{"id":122946,"date":"2026-04-28T10:28:18","date_gmt":"2026-04-28T08:28:18","guid":{"rendered":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/?p=122946"},"modified":"2026-04-28T10:28:19","modified_gmt":"2026-04-28T08:28:19","slug":"monco-ai-mengenermittlung-baustelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/monco-ai-mengenermittlung-baustelle\/","title":{"rendered":"Wer z\u00e4hlt heute noch stundenlang Pl\u00e4ne von Hand?"},"content":{"rendered":"\n
monco.ai automatisiert die Mengenermittlung auf der Baustelle und reduziert manuellen Aufwand in der Bauplanung deutlich<\/h2>\n\n\n\n
Wie ist monco.ai entstanden und wer sind die K\u00f6pfe hinter dem Startup?<\/h3>\n\n\n\n
monco.ai hat einen etwas ungew\u00f6hnlichen Ursprung. Wir sind drei Armenier in M\u00fcnchen \u2013 Ashot, Tigran und Victor \u2013 und unsere gemeinsame Geschichte beginnt nicht in einem M\u00fcnchner H\u00f6rsaal, sondern bereits 2015 auf einem Tech Event in Eriwan. Wir waren damals Teenager mit demselben Faible f\u00fcr Mathematik und Software. Danach hat uns das Leben erst einmal getrennt: Victor kam 2018 f\u00fcr sein Bachelorstudium in Wirtschaftsinformatik an die TUM, Ashot und Tigran studierten in Armenien Mathematik und Data Science und arbeiteten parallel mehrere Jahre f\u00fcr das US Startup Embodied \u2013 an Computer Vision und NLP, lange bevor LLMs \u00fcberhaupt ein Thema waren. 2021 hat uns dann ein Zufall wieder zusammengef\u00fchrt: Ashot und Tigran sind beide f\u00fcr den Master nach M\u00fcnchen an die TUM gezogen, ohne zu wissen, dass Victor dort l\u00e4ngst studiert. Drei Armenier, pl\u00f6tzlich im selben H\u00f6rsaal in einer Stadt, die keiner von uns urspr\u00fcnglich auf dem Plan hatte.<\/p>\n\n\n\n
Die eigentliche Idee zu monco.ai entstand kurz darauf \u2013 und sie kam aus Ashots Familie. <\/h4>\n\n\n\n
Sein Vater leitet seit Jahrzehnten Rohbau Projekte in Armenien. Ashot war zur selben Zeit Praktikant bei Mercedes und arbeitete dort an 3D Visualisierung f\u00fcr autonomes Fahren. Eines Abends hat er das Setup aus reiner Neugier auf ein Baustellenvideo angewendet \u2013 und in derselben Sekunde war klar: Das ist exakt das Problem, mit dem sein Vater jeden Tag zu tun hat \u2013 Materialien und Mengen pr\u00e4zise zu erfassen. Sein Vater hat uns daraufhin eine reale Baustelle als Testumgebung zur Verf\u00fcgung gestellt, und wir haben zu dritt angefangen, neben Studium und Job mit Drohnen und Computer Vision zu experimentieren. <\/p>\n\n\n\n
Die Drohne war am Ende technisch nicht die richtige L\u00f6sung \u2013 aber sie war unsere Eintrittskarte in die Branche. Aus diesem ersten Experiment ist \u00fcber mehrere Iterationen das geworden, was monco.ai heute ist: eine KI gest\u00fctzte Plattform f\u00fcr die Mengenermittlung, mit der wir im Elektrohandwerk gestartet sind und die wir Schritt f\u00fcr Schritt auf weitere Gewerke ausweiten \u2013 HKLS, Trockenbau und perspektivisch das gesamte Handwerk auf der Baustelle.<\/p>\n\n\n\n
Welche pers\u00f6nliche Motivation stand am Anfang, eine KI L\u00f6sung f\u00fcr die Bauindustrie zu entwickeln?<\/h3>\n\n\n\n
