Mittwoch, August 12, 2026
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LegalTech-Startup Justima: Osborne Clarke gründet KI-Agenten-Plattform aus

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Justima: KI für Unternehmen im Monitoring Bild Christian Braun, Alexander Lilienbeck, Gereon Abendroth v.l.n.r Credit: Justima

Um die Flut an europäischen Gesetzesänderungen für Unternehmen beherrschbar zu machen, geht die renommierte Kanzlei Osborne Clarke neue Wege: Das KI-native Spin-off Justima automatisiert das regulatorische Monitoring mithilfe von intelligenten KI-Agenten und setzt schon zum Start auf namhafte Kunden wie Condor und Autodoc

Können Sie Justima kurz vorstellen und erzählen, wie die Idee zur Ausgründung aus Osborne Clarke entstanden ist?

Alexander Lilienbeck: Wir automatisieren mit KI-Agenten das laufende Monitoring europäischer Regulierung für Rechts- und Compliance-Abteilungen. Unsere Systeme durchsuchen täglich hunderte Rechts- und Regulierungsquellen und filtern für jedes Unternehmen genau die Änderungen heraus, die für das jeweilige Geschäftsmodell relevant sind und erläutern die individuellen Anknüpfungspunkte.

Die Idee entstand aus einer einfachen Beobachtung: Wir haben immer wieder erlebt, wie viel Zeit Mandanten, und auch wir selbst, damit verbringen, europäische Gesetzesänderungen lückenlos zu verfolgen, und wie teuer es wird, wenn eine relevante Änderung übersehen wird. Gleichzeitig gibt es nur selten Prozesse in den Unternehmen, wie das strukturiert abläuft. Meist informiert sich jeder selbst über Linkedin und Newsletter. Irgendwann stand für uns fest: Dieses Problem lässt sich mit KI deutlich besser lösen als mit noch mehr manueller Recherche. Daher haben wir entschieden, Justima zu gründen. Osborne Clarke ist als Kanzlei seit Jahren bekannt für die Beratung zu regulatorischen Themen und hoch aktueller Gesetzgebung. Außerdem ist die Kanzlei seit jeher neuen Technologien super aufgeschlossen.

Osborne Clarke blickt auf eine über 250-jährige Geschichte zurück. Warum hat sich die Kanzlei entschieden, mit Justima bewusst das eigene Geschäftsmodell anzugreifen?

Gereon Abendroth: Weil wir den Wandel lieber aktiv gestalten, als ihn passiv über uns ergehen zu lassen. Osborne Clarke ist sowohl im Regulatory-Bereich als auch im KI-Engineering schon länger stark aufgestellt, mit Justima bringen wir beides zusammen. Für unsere Mandanten heißt das: Überall dort, wo sich ein Problem mit KI lösen lässt, lösen wir es mit KI. Unsere Anwältinnen und Anwälte können sich so noch stärker fokussieren und kommen dort ins Spiel, wo es um Bewertung, Erfahrung und Einordnung geht, also genau dort, wo menschliches Urteilsvermögen zählt.

Zudem ist das auch eine Reaktion auf die berechtigten Erwartungen der Mandanten: Der Aufwand für regulatorisches Monitoring wächst branchenübergreifend, und Unternehmen erwarten zu Recht, dass KI ihnen einen wachsenden Teil dieser Basisarbeit abnimmt.

Welche Vision verfolgen Sie mit Justima, und wie möchten Sie das regulatorische Monitoring für Unternehmen langfristig verändern?

Alexander Lilienbeck: Wir glauben, dass jetzt der richtige Zeitpunkt ist, vertikale KI zu bauen, also Systeme, die Fachexpertise fest in den Produkt-Workflow einbauen, statt sie bei jeder Anfrage neu in ein generalistisches Modell hineinzuformulieren. Der Anspruch für uns ist klar: Mandanten sollen nicht zu Anwaltsstundensätzen für Tätigkeiten zahlen, die Software zuverlässig erledigen kann. Mit Justima lässt sich der ganze Prozess zudem audit-sicher gestalten.

Langfristig wollen wir auch international wachsen: Unternehmen außerhalb Deutschlands, die europäische Regulierung im Blick behalten müssen, sollen dafür künftig Justima nutzen können, statt jeweils kleine Teams in den Märkten aufzubauen, in denen sie operieren.

Welche Herausforderungen lösen Sie für Ihre Kunden, und warum gewinnt automatisiertes regulatorisches Monitoring gerade jetzt an Bedeutung?

Alexander Lilienbeck: Rechtsmonitoring ist für viele Unternehmen ein Pain Point. Gleichzeitig wächst die Zahl relevanter Vorgaben kontinuierlich. Eine Studie hat kürzlich gezeigt, dass der Umfang der Regulierung in den letzten knapp 15 Jahren über 30 Prozent zugenommen hat. Die Einstellung neuer Anwälte in Rechtsabteilungen ist hingegen nicht gewachsen. Wird eine Regulierungslücke jedoch erst spät im Unternehmen erkannt, entstehen daraus schnell operative und finanzielle Belastungen. Die vorschnelle Änderung von Produktfeatures oder Verzögerungen in der Entwicklung sind Kosten von versäumtem Compliance-Monitoring. Unser Versprechen ist, dass keine geschäftskritische Änderung übersehen wird.

Gleichzeitig verbringen Compliance-Teams enorm viel Zeit mit manueller Recherche, die nicht ihrer eigentlichen juristischen und strategischen Expertise entspricht. Genau diese Zeit wollen wir ihnen zurückgeben. Der eigentliche Engpass ist heute nicht mehr der Zugang zu Informationen, sondern die Frage, was davon für das eigene Unternehmen wirklich relevant ist und genau diese Vorsortierung lösen wir.

Justima setzt konsequent auf KI-Agenten und verzichtet auf ein klassisches CRM-System. Warum haben Sie sich für diesen Ansatz entschieden?

Christian Braun: Ein klassisches CRM ist auf manuelle Dateneingabe und starre Vertriebsprozesse ausgelegt. Das passt nicht zu unserem Selbstverständnis als KI-natives Unternehmen. Unsere Agenten erfassen und pflegen Kundeninformationen automatisiert im Kontext des jeweiligen Workflows. Wenn wir über neue Features brainstormen oder technische Lösungen durchdenken, lassen wir die KI bei Vertrieb und Preisgestaltung mithören oder über besondere Kundenwünsche sowie gutes und schlechtes Feedback debattieren. Das wird natürlich alles kondensiert, aber steht dann als Kontext zur Verfügung und liefert erschreckend passgenaue Ergebnisse. Zahlen und Metriken haben wir ebenfalls angeschlossen. Der Aufbau war für uns nicht wesentlich aufwendiger als ein CRM auf unsere Bedürfnisse anzupassen. Es wächst aber kontinuierlich mit und es fühlt sich an, als hätten wir da etwas aus einem Guss. Auf lange Sicht spart das nicht nur Geld und Zeit, sondern hält die Daten auch aktueller und konsistenter.

Justima ist bewusst als schlankes Team konzipiert, KI-Agenten übernehmen wie gesagt den großen Teil der operativen Workflows, damit sich das Team auf das konzentrieren kann, wo menschliches Urteilsvermögen unersetzlich ist: grundsätzliche Architektur Entscheidungen im Engineering oder Datenstruktur darf die KI nie treffen, ebenso regulatorische Expertise und der direkte Kundenkontakt. Nach unserem Verständnis werden so 2026 Unternehmen gegründet.

Wie verändert Künstliche Intelligenz aus Ihrer Sicht den Gründungsprozess im Jahr 2026 im Vergleich zu noch vor zwei Jahren?

Alexander Lilienbeck: Vor zwei Jahren hätte man für ein Produkt wie Justima ein deutlich größeres Team gebraucht, allein um die Plattform aufrecht zu erhalten und zu entwickeln, regelmäßige Test Protokolle, dazu noch Buchhaltung, Kundensupport, Sales-Gespräche und vieles mehr. Heute starten wir mit einem Kernteam von fünf Leuten, weil KI-Agenten große Teile vom Testing, Engineering, Wissensaufbereitung, Vorbereitung der Demo-Termine und wiederkehrende Anfragen beantworten. Das verschiebt komplett, wie viel Kapital und wie viele Menschen man braucht, um ein B2B-Produkt auf den Markt zu bringen.

Bereits sechs Wochen nach dem Marktstart zählen Unternehmen wie Condor, Karlsberg Brauerei und Autodoc zu Ihren Kunden. Welche Faktoren waren aus Ihrer Sicht entscheidend für diesen schnellen Markteintritt?

Gereon Abendroth: Drei Dinge kamen zusammen. Erstens hatten wir bereits eine strukturierte Validierungsphase hinter uns. Rund 30 Unternehmen haben die Plattform vor dem offiziellen Launch mehrere Monate lang produktiv getestet, sodass wir die Relevanzlogik gemeinsam mit unserer Regulatory-Praxis verfeinern konnten. Zweitens gab es bereits einen spürbaren Nachfrage-Puffer: rund 60 Unternehmen aus dem Compliance-Bereich hatten sich schon vor dem Launch für den Early Access registriert. Und drittens profitieren wir vom Netzwerk von Osborne Clarke, die meisten unserer aktuellen Kunden kommen aus diesem Umfeld, ohne dass eine Mandatierung der Kanzlei Voraussetzung wäre oder Daten geteilt werden.

Welche Rolle spielen KI-Agenten heute bereits im operativen Alltag von Justima, und wo sehen Sie künftig weiteres Automatisierungspotenzial?

Christian Braun: Unsere Agenten durchsuchen täglich hunderte europäische und internationale Rechts- und Regulierungsquellen. Hier fließt schon eine ganze Menge Know-how in die Aufbereitung der Wissenspunkte und deren Strukturierung. Das Herzstück von Justima ist dann die Einwertung, die Filterung nach Relevanz für den jeweiligen Kunden. Daneben setzen wir KI auch intern ein, etwa in der Softwareentwicklung mit Claude Code und für automatisierte Abläufe im Vertrieb, etwa beim Aufsetzen von Kundendemos.

Der nächste Schritt ist, Justima individueller an die konkrete Unternehmensstruktur unserer Kunden anzupassen, etwa durch eine tiefere Verzahnung mit den internen Compliance-Systemen, mit denen sie ohnehin schon arbeiten.

Der Markt für KI-gestützte LegalTech-Lösungen entwickelt sich rasant. Wie positioniert sich Justima gegenüber internationalen Anbietern?

Christian Braun: Generische Modelle neigen zu Halluzinationen, das ist technisch sogar notwendig, damit sie überhaupt funktionieren. Justima bauen wir deshalb konsequent als vertikales Produkt für einen einzigen Anwendungsfall: regulatorisches Monitoring für Compliance-Teams in Unternehmen. Was auch immer die großen Modellbetreiber entwickeln, ihre Modelle werden in den kommenden Jahren zweifellos noch besser. Und davon wird Justima partizipieren, statt verdrängt zu werden. Denn wir sind nicht das Modell selbst, sondern die Ebene darüber. Was uns generell differenziert, sind die Prozesse und Strukturen, die wir aufgebaut haben, und unser Wissen um die Regulatorik in den Märkten weltweit. Und genau hier hat uns die Expertise von Osborne Clarke einen echten Vorsprung verschafft.

Welche Herausforderungen begegnen Ihnen beim Aufbau eines KI-Startups in einem stark regulierten Umfeld?

Alexander Lilienbeck: Rechtsabteilungen beziehungsweise Juristen allgemein sind für Startups vermutlich besonders herausfordernd. Schließlich ist man im Jurastudium und der späteren Ausbildung jahrelang darauf trainiert worden, das sprichwörtliche Haar in der Suppe zu finden. Da hilft es, gut vorbereitet zu sein und möglichst alles schnell parat zu haben, was typischerweise an Rückfragen kommt.

Außerdem: Wer Compliance-Teams als Kunden gewinnen will, muss selbst höchste Standards erfüllen. Wir betreiben Justima ausschließlich in der EU, DSGVO-konform und nach ISO 27001 sowie SOC 2 zertifiziert. Den Zertifizierungsprozess haben wir sehr früh schon angestoßen. Das war zunächst eine ordentliche finanzielle und zeitliche Investition für uns. Die sich aber gelohnt hat: Zum einen konnten wir von Anfang an in die Prozesse hineinwachsen, zum anderen legen viele Unternehmen Wert darauf, dass die Partner, mit denen sie zusammenarbeiten, genauso diligent sind wie sie selbst.

Welche nächsten Entwicklungsschritte und Wachstumsziele stehen bei Justima aktuell im Fokus?

Alexander Lilienbeck: Wir werden die Zahl der Länder erweitern, in denen wir das Monitoring anbieten. Die Auswahl der juristischen Quellen erfolgt bei uns generell manuell und handverlesen, denn uns ist besonders wichtig zu kontrollieren, was in unser System einfließt. Das bedeutet aber auch, dass wir manche Kundenwünsche zurückstellen mussten – etwa nach einer Datenschutz-Regulierung in Simbabwe, die erfahrungsgemäß nur selten nachgefragt wird.

Der nächste Schritt ist dann die internationale Vermarktung von Justima. Einige Anfragen haben wir bereits erhalten, doch außerhalb Deutschlands sind wir bislang kaum sichtbar präsent. Finanziert haben wir uns bisher ohne Venture Capital, das bleibt vorerst auch unser Weg, auch wenn wir das für die Zukunft nicht kategorisch ausschließen.

Welche drei Ratschläge würden Sie Gründerinnen und Gründern geben, die heute ein KI-Unternehmen aufbauen und dabei etablierte Geschäftsmodelle neu denken möchten?

Alexander Lilienbeck:

1.) Lasst Euch weder von denen entmutigen, noch von denen Zeit stehlen, die Euch erklären, dass dieser Geschäftsbereich viel zu komplex sei, um ihn neu zu denken.

2.) Nutzt den Vorteil, dass Ihr keine Legacy-Systeme mit Euch herumschleppt, so könnt Ihr die eigenen Prozesse von Grund auf neu denken.

3.) Der Klassiker: früh mit den Kunden sprechen. Wie wichtig die vielen Kollaborations-Features in unserem Produkt sein würden, hatten wir zum Beispiel völlig unterschätzt.

Bild Christian Braun, Alexander Lilienbeck, Gereon Abendroth v.l.n.r Credit: Justima

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

Femtech-Startup AEYA: Neue Wege in der Perimenopause-Versorgung

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AEYA: Perimenopause und Frauengesundheit neu gedacht Aeya Gründerrinnen Fotocredits: Sebastian Donath

Mit einer KI-gestützten Plattform statt einer reinen Tracking-App will das deutsche Femtech-Startup AEYA die oft vernachlässigte Phase der Perimenopause enttabuisieren und die digitale Infrastruktur für eine neue, selbstbestimmte Generation der Frauengesundheit schaffen

Können Sie AEYA kurz vorstellen und erzählen, wie die Idee zur Gründung des Unternehmens entstanden ist?

