Donnerstag, Februar 19, 2026
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Warum fahren wir gemeinsam Ski, aber nicht gemeinsam los?

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Mounti bringt Menschen ohne Auto gemeinsam in die Berge Teambild

Mounti ist eine Mitfahrplattform in die Berge, die Menschen ohne eigenes Auto miteinander verbindet und gemeinsame Fahrten zum Wintersport ermöglicht

Was ist Mounti und wie ist die Idee zu dieser Mitfahr Plattform für Wintersportfahrten entstanden?

Mounti ist eine Mitfahrplattform in die Berge. Die Entstehungsstory ist eigentlich witzig, ich (Max) bin im Oktober 2025 nach Passau gezogen. Beim Einräumen der Wohnung hatte ich meine Ski Sachen in der Hand und habe mich schon riesig auf die Ski Saison gefreut, da die Nähe zu den Bergen ein großes Argument für mich war in Passau meinen Master zu machen. Mir ist allerdings ein Problem klar geworden: Ich habe kein eigenes Auto… Wie komme ich also in die Berge? Einige Wochen später startete der Uni Kurs 5€ Business Wettbewerb, dort entschloss ich mit meinen Teamkollegen gemeinsam das „Auto-Problem“ zu lösen. Und Mounti wurde ins Leben gerufen.

Wer steckt hinter Mounti und wie hat sich das Team aus Studierenden der Uni Passau zusammengefunden?

Wir sind zu dritt: Max, Marc und Julius. Wir studieren alle im Master Business Administration in Passau und sind natürlich absolut wintersportverrückt. Gefunden haben wir uns tatsächlich über den Kurs 5-Euro-Business-Wettbewerb. Da hat die Chemie sofort gestimmt, weil wir alle drei das gleiche Problem kannten und Bock hatten, etwas Eigenes aufzuziehen.

Welche Vision verfolgt ihr mit Mounti im Spannungsfeld von Mobilität Klimaschutz und Freizeit?

Die Grundidee ist simpel: Wir wollen, dass Leute bequem in die Berge kommen, ohne dass jeder einzeln im Auto sitzt. Wir nutzen die Plätze, die sowieso schon da sind. Das bedeutet weniger Autos auf der Straße, weniger Stau auf den Straßen, entspannteres Parken und natürlich deutlich weniger Emissionen.
Klimaschutz funktioniert bei uns nicht über erhobenen Zeigefinger oder Verzicht, sondern über eine Lösung, die einfach cleverer und cooler ist als alleine zu fahren. Langfristig wollen wir das „Betriebssystem“ für Freizeitfahrten in die Berge werden. Mit transparenter CO₂-Bilanz und starken Partnern vor Ort.

Wie funktioniert Mounti konkret für Fahrer und Mitfahrer von der Fahrtanfrage bis zur Buchung?

Ganz unkompliziert. Wer fährt, meldet sich auf mounti.app an und gibt die Eckdaten ein: Startpunkt, Skigebiet, Zeit und wie viele Plätze frei sind. Es gibt direkt eine Preisempfehlung für die Kostenteilung, damit keiner lange rechnen muss.
Mitfahrer suchen sich die passende Fahrt aus und fragen mit einem Klick an. Wenn der Fahrer zusagt, werden die Kontaktdaten ausgetauscht, um Details wie den Treffpunkt oder den Platz für die Ausrüstung zu klären. Das Geld wird meistens ganz entspannt direkt im Auto verrechnet. Meistens werden einfach die Spritkosten geteilt.

An welche Zielgruppe richtet sich Mounti besonders und welches Problem löst ihr für diese Menschen?

An alle, die Bock auf die Berge haben, aber entweder kein Auto besitzen oder keine Lust auf die hohen Spritkosten und die Alleinfahrt haben. Gerade für uns Studierende oder junge Leute in der Stadt ist ein eigenes Auto oft purer Luxus und meist gar nicht vorhanden. Aber auch für Leute mit Auto lohnt es sich: Wer nimmt nicht lieber drei Mitfahrer mit und zahlt am Ende nur ein Viertel vom Sprit?

Welche Rolle spielt die transparente CO₂ Einsparanzeige bei der Nutzung von Mounti?

Das ist für uns mehr als nur ein nettes Feature. Wir zeigen bei jeder Fahrt direkt an, wie viel CO₂ man im Vergleich zur Einzelfahrt spart. Das macht den Impact der eigenen Entscheidung sofort greifbar. Es ist ein verdammt gutes Gefühl, wenn man am Ende des Tages sieht, dass man mal eben ein paar Dutzend Kilo CO₂ vermieden hat, nur weil man nicht alleine gefahren ist. Das schweißt die Community auch zusammen.

Was unterscheidet Mounti von klassischen Mitfahr Plattformen oder privaten Fahrgemeinschaften?

Der Fokus. Bei uns geht es nicht nur von A nach B, sondern um das gemeinsame Hobby und den Rückweg zu A. Du sitzt mit Leuten im Auto, die den gleichen Vibe haben. Da fängt der Skitag schon bei der Begrüßung an und man hat sofort Gesprächsstoff.

Im Vergleich zu anonymen Plattformen sind wir eine echte Community. Außerdem ist Mounti genau auf Wintersport zugeschnitten: Man gibt an, ob Ski oder Snowboards ins Auto passen und findet gezielt Skigebiete statt nur Städte. Und gegenüber privaten WhatsApp-Gruppen haben wir eine viel größere Reichweite. Du findest auch dann eine Mitfahrgelegenheit, wenn deine Freunde mal keine Zeit haben.

Vor welchen Herausforderungen steht ihr als junges Startup im Bereich Mobilität und Nachhaltigkeit?

Das klassische „Henne-Ei-Problem“: Wir brauchen Fahrer, damit Mitfahrer kommen – und Mitfahrer, damit es sich für die Fahrer lohnt. Deswegen sind wir aktuell viel an der Uni und in Wintersport Communities unterwegs, um Mounti bekannt zu machen. Auch das Thema Vertrauen ist uns wichtig, weshalb wir an Features wie verifizierten Profilen arbeiten. Und ganz ehrlich: Das Zeitmanagement zwischen Masterstudium und Startup-Aufbau ist manchmal ein echter Balanceakt. Aber das Feedback gibt uns extrem viel Energie.

Wie reagiert eure Community bisher auf die Idee gemeinsamer Wintersportfahrten über Mounti?

Das Feedback ist bisher echt überwältigend. Viele sagen: „Endlich gibt es sowas!“ Wir werden auch oft gefragt, ob wir das im Sommer für Wanderungen oder andere Sportarten anbieten können. Das zeigt uns, dass der Bedarf riesig ist.

Welche nächsten Schritte und Weiterentwicklungen plant ihr für Mounti?

Neben Wachstum, kontinuierlicher Verbesserung und erfolgreicher Implementierung in anderen Hochschulstädten, planen wir in naher Zukunft auch das Anbieten von Rodeln und Thermen Besuchen, im Sommer dann unter anderem Wandern, Klettergarten und Sommerrodelbahn. Zudem möchten wir auf lange Frist eine Buddy Funktion Integrieren, um neue Bekanntschaften zu schließen, denn gemeinsam machen die meisten Aktivitäten einfach mehr Spaß als allein. Ideal für neu Zugezogene Personen und solche die neue Aktivitäten ausprobieren wollen. Mögliche Kooperationen behalten wir ebenfalls im Blick, zum Beispiel mit Skigebieten oder Hochschulsportgruppen, um Mounti bekannter zu machen. Wenn euch unsere Idee gefällt könnt ihr gerne auf unserem Instagram Account vorbeischauen (mounti.official) oder euch direkt über unsere Webseite (mounti.app) für euere erste Fahrt anmelden. Bei allem halten wir an unseren Werten fest: Mounti soll wachsen, aber immer so, dass die Gemeinschaft und der Klimaschutzgedanke im Mittelpunkt bleiben.

Welche drei Ratschläge würdet ihr anderen Studierenden geben, die selbst ein Startup gründen möchten?

Max: Einfach loslegen! Es gibt nicht den einen perfekten Moment um mit einem euch wichtigen Projekt anzufangen. Es gibt nur das JETZT. Und auch Fehler machen gehört dazu. Ihr werdet daraus lernen und sie hoffentlich nicht erneut machen. Ich drücke euch allen die Daumen.

Marc: Traut euch aus eurer Komfortzone! Gründet nicht nur, um das anzuwenden, was ihr im Studium schon gelernt habt, sondern um genau das zu lernen, was ihr noch nicht könnt. Man muss kein fertiger Experte sein, um zu starten – man wird zum Experten, während man es tut.

Julius: Sucht euch ein Team, das für die Sache brennt. Fachwissen kann man lernen, aber die Leidenschaft für die Sache muss da sein. Und nutzt die Uni-Ressourcen. Wettbewerbe wie das „5-Euro-Business“ oder Gründungsberatungen sind Gold wert, um ohne großes Risiko zu starten.

Bildrechte: Mounti Bild von links: Marc Schlotzhauer, Julius Woelki, Max Einwich

Wir bedanken uns bei den Gründern für das Interview

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.

Kann Musik persönliche Erinnerungen stärker bewahren als Worte?

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ZUNO Creations: personalisierte Songs & Emotionen  Azur Begić ZUNO Creations

ZUNO Creations entwickelt personalisierte Songs, die persönliche Geschichten und Emotionen in individuelle Musikstücke übersetzen

Was ist ZUNO Creations und wer sind die Menschen hinter dem Projekt. Wie sind Ihre Hintergründe und Rollen verteilt?

ZUNO Creations ist ein kreatives Digitalprojekt, das personalisierte Songs auf Basis echter Geschichten und Emotionen entwickelt. Hinter dem Projekt stehe ich selbst als Gründer. Ich komme aus dem kreativen Bereich und bringe musikalisches Gespür, technisches Verständnis und redaktionelle Arbeit zusammen. Konzeption, Text, musikalische Feinabstimmung und Qualitätskontrolle liegen vollständig in meiner Verantwortung.

