Der Januar startete für Startups mit einem Rekord, in Deutschland wurden fast ein Drittel mehr Gründungen vorgenommen. In Zahlen wurden 3.568 neue Firmen geschaffen: Ein neuer Höchststand, wie der Startup Verband im Januar verkündete, auch dank KI, wie sich beim genauen Hinschauen herausstellte. 853 dieser Unternehmen kommen aus dem Bereich Software. Doch nicht nur sie verwenden KI, bei der Umfrage gaben ein Drittel aller Gründer und Gründerinnen an, dass sie mit KI arbeiten. Dementsprechend sehen die Sprecher des Verbands in der Technologie auch die treibende Kraft hinter dem Startup-Rekord.

Wirft man einen Blick über den Tellerrand hinaus, so lässt sich feststellen, dass die Startups-Szene in Europa insgesamt floriert. Der State of European Tech 2025-Report, im Auftrag von Atomico und anderen schätzt, dass im letzten Jahr Investitionen von 44 Milliarden US-Dollar (umgerechnet 38 Mrd. EUR) in diesen Sektor geflossen sind. Geldgeber erwarten inzwischen, dass Startups mit KI und Deep Tech arbeiten, so der Report. Laut dem Atomico-Report flossen dann auch 36 Prozent der europäischen Startup-Investitionen in diese beiden Felder.

Das Gründungsumfeld könnte also kaum besser sein, doch bedeutet ein Rekord an Startups und steigende Investitionssummen nicht unbedingt auch eine einfache Skalierung der Geschäftsmodelle. Viele - zu viele - Startups scheitern nach erfolgreichen ersten Jahren an der Weiterentwicklung ihres Geschäfts. Neben einer Reihe üblicher Herausforderungen stehen vor allem Bürokratie, Fragen zur Datenhoheit und ein Betrieb über Landesgrenzen und Wirtschaftszonen hinweg im Vordergrund. Startups müssen nachweisen, dass ihre Nutzung von KI auf soliden, regulierten Datenfundamenten basiert und den Compliance-Vorgaben entspricht.

Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Die Einbettung von KI in den Kern der Betriebsabläufe ist die Antwort auf viele dieser Herausforderungen und wird für das Wachstum im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein.

Solide Datenbasis vor KI-Einsatz

Startups, die dies erreichen wollen, sollten sich darauf konzentrieren, ihre KI-Nutzung auf einer soliden Datenbasis aufzubauen, deren Grundlage eine einheitliche Datenarchitektur ist. Sie tun sich deutlich leichter damit, die dafür nötigen Architekturentscheidungen zu treffen als etablierte Unternehmen mit entsprechender Legacy-IT. Hier kommt Agentic AI ins Spiel. Gründer und Gründerinnen sollten von Beginn an darüber nachdenken, wie sie eine starke Datenarchitektur aufsetzen, Silos abbauen und KI als Kern ihrer Prozesse einbetten.

Diese Grundlage hilft bei der Einführung von KI-Agenten, damit deren Outputs auch die Erwartungen erfüllen, also die Geschäftsprozesse effizienter zu strukturieren und zu optimieren sowie die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Startups, die dies umsetzen, werden sich gegen ihre Konkurrenten durchsetzen und letztlich erfolgreich sein.

KI-Agenten als Innovationsbeschleuniger

Indem Startups KI-Agenten als Kern ihrer Geschäftsabläufe von Beginn an integrieren, skalieren sie schneller als mit dem Einsatz von nur einem Large Language Model (LLM). Der Grund dafür liegt in der Standardisierung der Daten, die für KI-Agenten notwendig sind. Mit dieser Grundlage können die Agenten ihre einzigartigen, autonomen Fähigkeiten ausspielen. Sie werden mit unternehmenseigenen Daten trainiert. Vor allem bei Startups können Potentiale schnell gehoben werden, wenn die Agenten für bestimmte Aufgaben entwickelt werden, können sie diese auch lösen, egal wie komplex und fachspezifisch sie auch sein mögen. Stimmt die Datenbasis, lassen sich auch mehrere Agenten miteinander verknüpfen, um sogar noch komplexere Herausforderungen zu lösen.

Ein Beispiel dafür ist die mögliche Kooperation zwischen einem Kundensupport-Agenten und einem Prognose-Agenten. Wenn ein Kunde einen Support-Fall auslöst, kann der andere Agent sogleich die Kosten berechnen, was die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Reaktion steigen lassen kann. Für die Skalierung von Startups ist ein enges Zusammenspiel der Abteilungen wichtig, um die Geschäftsbeziehungen zu zufriedenen Kunden weiter ausbauen zu können. Der Einsatz von KI-Agenten kann mit dem menschlichen Element über begrenzte Ressourcen hinwegtäuschen und eine bessere Serviceleistung ermöglichen, was für ein schnelles Wachstum unabdingbar ist.

