{"id":117940,"date":"2025-10-23T09:30:33","date_gmt":"2025-10-23T07:30:33","guid":{"rendered":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/?p=117940"},"modified":"2025-10-23T09:30:34","modified_gmt":"2025-10-23T07:30:34","slug":"sectorlens-software-und-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/sectorlens-software-und-ki\/","title":{"rendered":"Wie kann KI den Mittelstand endlich digital entscheidungsf\u00e4hig machen?"},"content":{"rendered":"\n

Sectorlens entwickelt KI-gest\u00fctzte L\u00f6sungen, die Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, Softwareentscheidungen datenbasiert, transparent und strategisch fundiert zu treffen<\/h2>\n\n\n\n

Wie ist die Idee zu Sectorlens entstanden und wer sind die Gr\u00fcnder hinter dem Unternehmen?<\/h3>\n\n\n\n

In unserer Beratungspraxis haben wir \u00fcber Jahre gesehen, dass selbst exzellent gef\u00fchrte Mittelstandsunternehmen mit weltweit f\u00fchrender Technologie immer wieder an einem Punkt scheitern: an internen Prozessen und IT-Systemen, die nicht zu ihrer tats\u00e4chlichen Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit passen. Nur rund 20 Prozent der KMU haben die Kompetenz, strategische IT-Entscheidungen eigenst\u00e4ndig fundiert zu treffen \u2013 der Gro\u00dfteil sitzt damit in einer Entscheidungslage fest, aus der er ohne Unterst\u00fctzung kaum herauskommt. Softwareauswahl war in diesen Projekten regelm\u00e4\u00dfig ein Engpass \u2013 teuer, langsam, wenig skalierbar und stark von Einzelmeinungen abh\u00e4ngig. Uns wurde klar: Wenn der Mittelstand digital nicht dieselben Werkzeuge bekommt wie globale Tech-Konzerne, entsteht ein struktureller Wettbewerbsnachteil.<\/p>\n\n\n\n

Aus dieser Beobachtung heraus haben wir Sectorlens gegr\u00fcndet, um die Qualit\u00e4t professioneller Auswahlberatung breitenwirksam und ohne Beratungsbudget zug\u00e4nglich zu machen. Unser Anspruch ist es, digitale Wettbewerbsf\u00e4higkeit nicht zum Privileg gro\u00dfer Player werden zu lassen. Sectorlens wird von einem interdisziplin\u00e4ren Gr\u00fcnderteam getragen: Tim K\u00f6rppen verantwortet Softwarearchitektur und Entwicklung, Dr. Marcel Panzer bringt seine Forschung im Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz (insbesondere Deep Reinforcement Learning) ein, und Dr. Benedict Bender ist f\u00fcr Strategie, Gesch\u00e4ftsmodell und Partnerschaften verantwortlich.
In Summe vereinen wir Dom\u00e4nenerfahrung aus der Industrie mit cutting-edge-KI-Forschung und operativer Umsetzung \u2013 mit dem Ziel, den Mittelstand zu den \u201eindustry leaders of tomorrow\u201c zu bef\u00e4higen.<\/p>\n\n\n\n

Was war der Ausl\u00f6ser, sich auf KI-gest\u00fctzte Softwareauswahl zu spezialisieren \u2013 und wie hat sich daraus die Plattform Find-Your-Software entwickelt?<\/h3>\n\n\n\n

Aus den Projekterfahrungen ergab sich f\u00fcr uns eine Kernfrage: Wie machen wir hochwertige Softwareauswahl nicht nur f\u00fcr wenige Projekte verf\u00fcgbar, sondern f\u00fcr viele Unternehmen gleichzeitig?
Klassische Auswahlberatung l\u00f6st das Problem nur punktuell: teuer, langsam, schwer skalierbar \u2013 und immer mit begrenztem Erfahrungsraum. Selbst exzellente Berater sehen nur einen Marktausschnitt; Aktualit\u00e4t, Vergleichbarkeit und Breite sind zwangsl\u00e4ufig limitiert \u2014 allein im DACH-Raum existieren \u00fcber 400 ERP-L\u00f6sungen, die in Projekten nie vollst\u00e4ndig abgebildet werden k\u00f6nnen. Genau deshalb haben nur wenige Unternehmen Zugang zu fundierten Entscheidungen, obwohl der Hebel riesig ist.<\/p>\n\n\n\n

Wir wollten dieses Nadel\u00f6hr aufl\u00f6sen und nicht zehn Unternehmen pro Jahr helfen, sondern zehntausend. KI war daf\u00fcr kein \u201eTrend\u201c, sondern der einzige realistische Skalierungshebel, um Beratungslogik in Breite und Tiefe zu bringen \u2013 ohne Qualit\u00e4tsverlust. Mit Find-Your-Software kombinieren wir reale Projekterfahrung mit neurosymbolischer KI, die Muster aus gro\u00dfen, heterogenen Daten lernt und zugleich erkl\u00e4rbar macht, warum eine Empfehlung entsteht.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Leitidee ist: Softwareauswahl soll f\u00fcr den Mittelstand so selbstverst\u00e4ndlich m\u00f6glich sein wie eine Google-Suche.<\/p>\n\n\n\n

