Bitkom-Umfrage: Jedes vierte Startup verzichtet wegen KI auf Neueinstellungen

Berlin bekommt sein OpenAI-Büro. Was bislang nur in München stand, wird verdoppelt: Der ChatGPT-Hersteller plant nach Angaben von heise online (dpa) einen zweiten deutschen Standort in der Hauptstadt — ein festes Datum gibt es noch nicht, es soll aber “ziemlich bald” so weit sein.

Der Grund liegt nahe, und er ist schmeichelhaft für Deutschland: Gemessen an zahlenden ChatGPT-Abonnenten gehört das Land zu den drei größten Märkten weltweit und ist der größte in Europa. “Deutschland ist seit jeher einer unserer größten und am schnellsten wachsenden Märkte”, sagt OpenAI-Chef Sam Altman.

Spannender als die Schreibtische ist das, was daneben verhandelt wird. OpenAI lotet den Bau eines eigenen Rechenzentrums in Deutschland aus; Altman hat dazu bereits mit Vertretern des Berliner Senats gesprochen. Konkretes Ergebnis: bislang keines. Aber allein die Gespräche zeigen, dass es nicht nur um Vertrieb geht, sondern um Infrastruktur auf deutschem Boden.

Beim Dauerthema Datenschutz verweist Altman auf die Zero-Data-Retention-Vereinbarungen, die qualifizierten Geschäftskunden offenstehen: Übermittelte Daten landen dann nicht im Training künftiger Modelle. “Ich glaube fest an den Datenschutz für Unternehmenskunden”, so Altman. Als Beispiel für das Geschäft hierzulande nennt der Bericht die Zusammenarbeit mit der Deutschen Telekom.

Aus einem Büro werden zwei — und vielleicht, irgendwann, Serverhallen dazu.

Der Digitalverband Bitkom fordert in einem Positionspapier, die Vorbereitung auf eine allgemeine künstliche Intelligenz zur nationalen Aufgabe zu erklären. Als AGI bezeichnet der Verband ein System, das den Menschen in nahezu allen kognitiven Fähigkeiten erreicht oder übertrifft. Deren Auftreten hält Bitkom im Zeitraum zwischen 2030 und 2040 für plausibel, womöglich früher, und stützt sich dabei auf Experteneinschätzungen und den bisherigen Entwicklungsverlauf.

Sechs Forderungen listet das Papier auf: Der regulatorische Rahmen für den Bau von KI-Rechenzentren soll deutlich vereinfacht werden, die Bedingungen für Wagniskapital bei Start-ups und Scale-ups sollen sich verbessern, der Zugang zu Daten soll gezielt erleichtert werden. Hinzu kommen der Einsatz von Bundeshaushalt und öffentlicher Beschaffung zur Förderung von KI, die Gewinnung und Ausbildung von Fachkräften sowie der Aufbau von KI-Kompetenz in der Verwaltung. Als einzige Person führt die Seite Janis Hecker auf, Bereichsleiter AI – Regulierung & Strategie beim Verband.

Die Einordnung ist bemerkenswert: Bitkom vergleicht die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Folgen mit der industriellen Revolution, allerdings in erheblich kürzerer Zeit. Belege für die Zeitschätzung nennt die Zusammenfassung nicht; Zahlen, Zitate und Umsetzungsfristen fehlen ebenso. Die ausführliche Begründung steht in einem PDF, das der Verband zum Download anbietet.

Die NXTGN Startup Factory wächst: Zum 22. Juli sind die Universitäten Tübingen, Freiburg und Hohenheim dem baden-württembergischen Innovationsnetzwerk beigetreten. Betrieben wird die Plattform von der NXTGN Management GmbH; sie soll Forschungseinrichtungen, Start-ups sowie mittelständische und etablierte Unternehmen im Land enger verbinden.

Für das Thema KI ist vor allem der Tübinger Beitritt von Gewicht. Die Universität zählt nach Darstellung von Startbase zu den führenden deutschen KI-Standorten; sie beherbergt das Tübingen AI Center und gehört zum Cyber Valley, das als größtes europäisches Forschungskonsortium für Künstliche Intelligenz beschrieben wird. Damit rückt dieser KI-Verbund an eine Struktur heran, die Forschung und Unternehmen zusammenbringen soll. Für Freiburg und Hohenheim nennt der Bericht keine vergleichbare KI-Einordnung.