Fast jede Frau wird die Perimenopause erleben. Trotzdem beginnt für viele eine jahrelange Suche nach Antworten. Wir haben AEYA gegründet, weil wir das selbst erlebt haben. Nicht als theoretisches Problem, sondern als persönliche Erfahrung. Plötzlich verändert sich der eigene Körper – Schlaf, Stimmung, Konzentration, Energie – und statt Antworten hört man oft: „Dafür sind Sie noch viel zu jung.“

Dabei beginnt die Perimenopause bei vielen Frauen bereits mit Anfang oder Mitte 40 – teilweise sogar früher. Irgendwann wurde uns klar: Das ist kein individuelles Problem. Es ist ein strukturelles Versorgungsproblem. Wir haben AEYA deshalb nicht gegründet, weil die Welt noch eine weitere Gesundheits-App braucht. Wir haben AEYA gegründet, weil wir nicht länger akzeptieren möchten, dass Millionen Frauen jahrelang nach Antworten suchen müssen. Und wir bauen keine weitere Tracking-App. Wir bauen die Infrastruktur für eine neue Generation der Frauengesundheit.

Welche Vision verfolgen Sie mit AEYA, und wie möchten Sie die Versorgung von Frauen in der Perimenopause langfristig verbessern?

Wir glauben, dass die klassische Gesundheitsversorgung diese Herausforderung allein nicht lösen kann.

Ärztinnen und Ärzte leisten jeden Tag Enormes. Gleichzeitig entsteht Gesundheit nicht in einem 15-minütigen Arzttermin, sondern in den übrigen über 525.000 Minuten eines Jahres.

Genau dort setzt AEYA an.

Unser Ziel ist eine intelligente tägliche Gesundheitsbegleiterin, die Veränderungen früh erkennt, Zusammenhänge sichtbar macht und Frauen dabei unterstützt, informierte Entscheidungen für ihre Gesundheit zu treffen.

Wir verändern das System bewusst von der Patientinnenseite aus. Denn informierte Patientinnen stellen andere Fragen, treffen bessere Entscheidungen und verändern langfristig auch die medizinische Versorgung.

Unsere Vision endet deshalb nicht bei der Perimenopause. Wir möchten die digitale Infrastruktur für eine neue Generation der Frauengesundheit schaffen – personalisiert, präventiv, wissenschaftlich fundiert und KI-gestützt.

An welche Zielgruppen richtet sich AEYA hauptsächlich, und welche Bedürfnisse möchten Sie mit Ihrer App erfüllen?

Unsere Hauptzielgruppe sind Frauen zwischen Mitte 30 und Mitte 50 – also genau die Jahre, in denen die ersten hormonellen Veränderungen häufig beginnen.

Viele Frauen glauben, sie seien noch zu jung für die Perimenopause. Tatsächlich startet sie oft zehn Jahre vor der Menopause.

Genau deshalb setzen wir bewusst früh an.

Wir möchten Frauen nicht erst begleiten, wenn Beschwerden den Alltag bestimmen. Wir möchten Veränderungen sichtbar machen, bevor sie zum Problem werden.

Frauen brauchen nicht noch mehr Informationen.

Sie brauchen Orientierung.

AEYA hilft dabei, individuelle Muster zu erkennen, den eigenen Körper besser zu verstehen und dadurch mehr Sicherheit für die richtigen Entscheidungen zu gewinnen.

Die Perimenopause wird häufig unterschätzt oder erst spät erkannt. Warum ist es Ihnen wichtig, diesem Lebensabschnitt mehr Aufmerksamkeit zu schenken?

Weil die Perimenopause keine Nische ist.

Sie betrifft jede Frau – und trotzdem behandeln wir sie gesellschaftlich und medizinisch noch immer wie ein Randthema.

Dabei erleben Frauen innerhalb weniger Jahre einen der größten hormonellen Umbrüche ihres Lebens. Ein vergleichbarer natürlicher Hormonabfall würde sich bei Männern – vereinfacht betrachtet – über rund 180 Jahre erstrecken. Trotzdem erwarten wir von Frauen häufig, dass sie diese Phase einfach neben Beruf, Familie und Alltag bewältigen.

Gleichzeitig sprechen wir in Deutschland ständig über Fachkräftemangel und investieren enorme Ressourcen in die Gewinnung neuer Talente. Gleichzeitig verlieren Unternehmen hochqualifizierte Fach- und Führungskräfte mitten im Berufsleben, weil die Auswirkungen der Perimenopause noch immer unterschätzt werden.

Das ist längst nicht nur ein Gesundheitsthema.

Es ist auch ein gesellschaftliches und wirtschaftliches Thema.

Was macht AEYA aus Ihrer Sicht besonders im Vergleich zu anderen Gesundheits- oder Zyklus-Apps?

Wir glauben nicht, dass Frauen noch eine weitere Tracking-App brauchen.

Daten allein lösen kein Problem.

Der eigentliche Mehrwert entsteht erst dann, wenn daraus Zusammenhänge, Orientierung und konkrete Handlungsmöglichkeiten werden.

Hinzu kommt: Die Perimenopause ist hochkomplex und hochindividuell. Keine Frau erlebt sie gleich. Gleichzeitig beobachten Wissenschaft und Medizin immer mehr Zusammenhänge zwischen Hormonschwankungen und Symptomen, die bislang häufig gar nicht damit in Verbindung gebracht wurden.

Genau deshalb reicht ein statischer Ratgeber nicht mehr aus.

Mit jeder Nutzerin lernen wir mehr darüber, welche Muster tatsächlich auftreten. Dieses Wissen fließt – wissenschaftlich begleitet – kontinuierlich zurück in unsere Plattform und hilft langfristig allen Frauen.

KI ist für uns dabei kein Buzzword. Sie hilft uns, aus Millionen einzelner Datenpunkte personalisierte Orientierung zu schaffen.

Ihre App kombiniert Symptom-Tracking, personalisierte Auswertungen und wissenschaftlich fundierte Inhalte. Welche Vorteile bietet dieser ganzheitliche Ansatz für die Nutzerinnen?

Unser Ziel ist nicht die intelligenteste KI.

Unser Ziel ist die verständlichste Gesundheitsbegleiterin.

Heute unterstützt AEYA Frauen dabei, Zusammenhänge zwischen Schlaf, Symptomen, Zyklus, Bewegung oder Stimmung zu erkennen.

Langfristig sehen wir AEYA als tägliche Gesundheitsbegleiterin, die den gesamten Lebenskontext berücksichtigt – Stress, Ernährung, Bewegung, mentale Gesundheit, Alltag, persönliche Ziele und die individuelle Lebensphase.

Gesundheit entsteht nie isoliert.

Warum sollte künstliche Intelligenz sie isoliert betrachten?

Je besser AEYA eine Frau versteht, desto individueller und persönlicher können Empfehlungen werden. Genau darin sehen wir die Zukunft digitaler Gesundheit.

Wie unterstützt AEYA Frauen dabei, ihre Beschwerden besser zu verstehen und informierte Entscheidungen für ihre Gesundheit zu treffen?

Wir möchten Frauen nicht sagen, was sie tun sollen.

Wir möchten ihnen helfen zu verstehen, was in ihrem Körper passiert.

Denn Wissen schafft Selbstbestimmung.

Wer Veränderungen dokumentiert, Muster erkennt und Beschwerden besser einordnen kann, geht mit einer ganz anderen Sicherheit in Arztgespräche, kann gezieltere Fragen stellen und informiertere Entscheidungen treffen.

Gesundheitsversorgung verändert sich nicht nur in Arztpraxen.

Sie verändert sich auch dann, wenn Patientinnen beginnen, die richtigen Fragen zu stellen.

Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der Entwicklung einer Digital-Health-Lösung für ein Thema, über das noch immer zu wenig gesprochen wird?

Die größte Herausforderung ist heute nicht die Technologie.

Sie ist die Finanzierung.

All-Female-Founding-Teams erhalten in Deutschland bis heute weniger als zwei Prozent des Venture-Capital-Fundings. Gleichzeitig entstehen genau hier Lösungen für Märkte, die jahrzehntelang übersehen oder unterschätzt wurden.

Wir sehen unsere Perspektive dabei als besondere Stärke.

Wir entwickeln keine Lösung für eine Zielgruppe, die wir beobachten.

Sondern wir entwickeln sie gemeinsam mit Frauen, die wir selbst sind.

Gleichzeitig entsteht AEYA nicht nur aus persönlicher Erfahrung. Gemeinsam mit unserem interdisziplinären Medical- und Advisory Board und unserer Community verbinden wir wissenschaftliche Evidenz, medizinische Expertise und die Lebensrealität unserer Nutzerinnen.

Genau diese Kombination macht aus unserer Sicht die besten Gesundheitslösungen möglich.

Wie wichtig sind Datenschutz und der verantwortungsvolle Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten für die Entwicklung von AEYA?

Gesundheitsdaten gehören zu den sensibelsten Daten überhaupt.

Vertrauen ist deshalb die Grundlage jeder digitalen Gesundheitslösung.

Datenschutz ist für uns kein nachgelagerter Prozess, sondern Teil der Produktentwicklung.

Gleichzeitig gilt: Technologie allein reicht im Gesundheitsbereich nicht aus.

Jede Weiterentwicklung unserer Plattform basiert auf wissenschaftlicher Evidenz und wird gemeinsam mit unserem Medical- und Advisory Board eingeordnet.

KI kann Muster erkennen.

Medizinische Expertise sorgt dafür, dass diese Erkenntnisse verantwortungsvoll genutzt werden.

Welche nächsten Funktionen und Entwicklungsschritte stehen bei AEYA aktuell im Fokus?

Aktuell entwickeln wir unsere KI konsequent weiter.

Heute erkennt AEYA bereits individuelle Muster.

Langfristig soll daraus eine tägliche Gesundheitsbegleiterin entstehen, die den gesamten Kontext einer Frau versteht und personalisierte Empfehlungen gibt – nicht nur auf Basis einzelner Symptome, sondern unter Berücksichtigung ihres gesamten Lebens.

Parallel bauen wir unsere wissenschaftlichen Inhalte, unsere Community und unsere Kooperationen mit Expertinnen und Experten kontinuierlich aus.

Denn wir glauben, dass die besten Gesundheitsprodukte nicht hinter verschlossenen Türen entstehen, sondern gemeinsam mit Wissenschaft und den Frauen, für die wir sie entwickeln.

Wie sehen Sie die Zukunft der digitalen Frauengesundheit, und welche Rolle soll AEYA dabei langfristig übernehmen?

Über Jahrzehnte wurde Frauengesundheit in Forschung und Versorgung systematisch unterrepräsentiert.

Jetzt erleben wir erstmals, wie digitale Technologien und künstliche Intelligenz helfen können, individuelle Gesundheitsverläufe besser zu verstehen und Frauen kontinuierlich zu begleiten.

Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung.

Unser Ziel ist nicht, die größte Perimenopause-App zu werden.

Unser Ziel ist es, die digitale Infrastruktur für die nächste Generation der Frauengesundheit aufzubauen.

Perimenopause ist dabei nicht das Ziel.

Sie ist der Anfang.

Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründerinnen und Gründern geben, die mit einem Digital-Health-Startup ein gesellschaftlich relevantes Problem lösen möchten?

Erstens: Verlieben Sie sich nicht in Ihre Lösung, sondern in das Problem. Wirklich relevante Unternehmen entstehen dort, wo echte Probleme gelöst werden.

Zweitens: Entwickeln Sie gemeinsam mit Ihren Nutzerinnen und Nutzern. Kein Pitchdeck ersetzt ehrliches Feedback aus dem Alltag.

Und drittens: Denken Sie größer als Ihr erstes Produkt. Die erfolgreichsten Unternehmen bauen keine App – sie verändern einen Markt.

Fotocredits: Sebastian Donath

Wir bedanken uns bei den Gründerinnen Camilla Rando, Doreen Schwanck und Dr. Julia Binder für das Interview

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

NextGO Epi: 2 Millionen Euro für Europas einzigen Galliumoxid-Hersteller

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Galliumoxid: NextGO Epi erhält 2 Millionen Euro für Halbleiter gruppen foto

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Europas einziger Hersteller von Galliumoxid-Halbleitern sichert sich 2 Millionen Euro

NextGO Epi erhält 2 Millionen Euro Pre-Seed-Finanzierung

Berlin, 14. Juli 2026 – NextGO Epi, ein Berliner Deeptech-Startup und Spin-off des Leibniz-Instituts für Kristallzüchtung (IKZ), hat eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2 Millionen Euro abgeschlossen. Das Unternehmen produziert Galliumoxid-Epitaxiewafer für die Leistungselektronik der nächsten Generation. Sein Verfahren erzeugt ein bahnbrechendes Halbleitermaterial, das die Ladezeit von Elektroautos von 60 auf nur 10 Minuten verkürzen und zugleich die Herstellungskosten von Leistungshalbleitern um bis zu 75 Prozent senken könnte.

NextGO Epi ist das einzige europäische Unternehmen, das Galliumoxid-Epitaxiewafer in Industriequalität mit bis zu vier Zoll Durchmesser fertigt. Das Material bildet die elektrisch aktive Schicht der nächsten Generation von Leistungshalbleitern: Bauelemente auf Galliumoxid-Basis halten höheren Spannungen stand und arbeiten effizienter als das heute gängige Siliziumkarbid oder Galliumnitrid. Die Technologie steckt im Kern jeder Stromübertragung, von Ladesäulen für Elektrofahrzeuge über Wechselrichter für erneuerbare Energien bis hin zu KI-Rechenzentren und Systemen zur Raketenortung.

Angeführt wurde die Pre-Seed-Runde von Vireo Ventures, unter Beteiligung von Ultratech Capital Partners, IBB Ventures sowie Business Angel Boris Habets. Nur eine Woche nachdem die Europäische Kommission mit dem Chips Act 2.0 ihren bislang ambitioniertesten Vorstoß für Europas Halbleitersouveränität vorgestellt hat, markiert die Runde das erste institutionelle Investment in Europas einzigen Hersteller von Galliumoxid-Epiwafern. Das frische Kapital fließt in die Beschleunigung der Produktentwicklung, den Ausbau des Teams und die Stärkung der kommerziellen Präsenz in Europa und auf den globalen Märkten.

Investoren setzen auf Europas Halbleiterzukunft

„Ta-Shun und sein Team bei NextGO Epi haben eine großartige Zukunft vor sich. Sie verbinden tiefes technisches Know-how mit modernsten Fertigungskapazitäten, um Galliumoxid-Halbleiter zu produzieren, die die Elektronik der nächsten Generation revolutionieren werden. Wir freuen uns sehr, sie am Beginn ihres Weges zum führenden Anbieter dieser zunehmend strategischen Schlüsseltechnologie zu begleiten“, sagt Damian Perl, Gründer und General Partner von Ultratech Capital Partners.

Das Gründungsteam vereint mehr als zehn Jahre Erfahrung in Galliumoxid-Forschung und Epitaxie, untermauert durch zwei internationale Patente und über 30 wissenschaftliche Publikationen. Unterstützt wird das Unternehmen zudem von Dr. Jochen Linck, ehemaliger COO von Aixtron, der als Operating Partner das Wachstum und die kommerzielle Skalierung von NextGO Epi begleitet.

