Warum selbst Digital Natives oft an KI scheitern

Autor: WORTLIGA
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Von KI-Kompetenz sind selbst technisch versierte Studierende weit entfernt. Das zeigt eine aktuelle Studie und deckt die größten Fehler beim KI-Einsatz auf.

Eine aktuelle Studie der University of California deckt auf, dass selbst technisch versierte Studierende erhebliche Schwierigkeiten bei der Nutzung von KI-Tools haben. Die Ergebnisse der Untersuchung werfen ein Licht auf die größten Fehler, die beim Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) gemacht werden.

Unstrukturierte KI-Anweisungen

Einer der Hauptgründe für die mangelnde Effektivität bei der Nutzung von KI-Tools ist laut Studie die unstrukturierte Vorgehensweise der Anwender*innen. Viele Nutzer*innen geben unsystematische und vage Anweisungen (Prompts), was zu ungenauen und minderwertigen Ergebnissen führt. Ein Beispiel hierfür wäre der unstrukturierte Prompt „Schreibe einen Blogartikel über Fitnessuhren“. Das Resultat ist häufig unspezifisch und zufällig.

Fehlannahmen in der Kommunikation

Ein weiteres zentrales Problem besteht darin, dass viele Anwender*innen mit der KI wie mit einem Menschen kommunizieren. Diese Fehlannahme führt dazu, dass die Nutzer*innen die spezifischen Stärken und Schwächen der KI-Tools nicht optimal nutzen. Die Probanden der Studie neigten dazu, menschliche Denkweisen und Kommunikationsmuster auf die KI zu übertragen, was die Qualität der Ergebnisse negativ beeinflusste.

Ignoranz bewährter Methoden

Obwohl die Proband*innen der Studie Hinweise und bewährte Methoden zur Verbesserung der KI-Nutzung erhielten, setzten sie diese oft nicht um. Das zeigt, dass viele Nutzer*innen auch nach der Vermittlung von effektiven Strategien nicht in der Lage oder willens sind, diese konsequent anzuwenden. Dadurch bleibt das Potenzial der KI-Tools häufig ungenutzt.

Strukturierte Prompts verbessern Ergebnisse

Die Studie hebt hervor, dass strukturierte und klar definierte Prompts die Qualität der KI-generierten Texte erheblich verbessern können. Ein gut strukturierter Prompt wie „Schreibe einen Blogartikel über die Vor- und Nachteile von Fitnessuhren für Senioren, der mindestens 800 Wörter umfasst und wissenschaftliche Studien zitiert“ führt zu präziseren und nützlicheren Ergebnissen.

Eine noch besser strukturierte Vorgehensweise findet sich hier:

I. Beispiel für einen unstrukturierten Prompt: Schreibe einen Text über eine neue Fitness-Uhr.

II: Beispiel für einen strukturierten Prompt

Thema: Einführung einer neuen intelligenten Fitnessuhr

Ton und Stil: Ungezwungen und informativ

USPs:

  • Lange Akkulaufzeit
  • Präziser Herzfrequenzmonitor
  • Synchronisiert mit allen Smartphones
  • Wasser- und schweißresistent
  • Große Auswahl an modischen Armbändern
  • SEO-Keywords:
  • [„intelligente Fitnessuhr“, „Herzfrequenzmonitor“, „lange Akkulaufzeit“, „wasserresistente Fitnessuhr“]

Emotionale Trigger und Storytelling: Hilf Deinen Lesern zu visualisieren, wie diese Uhr in ihren Alltag passt und welche gesundheitlichen Vorteile sie damit erzielen können.

Struktur und Formatierung: Nutze klare Unterüberschriften für jeden USP, mit Aufzählungslisten für Funktionen.

Multimedia: Schlage Stellen vor, an denen Infografiken oder Produktbilder effektiv sein könnten.

Call to Action: Ermutige die Leser, die Website für weitere Informationen zu besuchen oder einen Kauf zu tätigen.

Quelle: Patrick Klingberg / ZERTIFIZIERTE/R ONLINE-TEXTER/IN

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ewigbyte: Datenspeicher für die Ewigkeit?

Wie das 2025 von Dr. Steffen Klewitz, Dr. Ina von Haeften und Phil Wittwer gegründete Münchner DeepTech-Start-up Microsoft und die Tape-Industrie herausfordert und sich für seine Mission 1,6 Millionen Euro Pre-Seed-Kapital sichert.

Daten werden oft als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet, doch ihre Lagerung gleicht technologisch oft noch dem Stand der 1950er Jahre. Während Künstliche Intelligenz und IoT-Anwendungen den weltweiten Datenhunger exponentiell in die Höhe treiben, werden Informationen physisch meist noch auf Magnetbändern (LTO) oder Festplatten archiviert. Diese Medien sind energiehungrig, müssen alle paar Jahre aufwändig migriert werden und sind anfällig für physikalische Zerfallsprozesse.

In diesen Markt für sogenannte Cold Data – also Daten, die archiviert, aber selten abgerufen werden – stößt nun das Münchner DeepTech-Start-up ewigbyte. Das Unternehmen, das erst im Jahr 2025 gegründet wurde, gab heute den Abschluss einer Finanzierungsrunde bekannt, die den Übergang in die industrielle Entwicklung ermöglichen soll. Angeführt wird das Konsortium von Vanagon Ventures und Bayern Kapital, ergänzt durch Business Angels aus dem BayStartUP-Netzwerk. Doch der Weg zum Markterfolg ist kein Selbstläufer, denn das Startup betritt ein Feld, auf dem sich bereits globale Giganten und etablierte Industriestandards tummeln.

Der Markt: Ein schlafender Riese erwacht

Der Zeitpunkt für den Vorstoß scheint indes gut gewählt. Branchenanalysten schätzen den globalen Markt für Archivdaten („Cold Storage“) auf ein Volumen von rund 160 bis 180 Milliarden Euro, mit Prognosen, die bis Mitte der 2030er Jahre auf über 450 Milliarden Euro ansteigen. Getrieben wird dies nicht nur durch KI-Trainingsdaten, sondern auch durch verschärfte Compliance-Regeln und den massiven Anstieg unstrukturierter Daten. Die derzeit dominierende Magnetband-Technologie stößt jedoch zunehmend an physikalische Dichtegrenzen und zwingt Rechenzentren zu kostspieligen Migrationszyklen alle fünf bis sieben Jahre, um Datenverlust durch Entmagnetisierung („Bit Rot“) zu verhindern.

