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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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Aiconiq.io: Das KI-Gehirn für den Mittelstand – Brillante Vision oder teure Manufaktur?
Autonome Agenten, halbierte Prozesskosten und sicheres Daten-Hosting: Mit Aiconiq.io tritt ein Start-up an, um das KI-Gehirn für den Mittelstand zu bauen. Wir wollten wissen, wie das „Corporate Brain“ funktioniert und wo die Herausforderungen bei der Skalierung liegen.
Hinter der Aiconiq GmbH stehen zwei ausgewiesene Branchenexperten. Gegründet wurde das Start-up 2025 von Prof. Dr. Peter Gentsch, einem bekannten KI-Pionier und Seriengründer, sowie dem KI-DeepTech-Experten Dr. Michael Patrushev. Gemeinsam bringen sie jahrzehntelange Erfahrung aus der KI-Forschung, im internationalen Engineering und beim Skalieren technologiegetriebener Unternehmen in ihr neues Projekt ein.
Mehr als nur ein Chatbot
Dass hier DeepTech-Experten am Werk sind, zeigt sich am technologischen Anspruch: Während viele Firmen mit generischen Chatbots experimentieren, integriert Aiconiqs Corporate Brain laut Unternehmensangaben nicht nur explizites, sondern gezielt das implizite Wissen (Tacit Knowledge) der Belegschaft. Erfasst wird dies durch KI-gesteuerte Interviews. Um Halluzinationen und subjektiven Fehleinschätzungen vorzubeugen, setzt Co-Gründer Michael Patrushev auf harte Validierung: „Die KI stellt keine offenen, spekulativen Fragen, sondern kontextualisierte, prozessbezogene Fragen entlang realer Use Cases.“
Nach einem Abgleich mit ERP-Logs und Experten-Kreuzvergleichen speichere das System keine absoluten Wahrheiten, so Patrushev, sondern „gewichtete Wissenselemente mit Vertrauens-Score und Quellenreferenz“. Gerade dieses subjektive Erfahrungswissen sei im Unternehmensalltag entscheidend, müsse aber umsichtig geprüft werden.
David gegen die Tech-Goliaths
Im hart umkämpften Markt stellt sich die Frage, wie lange das Start-up gegen die Milliarden-Budgets von Microsoft oder OpenAI bestehen kann. Prof. Peter Gentsch gibt sich pragmatisch: „Wir kämpfen nicht gegen die Hyperscaler wie OpenAI, Google oder Anthropic – wir nutzen sie.“ Das eigene System setze horizontal auf den bekannten Modellen auf. Der Burggraben entstehe durch branchenspezifische Use Cases in einer sicheren, DSGVO-konformen Umgebung, wahlweise on-premises oder in einer europäischen Cloud.
Gentsch pointiert: „Wir wollen nicht das größte Gehirn bauen; wir bauen das relevanteste Brain für ein Unternehmen. Die Tech-Giganten optimieren Skalierung – wir optimieren den Unternehmens-Kontext.“
Skalierung: Softwareprodukt oder Manufaktur?
Die schnelle Entwicklung der eigenen Modelle sichert Aiconiq durch die interne „Aiconiq Factory“ ab, die auf radikale Automatisierung setzt. Kontrollverlust fürchtet Patrushev dabei nicht: „Geschwindigkeit ersetzt bei uns nicht Qualität – sie wird durch Qualitätssicherungssysteme ermöglicht.“ Jeder KI-generierte Code durchlaufe strenge Security-Checks und Test-Pipelines.
Doch lässt sich das aufwendige Einfangen von Unternehmenswissen beim Kunden ebenso reibungslos skalieren, oder droht Aiconiq in einem beratungsintensiven Manufaktur-Modell steckenzubleiben? Gentsch wehrt ab: Man nutze KI, um KI im Unternehmen aufzubauen. Algorithmen deckten Inkonsistenzen im Wissen automatisch auf und lösten sie teils selbständig. Ganz ohne menschliches Zutun gehe es aber nicht, räumt der Gründer ein: „Damit bleibt immer ein wenig Manufaktur bzw. ‚Human in the loop‘.“
Ausblick
Mit einer aktuellen Bewertung von 10 Millionen Euro und der Aufnahme ins „German Accelerator USA-Programm“ hat Aiconiq.io nach eigenen Angaben bereits namhafte DAX-Konzerne überzeugt. Gelingt es den Frankfurtern nun, die komplexe Wissensextraktion weiter zu standardisieren, könnte sich ihr „Corporate Brain“ als eine treibende Kraft der „industriellen KI-Revolution“ aus Deutschland etablieren.
Unchained Robotics auf dem Sprung in die „Champions League“ der Industrielogistik
Der Logistikkonzern Arvato beteiligt sich an Unchained Robotics und ebnet dem Paderborner Start-up den direkten Weg in die internationale Industrielogistik. Wir analysieren, wie dieser Deal den Markt aufmischt und welche strategischen Skalierungs-Learnings B2B-Gründer*innen daraus ziehen können.
Für Gründer*innen im Hardware- und Robotik-Bereich ist der Sprung von der Technologieentwicklung in den industriellen Masseneinsatz oft die größte Hürde. Bisher adressierte Unchained Robotics mit seiner Plattform vor allem kleine und mittelständische Betriebe in Europa. Durch die enge Verzahnung mit der Bertelsmann-Tochter Arvato validiert das Start-up seine Technologie nun im industriellen Großmaßstab.
Arvato plant, in den kommenden Jahren eine dreistellige Anzahl von Robotern in unterschiedlichen operativen Umgebungen zu implementieren. Dieses Volumen schafft Erfahrungswerte und Standards, die Unchained Robotics gegenüber Mitbewerbern einen deutlichen Skalierungsvorteil verschaffen dürften. Neue Lösungen können fortan direkt entlang konkreter Use Cases im echten Betrieb erprobt und für den breiten operativen Rollout vorbereitet werden.
Plattform-Strategie und strategische Einordnung im Wettbewerb
Der deutsche Robotik-Markt ist stark umkämpft und von unterschiedlichen Lösungsansätzen geprägt. Während einige Start-ups auf die Entwicklung eigener Hardware setzen, fokussiert sich Unchained Robotics auf die softwareseitige Integration, insbesondere durch ihr Betriebssystem. So setzt beispielsweise das Münchener Start-up RobCo auf eigene, physische und modulare Hardware-Roboterarme, wohingegen Unchained strikt modular und herstellerunabhängig agiert.
Auch im Vergleich zu WAKU Robotics aus Berlin, die mit einem Marktplatz und eigener Software einen starken Fokus auf mobile Logistikroboter (AMR/AGV) legen, decken die Paderborner breitere Pick-and-Place-Anwendungen ab. Gegenüber Unternehmen wie Magazino (gehört zu Jungheinrich), die auf spezialisierte autonome Logistik-Roboter und Eigenentwicklungen für spezifische Prozesse fokussiert sind, grenzt sich Unchained durch seinen offenen, plattformbasierten Ansatz ab.
Diese strategische Positionierung erweist sich nun als maßgeblicher Hebel. Für einen globalen 3PL-Dienstleister wie Arvato wäre die Bindung an nur einen Hardware-Hersteller zu starr. Durch die Unabhängigkeit von Unchained Robotics lassen sich Lösungen flexibel für reale Logistik- und Fulfillment-Prozesse maßschneidern.
Der „Huckepack“-Vorteil bei der US-Expansion
Ein weiterer kritischer Faktor für die künftige Marktstellung des Start-ups ist die Internationalisierung. Üblicherweise erfordert der Sprung über den Atlantik für deutsche Tech-Gründer enorme Summen und den langwierigen Aufbau eigener Vertriebsstrukturen.
Unchained Robotics wählt eine effizientere Route: Neben europäischen Standorten eröffnet die Partnerschaft den direkten Zugang in internationale Märkte, insbesondere in die USA. Das Start-up expandiert quasi „huckepack“ über die bestehenden, hochkomplexen Logistik-Setups von Arvato. Gerade in den USA, wo hohe Automatisierungsanforderungen auf dynamische E-Commerce-Strukturen treffen, sichert dies einen schnellen und praxisnahen Markteintritt.
Automatisierung ohne „Raketenwissenschaft“
Für den Logistikkonzern steht bei dem Deal vor allem die rasche operative Umsetzung im Vordergrund: Automatisierung müsse heute in erster Linie schnell wirken, so Arvato-CEO Frank Schirrmeister.
Dies zahlt direkt auf die ursprüngliche Vision von Unchained Robotics ein: Die Paderborner sind angetreten, um zu beweisen, dass industrielle Automatisierung längst keine „Raketenwissenschaft“ mehr ist. Durch den Arvato-Deal erhält das Start-up nun die Möglichkeit, diesen Anspruch von der Konzeption bis zur Inbetriebnahme im globalen Großmaßstab unter Beweis zu stellen.
Smart Scaling: 3 konkrete Learnings für B2B- und Tech-Gründer*innen
Aus dem Deal zwischen Unchained Robotics und Arvato lassen sich drei handfeste strategische Manöver ableiten, die Start-ups bei der Skalierung im B2B-Umfeld helfen können:
1. Orchestrierung schlägt Vendor-Lock-in
Gerade im Hardware- und Maschinenbau neigen Start-ups dazu, eigene proprietäre Systeme zu entwickeln. Unchained Robotics zeigt den Wert des Plattform-Gedankens: Corporates hassen den „Vendor-Lock-in“ (die Abhängigkeit von einem einzigen Hersteller).
Learning: Wer sich als herstellerunabhängige, modulare Software- oder Integrationsschicht positioniert, macht sich für Konzerne, die flexibel bleiben müssen, weitaus attraktiver als der Anbieter einer isolierten Einzellösung.
2. Die „Huckepack“-Expansion (Piggybacking)
Der teuerste und riskanteste Schritt für deutsche B2B-Start-ups ist oft die Internationalisierung – insbesondere in die USA. Anstatt Millionen an VC-Geldern in den Aufbau eigener US-Vertriebs- und Servicestrukturen zu verbrennen, nutzt Unchained Robotics die bestehende Infrastruktur seines strategischen Partners.
Learning: Sucht gezielt nach Kund*innen oder Investor*innen, deren eigene globale Logistik oder Infrastruktur ihr als direktes Sprungbrett für neue Märkte nutzen könnt.
3. Volumen-Commitment als unfairen Wettbewerbsvorteil (Moat) aufbauen
Ein Corporate-Investment ist gut, ein garantiertes operatives Testfeld ist besser. Arvato hat sich nicht nur an dem Start-up beteiligt, sondern ein klares Commitment zum Rollout einer dreistelligen Anzahl von Robotern abgegeben.
Learning: Verhandelt bei strategischen Beteiligungen immer auch den operativen Einsatz mit hinein. Das garantierte Volumen generiert reale Use Cases und Datenmengen, die für neue Wettbewerber einen fast unüberwindbaren Burggraben („Moat“) darstellen.
Vivid: Runway verlängern mit US-Dollar
Das FinTech Vivid Money, 2019 von Alexander Emeshev und Artem Iamanov in Berlin gegründet, meldet 100.000 KMU-Kund*innen und lockt Start-ups mit bis zu 5 Prozent Zinsen auf Dollar- und Pfund-Guthaben. Für international finanzierte Gründungsteams ist das Angebot attraktiv, um die eigene Runway zu verlängern. Doch ein genauer Blick auf die Konditionen und den harten Wettbewerb im Business-Banking zeigt: Gründende müssen spitz kalkulieren.
Vivid Money positioniert sich im Geschäftskundensegment mit einem erweiterten Cash-Management-Angebot. Im Zentrum der Ankündigung stehen Verzinsungen, die speziell auf die Bedürfnisse international finanzierter Start-ups zugeschnitten sind. Geschäftskund*innen erhalten auf Guthaben in US-Dollar und britischen Pfund bis zu 5 Prozent Zinsen pro Jahr. Auf Euro-Guthaben zahlt das Unternehmen bis zu 4 Prozent.
