AMSTERDAM / LONDON (IT BOLTWISE) – Dexory holt erstmals einen CFO ins Unternehmen, um die nächste Wachstumsphase nach einer 165-Millionen-Dollar-Series-C finanziell und organisatorisch abzusichern. Der neue Finanzchef Bas Lustenhouwer kam dabei nicht klassisch über „CFO Experience“, sondern sammelte sie als Interim-CFO kostenlos in frühen Startups. Im Hintergrund treiben KI-gestützte Produktentwicklung, Internationalisierung und strengere Governance die Anforderungen. Für CFOs und Finance-Teams bedeutet das: Lean Strukturen plus KI-gestützte Automatisierung werden zum strategischen Hebel.

Die CFO-Rolle ist in vielen Startups längst mehr als Budgetplanung. Wenn Unternehmen von der frühen Produktphase in skalierbaren Vertrieb, größere Finanzierungsrunden und formalisiertere Governance wechseln, kippt die Komplexität: Unit Economics müssen belastbar werden, Pricing-Entscheidungen brauchen Datenqualität, und Compliance wird von „später“ zu „jetzt“. Genau an diesem Punkt setzt Dexory an, ein Anbieter KI-gestützter Robotik für Lagerumgebungen. Die Berufung seines ersten CFO zeigt, wie stark die Finance-Funktion in Wachstumsunternehmen operativ, strategisch und risikobezogen greifen muss.
Bas Lustenhouwer erzählt dazu eine untypische Karrieregeschichte, die zugleich ein Lehrstück für Startup-Finanzierung ist. Früh in seiner Laufbahn wollte er eine CFO-Position, erhielt aber die Rückmeldung, ihm fehle „CFO experience“. Statt abzuwarten, bot er an, für Startups interim als CFO zu arbeiten – zunächst unbezahlt, um praktische Erfahrung aufzubauen. Diese „hands-on“-Strategie führte ihn in mehrere frühe Unternehmen, bis ein B2B-Diamanten-Marktplatz, Nivoda, zum Türöffner wurde. Dort wurde aus Interim-Verantwortung ein festes Mandat: mehr als sechs Jahre, mehrere Finanzierungsrunden und insgesamt über 100 Millionen US-Dollar Kapitalaufnahme.
Was an dieser Laufbahn auffällt, ist die Breite der Tätigkeiten. Lustenhouwer blieb nicht im reinen Finanz-Corridor, sondern arbeitete auch mit an operativen Themen wie Logistik und Kundenabwicklung. Ein anschauliches Beispiel aus der Nivoda-Zeit: Bei einem schweren Sturm wurden Versanddienstleister zeitweise unzuverlässig, und er organisierte Lieferungen per Fahrrad, um Kundenaufträge dennoch zu erfüllen. Diese Haltung passt zu seiner späteren Aussage, dass der CFO in frühen Phasen „Dreck an den Händen“ haben müsse. Für Unternehmen ist das relevant, weil Finance in Startups häufig ohne etablierte Prozesse startet und die Lernkurve direkt in Entscheidungen übersetzen muss.
Dexory befindet sich zeitlich im Einklang mit genau dieser Übergangsphase. Kurz vor Lustenhouwers Einstieg hatte das Unternehmen eine 165-Millionen-Dollar Series C angekündigt, mit dem Ziel, die KI-getriebene Produktentwicklung zu beschleunigen, kommerzielle Teams zu stärken und die Internationalisierung zu tragen. Dabei ist der CFO nicht allein dafür zuständig, dass Zahlen stimmen, sondern er muss die Entscheidungsarchitektur mitbauen: Welche Annahmen stecken im Plan? Wie wird Wachstum gegenüber Kapitaleinsatz priorisiert? Wie werden Risiken in Forecasts abgebildet, wenn Märkte volatil sind und Zahlungszyklen länger werden? Gerade in internationalen Rollouts zählt zudem saubere Governance, damit lokale Anforderungen und interne Kontrollmechanismen nicht auseinanderlaufen.
