Akquise (und damit einhergehend Vertrieb und Marketing) ist so alt wie die Menschheit selbst und damit eines der grundlegendsten Handwerke unserer Geschichte. Der Fortschritt macht naturgemäß auch hier nicht halt: So hat sich durch KI die Art und Weise, wie wir Vertrieb machen, radikal verändert.

KI hat einen regelrechten Siegeszug angetreten und dabei die Welt gefühlt im Sturm erobert. Sie hat zu einer absoluten Demokratisierung des Wissens geführt, und wir sind mittlerweile in der Lage, nur durch eine simple virtuelle Konversation wunderbare Dinge erschaffen zu können. Sprachbarrieren und sonstige Hürden zur KI-Nutzung sind kaum mehr vorhanden, und die Technologie ist so kostengünstig, dass sie nahezu jede(r) nutzen kann. Im Bereich der Akquise sind aktuell folgende sinnvolle Einsatzbereiche für KI zu nennen:

1. Datenanreicherung und Scoring

Hochwertige, relevante und aktuelle Daten sind im B2B-Geschäft die absolute Erfolgsvoraussetzung. Dank KI war es noch nie so einfach, an Kontaktdaten seiner B2B-Zielgruppe zu kommen. Wir füttern den KI-Helfer mit Hintergrundinformationen zu unseren Zielgruppen, Angeboten und Zielmärkten. Geben Referenzkund*innen an und liefern Beispiele von unseren Mitbewerber*innen. Daraufhin werden vonseiten der KI gezielt Websites, Branchenverzeichnisse, von uns zur Verfügung gestellte Listen, Social-Media- Kanäle, Nachrichten, Jobportale und viele weitere Quellen besucht und die Informa­tionen aggregiert – entweder in Zusammenarbeit mit einer menschlichen Arbeitskraft oder auch komplett autark.

So sind wir in der Lage, Dinge wie Unternehmensbeschreibungen, Alleinstellungsmerkmale, offene Jobanzeigen, aktuelle Nachrichten und Beiträge in Reports und Scorings zu verwandeln, ohne dass wir den/die potenzielle(n) Kund*in vorher kennen müssen, und können zielgerichtet unsere Akquise mit individuellen und akquiserelevanten Fakten anreichern.

Gewähren wir der KI auch noch Zugriff auf unsere Bestandsdaten, sind wir in der Lage, datengetrieben eine Wahrscheinlichkeitsberechnung durchzuführen und uns genau zur richtigen Zeit bei den richtigen Interessent*innen mit den relevanten Lösungen ins Gespräch zu bringen.

Fragen wie „Wann war der letzte Kontakt? Hat der Interessent sein Angebot bzw. seine E-Mail geöffnet und sich damit beschäftigt? Gibt es branchenspezifische Herausforderungen? Wie sieht das Wettbewerbsumfeld aus? Welche unserer Lösungen passt am besten für das wahrscheinlichste Problem?“ werden plötzlich mit einem Klick beantwortet und zu interessanten Scoringkriterien. Das sorgt dafür, dass wir jederzeit einen Adlerblick auf unsere Kund*innen und Interessent*innen haben und dadurch unabhängig in der Lage sind, die bestmögliche Akquiseentscheidung zu treffen.

2. Individuelle Ansprache „at scale“

Anhand dieser Daten können wir dann eine smarte Ansprache gestalten. Einzigartig und „at scale“. Nicht nur ein plattes „Hey, du bist doch Geschäftsführer von einem Bauunternehmen in [Ort]. Du hast die [Herausforderung] und ich die [Lösung]“, sondern eine Ansprache auf Augenhöhe mit Witz, Charme und Cleverness.

Wichtig ist allerdings, dass wir hier die persönliche Grenze der Interessent*innen nicht überschreiten und in eine Art von Stalking abdriften. Eine Nachricht wie „Ich weiß, dass dein Sohn im Fußballverein [Musterstadt] Fußball spielt und du einen Golden Retriever besitzt. Daher kannst du bestimmt eine Haftpflichtversicherung brauchen“ ist natürlich nicht Sinn der Sache. Vielmehr geht es darum, auf Basis von Alleinstellungsmerkmalen, Herausforderungen und Lösungen eine persönliche Ansprache zu gestalten. Diese Individuelle Akquisenachricht tragen wir dann vollkommen automatisiert via E-Mail, LinkedIn-Nachricht und -Post in die Welt.

So können wir die unterschiedlichen Akquisekanäle gezielt sinnvoll miteinander verbinden, ohne menschliche Ressourcen zu verschwenden. Durch diese Art der Ansprache filtern wir gezielt vor und sichern uns die heutzutage so wichtige Aufmerksamkeit.

3. Hochwertige Content-Erstellung

Treiben wir diese Ansprache dann noch auf die Spitze, indem wir individuelle Websites für die Kund*innen gestalten oder in Präsentationen und Videos die spezifischen Merkmale mit einbringen, erwecken wir das Gefühl, dass wir uns intensiv, persönlich und zielgerichtet mit der jeweiligen Person auseinandergesetzt haben.

Das führt zum nächsten Punkt: Bildergenerierung, Videos, Marketingkampagnen, Texte, Präsentationen, Websites, Software, Ratgeber und Bücher sind nur ein kleiner Teil einer nahezu endlos erscheinenden Liste an Möglichkeiten, die KI mittlerweile auf einem absolut professionellen Niveau erstellen kann.

Die Ergebnisse sind durch die neusten Modelle der großen Anbieter*innen nicht mehr von jenem Content zu unterscheiden, der rein durch Menschen erstellt wurde. Daher haben KI-generierte Kampagnen bereits ihren Weg zu international bekannten Marken und in die Werbeblättchen großer Discounter gefunden.

Werden die KI-Modelle on top noch mit den eigenen Daten gespeist und erhalten die richtigen Anweisungen in Form von Prompts, Temperatur und Perspektive, liefern sie konstante Ergebnisse auf einem sehr professionellen Niveau. Damit haben wir jederzeit Zugriff auf die eigene Marketingabteilung in der Hosentasche.

4. Kosten und Zeiteinsparung

Ein weiterer spannender Punkt ist die Möglichkeit, KI-Agenten zu nutzen, um die eigenen Akquiseprozesse maximal zu automatisieren. Ob Gesprächszusammenfassungen, Datenanreicherung, Korrespondenz, Follow-up, Angebotserstellung, Prüfung des Zahlungseingangs oder individuelle Video-Pitches – die Möglichkeiten sind hier nahezu grenzenlos.

Genauso wie einem Menschen, können wir der KI Aufgaben zur Erledigung übergeben und sie in Teams zusammenarbeiten lassen. Schon heute ist nahezu jede digitale Rolle als individueller KI-Agent abbildbar. Das entlastet den Menschen dahinter und sorgt dafür, dass er sich auf das Wesentliche und Relevante konzentrieren kann: die Beratung und den Austausch mit Kund*innen sowie die Weiterentwicklung und Optimierung der Akquisesysteme.

5 Optimierung der Gesprächsführung und Kund*innenerfahrung

Eine Weitere, nicht zu unterschätzende Möglichkeit ist der Einsatz von KI als individueller Sparringspartner. Mit eigener Expertise, Vorgaben, Zielsetzungen und mit branchenspezifischem Wissen gefüttert, haben wir einen neutralen Berater an unserer Seite, der uns dabei hilft, unsere Ziele zu erreichen. Kombiniert man das mit lernenden Wissensdatenbanken sowie Video- und Sprachgenerierung, ist es sogar möglich, interaktiv mit dem Sparringspartner zu arbeiten. So können wir beispielsweise mithilfe der KI auch einen persönlichen Begleiter für unsere Kund*innen oder Mitarbeitenden im Rahmen des Verkaufsprozesses erschaffen.

Die Schattenseiten der KI

KI hat aber auch ihre Schattenseiten – umso wichtiger ist es daher, Grenzen zu ziehen, insbesondere bei Themen wie Deepfake-Videos, diskriminierenden, sexistischen oder rassistischen Inhalten. Außerdem sollten nur öffentliche Datenquellen bzw. eigene Datenbestände als Grundlage für die KI-Systeme genutzt werden.

Wichtig ist es, die Datenhoheit zu behalten und den gesunden Menschverstand walten zu lassen. Hier gilt die alte Weisheit: „Wenn wir Dinge kostenlos oder zu sehr geringen Gebühren nutzen können, sind wir und unsere Daten die Bezahlung.“

Der Autor Kay Malek unterstützt als Vertriebsexperte bei Akquisekraft Start-ups und Scale-ups beim Auf- und Ausbau hybrider und KI-unterstützter Akquisesysteme.

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern prägt schon heute Geschäftsmodelle, Investitionsentscheidungen und die Arbeitswelt. Mit der europäischen KI-Verordnung (EU AI Act, im Folgenden AI Act) wurde im Frühjahr 2024 der weltweit erste umfassende Rechtsrahmen für den Einsatz von KI verabschiedet. Inzwischen sind die ersten Regelungen in Kraft getreten. Für Gründer*innen und Start-ups bedeutet das nicht nur zusätzliche Pflichten, sondern auch Chancen, sofern sie sich rechtzeitig vorbereiten.

Überblick: Der AI Act

Die Verordnung folgt einem risikobasierten Ansatz: Je höher das Risiko für Grundrechte oder Sicherheit, desto strenger die Anforderungen. Auf der untersten Stufe stehen KI-Systeme, die keinerlei Vorgaben erfüllen müssen, solange sie nicht in verbotene Anwendungsfälle fallen. An der Spitze der Regulierungspyramide befinden sich die sogenannten Hochrisiko­Systeme, also etwa Anwendungen in der medizinischen Diagnostik, in kritischer Infrastruktur oder bei biometrischen Verfahren. Viele Tools aus dem HR-Bereich fallen darunter.

Daneben bestehen besondere Pflichten für sogenannte Generative KI beziehungsweise General Purpose AI, eingeführt, also große Modelle, die viele Anwendungen treiben und „systemische Risiken“ entfalten können.

