Kaum ein technologisches Thema hat in den vergangenen Jahren so viele Erwartungen, aber auch Unsicherheiten ausgelöst wie der rasante Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Ob in der Industrie, der Verwaltung oder im Finanzwesen – KI-Systeme übernehmen zunehmend strukturierte und wiederkehrende Aufgaben, optimieren Prozesse und steigern dadurch die Effizienz des Ressourceneinsatzes. Auch in der Rekrutierung und der Personalauswahl wird der Einsatz von KI inzwischen intensiv diskutiert und in vielen Anwendungsbereichen praktisch erprobt.

Während Algorithmen dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren, Dokumente zu strukturieren oder einfache „Matching-Prozesse“ zu unterstützen, stellt sich im gehobenen Executive-Search jedoch die grundsätzliche Frage: Wo kann KI im Top-Level-Recruiting tatsächlich einen Mehrwert stiften, und wo stößt sie an inhaltliche und strukturelle Grenzen?

Was kann KI leisten – und was nicht?

Gerade bei kritischen Führungspositionen zeigt sich: Die Suche nach Persönlichkeiten, die Unternehmen strategisch weiterentwickeln sollen, lässt sich nicht vollständig durch automatisierte Algorithmen übernehmen. Denn KI erkennt Muster, aber keine Potenziale. Sie kann historische Daten auswerten, aber keine Zukunftsszenarien entwickeln – und sie kann Ähnlichkeiten identifizieren, aber keine kulturelle Passung beurteilen. In standardisierten, datengetriebenen Prozessen, beispielsweise bei der Analyse von Qualifikationen, der Bewertung von Branchenerfahrung oder der Strukturierung großer Bewerberpools, kann KI ohne Zweifel Mehrwert liefern. Doch genau dort, wo es um Kontext, Nuancen, unternehmerische Zielbilder und individuelle Wirkungsentfaltung geht, endet der Automatisierungsnutzen Künstlicher Intelligenz.

Warum der Mensch unverzichtbar bleibt

Gerade im Executive Search sind Dialog, Erfahrung und Intuition zentrale Elemente. Die Bewertung von Führungsreife, Veränderungskompetenz oder Ambiguitätstoleranz lässt sich nicht aus Lebensläufen oder Onlineprofilen herauslesen; hier braucht es persönliche Gespräche, strukturierte Interviews, fundierte Diagnostik und die Fähigkeit, nicht nur die fachliche Eignung, sondern auch die Passung der Persönlichkeit zu erkennen. Zudem bewegen sich Unternehmen heute in hochdynamischen Märkten: Strategische Transformationen, Nachfolgeszenarien oder Buy and Build-Konzepte im Private Equity-Kontext erfordern individuelle Lösungen. Gerade dort, wo Führungspersönlichkeiten gesucht werden, die nicht nur den Status quo verwalten, sondern aktiv gestalten sollen, ist ein algorithmisch gesteuerter Auswahlprozess schlicht nicht zielführend.

Leadership in Zeiten von KI

Auch die Anforderungen an Führung verändern sich. Wer heute Unternehmen prägt, muss nicht nur operativ exzellent sein, sondern auch mit Unsicherheit, Komplexität und technologischem Wandel souverän umgehen können. Zukunftsfähige Führung bedeutet, KI-Systeme strategisch einzuordnen, sie in die unterseeischen Prozesse zu integrieren und gleichzeitig die Mitarbeitenden nicht außer Acht zu lassen. Diese doppelte Kompetenz, Technologiekompetenz wie emphatisches Leadership, wird zur Schlüsselanforderung. Dabei genügt es nicht, technische Entwicklungen nur zu kennen.

