{"id":125730,"date":"2026-07-14T08:10:04","date_gmt":"2026-07-14T06:10:04","guid":{"rendered":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/?p=125730"},"modified":"2026-07-14T08:10:05","modified_gmt":"2026-07-14T06:10:05","slug":"wakeline-ki-continuous-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/wakeline-ki-continuous-learning\/","title":{"rendered":"Wakeline-CRO Marius Kremeyer: Wie Continuous Learning die Grenzen klassischer KI-Modelle sprengt"},"content":{"rendered":"\n

Ob Model-Drift oder explodierende Compute-Kosten: Klassische KI-Ans\u00e4tze sto\u00dfen in dynamischen M\u00e4rkten schnell an ihre Grenzen. Das DeepTech-Startup Wakeline setzt hier mit adaptivem Continuous Learning<\/em> an \u2013 einer KI-Architektur, die im laufenden Betrieb lernt. Wir haben mit Marius Kremeyer, dem Founding Chief Revenue Officer (CRO) von Wakeline, dar\u00fcber gesprochen, wie er diese technologische Innovation in handfesten wirtschaftlichen Mehrwert f\u00fcr den Energiemarkt \u00fcbersetzt, warum DeepTech einen langen Atem braucht und weshalb Kunden am Ende keine Architektur kaufen, sondern die L\u00f6sung f\u00fcr ihr konkretes Problem<\/h2>\n\n\n\n

K\u00f6nnen Sie sich unseren Leserinnen und Lesern kurz vorstellen und erz\u00e4hlen, welche Aufgaben Sie als Chief Revenue Officer bei Wakeline \u00fcbernehmen?<\/h3>\n\n\n\n

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 Br\u00fccke zwischen Innovation und den Bed\u00fcrfnissen unserer Kunden zu schlagen. Gemeinsam mit dem Team identifiziere ich die Anwendungsf\u00e4lle mit dem gr\u00f6\u00dften wirtschaftlichen Potenzial, baue strategische Partnerschaften und Pilotprojekte auf und entwickle daraus skalierbare Go-to-Market-Strukturen.<\/p>\n\n\n\n

Gerade im DeepTech-Umfeld geht die Rolle eines Chief Revenue Officers weit \u00fcber den klassischen Vertrieb hinaus. Es geht darum, die technologischen M\u00f6glichkeiten mit den Herausforderungen des Marktes zu verbinden. Viele Unternehmen sto\u00dfen mit heutigen KI-Ans\u00e4tzen an Grenzen, etwa durch Model-Drift, steigende Compute-Kosten oder fehlende Trainingsdaten. Meine Aufgabe ist es, daraus konkrete, wirtschaftlich relevante Anwendungsf\u00e4lle zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Wakeline entwickelt mit Continuous Learning einen neuen Ansatz f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz. Wie vermitteln Sie potenziellen Kunden den Mehrwert dieser Technologie?<\/h3>\n\n\n\n

Im Gespr\u00e4ch steht deshalb zun\u00e4chst nicht unsere Architektur im Mittelpunkt, sondern das konkrete Problem des Kunden. Viele Unternehmen erleben, dass ihre KI-Modelle zun\u00e4chst sehr gute Ergebnisse liefern, mit der Zeit jedoch an Zuverl\u00e4ssigkeit verlieren, sobald sich Daten oder Rahmenbedingungen ver\u00e4ndern. Die Folgen sind zus\u00e4tzlicher Aufwand, steigende Betriebskosten und Entscheidungen, die nicht mehr auf einer aktuellen Datengrundlage basieren.<\/p>\n\n\n\n

Genau hier setzt unser Continuous-Learning-Ansatz an. Statt Modelle regelm\u00e4\u00dfig komplett neu trainieren zu m\u00fcssen, kann sich unsere Architektur im laufenden Betrieb an neue Signale und ver\u00e4nderte Bedingungen anpassen. F\u00fcr unsere Kunden bedeutet das weniger operativen Aufwand, k\u00fcrzere 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 regelm\u00e4\u00dfiger Evaluierung erfolgt.<\/p>\n\n\n\n

Welche Branchen und Unternehmen profitieren aktuell besonders von den L\u00f6sungen von Wakeline, und wo sehen Sie das gr\u00f6\u00dfte Wachstumspotenzial?<\/h3>\n\n\n\n