„Galliumoxid ist für die Leistungselektronik, was Silizium für die Computertechnik war – und Europa sollte diese Wertschöpfungskette besitzen“, sagt Dr. Ta-Shun Chou, CEO und Mitgründer von NextGO Epi. „Wir bauen die Materialbasis, die die nächste Energierevolution möglich macht. Und wir bauen sie in Europa.“

Stephan Schulze, Investment Director bei IBB Ventures, ergänzt: „NextGO Epi kommerzialisiert eine Technologie, die auf dem Kontinent einzigartig ist. Entwickelt in Berlin, verwurzelt im starken Forschungsökosystem der Stadt und ihrer jahrzehntelangen Halbleiterexpertise, ist das Unternehmen bestens positioniert, um zu einem zentralen europäischen Lieferanten von Galliumoxid-Epiwafern zu werden.“

Chips Act 2.0 stärkt Europas Halbleiterindustrie

Der im Juni vorgestellte Chips Act 2.0 der Europäischen Kommission zielt ausdrücklich darauf ab, Europas Abhängigkeit von asiatischen und US-amerikanischen Lieferanten bei jenen Halbleitermaterialien zu verringern, die Elektrofahrzeuge, KI-Server und das Stromnetz der Energiewende antreiben. NextGO Epi ist genau die Art von Unternehmen, die diese Politik hervorbringen soll: Es baut die grundlegende Lieferkette auf, die Europa braucht, um die nächste Welle der Energie- und Mobilitätswende anzuführen.

Galliumoxid bietet gegenüber dem heute verbreiteten Siliziumkarbid einen erheblichen Effizienzsprung: Das Material ist zehnmal energieeffizienter, verkraftet eine bis zu sechsmal höhere Spannungsdichte und lässt sich um bis zu 75 Prozent günstiger herstellen. Das dreiköpfige, durchgängig promovierte Gründerteam – Dr. Ta-Shun Chou, Dr. Andreas Popp und Dr. Andreas Fiedler – hat über ein Jahrzehnt daran gearbeitet, defektfreies Galliumoxid in Industriequalität zu entwickeln, mit starker Unterstützung des IKZ.

„Das Wissenschafts- und Technologieprogramm des IKZ hat sich der Entwicklung und Bereitstellung von Kristallen höchster Qualität für Elektronik und Photonik verschrieben. Im Fall unserer Ausgründung NextGO Epi freue ich mich, sagen zu können: Höchste Qualität gilt hier nicht nur für das Galliumoxid-Produkt, sondern gleichermaßen für das Gründerteam“, erklärt IKZ-Direktor Prof. Dr. Thomas Schroeder.

Vom Forschungslabor zum internationalen Lieferanten

Das Unternehmen produziert bereits, erzielt Umsätze und beliefert Kunden auf drei Kontinenten. Kern des Produkts ist das Aufwachsen einer epitaktischen Galliumoxid-Schicht – der sogenannten Epi-Schicht – auf ein Wafersubstrat. Sie bildet den elektrisch aktiven Teil eines Hochleistungs-Halbleiterbauelements. NextGO Epi ist das einzige europäische Unternehmen, das diese Schicht aus Galliumoxid in der von Industriekunden geforderten Qualität herstellt.

Galliumoxid beschleunigt Elektromobilität und Energiewende

Die naheliegendste Anwendung ist das Laden von Elektrofahrzeugen: Eine Ladesäule mit Bauelementen auf Basis des NextGO-Epi-Materials könnte ein Fahrzeug in 10 statt heute 60 Minuten vollständig laden – und das zuverlässig auch im Winter, wenn Lithium-Batterien typischerweise am schwächsten sind. Darüber hinaus steigert dasselbe Material die Effizienz von Wechselrichtern für erneuerbare Energien, Stromversorgungen in KI-Rechenzentren, Netztransformatoren und Verteidigungssystemen.

„Halbleiter mit ultrabreiter Bandlücke entwickeln sich zur entscheidenden Schlüsseltechnologie für die Hochvolt-Leistungselektronik der nächsten Generation – und Galliumoxid führt dieses Feld an. Kein anderes Material erreicht dieses Leistungsspektrum“, sagt Mischa Wetzel, Mitgründer und Managing Partner von Vireo Ventures. „Was NextGO Epi auszeichnet: Das ist kein Forschungsprojekt. Das Team produziert bereits, liefert bereits an Kunden – und weltweit kann praktisch niemand, was sie können. Diese Position, aufgebaut auf Jahren erstklassiger Forschung am IKZ, macht sie zu einem einzigartig starken Kandidaten für die Rolle als Schlüssellieferant dieser Industrie.“

Bildcredits NextGO Epi 

Quelle Elevate2Impact

Deep-Tech-Startup All About Accuracy sichert sich siebenstellige Pre-Seed-Runde

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All About Accuracy erhält Finanzierung für Physical AI und Robotik Bildcredits All About Accuracy GmbH

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All About Accuracy erhält siebenstellige Pre-Seed-Finanzierung für Bewegungssensorik-Chips

Deep-Tech-Startup sichert sich siebenstellige Finanzierung

Potsdam, 14. Juli 2026 – Die All About Accuracy GmbH, ein Deep-Tech-Spin-off des Leibniz-Instituts für innovative Mikroelektronik (IHP), hat eine siebenstellige Pre-Seed-Finanzierungsrunde erfolgreich abgeschlossen. Die Runde wurde von Campus Capital by STS Ventures, Brandenburg Kapital und ZOHO.VC unterstützt. Zusätzlich beteiligten sich erfahrene Angel-Investoren mit tiefgehender Expertise im Bereich Ultra-Wideband-Technologie (UWB) über Gigahertz Venture und Superangels.

Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen die Entwicklung seiner neuartigen Bewegungssensorik-Chips beschleunigen und erste Industrie- und Robotikpartnerschaften weiter ausbauen.

Präzise Sensortechnologie für Physical AI

Physical-AI-Systeme stehen heute vor einem grundlegenden Zielkonflikt. Kameras und visionsbasierte Systeme können Daten in großem Maßstab erzeugen. Oft fehlt ihnen jedoch die Genauigkeit, Robustheit und die verlässlichen Referenzdaten, die für präzise robotische Steuerung erforderlich sind. Am anderen Ende des Spektrums liefern Systeme zur Bewegungserfassung auf Forschungsniveau hohe Präzision. Sie bleiben jedoch teuer, komplex und außerhalb kontrollierter Umgebungen schwer einsetzbar.

All About Accuracy schließt diese Lücke mit einer robusten und skalierbaren Sensortechnologie, die speziell für industrielle Anwendungen, Robotik und Physical AI entwickelt wurde.

Bewegungssensorik ohne Kameras

Im Gegensatz zu optischen Systemen ist die Technologie von All About Accuracy nicht auf Kameras angewiesen. Sie ist darauf ausgelegt, auch in Umgebungen zuverlässig zu funktionieren, die durch Verdeckung, wechselnde Lichtverhältnisse, Staub, Reflexionen oder komplexe industrielle Anlagenstrukturen geprägt sind. Da die Sensorik direkt in kompakte elektronische Module integriert ist, lässt sie sich über Wearables, Roboter, Werkzeuge, mobile Maschinen und industrielle Infrastruktur hinweg skalieren. Damit ist die Technologie besonders relevant für die nächste Generation von Robotik- und Physical-AI-Anwendungen.

Neue Möglichkeiten für humanoide Robotik

Besonders relevant ist die Technologie für humanoide Roboter. Diese müssen ihre eigene Position und ihre Interaktionen mit Menschen, Objekten und Maschinen jederzeit zuverlässig erfassen können. Die Sensorik von All About Accuracy liefert dafür hochpräzise Referenzdaten und kann die Grenzen rein visionsbasierter Systeme ausgleichen.

Das Unternehmen wird das Kapital einsetzen, um die Produktentwicklung voranzutreiben und Pilotprojekte mit Robotik- und Industriepartnern auszubauen. Zu den zentralen Anwendungsbereichen zählen humanoide Robotik, Roboterkalibrierung, Bewegungserfassung und die Generierung realer Daten für Physical AI.

Gründer und Investoren sehen großes Marktpotenzial

„Unsere Mission ist es, Maschinen Zugang zu einer präzisen physischen Realität zu geben“, sagt Yori Fournier Co-Founder und CEO von All About Accuracy. „Damit Physical AI skalieren kann, brauchen Roboter mehr als Wahrnehmung. Sie brauchen kontinuierliche, zuverlässige und hochpräzise Ground-Truth-Daten. Genau daran arbeiten wir.“

„All About Accuracy adressiert eine der zentralen Infrastrukturlücken im Bereich Physical AI“, sagt Philipp Hauptmann, Investment Manager bei Campus Capital by STS Ventures. „Die nächste Generation der Robotik wird zuverlässige, hochpräzise physische Daten in großem Maßstab benötigen. Der halbleiterbasierte Ansatz von AAA hat das Potenzial, zu einer grundlegenden Sensorikschicht für diesen Markt zu werden.“

Binh Vu, Investment Managerin bei Brandenburg Kapital, kommentiert: „All About Accuracy zeichnet sich durch ein starkes Gründerteam, wissenschaftliche Tiefe und praktische Industrieerfahrung aus. Das Unternehmen hat das Potenzial, die Interaktion von Robotern und Physical AI mit der realen Welt deutlich zu verbessern. Mit seinem technologischen Vorsprung und dem starken Marktpotenzial ist All About Accuracy gut positioniert, um zu einem wichtigen Wegbereiter der nächsten Generation der Automatisierung zu werden.“

Bildcredits All About Accuracy GmbH

Quelle Investitionsbank des Landes Brandenburg

Venture Capital für alle: Wie Akka Pre-IPO-Investments ab 300 Euro zugänglich macht

Von
Sabine Elsässer
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Akka: Investitionen in Unternehmen ab 300 Euro Interviewpartner Thomas Rebaud

Die Investment-Plattform Akka demokratisiert den Zugang zu nicht börsennotierten Unternehmen und öffnet hochkarätige Venture-Capital-Anlagen für eine breite Zielgruppe.

Können Sie Akka kurz vorstellen und erzählen, wer das Unternehmen gegründet hat?

Ich habe Akka gemeinsam mit meinem Mitgründer Benoît Lagarde im Januar 2024 gegründet, weil wir privaten Anlegerinnen und Anlegern den Zugang zu nicht börsennotierten Unternehmen ermöglichen wollten. Über unsere App können Akka-Mitglieder bereits ab 300 Euro in einige der vielversprechendsten Technologieunternehmen Europas und der USA investieren. Bis heute haben unsere Mitglieder fast 25 Millionen Euro in mehr als 34 Unternehmen investiert.

Wie entstand die Idee, Startup- und Pre-IPO-Investments für eine breitere Zielgruppe zugänglich zu machen?

Bevor ich Akka gegründet habe, hatte ich bereits in mehr als 40 Unternehmen investiert. Dabei ist mir aufgefallen, dass ich fast ausschließlich gemeinsam mit sehr vermögenden Privatpersonen und Investmentfonds investiert habe. Ich habe mit diesen Investitionen sehr gute Renditen erzielt, und viele Freunde hätten ebenfalls gern investiert. Doch die Mindestanlage lag meist bei 50.000 Euro oder mehr. Selbst mit meinen Kontakten konnte ich ihnen diesen Zugang nicht ermöglichen.

Irgendwann wurde mir klar, dass das kein Einzelfall war. Beteiligungen an nicht börsennotierten Unternehmen gehören seit Jahrzehnten zu den renditestärksten Anlageklassen, waren aber fast ausschließlich einer kleinen Gruppe professioneller Investoren vorbehalten. Genau das wollten wir mit Akka ändern und diesen Markt für deutlich mehr Menschen öffnen.

Welche Vision verfolgen Sie mit Akka, und wie möchten Sie den Zugang zu Venture-Capital-Investments langfristig verändern?

Aus meiner Sicht kommt es auf zwei Dinge an: Wir müssen unseren Mitgliedern Zugang zu den vielversprechendsten Unternehmen ermöglichen und gleichzeitig die Einstiegshürde deutlich senken.

Innerhalb von nur drei Jahren haben wir die Mindestanlage bereits auf 300 Euro reduziert und unseren Mitgliedern den Zugang zu einigen der weltweit spannendsten Unternehmen ermöglicht, darunter Anthropic, Epic Games und Perplexity.

Diesen Weg werden wir konsequent weitergehen. Gleichzeitig möchten wir unser Angebot kontinuierlich ausbauen – etwa durch bessere Möglichkeiten, Anteile zu veräußern, umfangreiche Lernangebote, ein starkes Netzwerk von Investor sowie Veranstaltungen in ganz Europa. Mit Akka möchten wir ein neues Investitionsumfeld schaffen, das allen offensteht.

An welche Zielgruppen richtet sich Akka hauptsächlich, und welche Bedürfnisse möchten Sie mit Ihrer Plattform erfüllen?

Die meisten unserer Mitglieder haben vor ihrer Anmeldung bei Akka noch nie in nicht börsennotierte Unternehmen investiert. Viele verfügen aber bereits über Erfahrungen mit Aktien, Immobilien oder Kryptowährungen. Sie möchten in Unternehmen investieren, deren Entwicklung sie nachvollziehen können und die gleichzeitig noch erhebliches Wachstumspotenzial bieten.

Wir übernehmen den gesamten Investitionsprozess – von der Auswahl geeigneter Unternehmen über deren Analyse und die Vertragsverhandlungen bis hin zu allen rechtlichen Schritten sowie der Begleitung während der gesamten Haltedauer und beim späteren Verkauf der Anteile. Dadurch benötigen unsere Mitglieder keine besonderen Vorkenntnisse.

Gleichzeitig beobachten wir, dass sich zunehmend auch erfahrene Investoren, Business Angels und Family Offices für Akka entscheiden, weil unser Ansatz für sie deutlich einfacher und effizienter ist, als jede Investition selbst zu organisieren.

Viele Privatanleger haben bislang keinen Zugang zu Startup-Investments. Warum möchten Sie diese Hürde abbauen?

Nicht börsennotierte Unternehmen gehörten in den vergangenen Jahrzehnten zu den renditestärksten Anlageklassen und haben sich langfristig besser entwickelt als Aktien, Immobilien oder Kryptowährungen. Dennoch blieb dieser Markt für die meisten Menschen verschlossen. Hohe Mindestanlagesummen, exklusive Netzwerke und das Fachwissen, das für die Bewertung nicht börsennotierter Unternehmen erforderlich ist, machten den Zugang nahezu unmöglich.

Gleichzeitig haben die europäischen Aufsichtsbehörden in den vergangenen Jahren neue regulatorische Rahmenbedingungen geschaffen, damit diese Anlageklasse über regulierte Plattformen einer breiteren Anlegergruppe zugänglich wird. Diese regulatorischen Entwicklungen haben überhaupt erst den Rahmen geschaffen, in dem ein Angebot wie Akka möglich ist.

Was macht Akka aus Ihrer Sicht besonders im Vergleich zu anderen Investmentplattformen?

Für mich liegt der größte Unterschied in der Qualität der Unternehmen, zu denen wir unseren Mitgliedern Zugang ermöglichen. Viele Plattformen stellen jeden Monat zehn oder zwanzig Investitionsmöglichkeiten ein und liefern dazu nur wenige Informationen. Das ähnelt eher einem Marktplatz, auf dem die Unternehmen selbst im Mittelpunkt stehen.

Bei Akka ist das anders. Unser Fokus liegt auf den Anleger. Deshalb wählen wir jeden Monat nur ein oder zwei Unternehmen aus, von deren Potenzial wir wirklich überzeugt sind. Ebenso wichtig sind für uns die Konditionen, zu denen wir investieren.

Ein gutes Beispiel ist Anthropic. Heute bieten mehrere Plattformen Anteile an dem Unternehmen an, allerdings auf Basis einer Bewertung von 500 Milliarden US-Dollar oder mehr. Wir haben unseren Mitgliedern bereits Zugang ermöglicht, als das Unternehmen noch mit rund 60 Milliarden US-Dollar bewertet wurde. Genau diese sorgfältige Auswahl schafft aus unserer Sicht langfristig den größten Mehrwert für unsere Mitglieder.

