JELMARA entwickelt KI für Unternehmen, die Software, Prozesse und spezialisierte Systeme kontrolliert miteinander verbinden und automatisieren wollen
Können Sie JELMARA kurz vorstellen und erzählen, wer hinter dem Unternehmen steht?
JELMARA Technologies ist ein junges Technologieunternehmen, das Software, KI und Automatisierung nicht als einzelne Werkzeuge betrachtet, sondern miteinander verbinden möchte. Im Mittelpunkt steht JelmaraOS – unsere Technologie- und Steuerungsplattform, über die spezialisierte KI-Fähigkeiten künftig unterschiedliche Aufgaben eines Unternehmens kontrolliert übernehmen und zusammenarbeiten sollen.
Hinter JELMARA stehe aktuell vor allem ich, Jan Koselka. Mein beruflicher Hintergrund ist eher ungewöhnlich für ein Technologieunternehmen: Ich komme aus Technik, Handwerk und Vertrieb und bin kein klassisch ausgebildeter Softwareentwickler. Gleichzeitig habe ich privat starken Rückhalt – insbesondere von meiner Frau, die mir in dieser intensiven Aufbauphase den Rücken freihält und stärkt.
Genau daraus ist aber auch JELMARA entstanden. Ich habe angefangen, mit KI eigene Probleme zu lösen und mir die Werkzeuge zu bauen, die mir gefehlt haben. Aus einzelnen Lösungen wurde irgendwann die größere Frage: Wie müsste ein Unternehmen aufgebaut sein, das KI nicht nur benutzt, sondern sie als kontrollierten Teil seiner eigenen Arbeitsorganisation einsetzt?
Seit Sommer 2026 konzentriere ich mich vollständig auf JELMARA und darauf, diese Idee Schritt für Schritt technisch und wirtschaftlich aufzubauen.
Sie kommen ursprünglich aus Technik, Handwerk und Vertrieb. Wie entstand aus einem privaten SimRacing-Projekt schließlich die Idee für JELMARA?
Der Ausgangspunkt war tatsächlich ziemlich unspektakulär: Anfang 2024 wollte ich mir einen SimRig bauen, und zwar genau so, wie ich ihn mir vorgestellt hatte. Mir fehlte dafür in vielen Bereichen das Wissen – vor allem bei Software und Programmierung. Also begann ich, ChatGPT als Werkzeug zu nutzen, um Dinge zu verstehen, auszuprobieren und selbst umzusetzen.
Aus einem privaten Hobbyprojekt wurde dadurch schnell viel mehr. Ich merkte, dass ich mit KI plötzlich Probleme lösen konnte, an die ich mich vorher gar nicht herangetraut hätte. Gleichzeitig begann ich, immer tiefer zu verstehen, wie KI-Systeme funktionieren, wo ihre Stärken liegen – und vor allem, wo ihre Grenzen sind.
Parallel dazu arbeitete ich im Vertrieb und erlebte dort immer wieder sehr starre Unternehmenssoftware und Insellösungen. Oft mussten sich die Menschen an die Software anpassen, statt dass die Software den Menschen unterstützt. Das hat mich zunehmend gestört. Also begann ich auch dort, eigene kleine Lösungen und Werkzeuge zu bauen.
Irgendwann kamen diese beiden Welten zusammen: meine technische Neugier aus dem SimRacing-Projekt und die realen Probleme aus dem Unternehmensalltag. Ein scherzhafter Satz meines Vaters hat den Gedanken dann noch einmal auf eine sehr einfache Weise auf den Punkt gebracht: Er sagte, er „hetze gerne die eine KI auf die andere“. Das brachte mich auf die Frage, warum man KI eigentlich immer nur einzeln benutzt.
Daraus entstand nach und nach die Idee, spezialisierte KI-Systeme unterschiedliche Rollen übernehmen und kontrolliert miteinander arbeiten zu lassen. Aus einzelnen Werkzeugen wurde so Schritt für Schritt die Idee für JELMARA – und schließlich für JelmaraOS als übergeordnete Plattform.
Welche Vision verfolgen Sie mit JelmaraOS und welches konkrete Problem in Unternehmen möchten Sie damit lösen?
Die Vision hinter JelmaraOS ist im Grunde eine Unternehmenszentrale, in der Informationen, Prozesse, Software und spezialisierte KI-Fähigkeiten nicht mehr isoliert nebeneinander arbeiten, sondern sinnvoll miteinander verbunden werden.