Aktuell konzentrieren wir uns auf Branchen, in denen Dynamik, Unsicherheit und hohe Entscheidungskosten zusammenkommen. Der Energiemarkt ist daf\u00fcr ein sehr gutes Beispiel: Angebot, Nachfrage, Wetter, Regulierung und Marktverhalten ver\u00e4ndern sich kontinuierlich. Gleichzeitig werden wirtschaftlich relevante Entscheidungen auf Basis von Prognosen getroffen, etwa im Energiehandel, Lademanagement oder in energieintensiven Industrien.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus sehen wir gro\u00dfes Potenzial in der industriellen Fertigung, da Prozesse dort sehr individuell sind und sich kontinuierlich ver\u00e4ndern. Doch auch im Bereich Medizin kann adaptive KI eine wichtige Rolle spielen, weil klassische Modelle h\u00e4ufig an der hohen Variabilit\u00e4t zwischen einzelnen Menschen scheitern. Gemeinsam mit Pilotkunden und Designpartnern wollen wir zun\u00e4chst nachweisen, in welchen Anwendungsfeldern der gr\u00f6\u00dfte messbare Mehrwert entsteht und darauf aufbauend konkrete Produkte bauen.<\/p>\n\n\n\n

Welche Herausforderungen begegnen Ihnen dabei, eine neuartige KI-Technologie am Markt zu etablieren, die sich deutlich von klassischen KI-Modellen unterscheidet?<\/h3>\n\n\n\n

Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung ist, dass wir nicht in eine bestehende Kategorie passen. Viele Unternehmen wissen inzwischen, was klassische Machine-Learning-Modelle oder LLMs leisten k\u00f6nnen. Unser Ansatz setzt daher an einer anderen Stelle an: bei dynamischen Umgebungen, kontinuierlicher Anpassung und dateneffizientem Lernen. Das gilt es zun\u00e4chst verst\u00e4ndlich zu vermitteln.<\/p>\n\n\n\n

Aus kommerzieller Sicht kaufen Kunden keine Architektur, sondern die L\u00f6sung eines konkreten Problems. Deshalb identifizieren wir Anwendungsf\u00e4lle, in denen der Status quo nachweislich hohe Kosten verursacht. Wenn wir dann zeigen k\u00f6nnen, dass unsere Technologie dort bessere und robustere Ergebnisse liefert, wird aus einer technologischen Innovation ein klarer wirtschaftlicher Mehrwert.<\/p>\n\n\n\n

Wie wichtig ist es f\u00fcr Wakeline, komplexe DeepTech-Innovationen verst\u00e4ndlich zu kommunizieren und Vertrauen bei Unternehmen aufzubauen?<\/h3>\n\n\n\n

Extrem wichtig. Gerade weil wir eine neue Architektur entwickeln, m\u00fcssen wir besonders klar vermitteln, wo sie sinnvoll eingesetzt werden kann und wo ihre Grenzen liegen. Vertrauen entsteht nicht durch gro\u00dfe Versprechen, sondern durch Transparenz, nachvollziehbare Pilotprojekte und messbare Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Unternehmen ist dar\u00fcber hinaus entscheidend, dass adaptive KI kontrollierbar bleibt. Sie m\u00fcssen nachvollziehen k\u00f6nnen, wie ein System zu einer Vorhersage, Erkenntnis oder Entscheidung gelangt und wie das Lernen im laufenden Betrieb begrenzt und \u00fcberwacht wird. Deshalb ist Kommunikation bei Wakeline kein Marketingthema, sondern ein zentraler Bestandteil unserer Strategie und damit auch Chefsache.<\/p>\n\n\n\n

Mit Market Edge unterst\u00fctzt Wakeline den Energiemarkt bei der Prognose von Strompreisen. Welche Erfahrungen haben Sie bei der Markteinf\u00fchrung dieser L\u00f6sung gesammelt?<\/h3>\n\n\n\n

Der Energiemarkt best\u00e4tigt viele unserer Grundannahmen. Er ist dynamisch, datenreich und gleichzeitig von Situationen gepr\u00e4gt, 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?<\/p>\n\n\n\n

Mit Market Edge sehen wir, dass gerade seltene oder au\u00dfergew\u00f6hnliche Marktphasen besonders spannend sind. Genau dort sto\u00dfen statische Verfahren h\u00e4ufig an ihre Grenzen. F\u00fcr 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.<\/p>\n\n\n\n

