Magdeburger Be2Byte bekommt 500.000 Euro für KI-Assistenten im Labor

Im Büro ist die KI längst Alltag — am Fließband, im Handel und in der Pflege dagegen kaum. Diesen Befund stellt Benedikt Brand, Mitgründer und Geschäftsführer von Flip, an den Anfang. Sein 2018 gegründetes Unternehmen sammelt nun 25 Millionen Dollar ein, um seine Plattform für genau diese Beschäftigten auszubauen.

Bemerkenswert ist, wer mitgeht: Neben den bestehenden Geldgebern Notion Capital und HV Capital, die ihre Anteile aufstocken, steigt die L-Bank neu ein — die Förderbank des Landes Baden-Württemberg. Öffentliches Landeskapital fließt hier also direkt in eine KI-Anwendung für die Schichtbelegschaft. Beteiligt sind zudem Business Angels und institutionelle Investoren, die nicht namentlich genannt werden.

Was die Plattform kann, klingt unspektakulär und ist im Alltag genau deshalb interessant. Sie bündelt interne Kommunikation, Arbeitsabläufe, digitale Identität und KI-Werkzeuge in einer einzigen Anwendung. Das Modul Fusion erzeugt maßgeschneiderte Apps für einzelne Filialen, Teams oder Arbeitsprozesse. Frontline Identity wiederum lässt Beschäftigte auf Firmensysteme zugreifen, die über gar keine dienstliche E-Mail-Adresse verfügen.

Die Runde trägt keine Stufenbezeichnung, und wie viel die einzelnen Beteiligten beisteuern, teilt das Unternehmen nicht mit. Auch seinen Firmensitz nennt der Bericht von tech.eu nicht.

An der FernUniversität in Hagen ist ein Prototyp entstanden, der vertrauliche Angaben aus Eingaben an KI-Sprachmodelle entfernt, bevor diese an Dienste wie ChatGPT übertragen werden. Das berichtet heise online. Das Team um Pascal Tippe nennt das System Privacy Gateway; beteiligt ist auch der Student Michael Maximilian Grötzner.

Technisch geht der Filter über eine Stichwortsuche hinaus. Er stützt sich auf ein Codebuch, das aus den Definitionen der Datenschutz-Grundverordnung und aus dem deutschen Geschäftsgeheimnisrecht abgeleitet ist. Damit sollen personenbezogene Daten und Betriebsinterna nicht erst beim Anbieter, sondern schon vor dem Versand herausgelöst werden.

Der Ansatz adressiert ein praktisches Problem des Standorts. Nach den in dem Bericht genannten Zahlen nutzt rund ein Drittel der Menschen in Deutschland wöchentlich KI-Anwendungen — häufig über Dienste, deren Verarbeitung außerhalb der eigenen Kontrolle liegt. Für Unternehmen und Behörden ist das der Kernkonflikt zwischen Produktivitätsgewinn und Geheimnisschutz.

Die Tests zeigen zugleich eine Grenze: Werden sensible Angaben entfernt, kann die Qualität der Antworten sinken, besonders bei datenintensiven Fragen etwa aus dem medizinischen Bereich. Es handelt sich um einen Forschungsprototyp; Angaben zu Lizenz, Preis oder Verfügbarkeit liegen nicht vor. Der ausführliche Bericht steht hinter der heise+ Bezahlschranke.

Ein Kölner Übersetzungsdienst wird zum Sprachmotor der amerikanischen Rechtsbranche: DeepL hat eine Partnerschaft mit dem US-Startup Harvey geschlossen, das KI-Werkzeuge für Anwaltskanzleien baut. Künftig wickelt DeepL nach Angaben von tech.eu mehr als ein Drittel des gesamten Dokumentenvolumens ab, das bei Harvey übersetzt wird.

Für die Kölner ist das ein Ritterschlag in einem besonders heiklen Feld. Juristische Texte verzeihen keine ungefähren Formulierungen — eine falsch übertragene Klausel kann einen Vertrag kippen. Genau dort setzt DeepL nun mit Übersetzung, Schreibwerkzeugen und Sprach-zu-Sprach-Übertragung an, damit Kanzleien grenzüberschreitend arbeiten können.

“Die Zusammenarbeit mit Harvey bringt unsere spezialisierten Sprach-KI-Fähigkeiten zu noch mehr Rechtsteams weltweit, die täglich über Grenzen hinweg arbeiten”, sagt Gründer und Geschäftsführer Jarek Kutylowski.