Bereits zuvor gehörten dem Verbund das KIT, die Universitäten Stuttgart, Heidelberg und Ulm, die Hochschule der Medien Stuttgart, das IPAI sowie die Campus Founders Heilbronn an. Die Erweiterung bündelt damit einen großen Teil der baden-württembergischen Forschungslandschaft in einer Struktur.

Offen bleibt, was der Beitritt praktisch bedeutet: Zu Mitteln, Programmumfang und Zeitplänen macht der Bericht keine Angaben, benannte Verantwortliche oder Zitate fehlen ebenfalls.

Eine Milliarde Dollar Bewertung, 180 Millionen Dollar frisches Kapital — und ein Firmensitz, der sich auf Berlin und New York verteilt: Augustus ist Unicorn. Die Series B führt Tiger Global an, mit dabei sind Hummingbird, QED sowie Angel-Investoren aus dem Umfeld von Nubank, Ramp, Circle und Deel.

Was das deutsch-amerikanische Fintech baut, klingt technisch und ist im Zahlungsverkehr hochrelevant: eine API-basierte Banking-Plattform, über die internationale Banken und Fintechs direkten Zugang zum US-Dollar erhalten — SWIFT, ACH, SEPA und Stablecoins inbegriffen. Seit Mai 2026 hält Augustus dafür eine eigene US-Banklizenz.

Die KI sitzt im Maschinenraum. Die Core-Banking-Plattform Marble automatisiert die Abwicklung nach Angaben von Startbase mithilfe Künstlicher Intelligenz. Viel mehr verrät der Bericht darüber nicht: Wie die Modelle konkret arbeiten, bleibt offen, und auch Transaktionsvolumen, Kundennamen und die Namen der Gründerinnen und Gründer nennt er nicht.

Bemerkenswert bleibt die Nachricht dennoch, gerade für Berlin. Hier entsteht mit deutschem Standbein Infrastruktur für den weltweiten Dollar-Verkehr — und ihr Kern läuft automatisiert.

Eine Umfrage des Marktforschungsunternehmens IDC im Auftrag des Softwareanbieters Sage zeichnet ein ernüchterndes Bild vom KI-Einsatz im Finanzwesen. Befragt wurden 2.275 Entscheiderinnen und Entscheider aus Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika, darunter 205 aus Deutschland.

Auffällig ist der Prüfaufwand. 29 Prozent der deutschen Befragten wenden nach eigenen Angaben 15 bis 29 Stunden pro Woche dafür auf, Ergebnisse von KI-Systemen zu kontrollieren, 18 Prozent geben mehr als 30 Stunden an. Ein erheblicher Teil des versprochenen Produktivitätsgewinns verlagert sich damit in die Nachkontrolle.

Ebenso deutlich fallen die Vertrauensschwellen aus. 68 Prozent der deutschen Teilnehmer würden ein KI-Werkzeug ablehnen, das zu 99 Prozent korrekt arbeitet, seine Schlussfolgerungen aber nicht nachvollziehbar offenlegt. 43 Prozent verwerfen KI-Empfehlungen unmittelbar, sobald diese dem eigenen fachlichen Urteil widersprechen. Sage-CTO Aaron Harris verweist darauf, dass im Finanzwesen der Maßstab exakter Richtigkeit gilt; Erklärbarkeit erscheint damit als Bedingung für den produktiven Einsatz.

Einzuordnen sind die Zahlen mit Vorsicht: Die Erhebung wurde von einem Anbieter von Finanzsoftware beauftragt, und die deutsche Teilgruppe umfasst 205 Personen. Einzelne Institute werden nicht genannt, ein eigenständiger deutscher Datensatz liegt nicht vor. Als Momentaufnahme der Zurückhaltung in deutschen Finanzabteilungen bleibt das Ergebnis dennoch aufschlussreich.

15 Millionen Dollar für ein Berliner Team, das es seit gerade einmal zwei Jahren gibt: telli hat seine Seed-Runde abgeschlossen. Angeführt hat sie redalpine, beteiligt waren Mutschler, Cherry Ventures, Y Combinator und mehrere Angel-Investoren. Insgesamt hat das 2024 gegründete Unternehmen damit mehr als 18,5 Millionen Dollar eingesammelt.

telli baut KI-Agenten für den Kundenkontakt — am Telefon, im Chat, per SMS, WhatsApp und E-Mail. Das Produkt trägt den Namen Charlie und wird als KI-Kollege beschrieben: Damit lassen sich Agenten bauen, Gespräche steuern, Interaktionen auswerten und Abläufe in Vertrieb, Service und Support automatisieren. Die Einsatzfelder reichen von der Kundenbetreuung über Lead-Qualifizierung und Terminbuchung bis zu Vertragsverwaltung, Produktvergleichen und Serviceanfragen.

