Wie Start-ups mit KI und Low-Code durchstarten können

Autor: Tim Herden
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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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Bootstrapping im LegalTech: Wie cleverklagen den Arbeitsrechtsmarkt aufmischt – und wo die Grenzen des Modells liegen.

LegalTech-Start-ups versprechen den niederschwelligen Zugang zum Recht. Das 2020 von Fabian Beulke und Lucas Rößler gegründete cleverklagen fokussiert sich dabei auf das Arbeitsrecht und will Arbeitnehmer*innen bei Kündigungen sowie Abfindungen unterstützen. Die Besonderheit: Das Gründer-Duo wächst im Gegensatz zu vielen Wettbewerber*innen profitabel und das gänzlich ohne Investor*innen. Doch in einem hart umkämpften Markt stellt sich die Frage, wie nachhaltig das provisionsbasierte Geschäftsmodell und der technologische Vorsprung wirklich sind.

Der Markt für verbraucherorientiertes LegalTech (B2C) hat in den vergangenen Jahren in Deutschland stark an Fahrt aufgenommen. Im Zentrum stehen oft standardisierbare Massenverfahren – von Fluggastrechten über Mietminderungen bis hin zum Arbeitsrecht. In letzterem Segment positioniert sich cleverklagen.

Bootstrapping in einem teuren Markt

Gegründet wurde die Plattform im Jahr 2020 von den beiden Rechtsanwälten Fabian Beulke und Lucas Rößler. Die Idee entstand in ihrer gemeinsamen Zeit bei der renommierten Kanzlei Hausfeld LLP, wo sie maßgeblich in die Betreuung großer Sammelklagen involviert waren. Diese Erfahrung inspirierte das Duo zu einem Ansatz, den sie selbst als eine Art „Robin Hood Litigation“ beschreiben: Sie wollen die strukturellen Nachteile von Arbeitnehmer*innen gegenüber ressourcenstarken Unternehmen ausgleichen. Dabei positioniert sich das Start-up bewusst als moderne Alternative zur klassischen Kanzlei.

Bemerkenswert für die Start-up-Szene: cleverklagen wächst seit der Gründung profitabel und verzichtet dabei vollständig auf externes Kapital. Das ist mutig. Denn im B2C-Arbeitsrecht haben Kund*innen einen extrem niedrigen Lifetime Value – man wird idealerweise nur einmal gekündigt –, während die Akquisekosten via Google Ads enorm sind. Wie stemmt man das gegen VC-finanzierte Konkurrenz?

„Wir haben bewusst klein angefangen“, blickt Lucas Rößler zurück. „Gerade beim Bootstrapping kommt es darauf an, extrem effizient und genau zu arbeiten. Denn wenn das Geld knapp ist, kann man sich nur wenige Fehler leisten“, erinnert er sich an die harte Anfangsphase, in der das Duo nahezu alles selbst übernehmen musste. Fehlerverzeihlich ist das B2C-Arbeitsrecht bis heute nicht: Wer im Google-Ads-Wettbewerb gegen VC-finanzierte Player antritt, braucht Nerven aus Stahl – und, wie Rößler anmerkt, „einen starken Sales-Funnel, von der Anzeige bis zur Conversion“. Neben dieser technischen Präzision brauche es laut dem Gründer aber auch „sehr viel Liebe fürs Detail und ein gutes Verständnis, was die Kund*innen von einem erwarten“. Ob sich ein(e) einzelne(r) Mandant*in rechne, müsse man in der Summe betrachten. Dank erfahrener Anwält*innen sei man meist erfolgreich, was dem Unternehmen heute eine finanzielle Stabilität gebe, die in der Anfangsphase gefehlt habe.

Prozesskostenfinanzierung statt Stundenlohn

Die Geschäftsidee verknüpft digitale Prozessabläufe mit der Betreuung durch echte Jurist*innen. Eine eigens entwickelte Software soll Arbeitsabläufe vereinfachen und dem Team mehr Raum für die Mandant*innenbetreuung geben. Das Kernstück ist jedoch das finanzielle Modell, das einer klassischen Prozesskostenfinanzierung entspricht: Es gibt kein Vorkostenrisiko und im Falle einer Niederlage entstehen den Arbeitnehmer*innen keine Kosten. Verfügen die Kund*innen über keine Rechtsschutzversicherung, finanziert cleverklagen den Prozess vor. Im Gegenzug wird eine Provision fällig, die als Teil der zusätzlich ausgehandelten Abfindung beschrieben wird.

Doch wie hoch ist diese Erfolgsprovision genau? „Unsere Erfolgsprovision ist bewusst nicht einheitlich festgelegt, sondern hängt immer vom jeweiligen Fall ab“, erklärt Fabian Beulke. Man berücksichtige das Verlustrisiko, die übernommenen Anwaltskosten und die realistische Abfindungshöhe. „Durchschnittlich kann man sagen, dass unser Erfolgshonorar bei knappen 30 Prozent liegt“, präzisiert Beulke. Stehe eine sehr hohe Abfindung im Raum, könne die Provision auch deutlich darunter fallen – bei hohem Risiko aber auch entsprechend steigen.

Während sich das Duo bei der Erfolgsquote auskunftsfreudig zeigt – derzeit schließe man über 90 Prozent der Fälle erfolgreich ab und wachse jährlich um rund 50 Prozent –, mauern die beiden bei der Frage nach den genauen Finanzen. „Zu konkreten Umsatzzielen äußern wir uns allerdings nicht“, wiegelt Beulke ab.

Das „Rosinenpickerei“-Dilemma

Das Modell der Prozessfinanzierung ist lukrativ, steht bei Kritikerinnen aber oft unter dem Verdacht des sogenannten Cherry-Pickings. Der Vorwurf lautet, Anbieter*innen würden durch Algorithmen rigoros vorfiltern und nur die fast risikolosen Fälle annehmen, während komplexe oder wirtschaftlich kleinere Schicksale durchs Raster fallen.

Lucas Rößler wehrt sich vehement gegen diese Darstellung: „Diese Kritik können wir so nicht bestätigen. Unsere Ablehnungsquote ist sehr niedrig, denn wir wollen so vielen Menschen wie möglich helfen.“ Zwar bleibt Rößler eine exakte Prozentzahl bei der Ablehnungsquote schuldig, verspricht aber: „Uns ist es ganz egal, ob unser(e) Mandant*in Mini-Jobber*in oder eine hochbezahlte Führungskraft ist. Auch komplexere oder risikoreichere Fälle schließen wir nicht aus.“ Abgelehnt werde laut Rößler nur bei Anfragen, die den eigenen moralischen Werten widersprechen – oder „wenn objektiv gesehen nichts zu holen ist, also wenn kein Anspruch oder Verhandlungshebel gegen den bzw. die Arbeitgeberin vorliegt“. Robin Hood agiert im LegalTech-Markt eben auch mit kühlem, wirtschaftlichem Kalkül.

Proprietäre Software vs. Standard-KI

Cleverklagen betont medial gern den Einsatz eigener Tech- und KI-Lösungen. Doch in Zeiten, in denen sich standardisierte juristische Branchen-KIs rasant entwickeln, wird eine eigene Fallbearbeitungs-Software zunehmend zum reinen Hygienefaktor und verliert als unüberwindbarer Wettbewerbsvorteil an Strahlkraft.

Wo genau zieht das Start-up also die technische Grenze zwischen Automatisierung und anwaltlichem Handwerk? „Künstliche Intelligenz soll unsere Anwält*innen in erster Linie bei repetitiven und administrativen Aufgaben unterstützen“, ordnet Fabian Beulke ein. Es gehe vor allem um Fristen- und Aufgabenmanagement, Terminplanung oder die Dokumentenverwaltung. Dabei setze man auf hohe Datenschutzstandards: Die hauseigene KI laufe ausschließlich auf eigenen Servern, gänzlich ohne externe Datenverbindungen. Zudem durchkämme die KI laufend die Akten für Konsistenz-Checks. Ein pragmatischer statt revolutionärer Ansatz, wie Beulke unumwunden zugibt: „Das ist wichtig, damit bei der Vielzahl laufender Fälle nichts daneben geht.“

Bei der juristischen Kernarbeit zieht Beulke jedoch eine klare rote Linie: „Uns ist wichtig, dass eine Entscheidung nie von der KI getroffen wird. Diese Verantwortung liegt ausschließlich bei unseren Anwält*innen.“ Gerade das Arbeitsrecht sei viel Verhandlungssache, die oft mündlich in persönlichen Gesprächen oder vor Gericht geklärt werde. „Es braucht ein starkes Verhandlungsgeschick, Erfahrung und das richtige Timing“, so der Mitgründer. „Das kann KI aus unserer Sicht nicht ersetzen.“

Fazit & Ausblick

Cleverklagen zeigt eindrücklich, dass gesundes Wachstum ohne Investorinnen auch im anwaltlichen Dienstleistungssektor funktionieren kann. Die eigentliche Herausforderung für das Duo dürfte künftig jedoch weniger in der hauseigenen Softwareentwicklung liegen, sondern in der profitablen und skalierbaren Kund*innenakquise.

Wo sieht sich das Unternehmen in zwei Jahren? Lucas Rößler hat klare finanzielle Ambitionen: „Wenn weiterhin alles gut läuft, haben wir unseren Umsatz und Gewinn in zwei Jahren idealerweise mehr als verdoppelt.“ Ob man die vertikale Marktführerschaft im Arbeitsrecht erzwingen könne, werde sich zeigen.

Interessant ist jedoch die strategische Ausrichtung für die Zukunft: Cleverklagen plant die Expansion in weitere Rechtsgebiete. Dabei wolle man sich explizit nicht auf standardisierte Massenverfahren fokussieren, verrät Rößler: „Wir wollen Rechtshilfe in Bereichen bieten, in denen Menschen echte und oft existenzielle Unterstützung benötigen. Zum Beispiel bei Streitigkeiten mit Versicherungen oder bei familien- oder erbrechtlichen Fragen.“

Wenn das Team zum Flaschenhals wird: Warum Start-ups oft an „Ghost Positions“ scheitern

Schnelles Wachstum birgt Risiken: Wachsen Teams nicht mit, entstehen toxische „Ghost Positions“. Ex-Tibber-Deutschland-Chefin Marion Nöldgen erläutert im Interview, wie Gründer*innen gegensteuern.

Schnelles Wachstum – die sogenannte Hypergrowth-Phase – ist das ultimative Ziel und oft die wichtigste Metrik nach einer erfolgreichen Finanzierungsrunde. Doch genau im Moment des größten Triumphs lauert eine der gefährlichsten Fallen für junge Unternehmen: Das Start-up skaliert rasant, aber die Menschen und die internen Strukturen kommen nicht mehr hinterher.

Die Folgen dieses mangelhaften „People Scalings“ werden oft viel zu spät erkannt und können das Wachstum empfindlich bremsen. Ein typisches Symptom sind sogenannte Heritage Hires: Mitarbeitende der ersten Stunde, die aus Loyalität und Historie plötzlich in große C-Level- oder VP-Rollen hineingewachsen sind, denen sie fachlich oder führungstechnisch (noch) nicht gewachsen sind. Ignoriert die Geschäftsführung dieses Problem, reagiert das System von selbst – es entstehen „Ghost Positions“. Im Schatten des offiziellen Organigramms bilden sich heimliche Parallelstrukturen, um eigentlich zuständige, aber überlastete oder überforderte Führungskräfte schlichtweg zu umgehen.

Wie Gründer*innen diese tückischen Wachstumsfallen rechtzeitig erkennen und proaktiv auflösen, weiß die Clearimpact-Gründerin Marion Nöldgen. Als Expertin für Organizational Design und zertifizierte Aufsichtsrätin kennt sie die Wachstumsschmerzen schnell skalierender Unternehmen aus erster Hand. In den vergangenen zehn Jahren hat sie als Geschäftsführerin mehrere Start-ups aufgebaut, internationalisiert und durch extreme Wachstumsphasen geführt – unter anderem die deutsche Tochter des GreenTech-Unternehmens Tibber, den bekannten Pionier für dynamische Stromtarife.

Im StartingUp-Interview erklärt sie, warum die meisten Businesspläne nicht am Markt, sondern am falschen Team-Setup scheitern, wie man schwierige Gespräche mit loyalen Mitarbeitenden der ersten Stunde führt und wie ein Organisationsdesign aussehen muss, das echtes Wachstum aushält.

Marion, du hast in den letzten zehn Jahren zahlreiche Unternehmen gegründet, internationalisiert und in absolute Hypergrowth-Phasen begleitet. Wenn du auf diese Zeit zurückblickst: Was war dein größtes Learning in Bezug auf das Team-Wachstum?

Marion Nöldgen: Dass Wachstum nicht daran scheitert, dass man zu wenig gute Leute hat – sondern daran, dass man sie nicht richtig einsetzt.

In frühen Phasen funktioniert viel über Intuition, Vertrauen und Geschwindigkeit. Das trägt einen ziemlich weit. Aber irgendwann kippt das System. Rollen werden größer, Anforderungen komplexer – und plötzlich reicht es nicht mehr, dass jemand „gut ist“. Er oder sie muss auch schnell genug mit einer Rolle mitgewachsen sein.

