschäfts. Neben einer Reihe üblicher Herausforderungen stehen vor allem Bürokratie, Fragen zur Datenhoheit und ein Betrieb über Landesgrenzen und Wirtschaftszonen hinweg im Vordergrund. Start-ups müssen nachweisen, dass ihre Nutzung von KI auf soliden, regulierten Datenfundamenten basiert und den Compliance-Vorgaben entspricht.

Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Die Einbettung von KI-Agenten in den Kern der Betriebsabläufe ist die Antwort auf viele dieser Herausforderungen und wird für das Wachstum im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein.

Solide Datenbasis vor KI-Einsatz

Start-ups, die dies erreichen wollen, sollten sich darauf konzentrieren, ihre KI-Nutzung auf einer soliden Datenbasis aufzubauen, deren Fundament eine einheitliche Datenarchitektur ist. Sie tun sich deutlich leichter damit, die dafür nötigen Architekturentscheidungen zu treffen, als etablierte Unternehmen mit entsprechender Legacy-IT. Gründer und Gründerinnen sollten daher von Beginn an darüber nachdenken, wie sie eine starke Datenarchitektur aufsetzen, Silos abbauen und KI als Herzstück ihrer Prozesse einbetten.

Diese Grundlage hilft bei der Einführung von KI-Agenten, damit deren Output auch die Erwartungen erfüllt: Geschäftsprozesse effizienter zu strukturieren und zu optimieren sowie die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Start-ups, die dies umsetzen, werden sich gegen ihre Konkurrenten durchsetzen und letztlich erfolgreich sein.

KI-Agenten als Innovationsbeschleuniger

Indem Start-ups KI-Agenten von Beginn an in den Kern ihrer Geschäftsabläufe integrieren, skalieren sie schneller als mit dem Einsatz von nur einem reinen Large Language Model (LLM). Der Grund dafür liegt in der Standardisierung der Daten, die für KI-Agenten notwendig ist. Auf dieser Grundlage können die Agenten ihre einzigartigen, autonomen Fähigkeiten ausspielen, da sie mit unternehmenseigenen Daten trainiert werden. Vor allem bei Start-ups können Potenziale schnell gehoben werden: Wenn Agenten für bestimmte Aufgaben entwickelt werden, können sie diese auch lösen – egal wie komplex und fachspezifisch sie sein mögen. Stimmt die Datenbasis, lassen sich auch mehrere Agenten miteinander verknüpfen, um sogar noch komplexere Herausforderungen zu bewältigen.

Ein Beispiel dafür ist die mögliche Kooperation zwischen einem Kundensupport-Agenten und einem Prognose-Agenten. Wenn ein Kunde einen Support-Fall auslöst, kann der andere Agent sogleich die Kosten berechnen, was die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Reaktion steigern kann. Für die Skalierung von Start-ups ist ein enges Zusammenspiel der Abteilungen wichtig, um die Geschäftsbeziehungen zu zufriedenen Kunden weiter ausbauen zu können. Der Einsatz von KI-Agenten kann, gepaart mit dem menschlichen Element, begrenzte personelle Ressourcen ausgleichen und eine bessere Serviceleistung ermöglichen, was für ein schnelles Wachstum unabdingbar ist.

Doch nicht nur der Kundenkontakt lässt sich automatisieren, sondern auch eine ganze Reihe von Routinevorgängen in der internen Verwaltung der Firmen selbst. Dies ermöglicht nicht nur dem Management, sondern auch den Investoren, schnell einen fundierten Überblick über Liquidität, Umsatz, Einnahmen und Gewinn zu erhalten. Die Erkenntnisse in Echtzeit führen zu schnellen und datenbasierten Entscheidungen, was für junge Unternehmen Gold wert ist und es ihnen ermöglicht, flexibel zu bleiben.

Die Datenbasis muss stimmen

Für Start-ups sind Probleme beim Datenzugriff ein kritisches Risiko für den Geschäftserfolg. Eine einheitliche, moderne Datenarchitektur ermöglicht die Demokratisierung des Datenzugriffs und löst Datensilos auf. Der Vorteil liegt auf der Hand: Schneller Datenzugriff schafft Transparenz gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden. Darüber hinaus erhöht dies auch das Vertrauen der Mitarbeitenden und schafft ein Gefühl des Zusammenhalts.

Governance ist auch bei der Verwendung von KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Der Druck zur Einhaltung von Vorschriften sollte daher als Vorteil betrachtet werden.

