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Wie Start-ups mit KI und Low-Code durchstarten können
Angesichts des Drucks der fortschreitenden Digitalisierung und des Fachkräftemangels bietet KI-gestütztes Coding vielversprechende Chancen, gerade auch für Start-ups.
Die Analysten von Gartner gehen davon aus, dass bis 2028 drei von vier Softwareentwicklern in Unternehmen KI-Assistenten beim Programmieren einsetzen werden. Das ist ein deutlicher Anstieg gegenüber Anfang 2023, als der Anteil noch unter zehn Prozent lag. Start-ups sind aufgrund ihrer Agilität und ihres Innovationsgeistes besonders gut aufgestellt, um KI-Tools zu nutzen und ihre Programmierprozesse grundlegend zu verändern. Angesichts des Drucks der fortschreitenden Digitalisierung und des Fachkräftemangels bietet KI-gestütztes Coding vielversprechende Chancen. Low-Code-Plattformen ermöglichen es Start-ups, dieses Potenzial effektiv zu nutzen.
KI und generative KI (GenAI) stellen eine Herausforderung für die traditionelle Softwareentwicklung dar. Daher haben die Diskussionen über ihre möglichen Auswirkungen in den letzten Jahren stark zugenommen. Eines ist jedoch klar: diese Technologie verspricht, die Softwareentwicklungsprozesse von Unternehmen deutlich effizienter zu gestalten.
Die rasante Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz bedeutet, dass beispielsweise bestimmte Aufgaben wie die Dokumentation von Quellcode für die Wartbarkeit und das Schreiben neuen Codes laut McKinsey nur noch halb so viel Zeit in Anspruch nehmen. Gartner prognostiziert, dass KI-gestütztes Programmieren die Produktivität menschlicher Entwickler in naher Zukunft um das Zehnfache steigern kann. Für Start-ups, die KI-unterstützte Programmierung einsetzen, bedeutet dies schnellere Entwicklungszyklen und weniger Zeitaufwand für die Wartung. Dies setzt jedoch einen durchdachten Coding-Ansatz voraus, der es Start-ups ermöglicht, in einem zunehmend komplexen Markt flexibel zu bleiben, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen.
Die Macht von KI und generativer KI im Coding von morgen
Start-ups sollten die Einführung von KI-gestützter Programmierung sorgfältig abwägen und mit den richtigen Sicherheits-Tools kombinieren, um ihre Agilität zu erhalten und Innovationen voranzutreiben. KI, und insbesondere generative KI, kann Entwicklern dabei helfen, Code schneller und mit weniger Fehlern zu schreiben und zu verfeinern. Diese Technologien können wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Code-Verbesserungen vorschlagen und sogar neue Code-Fragmente generieren. Dadurch wird der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Softwareentwicklung erheblich reduziert.
Üblicherweise dauert die Entwicklung von Software von der Idee bis zum marktreifen Produkt im besten Fall Monate – im realistischen Szenario jedoch Jahre. Eine erfolgreiche Anwendung durchläuft dabei einen stringenten Planungs- und Entwurfsprozess, bevor mit der Programmierung, dem Testen und Debuggen begonnen werden kann. Auch nach der Bereitstellung ist eine kontinuierliche Wartung erforderlich, um sicherzustellen, dass die Software reibungslos läuft und Aktualisierungen und Leistung den wachsenden Anforderungen entsprechen. In der Realität sind für die meisten dieser Prozesse Tech-Experten zuständig, was zu Verzögerungen und Ineffizienz führt, da Nachfrage und die verfügbaren Ressourcen meist nicht im Gleichgewicht sind.
KI ersetzt keine Developer-Expertise
Bei jedem Update von ChatGPT werden Stimmen laut, die postulieren, dass diese Version die traditionelle Entwicklung abschafft und es jedem ermöglicht, ein Entwickler zu sein. In der Realität ist das Programmieren mit Hilfe von KI jedoch kein Ersatz für technische Expertise. Der Einsatz von KI in der Programmierung hat zwar ein enormes Potenzial, die Geschwindigkeit zu erhöhen, aber die sporadischen Ungenauigkeiten der KI-Halluzinationen erfordern technische Unterstützung, um die Qualität des Codes zu erhalten und Schwachstellen zu vermeiden. (Zur Info: Spricht man im Rahmen der KI von einer Halluzination, ist damit ein überzeugend aussehendes KI-generiertes Ergebnis in Text- oder Bildform gemeint, das nicht durch Trainingsdaten objektiv belegt werden kann und damit weitgehend erfunden ist.)
