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High Performance wird in Startups oft falsch verstanden

Im Sport gilt eine einfache Regel: Ein gutes Rennen beweist wenig. Entscheidend ist, ob Leistung wiederholbar ist. Ob sie auch dann abrufbar bleibt, wenn Bedingungen sich ändern, Druck steigt oder Fehler passieren.

In Startups wird Leistung oft anders gelesen. Ein erfolgreicher Launch, eine Finanzierungsrunde oder ein starkes Quartal gelten schnell als Beweis für Leistungsfähigkeit. Doch nachhaltiger Erfolg entsteht nicht durch einzelne Spitzen, sondern durch Konstanz unter Unsicherheit. Gerade in Startups verändern sich Anforderungen, Rollen, Teamkonstellationen und Rahmenbedingungen kontinuierlich. Die Leistung einzelner Personen und ganzer Teams schwankt. Das ist normal. Entscheidend ist nicht die einzelne Bestleistung, sondern die Fähigkeit, immer wieder in einen leistungsfähigen Zustand zurückzufinden. High Performance ist daher kein Zustand, den man einmal erreicht und dauerhaft hält, sondern ein fortlaufender Prozess.

In der Arbeit mit Gründerteams zeigt sich, dass dieser Prozess gezielt unterstützt werden kann. Leistungsfähige Teams etablieren trainierbare Routinen, die Stabilität unter Druck ermöglichen. Dazu gehören häufige Feedbackschleifen, fest verankerte Reflexionsroutinen, Vertrauen und Respekt gegenüber der jeweiligen Fachkompetenz, klare Rollen und Entscheidungsprozesse, bewusste Pausen zur Regeneration sowie die Akzeptanz individueller Grenzen. All diese Elemente lassen sich besprechen und üben.

Am Anfang stehen viele bewusste Entscheidungen, um diese Routinen aufzubauen. Mit der Zeit werden sie so gut eingeübt, dass sie ohne großes Nachdenken ablaufen. Das spart Zeit und vor allem Energie. Praktisch heißt das: High Performer machen die grundlegenden Dinge öfter und konsequenter richtig.

Ein Blick in den Leistungssport verdeutlicht diese Logik. Anders als in den meisten Startups ist dort klar definiert, wer welche Rolle übernimmt und welche Fähigkeiten für diese Position erforderlich sind. Ebenso ist festgelegt, mit wem diese Rolle besonders eng zusammenarbeitet. Diese Klarheit lässt sich jedoch auf Startups übertragen, wenn Teams bereit sind, regelmäßig genau hinzusehen. Rollenklärung bedeutet, immer wieder konkrete Fragen zu klären: Wer ist wofür verantwortlich? Wer führt in welcher Situation? Wer unterstützt wen? Wer trifft welche Entscheidung? Diese Abstimmung ist kein einmaliger Schritt, sondern ein kontinuierlicher Prozess.

Dieselbe Klarheit braucht es in der Kommunikation. Erwartungen müssen eindeutig sein, Feedback bezieht sich auf Verhalten oder Aufgaben, nicht auf Personen. Im Arbeitsalltag bedeutet das, grundlegende Kommunikationsfragen früh und im Detail zu klären. Welche Kanäle werden wofür genutzt? Welche Antwortzeiten gelten? Wann ist ein Anruf sinnvoller als eine Nachricht? Was zunächst kleinteilig wirkt, beschleunigt Abläufe und reduziert Missverständnisse nachhaltig. Damit diese Klarheit nicht situativ bleibt, etablieren leistungsfähige Teams feste Reflexionsroutinen.

Nach wichtigen Entscheidungen oder Meetings wird gemeinsam geprüft: Keep – was hat gut funktioniert und soll beibehalten werden? Start – was wollen wir künftig anders machen oder ergänzen? Stop – was lassen wir beim nächsten Mal bewusst weg? Diese kurze Struktur sorgt dafür, dass Lernen systematisch wird und regelmäßig Raum entsteht, um am Team zu arbeiten, nicht nur im Team. Neben Struktur braucht es Beziehung. Bewusst Zeit für persönliches Kennenlernen jenseits des Arbeitskontexts zu investieren, stärkt die Zusammenarbeit nachhaltig.

Wer weiß, was andere antreibt, welche Werte ihnen wichtig sind und wo ihre Grenzen liegen, kann Verhalten besser einordnen und Vertrauen stabilisieren. Dieses Verständnis wirkt besonders dann, wenn Druck entsteht. Spannungen sind in solchen Phasen unvermeidlich. Sie sind jedoch kein Zeichen von Dysfunktion, sondern Ausdruck unterschiedlicher Perspektiven und ein wichtiger Bestandteil leistungsorientierter Zusammenarbeit. Problematisch werden sie erst dann, wenn keine etablierten Gesprächsroutinen vorhanden sind, um Spannungen frühzeitig und sachlich anzusprechen. Ohne diese stauen sich Probleme an, werden zunehmend schwerer benennbar und belasten Beziehungen.