Darüber hinaus bieten wir weit mehr als reine Investitionsmöglichkeiten. Zu Akka gehören auch Lernangebote und ein Netzwerk, in dem sich unsere Mitglieder austauschen können.

Welche Rolle spielen Bildung und Wissensvermittlung, wenn es darum geht, neue Anleger an das Thema Startup-Investments heranzuführen?

Sie sind für uns unverzichtbar. Die meisten Menschen, die Mitglied bei Akka werden, haben zuvor noch nie in nicht börsennotierte Unternehmen investiert. Deshalb geht es für uns nicht nur darum, ihnen den Zugang zu diesem Markt zu ermöglichen. Wir möchten ihnen auch das Wissen vermitteln, das sie brauchen, um ihre Entscheidungen selbstbewusst treffen zu können.

Dazu gehört zum Beispiel, zu erklären, wie Startups bewertet werden, was die Verwässerung von Anteilen bedeutet oder wie eine Finanzierungsrunde abläuft.

Dabei spielt auch der Austausch unter unseren Mitgliedern eine wichtige Rolle. Bei Akka kommen angehende Gründer, Fachleute aus der Technologiebranche und Menschen zusammen, die sich für Innovationen interessieren. Gerade diese unterschiedlichen Perspektiven machen den Austausch besonders wertvoll.

Wir möchten unsere Mitglieder nicht nur dazu befähigen zu investieren, sondern genau zu verstehen, in welches Unternehmen sie investieren und warum.

Wie stellen Sie sicher, dass Nutzer die Chancen und Risiken dieser Anlageform besser verstehen können?

Zu jeder Investitionsmöglichkeit stellen wir unseren Mitgliedern eine Zusammenfassung unserer Analyse sowie wichtige Unternehmensunterlagen zur Verfügung. Außerdem organisieren wir Gespräche mit den Gründer, bei denen unsere Mitglieder ihre Fragen direkt stellen können.

Uns ist wichtig, ein möglichst vollständiges und zugleich verständliches Bild jedes Unternehmens zu vermitteln. Deshalb erläutern wir nicht nur, warum wir investieren, sondern sprechen auch offen über die Risiken, die wir bei der jeweiligen Investition sehen.

Welche Herausforderungen begegnen Ihnen beim Aufbau einer Plattform, die Venture-Capital-Investments für mehr Menschen zugänglich machen möchte?

Die größte Herausforderung ist aus meiner Sicht die Wissensvermittlung. Die meisten Menschen, die zu Akka kommen, haben sich bislang nie als Investoren im Bereich Wagniskapital verstanden – schlicht deshalb, weil sie bisher keinen Zugang dazu hatten.

Bevor wir überhaupt über einzelne Unternehmen sprechen, müssen wir zunächst eine andere Form des Investierens erklären. Dazu gehören längere Anlagezeiträume, eine geringere Handelbarkeit der Anteile und die Tatsache, dass einzelne erfolgreiche Unternehmen den Wert eines gesamten Portfolios maßgeblich beeinflussen können. Diese Zusammenhänge sind nicht besonders kompliziert, aber vielen Menschen zunächst fremd.

Unser Anspruch ist deshalb, dass jedes Mitglied genau versteht, worauf es sich einlässt, bevor es zum ersten Mal investiert. Dafür steht unseren Mitgliedern ein erfahrenes Expert zur Seite. Wer Fragen hat, kann jederzeit ein persönliches Gespräch mit uns führen. Wir nehmen uns gerne die Zeit zu erklären, wie Investitionen in nicht börsennotierte Unternehmen funktionieren.

Wie wichtig ist die Community innerhalb von Akka, und welchen Mehrwert bietet sie den Nutzern?

Der Austausch unter unseren Mitgliedern ist ein wichtiger Bestandteil von Akka. Neben den Investitionsmöglichkeiten bieten wir umfangreiche Lernangebote sowie die Möglichkeit, sich sowohl online als auch bei Veranstaltungen in ganz Europa mit anderen Anleger zu vernetzen.

So können unsere Mitglieder Erfahrungen austauschen, voneinander lernen und gemeinsam Wissen rund um Investitionen in nicht börsennotierte Unternehmen aufbauen.

Welche nächsten Entwicklungsschritte und Wachstumsziele stehen bei Akka aktuell im Fokus?

Deutschland ist für uns einer der attraktivsten Wachstumsmärkte in Europa. Deshalb bauen wir unsere Präsenz hier gezielt aus und suchen derzeit einen General Manager für Deutschland. Bis Ende 2026 wollen wir rund 1.000 Nutzer in Deutschland gewinnen.

Langfristig möchten wir hier eine starke lokale Präsenz aufbauen und perspektivisch auch in deutsche Unternehmen investieren.

Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründerinnen und Gründern geben, die einen traditionellen Markt durch digitale Lösungen zugänglicher machen möchten?

Der erste Rat ist: Macht es den Menschen so einfach wie möglich. Zugang bedeutet nicht nur, finanzielle Hürden zu senken. Genauso wichtig ist es, komplexe Themen verständlich zu erklären.

Mein zweiter Rat: Eure Glaubwürdigkeit ist euer wichtigstes Kapital. Gerade in einem Markt, der auf Vertrauen basiert, stärkt oder schwächt jede Entscheidung das Vertrauen eurer Nutzerinnen und Nutzer. Deshalb solltet ihr sehr sorgfältig auswählen, was ihr anbietet.

Und mein dritter Rat: Denkt langfristig. Regulatorische Anforderungen, eine langsame Marktentwicklung oder etablierte Wettbewerber mögen zunächst wie Hindernisse erscheinen. Tatsächlich können sie aber auch ein Vorteil sein, weil sie den Markteintritt erschweren und euch die Zeit geben, etwas Nachhaltiges aufzubauen.

Bildcredits Akka Europe

Wir bedanken uns bei Thomas Rebaud für das Interview

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

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Xient im Interview: Warum der Tech-Branche vor lauter KI die Orientierung abhandenkommt

Von
StartupValley
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Xient: Technologie und KI für mehr Klarheit Gründer CEO Yavuz Yildiz

Immer neue Tools, Datenquellen und KI-Modelle: Viele Unternehmen investieren massiv in Technologie, verlieren im Systemdschungel jedoch die Handlungsfähigkeit – ein Problem, das Gründer Yavuz Yildiz mit seinem Startup Xient durch radikale Klarheit und interdisziplinäre Teams lösen will.

Herr Yildiz, können Sie Xient kurz vorstellen und erzählen, wie die Idee zur Gründung Ihres Unternehmens entstanden ist?

Ich denke, viele Unternehmen erleben gerade etwas, das zunächst gar nicht nach einem Technologieproblem aussieht. Über Jahre kommen neue Systeme hinzu. Neue Datenquellen. Neue Anforderungen. KI steigert diese Dynamik und Komplexität zusätzlich: Hier noch ein Tool, dort noch ein Update, noch eine Plattform. Alles für sich genommen sinnvoll. Irgendwann merkt man aber, dass nicht die Technologie das Problem geworden ist, sondern die Orientierung. Die Systeme werden mehr, die Klarheit immer weniger. Entscheidungen dauern länger, Abstimmungen werden schwieriger und im schlimmsten Fall geht die Handlungsfähigkeit verloren. Weniger, weil es an Daten oder Technologie fehlt, sondern weil niemand mehr das große Ganze überblickt.

Ich benutze dafür gerne das Bild einer Uhr: Wir bauen immer neue Funktionen ein, immer präzisere Zahnräder, immer intelligentere Mechanismen. Am Ende haben wir eine beeindruckende Uhr, aber wir verlieren die Fähigkeit, sie zu lesen. Genau dort arbeiten wir mit Xient. Wir helfen Unternehmen dabei, komplexe Daten-, System- und Transformationslandschaften so zu ordnen, dass aus Komplexität wieder Klarheit entsteht. Denn erst wenn Menschen verstehen, was sie vor sich haben, können sie gute Entscheidungen treffen und neue Technologien sinnvoll nutzen.

Die Idee zur Gründung ist aus meiner eigenen Laufbahn entstanden. Ich habe viele Jahre in internationalen Transformationsprojekten gearbeitet und dabei immer wieder erlebt, dass die eigentliche Herausforderung tatsächlich selten die Technologie allein ist. Meist fehlt jemand, der zwischen Fachbereichen, IT und Management übersetzen kann.

Deshalb wollte ich keine klassische IT- oder SAP-Beratung aufbauen. Mich hat immer interessiert, warum Projekte ins Stocken geraten und wie man Menschen wieder Orientierung gibt. Technologie ist dabei ein wichtiger Teil der Lösung, aber eben nicht die Lösung allein. Heute arbeiten wir mit einem interdisziplinären Team an Daten-, KI- und Transformationsprojekten für Mittelstand, DAX-Konzerne und europäische Forschungsprojekte. Uns verbindet dabei eine Überzeugung: Zukunft entsteht nicht dadurch, dass Unternehmen immer neue Technologien einkaufen. Sie entsteht, wenn Menschen verstehen, wie sie diese sinnvoll nutzen können.

Wie hat Ihr eigener Werdegang Ihre Sicht auf Talente, Karrierewege und Unternehmensaufbau geprägt?

Mein Berufsleben begann sogesehen mit einem Abschied. In meinen ersten Tagen als Berufsanfänger besuchten wir bei einer Werksführung das ThyssenKrupp-Werk in Dortmund – in den letzten Tagen, in denen dort noch Hochöfen standen. Der Mann, der uns durch das Werk führte, hatte sein ganzes Berufsleben dort verbracht. Schon sein Vater und sein Großvater hatten dort gearbeitet. Früher, erzählte er, habe es geheißen: „Dein Opa hat hier gearbeitet, dein Vater arbeitet hier, du wirst hier arbeiten und deine Kinder vermutlich auch.“ So kam es nicht. Man sah ihm an, was diese Erkenntnis mit ihm machte.

Für fast jeden in meinem Umfeld war das kein Strukturwandel auf dem Papier, sondern der Boden, der unter den Füßen nachgab. Ich zog daraus einen einfachen Schluss: Wer nicht nach unten will, muss nach oben. Für mich hieß das damals: der neuesten Technologie hinterherzulaufen, zu lernen, mich immer wieder in neue Themen einzuarbeiten, egal wo auf der Welt. Den Satz „wer stehen bleibt, geht unter“ hatte ich mir zu eigen gemacht, fast um jeden Preis, nicht nur in der IT.

Viele Jahre später habe ich gemerkt, dass dieser Satz nur die halbe Wahrheit ist. Die nächste Bergspitze sieht genauso aus. Derselbe Aufstieg, dieselbe Mühe, derselbe kurze Moment oben. Ich war so mit dem Hinterherlaufen beschäftigt, dass ich aufgehört hatte zu fragen, wohin eigentlich. Es zählt nicht nur das Tempo, sondern die Richtung.

Das prägt heute auch meine Antwort auf KI. Die Technologie entwickelt sich in einem unglaublichen Tempo. Noch ein Modell, noch ein Tool, noch ein Update. Ich verstehe jeden, der das Gefühl hat, ständig hinterherlaufen zu müssen. Mir geht es manchmal genauso. Aber gegen zu viel Tempo hilft nicht mehr Tempo. Es hilft Klarheit.

Das Pikante daran ist, dass ich genau diese Klarheit ausgerechnet wieder im Ruhrgebiet gefunden habe – dort, wo ich einmal losgelaufen bin. Ich bin um die halbe Welt gerannt und am Ende dort angekommen, wo alles begann. Nur sehe ich heute anders auf die Dinge. Vielleicht schaue ich deshalb auch anders auf Menschen. Ein Lebenslauf erzählt, wo jemand war. Er sagt aber nur selten etwas darüber, wie jemand denkt, wie neugierig er ist oder ob er bereit ist, sich immer wieder neu einzuarbeiten.

Welche Vision verfolgen Sie mit Xient, und welche Rolle möchten Sie bei der digitalen Transformation von Unternehmen einnehmen?

Ich glaube, Unternehmen verwechseln in unserer heutigen Zeit oft Geschwindigkeit mit Fortschritt. Sie investieren in KI, automatisieren Prozesse und führen immer neue Technologien ein. Das ist grundsätzlich richtig. Doch KI macht die Welt nicht einfacher. Sie macht sie zunächst komplexer. Noch ein Modell, noch ein Tool, noch eine Entscheidung. Gegen diese Komplexität hilft aus meiner Sicht nicht noch mehr Geschwindigkeit. Es hilft Klarheit.

Deshalb verstehen wir unsere Rolle auch etwas anders als viele klassische Technologieberatungen. Wir wollen Unternehmen nicht möglichst schnell durch die nächste Transformation treiben. Wir wollen ihnen helfen, Orientierung zu gewinnen. Denn erst wenn Daten, Systeme und Menschen zusammenfinden, entstehen gute Entscheidungen. Und aus guten Entscheidungen entsteht Zukunftsfähigkeit. Meine Vision für Xient ist deshalb eigentlich eine sehr einfache: Ich möchte, dass Unternehmen nicht jeder neuen Bergspitze hinterherlaufen müssen. Ich möchte, dass sie wissen, warum sie losgehen und wohin.

Viele Technologieunternehmen legen bei Bewerbungen großen Wert auf Abschlüsse und lückenlose Lebensläufe. Warum halten Sie diesen Ansatz für überholt?

Ich kann gut verstehen, warum Unternehmen so auswählen. Ein Abschluss, ein geradliniger Lebenslauf oder die Stationen bei bekannten Unternehmen vermitteln zunächst einmal Sicherheit. Gerade wenn Fachkräfte knapp sind, greift man gern auf das zurück, was sich leicht vergleichen und einordnen lässt.

Ich frage mich aber, ob das heute noch ausreicht. Die Welt verändert sich schneller als jeder Studienplan. KI ist dafür das beste Beispiel. Was heute aktuell ist, kann in einem Jahr schon wieder überholt sein. Das bedeutet, dass wir alle ständig lernen müssen, unabhängig davon, welchen Abschluss wir haben. Deshalb interessiert mich bei Bewerbungen irgendwann eine andere Frage: Wie geht jemand mit etwas um, das er noch nicht kennt? Hat er oder sie den Ehrgeiz, sich ein komplexes Thema zu erschließen? Werden die richtigen Fragen gestellt? Bleibt er oder sie dran, wenn es schwierig wird?

Ich habe selbst keinen klassischen Karriereweg hinter mir. Vielleicht schaue ich deshalb anders auf Menschen. Ein Lebenslauf erzählt, wo jemand war. Er erzählt aber nur selten, wie jemand denkt. Gerade in Transformationsprojekten brauchen wir aber Teammitglieder, die sich immer wieder auf Neues einlassen können. Technologie entwickelt sich weiter. Methoden entwickeln sich weiter. Die Fähigkeit zu lernen bleibt. Und ich glaube, genau darin liegt heute das eigentliche Potenzial.

Sie sagen, dass Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger häufig die besseren Technologieübersetzer sind. Welche Eigenschaften machen diese Menschen aus Ihrer Sicht besonders wertvoll?