Bei jedem von uns dreien lagen die Motivationen etwas anders \u2013 und gerade diese Mischung hat das Team tragf\u00e4hig gemacht. F\u00fcr Ashot war es pers\u00f6nlich. Sein Vater steht seit Jahrzehnten als Bauleiter auf Rohbau Projekten in Armenien, und Ashot hat von Kindesbeinen an miterlebt, mit welchen eingeschr\u00e4nkten digitalen Mitteln Bauleiter im Alltag eigentlich arbeiten. Diesen Menschen etwas Sinnvolles in die Hand zu geben, war f\u00fcr ihn ein konkreter, fast famili\u00e4rer Antrieb. Victor brachte die Optimierungsfrage aus seinem Wirtschaftsinformatik Studium mit: Wenn eine Branche wirtschaftlich so gro\u00df, aber digital so wenig erschlossen ist, dann hat jeder Effizienzgewinn unmittelbare Wirkung \u2013 nicht nur auf einem Dashboard, sondern in der realen Welt.<\/p>\n\n\n\n
Tigran reizte vor allem die technische Seite. Das, was er und Ashot bei Embodied jahrelang an Computer Vision und Deep Learning aufgebaut haben, wollte er an einem Problem einsetzen, das wirklich relevant ist und nicht nur in Forschungspapieren lebt \u2013 idealerweise in einem Team, mit dem er bereits jahrelang vertrauensvoll zusammengearbeitet hat. Was uns drei verbindet, ist die Au\u00dfenperspektive. Wir sind Quereinsteiger im doppelten Sinne \u2013 als Ausl\u00e4nder in Deutschland und als KI Leute in einer der traditionsreichsten Branchen \u00fcberhaupt. Diese Distanz hilft, weil man Dinge hinterfragt, an die sich Insider l\u00e4ngst gew\u00f6hnt haben. Ganz branchenfremd sind wir aber auch nicht: Victors Gro\u00dfvater war im Bau t\u00e4tig, Tigrans Onkel ebenfalls. Wir kommen nur aus einer ungewohnten Richtung.<\/p>\n\n\n\n
Welche Vision verfolgen Sie mit monco.ai f\u00fcr die Digitalisierung von Baustellen?<\/h3>\n\n\n\n
Unsere Vision beginnt nicht abstrakt, sondern bei einem ganz konkreten Schmerzpunkt, den wir in zahllosen Gespr\u00e4chen mit Elektrobetrieben geh\u00f6rt haben: Bevor ein Betrieb \u00fcberhaupt einen Preis f\u00fcr ein Pauschalangebot nennen kann, muss er die Mengen aus den Planunterlagen ermitteln. Wie viele Steckdosen, Schalter, Lichtausl\u00e4sse, wie viele Leitungsmeter? Bei komplexen Projekten kostet das mehrere Tage bis zu einer ganzen Woche manueller Arbeit \u2013 und in vielen Betrieben \u00fcbernehmen das Niederlassungs oder Standortleiter pers\u00f6nlich, weil schlicht das Personal fehlt.<\/p>\n\n\n\n
Genau hier setzt unser Produkt an. Mit dem Smart Surveyor von monco.ai laden Anwender ihre PDF Pl\u00e4ne hoch, und unsere KI ermittelt die relevanten Mengen automatisch \u2013 aus Tagen werden Stunden. Bei einem unserer ersten Kunden, der Rudolf Fritz GmbH (Teil der Elevion Group), hat das Team allein an einem Standort \u00fcber 41.000 Installationselemente und mehr als 73 Kilometer Kabeltrassen \u00fcber acht Projekte hinweg ermittelt. Standortleiter Marius Nihorencu fasst es so zusammen: \u201eDie Mengenermittlung hat uns fr\u00fcher bei gr\u00f6\u00dferen Projekten mehrere Wochen gekostet. Mit dem Smart Surveyor haben wir das Ergebnis innerhalb von Stunden \u2013 und k\u00f6nnen uns auf die eigentliche Kostenabrechnung konzentrieren.\u201c<\/p>\n\n\n\n
