MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das KI-Startup Aily Labs integriert seine „Decision Intelligence“-Agenten in Google Gemini Enterprise. Damit können Unternehmenskunden die Agent Gallery von Aily nutzen und dabei bestehende Google-Cloud-Verträge einbinden. Der Fokus liegt vor allem auf Pharma- und Biotech-Anwendungen, in denen Entscheidungen schneller und näher an den eigenen Unternehmensdaten getroffen werden sollen. Für 2026 nennt das Unternehmen mehr als 100 Mill. Euro Annual Recurring Revenue als Zielgröße.
Der Schritt von Aily Labs in Richtung Google Gemini Enterprise ist weniger als „neue App auf neuer Plattform“ zu verstehen, sondern als Vertriebs- und Integrationshebel für den Enterprise-Markt. Das Münchner Startup stellt seine KI-Agenten als Bestandteil der unternehmenseigenen „Agent Gallery“ bereit und will sie so direkt in die Umgebung bringen, in der Firmen typischerweise bereits ihre Datenhaltung und Governance-Prozesse leben. Für den geplanten Börsengang adressiert das Unternehmen damit genau die Engstelle, die im großen B2B oft entscheidet: nicht die Modellgüte allein, sondern wie schnell sich eine Lösung mit bestehenden Cloud- und Systemlandschaften in Betrieb nehmen lässt. Dass Aily dabei eigene Daten als Grundlage für Geschäftsentscheidungen nutzt, positioniert das Produkt zudem als datengetriebenes Entscheidungs-Frontend statt als isolierte Chat-Funktion.
Technisch beschreibt Aily einen Mechanismus, der an „Decision Intelligence“ angelehnt ist: Die Plattform soll Daten aus verteilten Systemen zusammenführen, Empfehlungen für Entscheidungsträger generieren und unterschiedliche Fachbereiche in einen koordinierten Entscheidungsfluss einbetten. Das Unternehmen nennt als typischen Unternehmenszustand, dass große Organisationen ihre Abläufe über Dutzende Datensysteme abwickeln, während die relevanten Informationen die zuständigen Teams nicht rechtzeitig erreichen. Aus dieser Lücke leitet Aily die Notwendigkeit einer zentralen Schnittstelle ab: Der sogenannte „Super Agent“ soll tausende spezialisierte KI-Agenten koordinieren, etwa für Finanzen, Lieferkette, Fertigung und Forschung. Genau diese Multi-Agents-Strategie ist im Enterprise-Kontext wichtig, weil sie das Versprechen einer „durchgängigen“ Unterstützung über Abteilungen hinweg greifbar macht, auch wenn jede Abteilung unterschiedliche Datenformate, Prozesse und Risikoparameter mitbringt.
Mit Gemini Enterprise adressiert Aily außerdem eine weitere Hürde: In regulierten Branchen ist die Frage nach Sicherheits- und Integrationsaufwand oft der limitierende Faktor bei der Einführung. Aily Labs betont, dass Unternehmenskunden die Agenten in Gemini Enterprise einsetzen, in die „Agent Gallery“ integrieren und dabei bestehende Google-Cloud-Verträge nutzen können – ohne zusätzliche Lieferantenprozesse oder weitere Sicherheitsprüfungen. Das ist ein klarer Zielkonflikt: Einerseits sollen keine neuen Prüf- und Beschaffungszyklen nötig sein, andererseits muss die Lösung in der Praxis zu den IT-Standards des Kunden passen. Unabhängig davon, wie tief die Details im konkreten Rollout gehen, zeigt die Ausrichtung auf den Cloud-Marketplace-Ansatz, dass Aily die Time-to-Value möglichst kurz halten will. Für 2026 nennt das Unternehmen dabei als Erwartung mehr als 100 Mill. Euro Annual Recurring Revenue, was impliziert, dass der Vertrieb über Plattformzugänge und standardisierte Bereitstellungskanäle für die Wachstumsplanung eine zentrale Rolle spielt.