Entscheidend ist die Fähigkeit, technologische Möglichkeiten kritisch zu reflektieren, verantwortungsvoll einzusetzen und gleichzeitig eine Kultur des Vertrauens, der Lernbereitschaft und der Anpassungsfähigkeit zu fördern. Genau hier entscheidet sich die Qualität moderner Führung. Gerade deshalb braucht es im Auswahlprozess bei Führungspositionen mehr als nur datenbasierte Abgleiche von standardisierten Kompetenzen: Es braucht vielmehr ein tiefes Verständnis für die kulturellen Voraussetzungen, für Veränderungsdynamiken und für das, was eine Führungspersönlichkeit heute glaubwürdig, wirksam und resilient macht.

KI in der Personalentwicklung: Impulse für Coaching und Leadership-Entwicklung

Auch in der Personalentwicklung eröffnet der Einsatz von KI neue Potenziale, insbesondere im Bereich von Führungskräfte-Coachings, Kompetenzanalysen und individuellen Lernpfaden. Moderne Systeme können Verhaltensmuster analysieren, Entwicklungsbedarfe frühzeitig identifizieren und gezielte Trainingsformate entwickeln. So lassen sich Führungspersönlichkeiten gezielt und datengestützt bei ihrer Weiterentwicklung begleiten. Entscheidend bleibt dabei: KI liefert Hinweise, keine unumstößlichen Wahrheiten. Sie kann ein wirksames Werkzeug sein, um Reflexionsprozesse anzustoßen und Entwicklung zu strukturieren – sie ersetzt jedoch nicht den Dialog, das Vertrauen und die persönliche Erfahrung, die hochwertiges Coaching und nachhaltige Führungsentwicklung ausmachen.

Fazit: Executive Search neu denken

Nicht nur Unternehmen, auch Führungspersönlichkeiten selbst profitieren von einer individuellen Begleitung. Die richtigen Fragen, ein Perspektivwechsel, eine ehrliche Einschätzung von Timing, Positionierung und Zielbild: All diese Punkte sind nur im persönlichen Austausch möglich. Ja – KI-Anwendungen können dabei wertvolle Impulse liefern. Aber die eigentliche Auseinandersetzung mit der eigenen Zukunft bleibt eine zutiefst menschliche. Zugleich wird der Beratungsprozess datengetriebener, transparenter und oft auch schneller. Wer heute Executive Search professionell betreibt, kombiniert fundierte Diagnostik mit technologischer Unterstützung, aber niemals zulasten der Individualität.

KI wird den Executive Search-Prozess signifikant verändern, jedoch nicht ersetzen. Die Stärken liegen in der Datenstrukturierung, der Effizienzsteigerung durch gezielte Analysen sowie bei der Übernahme repetitiver Aufgaben. Doch die finale Auswahl, die Bewertung der Passung und das strategische Matching bleiben Aufgaben, die tiefes menschliches Verständnis, zukunftsgerichtete Beratungskompetenz und wertschätzende Dialogkultur erfordern. Die Zukunft liegt in der Verbindung von KI als Werkzeug und erfahrenen Beraterinnen und Beratern, die mit unternehmerischem Verständnis und menschlicher Urteilskraft die richtigen Entscheidungen ermöglichen. Denn am Ende geht es nicht um das Entweder-oder von Mensch und Maschine, sondern um ein intelligentes Zusammenspiel im Dienst besserer Entscheidungen, nachhaltiger Besetzungen und langfristigem Unternehmenserfolg.

Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier kannst du die gesamt Ausgabe kostenfrei lesen: https://t1p.de/p8gop

Während die klassische Rüstungsindustrie oft mit jahrzehntelangen Entwicklungszyklen ringt, zeigt ein deutsch-ukrainisches Joint Venture, wie das „New Defense“-Zeitalter in Lichtgeschwindigkeit skaliert. Nur zwei Monate nach der offiziellen Ankündigung ist das Joint Venture Quantum Frontline Industries (QFI) operative Realität. Ein symbolträchtiger Moment markierte am 13. Februar den Startschuss: Auf seinem Weg zur Münchner Sicherheitskonferenz nahm der ukrainische Präsident Wolodymyr Selenskyj im Werk bei München die erste in Deutschland gefertigte Linza 3.0 entgegen – ein Meilenstein, der unter der Schirmherrschaft von Verteidigungsminister Boris Pistorius als neues „Leuchtturmprojekt“ der europäischen Souveränität gefeiert wird.