Finanzielle Konditionen nennen beide Seiten nicht; eine Beteiligung ist es ausdrücklich nicht. Die Größenverhältnisse sind trotzdem bemerkenswert: DeepL wurde 2024 mit zwei Milliarden Dollar bewertet, Harvey mit elf Milliarden. Und das Jahr verlief für die Kölner nicht rund — Anfang 2026 strich das Unternehmen 250 Stellen. Umso mehr zeigt dieser Abschluss, dass deutsche Sprachtechnologie international weiter gefragt ist. Zu den Kunden zählen unter anderem die Kanzlei Taylor Wessing, SoftBank und Mazda.

Klimafeste Sorten erkennen, bevor das Feld sie zeigt: Das Tübinger AgTech-Unternehmen Computomics hat eine Series-B-Runde über 6,3 Millionen Euro eingesammelt. Fünf Millionen davon kommen vom Convent Capital Agri Food Fund, der die Runde anführt. Mit an Bord sind der High-Tech-Gründerfonds, die MBG Baden-Württemberg und Amathaon Capital — dazu Gründer und wissenschaftliche Beiräte des Unternehmens.

Was Computomics baut, klingt nach Science-Fiction und ist doch handfeste Agrarforschung. Die Plattform ×SeedScore kombiniert maschinelles Lernen mit Genomdaten, Umweltdaten und Ergebnissen aus Feldversuchen. Daraus sagt sie vorher, wie sich ein bestimmter Pflanzengenotyp bei welcher Temperatur, welcher Niederschlagsmenge und welchem Boden schlagen wird. Züchter sehen also, welche Sorte der Hitze standhält, bevor überhaupt ein Korn in die Erde kommt.

“Züchtern hat es nie an Ambitionen hinsichtlich der Klimaresilienz gefehlt. Was ihnen fehlte, war eine Möglichkeit, diese zu erkennen, bevor das Feld sie zeigt”, sagt Sebastian J. Schultheiss, CEO und Mitgründer.

Das 2012 gegründete Unternehmen arbeitet nach eigenen Angaben bereits mit kommerziellen Züchtern aus den Bereichen Ackerkulturen, Gemüse, Futter- und Spezialkulturen zusammen. Das frische Kapital soll die Plattform skalieren und sie tiefer in kommerzielle Zuchtprogramme bringen. Deutsche KI landet damit dort, wo sie selten Schlagzeilen macht: auf dem Acker.

Die Körber-Stiftung hat eine Forsa-Befragung zur Medienkompetenz von Eltern vorgelegt, über die heise online berichtet. Danach fühlen sich 28 Prozent der Eltern im Umgang mit KI-Anwendungen eher oder sehr unsicher. Sicher fühlen sich 48 Prozent eher und 20 Prozent sehr. Mehr als die Hälfte — 55 Prozent — will die eigene Wissenslücke schließen.

Kritischer fällt der Blick auf die Kinder aus: 49 Prozent halten deren Fähigkeit, Falschinformationen von verlässlichen Informationen zu unterscheiden, für eher oder sehr schlecht. Bei sich selbst räumen 19 Prozent diese Schwierigkeit ein.

Der Bedarf ist konkret benannt: 65 Prozent wünschen sich Material zum Erkennen von Desinformation und KI-generierten Inhalten, 57 Prozent wissen nicht, wo sie es finden. Diese Lücke zwischen Nachfrage und Zugang ist der eigentliche Befund der Studie — nicht die Unsicherheit selbst, sondern das Fehlen einer Anlaufstelle.

Beim Umgang mit Geräten fordern Eltern Regeln: Mehr als die Hälfte befürwortet ein generelles Handyverbot an Schulen, eine Mehrheit Einschränkungen sozialer Medien für unter 16-Jährige, ein Viertel Handyverbote für unter 14-Jährige. Zugleich bekennen 37 Prozent, ihre eigene Handynutzung schlecht im Griff zu haben.

Datenbasis: Forsa befragte im März 1.004 Eltern von 12- bis 18-Jährigen, repräsentativ.

Amberg in der Oberpfalz bekommt eine AI Factory. Der Düsseldorfer KI-Infrastruktur-Anbieter Polarise hat sich dafür frisches Kapital gesichert — eine Fremdkapitalfinanzierung von bis zu einem hohen zweistelligen Millionen-Euro-Betrag, bereitgestellt von der SWI Stoneweg Icona Group. Bemerkenswert ist der Weg dorthin: Ursprünglich war eine Mehrheitsbeteiligung geplant, daraus wurde nun Fremdkapital.