Doch nicht nur der Kundenkontakt lässt sich automatisieren, sondern auch eine ganze Reihe von Routinevorgängen in der internen Verwaltung der Firmen selbst. Dies ermöglicht nicht nur dem Management, sondern auch den Investoren einen schnellen Überblick über Liquidität, Umsatz, Einnahmen und Gewinn zu erhalten. Die Erkenntnisse in Echtzeit führen zu schnellen und fundierten Entscheidungen, was für junge Unternehmen Gold wert ist und ihnen ermöglicht, flexibel zu bleiben.

Die Datenbasis muss stimmen

Für Startups sind Probleme beim Datenzugriff kritisch für ihren Geschäftserfolg. Eine einheitliche, moderne Datenarchitektur ermöglicht die Demokratisierung des Datenzugriffs und löst Datensilos auf. Der Vorteil liegt auf der Hand, schneller Datenzugriff ermöglicht Transparenz gegenüber Kunden und Aufsichtsbehörden. Darüber hinaus erhöht es auch das Vertrauen der Mitarbeiter und schafft ein Gefühl des Zusammenhalts.

Governance ist auch bei der Verwendung von KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Der Druck zur Einhaltung von Vorschriften sollte daher als Vorteil betrachtet werden.

Der Dreiklang aus Datenherkunft, Versionierung und automatisierter Auswertung der Ergebnisse hilft jungen Unternehmen dabei, Governance auf einer soliden Grundlage aufzubauen. Ihre Teams erhalten direkte Transparenz darüber, wie sich die KI-Agenten verhalten, auf welchen Daten sie basieren und wie sie die Ergebnisse im Laufe der Zeit verändert haben. Bewertungen tragen dazu bei, dass KI-Agenten genauer werden, um die hochwertigen Ergebnisse zu liefern, die Startups für die Skalierung ihrer Geschäftsmodelle benötigen. Dies ist besonders wichtig, wenn proprietäre KI-Modelle entwickelt und von der Testphase in die Produktion überführt werden, wobei gesetzliche Vorschriften wie die DSGVO oder der EU AI Act einzuhalten sind.

Parloa, ein deutsches Start-up-Unternehmen mit einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar, ist ein gutes Beispiel dafür, wie dieser Ansatz in der Praxis aussehen kann: Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine einheitliche, kontrollierte Datenbasis aufgebaut, die vollständig mit der DSGVO und dem EU-KI-Gesetz konform ist. Seine Plattform folgt den Prinzipien des „Privacy by Design“, sodass sensible Kundendaten ohne Kontrollverlust verwendet werden können. Durch die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten macht Parloa Governance zu etwas Greifbarem und gibt Teams Klarheit darüber, welche Daten verwendet wurden, wie sich die Agenten verhalten haben und wie sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit verändert haben. Diese Kombination aus moderner Architektur und starker Governance ermöglicht es den Kunden von Parloa, Zugang zu hochwertigen Daten zu erhalten, die Transparenz für Regulierungsbehörden und Endnutzer zu erhöhen und dennoch KI-gesteuerte Kundeninteraktionen in Umgebungen zu skalieren, in denen Fehler oder Missbrauch nicht akzeptabel sind.

Fazit

KI-Agenten bieten europäischen Startups eine einmalige Gelegenheit, schnell zu wachsen und gleichzeitig Investoren anzuziehen, die bekanntermaßen ihr Geld in Unternehmen investieren möchten, die Wert auf Datenverwaltung, Genauigkeit, Qualität und die Schaffung von echtem Mehrwert durch Technologie legen. Es ist jedoch ein Fehler, sich ohne sorgfältige Überlegungen auf die Einführung von Agenten zu stürzen. Start-ups, die KI-Agenten einsetzen, ohne zuvor eine einheitliche Datenbasis aufzubauen und eine solide Verwaltung und Bewertung sicherzustellen, riskieren mehr Komplexität als Mehrwert zu schaffen. Letztlich werden die Gründer und Gründerinnen erfolgreich sein, die ihre Geschäftsmodelle branchen- und länderübergreifend skalieren können, hierbei spielt der Einsatz von KI-Agenten bereits jetzt eine wichtige Rolle.