Der Dreiklang aus Datenherkunft, Versionierung und automatisierter Auswertung der Ergebnisse hilft jungen Unternehmen dabei, Governance auf einem soliden Fundament aufzubauen. Die Teams erhalten direkte Transparenz darüber, wie sich die KI-Agenten verhalten, auf welchen Daten sie basieren und wie sie ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit verändern. Laufende Bewertungen tragen dazu bei, dass KI-Agenten präziser werden, um genau jene hochwertigen Ergebnisse zu liefern, die Start-ups für die Skalierung ihrer Geschäftsmodelle benötigen. Dies ist besonders wichtig, wenn proprietäre KI-Modelle entwickelt und von der Testphase in die Produktion überführt werden, wobei gesetzliche Vorschriften wie die DSGVO oder der EU AI Act zwingend einzuhalten sind.

Parloa, ein deutsches Start-up-Unternehmen mit einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar, ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie dieser Ansatz in der Praxis aussehen kann: Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine einheitliche, kontrollierte Datenbasis aufgebaut, die vollständig mit der DSGVO und dem EU AI Act konform ist. Seine Plattform folgt den Prinzipien des „Privacy by Design“, sodass sensible Kundendaten ohne Kontrollverlust verwendet werden können. Durch die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten macht Parloa Governance zu etwas Greifbarem und gibt den Teams Klarheit darüber, welche Daten verwendet wurden, wie sich die Agenten verhalten haben und wie sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit entwickelt haben. Diese Kombination aus moderner Architektur und starker Governance ermöglicht es den Kunden von Parloa, Zugang zu hochwertigen Daten zu erhalten und die Transparenz für Regulierungsbehörden sowie Endnutzer zu erhöhen – und dennoch KI-gesteuerte Kundeninteraktionen in Umgebungen zu skalieren, in denen Fehler oder Missbrauch inakzeptabel sind.

Fazit

KI-Agenten bieten europäischen Start-ups eine einmalige Gelegenheit, schnell zu wachsen und gleichzeitig Investoren anzuziehen, die bekanntermaßen ihr Geld bevorzugt in Unternehmen investieren, die Wert auf Datenverwaltung, Genauigkeit, Qualität und die Schaffung von echtem Mehrwert durch Technologie legen. Es ist jedoch ein Fehler, sich ohne sorgfältige Überlegungen auf die Einführung von Agenten zu stürzen. Start-ups, die KI-Agenten einsetzen, ohne zuvor eine einheitliche Datenbasis aufzubauen und eine solide Verwaltung sowie Bewertung sicherzustellen, riskieren, mehr Komplexität als Mehrwert zu schaffen. Letztlich werden jene Gründer und Gründerinnen erfolgreich sein, die ihre Geschäftsmodelle branchen- und länderübergreifend skalieren können – hierbei spielt der Einsatz von KI-Agenten bereits jetzt eine entscheidende Rolle.

Der Autor Nico Gaviola ist VP Digital Natives & Emerging Enterprise bei Databricks EMEA.

Gegründet wurde Plato 2024 von Benedikt Nolte, Matthias Heinrich Morales und Oliver Birch. Die Plattform entstand ursprünglich aus Noltes familiengeführten Großhandelsunternehmen heraus, das mit veralteter Software und Fachkräftemangel zu kämpfen hatte. Dieser praxisnahe Ursprung prägt bis heute Platos industriegetriebenen Ansatz für KI-Transformation.

Das Unternehmen entwickelt KI-native Software, die zentrale Workflows in den Bereichen Vertrieb, Angebotserstellung und ERP-Prozesse für Großhandelsunternehmen automatisiert. Großhändler bewegen jeden fünften Dollar der globalen Produktionsleistung, sind jedoch bis heute massiv unterversorgt mit moderner Software. Platos Lösung stattet Vertriebsteams mit einem KI-Copiloten aus, steigert Profite und erhöht die Vertriebseffizienz via AI agents.

„Wir haben die Probleme aus erster Hand im Großhandel meiner Familie erlebt und Plato gemeinsam mit Experten entwickelt, um die Arbeitsweise der Branche neu zu denken. Wir bauen das KI-Betriebssystem für den Großhandel, beginnend mit einer intelligenten Automatisierungsplattform im Vertrieb. Mit dieser Finanzierung skalieren wir Plato, um die gesamte Branche zu transformieren und einen Tech-Champion für die Handelsökonomie aufzubauen – aus Deutschland, für die Welt“, sagt Benedikt Nolte, CEO von Plato.

Skalierung des KI-Betriebssystems für den Großhandel

Die Plattform erschließt verborgene ERP-Daten und automatisiert manuelle Aufgaben, sodass Vertriebsteams vom reaktiven ins proaktive Verkaufen kommen. Plato hat bereits mehrere der führenden Großhändler Europas mit sechsstelligen Vertragsvolumina gewonnen. Die 14,5 Mio.-USD-Finanzierung soll es Plato ermöglichen, sein vertikales Produktangebot auf Kundenservice und Einkauf auszuweiten und die internationale Expansion voranzutreiben.

