Wie ein deutscher Gründer mit seinem KI-Startup 4,7 Millionen Dollar in einer Woche einsammelte – und warum Deutschland bei Voice AI den Anschluss verliert.
Leonard Schmedding, KI-Experte und Co-Founder von Everlast AI, sprach mit Kevin Wu, Gründer und CEO von Leaping AI, einer der ersten selbstverbessernden Voice Agent Plattformen weltweit. Wu ist in Kanada geboren, in Deutschland aufgewachsen, studierte Computer Science an der TU München und arbeitete drei Jahre als Associate bei Boston Consulting Group. 2023 gründete er sein Startup in Deutschland – doch nach über 50 Absagen von deutschen Investoren wagte er den Sprung ins Silicon Valley. Nach der Aufnahme bei Y Combinator verdoppelte sich der Umsatz innerhalb von zwei Monaten – mehr als im gesamten Jahr zuvor in Deutschland. Beim Fundraising absolvierte Wu fünf Tage lang täglich 14 Meetings in 30-Minuten-Blöcken und sammelte 4,7 Millionen Dollar in nur einer Woche ein. Heute automatisiert Leaping AI Callcenter mit über 100 menschlichen Agenten und hat die 1-Million-Dollar-ARR-Marke überschritten.
Die Flucht aus Deutschland: 50 Absagen später ins Valley
"Vor einem Jahr habe ich probiert, in Deutschland 500.000 € Risikokapital aufzunehmen", erzählt Wu. "Ich war relativ gut vernetzt – BCG-Netzwerk, CDTM-Netzwerk, wo Personio, Bordo, Monzo und Trade Republic entstanden. Aber am Ende musst du trotzdem überzeugen – und es war immer schwer, einfach 500.000 zu bekommen."
Die Frage, die sich jeder stellt: Was mache ich falsch? Warum kommen andere durch und ich nicht?
Die Antwort kam im Silicon Valley: "Als wir ins Valley kamen, haben wir Y Combinator gemacht – und dort dann innerhalb von einer Woche vier Tagen fast 5 Millionen Dollar aufgenommen."
Die zwei Gründe für den Exodus
Grund #1: Ambition
"In Deutschland ist die Ambition ein bisschen gedeckelt. Man macht ein Unternehmen, möchte für sich was Gutes aufbauen, für seine Mitarbeiter, gute Profite, gute Margen – was auch sehr schön ist."
Aber: "Hier in den USA denkt man noch mal ein bisschen größer. Es ist so ein bisschen: Get rich or die trying. Man probiert hier wirklich ein sehr sehr großes Unternehmen aufzubauen."
Die Metapher: "Ich sehe es wie: Spiele ich Bundesliga oder Champions League? Klar, in der Bundesliga ist es herausfordernd, man hat Spaß, verdient gutes Geld. Aber wenn man sich wirklich mit den Lionel Messis der Welt messen möchte – dann ist Silicon Valley einfach was ganz anderes."
Die Dimension: "Anthropic, also Claude, soll in der nächsten Runde mit 170 Milliarden bewertet werden – was wahrscheinlich mehr wert ist als alle deutschen Startups zusammen."
Grund #2: Finanzierung
"Ein Jahr lang probiert, 500.000 € zu bekommen – über 50 Absagen. Dann im Valley: 4,7 Millionen Dollar in vier Tagen."
Die Erkenntnis: "Es gibt einfach gewisse Sachen, die hier im Valley noch mal ein bisschen einfacher sind. Am Anfang braucht man Finanzierung, weil man nicht profitabel ist. Das ist normal. Und den Support findet man hier viel mehr als in Deutschland."
Das Feedback aus Deutschland: Von Kritik zu heimlicher Bewunderung
Phase 1: Von BCG zum Unternehmer
"Es ist überhaupt nicht üblich, dass man in Deutschland ein Unternehmen gründet als Person aus der Unternehmensberatung."
Die versteckte Wahrheit: "Im Geheimen, hinter verschlossenen Türen wollten 80% der Freunde bei BCG ein Unternehmen gründen. Aber sie können es einfach nicht."
Warum nicht? Drei Gründe:
1. Keine technischen Co-Founder
"Sie kennen keine technischen Leute. Sie haben BWL studiert, machen weiter BWL bei BCG. Aber für ein KI-Produkt – und der Großteil der Startups ist KI – musst du einen technischen Mitgründer haben."
