Der größte Demo Day Europas

Mehr als 60 Start-ups, Weltklasse-Speaker*innen und unzählige Möglichkeiten, deine(n) perfekte(n) Business-Partner*in zu finden, warten auf dich beim Ultimate Demo Day 2025 im Munich Urban Colab.

Das erwartet dich auf der Bühne:

● Helmut Schönenberger, Mitgründer und CEO der UnternehmerTUM, eröffnet den Tag.

● Jan Goetz, CEO & Co-Founder von IQM Quantum Computers, im Impulsvortrag und Interview mit Stefan Drüssler.

● Ariane Hingst, ehemalige Profi-Fußballspielerin, Trainerin und Speakerin, mit ihrem Vortrag über Performance, Resilienz und Impact.

Anya Braithwait, Project Manager bei der DLD Conference, wird als erfahrene Moderatorin durch den Tag führen.

Im Fokus: cleveres Matching, effektives Networking

Beim Ultimate Demo Day 2025 dreht sich allerdings nicht alles um das exklusive Bühnenprogramm. Der Ultimate Demo Day ist ein Event, das auf Verbindung ausgelegt ist: cleveres Matching, effektives Networking und die einmalige Chance, die Menschen kennenzulernen, die deine Innovationsreise auf die nächste Stufe heben können. Wer weiß: Dein nächstes Portfolio-Start-up, dein(e) nächste(r) Investor*in oder Projektpartner*in könnte hier auf dich warten.

Prof. Dr. Helmut Schönenberger: „Der Ultimate Demo Day zeigt eindrucksvoll, welche Innovationskraft in unserem Ökosystem steckt. Wenn Start-ups, Investorinnen und Investoren sowie Industriepartner an einem Ort zusammenkommen, entstehen Lösungen, die unsere Zukunft maßgeblich gestalten.“

Auf einen Blick: Das erwartet dich beim Ultimate Demo Day 2025 am 11. Dezember 2025 im Munich Urban Colab:

● Inspirierende Keynotes, die neue Perspektiven eröffnen.

● Cleveres Matchmaking & Networking mit Investor*innen, Unternehmen und Partner*innen.

● Über 60 Start-up-Live-Pitches – mutige Visionen und Top-Innovationen, die man nicht verpassen möchte.

Hier erfährst du mehr über den Ultimate Demo Day 2025, den größten Demo Day Europas – inkl. Tickets und Ablauf des Events.

Der Ultimate Demo Day 2025 wird von UnternehmerTUM, UnternehmerTUM Funding for Innovators, TUM Venture Labs, UVC Partners, XPLORE, XPRENEURS, dem UnternehmerTUM Investor Network, dem Munich Urban Colab, der EIT Urban Mobility Initiative, der Boston Consulting Group, SAP und MakerSpace unterstützt.

Hier steht der eigentliche Text

„2026 trifft die Führungskraft Entscheidungen nicht mehr aus dem Bauch, sondern auf Basis konkreter Daten. Denn nur wer versteht, wie Mitarbeitende Räume und Schreibtische nutzen, wann Teams produktiv zusammenarbeiten und wie HRIS- und Workplace-Systeme ineinandergreifen, gestaltet Arbeit gezielt. Durch die Integration dieser Systeme entsteht ein vollständiges Bild von Flächennutzung und Teamdynamiken bis hin zu Produktivität und dem Return on Office. Unsere Analyse, der Desk Sharing Index, zeigt beispielsweise, dass die Büropräsenz in Deutschland wieder ansteigt. Allerdings liegt die Auslastung der Schreibtische über alle Unternehmensgrößen hinweg bei maximal 34 Prozent. Hier besteht also eindeutiges Potenzial, Ressourcen zu reduzieren und das Büro so zu gestalten, dass die Mitarbeitenden mit Freude dorthin zurückkehren. Analytics verbinden auf diese Weise Kultur, Raum sowie Technologie und werden damit zum zentralen Steuerungsinstrument einer mitarbeiterzentrierten Arbeitswelt.“

Googles neue KI-Suche verändert die Grundlagen digitaler Sichtbarkeit. Mit dem sogenannten Search Generative Experience-Modus (SGE) liefert die Suchmaschine nicht mehr einfach eine Liste von Treffern, sondern eine automatisch generierte Antwort. Sie entscheidet also selbst, welche Marken, Produkte oder Personen in den Antworten vorkommen und welche nicht.

Für Unternehmen ist das eine stille, aber tiefgreifende Revolution. Denn die Kriterien, nach denen Sichtbarkeit entsteht, haben sich verschoben: Nicht mehr Keywords und Klickzahlen bestimmen die Platzierung, sondern Glaubwürdigkeit, Reputation und Vertrauenssignale.

Vom Keyword zur Glaubwürdigkeit

Über viele Jahre funktionierte Suchmaschinenoptimierung (SEO) nach denselben Regeln: Wer die richtigen Keywords nutzte, technische Standards einhielt und Backlinks sammelte, konnte bei Google gut ranken. Webseiten wurden oft gezielt für Algorithmen geschrieben – nicht für Menschen. Entscheidend war, wie häufig ein Begriff auftauchte, nicht, ob der Inhalt wirklich hilfreich war.

Doch diese Logik verliert rasant an Bedeutung. KI-basierte Suchsysteme wie Googles „Search Generative Experience“, ChatGPT oder Perplexity denken anders. Sie lesen nicht mehr nur Schlagwörter, sondern bewerten die Qualität und Glaubwürdigkeit von Informationen im Gesamtkontext. Die neue KI-Suche kombiniert Daten aus Quellen, denen sie vertraut – etwa aus Bewertungen, Presseberichten, wissenschaftlichen Publikationen, Branchenportalen, Social-Media-Profilen oder Erwähnungen auf Partnerseiten.

Damit rücken plötzlich all jene Signale in den Fokus, die bislang eher als „weiche Faktoren“ galten. Ein Unternehmen mit vielen authentischen Bewertungen, nachvollziehbaren Projektreferenzen und einem klaren öffentlichen Profil wird von der KI als verlässlicher eingestuft, auch wenn es weniger Traffic oder ein kleineres Marketingbudget hat.

Inhalte, die keine Belege enthalten oder zu werblich wirken, werden hingegen aussortiert. KI-Systeme erkennen Muster, Tonalität und Quellenvielfalt. Sie prüfen, ob Aussagen durch andere Webseiten gestützt werden, ob Autorinnen und Autor*innen Expertise zeigen, und ob die Informationen konsistent über verschiedene Plattformen hinweg erscheinen. Ein Blogbeitrag, der reine Eigenwerbung enthält, verliert so massiv an Gewicht.

Das verändert die Spielregeln grundlegend: Künftig zählt nicht mehr, wer am lautesten ruft, sondern wer am glaubwürdigsten wirkt. Unternehmen müssen lernen, Reputation digital nachvollziehbar zu belegen – ähnlich wie früher ein Zertifikat oder eine Empfehlung.

Warum klassisches SEO nicht mehr reicht

Für viele kleine und mittlere Unternehmen war SEO bisher der einfachste Weg, um online sichtbar zu sein. Doch im KI-Zeit­alter ist es nicht mehr entscheidend, an welcher Stelle man steht, sondern ob man überhaupt als vertrauenswürdige Quelle gilt. Wer keine digitale Reputation aufgebaut hat – also keine Bewertungen, Fachbeiträge, Erwähnungen oder öffentlichen Referenzen vorweisen kann – wird in den neuen KI-Antworten schlicht nicht auftauchen. Das betrifft lokale Betriebe ebenso wie Start-ups, Dienstleister*innen und Freelancer*innen.

Gerade junge Unternehmen, die noch wenige digitale Spuren hinterlassen haben, laufen Gefahr, unsichtbar zu bleiben.

Vertrauen als neuer Rankingfaktor

Google orientiert sich im neuen Modus am sogenannten E-E-A-T-Prinzip – das steht für Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Dieses Prinzip galt ursprünglich nur für journalistische Inhalte, wird nun aber auf Marken, Produkte und Organisationen angewendet:

• Experience (Erfahrung): Zeige, dass du wirklich weißt, wovon du sprichst – etwa durch Praxisbeispiele, Erfahrungsberichte oder Fallstudien.
• Expertise (Fachwissen): Veröffentliche Inhalte, die Substanz haben: Fachartikel, Interviews, Whitepaper oder Leitfäden, die echten Mehrwert bieten.
• Authoritativeness (Anerkennung): Werde von Dritten zitiert, erwähnt oder empfohlen – etwa in Presseartikeln, Fachmedien, Partnerportalen oder Podcasts.
• Trustworthiness (Vertrauen): Achte auf konsistente, transparente Kommunikation – von Impressum bis Bewertungsplattform. Fehlerhafte Daten oder unklare Versprechen schaden der Wahrnehmung.

Reputationsaufbau als neue Kernaufgabe

Für Gründer*innen und KMU bedeutet das: Sichtbarkeit entsteht durch belegte Qualität, nicht durch Werbeversprechen. Die digitale Reputation ist der neue Vertrauensanker, den sowohl Kund*innen als auch KI-Systeme erkennen. Drei konkrete Schritte helfen dir, um diese Reputation gezielt zu stärken:

1. Digitale Bestandsaufnahme

Analysiere, was über dein Unternehmen online sichtbar ist: Bewertungen, Erwähnungen, Presseberichte, Social-Media-Beiträge. Eine einfache Google- oder ChatGPT-Abfrage mit deinem Unternehmensnamen zeigt schnell, wie präsent du tatsächlich bist.