Wie ist die Idee entstanden, personalisierte Songs als digitales Produkt anzubieten. Gab es einen konkreten Auslöser?

Musik war für mich immer ein stiller Begleiter. Ich habe schon als Jugendlicher Gitarre gespielt, ohne große Ziele. Später kam mein starkes Interesse an moderner Musik und Reggaeton dazu. Der konkrete Auslöser war der Moment, als Freunde und Bekannte nach persönlichen Songs für besondere Anlässe gefragt haben. Daraus entstand die Idee, diese Nachfrage professionell umzusetzen.

Welche Vision verfolgt ZUNO Creations langfristig. Und wie möchten Sie diese Vision Schritt für Schritt umsetzen?

Die Vision ist es, persönliche Geschichten in Musik zu übersetzen und emotionale Erinnerungen zu schaffen. Schritt für Schritt soll das Angebot erweitert werden, ohne den persönlichen Charakter zu verlieren. Qualität und Gefühl stehen immer vor Geschwindigkeit.

An wen richtet sich Ihr Angebot in erster Linie. Und welche emotionalen Bedürfnisse Ihrer Kundinnen und Kunden stehen dabei im Mittelpunkt?

Das Angebot richtet sich an Menschen, die etwas Persönliches schenken möchten. Im Mittelpunkt stehen Emotionen wie Liebe, Dankbarkeit, Nähe und Erinnerung. Die Songs sollen berühren und echte Momente festhalten.

Personalisierung ist ein starker Trend. Was macht personalisierte Songs aus Ihrer Sicht besonders im Vergleich zu anderen individuellen Geschenkideen?

Ein personalisierter Song spricht direkt das Gefühl an. Er ist nicht nur ein Gegenstand, sondern eine Erinnerung. Musik bleibt oft ein Leben lang präsent und wird immer wieder gehört.

Der gesamte Prozess bei ZUNO Creations ist digital organisiert. Welche Vorteile bringt dieses Modell für Sie und für Ihre Kundschaft?

Der digitale Prozess ermöglicht Flexibilität, Schnelligkeit und klare Abläufe. Kundinnen und Kunden können ihre Geschichte einfach übermitteln und erhalten ein hochwertiges Ergebnis ohne physische Abhängigkeiten.

Wie gelingt es Ihnen, Individualität und Qualität zu sichern, obwohl das Geschäftsmodell auf Skalierbarkeit ausgelegt ist?

Kein Song wird automatisch veröffentlicht. Jeder Titel wird mehrfach überarbeitet, angepasst und bewusst gehört. Erst wenn sich der Song richtig anfühlt, wird er ausgeliefert.

Welche Herausforderungen bringt es mit sich, Emotionen in ein wirtschaftlich tragfähiges Produkt zu übersetzen?

Die größte Herausforderung ist, Emotion nicht zu standardisieren. Jeder Mensch empfindet anders. Deshalb braucht es Zeit, Empathie und ein gutes Gespür für Zwischentöne.

Was unterscheidet ZUNO Creations klar von anderen Angeboten im Bereich Musik oder Geschenke. Wo liegt Ihr Unique Selling Point?

Der Unterschied liegt im Feinschliff. Ich nutze moderne Tools, aber verlasse mich nicht auf reine Automatisierung. Menschliches Gefühl und kreative Entscheidung stehen im Mittelpunkt.

Wie wichtig ist für Sie die Einordnung zwischen Creator Economy, E Commerce und Emotional Tech. Und wo sehen Sie sich selbst am stärksten verortet?

ZUNO Creations bewegt sich zwischen allen drei Bereichen. Am stärksten sehe ich das Projekt im Emotional-Tech-Bereich, da Emotion der Kern des Geschäftsmodells ist.

Welche nächsten Entwicklungsschritte planen Sie für ZUNO Creations. Gibt es neue Anlässe, Formate oder Zielgruppen?

Geplant sind neue Anlässe wie Familienfeste, Abschiede und persönliche Meilensteine. Auch Formate für Unternehmen sind denkbar, etwa emotionale Audio-Geschenke.

Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründerinnen und Gründern geben, die ein emotionales und kreatives Geschäftsmodell aufbauen möchten?

Erstens: Bleiben Sie ehrlich. Zweitens: Automatisieren Sie Technik, aber nicht Gefühle. Drittens: Vertrauen Sie Ihrem eigenen Gespür.

Bildcredits @ ZUNO Creations

Wir bedanken uns bei Azur Begić für das Interview

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.


Premium Start-up: Zuno Creations

ZUNO Creation logo bunt

Kontakt:

Zuno Creations
Azur Begic
Berresgasse 3/7
1220 Wien
Österreich

https://zunocreations.de/
zunocreations.de@gmail.com

Ansprechpartner: Azur Begic

Social Media:
YouTube
TikTok
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Instagram

publuence.ai analysiert Marken-Sichtbarkeit in KI-Antworten

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publuence_publuence.ai analysiert Marken-Sichtbarkeit in KI-Antworten

Key Takeaways

  • publuence.ai ist eine SaaS-Lösung, die die Sichtbarkeit von Marken in generativen KI-Systemen analysiert.
  • Die Analyse zeigt, bei welchen Fragen Marken erwähnt werden und wie sie präsentiert sind, was Kaufentscheidungen beeinflussen kann.
  • publuence.ai unterscheidet sich von klassischer Sichtbarkeitsanalyse, da es den Fokus auf direkt formulierte KI-Antworten legt.
  • Ein Beispiel aus der Automobilbranche zeigt, dass die Sichtbarkeit von Marken stark variiert, abhängig von Kontext und Tonalität.
  • Die Bedeutung von KI-Sichtbarkeit wächst, da Kaufentscheidungen zunehmend im Dialog mit KI-Systemen stattfinden.

Mit publuence.ai ist eine SaaS-Lösung gestartet, die untersucht, wie sichtbar Marken in Antworten generativer KI-Systeme sind. Analysiert wird, bei welchen Fragen Marken erscheinen, wie sie dargestellt werden und welche Inhalte diese Antworten prägen. Das Thema gewinnt an Bedeutung, weil Kauf- und Vergleichsentscheidungen zunehmend in KI-Dialogen vorbereitet werden – oft noch vor dem Kontakt mit klassischen Marketingkanälen.

Was publuence.ai neu misst

publuence.ai hat ein Analysewerkzeug eingeführt, das die Sichtbarkeit von Marken in generativen KI-Systemen systematisch erfasst. Die Lösung wertet aus, bei welchen Such- und Beratungsfragen Marken genannt werden, wie häufig dies geschieht und in welchem inhaltlichen Zusammenhang die Erwähnungen stehen.

Nach Darstellung des Unternehmens wird damit ein Bereich messbar gemacht, der bislang kaum strukturiert beobachtet wurde. Die Präsenz von Marken in KI-generierten Antworten entsteht weitgehend unabhängig von klassischen Kampagnen und kann frühe Phasen der Entscheidungsfindung beeinflussen.

Wie publuence.ai Antworten generativer KI auswertet

Der Ansatz von publuence.ai basiert auf der kontinuierlichen Analyse von KI-generierten Antworten. Erfasst wird, welche Marken genannt werden, wie sie beschrieben sind und ob die Darstellung überwiegend positiv, neutral oder kritisch ausfällt. Zusätzlich wird untersucht, welche Inhalte und Medienquellen maßgeblich zur jeweiligen Antwort beitragen.

Das Unternehmen versteht diese Auswertung als fortlaufenden Prozess über verschiedene Fragestellungen hinweg, um Veränderungen in der Darstellung von Marken nachvollziehbar zu machen.

Welche Erkenntnisse publuence.ai für Unternehmen liefert

Adressiert werden vor allem Kommunikations-, Marketing- und Markenverantwortliche. Die Analysen sollen zeigen, ob und wie eine Marke in KI-gestützten Beratungs- und Suchprozessen präsent ist. Ein Schwerpunkt liegt auf Themenfeldern, in denen Marken kaum oder gar nicht auftauchen, obwohl sie aus Unternehmenssicht relevant wären.

Darüber hinaus weist die Auswertung aus, ob Marken in KI-Antworten überwiegend positiv, neutral oder kritisch dargestellt werden. Diese Einordnung kann als Grundlage dienen, um Inhalte und Medienarbeit gezielter auszurichten.

publuence.ai im Vergleich zu klassischer Sichtbarkeitsanalyse

AI Search Analytics unterscheidet sich deutlich von klassischer Suchmaschinenoptimierung. Während SEO primär auf Rankings in Ergebnislisten abzielt, untersucht publuence.ai die Rolle von Marken in direkt formulierten KI-Antworten, die Nutzer bei konkreten Entscheidungsfragen erhalten.

Der Vorteil dieses Ansatzes liegt in der Fokussierung auf einen neuen digitalen Beratungsraum. Gleichzeitig bleibt das Feld dynamisch, da sich sowohl die Funktionsweise generativer KI-Systeme als auch deren Datenbasis laufend verändern.

Was die Analyse aus der Automobilbranche zeigt

Als Anwendungsbeispiel verweist das Unternehmen auf eine Auswertung aus der Automobilbranche. Grundlage waren 30 KI-Prompts rund um das Thema Elektromobilität. Diese sollen typische Nutzerfragen abbilden, erheben jedoch keinen Anspruch auf statistische Repräsentativität für die gesamte Branche.

Herstellerangaben zufolge erreicht Tesla in dieser Auswertung eine Sichtbarkeit von rund 64 Prozent, Hyundai liegt bei mehr als 58 Prozent, Volkswagen bei etwa 51 Prozent. Die Analyse zeigt zudem, dass nicht allein die Häufigkeit der Erwähnung entscheidend ist. Bei Volkswagen würden insbesondere Themen wie Winterreichweite, Ladeinfrastruktur und Schnellladekosten zu kritischeren Darstellungen führen, die das Bild der Marke in frühen Entscheidungsphasen prägen können.

