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

DFKI-Spin-off simmetry.ai sichert sich 330.000 Euro

Das 2024 von Kai von Szadkowski, Anton Elmiger und Prof. Dr. Stefan Stiene als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) gegründete Start-up simmetry.ai ist auf die Generierung von hochwertigen, synthetischen Trainingsdaten für Künstliche Intelligenz und Machine Learning spezialisiert und hat sich dafür eine Förderung der Investitions- und Förderbank Niedersachsen (NBank) gesichert.

Die Mittel stammen aus dem Accelerator-Programm des High-Tech Incubator (HTI). Mit dem frischen Kapital plant simmetry.ai den Ausbau seiner Technologie zu einer skalierbaren Plattform, die es KI-Entwicklern ermöglichen soll, fotorealistische Trainingsdaten „on demand“ selbst zu generieren.

Standortvorteil im „AgTech-Silicon Valley“

Die Ansiedlung in Osnabrück und die Aufnahme in den High-Tech Incubator (HTI) sind strategische Entscheidungen. Die Region hat sich zu einem der bedeutendsten Cluster für Agrartechnik in Europa entwickelt. Für simmetry.ai bedeutet das direkte Nähe zur Zielgruppe: Das Start-up bedient bereits namhafte Kunden aus dem Bereich der Landmaschinen. Der HTI-Accelerator fungiert dabei als Katalysator, um die Deep-Tech-Lösung direkt mit der starken niedersächsischen Industrie zu vernetzen.

Vom Forschungsprojekt zur Plattform

Hinter der Technologie steht ein erfahrenes Gründungstrio: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO) und Prof. Dr. Stefan Stiene. Als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) blicken die Gründer auf jahrelange Erfahrung in der angewandten Forschung zurück.

Ihr zentrales Problem in vergangenen Projekten war selten der Algorithmus, sondern der Daten-Engpass: Über 80 Prozent des Aufwands bei der KI-Entwicklung fließen laut Unternehmensangaben derzeit allein in die Datenerfassung und -aufbereitung. Insbesondere für seltene Randfälle („Edge Cases“) ist das Sammeln echter Daten oft wirtschaftlich kaum darstellbar.

Der USP: Warum der Acker den Unterschied macht

Simmetry.ai tritt an, um diesen manuellen Aufwand durch synthetische, voll annotierte Daten zu ersetzen. Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die sich oft auf strukturierte Umgebungen konzentrieren, wählten die Gründer bewusst einen anderen Einstieg: die Landwirtschaft.

„Wir haben mit der Landwirtschaft begonnen, weil dies sowohl ein hochwirksames als auch technisch anspruchsvolles Feld für KI ist“, erklärt Anton Elmiger. Die Wette der Gründer: Wer robuste KI-Modelle für die chaotischen Bedingungen eines Ackers trainieren kann, für den sind strukturierte Industrieumgebungen leichter zu bewältigen. Diese „AgTech-DNA“ dient dem Start-up nun als technologischer Hebel für die geplante Expansion in industrielle Anwendungen.

Plattform statt Dienstleistung

Ein weiteres Differenzierungsmerkmal ist das Geschäftsmodell. Während synthetische Daten oft noch als Dienstleistung erstellt werden, baut simmetry.ai eine Self-Service-Plattform. KI-Entwickler sollen nicht auf Datenlieferungen warten müssen, sondern fotorealistische Szenarien für Aufgaben wie semantische Segmentierung oder 3D-Posenschätzung eigenständig erstellen können.

Das Timing erscheint günstig: Analysten von Gartner prognostizieren, dass der Anteil synthetisch generierter Daten in KI-Projekten von 60 Prozent im Jahr 2024 auf bis zu 95 Prozent im Jahr 2030 steigen wird.

Key Facts: simmetry.ai

  • Gründung: 2024 (Spin-off des DFKI)
  • Standorte: Berlin / Osnabrück
  • Finanzierung: 330.000 € durch NBank (High-Tech Incubator Accelerator)
  • Fokus: Self-Service-Plattform für synthetische Trainingsdaten (Computer Vision)
  • Gründer: Kai von Szadkowski (CEO), Anton Elmiger (CTO), Prof. Dr. Stefan Stiene
  • Zielgruppen: Landwirtschaft (Fokus), Nahrungsmittelproduktion, Industrie

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.

Millionen-Spritze gegen den Brain Drain: Blockbrain holt 17,5 Mio. Euro

Wissen ist das neue Gold – doch es wandert oft mit den Mitarbeitenden aus der Tür. Das 2022 gegründete Stuttgarter Scale-up Blockbrain will das verhindern. Mit einer „No-Code“-Plattform konservieren die Gründer Antonius Gress, Mattias Protzmann und Nam Hai Ngo Firmenwissen in KI-Agenten. Jetzt gab es frisches Kapital, dass primär in die Expansion nach Großbritannien und Europa sowie in die Produktentwicklung fließen soll.

