Zwei Ex-Soldaten bauen mit Armis ein Milliarden-Startup – und schützen damit die Geräte, die bisher niemand auf dem Schirm hatte.

Yevgeny Dibrov / Nadir Izrael + Getty Images, Collage: Gründerszene

Nicht im Startup-Inkubator, sondern in einer Eliteeinheit der israelischen Armee haben sich Yevgeny Dibrov und Nadir Izrael kennengelernt. Jahre später bauen sie ein Unternehmen, das ein Problem löst, das selbst große Konzerne lange übersehen haben: die Sicherheit ihrer wichtigsten Maschinen.

Fabrikroboter, Infusionspumpen, Überwachungskameras – genau die Geräte, von denen ganze Unternehmen abhängen, sind oft kaum geschützt. Mit Armis Security wollen Dibrov und Izrael das ändern. Das läuft so erfolgreich, dass ServiceNow, eine Cloud-Plattform zur Automatisierung von Geschäfts- und IT-Abläufen, Armis Security nun für 7,75 Milliarden US-Dollar übernommen hat.

Wie aus einer Militärfreundschaft ein Milliardenunternehmen wurde

Schon während ihrer Zeit in der Armee arbeiteten die beiden Gründer an einem geheimen Projekt, das mit dem israelischen Verteidigungspreis ausgezeichnet wurde. „Das war der erste Moment, in dem wir unsere Stärken in Teamwork unter extremem Druck entdeckt haben“, meint Izrael. Nach dem Militärdienst treffen sie sich dann wieder am Technion, dem israelischen MIT, wo sie gemeinsam Informatik studieren.

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Dibrov arbeitet nach dem Studium zuerst bei Adallom, einem Cloud-Security-Unternehmen, das später an Microsoft verkauft wurde. Als er hier 2015 mit potenziellen Kunden spricht, kommt er auf die Idee: „Wir saßen stundenlang mit Chief Security Officers, IT-Managern und Fabrik-Ingenieuren aus allen Branchen zusammen – von Tech über Fertigung bis Airlines“, erinnert sich Dybrov. „Wir wollten nicht die coolste Tech erfinden, sondern das größte Problem verstehen.“

Die größte Lücke sitzt nicht im Server – sondern in der Maschine

Was ihm dabei auffiel? Laptops und Server ließen sich mit Antiviren-Software schützen. Aber alles andere – Fabrikroboter, Infusionspumpen oder Überwachungskameras – blieben ungeschützt. Dies sei vielen CEOs nicht bewusst, dabei seien besonders diese Geräte oft sehr kritisch. „Was ist in einem Krankenhaus wichtiger als eine Infusionspumpe? Oder in einer Fabrik als ein Roboterarm?“, meinen Izrael und Dibrov zu Gründerszene.

Diese Blindheit in kritischen Umgebungen sei auch Hackern bekannt. Besonders staatliche Akteure aus Russland, Iran, Nordkorea oder China würden das Ausnutzen und wichtige Infrastruktur digital angreifen. „Die Attacken auf Versorgungsbetriebe, Industrie und Flughäfen nehmen stark zu“, warnt Dibrov. „Und es lohnt sich für Hacker: Diese Umgebungen bringen Geld.“

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Aus diesen Erkenntnissen entstand dann Armis Security. Die Gründer meinen dabei, sie würden auf einen riesigen Markt mit schwieriger Technik wetten. Der Vorteil: Dieser sei weit entfernt von dem, was Konkurrenz aus dem Silicon Valley schnell kopieren könnte. „Wir lieben Herausforderungen, die nicht mit 20 Entwicklern lösbar sind“, sagt Dibrov.

Das „Shazam für Maschinen“

Armis wolle das Problem lösen, ohne Software auf jedem Gerät installieren zu müssen. Dafür müsse man erstmal die einzelnen Schwachstellen identifizieren: „Stellt euch das Shazam für Maschinen vor“, erklärt Izrael. Shazam ist dabei eine App, die Musiktitel durch Zuhören erkennt.

Das System von Armis positioniere sich als Beobachter im Netzwerk von Firmen – ähnlich wie Shazam bei Musik. Dabei würde es den Datenverkehr aus Protokollen, Verhaltensmustern und Timing analysieren. Aus diesen Signalen entstehe dann ein digitaler Abdruck jedes Geräts. Aus diesem könne man ableiten, welche Software laufe und ob diese bekannte Schwachstellen habe. Auffälligkeiten, wie Kontakte zu russischen Servern, würden dann vom System kontrolliert werden.