Wir haben uns bewusst f\u00fcr das Elektrohandwerk als Einstiegspunkt entschieden, weil hier der Schmerz besonders konkret und das Volumen an wiederkehrenden Plansymbolen besonders hoch ist. Aber das Problem ist gewerke\u00fcbergreifend: HKLS Betriebe, Trockenbauer, Sanit\u00e4r und Klimatechniker stehen vor exakt derselben Herausforderung \u2013 Pl\u00e4ne durchgehen, z\u00e4hlen, dokumentieren, kalkulieren. Unsere langfristige Vision ist deshalb eine Plattform, die das gesamte Handwerk auf der Baustelle entlastet und daf\u00fcr sorgt, dass das Bauwesen nicht weiter die letzte gro\u00dfe undigitalisierte Branche bleibt.<\/p>\n\n\n\n
Wie m\u00f6chten Sie erreichen, dass Baustellen k\u00fcnftig st\u00e4rker datenbasiert gesteuert werden?<\/h3>\n\n\n\n
Datenbasierte Steuerung im Bau beginnt nicht damit, dass man auf der Baustelle Sensoren installiert \u2013 sondern damit, dass man die wichtigsten Eingangsdaten \u00fcberhaupt erst einmal in eine maschinenlesbare Form bringt. Heute liegen die meisten Planunterlagen als PDF vor, und in vielen Betrieben werden Mengen, Zeitans\u00e4tze und Materialbedarfe nach wie vor manuell daraus extrahiert. Das hei\u00dft: Die wichtigste Informationsgrundlage eines Projekts ist faktisch nicht digital.<\/p>\n\n\n\n
Genau diese L\u00fccke schlie\u00dfen wir Schritt f\u00fcr Schritt. Sobald Mengen, Positionen und Projektparameter strukturiert vorliegen \u2013 als Excel Liste, als GAEB Leistungsverzeichnis oder direkt im ERP System des Kunden, etwa in PDS \u2013 lassen sie sich auswerten, vergleichen und in Echtzeit aktualisieren. Das ist die eigentliche Voraussetzung f\u00fcr datenbasierte Entscheidungen, von der ersten Bid No Bid Frage \u00fcber die Angebotskalkulation bis zur sp\u00e4teren Soll Ist Steuerung im Projekt. Unser Ansatz ist dabei bewusst pragmatisch: Wir versuchen nicht, alles auf einmal zu digitalisieren, sondern fangen bei jenem Schritt an, der heute am meisten Zeit kostet und am st\u00e4rksten unterautomatisiert ist \u2013 der Mengenermittlung.<\/p>\n\n\n\n
Welche Zielgruppe sprechen Sie mit Ihrer L\u00f6sung konkret an und welche Probleme l\u00f6sen Sie im Alltag?<\/h3>\n\n\n\n
Heute sprechen wir vor allem Elektrobetriebe im DACH Raum an \u2013 vom inhabergef\u00fchrten Mittelstand bis zu gr\u00f6\u00dferen Unternehmen mit mehreren Standorten. Innerhalb dieser Betriebe richten wir uns an Kalkulationsteams sowie Niederlassungs und Standortleiter, die regelm\u00e4\u00dfig Pauschalangebote erstellen oder verantworten. Mittelfristig \u00f6ffnen wir uns f\u00fcr weitere Gewerke \u2013 HKLS, Trockenbau und langfristig das gesamte ausf\u00fchrende Handwerk \u2013, weil das zugrundeliegende Problem dort dasselbe ist.<\/p>\n\n\n\n
Das vielleicht aufschlussreichste Detail haben wir in den Gespr\u00e4chen mit unseren Kunden gelernt: In sehr vielen Betrieben gibt es gar kein eigenes Kalkulationsteam mehr. Dort \u00fcbernehmen Standort oder Niederlassungsleiter selbst die Mengenermittlung, weil schlicht das Personal fehlt. Wir reden also \u00fcber F\u00fchrungskr\u00e4fte, die abends auf Grundrissen Steckdosen z\u00e4hlen, statt ihre Niederlassung zu f\u00fchren oder Mitarbeiter zu entwickeln. Betriebswirtschaftlich ist das schwer zu rechtfertigen \u2013 menschlich oft auch nicht. Genau hier liegt unser eigentlicher Mehrwert im Alltag. Wir geben diesen Menschen ihre Zeit zur\u00fcck. Und wir machen es Betrieben \u00fcberhaupt erst m\u00f6glich, deutlich mehr Pauschalangebote abzugeben \u2013 inklusive solcher Projekte, die sie aus reinen Zeitgr\u00fcnden fr\u00fcher gar nicht erst kalkuliert h\u00e4tten. Aus einem Engpass wird damit ein Wachstumshebel.<\/p>\n\n\n\n