Denn öffentlich verfügbare KI-Modelle werden auf öffentlich zugänglichen Codebasen trainiert – und ein erheblicher Teil davon ist naturgemäß fehlerhaft. Mit anderen Worten: Die Qualität der Daten, mit denen die generativen Modelle gefüttert werden, und die daraus resultierenden Modelle selbst, sind alles andere als perfekt.
Low-Code und KI – ein starkes Duo für Gründer*innen
Um schnell innovativ zu sein und agil zu bleiben, müssen Unternehmen die Einführung von KI mit Lösungen kombinieren, die solide Leitlinien und Governance gewährleisten, um den resultierenden Code vor Schwachstellen und Fehlern zu schützen.
Neben der Frage der Einführung von KI in der Softwareentwicklung, führt der anhaltende Fachkräftemangel weiterhin dazu, dass IT-Teams die wachsenden Aufgaben in der immer komplexeren IT-Landschaft nicht bewältigen können. Das bedeutet, dass Unternehmen, neben dem Einsatz von KI zur Verbesserung der Programmiereffizienz, Wege finden müssen, um ihre Mitarbeitenden weiterzubilden und breitere Teams in die Ideenfindung und Entwicklung einzubeziehen.
In diesem Zusammenhang spielt die Low-Code-Technologie eine zentrale Rolle, weil sie nicht nur die Entwicklung sicherer und robuster Anwendungen gewährleistet, sondern auch wesentlich zur Demokratisierung der Softwareentwicklung beiträgt. Das bedeutet, dass in der Praxis Fachbereichs-übergreifende „Fusion Teams“ entstehend, die Teammitglieder ohne tiefes technisches Wissen in die Lage versetzen, während des gesamten Innovations- und Softwareentwicklungsprozesses mit den IT-Profis zusammenzuarbeiten. Aus der Entwicklungsperspektive trägt dies auch dazu bei, die Qualität der entwickelten Software zu erhöhen, da die künftigen Nutzer*innen von Anfang an einbezogen werden. Außerdem werden dadurch Silos innerhalb der traditionellen Softwareentwicklungsprozesse aufgebrochen und der Austausch von Wissen und Feedback erleichtert. Dies rationalisiert die Entwicklung und beseitigt personelle Engpässe. Ermöglicht wird dies durch die visuelle Natur von Low-Code: Prozess- und Anwendungsmodelle lassen sich durch Visualisierung leichter entwerfen und Designentscheidungen können zügig iteriert werden.
Enterprise-Low-Code-Plattformen mit eingebetteten KI-Funktionen können auch komplexe Entwicklungsaufgaben durch die Automatisierung von Routineprozessen, und die Generierung von Code-Vorschlägen rationalisieren. Darüber hinaus werden die Entwicklungszyklen durch ein schnelles Prototyping, Testen und Skalieren verbessert, was für den Erfolg von Start-ups unerlässlich ist.
Mit dem umsichtigen Einsatz von KI zum unternehmerischen Erfolg
Die Kombination aus Low-Code und KI hat somit viele Vorteile für Start-ups: komplexe manuelle Programmierung wird reduziert, die Kollaboration von gemischten Teams gefördert, indem nicht-technische Mitarbeitende befähigt werden sich einzubringen; das entlastet die IT-Abteilung und Unternehmen können schneller auf sich ändernde Anforderungen reagieren. Durch die Verringerung des Zeitaufwands können sich Mitarbeitende mehr auf ihre Kreativität und die strategische Planung konzentrieren, was sich positiv auf die Innovationsgeschwindigkeit und deren Umfang auswirkt. Mit der gewonnenen Agilität und verbesserten Effizienz können Start-ups mit größeren und reiferen Unternehmen konkurrieren, weil sie sich schnell an Marktveränderungen und Kund*innenbedürfnisse anpassen.