Das „German Model“: Wenn Software-Agilität auf automatisierte Masse trifft

QFI ist mehr als eine Fabrik; es ist der Prototyp des sogenannten German Model. Hier verschmilzt die operative Erfahrung von Frontline Robotics aus dem aktivsten Drohnenkrieg der Geschichte mit der industriellen Exzellenz der Münchner Quantum Systems GmbH. Das Ziel ist ambitioniert: Allein 2026 sollen 10.000 Einheiten der Modelle Linza und Zoom vom Band laufen. Diese Systeme sind hochgradig gegen elektronische Kampfführung (EW) gehärtet und finden dank KI-gestützter visueller Navigation auch ohne GPS-Signal ihr Ziel.

Dieser Erfolg strahlt auf das gesamte deutsche Ökosystem aus. Wir erleben derzeit, wie eine neue Generation von Gründern die Grenzen zwischen digitaler und physischer Souveränität neu zieht.

Ein vernetztes Ökosystem: Die Architekten der Resilienz

Hinter dem Erfolg von QFI steht ein Geflecht aus spezialisierten DeepTech-Akteuren, die Deutschland zum führenden Defense-Hub Europas gemacht haben. Während Quantum Systems mit seinem Status als „Triple Unicorn“ (Bewertung > 3 Mrd. €) die industrielle Skalierung im Luftraum beherrscht, liefert das Münchner Decacorn Helsing (bewertet mit 12 Mrd. €) das digitale Rückgrat. Helsing fungiert als der softwareseitige Integrator, dessen KI-Plattformen heute die Koordination zwischen autonomen Schwärmen und bemannten Einheiten übernehmen.

Am Boden setzt ARX Robotics Maßstäbe. Das Start-up hat seine Series-A im Sommer 2025 auf 42 Millionen Euro aufgestockt und Partnerschaften mit Schwergewichten wie Daimler Truck und Renk geschlossen. Ihr Betriebssystem Arx Mithra OS ermöglicht es, bestehende Fahrzeugflotten zu digitalisieren und in autonome „Mensch-Maschine-Teams“ zu verwandeln. Diese physische Präsenz am Boden wird durch die Orbit-Kapazitäten von Reflex Aerospace vervollständigt. Die Berliner liefern jene ISR-Daten (Intelligence, Surveillance, Reconnaissance), die für die Präzision moderner Drohnensysteme unverzichtbar sind.

Um die Abhängigkeit von asiatischen Lieferketten zu brechen, schließt das bayerische Start-up Donaustahl die Lücke in der Basis-Hardware. Mit einer neuen Fertigung in Hutthurm produziert Donaustahl nicht nur die bewährte „Maus“-Drohne, sondern skaliert die Produktion von Drohnenmotoren und Gefechtsköpfen wie dem „Shahed-Killer“. Ziel ist eine vollkommen souveräne Wertschöpfungskette „Made in Bavaria“, die auch bei globalen Handelskrisen handlungsfähig bleibt.

Der Finanz-Turbo: ESG als Enabler

Dass dieses Ökosystem so rasant wächst, liegt an einem fundamentalen Shift in der Finanzwelt. Seit die EU Verteidigungsinvestitionen offiziell als nachhaltigen Beitrag zur Sicherheit eingestuft hat, ist das Stigma verflogen. Investoren wie DTCP mit ihrem 500-Millionen-Euro-Fonds „Project Liberty“ oder die KfW über den „Ukraine Recovery Fund“ treiben die Skalierung voran. DefenseTech ist damit endgültig in den Portfolios institutioneller Anleger angekommen.