Welche R\u00fcckmeldungen erhalten Sie von Kunden, die erstmals mit adaptiver KI und Continuous Learning arbeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Viele Kunden reagieren zun\u00e4chst mit gro\u00dfem Interesse, haben aber gleichzeitig einen hohen Informationsbedarf. Sie m\u00f6chten verstehen, wie unsere Technologie im laufenden Betrieb lernt, wie Ver\u00e4nderungen bewertet werden und welche Kontrollmechanismen bestehen. Das ist v\u00f6llig nachvollziehbar, denn gerade in wirtschaftlich relevanten Anwendungen darf Anpassungsf\u00e4higkeit nicht zulasten von Transparenz und Nachvollziehbarkeit gehen.<\/p>\n\n\n\n

Sobald wir die Funktionsweise erl\u00e4utern, zeigt sich h\u00e4ufig ein Aha-Moment. Viele Unternehmen kennen die Grenzen klassischer KI-Ans\u00e4tze aus eigener Erfahrung. Model-Drift, volatile M\u00e4rkte, individuelle Prozesse und hohe Compute-Kosten sind f\u00fcr sie keine theoretischen Herausforderungen. Wenn deutlich wird, dass Continuous Learning genau an diesen Punkten ansetzt, wird der konkrete Mehrwert unserer Technologie sehr schnell greifbar.<\/p>\n\n\n\n

Wie arbeiten Vertrieb, Produktentwicklung und Forschung bei Wakeline zusammen, um Kundenanforderungen schnell in die Weiterentwicklung der Technologie einflie\u00dfen zu lassen?<\/h3>\n\n\n\n

Bei uns arbeiten Vertrieb, Produktentwicklung und Forschung eng zusammen, weil wir eine neue Technologie in reale Anwendungen \u00fcberf\u00fchren. Der Austausch mit den Kunden liefert uns dabei wichtige Erkenntnisse: Wo ist der Bedarf am gr\u00f6\u00dften? Welche Daten stehen tats\u00e4chlich zur Verf\u00fcgung? Welche Entscheidungen h\u00e4ngen von einer Prognose oder Erkenntnis ab? Und woran messen Kunden den Erfolg?<\/p>\n\n\n\n

Diese Informationen flie\u00dfen direkt in die Produktentwicklung und Forschung zur\u00fcck. Umgekehrt m\u00fcssen wir aus technologischer Sicht genau verstehen, welche konkreten Anwendungsf\u00e4lle bereits heute sinnvoll umsetzbar sind und wo noch Grundlagenarbeit erforderlich ist. Gerade in der fr\u00fchen Phase geht es deshalb nicht darum, ein fertiges Standardprodukt m\u00f6glichst breit zu vermarkten, sondern gemeinsam mit Designpartnern Proof-of-Value zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n

Welche Faktoren sind aus Ihrer Sicht entscheidend, um ein DeepTech-Unternehmen wie Wakeline erfolgreich zu skalieren?<\/h3>\n\n\n\n

Der erste Faktor ist Fokus. DeepTech-Unternehmen laufen leicht Gefahr, sich in den vielf\u00e4ltigen M\u00f6glichkeiten ihrer Technologie zu verlieren. Skalierung entsteht jedoch erst, wenn die richtigen ersten M\u00e4rkte und Anwendungsf\u00e4lle identifiziert werden, in denen der Mehrwert messbar und wiederholbar ist.<\/p>\n\n\n\n

Der zweite Faktor ist Patient Capital. Wer grundlegende architektonische Herausforderungen l\u00f6st, braucht Investoren und Partner, die an die langfristige Vision glauben und den notwendigen Zeithorizont mitbringen. Der dritte Faktor ist die N\u00e4he zum Kunden. Man muss fr\u00fch aus dem Labor in reale Umgebungen gehen, auch wenn sich diese zun\u00e4chst noch nicht perfekt skalieren lassen. Denn nur so l\u00e4sst sich verstehen, wie Daten tats\u00e4chlich flie\u00dfen, welche Entscheidungen in der Praxis wirklich getroffen werden und welches Produkt langfristig skalieren kann.<\/p>\n\n\n\n