Technisch betrachtet kommt hinzu, dass Dexory autonome Robotik einsetzt, um in Echtzeit Daten aus Warehouse-Umgebungen zu erfassen und in operative Erkenntnisse zu übersetzen. Das verändert die CFO-Perspektive: Kosten entstehen nicht nur in klassische Bereiche wie Personal oder Infrastruktur, sondern auch in Sensorik, Datenpipelines, Modellbetrieb und kontinuierliche Optimierung. Im Vergleich zu rein softwarebasierten KI-Anwendungen sind die Datenquellen stärker an physische Prozesse gebunden, wodurch Fragen nach Datenqualität, Latenz und Betriebszuverlässigkeit unmittelbar in die Wirtschaftlichkeit hineinspielen. Wettbewerber in der Lagerautomatisierung – von spezialisierten Robotik-Anbietern bis zu stärker integrierten Warehouse-Automation-Plattformen – zeigen, dass Skalierung ohne stabile Betriebskennzahlen schwer wird.
Lustenhouwers erster operativer Fokus ist dabei „lean finance“: weniger Rollen, dafür gezielter. Vor seinem Start waren mehrere Stellen im Finance-Bereich offen; er reduzierte den Hiring-Plan auf wenige Schlüsselpositionen und verschob die Priorität weg von reiner Headcount-Expansion hin zu Effizienz. Seine Begründung knüpft an einen wichtigen Trend an: KI-Tools können manuelle Arbeit automatisieren, etwa bei Auswertungen, wiederkehrenden Prüfungen oder der Vorbereitung von Management-Reviews. Genau hier liegt die Brücke zwischen Karriereprinzip und Unternehmenskultur. Gleichzeitig rückt die Regulatorik in den Mittelpunkt: In der EU betreffen Datenschutz und Systemsicherheit (DSGVO, NIS2) sowie Anforderungen aus dem EU-AI-Umfeld die Art, wie Daten verarbeitet und KI-Systeme in Produktion betrieben werden. Für Finance heißt das auch: klare Nachweise, Audit-Trails und Risikobewertung, bevor ein Rollout „global“ skaliert.
Der Markt liefert zusätzliche Spannung, obwohl das Makroumfeld nicht überall freundlich ist. Branchenberichten zufolge stieg die Nachfrage nach Warehouse-Automation 2025 trotz Unsicherheit, unter anderem um 7% laut einer Marktanalyse von Interact Analysis. Als Treiber gelten wachsende Komplexität in Lagerstrukturen, der Ausbau des E-Commerce und der Bedarf an Supply-Chain-Transparenz. Für Dexory formuliert Lustenhouwer daraus eine Chancenlogik: Unruhe erhöht die Bedeutung verlässlicher Bestandsinformationen. Das ist im Kern auch eine Erwartungshaltung, die CFOs verstehen müssen: Wenn Lieferketten gestört sind, entscheidet die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Daten über die Fähigkeit, Kosten zu kontrollieren und Kundenerwartungen zu erfüllen. Finance wird damit zum Beschleuniger, nicht zum Bremser.
Mit Blick nach vorn ist die wahrscheinlichste Entwicklung, dass CFOs in solchen KI-Robotics-Unternehmen noch stärker zu „strategischen Partnern“ der Founder werden – insbesondere bei Pricing, langfristiger Planung und Unit Economics. Der Unterschied zu früheren CFO-Generationen liegt weniger im Verantwortungsbereich und mehr in der Infrastruktur: Modellbetrieb, Automatisierungsgrad und Datenflüsse werden zu Planungsvariablen. Wer als Unternehmen jetzt investiert, muss außerdem früh klare Schnittstellen zwischen Finance, Engineering und Operations definieren, damit KI-gestützte Erkenntnisse nicht in Silos enden. Für Entwickler und Finance-Teams entsteht daraus eine neue Art von Opportunity: KI-gestützte Prozesse müssen so gestaltet werden, dass sie sowohl wirtschaftlich als auch prüfbar bleiben – und damit Skalierung in der Praxis tragen.
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