„Besonders überzeugt hat uns an Plato die außergewöhnliche Qualität des Gründerteams. Das Team hat in diesem Bereich ein echtes „Right to winˮ und brennt für den Großhandel. Es vereint tiefgehende Branchenexpertise aus erster Hand mit starker technischer Umsetzung und dem Anspruch, ein branchenprägendes vertikales KI-Unternehmen aufzubauen. Großhändler suchen dringend nach branchenspezifischer KI-Software, um operative Herausforderungen zu lösen – und genau diese Lösung ist Plato“, sagt Andreas Helbig, Partner bei Atomico.

Gründer*innen kalkulieren Markt- und Finanzierungsrisiken mit bemerkenswerter Präzision. Wettbewerbsanalyse, Cashflow-Szenarien, Hiring-Roadmap, Skalierungsstrategie – alles wird modelliert, gerechnet, optimiert. Was kaum modelliert wird: die eigene psychische Dauerbelastung.

In Businessplänen steht fast alles. Nur selten eine realistische Betrachtung dessen, was permanente Unsicherheit mit der Urteilsfähigkeit eines Menschen macht. Genau hier liegt eine der unterschätztesten Variablen unternehmerischen Erfolgs.

Die verbreitete Annahme lautet: Erschöpfung ist ein Spätphänomen. Sie betrifft Manager*innen in gewachsenen Strukturen, nicht Gründer im Aufbau.

Die Praxis vieler Start-ups zeigt etwas anderes: Erschöpfung beginnt nicht im zehnten Jahr.
Sie beginnt im ersten.

Wenn Verantwortung keine Pause kennt

In jungen Unternehmen ist Verantwortung nicht verteilt. Sie ist verdichtet. Produktentwicklung, Finanzierungsgespräche, erste Mitarbeitende, rechtliche Fragen, Marketing, strategische Richtungsentscheidungen – vieles läuft über wenige Personen. Oft über eine einzige.

Dazu kommen finanzielle Unsicherheit, familiäre Erwartungen, sozialer Druck und das eigene Selbstbild als Unternehmer*in.

Diese Mischung erzeugt keinen punktuellen Stress. Sie erzeugt Daueranspannung. Das menschliche Stresssystem ist jedoch nicht für permanente Unsicherheit gebaut. Kurzfristig steigert Druck die Leistungsfähigkeit. Langfristig sinkt die Differenzierungsfähigkeit. Entscheidungen werden schneller. Aber nicht automatisch klarer.

Warum Gründer*innen selten über Erschöpfung sprechen

Kaum ein(e) Gründer*in würde im ersten oder zweiten Jahr offen von Überforderung sprechen. Die Szene lebt von Durchhalte-Narrativen. Belastbarkeit gilt als Kompetenzmerkmal. Genau hier entsteht ein blinder Fleck.

Erschöpfung kündigt sich selten dramatisch an. Sie verändert Nuancen:

• Die Geduld mit dem Team wird dünner.
• Delegation fällt schwerer.
• Kritik fühlt sich schneller wie ein Angriff an.
• Strategische Richtungen ändern sich, weil Druck reduziert werden muss – nicht, weil die Analyse es nahelegt.

Nach außen bleibt das Bild stabil. Intern verschiebt sich die Qualität der Führung.

Der unsichtbare Übergang zur Systemdynamik

Viele Start-ups berichten im dritten oder vierten Jahr von Spannungen im Kernteam. Konflikte häufen sich. Schlüsselpersonen gehen. Entscheidungen wirken inkonsistent.

In der Rückschau wird oft der Markt verantwortlich gemacht oder das schnelle Wachstum. Seltener wird gefragt, ob die Führung bereits in der Frühphase unter einer Belastung stand, die nie bewusst adressiert wurde.

Systeme lernen früh. Wenn Dauerüberlastung normalisiert wird, entsteht implizit eine Kultur, in der Tempo wichtiger ist als Reflexion und Verfügbarkeit wichtiger als Stabilität. Diese Muster werden nicht beschlossen. Sie entstehen im Alltag.

Der wirtschaftliche Zusammenhang

Erschöpfung ist kein individuelles Befindlichkeitsthema. Sie hat strukturelle Wirkung. Sinkt die Urteilskraft, steigt die Wahrscheinlichkeit strategischer Zickzackbewegungen. Fehlt Geduld, eskalieren Konflikte schneller. Fällt Delegation schwer, entstehen Wachstumsengpässe. Wirkt Führung instabil, sinkt Vertrauen. Das sind keine weichen Faktoren. Sie haben ökonomische Konsequenzen.

