Investieren wie Y Combinator: Auf diese 6 KI-Trends setzt der US-Accelerator

Von AI-Coworkern bis KI für regulierte Workflows: Diese KI-Startups prägen laut Y Combinator die Zukunft.

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Alle reden über KI, alle machen irgendwas mit KI und alle wollen in KI investieren. Im ersten Quartal 2025 sind laut Crunchbase weltweit rund 52 Milliarden Euro (60 Milliarden Dollar) in KI-Startups geflossen. Das entspricht 53 Prozent aller Finanzierungen in diesem Quartal.

Ein wichtiger Kopf der KI-Investmentszene: Ivan Landabaso, Partner bei JME Ventures. Der spanische Frühphasen-VC hat beispielsweise in das KI-Agenten Startup Kustomer und in das KI-Produktivität-Startup Rauda.AI investiert.

Landabaso hat sich die Geschäftsmodelle der KI-Startups, die im Spring-Batch von Y Combinator sind, mal genauer angeschaut. Auf welche KI-Trends der amerikanische Accelerator setzt, erfahrt ihr hier:  

1. AI-Coworkers

KI-Teamkollegen, die sich in Slack, E-Mail oder Jira einklinken und anstelle von klassischen Dashboards komplette Aufgabenketten abarbeiten. Beispiel: „Erstelle Quartals-KPIs, baue Slides, informiere das Sales-Team“.

Sie holen sich dafür alle nötigen Daten aus CRM, BI-Tool oder Drive, arbeiten alles ab und liefern das fertige Ergebnis zurück – Mitarbeiter müssen nicht mehr zwischen zig Dashboards hin- und herklicken.

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2. Vertikale KI-Systeme

Das sind KI-Lösungen, die speziell für eine bestimmte Branche gebaut wurden – beispielsweise für die Medizin, Fertigung, Labore oder Recht.

Sie sind nicht „One-size-fits-all“, sondern verstehen die Fachbegriffe, kennen die Vorschriften und Regeln und sind auf typische Probleme („Edge-Cases“) der Branche vorbereitet.

Manchmal kommt auch Hardware dazu – Roboter oder Labortechnik. Beispiel: Eine KI, die medizinische Berichte schreibt, weiß genau, was bei einem Befund wichtig ist – ganz anders als ein Standard-Chatbot.

3. KI-Infrastruktur-Startups

Heutzutage kann jeder Zugang zu guten KI-Modellen bekommen. Der Unterschied liegt also nicht mehr in der KI selbst, sondern darin, wie gut man sie steuert, überwacht und absichert.

Agent-Infra-Startups bauen die Infrastruktur, damit KI-Agenten im Alltag wirklich funktionieren. Dabei kommt es auf verschiedene Dinge an.

Zum Beispiel „Routing“: Der Agent entscheidet, welches KI-Modell oder welche Software am besten zu einer Aufgabe passt. Für Mathe nutzt er beispielsweise eine andere KI als für Textanalyse.

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Auch das KI-Gedächtnis ist wichtig („Memory“). Der Agent merkt sich frühere Gespräche oder Aufgaben – damit er nicht bei jeder Frage bei null anfängt. Außerdem muss ständig geprüft werden, ob der Agent gute Ergebnisse liefert oder Unsinn macht, das nennt sich „Evaluation“ im KI-Sprech.

Und „Reward Tuning“ bedeutet, dass der Agent Feedback bekommt, damit er mit der Zeit besser wird, so ähnlich wie ein Mensch aus Fehlern lernt.

4. Verlässlichkeit von KI-Agenten  

KI kann Fehler machen („halluzinieren“) – in sensiblen Bereichen wie Finanzen, Recht oder IT muss das früh erkannt und verhindert werden.

Um sicherzustellen, dass die KI-Ergebnisse verlässlich sind, fokussieren sich Startups auf verschiedene Schutzmechanismen. Zum Beispiel überwachen Startups mithilfe von „Tracing-Mechanismen“, was der Agent tut und warum.

Anhand von „Benchmarks“ können Startups regelmäßig überprüfen, ob der Agent gute Ergebnisse liefert. Und mithilfe von „Fail-Safes“ können Agenten automatisch gestoppt werden, wenn etwas schiefläuft.

5. Automatisierung hoch-regulativer Workflows

Startups in diesem Bereich bauen KI-Agenten, die komplexe und streng regulierte Abläufe automatisch erledigen – etwa in Recht, Finanzen, Gesundheitswesen oder Einkauf.

KI übernimmt den gesamten Prozess: Sie prüft Verträge, holt Genehmigungen ein, startet Verhandlungen oder führt komplette Audits durch.

In diesen Bereichen gelten viele Regeln und Gesetze – die Agenten müssen also besonders sorgfältig und nachvollziehbar arbeiten. Das spart viel Zeit und minimiert menschliche Fehler.

6. Go-To-Market und Umsatzgenerierung

Diese Startups setzen KI-Agenten ein, um Vertrieb und Marketing zu automatisieren – also alles, was neue Kunden bringt.

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Die Agenten übernehmen Aufgaben wie potenzielle Kunden finden, E-Mails und Linkedin-Nachrichten verschicken, das Onboarding neuer Nutzer personalisieren, Kampagnen in Echtzeit anpassen.

Der Vorteil dieses Geschäftsmodells: Die Sales-Pipeline wächst, ohne dass man ständig neue Leute einstellen muss. So skalieren Unternehmen schneller und effizienter.