2. Keine Geschäftsideen
"Bei BCG bist du sehr high-level unterwegs. Um eine Geschäftsidee zu haben, musst du aber sehr tief in Unternehmensprozessen sein. Weil du so high-level unterwegs bist, findest du den Workflow nicht."
3. Der Angstfaktor
"In Deutschland und besonders bei Leuten mit guter Uni bist du darauf bedacht, keine Fehler zu machen. Bei BCG wirst du belohnt, keine Fehler zu machen."
Das Problem: "Du kannst sechs Sachen sehr gut machen. Wenn du in einer Sache sehr schlecht bist – bist du raus. Wenn du nicht präsentieren kannst, bist du raus."
Im Startup: "Wirst du belohnt, ein Risiko einzugehen, all-in zu gehen. Du kannst 20 Millionen Schwächen haben – wenn du in einer Sache sehr gut bist, bezahlen die Leute dafür."
Der Mindset-Shift: "Das macht vielen Angst. Die sind darauf bedacht, keine Fehler zu machen. Im Startup bist du erstmal Nobody und musst dich auf eine Stärke besinnen."
Das Feedback-Problem
"Bei BCG bekommst du alle sechs Monate eine Bewertung und fühlst dich gut. Beim Startup bekommst du jeden Tag eine Bewertung vom Markt – der dein Produkt nicht kaufen möchte."
Die harte Wahrheit: "Du musst stark bleiben. Vielleicht nach drei Jahren, wo keiner dich kaufen möchte, hast du deinen Durchbruch."
Die YouTube-Analogie: "Dein Kanal auch – die ersten zehn Videos hatten nicht viele Views. Wenn du aufgibst, wirst du es nie groß schaffen. Bei BCG bist du beim ersten negativen Feedback schon raus."
Phase 2: Von Deutschland nach Silicon Valley
Das initiale Feedback: "Viele sagten: 'Was machst du da? Warum gründest du? Wir machen jetzt ein MBA oder gehen zu Bosch.' 'CEO von Leaping – einem Unternehmen, das noch nicht mal existiert?'"
Heute: "Ich bekomme so viele Nachrichten. Es ist nicht mal Respekt. Ich spüre: Sie hätten, sie wollten, sie würden es gerne selber machen – können es aber nicht."
Die Mischung: "Respekt + 'Ich bin traurig, dass ich es nicht selber machen konnte' + 'Ich würde es gerne eines Tages machen.'"
Wus Mission: "Ich kreiere in Deutschland ein bisschen dieses Gefühl unter ambitionierten Leuten: Macht's einfach."
Der Weg nach Silicon Valley: Die drei Kriterien für Millionen
Wie kommt man überhaupt zu Y Combinator? Und dann zu 4,7 Millionen Dollar?
Die harte Realität
"Pro Batch – das ist viermal im Jahr – nehmen sie 200 Unternehmen auf und finanzieren sie mit 500.000 Dollar. Davon sind vielleicht drei bis vier deutsche Startups."
Aufs Jahr gerechnet: 15-20 deutsche Startups insgesamt.
"Das heißt, es ist nicht einfach – aber kein Rocket Science."
Die drei Kriterien für Y Combinator
Kriterium #1: Sei technisch stark
Die harte Regel: "Wenn du ein Team von zwei BWLern bist – irgendwo in Bielefeld – hol dir einen technischen Co-Founder."
Warum? "Y Combinator glaubt, dass man technischen Leuten mehr über Business beibringen kann als Business-Leuten über Tech."
Die Statistik: "In meinem Batch gab es 50-mal mehr Software-Engineers als MBAs."
Überspringe diesen Schritt nicht: "Jeder kann ein krasser Tech-Co-Founder werden. Du musst auf GitHub beweisen, dass du ein krasser Coder bist. Jeder kann deinen Code einsehen – dass du einer der Top-Contributors bist."
Der Weg: "Mach den Udacity-Kurs und dann einfach hustlen."
Kriterium #2: Verkaufe dich als SF-Startup
Die Zahl: "Startups, die in SF bleiben, haben zweimal so eine hohe Wahrscheinlichkeit, Unicorns zu werden."
Das Gesetz der großen Zahlen: "Wenn du 6.000 Startups anschaust – es ist einfach so, dass Startups in Silicon Valley zweimal höhere Erfolgswahrscheinlichkeiten haben."
Die Konsequenz: "Wenn du dich als SF-Startup verkaufst, hast du eine 50% höhere Wahrscheinlichkeit reinzukommen."
Die Statistik: "90% aller Startups in Y Combinator sind based in SF – nicht based in USA, based in SF."
