Aus Fast AI Movies wurde über Nacht Explaino. Wie Gründer Florian Scherl bei Ankunft im Silicon Valley die letzten Züge des Rebrandings mit Lovable umsetzte.

Florian Scherl / Collage: Gründerszene

Florian Scherl ist Gründer von Explaino.ai – einer KI-Plattform, die Texte in animierte Erklärvideos verwandelt. Aktuell lebt und arbeitet er im Rahmen der EWOR SF Residency zwei Monate im Silicon Valley. Bei Gründerszene berichtet er über seine Zeit vor Ort.

Wenn ein Investor zu dir sagt: „Wir lieben eure Technologie, aber der Name muss weg“ dann weißt du: Es ist Zeit.

Der Name Fast AI Movies begleitete mich schon seit Schulzeiten. Damals ging es um KI-generierte Spielfilme – eine Projektidee, die mit unserem heutigen Produkt kaum noch etwas zu tun hat.

Wir hörten immer wieder dieselbe Frage: „Was macht ihr eigentlich genau?“ Selbst Kunden hielten uns oft für eine Agentur. In einem konservativen Markt wie Deutschland werden solche Missverständnisse selten laut geäußert – aber sie sind trotzdem echte Hindernisse.

Neuer Name musste international sein

Als wir dann Ende letzten Jahres bei EWOR aufgenommen wurden, war das Thema nicht mehr zu übersehen. Einer der Partner brachte es beim ersten Call direkt auf den Punkt: „Jungs, ihr habt starke Early Traction, aber kein Valley-ready Branding. Wenn ihr international auftreten wollt – neuer Name, neue Website.“

Lest auch

Founder-Energy und Arbeiten im selbstfahrenden Auto: So lief unser Ankommen im Silicon Valley

Ein Rebranding ist weit mehr als ein neues Logo. Es ist ein Identitätswechsel. Uns war klar: Der neue Name musste international verständlich sein und unsere Vision transportieren. Wir wollen Wissen dezentral und skalierbar weitergeben, vom Praktikanten bis zum CEO. Ohne Vorkenntnisse. Ohne Agentur. Einfach über KI-generierte, animierte Erklärvideos, die schneller verstanden werden und hängen bleiben.

Wir brainstormten mithilfe von ChatGPT, testeten erste Begriffe, validierten sie mit Nutzern, Freunden und Mentoren. Der Name Explaino blieb hängen – einfach, intuitiv, modern. Als dann noch die Domain frei war, war klar: That’s it.

In den letzten Tagen vor unserem Abflug entstand das Logo – das finale Design wurde buchstäblich erst wenige Stunden vor unserem Flug fertig. Ein symbolischer Neuanfang, der direkt mit dem Takeoff begann.

Lest auch

Warum dein bester Mitarbeiter keine Führungskraft sein sollte – laut diesem Unternehmer

In San Francisco angekommen, lief der Countdown weiter: Wir mussten unbedingt vor den ersten Investor- und Kundenterminen den neuen Namen präsentieren. Ich setzte mich mit dem No-Code-Tool Lovable an die Umsetzung. Innerhalb von zwölf Stunden stand die neue Landing-Page. Ein Relaunch über Nacht.

Erstes Meeting mit neuer Marke

Nur ein Problem blieb aber: die Domain. Die Einbindung machte uns kurzzeitig fertig – das SSL-Zertifikat zickte, Weiterleitungen liefen ins Leere. Während USA schlief und Deutschland so langsam aufwachte, saßen Philipp und ich nachts in unserem Zimmer in Mission District und debuggten DNS-Einträge.

Um 4:00 Uhr morgens, völlig übermüdet und mit letzter Kraft, gelang der Durchbruch: Explaino.ai stand. Wenige Stunden später saß ich bereits im ersten Gespräch mit einem US-Lead – endlich eine Marke, die unsere Vision transportiert. Zumindest soweit ich mich erinnern kann – das Meeting nach nur zwei Stunden Schlaf lief ziemlich auf Autopilot.

Lest auch

Ich bin Gründer und gehe für zwei Monate ins Silicon Valley – so überlebt mein Startup ohne mich

Künstliche Intelligenz (KI) bleibt auch 2025 das beherrschende Technologiethema – doch nicht alle Bereiche sind gleichermaßen attraktiv für Gründer und Investoren. In den letzten Jahren erhielten Foundation Models viel Aufmerksamkeit – großskalige, vortrainierte KI-Modelle, die sich für eine Vielzahl von Aufgaben anpassen lassen. Eine prominente Unterkategorie sind große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) – beide bilden die technologische Grundlage für generative KI, die Anwendung, die auf solchen Modellen basiert. Die Entwicklung erfordert Milliardeninvestitionen und spezialisierte Hardware. In diesem Bereich dominieren US-amerikanische und chinesische Tech-Champions wie OpenAI, Google, Anthropic oder Alibaba. Für europäische Startups ist es schwer, mit diesen kapitalintensiven Entwicklungen Schritt zu halten – der Rückstand ist erheblich.