Welche Rolle Medienquellen für KI-Antworten spielen

Ein weiterer Schwerpunkt der Auswertung liegt auf den Quellen, aus denen KI-Systeme ihre Antworten ableiten. Die Analyse legt nahe, dass bestimmte Medieninhalte überdurchschnittlich stark in KI-Antworten einfließen und damit die Darstellung von Marken beeinflussen.

Dabei zeigen sich Unterschiede in der Tonalität einzelner Medien. Für Unternehmen wird damit relevant, welche redaktionellen Perspektiven den Wissensraum der KI prägen und welche Inhalte dort besonders wirksam sind.

Wie publuence.ai die Verschiebung von Kaufentscheidungen einordnet

Cevahir Ejder, Geschäftsführer der publuence GmbH, beschreibt Kaufentscheidungen zunehmend als Prozesse, die im Dialog mit KI-Systemen beginnen. Marken, die dort nicht auftauchten, spielten aus seiner Sicht in der frühen Auswahlphase kaum eine Rolle.

Viele Unternehmen richteten ihren Fokus weiterhin auf klassische Marketingkanäle und berücksichtigten KI-gestützte Beratung bislang nur begrenzt. Dadurch entstehe das Risiko, in einem entscheidenden Moment der Orientierung nicht präsent zu sein.

Warum KI-Sichtbarkeit für Marken an Bedeutung gewinnt

Mit publuence.ai adressiert das Unternehmen einen Bereich, der für Marken zunehmend an Bedeutung gewinnt, sich aber noch im Aufbau befindet. Gleichzeitig ist zu berücksichtigen, dass die Antwortlogiken generativer KI-Systeme weitgehend intransparent sind und entsprechende Analysen stets nur eine Annäherung an reale Entscheidungsprozesse darstellen können.

Unabhängig davon wird deutlich: Wer verstehen will, wie Kaufentscheidungen heute vorbereitet werden, muss berücksichtigen, wie KI-Systeme Marken darstellen – und welche Inhalte diese Darstellung beeinflussen.

Foto/Quelle: publuence GmbH

HealthTech Heidi die Digitale Entlastung für Mediziner

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HealthTech Heidi die Digitale Entlastung für Mediziner Dr Thomas Kelly

Key Takeaways

  • HealthTech Heidi expandiert in den DACH-Raum und eröffnet ein Büro in Berlin, um die Nutzung seiner KI-gestützten Software in Deutschland, Österreich und der Schweiz zu fördern.
  • Die Software entlastet Ärzte von administrativen Aufgaben und verbessert die Effizienz in Praxen und Kliniken, ohne klinische Entscheidungen zu beeinflussen.
  • Bereits hunderttausende Fachkräfte nutzen HealthTech Heidi, das in 110 Sprachen verfügbar ist und über 31 Millionen Arbeitsstunden eingespart hat.
  • Im Gegensatz zu informellen KI-Tools integriert sich HealthTech Heidi in bestehende Systeme und bietet dauerhafte Unterstützung im medizinischen Alltag.
  • Das Unternehmen legt höchsten Wert auf Datenschutz und Compliance, um den regulatorischen Anforderungen im Gesundheitswesen in DACH gerecht zu werden.

Das australische HealthTech-Unternehmen Heidi expandiert in den deutschsprachigen Raum und eröffnet einen Standort in Berlin. Von dort aus soll der Einsatz der KI-gestützten Software in Deutschland, Österreich und der Schweiz ausgebaut werden. Der Schritt adressiert ein strukturelles Problem im Gesundheitswesen: den hohen administrativen Aufwand im medizinischen Alltag.

HealthTech Heidi startet mit Berliner Büro in den DACH-Markt

Mit dem neuen Standort richtet HealthTech Heidi seine Aktivitäten erstmals gezielt auf den deutschsprachigen Markt aus. Die operative Verantwortung für die Expansion übernimmt Dr. Hendrik Steenfadt, ausgebildeter Arzt und zuvor Investor im HealthTech-Team von Speedinvest. Berlin dient dem Unternehmen als Ausgangspunkt für den weiteren Ausbau in der Region.

Der Markteintritt erfolgt vor dem Hintergrund wachsender Belastung durch Dokumentationspflichten in Praxen und Kliniken. Ein erheblicher Teil der ärztlichen Arbeitszeit entfällt auf administrative Aufgaben, die keinen direkten Beitrag zur Behandlung leisten. Heidi positioniert seine Software als technisches Hilfsmittel zur Entlastung dieser Prozesse.

Wie HealthTech Heidi KI für medizinische Dokumentation einsetzt

Im Zentrum des Angebots steht eine KI-gestützte Software, die medizinisches Fachpersonal bei nicht-klinischen Tätigkeiten unterstützt. Dazu zählen die strukturierte Erstellung medizinischer Dokumentation sowie die Nachbereitung von Patientengesprächen. Nach Angaben des Unternehmens greift die Software nicht in diagnostische oder therapeutische Entscheidungen ein.

HealthTech Heidi versteht seine Lösung als begleitendes Assistenzsystem. Die medizinische Verantwortung verbleibe vollständig bei den behandelnden Ärzten, während die KI Aufgaben rund um die Versorgung übernehme. Ziel sei es, Arbeitsabläufe zu entlasten, ohne die ärztliche Entscheidungsfreiheit zu berühren.

Wo HealthTech Heidi im Praxis- und Klinikalltag eingesetzt wird

Die Software richtet sich an Hausarztpraxen, Kliniken und spezialisierte Fachbereiche. Nach Unternehmensangaben nutzen bereits hunderttausende Ärzte und medizinische Fachkräfte aus mehr als 200 Fachrichtungen das System. Seit dem Marktstart im Februar 2024 habe HealthTech Heidi rund 85 Millionen Patientenkonsultationen begleitet.

Zudem gibt das Unternehmen an, durch den Einsatz der Software bislang 31 Millionen Arbeitsstunden im klinischen Alltag eingespart zu haben. Diese Angaben stammen ausschließlich vom Unternehmen selbst und lassen sich unabhängig nicht überprüfen. Die Anwendung ist in 110 Sprachen verfügbar und nach Unternehmensangaben in 190 Ländern im Einsatz.

Wodurch sich HealthTech Heidi von informellen KI-Tools unterscheidet

Viele Ärzte nutzen KI-Anwendungen bereits informell, etwa zur Strukturierung von Notizen oder zur Vorbereitung von Arztbriefen. HealthTech Heidi setzt demnach auf einen formal integrierten Ansatz. Die Software lässt sich in bestehende Krankenhausinformations- und Praxisverwaltungssysteme einbinden und ist nicht als isoliertes Zusatztool konzipiert.

Technische Grundlage ist ein medizinischer Schreibassistent, der als Basis für weitere Funktionen dient. Das Unternehmen beschreibt diesen Ansatz als dauerhafte Unterstützung im Hintergrund, nicht als punktuelle Hilfestellung.

Zahlen zur Nutzung und internationalen Verbreitung

Heidi wurde 2021 in Sydney gegründet und beschäftigt nach eigenen Angaben inzwischen mehr als 330 Mitarbeiter. Die Finanzierung beläuft sich auf insgesamt 100 Millionen US-Dollar, zuletzt im Rahmen einer Series-B-Runde. Zu den Investoren zählen internationale Risikokapitalgeber.

Die internationale Verbreitung der Software nutzt das Unternehmen als Referenz für den Markteintritt in DACH. Ob sich die internationale Nutzungserfahrung auf die stark regulierten Gesundheitssysteme im deutschsprachigen Raum übertragen lässt, bleibt eine offene Frage.

Datenschutz und technische Voraussetzungen für den Einsatz in DACH

Für den Einsatz in Deutschland, Österreich und der Schweiz betont HealthTech Heidi hohe Datenschutz- und Sicherheitsstandards. Die Datenverarbeitung soll über Server in Deutschland erfolgen, ergänzt durch definierte Compliance-Strukturen. Damit reagiert das Unternehmen auf die strengen regulatorischen Anforderungen im Gesundheitswesen.

Gerade bei sensiblen Patientendaten gelten Datenschutz und IT-Integration als zentrale Voraussetzungen für den Einsatz KI-basierter Systeme. Diese Faktoren dürften maßgeblich über die Akzeptanz im klinischen Alltag entscheiden.

Stimmen aus Unternehmen und ärztlicher Praxis

CEO und Mitgründer Dr. Thomas Kelly verweist auf den steigenden Versorgungsbedarf bei gleichzeitig knapper werdender ärztlicher Zeit. Ziel sei es, die verfügbare klinische Kapazität zu erweitern, ohne die Belastung für medizinisches Personal weiter zu erhöhen.

Ein niedergelassener Arzt aus Nordrhein-Westfalen berichtet, dank der Software täglich ein bis zwei Stunden administrativer Arbeit einzusparen. Diese Zeit stehe ihm für die direkte Patientenversorgung zur Verfügung.

Mit dem Ausbau in Berlin positioniert sich HealthTech Heidi in einem wachsenden Feld digitaler Dokumentationslösungen für das Gesundheitswesen. Neben technischen Fragen der Integration bleibt offen, wie sich solche Systeme im Zusammenspiel mit bestehenden Abläufen und regulatorischen Vorgaben langfristig etablieren.

