Gelebte Erfahrungen aus dem Bau und der Einführung von KI — geteilt.

Ich habe Dinge gebaut, bevor ich dafür qualifiziert war. Mit sechzehn betrieb ich aus meinem Zimmer heraus einen kleinen Versandhandel für Nachtsichtgeräte — Produktbeschreibungen, Kundenservice, Logistik, alles, weil sonst niemand da war. Später, während meines Medizinstudiums, entwickelte ich ein Kartenspiel für Medizinstudierende und Ärzte, das tausende Mal verkauft, ausgezeichnet und in der Presse besprochen wurde. Damals dachte ich an nichts davon als Unternehmertum. Ich folgte einfach dem, was mich interessierte. Das Muster wird erst rückblickend sichtbar: Ich habe immer Dinge gebaut. Nur sind die Einsätze über das letzte Jahrzehnt immer höher geworden.

Mit zwanzig diente ich als Reserveoffizieranwärter der Luftlande-Infanterie in der Division Spezielle Operationen der Bundeswehr und schloss als Jahrgangsbester ab — vierzig Soldaten unter Feldbedingungen zum ersten Mal eigenverantwortlich geführt. Es folgte das Medizinstudium im Saarland, parallel ein Master of Science in Public Health an der London School of Hygiene & Tropical Medicine, später ein Master of Public Policy in Oxford sowie ein Postgraduate Diploma in Entrepreneurship an der Universität Cambridge.

Strategisch geplant war davon nichts. Man hatte mir, wie den meisten mit gutem Studienabschluss, beigebracht: bleiben Sie bei einem Thema und gehen Sie in die Tiefe. Ich tat das Gegenteil. Ich hatte breite Neugier und eine hartnäckige Vorliebe dafür, Dinge auf Weltklasse-Niveau zu machen statt auf domänenüblichem. Für viele in meinem Umfeld sah das damals nach Unfokussiertheit aus. Erst heute — wo die Arbeit, die Wirkung erzielt, zunehmend darin besteht, Disziplinen zu verknüpfen, die nicht offensichtlich zusammengehören — hat sich die Breite als echtes Kapital erwiesen. Geplant war das nicht. Ich bin meinem Interesse gefolgt.

Mir wurde beigebracht, fokussiert zu bleiben. Ich habe das Gegenteil getan — und die Breite hat sich als das eigentliche Kapital erwiesen.

Nach den Studien stieg ich ins Gründerteam von smart Helios ein, dem ersten Digital-Health-Venture innerhalb der Helios-/Fresenius-Klinikgruppe. Von dort ging ich zu FoundersLane als Equity Partner und Chief Medical Officer, half mit, einen der größten europäischen Corporate Venture Builder mit aufzubauen, und blieb bis zur Übernahme durch Creative Dock im Jahr 2022. Parallel beriet ich Unternehmen im europäischen Digital-Health-Ökosystem, darunter Wellster Healthtech, wo meine Arbeit zu einem neunstelligen Exit beitrug.

Dann kam Halitus. Ich gründete ein medizinisches Diagnostikunternehmen, schloss eine Pre-Seed-Runde über eine Million Euro ab — unter anderem mit Roche über RoX Health — und arbeitete dreieinhalb Jahre daran. Der Markt entwickelte sich nicht schnell genug für die Technologie, und 2025 habe ich die Firma geordnet abgewickelt — nachdem ich eine Wohnung verkauft hatte, um die Runway zu verlängern, weiter als der Markt zu geben bereit war. Es hat wehgetan. Es hat mich Geld, Zeit und ein ernsthaftes Stück Selbstzweifel gekostet. Es hat mir auch mehr über das Bauen, Finanzieren und Timing eines regulierten Geschäfts beigebracht als jedes der erfolgreichen Kapitel zuvor. Diese Phase hat sich als die nützlichste Schule erwiesen, die ich als Operator je hatte. Die Lehren sind heute in allem sichtbar, was ich tue.

Aiomics ist der Beweis. Wir bauen klinische Intelligenz für europäische Klinikverbünde — Software, die Patientendaten korrekt hält, während Krankenhäuser KI immer mehr Dokumentationslast übernehmen lassen. Sie läuft unter DSGVO und gewöhnlicher klinischer Datengouvernanz. Schon im Pre-Seed pilotieren wir mit einigen der größten Klinikgruppen in drei Ländern; die Master Service Agreements bewegen sich auf einen siebenstelligen ARR zu. Die Traktion liegt teils am Problem, das wir lösen — groß und spürbar. Und teils daran, dass ich diese Firma mit den Lehren von Halitus im Raum baue. Wir haben ein starkes internationales Team. Wir gewinnen Kunden, die die meisten Firmen erst zur Series A zu Gesicht bekommen. Der Kontrast zum vorherigen Kapitel entgeht mir nicht.

Neben Aiomics habe ich angefangen, als Business Angel zu investieren, mit ersten Ergebnissen, die mich positiv überrascht haben. Ich berate führende Investoren, darunter Speedinvest, und arbeite mit Private-Equity-Häusern und M&A-Boutiquen an Health- und KI-Mandaten.

Ich schreibe, ich spreche, und ich unterrichte weiter — denn das Erklären dessen, was ich lerne, ist meine Art sicherzustellen, dass ich es tatsächlich gelernt habe.

Zwei Dinge, über die ich gerne früher Klarheit gehabt hätte.

Zwei Muster haben sich über alles hinweg gehalten.

Das erste habe ich spät verstanden. Den größten Teil meiner Karriere habe ich genau auf die Arbeit gesetzt, die KI nun zu leisten beginnt — Ausführung, Analyse, die sichtbare technische Schicht. Genau dafür war ich ausgebildet, dafür wurde ich belohnt. Erst im unternehmerischen Kapitel habe ich begonnen zu verstehen, wie viel der eigentlichen Hebelwirkung in genau den Teilen liegt, die ich ignoriert hatte: das Problem richtig fassen, das Team auswählen, die Bedingungen für gutes Urteilsvermögen schaffen, entscheiden, was die Kundin erreicht. Die Erkenntnis kam spät und unter Druck, was wahrscheinlich die einzige Form ist, in der sie überhaupt kommt. Sie ist auch die Erkenntnis, zu der KI gerade alle zwingt — auf einer schnelleren Uhr.

Das zweite ist: länger als vernünftig nah an den Details zu bleiben ist die konsistenteste Maßnahme zum Kapitalaufbau, die ich gesehen habe — quer durch Chirurgie, Militär, Gründerteams, Beratung und Schreiben. Die Gründer, die noch immer durch die Werkshalle gehen, obwohl sie es nicht mehr müssen. Die Klinikerinnen, die weiter Patienten sehen, obwohl der Titel es längst nicht mehr vorsieht. Die Investoren, die die Originaldokumente noch selbst lesen. An den meisten Tagen ist das der langsamere Weg, über Jahre der deutlich schnellere. Ich arbeite bewusst so, und das meiste, wofür ich öffentlich werbe, ist eine Variante dieses Arguments.