High Performance Teams sorgen deshalb dafür, dass die richtigen Gesprächsräume vorhanden sind, bevor es kritisch wird. Wenn Rollen geklärt sind, Feedback regelmäßig stattfindet und Reflexion fest eingeplant ist, lassen sich auch schwierige Themen ansprechen, ohne die Zusammenarbeit zu beschädigen. Auf diese Weise wird Leistung planbarer: Verhalten wird wiederholbar, Spannungen handhabbar und Zusammenarbeit unter Druck stabiler.

Unter Unsicherheit zeigt sich, was Teams wirklich trägt. High Performance entsteht nicht aus Druck oder Durchhalten, sondern aus Routinen, die so gut eingeübt sind, dass Zusammenarbeit auch dann funktioniert, wenn nichts nach Plan läuft. Gerade in Startups, wo sich Bedingungen ständig ändern, wird aus dieser Art, Leistung zu organisieren, ein entscheidender Vorteil.

Über die Autorin
Tina Manker ist Olympionikin und Ruderweltmeisterin. Sie arbeitet als Team Coach für Startup & High Performance Teams am DEEP – Institute for Deep Tech Innovation an der ESMT Berlin. Im Programm DEEP Pioneers betreut sie Gründerteams aus der Wissenschaft. Ziel ist es, Forschende und ihr geistiges Eigentum früh mit erfahrenen Seriengründern und relevanten Netzwerken zusammenzuführen, um investitionsfähige Deep-Tech-Ausgründungen aufzubauen.

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Foto (oben): Tina Manker

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SAP kauft Prior Labs – deutsche-startups.de

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MERGERS & ACQUISITIONS

SAP – Prior Labs
+++ Der deutsche Softwaregigant SAP übernimmt das junge KI-Startup Prior Labs. „Prior Labs wird auch nach Abschluss der Übernahme weiterhin als eigenständige Einheit operieren. SAP verpflichtet sich, in den kommenden vier Jahren mehr als eine Milliarde Euro zu investieren, um Prior Labs zu einem weltweit führenden Frontier?AI?Labor für strukturierte Daten auszubauen – jene Daten, auf denen die Geschäfte der Welt basieren“, heißt es in einer Presseaussendung. Zum Kaufpreis machten die Beteiligten leider keine Angaben. Die Jungfirma, 2024 vom AutoML-Forscher Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir in Freiburg im Breisgau, gegründet, entwickelt mit TabPFN ein „Modell, das die Analyse von Tabellendaten grundlegend verbessert“. Das Team ermöglicht es „Unternehmen präzisere Vorhersagen auf Grundlage ihrer Daten zu treffen“. Balderton Capital, TX Ventures, Hector Foundation, Atlantic Labs und Galion.exe sowie Business Angels investierten zuletzt 9 Millionen Euro in die Jungfirma. Balderton Capital hielt zuletzt 16 an Prior Labs. Mehr über Prior Labs

INVESTMENTS

Mobility Signage
+++ Der Bonner Frühphasen-Investor High-Tech Gründerfonds (HTGF) und der Berliner UrbanTech-Geldgeber 2bX investieren 1,8 Millionen Euro in Mobility Signage. Das Münchner Startup, 2023 von den VEOMO-Gründern Stefan Rademacher und Dominik Nouri gegründet, entwickelt „ein zentrales Fahrgastinformationssystem für Verkehrsbetriebe, sowie Städte und Bahnbetreiber im öffentlichen Nah- und Fernverkehr“. Zu den Kunden des Startups gehören BVG, SSB und Deutsche Bahn. Mit dem frischen Kapital möchte das Unternehmen „sein Team ausbauen und die Entwicklung seines Data Hub sowie des Applikations-Layers vorantreiben“. Mehr über Mobility Signage

Invertix
+++ Der Berliner Frühphasengeldgeber Vireo Ventures, Italian Founders Fund aus Mailand und Business Angels investieren 1,7 Millionen Euro in Invertix. Das Startup aus München, 2025 von Joseph Perrotta und Kaan Durmaz gegründet, entwickelt „autonome KI-Mitarbeiter, die den Betrieb erneuerbarer Energieanlagen übernehmen“. Das frische Kapital soll unter anderem in den „Ausbau des Engineering-Teams“ fließen. Mehr über Invertix