Gleichzeitig verändert sich die Struktur selbst. Was am Anfang gebraucht wurde, gibt es in dieser Form später oft gar nicht mehr – oder es kommen komplett neue Anforderungen dazu, für die es vorher schlicht keine Rolle gab.

Mein größtes Learning: Man muss nicht nur die richtigen Leute holen und halten, sondern auch Rollen aktiv weiterentwickeln – und beides immer wieder neu aufeinander abstimmen. Sonst wächst das Unternehmen, aber die Organisation hält nicht mit.

In deiner aktuellen These triffst du einen wunden Punkt: Du sagst, die meisten Businesspläne scheitern nicht am Markt, sondern am falschen Team. Warum wird das People Scaling – im Gegensatz zum Skalieren von Produkt oder Vertrieb – von Gründer*innen oft so stiefmütterlich behandelt?

Marion Nöldgen: Weil es deutlich unangenehmer ist.

Produkt, Vertrieb, Zahlen – das ist rational. Da kann ich Hypothesen testen, optimieren, Entscheidungen treffen. Beim Team geht es um Menschen, Beziehungen, Loyalität und offene Konflikte. Da wird es erstens schnell persönlich und zweitens dauert es oft lange, bis die Probleme überhaupt sichtbar werden. Schlechte Produktentscheidungen merkt man relativ schnell. Schlechte Teamentscheidungen oft erst Monate später – wenn Strukturen schon verhärtet sind.

Viele hoffen dann, dass es sich „einfach einspielt“. Tut es aber meistens nicht.

Lass uns über ein sehr sensibles Thema sprechen: Heritage Hires. Oft wachsen Mitarbeiter der ersten Stunde plötzlich in Führungspositionen (z.B. als VP oder Head of) hinein, für die sie eigentlich (noch) nicht bereit sind. Ab wann wird Loyalität hier zum Wachstumsrisiko für das Unternehmen?

Marion Nöldgen: In dem Moment, in dem die Rolle mehr verlangt, als die Person leisten kann – und man es trotzdem laufen lässt. Loyalität ist extrem wertvoll. Gerade in der Anfangsphase. Aber sie ist kein Ersatz für Erfahrung oder Führungsfähigkeit.

Das Risiko entsteht nicht dadurch, dass jemand noch nicht so weit ist – das ist normal. Es entsteht, wenn man weder Rolle noch Besetzung anpasst, obwohl beides längst nicht mehr zusammenpasst.

Die menschliche Komponente ist hier extrem schwierig: Wie gehe ich als Gründer*in oder CEO das Gespräch mit einem hochverdienten Heritage Hire an, wenn ich merke, dass die Rolle zu groß geworden ist, ohne diese Person zu demotivieren oder gar ans Unternehmen zu verlieren?

Marion Nöldgen: Indem man Rolle und Besetzung klar trennt – und genau so ins Gespräch einsteigt. Also nicht über die Person sprechen, sondern über die Rolle: Was muss sie aktuell liefern? Und wo stehen wir heute? Oft ist die Lücke ziemlich offensichtlich – und auch, dass sie nicht realistisch zu schließen ist. Gleichzeitig sollte klar gemacht werden: Es geht nicht darum, die Person zu verlieren. Im Gegenteil – man möchte sie halten und gemeinsam schauen, in welcher Rolle sie künftig wirklich wirksam sein kann.

Die meisten spüren das selbst längst. Was fehlt, ist die klare, ehrliche Ansprache.

Wenn das sauber gemacht wird, stehen die Chancen gut, dass die Person bleibt – nur eben in einer für sie und das Unternehmen wirksamen Rolle.

Ignoriert man das Problem der überlasteten Führungskräfte, entstehen laut dir sogenannte Ghost Positions und Parallelstrukturen. Woran erkenne ich als Geschäftsführung rechtzeitig, dass mein Team anfängt, das eigentliche Organigramm heimlich zu umgehen? Gibt es typische Red Flags?

Marion Nöldgen: Ja, ziemlich klare sogar.

Entscheidungen dauern ungewöhnlich lange – oder werden plötzlich woanders getroffen. Themen „wandern“ durch die Organisation, bis sie jemand entscheidet.

Du siehst, dass Leute sich bewusst andere Ansprechpartner suchen als die eigentlich zuständige Führungskraft. Oder dass Dinge einfach selbst gelöst werden, um voranzukommen.

Das sind alles Signale dafür, dass die formale Struktur nicht mehr mit der Realität übereinstimmt.

Wenn das Kind bereits in den Brunnen gefallen ist und sich Ghost Positions etabliert haben – wie löst man diese Schattenstrukturen wieder auf, ohne dass das operative Geschäft zusammenbricht?

Marion Nöldgen: Auf jeden Fall nicht alle auf einmal!

Der erste Schritt ist Transparenz: sichtbar machen, wie Entscheidungen aktuell tatsächlich getroffen werden. Das ist oft schon ein Augenöffner.

Dann geht es darum, Verantwortung wieder sauber zuzuordnen – und konsequent dorthin zurückzugeben. Das braucht Zeit und Kommunikation.

Und ehrlich gesagt: In manchen Fällen kommt man nicht darum herum, auch personell etwas zu verändern. Alles andere ist Kosmetik.

Als Expertin für Organizational Design: Wie muss eine Unternehmensstruktur aufgebaut sein, die einerseits flexibel genug für die typische Start-up-Agilität ist, andererseits aber stark genug, um Phasen extremen Wachstums (z.B. nach einer Series A oder B) auszuhalten?

Marion Nöldgen: Sie muss klarer sein, als viele denken – aber nicht komplizierter.

Was es braucht, sind klare Rollen, klare Entscheidungswege und ein gemeinsames Verständnis davon, wer für was verantwortlich ist.

Flexibilität entsteht nicht durch Unklarheit, sondern dadurch, dass alle wissen, wo sie sich bewegen können. Wenn das fehlt, wird jede Veränderung anstrengend.

Wie bindet man Weiterbildung und Leadership-Training in ein Umfeld ein, in dem eigentlich immer die Devise „Execution first“ gilt?

Marion Nöldgen: Indem man es auch genau so behandelt: als Teil der Arbeit – nicht als Extra. Ich bin kein großer Fan von Wochenend-Workshops oder theoretischen Trainings „on top“. Gerade in frühen Wachstumsphasen bringt das wenig.

Entscheidend ist Training on the job. Das heißt konkret: Lernen passiert im Alltag. In echten Meetings, echten Entscheidungen, echten Situationen. Genau dort kann man direkt Feedback geben – zum Beispiel, wenn ein Teammeeting unklar geführt ist oder Erwartungen nicht sauber formuliert werden.

Es geht weniger um Theorie und mehr darum, in der konkreten Arbeit besser zu werden.

Zum Abschluss: Wenn du einem Gründungsteam, das gerade ein großes Funding abgeschlossen hat und kurz davor steht, sein Team zu verdreifachen, nur einen einzigen Rat mit auf den Weg geben dürftest – welcher wäre das?

Marion Nöldgen: Schaut euch ehrlich in die Augen und fragt euch: Was müssen wir konkret liefern, um das, was wir gepitcht haben, wirklich umzusetzen? Also: Welchen Output muss jede einzelne Rolle erzeugen – nicht high level, sondern ganz konkret, was ist das Ergebnis dieser Arbeit?

Wer verantwortet welchen Teil – und kann die Person das auch leisten?

Und wenn nicht, muss man es ansprechen. Früh. Und mittelfristig wahrscheinlich etwas verändern.

Danke, Marion, für die spannenden Insights!

Das Interview führte StartingUp-Chefredakteur Hans Luthardt

Boschs 200-Mio.-Euro-Wette: Kann der Industrieriese wirklich Start-up?

Bosch pumpt frische Millionen in seinen hauseigenen Venture Builder. Während andere Konzerne ihre Inkubatoren dichtmachen, will der Stuttgarter Hardware-Gigant externe Gründer*innen anlocken und tiefe Tech-Innovationen ausgründen. Ein vielversprechendes Modell für DeepTech-Start-ups – oder eine strategische Sackgasse?

Bosch Business Innovations, der Corporate Venture Builder der Bosch Gruppe, investiert in den kommenden fünf Jahren rund 200 Millionen Euro in den Aufbau neuer DeepTech-Ventures. Das ehrgeizige Ziel: Bis 2030 sollen 20 neue Start-ups außerhalb des Bosch-Kerngeschäfts aufgebaut und zur Marktreife geführt werden. Doch die Ankündigung fällt in eine Zeit, in der das Modell Corporate Venture Building (CVB) in Europa in einer tiefen Krise steckt. Konzern-Inkubatoren von SAP, Allianz oder ProSiebenSat.1 haben in der Vergangenheit längst die Segel gestrichen. Warum glaubt Bosch, die Ausnahme von der Regel zu sein?

DeepTech trifft auf Konzern-Ressourcen

Im Gegensatz zur reinen Investment-Tochter Bosch Ventures (Robert Bosch Venture Capital), die als klassischer Geldgeberin agiert, will Bosch Business Innovations Unternehmen von Grund auf selbst bauen. Zum Start konzentriert sich die Einheit auf drei hochkomplexe Bereiche: medizinische Fernüberwachung, softwaregesteuerte Fertigung und Carbon Capture.

Der Pitch an die Szene klingt verlockend: Bosch verschafft Gründungsteams einen kuratierten Zugang zu Patenten, Forschung, Testlaboren, Ingenieurwissen und globalen Lieferketten. Im Bereich Carbon Capture will man beispielsweise direkt auf bestehende Patente und technologische Vorarbeiten des Konzerns aufsetzen. Externe Gründerinnen und Gründer sollen dabei frühzeitig Verantwortung übernehmen und die Unternehmen von Anfang an aufbauen. Axel Deniz, Geschäftsführer von Bosch Business Innovations, formuliert es so: Man wolle die Technologie und die industrielle Stärke von Bosch mit der Geschwindigkeit und dem unternehmerischen Denken der Start-up-Welt verbinden.

Gegen den „CVB-Winter“

Dass Bosch genau jetzt diese Summen lockermacht, ist ein starkes Signal gegen den aktuellen „CVB-Winter“. Viele Konzern-Inkubatoren scheitern traditionell an der mangelnden Geduld des Mutterkonzerns, quälend langsamen Freigabeprozessen oder einer zu engen inhaltlichen Fesselung an das Bestandsgeschäft.

Bosch versucht, diese strukturellen Fehler zu umgehen, indem der Fokus explizit auf neuen Märkten jenseits des Kerngeschäfts liegt. Zudem öffnet sich die Einheit gezielt für die Außenwelt: Die Zusammenarbeit mit externen Venture Studios und Investor*innen soll den Zugang zu Ökosystemen verbessern und vor allem zusätzliches Kapital mobilisieren. Die Ventures sollen bis zur Investment Readiness begleitet werden und setzen dabei auf Co-Investments. Dass dieser Spin-off-Ansatz Früchte tragen kann, zeigte unlängst der erfolgreiche Exit des Corporate-Start-ups Bosch Advanced Ceramics, das aus dem Bosch-Inkubator hervorging und zum Jahreswechsel 2025/2026 an den japanischen Anlagenbauer Sintokogio verkauft wurde.

Wo liegt der Haken für Gründer*innen?

Trotz dieser Erfolge hat das Modell Tücken, die man kritisch prüfen muss. Die zentrale Frage für externe Gründer*innen lautet: Wie unabhängig kann ein Start-up wirklich agieren, wenn der entscheidende IP-Zugang (Patente, Technologie) vom Mutterkonzern kontrolliert wird?

  • Geschwindigkeit vs. Konzernstruktur: Start-ups brauchen Agilität und Pivot-Bereitschaft. Konzerne hingegen neigen dazu, sich durch Vetorechte oder strategische Kontrollmechanismen abzusichern. Es besteht immer die Gefahr, dass der Corporate-Partner eher als Bremse denn als Beschleuniger wirkt.
  • Die Cap-Table-Falle: Wenn Bosch das Initialkapital stellt, die Patente einbringt und die Infrastruktur liefert, bleibt für externe Gründungsteams oft nur ein Bruchteil der Anteile. Eine „schiefe“ Cap Table (Kapitalverteilung) kann jedoch spätere VC-Runden massiv erschweren, da externe Investor*innen motivierte Gründer*innen mit signifikanten Anteilen sehen wollen.
  • IP-Rechte: Wem gehört die Technologie, wenn das Start-up scheitert oder sich vom Konzern lösen will? Ohne saubere und gründungsfreundliche IP-Transfer-Bedingungen wird jedes Venture zum Gefangenen seines Inkubators.

Unser Fazit: Ein Deal für Heavy-Tech, nicht für Software-Shootingstars

Für Gründer*innen im B2C- oder reinen Software-SaaS-Bereich ist das Angebot von Bosch Business Innovations uninteressant; hier genügen klassische VCs und die eigene Agilität. Wer jedoch im DeepTech-Sektor gründen will – sei es in der industriellen Dekarbonisierung oder der Medizintechnik –, steht oft vor einem enormen Hardware- und Kapital-Bottleneck. Die Entwicklungskosten sind hier astronomisch hoch.