2. Reputation aktiv gestalten

Frage Kund*innen gezielt nach ehrlichem Feedback, veröffentliche Fachbeiträge oder Erfahrungsberichte und baue Kooperationen auf. Glaubwürdige Bewertungen, Erwähnungen in Medien oder Referenzen sind die Belege, auf die KIs künftig zugreifen.

3. Strukturierte Online-Präsenz schaffen

Pflege Profile und Daten regelmäßig: Unternehmensinfos, Öffnungszeiten, Leistungsbeschreibungen, Ansprechpartner*in. Nutze strukturierte Daten (z.B. Schema.org-Markups), damit Suchsysteme Inhalte eindeutig verstehen und zuordnen können.

Sichtbarkeit ohne großes Marketingbudget

Reputationsaufbau ist keine Frage des Geldes, sondern der Haltung. Auch kleine Unternehmen können sichtbar werden, wenn sie Belege für Qualität und Vertrauen liefern. Einige effektive Low-Budget-Maßnahmen:

• Bewertungssprint: Innerhalb weniger Wochen gezielt 20 bis 30 echte, aktuelle Kund*innenbewertungen einholen.
• Pressekontakt: Lokale Medien oder Fachportale ansprechen, um Erfahrungsberichte oder Interviews zu platzieren.
• LinkedIn oder Fachforen nutzen: Präsenz von Gründer*innen oder Führungskräften in sozialen Netzwerken stärkt die Wahrnehmung als Expert*innen.
• Website aufräumen: Alte Inhalte aktualisieren, neue Fallbeispiele einfügen, ein klares Leistungsversprechen formulieren.

Wichtig ist nicht die Masse, sondern die Glaubwürdigkeit. KI-Systeme erkennen Echtheit, Tonalität und Kontext und bevorzugen Inhalte, die konsistent, sachlich und belegbar sind.

Monitoring: Wie lässt sich AEO messen?

Answer Engine Optimization (AEO) funktioniert anders als klassische SEO-Analysen. Statt Rankings zu messen, sollten Unternehmen beobachten, ob sie in KI-Antworten erscheinen – etwa bei ChatGPT, Perplexity oder Bing Copilot. Tipps:

• Erstelle zehn typische Fragen, die potenzielle Kund*innen stellen könnten („Wer bietet nachhaltige Verpackungen in Berlin?“).
• Teste regelmäßig, ob den Unternehmen genannt oder verlinkt wird.
• Dokumentiere die Veränderungen über Zeit.

Zusätzlich lohnen sich Metriken wie Bewertungsquote, Erwähnungen in Drittportalen und Reichweite von Fachbeiträgen.

Warum Handeln jetzt entscheidend ist

Die neue KI-Suche wird derzeit schrittweise in Deutschland ausgerollt. Schon jetzt sind viele klassische Trefferlisten durch zusammengefasste Antwortboxen ersetzt. Wer abwartet, riskiert den Verlust seiner digitalen Sichtbarkeit.

Anders gesagt: Es geht nicht mehr darum, ob KI die Online-Suche verändert, sondern wann das eigene Unternehmen davon betroffen ist. Je früher Betriebe Reputation aufbauen, desto stabiler sind sie im Wandel.

Der Autor Jonas Paul Klatt ist Gründer von OnRep Consulting und bietet maßgeschneiderte Lösungen für die KI-gerechte Online-Reputation.

Die Leistung und die Zuverlässigkeit von KI-Assistenten nehmen gefühlt weiter zu. Doch wer in den letzten Wochen intensives Prompting bei ChatGPT, Perplexity und Co. betrieben und die Ergebnisse eingehend analysiert hat, fühlte sich in diesem Gefühl nicht bestätigt. Im Gegenteil: Die Qualität der generierten Antworten lässt neuerdings öfter zu wünschen übrig. Auf YouTube gibt es zahlreiche Videos zu diesem Phänomen, das sich offenbar auch die Herstellenden nicht so ganz erklären können, aber auch klassische Medien berichten darüber. In Anbetracht der Tatsache, wie abhängig sich viele Menschen im Berufsleben schon heute von GenAI-Tools gemacht haben, ist dieser Trend erschreckend und ernüchternd. Ein blindes Vertrauen in die digitalen Helfer aus der Familie generativer KI birgt zudem großes Schadenspotenzial, etwa dann, wenn sich Ärzt*innen bei der Diagnose auf sie stützen oder Entwickler*innen von der KI vorgeschlagene Frameworks ohne Sicherheitscheck implementieren.

Völliges Vertrauen in GenAI ist also, zurückhaltend formuliert, mindestens gewagt. Die Situation ist ernst und erfordert von GenAI-Anbietenden ein Mindestmaß an Qualitätssicherung – offenbar kein einfaches Unterfangen. Bis dahin ist es wichtig, eigene Maßnahmen zu ergreifen, um nicht in die Falle der folgenden vier Qualitätskiller zu geraten.

1. Halluzinationen

KI-Assistenten wie ChatGPT und Co. wurde die Aufgabe erteilt, Antworten zu liefern – koste es, was es wolle. Wenn die Wissensbibliothek nicht ausreicht, um komplexe Sachverhalte zu beantworten, fängt generative KI an, sich etwas auszudenken. Die von solchen Halluzinationen ausgehende Gefahr ist bekannt. Umso bedrückender ist die Tatsache, dass laut einer aktuellen Studie nur rund ein Viertel (27 %) der Menschen in Deutschland die Ergebnisse, die KI für sie generiert, auf Korrektheit prüfen. Das sind zwar immerhin sieben Prozentpunkte mehr als bei gewöhnlichen Inhalten aus dem Internet, wie eine Studie des PR-COM Re­search Lab belegt, aber noch immer viel zu wenige.

Gegenmaßnahmen: Wer GenAI nutzt, sollte ausnahmslos alle von ihr produzierten Inhalte überprüfen. Dazu sollten User*innen insbesondere die von der KI verwendeten Primärquellen checken oder – wenn möglich – Expert*innen zur Prüfung der Korrektheit der Antworten zurate ziehen.

2. Bias

Die Anbieter*innen aktueller KI-Assistenten haben sehr viel Arbeit in ihre Produkte gesteckt, um den Bias, also die Voreingenommenheit ihrer Modelle auszumerzen und sie zur Vorurteilsfreiheit zu erziehen.

Verlassen sollten sich User*innen auf die moralische und ethische Unantastbarkeit ihrer Modelle dennoch nicht. Zwar ist es unwahrscheinlich, dass Produkte großer Hersteller*innen noch rassistische, sexistische oder sonstige ethisch fragwürdige Ansichten vertreten, aber komplett ausgeschlossen ist es eben nicht. Noch relativ hoch ist die Gefahr zudem bei der Nutzung von kostenlosen GenAI-Assistenten oder Nischen-Tools.

Gegenmaßnahmen: Auch im Zusammenhang mit Bias gilt es, die Ergebnisse einer KI-Befragung immer genauestens zu checken und mit geltenden Gesetzen und den vorherrschenden Wertevorstellungen unserer Gesellschaft abzugleichen. Wer dubiose KI-Tools meidet, kann sich zudem viel Ärger ersparen.

3. Content-Kannibalisierung

Immer mehr KI-generierter Content flutet das Internet – die logische Folge der zunehmenden Nutzung von GenAI-Assistenten. Leider trainieren KI-Entwickler*innen ihre Chatbots und deren zugrunde liegende Sprachmodelle unter anderem mit genau diesen Inhalten. Und schlimmer noch: Der exponentiell steigende KI-Inhalt ist darüber hinaus auch der Wissensschatz, auf den die KI für ihre Antworten zurückgreift. Dadurch entsteht ein Teufelskreis aus KI, die sich irgendwann nur noch mit von ihr selbst generierten Inhalten trainiert und auch nur noch von ihr produzierten Content als Basiswissen verwendet. Der Mensch wird aus dieser Gleichung immer weiter herausgekürzt. Die Qualität der Ergebnisse von Anfragen an die KI wird somit zunehmend abnehmen. Hinzu kommt, dass alle User*­innen irgendwann die gleichen Ergebnisse abrufen, nutzen und veröffentlichen.

Gegenmaßnahmen: Es ergibt Sinn, hin und wieder auch ohne KI zu agieren und Content zu produzieren, der frei von KI-generierten Inhalten ist und das Qualitätsmerkmal „Made in a human brain“ trägt.

4. Wissensoligopol

Der KI-Markt ist derzeit auf einige wenige Big Player geschrumpft, die sich die enormen Rechenressourcen und Entwicklungskosten für generative KI leisten können. Dadurch entsteht zunehmend ein Wissensoligopol, in dem die großen Anbieter*innen wie OpenAI, Google, Microsoft und DeepSeek zukünftig die Art und Weise bestimmen, welche Informationen überhaupt noch zugänglich sind. Schon jetzt gehen Suchanfragen auf den traditionellen Suchmaschinen deutlich zurück, die Ergebnisse zwar nach Algorithmen ranken, aber selten Treffer komplett ausblenden. Viel restriktiver agieren GenAI-Tools, deren implementierte Filter die freiheitliche Verbreitung von Wissen einzuschränken drohen: Was nicht mit den politischen und moralischen Ideen der Hersteller übereinstimmt, wird automatisch unterdrückt. Das erinnert ein wenig an das Wahrheitsministerium aus Orwells „1984“.

Gegenmaßnahmen: Es ist wichtig, dass Unternehmen und offizielle Stellen auch unabhängige Projekte fördern und deren Nutzer*innen- sowie Supporter*innen-Basis wächst. Gleichzeitig sollten User*innen es dringend verinnerlichen, dass KI- Assistenten nicht der Wahrheit letzter Schluss sind. Das Nutzen möglichst vieler Quellen, um das eigene Wissen aufzubauen, ist immer besser als ein vermeintlicher „Single Point of Truth“.