Der demografische Wandel setzt Unternehmen unter Druck: Wenn erfahrene Fachkräfte in den Ruhestand gehen oder kündigen, hinterlassen sie oft nicht nur eine leere Stelle, sondern eine Wissenslücke. Eingespielte Prozesse und implizites Erfahrungswissen („Tribal Knowledge“) gehen verloren. Genau hier hakt Blockbrain ein. Das Tech-Unternehmen gab heute den Abschluss einer Serie-A-Finanzierungsrunde über 17,5 Millionen Euro bekannt.

Angeführt wird die Runde vom Münchner VC Alstin Capital und dem Londoner Tech-Investor 13books Capital. Zudem stockten die Bestandsinvestoren Giesecke+Devrient Ventures, Landesbank Baden-Württemberg Ventures und Mätch VC ihr finanzielles Engagement auf. Auch das Family Office von Harting beteiligte sich an der Runde, was die Gesamtfinanzierung des Unternehmens auf 22,5 Millionen Euro hebt.

Vom Konzern-Problem zur Start-up-Lösung

Dass Blockbrain bei der Industrie einen Nerv trifft, liegt auch an der DNA des Gründerteams. CEO Antonius Gress kennt die Schmerzen großer Organisationen aus seiner Zeit bei Bosch, während CTO Mattias Protzmann als Mitgründer von Statista bereits bewiesen hat, wie man Datenmodelle skaliert. Dritter im Bunde ist Nam Hai Ngo (ehemals Antler).

Ihr Ansatz: Eine „No-Code“-Plattform, mit der Unternehmen ohne Programmieraufwand sogenannte Knowledge Bots erstellen können. Diese digitalen Zwillinge speichern nicht nur Dokumente, sondern bilden Entscheidungslogiken und Methodenwissen von Experten ab. Die Anwendungsfelder reichen vom schnelleren Onboarding neuer Mitarbeiter bis zur Automatisierung komplexer Vertriebsprozesse.

Der Markt scheint ihnen recht zu geben: 2025 konnte Blockbrain nach eigenen Angaben den Umsatz verfünffachen. Kunden wie Bosch, Roland Berger und die Seifert Logistics Group setzen die Lösung bereits ein. Letztere berichtet von einer Zeitersparnis von bis zu 15 Prozent pro Woche durch die KI-Assistenten.

Sicherheit als „Moat“ gegen ChatGPT & Co.

Während viele Unternehmen beim Einsatz generativer KI wegen Halluzinationen und Datenlecks zögern, positioniert sich Blockbrain als der „sichere Hafen“. Die Plattform ist nicht nur ISO-27001-zertifiziert und „EU-AI-Act-ready“, sondern ermöglicht durch eine Multi-Model-Architektur auch die volle Datensouveränität. Kund*innendaten können bei Bedarf in regionalen Cloud-Umgebungen des Nutzenden verbleiben.

Wie groß der Vorsprung vor herkömmlichen Enterprise-Lösungen ist, untermauert das Start-up mit Zahlen: In einem unabhängigen Benchmark des Sicherheitsspezialisten Giesecke+Devrient erzielte Blockbrain 92 von 105 Punkten – der Zweitplatzierte kam lediglich auf 58 Punkte. „Sich einfach auf Versprechungen und die Stärke eines Modells zu verlassen, ist im Unternehmenskontext schlicht nicht genug“, kommentiert CTO Protzmann die Strategie.

Expansion mit „Forward-Deployed“ Ingenieuren

Das frische Kapital fließt nun primär in die Expansion nach Großbritannien und Europa sowie in die Produktentwicklung. Dabei setzt Blockbrain auf ein spezielles Personalmodell: Sogenannte Forward-Deployed AI-Engineers sollen Kund*innen eng bei der Integration begleiten – remote oder vor Ort. Ziel ist es, Recherche-Workflows weiter zu automatisieren und KI vom Experimentierfeld zum verlässlichen Werkzeug im Kerngeschäft zu machen.

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.

40 Mio. EUR Series-A für Berliner CleanTech metiundo

Das Berliner EnergieTech metiundo will das Tempo beim Smart-Meter-Rollout erhöhen und sichert sich dafür in einer der aktuell größten Series-A-Runden im deutschen CleanTech-Sektor 40 Mio. Euro.

Die Digitalisierung der Energiewende im Gebäudesektor erhält frisches Kapital: Das 2021 von von Dennis Nasrun und Felix Mücke gegründete metiundo hat eine Finanzierungsrunde über 40 Millionen Euro abgeschlossen. Das Kapital stammt aus Fonds, die von Octopus Energy Generation verwaltet werden, einem der führenden europäischen Investoren für grüne Infrastruktur. Für das Berliner Unternehmen markiert das Investment den nächsten Schritt vom Nischenanbieter zum breiten Marktakteur.

Kapital für Skalierung und Software

Das Geschäftsmodell von metiundo basiert auf „Smart Metering as a Service“. Anders als klassische Messstellenbetreiber deckt das Unternehmen die gesamte Wertschöpfungskette ab – von der Installation der Zähler über den Betrieb bis hin zur Aufbereitung der Daten über eine eigene Softwareplattform. Bislang hat das Unternehmen nach eigenen Angaben über 21.000 Zähler installiert.