„Innerhalb von Minuten sehen Kunden mehr, als sie je wussten“, sagt Izrael zu Gründerszene. „Plötzlich entdecken sie Geräte, die davor niemand kannte.“

Warum die Weltlage ihr Geschäft beschleunigt

Doch Armis bleibe nicht bei der Diagnose, sondern werde auch zum Therapeuten. Das System könne die Pfade nachzeichnen, die Hacker tatsächlich nutzen würden. Statt vieler isolierter Schwachstellen priorisiere es: „So können wir zum Beispiel die drei kritischsten Lücken, die 80 Prozent der Angriffe verursachen würden, schließen.“ Die Gründer meinen: „Die besten Angriffe sind die, die nie passieren.“

Die geopolitische Situation habe ihr Geschäftsmodell dabei gestärkt: Schon 2017 traf NotPetya, eine russische Cyberwaffe aus dem Ukraine-Krieg, Mondelez – einen frühen Armis-Kunden und Süßwarenkonzern. „Damals sagten die Chief Security Officers noch: ‚Staaten interessieren sich nicht für uns.‘ Heute wissen sie aber: Jeder ist ein Ziel.“

Oscar Brisset wurde im Alter von 25 Jahren vom Berater bei BCG zum Gründer eines KI-Startups. Im Jahr vor seinem Ausstieg nutzte er seine Wochenenden, um sich das Programmieren selbst beizubringen.

Courtesy of Oscar Brisset

Dieser Essay basiert auf einem Gespräch mit Oscar Brisset, 25, einem französisch-australischen Gründer mit Sitz in San Francisco. Er ist Mitbegründer von Remy AI, einem Unternehmen für Lagerrobotik. Business Insider hat seine frühere Anstellung und die Finanzierung überprüft. Dieser Artikel wurde aus Gründen der Länge und Verständlichkeit redaktionell bearbeitet.

Im Jahr 2024 nutzte ich 18 meiner 25 bei BCG zustehenden Urlaubstage, um zu Hause zu sitzen und mir das Programmieren selbst beizubringen. Ich wollte die Fähigkeiten erwerben, um eines Tages mein eigenes Unternehmen zu gründen.

Im November 2025 kündigte ich meinen Job bei BCG, nachdem ich ein Robotik-Startup gegründet hatte. Seitdem haben wir mehr als 650.000 Dollar für Remy AI eingesammelt, das KI-gestützte Roboter für E-Commerce-Lagerhäuser baut.

So habe ich es geschafft:

Ich wollte Diplomat werden, bis ich die KI entdeckte

Ich war Student an der Universität Oxford, als GPT-3 herauskam, und ich war total begeistert. Ich wusste, dass es die Welt revolutionieren würde.

Ich schloss mein Studium in Oxford 2022 ab und nahm mir ein Auszeitjahr, da ich wusste, dass ich irgendwann ein Tech-Startup gründen wollte. In der Zwischenzeit schien mir die Beratung ein guter Weg zu sein, um andere Branchen kennenzulernen.

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Im September 2023 begann ich bei BCG im Private-Equity-Team zu arbeiten. Ich war oft bis Mitternacht im Büro, sodass ich unter der Woche nicht viel Zeit hatte. An den Wochenenden lernte ich das Programmieren, indem ich mich mit Claude und ChatGPT austauschte und sie aufforderte, mir nicht sofort Antworten zu geben, sondern mir Suggestionsfragen zu stellen.

YouTube half mir zudem dabei, neue Tools und Frameworks zu entdecken, und ich nutzte ein Lehrbuch, um die Theorie zu verstehen.

Ich wollte selbst etwas entwickeln

Nach etwa anderthalb Jahren bei BCG wechselte ich in eine Position als KI-Ingenieur. An einem Wochenende im Mai geriet ich in eine Krise. Ich schlief kaum und aß kaum etwas und lag im Bett und versuchte herauszufinden, was ich mit meinem Leben anfangen wollte.

In diesem Sommer hatten mein Mitbegründer Ben Kaye und ich die Idee für Remy AI.

Während die meisten bestehenden Lagerroboter für jedes Objekt, das sie greifen, vorprogrammiert werden müssen, haben wir mit Remy AI ein Modell entwickelt, das es ihnen ermöglicht, sich spontan an veränderte Bedingungen anzupassen. Wir bringen KI in die physische Welt und konzentrieren uns dabei auf Lagerhäuser und Logistik.