Nach Angaben von tech.eu wickeln die Agenten bereits Millionen von Kundengesprächen ab — für Kunden vom Mittelständler bis zum Großkonzern. CEO Finn zur Mühlen begründet den Ansatz damit, dass sich der Kundenkontakt mit den heutigen Werkzeugen allein kaum noch bewältigen lasse. Gegründet haben das Unternehmen neben ihm Seb Hapte-Selassie und Philipp Baumanns.

Bemerkenswert ist das Tempo: zwei Jahre von der Gründung bis zu Millionen geführter Gespräche — aufgebaut von Berlin aus. Wie viele Kunden dahinterstehen und wie das Unternehmen bewertet wird, teilt telli nicht mit.

Die Mitgliederversammlung des Berliner Vereins Codeberg hat beschlossen, die Nutzung der auf der Plattform gehosteten Quelltexte und Nutzerdaten für das Training großer Sprachmodelle zu untersagen. Codeberg e. V. betreibt eine gemeinschaftlich getragene Hosting-Plattform für freie und quelloffene Software. Die Mitglieder stimmten zudem für eine geplante Änderung der Nutzungsbedingungen, die sich gegen sogenannte KI-Massenprojekte richtet — Repositories, die dem Entwurf zufolge „weitgehend automatisiert durch KI-Agenten entstehen“. Das Ergebnis dieser Abstimmung: 358 Ja-Stimmen, 144 Nein-Stimmen, 14 Enthaltungen.

Als Begründung nennt der Verein laut heise online den Ressourcenbedarf, den Energieverbrauch und die Belastung kleiner, ehrenamtlich betriebener Infrastruktur. Die Kriterien zielen auf Projekte ohne dauerhafte menschliche Pflege sowie auf solche, die Speicher- und CI/CD-Kapazitäten unverhältnismäßig beanspruchen — genannt wird der Fall eines einzelnen Betreibers, der umfangreiche Binärpakete für viele Plattformen baut. Ein Automatismus zur Löschung ist mit dem Beschluss nicht verbunden; aktive Community-Projekte, ältere Vorhaben und kleine Experimente sollen weiter möglich bleiben.

Bemerkenswert ist, wer hier die Grenze zieht: eine Nutzergemeinschaft, die per Abstimmung über die Verwertung der eigenen Daten entscheidet und sie über Nutzungsbedingungen durchsetzt. Offen bleibt dem Bericht zufolge, ab wann die neuen Regeln gelten und woran sich automatisiert erzeugte Repositories überhaupt erkennen lassen. Die Auseinandersetzung um Trainingsdaten erreicht damit auch die Infrastruktur, auf der freie Software in Deutschland entsteht.

Zwei Millionen Dollar für ein Berliner Team, das den Weg von Inhalten durch die Kanäle automatisiert: beatsquares hat seine Seed-Runde geschlossen. Angeführt haben sie IBB Ventures und XTR Capital, mit an Bord sind ddvg, V-Ventures, Media-Impact — der Medienarm der niederländischen Veronica-Stiftung — und mehrere Business Angels. In der Pre-Seed-Runde 2024 waren es noch 500.000 Dollar.

Die Plattform übersetzt Inhalte automatisch und verteilt sie in die jeweils passenden Kanäle und Formate. Zielgruppe sind Verlage, Kommunikationsabteilungen, Marken und Thought Leader — alle also, die dieselbe Botschaft immer wieder neu zuschneiden müssen. Dass Süddeutsche Zeitung, Tagesspiegel und die Messe Berlin bereits zu den Kunden zählen, spricht für die Marktreife.

Spannend ist auch, wer hier baut. René Bosch war stellvertretender Chefredakteur der BILD. Peter Dyllick-Brenzinger kommt aus der Produktentwicklung von Axel Springer und von der Publishing-Plattform Purple. Mark Page hat das Wasserstoffunternehmen HH2E mitgegründet und gehörte zur Führungsriege von Kearney. Redaktionserfahrung trifft hier auf Erfahrung im Unternehmensaufbau.

Für Berlin ist das eine gute Nachricht: KI-Werkzeuge für die Medienbranche entstehen in der Stadt, und deutsche Verlagshäuser gehören zu den ersten, die sie im Alltag einsetzen.