Bei diesen Zahlen ist jedoch eine kritische Einordnung geboten: Es handelt sich um klassische, zeitlich befristete Lockangebote zur Neukund*innengewinnung. Der Spitzenzinssatz für Fremdwährungen gilt für fünf Monate. Der Zinssatz für Euro-Guthaben ist auf vier Monate begrenzt. Nach Ablauf dieser Aktionszeiträume fallen die Zinsen deutlich ab – auf bis zu 3 Prozent für Fremdwährungen und bis zu 2 Prozent für den Euro, was zudem an den jeweils gewählten Tarif des FinTechs gekoppelt ist. Darüber hinaus behält sich der Anbieter vor, die Zinssätze je nach Marktlage oder nach eigenem Ermessen anzupassen.
Jenseits der Marketing-Zahlen bietet die strukturelle Erweiterung der Plattform jedoch einen greifbaren administrativen Nutzen für Gründerinnen und Gründer. Da viele Start-ups ihr Kapital durch US-Investor*innen in Dollar erhalten, mussten diese Gelder bislang oft aufwendig und gebührenpflichtig umgeschichtet werden. Vivid ermöglicht es nun, internationale SWIFT-Zahlungen direkt aus den verzinsten USD- und GBP-Konten heraus zu tätigen. Zusätzliche Bankpartner, externe Treasury-Lösungen oder teure Währungsumrechnungen entfallen für diese Transaktionen. Zudem öffnet die Plattform, die nun vollständig über den Webbrowser bedienbar ist, den Zugang zu über 1850 Assets (Money Market Funds, ETFs, stocks, iBonds, crypto).
Für junge Unternehmen ohne eigene Finanzabteilung stellt dies eine niedrigschwellige Möglichkeit dar, Teile der Firmenrücklagen strukturiert anzulegen und brachliegendes Kapital zumindest als Inflationsausgleich arbeiten zu lassen.
Vom B2C-Hype zur pragmatischen B2B-Plattform
Vivid startete ursprünglich mit einer gänzlich anderen Vision in den Markt. In der Hochphase des Fintech-Booms positionierte sich das von namhaften Investoren wie Greenoaks Capital und DST Global Partners finanzierte Unternehmen als verbraucher*innenorientierte App mit einem starken Fokus auf Krypto-Trading und Cashback-Programme. Die harte Marktrealität im Privatkund*innengeschäft, dominiert von Playern wie N26 und Revolut, zwang das Management jedoch zu einem strategischen Kurswechsel.
Vivid vollzog einen weitreichenden Pivot weg vom reinen Endkonsument*innen und wandte sich dem Geschäftskund*innensegment zu. Dieser Strategiewechsel scheint aufzugehen, denn nach Unternehmensangaben konnte in weniger als zwei Jahren die Marke von 100.000 KMU-Kund*innen überschritten werden.
Das Treasury-Volumen spiegelt diese Neuausrichtung ebenfalls wider: Zwischen Februar 2025 und Februar 2026 wuchs die Zahl der Treasury-Nutzer*innen um das Zweieinhalbfache, während sich die verwalteten Einlagen im selben Zeitraum verdreifachten. Die von Mitgründer Alexander Emeshev und dem für das Treasury verantwortlichen Esmond Berkhout formulierte Strategie setzt nun vollends darauf, Start-ups eine kombinierte Infrastruktur aus alltäglichem Banking und anspruchsvolleren Anlageprodukten zu bieten. Für das Jahr 2026 hat das Management das ambitionierte Ziel ausgegeben, die Kund*innenzahl in diesem Segment abermals zu verdoppeln.
Ein hart umkämpftes Oligopol
Der aktuelle Vorstoß in das Zinsgeschäft für Fremdwährungen trifft einen wunden Punkt der europäischen Gründer*innenszene. Das allgemeine Finanzierungsumfeld hat sich merklich abgekühlt, Finanzierungsrunden dauern deutlich länger und Kapital wird von Investor*innen spürbar selektiver vergeben. Gleichzeitig stammen laut KfW-Daten rund 60 Prozent der Startup-Investitionen von internationalen Geldgeber*innen, wobei gut ein Viertel des Kapitals allein aus den USA fließt. Die Verlängerung der sogenannten Runway durch ein aktives Liquiditätsmanagement rückt daher gezwungenermaßen ins Zentrum der Finanzplanung vieler Gründungsteams. Dennoch bewegt sich Vivid bei dem Versuch, dieses Problem zu lösen, in einem hochkompetitiven Umfeld.
Im europäischen B2B-Banking dominieren stark finanzierte und etablierte Player wie der französische Marktführer Qonto, der finnische Pionier Holvi oder aufstrebende Herausforderer wie Finom. Auch Revolut Business ist mit aggressiven Preismodellen dauerpräsent. Die strategische Differenzierung von Vivid liegt im Versuch, sich nicht nur als reines Transaktionskonto, sondern als holistisches Betriebssystem für Finanzen zu etablieren, das operative Liquidität und strukturierten Anlageverkehr verschmilzt.
Für uns ergibt sich aus dieser Entwicklung ein klares pragmatisches Bild. Das temporäre Zinsangebot in Dollar und Pfund ist ein unbestreitbar attraktives Vehikel für frisch finanzierte Start-ups mit internationalen Investor*innen, um Währungsverluste durch Liegegelder zu minimieren und das aufgenommene Kapital sofort arbeiten zu lassen.
Gründungsteams müssen jedoch fernab des ersten Zinsversprechens nüchtern kalkulieren. Es gilt genau zu prüfen, ob die fixen Grundgebühren der verschiedenen Vivid-Tarife und die Konditionen nach Ablauf der viermonatigen respektive fünfmonatigen Lockzinsphase langfristig tatsächlich wirtschaftlicher sind als die etablierten Strukturen und Konditionen der direkten Wettbewerber*innen am Markt.
Cyber Security Report 2026
Ein aktueller Report zur Cybersicherheit in Deutschland zeigt, dass viele Unternehmen ihre Vorbereitung auf Cyber-Risiken überschätzen. Für Start-ups und Scale-ups ergeben sich daraus wichtige strategische Aufgaben. Neben der neuen NIS-2-Regulierung, die auch schnellwachsende Unternehmen treffen kann, rückt die IT-Sicherheit zunehmend in den Fokus von B2B-Kund*innen und Investor*innen.
Der auf der Cyber Security Conference 2026 in Heilbronn vorgestellte Cyber Security Report 2026 von Schwarz Digits liefert aufschlussreiche Daten zur Sicherheitslage der deutschen Wirtschaft. Obwohl die branchenübergreifenden IT-Sicherheitsbudgets auf mittlerweile 17 Prozent der IT-Gesamtausgaben steigen, offenbart die repräsentative Erhebung unter rund 1.000 deutschen Firmen, dass Maßnahmen oft eher reaktiv erfolgen.
Für die Start-up-Szene zeigen sich dabei spezifische Handlungsfelder, die im Wachstumsalltag schnell untergehen.
Wachstum und Regulierung: Die Anforderungen von NIS-2 im Blick behalten
Die EU-Richtlinie zur Netz- und Informationssicherheit (NIS-2) wird oft als reines Thema für Großkonzerne und kritische Infrastrukturen wahrgenommen. Der Report zeigt jedoch, dass branchenübergreifend 48 Prozent der befragten Unternehmen ihre regulatorische Betroffenheit voraussichtlich falsch einschätzen.
Dies betrifft zunehmend auch Scale-ups: Erreicht ein Unternehmen mit 10 bis 49 Mitarbeitern einen Jahresumsatz von über 10 Millionen Euro, fällt es – je nach Sektor – in den Anwendungsbereich der strengen Richtlinie. In diesem Größensegment gehen laut Report aktuell 92 Prozent der Firmen fälschlicherweise davon aus, nicht betroffen zu sein. Wer als Scale-up unter das in Deutschland greifende Umsetzungsgesetz fällt, muss strenge Meldepflichten und Risikomanagement-Maßnahmen etablieren. Da die Geschäftsführung bei Versäumnissen künftig verstärkt in die persönliche Haftung genommen werden kann, ist eine frühzeitige rechtliche Prüfung des eigenen Status dringend ratsam.
Die Lieferkette im Fokus: Cyber-Resilienz als B2B-Wettbewerbsvorteil
Auch Start-ups, die nicht direkt unter NIS-2 fallen, spüren die Auswirkungen häufig indirekt. Laut Erhebung hat bereits jedes zweite Unternehmen Angriffe auf seine Zulieferer registriert. Bisher überprüfen allerdings 75 Prozent der Firmen ihre Partner*innen nicht regelmäßig auf IT-Sicherheit.
Das dürfte sich durch den aktuellen regulatorischen Druck bald ändern. Konzerne und regulierte Unternehmen müssen ihre Lieferketten stärker absichern und fordern zunehmend vertragliche IT-Sicherheitsnachweise von ihren Start-up-Dienstleistern und SaaS-Anbietern ein. Gründer*innen, die hier proaktiv eine saubere Cyber-Resilienz und idealerweise den Einsatz digital-souveräner, europäischer Lösungen nachweisen können, haben in Enterprise-Pitches und bei Beschaffungsprozessen klare Vorteile.
Künstliche Intelligenz: Chancen nutzen, Sicherheitsaspekte mitdenken
Künstliche Intelligenz ist ein zentraler Treiber vieler moderner Start-up-Geschäftsmodelle. Den Sicherheitsaspekt beim KI-Einsatz schätzen viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) jedoch noch zu gelassen ein: 54 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass KI-Anwendungen die eigene Cyber-Bedrohungslage nicht wesentlich verändern.
IT-Sicherheitsexperten warnen im Report jedoch vor neuen Angriffsvektoren wie autonomen KI-Angriffen oder der gezielten Manipulation von KI-Modellen (sogenannte Prompt-Hacks). Während 73 Prozent der Großunternehmen bereits klare Regeln für den KI-Einsatz definiert haben, fehlt es bei knapp einem Viertel der kleineren Unternehmen noch an internen Richtlinien. Für Start-ups empfiehlt es sich daher, das Prinzip „Security-by-Design“ von Beginn an in die eigene KI-Entwicklung und die interne Nutzung von KI-Tools zu integrieren.
Fazit
Cybersicherheit ist mehr als nur ein technisches Thema für die IT-Abteilung – sie ist ein geschäftskritischer strategischer Baustein. Start-ups, die Security- und Compliance-Anforderungen frühzeitig und professionell in ihr Wachstum integrieren, beugen nicht nur Risiken vor, sondern schaffen eine verlässliche Basis für das Vertrauen von B2B-Kund*innen, Partner*innen und Investor*innen.
Praxis-Check: Fällt mein Start-up unter die NIS-2-Richtlinie?
Ob ein Unternehmen die strengen Vorgaben der NIS-2-Richtlinie (bzw. des deutschen Umsetzungsgesetzes NIS2UmsuCG) direkt erfüllen muss, lässt sich grob in vier Schritten prüfen:
- Die Branchen-Frage: Ist das Start-up in einem der 18 kritischen Sektoren aktiv? Für Tech-Start-ups besonders relevant: Dazu zählen nicht nur klassische Felder wie Energie oder Gesundheit, sondern auch Digitale Infrastruktur (Cloud-Computing-Dienste, Rechenzentren), Managed IT-Services (MSP/MSSP) und Digitale Anbieter (Online-Marktplätze, Suchmaschinen).
- Die Größen-Frage: Beschäftigt das Unternehmen mindestens 50 Mitarbeitende oder erzielt es einen Jahresumsatz bzw. eine Jahresbilanzsumme von mehr als 10 Millionen Euro? (Achtung: Hier greift oft die erwähnte Falle für schnell wachsende Scale-ups mit wenigen Mitarbeitenden, aber hohem Umsatz).
- Die Ausnahmen (unabhängig von der Größe): Bietet das Start-up spezielle Dienste an (z. B. qualifizierte Vertrauensdienste, öffentliche Telekommunikationsnetze oder ist es der einzige Anbieter eines essenziellen Dienstes)? In diesen Sonderfällen greift NIS-2 ab dem ersten Mitarbeitenden.