Wie verkaufst du dich als SF-Startup?
"Du holst ein Flugticket für zwei Monate. Während du dich bewirbst, bist du physisch based in SF. Wenn du ein Interview bekommst – based in SF. Wenn du angenommen wirst, sagst du klar: 'We are based in SF and we will be based in SF.'"
Die Logik: "Wenn du angenommen wirst, dann bist du auch based – weil du das Geld hast, das Visum hast und literally based in SF bist."
Der Trick: "Es ist nicht mal eine Lüge. Du bist physisch based in SF und wirst auch based bleiben. Wenn du eine Ablehnung bekommst – fliegst du einfach nach Hause. Interessiert dann keinen mehr."
Kriterium #3: Tiefe Industrieexpertise
Die Story, die YC liebt: "Ich habe bei Google an Problem X gearbeitet – und jetzt gehe ich in Industrie Y, löse Problem X für alle mit Solution Z. Habe idealerweise schon in meinem alten Unternehmen dieses Problem gelöst."
Warum das wichtig ist: "Dann bist du absoluter Industrieexperte. Du bist nicht nach 12 Wochen Ideation auf irgendeiner Idee – sondern Experte."
Der Flexibilitäts-Bonus: "Wenn ich technisch bin, gibt mir das die Flexibilität zu sagen: 'Hey, wenn diese Idee nicht funktioniert, kann ich auch eine andere machen – weil ich das nachbauen kann.'"
Die brutale Wahrheit: "YC hat mehr Ideen in ihrer Datenbank als Sand am Strand. Die publizieren sogar Ideen alle drei Monate mit 'Request for Startup'. Die haben zu viele Ideen – und brauchen technische Teams, die sie umsetzen."
Der Nicht-YC-Weg
"Drei Monate nach SF fliegen, da sein, Hackathons machen, Leute kennenlernen, Finanzierung aufnehmen, dich als US-Startup verkaufen."
Der Trick: "Du bist in dem Moment based in SF. Probiere US-Kunden zu bekommen. Sobald du Funding hast, ist alles viel einfacher – weil du dich für One Visa bewerben kannst, für spezielle Talente."
Die positive Spirale: "Wenn du Funding hast, gutes Gehalt hast, jemanden überzeugt hast – das sind alles positive Anreize."
Die 90-Tage-Regel: "Jeder kann einfach mit so einem deutschen Touristenvisum 90 Tage hinfliegen, hustlen und schauen, wo man am Ende der 90 Tage ist."
Die drastischen Unterschiede: Deutschland vs. Silicon Valley
Unterschied #1: Arbeitsmoral
Silicon Valley am Wochenende: "Du gehst nicht in den Park, du gehst nicht feiern – du bist am Laptop."
Die Realität: "Alle YC-Freunde treffen uns sonntags zum Mittagessen. Ich frage: 'Was machst du jetzt?' Sie sagen: 'Ich gehe zurück zum Arbeiten.' Mittagessen kann nicht lange gehen – die Leute müssen zurück."
Deutschland: "Berliner Sommer – jeder ist im Park. Wenn du nicht im Park bist, fühlst du dich schlecht."
Silicon Valley: "Hier ist niemand im Park. Alle sind nur am Hustlen. Klar, Work-Life-Balance ist nicht vorhanden. Könnte schlecht sein."
Aber: "Wenn du Mitte 20, 30 bist, motiviert bist und hart arbeiten willst – dann willst du das auch. Es ist unglaublich motivierend, wenn alle anderen hart arbeiten."
Unterschied #2: Globale Reichweite
"Gründerszene – liest nur in Deutschland. Wenn du es schaffst, einen TechCrunch-Artikel zu bekommen – das liest die ganze Welt."
Das Voice-AI-Beispiel: "Es gibt Influencer in Dubai, Australien, Zypern – aber mit welchen Tools bauen die? Retail, Vapi – alles Silicon Valley Tools. Das heißt: Innovationen aus Silicon Valley werden dann von lokalen Leuten verbreitet."
Die Ausnahmen: "11Labs, Lovable – das sind wirkliche Ausnahmen."
Die Frage: "Willst du der nächste Lovable oder 11Labs sein – oder einer der vielen Silicon Valley Startups, die einfach eine höhere Wahrscheinlichkeit haben zu gewinnen?"
Unterschied #3: Die Kritik-Kultur
Kevin bestätigt, was Cyriac Roeding (ebenfalls im Everlast AI Interview) sagte:
In Deutschland: "Bist du besonders intelligent, wenn du andere besonders gut kritisieren kannst."