Fazit

Wir sind noch lange nicht so weit, dass ein blindes Vertrauen in generative KI zu rechtfertigen ist. Es ist zwar logisch, dass wir eine vermeintlich arbeitserleichternde Technologie erst einmal ungern hinterfragen – doch dieser Bequemlichkeit wohnt, je nach Einsatzzweck, ein erhebliches Schadenspotenzial inne. Zum jetzigen Zeitpunkt lautet also die Maxime, restlos jede von GenAI generierte Antwort genauestens auf den Prüfstand zu stellen.

Der Autor Alain Blaes ist CEO der Münchner Kommunikationsagentur PR-COM (mit Fokus auf High-tech- und IT-Industrie im B2B-Umfeld).

Spätestens seit der Verabschiedung des AI Acts der Europäischen Union im Jahr 2024 ist klar: Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Europa wird rechtlich geregelt – verbindlich, umfassend und risikobasiert. Für viele Unternehmen, vor allem im Start-up-Umfeld, bedeutet das erst einmal: neue Vorgaben, viel Bürokratie, hoher Aufwand. Doch dieser Eindruck greift zu kurz. Denn der AI Act ist weit mehr als ein Regelwerk zur Risikominimierung; er bietet jungen Unternehmen die Chance, Ethik, Effizienz und Rechtssicherheit von Anfang an in Einklang zu bringen. Wer ihn strategisch klug nutzt, kann sich nicht nur vor teuren Fehlern schützen, sondern auch produktiver, innovativer und vertrauenswürdiger aufstellen.

Ein Weckruf mit Wachstumspotenzial

Der AI Act ist die erste umfassende gesetzliche Regelung weltweit, die den Umgang mit KI verbindlich definiert. Ziel ist es, Vertrauen in KI-Technologien zu schaffen, Risiken wie Diskriminierung oder Manipulation zu minimieren und gleichzeitig die Innovationskraft Europas zu sichern. Je nach Risikoklasse, von minimal über hoch bis unvertretbar, gelten unterschied­liche Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und Kontrolle. Was viele dabei übersehen: Der AI Act richtet sich nicht nur an Entwickler*innen, sondern auch an Anwender*innen. Schon wer KI zur automatisierten Lebenslaufanalyse, zur Lead-Bewertung im Vertrieb oder für interne Personalentscheidungen nutzt, kann als Betreiber*in haftbar sein – inklusive Dokumentations- und Prüfpflichten. Seit Februar 2025 gilt zudem eine allgemeine Schulungspflicht für KI-Nutzung, unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

Start-ups: (Noch) nicht betroffen? Ein Trugschluss

Gerade junge Unternehmen neigen dazu, gesetzliche Regularien auf die lange Bank zu schieben – oft verständlich, wenn Zeit, Geld und personelle Ressourcen knapp sind. Doch genau hier liegt das Risiko: Laut einer Bitkom-Studie haben sich nur rund 3 Prozent der Unternehmen intensiv mit dem AI Act beschäftigt. 25 Prozent wissen gar nichts davon. Ein gefähr­licher Blindflug, nicht nur wegen potenzieller Bußgelder von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des Jahresumsatzes, sondern weil damit auch Chancen verschenkt werden.

Dabei geht es beim AI Act nicht nur um Pflichterfüllung, sondern um Zukunftsfähigkeit. Wer KI nutzt, sei es für Marketing, Kund*innenservice oder Produktentwicklung, muss ihre Auswirkungen verstehen, Risiken identifizieren und Prozesse so gestalten, dass sie nachvollziehbar, fair und sicher bleiben. Für Start-ups, die langfristig skalieren und wachsen wollen, ist das kein Nice-to-have, sondern ein Muss.

Wissensdefizite als Wachstumsbremse

Aktuell setzen nur etwa 17 Prozent der kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland KI im Geschäftsalltag ein. Die Gründe: Über 70 Prozent nennen fehlendes Wissen, 58 Prozent Unsicherheit bei rechtlichen Fragen. Gerade bei Start-ups, deren Geschäftsmodell oft auf digitalen Lösungen basiert, ist diese Zurückhaltung alarmierend. Denn wer das Potenzial von KI nicht erkennt oder falsch einsetzt, verliert nicht nur Zeit, sondern auch Marktchancen. Dazu kommt noch die Sorge vor zukünftigen rechtlichen Einschränkungen, wie 82 Prozent der Anwender*innen generativer KI angeben, 73 Prozent verweisen auf die Datenschutzanforderungen als Hemmnis und 68 Prozent sehen Unsicherheiten durch rechtliche Unklarheiten.

Der Schlüssel liegt ganz klar in der Weiterbildung: Nur wer die Funktionsweise, Stärken und Grenzen von KI-Systemen versteht, kann sie verantwortungsvoll und effizient nutzen. Das beginnt schon bei der bloßen Auseinandersetzung mit dem AI Act: 69 Prozent der Unternehmen brauchen professionelle Hilfe dabei. Das betrifft nicht nur Entwickler*innen oder Tech-Teams, sondern auch Gründer*innen sowie Verantwortliche in Marketing, HR und Customer Support. Der AI Act kann dabei als Orientierung dienen: Er macht transparent, welche Prozesse es zu beachten gilt und wie sich Risiken frühzeitig erkennen und adressieren lassen.

KI im Marketing: Vom Tool zur Strategie

Beispiel: Im Marketing ist KI längst mehr als nur eine Helferin für Textgenerierung oder A/B-Testing. Sie analysiert Zielgruppen, erkennt Kaufmuster, generiert kreative Inhalte und liefert datenbasierte Insights in Echtzeit. Doch viele Marketingverantwortliche gehen mit KI noch zu leichtfertig um oder unterschätzen ihre strategische Wirkung. In modernen Marketingabteilungen dient KI als Beschleuniger, Effizienzmotor und kreativer Sparringspartner.

Doch um diesen Nutzen voll auszuschöpfen, braucht es klare Regeln, Datenqualität und nachvollziehbare Prozesse – genau das, was der AI Act einfordert. Was auf den ersten Blick wie ein regulatorisches Korsett wirkt, ist in Wahrheit ein Innova­tionstreiber: Wer frühzeitig in qualitätsgesicherte Datenprozesse, Modellvalidierung und Feedbackschleifen investiert, steigert nicht nur die Rechtssicherheit, sondern auch die Performance seiner Kampagnen.

Ethik als Wettbewerbsfaktor

Neben Effizienz und Legalität spielt auch Ethik eine zunehmend wichtige Rolle. Nutzer*innen und Kund*innen erwarten von Unternehmen, dass sie KI fair, transparent und verantwortungsvoll einsetzen. Diskriminierende Algorithmen, intransparente Entscheidungen oder Datenmissbrauch können nicht nur rechtliche Konsequenzen haben, sie beschädigen auch das Vertrauen in die Marke. Gerade Start-ups haben hier einen Vorteil: Sie können ethische Leitlinien von Anfang an mitdenken und in ihre Unternehmenskultur integrieren. Das schafft nicht nur Glaubwürdigkeit gegenüber Kund*innen, Investor*innen und Partner*innen – es spart auch spätere Reputationskosten. Studien zeigen: Unternehmen, die KI ethisch reflektiert einsetzen, erzielen höhere Zufriedenheitswerte bei Mitarbeitenden und Kundschaft, und sie sind resilienter gegenüber technologischen Risiken.

Von Anfang an strategisch denken

Für Gründer*innen und junge Unternehmen lautet die Empfehlung daher: Nicht warten, bis der AI Act zum Problem wird, sondern ihn frühzeitig als Chance nutzen, sich professionell aufzustellen. Das bedeutet konkret:

• Verantwortlichkeiten klären: Wer ist im Unternehmen für KI verantwortlich – technisch, ethisch, rechtlich?
• Transparente Prozesse etablieren: Wie werden Daten erhoben, verarbeitet und genutzt? Wer prüft Algorithmen auf Verzerrungen?
• Schulungen anbieten: Alle, die mit KI-Systemen arbeiten, sollten deren Funktionsweise und rechtliche Implikationen kennen.
• Ethikrichtlinien entwickeln: Wie kann das Unternehmen sicherstellen, dass KI fair, sicher und inklusiv eingesetzt wird?
• Technologische Standards einhalten: Wer dokumentiert und validiert die eingesetzten Systeme regelmäßig?

Kein Bremsklotz, sondern ein Beschleuniger

Der EU AI Act ist ein Weckruf für Start-ups, die KI nutzen oder dies künftig wollen. Er schafft Klarheit, wo zuvor Unsicherheit herrschte, und definiert Standards, an denen sich junge Unternehmen orientieren können. Wer das ignoriert, riskiert nicht nur Bußgelder, sondern auch seine Wettbewerbsfähigkeit. Wer ihn jedoch proaktiv angeht, positioniert sich als verantwortungsvolle(r) Innovator*in. Der Wandel hat längst be­- gonnen. Jetzt ist die Zeit, ihn bewusst mitzugestalten.

Der Autor Bastian Sens ist Marketing-Experte und Gründer der Beratung & Academy Sensational GmbH

Leitungswasserschäden sind das teuerste Schadenfeld der Wohngebäudeversicherung: Allein in Deutschland entstehen jährlich Kosten von 5 Milliarden Euro. Gleichzeitig verursachen Reparaturen einen erheblichen ökologischen Schaden – durch aufwändige Trocknung, den Austausch von Bausubstanz und sonstigen Ressourcenverbrauch.