- Die indirekte Betroffenheit: Selbst wenn Punkt 1 bis 3 nicht zutreffen – beliefert das Start-up große B2B-Kund*innen, die unter NIS-2 fallen? Wenn ja, werden die Sicherheitsanforderungen zunehmend über Verträge und Audits an das Start-up „durchgereicht“.
Tipp: Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) bietet online interaktive Formulare zur genauen Betroffenheitsprüfung an. Bei Unklarheiten lohnt sich der frühzeitige Rat eines/einer IT-Rechtsexpert*in.
Gründen heißt liefern: Warum Disziplin wichtiger ist als jeder Motivationsschub
Motivation bringt dich an den Start, aber Disziplin hält dich im Rennen. Wenn die erste Euphorie verfliegt und der harte Business-Alltag mit Rückschlägen und Akquise-Druck zuschlägt, trennt sich bei Gründer*innen schnell die Spreu vom Weizen. Gastautor Timo Sven Bauer zeigt, warum eiserne Routinen wichtiger sind als jeder flüchtige Motivationsschub und mit welchen vier Hebeln du die mentale Härte aufbaust, um auch dann kompromisslos zu liefern, wenn der Applaus ausbleibt.
Jede(r) Gründer*in startet sein/ihr Vorhaben zunächst mit einer klaren Vision. Man ist voller Energie und spürbarer Begeisterung. Doch auf diese erste Euphorie folgt unweigerlich der harte Business-Alltag. Plötzlich stehen Produktentwicklung, scheinbar endlose Problemketten, mühsame Akquise, schmerzhafte Ablehnung, wachsender Cashflow-Druck und nervenaufreibende Investoren-Pitches auf der Tagesordnung. Spätestens in dieser Phase zeigt sich, wer tatsächlich bereit ist, den hohen Preis des Erfolgs zu bezahlen. Als Gründer*in muss man genau dort weitermachen, wo selbst sehr ambitionierte Angestellte längst aufhören Es gilt: Wer gründet, muss die notwendigen Dinge erledigen – und zwar völlig losgelöst davon, wie er oder sie sich in diesem Moment fühlt.
Motivation vs. Disziplin
Genau hier liegt das fundamentale Problem der Motivation. Motivation ist lediglich ein Gefühl, das starken Schwankungen unterliegt. Manchmal hält sie eine ganze Woche an, manchmal verfliegt sie nach nur fünf Minuten, und an manchen Tagen taucht sie überhaupt nicht erst auf. Da Gefühle extrem volatil sind, ist es nur eine Frage der Zeit, bis man das Handtuch wirft, wenn man das eigene Business von der aktuellen Gemütslage abhängig macht. Motivation mag ein hilfreicher Antrieb für den Start sein, doch es ist die Disziplin, die dafür sorgt, dass man auch langfristig am Ball bleibt.
Denn im Gegensatz zum wankelmütigen Gefühl der Motivation ist Disziplin eine bewusste Entscheidung. In der Praxis bedeutet das beispielsweise, das Minimum Viable Product (MVP) komplett neu aufzusetzen, nachdem die Zielgruppe die ursprüngliche Idee nicht verstanden hat. Es bedeutet, Akquise-Anrufe zu tätigen, obwohl man absolut keine Lust darauf hat, und kontinuierlich Content zu produzieren, selbst wenn der Applaus des Publikums ausbleibt. Ebenso erfordert es eiserne Disziplin, bei Investor*innen nachzufassen, obwohl man bereits 87 Absagen kassiert hat. Wahrer Erfolg entsteht eben nicht aus einer guten Stimmung heraus, sondern durch unermüdliche Wiederholung.
Gefangen in der Dopamin-Falle
Dass uns Disziplin heute oft schwerer fällt als je zuvor, liegt an unserer modernen Welt der sofortigen Belohnungen. Ein kurzes Scrollen, ein schneller Like, eine eingehende Nachricht oder die nächste Episode der Lieblingsserie liefern uns verlässliche Dopamin-Kicks. Das fatale Problem dabei ist, dass sich unser Gehirn an diese ständige Reizüberflutung gewöhnt. Verhaltenspsychologen warnen in diesem Zusammenhang vor der sogenannten Dopamin-Falle. Diese sofortige Befriedigung wirkt auf den ersten Blick harmlos, doch sie untergräbt langfristig unsere essenzielle Fähigkeit, Widerstände und Reibung auszuhalten. Dabei ist genau diese Toleranz der Kern jeden unternehmerischen Erfolgs. Gründer*in müssen in der Lage sein, unklare Phasen zu überstehen, Umsatztäler zu durchschreiten sowie mit Kritik und Ablehnung professionell umzugehen. Wer stattdessen kontinuierlich nach schnellen Belohnungen greift, verliert unweigerlich die notwendige Ausdauer für den langfristigen Aufbau eines Unternehmens. Um als Gründer*in umgehend mehr Disziplin aufzubauen, gibt es vier konkrete Hebel.
Hebel 1: Disziplin als Ausdruck von Selbstrespekt begreifen
Zunächst muss man verinnerlichen, dass Selbstdisziplin keineswegs eine Bestrafung oder starre Maßregelung darstellt. Vielmehr ist sie ein Ausdruck von tiefem Respekt vor dem eigenen Potenzial. Romantisch betrachtet könnte man Selbstdisziplin sogar als eine Form der Selbstliebe bezeichnen. Wer sich selbst und seine Ambitionen ernst nimmt, behandelt seine Ziele nicht als bloße Option. Daher sollte die entscheidende Frage am Morgen niemals lauten, worauf man heute Lust hat. Die einzig zielführende Frage lautet stattdessen, was einen der eigenen Vision heute ein konkretes Stück näherbringt.
Hebel 2: Das Widerstandszentrum gezielt trainieren
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Training des eigenen Widerstandszentrums. In unserem Gehirn existiert ein Bereich namens "anterior midcingulate cortex", der ähnlich wie ein Muskel funktioniert und wächst, wenn wir Aufgaben bewältigen, die hart für uns sind. Disziplin fällt uns zunehmend leichter, wenn wir uns regelmäßig und ganz bewusst für den unbequemen Weg entscheiden. Für den Gründungsalltag bedeutet das nach dem "eat the frog"-Prinzip, jeden Tag die unangenehmste Aufgabe zuerst zu erledigen. Man sollte täglich Akquise und umsatzbringende Maßnahmen priorisieren, anstatt sich in angeblichem Perfektionismus und endlosem Produkt-Feinschliff zu verlieren.
Ebenso wichtig ist es, Start-up-Events zu besuchen und dort proaktiv das Gespräch mit Investoren zu suchen. Wer es sich stets leicht macht, wird niemals wachsen. Schließlich verdienen diejenigen, die nur kleine Probleme lösen, auch nur kleines Geld, während jene, die große Probleme lösen, ganze Märkte verändern können. Man muss sich nur vor Augen führen, wie immens groß die Probleme von Elon Musk sind oder welche Herausforderungen Steve Jobs bewältigen musste, um aus einer kleinen Garage heraus eine der wertvollsten Marken der Welt zu formen.
Hebel 3: Die innere Stimme kontrollieren
Ein massives Hindernis auf dem Weg zur Disziplin ist oft unsere eigene innere Stimme. Sie möchte uns eigentlich schützen, bewirkt damit aber ironischerweise genau das Gegenteil und hält uns klein. Da unser Gehirn Ablehnung fälschlicherweise mit einer echten Gefahr verwechselt, produziert es hemmende Gedanken. Es redet uns ein, potenzielle Kontakte gar nicht erst anzusprechen, da sie ohnehin kein Interesse hätten. Es empfiehlt uns, lieber noch zu warten, bis wir mehr vorweisen können, oder warnt uns davor, dass der anstehende Cold Call ohnehin nur peinlich wird.
Um diese Stimme zu steuern, helfen drei konkrete Schritte. Zunächst muss man solche Gedanken aktiv entlarven und sich bewusst machen, dass sich hier lediglich das alte Steinzeit-Gehirn meldet, aber keine reale Gefahr vorliegt. Anschließend greift man auf die Methode aus Mel Robbins' Buch "The 5 Second Rule" zurück: Man zählt von fünf rückwärts und kommt sofort ins Handeln, ohne Raum für Ausreden zu lassen. Ergänzend dazu ist es elementar, feste Routinen zu bauen, denn diese sind stets stärker als flüchtige Emotionen. Wenn beispielsweise dienstags und donnerstags von 10 bis 11.30 Uhr feste Akquise-Zeiten im Kalender stehen, gilt dies als absolut fix und nicht verhandelbar.
Hebel 4: Typische Disziplin-Killer konsequent eliminieren
Zu guter Letzt bedeutet mehr Disziplin immer auch weniger Selbstsabotage. Das gelingt am besten, indem man die klassischen Disziplin-Killer im Gründungsalltag eliminiert. Dazu zählen Multitasking, das permanente Checken des Smartphones, die ständige Jagd nach Social-Media-Dopamin, die Erwartung dauerhafter Erreichbarkeit sowie Meetings, die ohne klares Ergebnis verlaufen. Jede dieser ständigen Unterbrechungen trainiert uns lediglich darauf, zu reagieren, anstatt selbst die Richtung vorzugeben.
Um dem effektiv entgegenzuwirken, sind konkrete Maßnahmen gefragt. Push-Benachrichtigungen sollten konsequent deaktiviert und das Handy außer Reichweite gelegt werden. Social Media hat nur in klar definierten Zeitfenstern Platz, während für fokussiertes Arbeiten sogenannte Deep-Work-Blöcke fest im Kalender verankert werden müssen. Zudem sollten schlichtweg keine Meetings mehr ohne vorab definierte Agenda und ohne klares Ziel stattfinden. Letztlich entsteht Disziplin deutlich leichter, wenn man Versuchungen durch klare Strukturen von vornherein erschwert.
Warte also nicht darauf, dass du dich irgendwann motiviert fühlst. Baue stattdessen belastbare Systeme, eiserne Routinen und echte mentale Härte auf. Mit jedem Mal, wenn du dich ganz bewusst für die Disziplin und gegen die Ablenkung entscheidest, entwickelst du dich ein Stück weiter zu der Person, die Investoren restlos überzeugt, Kund*innen magisch anzieht und ein Unternehmen mit echter Substanz formt. Disziplin ist somit kein lästiger Nachteil. Sie ist dein absolut unfairer Vorteil.
Der Autor Timo Sven Bauer zählt zu den bekanntesten Verkaufstrainern in der DACH-Region, ist Mitgründer zahlreicher Start-ups sowie Buchautor, www.soldbybauer.com
Schluss mit der Resilienz-Lüge
Warum gut gemeinte Resilienz-Programme die besten Leute vertreiben.
Du kennst das Ritual im Mittelstand: Ein neues Budget für Mitarbeiter-Wohlbefinden wird freigegeben, es gibt eine schicke App, ein Resilienztraining und vielleicht noch einen Achtsamkeitskurs am Freitagmorgen. Alles ist sauber pro Kopf abgerechnet, aber die Realität in den Gängen sieht düster aus: Die Stimmung kippt, die Leistung bröckelt und die Kündigungen häufen sich. Irgendwo auf dem Firmenparkplatz sitzt gerade ein Mitarbeiter im Auto und hofft inständig, dass ihn gleich niemand fragt, wie es ihm wirklich geht – willkommen in der Resilienz-Falle.
Bequemlichkeit statt Verantwortung
In der Geschäftsleitung reagierst du auf Erschöpfung oft reflexhaft mit Instrumenten zur ‚individuellen Stärkung‘. Du investierst lediglich in das Durchhalten der Belegschaft. Dabei übersiehst du geflissentlich, dass deine Leute längst gegen Strukturen ankämpfen, die du selbst mitgebaut hast. Die heimliche, aber messerscharfe Botschaft dieser Maßnahmen lautet: ‚Der Laden bleibt, wie er ist. Du musst dich anpassen.‘ Das ist für dich als Führungskraft äußerst bequem, denn es klingt nach Fürsorge und produziert bunte Fotos für das Intranet. Vor allem aber delegiert es die Verantwortung elegant von der Organisation abwärts zur einzelnen Person – von echter Führung hin zu bloßem ‚Selbstmanagement‘. Wenn ihr als Führungskräfte selbst erschöpft von der jahrelangen Permakrise seid, greift ihr eben nach dem Mittel, das am wenigsten wehtut: Training statt Kulturarbeit.