Mit den nun eingesammelten 40 Millionen Euro soll vor allem die technische und personelle Infrastruktur ausgebaut werden. Konkret plant das Unternehmen Investitionen in die Weiterentwicklung der proprietären Softwareplattform sowie den Ausbau der eigenen Montage- und Installationsteams. Gesucht werden Fachkräfte in den Bereichen Softwareentwicklung, Installation und Betrieb, um die Kapazitäten für den bundesweiten Rollout zu erhöhen.

Dennis Nasrun, Co-Founder und CEO von metiundo, betont den strategischen Fokus: „Von Anfang an haben wir konsequent in unsere eigene Software investiert. Mit der neuen Finanzierung gehen wir jetzt entschlossen in die weitere Skalierung: mehr Installationen, höhere Qualität und noch mehr Geschwindigkeit beim Ausbau unserer Plattform.“

Sektorkopplung im Fokus der Investoren

Für den Investor Octopus Energy Generation ist der Einstieg bei metiundo Teil einer breiteren Strategie zur Dekarbonisierung des Immobiliensektors. Alex Brierley, Co-Head des Fondsmanagement-Geschäfts bei Octopus, verweist auf die Relevanz des Marktes: „Der Gebäude- und Wärmesektor zählt zu den größten CO2-Verursachern in Deutschland und ist für rund 30% der energiebezogenen Emissionen verantwortlich.“

Das Ziel der Investition ist es, integrierte Smart-Meter-Netzwerke über mehrere Liegenschaften hinweg aufzubauen. Dies soll nicht nur Transparenz schaffen, sondern die Grundlage für datenbasierte Zusatzlösungen bilden – etwa die Optimierung von Photovoltaikanlagen und Batteriespeichern vor Ort, um Betriebskosten zu senken.

Wettbewerb im Messstellenmarkt

Der Markt für Messstellenbetreiber in Deutschland ist derzeit starker Dynamik unterworfen. Der Gesetzgeber drückt beim Smart-Meter-Rollout aufs Tempo, wobei wettbewerbliche Messstellenbetreiber wie metiundo als „zentraler Hebel“ gelten, um die Installation intelligenter Messsysteme in der Fläche zu beschleunigen.

Ein Differenzierungsmerkmal von metiundo ist dabei der spartenübergreifende Ansatz: Die Plattform bündelt nicht nur Stromdaten, sondern integriert auch Wasserverbräuche, um ein Gesamtbild der energetischen Situation einer Immobilie zu erstellen.

Startschuss für SouthwestX: Eine von zehn offiziellen exist Startup Factories nimmt Arbeit auf

Die Startup-Factory SouthwestX hat am 6. Februar 2026 den operativen Betrieb aufgenommen. Als eines von bundesweit nur zehn Leuchtturm-Projekten, die sich im exist-Leuchtturmwettbewerb des Bundeswirtschaftsministeriums (BMWK) durchsetzen konnten, startet das Konsortium mit einem Gesamtbudget von 22,5 Millionen Euro.

Der offizielle Start markiert den Abschluss eines intensiven Auswahlprozesses. SouthwestX gehört damit zum exklusiven Kreis der zehn vom Bund prämierten exist Startup Factories, die beauftragt sind, Deutschland international als führenden Deep-Tech-Standort zu etablieren. Ziel des in Saarbrücken ansässigen Hubs ist die Förderung von Ausgründungen in der Großregion Saarland, Rheinland-Pfalz, Luxemburg und Frankreich.

Exzellenz-Status und Finanzierung

Der Status als offizielle exist Startup Factory ist an strikte Kriterien geknüpft. Um den finalen Zuschlag und die damit verbundene Bundesförderung von 10 Millionen Euro zu erhalten, musste SouthwestX den Wettbewerb nicht nur fachlich gewinnen, sondern auch die Wirtschaftlichkeit durch privates Kapital nachweisen. Dem Konsortium gelang es, 12,5 Millionen Euro an privaten Mitteln aus der Industrie zu akquirieren. Diese Public-Private-Partnership sichert dem Standort eine Gesamtfinanzierung von 22,5 Millionen Euro für die erste Phase.

Langfristige Strukturziele

Die Initiatoren verfolgen mit der Factory langfristige strukturpolitische Ziele. Nach eigenen Angaben sollen in den kommenden zehn Jahren über die Plattform rund 1.500 Startups gegründet und etwa 20.000 Arbeitsplätze in der Region geschaffen werden. Der inhaltliche Fokus liegt auf der Überführung wissenschaftlicher Erkenntnisse in industrielle Anwendungen (Deep Tech) sowie auf Technologien zur ökologischen Transformation der Wirtschaft (Green Transformation).