Wichtig ist zu wissen, dass die Vorgaben schrittweise gelten. Bereits seit dem 2. Februar 2025 sind bestimmte Praktiken ausdrücklich verboten – zum Beispiel das Social Scoring von Bürger*innen, die flächendeckende Emotionserkennung in Schulen oder am Arbeitsplatz sowie das unkontrollierte Sammeln biometrischer Daten. Wer damit noch experimentiert, bewegt sich schon jetzt im rechtswidrigen Raum.

Seit dem 2. August 2025 gelten außerdem die ersten Pflichten für Anbieter*innen von generativen Modellen. Sie müssen unter anderem Transparenzberichte veröffentlichen und Angaben zu den verwendeten Trainingsdaten machen. Für Modelle, die bereits vor Inkrafttreten am Markt waren, gibt es eine Übergangsfrist bis 2027. Für viele Unternehmen, die solche Modelle nutzen oder in Produkte einbetten, bedeutet das, genau hinzuschauen, welche Informationen von den Modellanbieter*innen zur Verfügung gestellt werden. Sonst können eigene Transparenzpflichten womöglich nicht erfüllt werden.

Noch weiter in der Zukunft liegen die Vorschriften für Hochrisiko-Systeme. Diese greifen ab 2. August 2026 und verlangen ein umfassendes Risikomanagement, eine strenge Qualität der Trainingsdaten, eine lückenlose Protokollierung und eine Konformitätsbewertung, bevor ein Produkt überhaupt in Verkehr gebracht werden darf. Für Hochrisiko-KI, die in ohnehin streng regulierten Produkten steckt, zum Beispiel in Medizinprodukten, gilt eine verlängerte Frist bis 2027.

Konformitätsbewertung heißt vor allem Risikobewertung, welche die Anbieter*innen oder Betreiber*innen selbst durchführen müssen. Eine solche „regulierte Selbstregulierung“ ist ein klassisches Merkmal einer solchen klassischen Produkt­regulierung und Marktüberwachung.

Was fehlt? Guidance und Governance

Noch herrscht allerdings an vielen Stellen Unsicherheit. Zwar hat die EU-Kommission schon erste Leitlinien veröffentlicht, etwa zur Definition von KI-Systemen oder zu den verbotenen Praktiken. Auch für Anbieter*innen generativer KI gibt es inzwischen ein detailliertes Dokumentationsmuster. Noch fehlen allerdings die angekündigten Handreichungen für die Einstufung und Risikobewertung von Hochrisiko-Systemen, die bis Februar 2026 folgen und praktische Beispiele enthalten sollen. Bis dahin bleibt nur, sich für die Bewertung an bestehenden internationalen Standards zu orientieren, zum Beispiel an den Normungsprojekten der Europäischen Komitees für Normung und für elektrotechnische Normung.

Auf Unionsebene entstehen parallel die neuen Governance-Strukturen. Das AI Office innerhalb der Kommission ist bereits aktiv und koordiniert die Umsetzung. Das AI Board, ein Gremium der Mitgliedstaaten, tagt regelmäßig und stimmt Vorgehensweisen ab. Ein wissenschaftliches Panel unabhängiger Expert*innen wurde im Frühjahr eingerichtet, und das Advisory Forum, das die Perspektive von Unternehmen und Zivilgesellschaft einbringen soll, befindet sich gerade in der Bewerbungsphase. Auch die geplante EU-Datenbank für Hochrisiko-Systeme existiert bisher nur auf dem Papier. Ab 2026 müssen Anbieter*innen ihre Systeme dort registrieren; die Plattform selbst wird jedoch gerade erst aufgebaut.

Und wo steht Deutschland?

Auch hierzulande hakt es noch etwas. Eigentlich hätten die Mitgliedstaaten bis 2. August 2025 ihre Marktüberwachungsbehörden benennen müssen. Ein Entwurf für das deutsche Umsetzungsgesetz sieht die Bundesnetzagentur als zentrale Aufsicht vor, doch die formale Benennung ist noch nicht erfolgt. Klar ist, dass die Bundesnetzagentur die Rolle der Notifizierungsbehörde übernimmt, also für die Anerkennung von Konformitätsbewertungsstellen zuständig ist. Zudem entsteht dort ein Kompetenzzentrum für KI, das die Arbeit von Bund und Ländern koordinieren soll.

Reallabore

Ein Bereich, der für KI-Entwickler*innen besonders interessant ist, sind KI-Reallabore, also sichere Testumgebungen, in denen neue Anwendungen unter Aufsicht erprobt und darauf geprüft werden können, ob sie den rechtlichen Rahmen einhalten. Bis zum Sommer 2026 müssen die Mitgliedstaaten mindestens ein solches Reallabor einrichten. Deutschland hat im Mai 2025 ein erstes Pilotprojekt in Hessen gestartet, gemeinsam mit der Bundesnetzagentur und der Bundesdatenschutzbeauftragten. Hier werden reale Unternehmensfälle durchgespielt, um Abläufe und Bedarfe besser zu verstehen. Solche Projekte können eine wertvolle Möglichkeit sein, mit den Aufsichtsbehörden auf Augenhöhe ins Gespräch zu kommen.

Reaktionen

Der AI Act wird zwar kritisch diskutiert, im Grundsatz aber breit akzeptiert. Gerichtliche Klagen direkt gegen die Verordnung gibt es bislang nicht. In der juristischen Literatur überwiegt die Zustimmung zur Zielrichtung. Kritisiert werden vor allem die Komplexität und die noch offenen Fragen bei der praktischen Umsetzung. Streitpunkte finden sich eher außerhalb der Verordnung bei der Frage, ob Trainingsdaten urheberrechtlich geschützt sind oder wie personenbezogene Daten für KI genutzt werden dürfen.

Die Industrie zeigt ein gemischtes Bild. Viele große Anbieter*innen – von Google über OpenAI bis Mistral – haben einen freiwilligen Verhaltenskodex unterzeichnet. Andere, wie etwa Meta, haben sich bewusst dagegen entschieden. Man muss sich also darauf einstellen, dass je nach Anbieter*in sehr unterschied­liche Informationen und Compliance-Nachweise verfügbar sind.

Andererseits wirkt der AI Act bereits am Markt. In öffentlichen Ausschreibungen tauchen Modellklauseln auf, die auf die KI-Verordnung Bezug nehmen. Investor*innen fragen verstärkt nach Compliance-Prozessen, und Unternehmen beginnen, interne Strukturen für Risikomanagement und Dokumentation aufzubauen.

Im Vergleich zu Europa gibt es in den USA bislang nur freiwillige Standards. Die dort bei der Entwicklung und Anwendung von KI (angeblich) vorherrschende größere Freiheit wird zwar viel gerühmt. Einzelne Bundesstaaten wie Colorado arbeiten allerdings an eigenen regulierenden Gesetzen, die ab 2026 greifen sollen. Vielleicht ist es also ein Vorteil, dass europäische Start-ups früh Erfahrungen in einem regulierten Markt sammeln können.

Fazit

Der AI Act entfaltet bereits jetzt Wirkung, auch wenn viele Details erst in den kommenden Monaten geklärt werden. Daher gilt es, nicht abzuwarten, sondern jetzt eine eigene Roadmap zu entwickeln. Wer früh Prozesse für Risikomanagement, Transparenz und Governance etabliert, wird nicht nur rechtlich auf der sicheren Seite sein, sondern auch Vertrauen bei Kund*innen und Investor*innen gewinnen.

Die EU hat ein klares Signal gesetzt: KI soll innovativ sein, aber auch sicher und vertrauenswürdig. Für Start-ups ist das eine Her­ausforderung – aber auch eine Chance, sich von Anfang an professionell aufzustellen und den Markt aktiv mitzugestalten.

Der Autor Dr. Daniel Michel, LL.M. ist als Rechtsanwalt im Bereich IT/IP/Technologie tätig und betreibt seit 2018 mit DATA LAW COUNSEL seine eigene Rechtsberatung im Raum München

Im August fand der World Entrepreneurs’ Day statt – ein Anlass, der den Unternehmergeist feiern soll. Doch wie viel Gründermentalität steckt wirklich in Deutschland? Die Ergebnisse der aktuellen GoDaddy-Umfrage, die in Zusammenarbeit mit NIQ GfK durchgeführt wurde, werfen ein bemerkenswert differenziertes Bild auf die deutsche Gründungskultur: Die Gründungslust ist da, aber ungleich verteilt und häufig durch strukturelle Hürden ausgebremst.

Gründung bleibt die Ausnahme – aber mit jungem Hoffnungsträger

Gerade einmal 16 % der Deutschen können sich vorstellen, in den kommenden zwölf Monaten ein Unternehmen zu gründen. Eine Zahl, die zu denken gibt. Doch sie blendet eine bemerkenswerte Dynamik innerhalb der Generationen aus: Fast 40 % der 18- bis 29-Jährigen zeigen echte Gründungsambitionen. Die Gen Z treibt damit nicht nur den Gründergeist voran, sondern hat fast viermal so hohe Gründungsabsichten wie der Durchschnitt.

Dieser Generationenbruch ist mehr als eine Fußnote: Obwohl ab 40 Jahren die Wahrscheinlichkeit zu gründen deutlich abfällt (14,9 %), ist in der Altersgruppe der 40-49-Jährigen der Anteil der bereits Selbständigen gleichzeitig am höchsten (12,8 %). Während die Älteren tendenziell bereits selbständig sind oder den Schritt nicht (mehr) gehen wollen, sehen die jüngeren Generationen Unternehmertum nicht nur als Karrierepfad. Es ist eine Möglichkeit, die eigene Zukunft selbst zu gestalten – selbstbestimmt, kreativ und zunehmend digital geprägt. Eine wichtige Erkenntnis für die Zukunft des Mittelstands in Deutschland.

Deutschland ist in seiner Gründungsmentalität gespalten

Die Daten zeigen außerdem eine bemerkenswerte Polarisierung: Die Gründungsgesellschaft ist sich uneinig. Ist Gründen heute einfacher als noch vor fünf Jahren? Auf diese Frage gibt es laut der Studie kein klares Meinungsbild, sondern eine Art „Vier-Viertel-Gesellschaft“: nahezu gleich viele Befragte antworten mit Ja, Nein, gleich geblieben oder weiß nicht.