Meiner Überzeugung nach, weil sie gelernt haben, zwischen verschiedenen Welten zu wechseln. Wer einen klassischen Karriereweg geht, bewegt sich oft viele Jahre in denselben Denkmustern. Das ist nichts Schlechtes. Im Gegenteil, daraus entsteht fachliche Tiefe. Aber Menschen mit ungewöhnlichen Lebensläufen mussten sich häufiger auf Neues einstellen. Sie haben gelernt, sich einzuarbeiten, Fragen zu stellen und unterschiedliche Perspektiven miteinander zu verbinden. Genau das brauchen wir heute in Transformationsprojekten.

Die wenigsten Projekte scheitern daran, dass niemand SAP versteht oder niemand etwas über KI weiß. Sie scheitern oft daran, dass IT, Fachbereiche und Management aneinander vorbeireden. Jeder kennt die eigene Sprache, aber kaum jemand übersetzt sie. Wir müssen heute besser zuhören können denn je. Zusammenhänge erkennen. Und bereit sein, uns immer wieder auf neue Themen einzulassen. Natürlich gibt es diese Menschen auch mit einem klassischen Werdegang. Aber ich habe häufig erlebt, dass Quereinsteiger genau diese Fähigkeiten besonders stark ausgeprägt haben. Vielleicht, weil sie selbst immer wieder neue Sprachen lernen mussten, fachlich wie menschlich. Am Ende entscheidet nicht das beste Tool über den Erfolg, sondern ob Menschen es gemeinsam verstehen und sinnvoll nutzen.

Bei Xient achten Sie stärker auf Neugier, Lernfähigkeit und Problemlösungskompetenz als auf den klassischen Lebenslauf. Welche Erfahrungen haben Sie mit diesem Ansatz gemacht?

In unseren Projekten gibt es selten Standardlösungen. Jede Kund bringt eine andere Organisation, andere Systeme und andere Herausforderungen mit. Man muss sich jedes Mal neu hineindenken, Fragen stellen, zuhören und ein Problem wirklich verstehen wollen. Deshalb schaue ich bei Bewerbungen heute auf etwas anderes. Fachliche Exzellenz ist wichtig, darüber gibt es für mich keine Diskussion. Aber ich frage mich genauso: Wie geht jemand mit einer Situation um, die er noch nicht kennt? Ist da Neugier? Hat jemand den Ehrgeiz, sich etwas zu erschließen? Bleibt er oder sie dran, wenn es kompliziert wird?

Daraus ist auch unsere Unternehmenskultur entstanden. Wir haben Menschen mit sehr unterschiedlichen Lebensläufen. Gerade diese Mischung macht uns stärker, weil jede etwas anderes mitbringt. Am Ende ist das vielleicht die wichtigste Erfahrung, die wir gemacht haben: Technologie verändert sich ständig. Die Fähigkeit zu lernen bleibt. Und deshalb stellen wir lieber Menschen ein, die auch in fünf Jahren noch wachsen wollen, als Menschen, die heute schon jede Antwort kennen.

Xient begleitet Unternehmen bei Transformations-, Daten- und KI-Projekten. Wie wichtig sind dabei interdisziplinäre Teams mit unterschiedlichen Perspektiven?

Ich habe in den vergangenen Jahren viele Transformationsprojekte erlebt. Und ich würde sagen: Die wenigsten Unternehmen sind zuvor an der Technologie selbst gescheitert. Oft war das Wissen, Daten und die Systeme da. Das Problem war vielmehr, dass jeder nur seinen eigenen Ausschnitt gesehen hat. Die IT hat anders auf das Projekt geschaut als die Fachbereiche. Das Management hatte wieder eine andere Perspektive. Alle hatten ihren Teil der Wahrheit, aber niemand das ganze Bild.

Deshalb betrachte ich Transformation heute vor allem als Übersetzungsarbeit. Wir brauchen Menschen, die technische Zusammenhänge verstehen. Genauso brauchen wir Menschen, die Geschäftsprozesse kennen, Organisationen verstehen oder Forschungserfahrung mitbringen. Erst wenn diese Perspektiven zusammenkommen, entsteht ein Gesamtbild. Und erst dann können gute Entscheidungen entstehen.

Das gilt heute mehr denn je. KI macht viele Dinge einfacher, gleichzeitig erhöht sie die Komplexität. Neue Möglichkeiten bedeuten auch neue Fragen. Genau deshalb reicht es aus meiner Sicht nicht mehr, wenn jede Disziplin für sich arbeitet. Ich habe gelernt, dass die besten Lösungen meistens dort entstehen, wo unterschiedliche Erfahrungen aufeinandertreffen und Menschen bereit sind, einander zuzuhören.

Vielfalt wird häufig über Herkunft definiert. Warum beginnt Diversität aus Ihrer Sicht vor allem mit unterschiedlichen Denkweisen und Erfahrungen?

Herkunft ist ein Teil von Vielfalt, aber sie allein macht noch keine unterschiedlichen Perspektiven aus. Zwei Menschen können im selben Ort aufgewachsen sein und trotzdem völlig unterschiedlich denken. Genauso können Menschen aus verschiedenen Ländern sehr ähnliche Erfahrungen und Sichtweisen haben.

Für mich entsteht Vielfalt vor allem durch unterschiedliche Lebenswege. Es geht mir um die Vielfalt von Erfahrungen. Jemand, der sich vieles selbst erarbeitet hat, bringt oft einen anderen Blick mit als jemand, der einen klassischen Karriereweg gegangen ist. Beides ist wertvoll. Entscheidend ist, dass unterschiedliche Erfahrungen zusammenkommen und sich ergänzen.

Bei Xient versuchen wir Teams zusammenzustellen, in denen verschiedene Denkweisen aufeinandertreffen. Menschen, die analytisch denken, Menschen mit Projekterfahrung, mit Forschungshintergrund oder mit einem untypischen Werdegang. Diese Vielfalt führt oft zu besseren Fragen und damit auch zu besseren Lösungen und die Reduktion von blinden Flecken. Für mich ist Diversität deshalb kein Selbstzweck. Sie ist eine Voraussetzung dafür, komplexe Herausforderungen aus mehreren Perspektiven zu betrachten. Genau das brauchen Unternehmen heute mehr denn je.

Welche Herausforderungen begegnen Ihnen, wenn Sie Unternehmen davon überzeugen möchten, ihre Recruiting-Strategien und ihre Unternehmenskultur neu zu denken?

Ich glaube gar nicht, dass Unternehmen grundsätzlich falsch rekrutieren. Sie suchen nach Sicherheit. Ein geradliniger Lebenslauf, ein bekannter Arbeitgeber oder ein bestimmter Abschluss geben zunächst das Gefühl, eine gute Entscheidung zu treffen. Das kann ich nachvollziehen.

Die Frage ist nur, ob diese Kriterien noch ausreichen. Ich habe den Eindruck, dass sich unsere Arbeitswelt gerade schneller verändert als die Muster, nach denen wir Menschen auswählen. Unternehmen müssen anfangen, Potenzial genauso ernst zu nehmen wie Erfahrung. Die entscheidende Frage ist für mich nicht nur: Was kann jemand heute? Sondern auch: Wie entwickelt sich jemand weiter? Ähnlich ist es mit der Unternehmenskultur. Unterschiedliche Perspektiven einzustellen ist der einfache Teil. Schwieriger wird es, ihnen wirklich zuzuhören und Brücken zu bauen. Vielfalt entfaltet ihren Wert erst dann, wenn Menschen unterschiedliche Sichtweisen einbringen dürfen und daraus gemeinsam bessere Entscheidungen entstehen.

Employer Branding in der Tech-Branche dreht sich häufig um Technologien und Benefits. Was sollten Unternehmen stattdessen stärker in den Mittelpunkt stellen?

Die meisten Menschen möchten Teil von etwas sein. Sie möchten verstehen, welchen Beitrag ihre Arbeit leistet, ob sie sich weiterentwickeln können und ob ihre Ideen ernst genommen werden. Das ist aus meiner Sicht viel entscheidender als die Frage, ob es den neuesten Laptop oder jeden Freitag Pizza gibt.

Gerade in der Technologiebranche verbringen wir einen großen Teil unseres Lebens damit, komplexe Probleme zu lösen. Dafür braucht es ein Umfeld, in dem Menschen lernen dürfen, Verantwortung übernehmen und auch einmal Fehler machen können. Das lässt sich nicht mit Benefits ersetzen.

Bei Xient versuchen wir deshalb zu zeigen, wie wir zusammenarbeiten. Wir geben Menschen die Möglichkeit, sich in neue Themen einzuarbeiten, an Forschungsprojekten mitzuwirken oder Verantwortung in anspruchsvollen Kundenprojekten zu übernehmen. Das zieht genau die Menschen an, die wir suchen: neugierig, lernbereit und mit dem Anspruch, sich weiterzuentwickeln.

Employer Branding beginnt deshalb nicht mit der Frage, wie ein Unternehmen nach außen wirkt. Es beginnt mit der Frage, welche Kultur Menschen jeden Morgen erleben, wenn sie zur Arbeit kommen. Wenn diese Kultur stimmt, wird sie früher oder später auch nach außen sichtbar.

Welche nächsten Entwicklungsschritte und Wachstumsziele stehen bei Xient aktuell im Fokus?

Wir stehen gerade an einem spannenden Punkt. Viele Unternehmen beschäftigen sich verständlicherweise mit den Problemen von heute. Gleichzeitig entstehen die Technologien, die ihre Arbeit in fünf oder zehn Jahren prägen werden, schon jetzt.

Deshalb war es für mich immer wichtig, dass Xient nicht nur im operativen Geschäft arbeitet. Wir wollen genauso verstehen, was als Nächstes kommt. Aus diesem Grund engagieren wir uns seit Jahren in europäischen Forschungs- und Innovationsprojekten, unter anderem in Horizon-Europe- und Erasmus+-Programmen. Dort beschäftigen wir uns mit Themen wie Künstlicher Intelligenz, Cybersecurity, Datenräumen, Nachhaltigkeit oder intelligenter Infrastruktur. Dieses Wissen nehmen wir nicht als Selbstzweck mit. Wir bringen es zurück in die Unternehmen und verbinden es mit den Herausforderungen, die unsere Kund heute beschäftigen.

Gleichzeitig möchten wir weiter wachsen und die richtigen Menschen gewinnen. Menschen, die neugierig sind und Lust haben, Verantwortung zu übernehmen. Denn am Ende entsteht Zukunft nicht im Labor und auch nicht im Besprechungsraum. Sie entsteht dort, wo neue Ideen den Weg in die Praxis finden. Genau daran möchten wir weiterarbeiten.

Welche drei Ratschläge würden Sie Gründerinnen und Gründern geben, die ein Unternehmen aufbauen und dabei bewusst auf vielfältige Lebensläufe und Perspektiven setzen möchten?

Ich tue mich immer etwas schwer mit Ratschlägen, weil jedes Unternehmen seinen eigenen Weg finden muss. Aber drei Dinge habe ich auf meinem eigenen Weg gelernt, die ich hier teilen möchte.

Erstens: Stellen Sie Menschen nicht für das ein, was sie gestern gemacht haben. Stellen Sie sie für das ein, was sie morgen lernen können. Gerade in der Technologie verändert sich die Welt so schnell, dass Lernfähigkeit aus meiner Sicht wichtiger wird als perfekte CVs.

Zweitens: Die spannendsten Diskussionen in unserem Unternehmen entstehen oft dann, wenn unterschiedliche Erfahrungen aufeinandertreffen. Das kostet manchmal Zeit. Aber genau dort entstehen meistens die besseren Lösungen. Wer nur Menschen einstellt, die genauso denken wie man selbst, bekommt selten neue Perspektiven.

Und drittens: Seien Sie bereit, Ihre eigenen Überzeugungen immer wieder zu hinterfragen. Ich war lange überzeugt, dass der nächste Schritt automatisch der richtige ist. Irgendwann habe ich gemerkt, dass die nächste Bergspitze genauso aussieht wie die vorherige. Seitdem frage ich mich nicht mehr zuerst, wie schnell wir wachsen können, sondern ob wir in die richtige Richtung gehen. Ich glaube, diese Frage sollten sich Unternehmen genauso stellen wie Gründer.

Bildrechte: Xient GmbH

Wir bedanken uns bei Yavuz Yildiz für das Interview

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

InCycling im Interview: Wie KI überschüssige Chemikalien vor der Vernichtung rettet

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StartupValley
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InCycling: KI für überschüssige Chemikalien. Sascha Karhöfer und Dr. Karym El Sayed Credits: InCycling

Jedes Jahr werden in der Pharma- und Chemieindustrie tonneneise hochwertige, voll nutzbare Rohstoffe vernichtet, nur weil sie intern als Überschuss deklariert werden – ein systemisches Problem, für das das Startup InCycling nun eine KI-gestützte Lösung entwickelt hat

Können Sie InCycling kurz vorstellen und erzählen, wie die Idee zur Gründung des Unternehmens entstanden ist?

InCycling ist eine KI-gestützte Plattform für überschüssige Chemikalien und pharmazeutische Rohstoffe. Kurz gesagt: Wir helfen Unternehmen dabei, Materialien, die noch voll nutzbar sind, nicht zu entsorgen, sondern wieder wirtschaftlich sinnvoll in den Markt zu bringen: Überschüsse werden klassifiziert, validiert und handelbar gemacht.

Die Idee ist sehr konkret aus unserer eigenen Erfahrung in der Pharma- und Chemieindustrie entstanden. Wir haben beide über viele Jahre gesehen, dass in großen Unternehmen hochwertige Materialien eingekauft, gelagert und Überschüsse am Ende oft vernichtet werden, obwohl sie meist einwandfrei sind und noch nutzbar wären.

Uns ist klar geworden: Das ist kein Einzelfall und auch kein „Fehler“ einzelner Personen. Es ist ein systemisches Problem, das durch Marktvarianz, langfristiges Forecasting, Tendergeschäfte, lange und internationale Lieferketten und variierende Projektverläufe stetig auftritt – und für das es eine marktweite Lösung braucht.

Unternehmen handeln unter enormem regulatorischem und wirtschaftlichem Druck, sodass es oft schwer ist, intern Zeit und Ressourcen zu binden, die sich mit überschüssigen Rohstoffen und Zwischenprodukten beschäftigen, um alternative Nutzungswege zu identifizieren. Wenn ein Unternehmen feststellt, dass Rohstoffe nicht mehr eingesetzt werden können, gehen diese in den Abschreibungsprozess und werden ab einem bestimmten Punkt als Abfall deklariert. Sobald Material als Abfall deklariert ist, ist es rechtlich und praktisch sehr schwer, es wieder in einen Nutzungskreislauf zurückzubringen. InCycling setzt deshalb vorher an, bevor aus vollwertigem Material Abfall wird. Denn der Punkt, an dem ein Rohstoff zu Abfall deklariert wird, hat oft nichts mit dem eigentlichen Zustand und der Qualität des Rohstoffs selbst zu tun, sondern ist oft eine situative Entscheidung.

Wie kamen Sie auf den Ansatz, überschüssige Chemikalien mithilfe von KI zu klassifizieren, zu validieren und wieder wirtschaftlich nutzbar zu machen?

Der Ausgangspunkt war die Frage: Warum passiert das heute nicht längst systematisch? Überschusshandel gibt es grundsätzlich schon seit Jahrzehnten. Es gibt Broker, Trader, Distributoren und lokal agierende Marktplätze. Aber vieles davon ist sehr fragmentiert, manuell und abhängig von einzelnen, persönlichen Kontakten. Gleichzeitig liegen relevante Informationen wie Spezifikationen, Analysezertifikate, Lagerhistorie und regulatorische Unterlagen in großen Unternehmen oft zentral in ERP-Systemen und teilweise dezentral auf diversen Datenbanken und Sharepoints. Genau diese Kombination macht das derzeitige Vorgehen, Überschüsse handelbar zu machen, schwer skalierbar.