Lasergravur statt magnetischer Ladung: So funktioniert es

Der Ansatz von ewigbyte bricht radikal mit diesem Paradigma. Statt Daten magnetisch oder elektronisch zu speichern, nutzt das Startup Femtosekunden-Laser, um Informationen mittels ultrakurzer Lichtpulse direkt in Quarzglas einzuschreiben.

Das Verfahren ähnelt mikroskopisch kleinen QR-Codes, die dreidimensional in das Material „graviert“ werden (Voxel). Das zentrale Versprechen: Einmal geschrieben, benötigen die Daten keinerlei Energie mehr zur Erhaltung. Das Glas ist resistent gegen Hitze, Wasser, elektromagnetische Impulse (EMP) und Cyberangriffe, da die Daten physisch fixiert sind (WORM-Speicher: Write Once, Read Many). Laut ewigbyte ermöglicht dies eine dauerhafte Archivierung über Jahrhunderte ohne die sonst üblichen laufenden Kosten für Klimatisierung und Migration.

Vom Hardware-Verkauf zum „Storage-as-a-Service“

Interessant für Gründer ist der strategische Schwenk im Geschäftsmodell, den ewigbyte vollzieht. Anstatt teure und wartungsintensive Lasermaschinen an Kunden zu verkaufen (CAPEX-Modell), positioniert sich das Start-up als Anbieter von „Storage-as-a-Service“. Kunden mieten Speicherkapazität, ewigbyte übernimmt das komplexe Handling der Laser. Dies senkt die Einstiegshürde für Pilotkunden massiv, erfordert aber vom Start-up hohe Vorab-Investitionen in die eigene Infrastruktur – ein klassisches „DeepTech“-Wagnis, das nur mit geduldigem Kapital funktioniert.

David gegen Goliath: Das Rennen um das Glas

Mit der Technologie ist ewigbyte allerdings nicht allein auf weiter Flur. Das Start-up begibt sich in direkten Wettbewerb mit einem der größten Technologiekonzerne der Welt: Microsoft forscht unter dem Namen „Project Silica“ seit Jahren an exakt dieser Technologie, um seine eigene Azure-Cloud-Infrastruktur unabhängiger von Magnetbändern zu machen. Auch lokal gibt es Konkurrenz: Das ebenfalls in München und den USA ansässige Unternehmen Cerabyte verfolgt einen ähnlichen Ansatz mit keramisch beschichtetem Glas, setzt dabei aber stärker auf kassettierte Hardware-Verkäufe.

Ewigbyte muss sich in diesem „Haifischbecken“ also klug positionieren. Mit dem frischen Kapital von 1,6 Millionen Euro will das Gründungsteam um CEO Dr. Steffen Klewitz, Technologiechef Phil Wittwer und Operations-Chefin Dr. Ina von Haeften nun den Schritt von der Forschung in die industrielle Anwendung vollziehen. Geplant ist die Entwicklung eines Prototyps, der als Basis für erste Pilotprojekte ab 2026 dienen soll. Ein entscheidender Vertrauensbeweis ist dabei der kürzlich erhaltene Validierungsauftrag der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND). Dieses Mandat gilt in der DeepTech-Szene als Ritterschlag, da SPRIND gezielt Technologien fördert, die das Potenzial haben, Märkte disruptiv zu verändern, für klassische VCs aber oft noch zu risikoreich sind.

Die technologischen Nadelöhre

Trotz der Euphorie über die Finanzierung und das SPRIND-Siegel bleiben die technischen und ökonomischen Hürden hoch. Die Achillesferse optischer Speichermedien war historisch immer die Schreibgeschwindigkeit (Throughput). Während ein Magnetband Daten in rasender Geschwindigkeit aufspult, muss ein Laser beim Glas-Speicher physische Punkte brennen. Um im Zeitalter von Petabytes konkurrenzfähig zu sein, muss ewigbyte eine massive Parallelisierung des Schreibvorgangs erreichen – das Start-up spricht hier von „über einer Million Datenpunkten pro Puls“.

Ein weiterer Knackpunkt sind die Kosten pro Terabyte. Magnetbänder sind in der Anschaffung spottbillig. Glas als Rohstoff ist zwar günstig, doch die komplexe Lasertechnik treibt die Initialkosten. ewigbyte muss beweisen, dass die Gesamtkostenrechnung (Total Cost of Ownership) über 10 oder 20 Jahre hinweg günstiger ausfällt, weil Strom- und Migrationskosten entfallen. Zudem entsteht für Kunden ein neues Risiko: Da die Daten nur mit speziellen optischen Geräten lesbar sind, begeben sie sich in eine Abhängigkeit vom Technologieanbieter (Vendor Lock-in).

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Hier kommt der strategische Aspekt der „Digitalen Souveränität“ ins Spiel, den auch die Investoren betonen. Da ein Großteil europäischer Daten derzeit auf US-amerikanischer Cloud-Infrastruktur liegt oder von Hardware aus Fernost abhängt, könnte eine physische, langlebige Speicherlösung „Made in Germany“ für Behörden, Banken und kritische Infrastrukturen ein entscheidendes Argument sein. Sandro Stark von Vanagon Ventures sieht im Ausbau der Speicherinfrastruktur den „Schlüssel für alles, was davor liegt: KI, Energie, Rechenleistung“.

Ob ewigbyte tatsächlich zu einem Unternehmen von „generationeller Bedeutung“ wird, wie es die Investoren hoffen, wird sich zeigen, wenn der angekündigte industrielle Prototyp die geschützten Laborbedingungen verlässt. Der Bedarf an einer Alternative zum Magnetband ist unbestritten da – das Rennen darum, wer den Standard für das Glas-Zeitalter setzt, ist hiermit eröffnet.

ChatGPT schreibt Texte. R3 Robotics zerlegt Batterien

Es gibt Probleme, die man mit Software lösen kann, und es gibt Probleme, für die man sich die Hände schmutzig machen muss – oder besser: Roboterhände nutzt. Antoine Welter und Dr. Xavier Kohll haben mit Circu Li-ion begonnen, um Batterien zu retten. Jetzt, unter dem neuen Namen R3 Robotics und mit 20 Millionen Euro frischem Kapital im Rücken, treten sie an, um den wohl größten Flaschenhals der kommenden Mobilitätswende zu beseitigen. Ihr Ansatz: Keine teuren Spezialmaschinen, sondern intelligente Standard-Roboter, die sehen, verstehen und sicher zupacken.