Wie unterst\u00fctzt monco.ai Bauleiter und Projektverantwortliche bei Entscheidungen?<\/h3>\n\n\n\n
Bauleiter und Projektverantwortliche \u2013 im Elektrohandwerk h\u00e4ufig Standort und Niederlassungsleiter sowie Kalkulationsverantwortliche \u2013 stehen t\u00e4glich vor derselben kritischen Entscheidung: Soll dieses Projekt \u00fcberhaupt angeboten werden, und wenn ja, zu welchem Preis? Heute fehlt vielen Betrieben schlicht die Zeit, jedes Pauschalangebot sauber durchzukalkulieren. Die Folge ist meist eine von zwei Varianten: Entweder wird das Angebot mit hohen Sicherheitsaufschl\u00e4gen abgegeben und der Auftrag geht verloren, oder es wird aus Kapazit\u00e4tsgr\u00fcnden gar nicht erst abgegeben. Beides ist teuer.<\/p>\n\n\n\n
Mit monco.ai bekommen Entscheider die belastbaren Mengen f\u00fcr eine fundierte Bid No Bid Entscheidung in einem Bruchteil der bisherigen Zeit. Das ver\u00e4ndert nicht nur Prozesse, sondern auch Rollen: F\u00fchrungskr\u00e4fte k\u00f6nnen sich wieder auf das F\u00fchren konzentrieren, statt selbst Pl\u00e4ne zu z\u00e4hlen. Im weiteren Projektverlauf bilden die strukturierten Daten aus monco.ai die Grundlage f\u00fcr Leistungsverzeichnisse, ERP \u00dcbergaben und Soll Ist Vergleiche \u2013 also genau jene Datenbasis, auf der echte Projektsteuerung \u00fcberhaupt erst m\u00f6glich wird. Wichtig ist uns dabei: monco.ai konzentriert sich bewusst auf die Mengenermittlung \u2013 den zeitintensivsten und fehleranf\u00e4lligsten Schritt im Kalkulationsprozess. Die Preisgestaltung, Stundens\u00e4tze und Margen verbleiben beim Betrieb. Denn jeder Elektrounternehmer kalkuliert anders, je nach Region, Auftragslage und Strategie \u2013 und genau das soll auch so bleiben.<\/p>\n\n\n\n
Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der Integration von KI in bestehende Bauprozesse?<\/h3>\n\n\n\n
Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung ist nicht technischer Natur, sondern liegt im Vertrauen. Das Bauhandwerk ist \u2013 aus guten Gr\u00fcnden \u2013 eine Branche, in der man sich auf Erfahrungswerte verl\u00e4sst und nicht auf Versprechen. Ein Standortleiter, der seit zwanzig Jahren Mengen aus Pl\u00e4nen extrahiert, wei\u00df ziemlich genau, wo man sich verz\u00e4hlen kann und welche Details \u00fcber Gewinn oder Verlust eines Projekts entscheiden. Dieser Person erkl\u00e4ren zu wollen, dass eine KI das jetzt besser macht, ist der falsche Ansatz. Wir haben gelernt, dass es viel \u00fcberzeugender ist, das System parallel zur bestehenden Arbeit laufen zu lassen und die Ergebnisse direkt vergleichbar zu machen. Vertrauen entsteht \u00fcber Treffer, nicht \u00fcber Folien.<\/p>\n\n\n\n