Enviotech
+++ Business Angels wie Jürgen Fitschen, Joachim Drees, Alexander Eyhorn und Danilo Jovicic-Albrecht investieren rund 1 Million Euro in Enviotech. Das Startup aus Frankfurt am Main, 2022 von Adrian Rhaese und Linh Pham gegründet, entwickelt „intelligente Nachrüstlösungen für Straßenbeleuchtung“. Konkret geht es darum „bestehende Straßenbeleuchtung intelligent nachzurüsten, anstatt sie kostenintensiv vollständig ersetzen zu müssen“. Mehr über Enviotech

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95.000 Euro für KI-Jobs: So viel verdienen Berlins Tech-Talente jetzt

KI-Jobs zahlen in Berlin inzwischen bis zu 95.000 Euro im Median. Trotzdem sorgt sich eine Mehrheit der Tech-Fachkräfte um ihre Jobs.

Die Berliner Tech-Szene steckt mitten in einem Widerspruch: Künstliche Intelligenz wird längst im Alltag genutzt, gleichzeitig wächst die Sorge, dadurch ersetzbar zu werden. Das zeigt der neue „Berlin Salary Trends Report 2026“ von Handpicked Berlin, gemeinsam mit Ravio und Factofly.

Demnach nutzen 87,5 Prozent der Tech-Fachkräfte in Berlin KI-Tools im Alltag, 84,7 Prozent berichten sogar von einer gesteigerten Produktivität. Doch parallel geben 61,2 Prozent an, sich um ihre Jobsicherheit zu sorgen. Nur rund jeder Fünfte ist diesbezüglich entspannt.

Diese „verunsicherte Nutzung“ zieht sich als zentrales Muster durch die Daten: KI funktioniert – aber viele fragen sich, zu welchem Preis.

„Berlins Tech-Szene hat die KI-Hype-Debatte übersprungen. Fast alle nutzen sie, fast alle sagen, dass sie funktioniert – und eine Mehrheit ist still besorgt, was das in zwei Jahren für die Personaldecke bedeutet“, sagt Igor Ranc, Gründer von Handpicked Berlin.

KI boomt und sorgt für neue Top-Gehälter

Die Auswirkungen zeigen sich auch bei den Gehältern. Erstmals gehört der Bereich KI- und Machine-Learning-Engineering mit einem Median von 95.000 Euro zu den drei bestbezahlten Rollen in Berlin. Nur Engineering-Leads (115.000 Euro) und Legal-&-Compliance-Positionen (99.000 Euro) verdienen mehr.

Insgesamt liegt das mediane Vollzeitgehalt in der Berliner Tech-Branche inzwischen bei 80.000 Euro – ein Plus von 4,6 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Gleichzeitig zeigt der Vergleich mit europäischen Benchmark-Daten: Berlin zahlt solide, aber nicht überdurchschnittlich.

Gender Pay Gap sinkt – aber nicht aus den richtigen Gründen

Beim Gender Pay Gap scheint es Fortschritte zu geben: Frauen verdienen im Median 70.000 Euro, Männer 85.000 Euro – ein unbereinigter Unterschied von 17,6 Prozent, weniger als im Vorjahr.

Allerdings relativiert der Report selbst diese Entwicklung: Ein Großteil des Rückgangs sei auf bessere Daten zurückzuführen, nicht auf echte Veränderungen im Markt.

Return-to-Office wird zum Kündigungsgrund

Brisant sind die Zahlen zur Büropräsenz: Sollte ein Unternehmen vier oder mehr Bürotage pro Woche vorschreiben, würden 68,8 Prozent der betroffenen Tech-Arbeitnehmer innerhalb von sechs Monaten kündigen oder aktiv nach einem neuen Job suchen.

Für viele Firmen wird Return-to-Office damit zum echten Risiko – vor allem, weil laut Report gerade die gefragtesten Talente die ersten sind, die gehen.

Wechselbereitschaft steigt deutlich

Insgesamt plant rund ein Drittel der Befragten, 2026 den Job zu wechseln. Hauptgrund ist klar: Geld. 45,2 Prozent nennen eine deutlich bessere Bezahlung als wichtigsten Wechselanreiz.

Das passt zur aktuellen Entwicklung: 45 Prozent der Befragten haben im vergangenen Jahr gar keine Gehaltserhöhung bekommen, weitere 37 Prozent lediglich minimale Anpassungen zwischen ein und fünf Prozent.

Für Arbeitgeber ergibt sich daraus ein klares Bild: Der Markt wirkt zwar stabil, baut aber Druck auf. Wer jetzt bei Gehältern spart oder auf strikte Büroregeln setzt, riskiert, Talente zu verlieren – spätestens, wenn sich der Arbeitsmarkt wieder dreht.

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