In genau diesen „Hard Tech2-Feldern kann das Angebot von Bosch ein echter Katalysator sein. Der Zugang zu einer der weltweit größten Patentbibliotheken und industrieller Skalierung senkt das Technologierisiko enorm.

Das 200-Millionen-Euro-Commitment ist ein wichtiges Bekenntnis zum DeepTech-Standort Deutschland. Wer als Gründungsteam einsteigt, sollte sich jedoch nicht von den großen Ressourcen blenden lassen, sondern vorab knallhart über Anteile, operative Eigenständigkeit und IP-Rechte verhandeln. Nur wenn Bosch den Gründer*innen echte Beinfreiheit lässt, entstehen hier bis 2030 tatsächlich 20 flugfähige Start-ups – und nicht nur teure, konzerninterne Forschungsprojekte.

Vom Notfallknopf zum KI-Begleiter: Patronus sammelt 11 Mio. Euro ein

Das 2020 von Ben Staudt und Tim Wagner gegründete Berliner Start-up Patronus sichert sich eine weitere Mio.-Finanzierungsspritze für seinen digitalen (Notruf-)Assistenten im Smartwatch-Format. Doch im stark umkämpften Senior*innen-Tech-Markt reicht ein schickes Design allein nicht mehr aus. Ein Blick hinter die Kulissen von Geschäftsmodell, Historie und wachsendem Wettbewerb.

Die Idee zu Patronus entstand aus einem klassischen Alltagsproblem, das viele Familien kennen: Gründer Ben Staudt erlebte bei seiner eigenen Großmutter, dass der traditionelle, klobige Hausnotrufknopf statt um den Hals zu hängen, lediglich als „Nachttischdekoration“ fungierte. Gemeinsam mit Mitgründer Tim Wagner rief er daraufhin im Jahr 2020 das Unternehmen in Berlin ins Leben. Vor der Veröffentlichung ihres ersten Produkts im Jahr 2021 führte das Team nach eigenen Angaben über tausend Gespräche mit potenziellen Nutzer*innen. Die zentrale Erkenntnis: Die Ablehnung herkömmlicher Notrufsysteme ist weniger technischer Natur, sondern vielmehr ein Problem der Würde und Stigmatisierung.

Mittlerweile ist das Team auf 70 Mitarbeitende angewachsen. Nachdem das Start-up in der Vergangenheit bereits eine beachtliche 27-Millionen-Euro-Runde abschließen konnte, fließen nun weitere 11 Millionen Euro Wachstumskapital in das Unternehmen. Bei dieser Runde wird das Konsortium von 3TS Capital Partners angeführt. Begleitet wird die Finanzierung von Grazia Equity sowie Bestandsinvestoren wie Singular, Burda Principal Investments, Adjacent, NAP und UVC Partners.

Das Produkt: Hohe Akzeptanz trifft auf KI-Visionen

Das Kernprodukt von Patronus ist eine Smartwatch, die sich optisch bewusst von klassischer Medizintechnik abhebt, verschiedene Farben bietet und wie eine herkömmliche Armbanduhr wirkt. Ausgestattet mit einer integrierten SIM-Karte stellt sie im Notfall auf Knopfdruck eine sofortige Verbindung zu einer hauseigenen, mit Fachpersonal besetzten 24/7-Notrufzentrale her.

Der nutzer*innenzentrierte Ansatz zeigt laut Unternehmenszahlen deutliche Wirkung:

  • Während klassische Hausnotrufgeräte laut Studien nur von 14 Prozent der Nutzer*innen durchgehend getragen werden.
  • Liegt die tägliche Tragequote der Patronus-Uhr bei 85 Prozent.
  • Mittlerweile verzeichnet das Start-up 25.000 aktive Kund*innen.
  • Die hauseigene Zentrale hat für diese Nutzer*innen bereits mehr als eine halbe Million Notrufe beantwortet.
  • Parallel dazu verbindet eine eigens entwickelte App 50.000 Angehörige mit den Senior*innen, um deren Status – wie den Standort oder ob die Uhr getragen wird – im Blick zu behalten.

Das frische Kapital fließt nun in den weiteren Ausbau der Marktführerschaft im mobilen Notrufsegment sowie in einen neuen Produktbereich: einen KI-Begleiter. Dieser soll als digitaler Assistent direkt am Handgelenk über die Patronus Uhr verfügbar sein. Da 12 Prozent der über 75-Jährigen in Deutschland an einem durchschnittlichen Tag kein einziges persönliches Gespräch führen, soll der Assistent dem Gefühl der Einsamkeit in stillen Stunden entgegenwirken.

Geschäftsmodell, Markt & Wettbewerb

So glänzend die Zahlen der Pressemitteilung wirken, verlangt das Geschäftsmodell im dynamischen AgeTech-Sektor eine differenzierte Betrachtung:

Der demografische Rückenwind: Der Bedarf an digitalen Lösungen für ältere Menschen wächst rasant. In Deutschland leben heute 9,6 Millionen Menschen im Alter von über 75 Jahren, in ganz Europa sind es 47,4 Millionen. Gleichzeitig nimmt die Zahl der pflegenden Angehörigen ab. Ein immer größerer Anteil will allein leben. Laut Destatis leben in Deutschland bereits 43 Prozent der Menschen über 75 Jahre allein.

Abo-Modell und Kassen-Abhängigkeit: Patronus refinanziert sich maßgeblich über ein Abo-Modell. Ein wesentlicher Wachstumstreiber ist dabei der deutsche Gesundheitsmarkt: Bei Vorliegen eines Pflegegrads kann die Pflegekasse die monatlichen Nutzungsgebühren (die Software, SIM-Karte und Leitstelle abdecken) stark bezuschussen. Ohne diese staatlichen Subventionen hätten viele Senioren Schwierigkeiten, die fortlaufenden Service-Kosten zu tragen. Diese Abhängigkeit von gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen bleibt ein strukturelles Risiko.

Der harte Hardware-Wettbewerb: Patronus positioniert sich als digitaler Marktführer im mobilen Notrufsegment in Deutschland. Doch die Konkurrenz holt auf. Dedizierte Senior*innen-Smartwatches anderer Anbieter*innen bieten ebenfalls moderne Designs, SIM-Karten, Notruf-Sprachverbindungen und teils automatische Sturzerkennungen an. Zudem dringen Tech-Giganten tief in den Markt ein: Apple Watches verfügen längst über präzise Sturzerkennungen und EKG-Funktionen und werden zunehmend von technikaffinen "Best Agern" adaptiert. Der langfristige Burggraben von Patronus muss daher zwingend in der nahtlosen, stark vereinfachten Software-Integration und der menschlichen Notrufzentrale liegen – die Hardware allein ist auf Dauer austauschbar.

Das ethische Dilemma der KI: Einsamkeit unter älteren Menschen ist ein anerkanntes Gesundheitsrisiko, das die kognitive Leistungsfähigkeit beeinflussen, das Demenzrisiko erhöhen und die Lebenserwartung verkürzen kann. Die Lösung von Patronus, diesem Problem mit einem KI-Begleiter zu begegnen, ist innovativ, aber ethisch sensibel. Altersforscher warnen davor, dass "künstliche" Gespräche den Drang nach echten sozialen Interaktionen mindern könnten. Dass Patronus selbst betont, der KI-Begleiter solle menschliche Nähe nicht ersetzen, sondern nur eine Antwort für Stunden bieten, in denen niemand da ist, ist ein wichtiger Disclaimer. Dennoch muss das Unternehmen in der Praxis beweisen, dass die KI im sensiblen Pflegeumfeld echte Empathie simulieren kann, ohne die Nutzer*innen zu verwirren.

Unser Fazit

Patronus zeigt, wie man durch konsequentes User-Centric-Design einen verstaubten Markt aufbricht und stigmatisierte Produkte salonfähig macht. Die neuen 11 Millionen Euro geben dem Start-up den nötigen Spielraum für technologische Innovationen. Um die hohe Bewertung nachhaltig zu rechtfertigen, muss Patronus künftig jedoch beweisen, dass der Vorstoß in die künstliche Intelligenz ethisch sauber umgesetzt wird und man dem zunehmenden Hardware-Preisdruck der Wettbewerber*innen standhalten kann.

Omegga sichert 10 Mio. EUR gegen das Kükentöten

Das 2020 gegründete Münchner Start-up Omegga sichert sich Seed-Kapital für seine optische KI-Spektroskopie. Unsere Marktanalyse.

Omegga wurde 2020 von Katharina Hesseler, Till Nöllgen und Paul Günther gegründet. Zum erweiterten Gründer:innenkreis gehören zudem Moritz Eder, Kyle Hiroyasu und Clara Kaufhold. Das Team bündelt Expertise in den Bereichen KI, Optik und industrielle Systeme. In den vergangenen Jahren entwickelte das Team seine Technologie kontinuierlich vom Prototypen zum Industriestandard weiter und konnte sich bereits 2023 eine Pre-Seed-Finanzierung sowie 2024 Fördermittel des European Innovation Council (EIC) sichern.

CEO und Mitgründerin Katharina Hesseler sieht in dem Einstieg der neuen Partner, die „tiefes technologisches Verständnis mitbringen“, ein „starkes Signal für das enorme Potenzial unseres Ansatzes, einen neuen Standard in der Industrie zu setzen“. Das frische Kapital soll in den gezielten Ausbau des Teams und die kommerzielle Skalierung der Technologie fließen.

Das Problem und die technologische Lösung

Der erste und bereits kommerziell verfügbare Use Case von Omegga widmet sich einem der massivsten ethischen Probleme der modernen Landwirtschaft. Jährlich werden weltweit Milliarden männlicher Küken direkt nach dem Schlüpfen getötet, da sie weder Eier legen noch für die Masthaltung wirtschaftlich nutzbar sind.

Mit der sogenannten spektralen Intelligenz – der Kombination aus KI und Spektroskopie – will Omegga das Unsichtbare sichtbar machen. Im Gegensatz zu vielen Marktbegleitern wählt Omegga einen rein optischen, nicht-invasiven Weg. Durch spezielle Kameras und Lichtfrequenzen werden die Eier im Brutkasten gescannt. Laut eigenen Angaben bietet das Start-up damit die früheste am Markt kommerziell verfügbare Technologie, um das Geschlecht noch vor dem Schlüpfen zu bestimmen. Das System ist bereits bei Kund*innen im laufenden industriellen Produktionsbetrieb im Einsatz.

Markt, Wettbewerb & regulatorischer Druck

Der Markt für das „In-Ovo-Sexing“ wächst rasant, primär getrieben durch den Gesetzgeber. In Deutschland ist das Kükentöten seit 2022 gesetzlich verboten, Frankreich zog nach, und ein EU-weites Verbot wird debattiert. Der Zwang zur Adaption in den Brütereien ist entsprechend hoch.

Omegga tritt in ein Feld ein, das bereits von finanzstarken Konkurrenten besetzt ist:

SELEGGT: Gilt als früher Pionier auf dem Markt. Das Unternehmen nutzt hormonelle Tests am 9. Bruttag, wofür das Ei mittels eines Lasers winzig klein geöffnet werden muss (minimal-invasiv).

In Ovo: Das niederländische Unternehmen setzt auf Flüssigkeitsanalysen mittels Massenspektrometrie am 9. Bruttag und sicherte sich erst kürzlich ein 42-Millionen-Euro-Darlehen der Europäischen Investitionsbank (EIB).

Agri Advanced Technologies (AAT): Die Tochter der EW Group dominiert weite Teile des Marktes mit hyperspektraler Bildgebung, die primär für braune Eier zwischen dem 11. und 13. Tag genutzt wird.

Der entscheidende Vorteil von Omegga: Die Methode kommt völlig ohne Verbrauchsmaterialien wie Chemikalien oder feine Nadeln aus. Da die Eier bei der rein optischen Methode unversehrt bleiben, entfällt das systembedingte Kontaminationsrisiko, das bei invasiven Verfahren entstehen kann.

Unsere Einordnung

Trotz der vielversprechenden Technologie steht Omegga vor Herausforderungen:

Hardware-Skalierung in rauen Umgebungen: Die Systeme müssen in den feuchten, warmen und staubigen Inkubatoren industrieller Brütereien über Jahre hinweg wartungsarm laufen. Hier muss das Start-up beweisen, dass sich die Technologie reibungslos in den globalen Massenbetrieb integrieren lässt.

Der regulatorische „Faktor Zeit“: Rein optische Modelle benötigen oft bis zum 12. Tag für eine verlässliche Auswertung. Sollte die Politik die „Tag 6“-Frist künftig strikt durchsetzen, müssen die KI-Modelle von Omegga beweisen, dass sie derart früh hochpräzise Ergebnisse liefern.

Die Plattform-Vision – Fluch oder Segen?

Omegga positioniert seine Lösung ausdrücklich als Plattformtechnologie für die Landwirtschaft, Lebensmittelproduktion und industrielle Qualitätskontrolle. Wie stark dieses Narrativ bei den Geldgebern verfängt, zeigen die Statements zur aktuellen Runde: Laut Christian Knott (Capnamic) entsteht hier eine Technologie „mit dem Potenzial, gleich mehrere Industrien grundlegend zu verändern“. Auch Mason Sinclair (IQ Capital) lobt die Schaffung einer „Plattform für die nicht-invasive und branchenübergreifende Materialanalyse“.