Bildcredits: HealthTech Heidi

Quelle Redgert

Tabularis.AI stellt Faust-I vor: Lokales KI-Sprachmodell ohne Cloud-Abhängigkeit

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Tabularis.AI präsentiert Faust-I: Lokale KI als Gegenmodell zur Cloud

Key Takeaways

  • Tabularis.AI präsentiert das KI-Sprachmodell Faust-I, das lokal auf PC und Smartphone betrieben werden kann.
  • Faust-I ist ein Open-Source-Modell, welches ohne Cloud-Anbindung auskommt und gängige Anwendungen wie Kundenservice unterstützt.
  • Das Start-up fokussiert sich auf kompakte, spezialisierte Modelle für den Unternehmensgebrauch, um Unabhängigkeit von externen Infrastrukturen zu gewährleisten.
  • Faust-I führt in Benchmarks besser als größere Modelle und hat das Potenzial, lokal betriebene KI-Anwendungen zu revolutionieren.
  • Die Präsentation von Faust-I beim Digital Leaders Deep Dive weckt das Interesse der Industrie und zeigt den Trend hin zu lokaler, souveräner KI.

Das Tübinger Deep-Tech-Startup Tabularis.AI stellt mit Faust-I ein KI-Sprachmodell vor, das vollständig lokal auf PC und Smartphone betrieben werden kann. Die Präsentation erfolgt beim Digital Leaders Deep Dive im Cyber Valley Stuttgart. Der Ansatz richtet sich an Unternehmen, die KI nutzen wollen, ohne sich an Cloud-Plattformen internationaler Anbieter zu binden.

Was Tabularis.AI mit Faust-I ankündigt

Faust-I ist als KI-Sprachmodell konzipiert, das ohne Cloud-Anbindung, Abonnement oder externe Rechenzentren auskommt. Die Vorstellung ist für den 22. Januar 2026 beim Digital Leaders Deep Dive „Practice meets Future“ im Cyber Valley Stuttgart vorgesehen. Dort treffen Führungskräfte aus Industrie, Forschung und Startups zusammen, um über konkrete KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld zu diskutieren.

Nach der Präsentation soll Faust-I vollständig als Open-Source-Modell veröffentlicht werden. Vorgesehen ist eine Bereitstellung über die Plattform Hugging Face. Zusätzlich plant Tabularis.AI eine kostenlose iOS-App, mit der das Modell erstmals auch offline auf dem iPhone getestet werden kann.

Der technische Ansatz von Tabularis.AI: klein, lokal, spezialisiert

Tabularis.AI setzt mit Faust-I auf gezielt trainierte, vergleichsweise kompakte KI-Modelle. Diese sollen auf Standard-Hardware lauffähig sein und direkt im Unternehmen betrieben werden können. Der Verzicht auf externe Rechenzentren ist dabei kein Nebeneffekt, sondern Teil der Grundidee.

CEO Richard Hans Schreiber sagt, leistungsfähige KI müsse nicht zwangsläufig aus immer größeren Modellen bestehen. Für viele industrielle Aufgaben seien spezialisierte Systeme ausreichend – und in der Praxis oft robuster. Tabularis.AI entwickelt dafür eigene Trainingsverfahren, die den Rechenaufwand senken und Anpassungen an konkrete Anwendungsfälle erleichtern sollen.

Einsatzfelder: Wo Faust-I im Unternehmen ansetzen soll

Vorgesehen ist, dass Unternehmen Faust-I als Grundlage für eigene KI-Anwendungen nutzen. Genannt werden unter anderem Kundenservice, Dokumentenverarbeitung und technische Analyse. Der Fokus liegt klar auf geschäftlichen und industriellen Szenarien, nicht auf allgemeiner Konversation oder kreativen Experimenten.

Durch den lokalen Betrieb behalten Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten und vermeiden laufende Nutzungsgebühren. Tabularis.AI verweist darauf, dass frühere Modelle des Startups bereits eine breite Nutzung gefunden hätten. Nach Angaben des Unternehmens erreichen diese Veröffentlichungen zusammen über 500.000 Downloads pro Monat.

Marktcheck: Tabularis.AI zwischen Plattform-Logik und Souveränitätsanspruch

Der Markt für KI-Sprachmodelle wird derzeit von cloudbasierten Plattformen großer Technologiekonzerne geprägt. Modelle wie Metas Llama dienen vielen Unternehmen als technologische Basis, sind jedoch in der Regel in größere Cloud-Ökosysteme eingebettet.

Tabularis.AI positioniert Faust-I bewusst als Gegenmodell zu dieser Plattform-Logik. Der Vorteil liegt in der Unabhängigkeit von externen Infrastrukturen und in der Möglichkeit, KI vollständig im eigenen Haus zu betreiben. Gleichzeitig verzichtet der Ansatz auf die universelle Breite großer Foundation-Modelle und setzt stattdessen auf Spezialisierung.

Das Unternehmen verweist in diesem Zusammenhang auf eine Lünendonk-Studie zu IT-Sourcing-Trends, nach der viele Unternehmen ihre Cloud-Strategien überdenken, um technologische Abhängigkeiten zu reduzieren. Faust-I adressiert diesen Trend, ohne den Anspruch zu erheben, cloudbasierte Systeme grundsätzlich zu ersetzen.

Leistungsdaten im Kontext: Vergleich mit deutlich größeren Modellen

Nach Angaben von Tabularis.AI erreicht Faust-I im deutschsprachigen Benchmark MMLU-de einen Wert von 53 Prozent. Damit liege das Modell vor Metas deutlich größerem Sprachmodell Llama-3.1-8B-Instruct, das in diesem Test mit 47 Prozent angegeben wird. Faust-I komme dabei mit rund einem Fünftel der Modellgröße aus.

Die Leistungsdaten stammen vom Unternehmen selbst. Unabhängige Benchmarks oder breit angelegte Praxistests liegen zum Zeitpunkt der Vorstellung noch nicht vor. Für die Bewertung im Unternehmensalltag wird entscheidend sein, wie stabil und zuverlässig sich das Modell in realen Anwendungen verhält.

Cyber Valley als Bühne: Aufmerksamkeit aus der Industrie

Dass Tabularis.AI Faust-I im Rahmen des Digital Leaders Deep Dive im Cyber Valley Stuttgart präsentiert, ist mehr als eine reine Produktvorstellung. Auf der Bühne stehen unter anderem Vertreter aus der Industrie wie der CTO von ebm-papst sowie der CTO von MAHLE Thermal. Unter den Gästen werden Führungskräfte von Unternehmen wie Bosch, Mercedes-Benz, SAP und ZF erwartet.

Die Präsenz dieser Akteure unterstreicht, dass das Thema lokaler, souveräner KI in der Industrie angekommen ist – unabhängig davon, wie sich einzelne technische Ansätze langfristig durchsetzen werden.

Stimmen aus dem Unternehmen

Schreiber betont, nicht jede KI-Anwendung müsse universell einsetzbar sein oder mit immer größeren Modellen arbeiten. Für viele Geschäftsprozesse seien fokussierte Systeme präziser und weniger anfällig für Fehlinterpretationen. Ziel sei es, Unternehmen in die Lage zu versetzen, KI selbst zu betreiben und an ihre Anforderungen anzupassen.

Ausblick: Lokale KI als Prüfstein für den Praxiseinsatz

Mit Faust-I verfolgt Tabularis.AI einen Ansatz, der sich bewusst gegen die Dominanz cloudbasierter KI-Plattformen stellt. Ob sich dieses Modell im Unternehmensalltag bewährt, wird davon abhängen, wie einfach sich die Technologie integrieren lässt und welchen messbaren Nutzen sie liefert. Der Markt dürfte genau beobachten, ob spezialisierte, lokal betriebene KI-Modelle mehr sind als ein Gegenentwurf – nämlich eine tragfähige Option für produktive Anwendungen.

Foto/Quelle: Campus Founders

Wie gelingt Nähe in einer Welt voller Reize?

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HANNIline: Spielzeug für Kinder und ihre Eltern Fotocredit: Miriam Mehlman Fotografie.

HANNIline entwickelt Spielzeug und Karten, die Kinder in ihrer Entwicklung begleiten und Eltern dabei unterstützen, bewusst gemeinsame Zeit zu gestalten

Was war der Moment, in dem aus einer persönlichen Beobachtung die Idee für HANNIline entstanden ist?

Ein paar Wochen nach der Geburt unserer Tochter brachte ihre Oma schwarz-weiß-rote Bildkarten mit. Die Motive entsprachen nicht unserem Geschmack, aber unsere Tochter reagierte sofort darauf. Die kontrastreichen Bilder fesselten ihre Aufmerksamkeit und wirkten sichtbar beruhigend zu Hause, unterwegs und im Auto.
Diese Beobachtung machte uns neugierig. Wir begannen zu recherchieren, warum Babys auf einfache Kontraste so stark reagieren und wie man sie altersgerecht unterstützen kann. Aus dieser Auseinandersetzung entstand eine konkrete Idee für unser erstes Produkt, die Kontrastkarten, und schließlich für HANNIline.

Wie würdest du HANNIline heute jemandem beschreiben, der eure Marke noch nicht kennt?

HANNIline ist eine Wiener Spielzeugmarke. Wir entwickeln Karten und Spiele, die nicht nur beschäftigen, sondern verbinden und in einer reizüberfluteten Welt bewusst Raum für Nähe, Kommunikation und gemeinsames Tun schaffen. Im Mittelpunkt jeder Produktentwicklung steht für uns die Beziehung zwischen Eltern oder Bezugspersonen und Kind.

Welche Rollen übernehmen du und dein Mann im Unternehmen und wie ergänzt ihr euch als Gründerteam?

Wir ergänzen uns sehr gut und decken gemeinsam ein breites Themenspektrum ab. Ich verantworte die kreative Produktentwicklung, Marketing, Kundenkommunikation und zum Ausgleich die Finanzen. Mein Mann kümmert sich um Logistik, operative Prozesse, Produktsicherheit und den B2B-Vertrieb. Diese klare Aufteilung ermöglicht schnelle Entscheidungen und effizientes Arbeiten, ohne den Blick fürs Ganze zu verlieren.

Welche Vision verfolgt HANNIline in der frühkindlichen Entwicklung und wie setzt ihr diese konkret um?