In vielen Unternehmen sehe ich heute das gleiche Grundproblem: Es gibt für nahezu jede Aufgabe ein eigenes System, eine eigene Software oder inzwischen auch ein eigenes KI-Tool. Vertrieb arbeitet in einem System, Wissen liegt an anderer Stelle, Informationen werden manuell übertragen und wichtige Zusammenhänge hängen oft an einzelnen Menschen. Am Ende entsteht trotz immer mehr Software sehr viel Koordinationsaufwand.
Mit KI kommt gerade eine weitere Ebene dazu. Unternehmen führen Chatbots oder einzelne KI-Lösungen ein, aber häufig bleiben auch diese wieder isolierte Werkzeuge. Mich interessiert deshalb weniger die Frage, wie man noch einen weiteren KI-Assistenten baut, sondern wie man diese Fähigkeiten zu einer kontrollierten Arbeitsorganisation verbindet.
Genau dort setzt JelmaraOS an. Das System soll verstehen, welche Aufgabe gerade entsteht, welches Wissen dafür benötigt wird, welche spezialisierte Fähigkeit sie übernehmen kann und welche Prüfung oder Freigabe anschließend notwendig ist. Ein Marktsignal könnte beispielsweise analysiert und bewertet werden, daraus kann eine Entscheidung entstehen und später vielleicht ein Entwicklungsauftrag. Das Development-Team wiederum kann daraus Software bauen, prüfen und testen. Die Ergebnisse und Erkenntnisse sollen anschließend wieder in die Wissensbasis zurückfließen.
Langfristig soll dadurch ein Unternehmen entstehen, in dem immer mehr operative Arbeit automatisiert und koordiniert werden kann, ohne dass der Mensch die Kontrolle darüber verliert. Der Mensch gibt Ziele und Grenzen vor, trifft wesentliche Entscheidungen und trägt weiterhin die Verantwortung.
Für mich geht es also nicht darum, Menschen durch KI zu ersetzen. Es geht darum, den heute enormen Aufwand für Suchen, Übertragen, Abstimmen und Koordinieren zu reduzieren und Menschen ein System zu geben, das sie bei ihrer eigentlichen Arbeit unterstützt, anstatt ihnen noch ein weiteres isoliertes Werkzeug hinzustellen.
JELMARA setzt auf spezialisierte KI-Systeme, die unterschiedliche Rollen übernehmen und zusammenarbeiten. Wie funktioniert dieses Prinzip in der Praxis?
Am einfachsten lässt sich das an unserem Development-Team erklären. Wenn dort eine Entwicklungsaufgabe entsteht, geht sie nicht einfach an eine einzelne KI mit dem Auftrag: „Programmiere das.“
Stattdessen wird die Arbeit in unterschiedliche Rollen und Verantwortlichkeiten aufgeteilt. Zuerst wird die Aufgabe strukturiert und geplant. Anschließend erhält eine dafür qualifizierte Coding-Rolle einen klar begrenzten Auftrag. Das daraus entstandene Ergebnis wird wiederum von einer unabhängig qualifizierten Review-Rolle geprüft und anschließend durch eine separate Qualitätssicherung getestet. Inzwischen haben wir Coding und Review nicht nur einzeln qualifiziert, sondern auch nachgewiesen, dass beide Fähigkeiten im selben vorgesehenen Job-Kontext unter den vorgesehenen Regeln gemeinsam ausgewählt werden können.
Wichtig ist dabei, dass diese Rollen nicht einfach gegenseitig alles abnicken können. Sie haben unterschiedliche Aufgaben, Informationen und Berechtigungen. Eine Coding-Rolle kann beispielsweise nicht selbst entscheiden, dass ihre Arbeit korrekt ist. Und auch die Einschätzung eines Review-Modells wird nicht automatisch zur endgültigen Systementscheidung.
Genau das konnten wir inzwischen praktisch nachweisen: In unserem Governed Review kann ein KI-Modell ein Ergebnis zunächst akzeptieren, während eine unabhängige Prüfung anhand der tatsächlichen technischen Nachweise trotzdem feststellt, dass eine Überarbeitung notwendig ist. Das System setzt dann nicht das Modellurteil durch, sondern verlangt Rework.
Wenn an irgendeiner Stelle die notwendigen Nachweise, Berechtigungen oder Voraussetzungen fehlen, soll der Prozess im Zweifel stoppen, anstatt einfach weiterzulaufen. Das ist für mich ein zentraler Unterschied zwischen „mehrere KIs miteinander reden lassen“ und einem kontrollierten KI-Team.
Der Mensch bleibt dabei ebenfalls Teil der Architektur. Er gibt Ziele und Grenzen vor und setzt an den entscheidenden Stellen bewusst die Freigabe. Innerhalb dieses Rahmens können die spezialisierten Systeme dann zunehmend selbstständig zusammenarbeiten.