Einzig die Generation Z zeigt sich klar optimistischer: Die Hälfte von ihnen halten eine Gründung heute für einfacher als früher. Der Gründergeist ist jung gedacht und die neue Generation sieht ihre Startbedingungen besser als je zuvor. Optimismus ist also vorhanden, nur eben nicht gleichmäßig verteilt. Denn ältere Generationen sehen wachsende Hürden – möglicherweise als Ergebnis eigener Erfahrungen mit Bürokratie, Regulierung und Marktbarrieren, die Jüngere noch nicht gemacht haben.

Digitale Tools & KI: Chancen, die nicht alle nutzen

Mit dem wachsenden Gründergeist junger Menschen geht ein verstärkter Einsatz digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz (KI) einher. Bereits 41 % der Gen Z haben solche Tools bereits eingesetzt, wohingegen 90 % der über 60-Jährigen kein Interesse daran zeigen – eine digitale Kluft, die sich auf Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft auswirkt.

Dennoch erwartet die deutsche Bevölkerung, dass KI und Automatisierung entscheidend Auswirkungen auf die Arbeitswelt haben werden (74 %). Und obwohl die junge Generation KI im Alltag tagtäglich erlebt, sind sie deutlich skeptischer: Über ein Fünftel (22 %) glaubt nicht an den Wandel durch künstliche Intelligenz. Für den Großteil ist klar, dass es in der Debatte um KI nicht um das “ob”, sondern um das “wie” gehen muss.

Das bestätigt auch die aktuelle GoDaddy Global Entrepreneurship Survey. Laut dieser kann KI ein echter Hebel sein: 72 % der Unternehmer*innen in der DACH-Region glauben, dass KI ihnen in Zukunft hilft, mit größeren Unternehmen zu konkurrieren. Und: Wer KI nutzt, spart in Deutschland im Schnitt 8 Stunden pro Woche – wertvolle Zeit, die laut den Befragten vor allem für die Entwicklung kreativer Ideen (50 %), Weiterbildung (33 %) und Kundenservice (33 %) eingesetzt wird.

Was wir brauchen: mehr Mut und bessere Rahmenbedingungen

Warum aber scheitern viele Gründungsabsichten schon in der Planungsphase? Neben der Motivation sind es vor allem finanzielle Risiken (41 %), fehlendes Startkapital (37 %) und mangelndes Wissen (30 %), die potenzielle Gründer*innen abschrecken. Dazu kommt ein strukturelles Problem: Nur jede(r) Sechste glaubt, dass die Ausbildung in Schule und Universitäten auf die Gründung oder Selbstständigkeit vorbereiten. Ein Schulfach „Entrepreneurship“? Fehlanzeige. Die Mehrheit in Deutschland wünscht sich mehr praktische Skills in Finanzbildung, rechtliche Grundlagen, Selbstorganisation und Problemlösungskompetenz als Teil der schulischen Ausbildung.

Der Gründergeist ist da, aber er braucht Unterstützung. Besonders die jungen Generationen zeigen Initiative, doch ihnen fehlt es oft an Know-how, Kapital oder der richtigen Orientierung. Was es jetzt braucht, sind gezielte politische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Maßnahmen:

• Frühe Förderung von Entrepreneurial Thinking in Schulen und Hochschulen.
• Förderprogramme, die junge und diverse Gründer*innen gezielt erreichen.
• Niedrigschwellige Tools, um den Einstieg zu erleichtern.
• Mentoring und Netzwerke, um Erfahrungswissen zugänglich zu machen.
• Entbürokratisierung und Vereinfachung von Gründungsprozessen.

Digitale Technologien, insbesondere KI, spielen bereits heute für viele Gründer*innen eine entscheidende Rolle und prägen Gründungen von Anfang an. Für viele ist das ein wichtiger Schritt, um aus einer Idee ein tragfähiges Modell zu entwickeln. Zugang zu digitalen Tools senkt nicht nur Einstiegshürden, sondern ermöglicht es, Geschäftsmodelle schlank und effizient zu testen – ohne große Investitionen.

Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, brauchen Gründer*innen Unterstützung: Mentoring, Schulungen und einfache Tools eröffnen gerade Menschen ohne technischen Hintergrund oder aus unterrepräsentierten Gruppen neue Chancen. So entsteht eine Gründungskultur, die inklusiver, breiter und zukunftsfähiger ist.

Die Autorin Alexandra Anderson ist Marketing Director Germany bei GoDaddy und seit mehr als zehn Jahren als Marketingexpertin in der IT-Branche tätig, www.godaddy.com/de/link-in-der-bio

Die Reichweite von Influencer*innen und ihr Einfluss auf die Follower*innen machen sie zu einem begehrten Teil von Marketingkampagnen und Produktplatzierungen von Unternehmen. Doch die Zusammenarbeit birgt nicht nur Fallstricke für die Influencer*innen selbst, sondern auch für Auftraggebende. Das gilt gerade auch im Hinblick auf die Sozialabgaben an die Künstlersozialkasse (KSK). Was es dabei zu beachten gibt, erklärt Rechtsanwältin Nicole Golomb bei Ecovis in Regensburg.

Influencer*innen sind heute feste Größen in Werbekampagnen, bei denen teils große Summen fließen. Wie zuletzt die Fälle in Nordrhein-Westfalen und mittlerweile auch in den anderen Bundesländern zeigen, können die steuerlichen Folgen gravierend sein: Dort prüfen Ermittler*innen des Landesamts zur Bekämpfung der Finanzkriminalität ein mögliches Steuervolumen von rund 300 Millionen Euro, das Influencer*innen nicht erklärt haben sollen. Neben unklaren Einnahmen aus Klickvergütungen, Werbedeals oder Abo-Zahlungen rücken damit auch die Pflichten von Unternehmen stärker in den Fokus, etwa wann sie die Künstlersozialabgabe (KSA) an die Künstlersozialkasse (KSK) für die Zusammenarbeit mit Influencer*innen zahlen müssen.

Wann Unternehmen die KSA zahlen müssen

Die KSK verschafft selbstständigen Künstlern und Publizisten Zugang zur gesetzlichen Kranken-, Pflege- und Rentenversicherung zu ähnlichen Bedingungen, wie sie Arbeitnehmende haben. Viele Unternehmen außerhalb der klassischen Medien- und Kreativbranche sind überrascht, dass auch sie die Künstlersozialabgabe zahlen müssen, wenn sie für Werbung oder Öffentlichkeitsarbeit Influencer oder andere Kreative beauftragen.

Unternehmen müssen die KSA leisten, wenn sie Aufträge an selbständige Künstler*innen oder Publizist*innen vergeben (Paragraph 24 Absatz 1 und Absatz 2 Künstlersozialversicherungsgesetz, KSVG). Dazu gehören einerseits klassische Verwerter wie Verlage, Fernsehsender oder Galerien. Andererseits trifft die Pflicht auch Unternehmen, die für ihre eigene Werbung oder Öffentlichkeitsarbeit externe Kreative beauftragen. Sobald Firmen Influencer*innen beauftragen, bewegen sie sich in einem Bereich, den sie gar nicht als abgabepflichtig wahrnehmen.

Für das Auftragsvolumen gelten Bagatellgrenzen, die jedoch nicht für klassische Verwerter gilt:

• bis Ende 2025: 700 Euro pro Kalenderjahr,
• ab 2026: 1.000 Euro pro Kalenderjahr geplant.
• Unterhalb dieser Schwellen entfällt die KSA.

Wann Influencer*innen abgabepflichtig werden

Als abgabepflichtig gelten Leistungen von selbständigen Künstler*innen oder Publizist*innen, wenn natürliche Personen oder Personengesellschaften sie erbracht haben. Arbeiten juristischer Personen, etwa von einer GmbH, oder von Gesellschaften wie einer GmbH & Co. KG oder einer Offenen Handelsgesellschaft lösen dagegen keine KSA aus.

Influencer*innen lassen sich durchaus als Künstler*innen einstufen, wenn sie Videos, Fotos oder Podcasts mit eigener kreativer Gestaltung produzieren. Bereits ein geringer künstlerischer Charakter kann genügen, um die Abgabepflicht zu begründen. Keine Abgabe fällt dagegen an, wenn ein(e) Influencer*in lediglich ein Produkt empfiehlt oder verlinkt, ohne eine eigenständige kreative Leistung zu erbringen.

Grauzonen und Risiken

In der Praxis entstehen häufig Unsicherheiten – etwa bei stilistisch aufwendig gestalteten Produktpräsentationen. Im Zweifel nimmt die KSK eine eigene Bewertung vor, die auch rückwirkend erfolgen kann. Das führt nicht selten zu erheblichen Nachforderungen.

Muss ein Unternehmen die Abgabe leisten, kommen weitere Pflichten hinzu, die so im KSVG geregelt sind:

• umfassende Auskunfts- und Vorlagepflichten (Paragraph 29),
• Meldung aller an selbständige Künstler*innen gezahlten Entgelte (Paragraph 27),
• Auszeichnungspflichten (Paragraph 28)
• Vorauszahlungspflichten (Paragraph 27 Absatz 2)

Beratung zahlt sich aus

Die Beauftragung von Influencer*innen kann also weitreichende Konsequenzen haben. Influencer-Marketing wird zunehmend wichtiger, doch die steuer- und sozialversicherungsrechtlichen Aspekte sind in vielen Unternehmen nicht ausreichend bekannt. Eine rechtzeitige Beratung hilft, Nachzahlungen und Bußgelder zu vermeiden.

Erst vor wenigen Tagen ging durch die Medien: Die Zahl der Arbeitslosen in Deutschland ist zum ersten Mal seit 2015 wieder auf über 3 Millionen gestiegen. Gleichzeitig verändert sich der Arbeitsmarkt rasant: Automatisierung und künstliche Intelligenz lassen traditionelle Tätigkeiten verschwinden, während neue Berufsbilder wie etwa „Prompt Engineer“ entstehen.

Allein 2024 nutzten über 200.000 Menschen einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit, um sich für neue Jobs zu qualifizieren. Doch bisher mussten Arbeitssuchende geeignete Kurse mühsam selbst recherchieren – Erfahrungsberichte sind oft unübersichtlich, Bewertungen fehlen, und die Vielzahl an Bildungsträgern erschwert die Entscheidung.

