WALDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – Conduct sammelt 60 Millionen US-Dollar ein und geht damit eine strategische Partnerschaft mit SAP ein. Ziel ist, Business-Entscheidungen schneller in technische Änderungen zu übersetzen, ohne dass Teams monatelang in komplexen ERP-Landschaften versinken. Die Ex-Palantir-Gründer wollen dabei vor allem Wartung und Umgebungs-Komplexität reduzieren. Für SAP und den Unternehmenssoftware-Markt ist das ein weiterer Hebel, um Agilität trotz jahrzehntealter Systemlandschaften messbar zu erhöhen.
Wer heute in großen Konzernen Software ändern will, stößt oft nicht auf fehlende Idee, sondern auf fehlende Geschwindigkeit. Anpassungen ziehen sich durch Abhängigkeiten zwischen Fachprozess, Integrationslogik und Customizing-Logik – in manchen Umgebungen wirklich über Wochen hinweg. Genau hier setzt Conduct an: Das Startup, das aus dem Umfeld früherer Palantir-Rollen hervorgegangen ist, hat eine Series-A-Finanzierung über 60 Millionen US-Dollar abgeschlossen und gleichzeitig eine strategische Partnerschaft mit SAP angekündigt. Der Kernversprechen-Ansatz lautet, Änderungen aus dem Business schneller und kontrollierter in technische Umsetzungen zu bringen – als Antwort auf die Trägheit gewachsener Architektur.
Technisch lässt sich das Vorhaben als KI-gestützte Brücke zwischen Domänenwissen und Engineering verstehen. Während SAP als Plattform für die Abbildung von Geschäftsprozessen steht, besteht der operative Engpass häufig darin, dass Entwicklerteams die Auswirkungen von Änderungen auf verwandte Objekte, Schnittstellen und Deployments manuell modellieren müssen. Conduct positioniert seine Lösung als Hilfe, um diese Interpretationsarbeit zu reduzieren: Entscheidungen sollen schneller in technische Änderungen übersetzt werden, ohne dass Teams wochenlang die Systemlandschaft „durcharbeiten“ müssen. Damit verschiebt sich die Herausforderung von reiner Programmierleistung hin zu Governance, Kontextverständnis und nachvollziehbaren Automatisierungsketten.
Die Finanzierungsrunde wird von Index Ventures und Iconiq angeführt, SAP beteiligt sich ebenfalls. Weitere Investoren wie Creandum, Lucid Capital und Booom zeigen, dass das Thema Enterprise-Software-„Time-to-Change“ inzwischen breit als Wachstumshebel gehandelt wird. Bemerkenswert ist zudem die Wahl des Zielkunden: nicht nur generische Dev-Tools, sondern explizit die Zone, in der SAP- und ähnliche Unternehmenssysteme typischerweise Zeit kosten. Als Wettbewerbsreferenz lässt sich der Vergleich zu Salesforce ziehen: Auch dort sind Prozesslogik, Erweiterungen und Integrationen so miteinander verknüpft, dass Änderungen ohne strukturierte Unterstützung schnell zur Team-Engpassstelle werden. Conduct versucht, diese Muster systematisch zu entschärfen.
Historisch wirken die Bemühungen in diese Richtung wie eine wiederkehrende Industrieaufgabe: Von regelbasierten Change-Management-Prozessen über No-Code/Low-Code bis zu dokumentations- und testgetriebenen Ansätzen war jede Welle ein Versuch, Komplexität zu entschärfen. Doch in Unternehmenslandschaften bleibt die Realität häufig „semi-strukturiert“: Datenmodell, Prozessvarianten und historische Sonderfälle existieren als Erfahrungswissen in Köpfen und in schlecht zentralisierten Artefakten. Conducts Anspruch, nicht einfach „alte Software zu ersetzen“, passt zu dieser Entwicklung. In einem Interview-Kontext sagte Mitgründer Jan „JP“ Haas sinngemäß: „Unternehmen sind inhärent komplex. Wir bringen Übersicht und Kontrolle in dieses Chaos.“ Genau dieses Kontrollversprechen ist in der Praxis entscheidend, damit Automatisierung nicht zu unvorhersehbaren Auswirkungen führt.