Dass solche Visionen bei Investor*innen beliebt sind, da sie den adressierbaren Markt massiv vergrößern, ist nachvollziehbar. Für ein 17-köpfiges Start-up birgt die gleichzeitige Erschließung neuer Industriezweige jedoch die Gefahr einer operativen Verzettelung. Der Fokus muss zunächst darauf liegen, den Geflügelmarkt zu durchdringen.

Fazit

Gelingt es Omegga, die rein optische Methode in der Breite zu skalieren und die Genauigkeit auf die allerersten Bruttage zu trainieren, hat das Münchner Start-up einen signifikanten Hebel gegen invasiv arbeitende Wettbewerber. Die 10-Millionen-Euro-Runde ist ein klarer Vertrauensbeweis der Investor*innen in einem schwierigen Funding-Umfeld.

Energie-Betriebssystem fürs Mehrfamilienhaus: Berliner Start-up VREY sichert sich 3,3 Millionen Euro Seed-Kapital

Das Climate-Tech-Start-up VREY sammelt eine Millionenfinanzierung ein, um sich als zentrales „EnergyOS“ für Vermieter*innen zu etablieren. Doch der Markt ist umkämpft und hält operative Tücken bereit.

VREY (rechtlich firmierend unter RE Joule GmbH ) hat den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,3 Millionen Euro bekannt gegeben. Angeführt wird die Runde von Rubio Impact Ventures. Als weitere Investor*innen steigen der High-Tech Gründerfonds (HTGF) sowie der Impact-Investor Kopa Ventures ein. Das frische Kapital soll in die Skalierung des aktuell rund 20-köpfigen Teams sowie in die Weiterentwicklung der eigenen Software-Plattform fließen.

Warum PV auf Mietshäusern bisher oft scheiterte

Solaranlagen auf Einfamilienhäusern sind längst ein Erfolgsmodell, doch auf Mehrfamilienhäusern galten sie lange als operativ komplex und wirtschaftlich wenig attraktiv. Der Hauptgrund: Vermieter*innen, die ihren Mieter*innen Strom vom eigenen Dach anbieten wollten, fielen beim klassischen Mieterstrom-Modell schnell in die Pflichten eines vollwertigen Energieversorgers. Sie mussten unter anderem eine Vollversorgung garantieren – also auch dann Reststrom einkaufen und liefern, wenn die Sonne nicht schien. Komplexe Abrechnungsprozesse und teure Messtechnik schreckten zusätzlich ab.

Mit der Einführung der „Gemeinschaftlichen Gebäudeversorgung“ (GGV) entfällt ein Großteil dieser Hürden, insbesondere die Notwendigkeit für Eigentümer*innen, selbst als Energieversorger*innen aufzutreten.

VREY als „EnergyOS“

Genau auf diese regulatorische Neuerung setzt VREY. Das Start-up kombiniert eine automatisierte Abrechnungssoftware mit der Zulassung als zertifizierter Messstellenbetreiber. VREY positioniert sich damit als eine Art Betriebssystem („EnergyOS“) für die Messung, Abrechnung und Steuerung von Energieflüssen im Mehrfamilienhaus.

Die Wertschöpfung ist in der Theorie für alle Parteien lukrativ:

  • Vermieter*in: Eine typische 30-kWp-Anlage auf einem Zehn-Parteien-Haus kann laut VREY rund 5.500 Euro an zusätzlichen jährlichen Einnahmen generieren.
  • Mieter*in: Bewohner*innen können ihren Strom bis zu 20 Prozent günstiger beziehen, was laut Unternehmensangaben jährlichen Einsparungen von etwa 120 bis 250 Euro entspricht.

Hohes Tempo seit Gründung

Gegründet wurde VREY im Jahr 2024 von Julius Pahmeier und Cedric Jaeger. Das Tempo des Gründerduos ist beachtlich: Laut Unternehmensangaben hat VREY bereits eine dreistellige Anzahl von Projekten in allen 16 Bundesländern umgesetzt. Die Kundschaft reicht von privaten Vermietern bis hin zu großen Immobilienunternehmen und Wohnungsbaugenossenschaften.

Flaschenhälse und Konkurrenzkampf

Der adressierbare Markt für VREY ist mit über 20 Millionen potenziellen Wohneinheiten in Deutschland enorm. Doch das Start-up bewegt sich keinesfalls im luftleeren Raum.

Der Wettbewerb: Die Marktchancen der GGV haben auch andere Player erkannt. Etabliertere Lösungsanbieter wie Einhundert Energie, Metergrid, Pionierkraft oder das zu Enviria gehörende prosumergy adressieren den Markt für dezentrale Energieversorgung teils seit Jahren mit eigenen Hard- oder Softwarelösungen. VREY muss in der Praxis beweisen, dass die eigene Plattform-Architektur der Konkurrenz langfristig überlegen ist.

Operative Hürden: Obwohl die gesetzlichen Rahmenbedingungen verbessert wurden, ist die Umsetzung oft steinig. Branchenverbände wie die Deutsche Gesellschaft für Sonnenenergie (DGS) kritisieren, dass die Umsetzung der GGV in Deutschland derzeit vielerorts an strukturellen Blockaden der klassischen, grundzuständigen Messstellenbetreiber scheitert. Es kommt zu Verzögerungen beim zwingend notwendigen Einbau intelligenter Messsysteme (Smart Meter).

VREY umgeht diesen Flaschenhals clever, indem das Unternehmen selbst als zertifizierter Messstellenbetreiber agiert und sich so autark von lokalen Netzbetreiber*innen macht. Dennoch bleibt eine zweite operative Hürde bestehen: Die Installation der Anlagen. Hier verlässt sich VREY auf lokale, frei wählbare Installationsbetriebe. Das Wachstum des Start-ups korreliert somit unweigerlich mit den Kapazitäten und dem anhaltenden Fachkräftemangel im deutschen Handwerk.

Fazit

VREY zeigt, wie Start-ups durch neue regulatorische Rahmenbedingungen Märkte erschließen können, die vorher als unprofitabel galten. Die Kombination aus Software-Abrechnung und der Lizenz als eigener Messstellenbetreiber ist ein starker USP, um bürokratische Trägheit zu umschiffen. Mit der soliden Seed-Finanzierung im Rücken hat das Team nun den nötigen Spielraum, um im Kampf um die deutschen Mietshaus-Dächer eine entscheidende Rolle einzunehmen – sofern die Koordination mit dem Handwerk reibungslos skaliert.

Spritgeld für den Start-up-Motor: PR-Stunt oder genialer Dealflow-Generator? Der neue „GründerTank“ von Christopher Obereder im Check

Reisekosten, Tankrechnungen und Bahntickets sind für junge Bootstrapping-Start-ups oft schmerzhafte Posten. Der Münchner Investor und Ex-Silicon-Valley-Macher Christopher Obereder will mit einer neuen privaten Initiative für Start-ups in Deutschland genau hier ansetzen. Ein Gesamtbudget von bis zu 100.000 Euro steht für betriebliche Mobilitätskosten bereit. Doch hinter der pragmatischen Fördermittel-Story verbirgt sich ein überaus cleveres Geschäftsmodell zur Startup-Akquise. Eine Einordnung.

Wer den GründerTank verstehen will, muss zunächst auf seinen Initiator blicken. Christopher Obereder, in der Szene oft schlicht Startup-Chris genannt, ist kein Unbekannter. Bereits 2017 landete er als 26-Jähriger auf der renommierten „Forbes 30 Under 30“-Liste. Im Silicon Valley erarbeitete er sich einen Ruf als Experte für virales Marketing. Mit Exits und Engagements bei Hit-Apps wie Tellonym baute er sich finanzielles Gewicht auf. Durch medienwirksame Formate, wie die von ihm initiierte Bayern 3 Startup Challenge, brachte er das Thema Start-up-Finanzierung einem breiten Publikum nahe. Heute leitet er von Taufkirchen aus die Start-up-Chris Ventures GmbH und investiert gezielt in junge Tech-Unternehmen.

Spritgeld statt Folien-Bingo

Mit dem GründerTank, der von Unicorn AI unterstützt wird, ruft Obereder nun eine konkrete Mobilitätsförderung ins Leben. Der Fokus liegt dabei nicht auf schönen Präsentationen, sondern auf der harten operativen Realität. Unterstützt werden können je nach Einzelfall unter anderem Kraftstoffkosten für geschäftliche Fahrten, ÖPNV-Tickets, Carsharing oder Reisen zu Messen und Investoren.

Obereders Argumentation ist bestechend pragmatisch: „Wir tanken nicht nur Autos. Wir helfen Gründerinnen und Gründern, in Bewegung zu bleiben“, erklärt der Investor. „Viele Programme sprechen über Innovation. Mich interessiert, ob Gründer wirklich unterwegs sind, Kunden treffen, Feedback einsammeln und Momentum aufbauen. [...] Wenn Bewegung im Alltag ein echter Hebel ist, soll sie nicht an ein paar Rechnungen scheitern.“

Erstes gefördertes Start-up dieser Initiative ist Kluuu, eine innovative Lernplattform, die es Studierenden ermöglicht, ihren Lernstoff in interaktive Quizze umzuwandeln. Deren Vertreter Leon Sean Brown bestätigt den Schmerzpunkt vieler Start-ups: „Die Tankpreise sind hoch, operative Wege kosten Zeit und Geld, und genau dort entsteht oft der nächste Wachstumsschritt.“ Gerade in der frühen Phase zähle jeder Euro.

Der wahre Motor: Dealflow zum Discount-Tarif

Liest man die Ankündigung, wirkt das Projekt sehr wohlwollend. Doch bei genauerer Betrachtung erweist sich der GründerTank als strategisches Meisterstück der Dealflow-Generierung für Obereders Investmentvehikel.

  1. Geringer Kapitaleinsatz, maximaler Einblick: Die ausgelobten 100.000 Euro sind ein Gesamtbudget. Im Gegenzug für die Chance auf die Übernahme von Zugtickets oder Tankrechnungen reichen unzählige Start-ups ihre Unterlagen und Traktionsdaten ein. Für einen professionellen Investor ist dies ein unschlagbar kostengünstiger Weg, um an hochqualitative, topaktuelle Unternehmensdaten der umtriebigsten Frühphasen-Gründer*innen des Landes zu gelangen. Reguläre Venture-Capital-Fonds geben für das Scouting ein Vielfaches dieses Budgets aus.
  2. Skalierung durch künstliche Intelligenz: Die Flut an Bewerbungen wird nicht mühsam per Hand sortiert. Die eingereichten Unterlagen werden zunächst KI-gestützt vorbewertet. Die KI dient ausschließlich der Vorbewertung und Priorisierung, bevor am Ende Menschen die finale Auswahl treffen.
  3. Exzellentes PR-Narrativ: Die Story positioniert Obereder als echten „Hands-on“-Macher und adressiert ein spürbares Problem. Ein Rechtsanspruch auf Teilnahme oder Förderung besteht dabei ausdrücklich nicht, weshalb das finanzielle Risiko für den Initiator absolut gedeckelt ist.

Fazit: Mitfahren, aber smart

Sollten junge Unternehmerinnen und Unternehmer beim GründerTank mitmachen? Die Antwort lautet: Ja, aber mit strategischem Bewusstsein. Für Bootstrapping-Teams bietet das Programm eine unkomplizierte Hilfe. Wer den Zuschlag erhält, gewinnt nicht nur finanzielle Beinfreiheit, sondern landet unweigerlich auf dem Radar eines bestens vernetzten Investors.

Gründer*innen müssen sich jedoch des Tauschgeschäfts bewusst sein: Sie gewähren tiefe Einblicke in ihr Geschäftsmodell, um im Gegenzug potenziell Mobilitätskosten erstattet zu bekommen. Man sollte das Programm daher weniger als reine Spendenaktion betrachten, sondern vielmehr als das, was es im Kern ist: Einer der innovativsten und kosteneffizientesten Start-up-Scouting-Funnel der aktuellen Szene.

Fahrfuchs: Kein Führerschein, aber das Auto neu gedacht

Die Gründer Florian Ritzel und Jannik Kirchhoff aus Hamburg wollen das Problem der versteckten Autokosten lösen. Ihre App Fahrfuchs kletterte ohne Marketingbudget in die Top 100 der Finanz-Charts im App Store – eine klassische Bootstrapping-Erfolgsgeschichte. Doch wie tragfähig ist das Geschäftsmodell, wenn etablierte Konkurrenten den Markt beherrschen?

Während andere Abiturient*innen für Klausuren büffeln, programmierten Florian Ritzel und sein Mitgründer Jannik Kirchhoff (beide 18) ein Start-up. Die Initialzündung war laut den beiden Hamburger Gymnasiasten eine gesellschaftliche Beobachtung: Die Belastung durch Mobilitätskosten. „Die alleinerziehende Mutter sollte nicht an der Zapfsäule stehen müssen und entscheiden, ob sie ihr Kind in die Kita oder sich selbst zur Arbeit fährt“, beschreibt Ritzel die Motivation hinter dem Projekt. Die amüsante Ironie ihrer Gründung: Die Fahrfuchs-Gründer besitzen aktuell nicht einmal einen Führerschein.