Analysen gescheiterter Start-ups zeigen seit Jahren, dass Teamkonflikte und interne Führungsprobleme zu den häufigsten Ursachen für das Scheitern zählen – häufig noch vor rein operativen Faktoren. Solche Dynamiken entstehen nicht plötzlich. Sie entwickeln sich unter Druck. Leise.

Ein Perspektivwechsel

Vielleicht beginnt professionelle Führung nicht mit dem ersten Führungskräfte-Workshop. Vielleicht beginnt sie in dem Moment, in dem sich Gründer*innen fragen, wie sie selbst unter Dauerunsicherheit funktionieren. Nicht um weicher zu werden, sondern um klarer zu bleiben.

Wer in der Frühphase nur das Wachstum managt, aber nicht die eigene Belastung reflektiert, baut ein Unternehmen auf einem instabilen Fundament. Erschöpfung ist kein Zeichen von Schwäche. Sie ist ein Frühindikator.

Und wer sie ignoriert, skaliert nicht nur das Geschäft, sondern auch die eigene Überlastung.

Die Autorin Nicole Dildei ist Unternehmensberaterin, Interimsmanagerin und Coach mit Fokus auf Organisationsentwicklung und Strategieberatung, Integrations- und Interimsmanagement sowie Coach•sulting.

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.

Life Sciences gehören zu den spannendsten, aber auch anspruchsvollsten Bereichen für Wachstumskapital. Kaum ein Sektor verbindet wissenschaftliche Exzellenz so direkt mit gesellschaftlichem Nutzen und gleichzeitig mit langen Entwicklungszyklen, hohen Kosten und komplexen regulatorischen Anforderungen. Genau diese Mischung macht den Weg vom Forschungslabor bis zum Series A-Deal so herausfordernd – und sie erklärt, warum Impact-Investoren hier besonders genau hinschauen.

Hervorragende Technologien werden nicht automatisch zu einer überzeugenden Investmentstory. Entscheidend ist, ob ein Start-up den Sprung von der wissenschaftlichen Idee zur skalierbaren Wertschöpfung schafft. Wer Series A-Kapital aufnehmen will, muss zeigen, dass aus Forschung ein Produkt werden kann, aus einem Produkt ein Markt und aus einem Markt ein nachhaltiges Geschäftsmodell.

Wissenschaft allein reicht nicht: Der Forschungsansatz muss investierbar werden

Viele Life Sciences-Start-ups starten mit einem starken technologischen Fundament. Die wissenschaftliche Tiefe ist oft beeindruckend, ebenso wie die Expertise im Team. Für Investoren ist das jedoch nur der Ausgangspunkt. Series A-Investoren erwarten einen realistischen Anwendungskontext und ein skalierbares Businessmodell mit klarer Exitstrategie. Damit verändern sich die entscheidenden Fragen im Unternehmen und auch die Teamanforderungen. Wie stabil ist die Datenlage? Wie groß ist der adressierbare Markt? Wie robust ist das Verfahren außerhalb idealer Laborbedingungen? Ist die Patentlage verteidigbar? Wie ist das Wettbewerbsumfeld strukturiert – und welche Schritte (inkl. Regulatorik und Kapitalbedarf) sind nötig, um ein marktfähiges Produkt zu schaffen? Je klarer ein Start-up diesen Übergang strukturieren und belegen kann, desto eher entsteht Vertrauen beim Investor: Denn die Series A ist oft der Zeitpunkt, an dem Investoren das hohe Risiko eines Life Sciences-Start-ups anhand seines Kommerzialisierungspotenzials genauer beurteilen. Detaillierte Informationen zu Entwicklungszeit, Kapitalbedarf, Regulatorik sowie Marktzugang, Exitoptionen und die richtige Equity Story werden zu entscheidenden Faktoren für ein Series A-Start-up.

Impact ist kein Buzzword: Wirkung muss messbar und plausibel sein

Impact-Investoren investieren nicht nur in Rendite, sondern auch in Wirkung. Gerade in den Life Sciences kann Impact sehr konkret sein, etwa durch bessere Diagnostik, effizientere Therapien, schnellere Entwicklungspfade oder niedrigere Kosten im Gesundheitssystem – oder auch eine erste neue Therapieoption für bestimmte Indikationen. Impact muss verständlich, messbar und realistisch hergeleitet werden. Viele Start-ups formulieren ihren Impact zu allgemein. Am meisten Erfolg verspricht eine klare, fokussierte Wirkungskette. Welches Problem wird gelöst? Für welche Patientengruppe oder welches Versorgungssystem? Welche Outcomes verbessern sich tatsächlich? Und welche Evidenz spricht dafür, dass diese Wirkung erreichbar ist? Gibt es kompetitive Therapien oder Diagnostika, wie strukturiert sich der Preis, und vor allem: Gibt es eine (teilweise) Erstattung der Versicherungen? Wer Impact so darstellt, dass er nicht nur emotional, sondern auch ökonomisch und klinisch nachvollziehbar wird, schafft einen echten Vorteil im Fundraising.