Strategie-Checkliste: Der Masterplan für Dual-Use-Gründer*innen

Für Gründer*innen, die in diesen Markt drängen, hat sich das Spielfeld professionalisiert. Wer 2026 erfolgreich sein will, muss diese fünf Punkte erfüllen:

1. Dual-Use-DNA: Plane Technologie, die zivil (z.B. Katastrophenschutz) und militärisch nutzbar ist, um den Zugang zu ESG-konformen Kapitalspritzen zu maximieren.
2. Compliance-Automatisierung: Nutze die neuen BAFA-Genehmigungen (AGG 45/46) für beschleunigte Exporte innerhalb der NATO und an strategische Partner.
3. BSI-Kriterien erfüllen: Militärische Kund*innen akzeptieren nur Hardware, die höchsten Sicherheitsstandards (C5-Kriterien) entspricht.
4. Operational Feedback-Loops: Suche Kooperationen für „Battle-Testing“. Echte Einsatzdaten sind 2026 die wichtigste Währung für technologische Überlegenheit.
5. Mission-Driven Recruiting: Nutze den „Schutz der Demokratie“ als USP, um Top-KI-Talente von zivilen BigTech-Konzernen abzuwerben.

Fazit: Agilität schlägt Trägheit

Die Gründung von QFI ist der Beweis, dass Europa seine industrielle Trägheit ablegen kann. Durch die Verbindung von Start-up-Mentalität, staatlicher Rückendeckung und automatisierter Fertigung entsteht eine neue Form der technologischen Souveränität. Für das deutsche Ökosystem bedeutet das: Wir bauen nicht mehr nur Apps – wir bauen die Sicherheit der Zukunft.

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.“

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

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

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

Clarait positioniert sich hier mit zwei verknüpften SaaS-Lösungen:

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

Wettbewerb & USP: Brückenbauer statt Insellösung

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

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

Der „Perfect Fit“: Praxis trifft Prozesslogik

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

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

„Smart Money“ und KI-Pläne

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

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

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

Warum sich Support-ROI 2026 schwerer belegen lässt

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

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

Das führt dazu, dass Führungsteams häufig Folgendes beobachten:

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

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

Wo sich Customer-Support-ROI tatsächlich zeigt

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

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

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

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

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

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

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

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

Wie hybrider Support die Wirtschaftlichkeit verändert

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

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

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

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

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

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

Warum hybrider ROI klassische Messlogik sprengt

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

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

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

Was Führungskräfte tatsächlich messen sollten

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

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

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

Wie sich Support-Budgets rechnen

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

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

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

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

Fazit

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

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

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

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

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?

Wer ein Unternehmen gründet, konzentriert sich meist auf das Produkt, den Markt und die ersten Umsätze. Doch bevor der erste Euro fließt, steht eine bürokratische Entscheidung an, deren Tragweite viele erst begreifen, wenn Schwierigkeiten auftreten: die Wahl der Rechtsform. Sie bestimmt nicht nur über die Steuerlast, sondern zieht im Ernstfall die Grenze zwischen dem geschäftlichen Scheitern und dem privaten Ruin. Es existiert keine Pauschallösung, wohl aber klare Indikatoren, welche Struktur zu welchem Vorhaben passt.

Haftungsschutz als strategische Weichenstellung

Viele Jungunternehmer tendieren zunächst zur einfachsten Lösung, um schnell operativ tätig zu werden. Dabei wird oft übersehen, dass die Rechtsform mehr ist als nur ein Kürzel auf dem Briefkopf; sie fungiert als juristischer Schutzschild. Wer hier am falschen Ende spart oder aus Bequemlichkeit handelt, zahlt später oft doppelt. Experten wie die Kanzlei Fischer&Reimann weisen immer wieder darauf hin, dass eine spätere Umwandlung oft deutlich aufwendiger und kostenintensiver ist als ein sauberer Start direkt als Kapitalgesellschaft. Eine frühzeitige Auseinandersetzung mit Haftungsrisiken gehört zur Pflichtübung jedes seriösen Kaufmanns.