Unsere Vision ist es, Eltern dabei zu unterstützen, von Anfang an bewusst Zeit mit ihren Kindern zu verbringen und sich diese Zeit auch zu nehmen. Deshalb entwickeln wir Produkte, die sich einfach in den Alltag integrieren lassen und einen natürlichen Rahmen für Gespräche, Aufmerksamkeit und gemeinsames Erleben schaffen, ganz ohne Vorbereitung oder Vorwissen.

An wen richten sich eure Produkte hauptsächlich und welche Bedürfnisse wollt ihr erfüllen?

Unsere Produkte richten sich an Familien mit Kindern im Alter von 0 bis etwa 7 Jahren sowie an Großeltern, Freund:innen oder andere Bezugspersonen, die bewusst schenken möchten. Wir sprechen Menschen an, die Kindern etwas Besonderes schenken wollen, Produkte, die Freude machen und gleichzeitig die Entwicklung sinnvoll unterstützen.

Was unterscheidet HANNIline von anderen pädagogischen Spielzeugmarken?

Unsere Produkte entstehen aus der Verbindung elterlicher Bedürfnisse mit entwicklungspsychologischer Expertise. Wir entwickeln Spielzeug konsequent aus der Perspektive der Kinder und nicht primär aus einer Design- oder Trendlogik. Ein Beispiel sind unsere Gefühlskarten. Statt Monstern oder niedlichen Tieren zeigen wir bewusst Kinder, damit sich junge Nutzer:innen leichter identifizieren und emotionale Inhalte besser auf sich übertragen können.

Welche Rolle spielt die Zusammenarbeit mit Pädagog:innen und Psycholog:innen?

Sie ist die Grundlage unserer Arbeit. Bereits bei unserem ersten Produkt waren Entwicklungspsychologinnen eng eingebunden. Diese Zusammenarbeit besteht seit über acht Jahren und stellt sicher, dass unsere Ideen nicht nur aus dem Familienalltag entstehen, sondern echten pädagogischen Mehrwert bieten. Das ist einer der Gründe, warum unsere Produkte häufig von Fachpersonen wie Ergotherapeut:innen, Psychotherapeut:innen oder in Bildungseinrichtungen eingesetzt werden.

Was waren bisher die größten Herausforderungen auf dem Weg zum marktfähigen Produkt?

Wir kommen nicht aus der Spielwarenbranche und standen am Anfang vor vielen offenen Fragen. Wer kann unsere Produkte überhaupt herstellen. Welche Normen müssen sie erfüllen. Wie muss die Preisgestaltung aussehen. Welche Margen sind branchenüblich. Schritt für Schritt haben wir uns dieses Wissen aufgebaut und ein belastbares Netzwerk entwickelt. Gleichzeitig lernen wir mit jedem neuen Produkt weiter, etwa durch neue Materialien, Produzenten oder Marketingansätze. Genau das macht die Arbeit für uns so dynamisch und lebendig.

Wie hat sich der Schritt vom Nebenprojekt zum Vollzeit-Startup auf eure Familie ausgewirkt?

Der Übergang war eine große Umstellung vom oft fremdgesteuerten Konzernalltag hin zu neuen Routinen, mehr Eigenverantwortung und klarer Priorisierung. Gleichzeitig profitieren wir als Familie stark von der gewonnenen Flexibilität und können unseren Alltag bewusster gestalten. Das erfordert allerdings Disziplin, klare Grenzen zwischen Arbeit und Privatleben sowie die Fähigkeit, wirklich abzuschalten.

Wohin soll sich HANNIline in den kommenden Jahren entwickeln?

Wir möchten unserer Linie treu bleiben und unser Sortiment schrittweise und sinnvoll erweitern und dabei weiterhin nachhaltig in der EU produzieren lassen. Der Fokus liegt auf Produkten, die Kinder lieben und Erwachsene dabei unterstützen, echte gemeinsame Momente zu schaffen. Gleichzeitig öffnen wir neue Vertriebskanäle und möchten HANNIline-Produkte künftig auch in Geschäften außerhalb des DACH-Raums sehen. Erste Produkte sind bereits auf Italienisch, Englisch und Französisch erhältlich.

Welche drei Ratschläge würdest du anderen Gründer:innen mitgeben, die ein sinngetriebenes Unternehmen aufbauen möchten?

Erstens baut euch ein starkes Netzwerk auf. Austausch und gegenseitige Unterstützung sind unbezahlbar.
Zweitens bleibt neugierig, informiert euch laufend und lernt kontinuierlich dazu.
Drittens wenn ihr an eure Idee glaubt, bleibt dran. Rückschläge gehören dazu, entscheidend ist, aus ihnen zu lernen und daran zu wachsen.

Fotocredit: Miriam Mehlman Fotografie

Wir bedanken uns bei den Gründern für das Interview

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.

octonomy holt Frank Piotraschke als CRO für die Expansion

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octonomy holt Frank Piotraschke als CRO für die Expansion

Key Takeaways

  • octonomy hat Frank Piotraschke zum Chief Revenue Officer ernannt, um die internationale Expansion nach einer Seed-Finanzierung von 20 Millionen US-Dollar voranzutreiben.
  • Mit seiner Erfahrung in der Skalierung wird Piotraschke die Go-to-Market-Strategie leiten und bestehende Produkte in umsatzstarke Strukturen überführen.
  • Das Unternehmen entwickelt KI-gestützte Lösungen für technischen Support und fokussiert sich auf komplexe Aufgaben, um hochqualifizierte Fachkräfte zu entlasten.
  • octonoy’s spezialisierter Ansatz könnte im wachsenden Markt Vorteile bringen, aber auch den adressierbaren Markt begrenzen.
  • Die nächsten Schritte umfassen die Expansion in den DACH-Raum und die USA sowie den Ausbau von Partnerschaften, um den Marktzugang zu beschleunigen.

Nach einer Seed-Finanzierung über 20 Millionen US-Dollar verstärkt das Kölner KI-Unternehmen octonomy sein Management und beruft Frank Piotraschke zum Chief Revenue Officer. Die Personalie markiert den Übergang von der Produktvalidierung zur internationalen Skalierung – und setzt ein klares Signal in Richtung Markterschließung und Umsatzaufbau.

Ein Managementsignal nach der Finanzierungsrunde

octonomy hat Frank Piotraschke als neuen Chief Revenue Officer verpflichtet. Er soll künftig die Go-to-Market-Strategie verantworten und den internationalen Ausbau des Geschäfts vorantreiben. Der Einstieg folgt auf eine Seed-Runde, deren Volumen im deutschen KI-Umfeld selbst in den Jahren 2025 und 2026 außergewöhnlich ist.

Mit der Entscheidung macht octonomy deutlich, dass die Finanzierung nicht als Abschluss einer Entwicklungsphase verstanden wird, sondern als Grundlage für strukturiertes Wachstum. Der Fokus verschiebt sich damit sichtbar von der reinen Technologieentwicklung hin zur Skalierung von Vertrieb, Partnerschaften und Marktpräsenz.

Warum octonomy jetzt auf Skalierungserfahrung setzt

Piotraschke war zuletzt mehrere Jahre als CRO beim Security-Unternehmen SoSafe tätig und baute dort die Go-to-Market-Organisation deutlich aus. Zuvor arbeitete er unter anderem bei Staffbase und Optimizely. Gemeinsam ist diesen Stationen, dass sie Unternehmen durch Phasen schnellen Wachstums und internationaler Expansion begleiteten.

Bei octonomy übernimmt Piotraschke nun eine zentrale Rolle zwischen Produkt, Vertrieb und Markt. Seine Aufgabe besteht weniger darin, neue Visionen zu formulieren, sondern darin, vorhandene Produktreife in skalierbare Umsätze und belastbare Strukturen zu übersetzen.

KI für technischen Support statt Allzwecklösungen

octonomy entwickelt KI-gestützte Automatisierungslösungen für technischen Support und Service. Die Software ist darauf ausgelegt, komplexe technische Dokumentationen zu verarbeiten und mit Live-Daten aus bestehenden Unternehmenssystemen zu arbeiten. Ziel ist es, wissensintensive Aufgaben zu automatisieren, die bislang von hochqualifizierten Fachkräften erledigt werden mussten.

Das Unternehmen positioniert sich damit bewusst abseits generischer KI-Tools. Während viele Anbieter auf möglichst breite Einsatzmöglichkeiten setzen, fokussiert sich octonomy auf technisch anspruchsvolle Support- und Serviceprozesse, bei denen Genauigkeit, Kontextverständnis und Integration entscheidend sind.

Was Unternehmen konkret erwarten können

Im Mittelpunkt des Angebots stehen digitale Fachkräfte, die mehrstufige Aufgaben im Support übernehmen. Sie analysieren technische Unterlagen, greifen auf Unternehmensdaten zu und liefern strukturierte Ergebnisse für Service- und Supportanfragen.

Vorgesehen ist eine vergleichsweise schnelle Integration in bestehende IT-Landschaften. Der praktische Nutzen liegt vor allem darin, dokumentenintensive Vorarbeiten zu reduzieren und qualifizierte Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben zu entlasten. octonomy adressiert damit Unternehmen, die unter Fachkräftemangel und steigender Prozesskomplexität leiden.

Marktcheck: Spezialisierung als Stärke – und als Grenze

octonomy agiert in einem wachsenden Markt für KI-gestützte Automatisierung. Viele Wettbewerber verfolgen Plattformansätze, die möglichst viele Anwendungsfälle abdecken sollen. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass diese Modelle bei komplexen technischen Inhalten häufig an Grenzen stoßen.

Der spezialisierte Ansatz von octonomy kann hier ein Vorteil sein, da tiefes Domänenwissen und enge Systemintegration im technischen Support eine zentrale Rolle spielen. Gleichzeitig begrenzt diese Fokussierung den adressierbaren Markt. Ob sich das Modell auf weitere Industrien oder angrenzende Anwendungsfelder ausdehnen lässt, ohne an Substanz zu verlieren, wird für das langfristige Wachstum entscheidend sein.