Die KI-gestützte IoT-Lösung von Enzo – eine Marke der SafeHome GmbH, die 2021 von Sascha Wolf und Marvin Follmann gegründet wurde – überwacht Gebäude in Echtzeit und erkennt Leitungswasserschäden frühzeitig. Die proprietären, patentierten Sensoren können ohne Handwerker*innen innerhalb von wenigen Minuten nachgerüstet werden und machen das Erkennen von Wasserschäden 40-mal präziser als herkömmliche Wasserzähler. Versicherungsunternehmen profitieren laut Angaben des Start-ups von bis zu 70 Prozent geringeren Schadenkosten, Gebäudebesitzer*innen und Umwelt von deutlich weniger Ressourcenverbrauch.

Traktion im Versicherungsmarkt

„Unsere Lösung bietet eine doppelte Wertschöpfung: ökonomisch durch die Reduktion massiver Versicherungsschäden, ökologisch durch die Vermeidung unnötiger Reparaturen und CO₂-Emissionen“, sagt Sascha Wolf, Co-Founder und CEO von Enzo. „Mit der neuen Finanzierung werden wir unsere Technologie weiterentwickeln, bestehende Partnerschaften ausbauen und den internationalen Roll-out vorbereiten.“

Enzo arbeitet bereits mit führenden Versicherern zusammen, darunter BarmeniaGothaer, Alte Leipziger, INTER, Hiscox und die SV SparkassenVersicherung. In mehreren Ländern ist die Technologie bereits im Einsatz.

Investor*innen setzen auf Impact & Marktgröße

„Enzo zeigt, wie technologische Innovation ein milliardenschweres Problem lösen kann – mit klar messbarem Einfluss auf Umwelt und Versicherungswirtschaft. Das Team verbindet tiefes Branchen-Know-how mit großem Unternehmergeist. Genau diese Gründer*innen suchen wir bei better ventures“, sagt Tina Dreimann, Mitgründerin und Geschäftsführerin von better ventures.

„Wasser zählt zu den größten versicherten Risiken – und Enzo öffnet technologisch wie strategisch eine einzigartige Lösung, um die gigantische Schadensumme massiv zu reduzieren“, unterstreicht Andrea Silberschmidt-Buhofer von EquityPitcher Ventures.

Frank Hummler, Investment Manager beim Start-up BW Innovation Fonds, ergänzt: „Enzo bietet eine smarte Komplettlösung für ein drängendes Problem - insbesondere bei Versicherungen. Die Kombination aus patentierter Sensorik und KI-Analyse schafft klare Differenzierung und enormes Wachstumspotenzial. Enzo hat das Zeug, ein führender Player im Markt zu werden.“

Mit seiner KI-Workspace-Plattform unterstützt Libra nach eigenen Angaben heute über 9.000 Jurist*innen in fast 800 Kanzleien und Rechtsabteilungen weltweit. Die Plattform bietet maßgeschneiderte, KI-gestützte Anwendungen für Recherche, Analyse und Dokumentenerstellung, die sich nahtlos in bestehende Prozesse integrieren. Dazu gehören teamfähige Workflows für die gemeinsame Mandats- und Dokumentenbearbeitung sowie die Integration juristischer Fachinhalte des Dr. Otto Schmidt Verlags und Handelsregisterdaten, die durch Anbindung an OpenRegister direkt via Chatfunktion verfügbar sind. Mit Hosting in der EU, ISO 27001-Zertifizierung sowie DSGVO-, BRAO- und § 203 StGB-Konformität gewährleistet Libra höchste Sicherheitsstandards und den vertraulichen Umgang mit sensiblen Daten.

Mit dem jüngsten Update hat Libra seine Integrationstiefe weiter erhöht. „Das Tempo, mit dem sich Libra entwickelt, zeigt, wie schnell sich juristische Arbeit verändert“, sagt CEO Viktor von Essen. „Wir wachsen nicht, weil KI gerade Trend ist, sondern weil wir reale Herausforderung täglicher juristischer Arbeitsabläufe wirklich verstehen und sie zukunftsfähig gestalten – sicher, integriert und nah an der Praxis.“ Libra steht für eine neue Kultur juristischer Arbeit – digital souverän, kollaborativ und technologieoffen.”

CTO Dr. Bo Tranberg ergänzt: „Wir entwickeln Libra so, dass sich KI wie ein organischer Teil juristischer Arbeit anfühlt – nicht wie ein zusätzliches Tool, das man erst verstehen muss. Libra kommt dorthin, wo Jurist*innen bereits arbeiten: in ihre vertrauten Systeme und Workflows. Wir stehen für nahtlose Integration, maximale Sicherheit und passgenaue Nutzung im juristischen Alltag.“

In jedem Blog, Newsletter, Online-Artikel fließt viel Arbeit, Zeit und Anstrengung. Vieles davon bleibt jedoch unsichtbar und erreicht nur wenige oder sogar gar keine Menschen. Die neue Plattform Plankton versteht sich als Infrastruktur für digitales Publizieren und will die Sichtbarkeit zurück in die Hände der Community legen. Ganz ohne Werbung, ohne Algorithmen und unabhängig von Silicon-Valley-Konzernen. Im Kampf gegen toxische Algorithmen, die die Aufmerksamkeit monopolisieren und gegen Content-Diebstähle durch KI-gestützte Chatbots, Agenten und Co-Piloten geraten individuelle Stimmen zunehmend ins Abseits. Die Sichtbarkeit im Netz wird heute von Plattformen diktiert, nicht von der Qualität oder Relevanz der Inhalte.

Ein lebendiges Ökosystem, basierend auf Kooperation

Mit dem offiziellen Launch will Plankton die Türen für alle öffnen, die ihre Inhalte unabhängig publizieren und sichtbar machen wollen. Von Blogger*innen über Journalist*innen bis zu zivilgesellschaftlichen Akteur*innen. Plankton bietet eine dezentrale und community-getriebene Infrastruktur. Jede Stimme stärkt die andere. Die Inhalte werden über automatische Vorschauen sichtbar gemacht und die Leser*innen von Blog zu Blog und von Website zu Newsletter weitergeführt. Ohne dass sie sich den Regeln von Plattformen unterwerfen müssen. Diese Vorschauen lassen sich auf den eigenen Seiten integrieren und passen sich nahtlos an das Design dieser an. Die individuelle Steuerung der Vorschauen soll für frische Inhalte ohne zusätzlichen redaktionellen Aufwand sorgen. Benjamin Birkner, Mitgründer von Plankton: „Wir stärken unabhängige Inhalte und machen sie gemeinsam sichtbar – mit einem System, das auf Kooperation statt Konkurrenz setzt.“

Gegenmodell zur Plattformisierung des Internets

Der entscheidende Unterschied ist der konsequente Verzicht auf klassische Plattformlogiken, wie algorithmische Feeds, Like-Zwang, Klickkosten oder Werbeeinbindungen. Stattdessen bleiben die Publizist*innen komplett autonom und behalten die Kontrolle über Inhalte und ihre digitale Präsenz. Die Mission von Plankton ist ebenso technologisch wie politisch. Wer heute publiziert, sieht sich mit zentralisierten Strukturen konfrontiert, die technisch wie gesellschaftlich problematisch sind. Plattformen wie Meta, X oder Amazon Web Services bestimmen nicht nur, wie Inhalte sichtbar werden, sondern auch, wer überhaupt Zugang zur digitalen Öffentlichkeit hat. Plankton sieht sich als Gegenentwurf dazu und will die Technologie im Dienst der Gemeinschaft stellen. Mitgründer Gerd Stodiek: „Wir geben Blogs und Webseiten die Macht des Eigentums zurück: Mit Sichtbarkeit, Kontrolle und einem echten Publikum.“

Die Plattform steht für digitale Selbstbestimmung und kollektive Verantwortung mit einer klaren Haltung. Die Entwicklung von Plankton erfolgte ehrenamtlich. Das Team rund um die Gründer Gerd Stodiek und Benjamin Birkner vereinen technische Kompetenz mit gesellschaftspolitischen Perspektiven und kommunikativer Erfahrung. Plankton wurde über mehrere Jahre ehrenamtlich entwickelt und versteht sich nicht als Start-up mit Exit-Strategie, sondern als langfristige Infrastruktur für die digitale Öffentlichkeit. Mit aktuell über 250 aktiven Nutzer*innen zeigt Plankton, wie ein freies, unabhängiges und menschenfreundliches Internet aussehen kann.

Die Regeln der Online-Sichtbarkeit werden neu geschrieben. Es geht nicht mehr nur darum, von einem herkömmlichen Algorithmus indiziert zu werden. Stattdessen müssen Websites so aufbereitet werden, dass sie von künstlicher Intelligenz (KI) und großen Sprachmodellen (LLMs) fehlerfrei interpretiert und verarbeitet werden können.

KI erstellt ihre Antworten, indem sie Inhalte blitzschnell liest, deren Bedeutung versteht und die wichtigsten Fakten daraus extrahiert. Wenn der technische Unterbau einer Website unsauber ist, kann die KI die Informationen entweder nicht zuverlässig finden oder sie falsch interpretieren.

Das bedeutet, die technische Seite der Website – der Code – wird zum Fundament für eine gute Platzierung in den generativen Suchergebnissen. Wer hier Nachholbedarf hat, riskiert, als vertrauenswürdige Quelle für die KI unsichtbar zu werden.

