KI-Start-ups in Deutschland: Vom Boom zum Erfolg [5 Lesetipps]

KI-Start-ups werden immer relevanter
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Ein ehemaliges Fabrikgebäude irgendwo in Berlin, Leipzig oder München. Bunte Stühle, Notebooks, wiederverwendbare Kaffeebecher. Junge Männer mit Bärten, Hornbrillen und Mützchen auf dem Kopf, junge Frauen mit kurzen Ponys in weiten T-Shirts und gekrempelten Hosen. Hipsterpäuschen? Fachkräftemeeting!

So viel Klischee-Denke auch in diesem Intro steckt, Fakt ist: Die deutsche Start-up Szene boomt. Das zeigen nicht zuletzt die Ergebnisse des Deutschen Start-up Monitors 2018 (DSM18). Aber die deutsche KI-Start-up Szene boomt nicht nur zahlenmäßig, sondern birgt mit ihren Lösungen auch enormes Potential für die erfolgreiche Gestaltung digitaler Kundenbeziehungen in B2C und B2B.

KI-Start-ups sind Motor der Wirtschaft

Als Träger und Treiber der Digitalisierung – und damit als zentraler Wirtschaftsfaktor – nehmen die Jungunternehmen vor allem in puncto Zukunftstechnologien die Führungsrolle ein. So hat Künstliche IntelIigenz bei 60 Prozent der 1550 befragten Start-ups einen spürbaren Einfluss auf das Geschäftsmodell.

138 KI-Start-ups gibt es laut umfassender Studie von AppliedAI in Deutschland (Stand 2018). Tendenz steigend, wie 80 Prozent Wachstumsrate an Neugründungen in den letzten drei Jahren zeigen. Beeindruckende Zahl aber im internationalen Vergleich liegt man wenig überraschend weit hinter den USA (1393) und China (382), schon weitaus überraschender auch hinter Israel (362). Dazu aber in einem anderen Kapitel mehr.

KI-Start-ups: Service oder Solution?

Laut Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG) gibt es zwei Typen von KI-Start-ups: AI as a Service- (71 Prozent) und AI as a Solution-Start-ups (29 Prozent) und damit einen Trend, der den globalen Ist-Stand von Künstlicher Intelligenz widerspiegelt. Denn bei den meisten KI-Produkten handelt es sich um Lösungen, die andere Unternehmen dabei unterstützen, eigene Produkte zu entwickeln und zu vertreiben oder um Geschäftsprozesse zu automatisieren und damit zu optimieren.

Branchenübergreifend kommen insbesondere Lösungen zu Bild, Ton- und Spracherkennung sowie zur Datenerhebung- und Analyse zum Einsatz. Auch eine Kombination der Service-KIs ist nicht selten. Nur 29 Prozent der KI-Start-ups widmen sich der Entwicklung komplett neuer Lösungen und erschließen nicht selten so ganz neue Wertschöpfungsprozesse, wie zum Beispiel durch die Bezahlung mit Face-ID.

KI-Start-ups, die man kennen sollte

Künstliche Intelligenz kann jedoch nichts einfach so. Für intelligente Analysen oder Data Analytics, um im KI-Jargon zu bleiben, bedarf es einer intelligenten Datenhaltung.

SMACC analysiert Buchhaltungsdaten und Finanzprozesse und liefert Unternehmen Insights in Echtzeit. Leverton konzentriert sich dagegen auf die Auswertung von juristischen und Unternehmens-Dokumenten. inspirient leitet innerhalb kürzester Zeit Business-Insights aus Tabellen und CSV-Dateien ab.

Aber auch außerhalb Berlins machen sich Data Analytics Start-ups einen Namen, und zwar in Bielefeld. Von dort aus revolutioniert matchmetrics mit der Analyse von Bewegungsdaten und Leistungsindikatoren von Profifußballern das Scouting der Top Vereine weltweit. Nachbar Semalytix hat sich dagegen auf Dark Data Analytics spezialisiert und erforscht mit seiner KI ungenutzte oder unstrukturierte Daten wie große Mengen Text aus E-Mails, Sensor-Daten oder aber Social-Media-Benachrichtigungen.

i2x oder parlamind, sowie 70 weitere KI Start-ups fokussieren sich auf die Entwicklung von Technologien, die Bilder, Texte und Sprache erkennen. Diese Lösungen kommen beispielsweise im Kundenservice zum Einsatz, um Anfragen via Chatbots automatisiert und damit schnell(er) zu beantworten.

Dabei geht es längst nicht mehr nur um die automatisierte Bearbeitung von Standardanfragen, wie Inspora aus Berlin zeigt. Ob Produktsuche, Stilberatung oder Check-out Support – die KI des gleichnamigen Start-ups ist die erste Lösung mit einer speziell für Mode optimierten Technologie, die Kunden in personalisierten 1:1 Chats durch den Onlineshopping-Prozess führt.

Nicht nur die Kombination von Service-KIs, wie beispielsweise die Verknüpfung von Datenanalyse mit visuellen oder auditiven Interpretations-Technologien, sondern auch die Kombination von Künstlicher Intelligenz und IoT gewinnen an Bedeutung, insbesondere in den Bereichen Produktion und Logistik.

Start-ups wie Unetiq oder SMAVOO machen es vor. Anteo – die KI von Unetiq – erstellt auf Basis von Sensordaten digitale Zwillinge von Produktionsanlagen, die nicht nur Anomalien im Fertigungsprozess automatisch erkennt und betroffene Bauteile markiert, sondern etwaige Maschinen-Ausfallzeiten proaktiv entgegenwirkt, da sie Ist-Zustände errechnet und frühzeitig Aufschluss über nötige Wartungen gibt.

Auch SMAVOO setzt auf moderne Sensorik. So können über die hauseigene IoT-Plattform Sensoren konfiguriert und verwaltet und die Supply-Chain dank Konnektoren zu den jeweiligen IT-Systemen (ERP, CRM, etc.) in Echtzeit automatisiert werden.

Wer sich von den vielen Start-ups durchsetzen wird, bleibt abzuwarten. Sicher ist jedoch: Es gibt sie, die produktiven und zukunftsweisenden KI-Projekte in Deutschland. Daten sind da, innovative Lösungen sind da, man muss nur zugreifen und die Chancen nutzen, um aus intelligenten Lösungen auch intelligentes Business zu machen.

Unsere 5 Lesetipps der Woche

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StartUp Monitor 2018: Einblicke in die deutsche Start-up-Szene [BASICthinking]

Deutscher StartUp Monitor 2018: Ein Blick hinter die Zahlen [Gründerszene]

Quo vadis – welche Arten von KI entstehen in Deutschland [HIIG]

KI-Landkarte [Lernende Systeme]

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