Careertune: Mit wenigen Klicks zum passenden Kurs

Genau hier setzt Careertune an: Nutzer*innen geben ihre Interessen, Vorerfahrungen, den gewünschten Zeitrahmen und Standort an. Ein Algorithmus schlägt daraufhin passende, geförderte Weiterbildungen vor. Anbietende und Kurse können anschließend transparent nach Inhalten, Dauer, Lernform (Präsenz oder Online) sowie Bewertungen verglichen werden.

Zum Start sind bereits über 20 Bildungsträger mit mehr als 500 Kursen auf der Plattform vertreten – von IT-Weiterbildungen über kaufmännische Angebote bis hin zu Pflege- und Handwerksqualifikationen.

„Bislang mussten Arbeitslose stundenlang Kurse recherchieren – wir wollen, dass sie mit wenigen Klicks den passenden Weg in ihre berufliche Zukunft finden“, erklärt Mitgründer Felix Hüsgen.

Die Plattform ist für Nutzer*innen kostenlos. Careertune vermittelt lediglich die Kursanfragen an die Bildungsträger.

Mehr Transparenz in der Weiterbildung schaffen

Careertune wurde im April 2025 von Felix Hüsgen und Finn Prietzel in Mannheim gegründet. Nach ersten Erfahrungen als Gründer und App-Entwickler entwickelten die beiden ihre Idee gemeinsam mit Arbeitslosen und Bildungsträgern.

„Wir brennen für das, was wir beruflich machen“, sagt Finn Prietzel. „Genau das wünschen wir uns auch für unsere Nutzer: eine Weiterbildung, die wirklich passt – und die Chance auf einen Job, für den sie selbst brennen.“

Neben Arbeitslosen sollen auch Mitarbeitende von Jobcentern und Arbeitsagenturen profitieren: Die Plattform soll sie bei der zeitaufwändigen Beratung entlasten. Langfristig plant das Start-up, zusätzlich die Vermittlung in passende Jobs aufzubauen.

"Prognosen sind schwierig, vor allem, wenn sie die Zukunft betreffen.“ Dieses Zitat, dessen Urheber nicht ganz eindeutig ist, bringt die Problematik in Bezug auf Planungen auf den Punkt. Alle, die schon einmal eine Geschäftsplanung erstellt haben, kennen die Extreme der Gefühlswellen zu diesem Thema. Zu Beginn legen wir die Umsatz- und Ergebnisziele nach bestem Wissen – und manchmal auch mit einer gesunden Portion Optimismus – für das nächste Jahr fest. Wir erwarten ein geregeltes Kundenwachstum, Neuaufträge bei bestehenden Kunden, ein paar Kosteneinsparungen in der IT und bei Beratungsleistungen sowie ein solides Ergebnis als Resultat. Ein wichtiger und motivierender Prozess für alle Beteiligten. So viel zum „spaßigen“ Teil.

Der Sog der Welle erreicht uns oft zur Mitte des geplanten Jahres. Dann haben wir genügend Informationen, um zu wissen, dass die Planung vielleicht doch nicht so aufgeht und auch nicht mehr aufgehen wird. Ein Reflex, den man häufig beo­bachten kann, ist dann zu sagen: „Die Planzahlen muss ich mir doch gar nicht mehr ansehen, die sind obsolet und helfen mir nicht mehr weiter.“ Die Planung wird daraufhin gänzlich verworfen. Damit fehlt aber eine wesentliche Komponente für die Unternehmenssteuerung, nämlich der Blick in die Zukunft. Ein mächtiges Werkzeug zur Lösung dieses Problems ist der Forecast.

Forecast: Definition, Mehrwert und „bester Zeitpunkt“

Der Forecast im Business-Kontext ist im Wesentlichen nichts anderes als die Mutter aller Prognosen: die Wettervorhersage. Wie beim Wetter will man beim Business-Forecast eine möglichst realitätsnahe Vorhersage der zukünftigen (Geschäfts-)Entwicklung treffen. Im Unterschied zur Planung, die gerade in den ersten Unternehmensjahren meist prophetischen Charakter hat, werden für den Forecast Informationen aus dem laufenden Geschäftsjahr herangezogen. Ziel dabei ist, frühzeitig Informationen über die erwartete – nicht die erhoffte – Geschäftsentwicklung zu generieren, um proaktiv Maßnahmen zur Ergebnisverbesserung ergreifen zu können. Der Forecast ersetzt somit den Plan nicht, sondern ist eine Ergänzung dazu. Ein häufiger Fehler von Unternehmen ist es, den Plan mit dem Forecast zu überschreiben. Durch die Auswertung von Ist, Plan und Forecast kann man jedoch sehr viel in Sachen Verbesserung der Planung lernen. Zusätzlich kann man so zum Jahresende bewerten, wie gut die Erreichung der ursprünglichen Ziele war (auch wenn das manchmal schmerzlich ist).

Eine sehr häufig gestellte Frage ist die nach dem „richtigen Zeitpunkt“ für den Forecast. Die für viele ernüchternde Antwort lautet: Es gibt keinen richtigen Zeitpunkt für den Fore­cast. Jeder Zeitpunkt ist besser, als gar keinen Forecast zu machen. Es sollten jedoch zumindest zwei Forecasts pro Jahr im Sinne folgender Logik erstellt werden:

• Forecast 1: Den ersten Forecast führt man am besten nach dem ersten Quartal mit Blick auf das Geschäftsjahresende durch: Zu diesem Zeitpunkt hat man einen ersten Eindruck vom Geschäftsjahr bekommen und weiß schon ganz gut, wo die Reise hingehen wird.
• Forecast 2: Nach dem dritten Quartal mit Blick über das Geschäftsjahr hinaus ist ein guter Zeitpunkt für den zweiten Forecast: Zu diesem Zeitpunkt kann man sehr gut einschätzen, wie sich das Geschäft entwickeln wird. Außerdem kann man auch schon ins Folgejahr „hineinschauen“ und so bspw. die ersten sechs Monate des Folgejahres pro­gnostizieren – mehr dazu im nächsten Abschnitt.

Konzerne und große mittelständische Unternehmen gehen beim Forecast sogar noch einen Schritt weiter. Breit aufgestellte Controlling-Abteilungen führen einen rollierenden Forecast durch. Das bedeutet, monatlich oder quartalsweise zwölf bis fünfzehn Monate in die Zukunft zu prognostizieren. Dieser Prozess soll hier allerdings nur der Vollständigkeit dienen, weil er für KMU und Start-ups zu aufwendig ist. So viel zur Theorie. Wie kann nun ein pragmatischer, regelmäßiger Forecast-Prozess zum Leben erweckt werden?

How to Forecast?

In KMU herrscht ein gewisser Respekt vor dem Aufwand, den ein Forecast in Erstellung und Pflege nach sich zieht. Das resultiert häufig daraus, dass sich viele Unternehmen bei der Durchführung zu sehr im Detail verlieren und bereits verfügbare Informationen nicht vollständig nutzen. Grundsätzlich lässt sich jedoch sagen: Sofern richtig aufgesetzt, kann der Forecast auch sehr rasch und pragmatisch durchgeführt werden. Drei wesentliche Erfolgsfaktoren sollten dabei beachtet werden.

Der Forecast basiert auf Ist-Daten

Um der Anforderung nach einem besseren Blick in die Zukunft zu genügen, müssen bereits Daten aus dem laufenden Geschäftsjahr als Aufsatzpunkt herangezogen werden. Wenn der erste Forecast des Jahres beispielsweise im April durchgeführt wird, setzt dieser auf den Ist-Werten für Januar bis März auf. Für den zweiten Forecast im September gelten dann die Ist-Werte für Januar bis August als Grundlage und die Werte aus dem ersten Forecast als Anhaltspunkt.

Die Berücksichtigung der Ist-Daten ermöglicht einerseits eine Bestandsaufnahme, auf der realistisch prognostiziert werden kann. Anderenfalls liefert sie eine fundierte Grund­lage, mit der regelmäßige Umsätze und Kosten einfach fortgeschrieben werden können. Das nimmt schon einiges an Glaskugellesen aus der Übung heraus. Sofern auch brauchbare Vorjahreswerte zur Verfügung stehen, können diese ebenfalls für den Forecast genutzt werden, um etwaige saisonale Effekte bei Umsätzen und Kosten abstimmen zu können. Budget- oder Plandaten für das Gesamtjahr sollten zusätzlich als Anhaltspunkt und Reality Check verwendet werden.

Der Forecast ist an den wesentlichen Treibern des Geschäfts ausgerichtet

Die Erstellung des Forecasts soll keinesfalls zur organisationslähmenden Mammutaufgabe verkommen. Hier schafft mehr Detail nur selten Mehrwert. Die Kunst beim Forecast ist es vielmehr, die wesentlichen Business-Treiber herauszufinden und sich auf diese zu fokussieren. Im Detail natürlich je nach Geschäftsmodell unterschiedlich, lassen sie sich jedoch verallgemeinernd in vier Cluster einteilen:

Umsatz: Für den Umsatz-Forecast stehen das Bestandsgeschäft (bestehende Kundenbeziehungen) und das potenzielle Neugeschäft im Fokus. Beim Bestandsgeschäft kann man den Forecast recht einfach an den erwartbaren Umsätzen aus den laufenden Kundenverträgen ausrichten. Dabei sollte man auch immer Erfahrungswerte in Bezug auf mögliche Kündigungen einfließen lassen. Der Forecast für das Neugeschäft erfordert schon etwas mehr planerische Ausrichtung, da eine realistische Einschätzung der Wahrscheinlichkeit von neuen Aufträgen notwendig ist. Hierbei hilft es, die CRM-Pipeline rückwärts, von gelegten Angeboten bis noch losen Kontakten, abzuarbeiten und zu jedem Kunden in der Pipeline eine Einschätzung in Bezug auf Auftragshöhe, Auftragszeitpunkt und Zeitpunkt der ersten möglichen Rechnungsstellung zu geben. Für den Umsatz-Forecast zählt ausschließlich der Zeitpunkt der Rechnungsstellung. Im Zuge der Bewertung des Neugeschäfts kann es also passieren, dass aufgrund von langen Sales-Zyklen keine neuen Umsätze in der Forecast-Periode entstehen. Diese kann man aber schon für die nächste Forecast-Periode vorhalten. Die Summe der erwartbaren Umsätze aus dem Bestands- und dem Neugeschäft abzüglich möglicher Kündigungen ergibt einen fundierten Umsatz-Forecast.