Dieser Artikel beleuchtet die entscheidenden technischen Anpassungen, die notwendig sind, um deine Website optimal für die neue Ära der KI-Suche vorzubereiten.

Kontrolle und Zugang: Die Regeln für Sprachmodelle

Der erste technische Schritt zur Optimierung für KI-Ergebnisse ist die Steuerung des Zugriffs durch die großen Sprachmodelle (LLMs). Traditionell wird der Zugang durch die robots.txt Datei geregelt, die festlegt, welche Bereiche der Website von herkömmlichen Suchmaschinen-Crawlern besucht werden dürfen.

Mit dem Aufkommen verschiedener, spezialisierter KI-Crawler (die nicht immer identisch mit dem Googlebot oder Bingbot sind) entsteht jedoch die Notwendigkeit, diesen neuen Akteuren eigene Regeln zu geben. Es geht darum, Transparenz darüber zu schaffen, welche Daten zur Generierung von Antworten verwendet werden dürfen und welche nicht.

Neue Protokolle für neue Crawler

Experten diskutieren und entwickeln neue Protokolle, um diese Unterscheidung zu ermöglichen. Ein viel diskutierter Ansatz ist die Einführung von Protokollen, die spezifisch den Umgang mit generativer KI regeln. Dies könnte die Einführung von Protokollen wie einer llms.txt Datei beinhalten. Solche spezifischen Dateien könnten festlegen, ob ein KI-Modell Inhalte zur Schulung oder zur generativen Beantwortung von Nutzeranfragen nutzen darf.

Diese Kontrollmechanismen sind entscheidend. Sie geben den Website-Betreibern die Autorität darüber zurück, wie ihre Inhalte in der KI-Ära verwendet werden. Wer hier klare Regeln setzt, schafft die technische Grundlage für eine kontrollierte und damit vertrauenswürdige Sichtbarkeit in den KI-Ergebnissen.

Strukturierte Daten als universelle KI-Sprache

Nach der Regelung des Zugangs durch Protokolle ist die Strukturierung der Inhalte der wichtigste technische Schritt. Suchmaschinen nutzen strukturierte Daten schon lange, um Rich Snippets in den klassischen Ergebnissen anzuzeigen. Für die KI sind diese Daten jedoch absolut essenziell.

Strukturierte Daten, die auf dem Vokabular von Schema.org basieren, sind im Grunde eine Übersetzungshilfe im Code, die dem Sprachmodell den Kontext des Inhalts direkt mitteilt. Sie sind die "Sprache", die die KI am schnellsten und präzisesten versteht.

Die Bedeutung für die Generierung

Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, sucht die KI nicht nur nach Stichwörtern, sondern nach definierten Informationstypen. Mit strukturierten Daten liefert man der KI diese Informationen als fertige, fehlerfreie Bausteine.

• Fehlerfreie Extraktion: Die KI muss keine Textpassagen interpretieren, um beispielsweise ein Rezept, die Bewertung eines Produkts oder einen FAQ-Abschnitt zu identifizieren. Die korrekte Auszeichnung macht die Daten sofort nutzbar.
• Vertrauensbildung: Fehlerhafte oder inkonsistente strukturierte Daten führen zu einer falschen Interpretation und können bewirken, dass die KI deine Seite als unzuverlässig einstuft.

Die Implementierung muss fehlerfrei sein und sollte alle relevanten Inhaltstypen der Website abdecken. Nur eine saubere Schema-Implementierung garantiert, dass deine Fakten korrekt in die generativen Antworten der KI einfließen.

Ladezeit und Interaktivität als Vertrauenssignal

Die Geschwindigkeit und die Nutzbarkeit einer Website sind in der Ära der KI-Suche nicht mehr nur ein Komfortfaktor, sondern ein entscheidendes technisches Vertrauenssignal. Wenn deine Seite langsam lädt oder schlecht bedienbar ist, wird das von der KI als Indikator für mangelnde Qualität und niedrige Autorität gewertet.

Die Basis dafür sind die sogenannten Core Web Vitals (CWVs). Diese Messwerte, die sich auf das Nutzererlebnis konzentrieren, sind feste Ranking-Faktoren und haben direkten Einfluss darauf, ob eine KI deine Seite als zitierwürdig einstuft:

• LCP (Largest Contentful Paint): Misst die Zeit, bis der größte sichtbare Inhalt geladen ist.
• FID/INP (First Input Delay / Interaction to Next Paint): Misst die Zeit bis zur ersten Interaktion und die allgemeine Reaktionsfähigkeit der Seite.
• CLS (Cumulative Layout Shift): Misst die visuelle Stabilität.

Mobile Performance ist der Schlüssel

Da ein Großteil der Online-Aktivität über mobile Geräte stattfindet, legt die KI höchsten Wert auf die Optimierung der Mobilversion. Eine schlechte mobile Performance kann das gesamte Ranking negativ beeinflussen.

Die technische Anpassung muss daher darauf abzielen, die CWVs zu perfektionieren. Dies beinhaltet die Optimierung von Bildern, das Bereinigen unnötiger Code-Lasten und das Priorisieren wichtiger Ressourcen. Eine schnell ladende und reaktionsfreudige Website signalisiert nicht nur dem Nutzer, sondern auch der KI, dass die Quelle professionell und damit vertrauenswürdig ist.

Redundanz vermeiden: kanonische Klarheit

Eines der größten technischen Probleme für KI-Modelle ist die Verwirrung durch doppelte Inhalte (Duplikate). Wenn die gleiche Information unter verschiedenen URLs verfügbar ist, weiß die KI nicht, welche die Originalquelle darstellt. Dies zersplittert deine Autorität.

Der technische Schlüssel zur Lösung ist der Canonical Tag (<link rel="canonical" ...>). Dieser Tag im Code muss auf jeder Seite korrekt auf die bevorzugte, indexierbare URL zeigen. Durch die Vermeidung von Duplikaten und die korrekte Nutzung dieses Tags stellst du technisch sicher, dass die KI deine Inhalte als eindeutig und autoritär wahrnimmt und dich als zuverlässigen Faktenlieferanten zitiert.

Schlussworte

Die Zukunft der Online-Sichtbarkeit wird durch künstliche Intelligenz neu definiert. Der Erfolg hängt von einer technisch sauberen Vorbereitung ab.

Die wichtigsten Schritte in der Generative Engine Optimization (GEO) sind:

1. Zugangskontrolle durch Protokolle wie die diskutierte llms.txt Datei.

2. Die Nutzung von strukturierten Daten als unverzichtbare KI-Sprache.

3. Die Perfektionierung der Core Web Vitals als Vertrauenssignal.

4. Die Vermeidung von Duplikaten durch kanonische Klarheit.

Investiere in diese technische Qualität, um Autorität und Sichtbarkeit in der Ära der KI-generierten Antworten zu sichern.

Moderne Führungstrainings setzen auf eine neue Didaktik: wissenschaftlich fundiert, praxisnah und individuell. Statt Frontalunterricht dominieren heute interaktive Formate und maßgeschneiderte Lernpfade. Ziel ist es, Führungskompetenzen nicht nur theoretisch zu vermitteln, sondern im konkreten Handeln zu verankern – für bessere Führungsergebnisse und eine stärkere Mitarbeiterbindung.

Gerade in dynamischen Märkten wie Deutschland, wo Unternehmen wie Siemens, Bosch oder die Deutsche Telekom auf agile Strukturen setzen, gewinnt adaptives Lernen an Bedeutung. Blended Learning – die Kombination aus Präsenz- und Onlineformaten – bietet dabei maximale Flexibilität und berücksichtigt unterschiedliche Lerntypen.

Die folgenden Abschnitte zeigen, dass und wie erfolgreiche Führungstrainings Lernräume für Reflexion, Austausch und Feedback schaffen.

Maßgeschneiderte Führungskräfteseminare von flow

Gute Führung entscheidet über Motivation, Leistung und Wandel in Organisationen. Die maßgeschneiderten Führungskräfteseminare von flow sind praxisnah, wissenschaftlich fundiert und individuell auf Unternehmensziele abgestimmt.

Ob klassisches Seminar oder ganzheitliches Entwicklungsprogramm – Management- und Leadershipkompetenzen werden gezielt aufgebaut. Der Fokus liegt auf nachhaltigem Praxistransfer, klarer Rollenklärung und konkreten Alltagssituationen.

• Das PowerPotentialProfile® unterstützt bei der fundierten Analyse von Stärken und Entwicklungsfeldern.
• Persönlichkeitsentwicklung, Mindset-Arbeit und moderne Didaktik schaffen die Grundlage für wirksame Führung und starke Teams.

Dank eines erfahrenen Trainer-Teams und skalierbarer Programme lassen sich auch größere Entwicklungsmaßnahmen effizient umsetzen – national wie international.

Eine kostenlose Erstberatung bietet den idealen Einstieg in passgenaue Führungskräfteentwicklung.

Die Rolle der Didaktik in der Führungskräfteentwicklung: Was hat sich verändert?

Didaktik bezeichnet die gezielte Planung und Gestaltung von Lernprozessen – also, wie Wissen vermittelt und Kompetenzen aufgebaut werden. In der Entwicklung von Führungskräften bedeutet das, Lernformate so zu gestalten, dass sie Verhalten langfristig verändern.

Zentrale Elemente sind strukturierte Lernphasen: vom Wissenserwerb über die Anwendung bis hin zur Reflexion. Modelle wie das 70-20-10-Prinzip oder Kolbs Lernzyklus machen deutlich, wie wirkungsvolles Lernen gelingt – durch eine ausgewogene Kombination aus Erfahrung, Austausch und formaler Weiterbildung.