Eine zweite Herausforderung ist die Heterogenit\u00e4t der Planunterlagen. Es gibt keinen Standard \u2013 jedes Architektur und Planungsb\u00fcro hat eigene Symboliken, Ma\u00dfst\u00e4be, Beschriftungen und Detaillierungsgrade. Was f\u00fcr einen Menschen mit etwas Erfahrung trotzdem lesbar bleibt, ist f\u00fcr eine KI eine echte Herausforderung. Wir haben bewusst sehr viel Entwicklungsarbeit in genau diesen Punkt gesteckt \u2013 weil eine KI, die nur unter Idealbedingungen funktioniert, in der Bauwelt wertlos ist.<\/p>\n\n\n\n
Und drittens: die Integration in bestehende Tool Landschaften. Ein Elektrobetrieb arbeitet selten mit nur einem System \u2013 da gibt es Branchensoftware wie PDS, Excel Vorlagen, eigene Preislisten, GAEB Schnittstellen. Wenn wir diese Welten nicht respektieren, sind wir nur ein weiteres Insel Tool. Genau deshalb ist der Export in die existierenden Systeme bei uns kein Add on, sondern Kernbestandteil des Produkts.<\/p>\n\n\n\n
Wie gehen Sie mit der Komplexit\u00e4t und Vielfalt von Baustellen in Ihrer Technologie um?<\/h3>\n\n\n\n
Unser Ansatz ist, die Komplexit\u00e4t nicht zu ignorieren, sondern sie zur Trainingsgrundlage zu machen. Statt zu hoffen, dass irgendwann einmal alle Pl\u00e4ne im selben Format vorliegen, arbeiten wir mit der Realit\u00e4t, wie sie ist \u2013 mit handgezeichneten Notizen auf Pl\u00e4nen, mit unterschiedlichen Symboliken, mit Ausschreibungsunterlagen, die in einem PDF zw\u00f6lf verschiedene Detaillierungsgrade vereinen.<\/p>\n\n\n\n
Methodisch hilft uns dabei, dass Ashot und Tigran jahrelang an Computer Vision Problemen gearbeitet haben, die diese Art von Heterogenit\u00e4t erforderten \u2013 lange bevor KI im Mainstream angekommen ist. Wir kombinieren klassische Bildverarbeitungsmethoden mit modernen Vision und Sprachmodellen, weil keine der beiden Welten alleine reicht. Die KI muss verstehen, was sie sieht, und gleichzeitig die fachliche Logik dahinter kennen \u2013 ein Symbol ist nur so wertvoll wie das Wissen, was dieses Symbol im Kontext eines Elektroplans bedeutet. Was uns dabei sehr hilft, ist die enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden. Jedes Projekt, das durch unser System l\u00e4uft, macht es ein St\u00fcck besser \u2013 nicht im Sinne von \u201edie KI lernt von selbst\u201c, sondern weil wir die Edge Cases, die uns unsere Kunden zeigen, systematisch in die Weiterentwicklung einflie\u00dfen lassen. Komplexit\u00e4t wird so zum Vorteil, nicht zum Hindernis.<\/p>\n\n\n\n
Was unterscheidet monco.ai von klassischen Baustellenkontrollen oder bestehenden Softwarel\u00f6sungen?<\/h3>\n\n\n\n
Die ehrlichste Antwort ist: Aus Kundensicht ist unser Hauptwettbewerber gar keine Software \u2013 sondern manuelle Arbeit. In den allermeisten Betrieben werden Mengen heute nach wie vor von Hand aus PDF Pl\u00e4nen extrahiert, oft von Niederlassungs oder Standortleitern pers\u00f6nlich. Das ist der Status quo, gegen den wir antreten. Die zweite Alternative, die uns regelm\u00e4\u00dfig begegnet, sind CAD Teams, die Mengen aus digitalen Planunterlagen ableiten. Dieser Weg funktioniert technisch, hat aber zwei strukturelle Schw\u00e4chen: Er setzt voraus, dass DWG Dateien \u00fcberhaupt vorliegen \u2013 was bei Angebotsanfragen meistens nicht der Fall ist, weil der Kunde nur PDF Pl\u00e4ne herausgibt. Und selbst wenn DWG vorhanden ist, dauert das Verfahren mehrere Wochen, bindet Personal und ist gerade bei mittleren Projekten wirtschaftlich kaum darstellbar. Klassische Baustellenkontrollen oder Mengen Software wiederum setzen voraus, dass Mengen schon strukturiert vorliegen \u2013 sie helfen also erst nach dem Schritt, an dem unsere Kunden den eigentlichen Schmerz haben.<\/p>\n\n\n\n
