Mittelstand<\/a> digital nicht aufholt, sondern internationale Wettbewerber aus eigener St\u00e4rke \u00fcberholt.<\/p>\n\n\n\nWie funktioniert die Kombination aus datengetriebenem Lernen und symbolischem Wissen in eurer neurosymbolischen KI konkret?<\/h3>\n\n\n\n
Unsere KI kombiniert zwei intelligente Systeme: eine datengetriebene und eine symbolische Komponente. Die datengetriebene KI analysiert gro\u00dfe Mengen an Nutzungs- und Marktdaten und erkennt Muster, etwa welche Software in bestimmten Unternehmenskontexten erfolgreich eingesetzt wird. Die symbolische Komponente \u00fcberpr\u00fcft diese Ergebnisse anhand von Dom\u00e4nenwissen, regulatorischen Vorgaben und Gesch\u00e4ftsregeln.<\/p>\n\n\n\n
Dadurch kann die KI nicht nur Empfehlungen aussprechen, sondern auch nachvollziehbar erkl\u00e4ren, warum eine L\u00f6sung passt und unter welchen Bedingungen sie sinnvoll ist. So erkennt das System beispielsweise passende ERP-L\u00f6sungen f\u00fcr Produktionsunternehmen und begr\u00fcndet gleichzeitig, warum Funktionen wie Produktionsplanung oder R\u00fcckverfolgbarkeit wichtig sind.<\/p>\n\n\n\n
Mit diesem neurosymbolischen Ansatz vermeidet das Unternehmen typische Schw\u00e4chen reiner Black-Box-Modelle. Ziel ist es, konsistente und nachvollziehbare Empfehlungen zu liefern \u2013 nicht nur welche L\u00f6sung geeignet ist, sondern auch warum sie genau zu einem Unternehmen passt.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr welche Zielgruppen ist Find-Your-Software besonders relevant und wie helft ihr ihnen, den Auswahlprozess von Unternehmenssoftware zu vereinfachen?<\/h3>\n\n\n\n
Find-Your-Software ist \u00fcberall dort relevant, wo Softwareauswahl nicht als IT-Kauf, sondern als strategische Weichenstellung verstanden wird \u2014 also bei Unternehmen, die Digitalisierung nicht delegieren, sondern wettbewerbswirksam einsetzen wollen. Der zentrale Nutzen liegt darin, dass wir den Auswahlprozess von einem meinungsgetriebenen Projekt in einen daten- und kontextbasierten Entscheidungsprozess \u00fcberf\u00fchren: statt Bauchgef\u00fchl, statt \u201eBest Guess\u201c, statt monatelanger Analyse entsteht eine fundierte Empfehlung mit nachvollziehbarer Begr\u00fcndung.<\/p>\n\n\n\n
Besonders sp\u00fcrbar ist das in Phasen, in denen Unternehmen wachsen, internationalisieren oder Komplexit\u00e4t reduzieren m\u00fcssen \u2014 also dort, wo Software zur eigentlichen Stellschraube f\u00fcr Wettbewerbsf\u00e4higkeit wird. Entscheidungen, die fr\u00fcher Monate, interne Workshops und externe Beratung ben\u00f6tigten, lassen sich heute signifikant schneller, g\u00fcnstiger und mit h\u00f6herer Sicherheit treffen \u2014 und das sowohl als Do-it-yourself-Variante als auch im kooperativen Modell mit Beratungen.<\/p>\n\n\n\n
Dass auch Beratungen selbst unsere Engine nutzen, zeigt den zweiten Nutzen: Wir vereinfachen nicht nur die Auswahl, wir heben das Entscheidungsniveau \u2014 indem wir Marktwissen, Vergleichbarkeit und Begr\u00fcndbarkeit liefern, die in Einzelprojekten so nicht verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n\n\n\n
Was unterscheidet euch von klassischen Software-Beratungen oder Vergleichsportalen?<\/h3>\n\n\n\n
Klassische Beratung behandelt Softwareauswahl als Projekt \u2013 Find-Your-Software behandelt sie als strukturierte, skalierbare Entscheidungslogik. Gute Beratungen k\u00f6nnen Anforderungen herleiten, aber immer nur im Einzelprojekt und mit hohem Zeit- und Kostenaufwand. Wir beginnen denselben Schritt fr\u00fcher \u2013 nicht manuell, sondern daten- und kontextbasiert und damit reproduzierbar.