Unser Ansatz ist deshalb, direkt an die Stammdatensysteme großer Unternehmen anzudocken, zum Beispiel an SAP S/4HANA über Standard-APIs. Die Plattform analysiert, welche Materialien vorhanden sind, wann sie ablaufen, ob sie beim Besitzer noch gebraucht werden und welche Dokumente für eine mögliche Verwendung bei einem anderen Hersteller notwendig sind. KI hilft dabei, Bestände und Dokumente auszulesen, chemische Eigenschaften und eine potenzielle alternative Nutzung zu evaluieren, Compliance-Informationen aufzubereiten und daraus Informationspakete für einen regulatorisch sicheren Weiterverkauf zu erzeugen.

Wichtig ist: KI ist hier nicht einfach ein Schlagwort. Der Hebel liegt darin, aus unstrukturierten und strukturierten Unternehmensdaten überhaupt erst eine handelbare, validierte Materialinformation zu machen und einen validen Kundenpool zu identifizieren, der entsprechende Rohstoffe auch wirklich einsetzen kann. Wenn man das manuell macht, bleibt es bei Einzelfällen. Wenn man es systematisch digitalisiert, kann ein viel größerer Teil der Überschüsse sichtbar und nutzbar werden, sodass der gesamte Markt daran partizipieren kann.

Welche Vision verfolgen Sie mit InCycling, und wie möchten Sie die Kreislaufwirtschaft in der Industrie voranbringen?

Unsere Vision ist, dass alle überschüssigen Chemikalien und pharmazeutischen Rohstoffe einer Verwendung zugeführt werden und nicht mehr reflexhaft als Abfall betrachtet und ungenutzt vernichtet werden. Denn weniger chemischer Abfall bedeutet auch weniger Verschmutzung der Welt und langfristig eine bessere Gesundheit für uns alle.

Viele dieser Materialien sind hochwertige Rohstoffe und Abfall ist in dem Moment eine Entscheidung des Besitzers, nicht der eigentliche Zustand einer Substanz. In sehr vielen Fällen sind es korrekt gelagerte, komplett ungenutzte Produkte, die lediglich einen neuen Besitzer suchen. Wir wollen dafür einen neuen Standard schaffen: Mehr Materialien identifizieren, dann prüfen, ob ein Rohstoff noch sinnvoll genutzt werden kann, und dann versuchen, diese zu verkaufen, bevor eine Entsorgung überhaupt in Erwägung gezogen wird.

Für uns ist Kreislaufwirtschaft hier nicht nur ein Nachhaltigkeitsthema, sondern ganz klar auch ein wirtschaftliches Thema. Unternehmen vermeiden Abschreibungen und Entsorgungskosten, Käufer:innen erhalten hochwertige Ware zu attraktiven Konditionen und gleichzeitig werden unnötige CO₂-Emissionen und Umweltbelastungen reduziert. Wenn diese drei Perspektiven zusammenkommen, kann Kreislaufwirtschaft in der Industrie wirklich skalieren.

An welche Unternehmen richtet sich InCycling hauptsächlich, und welche Herausforderungen lösen Sie für diese Kunden?

InCycling richtet sich vor allem an große pharmazeutische und chemische Unternehmen, die regelmäßig mit überschüssigen Materialien umgehen müssen. Besonders relevant sind Unternehmen mit diversifizierten Produktportfolios, komplexen Lagerbeständen, strengen Qualitätsanforderungen und hohen regulatorischen Anforderungen.

Die Herausforderung: Der Weiterverkauf oder die Weitergabe von Materialüberschüssen passt oft nicht in bestehende Prozesse und das eigene Netzwerk. Einkaufswaren müssen plötzlich zu Verkaufswaren umdeklariert werden, Dokumente müssen zusammengesucht, Qualitäts- und Compliance-Fragen geklärt und potenzielle Abnehmer gefunden werden. Oft erfolgt dies dann auf lokaler Ebene und besonders für große Unternehmen würde es bedeuten, eigene Teams an den Standorten aufzubauen, wenn das Thema als „Reststoff“ oder „Abfall“ als Ganzes wahrgenommen und bearbeitet werden soll.

InCycling nimmt genau diese Komplexität auf. Die Plattform macht überschüssige Materialien sichtbar, prüfbar und handelbar. Sie automatisiert Teile der Dokumentenextraktion, unterstützt Compliance-Checks, schafft Transparenz über ESG- und CO₂-Effekte und ermöglicht im Idealfall eine Freigabe mit wenigen Klicks. Gleichzeitig ist es uns wichtig, nicht in Konkurrenz zu bestehenden Tradern oder Distributoren zu agieren, sondern sie als Netzwerk- und Handelspartner für eine gemeinsame und effiziente Skalierung des Marktes zu gewinnen und einzubinden.

Viele überschüssige Chemikalien werden heute entsorgt, obwohl sie noch nutzbar wären. Warum ist dieses Problem bislang so schwer zu lösen gewesen?

Weil es kein rein logistisches Problem ist. Es ist eine Mischung aus Regulierung, internen Prozessen, Datenqualität, Verantwortung und Kultur. In der Pharmaindustrie sind Spezifikationen sehr anspruchsvoll und extrem eng. Wenn ein Material für den einen Prozess nicht mehr passt oder dort nicht mehr gebraucht wird, heißt das nicht automatisch, dass es objektiv wertlos ist. Für eine andere Industrie, eine andere Anwendung oder einen anderen Markt mit anderen Spezifikationen kann es weiterhin sehr gut und oft sogar als Premium-Produkt nutzbar sein.

Trotzdem ist der Schritt aus dem Konzern heraus schwierig. Lieferanten- und Qualitätsprozesse sind streng reguliert. Unternehmen müssen wissen, wo Material herkommt, wie es gelagert wurde, welche Spezifikationen gelten und wer am Ende damit arbeitet. Hinzu kommt: Sobald Material rechtlich als Abfall eingestuft wird – und das können wenige Mausklicks oder eine Unterschrift sein –, greift ein ganz anderer Rahmen. Dann wird es deutlich schwerer, es wieder als Produkt in Verkehr zu bringen, egal, wie gut die Materialien noch sind.

Außerdem spricht niemand wirklich gern über Überschüsse. In vielen Unternehmen klingt das schnell nach ungenauer Planung, gescheiterten Launches oder Projektverzögerungen. Dabei entstehen Überschüsse oft aus ganz normalen industriellen Realitäten, die überall einer identischen Systematik folgen: Mindestabnahmemengen sind hoch, hohe Sicherheitsbestände durch überregionale Krisen, geänderte Projektziele durch neue Erkenntnisse, neue regulatorische Vorgaben, strategische Entscheidungen oder schwankende Nachfrage. Wir haben es selbst erlebt und wissen, dass dies auch bei bester Planung geschieht. Wir wollen zeigen: Überschüsse sind ein systemisches Thema und es lohnt sich mehr, sie nutzbar zu machen, als sie still zu entsorgen.

Was macht InCycling aus Ihrer Sicht besonders im Vergleich zu anderen Lösungen im Bereich Kreislaufwirtschaft und Ressourcenmanagement?

Das Besondere ist die Kombination aus Industrieerfahrung, direkter Systemintegration und KI-gestützter Skalierung. Es gibt bestehende Händler, Plattformen und Reststoffmärkte. Viele davon sehen aber nur einen kleinen Ausschnitt dessen, was tatsächlich in Unternehmen liegt und nutzbar gemacht werden kann. InCycling setzt früher und tiefer an: direkt in den Systemen der abgebenden Unternehmen, also dort, wo die Bestände, Dokumente und Entscheidungsgrundlagen entstehen.

Wir verstehen uns als komplementäre Softwarelösung für den laufenden Markt, die die Vermittlung von Rohstoffen maximal effizient gestaltet und eine bessere Infrastruktur mit hohem Vertrauen schafft. Wir wollen Material sichtbar machen, bevor es überhaupt in einem traditionellen Reststoffmarkt auftaucht. Dafür braucht es eine ERP-Integration, Dokumentationsverständnis, Compliance-Prozesse, chemisches Know-how und ein Netzwerk, das die letzte Meile des Weiterverkaufs übernehmen kann. Genau diese Verbindung unterscheidet uns.

Dazu kommen wir selbst aus der Pharma- und Chemieindustrie, kennen die Prozesse, die internen Hürden und die Sprache der Beteiligten. Zusammen bringen wir Gründer mehr als 40 Jahre Branchenerfahrung und ein großes Netzwerk in der pharmazeutisch-chemischen Industrie mit. Das ist wichtig, weil Vertrauen in diesem Markt nicht allein durch Technologie entsteht.

Wie gelingt es Ihnen, wirtschaftliche Vorteile und ökologische Ziele in einem Geschäftsmodell miteinander zu verbinden?

Das funktioniert, weil beide Ziele hier in dieselbe Richtung zeigen. Wenn ein Unternehmen vollwertige Materialien entsorgt, verliert es wirtschaftlichen Wert, zahlt häufig zusätzlich für Lagerung, Transport und Entsorgung und verursacht gleichzeitig unnötige Emissionen oder Umweltbelastung. Wenn dasselbe Material stattdessen weiterverwendet wird, entsteht Wert auf mehreren Ebenen.

Für abgebende Unternehmen bedeutet das: weniger Abschreibungen, geringere Entsorgungskosten und eine bessere Nutzung vorhandener Ressourcen. Für aufnehmende Unternehmen bedeutet es: Zugang zu hochwertigen Materialien zu besseren Konditionen. Und für die Umwelt bedeutet es: weniger zusätzliche Produktion, weniger Verbrennung, weniger Endlagerstätten, weniger CO₂. Uns ist wichtig, das nicht als moralischen Appell zu erzählen. Nachhaltigkeit wird dann stark, wenn sie operativ und finanziell sinnvoll ist. Die bessere ökologische Lösung wird durch InCycling zugleich die wirtschaftlich bessere Lösung sein.

Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz dabei, industrielle Materialströme transparenter und effizienter zu gestalten?

KI spielt vor allem dort eine Rolle, wo heute zu viele Informationen verteilt, unstrukturiert oder schwer vergleichbar sind. In vielen Unternehmen liegen Daten zu Materialien nicht an einem einzigen Ort. Es braucht große Datenmengen wie Sicherheitsdatenblätter, Produktspezifikationen, Qualitätsdokumentation, Haltbarkeit, Testergebnisse, Lagerhistorie und diverse Zertifikate. Diese werden über KI zusammengefasst, ausgelesen und für darauffolgende KI-Module bei InCycling nutzbar gemacht. Darauf folgen drei KI-gestützte Schritte: die chemische Einordnung und Anwendungsprüfung (Chemical Informatics), eine regulatorische Bewertung möglicher Absatzländer und Sicherheitsauflagen sowie abschließend das Matchmaking zu passenden Geschäftspartnern.

Durch die kontrollierte, KI-basierte Automatisierung von Prozessschritten können wir es schaffen, den Handel mit Überschusswaren für alle Beteiligten profitabel zu gestalten. Selbst kleinere Mengen und Werte werden so handelbar, bei denen es sich heute aufgrund der umfangreichen manuellen Arbeit mit großem Zeitaufwand nicht lohnen würde.

Effizienz über KI entsteht hier am Ende dadurch, dass ein Markt überhaupt erst richtig verbunden wird und sehr viel mehr Rohstoffe wirtschaftlich sinnvoll und handelbar werden.

Was uns immer wieder begegnet, ist die Sorge, dass KI menschliche Arbeit ersetzt. Das ist nicht so: Wir schaffen mit Hilfe von KI neue Möglichkeiten und neue Prozesse in einem bestehenden Umfeld, die es vorher so entweder nicht gab oder deren Umsetzung im Aufwand kaum zu rechtfertigen oder gar nicht umsetzbar gewesen wäre. So entstehen durch Technologie neue Arbeitsfelder und ein klarer Mehrwert für alle.

Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der Integration Ihrer Plattform in bestehende Unternehmensprozesse und ERP-Systeme?

Die technische Integration beziehungsweise das Andocken über eine API ist nur ein Teil der Herausforderung. Natürlich muss eine Plattform sauber mit bestehenden ERP-Systemen funktionieren, insbesondere mit cloudbasierten und standardisierten Systemen wie SAP S/4HANA.

Mindestens genauso wichtig sind aber die Prozesse und die handelnden Personen im Unternehmen. Wir analysieren die Zusammenhänge, um das Ganze gemeinsam effizienter zu gestalten, sodass Entscheidungen zeitnah und für alle Beteiligten transparent getroffen werden können. Aus unserer Sicht ist das genau der Grund, warum eine reine Marktplatzlösung nicht reicht. Man muss die Realität großer, regulierter Unternehmen verstehen und den Prozess so in bestehende Abläufe einbetten, dass Unternehmen ihn wirklich nutzen können und dass die Freigabe für alle Beteiligten sicher und nachvollziehbar ist.

Wie reagieren Industrieunternehmen auf die Idee, überschüssige Chemikalien nicht als Abfall, sondern als wertvolle Ressource zu betrachten?

Die Reaktionen hängen stark davon ab, mit wem man spricht. Auf der Arbeitsebene ist die Resonanz oft sehr positiv. Menschen in Lager, Operations oder Supply Chain sehen jeden Tag, welche Materialien liegen bleiben und was am Ende entsorgt wird. Viele empfinden das selbst als frustrierend, weil sie wissen, wie viel eigene Ressourcen in diese Materialien geflossen sind und dass die Ware eigentlich noch immer den ursprünglichen Wert hat. Wenn es dann einen Weg gibt, diese Materialien sinnvoll weiterzuverwenden, entsteht schnell Motivation.

Auf Managementebene ist der wirtschaftliche Hebel wichtig. Werksleiter:innen, Betriebsleiter:innen oder Finance-Verantwortliche sehen, dass weniger Abschreibungen und weniger Entsorgungskosten ein sehr konkreter Vorteil sind. Das ESG-Thema kommt seit Jahren in Leistungsbewertungen hinzu und motiviert zusätzlich, um eigene Ziele zu erreichen. Reine Nachhaltigkeitsabteilungen sind sehr hilfreich in der Kommunikation und dem kulturellen Wandel einer Firma, haben aber eher selten eine direkte operative Entscheidungsbefugnis, um solche Prozesse allein umzusetzen.

Gleichzeitig ist das Thema sensibel. Kein Unternehmen möchte öffentlich so wirken, als habe es schlecht geplant oder große Werte vernichtet. Deshalb ist die Kommunikation entscheidend. Wir sprechen nicht über Schuld, sondern über eine bessere Lösung für ein bekanntes industrieweites Problem. Überschüsse entstehen in komplexen Lieferketten. Die Frage ist, ob man sie versteckt und verbrennt oder ob man sie professionell wieder nutzbar macht.

Welche nächsten Entwicklungsschritte und Wachstumsziele stehen bei InCycling aktuell im Fokus?

Aktuell geht es darum, die Plattform im Markt weiter zu validieren, mehr Materialvolumen sichtbar zu machen und die Zusammenarbeit mit abgebenden Unternehmen sowie Distributionspartnern auszubauen. Erste Schritte des Firmenaufbaus von InCycling und der Erarbeitung der richtigen Konzepte dazu sind unter anderem dank des Accelerator-Programms von AI NATION deutlich schneller gegangen, als wir uns das erträumt hätten. Außerdem gibt es bereits vertragliche Anbindungen mit ersten Großunternehmen.