Die Verwendung von KI in der Programmierung ist entscheidend für Start-ups, um ihre Innovationen zu katalysieren. Sie müssen sich jedoch der Grenzen von KI bewusst sein und die KI-gestützte Programmierung unter Berücksichtigung von Governance und Sicherheit angehen. Gerade für Start-ups, die ein schnelles Wachstum anstreben, kann dieser ausgewogene Ansatz ein entscheidender Erfolgsfaktor sein.
Der Autor Tim Herden ist Director Solution Architecture DACH & Nordics bei bei Mendix. Das Siemens-Unternehmen ist die einzige Low-Code-Plattform, die für die gesamte Komplexität der Softwareentwicklung in Unternehmen ausgelegt ist.
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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.
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.
INLEAP Photonics sichert sich Millionenfinanzierung für Drohnenabwehr
Das 2023 als Spin-off aus dem Laser Zentrum Hannover e.V. (LZH) ausgegründete DeepTech-Start-up INLEAP Photonics transferiert industrielle Hochleistungstechnologie in den Verteidigungssektor.
Der Markt für DefenseTech wächst, getrieben durch die veränderte geopolitische Sicherheitslage und die Zunahme asymmetrischer Bedrohungen durch Drohnen. In genau dieses Segment stößt nun INLEAP Photonics vor. Das 2023 gegründete Hannoveraner Unternehmen gab heute bekannt, seine Pre-Seed-Finanzierungsrunde bereits im Sommer 2025 abgeschlossen zu haben und nun offiziell aus der Stealth-Phase hervorzutreten.
Angeführt wurde die Runde vom High-Tech Gründerfonds (HTGF). Zudem beteiligten sich Ventis Capital sowie private Investoren. Über die genaue Höhe der Finanzierung wurde Stillschweigen bewahrt.
Ingenieurs-Duo setzt auf Dual-Use-Strategie
Hinter der Technologie stehen zwei promovierte Ingenieure, die den klassischen Weg vom Forschungslabor in das Unternehmertum beschreiten: Dr.-Ing. Marius Lammers (CEO) und Dr.-Ing. Felix Wellmann (CTO). Beide gründeten INLEAP Photonics als Spin-off aus dem Laser Zentrum Hannover e.V. (LZH), einer der führenden Adressen für angewandte Laserforschung in Europa.
Die Gründer verbinden dabei tiefgreifende wissenschaftliche Expertise mit industriellem Pragmatismus. Während Lammers die strategische Ausrichtung im komplexen Defense-Markt verantwortet, treibt Wellmann die technische Weiterentwicklung der Laserstrahlführung voran. Ihr Ansatz ist ein Lehrbuchbeispiel für „Dual-Use“: Die Kerntechnologie wurde ursprünglich nicht als Waffe konzipiert, sondern um industrielle Hochgeschwindigkeitsprozesse wie die Batteriezellenproduktion oder Additive Fertigung zu optimieren.
Millisekunden statt Minuten
Diese industrielle DNA nutzen Lammers und Wellmann nun für einen Pivot in den Sicherheitssektor. Unter dem Namen FASTLIGHT® SHIELD entwickelt das Start-up ein mobiles Abwehrsystem, das Drohnen durch gezielte Energieeinbringung neutralisieren soll. Das zentrale Versprechen der Gründer: Die Präzision und Geschwindigkeit, die in der Industrie für Fertigungsprozesse notwendig ist, verschafft in der Drohnenabwehr den entscheidenden Zeitvorteil.
„Die aktuelle Sicherheitslage erlaubt keine langsamen Lösungen“, erklärt Marius Lammers den Schritt. „Wir begegnen der asymmetrischen Drohnenbedrohung mit technologischer Überlegenheit.“ Felix Wellmann ergänzt, dass der Prototyp bereits bewiesen habe, agile Ziele in Millisekunden abwehren zu können – eine Leistung, die auf der langjährigen Forschung des Duos zur Laserstrahllenkung basiert.
Kapital für die Einsatzreife
Das frische Kapital fließt laut Unternehmensangaben primär in die Skalierung dieses Prototypen hin zu einem robusten Gesamtsystem. Ziel ist die Validierung in realen Einsatzszenarien sowie die Integration in bestehende Sicherheitsarchitekturen von staatlichen Akteuren und Betreibern kritischer Infrastrukturen.