Der trügerische Charme des Einzelunternehmens

Das Einzelunternehmen gilt als der unkomplizierte Einstieg in die Selbstständigkeit. Eine Gewerbeanmeldung genügt, und der Geschäftsbetrieb kann starten. Stammkapital ist nicht erforderlich, und die Buchführungspflichten bleiben – zumindest bis zu gewissen Umsatzgrenzen – überschaubar. Doch diese niedrige Eintrittsbarriere erkauft sich der Gründer mit dem höchsten anzunehmenden Risiko: der vollen persönlichen Haftung.

Im Falle einer Insolvenz oder bei hohen Schadensersatzforderungen haftet der Unternehmer nicht nur mit dem Betriebsvermögen, sondern mit allem, was er privat besitzt – vom Auto bis zur Immobilie. Für Freelancer oder kleine Dienstleister mit überschaubarem Risiko mag dies vertretbar sein. Sobald jedoch Mitarbeiter eingestellt, teure Waren vorfinanziert oder langfristige Mietverträge unterzeichnet werden, gleicht diese Rechtsform einem Spiel mit dem Feuer.

Die UG als Einstieg in die Haftungsbeschränkung

Um Gründern mit wenig Kapital den Schutz einer Kapitalgesellschaft zu ermöglichen, schuf der Gesetzgeber die Unternehmergesellschaft (haftungsbeschränkt), oft als „Mini-GmbH“ bezeichnet. Sie bietet den großen Vorteil der Haftungsbeschränkung auf das Gesellschaftsvermögen, ohne die Hürde von 25.000 Euro Stammkapital. Theoretisch reicht ein Euro zur Gründung.

Das Modell hat jedoch Tücken. Zum einen genießt die UG im Geschäftsverkehr oft weniger Vertrauen als eine vollwertige GmbH. Lieferanten verlangen häufig Vorkasse oder persönliche Bürgschaften, was den Haftungsschutz faktisch wieder aushebelt. Zum anderen verpflichtet das Gesetz die Gesellschafter dazu, 25 Prozent des Jahresgewinns in eine Rücklage einzustellen, bis das Stammkapital der GmbH erreicht ist. Gewinnausschüttungen sind somit in den ersten Jahren nur eingeschränkt möglich.

Der Goldstandard: Die GmbH

Trotz aller Reformen bleibt die Gesellschaft mit beschränkter Haftung (GmbH) die angesehenste Rechtsform im deutschen Mittelstand. Sie signalisiert Seriosität und Bonität. Das erforderliche Stammkapital von 25.000 Euro – von dem bei Gründung mindestens die Hälfte eingezahlt werden muss – dient Gläubigern als Sicherheitspolster.

Der organisatorische Aufwand liegt hier deutlich höher als beim Einzelunternehmen. Eine notarielle Beurkundung des Gesellschaftsvertrags ist zwingend, ebenso die Eintragung ins Handelsregister und die doppelte Buchführung inklusive Bilanzierung. Dafür sind die steuerlichen Gestaltungsmöglichkeiten vielfältiger. Geschäftsführergehälter lassen sich als Betriebsausgaben absetzen, und Gewinne, die im Unternehmen verbleiben, unterliegen oft einer günstigeren Besteuerung als das private Einkommen eines Einzelunternehmers.

Fazit

Die Entscheidung für eine Rechtsform ist selten für die Ewigkeit, aber ein Wechsel kostet Zeit, Nerven und Geld. Wer ambitionierte Wachstumsziele verfolgt oder Investoren an Bord holen möchte, kommt an einer Kapitalgesellschaft kaum vorbei. Wer hingegen als Solo-Selbstständiger sein Risiko genau kalkulieren kann, fährt mit dem Einzelunternehmen administrativ schlanker. Es gilt, das aktuelle Budget gegen das Worst-Case-Szenario abzuwägen. Sicherheit hat ihren Preis – aber Unsicherheit kann die Existenz kosten.