Entscheidend ist dabei die didaktische Kohärenz: Lernziele, Methoden und Evaluation greifen sinnvoll ineinander. Das schafft Klarheit, fördert Motivation und verbessert den Transfer in die Praxis. Empirische Studien belegen: Durchdachte Didaktik erhöht die Wirksamkeit von Trainings deutlich. Sie bildet damit die Grundlage für nachhaltige Führungskräfteentwicklung – praxisnah, fundiert und zukunftsorientiert und auch in Zeiten von Krisen.

Klassische und moderne Methoden im Vergleich: Ein „Besser“ oder „Schlechter“ gibt es nicht – oder doch?

Lange prägten klassische Formate wie Seminare und Vorträge die Weiterbildung. Sie eignen sich gut zur Vermittlung von Grundlagen, stoßen jedoch an Grenzen, wenn es um komplexe Handlungskompetenz geht.

Moderne Lernansätze setzen stärker auf Eigenverantwortung, Erfahrung und Kontext. Methoden wie Action Learning, Design Thinking oder Coaching fördern praxisnahes Lernen und kreative Problemlösung. Hybride Formate, die Theorie mit Anwendung verbinden, unterstützen einen wirksamen Lerntransfer – und steigern die Motivation.

Statt reiner Wissensvermittlung rücken Reflexion, Austausch und konkrete Anwendung in den Fokus. Simulationen, Fallstudien oder Peer-Learning schaffen Raum für gemeinsames Lernen und stärken soziale sowie kommunikative Kompetenzen.

Klassische Methoden, zum Beispiel auch rund um kritisches Hinterfragen, behalten ihren Wert – vorausgesetzt, sie sind didaktisch sinnvoll eingebettet. Entscheidend ist die Balance: Struktur und Flexibilität, Praxisnähe und Individualisierung. So entsteht ein Lernumfeld, das Führungskräfte befähigt, ihr Verhalten nachhaltig und authentisch weiterzuentwickeln.

Interaktive Lernformen und ihre Wirkung

Interaktive Lernformate wie Workshops, Planspiele oder Rollenspiele fördern aktives Mitdenken, Beteiligung und unmittelbares Feedback. Sie schaffen erfahrungsbasierte Lernräume, in denen neues Verhalten nicht nur verstanden, sondern auch erlebt und reflektiert wird.

Durch gemeinsame Aufgaben und Rückmeldungen entsteht ein vertieftes Verständnis für Führungsaufgaben. Simulationen – etwa von Konfliktgesprächen oder Entscheidungsprozessen – ermöglichen realitätsnahe Übungsszenarien, die Problemlösungsfähigkeit, Selbstreflexion und Teamverhalten stärken.

Wenn Teilnehmende eigene Erfahrungen einbringen, steigt nicht nur die Relevanz der Inhalte, sondern auch die Nachhaltigkeit des Lernens. Studien zeigen: Interaktive Formate aktivieren emotionale und kognitive Prozesse stärker als klassische Vermittlungsformate – mit spürbar höherer Motivation und langfristigerem Lernerfolg.

So entstehen lebendige Trainings, die nicht nur Wissen vermitteln, sondern echte Veränderung ermöglichen – wirkungsvoll, praxisnah und passgenau für moderne Führungsanforderungen.

Was hat die Digitalisierung in Bezug auf das Führungskräftetraining verändert?

Digitale Lernformate haben die Entwicklung von Führungskräften grundlegend verändert. Sie ermöglichen orts- und zeitunabhängiges Lernen – individuell, skalierbar und anschlussfähig an den Arbeitsalltag.

Hybride Konzepte verbinden Online-Lernen mit Präsenzformaten und schaffen so eine optimale Balance aus Flexibilität und persönlichem Austausch. Virtuelle Klassenzimmer, Video-Coachings und digitale Tools fördern Interaktion und Reflexion, auch im digitalen Raum.

Learning-Analytics unterstützen die gezielte Steuerung individueller Lernpfade und machen Fortschritte sichtbar. Digitale Lernökosysteme schaffen kontinuierlichen Zugang zu Inhalten und fördern eigenverantwortliches Lernen im Flow.

Wichtig bleibt: Technologie ersetzt nicht den zwischenmenschlichen Kontakt. Entscheidend ist die didaktische Qualität … also wie Inhalte strukturiert, angewendet und reflektiert werden. Nur so entsteht ein digitales Lernumfeld, das Führung stärkt, Innovation unterstützt und nachhaltige Entwicklung ermöglicht.

Nach wie vor: Feedback und Reflexion als wichtige Lerninstrumente

Reflexion und Feedback sind essenziell für eine wirksame Führungskräfteentwicklung. Sie fördern Selbsterkenntnis, schaffen Orientierung und unterstützen den Transfer in den Arbeitsalltag.

Professionelles Feedback – etwa durch Peer-Coaching, kollegiale Beratung oder strukturierte Rückmeldeschleifen – macht Stärken sichtbar und zeigt Entwicklungspotenziale auf. Reflexionsphasen ermöglichen es, Erfahrungen gezielt zu analysieren und in Handlungsstrategien zu überführen.

Die Verknüpfung von Theorie und Praxis wird gestärkt, nachhaltiges Lernen gefördert. Modelle wie der Lernzyklus nach Kolb veranschaulichen, wie regelmäßige Reflexion Lernprozesse vertieft und den Kompetenzaufbau unterstützt. Besonders wirkungsvoll sind Lernformate, die Feedback nicht als Bewertung, sondern als Entwicklungschance begreifen. Entscheidend ist eine offene Lernkultur, in der Fragen erlaubt und Fehler Teil des Prozesses sind.

So entstehen Führungspersönlichkeiten, die sich selbst und andere wirksam weiterentwickeln können.

Auch wichtig: Die Teamdynamik und gruppenbezogene Lernprozesse

Lernprozesse in Gruppen fördern wichtige soziale Kompetenzen und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit. In Führungstrainings spielt die Dynamik innerhalb von Teams eine zentrale Rolle, da Führung stets im Zusammenspiel mit anderen erfolgt.

Gemeinsame Übungen, Projektarbeiten und kollektive Reflexionen schaffen ein Umfeld, in dem Vertrauen wächst und offener Austausch möglich ist. Durch das gemeinsame Lösen von Problemen entstehen neue Perspektiven und kreative Lösungsansätze.

Gruppenlernen macht Lernprozesse sichtbar und unterstützt gegenseitige Hilfe. Studien zeigen, dass das gemeinsame Lernen Motivation und Behaltensleistung deutlich verbessert. Modelle wie das Phasenmodell der Gruppenentwicklung – Forming, Storming, Norming, Performing – veranschaulichen, wie sich Gruppen im Lernprozess entwickeln und welchen Einfluss das auf den Lernerfolg hat.

Eine teamorientierte Didaktik verbindet den Wissensaufbau mit sozialem Lernen und stärkt so nachhaltig Führungsfähigkeiten und den Erfolg von Führungsteams.

Kulturelle und emotionale Faktoren: Welche Rolle spielen sie im Lernprozess?

Kulturelle und emotionale Aspekte beeinflussen maßgeblich, wie Führungskräfte lernen und handeln.

• Unterschiedliche Werte, Kommunikationsstile und Erwartungen formen Lernprozesse und erfordern eine bewusste Berücksichtigung kultureller Unterschiede, besonders in internationalen Trainings.
• Gleichzeitig spielt emotionale Intelligenz eine zentrale Rolle. Sie umfasst die Fähigkeit, eigene und fremde Gefühle zu erkennen und zu steuern, fördert Empathie, Selbstwahrnehmung und den Aufbau vertrauensvoller Beziehungen.
• Didaktische Konzepte, die emotionale Faktoren integrieren, ermöglichen intensivere Lernerfahrungen. Studien belegen, dass emotionale Aktivierung die Gedächtnisleistung und Motivation steigert, da sie wichtige neuronale Netzwerke aktiviert.
• Lernumgebungen, die Vertrauen, Offenheit und kulturelle Sensibilität fördern, also den bewussten Umgang mit verschiedenen Normen und Kommunikationsweisen, unterstützen die Entwicklung von Führungskompetenzen besonders effektiv.

So entsteht ein ganzheitliches Lernen, das kulturelle und emotionale Grenzen überwindet.

Wie wird sich das moderne Führungskräftetraining in Zukunft weiterentwickeln?

Die Führungskräftebildung der Zukunft wird geprägt von Personalisierung, technologischen Innovationen und einem Fokus auf Nachhaltigkeit. Adaptive Lernsysteme, künstliche Intelligenz und datenbasierte Analysen ermöglichen individuell zugeschnittene Lernwege und fördern kontinuierliches Lernen.

Gleichzeitig gewinnt sinnorientierte Unternehmensführung zunehmend an Bedeutung. Trainings zielen nicht nur auf den Kompetenzaufbau, sondern auch auf die Vermittlung von Werten ab.

Spielerische Elemente wie Gamification und virtuelle Realität erweitern die didaktischen Möglichkeiten und schaffen neue Lernerfahrungen. Kooperationen zwischen Wissenschaft und Praxis fördern innovative Forschungsansätze und Pilotprojekte.

Zukunftsorientierte Führungstrainings verbinden digitale Innovationen mit der persönlichen Entwicklung der Lernenden. Dieser Wandel erfordert eine flexible Didaktik, die Lernen als lebenslangen Prozess begreift. So bleibt die Führungsausbildung ein wesentlicher Erfolgsfaktor moderner Organisationen und Ausdruck einer lebendigen, lernenden Unternehmenskultur.