Deshalb nutzen auch Beratungen unsere Engine: Sie kommen damit schneller, g\u00fcnstiger und mit h\u00f6herer Begr\u00fcndungstiefe zu Ergebnissen \u2013 und sie k\u00f6nnen ihre Expertise dort einsetzen, wo sie Wert schafft, statt Analysearbeit zu wiederholen. Vergleichsportale liefern Listen, Beratung liefert Erfahrung \u2014 Find-Your-Software liefert die kontextbasierte, erkl\u00e4rbare Entscheidungslogik, auf der beide aufsetzen k\u00f6nnen.
Damit entsteht keine Konkurrenz zur Beratung, sondern eine neue Schicht im Entscheidungsprozess: Wir industrialisieren den Erkenntnisteil, auf dem Beratung und Management aufbauen.<\/p>\n\n\n\n
Find-Your-ERP ist die erste Dom\u00e4nen-Spezialisierung innerhalb unserer Plattform Find-Your-Software, die inzwischen auch Varianten wie Find-Your-HR und Find-Your-ESG umfasst. Wir haben mit ERP begonnen, weil die ERP-Wahl eine Wettbewerbsentscheidung ist, keine IT-Entscheidung. Sie definiert, wie Prozesse gef\u00fchrt, kontrolliert und skalierbar gemacht werden. Passt das System nicht zur Logik des Gesch\u00e4ftsmodells, entsteht Risiko \u2013 f\u00fcr das Projekt und f\u00fcr die Wettbewerbsf\u00e4higkeit des Unternehmens. Dass es \u00fcber 400 ERP-L\u00f6sungen im DACH-Raum gibt, ist kein Zufall, sondern Ausdruck realer Vielfalt in Gesch\u00e4ftsmodellen und Prozessen: Ein ERP muss nicht \u201edas beste\u201c sein, sondern das f\u00fcr den Einsatzzweck richtige.<\/p>\n\n\n\n
Unser Ansatz verschiebt den Startpunkt: Statt vorauszusetzen, dass Unternehmen bereits wissen, was sie ben\u00f6tigen, rekonstruieren wir mit neurosymbolischer KI zun\u00e4chst, warum bestimmte Anforderungen aus Gesch\u00e4ftsmodell, Prozessen und Wettbewerbsumfeld logisch folgen. Erst daraus entsteht eine begr\u00fcndete Empfehlung, die nicht nur \u201ewelche L\u00f6sung\u201c, sondern \u201eunter welchen Bedingungen\u201c tr\u00e4gt.<\/p>\n\n\n\n
Der Mehrwert daraus ist dreifach:
\u2022 schneller, weil die Analyse nicht manuell, sondern vollautomatisiert erfolgt
\u2022 qualitativ belastbarer, weil Entscheidungen erkl\u00e4rt statt nur behauptet werden
\u2022 zug\u00e4nglicher, weil dieses Niveau nicht l\u00e4nger Beratungsbudgets vorbehalten ist<\/p>\n\n\n\n
Damit entsteht nicht einfach eine effizientere Auswahl, sondern ein demokratisierter, reproduzierbarer Entscheidungsstandard. Der auch von Beratungen genutzt wird, um ERP-Projekte planbar und argumentierbar zu machen, statt sie als Risiko zu akzeptieren.<\/p>\n\n\n\n
Welche Herausforderungen begegnen euch bei der Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse \u2013 und wie geht ihr damit um?<\/h3>\n\n\n\n
Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung liegt weniger in der Technik als in der Natur der Entscheidung selbst. Softwareauswahl ist eine eingebettete Managemententscheidung \u2014 sie betrifft Strategie, Prozesse, Verantwortlichkeiten und oft auch Machtverh\u00e4ltnisse. Diese Dimensionen lassen sich nicht vollst\u00e4ndig \u201eautomatisieren\u201c, ohne sie vorher logisch strukturiert und erkl\u00e4rbar gemacht zu haben. Genau deshalb reicht eine rein datengetriebene KI hier nicht aus.<\/p>\n\n\n\n
Die zweite H\u00fcrde ist nicht die Berechnung, sondern die Akzeptanz. Entscheidungen, die tief ins Unternehmen eingreifen, werden nur dann \u00fcbernommen, wenn sie nachvollziehbar und anschlussf\u00e4hig sind. Ein Black-Box-Modell w\u00e4re technisch m\u00f6glich, aber organisatorisch wirkungslos.