Auf die naheliegende Skepsis bezüglich dieses fehlenden „Nutzer-Wissens“ reagiert Florian Ritzel offensiv: „Natürlich gibt es immer Leute, die unsere Idee kritisieren. Und fehlendes Nutzerwissen ist gerade am Anfang schwierig, vor allem, wenn man eine App bauen möchte, die möglichst vielen Menschen hilft.“ Doch aus der vermeintlichen Schwäche machten sie eine Stärke durch maximale Nutzerorientierung. „Wir haben bereits vorher im Umfeld rumgefragt, was die Leute eigentlich brauchen, und danach gezielt um Feedback gebeten“, erklärt der Gründer. Der Erfolg gibt ihnen recht: „Inzwischen erreichen uns täglich dutzende Mails mit Tipps – was die Nutzer*innen sich wünschen und wie wir die App verbessern können. Dadurch wird uns das Ganze nicht zum Verhängnis, sondern sogar zum Vorteil.“

Mit Fahrfuchs wollen sie den rund 48,5 Millionen Pkw-Halter*innen in Deutschland auf den Cent genau aufzeigen, wo das Auto wirklich Geld frisst. Denn der teure Kraftstoff ist nur ein Teil der Wahrheit. Falsche Versicherungstarife, unbemerkter Wertverlust, Wartung und vergessene Pendlerpauschalen reißen oft weitaus größere Löcher ins Budget. Die Resonanz ist für die frühe Phase beachtlich: Ganz ohne bezahltes Marketing sammelte die App schnell über 700 Downloads ein – eine für den Massenmarkt zwar noch bescheidene Zahl, die jedoch ausreichte, um mehrfach in die Top 100 der Finanz-Charts im App Store zu stürmen. Zudem generierte das Projekt rein organisch Presseberichte, unter anderem in der FAZ, der SWP und bei Antenne Bayern.

Holistischer Ansatz statt reiner Tank-App

Auf den ersten Blick wirkt Fahrfuchs wie ein weiterer Spritpreis-Radar. Die App zieht in Echtzeit Daten der Markttransparenzstelle für Kraftstoffe, listet Ladesäulen für E-Autos und alarmiert per Push-Nachricht bei günstigen Preisen. Der entscheidende Pivot ist jedoch das ganzheitliche Kostentracking: Die Gründer haben einen eigenen Versicherungsrechner sowie einen Steuer-Sparrechner integriert, bieten detaillierte Monatsreports an und binden die Nutzer*innen über einen Gamification-Ansatz („Sparfuchs-Score“). Ein zentrales Versprechen in Zeiten von Datenskandalen: Alle sensiblen Nutzer*innendaten werden lokal auf dem Endgerät gespeichert – es gibt keine zentrale Cloud.

Angesprochen auf die Skalierbarkeit dieses Modells bezieht Jannik Kirchhoff klar Stellung: „Die lokale Datenspeicherung ist gerade in Deutschland kein strategisches Eigentor. Ich halte nichts für wichtiger, als die privaten Daten unserer Nutzer*innen zu schützen“. Er warnt vor den Risiken zentraler Speicherlösungen: „Niemand muss wissen, wo ich wohne, wohin ich morgens fahre oder wo meine Kinder zur Kita gehen. Wir haben in der Vergangenheit immer wieder gesehen, dass jeder gehackt werden kann. Und gerade als junge Entwickler können und wollen wir diese Verantwortung nicht übernehmen“. Personalisierte Spar-Vorschläge ließen sich laut Kirchhoff auch direkt auf dem Smartphone „hervorragend realisieren“.

Ein echtes Haifischbecken

Die Vision ist ambitioniert, doch der Markt ist hart umkämpft. Die Konkurrenz reicht von Excel-Tabellen bis zu Platzhirschen wie Spritmonitor oder Giganten wie Clever Tanken. Warum also wechseln? Florian Ritzel gibt sich selbstbewusst: „Die Spritpreis-Übersicht ist bei uns nur eines von vielen Features – nicht der Hauptteil. Wer Spritmonitor so gut findet, darf dort gerne bleiben.“ Der Fokus liege woanders: „Wer aber wirklich tracken möchte, was sein Auto insgesamt kostet, der kann das eben nur bei uns. Diese Gesamtheit an Features gibt es bisher in keiner anderen App in dieser Form.“ Selbst das Argument der manuellen Excel-Tabelle lässt er nicht gelten: „Natürlich kann man sich das selbst in Excel bauen – aber darauf haben die meisten Leute schlicht keine Lust. Genau deswegen sind wir so gut.“

Kritisch hinterfragt

Trotz des Aufklärungscharakters ist Fahrfuchs kein reines Hobbyprojekt; In-App-Käufe für eine „Plus“-Version (0,99 €/Monat) sowie eine „Pro“-Version (2,99 €/Monat bzw. 19,99 €/Jahr) bilden das Monetarisierungsmodell. Ob die selbstgestrickte Mathematik hinter dem Versicherungsrechner, der auf hunderten per Hand durchgerechneten Profilen basiert, ohne echte API-Schnittstellen dauerhaft standhält, bleibt abzuwarten.

Wie viele Abonnent*innen braucht es, um nach dem Abitur davon zu leben? Jannik Kirchhoff rechnet vor: „Ehrlicherweise vermutlich mehr als 10.000 zahlende Abonnent*innen – aber das ist zunächst auch nicht unser Ziel.“ Aktuell stehe das Lernen im Vordergrund: „Wir wollen vor allem Erfahrungen sammeln durch das, was wir machen, und gleichzeitig die laufenden Kosten decken. Das sollte demnächst möglich sein.“

Für die Zeit nach dem Abschluss hält er sich alle Türen offen: „Risikokapital halte ich ab dem Moment für unumgänglich, an dem wir wirklich konkret expandieren wollen. Das wird vermutlich nach dem Abitur der Fall sein. Dann muss man schauen, ob es sich lohnt, Anteile abzugeben oder Kredite aufzunehmen.“ Sein Fazit: „Spannend wird es erst, wenn wir die Idee wirklich groß skalieren wollen.“

Ein exzellentes MVP mit Pivot-Potenzial

Fahrfuchs ist ein Lehrbuchbeispiel für ein hervorragendes Minimum Viable Product (MVP). Um jedoch hochprofitabel zu werden, könnte mittelfristig ein Wechsel hin zur Affiliate-Provision für Versicherungswechsel nötig sein. Doch hier bremst Florian Ritzel bewusst: „Versicherungspartner wollen wir zunächst bewusst nicht werden, denn einer der entscheidendsten Punkte unserer App ist, dass wir Versicherungsdaten unabhängig zur Verfügung stellen.“

Sein Ziel ist technologische Exzellenz: „Meilenstein eins ist, den Versicherungsrechner so akkurat zu machen, dass wir auf Check24-Niveau sind – ohne dafür Provisionen zu kassieren.“ Zudem plane man Kooperationen mit Fahrschulen und Werkstätten, um die Leute genau dort zu erreichen, „wo sie am meisten ans Auto denken“. Die größte Hürde bleibt derweil technischer Natur: „Meilenstein drei ist die Android-Version – das ist allerdings extrem schwer umzusetzen, gerade wenn man iOS-Coding gewohnt ist.“ Dennoch verspricht er: „Wir planen das aber innerhalb der nächsten drei Monate.“

Der Grundstein ist gelegt. Nun müssen die beiden Hamburger beweisen, dass sie nach dem Abitur nicht nur programmieren, sondern auch unternehmerisch durch den dichten Verkehr des Mobilitätsmarktes navigieren können.

BRYCK Startup Alliance: Vom Kohlenpott zum Code-Pott

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) hat mit den exist Startup Factories ein hochambitioniertes Förderprogramm aufgesetzt. Das Ziel: Wissenschaftliche Erkenntnisse sollen schneller und skalierbarer in die Wirtschaft überführt werden. Eines der Leuchtturmprojekte entsteht derzeit im Ruhrgebiet. Wir werfen einen Blick auf den Status quo der BRYCK Startup Alliance, die Macher*innen im Hintergrund und die Frage, was das Konstrukt Gründenden in der Praxis wirklich bringt.

Deutschland habe ein Transferproblem, so die Analyse der Initiatoren. Während die heimischen Universitäten in der Grundlagenforschung weltweit Spitzengeschwindigkeiten fahren, gerate der Motor ins Stottern, sobald es darum gehe, aus diesen Erkenntnissen marktreife Unternehmen zu formen. Genau hier setzen die geförderten exist Startup Factories an. Sie haben den Auftrag, die Quantität und Qualität wissensbasierter Ausgründungen signifikant zu steigern.

Das Silicon Valley der Schwerindustrie?

Geführt wird die BRYCK Startup Alliance, die 2025 als einer der Sieger des exist-Wettbewerbs gekürt wurde, von einem fünfköpfigen Führungsteam um Geschäftsführer Philipp Herrmann. Herrmann, selbst Seriengründer und Investor, soll die Brücke zwischen akademischer Forschung und traditionellen Corporate-Strukturen schlagen. Das Ziel ist gewaltig: Das Ruhrgebiet soll sich zur führenden Modellregion für industrielle Erneuerung in Europa wandeln.

Warum aber ausgerechnet DeepTech und nicht etwa digitale B2B-Software, wo die Einstiegshürden niedriger wären? Herrmann stellt klar: „Weil wir hier nicht die x-te Region bauen sollten, die versucht, ein kleines Silicon Valley zu spielen.“ Das Ruhrgebiet habe andere Stärken, wie eine enorme Dichte an Hochschulen, Industrie und konkreten Anwendungsfeldern. Für ihn liegt die Zukunft Europas nicht in reinen Softwaremodellen, sondern in Feldern wie Energie, Wasserstoff oder industrieller Effizienz. „DeepTech hat für diese Region einen anderen Hebel“, betont er. Wenn hier etwas funktioniere, habe es echte Wirkung auf industrielle Prozesse und neue Wertschöpfung. Sein Fazit für die Region: „Nicht den schnellsten Hype, sondern den nachhaltigsten Umbau.“

Eine beispiellose Allianz – und potenzielle Corporate-Falle?

Das Fundament der Allianz ist massiv: Die Universitätsallianz Ruhr kooperiert mit der RAG-Stiftung und dem Initiativkreis Ruhr, einem Bündnis aus über 70 Konzernen wie E.ON oder RWE. Für Start-ups klinge das theoretisch nach einem Sechser im Lotto. In der Praxis jedoch drohen agile Gründer*innen oft in den bürokratischen Mühlen der Großkonzerne zu ersticken.

Herrmann räumt unumwunden ein: „Die Gefahr besteht absolut.“ Große Unternehmen seien nicht per se schnell, und Konzernprozesse könnten für junge Teams zermürbend sein. Die Allianz setze daher nicht auf bloßes Networking, sondern auf harte Vorsortierung. „Unser Job ist, viel stärker vorzusortieren: Wo gibt es ein echtes Problem? Wo gibt es auf Unternehmensseite jemanden, der das Thema wirklich treiben will?“ Ein echter „Fast Track“ sei am Ende immer ein gut vorbereiteter Prozess. Zwar werde dadurch nicht jede Reibung verschwinden, aber man könne die Wahrscheinlichkeit für erfolgreiche Pilotprojekte massiv erhöhen.

Status quo: Die Realitätsprüfung

Seit dem Start ist viel passiert: Weit über 130 Start-ups haben die Programme bereits durchlaufen. Zudem wurde mit „GF BRYCK Ventures“ ein 10-Millionen-Euro-Fonds für Frühphasen-Investments etabliert. Doch Herrmann gibt zu, dass zwischen Masterplan und Realität oft Welten liegen.

Besonders die Kluft zwischen Universität, Start-up und Konzern habe ihn in der täglichen Arbeit gefordert. Man habe gelernt, dass ein gutes Ökosystem neben einem „Nordstern“ vor allem „sehr viel operative Kleinarbeit an all den zu verändernden Schnittstellen“ benötige. DeepTech sei eben kein Sprint. „Das Ruhrgebiet verändert man auch nicht mit einer großen Überschrift“, so Herrmann. Vielmehr verändere man es Schritt für Schritt durch funktionierende Beispiele.

Der harte Weg aus dem Labor

Zwei der größten „Start-up-Killer“ bei Uni-Ausgründungen sind ungeklärte Patentrechte (IP) und einseitige Teams aus Forschenden ohne Vertriebserfahrung. Herrmann fordert hier bei den IP-Prozessen vor allem Geschwindigkeit und Verlässlichkeit. „Nichts ist schädlicher als Monate der Unklarheit.“

Gleichzeitig legt er den Fokus auf das Matching der Teams. Während die „Nerds“ aus dem Labor für die Technologie unverzichtbar seien, entstehe ein Unternehmen erst, wenn technologische Exzellenz und unternehmerische Kompetenz zusammenkommen. Er plädiert für ein neues Selbstverständnis: „Ich finde auch, wir müssen weg von diesem alten Denken, dass Forschung und Unternehmertum zwei getrennte Welten seien. Im Idealfall ist Unternehmertum der Weg, wie aus guter Forschung Wirkung wird.“

Was kostet die Förderung?