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.“

Seed-Runde: Leipziger HRTech clarait erhält über 1,5 Mio. Euro

Das 2023 von Johannes Bellmann, Miriam Amin und Thilo Haase gegründete Start-up clarait digitalisiert einen der letzten analogen Bereiche im Unternehmen: die Zusammenarbeit zwischen Betriebsräten und HR.

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.

Customer-Support-ROI 2026: Warum Ticket-Automatisierung allein nicht ausreicht

Im Jahr 2026 stehen viele Führungskräfte vor einem echten Paradox: Die klassischen Kennzahlen im Customer Support erreichen Höchststände – und dennoch bleibt der Zusammenhang mit messbarem wirtschaftlichem Nutzen oft unklar.

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.

Wachstum um jeden Preis ist vorbei

Im Juni geht die Hinterland of Things 2026 an den Start – mit klarem Fokus auf Umsetzung statt Debatte. Dominik Gross, Mitgründer und Geschäftsführer der Founders Foundation, spricht über den Schulterschluss von Mittelstand, Start-ups und Kapital, B2B-Tech-Trends sowie NRW als Hotspot für B2B-Gründungen.

Im Juni findet die nächste Hinterland of Things statt. Können Sie bereits von ersten Highlights berichten, auf die sich die Teilnehmer*innen freuen dürfen?

Die Hinterland of Things Conference 2026 steht unter dem Motto „and Action“, denn Deutschland hat kein Erkenntnisproblem – Deutschland hat ein Umsetzungsproblem. Das Motto steht für den gemeinsamen Nenner, wie Unternehmer die Industrie neu denken, Kapital zu Wachstum und Wissen zu Wertschöpfung machen, die nächste Generation von Gründern stärken und Politik wieder handlungsfähig wird: Wir wissen genug – wir müssen handeln. Ein zentrales Highlight ist der klare Schulterschluss zwischen Mittelstand, Start-ups und Kapital. Ein einzigartiger USP in der deutschen Konferenzlandschaft, muss man ehrlich sagen. Wir bringen nicht nur die Tech-Szene mit Gründern und Investoren zusammen, sondern eben auch die Inhaber, Familienmitglieder und Entscheider aus dem deutschen Mittelstand. Dieser Dreiklang ist einmalig. Darüber hinaus setzen wir wieder starke Akzente bei Kapitalthemen – von (Corporate) Venture Capital und Venture Clienting über Börsengänge bis hin zur Frage, wie Deutschland vom Land der Sparer zum Land der Builder wird. Auch der Transfer von Wissenschaft in markt- und investitionsfähige Unternehmen spielt für uns als Forschungsland eine zentrale Rolle. Kurz gesagt: weniger Debatte, mehr Entscheidung; weniger Diagnose, mehr Action.

Der Fokus liegt auf B2B-Tech-Start-ups. Welche B2B-Trends sehen Sie aktuell, welche Erwartungen haben Sie für die Branche dieses Jahr?

Wir sehen aktuell eine klare Verschiebung von Vision hin zu Verwertbarkeit. B2B-Tech-Start--ups müssen nicht mehr erklären, was sie technologisch können, sondern welches konkrete Problem sie für Unternehmen lösen. Effizienz, Produktivität und Kostensenkung stehen klar im Vordergrund. Zugleich ermöglicht Technologie Sprunginnovationen für die Industrie. Beispielsweise im Bereich Robotik: Humanoide Roboter auf zwei Beinen brauchen vielleicht noch etwas, aber überall dort, wo Roboter Prozesse, Abläufe und Arbeitsschritte automatisieren oder assistieren können, werden wir schon in wenigen Jahren neue Produkte und Geschäftsmodelle erleben. Und darüber hinaus gilt geradezu „natürlich“, dass sämtliche Geschäftsmodelle künstliche Intelligenz in ihrer DNA verankert haben werden. Unternehmen und Kapitalgeber investieren gezielter, erwarten schnelleren Impact und belastbare Business Cases. Wachstum um jeden Preis ist vorbei – gefragt sind robuste Geschäftsmodelle mit klarer Skalierungsperspektive. Für die Branche bedeutet das: weniger Hype, mehr Substanz. Start-ups, die echte industrielle Probleme adressieren und eng mit ihrer Kundschaft entwickeln, werden sich durchsetzen. Genau dort entsteht aktuell die spannendste Dynamik im B2B-Bereich.

NRW zählt zu den Start-up-Hotspot-Bundesländern in Deutschland, zeigte sich im aktuellen Startup Next Generation Report unter den Top-Plätzen. Was zeichnet NRW und speziell Bielefeld Ihrer Meinung nach als Start-up-Standort für B2B besonders aus?

NRW verbindet etwas, das für B2B-Start-ups entscheidend ist: industrielle Substanz und unternehmerische Nähe. Hier sitzen viele mittelständische Weltmarktführer, die offen für Kooperationen sind und Start-ups von Tag null an reale Anwendungsfälle bieten. Genau das brauchen B2B-Start-ups, um Produkte marktfähig zu entwickeln und schnell zu skalieren. Bielefeld steht exemplarisch dafür. Die Region ist geprägt von Industrie, Hidden Champions und kurzen Entscheidungswegen. Gleichzeitig gibt es ein wachsendes Start-up-Ökosystem, das eng mit Unternehmen, Hochschulen und Investoren vernetzt ist. Diese Kombination aus Praxisnähe, Kooperationsbereitschaft und einem klaren Fokus auf Umsetzung macht NRW – und Bielefeld im Besonderen – zu einem sehr starken Standort für B2B!

Inwiefern unterstützt die Founders Foundation neben der großen Konferenz B2B-Start-ups, was bieten Sie Jungunternehmen?