Herstellkosten: Nachdem der Umsatz prognostiziert ist, gilt es jene Kosten, die direkt mit der Erzielung des Umsatzes einhergehen, vorzusehen. Diese beinhalten je nach Geschäftsmodell Material (Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffe), Waren und externe Dienstleistungen (z.B.: Subunternehmer), die direkt an der Umsatzerzielung teilnehmen. Zusätzlich sollten auch etwaige Provisionen, die an Vertriebspartner zu verrichten sind sowie Verpackungs- und Frachtkosten für Produkte berücksichtigt werden. Zur Vereinfachung des Forecasts für die variablen Kosten kann man sich entweder auf repräsentative Ist-Werte aus der Vergangenheit beziehen oder – für Controlling-Connaisseurs – auch die Deckungsbeitrags- bzw. Stückkostenkalkulation heranziehen. Auch hier gilt es, nicht jede sprichwörtliche Schraube zu kalkulieren, sondern für den Beginn mit realistischen Prozentwerten zu arbeiten (beispielsweise betragen die variablen Kosten im Durchschnitt 35 Prozent des Umsatzes).

Sonstige Kosten: Zu diesen zählen, je nach Geschäftsmodell in unterschiedlicher Größenordnung, Personalkosten, Büro und Miete inkl. Instandhaltung, Software und IT, Beratung, Buchführung und Werbung. Die sonstigen Kosten sind meist vermeintlich einfacher zu prognostizieren. Viele dieser Positionen können anhand der Vergangenheitswerte fortgeschrieben werden. Eine Differenzierung ist allerdings oft ratsam, um nicht blind die Vergangenheit fortzuschreiben. Klassiker, die hier gern vergessen werden, sind Sonderzahlungen für Personal, Jahresrechnungen für Beratungen und Lizenzen (z.B.: Rechnungen für die Jahresabschlusserstellung, Jahreslizenz­abrechnungen) und Sonderkosten für Werbeaktionen etc.

Liquidität: Ein besonders unbeliebtes Thema in jedem Forecast ist die Liquidität. Diese entscheidet jedoch im Zweifelsfall über die wirtschaftliche Standfähigkeit eines Unternehmens. Frei nach dem berühmten Spruch „Revenue is vanity, profit is sanity, cash is king“, sollte die Liquidität auch im Forecast berücksichtigt werden. Auf die Gefahr hin repetitiv zu sein, zählt auch hier, nicht jede Kontotransaktion vorauszusehen, sondern die wichtigsten Stellschrauben zu fokussieren.

Diese sind in der Regel für die Liquidität: Zahlungseingänge von Kunden: aus dem Umsatz-Forecast abgeleitete Zahlungsziele der Kunden; Zahlungsausgänge an Lieferanten/Personal etc.: aus dem Kosten-Foreacst abgeleitete Zahlungsziele an Lieferanten; Entwicklung der Lagerbestände; Investitionen; Finanzierung mit Berücksichtigung der Einzahlungen aus Kreditaufnahmen und der regelmäßigen Rückzahlungen der laufenden Kredite; unterjährige Steuer- und Gebührenzahlungen (Umsatzsteuer, Gewerbesteuer, Körperschaftsteuer(voraus)zahlungen, Sozialabgaben).

Der Forecast basiert auf kaufmännischer Vorsicht anstatt unternehmerischem Optimismus

Wenn es darum geht, ein realistisches Bild der Geschäftsentwicklung zu zeichnen, ist der unternehmerische Optimismus oft das Eintrittstor zur Realitätsverweigerung. Das gilt es beim Forecast – genauso wie bei der Wetterprognose – unbedingt zu vermeiden. Daher ist beim Forecast kaufmännische Vorsicht geboten. Bei der Überprüfung der Forecast-Ergebnisse sollte deshalb unbedingt ein sog. Reality Check gemacht werden, der folgende Fragen umfasst:

• Basiert der Sales-Forecast auf Fakten (Erwartungswerte für Folgegeschäft, bestehende Leads, Angebote) oder wurde rein das Prinzip Hoffnung angewendet?
• Kann das erwartete Umsatzwachstum mit den aktuellen Ressourcen gestemmt oder muss die Kapazität aufgestockt werden?
• Muss für das Umsatzwachstum in Marketing, Werbung oder sonstige Bereiche investiert werden?
• Sind alle unterjährigen Kosten berücksichtigt (z.B.: Kosten für Jahresabschluss, Strom/Gas)?

Ein weiterer hilfreicher Reality Check ist, den Forecast für zumindest zwei Szenarien anzuwenden. Ein Szenario sollte dabei ein „pessimistic case“ sein, in dem die Ergebnisauswirkungen einer schwächeren Geschäftsentwicklung prognostiziert und in diesem Zuge auch Maßnahmen zur Ergebnisverbesserung vorbereitet werden. Damit ist man auf unerwartete Entwicklungen vorbereitet und kann rasch reagieren. Es darf natürlich auch gleichzeitig ein „moonshot case“ erstellt werden, in dem die Konsequenzen eines starken Wachstums dargestellt werden. Das sollte aber keine reine Motivationsübung sein, schließlich benötigt es auch für ein starkes Wachstum vorbereitende Maßnahmen, sonst ist der Übergang zum „pessimistic case“ ein allzu rascher.

Prognosen sind sicherlich nicht einfach, dennoch sind sie einer der wichtigsten Hebel, um als Unternehmer in den „Driver Seat“ zu kommen und proaktiv und mit Voraussicht die Entwicklung des eigenen Unternehmens zu gestalten. Mit der richtigen Struktur und einem pragmatischen Zugang wird der Forecast zu einem der wichtigsten Steuerungsprozesse für Unternehmen. Das sorgt für mehr Sicherheit und macht auch mehr Spaß, als sich ausschließlich dem Prinzip Hoffnung hinzugeben. Oder wie es Mark Twain einst ausdrückte: „It is best to read the weather forecast before praying for rain.“

Die Autoren Bernhard Frühlinger und Christian Löw sind Gründer und Geschäftsführer der Acquedus Business Services GmbH. Mit dem digitalen Controlling-Service Adam bieten sie ein Tool für KMU und Start-ups an.

Gegründet 2023 von dem ehemaligen Freshfields-Anwalt Viktor von Essen und dem dänischen Software Engineer Dr. Bo Tranberg, unterstützt Libra nach eigenen Angaben heute bereits über 6.000 Jurist*innen in mehr als 500 Kanzleien und Rechtsabteilungen. Die Plattform bietet maßgeschneiderte, KI-gestützte Anwendungen für Recherche, Analyse und Dokumentenerstellung, die sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren.

Neben innovativen Team-Workflows für die gemeinsame Mandats- und Dokumentenbearbeitung verfügt Libra über direkte Anbindungen an Fachinhalte des Dr. Otto Schmidt Verlags sowie Handelsregisterdaten via OpenRegister. Damit können Nutzer*innen relevante Informationen direkt in der Chatfunktion abrufen.

Sicherheit und Vertraulichkeit stehen im Zentrum der Plattform: Libra hostet ausschließlich in der EU, ist ISO 27001-zertifiziert und erfüllt sämtliche Anforderungen von DSGVO, BRAO und § 203 StGB.

Jetzt hat Berliner LegalTech-Start-up einen wichtigen Meilenstein erreicht: Nicht einmal zwei Monate nachdem Libra die Grenze von 1 Million Annual Recurring Revenue (ARR) erreicht hat, erzielt die Plattform bereits 2 Millionen Euro ARR. Damit positioniert sich Libra als eines der dynamischsten LegalTech-Start-ups Europas und unterstreicht den Wandel, den die KI in der Rechtsbranche vorantreibt.

„Dass wir in so kurzer Zeit die Marke von 2 Millionen ARR überschreiten konnten, zeigt die enorme Nachfrage nach praxisnahen, sicheren und intelligenten LegalTech-Lösungen“, sagt Co-Founder und CEO Viktor von Essen. „Wir sehen uns bestätigt, dass die Zukunft juristischer Arbeit in der Kombination aus höchster Datensicherheit, nahtloser Technologie-Interaktion und leistungsfähiger KI liegt.“

Es gibt eine Wahrheit über Gründende, die in keinem Pitch Deck steht und auf keiner Start-up-Konferenz ausgesprochen wird: Viele scheitern nicht nur am Markt, sondern vor allem an sich selbst. Nicht, weil sie zu wenig können oder zu wenig leisten, sondern weil sie zu viel wollen. Zu viel Kontrolle, zu viel Macht, zu viel Ego. Diese Beobachtung ist so schmerzhaft wie eindeutig: Aus dem/der visionären Gründer*in wird der/die größte Skalierungsfeind*in des eigenen Unternehmens.

Die Walnussbaum-Falle

Gründende sind oft wie Walnussbäume in der Unternehmenslandschaft: mächtig und prägend. Doch wer schon einmal unter einem Walnussbaum gestanden hat, wird bemerken: In seinem Schatten wächst nichts. Viele Start-ups – insbesondere in der Beratungs-Industrie, sind um die Persönlichkeit, das Charisma und den Erfahrungsschatz der Gründenden konstruiert. Das funktioniert für die ersten Jahre oft erstaunlich gut und überzeugend. Doch spätestens dann tappen nicht wenige Gründe*innenpersönlichkeiten in die Walnussbaum-Fall: In ihrem enormen Schatten drohen Talente zu verkümmern, bevor sie überhaupt die Chance haben zu gedeihen.

Es gibt keinen Backup-Guru. Gerade bei beratungsintensiven Geschäftsmodellen wird das fatal: Das gesamte Unternehmen kreist um eine Person, ihre Expertise, ihre Ausstrahlung. Was passiert, wenn diese Person ausfällt, überlastet ist oder – noch schlimmer – zum Flaschenhals wird?