Abschließendes: Darum ist es so wichtig, das Thema „Führungskräftetraining“ immer wieder anzugehen

Führungskräftetraining ist ein unverzichtbarer Bestandteil erfolgreicher Organisationsentwicklung. Die Anforderungen an Führungskräfte verändern sich stetig – durch technologische Innovationen, globale Vernetzung und neue Werteorientierungen. Um den komplexen Herausforderungen gerecht zu werden, braucht es kontinuierliche Weiterbildung, die nicht nur Wissen vermittelt, sondern auch praktische Kompetenzen fördert. Nur so können Führungskräfte flexibel und wirksam agieren.

Zudem sorgt regelmäßiges Training dafür, dass Führungskräfte ihre eigene Rolle reflektieren, ihre sozialen Fähigkeiten stärken und sich auf wechselnde Teams und Märkte einstellen. Führung ist immer auch Beziehungsarbeit, die eine kontinuierliche Entwicklung verlangt. Wer diesen Prozess vernachlässigt, riskiert nicht nur den Erfolg der Organisation, sondern auch die Zufriedenheit und Motivation der Mitarbeitenden.

Deshalb ist es entscheidend, das Thema Führungskräftetraining immer wieder aufzugreifen und den Lernprozess als festen Bestandteil der Unternehmenskultur zu verankern.

Fünfzig Prozent der deutschen Start-ups scheitern innerhalb der ersten fünf Jahre – und bei vielen liegt die Ursache im Marketing. Nicht weil zu wenig investiert wurde, sondern weil das Budget in die falschen Maßnahmen floss. Das zeigt sich oft schon in den ersten Monaten: Zwischen Kampagnen, Content-Projekten und immer neuen Tools fehlt es an Struktur, Fokus und messbarer Wirkung. Die Folge: hohe Kosten, wenig Substanz und eine Marketingabteilung im Dauerstress. Die folgenden fünf Strategien machen Marketing nicht nur steuerbarer – sie helfen auch, Zeit, Budget und Nerven zu sparen.

1. Systeme aufbauen, nicht nur Teams

Talent ist entscheidend, aber nicht ausreichend. Start-ups brauchen wiederholbare Systeme, die verlässlich Ergebnisse liefern. Das heißt: Prozesse standardisieren, alles messen und eine Kultur des Experimentierens schaffen. Mit dem Wachstum müssen sich auch die Systeme mitentwickeln. Sie machen aus einem improvisierten Start-up ein nachhaltiges Unternehmen.

Beginnen sollte man mit dem Sales-Funnel. Jeder Input, jede Conversion und jeder Output sollte erfasst werden, etwa der durchschnittliche Vertragswert (ACV), Abschlussquoten und Verkaufszyklen. Diese Kennzahlen helfen, Ergebnisse besser vorherzusagen und Engpässe frühzeitig zu erkennen. Es geht nicht ums Datensammeln an sich, sondern darum, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Regelmäßiges Reporting mit Tools wie Looker Studio oder Dataslayer bringt Struktur. Wichtig ist: sich auf wenige, aber relevante KPIs zu konzentrieren, die an konkrete Businessziele geknüpft sind. Diese sollten wöchentlich analysiert werden, idealerweise gemeinsam mit Marketing und Vertrieb. Ziel ist Klarheit, nicht Komplexität.

Learning: Systeme ersetzen kein Talent, sondern sorgen dafür, dass sich die Wirkung entfaltet.

2. Auf Content setzen, der Vertrauen schafft

Content, der aufklärt und echten Mehrwert liefert, ist eine der wirkungsvollsten und zugleich unterschätzten Methoden, um langfristige Beziehungen zu potenziellen Kund*innen aufzubauen. Ob Blogposts, Webinare, Leitfäden oder Case Studies – entscheidend ist, konkrete Probleme zu lösen. Wer mit seinen Inhalten wirklich hilft, wird gehört und baut Vertrauen auf, und zwar lange bevor eine Kaufentscheidung ansteht.

Richtet sich ein Start-up beispielsweise an kleine Unternehmen, können Inhalte rund um Themen wie Liquiditätsmanagement, Kund*innengewinnung oder -bindung enorm wertvoll sein. Wer hier konkrete, umsetzbare Tipps liefert, zeigt: Wir verstehen eure Welt und wir können helfen.

Solcher Content bringt nicht nur Reichweite. Er stattet Marketing und Sales mit Werkzeugen aus, um Gespräche zu starten, Kompetenz zu zeigen und Leads gezielt weiterzuentwickeln. Die Folge: kürzere Sales-Zyklen, mehr qualifizierte Anfragen und stärkere Kund*innenbindung.

Learning: Wer kontinuierlich mit nützlichen Impulsen präsent ist, wirbt mehr als nur für ein Produkt – er/sie wird ein(e) vertrauenswürdige(r) Partner*in.

3. Relevante Leads automatisch identifizieren

Nicht jeder Website-Klick oder jedes Newsletter-Abo ist gleich ein(e) potenzielle(r) Kund*in. Mit wachsender Reichweite wird es umso wichtiger, die wirklich relevanten Kontakte frühzeitig zu erkennen und zu priorisieren.

Automatisiertes Lead Scoring hilft dabei: Tools wie HubSpot, Pipedrive oder Salesforce analysieren Nutzer*inneninteraktionen, etwa Seitenbesuche, E-Mail-Öffnungen oder Formulareingaben, und vergeben Punkte. Je höher der Score, desto näher ist der Lead an einer Kaufentscheidung. Ein White­Paper-Download kann beispielsweise fünf Punkte bringen, eine Demo-Anfrage zehn, das Lesen eines Blogartikels nur einen.

So kann sich das Vertriebsteam auf die vielversprechendsten Kontakte konzentrieren. Die Folge: effizientere Ressourcennutzung und höhere Abschlusschancen. Laut SalesHandy steigt die Zahl qualifizierter Leads durch Lead Scoring um bis zu 451 Prozent. Das spart nicht nur Zeit, sondern stellt sicher, dass vielversprechende Interessent*innen früh erkannt und gezielt angesprochen werden.

Learning: Automatisiertes Lead Scoring bewertet Nutzer*inneninteraktionen, um die vielversprechendsten Kontakte frühzeitig zu erkennen und so die Effizienz im Vertrieb zu steigern.

4. Omnichannel nur mit Integration

Viele Start-ups setzen auf möglichst viele Kanäle, um Reichweite zu maximieren. Doch Multichannel allein reicht nicht. Entscheidend ist, wie gut diese Kanäle miteinander vernetzt sind. Multichannel heißt: viele Plattformen nebeneinander, oft unkoordiniert – das führt zu uneinheitlicher Kommunikation und überfordert Nutzer*innen. Omnichannel dagegen verknüpft alle Kanäle zu einem nahtlosen Erlebnis.

In der Praxis bedeutet das: Jemand klickt auf eine Linked­In-Ad, erhält personalisierte E-Mails mit relevantem Content, sieht Retargeting-Ads auf anderen Plattformen und bekommt beim nächsten Website-Besuch passende Angebote angezeigt. Auch Social Media, Newsletter und Events sollten aufeinander abgestimmt sein – in Design, Timing und Sprache.

Ein zentrales CRM sorgt dafür, dass alle Interaktionen erfasst werden und Sales sowie Marketing auf denselben Datenstand zugreifen können. So lassen sich doppelte oder wider­sprüchliche Botschaften vermeiden und eine konsistente Customer Journey gestalten.

Der Aufwand lohnt sich: Unternehmen mit starker Omnichannel-Strategie binden laut UniformMarket 89 Prozent ihrer Kund*innen, im Vergleich zu nur 33 Prozent bei schwacher Umsetzung. Der Customer Lifetime Value steigt um rund 30 Prozent.

Learning: Koordinierte Omnichannel-Kampagnen erzielen bis zu 494 Prozent höhere Bestellraten als isolierte Maßnahmen.

5. Kund*innenservice mit KI verstärken

Die Kombination aus KI-basiertem Chat-Support und menschlichen Ansprechpartner*innen ist der Schlüssel zum Erfolg. KI übernimmt schnelle, repetitive Standardanfragen, und Menschen kümmern sich um komplexe, emotionale oder besonders wichtige Anliegen. Das Ergebnis: kürzere Reaktionszeiten, niedrigere Kosten und höhere Kund*innenzufriedenheit.

Der Schlüssel zur wirksamen Nutzung von KI im Support ist ein klar abgegrenzter Fokus. KI ist besonders stark bei Mustererkennung und wiederkehrenden Aufgaben – etwa bei FAQs, Rückerstattungen oder Bestell-Updates. Doch bei komplexen, emotional aufgeladenen Gesprächen stößt sie an Grenzen.

Deshalb ist es sinnvoll, KI nicht als Ersatz, sondern als Unterstützung für menschliche Mitarbeitende zu nutzen. Die Regel: KI für hohe Volumen bei niedrigem Wert – Menschen für wertvolle, beziehungsorientierte Kommunikation.

Laut einer Tidio-Studie erwarten 73 Prozent der Kund*innen, dass KI den Service verbessert und 80 Prozent berichten von positiven Erfahrungen mit KI-Support. Eine Bain-&-Company-Analyse zeigt außerdem: Unternehmen mit starkem Customer Experience wachsen vier- bis achtmal schneller als der Markt.

Learning: Richtig eingesetzt, macht KI den Support schneller und effizienter und schafft Freiräume für echten Dialog, der Vertrauen und Loyalität stärkt.