Dieses Prinzip wollen wir langfristig auch auf andere Unternehmensbereiche übertragen. Eine Market-Intelligence-Fähigkeit braucht andere Informationen und Regeln als ein Development-Team oder später eine operative Unternehmensfunktion. Die Grundidee bleibt aber dieselbe: klare Rollen, begrenzte Zuständigkeiten, unabhängige Prüfung und nachvollziehbare Verantwortung.
Für welche Unternehmen und Anwendungsfälle ist JelmaraOS besonders interessant?
JelmaraOS soll ausdrücklich nicht nur für große Konzerne interessant sein. Gerade kleine und mittlere Unternehmen haben häufig sehr viele unterschiedliche Systeme, aber keine eigene große IT- oder KI-Abteilung, die diese sinnvoll miteinander verbindet.
Besonders spannend wird es überall dort, wo Informationen zwischen Menschen und Software hin- und hergetragen werden müssen, Wissen an einzelnen Personen hängt oder sich wiederkehrende Abstimmungs- und Koordinationsaufgaben durch den Arbeitsalltag ziehen.
Das können beispielsweise Vertriebs- und Serviceprozesse sein, interne Workflows, individuelle Unternehmenssoftware, Auswertungen und Dashboards oder Aufgaben, bei denen Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und anschließend weitere Schritte angestoßen werden müssen.
Dabei ist für mich nicht entscheidend, ob ein Unternehmen drei, dreißig oder dreihundert Mitarbeitende hat. Entscheidend ist, welchen Wert das Problem hat. Auch ein kleines Team kann sehr stark davon profitieren, wenn jeden Tag Zeit durch manuelle Übertragung, Suche, Doppelarbeit oder unpassende Software verloren geht.
Gerade aus meiner eigenen Vertriebserfahrung kenne ich Situationen, in denen Unternehmen viel Geld in Software investiert haben und trotzdem zahlreiche Excel-Listen, manuelle Zwischenschritte oder Insellösungen benötigen. Genau solche Brüche finde ich interessant.
Unser Ansatz für den Einstieg ist deshalb auch nicht: „Hier ist JelmaraOS, jetzt stellen wir Ihr gesamtes Unternehmen um.“ Wir möchten zunächst ein konkretes Problem lösen, den Nutzen beweisen und das System anschließend dort erweitern, wo es tatsächlich sinnvoll ist.
Sie betonen, dass Ziele, Grenzen, Verantwortung und wichtige Freigaben beim Menschen bleiben sollen. Wie stellen Sie diese Kontrolle bei zunehmender Automatisierung sicher?
Für mich bedeutet menschliche Kontrolle nicht, dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt eines automatisierten Prozesses manuell bestätigen muss. Dann hätten wir am Ende zwar viele KI-Systeme, aber kaum echte Automatisierung. Entscheidend ist vielmehr, dass der Mensch festlegt, innerhalb welcher Grenzen ein System handeln darf.
Deshalb versuchen wir Kontrolle direkt in die Architektur von JelmaraOS einzubauen. Unterschiedliche KI-Rollen erhalten klar definierte Aufgaben und Berechtigungen. Eine Fähigkeit darf nicht automatisch alles tun, nur weil sie technisch dazu in der Lage wäre. Bestimmte Rollen müssen zuerst qualifiziert sein, Ergebnisse werden unabhängig geprüft und wichtige Zustandsänderungen benötigen nachvollziehbare technische Nachweise.
Ein gutes Beispiel ist wieder unser Development-Team. Ein KI-Modell kann in einem Review zu dem Ergebnis kommen, dass eine Änderung akzeptiert werden sollte. Dieses Urteil allein reicht aber nicht aus. Eine unabhängige Kontrollstufe kann anhand der tatsächlichen Nachweise feststellen, dass eine Überarbeitung notwendig ist und das Modellurteil überstimmen. Damit trennen wir bewusst zwischen dem, was eine KI empfiehlt, und dem, was das System tatsächlich tun darf.
Ein zweites Prinzip ist für uns „fail closed“. Wenn eine notwendige Berechtigung, ein Nachweis oder eine eindeutige Zuordnung fehlt, soll das System im Zweifel stoppen. Es darf sich die fehlende Autorität nicht einfach selbst geben. Gerade mit wachsender Automatisierung halte ich dieses Prinzip für enorm wichtig.