Holger Tumat, Co-Gründer von JobRad, kennt die Problematik. Jobrad hat den Sprung vom Start-up in ein gestandenes, mittelständisches und erfolgreiches Unternehmen längst geschafft. Er bringt es auf den Punkt: „Ich glaube, das Entscheidende ist, dass man als Gründer, als Unternehmer nicht loslassen kann. Und das ist ein Vorteil, manchmal eben auch ein Nachteil.“

Der Vorteil? Diese Hartnäckigkeit, diese obsessive Detailverliebtheit erweckt Startups überhaupt erst zum Leben. Carsten Maschmeyer, einer der bekanntesten Investoren des Landes, hat bei seinen Investmentrunden ein klares Prinzip: „Ich investiere weniger in Ideen als in Teams.“ Er glaubt an die Kraft des Commitments des Gründungsteams.

Der Nachteil? Genau diese Eigenschaften können das Unternehmen, wenn sie nicht moderiert werden, den eigenen Erfolg später aushebeln.

Emotionale Skalierungsgrenzen

Skalierungschancen offeriert der Markt. Doch diese Formel greift zu kurz. Wachstum von Start-ups ist auch immer eine Frage von systematischer Organisationsentwicklung. Nicht selten herrscht noch immer der/die Gründer*in, die jeden Kundenvertrag persönlich durchkämmt wie ein(e) Archäolog*in antike Scherben, obwohl das Team längst 50 Seelen zählt. Da thront der/die Gründer*in in jedem Meeting wie ein(e) wohlwollende(r) Patriarch bzw. Patriarchin, davon überzeugt, den einen richtigen Weg zu kennen, wie das Unternehmen zu führen ist.

Auch die Mitarbeitenden der ersten Stunde ächzen nicht selten unter kulturellen Wachstumsschmerzen. Wenn aus der Pizza-Bohème im Großraumbüro von einst die Betriebskantine im Erdgeschoss wird, erscheint die Anfangszeit idyllisch. Aus spontanen Eingebungen am Kickertisch werden liturgische Abstimmungsrunden. Was zuvor in einem kurzen One-and-One geklärt wurde, erstickt nun in endlosen Meetingschleifen. Diese emotionalen Skalierungsgrenzen sind härter als jede Finanzierungsrunde. Es ist der Moment, in dem Gründende erkennen müssen: Die Fähigkeiten, die ein Start-up zum Leben erwecken, sind nicht dieselben, die es zum Skalieren bringen.

„Wir haben ja eine Kultur mit aufgebaut, die sehr stark auf Eigenverantwortung setzt, auf Vertrauen. Und mit der Größe kommt zwangsläufig eine andere Form von Struktur“, beschreibt Holger Tumat diese anspruchsvolle Transformation.

Die Krux: Nicht nur die Gründenden kämpfen mit dem Loslassen. Auch die Mitarbeitenden der ersten Stunde trauern der kuscheligen Start-up-Atmosphäre nach. So wird Organisationsentwicklung schnell zur Trauerarbeit.

Gründende vs. Unternehmer*in: ein Identitätsproblem

Die Trauer hat noch eine tiefere Dimension, die oft übersehen wird: Viele Gründende fremdeln mit dem Begriff Unternehmer*in. Gründer*in sein klingt visionär, kreativ, revolutionär. Unternehmer*in hingegen? Das riecht nach Macht, nach Hierarchie, nach alten weißen Männern in Anzügen.

Dorothea von Wichert-Nick, die Gründende auf dem Weg zum CEO begleitet, kennt das Dilemma: „Mein Unternehmen wächst, aber ich wachse nicht mit.“ Dieser Satz fällt in ihren Beratungen immer wieder. Die Gründenden spüren, dass sie selbst zum Flaschenhals werden, aber der Übergang vom operativen Macher zum reifen Leader ist der kritischste Schritt.

Das Paradox: Aus Angst, die ursprüngliche Startup-DNA zu verlieren, werden notwendige Veränderungen aufgeschoben. Doch genau diese Vermeidungshaltung führt zur Bedrohung der kulturellen Identität. Wenn der Veränderungsdruck so groß wird, dass überhastete Anpassungen vorgenommen werden müssen, entsteht ein kulturelles Vakuum: irgendwo zwischen kleinem Fisch und zahnlosem Hai.

Erfolgreiche Gründer*innenpersönlichkeiten zeichnen sich genau dadurch aus, dass es ihnen gelingt, aus einer Idee, ein gesund wachsendes Unternehmen aufzubauen und ihre Rolle ebenfalls weiterzuentwickeln.

Philipp Westermeyer von OMR zieht für sich selbst das Resümée: „Heute bin ich eher Unternehmer, aber ich bin auch immer Gründer. Und ich glaube, das ist auch okay.“ Diese begriffliche Klarheit ist mehr als Wortklauberei. Sie spiegelt die Bereitschaft wider, sich selbst immer wieder neu zu erfinden.

Der schwierigste Schritt: Den Weitblick bewahren, aber sich selbst überflüssig machen, ohne die Seele des Unternehmens zu verlieren.

Das Boutiquen-Syndrom

Es gibt sie, diese Gründenden, die ihre Unternehmen wie kostbare Bonsais hegen: klein, kontrollierbar, perfekt gestutzt. Die lieber Herr/Herrin über ein exklusives Reich bleiben, als den Sprung ins unberechenbare Wachstum zu wagen. Das wäre ehrenhaft, wenn es eine bewusste Entscheidung wäre.

Problematisch wird es, wenn diese Entscheidung aus Angst getroffen wird. Angst vor Kontrollverlust, vor Komplexität, vor der Verantwortung für mehr Menschen. Dann, so warnt auch Dorothea von Wichert-Nick, wird aus der feinen Boutique ein selbstgebautes Skalierungsproblem: Keine Entwicklungsperspektiven für das Team, keine Wachstumschancen, keine Exit-Optionen.

Die Mitarbeitenden spüren das. Sie merken, wenn ihre Karriere an der Risikoaversion des Gründers zerschellt. Das Ergebnis: Brain Drain. Die Besten gehen zu Unternehmen, die ihnen Wachstum ermöglichen.

Die Demut des Loslassens

Man muss nicht denken, dass man unersetzlich ist. Dieser Satz klingt simpel, ist aber für viele Gründende eine Zumutung. Das Paradox der Gründung: Man muss sich engagieren, als sei man unersetzlich. Und man muss lernen, sich für ersetzbar zu halten, um es zu skalieren.

Loslassen ist ein Akt der Demut. Es bedeutet zu akzeptieren, dass andere Dinge anders und manchmal sogar besser machen können. Es bedeutet, das eigene Ego zugunsten des Unternehmens zurückzustellen.

Gutes Leadership = strategisches Loslassen

Wie geht das konkret? Hier drei Ansätze aus der Praxis:

1. Delegiere deine Lieblingsprojekte zuerst: Nicht die lästigen Aufgaben abgeben, sondern bewusst die Bereiche, die einem am Herzen liegen. Das schmerzt und zeigt dem Team, dass man es ernst meint.

2. Schaffe Redundanz in der Expertise: Für jeden kritischen Bereich sollten mindestens zwei Personen verantwortlich sein. Das Ziel: Der/die Gründer*in wird zum Backup, nicht zum unersetzlichen Flaschenhals.

3. Institutionalisiere den Dissens: Etabliere Strukturen, in denen Widerspruch nicht nur möglich, sondern erwünscht ist. Gute Entscheidungen entstehen durch Reibung, nicht durch Harmonie.

Vom Kontrollfreak zum Möglichmachenden

Die erfolgreichsten Gründer*innen sind nicht die, die am längsten alles kontrollieren, sondern die, die am klügsten loslassen. Sie werden zu Möglichmacher*innen und Brückenbauer*innen. Sie schaffen Räume, in denen andere großartige Arbeit leisten können.

Das ist die härteste Lektion im Gründer*innenleben: Der größte Erfolg liegt darin, sich selbst überflüssig zu machen. Nicht als Person, aber als Bottleneck.

Chef*in oder Gottheit? Die Antwort ist klar: Ein(e) gute(r) Chef*in schafft andere Gottheiten. Ein(e) schlecht (r) bleibt allein auf dem Olymp. Und rätselt, warum das Unternehmen nicht gen Himmel steigt.

Das Loslassen ist schmerzhaft. Aber es ist der einzige Weg, wie aus einer guten Idee ein großes Unternehmen wird. Eine Schippe Demut und ein Denken in Möglichkeiten statt in Macht würde der Gründer*innenszene gut bekommen.

Die Autorin Jule Jankowski ist Deutschlands erste Arbeitsfeuilletonistin und Host des Podcasts GOOD WORK im brand eins-Netzwerk.

Tipp der Redaktion: Hier zum Nachhören: die GOOD WORK Folgen mit Dorothea von Wichert-Nick, Philipp Westermeyer, Carsten Maschmeyer und Holger Tumat.

Die jüngsten Verhandlungen in Genf über ein globales Plastikabkommen sind wieder ohne Ergebnis geblieben. Die mehr als 180 verhandelnden Nationen konnten sich nicht einigen. Seit mehr als 50 Jahren sind die Gefahren durch Plastikmüll bekannt – und doch wird immer mehr davon produziert. Jedes Jahr entstehen rund 460 Millionen Tonnen Plastik, weniger als 10 Prozent davon werden recycelt und über 30 Millionen Tonnen gelangen in die Ozeane.

Auf politischer Ebene zeichnet sich bislang keine Lösung ab, auf die man sich global einigen könnte. Neue Vorgaben wie die Pflicht zu fixierten Flaschendeckeln in der EU sorgen eher für Frust. „Seit Jahrzehnten reden wir über das Plastikproblem. Um es zu lösen braucht es technologische Ansätze“, sagt Dr. Carsten Gerhardt, Vorsitzender der gemeinnützigen Circular Valley Stiftung. Solche Ansätze liegen längst auf dem Tisch. „Start-ups aus aller Welt zeigen, dass Innovation schneller sein kann als Verhandlungen.“

Start-ups aus aller Welt arbeiten an Lösungen

Einige dieser Unternehmen hat der Circular Economy Accelerator der Circular Valley Stiftung bereits unterstützt. Das Start-up PROSERVATION etwa stellt Polsterverpackungen aus Nebenprodukten der Getreideindustrie her, BIOWEG ersetzt Mikroplastik durch Biomaterialien aus Lebensmittelabfällen und das Unternehmen Biomyc verwendet Myzel-Verbundwerkstoffe aus Pilzwurzeln und Pflanzen.