Mit dem neuen Fonds investiert die Allianz bis zu 300.000 Euro in der ganz frühen Phase. Pauschale Deal-Terms gebe es dabei bewusst nicht, da die Situationen der Teams zu unterschiedlich seien. Herrmann betont jedoch ein wichtiges Prinzip: „Frühphasenfinanzierung darf Gründer nicht klein, sondern muss sie handlungsfähig machen.“

Da 300.000 Euro bei DeepTech-Hardware oft nur ein Anfang sind, müsse man das „Valley of Death“ durch breitere Kapitalzugänge schließen. Er sieht hier eine große Aufgabe für ganz Europa: „Wir brauchen mehr geduldiges Kapital und bessere Anschlussfinanzierung für wissenschaftsbasierte Unternehmen.“ Ziel sei es, die Teams so aufzustellen, dass sie auch die nächste und übernächste Runde erreichen können.

Ausblick: Eine Milliarde fürs Ruhrgebiet

Bis 2030 sind die Ziele messbar: 1.000 wissenschaftsbasierte Ausgründungen und eine Milliarde Euro mobilisiertes Risikokapital. Ob das Projekt ein Erfolg wird, mache Herrmann an substanziellen Ergebnissen fest.

„Im Kern werden wir nur dann wirklich Strahl- und Magnetkraft auf europäischer Ebene entwickeln, wenn aus unseren Startups groß skalierte Unternehmen entstehen – wirkliche Unicorns, die Industrien verändern“, kontert er. Man müsse beweisen, dass hier Firmen entstehen, die industrielle Probleme auf Weltklasseniveau lösen. Sein Wunsch für die nächsten vier Jahre: „Dass das kein spannendes Einzelprojekt mehr ist, sondern ein funktionierendes System mit echter Zugkraft.“ Wenn die ersten Teams aus diesem System zu echten Erfolgsgeschichten werden, sei das der stärkste Beleg für den Erfolg.

Factsheet: BRYCK Startup Alliance auf einen Blick

  • Offizieller Name: BRYCK Startup Alliance
  • Fokus: DeepTech, B2B, industrielle Transformation
  • Status: Prämierte exist Startup Factory des BMWE (Entscheidung am 10. Juli 2025)
  • Geschäftsführung: Philipp Herrmann, Dr. Christian Lüdtke, Philippa Köhnk, Ersin Üstün, Maximilian Weil-Schimanski
  • Wissenschaftliches Rückgrat: Universitätsallianz Ruhr (Bochum, Dortmund, Duisburg-Essen)
  • Wirtschaftliches Netzwerk: Initiativkreis Ruhr (über 70 Top-Unternehmen) & RAG-Stiftung
  • Finanzierung: GF BRYCK Ventures (10 Mio. Euro Fonds, Tickets bis zu 300.000 Euro)
  • Ziele bis 2030: 1.000 Ausgründungen, 200 skalierende DeepTech-Start-ups, 1 Mrd. Euro mobilisiertes Kapital
  • Website: bryckstartupalliance.com/de

Schluss mit Kaskodenken: Was der neue Innovationsrat Gründer*innen bringt

Pünktlich zur Hannover Messe formiert sich ein neues Schwergewicht in der deutschen Technologiepolitik: Acht Expertinnen und Experten haben den ehrenamtlichen „Innovationsrat für Deutschland“ ins Leben gerufen. Getragen von der VDI-Initiative „Zukunft Deutschland 2050“ und der Gesellschaft für Informatik (GI) bündelt das Gremium die Stimmen von über 160.000 Ingenieur*innen und Informatiker*innen.

Die Diagnose des Rats fällt drastisch aus: Deutschland verliere im globalen Wettbewerb an Verbindlichkeit und Umsetzungsgeschwindigkeit. Für die Gründer*ionnenszene birgt das Manifest vielversprechende Forderungen – es stellt sich jedoch auch die Frage, ob ein weiteres Gremium die strukturelle Risikoaversion des Standorts durchbrechen kann.

Das Kernproblem: Erfunden in Deutschland, skaliert im Ausland?

Das zentrale Narrativ des Innovationsrats trifft einen wunden Punkt der heimischen Start-up-Ökonomie: Es dürfe nicht länger passieren, dass Schlüsseltechnologien zwar in deutschen Forschungslaboren erfunden, aber aufgrund fehlenden Kapitals oder restriktiver Regulierung im Ausland skaliert werden. Der Rat fordert in seinen „5 Impulsen“ eine fundamentale Neuausrichtung:

  • Schluss mit dem Legislaturperioden-Takt: Innovationspolitik muss langfristig und faktenbasiert gedacht werden, nicht in kurzatmigen Wahlzyklen.
  • Regulierung als Enabler statt als Bremse: Die Expert*innen fordern den Abbau von europäischem „Goldplating“ (der innovationsfeindlichen Übererfüllung von EU-Normen durch nationale Gesetze) und die Schaffung echter Experimentierräume und Reallabore.
  • Mut statt „Kaskodenken“: Anstatt risikoscheu zu agieren, müssen strategische Investitionen in Schlüsseltechnologien fließen. Die Rahmenbedingungen für Scale-ups müssen massiv verbessert werden, um industrielles Skalieren im eigenen Land zu ermöglichen.

Die Köpfe hinter dem Innovationsrat für Deutschland

Die Zusammensetzung des Gremiums unterstreicht den Anspruch, Technologie, Recht und Wirtschaft zusammenzudenken:

  • Prof. Dr. Lutz Eckstein: VDI-Präsident und Experte für automatisiertes Fahren an der RWTH Aachen.
  • Prof. Dr. Veronika Grimm: Professorin an der TU Nürnberg und als „Wirtschaftsweise“ eine der prägendsten Stimmen der Energiepolitik.
  • Prof. Dietmar Harhoff, PhD: Direktor am Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb sowie langjähriger EFI-Vorsitzender.
  • Prof. Dr. Jürgen Kühling: Regulierungs- und Wettbewerbsexperte sowie ehemaliger Vorsitzender der Monopolkommission.
  • Dr. Anne Lamp: Gründerin und Pionierin im Bereich Circular Economy.
  • Dr. Melanie Maas-Brunner: Industrielle Forschungsexpertin, ehemalige BASF-Vorständin und designierte Präsidentin des Stifterverbands.
  • Adrian Willig: Direktor des VDI mit Fokus auf Ingenieurkompetenzen und Technikstandort-Förderung.
  • Prof. Dr. Martin Wolf: Präsident der Gesellschaft für Informatik und Experte für intelligente Produktionssysteme.

Im Start-up-Fokus: Dr. Anne Lamp und der harte Weg der Skalierung

Dass der Innovationsrat nicht nur aus der wissenschaftlichen Helikopterperspektive agiert, zeigt eine entscheidende Personalie: Dr. Anne Lamp sitzt am Tisch. Die CEO und Mitgründerin des Hamburger Start-ups traceless materials steht wie kaum eine andere für die Herausforderungen der industriellen Kreislaufwirtschaft.

Im Jahr 2020 ins Leben gerufen, hat traceless ein vollständig biobasiertes Granulat aus Agrar-Reststoffen entwickelt, das als Alternative zu Plastik dient und unter natürlichen Bedingungen in nur zwei bis neun Wochen kompostierbar ist. Lamp, 2022 mit dem Deutschen Gründerpreis ausgezeichnet und 2025 für den Deutschen Zukunftspreis nominiert, hat ihr Unternehmen erfolgreich aus dem Labor geholt. Mit der Realisierung einer groß angelegten Demonstrationsanlage hat das Start-up das für Hardware-Gründungen berüchtigte „Tal des Todes“ gemeistert. Mit der geplanten Industrieanlage soll die Kapazität künftig um ein Vielfaches gesteigert und das Material massentauglich gemacht werden. Lamps Vita verkörpert exakt das, was der Rat nun auf politischer Ebene einfordert: Die erfolgreiche Überführung nachhaltiger Technologien von der Erfindung in die marktfähige, industrielle Skalierung.

Unsere Einordnung: Ein weiteres Gremium oder echter Hebel?

Die entscheidende Frage für Gründer*innen und Start-ups bleibt: Bewirkt dieser Rat wirklich etwas? An technologiepolitischen Beiräten mangelt es der Bundesrepublik traditionell nicht. So sitzt mit Prof. Dietmar Harhoff bezeichnenderweise der langjährige Vorsitzende der bereits existierenden Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI) der Bundesregierung ebenfalls in diesem neuen Gremium.

Dennoch hat der Innovationsrat zwei strategische Vorteile: Er ist explizit unabhängig von Parteien und Einzelinteressen der Wirtschaft und vereint mit dem VDI und der GI die geballte Umsetzungskompetenz der technischen Basis. Die Visionen sind ambitioniert – etwa die Forderung, vertrauenswürdige KI als „Trained in Germany“ zu einem neuen globalen Gütesiegel aufzubauen.

Für Deep-Tech- und Hardware-Start-ups wird der Rat jedoch nicht an der bloßen Anzahl seiner künftigen Stellungnahmen gemessen werden, sondern daran, ob seine Impulse tatsächlich in den Maschinenraum der Politik vordringen. Erst wenn das geforderte Kapital für die Wachstumsphase fließt und Genehmigungsverfahren radikal entschlackt werden, wird das „Kaskodenken“ wirklich der Vergangenheit angehören.

UniteLabs: Der Münchner DeepTech-Herausforderer auf dem Weg zum globalen Labor-Standard?

Das 2024 von Robert Zechlin, Lukas Bromig und Julian Willand gegründete UniteLabs will die Laborautomatisierung von proprietären Hürden befreien. Nach einer Millionenfinanzierung folgte Anfang 2026 der offizielle US-Launch. Wir wollten wissen: Wie realistisch ist die Vision eines herstellerunabhängigen Standards in einem von Hardware-Silos dominierten Markt? Eine Analyse.

Wer heute ein hochmodernes BioTech-Labor betritt, erwartet nahtlos vernetzte HighTech-Forschung. Die Realität sieht oft anders aus: Rund 90 Prozent der Laborgeräte stammen von unterschiedlichen Hersteller*innen und sprechen schlichtweg nicht dieselbe technische Sprache. Um künstliche Intelligenz in der Forschung nutzbar zu machen, müssen hochqualifizierte Wissenschaftler*innen oft als Software-Ingenieur*innen einspringen und mühsam Schnittstellen programmieren. Genau diesen Flaschenhals will das Münchner DeepTech-Start-up UniteLabs beseitigen.

Die Gründer und der Sprung aus München

Hinter UniteLabs stehen Robert Zechlin, Lukas Bromig und Julian Willand. Nach Vorarbeiten ab 2022 wurde das Unternehmen 2024 offiziell gegründet. Das Team vereint interdisziplinäre Expertise aus Chemieingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik und Unternehmensstrategie – eine essenzielle Mischung für ein Produkt, das tiefes Prozessverständnis mit modernster Softwarearchitektur verbinden muss.

Dass die Idee einen massiven Schmerzpunkt der Industrie trifft, zeigt die rasante Entwicklung der letzten Monate. Nach einer Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2,77 Millionen Euro unter der Führung von NAP (ehemals Cavalry Ventures) im Januar 2025 und der Auszeichnung als „Bestes Münchner Start-up“ beim Munich Startup Award 2025 ist das Unternehmen sichtlich gewachsen. Im ersten Quartal 2026 zählt das Team im Münchner Inkubator Werk1 bereits rund 28 Köpfe.

Doch wie verhindert ein derart rasant wachsendes Team, bei der ständigen Anbindung neuer, exotischer Hardware nicht zu einer hochbezahlten IT-Manufaktur zu verkommen? Schließlich erfordert jedes neue Laborgerät auf dem Markt zunächst einmal Entwicklungsaufwand für den passenden Konnektor.

„Unser Ziel ist nicht, jedes exotische Gerät einzeln ‚irgendwie‘ anzubinden“, stellt Mitgründer Robert Zechlin klar. Vielmehr soll die Integration zu einer wiederholbaren Produktfähigkeit reifen. Statt sich im Klein-Klein der Modellnummern zu verlieren, baue UniteLabs seine Konnektoren entlang grundsätzlicher Geräte-Fähigkeiten. Die puren Herstellerspezifika landen dabei in einer dünnen Adapter-Schicht, während Workflows und Datensemantik konsistent bleiben.

Um die berüchtigte Skalierungsfalle zu umgehen, setzt das Start-up zudem verstärkt auf „Reusable Automation Assets“. „Wir investieren in validierte Workflow-Bausteine, Device-Profile und Test-Suites, mit denen die zweite und dritte Integration deutlich schneller wird als die erste“, betont Zechlin und skizziert damit den Weg zum echten SaaS-Unternehmen. Der Gründer gibt die Richtung selbstbewusst vor: „Die Grenzkosten für das nächste Gerät und den nächsten Standort müssen über Zeit sinken. Unser Endzustand ist ein Ökosystem, in dem Integrationen gemeinsame Infrastruktur sind, nicht Projektgeschäft.“

Vom Prototyp zur Architektur der offenen Labore

Im Februar 2026 hat UniteLabs auf der renommierten Branchenmesse SLAS in Boston den offiziellen US-Launch seines „AI-Ready Lab Automation Systems“ vollzogen. Statt nur isolierte Schnittstellen zu flicken, positioniert sich das Start-up nun mit einer klaren, dreiteiligen Architektur.