Der eigentliche Nutzen von KI entsteht durch konkrete Anwendungen

Ganz anders sieht es jedoch im Bereich der angewandten KI aus – und genau hier entsteht derzeit das wirklich spannende Spielfeld für Innovation, Markterfolg und gesellschaftlichen Wandel. Denn während LLMs die Basis liefern, entsteht der eigentliche Nutzen von KI erst durch konkrete Anwendungen: in Unternehmen, im Gesundheitswesen, in der Industrie oder im öffentlichen Sektor. Diese Anwendungen benötigen keine Milliarden, sondern kluge Köpfe, tiefes Branchenverständnis und Zugang zu spezifischen Daten – Stärken, die in europäischen Unternehmen in Fülle vorliegen.

Der AI.FUND – einer der ersten komplett auf KI fokussierten Venture-Capital-Fonds Europas – investiert gezielt in diese oberste Schicht des KI-Technologie. Dort, wo Technologie in echten Produkten, Services und Arbeitsprozessen zum Einsatz kommt. Basierend auf dessen Analysen und Erfahrungen wurden vier besonders dynamische und vielversprechende Investmentfelder identifiziert, die 2025 besonders erfolgversprechend sind:

1. Enterprise AI: der Effizienz-Booster für Unternehmen 

KI ist dabei, die DNA von Unternehmen neu zu schreiben. In den letzten zwei Jahren hat sich der Einsatz von KI in zentralen Funktionsbereichen – von Vertrieb über Finanzwesen bis zur IT-Sicherheit – explosionsartig verbreitet. Wir sprechen hier nicht nur über Pilotprojekte, sondern über strukturelle Veränderungen mit konkretem Mehrwert.

Besonders hohe KI-Einführungsraten gibt es bei:

• Vertrieb und Marketing: Automatisierte Lead-Generierung, personalisierte Kampagnen und Chatbots sorgen für Effizienz und Kundenbindung.
• Finanzen: KI erkennt Betrugsversuche in Echtzeit, optimiert das Portfoliomanagement und hilft CFOs bei präziseren Forecasts.
• IT & Security: KI-gestützte Systeme erkennen Bedrohungen schneller als jedes menschliche Team und ermöglichen proaktive Sicherheitsstrategien.

Warum das spannend ist: Enterprise AI bietet ein enormes Skalierungspotenzial. Startups, die unternehmensweite Prozesse mit KI intelligenter machen, treffen auf eine enorme Nachfrage und lassen sich relativ schnell in bestehende Systemlandschaften integrieren. Hier entstehen die B2B-Champions von morgen.

2. Vertical AI: Spezialisierte Intelligenz für ganze Branchen

Während LLMs und Foundation Models allgemeine Fähigkeiten liefern, liegt der eigentliche Marktvorteil häufig in spezialisierten, branchenspezifischen Lösungen, die auf sehr spezifischen Daten basieren – der sogenannten “Vertical AI”. Diese domänenspezifische KI versteht nicht nur Sprache, sondern auch medizinische Diagnosen, Finanzregeln oder Logistikketten im Handel.

Erfolgreiche Anwendungsfelder:

• Gesundheitswesen: KI-basierte Bilddiagnostik, Patienten-Triage und personalisierte Therapieplanung revolutionieren die Medizin.
• FinTech: Intelligente Tools analysieren Millionen Transaktionen auf Muster, automatisieren Rechnungsprüfungen und erhöhen Compliance.
• Retail & eCommerce: Dynamische Preisgestaltung, Supply-Chain-Optimierung und hyperpersonalisierte Empfehlungen steigern Umsatz und Kundenzufriedenheit.

Warum das spannend ist: Vertical AI ist datengetrieben, schwer imitierbar und nah am Kundenproblem. Wer früh in Vertical AI Startups investiert, sichert sich den Zugang zu Segmenten mit hoher Kundenbindung und klaren Monetarisierungspfaden.

3. Industrielle KI – Europas Stärke in der digital gestützten Produktion

Europa hat jahrzehntelange Erfahrung in komplexen industriellen Prozessen – von Automobilbau über Maschinenbau bis zur Logistik. Jetzt kommt die KI als Turbo hinzu. Industrielle KI optimiert Produktionslinien, verhindert Ausfälle durch Predictive Maintenance und erhöht durch smarte Robotik die Fertigungsqualität.

KI-basierte Lösungen finden sich unter anderem in:

• Fertigung: Echtzeit-Überwachung von Qualitätsparametern, automatische Fehlerklassifikation, adaptive Steuerung von Maschinen.
• Mobilität & Logistik: Autonome Lagerlogistik, intelligente Routenplanung, dynamisches Flottenmanagement.
• Energie & Infrastruktur: KI-basierte Vorhersagemodelle helfen beim Balancing volatiler Energiequellen, reduzieren Wartungskosten und erhöhen Systemstabilität.