Für den Lead-Investor HTGF ist das Team und die Technologie ein strategisches Asset. Dr. Koen Geurts, Senior Investment Manager beim HTGF, betont: „Lasereffektoren für Drohnen- und Luftabwehr gehören zu den klar wachsenden Technologiefeldern, die nur wenige Unternehmen beherrschen.“ Die Ambition sei es, mit INLEAP einen globalen Player aus Deutschland heraus aufzubauen.
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.
Gründer*in der Woche: JUPUS - zwischen Jura und KI
Wie René Fergen mit seinem LegalTech-Start-up JUPUS dem Fachkräftemangel in Kanzleien entgegenwirken und unseren Zugang zum Rechtssystem sichern will.
Es gibt Branchen, die scheinen immun gegen Wandel zu sein. Die Rechtsbranche ist eine davon – konservativ, traditionsbewusst, hierarchisch. Digitalisierung und Transformation sind dort Konzepte, die längst noch nicht ihren Schrecken verloren haben. Das beginnt sich zu ändern, unter anderem auch dank René Fergen und seinem Start-up JUPUS. Fergen, studierter Jurist, erfuhr in erster Person, wie manuelle Prozesse die Arbeit in Kanzleien verlangsamen und wie sehr dies die Branche – geplagt vom Fachkräftemangel – ausbremst. Als 25-jähriger technologiebegeisterter Student entschied er sich dafür, eine Lösung zu bauen.
Er war davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz (KI) Kanzleien revolutionieren kann. Heute, nur wenige Jahre später, gilt René als einer der wichtigsten Treiber dieser Entwicklung und sein Unternehmen als eines der am schnellsten wachsenden Start-ups in Europa.
„Kein Mandant spricht mit einer KI“
Wenn René heute erzählt, wie alles begann, schwingt in seiner Stimme immer noch ein Rest Ungläubigkeit mit. „Ich war noch im Studium und habe in einer Branche gepitcht, in der Anzug und Krawatte zum Pflichtprogramm gehören“, erinnert er sich. „Ich kam im Hoodie, war in den Augen vieler zu jung, um die Lösung für eine der größten Herausforderungen der Branche zu haben. Nicht selten wurde ich einfach aufgrund meines jungen Alters belächelt. Da kollidierten zwei Welten aufeinander.“
Seine Idee: KI-gestützte Tools, die den Kanzleialltag automatisieren, von der Telefonassistenz über die Mandatsaufnahme und die Aktenanlage bis hin zur Erstellung kompletter Schriftsätze. Eine gute Idee, zumal es so ein Tool bisher nicht auf dem Markt gab. Trotzdem musste der junge Gründer durch eine harte Schule gehen. Akquisegespräche waren oft demotivierend.
Viele waren noch nicht bereit für die Transformation und sagten: „Kein Mandant gibt sensible Daten in einen Chatbot ein.“ „Niemand will mit einer Telefon-KI sprechen.“ Und: „Wenn das funktionieren würde, hätte es längst jemand gemacht.“
Der Diplom-Jurist ließ sich nicht beirren. „Ich wusste, dass Kanzleien an ihrer eigenen Bürokratie ersticken, dass nicht Digitalisierung, sondern Stillstand das Risiko ist.“ Die ihm entgegengebrachte Skepsis blieb zunächst Renés Begleiter. „‚Das geht nicht‘ war wahrscheinlich der Satz, den ich in den ersten Jahren am häufigsten gehört habe“, sagt er. Doch er verstand, dass Widerstand auch ein Signal für Potenzial sein kann. „Wenn niemand an deine Idee glaubt, bedeutet das oft nur, dass sie neu ist. Das Unmögliche wirkt unmöglich, bis man es tut.“
Ein Podcast als Inspiration
Im Jurastudium dreht sich eigentlich alles um Klausuren, Hausarbeiten, Staatsexamen. Ein bisschen an der Praxisrealität vorbei, fand René. Der Weg in die LegalTech-Welt begann für ihn mit einem Podcast. Er habe „einfach mal reingehört“ und nie wieder aufgehört zu brennen, erzählt er heute. Plötzlich war ihm klar: Die Rechtsbranche stand vor einem Wendepunkt. Ihre Zukunft wird nicht nur digitaler, sondern grundlegend anders.