Den Kern bildet die Cloud-native „UniteLabs Platform“, die Hardware vernetzt und die Integration von Machine-Learning-Modellen in Echtzeit erlaubt. Ergänzt wird dies durch die lokale Anwendung „GroundControl“ für den Plug-and-Play-Anschluss von Geräten sowie das „UniteLabs SDK“. Letzteres ist ein Python-Werkzeug für Wissenschaftler*innen, um Labor-Workflows komplett als Code zu steuern. Dass diese Theorie praxistauglich ist, beweist das aufstrebende KI-BioTech-Unternehmen Cradle, das die Lücke zwischen Maschinen und digitalen Daten-Lakes intern bereits mit dem Münchner System schließt. Laut UniteLabs soll sich der Labor-Durchsatz für solche KI-getriebenen Forschungsteams durch die Plattform um bis zu das Vierfache steigern lassen.

Ein „Lab-as-Code“-Ansatz via Python mag für entwickleraffine Data Scientists verlockend sein – doch schließt er nicht paradoxerweise die klassischen Biolog*innen aus, für die Code-Workflows oft eine zu steile Lernkurve bedeuten?

„Code ist nicht das Produkt“, kontert Zechlin. Er sei vielmehr eine Schnittstelle, die sowohl Power-User als auch den Laboralltag bedienen müsse. Das SDK richte sich an Teams, die volle Kontrolle über Versionierung und automatisierte Tests verlangen – was im KI-BioTech-Umfeld zunehmend Standard sei. Zechlin räumt jedoch ein, dass das Programmieren nicht jedem liege: „Die meisten wollen zuverlässige Ausführung und klare Transparenz.“

Die Lösung der Münchner: Über die Orchestrierungsschicht und „GroundControl“ werden Workflows paketiert und mit Leitplanken versehen, sodass sie auch für Nicht-Entwickler sicher ausführbar sind. Code bleibt strategisch zwar die „universelle Abstraktion“ über Geräte hinweg, doch das Interface der Zukunft sieht anders aus. Zechlin blickt voraus: „Das User Interface für Wissenschaftler wird zunehmend KI-gesteuert und natürliche Sprache zum primären Interface. UniteLabs dient diesen KI-Applikationen als robuste Surface Area und Source of Truth.“ Die Leitplanke für das Wachstum fasst er in einem Satz zusammen: „Unsere Vision ist: flexibel, wo es Sinn macht, und kompromisslos robust, wo es zählen muss.“

Die Bewährungsprobe auf dem US-Markt

Nach dem Bostoner Launch steht das Start-up nun vor der monumentalen Aufgabe, sich im hochkompetitiven US-Markt zu behaupten. Hier entscheidet sich, ob UniteLabs vom europäischen Hoffnungsträger zum globalen Player reift. Umgeben von gigantischen Investitionen in die KI-Wirkstoffentwicklung reicht es nicht, nur ein weiteres Automatisierungstool zu sein – UniteLabs muss sich als essenzieller „Schaufelhersteller“ für den aktuellen Boom etablieren.

Dabei trifft man auf amerikanische Wettbewerber*innen, die teils mit hunderten Millionen Dollar Venture Capital ausgestattet sind. Wie überlebt ein Münchner Start-up mit einer Pre-Seed-Runde von knapp drei Millionen Euro diese Materialschlacht? Zechlin gibt sich pragmatisch und weicht dem direkten Finanz-Vergleich aus: „Klar: In Infrastrukturmärkten hilft Kapital, aber es ist nicht der entscheidende Hebel.“ Anstatt die Konkurrenz im reinen „Spend“ schlagen zu wollen, baue man auf messbaren Nutzen im Laborbetrieb.

Der Plan scheint aufzugehen: Ein Großteil von Umsatz und Pipeline stammt heute bereits aus den USA, wo UniteLabs Kund*innen an beiden Küsten bedient und mit großen Hardware-Hersteller*innenn kooperiert. „Wir planen für dieses Jahr unseren ersten Big Pharma Roll-out, der sowohl in Europa als auch an Standorten in den USA erfolgen soll“, verrät der Gründer. Um diese Dynamik zu finanzieren, hebe man aktuell eine 9-Millionen-Euro-Seed-Runde für die US-Expansion. Den strukturellen Wettbewerbsvorteil sieht Zechlin in der herstelleragnostischen Verbindung bestehender Geräte: „Statt Rip-and-Replace zu verlangen, werden Workflows schneller produktiv, Daten werden sauber mit Kontext versehen, und Teams können ‚Lab-as-Code‘ wirklich ausrollen.“

Ein strategischer Hebel ist dabei die Zielgruppenansprache. Statt in endlosen Vertriebszyklen mit dem C-Level großer Pharma-Konzerne zu ringen, treibt UniteLabs ein nutzer*innengetriebenes Wachstum voran. Labor-Ingenieur*innen, die durch das Python-SDK wochenlange Schnittstellenprogrammierung einsparen, tragen das System organisch in ihre Unternehmen. Dabei profitiert das Start-up enorm davon, selbst keine Pipettierroboter oder Analysegeräte herzustellen. Als „neutrale Schweiz“ der Labor-Hardware buhlt UniteLabs nicht um lukrative Geräteverkäufe – ein extrem starkes Argument gegen den gefürchteten Vendor-Lock-in amerikanischer Hardware-Giganten.

Stresstest für das Geschäftsmodell und Regularien

Doch die ambitionierte Plattform-Strategie wird kritisch geprüft werden. Das Geschäftsmodell birgt ein ständiges API-Katz-und-Maus-Spiel, da Schnittstellen zu teils stark abgeschirmten Systemen gebaut werden müssen. Wenn etablierte Hersteller*innen ihre Firmware ändern oder Drittanbieter-Zugriffe blockieren, explodieren schnell die Wartungskosten für die Konnektoren.

Bleibt die Frage an den Gründer: Was ist also der Plan B, wenn die Marktführer ihre Schnittstellen per Update plötzlich aktiv verschlüsseln? Reicht der Verweis auf offene Standards wie das SiLA2-Protokoll in der harten Praxis aus?

„Wir gehen davon aus, dass Hersteller ihre Ökosysteme schützen werden. Unsere Strategie darf deshalb nicht auf ‚Goodwill‘ bauen“, gibt sich Zechlin keinen Illusionen hin. Standards wie SiLA2 seien zwar hilfreich gegen Fragmentierung, aber „kein Schutzschild“. Der Ansatz der Münchner ist stattdessen pragmatisch und mehrstufig: Standards nutzen, wo verfügbar, und eigene robuste Adapter bauen, wo nötig. Zudem betreibe man ein Programm mit automatisierten Regressionstests am realen Geräteverhalten, um Fehler durch Updates früh zu erkennen.

Der zweite Baustein der Verteidigung ist kommerzieller Druck. Da Labore zunehmend „Best-of-Breed“-Lösungen kombinieren wollen, würden Hersteller, die Interoperabilität blockieren, zunehmend Deals riskieren. Im Hintergrund investiere man deshalb viel Arbeit in aktiv gepflegte Partnerschaften mit den Produzent*innen. Zechlins Plan B lautet letztlich Resilienz: „Mehrere Integrationspfade, starke Tests, und ein System, das stabil bleibt, auch wenn sich die Oberfläche verändert.“ Er ist sich sicher: „Langfristig wirkt die Ökonomie in Richtung Offenheit.“

Neben blockierender Hardware bleibt die US-Zulassungsbehörde FDA die vielleicht höchste Hürde auf dem Weg in den Enterprise-Markt. Deren strenge Vorgaben zu elektronischen Aufzeichnungen sind der größte Vorbehalt von Pharmaunternehmen gegenüber Cloud-basierten Systemen. Gelingt es UniteLabs, Offenheit mit lückenlosen Audit-Trails zu verknüpfen, könnten sie die berüchtigten Sales-Zyklen drastisch verkürzen.

Doch wie passt maximale Entwickler*innen-Freiheit durch Python-Skripte mit rigider FDA- und GxP-Compliance zusammen? Für Zechlin existiert dieser Widerspruch im Labor-Alltag schlichtweg nicht: „Compliance widerspricht Flexibilität nicht. Was widerspricht, ist unkontrollierte Veränderung.“

Um Big Pharma gerecht zu werden, behandle man hochflexible Workflows wie reguläre Software-Produkte: versioniert, testbar und auditierbar. „Ein Script ist in einem GxP-Kontext kein ‚jeder macht, was er will‘, sondern ein kontrolliertes Artefakt mit definierten Inputs, erwarteten Outputs und einem Validierungsnachweis“, unterstreicht der Mitgründer. Die Plattform trenne Sandbox-Entwicklungen von einer strikt kontrollierten Produktionsebene mit signierten Releases, Environment-Pinning und klarer Datenlineage. Zechlin formuliert einen selbstbewussten Anspruch an die Branche: „Das Labor holt Software-Best-Practices nach. Unser Anspruch ist, ‚compliant by design‘ zur Default-Einstellung für AI-ready Lab Ops zu machen.“

Fazit

UniteLabs hat exzellentes Timing bewiesen. Die BioTech-Branche lechzt nach KI, scheitert aber noch massenhaft an isolierten Daten. Durch das Bereitstellen essenzieller Daten-Infrastruktur haben sich die Münchner in eine starke Ausgangsposition manövriert. Der US-Launch und anstehende Messepräsentationen zeugen vom Anspruch der Gründer. Der ultimative Lackmustest ab 2026 wird jedoch sein, ob die Hardware-Hersteller*innen diesen Wandel dulden – oder den Kampf um ihre lukrativen Software-Margen eröffnen.

Bleibt die Frage nach dem viel zitierten „Endgame“: Baut das Start-up wirklich das globale Betriebssystem für Biotech-Labore, oder macht man sich letztlich nur als hochattraktives Übernahmeziel für Hardware-Giganten hübsch?

Auf diese Entweder-Oder-Frage antwortet Zechlin diplomatisch, aber ambitioniert: „Unsere Vision ist, die neutrale Betriebsschicht für moderne Labore zu werden, weil die Branche einen herstellerunabhängigen Standard braucht, nicht noch ein weiteres Einzellösungstool.“ Gleichzeitig sei man Realist: Infrastruktur zähle nur, wenn sie im Alltag zuverlässig genutzt werde und verlässliche, strukturierte Daten für KI liefere.

Sollte das gelingen, hält sich UniteLabs alle Optionen offen – von der unabhängigen Kategorie-Definition über strategische Partnerschaften bis hin zum Exit. Doch auf einen schnellen Verkauf schiele man nicht, verspricht Zechlin: „Wir bauen nicht für eine Übernahme. Wir bauen so, dass der Markt die Plattform ernst nehmen muss.“ Und am Ende solle ohnehin der/die Kund*in profitieren: „Weniger Silos, schnellere Science, und ein Ökosystem, in dem Innovation nicht an proprietären Schnittstellen hängen bleibt.“

KI gegen Beamtendeutsch: Wie ein Solo-Gründer den Markt für Nebenkosten aufrollt.

Für die meisten der rund 19 Millionen Mieterhaushalte in Deutschland ist sie ein jährliches Ärgernis: die Nebenkostenabrechnung. Laut dem Deutschen Mieterbund enthält jede zweite Abrechnung Fehler. Das fränkische Start-up NebenkostenPro will diesen intransparenten Markt nun mithilfe Künstlicher Intelligenz radikal vereinfachen – und zwar für beide Seiten.

Bisherige Lösungsansätze für fehlerhafte Abrechnungen – von unzulässigen Verwaltungskosten bis zu falsch umgelegten Reparaturen – waren für Mieterinnen und Mieter oft teuer oder zeitaufwendig. Der Gang zur Anwaltskanzlei frisst die Ersparnis schnell auf, Mietervereine binden einen an jährliche Mitgliedschaften und etablierte LegalTech-Wettbewerber verlangen für eine manuelle Prüfung meist rund 50 Euro.

Hinter dem Lösungsansatz von NebenkostenPro steht kein großes Entwicklerteam, sondern Julian Falk, ein Solo-Gründer aus Zirndorf bei Nürnberg. Auf die Frage, wie man sich freiwillig in die juristischen Untiefen der Betriebskostenverordnung stürzt, hat Falk eine verblüffend einfache Antwort: „Ehrlich gesagt war der Auslöser ziemlich banal“, erinnert sich der Gründer. „Ich habe selbst als Mieter eine Nebenkostenabrechnung bekommen, bei der die Zahlen einfach nicht plausibel wirkten“.

Als er sich einlesen wollte, landete er prompt im deutschen Paragraphendschungel. „Da habe ich gemerkt: Wenn ich als technikaffiner Mensch schon Probleme habe, das zu durchdringen, wie soll das ein normaler Mieter schaffen?“ Falk erkannte schnell, dass die Betriebskostenverordnung im Kern aus klaren Wenn-Dann-Strukturen besteht. „Das schreit förmlich nach Automatisierung“, fasst er seinen Heureka-Moment zusammen.