Der Weg zur Series A: Strategie schlägt Hoffnung

Series A-Kapital ist nicht einfach „mehr Geld“. Es markiert einen Strategiewechsel. In dieser Phase wollen Investoren sehen, dass ein Start-up seinen Entwicklungsplan realistisch strukturiert, die Risiken kennt und einen klaren Pfad zur Kommerzialisierung aufzeigen kann. Dazu gehören belastbare Meilensteine, ein sauberer Finanzierungsplan und eine klare Priorisierung. Welche Daten müssen bis wann vorliegen? Welche regulatorischen Schritte sind kritisch? Welche Partnerschaften sind erforderlich, um Zeit und Kosten zu reduzieren und sich strategisch zu platzieren? Und wie sieht der Plan aus, wenn einzelne Annahmen nicht eintreten? Ein überzeugender Series A-Case zeigt nicht nur das Best Case-Szenario, sondern auch professionelles Risikomanagement – denn Investoren wissen, dass im Life Sciences-Umfeld nicht alles planbar ist. Umso wichtiger ist ein strukturierter, realistischer Ansatz.

Team, Governance und Umsetzungskraft: Investoren investieren in Führung

Im Life Sciences-Bereich ist die Teamfrage oft entscheidend. Nicht, weil wissenschaftliche Kompetenz unwichtig wäre, sondern weil Series A eine operative Phase ist. Investoren suchen Teams, die nicht nur Forschung können, sondern auch kommerzielle Produktentwicklung, klinische Strategie, Marktlogik und Partnerschaften. Start-ups wirken besonders überzeugend, wenn sie früh ein starkes Set-up schaffen. Dazu gehören erfahrene Advisors, ein realistisches Verständnis für klinische und regulatorische Prozesse sowie eine Governance-Struktur, die Wachstum ermöglicht. Ein starkes Board, klare Rollen und ein transparenter Kommunikationsstil sind nicht nur „nice to have“, sondern Signale von Reife. Gerade Impact-Investoren achten darauf, ob die Mission eines Unternehmens auch organisatorisch getragen wird. Wer Wirkung verspricht, muss zeigen, dass Verantwortung strukturell verankert ist.

Skalierung in Life Sciences: Partnerschaften oft der schnellste Hebel

Während in klassischen Tech-Modellen Skalierung oft über Vertrieb und Marketing läuft, ist der Hebel in den Life Sciences häufig ein anderer. Strategische Partnerschaften können der Schlüssel sein, um schneller Richtung Markt zu kommen und früh einen Exitpfad zu skizzieren. Das kann über Pharmakooperationen, Diagnostikpartner, Forschungseinrichtungen oder Industriepartner geschehen.

Für Investoren ist dabei entscheidend, dass Partnerschaften nicht nur als Option erwähnt werden, sondern als strategischer Bestandteil des Geschäftsmodells. Wer zeigen kann, dass der Zugang zu Infrastruktur, klinischen Studien, Produktionskapazitäten oder Vertriebskanälen realistisch gesichert ist, reduziert das Risiko (oft auch die Kosten) und erhöht die Attraktivität der Series A-Runde.

Gleichzeitig sollten Start-ups vermeiden, sich zu früh abhängig zu machen. Gute Deals entstehen, wenn die eigene Position stark genug ist, um Partnerschaften auf Augenhöhe zu verhandeln.

Fazit: Series A gewinnt, wer Impact in ein skalierbares Geschäftsmodell übersetzt

Der Weg vom Labor zum Launch ist in den Life Sciences kein Sprint, sondern ein anspruchsvoller, kapitalintensiver Prozess. Impact-Investoren sind bereit, diesen Weg zu begleiten, erwarten jedoch Klarheit, Struktur und Evidenz. Wissenschaftliche Exzellenz ist die Basis, doch Series A-Kapital gibt es nur, wenn daraus ein investierbares Produkt, ein plausibler Markt und ein professionell geführtes Unternehmen entsteht. Start-ups, die ihren Impact messbar machen, ihre Meilensteine realistisch planen und ihr Team auf Umsetzung ausrichten, haben die besten Chancen, Wirkung und Rendite zusammenzubringen: Denn am Ende überzeugt nicht die Vision allein, sondern vor allem die Fähigkeit, sie in messbare Ergebnisse zu übersetzen.

Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier geht's zum E-Shop.

Von der lästigen Pflicht zur strategischen Waffe: Die Buchhaltung in Start-ups wandelt sich radikal. Wer heute noch Belege sortiert, verliert wertvolle Zeit im Wettbewerb. Doch der Wechsel auf KI-gestütztes Accounting – digitale Buchhaltung / steht für papierlose Erfassung, Verarbeitung und Archivierung von Finanzdaten mittels Software und Cloud-Systemen – birgt neben enormen Chancen auch rechtliche Fallstricke, die Gründer*innen kennen müssen.

In der frühen Phase eines Start-ups ist Zeit knapper als Kapital. Im Jahr 2026 ist KI-gestütztes Accounting kein Trend mehr, sondern das Standard-Betriebssystem für Gründer*innen. Doch wer sich blind auf Algorithmen verlässt, riskiert mehr als nur eine falsche Bilanz.

Vom digitalen Archiv zum denkenden System

KI-gestützte Systeme gehen heute weit über das bloße Speichern von PDFs hinaus:

1. Kontextuelles Verstehen: OCR-Systeme ordnen Rechnungen automatisch korrekt zu und erkennen den Unterschied zwischen SaaS-Lizenzen und Bewirtung.
2. Echtzeit-Matching: Bankbewegungen werden in Sekunden mit offenen Posten abgeglichen. Der Blick auf den Cashflow ist tagesaktuell.
3. Proaktive Warnsysteme: Algorithmen erkennen Anomalien im Cashflow, bevor diese kritisch werden.

Die relevantesten Player 2026 im Check

• Lexware Office & sevDesk: Ideal für Einzelgründer*innen und kleine Teams. Starke E-Rechnungs-Schnittstellen.
• BuchhaltungsButler: Fokus auf maximale Automatisierung für belegintensive Firmen durch lernende KI.
• Moss & Pleo: Kombination aus Firmenkarten und Accounting. Ideal für wachsende Teams.

Der Datenschutz- & KI-Check: Wo „denkt“ die KI?

Ein kritischer Blick hinter die Kulissen zeigt: Für Start-ups ist der Serverstandort eine strategische Entscheidung.

• Die „Sicherheits-Fraktion“ (DE/EU): Anbieter wie Lexware Office, sevDesk oder BuchhaltungsButler garantieren DSGVO-Konformität durch Hosting in Europa.
• EU AI Act & Transparenz: Seit Februar 2026 müssen KI-Systeme transparenter sein. Achte darauf, dass dein Anbieter die Konformität mit dem EU AI Act bestätigt und keine "Hochrisiko"-Einstufung (z.B. für Kreditwürdigkeitsprüfung) ohne entsprechende Dokumentation vorliegt.

Die Schattenseiten: Wo Gründer*innen ins Risiko gehen

• Die Haftungsfalle: Die Verantwortung liegt allein beim Geschäftsführer (§ 43 GmbHG). Ein blindes Vertrauen auf KI-Vorschläge („Automation Bias“) schützt nicht vor Sanktionen. Eine dokumentierte Plausibilitätsprüfung bleibt Pflicht.
• Der „Papier-Tiger“ mit Biss: Das Finanzamt verlangt zwingend eine Verfahrensdokumentation. Fehlt diese, gilt die Buchführung als formell mangelhaft – der Prüfer darf dann den Gewinn schätzen (Hinzuschätzung), selbst wenn die Steuerzahlung inhaltlich korrekt war.
• Das XML-Original: Bei E-Rechnungen ist der strukturierte XML-Datensatz das rechtliche Original, nicht das PDF. Wer das XML löscht und nur das PDF speichert, verliert den Vorsteuerabzug. Das XML muss revisionssicher archiviert werden.

Infokasten: Die E-Rechnungs-Pflicht 2026 – Wer muss was tun?

• Empfangspflicht (Gilt für JEDES Unternehmen): Auch Solo-Gründer*innen, UGs und Kleinunternehmer*innen müssen seit Januar 2025 XML-basierte Rechnungen (ZUGFeRD, XRechnung) technisch empfangen und im Original-Datensatz archivieren.
• Versandpflicht: Start-ups mit > 800.000 € Vorjahresumsatz (2026) müssen ab Januar 2027 digital versenden. Kleinere Unternehmen haben eine Gnadenfrist bis Ende 2027.
• Bonus-Fact 2026: Dank des Bürokratieentlastungsgesetzes IV wurde die Aufbewahrungsfrist für Buchungsbelege (Rechnungen, Quittungen) von 10 auf 8 Jahre verkürzt. Achtung: Bücher, Abschlüsse und die Verfahrensdokumentation müssen weiterhin 10 Jahre bleiben!