Die toxische Wahrheit über Burnout
Machen wir uns nichts vor: Burnout entsteht in den seltensten Fällen, weil jemand schlicht ‚zu wenig resilient‘ ist. Menschen brennen aus, weil die Art der Arbeit und der Führung ihnen systematisch die Energie abdreht. Laut einer globalen Untersuchung des McKinsey Health Institute ist toxisches Verhalten am Arbeitsplatz der mit Abstand größte Prädiktor für Burnout-Symptome und Kündigungsabsichten. Wir sprechen hier nicht von Hollywood-Klischees, sondern von handfester Entwertung, Bloßstellung, Sabotage, unfairem Wettbewerb und unethischem Verhalten. Dieses Gift sitzt in Meetings, in E-Mails, in Zielsystemen und in unausgesprochenen Erwartungen. Es zeigt sich genau dann, wenn du jenen einen ‚Leistungsträger‘ schützt, der seit Jahren rote Linien überschreitet. Kein Resilienztraining der Welt kann dieses Führungsversagen reparieren.
Der Bumerang-Effekt der Resilienz
Jetzt wird es paradox: Wenn in toxischen Umfeldern Resilienz trainiert wird, treibt das die Leute direkt in die Kündigung. McKinsey belegt, dass Beschäftigte mit hoher Anpassungsfähigkeit in giftigen Arbeitsumfeldern eine um 60 Prozent höhere Kündigungsbereitschaft aufweisen als weniger anpassungsfähige Kollegen. Das ist absolut logisch: Wer durch Training innerlich klarer wird, durchschaut schneller, was im Unternehmen wirklich schiefläuft. Wer lernt, Grenzen zu spüren, wird diese auch setzen. Wer seine Selbstwirksamkeit entdeckt, bleibt nicht in einem System, das ihn systematisch klein hält. Resilienz wirkt ohne echte Kulturarbeit wie ein greller Scheinwerfer, der alles sichtbar macht, was vorher bequem im Nebel versteckt war. Du investierst teuer in Resilienz und verlierst genau deshalb im Anschluss deine besten Köpfe.
Vom Sponsor zum Gestalter: Harte Führungsarbeit statt Wellness
Es ist Zeit für einen Paradigmenwechsel. Deine Rolle als Führungskraft ist nicht die eines Sponsors für Wohlfühl-Maßnahmen; du bist verantwortlich für die Rahmenbedingungen im Unternehmen. Moderne Führung braucht keine Wellness und kein Wunschdenken, sondern eine klare Haltung. Ohne Hoffnung fehlt die Richtung, ohne Vertrauen fehlt der Halt. Fehlt beides, helfen auch keine App und keine Atemtechnik mehr, weil das System weiter Druck produziert und die Menschen innerlich aussteigen.
Es gilt, die Leitfrage im Management-Team radikal umzudrehen: Statt ‚Wie machen wir unsere Leute widerstandsfähiger?‘ sollte die Frage ‚Wo erzeugen wir Bedingungen, die Widerstand überhaupt erst nötig machen?‘ lauten. Das ist kein Kuschelkurs, das ist harte Führungsarbeit. Das erfordert den Mut, toxisches Verhalten schonungslos zu benennen und Regeln auch gegen kurzfristige Leistungserfolge durchzusetzen. Resilienz darf kein Reparaturbetrieb für eine Unternehmenskultur sein, die gnadenlos Menschen verbraucht. Sie muss das natürliche Ergebnis von guter Führung und gesunden Systemen sein.
Der Autor Ben Schulz ist Unternehmensberater und SPIEGEL-Bestseller-Autor, www.benschulz-partner.de
KI gegen Buchhaltungsriesen: Wie Bonster den Spesen-Markt aufmischen will
Pay-per-Use statt Abo-Falle: Das Oldenburger Start-up fast2work attackiert mit seiner App bonster komplexe Software-Giganten. Doch reicht das Versprechen maximaler Einfachheit im Haifischbecken der FinTechs? Wir haben nachgehakt.
Es ist eines der letzten großen Ärgernisse im Arbeitsalltag von Freelancer*innen und kleinen Agenturen: Der Freitagabend, der für das Sortieren verknitterter Tankbelege und das Abtippen von Bewirtungsbelegen in Excel-Listen draufgeht. Genau hier setzt die Oldenburger fast2work GmbH mit ihrer am 17. Februar 2026 gelaunchten App bonster an, um den Papierkram bei der Reisekostenabrechnung zu beenden. Das Versprechen von Gründer und CEO Ronald Bankowsky: Drei Minuten Aufwand, KI-Automatisierung und keine Einstiegshürden.
Das Versprechen: Simpel statt Systemintegration
Die Funktionsweise der App ist bewusst minimalistisch gehalten: Beleg fotografieren, woraufhin die KI relevante Werte wie Datum, Betrag und Mehrwertsteuer ausliest, auf Duplikate prüft und eine fertige Abrechnung erstellt. „Kein Onboarding-Projekt, kein Vertriebsgespräch, kein IT-Setup“, fasst Bankowsky den Ansatz der Standalone-Lösung zusammen.
Die Zielgruppe ist klar definiert: Selbständige, Freelancer*innen und Mini-Teams, denen Enterprise-Lösungen wie SAP Concur zu mächtig und Start-ups wie Circula oder Pleo oft noch zu prozesslastig sind. Mit einem Preismodell von 1,99 Euro für Einzelabrechnungen und 6,99 Euro (Stand Ende Febr. 2026) für eine Flatrate positioniert sich das Unternehmen im unteren Preissegment.
Im Haifischbecken der Neobanken und Buchhaltungsriesen
Laut fast2work gab es bislang „kaum eine Alternative zwischen Excel und Enterprise-Software“. Diese Aussage hält einem Realitätscheck im Jahr 2026 allerdings nur bedingt stand. Bonster betritt ein Haifischbecken, denn die vermeintliche Lücke wird längst geschlossen.
Zum einen integrieren Buchhaltungsriesen wie Lexoffice oder sevDesk Reisekosten-Features immer tiefer in ihre Standardpakete. Zum anderen wildern Neobanken wie Qonto, Finom oder Kontist im selben Revier: Wer dort ein Geschäftskonto hat, bekommt die Belegzuordnung oft als „Commodity“ gratis dazu. Mit knapp 7 Euro im Monat bewegt sich bonster in einer Preisregion, in der man fast schon eine komplette einfache Buchhaltungssoftware bekommt. Die App muss also einen enormen Mehrwert bieten, um gegen die „Eh-da-Lösungen“ (Software, die Kund*innen ohnehin bezahlen) zu bestehen.
Auf die Frage, warum Freelancer*innen für eine Insellösung extra zahlen sollten, entgegnet der Gründer, dass bonster bewusst früher ansetze als klassische Tools. Das Hauptproblem sei nicht die Buchhaltung, sondern das Erfassen von Belegen unterwegs. „Genau dort scheitert es oft, weil Mitarbeitende keine komplexen Systeme nutzen wollen oder gar keine Zugänge haben“, argumentiert Bankowsky. Der Mehrwert liege nicht in einer weiteren Buchhaltungssoftware, sondern darin, dass durch die Reduzierung auf ein Foto „überhaupt verwertbare Abrechnungsdaten/Belege entstehen“.
Kritische Faktoren: GoBD und Datensicherheit
Neben der Marktpositionierung ist die Rechtssicherheit ein kritischer Faktor. „Fertige Abrechnung für die Buchhaltung“ ist ein mutiges Versprechen, da in Deutschland ein Foto allein oft nicht ausreicht; es muss GoBD-konform und revisionssicher archiviert werden. Zudem ist die KI-Nutzung datenschutzrechtlich sensibel. Wenn Bewirtungsbelege, die offenbaren, mit wem man gegessen hat, über US-Schnittstellen (z.B. OpenAI) fließen, ist das für deutsche Geschäftskund*innen und Steuerberater oft ein K.O.-Kriterium.
Auf die sensiblen Vorgaben der Finanzämter und den Serverstandort angesprochen, betont Bankowsky, dass die Verarbeitung „ausschließlich auf europäischen Servern“ erfolge. Zwar nutze man OpenAI-basierte Modelle, diese liefen jedoch über Azure-Rechenzentren im europäischen Raum. Datenschutz und regulatorische Anforderungen seien Grundvoraussetzung. Auch beim Export zum Steuerberater zeigt sich der Gründer zuversichtlich: Buchhaltungssysteme könnten die Daten direkt und „ohne manuelle Nacharbeit“ weiterverarbeiten.
Beta-Test als Exklusiv-Club
Zum Start setzt das Unternehmen auf eine Gamification des Rollouts. Die ersten 500 Nutzer*innen erhalten im „Club 500“ einen lebenslangen Rabatt von 50 Prozent. Was als Belohnung für Early Adopters verkauft wird, ist strategisch notwendig: Die KI muss lernen. Der Algorithmus braucht dringend „Real World Data“ – echte, verknitterte, schlecht beleuchtete Belege. Das bedeutet auch: Die ersten User*innen sind Teil des Entwicklungsprozesses.
Dass die App im Alltag noch dazulernen muss, räumt Bankowsky ein. Bei der reinen Datenerkennung sei man technisch auf dem aktuellen Stand. „Entscheidend ist jedoch die Qualität realer Belege im Alltag – etwa schlecht fotografierte oder handschriftliche Quittungen“, erklärt er den Bedarf an Praxis-Feedback. Durch schnelle Updates solle die Genauigkeit für alle Nutzer*innen laufend steigen.
Gegenmodell zur Ökosystem-Abhängigkeit
Wer ein Feature-Feuerwerk suche, werde bei bonster enttäuscht sein – was laut Unternehmen aus Überzeugung geschehe. Anbieter wie Rydoo verfolgten eine Strategie der maximalen Integration und langfristiger Verträge, was eine Abhängigkeit erzeuge, die ihr eigentliches Geschäftsmodell sei, so der Gründer. Wer einmal im Ökosystem stecke, wechsle nicht mehr, weil der Ausstieg zu teuer geworden sei.
Bonster positioniert sich als Gegenmodell für Unternehmen, die nicht für ungewollte Komplexität zahlen möchten: Kein Vertrag, keine Mindestnutzerzahl, Setup in unter fünf Minuten und ein Pay-per-Use-Modell. „Wer aufhören will, hört auf, ohne Konsequenzen“, beschreibt das Start-up den Ansatz der bewussten Entscheidung, Kund*innen freizulassen. Wer bleibe, tue dies, weil es funktioniere, was laut Bankowsky „die interessantere Innovation“ sei.
Fazit
Bonster ist ein innovativer Angriff auf die Zettelwirtschaft und wirkt durch den Verzicht auf starre Abo-Modelle bei der Einzelabrechnung fair. Doch die App steht und fällt mit der Schnittstellenkompetenz. Wenn der Export zu DATEV & Co. hakt, wird aus der Zeitersparnis schnell Mehrarbeit. Bonster muss beweisen, dass es die Brücke zwischen dem schnellen Foto und der strengen deutschen Buchhaltung schlagen kann – und zwar besser als die Banken, die das Feature bereits kostenlos anbieten.
Wenn das T-Shirt den Tremor stoppt: MedTech Noxon schließt Mio.-Seed-Runde ab
Das Münchner Start-up Noxon macht menschliche Muskeln zur digitalen Schnittstelle. Mit einer millionenschweren Finanzierung durch den HTGF und Bayern Kapital rückt die klinische Zulassung des textilen „Muscle-Computer-Interface“ näher. Doch der Weg vom smarten Wearable zum erstattungsfähigen Medizinprodukt birgt enorme regulatorische und physikalische Hürden. Eine Einordnung.