Genau in diese L\u00fccke gehen wir. monco.ai arbeitet mit dem, was tats\u00e4chlich da ist \u2013 PDF Pl\u00e4nen in unterschiedlichster Qualit\u00e4t \u2013 und liefert in Stunden, was ein CAD Team in Wochen erstellt. Dazu kommen drei bewusste Designentscheidungen: Wir sind herstellerunabh\u00e4ngig, also nicht an bestimmte Produktkataloge gebunden. Wir greifen nicht in die Preisgestaltung ein, weil jeder Betrieb anders kalkuliert. Und wir liefern unsere Ergebnisse in den Formaten, die unsere Kunden ohnehin nutzen \u2013 Excel, GAEB, PDS. Wir sind kein neues Insel System, sondern eine Beschleunigung der Prozesse, die ohnehin laufen.<\/p>\n\n\n\n
Welche Rolle spielen Echtzeitdaten und automatisierte Analysen in Ihrem System?<\/h3>\n\n\n\n
Echtzeitdaten sind im Bau ein vielzitiertes Schlagwort, hinter dem oft wenig Substanz steht. Wir verstehen darunter etwas sehr Konkretes: Sobald ein Plan im System ist, sind Mengen, Positionen und Projektparameter unmittelbar verf\u00fcgbar \u2013 nicht erst nach Tagen oder Wochen manueller Auswertung. Das ist die eigentliche Echtzeit, auf die es im Kalkulationsalltag ankommt.<\/p>\n\n\n\n
Darauf bauen die automatisierten Analysen auf. Unser Research Tool erm\u00f6glicht es Kalkulatoren, schon vor der eigentlichen Mengenermittlung gezielte Fragen an die Planunterlagen zu stellen oder sich automatische Zusammenfassungen der wesentlichen Projektparameter geben zu lassen \u2013 etwa: Wie gro\u00df sind die Fl\u00e4chen, welche Anschlussarten sind vorgesehen, gibt es Besonderheiten in der Verkabelung. Damit l\u00e4sst sich in Minuten beurteilen, ob ein Projekt \u00fcberhaupt zum eigenen Betrieb passt, bevor man Stunden in eine detaillierte Kalkulation steckt.<\/p>\n\n\n\n
Mittelfristig wird genau dieser Datenstrang die Grundlage f\u00fcr mehr: Soll Ist Vergleiche w\u00e4hrend der Bauausf\u00fchrung, automatisierte Nachkalkulation, fr\u00fchzeitige Erkennung von Abweichungen. Aber wir wollen ehrlich bleiben \u2013 das ist Roadmap, nicht Status quo. Heute liegt unser Wert dort, wo der gr\u00f6\u00dfte Schmerz ist: am Anfang des Projekts, wenn aus einem Plan eine belastbare Mengenliste werden muss.<\/p>\n\n\n\n
In welche Richtung m\u00f6chten Sie monco.ai in den kommenden Jahren weiterentwickeln?<\/h3>\n\n\n\n
Wir denken die Roadmap in drei Schichten \u2013 jede baut auf der vorherigen auf. Kurzfristig erweitern wir den Smart Surveyor um die Kalkulation von Zeitaufw\u00e4nden. Heute liefern wir pr\u00e4zise Mengen, aber die \u00dcbersetzung in Stunden \u2013 also wie lange ein Elektromonteur tats\u00e4chlich braucht, um diese Installationen umzusetzen \u2013 machen unsere Kunden noch selbst. Genau hier setzen wir als N\u00e4chstes an, weil das den Weg von der Planunterlage zum fertigen Angebot noch einmal massiv verk\u00fcrzt. Wer mit monco.ai heute aus Wochen Stunden macht, wird k\u00fcnftig aus Stunden Minuten machen k\u00f6nnen. Mittelfristig \u00f6ffnen wir die Plattform f\u00fcr weitere Gewerke. Wir haben bewusst im Elektrohandwerk angefangen, weil dort der Schmerz besonders konkret und das Problem besonders klar abgegrenzt ist. <\/p>\n\n\n\n