Grenzüberschreitender Ansatz und KI-Fokus

Im Vergleich zu den anderen neun Factories positioniert sich SouthwestX mit einem dezidiert europäischen Profil. Durch die Einbindung von Partnern aus Frankreich und Luxemburg entsteht ein grenzüberschreitendes Innovationsnetzwerk. Ein thematischer Schwerpunkt liegt auf „Responsible AI“ (vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz). Hierbei wird unter anderem auf die Expertise des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) zurückgegriffen.

Zum Start 2026 wurden drei Kernprogramme aufgelegt:

  • Startup Journey: Ein Inkubator-Programm für Teams in der Frühphase.
  • Innovation Journey / GTI: Das Programm „Green Transformation Innovation“ zielt auf die Vermittlung von Kooperationen und Pilotprojekten zwischen Startups und etablierten Industrieunternehmen.
  • Startup Leaders Program: Ein Weiterbildungs- und Vernetzungsangebot für Wachstumsunternehmen (Scale-ups) mit Fokus auf Internationalisierung.

Beteiligte Institutionen

Das Partnernetzwerk umfasst neben dem DFKI unter anderem die WHU – Otto Beisheim School of Management, die Max-Planck-Institute, die Universität des Saarlandes sowie die Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU).

Ralf Zastrau, Co-CEO von SouthwestX, bezeichnete den Start als Schritt, um „aus wissenschaftlicher Exzellenz unternehmerische Dynamik“ zu erzeugen. Der saarländische Wirtschaftsminister Jürgen Barke betonte im Rahmen der Veranstaltung die Bedeutung des Transfers zwischen Forschung und wirtschaftlicher Anwendung für den Standort.

Business-Gold statt Blech

Der Grat zwischen Triumph und Niederlage ist schmal – im Eiskanal ebenso wie im Boardroom. Eine aktuelle Analyse zeigt, dass sportliche Höchstleistungen und geschäftlicher Erfolg auf denselben psychologischen Grundpfeilern ruhen. Warum Talent überschätzt wird und wie „Co-opetition“ zum Erfolg führt.

Es ist dieser eine Moment im Starthaus. Die Welt um einen herum verstummt, der Puls beruhigt sich, der Fokus verengt sich auf die Strecke. Ein einziger Fehler, ein Wimpernschlag, entscheidet darüber, ob die Arbeit von Jahren in einem historischen Triumph endet oder als Fiasko in Erinnerung bleibt. Die Snowboarderin Lindsey Jacobellis, die 2006 durch verfrühten Jubel Gold verlor, oder der Eiskunstläufer Yuzuru Hanyu, der unter immensen Druck Perfektion lieferte, sind Beispiele dafür, wie unbarmherzig der Sport sein kann.

Doch diese Mechanismen beschränken sich nicht auf den Wintersport. Für Gründenden, CEOs und Führungskräfte gelten ähnliche Gesetze: Vorbereitung, Persönlichkeitsstruktur und die Abrufleistung unter Druck entscheiden über das Überleben am Markt. Hogan Assessments hat die Leistungsmechanismen der Olympischen Spiele analysiert und drei wesentliche Faktoren identifiziert, die sich direkt auf das unternehmerische Potenzial übertragen lassen.

1. Die unterschätzte Superkraft: Gewissenhaftigkeit

In der Start-up-Szene wird oft das geniale Talent oder der disruptive Geistesblitz gefeiert. Die Realität nachhaltigen Erfolgs sieht jedoch nüchterner aus. Olympiasieger*innen verlassen sich nicht allein auf Talent; sie bestechen durch unermüdliche Disziplin.

Der entscheidende psychologische Indikator ist hierbei die „Gewissenhaftigkeit“ – eine Mischung aus Zuverlässigkeit, Organisation und Selbstkontrolle. Studien zeigen, dass diese Eigenschaft branchenübergreifend einer der stärksten Vorhersagewerte für berufliche Leistung ist.

Für Gründende bedeutet das: Es geht nicht um den 80-Stunden-Sprint in einer einzigen Woche. „Es geht darum, jeden Tag vorbereitet zur Stelle zu sein“, erklärt Dr. Ryne Sherman, Chief Science Officer bei Hogan Assessments. Gewissenhafte Fachkräfte leisten qualitativ hochwertigere Arbeit und bauen schneller Vertrauen bei Stakeholdern auf – eine Währung, die gerade in frühen Unternehmensphasen überlebenswichtig ist.

2. Fokus als Wettbewerbsvorteil

Wer eine(n) Abfahrtsläufer*in vor dem Start beobachtet, sieht absolute Abschottung. Kopfhörer auf, Blick starr – die Außenwelt existiert nicht mehr. Dieser Tunnelblick ist keine Marotte, sondern Voraussetzung.

Die Wissenschaft stützt dieses Verhalten: Mentale Visualisierung und Konzentrationstechniken können die Leistung unter Druck um bis zu 23 Prozent steigern. Athlet*innen visualisieren ihren Erfolg, lange bevor sie das Treppchen betreten, um Nervosität in Fokus zu verwandeln.