Daüber hinaus stellt NYUNGU AFRIKA Damenhygieneprodukte aus Ananasblatt- und Maisschalenfasern her, Midwest Composites nutzt Ernteabfälle für die Herstellung von Textilien und Vlastic bietet eine Alternative zu geschäumten Kunststoffen auf Flachsbasis.

Wenn Produkte das Ende ihrer Lebensdauer erreichen, können sie durch Recycling ein zweites erhalten. Ecoplastile verwandelt Abfälle in langlebige Dachziegel, Gescol macht Bauplatten aus Schuhsohlen und Novoloop nutzt schwer zu recycelndes Polyethylen zur Produktion von thermoplastischen Hochleistungs-Polyurethanen.

Chemisches Recycling zerlegt Kunststoffe in molekulare Bausteine. Das Unternehmen CARBOLIQ verwendet ein katalytisches Niedertemperaturverfahren, um gemischte Kunststoffe in Öl umzuwandeln, das fossile Rohstoffe ersetzen kann; Radical Dot extrahiert Monomere, um sie erneut verwenden zu können.

Zu chemischem Recycling hat Circular Valley in diesem Jahr einen Informationsfilm veröffentlicht, der die Möglichkeiten dieser Methode erklärt und verdeutlicht.

Preisvergleiche bei Luxusuhren lohnen sich durch erhebliche Preisdifferenzen zwischen verschiedenen Händlern, die mehrere hundert bis tausend Euro betragen können. Diese Unterschiede entstehen hauptsächlich durch verschiedene Kostenberechnungen und unterschiedliche Margenstrategien der Anbieter. Während manche Händler auf Premium-Service setzen, bieten andere günstigere Preise durch schlankere Betriebsstrukturen. Besonders bei begehrten Modellen von Rolex, Patek Philippe oder Audemars Piguet variieren die Preise stark zwischen den Anbietern. Ein gründlicher Preisvergleich kann daher zu beträchtlichen Einsparungen von bis zu 30 Prozent führen. Gleichzeitig hilft er dabei, den tatsächlichen Marktwert einer Luxusuhr präzise zu ermitteln. Die Investition in eine hochwertige Armbanduhr rechtfertigt den Aufwand für einen detaillierten Vergleich verschiedener Anbieter vollständig. Die folgenden Abschnitte zeigen, worauf man achten sollte.

Zwischen den einzelnen Händlern existieren teilweise deutliche Preisunterschiede

Konkrete Beispiele verdeutlichen das Sparpotenzial beim Uhrenkauf: Spezialisierte Händler bieten permanent Armbanduhren mit Rabatten von mehreren tausend Euro unter dem Neupreis an. Diese deutlichen Preisvorteile entstehen durch unterschiedliche Beschaffungswege, Lagerbestände und Verkaufsstrategien der Anbieter. Plattformen wie Watchy24.de ermöglichen es, diese Preisunterschiede transparent zu vergleichen und das beste Angebot zu identifizieren. Während Boutiquen oft Listenpreise verlangen, können autorisierte Händler erhebliche Rabatte gewähren. Online-Händler profitieren von geringeren Betriebskosten und geben diese Kostenvorteile häufig an Kunden weiter.

Besonders bei limitierten Editionen oder seltenen aktuellen Modellen können die Preisunterschiede zwischen verschiedenen Anbietern deutlich ausfallen und eine sorgfältige Recherche rechtfertigen.

Internationale Preisunterschiede und Währungseffekte: Worauf sollte man achten?

Länderspezifische Preisdifferenzen bei Luxusuhren ergeben sich aus verschiedenen wirtschaftlichen Faktoren. Währungsschwankungen beeinflussen die Preisgestaltung deutlich, besonders bei hochwertigen Herstellern aus der Schweiz, die – ebenso wie viele Start-Ups – verstärkt darauf achten, ein hohes Maß an Markenschutz zu gewährleisten. Die unterschiedlichen Mehrwertsteuersätze zwischen den Ländern wirken sich direkt auf die Listenpreise aus. So liegt die Mehrwertsteuer in Deutschland bei 19 Prozent, während sie in der Schweiz und in einigen anderen Ländern deutlich niedriger ist.

Außereuropäische Märkte wie Hongkong oder Singapur bieten teilweise deutlich günstigere Preise, wobei Import- und Zollbestimmungen unbedingt zu beachten sind. Ein internationaler Preisvergleich kann erhebliche Kostenvorteile offenbaren, setzt jedoch Kenntnisse über Garantie- und Servicebedingungen voraus.

Lohnt es sich, auf dem Gebrauchtmarkt Ausschau zu halten?

Der Gebrauchtmarkt für Luxusuhren bietet Einsparpotenziale von bis zu 30 Prozent bei meist stabiler Wertentwicklung. Hochwertige Marken behalten auch als gebrauchte Modelle eine hohe Werterhaltungsrate von durchschnittlich 70 bis 80 Prozent. Plattformen für den Second-Hand-Handel verfügen über umfangreiche Bestände mit detaillierten Zustandsbeschreibungen.

Gebrauchte Luxusuhren werden häufig professionell aufbereitet und einer Qualitätsprüfung durch Fachbetriebe unterzogen. Die Wertstabilität macht den Gebrauchtmarkt zu einer attraktiven Investitionsmöglichkeit für Sammler. Seltene oder nicht mehr produzierte Modelle können sogar an Wert gewinnen. Die transparente Preisgestaltung ermöglicht fundierte Vergleiche und realistische Einschätzungen bei deutlich geringeren Anschaffungskosten.

Expertise als wichtiger Faktor für den Kauf einer Luxusuhr

So gut wie jeder hat individuelle Vorstellungen davon, was er sich gönnen möchte. Manche träumen davon, als digitaler Nomade die Welt zu sehen, andere möchten sich irgendwann eine Luxusuhr leisten können.

Daher ist es wichtig, sich zunächst über die eigenen Ansprüche klar zu werden. Falls die Wahl auf die Luxusuhr fällt, gilt: Die Authentizitätsprüfung bildet die Grundlage für sichere Transaktionen im Luxusuhrenmarkt und beeinflusst maßgeblich die Preisgestaltung. Erfahrene Fachhändler verfügen über spezialisierte Prüfverfahren wie Seriennummern-Checks, Analyse von Werkscodes und Materialuntersuchungen.

Zertifikate, Originalverpackungen und Servicedokumente erhöhen die Glaubwürdigkeit und den Wert einer Uhr erheblich. Experten bewerten den Zustand des Uhrwerks, die Originalität der Komponenten sowie die historische Bedeutung. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Uhrmachern minimiert Risiken beim Kauf hochwertiger Zeitmesser.

Seriöse Händler bieten Echtheitsgarantien und übernehmen die Haftung für die Authentizität ihrer Angebote.

Ein Ausblick auf die (mögliche) langfristige Wertentwicklung

Ein fundierter Preisvergleich bei Luxusuhren zahlt sich oft langfristig über einen Zeitraum von fünf bis zehn Jahren durch bessere Investitionsentscheidungen aus. Die Analyse großer Mengen weltweiter Angebote ermöglicht realistische Markteinschätzungen und das Erkennen von Trends bei renommierten Marken. Erfolgreiche Sammler berücksichtigen sowohl aktuelle Preise als auch die historische Wertentwicklung ihrer Wunschmodelle.

Die Nutzung professioneller Vergleichsplattformen und eine regelmäßige Marktbeobachtung helfen, Risiken zu minimieren und das Preis-Leistungs-Verhältnis zu maximieren. Internationale Preisunterschiede sowie der Gebrauchtmarkt bieten zusätzliche Einsparpotenziale für informierte Käufer. Langfristig profitieren Sammler von fundiertem Markt-Know-how bei zukünftigen Käufen und Verkäufen ihrer Luxusuhren-Kollektion.

Wie und wann bist du bzw. seid ihr auf die Idee zu snaatch gekommen?

Marc ist seit 15 Jahren als professioneller Fotograf und Kameramann für zahlreiche weltweit agierende Unternehmen tätig. Dabei stelle er immer wieder fest, dass es trotz „Industrie 4.0“ und anderen Versuchen, die Digitalisierung voranzutreiben, nach wie vor große Probleme beim Übertragen und Archivieren von Foto- und Videomaterial gibt. Viele Unternehmen arbeiten noch heute mit USB-Sticks oder externen Festplatten. Somit fällt es schwer Daten doppelt zu sichern, geschweige denn diese wiederzufinden. Da die meisten Softwarelösungen, die es bereits auf dem Markt gibt, Nachteile haben (nicht DSGVO-konform, kompliziert zu bedienen), wollten wir ein System entwickeln, das die Vorteile der anderen zusammenfasst. Aus dieser Idee heraus wurde snaatch geboren.

Was waren dann die wichtigsten Schritte und ggf. auch Hürden von der Idee über die Entwicklung bis zum fertigen Produkt bzw. System?

Zuerst mussten wir einen Programmierer finden, der nicht nur gewillt war, unsere Vision in eine technische Lösung umzusetzen, sondern der gleichzeitig auch selbst Interesse daran hatte, die ursprüngliche Idee weiterzuentwickeln. Wir wollten keinen reinen Dienstleister, sondern einen gleichberechtigten Partner, den wir schließlich 2019 in Sebastian gefunden hatten. Der erste Prototyp wurde dann im Februar 2020 bei der Münchner Sicherheitskonferenz, unserem Entwicklungspartner, auf Herz und Nieren getestet. Das waren extrem stressige Tage, da immer wieder Fehler auftauchten. Die Redakteure, die unser System nutzten, brauchten einen langen Atem. Für uns war diese Erfahrung jedoch extrem wichtig, da wir die Informationen gesammelt, die Fehler behoben und das System noch einmal optimiert haben. Während des ersten Corona-Lockdowns haben wir das System, das bis dato als reine Bild- und Videodatenbank gedacht war, dann zu einem vollumfänglichen Digital-Asset-Managementsystem ausgebaut.

Auf den Punkt gebracht: Was ist das Besondere an snaatch bzw. wie hebt ihr euch von anderen Datenmanagement-Systemen ab?