Expansion nach der Seed-Runde: Struktur vor Tempo

Mit Piotraschke als CRO will octonomy den Schritt von erfolgreichen Pilot- und Produktionseinsätzen hin zu internationaler Skalierung vollziehen. Geplant ist die Erschließung weiterer Märkte im DACH-Raum sowie in den USA. Parallel dazu sollen Partnerschaften ausgebaut werden, um Marktzugänge zu beschleunigen.

Die hohe Seed-Finanzierung verschafft dem Unternehmen dafür erheblichen Handlungsspielraum. Wie sich Preismodelle, Vertriebsstrukturen und Markteintrittsstrategien konkret entwickeln, dürfte sich jedoch erst in den kommenden Quartalen zeigen.

Stimmen aus dem Management von octonomy

Piotraschke sagt, ihn habe überzeugt, dass octonomy nicht bei Konzepten stehen geblieben sei, sondern bereits produktive Kundennutzung vorweisen könne. Diese Kombination aus Technologie und Anwendung sei für ihn ausschlaggebend gewesen.

CEO Sushel Bijganath betont, Piotraschke habe mehrfach bewiesen, dass er Unternehmen aus frühen Phasen heraus skalieren könne. Diese Erfahrung sei nun entscheidend, da Produktreife und Marktnachfrage zeitlich zusammenfielen.

Ausblick von octonomy: Der Übergang zur skalierbaren Organisation

Mit der Verpflichtung eines erfahrenen CRO setzt octonomy ein klares Zeichen: Die Phase des Experimentierens soll in eine Phase strukturierter Skalierung übergehen. Technologie allein reicht dafür nicht aus – gefragt sind Prozesse, Vertriebskompetenz und internationale Markterfahrung.

Ob octonomy diesen Übergang erfolgreich meistert, wird davon abhängen, wie konsequent das Unternehmen seinen spezialisierten Ansatz weiterentwickelt und gleichzeitig die organisatorischen Grundlagen für nachhaltiges Wachstum legt. Die kommende Expansionsphase dürfte damit zur eigentlichen Bewährungsprobe werden.

Foto/Quelle: octonomy

Wie treffen Vertriebsteams heute wirklich die richtigen Entscheidungen?

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ZopaAI im Vertrieb: Wie KI bessere Entscheidungen ermöglicht Alexander Schöneseiffen (rechts) zu Gast im Bundestag bei Matthias Mieves (Mitglied im Digitalisierungsausschuss des Bundestages)

ZopaAI unterstützt den Vertrieb mit einer KI-Plattform, die datengetriebene Entscheidungen ermöglicht, Potenziale sichtbar macht und Risiken frühzeitig erkennt

Wie ist ZopaAI entstanden und welche Personen stehen heute hinter dem Startup?

ZopaAI ist angetreten als Europäische Antwort auf die amerikanische Dominanz in der KI-Entwicklung. Die Keimzelle legte Alexander Schöneseiffen (CEO). Während seiner Promotion erforschte er das Potential von KI im B2B und kam schnell zu der Erkenntnis, dass existierende KI-Lösungen durch ihre limitierte Zuverlässigkeit starke Schwächen aufweisen. Die Idee wurde weiterentwickelt mit Prof. Dr. Benedikt Schnellbächer (CIO) und Mitstreitern vom Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI).

Wofür steht ZopaAI inhaltlich und welches konkrete Problem löst ihr mit eurer KI-Software für Unternehmen?

ZopaAI unterstützt den Vertrieb indem durch die KI-Lösung Sales-Potentiale und Risiken von Kunden quantifiziert werden. Vertriebsleiter und Vertriebsexperten sehen auf einen Blick, welche Unternehmen priorisiert werden können. Über 120.000 Datenquellen werden genutzt werden, um die aktuelle Kundensituation und somit den Bedarf zu erfassen.

Welche Vision verfolgt ZopaAI langfristig im Bereich datengetriebener Vertriebsentscheidungen?

Langfristig verfolgt ZopaAI die Vision, Vertriebsteams so zu stärken, dass sie schneller und präziser auf Marktveränderungen reagieren können als je zuvor. Dabei geht es nicht darum, den Vertrieb zu ersetzen, sondern ihn mit einer KIPlattform auszustatten, die komplexe Daten in klare, umsetzbare Entscheidungen übersetzt.
ZopaAI soll sich zu einem zentralen Steuerungssystem für strategische und operative Vertriebsentscheidungen entwickeln: Einem Werkzeug, das Chancen früh erkennt, Risiken sichtbar macht und Vertriebsteams befähigt, in dynamischen Märkten souverän zu agieren.
Unsere Vision ist ein Vertrieb, der nicht mehr im Rückspiegel arbeitet, sondern vorausschauend, datenbasiert und mit maximaler Wirkung. ZopaAI wird dabei zum intelligenten CoPilot, der Menschen unterstützt, ihre Erfahrung und ihr Urteilsvermögen mit der Kraft moderner KI zu verbinden.

Wie hilft eure Technologie Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen in Vertrieb und Kundenbeziehungen zu treffen?

Die Technologie von ZopaAI analysiert Kunden-, Produkt-, Wettbewerbs- und Unternehmensdaten in mehreren aggregierten Ebenen. ZopaAI-Klienten erhalten dadurch für ihre Kunden Preis- und Volumenpotenziale, frühzeitige Warnsignale und konkrete Handlungsempfehlungen wie die Potentiale gehoben und Risiken vermieden werden können.

An welche Zielgruppe richtet sich ZopaAI und welche Bedürfnisse stehen dabei besonders im Fokus?

ZopaAI richtet sich an B2B-Unternehmen mit komplexen Vertriebsstrukturen, bei denen Entscheidungen auf Grundlage vieler unterschiedlicher Daten getroffen werden. Die Software findet bereits im Maschinenbau, in der Pharma-Industrie und im Automobilbereich Anwendung. Klienten betonen dabei Ihr Interesse den Umsatz durch ein gestärktes Vertriebsteam zu steigern und eine höhere Markttransparenz für sich zu erreichen.

Was unterscheidet ZopaAI von anderen KI-Lösungen im Bereich Sales und Marktanalyse?

ZopaAI unterscheidet sich vor allem durch die Kombination einer außergewöhnlich großen Datenbasis von 120.000 Unternehmensdaten und der wissenschaftlichen Expertise durch die Partnerschaft mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Die klare Übersetzung von KI-Analysen in konkrete Vertriebsmaßnahmen statt reiner Datenvisualisierung bilden ein weiteres Alleinstellungsmerkmal. ZopaAI hat es sich zum Ziel gesetzt nicht nur ein Analyse-Tool zu sein, sondern immer zur konkreten Umsetzung beizutragen.

Welche Rolle spielen Datenqualität und Quellenvielfalt für eure Arbeit bei ZopaAI?

Datenqualität und Quellenvielfalt sind für ZopaAI zentrale Erfolgsfaktoren. Unsere KI entfaltet ihre volle Stärke erst durch die Kombination aus hochwertigen internen Unternehmensdaten und einer außergewöhnlich breiten externen Datenbasis. Diese Vielfalt ermöglicht ein mehrdimensionales, präzises und aktuelles Bild von Kunden, Märkten und Wettbewerbsbewegungen – weit über das hinaus, was klassische Analysen leisten können.
Je besser die Datenqualität und je größer die Quellenvielfalt, desto zuverlässiger erkennt ZopaAI Potenziale, antizipiert Risiken und leitet konkrete Maßnahmen ab. Für uns ist Datenqualität daher nicht nur ein technischer Aspekt, sondern die Grundlage für vertrauenswürdige, strategisch relevante Entscheidungen im Vertrieb.

Welche Herausforderungen begegnen euch aktuell beim Aufbau und der Skalierung des Unternehmens?

Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die enorme Geschwindigkeit technologischer Entwicklungen mit der Realität gewachsener Vertriebsorganisationen zu synchronisieren. Während KI-Modelle heute im Monatsrhythmus neue Leistungsgrenzen erreichen, benötigen Unternehmen stabile, integrierbare Lösungen, die sofort Mehrwert liefern.
ZopaAI bewegt sich bewusst in diesem Spannungsfeld: Wir wollen technologische Spitzenleistung liefern und gleichzeitig eine Plattform schaffen, die sich nahtlos in bestehende Systeme einfügt und den Vertrieb spürbar stärkt.
Die eigentliche Herausforderung ist daher nicht nur technischer Natur, sondern strategisch: Wie baut man eine KI-Plattform, die heute funktioniert, morgen führend ist und übermorgen den Markt prägt?

Wie geht ihr bei ZopaAI mit dem Spannungsfeld zwischen technischer Komplexität und praktischer Anwendbarkeit um?

Wir verfolgen einen klassischen Plug-and-Play-Ansatz. Plug-and-Play bedeutet bei ZopaAI, dass Unternehmen ohne technische Hürden sofort von KI-gestützten Vertriebs-Insights profitieren können. Falls Kunden eigene Anforderungen mitbringen, entwickeln wir diese kollaborativ und integrieren diese in die bestehende Systemlandschaft.

Welche nächsten Entwicklungsschritte plant ihr für ZopaAI in den kommenden Monaten?

In den kommenden Monaten konzentriert sich ZopaAI darauf, die Plattform von einem Analyse- und Empfehlungssystem hin zu einem wirklich intelligenten Steuerungsinstrument für den Vertrieb weiterzuentwickeln. Ein zentraler Schwerpunkt liegt dabei auf der Weiterentwicklung unserer KI-Modelle, die künftig nicht nur Potenziale erkennen, sondern komplexe Marktbewegungen antizipieren und unterschiedliche Szenarien simulieren können. Ziel ist eine KI, die Vertriebsteams nicht nur informiert, sondern ihnen einen echten strategischen Vorsprung verschafft.