Um diesen Gedanken eine Plattform zu geben, gründete er noch zu Studienzeiten einen LegalTech-Verein. Er suchte den Austausch mit Anwält*innen, Richter*innen und Professor*innen. Aus Diskussionen wurden Ideen, aus Ideen erste Prototypen. Gemeinsam mit zwei Informatikstudenten entwickelte er 2022 einen kleinen Chatbot für Kanzlei-Websites. Die Idee war noch roh, aber er verkaufte das Tool an die ersten Kanzleien. Es funktionierte und verschaffte die geplante Entlastung. Als der junge Gründer einen Business Angel überzeugte, floss die erste Investition. Aus einem studentischen Nebenprojekt wurde so ein echtes Vorhaben.
Bruch und All-in-Moment
Doch gerade als das Projekt Fahrt aufnahm, kam ein heftiger Rückschlag im Gründungsteam. „Als wir drei, vier, fünf aktive Kanzleikunden hatten, stiegen meine Mitgründer von heute auf morgen aus“, erzählt René. „Für mich war das ein Schock: laufende Kunden, Investorenerwartungen – und plötzlich keinen, der die Technologie vorantrieb.“
Es folgte ein harter Konflikt. René stand vor einer Entscheidung: aufgeben oder sich verschulden, um das Projekt zu retten. Er glaubte an seine Idee und entschied sich dafür, 60.000 Euro Schulden aufzunehmen. Ohne Einkommen, direkt nach dem Studium, ging er all-in. Dieser Moment markierte den Wendepunkt und war die Geburtsstunde von JUPUS.
Neustart mit klarer Mission
Denn kurz darauf lernte René Jannis Gebauer kennen, seinen heutigen Co-Founder. Rasch setzten der Jurist und der Tech-Experte Konzept, Produkt und Marke neu auf. In nur zwei Jahren entstand so das erste KI-Sekretariat speziell für Anwaltskanzleien. Das LegalTech-Start-up hat über acht Millionen Euro von namhaften Investoren wie Acton Capital und dem High-Tech Gründerfonds eingesammelt. Aus der Zweimann-Bude ist ein 60-köpfiges Team aus Entwickler*innen, KI-Expert*innen, Jurist*innen und viel mehr geworden. JUPUS’ Website-Chatbot und Telefon-KI gelten als die meistgenutzten KI-Tools für Anwaltskanzleien im deutschsprachigen Raum. Die Plattform bearbeitet mehr als 10.000 Anrufe pro Woche und über 400 juristische Vorgänge täglich – mehr als jede Kanzlei im DACH-Raum.
JUPUS automatisiert wiederkehrende Abläufe vollständig, von der Mandatsaufnahme über Terminvereinbarungen bis hin zur Kommunikation mit Mandant*innen. Prozesse, die bis zu zehn Tage dauern können, reduziert das Tool dank seiner KI auf wenige Minuten. So sparen Kanzleien im Schnitt bis zu 70 Arbeitsstunden pro Monat. Die neu gewonnene Zeit können Anwält*innen in die juristische Arbeit stecken, also in die Rechtsberatung, die Vertretung vor Gericht oder in Verhandlungen. Ein enormer Gewinn für Kanzleien und Mandant*innen.
Die Plattform ist die erste Lösung auf dem deutschen Markt, die ganze Prozesse in der gesamten Kanzleitätigkeit schnell, DSGVO-konform und skalierbar automatisiert übernimmt. Denn bisher werden in einer durchschnittlichen mittleren Kanzlei selbst Vorgänge, die mit digitalen Tools erledigt werden könnten, meist manuell bearbeitet: Dokumentation und Auflistung der Neuanfragen, Kontaktaufnahme und Kommunikation mit den Klient*innen, Terminfindung, Dokumente einscannen, ablegen, mit der Post zur Unterschrift verschicken etc.pp. Wenn die Fachkraft fehlt, blockiert das die Ressourcen der Anwält*innen.