Die Zahlen für Amberg lassen aufhorchen. 65 Megawatt Anfangskapazität, perspektivisch 120 Megawatt — das sind Größenordnungen, die man sonst aus Pressemitteilungen amerikanischer Hyperscaler kennt, nicht aus der bayerischen Provinz. Betrieben werden bereits Standorte in Oslo und München; Kapazitätsangaben nennt der Bericht dafür nicht.

Polarise firmiert als NVIDIA Cloud Partner und NVIDIA Cloud Service Provider. Das Geld soll den Aufbau der europäischen AI Cloud und weiterer AI Factories beschleunigen. Geschäftsführer Michel Boutouil formuliert den Anspruch entsprechend groß: “Unsere Wachstumsstrategie zielt darauf ab, die europäische KI Infrastruktur der Zukunft aufzubauen.”

Wer in den vergangenen Monaten über europäische Rechenkapazität diskutiert hat, kennt das Muster: viel Absichtserklärung, wenig Beton. Hier steht immerhin ein Standort mit Zahl und Zeithorizont. Zu Gründungsjahr und Gründerteam macht die Meldung keine Angaben.

Der Digitalverband Bitkom hat am 18. August 2026 Zahlen zum KI-Einsatz in der Personalarbeit vorgelegt. Danach lassen 14 Prozent der Unternehmen in Deutschland Arbeitszeugnisse von Künstlicher Intelligenz schreiben — jedes siebte. Weitere 52 Prozent können sich das künftig vorstellen; 2024 waren es 45 Prozent.

Die übrigen Anwendungsfelder liegen dicht beieinander. In der Weiterbildung von Beschäftigten setzen 16 Prozent KI ein, beim Onboarding 14 Prozent, bei der Beantwortung interner Personalfragen und bei der Einschätzung von Arbeitsbelastung jeweils 13 Prozent, bei der Leistungsbewertung 12 Prozent. Das Muster ist bemerkenswert gleichmäßig: Kein Feld sticht heraus, die Werte bewegen sich sämtlich im niedrigen Zehnerbereich.

Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder ordnet das ein: Die Hemmschwelle für den KI-Einsatz sei im Personalbereich höher als in vielen anderen Unternehmensbereichen.

Das ist plausibel, denn beim Arbeitszeugnis geht es um ein rechtlich bindendes Dokument mit einer eigenen Formelsprache — und um eine Bewertung, die berufliche Wege prägt. Zugleich zeigt der Abstand zwischen tatsächlicher Nutzung (14 Prozent) und Vorstellbarkeit (52 Prozent), wie viel Zurückhaltung noch besteht.

Datenbasis: Bitkom Research befragte in den Kalenderwochen 18 bis 25 telefonisch 602 Unternehmen in Deutschland ab drei Beschäftigten, repräsentativ.

In der Konsultation der EU-Kommission zur Überarbeitung der Urheberrechtsrichtlinie von 2019 haben sich deutsche Verbände deutlich positioniert. heise online berichtet über die Auswertung von 432 Stellungnahmen; im Kern geht es um die Frage, ob die Schranke für Text und Data Mining das Training generativer KI-Modelle abdeckt.

Auf der Rechteinhaberseite wirft der Börsenverein des Deutschen Buchhandels KI-Entwicklern vor, Lizenzierung systematisch zu umgehen und auf Raubkopien als Trainingsmaterial zurückzugreifen. Die Initiative Urheberrecht fordert einen Wechsel vom Opt-out zum Opt-in, also zur vorherigen ausdrücklichen Zustimmung. Die GEMA schlägt ein Recht auf der Ausgabeseite vor: Die kommerzielle Verwertung KI-generierter Inhalte solle über kollektive Lizenzen erfasst werden.

Dagegen argumentieren Bitkom und der Verband der Automobilindustrie, restriktive Vorgaben schwächten die europäische Wettbewerbsfähigkeit gegenüber den USA und China. Modelle lernten Muster, nicht gespeicherte Texte. Wikimedia Deutschland sucht einen Mittelweg — stärkere TDM-Ausnahmen für die Forschung und robots.txt als technischer Standard für den Opt-out.

Bemerkenswert ist weniger die Konfliktlinie als ihre Verortung: Die Auseinandersetzung um KI-Trainingsdaten wird derzeit nicht vor deutschen Gerichten entschieden, sondern in einem Brüsseler Konsultationsverfahren — mit deutschen Verwertungsgesellschaften, Branchenverbänden und Industrievertretern als lautstarken Beteiligten. Der ausführliche heise-Bericht steht hinter einer Bezahlschranke; die hier referierten Positionen stammen aus dem frei zugänglichen Teil.