Die Konferenz ist nur ein sichtbarer Teil unserer Arbeit – quasi unser Leuchtturm, mit dem wir alle Augen auf die Region und ihr Potenzial lenken. Als Founders Foundation begleiten wir B2B-Start-ups entlang der gesamten frühen Wachstumsphase – von der ersten Idee bis zur Skalierung – und das als gemeinnützige Organisation, ohne Anteile zu nehmen. Unser Fokus liegt darauf, unternehmerische Fähigkeiten aufzubauen und Gründung als ernsthafte Karriereoption zu etablieren. Dafür bieten wir – je nach Reifegrad von Idee und Team – verschiedene Programme, ein über zehn Jahre gewachsenes Netzwerk aus den erfahrensten Serial Entrepreneurs der deutschen Start-up-Szene, etablierten Unternehmern und Industriepartnern sowie ein großes Investorennetzwerk. Hinzu kommen konkrete Anwendungsfälle aus dem Mittelstand. Für Start-ups ist das entscheidend, weil sie früh Feedback aus dem Markt bekommen und ihre Lösungen unter realen Bedingungen testen können. Unser Anspruch ist es, Gründer nicht nur zu inspirieren, sondern sie in die Umsetzung zu bringen. Genau da schließt sich der Kreis: and Action.

Dominik Gross, vielen Dank für das Gespräch

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

Gründer*in der Woche: syntik – High-Tech im Herzen der Industrie

Wie Mert Erdoğan mit syntik den Mittelstand fit für die Zukunft machen will, indem er Unternehmen ganzheitlich von der KI-Strategie über das Mitarbeitendentraining bis hin zur technischen Umsetzung individueller Softwarelösungen begleitet.

Vom sicheren Management-Sessel in das Wagnis der Selbständigkeit – diesen Weg wählen viele, doch nur wenige tun es mit einem so klaren Fokus auf die Old Economy. Mert Erdoğan, selbst Alumni der Universität Siegen, sah jahrelang eine wachsende Kluft: Auf der einen Seite die rasanten Fortschritte in der KI-Entwicklung, auf der anderen Seite ein deutscher Mittelstand, der oft noch mit Excel-Tabellen und Papierbergen kämpft.

„Ich habe in vielen Projekten gesehen, wie groß das Potenzial von KI ist. Vor allem in Bereichen, in denen heute noch unnötig viele repetitive Aufgaben manuell erledigt werden. Das Frustrierende war, dass diese Use Cases echten Mehrwert schaffen könnten, aber gerade im Mittelstand fehlt oft das Know-how, sie technisch und wirtschaftlich richtig einzuordnen. Genau da wollte ich ansetzen“, sagt Mert. Seine Antwort darauf ist syntik.

Der Dolmetscher zwischen zwei Welten

Das Problem vieler Traditionsunternehmen ist nicht der Unwille zur Innovation, sondern die Überforderung durch die Komplexität. Genau hier setzt das Geschäftsmodell von syntik an. Das 2025 im Siegerland gegründete Start-up versteht sich weniger als klassische IT-Beratung, sondern vielmehr als Übersetzer und Brückenbauer.

„Viele haben Angst vor großen KI-Investitionen ohne entsprechendem ROI und der Intransparenz dahinter. Wir übersetzen das Thema in verständliche, wirtschaftlich greifbare Schritte. Was muss individuell entwickelt werden, wie viel kostet dies, gibt es ggf. Fertige Lösungen. So machen wir aus Unsicherheit konkrete Handlungsmöglichkeiten“, so Mert.

Die Philosophie ist simpel: Technologie muss demokratisiert werden. Syntik holt die Unternehmen dort ab, wo sie stehen. Das Portfolio ruht dabei auf drei Säulen: Einer strategischen Beratung, die echte Anwendungsfälle jenseits von Spielereien identifiziert, einem umfangreichen Trainingsprogramm, das den Mitarbeitenden die Angst vor der "Black Box" KI nimmt, und schließlich der harten technischen Umsetzung individueller Softwarelösungen.

Alltagstauglichkeit statt KI-Schnickschnack

In einer Branche, die oft von Buzzwords und abstrakten Visionen dominiert wird, wirkt der Ansatz der Siegener erfrischend pragmatisch. Während etablierte IT-Riesen und schicke KI-Boutiquen aus den Metropolen sich oft auf DAX-Konzerne stürzen und entsprechende Preisschilder aufrufen, lässt syntik diese Nische bewusst links liegen.

Das Alleinstellungsmerkmal liegt in der kulturellen Passung. Die Macher hinter syntik treten nicht als abgehobene Tech-Evangelisten auf, sondern als Partner auf Augenhöhe. Sie sprechen die Sprache der Ingenieur*innen und Kaufleute im Mittelstand.

„Wir kommen nicht mit besonderen Folien, sondern mit echtem Verständnis für die Herausforderungen im Alltag. Ich kenne den Mittelstand, weil ich selbst aus dieser Welt komme. Mein Vater arbeitet sei über 20 Jahren bei den Deutschen Edelstahlwerke (DEW).  Wir reden nicht über Visionen, wir reden über Lösungen, die heute schon etwas besser machen in den kaufmännischen Prozessen“, so Mert.

Dieser „Siegerländer Pragmatismus“ kommt an. Statt theoretischer Powerpoints liefert das Team Lösungen, die funktionieren – sei es die Automatisierung der Angebotserstellung oder die Optimierung der Materialdisposition. Es geht darum, KI vom abstrakten Gespenst zum nützlichen Werkzeug am Fließband oder im Büro zu machen.

„Unsere Kunden sagen oft ‚Das ist kein KI-Schnickschnack, das hilft uns wirklich im Alltag.‘ Und genau das ist unser Anspruch, Lösungen zu liefern, die sofort spürbar etwas verbessern und Kapazitäten für relevante Aufgaben frei werden“, so Mert.

Bootstrapping statt Venture Capital

Auch bei der Finanzierung bleibt Mert Erdoğan seiner Linie treu. Statt sich frühzeitig von Venture-Capital-Gebenden abhängig zu machen und Anteile gegen „schnelles Geld“ zu tauschen, wählte syntik den Weg des Bootstrappings. Das Unternehmen wächst organisch aus dem eigenen Cashflow.

Dieser Weg ist steiniger und erfordert mehr Geduld, signalisiert den Kund*innen aber auch Stabilität: Hier wird kein Geld verbrannt, um künstliche Wachstumsziele zu erreichen. Das Stammkapital der GmbH wurde klassisch eingebracht, das Risiko liegt beim Gründer.