Technologie mit Wirkung
Warum das wichtig ist? In Deutschland gibt es rund 50.000 Anwaltskanzleien. Viele von ihnen kämpfen mit denselben Problemen: steigende Mandant*innenerwartungen, Fachkräftemangel, stagnierende Prozesse. Vor allem kleine und mittlere Kanzleien (90 Prozent des Markts) leiden darunter. Ganz besonders macht ihnen der Fachkräftemangel zu schaffen. Und das wird sich in absehbarer Zukunft nicht ändern, denn es gibt zwar immer mehr Anwält*innen, aber immer weniger Rechtsanwaltsfachangestellte. Das belegen diese Zahlen: Während sich die Zahl der Anwält*innen in den letzten 30 Jahren verdreifacht hat, ist die Zahl der Auszubildenden in Kanzleien um 70 Prozent gesunken.
„Wir lösen kein Luxusproblem“, sagt René. „Wir sorgen dafür, dass auch kleine und mittlere Kanzleien konkurrenzfähig bleiben. Und dass Bürger*innen weiterhin Zugang zu rechtlicher Unterstützung haben, unabhängig davon, ob die Kanzlei Personal findet.“
Anderen Gründer*innen gibt René Fergen diesen Tipp: „Gründen heißt, sich zu entscheiden – vor allem dann, wenn es unbequem wird –, und dranzubleiben, wenn es wehtut. Es gibt keine Abkürzung. Erfolg ist selten ein Knall, sondern das leise Ergebnis vieler guter und einiger schlechter Tage hintereinander.“
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.
Comeback in der Energiebranche: Ex-Yello-Chef Peter Vest fordert mit neuem Modell den Strommarkt heraus
Mit STARQstrom ist zum Jahresanfang ein neuer Player in den Energiemarkt eingetreten. Das Hamburger Start-up setzt auf ein prominentes Gründer-Duo und ein Modell, das den klassischen Börsenhandel umgehen will. Der Fokus liegt dabei nicht nur auf dem Preis, sondern auf den wachsenden ESG-Nachweispflichten des Mittelstands.
In der deutschen Energielandschaft meldet sich ein bekanntes Gesicht zurück: Dr. Peter Vest, der ehemalige Geschäftsführer von Yello Strom, hat gemeinsam mit Fabio Griemens zum 1. Januar 2026 den neuen Energieversorger STARQstrom gelauncht. Während Vest die Branchenerfahrung aus der Konzernwelt mitbringt, kommt Co-Gründer Griemens aus der Tech- und Skalierungsecke, mit Stationen im Management von LinkedIn und FREENOW.
Das Duo tritt an, um die Wertschöpfungskette der Stromversorgung zu straffen. Das Kernversprechen des neuen Anbieters liegt in der sogenannten „Direktvermarktung“. Anstatt den erzeugten Strom über die Strombörse zu handeln – wo er oft anonymisiert und wieder zurückgekauft wird –, setzt das Startup auf eine direkte Verzahnung von Erzeugung und Belieferung.
Umgehung der „Doppelschleife“
Das Geschäftsmodell zielt darauf ab, Handelsstufen zu eliminieren. Laut Peter Vest vermeidet das Unternehmen die übliche „Doppelschleife“ über die Börse, bei der Energie zunächst vermarktet und später für die Belieferung wieder beschafft wird. Stattdessen nutzt STARQstrom Energie aus eigenen PV- und Windparks sowie den direkten Einkauf, um sie ohne Umwege an die Endkunden zu bringen.
Diese Strategie soll vor allem Preistransparenz schaffen und die Volatilität abfedern. Im ersten Betriebsmonat nach dem Start im Januar 2026 konnte das Unternehmen nach eigenen Angaben bereits rund drei Millionen Kilowattstunden (kWh) Grünstrom absetzen.
ESG-Pflichten als Wachstumstreiber
Obwohl das Angebot auch Privatkunden offensteht, visiert das Startup strategisch vor allem den energieintensiven Mittelstand an. Hier identifizieren die Gründer ein drängendes Problem jenseits der reinen Kosten: die bürokratischen Anforderungen der Energiewende.
Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, im Rahmen von ESG-Berichtspflichten (Environment, Social, Governance) und Audits die Herkunft ihrer Energie lückenlos nachzuweisen. „Wer heute Strom einkauft, schaut nicht nur auf den Preis, sondern genauso auf Herkunft und Nachweislogik“, erklärt Mitgründer Fabio Griemens die Marktlücke. Da der Strom aus definierten Anlagen in Deutschland stammt und nicht als Graustrom über die Börse fließt, können Herkunftsnachweise für jede Kilowattstunde direkt bereitgestellt werden, was die Compliance-Prozesse für Firmenkunden vereinfachen soll.
