OBERSCHNEIDING / LONDON (IT BOLTWISE) – Beim BITZOpen Alumni-Abend zeigt die TH Deggendorf, wie Startup-Teams aus der Region Skalierung lernen können – ohne an Metropolen gebunden zu sein. Fünf Alumni-Storys reichen von KI-gestütztem Recycling über VR-Medizinprodukte bis zu digitalen Lohnbuchhaltern und KI-Einkaufsagenten. Im Kern geht es um einen Prozess, der Teams durch das „Tal des Todes“ führt und Investorensprache trainiert. Ergänzend unterstützt eine Partnerschaft mit der Santa Clara University das vor Ort vermittelte Hands-on-Mindset.
Wer Skalierung bislang vor allem mit Metro-Ökosystemen verbindet, bekommt beim BITZOpen Alumni-Abend in Oberschneiding eine Gegenrechnung: Fünf Alumni-Teams, fünf sehr unterschiedliche Branchenwege – aber ein gemeinsamer Lernmodus. Entscheidend ist weniger das „Talent“, das am Anfang oft schwer greifbar wirkt, sondern der Zeitraum zwischen technischer Reife und marktfähigem Wachstum. Genau diese Lücke gilt als Tal des Todes. Laut Programmkonzept wird sie nicht durch einzelne Förderbescheide überbrückt, sondern durch eine konsequente Ausrichtung auf Investor-Logik, Netzwerkzugang und wiederholtes Iterieren von Geschäftsmodell und Produktversprechen.
Im technischen Kern sieht man bei den Alumni, dass Skalierung fast immer an Datenflüssen, Automatisierung und klaren Integrationspfaden hängt. reBricker startete der Geschichte nach in einer Garage mit physischer Produktwelt, heute dreht sich viel um KI-gestützte Sortiermaschinen, die kleinteilige, bislang ungenutzte Materialien identifizieren und vorqualifizieren. Der wichtigste Hinweis von Gründer Maxiamilian Leonhart ist dabei ungewöhnlich: Er betont, man müsse Ideen auch loslassen können – technisch bedeutet das häufig, dass Modellannahmen, Sensorik-Parameter oder Qualitätsmetriken früh verworfen werden, wenn die Live-Umgebung andere Signale zeigt. So wird aus Proof-of-Concept später ein industriell reproduzierbares System.
Ein anderer Weg führt zu medizinischer Software, wo technische Machbarkeit nicht ohne regulatorische und klinische Anforderungen wächst. Das Regensburger Startup brainjo startete zunächst im betrieblichen Gesundheitsmanagement und wechselte später komplett den Kurs: Heute arbeitet das Team an einer VR-Plattform für evidenzbasierte Therapien, zuerst für Kinder mit ADHS. Besonders relevant ist hier die Markt- und Compliance-Brille: Über drei Millionen Euro Kapital sollen geholfen haben, den Sprung in Richtung Medizinprodukt-Zulassung vorzubereiten. Das bevorstehende Erreichen dieser Phase zeigt, warum „Skalierung“ im Health-Bereich nicht nur Nutzerwachstum ist, sondern auch Datentransparenz, Datenschutz nach DSGVO und belastbare Validierung von Wirksamkeit und Sicherheit erfordert.
Während reBricker und brainjo ihre technische Skalierung über KI-gestützte Automatisierung und medizinische Evidenz aufbauen, steht bei aipama die Produktisierung von Finanzprozessen im Mittelpunkt. Gründer Günther Holzapfel ging ins Silicon-Valley-Programm mit dem Ziel, größere Märkte zu erschließen, und beschreibt dafür eine neue Denkweise: In Viechtach entstand der weltweit erste 100 Prozent digitale Lohnbuchhalter. Interessant ist die kulturelle Komponente – sie wirkt wie eine „Go-to-Market“-Architektur. Wer aus einem US-Startup-Umfeld kommt, lernt oft schneller, Hypothesen in Vertrieb, Pricing und Onboarding zu übersetzen, anstatt im Produktstapel zu versanden. Holzapfel spricht von „brutalem Wahnsinn“ und stellt zugleich klar: Die Unabhängigkeit sollte bleiben, auch wenn Übernahmeangebote locken.