 „Wir wollen nur unseren Kunden verpflichtet sein, nicht irgendwelchen Wachstumsverpflichtungen von Investoren. Unabhängigkeit heißt für uns, dass wir selbst entscheiden, was sinnvoll ist. Und wir wachsen nur dort, wo es echten Mehrwert bringt. Wenn wir bestimmte KI-Produkte entsprechend etabliert haben und den Bedarf am stärksten an bestimmten Stellen sehen, können wir ggf. über Investoren sprechen“, betont der CEO.

Dieses Vorgehen schafft Vertrauen gerade beim Mittelstand, der oft skeptisch gegenüber fremdfinanzierten Start-up-Blasen ist.

Der Blick nach vorn: Fokus auf die Schwergewichte

Trotz der jungen Firmengeschichte – die Gründung erfolgte erst im Sommer 2025 – kann das Team bereits auf Referenzen aus über einem Dutzend Branchen verweisen. Im Gespräch mit dem Alumniverbund der Uni Siegen machte Erdoğan deutlich, wohin die Reise gehen soll: Der Fokus verschiebt sich zunehmend auf stark regulierte und dokumentationsintensive Sektoren wie Pharma, Chemie und Automotive.

Gerade in diesen Bereichen, wo Fehler teuer sind und Prozesse strikten Normen unterliegen, sieht der Gründer das größte Potenzial für KI-gestützte Effizienzsteigerung. Damit besetzt das Start-up seinen „Sweet Spot“ im Markt: Syntik agiert agiler und nahbarer als die nicht selten „trägen Tanker der Großberatungen“, ist aber gleichzeitig strategisch weitsichtiger als reine Software-Entwickler, die oft nur Code liefern, ohne die komplexen Prozesse des Mittelstands wirklich zu verstehen.

„Wir geben uns nicht mit Oberflächenlösungen zufrieden. Unser Ziel ist es, KI dort nutzbar zu machen, wo sie bisher scheitert. In kritischen Prozessen, unter realen Bedingungen mit echten Ergebnissen. Beim automatisierten Abgleich von Ausschreibungen, der strukturierten Verarbeitung technischer Anfragen, präzisen Forecasts in der Instandhaltung oder intelligenten Assistenzsystemen in Form von Chatbots für Normen und Richtlinien mit entsprechender Logik, Aktionen in Systemen und Mehrsprachigkeit“, so Mert.

Langfristig will das syntik den Schritt vom reinen Dienstleister zum Produktanbieter vollziehen. Geplant ist die Entwicklung standardisierter KI-Module, die sich wie Bausteine in verschiedene Unternehmenslandschaften integrieren lassen.

Mit syntik beweist Mert Erdoğan einmal mehr, dass Innovation nicht zwangsläufig aus den Metropolen kommen muss. Manchmal entsteht sie genau dort, wo sie am dringendsten gebraucht wird: Mitten im Maschinenraum der deutschen Wirtschaft.

GmbH, UG oder Einzelunternehmen? So finden Gründer das richtige Fundament für ihr Business

Ein analytischer Blick auf die Wahl der passenden Rechtsform für Gründer – mit Fokus auf Haftung, Kapital und Image.

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: 12 Mio. Dollar Investment nur 6 Monate nach Gründung

Das Berliner KI-Start-up GeneralMind entwickelt ein sog. autonomes AI System of Action, das wiederkehrende, komplexe Arbeitsschritte entlang von Waren- und Zahlungsflüssen automatisiert.

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.

GreenTech-Start-up UV Energy sammelt 1,1 Mio. Euro

Das Böblinger GreenTech-Start-up UV Energy will die Energiewende radikal beschleunigen. Mit einem „minimalinvasiven“ Montage-Ansatz und einer KI-Plattform zielt das Unternehmen auf eine Marktlücke, die große Baukonzerne bislang links liegen lassen.

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.

Automatisierung vor Hiring, sonst wird Komplexität skaliert

Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung. Tipps und To-Dos.

Wachstum wird in Start-ups oft sehr eindimensional gedacht: mehr Nachfrage gleich mehr Menschen. Sobald Anfragen steigen, Deals reinkommen oder neue Märkte locken, folgt fast automatisch der nächste Hiring-Plan. Dabei wird häufig die Ursache mit Wirkung verwechselt. Nicht fehlende Kapazität bremst junge Unternehmen, sondern fehlende Struktur. Prozesse entstehen improvisiert, Verantwortung wird situativ verteilt, operative Arbeit frisst Fokus. Und irgendwann fühlt sich Wachstum nicht mehr nach Fortschritt, sondern nach Dauerstress an.

Gerade in der Start-up-Branche wird Wachstum zudem stark über sichtbare Kennzahlen bewertet. In Gesprächen mit Investor*innen lautet eine der ersten Fragen häufig nicht Gewinn oder EBITA, sondern: Wie viele Mitarbeitende seid ihr und wie viel Umsatz macht ihr? Die Anzahl der Mitarbeitenden wird damit fast zu einem Statussymbol. Hiring wird nicht nur zur operativen, sondern auch zur psychologischen Größe und ein Zeichen von Fortschritt. Diese Logik verstärkt den Reflex, früh zu skalieren, auch wenn die strukturellen Voraussetzungen dafür noch fehlen. Wer Wachstum vor allem mit Hiring beantwortet, verzichtet damit oft unbewusst auf einen der wichtigsten Hebel moderner Organisationen: Klarheit durch Prozesse und Automatisierung.

Warum Hiring allein selten skaliert

Mehr Menschen im Team wirken wie eine schnelle Lösung. In der Praxis zeigt sich jedoch häufig ein ähnliches Muster: Neue Kolleg*innen übernehmen Aufgaben, die eigentlich nur deshalb existieren, weil Abläufe unklar oder manuell gewachsen sind. Statt nachhaltiger Entlastung entsteht zusätzliche Koordination.

Typische Symptome sind:

  • operative Aufgaben blockieren strategische Arbeit,
  • Wissen verteilt sich auf einzelne Köpfe,
  • Entscheidungen hängen an Personen statt an klaren Abläufen,
  • Abstimmungen nehmen zu, ohne dass die Wertschöpfung im gleichen Maß wächst.

Das Problem ist nicht Hiring an sich, sondern die Reihenfolge. In vielen Fällen wird Hiring eingesetzt, um kurzfristig Druck rauszunehmen, obwohl das eigentliche Nadelöhr fehlende Klarheit ist. Wer einstellt, bevor Abläufe stabil sind, schafft zwar mehr Kapazität, skaliert aber auch Komplexität.