Checkliste (Stand: Februar 2026)

• E-Rechnung: Archiviert mein Tool das XML-Original (nicht nur das Sicht-PDF)?
• Verfahrensdokumentation: Liegt diese schriftlich vor (Schutz vor Hinzuschätzung)?
• KI-Konformität: Bestätigt der Anbieter schriftlich die Einhaltung des EU AI Acts?
• Datenschutz: Erfolgt die KI-Verarbeitung (Inference) auf EU-Servern?
• Kontroll-Log: Gibt es einen Prozess für stichprobenartige Kontrollen der KI-Ergebnisse?
• Export-Check: Ist der DATEV-Schnittstellen-Check für den/die Steuerberater*in erfolgt?

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.

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

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.

Wer in diesem Jahr ein Offsite für das Sales-Team plant oder ein exklusives „Coder-Retreat“ in den Alpen buchen will, sollte das Budget neu kalkulieren. Der Gesetzgeber hat zum Jahreswechsel auf eine rechtsprechungsfreundliche Auslegung des Bundesfinanzhofs (BFH) reagiert und die Zügel spürbar angezogen. Die bisherige Praxis, auch Events für geschlossene Kreise pauschal mit 25 Prozent zu versteuern, ist damit Geschichte.

Gesetzgeber kassiert BFH-Urteil

Hintergrund der Neuregelung ist ein „Korrektiv“ der Politik. Der BFH hatte in der Vergangenheit entschieden, dass auch Feiern mit begrenztem Teilnehmerkreis als Betriebsveranstaltung gelten können. Dies ermöglichte es Unternehmen bislang, die vereinfachte Pauschalsteuer auch für Department-Events oder Founder-Offsites anzuwenden.

Diese weite Auslegung widerspricht jedoch nach Ansicht des Gesetzgebers dem ursprünglichen Sinn der Pauschalierung nach § 40 Abs. 2 EStG. Das Ziel der Regelung sei die Vereinfachung von Massenvorgängen – und das setze voraus, dass die Veranstaltung der gesamten Belegschaft offensteht.

„Der BFH hat den Begriff der Betriebsveranstaltung sehr weit ausgelegt. Nach dieser Rechtsprechung konnten auch exklusive Feiern pauschal besteuert werden, obwohl nur ein kleiner Kreis eingeladen war“, erklärt Gabriele Busch, Steuerberaterin bei Ecovis in Nürnberg.

Wer nicht alle einlädt, zahlt voll

• Die neue Marschroute ist klar: Die 25-Prozent-Pauschalsteuer ist ab sofort an die Offenheit der Teilnahme gekoppelt.
• Die Regel: Die Veranstaltung muss allen Beschäftigten des Unternehmens oder eines klar abgegrenzten Betriebsteils offenstehen.
• Das Detail: Entscheidend ist nicht, wer tatsächlich kommt, sondern wer kommen durfte.

Sobald eine Einladung von vornherein selektiv ausgesprochen wird – etwa das „Sales-Dinner“ nach einem erfolgreichen Quartal oder das strategische Wochenende nur für die C-Level-Ebene – entfällt das Steuerprivileg. Zwar gelten solche Events lohnsteuerlich weiterhin als Betriebsveranstaltung, doch die finanzielle Begünstigung wird gestrichen.

Bürokratie-Falle für schlanke Strukturen

Für Gründer*innen wiegt der Wegfall der Pauschalierung doppelt schwer. Zum einen erhöht sich die Steuerlast, zum anderen entsteht ein erheblicher Verwaltungsaufwand, der gerade in schlanken Organisationen ohne große HR-Abteilung schmerzt.

Bisher sorgte die Pauschalsteuer dafür, dass die Aufwendungen beitragsfrei in der Sozialversicherung blieben und nicht individuell zugeordnet werden mussten. Dieser „Clean-Cut“ ist bei geschlossenen Team-Events nun vorbei.

Die Konsequenzen für die Administration:

• Individuelle Zurechnung: Die Kosten (Essen, Anreise, Unterkunft) müssen jedem teilnehmenden Mitarbeiter einzeln als geldwerter Vorteil zugerechnet werden.
• Sozialversicherungspflicht: Der Vorteil wird voll sozialversicherungspflichtig.
• Stimmungs-Killer Lohnabrechnung: Die Beträge tauchen auf der individuellen Lohnabrechnung der Mitarbeiter auf – was bei reinen „Belohnungs-Events“ oft zu Irritationen führt, wenn plötzlich Steuern auf das Firmenessen anfallen.