In den USA: "Get rich or die trying. Man probiert wirklich, ein sehr sehr großes Unternehmen aufzubauen."
Die Konsequenz: "Es erhöht natürlich die Chance, dass man nicht erfolgreich ist. Aber ich bin 28 und habe Lust auf sehr sehr große Sachen."
Voice AI: Der unterschätzte Markt
Der Ursprung: Ein Praktikum bei Amazon
"Ich habe bei Amazon ein Praktikum gemacht. Einen Tag im Lab – einfach im Callcenter. Amazon legt Wert auf Customer Centricity."
Die Erkenntnis: "Ich habe gemerkt: Es ist ein sehr undankbarer Job, sehr repetitiv. Leute werden gemonitort, wenn sie auf die Toilette gehen. Einfach ein Job, der nicht dankbar ist."
Kolumbien: "Ich habe ein halbes Jahr in Kolumbien gelebt, um Spanisch zu lernen. Jeder junge Mensch dort hat mal in so einem Callcenter gearbeitet – einer der einzigen Jobs, die günstiger angeboten werden als in den USA."
Die Leute dort: "Haben mir gesagt, wie sie es hassen."
Der Gedanke: "Hey, ist einfach eine sehr gute Chance, das zu automatisieren."
Der Zeitpunkt: Anfang 2023
"Ich bin seit fast Anfang 2023 in dem Markt – als ich noch bei BCG war. Da war ChatGPT noch nicht mal draußen."
Die Herausforderung: "Am Anfang war nicht mal klar, ob Voice überhaupt funktioniert. Damals war es mit GPT-3.5 – absolut sehr sehr schlecht in der Logik. Eleven Labs war am Anfang."
Die Demos: "Haben kaum funktioniert. Damals war nicht mal klar, ob es überhaupt funktioniert."
Heute: "Mittlerweile ist es sehr viel klarer. Es gibt extrem viele Leute in dem Markt."
Der harte Wettbewerb: Leaping AI vs. die Big Player
Die Positionierung: Mittelmarkt-Champion
"Wir fokussieren uns auf mittelgroße und große Unternehmen in Deutschland – mit Hilfe unserer flexiblen Plattform für Kundenservice, Lead-Qualifizierung und Terminbuchung."
Die drei Wettbewerber-Kategorien
Enterprise: Zu teuer
Die Player: Cognity, Paloa
Das Problem: "Du musst teilweise 50.000 € Plattformgebühr zahlen. Einfach so. Nicht mal gebunden an Calls – eine Strafgebühr, um das Privileg zu haben, die Platform zu nutzen."
Für wen sinnvoll: "Außer du bist Allianz oder Deutsche Bank – ist Paloa oder Cognity einfach zu hochpreisig."
SMB: Zu limitiert
Die Player: Fonio
Das Angebot: "Starten mit 300 € pro Monat – aber recht limitiert von der Benutzung."
Die Einschränkung: "Du hast eine Textbox, wo man Prompts eingibt. Okay für einen digitalen Rezeptionisten mit 20 Calls pro Tag. Aber sobald es komplexer wird, kannst du das mit diesen einfachen Tools nicht erstellen."
Das Beispiel: Ein Reiseunternehmen-Flow:
- Buchungsnummer fragen
- Buchung suchen
- Prüfen: Innerhalb Stornierungsfrist?
- Verschiedene Stornierungsoptionen
- 25% Rabatt-Optionen
"Das sind unglaublich komplexe Vorgänge, die mit One-Prompt-Tools nicht dargestellt werden können – weil es den Kontext-Window sprengt oder zu Halluzinierung führt."
Leaping AI: Die Mittelmarkt-Lösung
Die Zielgruppe: "Alles ab 300 Calls bis 2.000+ pro Tag."
Die Lösung: "Drag-and-Drop-Builder, den man mit normaler Sprache promptet. Man hat verschiedene Konversationsstufen – jede ist ihre eigene Box oder ihr eigener Prompt."
Das Beispiel: "Hier soll nur der Kunde authentifiziert werden. Dann gibt man die Bedingung, wo es in den anderen Strang geht."
Der Vorteil: "Mit unserer Plattform kann man eine größere Bandbreite an komplexen Flows machen – was besonders für mittelgroße und große Callcenter relevant ist."
Die Enterprise-Features, die SMBs nicht brauchen
Fallbacks: "Wenn ein LLM scheitert, wechseln wir automatisch auf ein Fallback-LLM. Wenn Text-to-Speech scheitert, wird automatisch auf einen anderen Anbieter gewechselt."