Prozesse als Voraussetzung für wirksames Wachstum

Prozesse werden in Start-ups häufig mit Bürokratie verwechselt. Tatsächlich sind sie das Gegenteil: Sie reduzieren Reibung. Gute Prozesse verlagern Entscheidungen vom Einzelfall ins System. Sie beantworten zwei zentrale Fragen zuverlässig: Was passiert als Nächstes – und wer ist verantwortlich?

Gerade kleine Teams profitieren davon besonders. Prozesse schaffen keine Starrheit, sondern Handlungsspielraum. Sie machen Arbeit vorhersehbar, Übergaben sauber und Entscheidungen reproduzierbar. Erst auf dieser Grundlage kann ein wachsendes Team seine Stärke wirklich entfalten.

Automatisierung im KI-Zeitalter: neue Möglichkeiten, neue Verantwortung

Mit KI hat sich die Eintrittshürde für Automatisierung massiv gesenkt. Viele Aufgaben, die früher manuell oder individuell erledigt wurden, lassen sich heute zuverlässig unterstützen oder teilweise abnehmen, vorausgesetzt, der zugrunde liegende Ablauf ist klar definiert. Entscheidend ist dabei nicht die Tool-Auswahl, sondern die Frage, was automatisiert wird. Automatisierung verstärkt bestehende Strukturen, gute wie schlechte. Wer unklare Abläufe automatisiert, skaliert keine Effizienz, sondern Chaos. Gleichzeitig gibt es zentrale Bereiche, die sich bewusst nicht oder nur sehr begrenzt automatisieren lassen und auch nicht sollten. Recruiting ist einer davon. Der Aufbau eines funktionierenden Teams lebt von persönlicher Einschätzung, Teamdynamik und kulturellem Fit. Ähnliches gilt für Sales: Vertrauensaufbau, Verhandlung und das persönliche Gespräch bleiben essenziell. Automatisierung ist hier unterstützend, aber kein Ersatz. Besonders geeignet sind Tätigkeiten, die häufig auftreten, wenig kreativen Spielraum haben und auf wiederkehrenden Informationen basieren.

Bereiche, die sich heute besonders gut automatisieren lassen

Lead- und Anfragequalifizierung
Unstrukturierte Anfragen lassen sich mithilfe von KI zusammenfassen, bewerten und priorisieren. Statt jede Anfrage manuell zu prüfen, entstehen klare Kriterien, die relevante von irrelevanten Leads trennen und Follow-ups vorbereiten.

Angebots- und Abrechnungsprozesse
Angebote, Verträge und Rechnungen folgen in vielen Startups ähnlichen Mustern. Automatisierte Vorlagen, angebundene Datenquellen und definierte Freigaben sparen Zeit, reduzieren Fehler und schaffen Transparenz.

Onboarding von Kund:innen und Mitarbeitenden
Onboarding ist kein Einzelfall, sondern ein wiederkehrender Prozess. Checklisten, automatische Aufgaben und zentrale Informationspunkte sorgen für Verlässlichkeit. KI kann helfen, Informationen zu strukturieren und kontextbezogen bereitzustellen.

Support und interne Anfragen

Ein Großteil von Fragen wiederholt sich. Wissensbasen in Kombination mit KI-gestützter Suche und Antwortvorschlägen entlasten Teams und machen sichtbar, wo Standards fehlen.

Projektmanagement und Übergaben
Klare Projekt-Templates, automatisierte Status-Updates und definierte Trigger reduzieren Abstimmungsaufwand. KI kann dabei unterstützen, Risiken früh zu erkennen oder nächste Schritte vorzuschlagen.

Was Start-ups daraus lernen können

Automatisierung ersetzt keine Entscheidungen, sie macht sie skalierbar. Voraussetzung dafür ist Klarheit über Abläufe, Verantwortlichkeiten und Prioritäten. Wer versucht, Chaos zu automatisieren, verstärkt es lediglich.

Hilfreiche Leitfragen sind:

  • Welche Aufgaben wiederholen sich regelmäßig?
  • Wo entstehen manuelle Engpässe?
  • Welche Tätigkeiten binden qualifizierte Menschen ohne echten Mehrwert?

Die Antworten darauf liefern meist schnell die größten Hebel.

Der KI-Wendepunkt: Systeme und Personal

Nachhaltiges Wachstum entsteht dort, wo Start-ups Systeme aufbauen und diese bewusst mit ihrem Team verzahnen. Nicht, weil Systeme Menschen ersetzen, sondern weil sie Menschen von struktureller Überforderung entlasten. Automatisierung schafft dabei nicht nur Effizienz, sondern Entscheidungsqualität: Wenn Daten sauber fließen, Übergaben klar sind und Standards greifen, werden Prioritäten weniger Bauchgefühl und stärker reproduzierbar.

Der gezielte Einsatz von KI-Tools verschiebt diesen Wendepunkt zusätzlich. Sie können Routinearbeiten abfangen, Informationen aus unstrukturierten Inputs verdichten und Entscheidungen vorbereiten – etwa durch Lead-Vorqualifizierung, Support-Clustering oder zusammengefasste Status-Updates. KI wirkt dabei nicht als Ersatz für Klarheit, sondern als Verstärker funktionierender Prozesse.

Hiring bleibt auch weiterhin essentiell. Seine Wirkung entfaltet es jedoch erst dann vollständig, wenn Prozesse klar sind und Automatisierung sowie KI gezielt unterstützen. So entsteht Wachstum, das nicht nur schneller, sondern auch gesünder ist.

Der Autor Markus Hetzenegger ist Gründer & CEO von NYBA Media. 2018 gegründet, zählt NYBA heute zu den führenden Marketing-Unternehmen im Live-Entertainment.

SET100-Liste 2026: ClimateTech entwächst den Kinderschuhen

Zum zehnten Mal hat die Deutsche Energie-Agentur (dena) die globalen Top-Start-ups der Energiewende identifiziert. Die Analyse der SET100-Liste 2026 zeigt: Statt Visionen dominieren heute umsatzstarke Geschäftsmodelle und industrielle Hardware-Lösungen.