Unsere Antwort auf beide Herausforderungen ist das neurosymbolische Prinzip. Wir automatisieren, wo Automatisierung zuverl\u00e4ssig tr\u00e4gt \u2014 und wir machen explizit nachvollziehbar, warum eine Empfehlung entsteht und unter welchen Bedingungen sie g\u00fcltig ist. So wird nicht nur gerechnet, sondern eine Empfehlung entsteht, die im Unternehmen tats\u00e4chlich entschieden und umgesetzt werden kann.<\/p>\n\n\n\n
Wie wichtig ist Transparenz f\u00fcr euch, wenn KI-gest\u00fctzte Entscheidungen getroffen werden?<\/h3>\n\n\n\n
Transparenz ist keine Zusatzqualit\u00e4t, sondern eine Bedingung daf\u00fcr, dass KI-gest\u00fctzte Entscheidungen \u00fcberhaupt \u00fcbernommen werden. Gerade bei strategischen Weichenstellungen \u2014 wie der Wahl eines ERP-Systems \u2014 ist eine Empfehlung ohne nachvollziehbare Begr\u00fcndungslogik faktisch wertlos, weil sie weder akzeptiert noch verantwortbar ist. Genau an diesem Punkt scheitern viele KI-Anwendungen: Sie rechnen richtig, aber sie erkl\u00e4ren nicht, warum.<\/p>\n\n\n\n
Wir haben deshalb einen eigenen Transparency-Layer integriert, der jede Empfehlung nicht nur ausweist, sondern begr\u00fcndet und r\u00fcckverfolgbar macht \u2014 inklusive Quellenbezug (z. B. Unternehmensangaben) oder logisch ableitbarer Anforderungen aus unserem Wissensgraphen. Nutzer k\u00f6nnen sehen, weshalb eine Anforderung ber\u00fccksichtigt wurde und unter welchen Bedingungen sie g\u00fcltig ist.<\/p>\n\n\n\n
Unsere fr\u00fchen Nutzerstudien haben eindeutig gezeigt: Ohne diese Nachvollziehbarkeit fehlt die Akzeptanz. Transparenz ist daher f\u00fcr uns kein ethisches \u201eNice-to-have\u201c, sondern eine operative Voraussetzung f\u00fcr Adoption, Risiko\u00fcbernahme und Entscheidungsf\u00e4higkeit.<\/p>\n\n\n\n
Welche Entwicklungen oder neuen Anwendungen plant Sectorlens in den kommenden Monaten?<\/h3>\n\n\n\n
Wenn man Auswahl ernst nimmt, muss man den n\u00e4chsten Schritt zwingend mitdenken: Eine gute Entscheidung entfaltet ihren Wert erst, wenn sie in Planung und Umsetzung \u00fcbersetzt wird. Genau dort erweitern wir die Plattform \u2014 von der Auswahl hin zur aktiven Steuerung digitaler Wettbewerbsf\u00e4higkeit. Denn digitale Wettbewerbsf\u00e4higkeit ist kein IT-Thema, sondern ein Strategieproblem. Wir entwickeln Features, die nicht nur Systeme ausw\u00e4hlen, sondern strategische Digitalpfade vorbereiten.<\/p>\n\n\n\n
Wir entwickeln Funktionen, die aus dem Ist-Zustand eines Unternehmens nicht nur eine Empfehlung, sondern auch einen umsetzbaren Pfad ableiten. Welche Schritte priorisiert werden sollten, welche Abh\u00e4ngigkeiten bestehen und wie sich Entscheidungen gegen\u00fcber Management und Stakeholdern begr\u00fcnden lassen \u2014 automatisiert, datengest\u00fctzt und im jeweiligen Wettbewerbsumfeld verankert.