Aus dem Palantir-Umfeld bringen die Gründer laut eigener Darstellung ein spezifisches Verständnis für Organisationsrealitäten mit. Haas war dort für die DACH-Region verantwortlich, Philipp Höfer für die KI-Plattform-Strategie und Henry Thompson in einer technischeren Rolle für den japanischen Markt. In ihrer Sicht war es vor allem der „nächste Blick“ auf große Organisationen, der die Produktidee geschärft hat: Komplexität wird nicht durch einen einzelnen Algorithmus „weggezaubert“, sondern muss in Arbeitsabläufe, Verantwortlichkeiten und Freigabeprozesse übersetzt werden. Conduct stellt daher nicht den Austausch des gesamten Softwarebestands in den Mittelpunkt, sondern die Reduktion von Wartungsaufwand und Systemkomplexität, um Change-Zyklen verlässlich zu verkürzen.
Mit dem frischen Kapital wollen die Gründer ihre Kapazität zügig ausbauen: Innerhalb von sechs Monaten soll das Team von derzeit 35 auf mehr als 100 Mitarbeitende wachsen. Der Fokus liegt dabei unter anderem auf der Personalabteilung, ergänzt um Produktdesign sowie Business-Development-Rollen, die vor Ort besetzt werden sollen. Neben dem Hauptsitz in London eröffnet Conduct zusätzlich einen Standort in New York. Diese Expansion ist auch als Signal zu lesen, dass das Startup auf Enterprise-Implementierungen setzt, die typischerweise nicht nur Software-Engineering, sondern intensive Integrations- und Feedbackschleifen erfordern. Gerade bei SAP-ähnlichen Ökosystemen bestimmt die Qualität der Zusammenarbeit mit Kunden die Geschwindigkeit der Umsetzung.
Für SAP und seine Kunden ist die strategische Komponente ebenso wichtig wie der Kapitalzufluss. SAP geht es dabei nicht nur um ein reines Finanzinvestment, sondern um Partnerschaft und damit um die Möglichkeit, die eigene Wertschöpfung im Kontext „Software-Änderung“ auszubauen. In der Praxis bedeutet das: Geschäftsprozess-Programme und technische Ausführungen sind eng gekoppelt. Wenn KI dabei hilft, Entscheidungen schneller in Änderungen zu übersetzen, kann SAP indirekt die Kosten für Analyse, Testvorbereitung und Release-Koordination senken. Gleichzeitig entsteht ein neues Integrations- und Sicherheitsparadigma, in dem KI-gestützte Vorschläge nicht blind deployt werden dürfen, sondern mit klaren Prüf- und Freigabemechanismen gekoppelt sind.
Damit rückt auch das Thema Regulierung und Datenschutz in den Mittelpunkt. Unternehmens-KI-Lösungen müssen typischerweise Anforderungen an Datenminimierung, Zugriffskontrolle und Protokollierung erfüllen, besonders wenn Domäneninformationen, Tickets, Change-Dokumentationen oder teilweise personenbezogene Stammdaten im Spiel sind. Für eine erfolgreiche Adoption ist außerdem entscheidend, wie „Modell-Eskapaden“ verhindert werden: KI-Ausgaben brauchen nachvollziehbare Begründungen, sichere Arbeitsmodi (z. B. Vorschlagen statt Automatisieren) und robuste Audits für Compliance. Die nächste Marktphase wird zeigen, ob Conduct den Spagat zwischen Geschwindigkeit und Kontrolle schafft – und ob Konkurrenten wie etablierte DevOps-Anbieter oder Low-Code-Plattformen nachziehen, indem sie KI-gestützte Change-Simulation und Impact-Analyse stärker in bestehende Unternehmensworkflows integrieren.
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