Aber HKLS Betriebe, Trockenbauer, Sanit\u00e4r und Klimatechniker stehen vor exakt derselben Aufgabe. Unsere Technologie ist von Anfang an so gebaut, dass sich neue Gewerke darauf abbilden lassen \u2013 nicht durch Zukauf oder Insell\u00f6sungen, sondern durch konsequente Weiterentwicklung der bestehenden Plattform. Langfristig wollen wir den Bogen von der Kalkulation in die Bauausf\u00fchrung schlagen. Wenn Mengen, Zeitans\u00e4tze und Materialbedarfe einmal strukturiert vorliegen, ergeben sich daraus v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten: Soll Ist Vergleiche w\u00e4hrend der Bauphase, automatisierte Nachkalkulation, fr\u00fchzeitige Erkennung von Abweichungen. Das ist die Br\u00fccke vom Angebot zur datenbasiert gesteuerten Baustelle \u2013 und damit zu der Vision, mit der wir gestartet sind.<\/p>\n\n\n\n
Welche drei Ratschl\u00e4ge w\u00fcrden Sie anderen Gr\u00fcnderinnen und Gr\u00fcndern mit auf den Weg geben?<\/h3>\n\n\n\n
Erstens: Lasst das Problem euch finden, nicht umgekehrt. Wir sind mit einer Drohnen Idee gestartet, die technisch ambitioniert klang, aber das eigentliche Problem unserer Kunden nicht gel\u00f6st hat. Erst der direkte Kontakt mit der Realit\u00e4t auf einer Baustelle in Armenien \u2013 wo Ashots Vater uns ein echtes Projekt zur Verf\u00fcgung gestellt hat \u2013 hat uns gezeigt, wo der Schmerz tats\u00e4chlich liegt. Wer im Elfenbeinturm baut, baut am Bedarf vorbei. Geht raus, fragt, beobachtet \u2013 und seid bereit, die eigene Lieblingsidee zu kippen, wenn die Realit\u00e4t sie nicht tr\u00e4gt.<\/p>\n\n\n\n
Zweitens: Fokus ist eine Entscheidung, keine Einschr\u00e4nkung. Die gr\u00f6\u00dfte Versuchung f\u00fcr ein junges Startup ist, allen alles versprechen zu wollen. Wir h\u00e4tten leicht behaupten k\u00f6nnen, monco.ai sei \u201eeine KI f\u00fcr die gesamte Bauindustrie\u201c \u2013 das h\u00e4tte sich in Pitches besser verkauft. Wir haben uns bewusst dagegen entschieden und mit einem klar abgegrenzten Segment angefangen, dem Elektrohandwerk. Diese Entscheidung war eine der wichtigsten, die wir bisher getroffen haben. Tiefe schl\u00e4gt Breite \u2013 und ein zufriedener Erstkunde ist mehr wert als zehn neugierige Interessenten.<\/p>\n\n\n\n
Drittens: Vertrauen im Gr\u00fcnderteam entsteht \u00fcber Jahre, nicht \u00fcber Pitches. Wir kennen uns seit 2015 von einem Tech Event in Eriwan, sind danach getrennte Wege gegangen und haben uns 2021 in M\u00fcnchen zuf\u00e4llig wiedergesehen. Diese Vorgeschichte ist kein netter Hintergrund, sondern die Grundlage daf\u00fcr, dass wir auch in schwierigen Phasen miteinander funktionieren. Co Founder findet man nicht auf einem Networking Event \u2013 man erkennt sie \u00fcber Jahre an der Art, wie sie unter Druck arbeiten, wie sie kommunizieren, wie sie mit Konflikten umgehen. Wenn die Wahl zwischen einem brillanten Lebenslauf und jahrelangem gegenseitigem Vertrauen steht \u2013 nehmt das Vertrauen.<\/p>\n\n\n\n
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