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

Vom Prototyp zum Markteintritt

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

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

Umsatzsprung und Kapitalfluss

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

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

Hardware dominiert, Software flankiert

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

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

Die Finalist*innen im Überblick

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

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

Herausforderungen bleiben bestehen

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

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

Von der Kochbox zum Hundenapf: Ex-HelloFresh-Duo startet Tasty Petfood

Wie Lisa Vannini und Nadja Chylla mit ihrem Start-up Tasty Petfood die etablierten Premium-Tierfuttermarken herausfordern.

Das Berliner Start-up Tasty Petfood ist offiziell in den Markt eingetreten. Das Unternehmen, gegründet von den ehemaligen HelloFresh-Kolleginnen Lisa Vannini und Nadja Chylla, positioniert sich im Premium-Segment für Hundefutter und setzt dabei auf ein digitales Vertriebsmodell. Der offizielle Marktstart in Deutschland und der Schweiz erfolgte am 6. Februar 2026.

Transfer von Food-Logistik auf den Heimtiermarkt

Die Gründerinnen arbeiteten zuvor über fünf Jahre gemeinsam beim Kochboxen-Versender HelloFresh. Das dort in den Bereichen Skalierung und Operations gewonnene Know-how wollen Lisa und Nadja nun auf den Heimtiermarkt übertragen.

„Wir haben gemerkt, dass viele Hundehalter entweder bei klassischem Trockenfutter bleiben oder sehr viel Zeit in aufwendige BARF-Konzepte investieren müssen. Genau diese Lücke zwischen Bequemlichkeit und echter Qualität wollten wir schließen“, berichtet Lisa.

Das Kernprodukt von Tasty Petfood unterscheidet sich logistisch von herkömmlichem Nassfutter oder Barf-Angeboten: Das Unternehmen vertreibt dampfgegartes Frischfutter im Glas. Ein wesentlicher Unterschied zu vielen Wettbewerbern im Frische-Segment ist die Haltbarmachung: Die Produkte benötigen keine geschlossene Kühlkette und können ungekühlt gelagert werden. Dies reduziert die Komplexität in der Lagerhaltung und im Versand erheblich – ein Faktor, der im D2C-Bereich direkten Einfluss auf die Unit Economics hat. „Unser Anspruch war Qualität wie selbstgekocht – aber ohne Kühlschrank und ohne komplizierte Logistik. Dass wir Frische, Haltbarkeit und Alltagstauglichkeit verbinden können, ist für viele Kundinnen und Kunden ein echter Gamechanger“, sagt Nadja.

Wachstumskurs in einem Milliardenmarkt

Mit ihrem Geschäftsmodell stoßen die Gründerinnen in ein wirtschaftlich hochattraktives Umfeld vor. Nach aktuellen Daten des Industrieverbands Heimtierbedarf (IVH) und des Zentralverbands Zoologischer Fachbetriebe (ZZF) liegt der Gesamtumsatz der Branche bei rund sieben Milliarden Euro, wobei allein das Segment für Fertignahrung gut 4,4 Milliarden Euro ausmacht. Trotz allgemeiner wirtschaftlicher Herausforderungen bleibt die Zahlungsbereitschaft der Halter hoch.

Während der Absatz im Standard-Segment teils stagniert, wächst der Bereich für Premium-Nahrung kontinuierlich. Tasty Petfood ordnet sich im oberen Preissegment ein und zielt auf eine kaufkräftige Zielgruppe, die den Trend zur „Humanisierung“ des Haustiers vorantreibt.

„Hunde werden heute immer stärker als Familienmitglieder gesehen. Entsprechend steigen die Ansprüche an Transparenz, Zutatenqualität und Nährstoffversorgung – ähnlich wie beim eigenen Essen“, so Lisa.

Die Nische zwischen Konzern und Tiefkühltruhe

In diesem dynamischen Umfeld muss sich Tasty Petfood gegen zwei Lager behaupten. Zum einen konkurriert das Start-up mit etablierten Premium-Marken im stationären Handel wie Terra Canis, das als Pionier für „Human Grade“-Nahrung gilt und seit 2017 mehrheitlich zum Nestlé-Konzern gehört. Zum anderen wächst der Druck durch rein digitale Player wie Butternut Box oder HelloBello, die ebenfalls auf personalisiertes Frischfutter setzen, dieses jedoch tiefgekühlt versenden.

Genau hier besetzt Tasty Petfood eine strategische Lücke: Start-ups fungieren in diesem Sektor aktuell als wesentliche Innovationstreiber, und die Berliner Gründerinnen nutzen dies für eine „Ambient Fresh“-Strategie. Mit ungekühlt haltbarem Frischfutter verbindet das Unternehmen den steigenden Wunsch nach Convenience mit der Qualität von Frische-Menüs – ein entscheidender Logistik-Vorteil gegenüber der aufwendigen Tiefkühl-Konkurrenz. „Wir sitzen genau zwischen Tiefkühltruhe und Trockenfutter. Unser Futter ist reisefähig, blockiert keinen Gefrierschrank und passt damit perfekt in den Alltag moderner Hundehalter“, sagt Nadja.

Datengetriebenes Abo-Modell

Der Bestellvorgang für den/die Endkund*in ist vollständig datengestützt aufgebaut. Zu Beginn erfassen Interessent*innen über ein Online-Quiz relevante Parameter wie Rasse, Alter und Gewicht des Tieres. Auf Grundlage dieser Daten berechnet das Unternehmen einen individuellen Futterplan, der exakt auf den Hund zugeschnitten ist. Um die Akzeptanz zu testen, erhalten Neukund*innen zunächst eine Probebox mit verschiedenen Sorten. Bei erfolgreicher Annahme geht das Modell automatisch in ein flexibles Abonnement über, bei dem sowohl die Rationsgröße als auch der Lieferrhythmus dynamisch an den tatsächlichen Bedarf des Hundes angepasst werden. „Viele Halter sind unsicher, ob sie ihren Hund wirklich bedarfsgerecht füttern. Unser Algorithmus nimmt ihnen diese Entscheidung ab und sorgt dafür, dass Menge und Nährstoffe langfristig passen“, so Lisa.