Die Garantie: "99,5% der Anrufe finden statt – keine Downtime."
Enterprise-Support: "Wir haben Pre-Deployment-Engineers, die sich darum kümmern."
Der Unterschied zu SMB-Anbietern: "Bei einigen brauchst du eine Demo. Glaube, es gibt keine Pilotphase – du musst einfach 300 € zahlen und hoffen, inshallah, dass es funktioniert."
Bei Leaping: "Wir helfen dir beim Aufsetzen. Du erfährst, wie es funktioniert. Du hast eine Pilotphase. Wir schauen, ob es funktioniert – sehr günstig. Nur dann rollen wir aus."
Die killer-Partnerschaften
In Deutschland: Zusammenarbeit mit Sitel (größter BPO Deutschlands), Genesys, Homday
"Die benutzen unsere Plattform, um Konversationen aufzubauen und an ihre Kunden zu verkaufen."
Warum Leaping? "Unsere Plattform ist sehr gut für BPOs gedacht. White-Label-fähig. Attraktiver Preis."
Die Konkurrenz: "Die wurden von Paloa gepitcht. Paloa hat ein BPO-Partnership-Team – aber viel zu teuer. Diese 50.000 € Strafgebühr, bevor du überhaupt einen Kunden hast."
Der Datenschutz-Vorteil
"Wir sind vollkommen datenkonform als einer der wenigen Player."
Das Problem der Big Player: "Retail – ich bin nicht sicher, ob die europäische Server haben. 11Labs – bis vor kurzem auf jeden Fall nicht. Ich weiß nicht, ob aktuell."
Der reale Fall: "Wir haben Kunden, die von 11Labs zu uns gekommen sind – weil nicht klar war, ob 11Labs vertraglich sicherstellen konnte, ob sie Server in Europa haben."
Die Einschränkung: "Im Enterprise-Plan geht es vielleicht. Für den normalen Kunden nicht."
Die kontroverse Wahrheit: Null technische Differenzierung
Kevin wird jetzt ehrlich – brutal ehrlich.
Die Aussage, die niemand hören will
"Auf der Ebene von KI Voice Bots gibt's absolut null Differenzierung technisch. Null."
Die Begründung: "Das erstreckt sich sogar über verschiedene vertikale Industrien. Hier in den USA gibt's unglaublich viele Voice Bots: AI für Home Services, für Car Dealerships, für Real Estate."
Die Realität: "Was sind das für Use Cases? Ich beantworte Fragen, ich mache Termine, ich qualifiziere. Das sind dieselben drei Use Cases."
Die Konsequenz: "Ich als genereller Anbieter kann genauso eine gute Lösung anbieten wie so ein Voice AI für Home Service. Die machen am Ende auch nur Appointment-Setting."
Das Vertikal-Problem
"Es gibt absolut null Differenzierung. Am Ende wird es beschränken, wie groß diese Unternehmen sein werden – weil du in diesem Vertical nur X Marktgröße hast."
Das strategische Problem: "Gleichzeitig werden alle großen horizontalen Player vertikale GTM-Teams aufbauen: 'Hey, ich habe ein Sales-Team, das sich nur auf Homes fokussiert.'"
Die Folge: "Die werden mit der gleichen Lösung ankommen – und deine Marktanteile wegnehmen. Mit Skalierung wahrscheinlich günstiger, weil sie Infrastrukturkosten bündeln."
Das Fazit: "Ich sehe die Switching Costs als sehr gering. Das ist sehr kritisch für verschiedene Verticals."
Die Ausnahme: "Wenn du sehr tief in Medical Billing drin bist – okay, Ausnahme. Aber bei Travel, Real Estate – absolut null technische Differenzierung."
Die langfristige Strategie
Strategie #1: Vertikale Integration
"Eine Vision: Wir gehen von digitalen Mitarbeitern zu Callcenter-Software. Was jetzt Talkdesk oder kleinere Player sind."
Der Move: "Ich biete nicht nur digitale Mitarbeiter an, sondern auch die Infrastruktur – weil du einen Shift hast von mehr Menschen zu mehr digitalen Mitarbeitern."
Der Gegen-Move: "Die Callcenter-Software-Player wollen den gegenteiligen Move machen. Nice hat z.B. Cognity gekauft."
Die Vision: "Ab einer gewissen Skalierung kannst du als KI-Voice-Anbieter auch Telefonie anbieten, dann Chat – dann bist du viel vertikaler integriert."