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

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

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

GeneralMind – das „AI System of Action“

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

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

KI-Autopilot für operative Prozesse mit menschlicher Fähigkeit

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

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

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

Klassische Photovoltaik-Projekte auf Parkflächen gleichen oft einem Marathon: Statik-Prüfungen, komplexe Tiefbauarbeiten für Betonfundamente und das Risiko, beim Aufreißen des Asphalts bestehende Strom- oder Wasserleitungen zu beschädigen, schrecken viele Immobilienbesitzer*innen ab. UV Energy, 2023 von Steffen Theurer und Felix Gerhardt (heute nicht mehr aktiv) gegründet, löst dieses Problem mit einem technologischen Doppelschlag aus Hardware und Software.

Angriff auf die „Beton-Riesen“

Mit seinem Ansatz besetzt UV Energy gezielt die Nische zwischen lokalen Handwerksbetrieben und industriellen Großanbietern wie Goldbeck. Während sich massive Stahlkonstruktionen oft erst bei riesigen Flächen rechnen und lokale Solarteure häufig an der komplexen Statik von Parkdecks scheitern, bietet das Start-up eine standardisierte Lösung für den Mittelstand – rentabel bereits ab zehn Stellplätzen.

Der entscheidende Wettbewerbsvorteil ist der Verzicht auf klassische Fundamente. Das System wird mittels spezieller Verfahren direkt auf oder im Bestand verankert. Da keine schweren Erdarbeiten nötig sind, entfallen Aushärtungszeiten für Beton und das Risiko für Erdkabel.

Der Algorithmus als Bauleiter

Skaliert wird das Modell durch eine eigene KI-Plattform. Während Wettbewerber Projekte oft händisch prüfen müssen, automatisiert die Software von UV Energy die Wertschöpfungskette von der ersten Skizze bis zur Logistik. Die KI analysiert Parkflächen und berechnet die optimale Belegung auch auf verwinkelten Arealen. Das Versprechen von CEO Steffen Theurer: Von der Anfrage bis zum Netzanschluss vergehen im Optimalfall nur drei bis sechs Wochen – ein Bruchteil der branchenüblichen Dauer.

Erfolgreicher Proof-of-Concept

Dass die Kombination aus fundamentloser Montage und KI-Planung funktioniert, beweist das Unternehmen bereits in der Praxis. Ein prominentes Referenzprojekt ist die Zentrale der Vereinigten Volksbanken in Böblingen. Die Anlage ging bereits im Juli 2025 ans Netz, überdachte 21 Stellplätze im laufenden Betrieb und lieferte vom Start weg Strom. Ein Tempo, das auch die Politik überzeugte: Umweltministerin Thekla Walker würdigte das Projekt als Vorbild für die effiziente Nutzung versiegelter Flächen.

1,1 Millionen Euro für die Expansion

Dieser technologische Vorsprung hat nun Investoren überzeugt. In der aktuellen Finanzierungsrunde (Februar 2026) sicherte sich UV Energy rund 1,1 Millionen Euro. Angeführt vom Business Angel Netzwerk Companisto und unterstützt durch den Industriespezialisten Irion, soll das Kapital nun in den Vertriebsausbau fließen. Tim Weifenbach, Investment Manager bei Companisto, sieht den USP klar definiert: „UV Energy punktet mit einem skalierbaren Ansatz in einem Markt, der durch regulatorische Vorgaben – wie die Solarpflicht auf Parkplätzen in Baden-Württemberg und NRW – massiv wächst.“

Fazit

UV Energy zeigt, wie DeepTech die Baubranche aufbrechen kann. Durch den Einsatz von KI wird aus einem trägen Bauprojekt ein schnell lieferbares Produkt – ein entscheidender Hebel, um die ambitionierten Klimaziele im Gebäudesektor überhaupt erreichbar zu machen.

Laut dem aktuellen „Work Change Special Report“ von LinkedIn (befragt wurden über 1000 Unternehmensführungen und Fachkräfte in Deutschland) blicken 55 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen zuversichtlich auf das Wachstum in den kommenden zwölf Monaten. Dieser Wert sticht besonders hervor, da kleine Unternehmen (KMU) rund 90 Prozent aller Unternehmen ausmachen und für 70 Prozent des globalen BIP verantwortlich sind. Wenn dieser Sektor trotzt, hat das Signalkraft.