Neurologische und muskuloskelettale Erkrankungen nehmen weltweit rasant zu. In der Rehabilitation sowie bei neurologischen Krankheitsbildern wie Parkinson oder Lähmungen nach Schlaganfällen werden Muskeldiagnostik und -stimulation jedoch meist nur punktuell und rein klinisch durchgeführt. Das Resultat: Im Alltag fehlen kontinuierliche Daten und eine sich anpassende, durchgehende Therapie.
Das 2022 gegründete Münchner MedTech-Start-up Noxon will diese Versorgungslücke nun schließen. Mit dem Abschluss einer millionenschweren Seed-Finanzierungsrunde unter Führung des High-Tech Gründerfonds (HTGF) und Bayern Kapital (unter Beteiligung von Auxxo und einem weiteren institutionellen Investor) sichert sich das junge Unternehmen das nötige Kapital für die klinische Zertifizierung und den geplanten Markteintritt.
Aus dem Drucklabor zum DeepTech
Die Ursprünge von Noxon reichen in das Jahr 2021 zurück. Maria Neugschwender, damals 22-jährige Studentin, startete das Projekt an der Hochschule München (HM). Unterstützt vom dortigen Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE) und den Drucklaboren der HM, begann sie zusammen mit ihrem Gründungteam Marius Neugschwender und Ka Hou Leong damit, etablierte Druckverfahren (wie den Siebdruck) mit intelligenten, funktionalen Tinten zu kombinieren.
Heute ist Noxon ein DeepTech-Unternehmen, das als Spin-off tief in der universitären Forschung verwurzelt ist. Neben der Hochschule München bestehen enge technologische und klinische Verflechtungen mit der Neurowissenschaftsgruppe N-Squared Lab der FAU Erlangen-Nürnberg sowie dem Universitätsklinikum Würzburg, mit denen Noxon an Pilotanwendungen forscht.
Die Technologie: Eine geschlossene Feedback-Schleife auf der Haut
Das technologische Herzstück von Noxon ist ein alltagstaugliches, nicht-invasives Muscle-Computer-Interface (MCI). Das Unternehmen druckt hauchdünne Biosensoren direkt auf Textilien, Bandagen oder Tapes (ein erstes Produkt trug den Namen „Silverstep“).
Der eigentliche USP liegt jedoch in der Bidirektionalität: Die intelligente Kleidung liest die elektrischen Muskelsignale in Echtzeit aus, decodiert mithilfe von KI die Bewegungsabsichten des Patienten und schließt die Schleife, indem sie über Neuromuskuläre Elektrische Stimulation (NMES) gezielte Impulse zurücksendet. Wenn die Signalübertragung vom Gehirn zum Muskel beeinträchtigt ist, übernimmt das Wearable die Steuerung. So sollen beispielsweise Lähmungen therapiert, Muskelatrophie verhindert oder der Tremor bei Parkinson-Patienten aktiv unterdrückt werden.
Markt und Wettbewerb: Zwischen Tech-Giganten und MedTech-Dinos
Der Markt für Wearable MedTech und Neuroprothetik wächst rasant und ist von einer enormen Dynamik geprägt. Angesichts einer alternden Weltbevölkerung und der weltweiten Zunahme neurologischer sowie muskuloskelettaler Erkrankungen adressiert Noxon einen gigantischen Markt von potenziell über 1,1 Milliarden betroffenen Menschen. Der Trend in der Gesundheitsversorgung geht dabei eindeutig weg von der rein klinischen, punktuellen Diagnostik hin zu kontinuierlichem Monitoring und adaptiven Therapien im häuslichen Alltag. Genau an dieser lukrativen, aber auch hart umkämpften Schnittstelle zwischen Consumer-Wearables, digitaler Diagnostik und aktiver Therapie positioniert sich das Münchner Start-up.
In diesem hochkompetitiven Umfeld betritt Noxon den Ring mit Schwergewichten aus völlig unterschiedlichen Sektoren. Im spezifischen Bereich der Tremor-Therapie hat sich beispielsweise das US-Unternehmen Cala Health mit einem Handgelenks-Wearable zur elektrischen Nervenstimulation bereits erfolgreich etabliert und den Weg für solche Behandlungsformen geebnet.
Gleichzeitig drängen milliardenschwere Big-Tech-Akteure auf den Plan: Meta forscht nach der Übernahme von CTRL-labs mit enormen Budgets an EMG-Armbändern, die neuronale Muskelsignale auslesen und in digitale Steuerungsbefehle übersetzen sollen. Und auch im klassischen Segment der Muskelstimulation und Orthetik muss sich Noxon gegen etablierte Platzhirsche behaupten – von Compex, die den Sportbereich dominieren, bis hin zu Weltmarktführern wie Ottobock bei komplexen neuro-orthopädischen Hilfsmitteln.
Um zwischen diesen Tech-Giganten und MedTech-Dinos zu bestehen, setzt das Spin-off auf eine klare Differenzierungsstrategie. Die Stärke von Noxon liegt in der Unauffälligkeit und der technologischen Tiefe: Anstatt klobige Geräte zu entwickeln, integriert das Team die Sensortechnik mittels Textildruck nahtlos in alltagstaugliche Bandagen und Tapes. Vor allem aber grenzt sich Noxon durch die geschlossene, medizinische Feedback-Schleife ab. Während herkömmliche Wearables meist nur Daten sammeln, vereint Noxon kontinuierliches Messen und personalisiertes Stimulieren in einem einzigen System, das aktiv in den Behandlungsverlauf eingreift.
Noxon: „High Risk, High Reward“-Modell mit großen Herausforderungen
Für Gründer*innen und Investoren*innen präsentiert sich Noxon als klassisches „High Risk, High Reward“-Modell im stark wachsenden DeepTech-Sektor. Dass erfahrene VCs wie der HTGF und Bayern Kapital in dieser Phase einsteigen, ist ein starkes Signal für den Reifegrad der zugrundeliegenden Technologie. Dennoch steht dem Start-up der eigentliche Härtetest erst noch bevor, denn das unternehmerische Risiko wird maßgeblich durch drei zentrale Hürden definiert.
Zunächst muss Noxon die physikalischen Grenzen der Hardware im Alltagstest überwinden. Gedruckte Elektronik auf Textilien unterliegt extremen Belastungen durch Bewegung, Schweiß und Reinigung. Das Team muss zweifelsfrei beweisen, dass die feinen Biosensoren auch nach dutzenden Waschgängen und bei ständiger Reibung am Körper noch verlässliche, medizinisch verwertbare und artefaktfreie Daten liefern können.
Daran schließt sich nahtlos die berüchtigte regulatorische Hürde an. Der Übergang von einem smarten Wearable zu einem offiziell zugelassenen Medizinprodukt ist unter der strengen europäischen Medical Device Regulation (MDR) ein extrem zeit- und kapitalintensiver Prozess. Genau für diese Phase wird das frisch eingesammelte Seed-Kapital dringend benötigt, denn unvorhergesehene Verzögerungen in den erforderlichen klinischen Studien können MedTech-Start-ups in dieser Entwicklungsstufe schnell die finanzielle Reichweite (Runway) kosten.
Ein weiterer, alles entscheidender Erfolgsfaktor für die Skalierung ist die Erstattungsfähigkeit. CEO Maria Neugschwender betont zwar das Ziel, Muskelgesundheit für jeden bezahlbar zu machen, doch in der Breite gelingt dies im Gesundheitssystem meist erst, wenn die Krankenkassen die Kosten übernehmen. Noxon muss handfeste klinische Evidenz erbringen, um perspektivisch in das Hilfsmittelverzeichnis aufgenommen oder als Digitale Gesundheitsanwendung (DiGA) anerkannt zu werden. Ein reines B2C-Geschäftsmodell, bei dem chronisch kranke Patientinnen und Patienten die Kosten als Selbstzahler tragen, wäre kaum im großen Stil skalierbar.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Noxon mit seiner Lösung eines der drängendsten Probleme einer alternden Gesellschaft adressiert. Gelingt es dem Münchner Gründungsteam, die komplexe Brücke zwischen widerstandsfähiger Sensor-Hardware, präziser KI-Decodierung und strenger klinischer Zertifizierung erfolgreich zu schlagen, könnte das Start-up tatsächlich einen neuen Standard in der neurologischen Rehabilitation setzen. Bis die smarte Kleidung jedoch ganz selbstverständlich auf Rezept erhältlich ist, bleibt es eine hochspannende und überaus herausfordernde unternehmerische Reise.
Fördermittel: Worauf Gründer*innen von Beginn an achten sollten
Wichtige Dos and Don’ts bei der Fördermittelbeantragung.
Fördermittel klingen nach einem Traum: Kapital für Innovation, ohne Verwässerung, ohne Bankgespräche und ohne den unmittelbaren Druck eines Exits. Für Start-ups oft die Lebensversicherung, für den Mittelstand der zentrale Hebel, um im Wettbewerb vorn zu bleiben. Gerade bei technisch anspruchsvollen Projekten bestimmen Fördermittel das Tempo – sie machen aus „irgendwann“ ein „jetzt“.
In der Praxis zeigt sich jedoch immer wieder, dass dieser Hebel ungenutzt bleibt. Warum? Weil die Strategie fehlt. Fördermittel werden oft liegen gelassen, falsch beantragt oder derart spät, dass am Ende nur Frust bleibt. Oft passt das Förderprogramm nicht zur Unternehmensphase, der Antrag kollidiert mit dem Projektstart und operativen Prioritäten oder das Vorhaben wird im Antrag wie in einem visionären Pitchdeck beschrieben, statt die Anforderungen der Prüfstellen zu erfüllen. Unsere Erfahrung zeigt: Der größte Fehler wird lange vor dem ersten Mausklick im Antragsportal begangen.
Die Weichenstellung: Förderung ist eine Managemententscheidung
Innovationsförderung entfaltet ihr volles Potenzial nur dann, wenn sie nicht als „Antragsthema“, sondern als Teil der Strategie verstanden wird. Entscheidend ist nicht das Projekt mit der besten Story, sondern dass Unternehmen ihre Roadmap mit der Logik der Förderwelt in Einklang bringen. Der Kern dabei ist immer derselbe: Gefördert wird nicht „einfache Umsetzung“, sondern messbare Innovation. Das Vorhaben muss sich vom Stand der Technik abheben – durch technologische Neuheit, methodisches Risiko oder einen klaren Erkenntnisgewinn. Optimierung oder Skalierung allein wird schnell als Routineentwicklung eingeordnet. Bevor die Suche nach dem passenden Programm beginnt, braucht es deshalb eine Einordnung: Was genau ist an diesem Projekt neu, und welches Fördermittel passt dazu? Je nachdem, ob eine Neugründung vorliegt, ein strukturiertes Entwicklungsprojekt geplant wird oder Projektzyklen im Vordergrund stehen, sind unterschiedliche Instrumente und Argumentationen erforderlich. Der größte Fehler wird daher lange vor der Antragstellung begangen: Es werden falsche Fördermittel gewählt. Viele Teams starten die Recherche wie eine gewöhnliche Google-Suche („Innovationsförderung KMU Deutschland“) und entscheiden sich für ein Programm, das oberflächlich attraktiv wirkt. Förderprogramme sind Werkzeuge, keine Geldtöpfe. Drei Phasen helfen bei der Einordnung:
1) Aufbauphase: Fokus schaffen (unter anderem exist)
In frühen Gründungsphasen zwischen Idee, erster Validierung und Minimum Viable Product liegt die Herausforderung meist nicht in der Technologie, sondern in Fokus, Priorisierung und einem strukturierten Vorgehen. Programme wie exist schaffen dafür den Rahmen: Zeit, Mentoring und Ressourcen, um zentrale Annahmen systematisch zu prüfen. Ein häufiger Fehler ist, den Antrag wie einen Investor Pitch zu schreiben: Während Investoren Skalierung erwarten, bewerten Förderstellen Innovationshöhe, Stand der Technik sowie Vorgehens- und Validierungsplan, und wer sich dabei bereits als „marktreif“ darstellt, verfehlt oft den Förderzweck.