Nachdem wir das erste Jahr komplett eigenfinanziert, also „bootstrapped“, waren, konnten wir uns das Vertrauen von fünf erfahrenen Angel-Investoren sichern, die die erste Finanzierungsrunde mit uns abgeschlossen haben. Parallel bereiten wir gerade eine größere Finanzierungsrunde vor, um im kommenden Jahr die Skalierung voranzutreiben. Dafür möchten wir schon dieses Jahr klar zeigen, warum InCycling ein skalierbarer, investierbarer Case ist, der zwar in der Nische startet, aber ein riesiges Potenzial adressiert: großer weltweiter Markt, tiefe Industrieintegration, echter Daten- und Prozesszugang, KI als operativer Hebel und ein Team mit starkem Founder-Market-Fit kommen hier zusammen.

Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründerinnen und Gründern geben, die mit Technologie nachhaltige Lösungen für industrielle Herausforderungen entwickeln möchten?

Erstens: Fangt nicht bei der Technologie an, sondern beim echten industriellen Problem und schaut dann, ob und wie Technologie bei der Lösung helfen kann.

Zweitens: Baut Lösungen, die in bestehende Systeme und Prozessstrukturen passen. Industrieunternehmen verändern ihre Prozesse nicht, nur weil ein neues Tool gut klingt.

Drittens: Erzählt Nachhaltigkeit nicht gegen die Industrie, sondern mit ihr. Viele Probleme entstehen nicht, weil Menschen achtlos handeln, sondern weil Systeme sich über Jahrzehnte so entwickelt haben, dass wenig „natürlicher“ Raum für Nachhaltigkeit da ist. Wenn eine Lösung aber wirtschaftlich sinnvoll ist, operative Arbeit erleichtert und gleichzeitig Umweltwirkung erzielt, wird sie viel eher angenommen.

Bild: Sascha Karhöfer und Dr. Karym El Sayed Bildcredits InCycling

Wir bedanken uns bei Sascha Karhöfer und Dr. Karym El Sayed für das Interview

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

Wakeline-CRO Marius Kremeyer: Wie Continuous Learning die Grenzen klassischer KI-Modelle sprengt

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Wakeline: KI mit Continuous Learning Bild Marius Kremeyer Bildcredits Roland Baege

Ob Model-Drift oder explodierende Compute-Kosten: Klassische KI-Ansätze stoßen in dynamischen Märkten schnell an ihre Grenzen. Das DeepTech-Startup Wakeline setzt hier mit adaptivem Continuous Learning an – einer KI-Architektur, die im laufenden Betrieb lernt. Wir haben mit Marius Kremeyer, dem Founding Chief Revenue Officer (CRO) von Wakeline, darüber gesprochen, wie er diese technologische Innovation in handfesten wirtschaftlichen Mehrwert für den Energiemarkt übersetzt, warum DeepTech einen langen Atem braucht und weshalb Kunden am Ende keine Architektur kaufen, sondern die Lösung für ihr konkretes Problem

Können Sie sich unseren Leserinnen und Lesern kurz vorstellen und erzählen, welche Aufgaben Sie als Chief Revenue Officer bei Wakeline übernehmen?

Ich bin Marius Kremeyer und seit Kurzem Founding Chief Revenue Officer (CRO) bei Wakeline. Mein Fokus liegt darauf, unsere Technologie erfolgreich auf den Markt zu bringen und die Brücke zwischen Innovation und den Bedürfnissen unserer Kunden zu schlagen. Gemeinsam mit dem Team identifiziere ich die Anwendungsfälle mit dem größten wirtschaftlichen Potenzial, baue strategische Partnerschaften und Pilotprojekte auf und entwickle daraus skalierbare Go-to-Market-Strukturen.

Gerade im DeepTech-Umfeld geht die Rolle eines Chief Revenue Officers weit über den klassischen Vertrieb hinaus. Es geht darum, die technologischen Möglichkeiten mit den Herausforderungen des Marktes zu verbinden. Viele Unternehmen stoßen mit heutigen KI-Ansätzen an Grenzen, etwa durch Model-Drift, steigende Compute-Kosten oder fehlende Trainingsdaten. Meine Aufgabe ist es, daraus konkrete, wirtschaftlich relevante Anwendungsfälle zu entwickeln.

Wakeline entwickelt mit Continuous Learning einen neuen Ansatz für Künstliche Intelligenz. Wie vermitteln Sie potenziellen Kunden den Mehrwert dieser Technologie?

Im Gespräch steht deshalb zunächst nicht unsere Architektur im Mittelpunkt, sondern das konkrete Problem des Kunden. Viele Unternehmen erleben, dass ihre KI-Modelle zunächst sehr gute Ergebnisse liefern, mit der Zeit jedoch an Zuverlässigkeit verlieren, sobald sich Daten oder Rahmenbedingungen verändern. Die Folgen sind zusätzlicher Aufwand, steigende Betriebskosten und Entscheidungen, die nicht mehr auf einer aktuellen Datengrundlage basieren.

Genau hier setzt unser Continuous-Learning-Ansatz an. Statt Modelle regelmäßig komplett neu trainieren zu müssen, kann sich unsere Architektur im laufenden Betrieb an neue Signale und veränderte Bedingungen anpassen. Für unsere Kunden bedeutet das weniger operativen Aufwand, kürzere Iterationszyklen und belastbarere Entscheidungen in dynamischen Umgebungen. Entscheidend ist dabei, dass Continuous Learning bei Wakeline kein unkontrolliertes Selbstlernen bedeutet, sondern innerhalb klar definierter Leitplanken mit kontinuierlichem Monitoring und regelmäßiger Evaluierung erfolgt.

Welche Branchen und Unternehmen profitieren aktuell besonders von den Lösungen von Wakeline, und wo sehen Sie das größte Wachstumspotenzial?

Aktuell konzentrieren wir uns auf Branchen, in denen Dynamik, Unsicherheit und hohe Entscheidungskosten zusammenkommen. Der Energiemarkt ist dafür ein sehr gutes Beispiel: Angebot, Nachfrage, Wetter, Regulierung und Marktverhalten verändern sich kontinuierlich. Gleichzeitig werden wirtschaftlich relevante Entscheidungen auf Basis von Prognosen getroffen, etwa im Energiehandel, Lademanagement oder in energieintensiven Industrien.

Darüber hinaus sehen wir großes Potenzial in der industriellen Fertigung, da Prozesse dort sehr individuell sind und sich kontinuierlich verändern. Doch auch im Bereich Medizin kann adaptive KI eine wichtige Rolle spielen, weil klassische Modelle häufig an der hohen Variabilität zwischen einzelnen Menschen scheitern. Gemeinsam mit Pilotkunden und Designpartnern wollen wir zunächst nachweisen, in welchen Anwendungsfeldern der größte messbare Mehrwert entsteht und darauf aufbauend konkrete Produkte bauen.

Welche Herausforderungen begegnen Ihnen dabei, eine neuartige KI-Technologie am Markt zu etablieren, die sich deutlich von klassischen KI-Modellen unterscheidet?

Die größte Herausforderung ist, dass wir nicht in eine bestehende Kategorie passen. Viele Unternehmen wissen inzwischen, was klassische Machine-Learning-Modelle oder LLMs leisten können. Unser Ansatz setzt daher an einer anderen Stelle an: bei dynamischen Umgebungen, kontinuierlicher Anpassung und dateneffizientem Lernen. Das gilt es zunächst verständlich zu vermitteln.

Aus kommerzieller Sicht kaufen Kunden keine Architektur, sondern die Lösung eines konkreten Problems. Deshalb identifizieren wir Anwendungsfälle, in denen der Status quo nachweislich hohe Kosten verursacht. Wenn wir dann zeigen können, dass unsere Technologie dort bessere und robustere Ergebnisse liefert, wird aus einer technologischen Innovation ein klarer wirtschaftlicher Mehrwert.

Wie wichtig ist es für Wakeline, komplexe DeepTech-Innovationen verständlich zu kommunizieren und Vertrauen bei Unternehmen aufzubauen?

Extrem wichtig. Gerade weil wir eine neue Architektur entwickeln, müssen wir besonders klar vermitteln, wo sie sinnvoll eingesetzt werden kann und wo ihre Grenzen liegen. Vertrauen entsteht nicht durch große Versprechen, sondern durch Transparenz, nachvollziehbare Pilotprojekte und messbare Ergebnisse.

Für Unternehmen ist darüber hinaus entscheidend, dass adaptive KI kontrollierbar bleibt. Sie müssen nachvollziehen können, wie ein System zu einer Vorhersage, Erkenntnis oder Entscheidung gelangt und wie das Lernen im laufenden Betrieb begrenzt und überwacht wird. Deshalb ist Kommunikation bei Wakeline kein Marketingthema, sondern ein zentraler Bestandteil unserer Strategie und damit auch Chefsache.

Mit Market Edge unterstützt Wakeline den Energiemarkt bei der Prognose von Strompreisen. Welche Erfahrungen haben Sie bei der Markteinführung dieser Lösung gesammelt?

Der Energiemarkt bestätigt viele unserer Grundannahmen. Er ist dynamisch, datenreich und gleichzeitig von Situationen geprägt, in denen historische Muster allein nicht ausreichen. Viele Marktteilnehmer stehen dabei im Kern vor derselben zentralen Frage: Wie entwickeln sich Angebot und Nachfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt, und welche wirtschaftlichen Entscheidungen lassen sich daraus ableiten?

Mit Market Edge sehen wir, dass gerade seltene oder außergewöhnliche Marktphasen besonders spannend sind. Genau dort stoßen statische Verfahren häufig an ihre Grenzen. Für uns ist der Energiemarkt deshalb nicht nur ein erster Anwendungsfall, sondern auch ein wichtiges Lernfeld, um unsere Technologie im realen Betrieb weiterzuentwickeln und ihren wirtschaftlichen Mehrwert zu belegen.

Welche Rückmeldungen erhalten Sie von Kunden, die erstmals mit adaptiver KI und Continuous Learning arbeiten?

Viele Kunden reagieren zunächst mit großem Interesse, haben aber gleichzeitig einen hohen Informationsbedarf. Sie möchten verstehen, wie unsere Technologie im laufenden Betrieb lernt, wie Veränderungen bewertet werden und welche Kontrollmechanismen bestehen. Das ist völlig nachvollziehbar, denn gerade in wirtschaftlich relevanten Anwendungen darf Anpassungsfähigkeit nicht zulasten von Transparenz und Nachvollziehbarkeit gehen.

Sobald wir die Funktionsweise erläutern, zeigt sich häufig ein Aha-Moment. Viele Unternehmen kennen die Grenzen klassischer KI-Ansätze aus eigener Erfahrung. Model-Drift, volatile Märkte, individuelle Prozesse und hohe Compute-Kosten sind für sie keine theoretischen Herausforderungen. Wenn deutlich wird, dass Continuous Learning genau an diesen Punkten ansetzt, wird der konkrete Mehrwert unserer Technologie sehr schnell greifbar.

Wie arbeiten Vertrieb, Produktentwicklung und Forschung bei Wakeline zusammen, um Kundenanforderungen schnell in die Weiterentwicklung der Technologie einfließen zu lassen?

Bei uns arbeiten Vertrieb, Produktentwicklung und Forschung eng zusammen, weil wir eine neue Technologie in reale Anwendungen überführen. Der Austausch mit den Kunden liefert uns dabei wichtige Erkenntnisse: Wo ist der Bedarf am größten? Welche Daten stehen tatsächlich zur Verfügung? Welche Entscheidungen hängen von einer Prognose oder Erkenntnis ab? Und woran messen Kunden den Erfolg?

Diese Informationen fließen direkt in die Produktentwicklung und Forschung zurück. Umgekehrt müssen wir aus technologischer Sicht genau verstehen, welche konkreten Anwendungsfälle bereits heute sinnvoll umsetzbar sind und wo noch Grundlagenarbeit erforderlich ist. Gerade in der frühen Phase geht es deshalb nicht darum, ein fertiges Standardprodukt möglichst breit zu vermarkten, sondern gemeinsam mit Designpartnern Proof-of-Value zu schaffen.

Welche Faktoren sind aus Ihrer Sicht entscheidend, um ein DeepTech-Unternehmen wie Wakeline erfolgreich zu skalieren?

Der erste Faktor ist Fokus. DeepTech-Unternehmen laufen leicht Gefahr, sich in den vielfältigen Möglichkeiten ihrer Technologie zu verlieren. Skalierung entsteht jedoch erst, wenn die richtigen ersten Märkte und Anwendungsfälle identifiziert werden, in denen der Mehrwert messbar und wiederholbar ist.

Der zweite Faktor ist Patient Capital. Wer grundlegende architektonische Herausforderungen löst, braucht Investoren und Partner, die an die langfristige Vision glauben und den notwendigen Zeithorizont mitbringen. Der dritte Faktor ist die Nähe zum Kunden. Man muss früh aus dem Labor in reale Umgebungen gehen, auch wenn sich diese zunächst noch nicht perfekt skalieren lassen. Denn nur so lässt sich verstehen, wie Daten tatsächlich fließen, welche Entscheidungen in der Praxis wirklich getroffen werden und welches Produkt langfristig skalieren kann.

Welche Märkte oder Branchen stehen für Wakeline in den kommenden Jahren besonders im Fokus?

Kurzfristig steht für uns der Energiemarkt klar im Fokus, da er von hoher Dynamik geprägt ist und gleichzeitig eine große Datenbasis liefert. Themen wie Strompreisprognosen, Lademanagement, Energiehandel oder energieintensive Industrie sind konkrete Anwendungsfälle, in denen eine bessere Anpassungsfähigkeit unmittelbar wirtschaftlichen Mehrwert schaffen kann.

Darüber hinaus prüfen wir weitere Branchen, insbesondere die industrielle Produktion und medizinische Anwendungen. Entscheidend ist für uns allerdings nicht, möglichst viele Märkte gleichzeitig zu bedienen, sondern diejenigen zu identifizieren, in denen Continuous Learning einen echten Wettbewerbsvorteil schafft. Wenn wir diesen Mehrwert nachweisen können, wollen wir darauf aufbauend Schritt für Schritt in weitere Branchen skalieren.

Wie möchten Sie dazu beitragen, Wakeline als Unternehmen langfristig weiterzuentwickeln und international zu positionieren?

Mein Beitrag besteht vor allem darin, aus einer starken Technologie ein kundenorientiertes Unternehmen mit klaren Zielmärkten, konkreten Anwendungsfällen und skalierbaren Wachstumsmodellen zu entwickeln. Dafür müssen wir zeigen, wo unsere Architektur bereits heute messbaren wirtschaftlichen Mehrwert schafft und diese Erfolge systematisch in Produkte, Partnerschaften und internationale Marktchancen übersetzen.

Langfristig sehe ich Wakeline als einen europäischen Anbieter einer eigenständigen KI-Architektur, die nicht einfach bestehende Paradigmen kopiert. Gerade für Europa ist das von großer Bedeutung. Denn wenn die Wertschöpfung im KI-Bereich zunehmend von wenigen proprietären Modellen und Infrastrukturen geprägt wird, braucht es leistungsfähige Alternativen. Wakeline kann dazu beitragen, indem wir robuste, dateneffiziente und adaptive KI-Systeme entwickeln, die Unternehmen mehr technologische Kontrolle und Unabhängigkeit ermöglichen.