Im Business-Kontext ist diese Fähigkeit, Ablenkungen auszublenden, ebenso kritisch – sei es beim entscheidenden Investoren-Pitch oder in harten Verhandlungen. Dabei spielt Selbstkenntnis eine zentrale Rolle: Wer weiß, wie der eigene Körper und Geist auf Stress reagieren, kann in entscheidenden Momenten gegensteuern und Leistung abrufen.

3. „Co-opetition“: Konkurrieren ohne zu verbrennen

Olympia ist ein Paradoxon: Gnadenlose Konkurrenz trifft auf ehrliche Kameradschaft. Athlet*innen, die sich im Wettkampf nichts schenken, tauschen abseits der Piste Wissen aus und zollen einander Respekt.

Genau diese Dynamik unterscheidet oft toxische von gesunden Unternehmenskulturen. Daten des Harvard Business Review belegen, dass Unternehmen, die eine Kultur der Zusammenarbeit fördern, mit einer fünfmal höheren Wahrscheinlichkeit bessere Leistungen erbringen.Erfolgreiche Führungskräfte verstehen diesen Balanceakt. Sie konkurrieren hart, brechen aber nicht alle Brücken hinter sich ab. „Langfristiger Erfolg ist niemals ein Solo-Sport“, betont Dr. Sherman. Das Wissen, wann Wettbewerb angebracht ist und wann Partnerschaft weiterhilft, ist ein Kennzeichen von Top-Performer*innen.

Fazit: Resilienz schlägt Gold

Karrieren verlaufen selten linear. Ein Beispiel für die Bedeutung von Resilienz ist der britische Skispringer Eddie „The Eagle“ Edwards. 1988 wurde er Letzter, doch durch seine Fähigkeit, seine Grenzen zu erkennen und seine persönlichen Stärken zu nutzen, wurde er zur globalen Ikone und veränderte seinen Sport nachhaltig.

Die Lektion für Unternehmer*innen: Erfolg ist kein Zufallsprodukt, sondern das Ergebnis aus Selbstwahrnehmung, Entschlossenheit und der Fähigkeit, auch nach Niederlagen weiterzumachen. Wer versteht, wie er unter Druck funktioniert und wie er auf andere wirkt, hat schon halb gewonnen – egal ob im Schnee oder im Geschäft.

8,5 Mio. Euro für HealthTech-Start-up microsynetics

Microsynetics wurde 2019 von Marlon Besuch und Michael Hummels gegründet. Getrieben von persönlichen Erfahrungen in ihren Familien entwickeln sie unter der Marke Gardia mobile Notruflösungen für ältere Menschen.

Jetzt hat microsynetics erfolgreich eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 8,5 Mio. Euro für Gardia - sein mobiles Notrufsystem – abgeschlossen. Die Runde wird vom europäischen Venture-Capital-Investor Peak angeführt, mit Beteiligung von amberra, dem Corporate Venturing Studio der genossenschaftlichen FinanzGruppe sowie butterfly & elephant, der Accelerator von GS1 Germany. Auch die bestehenden Investoren BONVENTURE, Dieter von Holtzbrinck Ventures (DvH Ventures) und Beurer sowie Business Angels beteiligen sich erneut.

Notrufarmband mit automatischer Sturzerkennung

Gardia ist ein mobiles Notrufsystem, das speziell auf die Bedürfnisse von Senior*innen zugeschnitten ist. Kern der Lösung ist ein Notrufarmband mit automatischer Sturzerkennung, das sowohl zu Hause als auch unterwegs funktioniert, unabhängig von einem Smartphone. Hardware, Software, App und KI-Algorithmus stammen vollständig aus eigener Entwicklung.

„Zuverlässige Sturzerkennung erfordert eine technologisch hochkomplexe und präzise Entwicklung“, sagt Marlon Besuch, Mitgründer und CEO von microsynetics. „Gleichzeitig sehen wir, dass viele bestehende Notrufsysteme im Alltag nicht genutzt werden, weil sie stigmatisierend wirken oder zu kompliziert sind. Unser Anspruch war es daher, eine technisch exzellente Lösung zu entwickeln, die Menschen gerne tragen und die im Ernstfall verlässlich hilft.“

Gardia hat im DACH-Raum laut Unternehmensangaben eine fünfstellige Zahl aktiver Nutzer*innen erreicht und eine führende Position im Markt für mobile Notrufsysteme aufgebaut. Treiber des Wachstums sind die hohe Nutzerbindung sowie die vollständige Erstattungsfähigkeit durch deutsche Krankenkassen.

„Gardia adressiert ein wachsendes gesellschaftliches Problem mit einem Produkt, das zuverlässig funktioniert und im Alltag akzeptiert wird", sagt David Zwagemaker, Partner bei Peak. „Überzeugt hat uns, dass Gardia Technologie, Design und Nutzerakzeptanz von Beginn an zusammendenkt und damit eine skalierbare Lösung schafft, die Senioren ein sicheres und selbstbestimmtes Leben ermöglicht."