Der Differentiator: "Dann unterscheidest du dich: 99,9% Reliability, mehr Features, sehr gutes Enterprise-Sales-Team."
Die ehrliche Frage: "Zwischen Nice, Genesis, Avaya, Talkdesk – was sind die wirklichen Unterschiede? Hier und da ein paar mehr Features und persönliche Beziehung. Aber mit allen kannst du dein Callcenter bedienen."
Strategie #2: Business Model Innovation
"Nicht nur KI Voice Bot – sondern wie kann ich noch mehr Wert generieren?"
Das Beispiel: AI Warm Transfers
"Wir haben sehr viele Kunden im Insurance-Callcenter-Bereich in den USA. Paper Call ist ein sehr großes Ding – extrem viel Lead-Qualifizierung."
Die Idee: "Nicht nur den KI-Voice-Bot-Teil anbieten, sondern AI Warm Transfers."
Was sind Warm Transfers? "Wenn du ein Gesundheitsversicherungsunternehmen bist oder Lebensversicherung verkaufst – du brauchst Leads."
Das Angebot: "Ich kann dir Warm Transfers viel günstiger anbieten als ein normaler Lead-Vendor mit Callcenter oder nur Kontaktdaten."
Der Vorteil: "Jemand ruft bei dir an, der schon mit AI vorqualifiziert wurde. Du zahlst mir mehr als für nur Kontaktdaten – aber weniger als für Callcenter, weil ich KI einsetze."
Die Transformation: "Wir bieten aktuell KI Voice Bots für diese Industrie an. Aber ich könnte Full-Stack machen – den kompletten Lead-Generierungsprozess. Dann Leads verkaufen."
Der Umsatz-Boost: "Dann werde ich nicht mehr pro Minute oder Call bezahlt – sondern pro Lead. Das können 30 Dollar pro Lead sein."
Die Marge: "Im Hintergrund hast du diese Cent-pro-Minute-Callcenterkosten."
Strategie #3: Das Finanzierungs-Game
"Man muss auch sagen: Am Ende ist es ein Finanzierungs-Game. Man kann nur das bauen, was Paloa bauen kann, wenn man genauso viel raised."
Die Realität: "Ich kann nicht Bootstrap dahin kommen, was Paloa an Features gebaut hat. Das sind echt viele Features."
Die Notwendigkeit: "Das kann man nur bauen, wenn man Finanzierung hat."
Die Selektion: "Langfristig auch ein Game: Wer kann diese Finanzierung machen? Wer kann sich gut pitchen? Investoren wollen auch nur die Top 3-4 funden."
Die natürliche Auslese: "Da wird's eine natürliche Marktselektion geben – wer kann genug raisen, um z.B. an Paloa ranzukommen?"
Der deutsche Markt: Attraktiver als die USA
Die überraschende These: Voice AI ist in Deutschland attraktiver als in den USA.
Warum? Der Outsourcing-Faktor
USA: "Kann nach Indien outsourcen. Sri Lanka. Die Leute sind günstiger in Indien als ein KI Voice Bot – kosten 3 Dollar."
Die Rechnung: "Runtergerechnet 2 Cent pro Minute. Das ist günstiger als jeder Voice Bot."
Deutschland: "Man kann nicht outsourcen. Nur nach Nearshore oder selbes Land."
Das Beispiel Lufthansa: "Kostet wahrscheinlich pro Minute 81 Cent. Wenn du günstiger bist, hast du noch große Marge – aber bist viel günstiger."
Das Fazit: "Der Painpoint ist in Deutschland größer."
Die technologische Realität
Auf Englisch: "LLMs sind schlauer. Speech-to-Text ist besser. Wir benutzen z.B. Deepgram – die haben ein extra Fine-Tuned-Model nur für Deutsch."
Auf Deutsch: "Die Technologie hat manchmal noch Probleme, E-Mail-Adressen oder Basics zu verstehen."
Das konkrete Problem: "Wenn ich buchstabiere: 'Mein Name ist K-E-V-I-N-21' – so ein Kennzeichen – dann gibt's auf Deutsch eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit für Fehler. Auf Englisch weniger."
Das Fazit: "Die Technologie ist in den USA ausgereifter – aber der Painpoint ist in Deutschland größer."
Die No-Regret-Moves für Unternehmen
Pilotphasen: "Es gibt Anbieter wie uns, die es gratis oder für geringen Anteil anbieten."
Außerhalb der Öffnungszeiten: "Am Wochenende, wenn Kundenservice-Mitarbeiter überlastet sind – besser KI als gar keiner, um den Kunden nicht zu verlieren."