Snaatch ist intuitiv zu bedienen. Da der Aufbau einer Desktopoberfläche ähnelt, fällt die Integration bereits vorhandener Infrastrukturen in unser System sehr einfach. So können mit nur einem Klick z.B. ganze Ordnerstrukturen hochgeladen werden. Zudem setzen wir ausschließlich auf deutsche Server und sind im Gegensatz zu vielen anderen Anbietern daher DSGVO-konform. Ein weiterer Vorteil ist, dass wir uns nicht nur auf bestimmte Formate konzentriert haben. Egal, ob Powerpoint-Präsentation, Video oder Briefing im Word-Format – auf snaatch kann man wirklich alle Dateitypen hochladen, verschlagworten und mit Metadaten (z.B. Informationen über den Ersteller oder Lizenzen usw.) versehen. Eine intelligente Suche hilft beim schnellen Wiederfinden. Gleichzeitig können mit nur wenigen Klicks ansprechende Medienportale generiert werden.

Trotz fortschreitender Digitalisierung bleibt der ineffiziente Zugang zu internem Wissen eine der größten Herausforderungen vieler Unternehmen. Selbst dokumentiertes Wissen bleibt häufig schwer auffindbar, da es über unterschiedliche Systeme verstreut ist. Gleichzeitig droht mit dem altersbedingten Ausscheiden vieler Fachexpert*innen wertvolles Wissen verloren zu gehen. Es mangelt an Lösungen, die mit der komplexen, heterogenen Informationslandschaft moderner Organisationen umgehen können und Wissen abteilungsübergreifend zugänglich und nutzbar machen.

„Wissensmanagement bleibt bis heute eine der größten Hürden für erfolgreiche Prozesse und Entscheidungen“, sagt Sara Jourdan, CEO und Mitgründerin von Genow. „Viele Beschäftigte verbringen täglich 20 bis 30 Prozent ihrer Zeit allein mit der Informationssuche in unstrukturierten Datenbeständen.“

KI-basierte Wissensprozesse für jeden Kontext

Das 2023 von Dr. Timo Koppe, Adrian Glauben, Dr. Sara Jourdan und Prof. Peter Buxmann gegründete Spin-off Genow hatte im Vorfeld der Gründung an der TU Darmstadt über mehrere Jahre hinweg intensiv zu generativer KI im Unternehmenseinsatz geforscht. Dabei wurde deutlich, dass klassische KI-Lösungen im Unternehmensalltag häufig an fehlendem Kontext scheitern. Mit „Wingman“ adressiert Genow genau dieses Problem mit einer skalierbaren Knowledge Operations Plattform, die fragmentiertes Wissen aus Systemen wie SharePoint, Confluence, Jira oder DMS-Lösungen intelligent zusammenführt und kontextuell nutzbar macht. Wingman ist bereits bei ersten internationalen Großkunden im Einsatz und ist für tausende Mitarbeitende zum täglichen Begleiter geworden, um schnell und zielgerichtet auf internes Wissen zuzugreifen und dieses produktiv zu nutzen.

Die Plattform versteht nicht nur Inhalte semantisch, sondern berücksichtigt auch unternehmensspezifische Metadaten, Fachbegriffe und Zusammenhänge. So entstehen präzise und verlässliche Antworten, selbst bei komplexen Fragestellungen, und zugleich lassen sich Wissenslücken gezielt identifizieren. Unternehmen können somit individuelle KI-Anwendungen für verschiedene Bereiche wie HR, Vertrieb, Compliance, Kundenservice oder Engineering konfigurieren. Ziel ist es, das Wissensmanagement grundlegend neu zu denken und Unternehmen eine zukunftssichere Lösung für den Aufbau, Erhalt und die Nutzung ihres internen Wissens zu bieten. Die Plattform kann vollständig in der kundeneigenen Cloudumgebung betrieben werden und erfüllt höchste Anforderungen an Datensicherheit, Skalierbarkeit und Kontrolle.

„Mit Genow investieren wir in ein Team, das aus exzellenter Forschung eine skalierbare Lösung für eines der zentralen Probleme der Wissensarbeit entwickelt hat“, sagt Sebastian Schnell von der BMH. „Wingman überzeugt durch technologische Tiefe, Praxisrelevanz und hohes Marktpotenzial.“

„Wir sehen viele Start-up-Aktivitäten in diesem vielversprechenden Markt, aber nur wenige verstehen die Bedürfnisse großer Corporates so gut wie dieses Team. Nach einer beeindruckenden Bootstrapping-Phase sind wir gespannt, was sie mit diesen neuen finanziellen Möglichkeiten erreichen werden“, so Felix Assion, Investment Manager HTGF.

„Das Gründerteam von Genow hat uns mit seiner Kombination aus technologischer Expertise und strategischem Weitblick beeindruckt. Mit Wingman setzt Genow neue Maßstäbe im Umgang mit Unternehmenswissen – wir sehen hier großes Zukunftspotenzial und freuen uns, Teil dieser Reise zu sein“, sagt Markus Becker und Sebastian Mönnich, Business Angels.

Die Mittel aus der Seed-Runde sollen in den weiteren technologischen Ausbau – insbesondere im Bereich agentenbasierter Wissensprozesse – sowie in die Markterschließung investiert werden.

Menschenähnliche Roboter gelten als die nächste große Innovation in der Robotik: Der weltweit größte Markt für Industrieroboter, China, hat bereits konkrete Pläne für die Massenproduktion von Humanoiden festgelegt. Gleichzeitig kündigten Technologieunternehmen in den USA und Europa große Investitionsvorhaben in diesem Bereich an. Die Vision ist, Allzweckroboter zu entwickeln, die auf menschlicher Mechanik basieren. Einblicke in Trends, Chancen und mögliche Grenzen humanoider Roboter bietet das neue Positionspapier der International Federation of Robotics.

„Futuristisch anmutende humanoide Roboter, die in unserem Zuhause, in Unternehmen und in der Öffentlichkeit arbeiten, faszinieren die Menschen“, sagt Takayuki Ito, Präsident der International Federation of Robotics. „Da die Welt in der wir leben auf den menschlichen Körper zugeschnitten ist, liegt die Idee eines schnellen, universellen Helfers in der Produktion und bei Dienstleistungen auf der Hand. Ob und wann es aber zu einer massenhaften Nutzung von Humanoiden kommen wird, bleibt ungewiss. Nicht zu erwarten ist jedenfalls, dass Humanoide in Zukunft die derzeit auf dem Markt befindlichen Robotertypen ersetzen. Stattdessen werden sie bestehende Technologien ergänzen und erweitern.“

Einsatz von Humanoiden in den Regionen

In den Vereinigten Staaten arbeiten Tech-Unternehmen wie NVIDIA, Amazon und Tesla intensiv an KI- und Robotertechnologien. Neben der Finanzierung durch das Militär wird diese Entwicklung auch durch zahlreiche private Investitionen unterstützt. Das führt zu einer bedeutenden Start-up-Szene, die sich auf humanoide Roboter spezialisiert. Besonders groß ist das Interesse an Humanoiden in Branchen wie der Logistik und in der Fertigung. Dabei werden humanoide Roboter weniger als soziale Begleiter gesehen, sondern eher als Werkzeuge, die dabei helfen, Produktivität und Effizienz zu steigern. So liegt der Schwerpunkt verstärkt auf praktischen Anwendungen und weniger auf der Integration von Robotern in das tägliche soziale Leben.

In China nehmen die Humanoiden eine zentrale Stellung in der nationalen Robotik-Strategie ein. Die Regierung möchte in diesem Technologiebereich Kompetenz und globale Wettbewerbsfähigkeit unter Beweis stellen. Der Einsatzschwerpunkt liegt dabei im Dienstleistungssektor, beispielsweise für die Kundenbetreuung. Die Automatisierung von Produktionslinien in der Fertigung und der Einsatz von Humanoiden, um weniger von menschlichen Arbeitskräften abhängig zu sein, scheint nur auf zweiter Ebene wichtig zu sein. Kernelement der chinesischen Strategie ist der Aufbau einer skalierbaren Lieferkette für Schlüsselkomponenten.

Japan ist ein Pionier in der Entwicklung humanoider Roboter. Als frühes Beispiel wurde Hondas Asimo bereits im Oktober 2000 vorgestellt. Roboter werden in Japan eher als Gefährten, denn als bloße Werkzeuge gesehen. Humanoide Roboter wie Pepper und Palro sind demzufolge in erster Linie als Sozialroboter konzipiert und kommen in Bildungseinrichtungen, Geschäften und Altenpflegeeinrichtungen zum Einsatz. Diese Ausrichtung spiegelt die Nachfrage einer alternden Gesellschaft wider, mit der Japan konfrontiert ist. Ein wichtiger Schwerpunkt der Projekte liegt auf Robotern, die harmonisch mit Menschen zusammenleben können und als Teil der Gesellschaft akzeptiert sind. Führende Unternehmen wie Kawasaki entwickeln humanoide Roboter als eine Forschungsplattform.

In Europa wird auf die ethischen Implikationen von Robotik und KI besonderes viel Wert gelegt. Im Fokus stehen kollaborative Roboter, die im industriellen Umfeld mit Menschen zusammenarbeiten. Kernthemen sind die Verbesserung der Sicherheit und Effizienz und die Nachahmung menschlicher Fähigkeiten. Die Arbeitskraft von Menschen zu kompensieren, steht dagegen nicht im Fokus. Der Schwerpunkt liegt vielmehr auf einem menschenzentrierten Design und den sozialen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Robotern. Die europäischen Unternehmen stehen dem Einsatz von Humanoiden generell eher zurückhaltend gegenüber, wenn es um die kurz- bis mittelfristigen Automatisierungsaufgaben im Fertigungs- und Dienstleistungssektor geht.

+++ Ein bahnbrechendes Robotik Start-up aus Deutschland ist NEURA-Robotics: Hier geht’s zu unserer Gründerstory von NEURA Robotics +++

Ausblick

Dank ihrer menschenähnlichen Geschicklichkeit und Anpassungsfähigkeit sind die Humanoiden prädestiniert, komplexe Aufgaben zu automatisieren, mit denen heutige Roboter durch herkömmliche Programmiermethoden Schwierigkeiten haben. Einen massenhaften Einsatz als universelle Haushaltshelfer dürfte es jedoch kurz- bis mittelfristig nicht geben.

Das POSITION PAPER Humanoid Robots - Vision and Reality von IFR gibt's hier zum freien Download