2) Projektphase: Planbar entwickeln (etwa ZIM)
Für etablierte Unternehmen und Scale-ups mit klarer Zielarchitektur ist das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) ein starkes Instrument. Es verlangt eine saubere Projektlogik mit definierten Arbeitspaketen, Ressourcen und Meilensteinen und lässt wenig Raum für unkontrollierte Iterationen. Besonders geeignet für Kooperationen mit Forschungspartnern. Ein typischer Fehler ist der „Frühstart“: Teams beginnen mit der Entwicklung, während der Antrag noch läuft, um keine Zeit zu verlieren. Förderlogisch ist das jedoch hochriskant, weil ein vorzeitiger Projektbeginn die Förderung gefährden kann. Management muss Roadmap und bürokratischen Vorlauf deshalb konsequent synchronisieren; wer „schon mal startet“, riskiert die gesamte Fördersumme.
3) Förderung in jeder Phase (Forschungszulage)
Die Forschungszulage ist das flexibelste Förderinstrument, weil sie branchenoffen ist und sich am Charakter des Vorhabens orientiert – nicht an Unternehmensphase oder Businessmodell (vom Start-up bis zum etablierten Mittelständler). Zudem folgt sie weder dem Wettbewerbsprinzip eines begrenzten Programmbudgets noch einem reinen Auswahlverfahren, sondern basiert auf einem gesetzlichen Anspruch, sofern die Voraussetzungen erfüllt sind.
Gerade weil Forschung und Entwicklung selten linear verlaufen, passt die Forschungszulage besonders gut zu Entwicklungsprozessen: Hypothesen ändern sich, Ansätze scheitern, Lösungen entstehen durch Lernen. Genau diese technische Unsicherheit ist häufig Teil der Förderlogik. Aus Businesssicht überzeugt vor allem die Liquiditätswirkung, da die Zulage grundsätzlich auch für bereits laufende oder abgeschlossene Projekte genutzt werden kann. Entscheidend ist jedoch die Dokumentation: Ohne klare Abgrenzung zur Routine-Weiterentwicklung wird Potenzial verschenkt oder der Prüfprozess unnötig erschwert. Wer profitieren will, sollte technische Risiken, Erkenntnisse und Aufwände von Beginn an kontinuierlich dokumentieren.
Fazit
Beim der Innovationsförderung gewinnt nicht, wer am schnellsten Anträge schreibt, sondern wer das richtige Instrument für sein Vorhaben wählt. Programme verfolgen unterschiedliche Ziele – und genau darin liegt ihr Wert. Entscheidend sind die passende Programmauswahl, ein sauberes Timing und gute Dokumentation.
Die Autorinnen
Dr. Isis Römer ist Senior R&D Consultant bei Coup und Expertin für die Forschungszulage. Als Wissenschaftlerin ist sie Spezialistin für die Identifikation und Dokumentation förderfähiger Projekte. Sie übersetzt komplexe technische Innovationen in die Logik der Bescheinigungsstelle (BSFZ) und unterstützt Unternehmen dabei, die feine Linie zwischen Routineentwicklung und echter Innovation klar zu ziehen.
Theresa Mayer ist CRO bei Coup. Sie verantwortet die strategische Ausrichtung und das Wachstum des Unternehmens. Mit ihrem Business-Background schlägt sie die Brücke zwischen Strategie und operativer Umsetzung. Ihr Fokus liegt darauf, Fördermittel nicht als isolierte Zuschüsse, sondern als strategischen Hebel für Skalierung und Marktrelevanz bei Start-ups sowie im Mittelstand zu positionieren.
Dies ist ein Beitrag aus der StartingUp 01/26 – hier kannst du die gesamt Ausgabe kostenfrei lesen: https://t1p.de/p8gop
Retourendaten als ungenutztes Potenzial
Retouren sind dein größter Kostenfaktor – aber auch eine wertvolle Datenquelle. Unser Artikel samt Praxis-Checkliste zeigt dir, wie du sie strategisch zum Marketing-Booster machst!
Retouren kosten den Handel jedes Jahr Millionen Euro. Dabei wird oft verkannt, dass sie auch eine wertvolle Quelle für mehr Umsatz und eine bessere Customer Journey sind. Aktuelle Daten aus dem Jahr 2025 zeigen, wie sich das Retourenverhalten von Verbrauchern entwickelt – und welche ungenutzten Chancen hierbei für dich und dein E-Commerce-Unternehmen liegen.
Die wichtigste Erkenntnis aus dem aktuellen Retouren-Report 2025: Immer weniger Kunden senden ihre Einkäufe zurück. Im Jahr 2025 waren es nur noch 46 Prozent – im Vergleich zu 51 Prozent in 2024 und 67 Prozent im gleichen Zeitraum 2023.
Trotz dieser sinkenden individuellen Retourenneigung prognostiziert die Universität Bamberg für Deutschland im Jahr 2025 ein neues Rekordvolumen von 550 Millionen Paketen. Um dieser Diskrepanz zu begegnen, musst du als Online-Händler deine Zielgruppen basierend auf den bei der Retoure gewonnenen Einsichten künftig präziser ansprechen.
Wenn Daten ungenutzt verpuffen
Noch immer ignorieren viele Online-Shops, wer welche Produkte warum zurückschickt. Betrachtest auch du Retouren oft ausschließlich aus der reinen Umsatzperspektive und übersiehst die damit verbundenen wertvollen Details zu Zielgruppen, Produkten und Kanälen? Viele erfassen zwar Retourengründe, doch nur ein Bruchteil wertet diese systematisch und automatisiert aus. Dabei könntest du genau diese Daten nutzen, um ein tiefgreifendes Verständnis für das Kauf- und Retourenverhalten deiner Kunden zu gewinnen.
Ohne diese Analyse gehst du das Risiko ein, dass beispielsweise Produkte mit einer hohen Retourenquote weiterhin bei Zielgruppen beworben werden, die sie überdurchschnittlich oft zurücksenden. Nutze deine Tools konsequent und schließe Kundengruppen, die deine Marge gefährden, vom Targeting aus. Bei durchschnittlichen Bearbeitungskosten von 5 bis 20 Euro pro Retoure – im komplexen Sortiment sogar bis zu 50 Euro – entstehen dir sonst erhebliche, aber vermeidbare Verluste.
Ein weiteres Beispiel für verpasste Chancen zeigt ein Blick auf die Rückgabepräferenzen. Demnach wünschen sich Frauen deutlich häufiger alternative Rückgabeoptionen als Männer (63 Prozent versus 53 Prozent). Ein klarer Hinweis darauf, dass Standardangebote hier weniger gut ankommen. Dennoch sprichst du in der Praxis vermutlich beide Zielgruppen identisch an.
Retourendaten als Marketing-Kompass
Die Lösung hast du paradoxerweise wahrscheinlich bereits im Haus: deine Retourendaten. Durch eine systematische und strategische Auswertung lassen sie sich als wertvolle Marketing-Intelligence nutzen. Ein zentraler Baustein sind datenbasierte Analysen, die Kaufhistorie, Kontaktpunkte, Retourenmuster sowie bevorzugte Produktkategorien verknüpfen.
Eine gezielte Steuerung der Kundenansprache und der Produktpositionierung nimmt unmittelbar Einfluss auf das Retourenverhalten. So wird es dir möglich, Produkte mit hoher Retourenquote für bestimmte Zielgruppen aus dem Fokus zu nehmen. Wird beispielsweise ein bestimmtes Schuhmodell bei den über 45-Jährigen überdurchschnittlich oft retourniert, solltest du es für diese Altersgruppe nicht mehr in Marketingkampagnen ausspielen.
Ebenso wie dein Produktportfolio kannst du auch deine Services an klare Kundenwünsche anpassen: 58 Prozent der Kunden wünschen sich neben der klassischen „Retoure gegen Erstattung“ auch andere Optionen wie Umtausch, Gutscheine oder Reparaturen. Diese Erkenntnis ermöglicht dir differenzierte, zielgruppengerechte Serviceangebote und schützt dich vor einem kompletten Umsatzverlust.
Auch eine datenbasierte Kanalbewertung wird möglich: Während 33 Prozent der 18- bis 34-Jährigen Social Commerce als Einkaufskanal nutzen, sind es bei den über 55-Jährigen nur rund 15 Prozent. Retourendaten zeigen dir präzise, welche Kanäle für bestimmte Produkte problematisch sind und wo du Budgets umschichten musst.
Erst eine konsequente Analyse der Retourengründe macht es dir möglich, Produktinformationen zu optimieren und Vertriebskanäle belastbar zu bewerten. Statt Millionen für Streuverluste auszugeben, kannst du deine Customer Journey gezielt verbessern.
Silos ade: Zusammenarbeit von Marketing, E-Commerce und Produktteams
Entscheidend für die optimale Nutzung dieser Einsichten ist der regelmäßige Austausch zwischen deinen Marketing-, E-Commerce- und Produktteams. Im Zusammenspiel können Erkenntnisse aus Retourengründen nahtlos in Produktbeschreibungen und Kampagnenbotschaften einfließen.
Wenn dein E-Commerce-Team beispielsweise feststellt, dass bestimmte Farbvarianten bei spezifischen Altersgruppen besonders oft mit dem Grund „sieht anders aus als erwartet“ retourniert werden, können Marketing und Produktentwicklung sofort reagieren: durch bessere Produktfotos, angepasste Beschreibungen und eine differenzierte Zielgruppenansprache.
Diese abteilungsübergreifende Verschränkung erfordert jedoch neue Prozesse: Wöchentliche Retourendaten-Reviews, gemeinsame KPIs und automatisierte Alerts bei auffälligen Retourenmustern sind Pflicht. Nur so wird aus der reaktiven Kostenstelle ein proaktives Steuerungsinstrument.
Daten bringen nachhaltigen Erfolg
Wenn du Retourendaten strategisch nutzt, sparst du nicht nur Kosten. Du steigerst die Konversion, senkst Streuverluste und reduzierst den Kundenfrust. Echter Erfolg stellt sich schließlich erst dann ein, wenn der Kunde sich nicht nur für den Kauf entscheidet, sondern das Produkt am Ende auch behält.
Begreife Retouren daher noch stärker als präzise Datenquelle für eine bessere Kundenbeziehung. Wenn du deine Retourendatenanalyse jetzt professionalisierst, verwandelst du den Kostenfaktor endgültig in deinen Marketing-Booster.
Der Autor Artjom Bruch ist CEO der Trusted Returns GmbH
StartingUp-Checkliste: So machst du deine Retourendaten zum Marketing-Booster
Prüfe dein aktuelles E-Commerce-Setup. Wie viele dieser Fragen kannst du bereits mit „Ja“ beantworten?
- [ ] Präzise Datenerfassung: Erfasst du detaillierte Retourengründe (über ein Dropdown-Menü im Retourenportal) statt nur eines pauschalen „Gefällt nicht“?
- [ ] Dynamisches Targeting: Schließt du Kunden oder Segmente, die ein bestimmtes Produkt überdurchschnittlich oft retournieren, automatisch von der weiteren Bewerbung dieses Artikels aus?
- [ ] Zielgruppengerechte Rückgabe-Optionen: Bietest du im Retourenprozess aktiv Alternativen wie Direkt-Umtausch, Store-Credit (Gutschein) oder Reparatur an, anstatt sofort den Kaufpreis zu erstatten?
- [ ] Kanal-Rentabilitäts-Check: Analysierst du, ob Kunden, die über Plattformen wie TikTok oder Instagram kaufen, eine signifikant höhere Retourenquote aufweisen als Käufer aus dem E-Mail-Marketing?
- [ ] Silos aufbrechen: Gibt es ein regelmäßiges (z. B. wöchentliches) Meeting zwischen Marketing, E-Commerce und Produktmanagement, um auffällige Retourenmuster zu besprechen?
- [ ] Automatisierte Warnsysteme: Erhält dein Team einen automatischen Alert, wenn die Retourenquote eines neu gelaunchten Produkts innerhalb der ersten 48 Stunden einen definierten Schwellenwert übersteigt?
Je mehr Haken du setzen kannst, desto näher bist du am profitablen Retouren-Management.