KI als Herausforderer im zweiseitigen Markt

Was als Wochenendprojekt begann, wuchs schnell. Heute nutzt die Plattform eine komplexe Pipeline aus mehreren KI-Modellen, um hochgeladene PDF-Dokumente und Fotos auszulesen, zu strukturieren und juristisch einzuordnen. Der Clou dabei ist der duale Ansatz, der beide Marktseiten bedient. Für Mieter*innen dient das Tool zunächst der Symptombekämpfung, indem ein initialer Schnellcheck die hochgeladenen Daten kostenlos mit lokalen Vergleichswerten abgleicht. Der detaillierte Prüfbericht startet bei einer preislichen Kampfansage von 7,90 Euro. Für Vermieter*innen fungiert die Plattform hingegen als Software-as-a-Service zur rechtskonformen Erstellung der Abrechnungen.

Dieses B2B-Abo-Modell ist für das Überleben der Firma essenziell. Es sorgt für den dringend benötigten wiederkehrenden Umsatz, der das stark saisonale, von geringer Kund*innenbindung geprägte Mieter*ingeschäft wirtschaftlich ausbalanciert.

Wer nun glaubt, hinter einer solch komplexen KI-Pipeline stünden „Heerscharen“ von Investoren, irrt. „NebenkostenPro ist komplett eigenfinanziert. Es gibt keine externen Geldgeber, keine Investoren, keine Beteiligungen“, betont Falk. Das Modell trage sich mittlerweile selbst – für Falk ein Blick in die Zukunft der Softwareentwicklung. „KI verändert gerade fundamental, wie Software-Unternehmen entstehen. Die Werkzeuge, die heute verfügbar sind, machen einen einzelnen Gründer so produktiv wie früher ein ganzes Team.“ Die Rolle des/der Entwickler*in verschiebe sich zunehmend zum/zur Architekt*in, der lediglich die Richtung vorgebe und Ergebnisse validiere.

Smarte Daten als Reichweiten-Hebel

Um gegen etablierte LegalTech-Player wie Wenigermiete oder Mieterengel anzukommen, fehlte dem Solo-Gründer schlicht das Marketingbudget. Falks clevere Antwort: Er baute eine frei zugängliche Wissensdatenbank mit kommunalen Nebenkostendaten für rund 400 deutsche Städte auf – von Grundsteuer-Hebesätzen bis zu lokalen Wasserpreisen.

Ein massiver Hebel, der sich auszahlt: Die Datenbank wird mittlerweile sogar von Google und KI-Modellen wie ChatGPT als primäre Quelle zitiert, was organischen Traffic generiert, ohne teure Klickpreise für umkämpfte Keywords zahlen zu müssen.

Konvertiert dieser Traffic auch? „Die Seite rankt für zahlreiche organische Keywords, der Traffic vervielfacht sich von Monat zu Monat“, freut sich der Gründer. Das beste Marketing sei ohnehin die Mundpropaganda erfolgreicher Nutzer*innen. Eine Entwicklung verblüfft den Zirndorfer dabei besonders: „Was mich überrascht hat: Die Vermieterseite wächst schneller als die Mieterseite.“ „Viele private Kleinvermieter kämpfen sich jedes Jahr mit Excel durch ihre Abrechnung und sind dankbar, wenn ihnen das jemand abnimmt.“

Juristisches Minenfeld und das Haftungsrisiko

Doch wo KI auf deutsches Mietrecht trifft, lauern Gefahren. Bedingt durch das Rechtsdienstleistungsgesetz darf NebenkostenPro keine formelle Rechtsberatung anbieten, sondern liefert lediglich Indizien und Muster-Widersprüche ohne bindende Vertretung. Zudem stoßen reine Sprachmodelle bei komplexen Sonderfällen – etwa einer gewerblich-privaten Mischnutzung – an ihre Grenzen.

Auf die berüchtigten „Halluzinationen“ von Sprachmodellen angesprochen, reagiert Falk pragmatisch. Er setze nicht auf ein einziges Modell, sondern auf eine spezialisierte Pipeline mit klar abgegrenzten Aufgaben. Die eigentliche Analyse basiere dann nicht auf Freitext-Antworten der KI, sondern auf einem präzisen Abgleich extrahierter Werte mit konkreten Gesetzestexten.

Zudem übt der Gründer Kritik an der generellen KI-Skepsis. „Was mich bei der Debatte um KI-Halluzinationen immer etwas stört: Wir tun so, als wäre das ein reines KI-Problem. In Wahrheit halluzinieren Menschen ständig“, kontert er. „Ein Sachbearbeiter, der zum dritten Mal an diesem Tag eine Abrechnung prüft, übersieht Fehler. Ein Vermieter, der seine Abrechnung in Excel zusammenbastelt, vertippt sich. KI lügt nicht strategisch, sie berechnet Wahrscheinlichkeiten.“

Um sich vor Regressansprüchen zu schützen, schiebt die Plattform die finale Verantwortung konsequent auf die Nutzer*innen ab. „Man muss mit KI genauso umgehen wie mit einem Kollegen. Den Output hinterfragen, nicht blind vertrauen“, mahnt Falk. Wer als Vermieter*in das Tool nutze, sei am Ende selbst für die Richtigkeit der eingegebenen Daten und das finale Dokument verantwortlich. „Bei komplexen Sonderfällen empfehlen wir ausdrücklich den Gang zur Fachberatung“, räumt er ein. Auch dem strengen Datenschutz bei Finanzdokumenten begegnet er kompromisslos: Daten kostenloser Nutzer*innen werden nach der Erstellung sofort gelöscht und alle Übertragungen werden strikt verschlüsselt.

David gegen die LegalTech-Goliaths

NebenkostenPro steht für den aktuellen Trend rund um gebootstrappte KI-Start-ups, bei denen ein(e) einzelne(r) Gründer *inmoderne Sprachmodelle nutzt, um teure menschliche Arbeitskraft zu kommoditisieren. Doch was hindert Branchenriesen mit riesigen Budgets daran, Falks Idee mittels offener KI-Schnittstellen einfach zu kopieren?

Falk gibt sich entspannt und räumt ein, dass die reine KI-Technologie kein echter Burggraben sei. Sein Vorteil liege im Domänenwissen und in der Agilität: „Als die CO2-Kostenaufteilung kam, hatte ich das schneller drin als die meisten etablierten Anbieter.“ Zudem bediene NebenkostenPro als einzige Plattform beide Marktseiten – sie prüft für die einen und erstellt für die anderen.

Am Ende, so ist sich der Gründer sicher, gewinne nicht derjenige mit dem größten Team, sondern der Schnellere. „Der Vorsprung entsteht nicht durch eine einmalige technische Idee, sondern dadurch, dass man jeden Tag nah am Nutzer baut und schneller iteriert als die Konkurrenz.“

B2B Sales 2026: 5 moderne Sales-Hacks, um am Gatekeeper vorbeizukommen

B2B-Entscheider*innen ertrinken in generischen Copy-Paste-Nachrichten. Seitdem KI-Tools es jedem ermöglichen, tausende E-Mails per Knopfdruck zu versenden, ist die Schutzmauer der Gatekeeper höher denn je. Wer im B2B Sales 2026 noch mit standardisierten Massen-E-Mails arbeitet, verbrennt wertvolle Leads. Um heute Gehör zu finden, müssen Start-ups radikal personalisieren und echten Vorab-Wert liefern.

Der klassische Vertriebs-Funnel – Kontaktliste einkaufen, 500 Cold E-Mails rausschicken, auf 5 Termine hoffen – ist kaputt. Die Reply-Rates tendieren gegen null. Entscheider*innen haben einen eingebauten Spam-Filter für Nachrichten entwickelt, die mit „Ich hoffe, es geht Ihnen gut...“ beginnen und direkt im ersten Absatz ein Produkt pitchen.

Wenn ihr als Start-up in den B2B-Markt geht, müsst ihr smarter, menschlicher und vor allem relevanter agieren als die etablierte Konkurrenz.

Hier sind fünf erprobte Sales-Hacks für 2026, die wirklich Türen öffnen

1. Asynchroner Video-Outreach (Das Ende der Text-Wüste)

Wenn ein(e) C-Level-Entscheider*in eine E-Mail öffnet und drei lange Textblöcke sieht, ist diese gedanklich schon gelöscht. Ein personalisiertes Kurzvideo bricht dieses Muster sofort auf.

  • Der Hack: Nutzt Tools wie Loom oder Pitch, um ein 60-sekündiges Video aufzunehmen. Zeigt im Hintergrund die Website oder das LinkedIn-Profil eures Leads. Das signalisiert in der ersten Sekunde: Das hier ist keine Massen-E-Mail.
  • Die Umsetzung: Kurz und schmerzlos. „Hallo [Name], ich war gerade auf eurer Website und mir ist beim Thema [Problem] etwas aufgefallen. Hier ist ein kurzer Gedanke dazu...“

2. KI für Research, nicht für den Pitch

Viele Start-ups nutzen ChatGPT, um komplette Akquise-E-Mails schreiben zu lassen. Das Ergebnis: Sie klingen wie höfliche, aber seelenlose Roboter. Die Magie von KI im B2B Vertrieb liegt 2026 nicht im Schreiben, sondern im Recherchieren.

  • Der Hack: Nutzt KI-Agenten, um in Sekunden den Hintergrund des Gegenübers zu analysieren (aktuelle Pressemitteilungen des Unternehmens, letzte LinkedIn-Posts des CEOs, Jobwechsel im Team).
  • Die Umsetzung: Nutzt diese hyper-spezifischen Insights als Aufhänger (Hook) für euren manuell geschriebenen Einzeiler. Der Prospect muss spüren, dass ihr eure Hausaufgaben gemacht habt.

3. Social Selling statt "Pitch-Slap"

Der „Pitch-Slap“ ist die furchtbare Angewohnheit, eine LinkedIn-Kontaktanfrage zu senden und drei Sekunden nach der Annahme einen seitenlangen Sales-Pitch in die Direktnachrichten zu feuern. Das tötet jeden Deal im Keim.

  • Der Hack: Beziehung kommt vor Verkauf. Tretet in den Radar des/der Entscheider*in, bevor ihr überhaupt eine Nachricht schreibt.
  • Die Umsetzung: Kommentiert (sinnvoll!) zwei bis drei Beiträge des Leads in den Wochen vor der Kontaktaufnahme. Wenn ihr dann die Direktnachricht schreibt, seid ihr bereits ein bekanntes Gesicht im Feed und kein(e) Fremde(r) mehr.

4. Das Trojanische Pferd (Mini-Audits)

Warum sollte ein(e) beschäftigte(r) Manager*in euch 30 Minuten Zeit schenken, nur damit ihr ihm euer Start-up vorstellt? Dreht den Spieß um: Liefert den Mehrwert, bevor ihr überhaupt nach einem Termin fragt.

  • Der Hack: Anstatt das Produkt zu pitchen, pitcht ihr eine Lösung für ein sichtbares Problem. Bietet ein kleines, kostenloses Audit an.
  • Die Umsetzung: Ein SEO-Start-up schickt eine Kurzanalyse von drei verschenkten Traffic-Potenzialen. Ein HR-Start-up analysiert kurz die Karriereseite des Leads. „Ich habe ein kurzes Dokument mit drei Quick Wins für euren Checkout-Prozess erstellt. Soll ich es rüberschicken?“ Die Antwort-Rate auf diese Frage ist enorm hoch.

5. Multi-Threading im Buying Center

Die Zeit, in der ein(e) einzelne(r) Einkäufer*in im stillen Kämmerlein über B2B-Software für 50.000 Euro entscheidet, ist vorbei. Kaufentscheidungen (Buying Committees) werden 2026 in Gruppen von oft 6 bis 10 Personen getroffen.

  • Der Hack: Verlasst euch nie auf nur einen einzigen Ansprechpartner*in (Champion) im Unternehmen. Wenn dieser das Unternehmen verlässt oder blockiert, ist der Deal tot.
  • Die Umsetzung: Betreibt konsequentes Multi-Threading. Vernetzt euch parallel mit dem/der Endnutzer*in (Head of Marketing), dem/der Einkäufer*in (Procurement) und dem/der wirtschaftlichen Entscheider*in (CFO). Jede(r) von ihnen braucht eine andere, auf seine KPIs zugeschnittene Argumentation.

Auf einen Blick: B2B Sales Transformation

Die alte Welt (Out)

Die neue Welt (In - 2026)

KI schreibt die komplette E-Mail

KI recherchiert den perfekten Aufhänger

Reine Text-E-Mails

Personalisierte 60-Sekunden-Videos

Direkter Pitch nach Kontaktanfrage

Wertvolle Kommentare & Social Selling

Fokus auf den eine(n) Entscheider*in

Multi-Threading im gesamten Buying Center

Fazit

Erfolgreicher B2B Sales im Jahr 2026 ist kein Volumenspiel mehr, sondern ein Relevanz-Spiel. Start-ups, die aufhören, potenzielle Kund*innen wie Einträge in einer Excel-Liste zu behandeln, und anfangen, wie Beratende mit echtem Vorab-Mehrwert aufzutreten, werden die Konkurrenz am ehesten hinter sich lassen.