Parallel arbeiten wir daran, unsere Handlungsempfehlungen deutlich adaptiver zu gestalten. Die KI soll lernen, aus dem Verhalten der Nutzerinnen und Nutzer zu schließen, welche Maßnahmen in welchem Kontext am wirkungsvollsten sind und diese Empfehlungen dynamisch an Unternehmensstrategie, Marktphase und Kundensegment anpassen.
Langfristig ebnen diese beiden Entwicklungslinien den Weg zu einem nächsten großen Schritt: einer Plattform, die autonom priorisiert, Chancen erkennt und operative Schritte anstoßen kann. ZopaAI entwickelt sich damit konsequent in Richtung einer Lösung, die nicht nur Daten analysiert, sondern Vertrieb neu denkt: schneller, präziser und intelligenter als alles, was heute im Markt existiert.

Wo seht ihr ZopaAI in drei bis fünf Jahren im Markt für KI-gestützte B2B-Software?

In drei bis fünf Jahren sehen wir ZopaAI als eine der führenden europäischen Plattformen für KIgestützte Vertriebssteuerung. Es soll ein System sein, das in modernen B2BSalesOrganisationen genauso selbstverständlich genutzt wird wie heute ein CRM. Unser Anspruch ist es, die Art und Weise, wie Unternehmen Vertriebsentscheidungen treffen, grundlegend zu verändern. Weg von fragmentierten Daten und Bauchgefühl, hin zu einer zentralen, intelligenten Instanz, die Chancen erkennt, Risiken antizipiert und operative Schritte aktiv unterstützt.
Wir arbeiten darauf hin, dass ZopaAI nicht nur ein AnalyseTool ist, sondern ein strategischer CoPilot für den gesamten Vertrieb, der Marktbewegungen vorhersieht, Szenarien simuliert und Unternehmen hilft, schneller und präziser zu handeln als ihre Wettbewerber. Wenn wir unsere Vision realisieren, wird ZopaAI in fünf Jahren ein zentraler Baustein europäischer Wettbewerbsfähigkeit im B2BVertrieb sein.

Welche drei Ratschläge würdet ihr anderen Gründerinnen und Gründern mit auf den Weg geben?

Baut Lösungen, die morgen noch relevant sind.
Technologien verändern sich rasant. Wer heute gründet, sollte nicht nur ein aktuelles Problem lösen, sondern eine Architektur schaffen, die zukünftige Entwicklungen antizipiert. Zukunftsfähigkeit ist kein Zufall, sondern eine bewusste Designentscheidung.

Validiert radikal — aber denkt groß.
Früh mit echten Kunden zu sprechen ist entscheidend. Gleichzeitig sollte man sich nicht von kurzfristigem Feedback in seiner Vision klein machen lassen. Die Kunst liegt darin, reale Kundenbedürfnisse ernst zu nehmen, ohne die langfristige Ambition zu verlieren.

Komplexität gehört euch, Einfachheit euren Kunden.
Die besten Produkte sind technologisch anspruchsvoll, aber intuitiv nutzbar. Gründerinnen und Gründer sollten bereit sein, die Komplexität im Hintergrund zu tragen, damit Kundinnen und Kunden im Vordergrund sofort Mehrwert erleben.

Bild: Alexander Schöneseiffen (rechts) zu Gast im Bundestag bei Matthias Mieves (Mitglied im Digitalisierungsausschuss des Bundestages) Bildcredits @privat

Wir bedanken uns bei Benedikt Schnellbächer für das Interview

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.


Premium Start-up: ZopAI

Kontakt:

ZopaAI GmbH
Saarland University
Campus A1 1
66123 Saarbrücken (Germany)

https://zopaai.com/
info@zopaai.com

Ansprechpartner:
Alexander Schöneseiffen – alexander.schoeneseiffen@zopaai.com
Benedikt Schnellbächer – benedikt.schnellbaecher@zopaai.com

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Orbem erhält 55,5 Mio. Euro für KI-gestützte MRT

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KI-gestützte MRT Das Management Team von Orbem
Ich habe euch ein Bild vom Orbem‑Management angehängt (v.l.n.r.: Dr. Miguel Molina (CTO & Co‑Founder), Dr. Maria Laparidou (CSO & Co‑Founder), Dr. Pedro Gómez (CEO & Co‑Founder), Benjamin Rauser (CCO)).

Key Takeaways

  • Das Münchner Deeptech-Unternehmen Orbem hat eine Series-B-Finanzierungsrunde über 55,5 Millionen Euro abgeschlossen, um seine KI-gestützte MRT-Technologie international zu skalieren.
  • Die Finanzierung soll vor allem für den Markteintritt in den USA und eine Expansion in der Lebensmittelproduktion eingesetzt werden.
  • Orbems Technologie kombiniert Magnetresonanztomographie mit KI-Modellen zur nicht-invasiven Analyse biologischer Materialien.
  • Das Unternehmen bietet bereits Produkte in der Geflügelindustrie an, darunter Genus Focus zur Geschlechtsbestimmung von Embryonen und Genus Scale zum Erkennen unbefruchteter Eier.
  • Langfristig plant Orbem, ähnliche Verfahren auch auf pflanzliche Agrarprodukte zu übertragen und den US-Markt kommerziell anzugehen.

Das Münchner Deeptech-Unternehmen Orbem hat eine Series-B-Finanzierungsrunde über 55,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit dem Kapital will das Unternehmen seine KI-gestützte MRT-Technologie international skalieren, insbesondere für Anwendungen in der Lebensmittelproduktion. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Markteintritt in den USA sowie auf neuen Einsatzfeldern in Agrar- und perspektivisch im Gesundheitssektor.

Series-B-Finanzierung als Grundlage für internationale Skalierung

Orbem hat eine Finanzierungsrunde über 55,5 Millionen Euro abgeschlossen, angeführt vom europäischen Deeptech-Investor Innovation Industries. Zudem beteiligen sich Supernova Invest sowie mehrere bestehende Investoren, darunter General Catalyst und 83North.

Vorgesehen ist, das Kapital für die internationale Expansion zu nutzen. Neben dem Aufbau des US-Geschäfts plant Orbem, seine bestehenden Lösungen in der Geflügelindustrie weiter auszurollen. Gleichzeitig soll die Technologie auf zusätzliche Bereiche der Lebensmittelproduktion übertragen werden. Auch eine spätere Anwendung im Gesundheitswesen ist Teil der langfristigen Planung.

KI-gestützte MRT für den industriellen Einsatz

Kern der Technologie ist die Kombination aus Magnetresonanztomographie und eigens entwickelten KI-Modellen. Die Systeme ermöglichen es, biologische Materialien nicht-invasiv und automatisiert zu analysieren. Anders als klassische MRT-Anwendungen sind die Systeme für den industriellen Dauerbetrieb ausgelegt und auf hohe Durchsatzraten optimiert.

Parallel baut Orbem einen umfangreichen biologischen Datensatz auf, der als Grundlage für das Training der KI dient. Ziel ist es, wiederkehrende biologische Muster zu erkennen und in Echtzeit auszuwerten. Nach Angaben des Unternehmens soll die Plattform so auf unterschiedliche Anwendungsfelder übertragbar sein, ohne jeweils neue Hardware entwickeln zu müssen.

Anwendungen von KI-gestützte MRT in der Geflügelindustrie als erstes Einsatzfeld

In der Geflügelindustrie ist Orbem bereits mit mehreren Produkten im Einsatz. Das bekannteste System, Genus Focus, dient der Geschlechtsbestimmung von Embryonen im Ei. Die Analyse erfolgt nicht-invasiv und in sehr kurzer Zeit. Damit bietet das System eine Alternative zu Verfahren, bei denen männliche Küken nach dem Schlüpfen getötet werden – eine Praxis, die in mehreren Ländern aus ethischen Gründen eingeschränkt oder verboten ist.

Ein weiteres Produkt, Genus Scale, erkennt unbefruchtete Eier vor der Bebrütung. Diese können frühzeitig aussortiert und anderweitig genutzt werden. Für Brütereien bedeutet das eine effizientere Nutzung von Kapazitäten und eine Reduzierung von Lebensmittelabfällen.

Künftig will Orbem ähnliche Analyseverfahren auf pflanzliche Agrarprodukte übertragen. Vorgesehen ist, innere Schäden oder Qualitätsmängel bei Obst und Gemüse zu erkennen, bevor die Ware den Handel erreicht.

Marktcheck: Tiefenanalyse mit KI-gestützte MRT gegen etablierte Prüfsysteme

In der Lebensmittelindustrie kommen bislang vor allem optische Inspektionssysteme, Röntgentechnik oder Stichprobenanalysen zum Einsatz. Orbems Ansatz hebt sich durch die Nutzung von MRT ab, die deutlich tiefere Einblicke in biologische Strukturen erlaubt.

Der Vorteil liegt in der präzisen, zerstörungsfreien Analyse. Gleichzeitig ist MRT-Technologie technisch anspruchsvoll und kostenintensiv. Ob sich der Ansatz breit durchsetzt, dürfte davon abhängen, wie gut sich die Systeme in bestehende Produktionslinien integrieren lassen und wie wirtschaftlich der Betrieb im Vergleich zu etablierten Prüfverfahren ist.

Im Wettbewerb positioniert sich Orbem damit nicht als klassische Softwarelösung, sondern als spezialisierter Technologieanbieter für klar definierte industrielle Anwendungsfälle.

USA-Expansion zwischen Marktpotenzial und freiwilligen Standards

Mit dem Eintritt in den US-Markt adressiert Orbem einen der weltweit größten Agrarmärkte. Anders als in Teilen Europas existieren dort bislang keine flächendeckenden gesetzlichen Verbote für das Töten männlicher Küken. Stattdessen wird der Markt stärker durch freiwillige Standards, Zertifizierungen und Handelsanforderungen geprägt.