Foodforecast: 8-Mio.-Euro-Runde gegen Lebensmittelverschwendung
Das Kölner FoodTech-Start-up Foodforecast hat sich acht Millionen Euro frisches Kapital gesichert, um mittels künstlicher Intelligenz die Lebensmittelverschwendung in Bäckereien und der Gastronomie zu reduzieren.
Jeden Tag landen in Europa rund 30.000 Tonnen frische Lebensmittel ungenutzt im Müll, was in der Praxis häufig auf eine unpräzise Bedarfsplanung im Lebensmitteleinzelhandel und in der Gastronomie zurückzuführen ist. Genau an dieser Ineffizienz der Wertschöpfungskette setzt das 2022 gestartete Kölner Foodforecast an. Mit einer KI-gestützten Software zur Absatz- und Produktionsprognose hat das Start-up nun eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von acht Millionen Euro abgeschlossen. Angeführt wird die Runde von den niederländischen Investoren SHIFT Invest sowie dem auf Bioökonomie spezialisierten europäischen VC ECBF. Auch bestehende Geldgeber wie der Future Food Fund und Aeronaut Invest beteiligten sich erneut an der Kapitalerhöhung. Zudem wird die Finanzierung durch Mittel des EU-Programms InvestEU unterstützt.
Von der regionalen Machbarkeitsstudie zur internationalen Skalierung
Hinter der Technologie steht ein klassischer Gründungsansatz aus der Praxis. Der Informatiker Justus Lauten rief das Projekt Ende 2018 zunächst unter dem Namen „Werksta.tt“ ins Leben, nachdem regionale Bäckereien auf ihn zugekommen waren, um eine softwaregestützte Lösung für ihre hohen Retourenmengen zu finden. Später holte Lauten den Wirtschaftsingenieur Jan Brormann als Co-Founder und COO in das Führungsteam, den er im Umfeld eines Corporate-Start-ups kennengelernt hatte. Einem breiteren Publikum wurde die Marke zudem durch einen Pitch in der TV-Sendung „Die Höhle der Löwen“ bekannt. Gründer und CEO Justus Lauten ordnet den aktuellen Kapitalfluss nüchtern ein: „Diese Series A stellt einen wichtigen Meilenstein für Foodforecast dar.“ Das Ziel des Unternehmens sei es, die Planung und Produktion von ultra-frischen Lebensmitteln grundlegend neu zu denken. Mit den neuen Investoren an Bord sei man nun bereit, die eigene Technologie international zu skalieren und einen neuen Benchmark für Planung, Effizienz und Nachhaltigkeit zu etablieren.
Renditehebel Nachhaltigkeit und die Grenzen der Prognosemodelle
Das Geschäftsmodell von Foodforecast fokussiert sich auf eine hochkomplexe Nische der Lieferkette: Die sogenannten ultra-frischen Produkte. Deren Haltbarkeit reicht von wenigen Stunden bis zu maximal einem Tag, was sie bei herkömmlicher Planung extrem schwer kalkulierbar macht. Die operativen Kennzahlen, die das Start-up bei Bestandskund*innen wie SSP Germany oder Eat Happy ausweist, zeigen das Potenzial der Technologie. Laut Unternehmensangaben ist die Software in der Lage, über 90 Prozent der vormals manuellen Bestell- und Produktionsprozesse zu automatisieren.
Gleichzeitig soll die Lebensmittelverschwendung um durchschnittlich bis zu 30 Prozent reduziert werden. Da die KI-gestützte Planung zudem „Out-of-Stock“-Situationen in den Regalen minimiert, steigen die potenziellen Umsätze laut Foodforecast um bis zu 11 Prozent. Bislang konnten durch diesen datengetriebenen Ansatz nach Angaben des Unternehmens bereits über 8.800 Tonnen an Lebensmittelabfällen eingespart werden.
Dass selbst ausgereifte Machine-Learning-Modelle im operativen Alltag an Grenzen stoßen, zeigt sich an lokalen Anomalien: Während die KI externe Faktoren wie Wetterdaten oder Schulferien mit hoher Präzision verarbeitet, sinkt die Prognosegenauigkeit beispielsweise während des Kölner Karnevals signifikant ab, da die Nachfrage nach bestimmten Backwaren in diesem Zeitraum extremen und sprunghaften Schwankungen unterliegt. Dennoch demonstriert der Business Case von Foodforecast, dass Nachhaltigkeitsziele im B2B-Umfeld zunehmend nicht mehr als isolierte CSR-Maßnahmen, sondern als integraler Bestandteil zur operativen Margenverbesserung positioniert werden.
Marktumfeld: Spezialisierung als Abgrenzungsmerkmal
Auch wenn die Series A eine solide Grundlage für die angestrebte Marktdurchdringung in Europa bildet, agiert Foodforecast in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld. Der Sektor für softwaregestützte Bedarfsplanung wächst und zieht verschiedene Akteure an. Einerseits haben sich spezialisierte Mitbewerber wie Foodtracks (gegründet 2017) bereits fest im deutschen Bäckerei-Segment positioniert und bedienen ein signifikantes Filialnetzwerk.
Andererseits integrieren große Retail-Software-Konzerne wie SAP oder Oracle sowie etablierte Anbieter von Kassensystemen zunehmend eigene Machine-Learning-Module für das Inventory Management in ihre Standardlösungen. Foodforecast versucht, sich in dieser Gemengelage durch die technologische Spezialisierung auf sogenannte Intraday-Prognosen – also untertägige Produktionsanpassungen – und den alleinigen Fokus auf das Segment der Ultra-Frische von generischen Supply-Chain-Plattformen abzugrenzen.
Herausforderungen in der Skalierung: Legacy-Systeme und Change Management
Trotz der nachweisbaren Traktion und einer Implementierung in mehreren tausend europäischen Filialen steht das Unternehmen vor den klassischen Wachstumsbarrieren des B2B-SaaS-Sektors. Eine zentrale Herausforderung bleibt die Datenverfügbarkeit und -qualität: Da die KI elementar auf historischen Abverkaufsdaten basiert, erweist sich die oft veraltete IT- und Kassensystem-Infrastruktur im filiallisierten Mittelstand (wie bei traditionellen Bäckereiketten) regelmäßig als technischer Flaschenhals bei der Software-Integration. Darüber hinaus erfordert die Implementierung eines zu großen Teilen automatisierten Bestellwesens ein konsequentes Change Management. Filialleiter*innen und Produktionsplaner*innens müssen Vertrauen in die algorithmischen Empfehlungen aufbauen, um die Software dauerhaft im Betriebsalltag zu verankern. Nicht zuletzt diktiert der Preisdruck in der margenschwachen Lebensmittel- und Gastronomiebranche die Vertriebsgeschwindigkeit: Software-as-a-Service-Lösungen in diesem Segment können sich nur behaupten, wenn der betriebswirtschaftliche Return on Investment durch reduzierte Retouren und Umsatzsteigerungen die laufenden Lizenzkosten zeitnah und messbar übersteigt.
11 Mio. Euro für Physical AI: Wie FLEXOO Hardware zum Sprechen bringen will
Das Heidelberger Sensorik-Start-up FLEXOO hat eine Series-A-Finanzierungsrunde über 11 Mio. Euro erfolgreich abgeschlossen. Mit dem Kapital plant FLEXOO die internationale Skalierung seiner Sensorplattform für Batterie-Speichersysteme und die Automobilindustrie.
Vom Forschungsprojekt zum DeepTech-Unternehmen
Hinter dem ambitionierten Vorhaben steht ein fünfköpfiges Gründerteam, das akademisches Know-how mit industriellem Anspruch verbinden will. Geführt wird das Heidelberger Unternehmen von Founding CEO und Managing Director Dr. Michael Kröger. Zum Gründungsteam gehören zudem Sieer Angar (Chairman of the Board), Dr. Mathieu Turbiez (Chief Revenue Officer), Dr. Jean-Charles Flores (Director Market Development North America) und Dr. Janusz Schinke (Managing Director).
Diese starke akademische Prägung ist typisch für DeepTech-Ausgründungen. Das Start-up hat seine technologischen Wurzeln im hochspezialisierten Umfeld der gedruckten Elektronik. Um diese Expertise zu kommerzialisieren, wurde die FLEXOO GmbH im Jahr 2024 offiziell als eigenständiges Spin-off des renommierten Heidelberger InnovationLab gegründet. Die Bündelung dieser Kompetenzen in einer eigenständigen Gesellschaft war der strategische Schritt, um eine Technologiearchitektur, die laut Investorenangaben von der Forschung bis zur Markteinführung validiert wurde, nun auf die globale industrielle Skalierung zu trimmen.
Das Versprechen: Hochauflösende Daten aus dem Inneren der Maschine
FLEXOO adressiert eine reale Schwachstelle aktueller KI-Systeme: KI-Algorithmen benötigen hochauflösende Echtzeit-Daten über den physikalischen Zustand von Hardware. Das Gründerteam hat dafür eine Sensorplattform entwickelt, die ultradünne, flexibel formbare Sensoren mit Edge-AI kombiniert.
Die Kerninnovation liegt laut Unternehmensangaben im Formfaktor: Die Sensoren sind unter 200 Mikrometer dünn und sollen sich nahtlos in nahezu jede Oberfläche oder Struktur integrieren lassen. Im Bereich der Batterietechnologie liefert dies auf dem Papier messbare Mehrwerte: FLEXOO gibt an, dass Validierungen mit führenden Batterieherstellern Kapazitätsgewinne von bis zu 5 Prozent zeigen. Dies soll komplett ohne Änderungen am Batteriezell-Design oder der bestehenden Zellchemie gelingen. Zudem sollen durch die direkten Daten auf Zellebene Frühwarnsysteme etabliert werden, die drohende Batterieausfälle proaktiv verhindern. Solche „bis zu“-Werte sind in frühen Validierungsphasen stets mit Vorsicht zu genießen, bis sie sich in der industriellen Massenanwendung verlässlich reproduzieren lassen.
Die Produktion als eigentlicher Hebel
Der entscheidende Überlebensfaktor für ein Hardware-Start-up ist die Skalierbarkeit der Produktion. FLEXOO setzt hier auf eine hochvolumige Druckfertigung, die nahezu jede Geometrie ermöglichen soll. Die Sensoren werden nicht aufwendig einzeln zusammengebaut, sondern gedruckt. Das ermöglicht laut Aussage der Investoren eine Kostenstruktur, die den breiten industriellen Einsatz erst realistisch macht und ein überzeugendes Preis-Leistungs-Verhältnis liefert.
Das Start-up reklamiert dabei selbstbewusst für sich, den weltweit präzisesten taktilen Sensor zu produzieren. Ob das patentierte Verfahren und die Fertigung „Made in Germany“ diesen technologischen Vorsprung gegen die immense Konkurrenz langfristig verteidigen können, wird sich letztlich in den harten Preisverhandlungen der Zulieferer-Industrie zeigen.
Die Realität der Skalierung: Verträge statt Prototypen
Trotz des starken technologischen Fundaments steht FLEXOO nun vor der klassischen Herkulesaufgabe für Hardware-Start-ups: Die Überführung von vielversprechenden Prototypen in ein profitables Seriengeschäft. Mit dem Abschluss der Series-A-Runde fokussiert sich das Unternehmen 2026 richtigerweise auf den Ausbau des internationalen Vertriebs und die Sicherung strategisch relevanter Lieferverträge. Zudem ist die Bereitstellung von Prototypen der Physical-AI-Plattform an Entwicklungspartner fest eingeplant.
Die Zusammensetzung der Investoren ist hierbei ein strategischer Vorteil: eCAPITAL bringt Erfahrung bei Deep-Tech-Unternehmen und einen klaren Fokus auf ClimateTech sowie IoT mit. AUMOVIO wiederum kann über seine Start-up-Einheit co-pace direkten Zugang zur globalen Automobil- und Mobilitätsindustrie bieten.