Courtesy of Oscar Brisset

Ab Juli verlagerte ich meinen Fokus vom Programmierenlernen auf den Verkauf und verbrachte meine Wochenenden damit, über LinkedIn Kontakt zu Leuten aufzunehmen.

Im Oktober flogen wir nach San Francisco, um Finanzmittel zu beschaffen. Ich knüpfte wie verrückt Kontakte, stellte unser Projekt einer Reihe von Investoren vor und bewarb uns bei YC.

Wir erhielten einen Anruf mit der Einladung, am Winter-Batch 2026 teilzunehmen. YC investiert 500.000 Dollar in jedes Startup, und wir hatten auch Mittel von anderen Investoren eingeworben, was bedeutete, dass ich mich auf den Aufbau des Unternehmens konzentrieren konnte.

Da unser Startup gut lief, beschloss ich im November, meinen Job bei BCG zu kündigen.

Mein wichtigster Rat an andere mit einem ähnlichen Hintergrund wie meinem ist, keine Angst davor zu haben, sich technische Fähigkeiten selbst beizubringen.

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Viele Leute hören „Softwareentwicklung“ oder „Programmieren“ und gehen davon aus, dass das nichts für sie ist oder dass es zu schwierig ist, aber mit der Einführung von LLMs und Tools wie Claude hat sich vieles geändert. LLMs können einem viel beibringen und einen schnell auf ein recht gutes Niveau bringen. Man muss nur bereit sein, sich ins kalte Wasser zu stürzen.

Getty Images/Science Photo Library/ Westerheide

Wer lange genug in einer Branche arbeitet, merkt: Die großen Diskussionen ändern sich weniger, als man denkt. Schlagworte wechseln, Aufregung auch – das Grundmuster bleibt. Künstliche Intelligenz (KI) ist dafür das beste Beispiel.

Seit rund zehn Jahren erlebe ich KI nicht nur als Technologie, sondern als Ökosystem – erst global, dann europäisch, zunehmend auch deutsch geprägt. Und wenn man diese Zeit in einem Satz zusammenfassen will, dann vielleicht so: Die Themen sind geblieben. Aber die Gewichte haben sich verschoben – und damit die Konsequenzen.

2016 war der Wendepunkt: von IT zu Wirtschaftspolitik

Bis etwa 2016 war KI für viele ein Thema der IT: Machine Learning, Modelle, Forschung – spannend, aber weit weg vom operativen Geschäft. Spätestens ab diesem Zeitpunkt wurde KI wirtschaftspolitisch relevant. Nicht, weil sie neu war, sondern weil sie Wirkung entfaltet hat: Daten, Rechenleistung und erste Durchbrüche haben den Übergang markiert.

2016 war für mich auch persönlich ein Schlüsselmoment: In diesem Jahr habe ich gemeinsam mit meiner Frau Veronika die Rise of AI Conference ins Leben gerufen – mit dem Ziel, genau diese Entwicklung sichtbar zu machen und die unterschiedlichen Akteure zusammenzubringen.

Wer damals begonnen hat, ernsthaft zu lernen und zu investieren, steht heute sichtbar besser da. Nicht wegen Genie, sondern wegen Lernkurve. Technologie ist unfair: Wer früher startet, baut Vorsprung auf – in Talent, Infrastruktur, Netzwerken und Erfahrung.

Corona hat vieles unterbrochen und gleichzeitig beschleunigt. Seitdem ist klar: Wir reden nicht mehr nur über Potenzial. Wir reden über Integration, Skalierung – und Souveränität.

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Wenn ich verstehen will, wo wir stehen, schaue ich nicht zuerst auf Produkte, sondern auf den Raum: Wer ist da? Wessen Fragen dominieren?

2016: Forscher, Gründer, Tech-Journalisten. Die Leitfrage: Was ist möglich?
2019: Corporates, Politik, Investoren. Die Leitfrage: Wie industrialisieren wir das?
Seit 2022: Entscheider, Verantwortungsträger, Governance. Die Leitfrage: Wie betreiben wir das jetzt – sicher, skalierbar, souverän?

Das ist kein Stimmungswechsel, sondern ein Strukturwandel. KI bewegt sich aus der Innovationsecke in den Maschinenraum von Unternehmen und Staaten.