Ambitionierte Skalierungsziele
Die Ziele für die Anlaufphase sind sportlich gesteckt. Für das laufende Geschäftsjahr 2026 plant das Hamburger Unternehmen mit einem Volumen von rund 500 GWh im eigenen Bilanzkreis. Gedeckt wird dieser Bedarf durch einen Mix aus PV- und Onshore-Windanlagen, wobei bei Spitzenlasten ergänzend auf Börsenbeschaffung zurückgegriffen werden kann.
Mittelfristig zielt das Gründer-Duo auf den Massenmarkt: Bis Ende 2027 soll rechnerisch eine Menge an Erneuerbarer Energie bereitgestellt werden, die der Versorgung von einer Million Haushalte entspricht. Ob das Modell der direkten Vermarktung angesichts des volatilen Erzeugungsprofils erneuerbarer Energien auch bei dieser Skalierung die versprochene Planungssicherheit halten kann, wird die Marktentwicklung in den kommenden zwei Jahren zeigen.
Dr. Peter Vest und Fabio Griemens werden ihr Konzept dem Fachpublikum erstmals auf der E-World im Februar vorstellen.
Duna sichert sich 30 Mio. EUR für KI-gestützte Identitäten
Duna ist ein KI-natives FinTech mit Sitz in Deutschland und den Niederlanden. Die Plattform wurde 2023 mit der Mission gegründet, eine globale Vertrauensinfrastruktur für Unternehmen zu schaffen, beginnend mit einem digitalen Unternehmensausweis.
Das von Duco van Lanschot und David Schreiber gegründete FinTech Duna gibt heute den erfolgreichen Abschluss seiner Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 30 Millionen Euro bekannt. Im Mai 2025 hatte Duna bereits eine Seed-Runde in Höhe von 10,7 Mio. EUR unter der Leitung von Index Ventures abgeschlossen. Mit dem neuen Kapital erhöht sich das gesamte Finanzierungsvolumen auf über 40 Mio. EUR
Digitale Identitäten für Unternehmen – schneller, sicherer, global
Dunas Ziel ist es, eine digitale Vertrauensinfrastruktur für die Identifizierung, Prüfung und Freigabe von Unternehmen zu etablieren - in Form eines „digitalen Reisepasses”. Daraus entsteht langfristig ein Netzwerk, über das geprüfte Identitätsdaten zwischen Unternehmen geteilt und für One-Click-Onboarding genutzt werden können. Die KI-native Plattform wird bereits von großen Banken, Fintechs und Finanzinstitutionen eingesetzt. Zu den Kunden zählen unter anderem Plaid, CCV (Fiserv), Moss, Bol und die SVEA Bank. Diese berichten von einer durchschnittlich 10,6-fach schnelleren Kunden-Onboarding-Zeit und einem gesamtheitlichen 4,8-fachen Produktivitätsgewinn.
Automatisierung statt Kostenfalle: Compliance als Wachstumstreiber
Laut Mitgründer Duco van Lanschot verursachen Identitätsprüfung und Compliance heute bis zu 20 % der Gesamtkosten bei Banken – ein immenser Posten, der durch manuelle und veraltete Systeme nicht nur teuer, sondern auch riskant ist. Milliardenverluste durch Betrug, hohe regulatorische Strafen und Friktion beim Kundenzugang sind die Folge. „Das macht Identität zu einem idealen Anwendungsfall für KI-gesteuerte Automatisierung“, so Van Lanschot.
Das frische Kapital soll in den Ausbau der Plattform für Unternehmenskunden fließen. Duna plant, seine KI-Lösungen weiterzuentwickeln, dabei höchste Auditierbarkeit zu gewährleisten und die regulatorischen Anforderungen großer Finanzinstitutionen einzuhalten. Die Vision: Eine universelle, sichere Identitätslösung für die digitale Wirtschaft - mit einem Klick.