Im Lieferanten- und Einkaufsumfeld zeigt PartSpace dann, wie aus einem akademischen Ansatz ein global anschlussfähiges B2B-System werden kann. Gegründet 2015 als Studienprojekt an der THD, überreift über Masterarbeit und EXIST-Förderung, adressiert das Startup heute industrielle Beschaffung mit KI-gestützten Einkaufsagenten. 13 Millionen Euro eingesammeltes Kapital deuten auf Skalierbarkeit in mehreren Dimensionen hin: Datenbasis, Integrationen in ERP- und Beschaffungsworkflows sowie die Fähigkeit, Entscheidungen nachvollziehbar zu machen. Technisch ist das eine andere Herausforderung als bei einer rein kundenorientierten App. Vergleichbar ist das eher mit Ansätzen, die in Accelerator-Programmen wie Y Combinator oder Techstars häufig betont werden: klare „unit economics“ und schnelle End-to-End-Lernzyklen im Feld.
Die vielleicht wichtigste Passage des Abends betrifft KILLWATT – und damit die Frage, was passiert, wenn Mentoring einmal nicht reicht. Vor fünf Jahren, so wird erzählt, glaubten selbst die eigenen Begleiter kaum daran, dass KILLWATT durchkommt. Der Wendepunkt kam durch einen Netzwerkpartner aus dem Silicon Valley, der dem Team das „vielleicht beste Team“ attestierte – verbunden mit dem Hinweis auf „Unicorn-Potenzial“. Heute gilt KILLWATT laut Bericht als einer der innovativsten Mittelständler Deutschlands. Volker Ackermann beschreibt als beste Erfahrungen den familiären „Vibe“ und Betreuer mit „Herz und Blut“. Für die Unternehmenspraxis heißt das: Skalierung ist nicht nur eine Funding-Frage, sondern ein Management- und Kommunikationsprozess, der Teamstabilität sichert.
Was diese fünf Geschichten zusammenhält, ist weniger Branche als Vorgehensweise. Der Abend legt nahe, dass das Programm nicht nach Lehrbuch arbeitet, sondern aus Investorensicht entworfen ist: Teams sollen durch das Tal des Todes geführt werden, also genau die Phase, in der technische Reife vorhanden sein kann, der Markt aber noch nicht zuverlässig anspringt. Genau hier unterscheiden sich viele klassische Gründerförderungen von einem Accelerator-ähnlichen Ansatz, der auf Hypothesenprüfung im Markt und auf „Investor Readiness“ zielt. Ergänzend gibt es seit derselben Zeit eine exklusive Partnerschaft mit der Santa Clara University, die das Hands-on-Mindset vor Ort vermittelt. Initiator Prof. Dr. Peter Schmieder beschreibt das Netzwerk als „so nah, dass fast zu jedem Thema ein Experte oder Mentor nur einen Telefonanruf entfernt ist“.
Für Entscheider in Unternehmen und für Gründer-Teams ist der Blick nach vorn entscheidend: Skalierung aus der Region heraus funktioniert vor allem dann, wenn Infrastruktur, rechtliche Leitplanken und Marktdynamik gemeinsam gedacht werden. Im Hintergrund steht ein historischer Vergleich: Frühe Versuche, neue Technologien über reine Pilotprojekte zu vermarkten, scheiterten oft daran, dass Vertriebskanäle, Datenqualität und Compliance erst spät adressiert wurden. Die aktuellen Alumni-Beispiele zeigen eine Verschiebung: KI wird nicht nur als Modell betrachtet, sondern als Bestandteil von Betriebsprozessen – von Sortiermaschinen bis zu Einkaufsagenten. Gleichzeitig gilt für medizinische und datenintensive Produkte: Ohne saubere Rollenmodelle, Dokumentation, Zugriffskontrollen und Datenschutz nach DSGVO bleibt Skalierung ein Risiko. Wenn die TH Deggendorf diese Pipeline verstetigt, könnten in der nächsten Welle mehr Startups von der regionalen Laborphase direkt in marktreife Deployments springen – und damit die Lücke zwischen „funktioniert“ und „wächst“ enger schließen.
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