Demografischer Wandel fordert innovative Notrufsysteme-Lösungen

Der demografische Wandel führt zu einem steigenden Bedarf an entsprechenden Lösungen. In der EU wird die Zahl der Menschen über 65 Jahren in den nächsten zehn Jahren von heute 97 Mio. auf über 110 Mio. steigen. In Deutschland, wo 96 Prozent der Senior*innen in privaten Haushalten leben, spitzt sich der Fachkräftemangel in der Pflege weiter zu.

Jährlich ereignen sich etwa 5,7 Mio. Stürze bei Senior*innen über 65 Jahren, wobei viele nicht selbständig aufstehen oder Hilfe rufen können. Verzögerte Hilfe erhöht das Risiko für schwere Folgeschäden und Pflegebedürftigkeit. Ein verlässliches Sicherheitsnetz für selbständig lebende Menschen wird entscheidend sein, um das Gesundheitssystem zu entlasten.

Auf Wachstums- und Ausbaukurs

Mit dem Kapital aus der Series-A plant microsynetics mit Gardia im DACH-Raum weiter zu wachsen, international zu expandieren und sein B2B-Geschäft im Pflege- und Gesundheitssektor auszubauen. Das Wachstum wird durch eine Partnerschaft mit Bosch gestützt, die eine 24/7-Notrufbetreuung durch geschulte Fachkräfte sicherstellt. Diese bearbeiten Notfälle nach individuell definierten Prozessen, einschließlich klarer Eskalations- und Kontaktketten. Parallel arbeitet das Unternehmen an der nächsten Generation seines Notrufsystems.

Pheno-Inspect sichert sich Seed-Finanzierungsrunde in Mio.-Höhe

Pheno-Inspect – 2020 von Dr. Philipp Lottes als Ausgründung der Universität Bonn gestartet – ist ein Agrar-KI-Unternehmen und entwickelt KI-basierte Softwarelösungen zur automatisierten Analyse hochauflösender Drohnenbilder in der Landwirtschaft.

Was 2020 als Ausgründung der Universität Bonn begann, entwickelt sich zu einem wichtigen Player für die Digitalisierung der Landwirtschaft. Pheno-Inspect hat sich darauf spezialisiert, dem Landwirt quasi „Adleraugen“ zu verleihen. Das Start-up aus Nordrhein-Westfalen entwickelt KI-basierte Software, die hochauflösende Drohnenbilder vollautomatisch auswertet.

Das Besondere dabei: Die Technologie blickt nicht nur grob auf den Acker, sondern analysiert Feldbestände bis auf die Einzelpflanze genau. Das Ziel ist es, den Pflanzenbau durch datenbasierte Entscheidungen effizienter und ressourcenschonender zu gestalten – ein Thema, das angesichts von Klimawandel und Kostendruck in der Agrarbranche Hochkonjunktur hat.

Prominente Investoren setzen auf „Precision Farming“

Dass Pheno-Inspect mit diesem Ansatz einen Nerv trifft, zeigt die Zusammensetzung der aktuellen Finanzierungsrunde. Neben dem Companisto Business Angel Netzwerk beteiligt sich die NRW.BANK, die im Zuge der Runde ein Wandeldarlehen in Höhe von 500.000 Euro in eine feste Beteiligung umgewandelt hat. Aufhorchen lässt auch der Einstieg von CLAAS. Der weltweit tätige Landmaschinenkonzern steigt als strategischer Investor ein. Für ein junges B2B-Tech-Start-up ist dies mehr als nur Kapital; es ist ein Zugang zu immenser Industrieexpertise und potenziellen Vertriebswegen.

Fokus auf SaaS und Skalierung

Das frische Kapital soll nun gezielt in das Wachstum fließen. Pheno-Inspect plant, seine Plattform konsequent in Richtung Software-as-a-Service (SaaS) auszubauen. Im Mittelpunkt steht dabei der neue FarmAnalyzer. Mit dieser Plattform will das Unternehmen die komplexe Feldanalyse vereinfachen und für Landwirte direkt nutzbar machen – im Self-Service und über die gesamte Vegetationsperiode hinweg. Parallel dazu soll das interdisziplinäre Team am Standort in NRW weiter wachsen, um neue KI-Module zur Marktreife zu bringen.

 „Der Abschluss unserer ersten Finanzierungsrunde ist ein wichtiger Schritt in der Unternehmensentwicklung“, erklärt Dr. Philipp Lottes, Gründer und CTO von Pheno-Inspect. „Mit der neuen FarmAnalyzer-Plattform werden wir Feldanalysen auf Einzelpflanzenebene erstmals einfach, wirtschaftlich und praxisnah direkt Landwirten zur Verfügung stellen.“

Mit der Finanzierung im Rücken und einem starken Industriepartner an der Seite ist Pheno-Inspect nun bereit, die digitale Transformation auf dem Acker weiter voranzutreiben.

Europa kann KI!