Der Pharma- und Biotechfokus ist dabei strategisch konsistent. Aily Labs nennt als typische Anwendungsfelder die Beschleunigung klinischer Entwicklung, die Optimierung von Zulassungsverfahren sowie die Verbesserung der Kapitalallokation. Diese Kategorien decken sich mit Bereichen, in denen Datenvolumen und -heterogenität besonders hoch sind: Entwicklungs- und Zulassungsdaten sind über lange Zeiträume verteilt, Kapitalentscheidungen hängen von Prognosen ab, und die Lieferkettenkomponente betrifft häufig auch die Verfügbarkeit von Studien- und Produktionsbausteinen. Dass zu den Kunden unter anderem der französische Pharmakonzern Sanofi zählt, unterstreicht die Ausrichtung auf etablierte Anwender mit komplexen Entscheidungsstrukturen. Gleichzeitig positioniert sich die Firma in Deutschland als ein eher „vertikaler“ KI-Anbieter, der seine Differenz über Branchenkenntnis und Integrationsfähigkeit statt über reine Generik lösen will.
In den Wettbewerb reiht sich Aily damit in eine Reihe anderer deutscher KI-Startups ein, die ihre Produkte in Plattform-Ökosysteme drücken. Das Unternehmen nennt neben Google auch eine strategische Partnerschaft mit AWS: Anwendungen laufen über die AWS-Infrastruktur und nutzen den Service Amazon Bedrock. Dort sind die KI-Agenten für Finanzen, Lieferketten und R&D im AWS Marketplace per Ein-Klick-Beschaffung verfügbar. Damit verfolgt Aily eine „Cross-Cloud“-Logik: Statt die Kunden auf eine einzige Cloud-Strategie festzunageln, will es die Entscheidungsintelligenz in mehrere Beschaffungs- und Bereitstellungswege einschleusen. Für Unternehmen ist das oft entscheidend, weil sie zwar neue KI-Funktionen testen möchten, aber nicht die komplette Cloud-Landschaft umstellen wollen. Auch für den Börsenplan kann das wichtig sein, denn ein breiterer Integrationspfad reduziert den Anteil potenzieller „Projektstarts ohne Rollout“, wenn Implementierungen scheitern oder zu lange dauern.
Die Marktdynamik dahinter wird auch durch das Funding-Muster und die Kapitalgeberstruktur unterlegt. Aily Labs berichtet, seit 2023 mehr als 100 Mill. Dollar von prominenten Wagniskapitalgebern eingesammelt zu haben und nennt als Push aus der US-Großbank J.P. Morgan eine „Innovation Economy“-Einheit, die Startups seit 2019 bei Expansion mit Kapital und Rat begleiten soll. Konkret nennt das Unternehmen für Oktober 2025 eine Series-B-Finanzierungsrunde über 80 Mill. Dollar von J.P. Morgan, FPV Ventures und Insight Partners; die Series A war 2023 von Insight Partners gekommen. Für die Praxis bedeutet das: Mit zusätzlichem Eigenkapital kann ein Startup die produktnahe Integration in Plattformen priorisieren, statt sich auf reine Pilotprojekte zu beschränken. Auch die Management-Story zielt auf Umsetzungsfähigkeit: Gründerin und CEO Bianca Anghelina arbeitete zuvor bei Novartis, verantwortete dort die globale Gewinn- und Verlustrechnung (P&L) und stieg später zur Head of Digital Finance auf, bevor sie 2020 Aily gründete.
Ob sich die Wachstumsannahmen realistisch in Umsätze übersetzen, entscheidet am Ende jedoch nicht nur der Zugang zu Gemini Enterprise, sondern die wiederholbare Implementierung im Kundenalltag. Entscheidend wird sein, wie schnell Datenanbindungen an die „zentrale Schnittstelle“ in neue Use Cases überführt werden können und wie stabil die Entscheidungsqualität bleibt, wenn sich Datenmodelle, Prozessparameter und Fachlogiken verändern. Gerade im Pharma- und Biotechumfeld sind zudem die Betriebszyklen lang und der Bedarf an Nachvollziehbarkeit hoch, sodass „Agent Gallery“ und „Super Agent“ nicht nur als Demonstrator funktionieren müssen, sondern als dauerhaft betreibbares System. Aily Labs adressiert diese Erwartung mit der Kombination aus Plattformintegration und Agentenkoordinierung; der nächste Belastungstest für das Setup ist dann, wie gut die Kunden die Skalierung vom einzelnen Fachteam auf die breitere Unternehmensentscheidung tatsächlich hinbekommen.
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