Positionierung im Premium-Segment

Das Produktportfolio umfasst zum Start sechs Sorten auf Monoprotein-Basis. Durch den hohen Fleischanteil und den Verzicht auf Füllstoffe oder Konservierungsmittel zielt das Start-up auf die „Human Grade“-Nische ab. Das Produkt ist dabei so designt, dass es optisch und qualitativ an selbstgekochtes Futter erinnert, um die Hürde für qualitätsbewusste Käufer*innen zu senken. Das Kalkül: Die Zielgruppe sucht die Qualität einer BARF-Ernährung, benötigt aber die Convenience eines Fertigprodukts. „Unser Ziel ist es, Pet Nutrition durch sichtbare Qualität und Transparenz neu zu definieren“, so Nadja über den Anspruch, moderne Halterbedürfnisse mit dem Produkt-Design zu adressieren.

Fördermittel strategisch richtig nutzen

Warum innovative Unternehmen jedes Jahr Fördergeld liegen lassen – und wie sie es systematisch vermeiden.

Innovative Unternehmen stehen unter permanentem Druck: neue Produkte, digitale Prozesse, höhere Effizienz. Forschung und Entwicklung entscheiden über Wettbewerbsfähigkeit – doch genau hier entsteht ein strukturelles Problem.

Viele Unternehmen finanzieren Innovationsprojekte vollständig aus Eigenmitteln, obwohl es dafür seit Jahren etablierte Förderinstrumente gibt. Das Ergebnis: unnötige Liquiditätsbelastung, gebremstes Wachstum, verschobene Projekte.

Der Engpass liegt nicht im Mangel an Förderprogrammen. Er liegt im fehlenden Überblick und in falschen Annahmen.

Die drei Denkfehler, die Unternehmen Fördergeld kosten

  • „Fördermittel sind nur etwas für Konzerne“
    Realität: Ein Großteil der Programme richtet sich explizit an KMU, Start-ups und mittelständische Unternehmen.
  • „Der Antrag ist zu aufwendig“
    Realität: Der Aufwand entsteht meist
    durch fehlende Struktur – nicht durch die Förderung selbst.
  • „Unsere Projekte sind nicht förderfähig“
    Realität: Viele Unternehmen unterschätzen, was bereits als Forschung oder experimentelle Entwicklung gilt.

Diese Denkfehler sorgen dafür, dass Fördermittel nicht strategisch, sondern zufällig oder gar nicht genutzt werden.

Forschungszulage: Ein unterschätzter Hebel für Innovation

Ein besonders relevantes Instrument bleibt dabei oft unbeachtet: die Forschungszulage. Sie ermöglicht es Unternehmen, Forschungs- und Entwicklungsaufwendungen steuerlich fördern zu lassen – unabhängig von Branche, Unternehmensgröße oder Projektlaufzeit.

Typische Merkmale:

  • steuerliche Förderung statt klassischem Zuschuss
  • technologie- und branchenoffen
  • geeignet für interne Entwicklungsprojekte
  • auch rückwirkend nutzbar

Gerade Unternehmen mit kontinuierlicher Produkt-, Software- oder Prozessentwicklung profitieren hier erheblich. Trotzdem bleibt dieses Instrument in der Praxis häufig ungenutzt, weil viele nicht erkennen, dass ihre Projekte grundsätzlich förderfähig sind. Einen strukturierten Überblick, wie Unternehmen ihre Entwicklungsprojekte über die Forschungszulage fördern lassen können, bietet diese Übersicht zur Forschungszulage.

Warum viele Unternehmen ihre Innovationsleistung falsch einschätzen

Viele Unternehmen definieren Innovation zu eng oder zu oberflächlich. Entweder wird alles als Innovation verstanden – oder gar nichts. Förderfähig ist jedoch genau der Kern der Entwicklungsarbeit, nicht das Endprodukt.

Unternehmen, die ihre Projekte sauber in FuE-Tätigkeiten übersetzen, erhöhen ihre Förderquote deutlich und reduzieren Rückfragen sowie Ablehnungsrisiken.

Einordnung für die Praxis

Innovation im Sinne der Forschungszulage bedeutet: systematische Entwicklung unter Unsicherheit mit technologischem Erkenntnisgewinn. Wer diese Logik versteht und sauber dokumentiert, erschließt sich ein dauerhaftes, planbares Förderinstrument – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

Innovation finanzieren, ohne Eigenkapital zu verbrennen

In der Praxis zeigt sich ein klares Muster: Unternehmen mit klarer Förderstrategie gehen anders an Innovation heran. Entwicklungsprojekte werden nicht isoliert betrachtet, sondern frühzeitig finanziell bewertet. Förderinstrumente fließen direkt in die Projektkalkulation ein.

Das Ergebnis:

  • geringerer Eigenmitteleinsatz
  • mehr Planungssicherheit
  • höhere Risikobereitschaft bei Innovation
  • schnellere Umsetzung von Entwicklungsprojekten

Fördermittel ersetzen keine gute Produktidee – sie verschaffen ihr den notwendigen finanziellen Spielraum.

Warum viele Unternehmen trotzdem leer ausgehen

Trotz klarer Vorteile scheitern viele Unternehmen an denselben Hürden:

  • fehlende Transparenz über passende Programme
  • Unsicherheit bei der Förderfähigkeit einzelner Tätigkeiten
  • Zeitmangel für Recherche
  • Angst vor formalen Fehlern
  • unübersichtliche Beratungsangebote

Das Problem ist selten die Förderung selbst, sondern der fehlende systematische Zugang.

Fördermittel strategisch nutzen statt zufällig beantragen

Unternehmen, die Fördermittel erfolgreich einsetzen, folgen keinem Zufallsprinzip. Sie definieren ihre Innovationsziele, analysieren laufende und geplante Projekte und ordnen diesen systematisch passende Förderinstrumente zu. Digitale Recherche, strukturierte Bewertung und klare Entscheidungsprozesse ersetzen dabei zeitintensive Einzelanträge.

Fördermittel werden so vom Ausnahmefall zum festen Bestandteil der Finanzierungsstrategie – besonders bei Innovation, Digitalisierung und Wachstum.

Fazit: Innovationsfähigkeit entscheidet, nicht Budgetgröße

Unternehmen, die Fördermittel ignorieren, zahlen oft doppelt: mit höherem Eigenkapitaleinsatz und mit verzögerten Innovationsprojekten. Wer Förderinstrumente wie die Forschungszulage strategisch einsetzt, reduziert Risiken, schont Liquidität und schafft Raum für Entwicklung.

Nicht die Größe des Budgets entscheidet über Innovationskraft, sondern der Zugang zu den richtigen Hebeln.