Zusätzlich bleiben bestimmte Grenzen heute bewusst beim Menschen. In unserem bisher live nachgewiesenen Entwicklungsprozess gibt es beispielsweise einen menschlichen Startpunkt. Auch ein technisch erfolgreich abgeschlossenes Ergebnis führt nicht automatisch zu Merge, Veröffentlichung oder Deployment. Diese Schritte behandeln wir separat.
Langfristig können sich solche Grenzen natürlich verschieben. Wenn ein Prozess zuverlässig nachgewiesen ist, kann der Mensch später vielleicht mehr davon freigeben. Aber die Grenze soll nicht verschwinden, sondern bewusst neu gesetzt werden.
Genau darin liegt für mich die eigentliche Idee von JelmaraOS: Der Mensch soll nicht jeden Handgriff machen müssen, aber er soll jederzeit bestimmen, was das System darf, wo es stoppen muss und wer am Ende die Verantwortung trägt.
Was unterscheidet JELMARA aus Ihrer Sicht von anderen KI-Plattformen und Unternehmenssoftware am Markt?
Ich würde gar nicht behaupten, dass jeder einzelne technische Baustein von JELMARA für sich einzigartig ist. Es gibt sehr leistungsfähige KI-Modelle, Agentenplattformen, Automatisierungslösungen und etablierte Unternehmenssoftware. Der Unterschied liegt für mich eher darin, wie wir diese Dinge zusammendenken.
Klassische Unternehmenssoftware bildet meistens bestimmte Funktionen oder Prozesse ab. Viele heutige KI-Lösungen setzen wiederum einen Assistenten oder Agenten daneben. JelmaraOS soll dagegen langfristig die verbindende Steuerungsebene dazwischen sein: Es soll verstehen, welche Aufgabe entsteht, welches Wissen benötigt wird, welche spezialisierte Fähigkeit dafür zuständig ist, innerhalb welcher Grenzen sie handeln darf und wie ihr Ergebnis anschließend geprüft wird.
Ein zweiter wichtiger Unterschied ist unser Umgang mit Autonomie. Unser Ziel ist nicht, einem möglichst leistungsfähigen Modell einfach möglichst viele Werkzeuge zu geben und darauf zu hoffen, dass es die richtigen Entscheidungen trifft. Bei uns soll ein Modell Vorschläge machen oder Arbeit ausführen können, aber daraus entsteht nicht automatisch Autorität.
Deshalb beschäftigen wir uns sehr intensiv mit Qualifikation, Rollen, Berechtigungen, unabhängigen Prüfungen, technischen Nachweisen und klaren Abbruchbedingungen. Für mich ist nicht entscheidend, wie autonom ein System in einer Demo wirkt, sondern wie kontrolliert es reagiert, wenn etwas nicht stimmt.
Dazu kommt die Wissensbasis. JelmaraOS soll nicht nur Aufgaben ausführen, sondern Entscheidungen, Erfahrungen, Fehler und Ergebnisse so erhalten, dass das Unternehmen später darauf aufbauen kann. Dadurch möchten wir vermeiden, dass jede neue KI-Rolle und jedes neue Projekt wieder bei null beginnt.
Und vielleicht der ungewöhnlichste Punkt ist, dass wir JelmaraOS nicht nur als Produkt entwickeln. JELMARA selbst soll damit arbeiten. Market Intelligence, Development, digitale Produkte und später weitere Unternehmensbereiche sollen zunehmend über dieselbe Grundarchitektur verbunden werden. Wir bauen also die Werkzeuge, mit denen wir unser eigenes Unternehmen führen und weiterentwickeln wollen.
Für mich ist JelmaraOS deshalb weder nur ein KI-Assistent noch einfach die nächste Unternehmenssoftware. Die langfristige Idee ist eine kontrollierte technologische Arbeitsorganisation, in der Menschen, Software und spezialisierte KI-Fähigkeiten zusammenarbeiten – mit mehr Autonomie dort, wo sie nachweislich funktioniert, und klaren Grenzen dort, wo Verantwortung beim Menschen bleiben muss.
Welche nächsten Entwicklungsschritte stehen für JELMARA an und wann sollen Unternehmen davon profitieren können?
Beim Development-Team stehen wir unmittelbar vor einem für uns wichtigen nächsten Nachweis. Die einzelnen Rework- und QA-Mechanismen sind aufgebaut, Coding und Review sind qualifiziert und ihre gemeinsame Auswahl im vorgesehenen Job-Kontext wurde bereits vorvalidiert. Als nächstes wollen wir diesen gesamten Selbstkorrektur-Kreislauf in einem einzigen realen DevelopmentJob live schließen: Ein Review erkennt, dass eine Überarbeitung notwendig ist, das System stößt diese selbstständig an, das neue Ergebnis wird erneut geprüft, getestet und anschließend sauber abgeschlossen.