Masse und Schnelligkeit: "Vergleichsplattformen – Kunde gibt Daten ein. Ein Mensch kann langsam sein, der Kunde findet eine andere Option."
Die Lösung: "KI Voice Bot ruft 5 Sekunden später an, vorqualifiziert, bucht Termin. Wenn es nicht klappt – ruft der Mensch zwei Stunden später an."
Die Vorteile digitaler Mitarbeiter: "Masse, Schnelligkeit. Bei gewissen Use Cases überwiegt das, auch wenn der Kunde vielleicht lieber mit Menschen sprechen würde."
Was Deutschland von Kevin Wu lernen kann
Kevin Wus Geschichte ist mehr als die eines erfolgreichen Gründers – sie ist ein Weckruf für Deutschland.
1. Die BCG-Falle: 80% wollen gründen, können aber nicht
Das Problem: "In der Unternehmensberatung, im Banking – viele ambitionierte Leute halten sich Optionen offen. Im Geheimen wollen 80% gründen. Aber sie können nicht."
Grund #1: Keine technischen Co-Founder
Grund #2: Keine Geschäftsideen (zu high-level)
Grund #3: Angst vor Fehlern
Die Deutschland-Mentalität: Keine Fehler machen = Erfolg
Die Startup-Mentalität: All-in gehen = Erfolg
Die Lektion: In Deutschland wird belohnt, wer perfekt ist. Im Startup wird belohnt, wer mutig ist.
2. Der Feedback-Unterschied
BCG: Alle sechs Monate Bewertung → Dopamin
Startup: Jeden Tag Bewertung vom Markt, der dein Produkt nicht kauft → Frustration
Die Fähigkeit, die in Deutschland fehlt: Stark bleiben über drei Jahre, in denen keiner kauft – bis zum Durchbruch.
3. Die Arbeitsmoral-Lücke
Berlin im Sommer: Jeder im Park
San Francisco am Sonntag: Mittagessen → zurück zum Arbeiten
"Work-Life-Balance ist nicht vorhanden. Könnte schlecht sein. Aber wenn du motiviert bist und hart arbeiten willst – dann willst du das auch."
4. Die Finanzierungs-Kluft
Deutschland: 500.000 € in einem Jahr, 50+ Absagen
Silicon Valley: 4,7 Millionen Dollar in vier Tagen
Die Dimension: Anthropic (Claude) wird mit 170 Milliarden bewertet – mehr als alle deutschen Startups zusammen.
5. Die Kritik-Kultur
Deutschland: Du bist intelligent, wenn du andere kritisieren kannst
USA: Du bist erfolgreich, wenn du es wagst
Kevins Beobachtung: "Ich kreiere in Deutschland ein bisschen dieses Gefühl unter ambitionierten Leuten: Macht's einfach."
Die drei wichtigsten Takeaways
1. Voice AI ist in Deutschland attraktiver als in den USA
Weil: Man kann nicht nach Indien outsourcen. Callcenter-Mitarbeiter kosten 81 Cent/Minute (Lufthansa) statt 2 Cent/Minute (Indien).
Die Chance: Wer jetzt Voice AI in Deutschland skaliert, besetzt einen Markt mit höherem Painpoint als die USA.
2. Technische Differenzierung ist eine Illusion
"Auf der Ebene von KI Voice Bots gibt's absolut null Differenzierung technisch."
Die drei Use Cases, die jeder bedient:
- Fragen beantworten
- Termine machen
- Leads qualifizieren
Wo man sich differenziert:
- Vertikale Integration (Callcenter-Software)
- Business Model Innovation (Warm Transfers statt nur Bots)
- Finanzierung (wer am meisten raised, baut am meisten Features)
3. Y Combinator ist machbar – wenn man die Regeln kennt
Die drei Kriterien:
- Technisch stark sein (oder technischen Co-Founder haben)
- Based in SF sein (auch wenn nur für 90 Tage mit Touristenvisum)
- Industrieexpertise haben (oder sehr gut framen können)
Die Statistik: 90% aller YC-Startups sind in SF – weil sie zweimal so hohe Erfolgswahrscheinlichkeit haben.
Drei konkrete Handlungsempfehlungen
1. Für angehende Gründer: Finde einen Tech-Co-Founder
Kevins Klartext: "Wenn du BWL studiert hast – überspringe diesen Schritt nicht. Hol dir einen technischen Mitgründer."