Was wir von den besten EU-AI-Companies lernen können, erläutert KI-Experte Fabian Westerheide.

Europa muss sich bei KI nicht kleinreden. Wir sehen gerade sehr deutlich: Aus Europa heraus entstehen Unternehmen, die Kategorien besetzen – und dann auch das große Kapital anziehen. Beispiele gibt es genug: Mistral AI, DeepL, Black Forest Labs, Parloa, Helsing, Lovable oder n8n.

Ich schreibe das aus drei Blickwinkeln: als Investor (AI.FUND), als Konferenz-Initiator (Rise of AI Conference) und als Autor von Die KI-Nation. Was du hier bekommst, ist kein „Europa-hat-ein-Problem“-Essay – sondern eine Analyse plus ein Execution-Set an Empfehlungen, das du direkt auf dein Start-up übertragen kannst.

Die Realität: Seed geht oft – Scale ist das Spiel

Am Anfang brauchst du selten „zu viel“ Geld. MVP, erste Kunden, Iteration: Das klappt in Deutschland in vielen Fällen mit Seed. Die echte Trennlinie kommt später – wenn du aus einem starken Start-up einen Kategorie-Gewinner bauen willst.

Denn KI ist zunehmend Winner-takes-most. Und das gilt auch fürs Kapital: In vielen Fällen ist die Growth-Finanzierung in den USA grob 25-mal größer – bei den aktuellen Front-Runnern (Modelle, Infrastruktur, Distribution) wirkt es teilweise wie 100-mal, weil Kapital sich auf die vermuteten Sieger stapelt. (Nicht „fair“, aber Marktmechanik.)

Die gute Nachricht: Genau die EU-Vorbilder oben zeigen, dass du das nicht wegdiskutieren musst – du musst es exekutieren.

Was die EU-Winner gemeinsam haben: 6 Execution-Prinzipien

1. Starkes Gründerteam – aber vor allem: vollständig

Alle genannten Vorbilder hatten (oder bauten sehr schnell) ein Team, das drei Dinge gleichzeitig kann:

  • Tech & Produkt (nicht nur „Model-IQ“, sondern Produktgeschmack)
  • Go-to-Market (Vertrieb, Buyer-Verständnis, Pricing)
  • Tempo (entscheiden, shippen, lernen)

Wenn eine Säule fehlt, zahlst du später mit Zeit. Und Zeit ist in KI eine Währung, die dir niemand schenkt.

Founder-Move: Benenne eine Person, die Umsatz genauso hart verantwortet wie Modellqualität. Wenn das „später“ ist, ist das sehr wahrscheinlich dein Bottleneck.

2. Global denken – aber spitz: KI-Nische statt Bauchladen

Die EU-Winner sind nicht „KI für alles“. Sie besetzen klare Nischen:
Language-AI (DeepL), Customer-Experience-Agents (Parloa), GenAI-Modelle (Black Forest Labs), Defence-Tech (Helsing), Builder/Vibe-Coding (Lovable), Orchestration & Automation (n8n), Foundation-Model-Ambition (Mistral).

Founder-Move: Formuliere deinen Claim so, dass er in einem Satz sagt, welche Kategorie du dominierst. Wenn du drei Absätze brauchst, bist du noch zu breit.

3. Umsatz ist keine Nebenwirkung – Umsatz ist Souveränität

Der schnellste Weg zu Growth-Capital ist nicht „noch ein Pilot“, sondern Revenue, der deine Kategorie glaubwürdig macht.
Parloa kommuniziert z.B. ARR > 50 Mio. USD und wächst international – genau die Art Signal, die große Runden freischaltet.

Founder-Move (gegen Pilotitis): Kein PoC ohne schriftlichen Pfad in einen Vertrag (Budget, KPI, Entscheidungstermin). Sonst finanzierst du mit deiner Runway den Lernprozess des Kunden.

4. Internationales Kapital früh anbahnen – bevor du es brauchst

Das Muster ist klar: Erst Kategorie-Story + Traktion, dann große Checks.
Mistral (Series C 1,7 Mrd. €) oder Lovable (330 Mio. USD bei 6,6 Mrd. Bewertung) sind kein „Glück“ – das ist Momentum + Positionierung + Timing.

Founder-Move (90-Tage-Plan):

  • Baue eine Capital Map deiner Nische (wer zahlt Growth-Checks?)
  • Definiere die drei Metriken, die diese Investor:innen sehen wollen
  • Organisiere zehn Intros jetzt, nicht erst bei sechs Monaten Runway

5. Compute ist keine IT-Zeile – es ist ein Wachstumshebel

In KI ist Compute Teil deiner Wettbewerbsfähigkeit. Geschwindigkeit beim Trainieren, Testen und Deployen entscheidet, wie schnell du am Markt lernst.

Founder-Move: Plane Compute-Runway wie Cash-Runway. Verhandle früh Kontingente, bevor dein Verbrauch explodiert – sonst wird Wachstum plötzlich zur Margen-Frage.