Die Zukunft der B2B-Onboarding-Prozesse
Alex Nichols, General Partner bei CapitalG und früherer Investor bei Stripe, kommentiert: „Duna baut die fehlende Identitätsschicht des Internets. Heute beginnt jede neue Geschäftsbeziehung mit einem umständlichen und fehleranfälligen Dokumentenprozess – ein versteckter Kostenfaktor für die gesamte B2B-Wirtschaft. Duco und David sind die idealen Gründer, um dieses Problem zu lösen. Sie bringen tiefes Marktverständnis und die Führungsstärke mit, um eine kulturstarke, technikgetriebene Organisation aufzubauen.“
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.
4,1 Mio. Euro für Berliner Cybersecurity-Start-up enclaive
Der 2022 gegründete Berliner Cybersecurity-Anbieter ermöglicht es Unternehmen mit seiner Multi-Cloud-Plattform, sensible Daten und Anwendungen zuverlässig zu schützen, ohne ihren Code, ihre Tools oder ihre Prozesse anpassen zu müssen.
Das auf Cloud-Sicherheit spezialisierte Start-up enclaive hat den Abschluss seiner Seed-Finanzierung bekannt gegeben. Insgesamt fließen 4,1 Mio. Euro in das 2022 gegründete Unternehmen. Als Lead-Investoren treten der Berliner VC Join Capital sowie der Deep-Tech-Investor Amadeus APEX Technology Fund auf. Zudem beteiligte sich der französische Fonds Auriga Cyber Ventures an der Runde.
Schutz für Daten während der Verarbeitung
Hintergrund der Finanzierung ist die wachsende Nachfrage nach Sicherheitslösungen für Multi-Cloud-Umgebungen. Während Daten bei der Übertragung (in transit) und Speicherung (at rest) heute standardmäßig verschlüsselt sind, stellt die Verarbeitung der Daten – die sogenannte „letzte Meile“ – oft noch eine Sicherheitslücke dar. Um Daten zu bearbeiten, müssen diese in der Regel unverschlüsselt im Arbeitsspeicher vorliegen.
Hier setzt enclaive mit seiner Multi-Cloud Platform (eMCP) an. Das Start-up nutzt die Technologie des Confidential Computing, bei der sensible Daten und Anwendungen in hardware-basierten, isolierten Umgebungen (Enklaven) verarbeitet werden. Der technische Ansatz von enclaive zielt darauf ab, diese komplexe Technologie für Unternehmen einfacher nutzbar zu machen. Laut Unternehmensangaben ermöglicht die Plattform den Betrieb von Anwendungen – von Kubernetes-Clustern bis zu KI-Modellen – in solchen geschützten Enklaven, ohne dass der Programmcode oder bestehende Prozesse angepasst werden müssen.
Antwort auf regulatorische Hürden
Die Technologie adressiert ein zentrales Problem europäischer Unternehmen: Die Nutzung US-amerikanischer Cloud-Infrastrukturen bei gleichzeitiger Einhaltung strenger EU-Datenschutzvorgaben.
Ion Hauer, Principal bei APEX Ventures, sieht in der Technologie daher auch eine geopolitische Relevanz: „Gesetzliche Vorgaben wie der US Cloud Act ermächtigen US-amerikanische Behörden dazu, die Herausgabe von Daten unabhängig vom Standort des Servers zu fordern. Confidential Computing ist die technische Antwort auf diese politische Anforderung: Auch wenn die Daten eingefordert werden, bleiben sie verschlossen.“
Kapital für Expansion und Produktentwicklung
Das frische Kapital soll laut CEO und Mitgründer Andreas Walbrodt primär in drei Bereiche fließen:
- Produktentwicklung: Erweiterung des Funktionsumfangs der Plattform.
- Teamaufbau: Insbesondere in den Bereichen Engineering und Operations soll das aktuell 20-köpfige Team wachsen.
- Vertrieb: Beschleunigung der Marketingaktivitäten und Vorantreiben der Internationalisierung.
Mitgründer und CTO Prof. Sebastian Gajek betont den Fokus auf eine schnelle Implementierung: „Wir haben die Software-Ebene entwickelt, mit der sich diese Technologie binnen weniger Tage – und nicht erst nach Monaten – implementieren lässt.“
Das Unternehmen positioniert sich damit in einem Markt, der durch die zunehmende Verbreitung von KI-Anwendungen und die damit verbundene Notwendigkeit, sensible Trainingsdaten in der Cloud zu schützen, stark an Dynamik gewinnt.