Welche M\u00e4rkte oder Branchen stehen f\u00fcr Wakeline in den kommenden Jahren besonders im Fokus?<\/h3>\n\n\n\n

Kurzfristig steht f\u00fcr uns der Energiemarkt klar im Fokus, da er von hoher Dynamik gepr\u00e4gt ist und gleichzeitig eine gro\u00dfe Datenbasis liefert. Themen wie Strompreisprognosen, Lademanagement, Energiehandel oder energieintensive Industrie sind konkrete Anwendungsf\u00e4lle, in denen eine bessere Anpassungsf\u00e4higkeit unmittelbar wirtschaftlichen Mehrwert schaffen kann.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus pr\u00fcfen wir weitere Branchen, insbesondere die industrielle Produktion und medizinische Anwendungen. Entscheidend ist f\u00fcr uns allerdings nicht, m\u00f6glichst viele M\u00e4rkte gleichzeitig zu bedienen, sondern diejenigen zu identifizieren, in denen Continuous Learning einen echten Wettbewerbsvorteil schafft. Wenn wir diesen Mehrwert nachweisen k\u00f6nnen, wollen wir darauf aufbauend Schritt f\u00fcr Schritt in weitere Branchen skalieren.<\/p>\n\n\n\n

Wie m\u00f6chten Sie dazu beitragen, Wakeline als Unternehmen langfristig weiterzuentwickeln und international zu positionieren?<\/h3>\n\n\n\n

Mein Beitrag besteht vor allem darin, aus einer starken Technologie ein kundenorientiertes Unternehmen mit klaren Zielm\u00e4rkten, konkreten Anwendungsf\u00e4llen und skalierbaren Wachstumsmodellen zu entwickeln. Daf\u00fcr m\u00fcssen wir zeigen, wo unsere Architektur bereits heute messbaren wirtschaftlichen Mehrwert schafft und diese Erfolge systematisch in Produkte, Partnerschaften und internationale Marktchancen \u00fcbersetzen.<\/p>\n\n\n\n

Langfristig sehe ich Wakeline als einen europ\u00e4ischen Anbieter einer eigenst\u00e4ndigen KI-Architektur, die nicht einfach bestehende Paradigmen kopiert. Gerade f\u00fcr Europa ist das von gro\u00dfer Bedeutung. Denn wenn die Wertsch\u00f6pfung im KI-Bereich zunehmend von wenigen propriet\u00e4ren Modellen und Infrastrukturen gepr\u00e4gt wird, braucht es leistungsf\u00e4hige Alternativen. Wakeline kann dazu beitragen, indem wir robuste, dateneffiziente und adaptive KI-Systeme entwickeln, die Unternehmen mehr technologische Kontrolle und Unabh\u00e4ngigkeit erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Welche drei Ratschl\u00e4ge w\u00fcrden Sie anderen Gr\u00fcnderinnen, Gr\u00fcndern oder F\u00fchrungskr\u00e4ften geben, die innovative DeepTech-L\u00f6sungen erfolgreich am Markt etablieren m\u00f6chten?<\/h3>\n\n\n\n

Findet Investoren und Partner, die wirklich an eure Vision glauben. DeepTech braucht Zeit, weil man nicht nur ein Produkt entwickelt, sondern h\u00e4ufig ein grundlegendes technologisches Problem l\u00f6st. Daf\u00fcr braucht es Patient Capital und keine rein transaktionale Erwartungshaltung ab Tag eins.<\/p>\n\n\n\n

Startet fr\u00fch mit Designpartnern. Sobald das technologische Fundament steht, m\u00fcsst 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.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcbersetzt Technologie konsequent in Nutzen. Es reicht nicht, nur eine spannende Architektur zu entwickeln. Kunden m\u00fcssen verstehen, welches Problem gel\u00f6st wird, warum bisherige Ans\u00e4tze an ihre Grenzen sto\u00dfen und woran sich der Erfolg messen l\u00e4sst. Wer DeepTech erfolgreich am Markt etablieren m\u00f6chte, muss wissenschaftliche Tiefe mit kommerzieller Klarheit verbinden.<\/p>\n\n\n\n

Bild\u00a0Marius Kremeyer\u00a0Bildcredits Roland Baege<\/p>\n\n\n\n

Wir bedanken uns bei\u00a0Marius Kremeyer<\/a>\u00a0f\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