Dass FLEXOO parallel Einsatzfelder in stark wachsenden Zukunftsbereichen wie der humanoiden Robotik ins Auge fasst, deutet das enorme Potenzial der Sensor-Plattform an. Ob aus diesem Versprechen jedoch wirklich ein globaler Standard für Physical AI wird, müssen erst die harten Serien-Validierungen der nächsten Jahre zeigen. "Hardware is hard" – das gilt auch für smarte, gedruckte Sensoren aus Heidelberg.
12 Mio. USD für Secfix: Vom simplen Compliance-Tool zur europäischen Security-Plattform
Die regulatorischen Daumenschrauben für Europas Unternehmen ziehen sich an. Das Münchner Start-up Secfix liefert die passenden Antworten – und sichert sich nun in einer überzeichneten Series-A-Runde 12 Millionen US-Dollar.
Heute verkündet das Münchner Start-up Secfix einen bedeutenden Meilenstein: Das Unternehmen, das sich als eine der führenden End-to-End Security-Compliance-Plattformen in Europa positioniert, hat eine überzeichnete Series-A-Finanzierung in Höhe von 12 Millionen US-Dollar erfolgreich abgeschlossen. Angeführt wird die Kapitalmaßnahme von Alstin Capital. Flankiert wird der Lead-Investor von Bayern Kapital sowie dem Bestandsinvestor neosfer, der Innovationseinheit der Commerzbank-Gruppe.
Von der TU München zur europäischen Expansion
Hinter Secfix stehen die CEO Fabiola Munguia sowie ihre Mitgründer Grigory Emelianov (CTO) und Branko Džakula (CISO). Die Wurzeln des Start-ups reichen an die Technische Universität München (TUM) zurück, wo Munguia und Emelianov studierten. Zunächst startete das Team 2021 mit Requestee, einem Marktplatz für ethische Hacker und Penetrationstests – eine Gründungsgeschichte, über die StartingUp bereits ausführlich in einem Porträt berichtet hat.
Doch im direkten Austausch mit Start-ups und dem Mittelstand erkannten die Gründer*innen durch gutes Zuhören am Markt ein weitaus gravierenderes, strukturelles Problem: Europäische Unternehmen standen vor enormen Hürden, da Security-Zertifizierungen bis zu 18 Monate dauerten und extrem viel manuellen Aufwand erforderten. Dieser langsame und teure Prozess hemmte das Wachstum massiv, denn ohne die passenden Nachweise verzögerten sich wichtige Vertragsabschlüsse, was teilweise zu Millionenverlusten führte. Das Team verinnerlichte eine wichtige unternehmerische Lektion: Compliance ist kein reines IT-Thema, sondern ein entscheidender Wachstumshebel, um Enterprise-Deals überhaupt abschließen zu können. Aus dieser Erkenntnis heraus vollzog das Team einen strategischen Pivot zu Secfix (sie offizielle Umfirmierung und Rechtsformwandlung erfolgte im Januar 2023), um die Prozesse für Standards wie ISO 27001, den EU AI Act, NIS2, DSGVO und SOC 2 grundlegend zu automatisieren.
Vom reinen Tool zum strategischen Partner
Was bei Secfix ursprünglich als reines GRC-Automatisierungstool (Governance, Risk, Compliance) begann, hat sich laut Unternehmensangaben mittlerweile zu einer KI-gestützten End-to-End Security-Compliance-Plattform in Europa weiterentwickelt. Dies ist eine direkte Antwort auf die Marktdynamik: Mit Vorgaben wie ISO 27001, NIS2, DORA und dem EU AI Act steigt der regulatorische Druck auf europäische Firmen derzeit erheblich an. Um in diesem komplexen Umfeld nicht nur bloße Checkbox-Compliance zu betreiben, vereint Secfix heute Compliance-Automatisierung mit einem KI-nativen "CISO-as-a-Service". Das Portfolio deckt dabei weite Teile der Sicherheitsinfrastruktur ab und reicht von kontinuierlichem Monitoring, Incident-Management und Access-Management bis hin zu Cloud-Security-Scanning, Penetrationstests und vollumfänglicher Security-Führung.
Dieser ganzheitliche Ansatz scheint im Markt auf Resonanz zu stoßen: Laut Secfix können Kund*innen die Dauer ihrer Zertifizierungsprozesse durch die Plattform um bis zu 90 Prozent verkürzen. Gleichzeitig verweist das Start-up auf eine Audit-Erfolgsquote von 100 Prozent. Aktuell vertrauen bereits Hunderte von Kund*innen in über 15 europäischen Ländern auf den Service, darunter renommierte Unternehmen wie WorkMotion, Veremark, Orianda und Trafigura sowie Banken und Energieunternehmen.
Die nächsten Schritte: Europa im Visier und „Smart Money“ an Bord
Mit dem frischen Kapital will Secfix nun die Expansion in ganz Europa gezielt vorantreiben. Zudem investiert das Unternehmen in die Weiterentwicklung seiner KI-gestützten Automatisierung und skaliert das CISO-as-a-Service-Angebot für die wachsende Nachfrage im Mid-Market.
Die strategische Neuausrichtung bringt Fabiola Munguia, die CEO des Münchner Unternehmens, wie folgt auf den Punkt: „Wir haben damit begonnen, Unternehmen schnell und unkompliziert zur Zertifizierung zu bringen. Heute werden wir zu ihrem langfristigen Security- und Compliance-Partner für alles, was danach kommt. Unsere Vision ist es, Secfix als führende End-to-End Security-Compliance-Plattform Europas zu etablieren, die Unternehmen von der ersten ISO-27001-Zertifizierung an durch ihre gesamte Security- und Compliance-Reise begleitet.“
Für das weitere Wachstum setzt Secfix dabei ganz bewusst auf "Smart Money". Mit dem Lead-Investor Alstin Capital holt sich das Start-up einen Münchner Fonds an Bord, der stark auf B2B-Software fokussiert ist. Besonders wertvoll dürfte der „All-in“-Ansatz des Investors sein: Neben Kapital unterstützt Alstin die Gründerteams aktiv durch Sales-Coaching, Go-to-Market-Strategien sowie den Zugang zu relevanten Industriekontakten.
Verantwortung ohne Geländer
Serie: Führen im Start-up, Teil 2: Warum sich Gründer*innen oft einsam fühlen, obwohl sie von Menschen umgeben sind.
Ein Start-up steht vor einem Richtungswechsel. Das Produkt performt solide, aber nicht stark genug für die nächste Finanzierungsrunde. Der Lead-Investor empfiehlt einen klaren Pivot. Im Team gibt es Widerstand. Einige sehen das Risiko, andere fürchten den Stillstand. Es wird diskutiert. Analysen werden geteilt. Szenarien durchgerechnet. Und doch wissen alle: Am Ende wird eine Person entscheiden.
Genau hier zeigt sich die besondere Qualität von Führung im Start-up – und ihre besondere Belastung.
Einsamkeit ist keine Stimmung – sie ist Struktur
Von außen wirken junge Unternehmen kommunikativ dicht. Slack-Channels laufen permanent. Daily-Stand-ups strukturieren den Tag. Investor*innen, Mentor*innen und Berater*innen sind eingebunden. Und dennoch berichten viele Gründer*innen von einem Gefühl, das sie selbst überrascht: innerer Isolation.
Diese Einsamkeit ist selten sozial. Sie ist strukturell.
In der Frühphase ist Verantwortung extrem konzentriert. Anders als in gewachsenen Organisationen gibt es keine Gremien, die Entscheidungen kollektiv tragen. Keine etablierten Hierarchieebenen, die Verantwortung verteilen. Kein operatives Korrektiv, das Last abfedert.
Es gibt Austausch. Aber es gibt kein Geländer.
Wie Verantwortung Wahrnehmung verschiebt
Forschung zur Entscheidungspsychologie zeigt seit Jahren: Wer sich als allein verantwortlich erlebt, bewertet Risiken anders. Mit wachsender wahrgenommener Verantwortung verschieben sich Maßstäbe – oft unbemerkt.
Risiken werden entweder überhöht oder unterschätzt. Kontrolle nimmt zu. Widerspruch fühlt sich schneller bedrohlich an. Nicht aus Arroganz, sondern aus Schutz.
Der/die Gründer*in weiß: Wenn es schiefgeht, wird nicht das Team zitiert. Sondern er bzw. sie.
Das paradoxe Umfeld des Gründens
Start-ups sind laut, schnell, vernetzt. Und dennoch entsteht häufig ein innerer Rückzug.
Warum? Weil Gründer*innen früh lernen, Unsicherheit dosiert zu zeigen. Zu viel Zweifel kann das Team verunsichern. Zu viel Offenheit gegenüber Investor*innen kann als Führungsschwäche interpretiert werden. Zu viel Zögern wirkt im Markt riskant.
Also wird gefiltert. Man teilt Zahlen, aber nicht immer Ambivalenz. Man diskutiert Optionen, aber nicht immer Unsicherheit.
So entsteht Distanz. Nicht geplant. Aber wirksam.
Wenn fehlende Geländer zu Mustern werden
Ohne echtes Korrektiv entwickeln sich typische Dynamiken. Manche Gründer*innen erhöhen ihre operative Kontrolle. Sie involvieren sich in jede Entscheidung, sichern Details doppelt ab, korrigieren Prozesse selbst. Kurzfristig entsteht Stabilität. Langfristig Abhängigkeit.
Andere beschleunigen Entscheidungen, um Druck zu reduzieren. Schnelligkeit ersetzt Reflexion. Das wirkt entschlossen – kann strategisch jedoch inkonsistent werden.
Wieder andere ziehen sich emotional zurück, um handlungsfähig zu bleiben. Sie funktionieren. Aber sie teilen weniger.
All diese Reaktionen sind nachvollziehbar. Und sie verändern das System.
Widerspruch wird vorsichtiger. Kommunikation strategischer. Nähe funktionaler.
Warum Investor*innen kein Geländer sind
Investor*innen sind zentrale Partner*innen. Ihr Fokus liegt naturgemäß auf Wachstum, Skalierung und Rendite. Das ist kein Vorwurf, sondern ihr Mandat.
Ein Geländer im strukturellen Sinn erfüllt jedoch eine andere Funktion: Es sichert die Qualität von Führung – unabhängig von kurzfristiger Performance.
- Ein unabhängiger Beirat mit klarer Rolle.
- Ein Sparringspartner ohne operative Interessen.
- Ein(e) Co-Founder*in, der/die nicht nur loyal, sondern widerspruchsfähig ist.
Nicht zusätzliche Beratung, sondern echte Resonanz.
Der wirtschaftliche Preis von Isolation
Isolation wirkt nicht laut. Sie wirkt kumulativ. Fehleinschätzungen bleiben länger unentdeckt.
Konflikte werden später adressiert. Entscheidungsprozesse werden intransparenter. Vertrauen verschiebt sich.
Viele Gründungskonflikte und spätere Führungskrisen entstehen nicht aus mangelnder Kompetenz, sondern aus nicht geteiltem Druck.
Einsamkeit in der Führung ist kein persönliches Drama. Sie ist ein betriebswirtschaftlicher Risikofaktor.
Ein Perspektivwechsel
Autonomie ist eine Stärke von Gründer*innen. Sie ermöglicht Geschwindigkeit, Mut und Innovation. Doch Autonomie ohne Korrektiv wird zur Belastung.
Die entscheidende Frage lautet nicht, wie viel Verantwortung ein(e) Gründer*in tragen kann, sondern wie bewusst er/sie sie reflektiert.
Wer dauerhaft ohne Geländer führt, trifft Entscheidungen irgendwann nicht mehr strategisch, sondern aus innerem Überlebensmodus. Und das ist selten eine tragfähige Grundlage für nachhaltiges Wachstum.
Tipp zum Weiterlesen
Im ersten Teil der Serie haben wir untersucht, warum Überforderung kein Spätphänomen von Konzernen ist, sondern in der Seed-Phase beginnt. Hier zum Nachlesen: https://t1p.de/56g8e
Die Autorin Nicole Dildei ist Unternehmensberaterin, Interimsmanagerin und Coach mit Fokus auf Organisationsentwicklung und Strategieberatung, Integrations- und Interimsmanagement sowie Coach•sulting.