Was gleich geblieben ist: Ethik, Jobs, Risiken, Regulierung

Wir sprechen seit zehn Jahren über Ethik, Transparenz, Auswirkungen auf Arbeit und Regulierung. Und wir werden auch in zehn Jahren noch darüber sprechen.

Nicht, weil wir nichts lernen – sondern weil das die Grundfragen jeder starken Technologie sind: Wer profitiert? Wer verliert? Wer kontrolliert? Wer haftet?

Gerade Regulierung wird uns dauerhaft begleiten – inklusive ihrer Schattenseite: Bürokratie. Dahinter steckt ein grundlegendes Dilemma: Technologie entwickelt sich exponentiell, Institutionen oft linear.

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Was sich wirklich verändert hat: von „reden“ zu „betreiben“

Der entscheidende Unterschied ist nicht, dass KI heute bessere Texte schreibt oder Bilder generiert. Der entscheidende Unterschied ist: KI ist vom Diskussionsobjekt zum Betriebssystem geworden.

Unternehmen stehen nicht mehr vor der Frage, ob sie sich mit KI beschäftigen sollten, sondern wie sie Arbeit, Entscheidungswege und Prozesse damit neu organisieren.

Die nächsten Jahre werden den Arbeitsmarkt verändern, KI endgültig zum Strategiethema machen und mit Agentensystemen ganze Organisationsstrukturen infrage stellen. Gleichzeitig wird Sicherheit – von Resilienz bis Verteidigung – zur zentralen Dimension.

Agenten verändern nicht nur Aufgaben – sie verändern Strukturen

Der Begriff „Agentensysteme“ wird aktuell oft verwendet. Dahinter steckt aber eine klare Entwicklung: KI bewegt sich von Assistenzsystemen hin zu handlungsfähigen Systemen, die Abläufe orchestrieren, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse teilweise eigenständig ausführen.

Das stellt Organisationen vor neue Fragen. Die klassischen Strukturen – Abteilungen, Schnittstellen, Freigaben – sind nicht dafür gebaut, dass ein Teil der Arbeit von Systemen übernommen wird, die permanent verfügbar sind, parallel arbeiten und Entscheidungen vorbereiten.

Die eigentliche Herausforderung ist deshalb nicht: Kann die KI das? Sondern: Können wir als Organisation damit umgehen? Governance, Compliance, Qualitätskontrolle und Monitoring werden zur Grundvoraussetzung.

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Souveränität ist kein Gefühl. Es ist eine Rechnung.

Parallel wird das Thema Souveränität zentral – nicht als politische Debatte, sondern als wirtschaftliche Realität.

Souveränität bedeutet konkret: Wer betreibt die Modelle? Wo liegen die Daten? Welche Abhängigkeiten entstehen? Das betrifft Mittelstand, Konzerne und Startups gleichermaßen.

Der Staat wird zum entscheidenden Faktor

Ein Thema zieht sich seit Jahren durch – und entscheidet gerade über die Zukunftsfähigkeit von Standorten: die Rolle des Staates.

KI wirkt nicht nur in Marketing oder Vertrieb, sondern in Verwaltung, Bildung, Gesundheit, Sicherheit und Infrastruktur. Wenn der Staat hier nicht handlungsfähig wird – bei Beschaffung, Datenzugang, Standards und Ausbildung – entsteht ein struktureller Engpass.

Große Systeme sind oft langsam. Aber genau deshalb braucht es einen klaren Fokus: Handlungsfähigkeit statt Absichtserklärungen.

Einstieg ist nicht zu spät – aber er braucht die richtige Haltung

Die gute Nachricht: Es ist nicht zu spät einzusteigen. Viele Felder beginnen sich gerade erst zu öffnen.

Entscheidend ist die Haltung: Nicht Technologie suchen und Probleme dazu erfinden – sondern Probleme verstehen und gezielt lösen.

Wer das ernst meint, braucht Durchhaltevermögen und eine klare Nische. KI ist groß genug für Spezialisten. Gewinnen werden diejenigen, die konsequent lernen, bauen, testen und iterieren.

Das Ökosystem braucht Diversität – nicht Homogenität

Was oft unterschätzt wird: Gute KI-Debatten entstehen nicht in homogenen Gruppen. Politik, Forschung, Wirtschaft, Startups – jede Perspektive ist wichtig, aber keine reicht allein aus. Entscheidend ist das Zusammenspiel. Denn genau daraus entsteht, was wir in den nächsten Jahren brauchen: ein lernfähiges System. Die Themen bleiben gleich. Aber jetzt wird’s operativ.