Fazit: Incentives neu denken

Die Neuregelung trifft die Start-up-Kultur, in der Teamevents oft gezielt als Incentive eingesetzt werden, besonders hart. Wer weiterhin exklusive Events für einzelne Teams durchführen möchte, muss sich auf höhere Lohnnebenkosten (ca. 30 bis 50 % Aufschlag durch Sozialabgaben) und komplexere Abrechnungsprozesse mit dem Steuerberater einstellen.

„Arbeitgeber sollten bestehende Konzepte für Betriebsfeiern überprüfen und rechtzeitig anpassen“, rät Expertin Busch. Nur durch eine vorausschauende Planung lassen sich böse Überraschungen bei der nächsten Lohnsteuerprüfung – und schlechte Stimmung im Team – vermeiden.

Deine Checkliste zur rechtssicheren Eventplanung

Nutze diese Liste VOR jeder Buchung, damit du später keinen Stress mit dem Finanzamt oder der Lohnbuchhaltung bekommst.

Phase 1: Der Teilnehmerkreis (dein wichtigster Checkpoint)

Das ist ab sofort der entscheidende Hebel. Hier legst du fest, ob es teuer oder günstig wird.

• Zielgruppe definieren: Wer ist eingeladen?
  • Option A: Die gesamte Belegschaft (Alle).
  • Option B: Ein klar abgegrenzter Betriebsteil (z. B. „Alle aus der Filiale X“ oder „Das ganze Lager-Team“).
  • Option C: Ein selektiver Kreis (z.B. „Nur High-Performer“, „Sales-Team nach Zielerreichung“, „C-Level“).
• Check „Offenheit“: Hatte wirklich jede(r) aus Gruppe A oder B theoretisch die Chance teilzunehmen? (Denk dran: Es geht ums „Dürfen“, nicht ums „Kommen“).
• Entscheidung:
  • Bei A oder B: Pauschalsteuer (25 %) möglich. -> Alles entspannt.
  • Bei C: Keine Pauschalierung. -> Volle Steuer- und Sozialversicherungspflicht.

Phase 2: Budgetierung (Kostenwahrheit)

Wenn du dich für Exklusivität (Option C) entschieden hast, musst du neu rechnen.

• Kosten pro Kopf ermitteln: Gesamtkosten (Location, Essen, Drinks, Anreise, Hotel) geteilt durch Anzahl der Teilnehmer.
• Bei „Exklusiv-Events“ (Option C):
  • Hast du ca. 30–50 % Puffer für Lohnnebenkosten eingeplant? (Arbeitgeberanteile SV + Übernahme der Lohnsteuer).
  • Hast du geklärt, ob die Firma die Lohnsteuer übernimmt (Netto-Lohn-Vereinbarung)? Damit das Event für deine Kollegen netto kostenlos bleibt.
• Freibetrag checken: Liegen die Kosten (bei offenen Events, A & B) unter 110 Euro pro Nase? (Falls ja: steuerfrei. Falls nein: Der übersteigende Betrag kann pauschaliert werden – aber nur, wenn das Event „offen“ war).

Phase 3: Dokumentation (Sichere dich ab)

Damit du bei der nächsten Lohnsteuerprüfung entspannt bleibst.

• Einladung speichern: Archiviere die Einladungs-Mail oder den Aushang. Das ist dein Beweis, an wen sich das Event gerichtet hat (Nachweis der „Offenheit“).
• Teilnehmerliste führen: Schreib genau auf, wer wirklich da war.
• Zuordnung für die Payroll:
  • Bei offenen Events: Gesamtsumme und Teilnehmerzahl reichen meist.
  • Bei exklusiven Events: Erstelle eine Liste, die jedem Kollegen exakt seine Kosten zuordnet (Wer hatte das Einzelzimmer? Wer ist Bahn gefahren?).

Phase 4: Interne Kommunikation & HR

Vermeide Frust im Team und in der Personalabteilung.

• Payroll briefen: Schick die Infos (Liste, Kosten, Art des Events) vor dem Abrechnungslauf an die Lohnbuchhaltung. Nicht erst danach!
• Kollegen informieren (nur bei exklusiven Events): Falls die Versteuerung auf der Gehaltsabrechnung auftaucht (selbst wenn die Firma zahlt, sieht man das oft als „durchlaufenden Posten“), sag den Leuten vorher Bescheid: „Auf eurer Abrechnung steht Posten X – keine Sorge, das kostet euch netto nichts, muss aber steuerlich draufstehen.“

Die Steuer-Ampel für deine Planung