Danach geht es schrittweise an größere reale Entwicklungsaufgaben. Dazu gehören Änderungen über mehrere Dateien, mehrere voneinander abhängige Arbeitspakete, die Wiederaufnahme eines laufenden Auftrags nach einem Neustart, mehrere Entwicklungsaufträge hintereinander und später auch parallele Jobs.
Ein wichtiger Schritt wird außerdem sein, diese Fähigkeiten nicht nur an technischen Testfällen zu beweisen, sondern zunehmend an echten Funktionen für JelmaraOS und unseren eigenen digitalen Produkten einzusetzen. Das Development-Team soll also immer stärker an dem System mitbauen, dessen Teil es selbst ist.
Parallel dazu entwickeln wir weitere Bereiche wie Market Intelligence, Wissensmanagement und die Verbindung unterschiedlicher Unternehmensfähigkeiten weiter. Langfristig sollen daraus immer mehr geschlossene Abläufe entstehen – vom Erkennen einer Chance über eine Entscheidung bis hin zur Entwicklung, Umsetzung und späteren Auswertung.
Unternehmen sollen davon aber nicht erst profitieren, wenn diese gesamte Vision vollständig umgesetzt ist. Unser Einstieg ist bewusst wesentlich pragmatischer: Wir wollen konkrete Probleme mit individueller Software, Automatisierung, KI-Anwendungen, Schnittstellen oder Datenlösungen lösen und dabei nach und nach Fähigkeiten von JelmaraOS einsetzen.
Ich glaube deshalb auch nicht an den einen Tag, an dem JelmaraOS plötzlich „fertig“ ist. Die Plattform soll aus realen Anwendungen wachsen. Jede Fähigkeit muss ihren Nutzen zunächst in einem klaren Bereich beweisen, bevor wir ihr mehr Verantwortung geben.
Der Weg ist für mich also zweigeteilt: Unternehmen sollen möglichst früh von konkreten Lösungen profitieren können – während im Hintergrund Schritt für Schritt die größere Unternehmenszentrale entsteht.
Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründerinnen und Gründern mit auf den Weg geben?
Meine drei Ratschläge wären wahrscheinlich weniger klassische Gründungsregeln, sondern Dinge, die ich selbst in den vergangenen Monaten gelernt habe.
Erstens: Fang an, bevor du das Gefühl hast, wirklich bereit zu sein. Als ich Anfang 2024 mit meinem SimRacing-Projekt angefangen habe, hatte ich kaum Erfahrung mit Softwareentwicklung. Wenn ich damals darauf gewartet hätte, erst alles zu können, gäbe es JELMARA heute wahrscheinlich nicht. Vieles versteht man erst, wenn man beginnt, ein echtes Problem zu lösen.
Zweitens: Bau nicht für eine Technologie, sondern für ein Problem. Gerade bei KI ist es sehr leicht, sich von dem beeindrucken zu lassen, was technisch möglich ist. Aber am Ende hat eine Lösung nur dann einen Wert, wenn sie jemandem tatsächlich Arbeit abnimmt, einen Prozess verbessert oder ein relevantes Problem löst. Ich versuche deshalb immer wieder zu fragen: Was wird hier eigentlich besser, wenn wir das bauen?
Und drittens: Nutze KI als Verstärker – aber gib dein eigenes Urteilsvermögen nicht ab. KI hat mir ermöglicht, in extrem kurzer Zeit Dinge zu lernen und umzusetzen, die für mich vorher kaum erreichbar wirkten. Gleichzeitig habe ich genauso gelernt, dass ein überzeugendes KI-Ergebnis noch lange kein richtiges Ergebnis sein muss. Hinterfragen, testen und auch einmal bewusst stoppen zu können, wird mit leistungsfähigeren Systemen eher wichtiger als unwichtiger.
Vielleicht würde ich noch einen Gedanken über diese drei Punkte stellen: Ein ungewöhnlicher Lebenslauf ist nicht automatisch ein Nachteil. Ich komme nicht aus einer klassischen Gründer- oder Softwareentwicklerkarriere. Aber Technik, Handwerk und Vertrieb haben mir unterschiedliche Blickwinkel gegeben, die heute in JELMARA zusammenkommen.
Man muss am Anfang nicht schon die Person sein, die das fertige Unternehmen irgendwann braucht. Man muss bereit sein, sich auf dem Weg dorthin ständig weiterzuentwickeln.
Bildcredits Jan Koselka
Wir bedanken uns bei Jan Koselka für das Interview
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.
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