6. Trust & Compliance als Verkaufsargument – nicht als Ausrede

Gerade in DACH gilt: Wer secure, audit-fähig, enterprise-ready wirklich liefern kann, gewinnt Deals.
DeepL betont genau diesen Business-Wert: verlässliche, sichere Lösungen statt Hype.

Founder-Move: Baue Trust-Artefakte früh – Dokumentation, Governance, Datenflüsse, Rollen, Audit-Spuren. Das beschleunigt Enterprise-Vertrieb, statt ihn zu bremsen.

Kurz-Checkliste: Wenn du in Europa KI gewinnen willst

  • Kategorie in einem Satz (spitze Nische, globaler Anspruch)
  • Klarer Revenue-Pfad (weniger Piloten, mehr Verträge)
  • Capital Map (international früh andocken)
  • Compute-Runway (wie Cash planen)
  • Trust by Design (verkaufsfähig machen)
  • Tempo als Kultur (shippen, messen, nachschärfen)

Europa kann KI. Die Frage ist nicht, ob hier Talent existiert – das ist bewiesen.
Die Frage ist, ob du Execution so aufsetzt, dass aus Talent Marktführerschaft wird.

Der Autor Fabian Westerheide gestaltet als KI-Vordenker, Investor, Ökosystem-Pionier und Keynote Speaker seit über einem Jahrzehnt die Debatte um KI, Macht und digitale Zukunft mit.

Zweistelliges Mio.-Investment: Dresdner E-Motor-Pionier Additive Drives zündet nächste Wachstumsstufe

Das Dresdner Tech-Unternehmen Additive Drives hat sich frisches Kapital in mittlerer zweistelliger Millionenhöhe gesichert, um seine weltweit führende 3D-Druck-Technologie für Elektromotoren global auszurollen.

Vom Start-up zum Technologieführer
Hinter dem Erfolg steckt eine rasante Entwicklung „Made in Saxony“: 2020 von Philipp Arnold, Axel Helm und Dr. Jakob Jung gegründet, hat sich Additive Drives innerhalb weniger Jahre zu einem profitablen Technologieführer entwickelt. Mit inzwischen über 70 Mitarbeitenden am Standort Dresden fertigt das Unternehmen Elektromotoren, die durch additive Fertigungsverfahren (3D-Druck) Leistungsdaten erreichen, die mit konventionellen Methoden physikalisch kaum möglich wären.

Durch das patentierte Design, etwa bei 3D-gedruckten Kupferwicklungen, erzielen die Motoren eine Energieeffizienz von bis zu 98 Prozent. Damit übertreffen die Dresdner den höchsten Industriestandard (IE5) deutlich und erreichen effektiv das Niveau der Klasse IE7. Ein entscheidender Hebel für den Klimaschutz, da Elektromotoren weltweit für rund 53 Prozent des Stromverbrauchs verantwortlich sind.

Unabhängigkeit von Seltenen Erden

Ein strategischer Wettbewerbsvorteil der Technologie ist der Verzicht auf kritische Rohstoffe. Die Motoren können ohne Seltene Erden gefertigt werden, was die Abhängigkeit von geopolitisch unsicheren Lieferketten eliminiert – ein wichtiges Argument für die industrielle Souveränität Europas. Zu den Kunden, die diese Technologie bereits nutzen, zählen globale Schwergewichte wie Amazon, Airbus, Audi, BMW und Schaeffler.

Profitabilität und schnelle Skalierung

Im Gegensatz zu vielen jungen DeepTechs wirtschaftet das Gründer-Trio bereits hochprofitabel. In einem aktuellen deutschen Finanzranking belegte Additive Drives Platz 7 unter 8.000 analysierten Firmen. Ein Schlüssel dazu ist die Geschwindigkeit: Prototypen können in Dresden innerhalb von nur 21 Tagen gefertigt werden, was die Entwicklungszyklen in der Industrie massiv verkürzt.

„Wir sind schon früh Cashflow-positiv gewesen“, erklärt Philipp Arnold, CFO und Mitgründer. „Mit Nordic Alpha Partners haben wir nun einen operativen Partner an der Seite, der über das nötige Rüstzeug verfügt, um unser Wachstum global massiv zu beschleunigen und neue Märkte zu erschließen.“

Investoren sehen europäisches Leuchtturm-Projekt

Auch die Investorenseite hebt die operative Exzellenz hervor. „Es ist selten, ein Gründerteam zu sehen, das technologisch so bahnbrechend ist und gleichzeitig weniger als fünf Jahre nach dem Start eine so starke finanzielle Performance liefert“, kommentiert Nikolaj Magne Larsen, Partner bei Nordic Alpha Partners.

Arno Held, Managing Partner beim ersten Investor AM Ventures, sieht in Additive Drives ein „Musterbeispiel für die Innovationskraft des deutschen Mittelstands“. Mit dem Einstieg des neuen Partners sei der Weg frei, um aus dem Dresdner Unternehmen einen europäischen Champion für nachhaltige Antriebe zu formen.