Klare Richtung statt Kampagnenchaos

Erst fokussieren, dann skalieren. Der Versuch, sofort alle Zielgruppen gleichzeitig zu erreichen, führt oft ins Leere. Start-ups sollten sich zunächst auf eine klar umrissene Nische konzentrieren, also dort, wo sie realistisch gewinnen können. Das gilt besonders, wenn sich Produkt oder Service noch weiterentwickeln.

Das Ideal Customer Profile (ICP) ist das Fundament jeder Marketingstrategie. Wer genau weiß, wen er anspricht, welche Herausforderungen diese Menschen haben und wie das eigene Angebot konkret hilft, gewinnt Klarheit – für Botschaften, Kanäle und Budgeteinsatz. Und: Der ICP sollte regelmäßig hinterfragt und angepasst werden, wenn neue Erkenntnisse aus Markt und Kund*innenfeedback hinzukommen.

Mit diesen Prinzipien wird Marketing nicht länger zur Dauer­baustelle, sondern zu einem steuerbaren Wachstumshebel. Die fünf Strategien zeigen, wie Marketing planbar wird und dabei nicht nur Ergebnisse liefert, sondern auch Kapazi­täten freisetzt. In einem Umfeld, in dem jede Entscheidung Auswirkungen auf Wachstum, Investor Relations und Teamresilienz hat, ist das ein entscheidender Vorteil.

Der Autor Sean Evers ist Vice President of Sales bei Pipedrive

2022 seid ihr als B2C-Second-Hand-Plattform an den Start gegangen; 2024 erfolgte dann die Transformation in ein B2B-Modell. Wie ist die Idee entstanden und welches waren die wichtigsten Meilensteine und Learnings bis zum B2B-Pivot?

Die Ursprungsidee war, Second-Hand-Mode, die sich nicht leicht verkaufen lässt, zu verschenken – zunächst über eine B2C-Second-Hand-Plattform als Zusatz zu Vinted. In den Jahren 2021 bis 2023 haben wir viel über Nutzer*innen-Bedürfnisse und die Herausforderungen im Fashionmarkt gelernt. Unsere Plattform hat super funktioniert, aber uns fehlte ein funktionierendes Business-Modell, um die Idee zum Fliegen zu bringen. Der entscheidende Schritt war 2024, der Pivot ins B2B-Geschäft. Da kamen die ersten Fashion Brands auf uns zu und haben uns gefragt, ob sie GIFTD nicht für Mikro- und Nano-Influencer-Seedings nutzen können, um effektiv übrig gebliebene Samples unter der Fanbase zu verteilen.

Zu den wichtigsten Meilensteinen zählen unter anderem die Auszeichnungen als bestes Female-led Startup Berlins und als Best Sustainable Startup Germany. Der nächste große Durchbruch kam mit dem ULTRA VC Accelerator, den wir im Frühling 2024 von 300 Bewerber*innen gewonnen haben, dann die ersten Kampagnen mit s.Oliver, Liebeskind Berlin und Fabletics. Diese erfolgreichen Proof-of-Concepts haben uns darin bestärkt, dass unser B2B-Ansatz die perfekte Verbindung aus Nachhaltigkeit und Marketing schafft, da ein echter Mehrwert für die Brands durch unseren Marketingkanal entsteht.

Was genau macht GIFTD heute und welche Mission/Vision verfolgt ihr mit eurem Geschäftsmodell?

GIFTD ist heute eine Plattform für Circular-Marketing. Wir helfen Marken dabei, unverkaufte Produkte gezielt einzusetzen, um ihre Fan- und Kunden-Communitys zu begeistern und nachhaltige Markenerlebnisse zu schaffen – mit exklusiven Giveaways und Sample Pieces, digital gesteuert und emotional inszeniert.

Unsere Mission: Wir glauben an die verbindende Kraft des Schenkens. Sie kann Marken und Menschen näherbringen – und dabei gleichzeitig einen Beitrag zur Kreislaufwirtschaft leisten. Unser Ziel ist es, Markenkommunikation neu zu denken: persönlicher, nachhaltiger, effizienter. Dabei sind wir ein Partner für Fashion Brands, um unverkaufte Ware effizient einzusetzen, um den Umsatz von Kollektionen insgesamt zu steigern.

Wie profitieren Marken von GIFTD?

Marken erschließen mit uns einen neuen Marketingkanal, der wirtschaftliche Effizienz mit ökologischer Ressourceneffizienz verbindet.

Marken setzen ihre unverkaufte Ware gezielt für Nano- und Mikro-Influencer-Seedings sowie Loyalty-Kund:innen-Boni ein. So begeistern und binden sie ihre Fanbase an sich und schaffen gezielt nicht-rabattierte Kaufanreize für die wichtigsten Kundengruppen.

Der große Vorteil: Statt Produkte zu lagern, können sie kreativ für Community-Building und nachhaltige Kundenbindung genutzt werden – mit messbarem Impact. Fabletics beispielsweise konnte durch unsere Kampagne die Click-Through-Rate ihres Nano-Influencer-Contects bis um das Zehnfache steigern.

Und wie profitieren die User*innen?

Unsere Nutzer*innen – echte Brand-Lover – erhalten Zugang zu exklusiven Produkten, Insights und Aktionen ihrer Lieblingsmarken. Das sorgt für Begeisterung und ein persönliches Markenerlebnis, das deutlich über klassische Werbung hinausgeht.

Für viele ist es mehr als ein Geschenk – es ist ein Zeichen, dass ihre Loyalität gesehen und belohnt wird. Dieses Gefühl schafft Verbindung, Vertrauen und im besten Fall echte Markenliebe.

Im Oktober 2024 habt ihr eure erste Finanzierungsrunde abgeschlossen. Welche Erfahrungen hast du dabei sammeln können?

Unsere erste Runde über 660.000 Euro wurde von Ultra VC, mehreren Family Offices wie QuantumR und dem Thies Network sowie ausgewählten Business Angels getragen. Wir haben dabei viel gelernt – besonders wie wichtig es ist, Investor*innen zu finden, die unsere Vision nicht nur verstehen, sondern aktiv mittragen.

Was sind eure nächsten unternehmerischen To-dos?

Hannah: Als nächstes steht für uns an, unsere Plattform und unser Kampagnen-Modell mit den ersten Kund*innen und gesammelten Daten voll auszureifen, um dann schnell auch größere Kampagnenvolumen Europaweit abbilden zu können.

Und last, but not least: Was rätst du anderen Gründer*innen aus eigener Erfahrung?

Ich denke, dass das Timing in der Startup-Entwicklung alles ist. Timing kann man nicht planen, man kann nur am Ball bleiben und sichtbar sein mit seiner Idee. Das dauert oft länger, als man sich ohne entsprechende Erfahrung so denkt. Davon sollte man sich aber in keiner Weise entmutigen lassen. Ein Start-up entwickeln heißt ein Potenzial zu sehen, was noch nicht da ist, man muss sich trauen als Pionier nach vorne zu gehen und was Neues zu machen.

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Das Interview führte Hans Luthardt

Das System von Hey Circle kombiniert robuste, mehrfach nutzbare Versandboxen und -taschen mit einer Softwarelösung, die Umläufe, Einsparungen und CO₂-Emissionen dokumentiert. Jede Verpackung ist mit einem eindeutigen GRAI (Global Returnable Asset Identifier) versehen. Damit lassen sich die Bewegungen der einzelnen Behälter nachvollziehen und die erzielten Einsparungen präzise berechnen.

Zusätzlich nutzt Hey Circle die GTIN (ehemals EAN), um unterschiedliche Verpackungstypen eindeutig zu identifizieren und Bestände standortübergreifend zu verwalten. Die Anwendung der GS1 Standards schafft eine gemeinsame Datenbasis und erleichtert die Integration in bestehende Logistikprozesse. „Die Nutzung der GS1 Standards wie GTIN und GRAI ermöglicht uns, Verpackungen eindeutig zu identifizieren und Nachhaltigkeitsdaten transparent zu erfassen. So wird Kreislaufwirtschaft messbar und für Unternehmen anwendbar“, sagt Doris Diebold, Gründerin und Geschäftsführerin von Hey Circle.

Nach Angaben von Hey Circle reduzieren die wiederverwendbaren Verpackungen im Vergleich zu Einwegkartons den Abfall um rund 94 Prozent, die CO₂-Emissionen um 76 Prozent und die Verpackungskosten um 53 Prozent (Quelle: Ökopol-Studie und Vergleichsrechnungen von Hey Circle).

Die begleitende Software erfasst diese Werte automatisch und stellt sie für ESG-Reportings zur Verfügung. Unternehmen erhalten so eine Datengrundlage, um ökologische Kennzahlen in ihre Nachhaltigkeitsberichte zu integrieren.

Marktposition und Kooperation

Hey Circle arbeitet mit über 90 Unternehmenskunden zusammen und hat mehrere zehntausend Verpackungen im Umlauf. Kooperationen mit Paketdienstleistern unterstützen die Weiterentwicklung und Integration von Mehrwegmodellen in bestehende Logistiknetzwerke. Das Investment durch Butterfly & Elephant markiert einen weiteren Schritt, um den Einsatz wiederverwendbarer Verpackungslösungen im Versandhandel zu verbreiten und Datenstandards als Grundlage für nachhaltige Logistikprozesse zu etablieren. „Hey Circle macht Nachhaltigkeit skalierbar. Das Team verbindet ökologische Verantwortung mit wirtschaftlicher Stärke. Unser Investment fördert ein Modell, das mithilfe von GS1 Standards nachhaltige Innovation in bestehende Wertschöpfungsketten bringt“, so Benjamin Birker, Managing Director bei Butterfly & Elephant.