Warum? Y Combinator glaubt: Man kann Tech-Leuten Business beibringen. Aber nicht umgekehrt.
Der Weg: CDTM München, GitHub-Contributions, Hackathons, Udacity-Kurse
2. Für Unternehmen: Teste Voice AI jetzt
Die No-Regret-Moves:
- Pilotphasen (oft gratis bei Anbietern wie Leaping AI)
- Außerhalb der Öffnungszeiten (besser KI als gar keiner)
- Masse-Use-Cases (Vergleichsplattformen, Lead-Qualifizierung)
Die Realität: In Deutschland ist Voice AI attraktiver als in den USA – weil Outsourcing nicht geht und Callcenter teurer sind.
3. Für Investoren: Deutschland braucht mehr Mut
Die Statistik, die schmerzt: 500.000 € in einem Jahr in Deutschland vs. 4,7 Millionen Dollar in vier Tagen im Valley.
Das Problem: Deutsche Investoren wollen Perfektion. Amerikanische Investoren wollen Ambition.
Die Frage: Warum verliert Deutschland seine besten Talente ans Valley?
Fazit: Die Zukunft fliegt westwärts
Kevin Wus Geschichte ist ein Lehrstück über Deutschland im KI-Zeitalter:
Ein deutscher Gründer, der Computer Science an der TU München studierte, bei BCG arbeitete, in Deutschland gründete – und dann 50 Absagen bekam. Nicht weil die Idee schlecht war. Nicht weil das Team schlecht war. Sondern weil Deutschland nicht groß genkt.
Ein Startup, das in Deutschland kaum Umsatz machte – und dann im Valley innerhalb von zwei Monaten mehr Umsatz generierte als im gesamten Jahr zuvor.
Eine Finanzierungsrunde, die in Deutschland ein Jahr und 50 Absagen dauerte – und im Valley vier Tage: 4,7 Millionen Dollar.
Eine Erkenntnis: "Auf technischer Ebene gibt's null Differenzierung bei Voice AI. Am Ende ist es ein Finanzierungs-Game, ein Ambitions-Game, ein Arbeitsmoral-Game."
Die unbequeme Wahrheit
Deutschland verliert seine besten Köpfe ans Valley. Nicht weil sie Deutschland nicht mögen. Sondern weil sie dort zweimal so hohe Erfolgswahrscheinlichkeit haben.
Voice AI ist in Deutschland attraktiver als in den USA – weil man nicht nach Indien outsourcen kann und Callcenter teurer sind. Aber die meisten Tools kommen trotzdem aus dem Valley.
80% der BCG-Berater wollen gründen – aber können nicht, weil sie keine Tech-Co-Founder kennen, zu high-level für Geschäftsideen sind und Angst vor Fehlern haben.
Kevin Wus Appell
"Ich kreiere in Deutschland dieses Gefühl unter ambitionierten Leuten: Macht's einfach."
Sein Rat: "Jeder kann mit einem 90-Tage-Touristenvisum nach SF fliegen, hustlen und schauen, wo man am Ende ist."
Seine Mission: Beweisen, dass es geht – auch als Deutscher.
Seine Hoffnung: Dass Deutschland aufhört zu kritisieren – und anfängt zu bauen.
Leonard Schmedding fasst das Gespräch zusammen:
"Kevin Wu zeigt brutal ehrlich, was funktioniert und was nicht. 50 Absagen in Deutschland, 4,7 Millionen Dollar in vier Tagen im Valley. Nicht weil Deutschland schlechte Gründer hat – sondern weil wir die falschen Anreize setzen."
"Wir belohnen Perfektion statt Mut. Wir feiern Kritik statt Schaffen. Wir denken Bundesliga statt Champions League."
"Voice AI ist in Deutschland sogar attraktiver als in den USA – aber die besten Tools kommen aus dem Valley. Weil dort die Finanzierung fließt, die Arbeitsmoral höher ist und die Ambition größer."
"Die Frage ist nicht, ob Kevin Recht hat. Die Frage ist: Wie viele Kevin Wus verliert Deutschland noch, bevor wir aufwachen?"
Zum Interview mit Kevin Wu
Das Gespräch mit Kevin Wu bietet noch weit mehr spannende Einblicke: von den konkreten Use Cases bei Leaping AI über die Partnerschaften mit den größten BPOs Deutschlands bis hin zur Vision, nicht nur Voice Bots, sondern die gesamte Callcenter-Infrastruktur anzubieten. Das gesamte Interview ist jetzt in voller Länge auf YouTube verfügbar.
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