Warum das spannend ist: Während USA und China in der Infrastrukturführerschaft (Chips, Cloud) vorangehen, kann Europa seine industrielle Kompetenz und Datentiefe ausspielen. Hier entstehen spezialisierte, tief integrierte Lösungen im industriellen Umfeld.

4. KI-Tools und -Plattformen – der Werkzeugkasten für alles

Jede Anwendung braucht ein Fundament: Tools, Agenten und Plattformen, die KI-Prozesse effizient, skalierbar und sicher machen. Dieser Bereich ist weniger sichtbar, aber strategisch enorm relevant. Ohne stabile Plattformen keine vertrauenswürdige KI.

Hierzu zählen:

• KI-Agenten & autonome Systeme: Intelligente Assistenten, die komplexe Geschäftsprozesse steuern oder menschliche Entscheidungen vorbereiten.
• KI-Plattformen: Tools, mit denen Unternehmen eigene KI-Lösungen entwickeln, überwachen und in bestehende Prozesse integrieren können.
• Spezielle generative KI: spezifische Systeme zur automatischen Content-Erstellung – von Text über Code bis zu Design – die Arbeitsprozesse in bestimmten Bereichen grundlegend verändern.

Warum das spannend ist: Weil es sich um die “Schaufeln im Goldrausch” handelt. Wer die Basisinfrastruktur der KI-Wirtschaft baut, profitiert von deren exponentieller Ausbreitung – unabhängig von der Branche. KI-Tools sind zudem oft horizontal einsetzbar und international skalierbar.

Fazit: Jetzt ist die Zeit für angewandte KI

Der KI-Hype hat sich längst in wirtschaftliche Realität verwandelt. KI ist keine ferne Zukunft mehr – sie wird heute eingeführt, skaliert und monetarisiert. Doch während das Grundrauschen rund um generative KI allgegenwärtig ist, liegen die wirklich spannenden Chancen in der Anwendung. Angewandte KI schafft Wert, Differenzierung und Wachstum – genau dort, wo Technologie auf echte Probleme trifft. Europa hat dabei die historische Chance, mit seinem Branchenwissen, seiner diversifizierten Wirtschaft und dem wachsenden KI-Ökosystem in der angewandten KI weltweit führend zu werden. 

Über den Autor
John Lange ist einer der erfahrensten Experten für Corporate Venture Capital (CVC) in Deutschland. Er ist Gründungspartner des Risikokapitalfonds AI.FUND, der das Ziel hat die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) für unternehmerische Investoren zu erschließen. Zudem ist er Mitgründer des Startup-Accelerators AI.STARTUP.HUB und arbeitet eng mit dem europaweit führenden KI-Netzwerks AI.GROUP zusammen. Davor verantwortete Lange über 13 Jahre lang die Startup-Investment-Aktivitäten von Axel Springer, die Treiber für die als Best Practise geltende digitale Transformation des Unternehmens waren. Anschließend beriet er mit der Peer2Peer-Beratung Axel Springer hy andere Unternehmen in CVC- Strategien und gründete den CVC Circle Hamburg. Bereits vor 25 Jahren brachte Lange mit dem Softwareunternehmen Intershop eines der ersten global agierenden deutschen Scale-ups an die Börse.

Startup-Jobs: Auf der Suche nach einer neuen Herausforderung? In der unserer Jobbörse findet Ihr Stellenanzeigen von Startups und Unternehmen.

Foto (oben): KI

Argumente der Befürworter:

Befürworter – vor allem Politiker der CDU/CSU und Polizeigewerkschaften – argumentieren, dass Technologien wie Palantir notwendig sind, um klassische Verbrechen, Cyberkriminalität und Terrorismus wirkungsvoll zu bekämpfen und Straftaten zu verhindern. Anfragen der Beamten zu Informationen, die früher teils mehrere Tage gedauert hätten, seien dank Gotham „nach wenigen Minuten“ erledigt.

Die Entwicklung einer eigenen, vergleichbaren Analysesoftware würde demnach Jahre in Anspruch nehmen.

Argumente der Kritiker:

Kritiker sehen in der Software wiederum ein Datenschutz- und Verfassungsrechtsproblem. Die Gesellschaft für Freiheitsrechte hat Verfassungsbeschwerde eingelegt, da die weitreichende Auswertung von Daten das Grundrecht auf informationelle Selbstbestimmung und das Fernmeldegeheimnis verletze. Die aktuelle bayerische Regelung erlaubt es der Polizei, die Software nicht nur bei schweren Straftaten, sondern sogar präventiv einzusetzen

Bayerns Datenschutzbeauftragter Thomas Petri rügte: „Das Problematische an ‚Vera‘ ist, dass diese Software massenhaft Menschen in die polizeilichen Datenanalysen einbezieht, die überhaupt keinen Anlass für polizeiliche Ermittlungen gegen sie gegeben haben.“

Kritiker verweisen zudem auf Peter Thiels umstrittene politische Positionen als Trump-Unterstützer und „selbsterklärten Demokratiefeind“.