Welche Vision verfolgt Sectorlens im Hinblick auf die digitale Wettbewerbsf\u00e4higkeit von Unternehmen?<\/h3>\n\n\n\n

Unsere Vision ist, dass digitale Wettbewerbsf\u00e4higkeit kein Privileg der Big-Tech-Player bleibt, sondern ein erreichbarer Standard f\u00fcr jedes Unternehmen \u2013 unabh\u00e4ngig von Gr\u00f6\u00dfe oder Budget. Software entscheidet heute dar\u00fcber, wie schnell ein Unternehmen sich anpasst, skaliert und Wert schafft. Wenn Mittelstandsunternehmen mit Weltklasse-Produkten an internen Systemen scheitern, ist das kein individuelles Versagen, sondern ein strukturelles Marktproblem. Signavio beziffert die Opportunit\u00e4tskosten aus Prozessineffizienzen auf etwa 4 Mio. Euro pro Jahr und Unternehmen \u2013 genau diese Verluste wollen wir reduzieren, indem wir den Zugang zu den richtigen digitalen L\u00f6sungen jedem Unternehmen m\u00f6glich machen.<\/p>\n\n\n\n

Wir adressieren dieses Problem, indem wir digitale Wettbewerbsf\u00e4higkeit f\u00fcr die Breite zug\u00e4nglich machen \u2013 durch Entscheidungen auf Basis von Daten und Marktlogik statt Bauchgef\u00fchl. Unternehmen sollen genauso selbstverst\u00e4ndlich zur passenden L\u00f6sung gelangen, wie sie heute eine Suchanfrage stellen \u2013 nur strategisch belastbar und kontextsensitiv zum Wettbewerbsumfeld.
Wenn wir unsere Vision erreichen, spielt der industrielle Mittelstand technologisch auf Augenh\u00f6he mit globalen Big-Tech-Playern.
Wir wollen, dass der Mittelstand<\/a> digital nicht aufholt, sondern internationale Wettbewerber aus eigener St\u00e4rke \u00fcberholt.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert die Kombination aus datengetriebenem Lernen und symbolischem Wissen in eurer neurosymbolischen KI konkret?<\/h3>\n\n\n\n

Man kann sich unsere KI als ein Ensemble aus zwei Intelligenzen vorstellen:
Die datengetriebene Komponente lernt aus gro\u00dfen, heterogenen Nutzungs- und Marktdaten, z. B. wo bestimmte Software in welchen Kontexten erfolgreich funktioniert \u2013 sie verh\u00e4lt sich wie ein Hypothesen-Generator, der Muster und \u00c4hnlichkeiten \u00fcber Unternehmen hinweg erkennt. Die symbolische Komponente fungiert als strukturierter Reviewer: Sie pr\u00fcft diese Muster gegen explizites Dom\u00e4nenwissen, regulatorische Anforderungen und logisch ableitbare Gesch\u00e4ftsregeln und liefert damit eine begr\u00fcndbare Rechtfertigung, warum eine Empfehlung g\u00fcltig ist.<\/p>\n\n\n\n

Diese Kopplung ist entscheidend: Die KI kann nicht nur sagen, dass eine L\u00f6sung wahrscheinlich passt (Generalisation), sondern auch, warum sie passt und unter welchen Bedingungen (Justification). Beispiel: F\u00fcr ein fertigendes Unternehmen kann das System erkennen, welche ERP-L\u00f6sungen in vergleichbaren Produktionsumgebungen stabil laufen, und zugleich nachvollziehbar begr\u00fcnden, dass etwa Produktionsfeinplanung (APS), R\u00fcckverfolgbarkeit oder Linien-\/Losgr\u00f6\u00dfen-Logik gesch\u00e4ftslogisch zwingend sind. So verhindern wir, dass Empfehlungen zwar statistisch plausibel, aber operativ nicht tragf\u00e4hig sind \u2013 ein typisches Problem reiner Black-Box-Modelle.<\/p>\n\n\n\n

Der genannte Fall ist exemplarisch: In der Realit\u00e4t kombinieren wir eine Vielzahl unterschiedlicher KI-Technologien innerhalb eines neurosymbolischen Ensembles, um in verschiedenen Daten- und Kontextlagen zu konsistent nachvollziehbaren Empfehlungen zu kommen \u2013 nicht nur \u201ewelche L\u00f6sung\u201c, sondern \u201ewarum genau diese\u201c f\u00fcr genau dieses Unternehmen.<\/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

Wie entstand die Idee zu Find-Your-ERP und welchen Mehrwert bietet das Tool gegen\u00fcber traditionellen Auswahlverfahren?<\/h3>\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 \u2014 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 \u2014 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 \u2014 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