Für Orbem bedeutet das: Der Markteintritt dürfte weniger regulatorisch, dafür stärker kommerziell getrieben sein. Entscheidend wird sein, ob große Produzenten und Handelsketten bereit sind, in zusätzliche Technologie zu investieren, um ethische oder qualitative Standards nachzuweisen.

Aussagen des Managements und der Investoren

CEO und Mitgründer Dr. Pedro Gómez betont, dass Orbem MRT erstmals vollautomatisiert und in sehr kurzer Zeit einsetze. Die neue Finanzierung solle helfen, die Expansion in den USA zu beschleunigen und weitere Branchen für die KI-gestützte MRT zu erschließen.

Von Investorenseite wird hervorgehoben, dass es Orbem gelungen sei, eine komplexe physikalische Technologie in industrielle Prozesse zu überführen. Die Plattform eigne sich aus Sicht der Geldgeber für mehrere Sektoren, bleibe aber stark von der erfolgreichen Skalierung abhängig.

Skalierung entscheidet über den nächsten Entwicklungsschritt

Mit der Series-B-Finanzierung hat Orbem die finanziellen Voraussetzungen geschaffen, um seine Technologie international auszurollen. Der nächste entscheidende Schritt wird sein, ob sich der MRT-basierte Ansatz auch außerhalb der Geflügelindustrie wirtschaftlich etablieren lässt.

Der Markteintritt in den USA dürfte dabei als Belastungstest dienen. Langfristig hängt der Erfolg des Unternehmens davon ab, ob es gelingt, neue Anwendungen zügig zur Marktreife zu bringen und die technologische Komplexität in stabile industrielle Prozesse zu übersetzen.

Foto/Quelle: Orbem

Neue Kapitaldisziplin: Was nach Wachstum um jeden Preis kommt

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Europa, KI und Kapitaleffizienz im Wandel des Marktes Autorin Carissimo Costanza

Über Jahre galt in der Start-up-Welt: Wer schnell wächst, setzt sich durch. Die Profitabilität war zweitrangig. Doch seit 2022 haben höhere Zinsen, dauerhaft angespannte Kapitalmärkte und geopolitische Unruhen die Spielregeln in Europa verändert. Es zählt nicht mehr, wer am schnellsten skaliert. Stattdessen sind Kapitaleffizienz, Resilienz der Geschäftsmodelle und ein glaubwürdiger Pfad zur Profitabilität die neuen Maxime, auf Investor:innen in Europa achten.

Neue Wachstumslogiken: Zwischen Konsolidierung und KI

Das neue Marktumfeld hat die Situation für Unternehmen aus Bereichen wie B2B-Marktplätze für Lebensmittel, Embedded Fintech und CO2-Bilanzierung drastisch verändert. Wurden sie vor einigen Jahren noch heiß gehandelt wurden, haben einige Unternehmen mittlerweile zu kämpfen. Andere haben sich erfolgreich auf Rentabilität konzentrieren. Eine gewisse Konsolidierung wird jedoch unvermeidlich sein.

Zudem hat KI die Spielregeln verändert: Unternehmen, die auf der Anwendungsebene aufbauen, wie Lovable und Replit, erzielen in bisher unerreichter Zeit und mit relativ kleinen Teams Umsätze in zweistelliger Millionenhöhe. Damit legen sie die Messlatte für alle höher. Andererseits sehen sich viele Unternehmen, die auf der Grundlagenebene aufbauen, mit hohen Kosten für Daten und Modelltraining konfrontiert. Dies erfordert erhebliches Kapital für ihr Wachstum.

Darüber hinaus entstehen neue Sektoren, wie beispielsweise KI-native Geschäftsmodelle und KI-gestützte Buy-and-Build-Strategien. Hier übernehmen VCs eher traditionelle dienstleistungsorientierte Unternehmen, fusionieren sie und verbessern Margen und Rentabilität durch aggressive KI-gestützte Automatisierung. Es bleibt jedoch abzuwarten, ob dies in großem Maßstab und für venture-ähnliche Renditen funktionieren wird.

Europas KI-Skalierung braucht neue Kapital- und Kooperationsmodelle

Festzuhalten ist, dass der KI-Sektor zwar nach wie vor sehr gehypt ist, es aber mittlerweile erste Anzeichen für eine Normalisierung gibt. Dies macht die Kapitaleffizienz als strategischen Kontrollfaktor noch wichtiger. Nicht nur als Kostenfaktor, sondern als Voraussetzung für langfristige Wettbewerbsfähigkeit.

In diesem angespannten Umfeld selektiver Konsolidierung, hoher technologischer Komplexität und wachsendem Druck zur Kapitaldisziplin steht Europa somit vor der Frage, wie sich eine nachhaltige Skalierung umsetzen lässt. Dies gilt vor allem, weil es immer schwieriger wird, Innovationen in kapitalintensiven und regulierten Sektoren isoliert und allein mit Risikokapital zu skalieren. Denn obwohl es diverse horizontale KI-Anwendungen, die mit einem Bottom-up-Ansatz oder produktgesteuertem Wachstum die Fluchtgeschwindigkeit erreicht haben, braucht es für Innovationen in komplexen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Lieferkette und Fertigung einen anderen Ansatz.

Warum Zusammenarbeit in Europa an Bedeutung gewinnt

Ein zentraler Hebel für nachhaltige Skalierung ist daher das Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure – insbesondere die Zusammenarbeit zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen. Gerade in Europa stehen viele Konzerne unter Druck, technologische Innovation schneller zu implementieren. Kooperationen mit Start-ups bieten hier einen klaren Vorteil: Während junge Unternehmen Geschwindigkeit, technologische Tiefe und neue Denkweisen einbringen, verfügen etablierte Unternehmen über Marktkenntnis, regulatorische Erfahrung und Skalierungsinfrastruktur. Vor allem in Bereichen wie Gesundheit, Energie oder Industrie entsteht so ein Innovationsansatz, der auf geteiltem Risiko und gemeinsamer Wertschöpfung basiert.

Europas strukturelle Stärken als Innovationsmotor

Beispiele wie Owkin und Sanofi im Gesundheitswesen, Northvolt und BMW in der Batterietechnologie oder Climeworks und große Energieversorger im Bereich der CO₂-Entfernung zeigen, wie dieses Zusammenspiel in der Praxis funktioniert. Forschung, Kapital und industrielle Anwendung greifen hier ineinander, sodass ein Modell entsteht, das technologische Tiefe, regulatorische Kompetenz und langfristige Resilienz miteinander verbindet. Die Ergebnisse sind nicht nur wirtschaftlich relevant, sondern adressieren auch strukturelle Herausforderungen – von Versorgungssicherheit bis Dekarbonisierung.

Neben der engeren Verzahnung von Unternehmen und Start-ups muss sich Europa zudem auf seine wissenschaftliche Stärke berufen. Denn viele europäische Technologieunternehmen sind aus universitärer Forschung oder industriellen Innovationsclustern hervorgegangen, etwa DeepMind aus der Universität Cambridge, BioNTech aus der Universitätsmedizin Mainz oder Exscientia aus der University of Oxford. Diese Nähe zwischen Wissenschaft, Industrie und Kapital begünstigt Geschäftsmodelle, die nicht primär auf Geschwindigkeit, sondern auf Substanz und Langlebigkeit ausgelegt sind.

Wenn es Europa gelingt das vorhandene Potenzial vollständig zu nutzen, hat der Kontinent gute Chancen sich im globalen Innovationswettbewerb eigenständig positioniert – ohne das Silicon Valley zu kopieren.

Europa muss bei KI eigene Stärken ausspielen

Festzuhalten ist schließlich auch folgender Aspekt: KI-Innovation wird sich in den verschiedenen Branchen unterschiedlich. So ist das Gesundheitswesen etwa aufgrund unterschiedlicher Marktlogiken auf den verschiedenen Kontinenten sehr regional geprägt. Dies begünstigt europaspezifische Lösungen.

Ähnliches gilt für den Finanzsektor. Hier ist die Digitalisierung in Ländern außerhalb der USA viel weiter fortgeschritten. Dies ermöglicht europäischen Akteuren Lösungen zu entwickeln, die mehrere Märkte bedienen können.

Bisher ungelöst sind Innovation im Bereich der physischen KI. Mit einer Vielzahl von Anwendungen aus den Bereichen Industrieautomation, Simulationen und Haushaltsroboter erlaubt sie Robotern und Software, die Funktionsweise der physikalischen Welt zu verstehen.

Während die Zusammenarbeit zwischen Start-ups und Unternehmen in all diesen Bereichen entscheidend sein wird, ist die Stärke Europas hinsichtlich industrieller Exzellenz, einschließlich des starken deutschen Mittelstands, und Robotik-Know-how eine enorme Chance, die es zu nutzen gilt.

Europas Venture-Ökosystem in der Reifephase

Der europäische Venture-Markt befindet sich damit nicht in einer Phase des Rückzugs, sondern in einer Phase der Neujustierung. Wachstum bleibt zentral, folgt jedoch anderen Regeln: Kapitaleffizienz, technologische Tiefe und belastbare Partnerschaften treten an die Stelle kurzfristiger Skalierungslogiken. Gerade im Zusammenspiel aus selektiver Konsolidierung, KI-getriebener Innovation und zunehmender Zusammenarbeit zwischen Start-ups, Industrie und Forschung entsteht ein Modell, das auf langfristige Wertschöpfung ausgerichtet ist.

Auch wenn sich aus globalen Ökosystemen mehrere wichtige Erkenntnisse ziehen lassen: Europas Stärke liegt nicht im Kopieren bestehender Erfolgsrezepte, sondern in der Fähigkeit, unter komplexen Rahmenbedingungen robuste, wettbewerbsfähige Technologien hervorzubringen. Mit Substanz statt Geschwindigkeit als zentralem Differenzierungsmerkmal.

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.

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