Damit zeigt der Report eine klare Trendwende: Die wirtschaftliche Unsicherheit führt nicht zur Schockstarre, sondern zu mehr Eigeninitiative. Die Zahl der LinkedIn-Mitglieder in Deutschland, die ihrem Profil den Titel „Founder“ hinzufügen, ist im Jahresvergleich um 61 Prozent gestiegen. Ein Indiz dafür, dass sich der Begriff des Unternehmertums wandelt – weg von rein formalen Strukturen, hin zu einer agilen Founder-Economy, die oft digital startet, bevor sie im Handelsregister landet.

KI als der große „Gleichmacher“ für kleine Teams

Was treibt diesen Mut zur Selbständigkeit in einem schwierigen Umfeld? Die Daten legen nahe, dass technologische Barrieren fallen. Künstliche Intelligenz (KI) fungiert hier als „Equalizer“, der kleinen Teams Wettbewerbschancen eröffnet, die früher Konzernen vorbehalten waren. Das generative KI-Potenzial wird global auf eine Wertschöpfung von bis zu 6,6 Billionen US-Dollar geschätzt – und kleine Unternehmen wollen sich ihren Teil davon sichern.

• Wettbewerbsvorteil: 53 Prozent der Geschäftsführer*innen kleiner Unternehmen in Deutschland geben an, dass KI entscheidend für das Wachstum ihres Unternehmens ist.
• Gründungsmotor: Fast 30 Prozent der Fachkräfte in Deutschland sagen, dass erst die Verfügbarkeit von KI sie dazu ermutigt hat, den Schritt in die Selbständigkeit zu wagen.
• Hohe Adaption: Während in der breiten Wirtschaft die Implementierung oft schleppend verläuft, sind die auf LinkedIn aktiven Kleinunternehmen bereits deutlich weiter: Hier geben 84 Prozent an, KI bereits in irgendeiner Form zu nutzen.

Die Renaissance der Soft Skills: Vertrauen als Differenzierungsmerkmal

Der Report warnt jedoch davor, sich allein auf Technologie zu verlassen. In einer Ära, in der KI-generierte Inhalte exponentiell zunehmen, wird der Human Factor zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Wenn Aufmerksamkeit ein knappes Gut ist, wird Vertrauen zur härtesten Währung.

• Netzwerkeffekte: 69 Prozent der Marketingverantwortlichen in kleinen Unternehmen bestätigen, dass Käufer*innen Informationen heute primär über ihre Netzwerke validieren, bevor sie Entscheidungen treffen.
• Markenaufbau: Für 71 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen ist der Aufbau einer starken Marke der Schlüssel, um ihre 3-bis-5-Jahres-Ziele zu erreichen.
• Authentizität: 72 Prozent setzen verstärkt auf „Community-Driven-Content“ – also Stimmen von Mitarbeitern und Experten –, da bloße Markenbotschaften an Wirkung verlieren.

Fazit für Gründer*innen

Die Strategie für 2026 lautet Hybridität: Erfolgreiche Gründer*innen nutzen KI für Geschwindigkeit und Skalierung im Hintergrund, investieren aber gleichzeitig massiv in den Aufbau persönlicher Netzwerke und einer glaubwürdigen Marke. Oder wie es die Daten zeigen: 65 Prozent der deutschen Kleinunternehmer*innen sehen das aktive Netzwerken inzwischen als essenziellen Schlüssel für langfristiges Wachstum an.

Wer heute gründet, tut dies mit mächtigeren Werkzeugen als je zuvor – muss aber mehr denn je beweisen, dass hinter der Technologie echte Menschen stehen.

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

Differenzierung im "Red Ocean"

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

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

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

Diverse Kompetenzen als Wachstumstreiber

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

Expansion mit lokaler Strategie

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