Parallel \u00f6ffnen wir weitere Softwarem\u00e4rkte neben ERP, HR und ESG, sodass dieselbe Entscheidungslogik \u00fcber Dom\u00e4nen hinweg angewendet werden kann. Zus\u00e4tzlich arbeiten wir an Modulen, die automatisch Pr\u00e4sentationen, Entscheidungsunterlagen und strategische Szenarien generieren \u2014 damit Ergebnisse nicht nur richtig, sondern anschlussf\u00e4hig sind.<\/p>\n\n\n\n
Einige der kommenden KI-Features gehen noch einen Schritt weiter und schlagen auf Basis von Ist-Situation und Umfeldentwicklung konkrete Entwicklungspfade vor. Details folgen \u2014 aber das Zielbild ist klar. Wir bewegen uns von \u201eWelche L\u00f6sung?\u201c hin zu \u201eWie steuert man digitale Wettbewerbsf\u00e4higkeit systematisch nach vorn?\u201c<\/p>\n\n\n\n
Wie beeinflusst die Auszeichnung beim Brandenburger Innovationspreis eure weitere Unternehmensstrategie?<\/h3>\n\n\n\n
Die Auszeichnung best\u00e4tigt uns vor allem darin, den eingeschlagenen Weg konsequent weiterzugehen. Der Brandenburger Innovationspreis ist eine externe Best\u00e4tigung, dass der Ansatz \u2014 erkl\u00e4rbare KI f\u00fcr strategische Unternehmensentscheidungen im Mittelstand \u2014 nicht nur technologisch neuartig, sondern wirtschaftlich relevant ist.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr uns bedeutet der Preis daher keine Kurskorrektur, sondern eine Validierung unserer Strategie. Wir fokussieren weiterhin auf digitale Wettbewerbsf\u00e4higkeit im deutschsprachigen Mittelstand und beschleunigen die Umsetzung genau in diese Richtung. Best\u00e4rkt durch das Signal, dass wir mit diesem Ansatz nicht allein stehen, sondern als innovativ wahrgenommen werden.<\/p>\n\n\n\n
Welche drei Ratschl\u00e4ge w\u00fcrdet ihr anderen Gr\u00fcnderinnen und Gr\u00fcndern geben, die datengetriebene Produkte aufbauen m\u00f6chten?<\/h3>\n\n\n\n
Erstens: Wer datengetriebene Produkte baut, braucht fr\u00fch eigene, differenzierende Daten. KI kann viel berechnen \u2014 aber ohne ein Datenfundament, das nicht kopierbar ist, bleibt jedes Modell austauschbar. Wir haben \u00fcber Jahre Daten gesammelt, bevor sich der Vorteil zeigte \u2014 Daten sind kein Nebenprodukt, sie sind die Eintrittsbarriere.<\/p>\n\n\n\n
Zweitens: Daten ohne Marktexpertise erzeugen keine Wirkung. Entscheidend ist nicht die Menge, sondern ob die Daten an reale Entscheidungen anschlie\u00dfen. Kooperationen und Feedbackschleifen \u2014 etwa \u00fcber Formate wie den MediaTech Hub Accelerator. Sind deshalb kein \u201enice to have\u201c, sondern notwendig, um die richtigen Daten f\u00fcr das richtige Problem zu heben.<\/p>\n\n\n\n
Drittens: Ein datengetriebenes Produkt darf nicht als Side-Project entstehen. Man muss am Markt bauen, nicht neben dem Markt \u2014 konsequent an realen Pain-Points ausgerichtet, nicht an abstrakten M\u00f6glichkeiten. M\u00e4rkte lassen sich neu denken, aber sie verzeihen keine Produkte, die an ihrem Bedarf vorbeientwickelt wurden.<\/p>\n\n\n\n
Bild Gr\u00fcnderfoto @ Isabelle Golz, Potsdam Transfer<\/p>\n\n\n\n
Wir bedanken uns bei Karsten Birkholz und Guido Schumacher f\u00fcr das Interview<\/p>\n\n\n\n
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder<\/p>\n\n\n\n