Welche drei Ratschläge würden Sie anderen Gründerinnen, Gründern oder Führungskräften geben, die innovative DeepTech-Lösungen erfolgreich am Markt etablieren möchten?

Findet Investoren und Partner, die wirklich an eure Vision glauben. DeepTech braucht Zeit, weil man nicht nur ein Produkt entwickelt, sondern häufig ein grundlegendes technologisches Problem löst. Dafür braucht es Patient Capital und keine rein transaktionale Erwartungshaltung ab Tag eins.

Startet früh mit Designpartnern. Sobald das technologische Fundament steht, müsst ihr raus aus dem Labor. Sucht euch Kunden mit einem massiven, messbaren Problem und beweist im Live-Betrieb, dass eure Technologie einen echten wirtschaftlichen Vorteil schafft. Erst der Proof-of-Value, dann die Skalierung.

Übersetzt Technologie konsequent in Nutzen. Es reicht nicht, nur eine spannende Architektur zu entwickeln. Kunden müssen verstehen, welches Problem gelöst wird, warum bisherige Ansätze an ihre Grenzen stoßen und woran sich der Erfolg messen lässt. Wer DeepTech erfolgreich am Markt etablieren möchte, muss wissenschaftliche Tiefe mit kommerzieller Klarheit verbinden.

Bild Marius Kremeyer Bildcredits Roland Baege

Wir bedanken uns bei Marius Kremeyer für das Interview

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

Promptwatch sichert sich 6 Millionen Euro Seed-Kapital für End-to-End-Plattform zur KI-Suchoptimierung

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KI-Suchoptimierung: Promptwatch erhält Seed-Finanzierung Bild Promptwatch Team Bildcredits: Jordi Sloots TheCreatorHub

Inhaltsverzeichnis

Promptwatch will die KI-Suchoptimierung mit neuer Finanzierung neu definieren

Amsterdam, 14. Juli 2026 – Promptwatch, eine in Amsterdam ansässige Plattform für KI-Suchoptimierung (GEO), die für ihre Erfassung von KI-Daten echter Nutzer und ihren agentenbasierten Workflow bekannt ist, hat eine Seed-Runde in Höhe von 6 Millionen Euro abgeschlossen. Lead-Investor ist seed + speed Ventures. An der Runde beteiligte sich auch Blum Ventures, während Arches Capital seine Pre-Seed-Investition vom September letzten Jahres verdoppelte.

Das Unternehmen hat im Mai 2026, nur 12 Monate nach seiner Gründung, einen Jahresumsatz (ARR) von über 2 Millionen Euro erreicht und demonstriert damit ein rasantes und kapitaleffizientes Wachstum, obwohl es vor dieser Finanzierungsrunde lediglich 1,2 Millionen Euro an Pre-Seed-Finanzierung eingeworben hatte.

Das neue Kapital wird die Entwicklung der nächsten Generation der agentenbasierten KI-Suchoptimierung von Promptwatch beschleunigen, die internationale Expansion vorantreiben und das weitere Wachstum der Entwicklungs- und Go-to-Market-Teams unterstützen. Darüber hinaus wird das Unternehmen ein neues Büro in New York City eröffnen, um näher an seinen wachsenden Kundenstamm in den USA heranzurücken. Gleichzeitig will sich Promptwatch in einem der weltweit führenden Marketingzentren positionieren, was eine engere Zusammenarbeit mit führenden Marketingagenturen, globalen Marken und Unternehmenskunden ermöglicht.

Während sich viele Lösungen auf dem Markt in erster Linie auf die Messung von Sichtbarkeit, Rankings und Wettbewerbsvergleichen konzentrieren, deckt Promptwatch den gesamten Workflow ab – von der Analyse der KI-Sichtbarkeit auf Basis realer KI-Suchdaten über die Identifizierung von Quellen und Inhaltslücken, die die Sichtbarkeit beeinflussen, bis hin zur KI-optimierten Inhaltserstellung, umsetzbaren Empfehlungen und der automatisierten Veröffentlichung durch CMS-Integrationen. Damit ist Promptwatch eine End-to-End-Plattform für die KI-Suchoptimierung.

Promptwatch will die KI-Suchoptimierung mit neuer Finanzierung neu definieren

Von der Erfassung realer Nutzerdaten bis zur agentischen Optimierung

In den letzten Monaten hat sich die KI-Suchoptimierung (GEO) als neue Kategorie im Marketing etabliert. Der Fokus verschiebt sich, da sich das KI-gesteuerte Kaufverhalten ständig weiterentwickelt. Promptwatch ermöglicht es Unternehmen, sich kontinuierlich anzupassen und diesen Veränderungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Die Plattform stützt sich auf mehr als 10 Millionen Datenpunkte, die täglich aus echten Prompt-Daten zu Antworten, Zitaten, Modellaktualisierungen, agentischem Traffic und verschiedenen Inhaltstypen erfasst werden, anstatt sich auf Backend-APIs zu verlassen. Sie bietet Unternehmen ein umfassendes Verständnis dafür, wie KI-Modelle ihre Marken wahrnehmen, indem sie ermittelt, welche Quellen KI-Empfehlungen beeinflussen, ob KI-Agenten Website-Inhalte erfolgreich abrufen können, welche Informationen fehlen, welche technischen und inhaltlichen Verbesserungen erforderlich sind und welche Reputationssignale die Sichtbarkeit in der KI einschränken.

Dieser firmeneigene Datensatz bildet zudem die Grundlage für die agentische KI-Suchoptimierungs-Engine von Promptwatch, die Optimierungsmöglichkeiten automatisch priorisiert, KI-fähige Inhalte generiert und diese direkt auf CMS-Plattformen wie WordPress, Webflow und Framer veröffentlicht.

Promptwatch wurde 2025 in Amsterdam von Gijs de Groot und Klaas Foppen gegründet und genießt mittlerweile das Vertrauen von mehr als 1.840 Unternehmen, darunter Duolingo, Fireflies und Monks. Es ist eine Plattform für Marken und Agenturen, die ihre Sichtbarkeit in der KI-Suche optimieren und ausbauen möchten.

Wie Marken in der KI-Suche sichtbar bleiben

Das Ranking bei Google verliert für Marketingteams zunehmend an Bedeutung, da KI-generierte Antworten das Nutzerverhalten grundlegend verändern.

Bei der traditionellen Suche konnten Unternehmen Keywords und trafficstarke Seiten nachverfolgen. Bei der KI-Suche wird die Customer Journey weniger transparent: KI-Modelle verweisen auf Marken, vergleichen Anbieter und zitieren Quellen, ohne dass klar ersichtlich ist, warum bestimmte Informationen erscheinen oder fehlen.

Laut einer Gartner-Studie wird erwartet, dass der organische Suchverkehr bis 2028 um 50 % oder mehr zurückgehen wird, da Verbraucher zunehmend auf generative, KI-gestützte Suche zurückgreifen. Zudem haben 58 % der Nutzer bei der Recherche nach Produkten und Dienstleistungen bereits traditionelle Suchmaschinen durch KI-Tools ersetzt. Infolgedessen verlieren Unternehmen die Kontrolle darüber, wie sie in KI-generierten Antworten dargestellt werden, wodurch die Sichtbarkeit in KI-Ergebnissen zu einem entscheidenden Faktor für Umsatz, Markenwahrnehmung und Wettbewerbsvorteil wird.

Monks, eine weltweit führende Marketingagentur, die mit Marken wie Netflix, Asana und BMW zusammenarbeitet, stellte kürzlich fest, dass ihre Kunden Marktanteile verloren, was sich mit herkömmlichen Kennzahlen nicht erklären ließ. Diese Lücke führte sie zu Promptwatch, da sie analysieren und verstehen mussten, wie ihre Kunden in KI-Suchmaschinen dargestellt wurden, um entsprechend schnell auf die Entwicklungen in den Märkten ihrer Kunden reagieren zu können. Promptwatch ermöglichte es ihnen, die KI-Sichtbarkeit für ihre Kunden in großem Maßstab zu steigern und ihnen dabei zu helfen, ihre Wettbewerber um 72 % zu übertreffen. Gleichzeitig konnten sie durch die Integration in bestehende Dashboards Kundenberichte erstellen, wodurch sie die KI-Sichtbarkeit zusammen mit organischen und bezahlten Ergebnissen in einem einzigen Dashboard für einen großen Kundenstamm analysieren konnten.

Stimmen zur Seed-Finanzierung

Gijs de Groot, CEO und Co-Gründer von Promptwatch:

„Wir sind stolz darauf, diesen Meilenstein erreicht zu haben, und dankbar für die Unterstützung unserer Investoren. Diese Finanzierung bestätigt unsere Überzeugung, die wir bereits bei der Gründung von Promptwatch hatten: Unternehmen legen Wert darauf, wie KI ihre Marke beschreibt, und die KI-Suche wird zu einem bedeutenden Umsatzkanal werden. In weniger als einem Jahr haben wir die fortschrittlichsten Funktionen entwickelt, darunter unseren Content Agent, Actions und MCP (Model Context Protocol), mit dem sich Promptwatch mit KI-Tools wie ChatGPT und Claude verbinden lässt. Heute gehen wir mit der „Agentic AI Search Optimization“ den nächsten Schritt und erleichtern es Unternehmen, ihre Marketingmaßnahmen im Bereich der KI-Suche durch automatisierte Ausführung zu skalieren.“

Alexander Kölpin, Managing Partner bei seed + speed Ventures:

„Promptwatch hat uns überzeugt, weil das erfahrene Gründerteam mit sehr begrenztem Kapital- und Personaleinsatz bereits mehr als 2 Millionen Euro ARR erreicht hat. Besonders stark ist für uns der End-to-End-Ansatz: Promptwatch analysiert nicht nur, wie Marken in KI-Suchen und generativen Antworten erscheinen, sondern leitet daraus konkrete Maßnahmen ab und unterstützt die automatische Umsetzung. Genau hier setzt Agentic AI Search Optimization an. Damit wird GEO für Marketing-, SEO- und Content-Teams zu einem steuerbaren Arbeitsprozess.“

Bild Promptwatch Team Bildcredits: Jordi Sloots TheCreatorHub

Quelle Maschmeyer Group/ MM Support GmbH

Wellness für die Wäsche: Wie everdrop mit Laundry Shampoos und 70 % weniger Plastik punktet

Von
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Laundry Shampoo und Laundry Conditioner von everdrop
Wäschewaschen als lästige Pflichtaufgabe war gestern. Das Nachhaltigkeits-Startup everdrop definiert die Textilpflege völlig neu und verwandelt den Alltag in ein echtes Wellness-Erlebnis: Mit den neuen flüssigen Laundry Shampoos und Laundry Conditioners ziehen echte „Good Vibes“ ins Badezimmer ein. Durch exklusive, neurowissenschaftlich getestete Duftkompositionen wird die tägliche Wäschepflege zum Stimmungs-Booster für mehr gute Laune, Entspannung oder besseren Schlaf – ohne dabei auf das bewährte, plastiksparende Refill-Prinzip zu verzichten.

Waschmittel für Good Vibes! everdrop Laundry Shampoos und Laundry Conditioner

Wie Wellness für deine Wäsche und dich

Die Zeiten, in denen Wäschewaschen nur eine lästige Pflichtaufgabe war, sind vorbei. everdrop definiert Textilpflege neu: Mit den flüssigen Laundry Shampoos (Universal- und Colorwaschmittel) sowie dem Laundry Conditioner (Weichspüler) wird Wäschepflege zu einem Wohlfühlmoment im Alltag. Im Mittelpunkt stehen hochwertige Inhaltsstoffe, ein nachhaltiges Refill-Konzept und exklusive Duftkompositionen, die das Wohlbefinden positiv beeinflussen sollen.

Drei Duftwelten für unterschiedliche Stimmungen

Unsere Wäsche begleitet uns den ganzen Tag und beeinflusst damit auch unser Wohlbefinden. Genau hier setzt der Premium-Ansatz von everdrop an: Drei speziell entwickelte Duftkompositionen sorgen für unterschiedliche Stimmungen.

BESSERE LAUNE
Bergamot | Peony | Eucalyptus

MEHR ENTSPANNUNG
Mandarin | Patchouli | Vanilla

BESSERER SCHLAF
Violet | Lotus | Cedarwood

Alle Laundry Shampoos, der Laundry Conditioner sowie die Laundry Care Sets sind in diesen drei Duft- und Mood-Varianten erhältlich.

Wissenschaftlich entwickelte Duftkompositionen

Gemeinsam mit führenden Duftexperten hat everdrop exklusive Duftkompositionen entwickelt, die das Wohlbefinden fördern können. Grundlage sind neurowissenschaftliche Studien mit mehr als 6.000 Verbrauchertests, darunter EEG-Hirnstrommessungen und psychologische Befragungen. Dabei wurde untersucht, welche Duftöle positive Effekte auf Glücksgefühle, Entspannung und die Schlafqualität haben können.

Nachhaltiges Refill-System spart Plastik

Auch die neue Laundry Care Linie folgt dem bewährten Refill-&-Reuse-Prinzip von everdrop. Die wiederbefüllbaren 800-ml-Flaschen können mit einem 2,5-Liter-Refill-Kanister nachgefüllt werden. Ein Kanister reicht für drei Nachfüllungen und spart im Vergleich zu drei Einzelflaschen rund 70 Prozent Plastik.

Laundry Shampoos reinigen gründlich und schonend

Die Laundry Shampoos Universal und Color sind ab 8,99 Euro erhältlich und bieten eine fasertiefe Reinigung auf Basis pflanzlicher Tenside. Enzyme unterstützen eine gründliche Fleckentfernung, während die Formulierung auf Mikroplastik, optische Aufheller und Chlorbleiche verzichtet.

Die Waschmittel sind vegan, für empfindliche Haut geeignet und lassen sich mit dem 2,5-Liter-Refill-Kanister (ab 21,99 Euro) nachhaltig nachfüllen.

Laundry Conditioner schützt Fasern und Farben

Der Laundry Conditioner ist ebenfalls ab 8,99 Euro erhältlich und ergänzt die Pflege optimal. Er schützt Fasern vor Abrieb und Faserbruch, reduziert Farbverlust, verbessert die Formstabilität der Textilien und trägt zu einer langanhaltenden Farbbrillanz bei.

Darüber hinaus reduziert er Risse auf Drucken, erleichtert das Bügeln und hilft dadurch, Energie zu sparen. Auch der Conditioner ist vegan, mikroplastikfrei, für empfindliche Haut geeignet und mit dem Refill-Kanister nachfüllbar.

Laundry Care Sets für jede Wäsche

Für eine abgestimmte Textilpflege bietet everdrop verschiedene Sets an:

  • Laundry Care Set – Universal (Laundry Shampoo Universal + Laundry Conditioner) ab 17,98 Euro
  • Laundry Care Set – Color (Laundry Shampoo Color + Laundry Conditioner) ab 17,98 Euro
  • Laundry Care Set (Laundry Shampoo Universal + Laundry Shampoo Color + Laundry Conditioner) ab 29,99 Euro

Alle Produkte und Sets sind in den drei Duftvarianten BESSERE LAUNE, MEHR ENTSPANNUNG und BESSERER SCHLAF erhältlich und ab sofort über everdrop.de verfügbar.

Bildcredits everdrop GmbH

Quelle everdrop GmbH

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