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AI Startup Landscape 2018

13. April 2018

Die 132 vielversprechendsten deutschen KI-Start-ups, geclustert nach Enterprise Functions, Enterprise Intelligence, AI Tech Stack und Industries.

UNSERE MOTIVATION

Warum wir eine Start-up-Landschaft aufbauen

Start-ups sind der Motor von Innovation. Sie spiegeln die Innovationskraft eines Landes wider und bestimmen am Ende die nächste Generation der Marktführer. Während die USA, China, Israel und andere Länder ihr Ökosystem im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) aktiv fördern und vorantreiben, sind deutsche Start-ups, die sich auf KI fokussieren, kaum bekannt.

Diese mangelnde Anerkennung verhindert nicht nur die Entstehung von international agierenden Unternehmen in diesem Bereich, welche die Arbeitsplätze der Zukunft bereitstellen. Sie schadet auch der Innovationskraft der etablierten Unternehmen. Unsere Mission ist es, Deutschland in das KI-Zeitalter zu katapultieren. Deshalb ist es eine unserer Aufgaben, Unternehmen Orientierung und vielversprechenden Start-ups eine sichtbare Plattform zu geben. Davon profitieren beide Parteien.

Im Bereich der KI erfordern unzählige Anwendungsfälle Partnerschaften zwischen jungen, innovativen und etablierten Unternehmen. Es gibt mehrere Gründe, warum die Zusammenarbeit zwischen Start-ups und reifen Unternehmen die beste Option ist – nicht nur für beide Parteien, sondern für die gesamte Wirtschaft. Erstens entwickelt sich die Technologie erstaunlich schnell. Deshalb muss man sich einer bestimmten Technologie widmen, um auf dem neuesten Stand der Technik zu bleiben. Während fast alle Unternehmen eine breite Auswahl an KI-Lösungen benötigen, konzentrieren sich Start-ups auf eine bestimmte Nische. Sie bieten die notwendigen Lösungen mit der neuesten Technologie. Zweitens sind KI-Systeme mit mehr Daten und Anwendungen leistungsfähiger.

In nicht konkurrierenden Anwendungsfällen schneidet daher eine Technologie von Start-ups, die viele Unternehmen beliefern, tendenziell besser ab als eine Insellösung für eine spezifische Anwendung in einem Unternehmen. Drittens ist KI eine grundsätzlich herausfordernde Aufgabe. Sie wird zudem vor dem Hintergrund implementiert, dass neue Rollen schnell entwickelt, Prozesse angepasst, Daten gesammelt, neue Talente eingestellt oder in agilen Umgebungen gearbeitet werden muss. Die Partnerschaft mit Start-ups hilft Unternehmen, einige dieser Herausforderungen abzuwälzen. Somit können sie sich auf die Wertschöpfung konzentrieren.

Nachfolgend werden wir neue Einblicke zur German AI Startup Landscape veröffentlichen, um dir den Einstieg in diese Technologie zu erleichtern und gleichzeitig unsere Start-ups dabei zu unterstützen, Fuß zu fassen.

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2018 Startup Landscape

METHODIK

So haben wir sie aufgebaut

Die in die Landschaft aufgenommenen KI-Start-ups sind private Unternehmen, die nach 2009 gegründet wurden und ihren Hauptsitz oder zentrale Entwicklungsaktivitäten in Deutschland haben. Sie konzentrieren sich auf maschinelles Lernen (ML) oder nutzen ML signifikant. Der Auswahlprozess lässt sich wie folgt zusammenfassen:

  • Die Start-ups werden aus verschiedenen öffentlichen (z. B. Crunchbase, LinkedIn) und privaten (VC-Netzwerk) Quellen zusammengetragen, um eine umfangreiche Longlist zu erstellen.

  • Die Start-ups werden anhand von Daten, Talenten, KI-Methoden, Skalierbarkeit und Gesamtqualität bewertet und anschließend geclustert (siehe Logik für das Clustering).

  • Die Start-ups werden zunächst von unseren KI-Ingenieuren und -Strategen bewertet („valide“, „aufsteigend“, „Longlist“ und „verworfen“), um eine Shortlist zu erstellen.

  • Die Shortlist wird von unseren Mitwirkenden (Jury, bestehend aus Digital+ Partners, Earlybird Capital, eCAPITAL, Google, High-Tech Gründerfonds, HV Holtzbrinck Ventures, Lakestar, NVIDIA, Speedinvest und Unternehmertum Venture Capital Partners) unabhängig bewertet und beurteilt. Die Rückmeldungen werden synthetisiert und das Endergebnis wird visualisiert.

LOGIK FÜR DAS CLUSTERING

Die Logik für das Clustering basiert auf der Landscape for Machine Intelligence von Shivon Zilis. Sie wird aus der Sicht von Unternehmen entwickelt, die KI in ihrem Unternehmen einsetzen wollen:

  • Enterprise Functions: Die Produktivität bestehender Aufgaben steigern – unterstütze deine Mitarbeitenden mit sofort einsatzbereiten, KI-fähigen Tools, die ihre tägliche Arbeit erleichtern und so die Produktivität steigern.

  • Enterprise Intelligence: Neue Datenquellen nutzen – erschließe neue Einblicke, die mit herkömmlichen Methoden bisher zu schwierig oder zu teuer waren.

  • AI Technology Stack: Produkte mit ML bauen – gib Entwicklern die Tools an die Hand, die sie benötigen, um Software für maschinelles Lernen zu erstellen, zu nutzen und daraus einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

  • Industries: „AI-first“-Produkte nutzen – nutze und kooperiere mit Start-ups, die mit maschinellem Lernen branchenbezogene Produkte und Dienstleistungen anbieten.

METADATEN ÜBER DIE START-UPS

Standort

Landscape_2018_Location-Graph-Small

Wenige geographische Hubs dominieren die Szene, wobei Berlin mit 51 (38,6 %), München mit 31 (23,5 %) und Hamburg mit 9 (6,8 %) insgesamt 68,9 % aller deutschen KI-Start-ups beherbergen und 88 % des gesamten Finanzierungsvolumens in Deutschland kontrollieren.

Finanzierung

Landscape_2018_Funding-Graph-Small

Die Top 10 der deutschen KI-Start-ups in Bezug auf die Finanzierung kontrollieren 698,4 Mio. EUR (86,9 %) des gesamten Finanzierungsvolumens, wobei Kreditech allein 429,6 Mio. EUR (53 %) auf sich vereinigt. Zudem wurden nur 51 (38,6 %) allgemein finanziert. Vor allem in den letzten drei Jahren (2015 bis 2017) ist die Anzahl der gegründeten Start-ups pro Jahr deutlich gestiegen.

Industries

Landscape_2018_Sector-Graph-Small

Die Mehrheit der Start-ups (59,1 %) ist branchenübergreifend tätig (Cluster „Enterprise Functions“, „Enterprise Intelligence“ und „AI Technology Stack“). In Bezug auf die branchenspezifische Landschaft dominieren gemäß der Anzahl Gesundheitswesen & Pharma (7,6 %), Transport & Mobilität (6,1 %) und Handel (6,1 %).

Erlaubnis zur Verwendung

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