KI-Startups: Allein gründen ist leicht, im Duo ist man stärker

Immer mehr Startups entstehen ohne Mitgründer. Ende Mai 2026 meldete Stripe, dass 63 Prozent der im zweiten Quartal über Atlas gegründeten Unternehmen einen einzelnen Gründer hatten, ein Rekordwert. Auch die Umfrage State of Startups 2026 von Supabase unter 2.000 Gründern zeigt den Trend: 61 Prozent geben an, dass KI mehr als die Hälfte ihres Codes schreibt. Bei nicht technischen Gründern überlassen 54 Prozent der KI sogar mehr als drei Viertel.

Die technische Hürde ist damit deutlich gesunken. Wer eine Idee und einen Coding-Assistenten hat, baut in Wochen, wofür früher ein Entwicklerteam und eine Finanzierungsrunde nötig waren. Genau darin liegt das Problem.

Wenn jeder bauen kann, reicht das Produkt nicht

Was eine Person in wenigen Wochen bauen kann, kann auch der Wettbewerber bauen – mit denselben Modellen und Werkzeugen. Programmierfähigkeit schützt Vorreiter nicht mehr. Der Wettbewerb wächst entsprechend: Die Übersicht von France Digitale und Sopra Steria Ventures zählt 2026 in Frankreich 1.114 KI-Startups, vor einem Jahr waren es 750.

Die Folge sind Dutzende fast identische Tools pro Anwendungsfall, beeindruckende Demos und Produkte, die dem echten Praxiseinsatz keine Woche standhalten. KI hat das Bauen leicht gemacht, nicht aber die Frage, was gebaut werden soll. Ein Sprachmodell hat einen großen Teil des Internets gelesen, aber nie einen Vormittag in einem Maklerbüro, auf einer Baustelle oder in einem Lager verbracht. Es weiß nicht, welche Zahl Kunden zuerst prüfen oder welchen Prozessschritt alle stillschweigend umgehen.

Das erfolgreiche Duo: Praxis und Technik

Der Autor arbeitet nach eigenen Angaben mit einem Branchenprofi an einer Plattform zur Immobilienanalyse und -bewertung. Die technische Seite komme dank KI schnell voran, den Wert des Produkts liefere der Experte: was Investoren tatsächlich ansehen, welche Quellen verlässlich sind, was eine Schätzung zeigen muss, damit man ihr glaubt.

KI senkt die Kosten der Entwicklung, ersetzt aber nicht den technischen Part. Dessen Aufgabe verändert sich: Systeme entwerfen, die im Betrieb bestehen, entscheiden, was der KI überlassen und was menschlich kontrolliert wird, und Praxiswissen in verlässliche Software übersetzen.

Die Startups, die in den kommenden Jahren herausstechen, werden demnach nicht die sein, die am schnellsten programmieren, sondern die, die eine Branche am besten kennen, die daraus entstehenden Daten besitzen und genug Vertrauen genießen, um im Kerngeschäft ihrer Kunden zu laufen. Für Fachleute mit einer lange gehegten Softwareidee war die technische Hürde nie niedriger – und ihr Praxiswissen nie wertvoller.